0931-4967592
注册
登录
中文
EN
Toggle navigation
首页
综合新闻
数据资源
台站数据
数据专题
期刊数据
模型工具
数据汇交
数据汇交指南
科技计划汇交资源
应急响应
全球灾害
科普
平台介绍
数据分类
Data
冰川
393
冻土
147
沙漠与荒漠化
148
积雪
82
水文
502
极地
35
生态
473
水土保持
697
气象
642
基础地理
377
遥感及产品
492
社会经济文化
92
地球化学
10
灾害
128
大气本底
71
其他
475
首页
数据资源
巴基斯坦
×
中国ndvi
×
清空全部
收起筛选
主 题:
地表温度
(3)
中国
(2)
中国周边地区
(2)
2000-2023
(1)
中巴经济走廊
(1)
亚洲产品
(1)
参数集
(1)
季节性水稻产量
(1)
年内循环
(1)
归一化植被指数
(1)
机器学习
(1)
气温
(1)
温度
(1)
温度植被干旱指数
(1)
空气温度
(1)
近地表冻融
(1)
逐时
(1)
重建序列
(1)
高分辨率
(1)
学 科:
地球科学
(3)
地理学
(3)
自然地理学
(3)
期 刊:
中国科学数据
(3)
时 间:
2023
(3)
2022
(3)
2021
(3)
2020
(3)
2019
(3)
2018
(3)
2017
(4)
2016
(3)
2015
(4)
2014
(4)
2013
(4)
2012
(4)
2011
(4)
2010
(4)
2009
(4)
2008
(4)
2007
(4)
2006
(4)
2005
(4)
2004
(4)
2003
(4)
2002
(4)
2001
(4)
2000
(5)
1999
(1)
1998
(1)
1997
(1)
1996
(1)
1995
(1)
地 点:
巴基斯坦
(5)
中国
(4)
一带一路
(3)
中亚
(3)
中巴经济走廊
(3)
塔吉克斯坦
(3)
蒙古
(3)
阿富汗
(3)
青藏高原
(3)
黄河流域
(3)
亚洲
(2)
吉尔吉斯斯坦
(2)
中国喀什及周边
(1)
印度
(1)
印度尼西亚
(1)
吉尔斯斯坦
(1)
孟加拉国
(1)
尼泊尔
(1)
日本
(1)
柬埔寨
(1)
泰国
(1)
缅甸
(1)
菲律宾
(1)
越南
(1)
韩国
(1)
马来西亚
(1)
共享方式:
申请获取
(2)
登录获取
(2)
开放获取
(1)
贡献者:
赵国辉
(3)
余慧明
(1)
冯克庭
(1)
张朝
(1)
张耀南
(1)
田德宇
(1)
默认排序
点击次数
下载量
发布时间
更新时间
1/1
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国
及周边地区地表冻融数据集(2000-2023年)
着生态环境安全和区域可持续发展。为支撑气候变化背景下冻融循环响应和反馈特征的研究,我们基于最新的ERA5-Land逐时温度数据,制备了2000–2023年中国及周边地区地表冻融数据集。该数据集包含近地表日冻融状态、年冻融强度等10个冻
贡献者:
赵国辉, 余慧明
点击量:
7748
文件大小:
21.1 GiB
更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国
及周边地区逐时地表温度数据集(2000-2023年)
观测记录的时空不连续。这不仅增加了数据应用的复杂性和成本,也会对研究结论的全面性和可靠性产生潜在影响。 为解决这一问题,我们基于EAR5-Land数据和全球综合地表数据库(ISD)对中国
贡献者:
赵国辉
点击量:
4714
文件大小:
10.5 GiB
更新时间:
2025-12-09
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国
及周边地区地表温度年内循环参数集(2000-2023年)
地表温度年循环模型,采用分布式计算的方式,制备了2000-2023年中国及周边地区地表温度年内循环参数集。 该数据地理范围为3°N-54°N,60°E-136°E,覆盖中国、蒙古、巴基
贡献者:
赵国辉
点击量:
3877
文件大小:
56.5 GiB
更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中巴经济走廊逐月温度植被干旱指数数据集(2000-2017年)
土壤含水量是干旱监测的重要指标,而温度植被干旱指数能够通过反演表层土壤水分来监测旱情。本数据集基于MODIS植被指数和地表温度产品,结合SRTM DEM数据,利用NDVI-LST特征
贡献者:
冯克庭, 张耀南, 田德宇
点击量:
17599
文件大小:
583.8 MiB
更新时间:
2023-09-04
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
亚洲季节水稻产量数据集(1995 - 2015年)
本数据集基于亚洲年度水稻地图,将多源预测因子整合至三个机器学习(ML)模型中,生成1995-2015年期间高空间分辨率(4 km)的季节性水稻产量数据集(AsiaRiceYield4km)。将预测因子分为4类,考虑最全面的水稻生长条件,并基于逆概率加权法确定最优ML模型。结果表明,A...
贡献者:
张朝
点击量:
6381
文件大小:
521.4 MiB
更新时间:
2026-01-14