ncdc logo title
ncdc_logo
收起筛选
  • 14/17

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
疏勒河流域HWSD土壤质地数据集
>SWR：String (土壤含水量特征)； ADD_PROP： Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)； T_GRAVEL：Real (碎石体积百分比)；T_SAND
贡献者:
吴立宗
点击量:
16444
文件大小:
487.3 KiB
更新时间:
2023-08-23
J

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
高亚洲冰湖编目数据集
集命名High_Asia_glacial_lake_1990.Shp High_Asia_glacial_lake_2018.shp 属性信息：GLAKE_ID:冰湖的编码GL_Image:影像数据源GL_Type:冰湖类型GL_SubR:高亚
贡献者:
王欣, 郭小宇, 杨成德, 刘琼欢, 魏俊峰, 张勇, 刘时银, 张艳林, 蒋宗立, 唐志光
点击量:
57915
文件大小:
27.8 MiB
更新时间:
2026-01-08

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中巴经济走廊冰湖溃决洪水事件数据集（2010-2022年）
;Latitude: 冰湖中心点纬度 (°)   Elevation: 冰湖平均海拔 (m)   Dam: 冰湖的坝体类型  &emsp
贡献者:
吴宇宏, 聂勇, 勒斯木初, 韩立钦
点击量:
5674
文件大小:
45.0 KiB
更新时间:
2025-12-08

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
黑河综合遥感联合试验：中游干旱区水文试验区车载双偏振多普勒雷达观测数据集（2008年）
>   观测试验的目的是利用同时进行的降水粒子滴谱仪观测和地面降水加密观测来探索在高寒区利用雷达联合观测并反演地面降水类型和强度的方法，建立系统化和连续的雷达观测数据集。具体
贡献者:
赵果, 胡泽勇, 张彤
点击量:
3691
文件大小:
15.8 GiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
泾河流域MODIS MOD13A2 增强型植被指数（EVI）数据集（2000-2021年）
也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。   EVI对冠层结构变化包括叶面积指数（LAI），冠层类型、植被相和冠层结构更加敏感。   基于MODIS MOD13A2
贡献者:
张耀南
点击量:
10697
文件大小:
283.8 MiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
渭河流域MODIS MOD13A2 增强型植被指数（EVI）数据集（2000-2020年）
也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。   EVI对冠层结构变化包括叶面积指数（LAI），冠层类型、植被相和冠层结构 更加敏感。   基于MODIS MOD13A2.005 增强
贡献者:
张耀南
点击量:
14597
文件大小:
721.3 MiB
更新时间:
2025-05-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
甘肃省MOD13A2增强型植被指数（EVI）数据集（2018-2022年）
也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。   EVI对冠层结构变化包括叶面积指数（LAI），冠层类型、植被相和冠层结构 更加敏感。   基于MODIS MOD13A2.005
贡献者:
张耀南
点击量:
7662
文件大小:
8.3 GiB
更新时间:
2025-05-29
J

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
1990s以来的喀喇昆仑山年代际冰川编目
简称KGI）。KGI的数据质量得到了高分辨率图像多次解译结果的验证、缓冲区误差估计方法评价和多个已有编目的对比评估，总体的不确定性为±3.68%。冰川编目一共赋予了20多个冰川属性，包括冰川编码、面积、地形信息和表面类型
贡献者:
谢福明, 刘时银, 段仕美, 缪文飞, 潘兮然, 秦彩霞
点击量:
9716
文件大小:
173.8 MiB
更新时间:
2023-06-13

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
交联剂对阴离子印迹聚合物模板效应研究数据集（2018年9月）
过程中，当功能单体与交联剂的摩尔比为1/5.46时，模板效应的贡献开始超过配位效应，且随着交联剂含量的增加，模板效应进一步增强。在实际废水处理应用中，根据所得方程设计的IIP-1/12和IIP-1/6对两种不同类型
贡献者:
杨利明
点击量:
2798
文件大小:
813.9 KiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
柴达木河流域HWSD土壤质地数据集
含水量特征)； ADD_PROP： Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)； T_GRAVEL：Real (碎石体积百分比)；T_SAND： Real (沙含量)； T_SILT： Real (淤泥
贡献者:
吴立宗
点击量:
14874
文件大小:
625.0 KiB
更新时间:
2023-08-25

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
青藏高原多年冻土地温与热稳定型分布图
的年平均地温的均方根误差约为0.75 °C, 偏差约0.01 °C。基于高海拔多年冻土稳定性分类体系，利用年平均地温，划分了多年冻土的热稳定类型。数据显示，青藏高原多年冻土面积约115.02 (105.47-129.59
贡献者:
冉有华
点击量:
11555
文件大小:
91.8 MiB
更新时间:
2025-04-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
青海湖流域HWSD土壤质地数据集
>ROOTS：String(到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR：String (土壤含水量特征)； ADD_PROP： Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)；</p
贡献者:
吴立宗
点击量:
14523
文件大小:
616.4 KiB
更新时间:
2023-06-15

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
黑河生态水文遥感试验：黑河流域1km/5天合成叶面积指数（LAI）数据集（2010年-2014年）
数据为受薄云污染的观测，不用于计算。质量评估及分级的目的是为LAI反演时最优数据集的选择及反演算法流程设计提供依据。叶面积指数产品反演算法设计为区分山地平地、区分植被类型使用不同模型的神经网络法反演。 <p
贡献者:
李静, 仲波, 吴俊君
点击量:
7108
文件大小:
35.0 MiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
西鄂尔多斯高原-阴山北麓荒漠植物DNA条形码数据集（v2）（2017-2021年）
2017-2021年调查了这些区域的主要荒漠植物，在这些区域的草原化灌木荒漠、半灌木-矮半灌木荒漠、灌木荒漠等植被类型的优势植物。在柠条-蒙古沙拐枣-霸王-矮禾草荒漠、矮锦鸡儿-矮禾草荒漠、油蒿荒漠、半日
贡献者:
赵昕
点击量:
422
文件大小:
110.9 KiB
更新时间:
2026-01-09

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
黑河综合遥感联合试验：临泽站加密观测区光合作用有效辐射比率（FPAR）日变化观测数据集（2008年）
  2008年6月16日和7月1日在临泽站加密观测区开展了冠顶入射辐射，冠顶反射辐射，地表入射辐射以及地表反射辐射的观测， 并得到不同地表类型的PAR和FPAR日内
贡献者:
宋怡
点击量:
3395
文件大小:
25.9 MiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国MODIS逐日无云500m积雪面积产品数据集
据集针对中国积雪特性，基于MODIS反射率产品MOD/MYD09GA，利用不同土地覆盖类型条件下发展了多指数结合积雪判别算法，提高了林区和山区积雪面积精度，同时利用隐马尔科夫算法、多源数据融合方法实现了产品的完全去云，制备
贡献者:
郝晓华, 孙兴亮, 纪文政, 王晓艳, 高扬, 赵琴, 赵宏宇, 王建, 李弘毅
点击量:
26022
文件大小:
16.6 GiB
更新时间:
2025-04-25

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
黑河综合遥感联合试验：临泽草地加密观测区植被结构和生物物理参数观测数据集（2008年）
  2008年5月26日至6月29日期间临泽草地加密观测区对植被生物物理参数和结构参数进行了常规测量，主要观测了临泽草地加密观测区不同地表类型的植被生物量、叶倾角、株高
贡献者:
胡晓利, 盖春梅, 黄春林, 晋锐, 年雁云, 王树果, 王旭峰
点击量:
5098
文件大小:
509.1 MiB
更新时间:
2025-06-30
J

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
东亚典型季风区昼夜和季节尺度辐射、热量和二氧化碳通量基准数据集（2011-2019 年）
区的陆地-大气相互作用过程变得多样而复杂。为了解各种土地覆被变化对该地区陆地-大气相互作用的影响，我们在长江三角洲地区两种典型地表类型（即耕地和郊区）的四个站点开展了长期（2011-2019年）综合观测活动，包括
贡献者:
高志球, 杨元建
点击量:
4753
文件大小:
54.2 MiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
天山北麓河流域HWSD土壤质地数据集
>ROOTS：String(到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR：String (土壤含水量特征)； ADD_PROP： Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)；</p
贡献者:
吴立宗
点击量:
13487
文件大小:
522.3 KiB
更新时间:
2023-08-23
J

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于物理和深度学习检索气溶胶细模态比例数据集(Phy-DL FMF)（2001-2020年）
方根误差为 0.144（72.50% 的结果在 ±20 % 的预期误差（EE）范围内）。Phy-DL FMF 的性能优于其他深度学习或物理方法（如我们之前研究中提出的光谱解卷积算法），尤其是在森林、草地、耕地以及城市和贫瘠土地类型
贡献者:
晏星
点击量:
5846
文件大小:
146.0 MiB
更新时间:
2025-06-30

© 中国科学院西北生态环境资源研究院 2005- 备案号：陇ICP备2021001824号-21

兰州市东岗西路320号, 730000, 电话: 0931-4967592,0931-4967596