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国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球海面二甲基硫逐日网格数据集(1998-2017年)
球DMS日海面浓度,计算总输送速度(Kt)和海气通量。 该模型的输入变量包括叶绿素a、海面温度(SST)、混合层深度(MLD)、硝酸盐、磷酸盐、硅酸盐、溶解氧(DO
贡献者:
陈莹
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5.4 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球 1 公里利用集合学习生成的每日土壤水分产品(2000-2020年)
土壤水分是重要的气候变量之一,它控制着陆地与大气之间的水、碳和能量交换。准确而详细地了解土壤水分的时空分布对各种地球系统应用至关重要。作为全球陆地表面卫星(GLASS
贡献者:
张玉芳, 梁顺林
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5580
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13.2 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
20年全球每日海面二甲基硫醚网格化数据集(1998-2017年)
球每日海面二甲基硫化物浓度以及计算的总传输速度(Kt)和海气通量。该ANN集合模型的输入变量包括叶绿素a、海面温度(SST)、混合层深度(MLD)、硝酸盐、磷酸盐、硅酸盐、溶解氧(DO)、向下短波辐射(DSWF)和海面盐度(SSS)。模拟
贡献者:
陈莹
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5.4 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于机器学习重建全球陆地蓄水量数据集(1940 年-至今)
本研究提出了全球陆地表面 TWS 异常值的长期(即 1940-2022 年)和高分辨率(即 0.25°)月度时间序列。重建是通过一套机器学习模型实现的,该模
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尹家波
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46.2 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于风云三号卫星微波成像仪观测的全球陆表大气可降水量数据集(2012-2020年)
验证,本数据集RMSE分别为4.47 mm和3.89 mm,不同地表类型下RMSE介于2.90-5.49 mm。该数据集可有效捕捉PWV时空演变特征,支持极端天气事件引发的水汽局地突变过程精准解析。作为
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夏祥鳌
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6.1 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球事件驱动型泥石流拦截坝数据集(1800-2023年)
等)、溃坝特征(峰值流量、人员伤亡等)以及气候特征(降水量和温度)数据集表明,DFBDs具有不稳定性、完全堵塞和漫溢失效等关键特征。尤其在中国,此类水坝的数量显著增加,共有15%的河道出现反复泥石流,导致
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胡凯衡
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137.1 KiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球首套基于SMOS单角度信息的土壤水分、植被光学厚度与40°重建亮温数据集(2010-2024 年)
; 研究采用 SMAP-INRAE-BORDEAUX(SMAP-IB)反演算法,并结合更新后的地表粗糙度数据集,生成 SMOS-IB 土壤水分与植被光学深度产品(Li 等,2022;Konkathi
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李小军
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更新时间:
2026-06-18
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球首个30m高分辨率森林干扰数据集GFD(2000-2020年)
集主要采用机器学习分类方法,汇总并计算了18 项森林扰动特征指标,涵盖全球森林扰动总体特征、扰动前特征、扰动后特征、扰动潜在特征、地表覆盖特征及空间区位特征,据此划分出11 类森林扰动类型:其他扰动 (0)、轮垦农业 (11
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刘时栋
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更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球海洋监测系统叶面积指数(GIMMS LAI4g)时空一致的全球数据集(1982-2020年)
除卫星轨道漂移和传感器退化的影响,并建立时空一致的BPNN模型。结果表明,与前者(GIMMS LAI3g)和两个主流 LAI 产品(全球地表卫星(GLASS)LAI 和长期全球测绘(GLOBMAP)LAI)相比,GIMMS LAI4g
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朱再春
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5.7 GiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球湖泊水生植被数据集(2019-2022年)
泊的水生植被变化。结果显示,从 20 世纪 80 年代初到 2022 年,72.4% 的湖泊(123/170)经历了水生植被的减少,包括沉水植被和整体水生植被。亚洲和非洲的降幅最大。我们的研究结果表明,除了湖泊藻华和温度
贡献者:
侯雪姣
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34.0 MiB
更新时间:
2026-05-15
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
生物和非生物因素对林木生态系统中茎流产量影响的全球定量综述(1970-2019年)
%)和灌木(中位数:7.2%;IQR:5.2-11.9%)之间的St有明显差异(P 温度(14.4
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张亚峰, 王新平, 潘颜霞 ...
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418.3 KiB
更新时间:
2026-05-14
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)
0.136,相关系数为 0.68,在 ±20 % 预期误差 (EE) 范围内的结果比例为 79.15 %。此外,地表辐射预算(SURFRAD)观测结果的场外验证显示,Phy-DL FMF 的均
贡献者:
晏星
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145.9 MiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
OCNET 全球每日叶绿素-a产品数据集(2001–2021年)
开发了一种名为OCNET的卷积神经网络(CNN),用于开阔海域的Chl-a浓度数据重建。从再分析数据和卫星观测数据中选取海面温度(SST)、盐度(SAL)、光合有效辐射(PAR)和海面气压(SSP)作为OCNET的输
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龙笛
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5579
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16.0 GiB
更新时间:
2026-05-14