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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)
该数据集包含:(1)匹配和分类数据,用于构建人工神经网络(ANN)集合模型来模拟海面二甲硫醚(DMS)浓度;(2)利用人工神经网络模型模拟1998 ~ 2017年全
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陈莹
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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)
该数据集包含:(1)用于构建人工神经网络(ANN)集合模型模拟海面二甲基硫化物(DMS)浓度的匹配和分选数据;(2)ANN模型模拟的1998年至2017年全
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陈莹
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2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球监测系统叶面积指数(GIMMS LAI4g)时空一致的数据集(1982-2020年)(V1.2)
该数据集基于反向传播神经网络(BPNN)模型和像素整合方法,开发了新一代 GIMMS LAI 产品(GIMMS LAI4g,1982-2020 年)。GIMMS
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曹森, 朱再春
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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,该模型
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尹家波
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2026-01-14
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)
海洋颜色数据对我们了解生物和生态现象及过程至关重要,也是物理和生物地球化学海洋模型的重要输入源。叶绿素-a(Chl-a)是海洋环境中海洋颜色的关键变量。卫星
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龙笛
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更新时间:
2025-06-30
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)
的DFBDs占所有DFBDs的35%。进一步分析表明,在DFBD稳定性评估中,应优先使用Ls(AHV)模型,其次为DBI模型。与其他障碍坝数据集相比,本数据集更具针对性,强调对原始数据的审查,并强
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胡凯衡
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2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球大气CO2 0.05° 分辨率分辨率卫星数据集(2015-2021年)
研究受限于较粗分辨率(0.25°-2°)和有限的空间覆盖度。本研究基于碳卫星观测数据、多源卫星产品及改进的深度学习模型,构建了首个0.05<sup
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陈颂超
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2025-05-29
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
CAMELE:定位分析多源集合陆地蒸散量数据集(1980-2022年)
陆地蒸散发(ET)在地球的水碳循环中起着至关重要的作用,准确估算全球陆地蒸散发对于促进我们对陆地-大气相互作用的理解至关重要。尽管近几十年来开发了许多蒸散发产品,但由于使用了不同的强迫输入和不完善的模型
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杨汉波
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2026-01-14
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)
海洋颜色数据对于理解生物和生态现象过程的至关重要,也是海洋物理和生物地球化学模型的重要输入来源。在海洋环境中,叶绿素-a (Chl-a)是海洋颜色的关键变量。考虑
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龙笛
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2026-01-14
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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更新时间:
2025-06-30
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)
生物因素(气候变量)的观测数据。我们探索了St的全球模式,并采用机器学习方法(提升回归树)来模拟生物和非生物变量对St的影响。 在全球范围内,St的中位数(四分
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张亚峰, 王新平, 潘颜霞, 虎瑞, 陈宁
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更新时间:
2023-07-24
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球土壤有机碳矿化响应培养温度变化数据集(1990-2019年)
构建了一个全球性的土壤有机碳矿化数据集,旨在深入理解土壤有机碳分解对温度的响应规律,并评估和改进当前地球系统模型中的相关预测。该数据集整合了来自191项研究的721种土
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罗忠奎
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更新时间:
2026-01-13
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)
)产品套件的一部分,从 2000 年到 2020 年生成了一个长期的全球 1 公里日表面土壤湿度产品。该产品(GLASS SM)主要由 GLASS 反照率、LST 和 LAI 产品、ERA5-陆地再分析土壤水分产品以及基于集合机器学习模型
贡献者:
张玉芳, 梁顺林
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更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
利用条件变异自动编码器增强的全球地表土壤水分估算数据集(2015-2021年)
产品在不同土地覆被类型方面的准确性,开发了一种基于条件变异自动编码器模型的SM重建方法。通过这种方法,创建了0.0625° 的全球三天 SM 产品,时间跨度从2015年到2021 年。
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石长江, 张万昌
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2025-06-30
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球逐年500 m地表覆盖数据集(2001-2024年)
地表覆盖数据描绘了陆地表面生态状况和生物物理属性。它是生态环境评估、陆表模型构建、资源规划管理等科学研究的基础支撑数据。为满
贡献者:
赵国辉
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更新时间:
2025-11-21
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
沙尘模式的全球高分辨率土壤侵蚀因子数据集(2022年)
风蚀因子是沙尘模式中决定起沙区域和沙尘排放量的关键参数。然而,当前模型所采用的风蚀性数据通常被假定为静态,未能充分体现沙尘源区高度异质且动态变化的特性,从而
贡献者:
李火青, 王澄海, 刘宗会, 王敏仲, 买买提艾力·买买提依明
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93.0 MiB
更新时间:
2025-09-26
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
SGD-SM 2.0:全球日土壤水分长期改进的无缝数据集(2002-2022年)
-E、AMSR2 和 WindSat。全球日降水量产品被融合到所提出的重建模型中。提出了一个集成的长短期记忆卷积神经网络(LSTM-CNN)来填补每日土壤水分产品中的空白和缺失区域。原位
贡献者:
袁强强, 金涛勇
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更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于水平衡的全球陆地和全球主要流域陆地蒸发估算值(2002-2021年)
的蒸散发检索方法要么时空覆盖范围有限,要么在很大程度上受到输入数据选择或简化模型物理或两者结合的影响。在此,我们采用独立的质量守恒方法,为全球陆地和选定的 168 个主要流域开发了基于水平衡的蒸散发数据集(ET-WB)。我们
贡献者:
潘云
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2025-06-30
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球航运排放量数据集(2013,2016-2021年)
° 的全球高时空分辨率船舶排放清单,由最先进的航运排放清单模型 (SEIMv2.2) 生成。在主要空气污染物和温室气体方面,2021 年全球船舶排放了 8.472 亿吨二氧化碳、230 万吨
贡献者:
刘欢
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3.3 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
新全球山地冰川中心线和长度数据集
最新的全球冰川清单数据、数字高程模型(DEM)和欧洲分配理论,使用自行设计的自动提取算法提取了全球冰川的中心线和最大长度。通过随机目测评估以及与伦道夫冰川清单(RGI)6.0 版的比较,对数据集的准确性进行了评估。RGI 中共
贡献者:
张世强
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8.8 GiB
更新时间:
2026-01-14