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国家冰川冻土沙漠科学数据中心
甘肃省MOD17A3HGF净初级生产力NPP数据（2000-2022年）
  植被的净初级生产力（NPP，Net Primary Productivity）是陆地植被通过光合作用固定太阳能，在单位时间内单位面积所获得生物量的净增加量。NPP作为陆地生态系统碳循环的一个重要组成成分，其对于控制大气中CO₂浓度的上升有着举足轻重的作用。它是植物自身生物学特性与外界...
贡献者:
张耀南
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9589
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589.2 MiB
更新时间:
2025-05-29

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）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（GLAS...
贡献者:
张玉芳, 梁顺林
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5663
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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
泾河流域MODIS MOD13A2归一化植被指数（NDVI）数据集（2000-2021年）
  植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。目前，归一化植被指数(NDVI)是检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差相关方面的重要数据源。   NDVI能反映...
贡献者:
张耀南
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11259
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282.3 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 归一化植被指数（NDVI）数据集（2000-2020年）
  植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。目前，归一化植被指数(NDVI)是检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差相关方面的重要数据源。   NDVI能反映出植物冠层的...
贡献者:
张耀南
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15210
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721.3 MiB
更新时间:
2026-07-13

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国东北地区500m分辨率积雪季逐日无云NDSI数据集（2000-2020年）
中国东北地区是我国三大积雪区之一。该地区地处高纬度，冬季太阳高度角低，光照条件差，并且该地区具有很高的森林覆盖度。当前MODISV6积雪产品提供的归一化差值积雪指数（NDSI）在中国东北地区，尤其是东北森林地区存在明显的过度云掩膜问题，严重影响了该产品在积雪时空变化研究中的应用。同时，MODISV6积雪产品...
贡献者:
韩超, 沈言龙, 欧阳志棋 ...
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607.1 GiB
更新时间:
2026-07-09

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国全域合并地表温度数据集（1850-2020 年）
  全球地表温度观测数据集是全球变暖研究的基础。在全球变暖加剧的背景下和频繁的极端事件，必须提高覆盖率和降低全球地表温度数据集的不确定性。中国更新了全局合并地表温度临时版本 （CMST-Interim） 在本研究中达到 CMST 2.0。以前的 CMST 数据集由 将中国全球陆地地面气温...
贡献者:
李庆祥
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81.2 MiB
更新时间:
2026-01-13

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国高分辨率卫星太阳诱导叶绿素荧光数据集（2000-2022年）
  太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）是光合作用的重要替代物。哥白尼哨兵-5P 任务所搭载的 TROPOspheric Monitoring Instrument（TROPOMI）提供了几乎覆盖全球的精细光谱分辨率，可进行可靠的 SIF 检索。然而，目前卫星获得的 SIF 数据集只有较粗的空...
贡献者:
张兆英
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429.1 GiB
更新时间:
2025-05-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
天山积雪雪崩研究站积雪观测数据集（1967-2021年）
  中国科学院天山积雪雪崩研究站建于1967年，是中国和中亚地区唯一进行长时间积雪雪崩监测和专业研究的野外观测站。该站长期开展野外气候、积雪、冻土和雪崩定位观测、水文过程和雪崩形成机理研究、防灾减灾技术研发、集成、示范与推广、合作交流、人才培养、科普教育等，目前主要从事积雪灾害的防御与治...
贡献者:
李兰海, 郝建盛, 王海存
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14762
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701.9 KiB
更新时间:
2026-07-08

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）
  本数据集刻画了近 20 年全球森林遭受的主要扰动类型。部分森林斑块可能同时受多种扰动作用，但本数据集仅记录其主导扰动类型。   数据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...
贡献者:
刘时栋
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779
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7.1 GiB
更新时间:
2026-05-11

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球水库空间清单与泥沙淤积数据集(GREI_v1与GREI_Sed_v1)
  本数据集包括全球水库清单（GREI_v1）和全球水库泥沙淤积数据库（GREI_Sed_v1）。GREI_v1记录全球555,960座面积大于0.001 km²水库的空间位置、边界及属性信息，包括水库名称、面积、位置、库容、平均水深等，总面积为469,639.9 km²，其中85,84...
贡献者:
宋春桥, 刘凯, 范晨雨
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156
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296.6 MiB
更新时间:
2026-06-12

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
天山北坡冰川编目数据集（1990–2020年）
  冰川是气候变化的敏感指示器，研究其动态变化对揭示全球气候变化具有重要意义。天山北坡受西伯利亚高压影响较大，该地区年平均气温为−0.71°C，年平均降水量为289mm，夏季降水占年降水量的52%，降水量自西向东逐渐减少。受全球气候变暖影响，天山北坡的冰川呈快速退缩趋势。在最新的全球冰川...
贡献者:
姚晓军, 胡家瑜, 刘一丹 ...
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8195
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8.8 MiB
更新时间:
2026-05-28

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
1979-2016年中国雪深长时间序列数据集
该数据集是“中国雪深长时间序列数据集（1978-2012）”的升级版本。 制作该数据集的源数据与上一版本存在差异，由于AMSR-E在2011年停止运行，从2008年到2016年的雪深采用SSMI/S传感器的亮度温度进行提取。 本数据集提供1979年1月1日到2016年12月31日逐日的中国范围...
贡献者:
车涛
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16487
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215.1 MiB
更新时间:
2026-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
天山积雪雪崩研究站冻土观测数据集（1967-2021年）
  中国科学院天山积雪雪崩研究站建于1967年，是中国和中亚地区唯一进行长时间积雪雪崩监测和专业研究的野外观测站。该站长期开展野外气候、积雪、冻土和雪崩定位观测、水文过程和雪崩形成机理研究、防灾减灾技术研发、集成、示范与推广、合作交流、人才培养、科普教育等，目前主要从事积雪灾害的防御与治...
贡献者:
李兰海, 郝建盛, 刘明哲 ...
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3.1 MiB
更新时间:
2022-07-21

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
1978-2012年中国雪深长时间序列数据集
该数据集提供1978年10月24日到2012年12月31日逐日的中国范围的积雪厚度分布数据，其空间分辨率为25km。用于反演该雪深数据集的原始数据来自美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的SMMR（1978-1987年)，SSM/I（1987-2008年)和AMSR-E(2002-2012)逐日被动微波亮...
贡献者:
车涛
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16839
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384.1 MiB
更新时间:
2023-08-23

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）
  增强型植被指数(EVI)是在归一化植被指数(NDVI)改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正，EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。第二步是大气校正处理，校正内容除了NDVI已有的瑞利散射和臭氧外，还包括大气分子、气溶胶、...
贡献者:
张耀南
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721.3 MiB
更新时间:
2025-05-29

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）
  增强型植被指数(EVI)是在归一化植被指数(NDVI)改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子、大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正。EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。第二步是大气校正处理，校正内容除了NDVI已有的瑞利散射和臭氧外，还包括大气分子、气溶胶...
贡献者:
张耀南
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12160
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283.8 MiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球初级生产总值长期变化的改进估计数据集（1982-2017年）
  本数据集是通过修订光利用效率模型（即 EC-LUE 模型），生成了纬度为 0.05∘、经度为 0.05∘、时间间隔为 8 d 的全球长期 GPP 数据。在修订后的EC-LUE模型中，整合了几个主要环境变量的规定：大气二氧化碳浓度、辐射成分和...
贡献者:
袁文平
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4694
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8.9 GiB
更新时间:
2025-05-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球输沙势数据集
  输沙势计算公式为：   DPi=∑U 2×(U-Ut)/100×t   其中i表示16个方位，具体有N、NNE、NE、NEE、E、EES、ES、ESS、S、SSW、WS、WWS、W、WWN、NW和NNW；U表示...
贡献者:
李国帅, 李新
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142.2 GiB
更新时间:
2026-07-13

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