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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
贡献者:
夏祥鳌
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33
文件大小:
6.1 GiB
更新时间:
2025-03-28
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国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国各地森林生态系统不同时间尺度的土壤呼吸作用（2000-2018年）
、研究地点、纬度、经度和海拔）、气候因素（年平均气温和年平均降水量）、林分描述（森林类型、起源、年龄、密度、平均树高和胸径）、测量制度（方法、时间、频率、领区面积、高度和数量）。希望
贡献者:
贾丙瑞
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139
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227.0 KiB
更新时间:
2025-04-01

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
沿海沿江与区域洪涝潮耦合精细预报技术方案
对每一类水文特征单元采用最合适的模型算法。数据类型涵盖了历史降雨事件数据、区域蒸发资料、降水量、地下水埋深、土壤含水量等多种数据，数据格式包括图表、模型参数和模拟结果等。文件建立了复杂多变下垫面产流模式，研发了河道-湖泊-闸坝
贡献者:
俞悦
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4
文件大小:
1.6 MiB
更新时间:
2025-04-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
2000-2020年青藏高原牧区雪灾易损性数据
中第一、二课题积雪特性与分布地面调查和遥感监测数据集，在青藏高原设立典型区，利用高精度积雪数据产品（积雪面积、雪水当量、融雪时间）和积雪特性地面调查数据，在考虑牧区高程分布、草地类型、草层高度、社会
贡献者:
李林
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2098
文件大小:
9.8 MiB
更新时间:
2023-02-16
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国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国森林地上和地下生物量碳变化数据集（2002-2021年）
它需要连续和高分辨率的监测。本文通过融合多种类型的遥感观测与密集的野外实地测量相结合，通过回归和机器学习方法，表征了2002—2021年中国森林地上和地下生物量碳（AGBC和BGBC）在1km空间分辨率下的变化。森林
贡献者:
冯晓明
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3496
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896.7 MiB
更新时间:
2024-07-19

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
2000-2020年青藏高原牧区雪灾风险区划数据
中第一、二课题积雪特性与分布地面调查和遥感监测数据集，在青藏高原设立典型区，利用高精度积雪数据产品（积雪面积、雪水当量、融雪时间）和积雪特性地面调查数据。在考虑牧区高程分布、草地类型、草层高度、社会
贡献者:
李林
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1912
文件大小:
14.3 MiB
更新时间:
2023-02-23

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
黄河流域河湖和湿地分布数据
  本数据集收录了黄河流域地区河湖和湿地分布及其相关数据，其中包括河流流经地域、流域面积、河流长度、支流信息及湿地面积、湿地地理位置、湿地所属动植物类型等详情数据，数据
贡献者:
张耀南, 康建芳, 刘春
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7911
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52.4 KiB
更新时间:
2023-09-18

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
西鄂尔多斯高原-阴山北麓荒漠植物图像数据集（2017-2021年）
调查分布在研究区内的草原化灌木荒漠、半灌木-矮半灌木荒漠、灌木荒漠等植被类型。调查的主要植被群系达30种，其中主要灌木群系包括红砂群系、珍珠猪毛菜群系、柠条锦鸡儿群系等，主要草本群系包括短花针茅群系、碱韭群系、沙生针茅群系等。以分
贡献者:
兰登明, 刘芳, 李慧卿, 李梓豪, 赵昕, 赵杏花
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809
文件大小:
35.3 GiB
更新时间:
2024-02-05

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
内蒙古中东部半干旱荒漠植物图像（2017-2021）
阔叶林、落叶小叶疏林、常绿针叶灌丛、落叶阔叶灌丛、灌草丛、杂草类草地等植被类型。调查的主要植被群系达50余种，其中主要乔木群系包括白杄林、榆树疏林、樟子松林、白桦林等，灌木群系包括叉子圆柏灌丛、长梗
贡献者:
褚建民, 李景文, 叶学华, 崔向慧, 杨洪晓, 甘红豪
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1052
文件大小:
46.4 GiB
更新时间:
2023-12-11

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
西鄂尔多斯高原-阴山北麓荒漠植物群落生境照片（2017-2021年）
调查分布在研究区内的草原化灌木荒漠、半灌木-矮半灌木荒漠、灌木荒漠等植被类型。调查的主要植被群系达30种，其中主要灌木群系包括红砂群系、珍珠猪毛菜群系、柠条锦鸡儿群系等，主要草本群系包括短花针茅群系、碱韭群系、沙生针茅群系等。 </p
贡献者:
兰登明, 刘芳, 李慧卿, 李梓豪, 赵昕, 赵杏花
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753
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30.0 GiB
更新时间:
2024-02-05

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国北方半干旱区沙漠化序列（2000-2019年）
用MOD11A2产品计算LST，并结合植被指数和陆面温度计算TVDI，在人工目视解译的基础上，选择不同类型沙漠化的样本数据，选择以上六个参数通过机器学习，利用决策树分类方法获得2000-2019年年
贡献者:
宋翔, 郭坚, 刘树林, 廖杰
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5982
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13.1 MiB
更新时间:
2022-04-18

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
青藏高原高寒荒漠植物图像数据集（2017-2021年）
了分布在这些区域的垫状矮半灌木高寒荒漠、多汁盐生矮半灌木荒漠、半灌木-矮半灌木荒漠、灌木荒漠等植被类型。调查的主要植被群系包括：藏亚菊高寒荒漠、垫状驼绒藜高寒荒漠、唐古特红景天高寒荒漠、盐爪爪荒漠、小叶金露梅荒漠、帕米尔麻黄荒漠、膜果
贡献者:
曹广民, 杜岩功, 魏兴琥, 岳广阳, 刘占林
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827
文件大小:
52.4 GiB
更新时间:
2024-01-03

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
贡献者:
张耀南
点击量:
8170
文件大小:
721.3 MiB
更新时间:
2023-09-04

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:
4829
文件大小:
283.8 MiB
更新时间:
2023-10-09

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
内蒙古中东部半干旱荒漠植物群落生境照片（2017-2021年）
小叶疏林、常绿针叶灌丛、落叶阔叶灌丛、灌草丛、杂草类草地等植被类型。调查的主要植被群系84种，其中主要乔木群系包括白杄林、榆树疏林、樟子松林、白桦林等，灌木群系包括叉子圆柏灌丛、长梗扁桃灌丛、小叶锦鸡儿灌丛、盐蒿
贡献者:
褚建民, 李景文, 叶学华, 崔向慧, 杨洪晓, 甘红豪
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649
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39.2 GiB
更新时间:
2023-12-11

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:
20426
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
青藏高原高寒荒漠植物群落生境照片（2017-2021）
了分布在这些区域的垫状矮半灌木高寒荒漠、多汁盐生矮半灌木荒漠、半灌木-矮半灌木荒漠、灌木荒漠等植被类型。调查的主要植被群系包括：藏亚菊高寒荒漠、垫状驼绒藜高寒荒漠、唐古特红景天高寒荒漠、盐爪爪荒漠、小叶金露梅荒漠、帕米尔麻黄荒漠、膜果
贡献者:
曹广民, 杜岩功, 魏兴琥, 岳广阳, 刘占林
点击量:
1565
文件大小:
23.3 GiB
更新时间:
2024-01-03
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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:
段泽霞, 高志球, 杨元建
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2147
文件大小:
54.2 MiB
更新时间:
2023-12-27

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
阿拉善高原-河西走廊荒漠植物群落生境照片（2017-2021年）
，调查了分布在这些区域的灌木荒漠、半灌木-矮半灌木荒漠、矮半乔木荒漠、多汁盐生矮半灌木荒漠、一年生草本荒漠等植被类型。调查的主要植被群系包括：梭梭荒漠、霸王荒漠、盐爪爪荒漠、短舌菊荒漠、猪毛菜荒漠、红砂
贡献者:
李小军, 马全林, 罗维成, 李永华, 冯虎元, 杨昊天
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901
文件大小:
45.1 GiB
更新时间:
2024-02-05
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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
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1963
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145.9 MiB
更新时间:
2024-05-21

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