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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:
高志球, 杨元建
点击量:
5029
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
中国多降水集中度指标数据集（1961-2100 年）
  全球气候变化加剧水文循环，极端降水事件频发，降水集中度指标是诊断降水时空分布特征的关键工具。现有研究存在站点观测碎片化、历史基准与未来预估脱节等问题。本数
贡献者:
张栋洋, 李雪梅
点击量:
140
文件大小:
144.2 MiB
更新时间:
2026-04-28

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。森林生物量碳储量增加最为显著的是中国中南部黄土高原
贡献者:
冯晓明
点击量:
8845
文件大小:
896.7 MiB
更新时间:
2025-05-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国上甸子区域全球大气观测站九种辐射成分质量保证数据集（2013-2022年）
究基于成熟的方法，结合太阳辐照度数据集和仪器波段的光谱特征，提出了辐射数据质量控制混合算法（HARDQC）。随后，建立并评估了由 2013-2022 年多个时间尺度（即1分钟、每小时、每天、每月、每月平均每小时和每月平均
贡献者:
权维俊
点击量:
3613
文件大小:
407.5 KiB
更新时间:
2025-05-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
植被覆盖区高精度遥感地貌场景分类数据集
，包括哨兵2号可见光遥感影像、SRTM1 DEM及基于DEM提取的7个地貌形态参数（山体晕渲图、坡度、DEM局部平均中值、标准偏差、坡向—向北方向偏移量、坡向—向东方向偏移量和相对偏离平均
贡献者:
欧阳淑冰, 陈伟涛
点击量:
2366
文件大小:
1.6 GiB
更新时间:
2025-04-23

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国各种空气污染物1公里的空间分布(PM2.5)（2015-2018）
模拟可靠性不足。本研究将空间采样和参数卷积相结合，利用地面观测、遥感产品、气象数据、援助数据和随机 ID 优化 LightGBM。通过上述技术和大气污染物序列模拟，我们得到了 2015-2020 年中国大部分地区 PM
贡献者:
池毓锋, 叶红
点击量:
4912
文件大小:
46.5 GiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
过去 300 年亚洲多指标重建的标准降水指数数据集（ 1700-2000年）
×纬度×时间）变量，包括重建的 SPI、调整的判定系数（R2a）、验证 RE、验证 CE 和用于构建的代用指标数量（nPrx）。
贡献者:
郑景云
点击量:
3285
文件大小:
115.5 MiB
更新时间:
2025-05-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
COVID-19对中国西北典型城市亚微米颗粒物浓度和组成的影响（2020年1-3月）
火亚微米颗粒物（N高分辨率气溶胶质谱仪测定了非难燃亚微米颗粒物（NR-PM1）的质量浓度和化学成分。   高分辨率气溶胶质谱仪测定了 2020 年 1 月至 3 月期
贡献者:
徐建中
点击量:
5844
文件大小:
1.2 MiB
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）
%）和灌木（中位数：7.2%；IQR：5.2-11.9%）之间的St有明显差异（P 平均年降水量（16.1%）、平均年温度（14.4
贡献者:
张亚峰, 王新平, 潘颜霞, 虎瑞, 陈宁
点击量:
5167
文件大小:
418.3 KiB
更新时间:
2023-07-24

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国植被功能型图（1公里）
模式驱动数据(Sheffield et al., 2006)、GEWEX-SRB 辐射数据(Pinker et al., 2003)、TRMM 3B42 和APHRODITE 降水数据以及中国气象局740个气象
贡献者:
冉有华
点击量:
20058
文件大小:
9.5 MiB
更新时间:
2026-01-22

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球综合性同质化太阳表面辐射数据集
表面辐射量的长期趋势估计存在很大的不确定性。本文通过整合所有可用的 SSR 观测数据，包括现有的同质化 SSR 结果，建立了一个观测集成和同质化的全球陆地（南极洲除外）站点 SSR 数据集（SSRIHstation）。然后对该序列进行内插，以获
贡献者:
李庆祥
点击量:
3750
文件大小:
26.9 MiB
更新时间:
2024-09-27

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
尼泊尔冰湖编目数据集（2020年）
; 2. 属性信息   GLAKE_ID: 冰湖的编码   GL_Image: 影像数据源   GL_Elev: 冰湖平均
贡献者:
姚晓军, 胡家瑜, 段红玉, 张圆, 王玉, 吴桐宇
点击量:
9755
文件大小:
1.7 MiB
更新时间:
2023-06-13

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
高亚洲冰湖编目数据集
洲冰湖分区GL_Time:数据源获取日期GL_Elev:冰湖平均海拔(m)GL_Area:冰湖面积(m2)GL_Peri:冰湖周长(m)GL_A_Error:冰湖面积误(m2)GL_Long:冰湖
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:
59505
文件大小:
27.7 MiB
更新时间:
2026-01-08

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）
>°分辨率全覆盖的全球大气柱平均干空气CO2摩尔分数（XCO2）数据集，进而探究了2015-2021年全球大气CO2浓度
贡献者:
陈颂超
点击量:
3994
文件大小:
5.2 GiB
更新时间:
2025-05-29

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
亚洲高山区冰冻圈逐日无云遥感指数数据集（2000–2023）
  随着全球气候变暖，冰冻圈正在经历显著的变化，如冰川积雪的消融、海冰的减少以及冻土的退化。亚洲高山区冰冻圈逐日遥感指数驱动数据集（2000-2023）为亚洲高山区冰冻圈要素的监测与提取提供基础数据，满足冰冻圈速变探测对数据产品的高时效性需求。   本...
贡献者:
孙兴亮, 胡志敏, 石凯丹, 冯敏, 郭学军
点击量:
5722
文件大小:
2.0 TiB
更新时间:
2026-01-16

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
面向AI-Ready的路面状态标准化图像数据集（2023-2024年）
  鉴于国际上公开的标准化道路表面气象条件数据集极为稀缺，尤其在极端天气条件下的路面状况图像资源更为不足，本研究构建了一套冰雪灾害路面状况数据集，填补了这一领域的空白，为提
贡献者:
刘景琦
点击量:
7494
文件大小:
287.8 MiB
更新时间:
2026-01-13

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）
  蒸发（ET）是水循环的重要组成部分之一，是全球水循环、能源循环和碳循环之间的纽带。因此，精确量化蒸散发对于了解各种地球系统过程和后续社会应用至关重要。现有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...
贡献者:
潘云
点击量:
5151
文件大小:
1.3 GiB
更新时间:
2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
新疆天山地区多源降水融合数据集（2000-2022年）
  天山是世界上距离海洋最远的山系，世界七大山系之一。该区域属于我国典型的高寒山区，被誉为“中亚水塔”，对于新疆乃至中亚地区均具有重要的战略意义。随着遥感技术的发展，卫星反演降水成为估算山区降水的重要手段，但是山区地形复杂且不均匀，致使山区降水反演产品精度不高。针对此问题，本研究开展天山...
贡献者:
卢新玉, 伏晓慧, 刘艳, 王秀琴, 火红, 王敏仲
点击量:
6742
文件大小:
1.2 GiB
更新时间:
2026-01-26

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于深度学习的风云四号卫星绿光通道构建方法的模型训练及预测数据集
  本数据集用于拟合FY4A\AGRI的绿光通道反射率数据，分为训练数据集和预测数据集两个部分。训练数据集用于构建绿色可见光通道拟合模型，由AQUA/MODIS的L1B数据中四个反射率通道数据和绿光反射率通道数据构成。预测数据集用于拟合绿光通道反射率数据，该预测数据集由FY4A/AGRI...
贡献者:
鄢俊洁, 瞿建华, 袁明鸽, 张贺
点击量:
3728
文件大小:
84.9 GiB
更新时间:
2025-04-24

国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国区域1km逐月最高温度数据集（1952-2019年）
  ChinaClim_timeseries 包含中国 1952-2019 年期间的逐月最高气温数据集，空间分辨率为 1km，该数据是基于气候学辅助插值（CAI）将月度异常面和基线气候学面（ChinaClim_baseline）叠加生成的。数据的比例因子为 0.1。
贡献者:
刘会玉
点击量:
4640
文件大小:
15.6 GiB
更新时间:
2025-06-30

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