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国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国绿洲30米分辨率逐年土地覆被数据集(1987-2024年)
高时空分辨率绿洲土地覆被地图,对厘清干旱区生态演化与社会发展过程具有重要价值。然而绿洲相关研究起步较晚,加之绿洲景观高度破碎、土地覆被类型转换频繁,构建高时空分辨率绿洲土地覆被数据集面临诸多挑战,因此,专门针对绿洲的此类数据产品仍然匮乏。 基于此,本文构...
贡献者:
陈鹏, 唐强, 刘焱序 ...
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6.3 GiB
更新时间:
2026-07-20
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国区域1km逐月降水量数据集(1952-2019年)
ChinaClim_timeseries 是中国 1952-2019 年期间的月度降水数据集,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
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文件大小:
19.4 GiB
更新时间:
2026-07-07
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国区域1km逐月最低温度数据集(1952-2019年)
ChinaClim_timeseries 包含中国 1952-2019 年期间的逐月最低气温数据集,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。
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刘会玉
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文件大小:
15.4 GiB
更新时间:
2026-05-14
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。
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刘会玉
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15.6 GiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国区域1km逐月平均温度数据集(1952-2019年)
ChinaClim_timeseries 包含中国 1952-2019 年期间的逐月平均气温数据集,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。
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刘会玉
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15.5 GiB
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2026-09-04
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国高分辨率空气质量再分析数据集 (CAQRA)(2013-2018年)
本数据集提供了六种常规空气污染物(即 PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 和 O3)的地表网格场,以及 WRF 模式模拟的地表风速(u、v)、气压(psfc)、相对湿度(RH)和温度(temp)场。空间和时间分...
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唐晓
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690.7 GiB
更新时间:
2026-09-24
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
面向陆面过程模型的中国土壤水文数据集
本数据采用土壤转换函数以砂粒、粉粒、粘粒、有机质、容重作为输入估计出土壤水文参数,包括Clapp and Hornberger函数和van Genuchten and Mualem函数的参数、田间持水量和凋萎系数。中位数和变异系数(CV)提供的估计。 数据集为栅格格式,分辨率为30弧秒,土壤...
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戴永久, 上官微
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509.8 MiB
更新时间:
2023-08-23
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
典型测站2019年风暴潮期间、2020年大洪水期间潮位预测结果集
基于2019-2020年期间大通流量数据、站点潮位数据、河口六滧风速、气压数据,分别非稳态调和分析模型(NS_TIDE)、非稳态调和分析与自回归误差修正(NS_TIDE+AR)组合方法、Transformer深度学习模型、水动力学模型、水动力模型结合集合卡尔曼滤波同化方法分别建立长江...
贡献者:
夏明嫣
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更新时间:
2025-03-27
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国0.1°极端气候指标数据集(1979-2018年)
在全球气候变化背景下,极端气候事件频发,对生态环境和人类社会造成了极大的影响。特别是复合型极端气候事件的发生,如气温上升、局部干旱和高温威胁还可能导致春季霜冻的风险增加,给农业生产带来复合连锁效应。研究极端气候事件对准确、定量地预测和防范灾害性天气事件,保护生态环境和人民生命财产安全...
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陈锦河, 王昆, 黄铁成 ...
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147.2 KiB
更新时间:
2026-09-24
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
黄土高原三种全球气候模式降尺度日值降水数据集(2015-2100年)
降水时序数据是全球和区域气候与水循环研究的重要指标。然而,由于缺乏时空连续的高质量时间序列数据集,目前对全球和区域长期降水动态与变化的评估仍存在较大的不确定性。本研究利用ACCESS-ESM1-5、IPSL-CM6A-LR、MIROC-ES2L未来降水数据集,基于U-Net深度学习架...
贡献者:
张宝庆
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11.0 GiB
更新时间:
2026-05-21