兰州大学寒旱区科学观测网络CARN(瓜州站物候相机观测数据集-2021)

该数据集包含2021年1月9日至2021年12月31日疏勒河流域兰州大学寒旱区科学观测网络瓜州站的物候相机观测数据,观测点的经纬度是95.673E,41.405N,海拔2014m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据,拍摄数据分辨率为2592*1944,可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算,需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值),然后进行无效值填充和滤波平滑,最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数,如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等;对于覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波,滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数(GCC)。该站点物候相机于2021年8月10日调整过拍摄角度。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272352 25 0 2022-05-01

兰州大学寒旱区科学观测网络CARN(苏干湖站物候相机观测数据集-2021)

该数据集包含2021年1月1日至2021年12月31日柴达木盆地哈尔腾河流域兰州大学寒旱区科学观测网络苏干湖站的物候相机观测数据,观测点的经纬度是94.125°E,38.992N,海拔2798m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据,拍摄数据分辨率为2592*1944,可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算,需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值),然后进行无效值填充和滤波平滑,最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数,如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等;对于覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波,滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数(GCC)。该站点物候相机于2021年8月12日调整过拍摄角度。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272354 32 0 2022-05-01

兰州大学寒旱区科学观测网络CARN(寺大隆站物候相机观测数据集-2021)

该数据集包含2021年2月1日至2021年9月15日黑河流域兰州大学寒旱区科学观测网络寺大隆站的物候相机观测数据,观测点的经纬度是99.926E,38.428N,海拔3146m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据,拍摄数据分辨率为2592*1944,可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算,需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值),然后进行无效值填充和滤波平滑,最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数,如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等;对于覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波,滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数(GCC)。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272355 30 0 2022-05-01

兰州大学寒旱区科学观测网络CARN(民勤站物候相机观测数据集-2021)

该数据集包含2021年3月1日至2021年12月31日石羊河流域兰州大学寒旱区科学观测网络民勤站的物候相机观测数据,观测点的经纬度是103.668E,39.208N,海拔1020m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据,拍摄数据分辨率为2592*1944,可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算,需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值),然后进行无效值填充和滤波平滑,最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数,如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等;对于覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波,滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数(GCC)。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272356 27 0 2022-05-01

兰州大学寒旱区科学观测网络CARN(连城站物候相机观测数据集-2021)

该数据集包含2021年1月1日至2021年12月31日大通河流域兰州大学寒旱区科学观测网络连城站的物候相机观测数据,观测点的经纬度是102.737E,36.692N,海拔2903m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据,拍摄数据分辨率为2592*1944,可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算,需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值),然后进行无效值填充和滤波平滑,最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数,如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等;对于覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波,滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数(GCC)。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272358 25 0 2022-05-01

兰州大学寒旱区科学观测网络CARN(西营河站物候相机观测数据集-2021)

该数据集包含2021年1月1日至2021年12月31日石羊河流域兰州大学寒旱区科学观测网络西营河站的物候相机观测数据,观测点的经纬度是101.855E,37.561N,海拔3616m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据,拍摄数据分辨率为2592*1944,可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算,需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值),然后进行无效值填充和滤波平滑,最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数,如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等;对于覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波,滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数(GCC)。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272359 19 0 2022-05-01

青藏高原1千米分辨率水源涵养数据集(2000-2020)

水源涵养服务是一种重要的生态系统服务,直接影响区域水资源的整体水平,会对区域生态系统、农业、工业、人类消费、水力发电、渔业和娱乐活动产生重要影响,对于维持生态系统稳定以及提高人类福祉具有重要意义。针对水源涵养产品生产,基于水量平衡原理耦合降雨量、蒸散发、太阳辐射、气温、植被类型等数据进行了国家屏障区生态系统水源涵养建模研究。水源涵养服务利用基于水量平衡原理的InVEST 模型进行计算,InVEST模型具有输入数据量少、导出数据量大、对抽象生态系统服务功能进行定量分析等优点,是当前水源涵养服务评估的重要手段。该方法认为水源涵养服务为降水量减去蒸散发量,计算的指标包括年降水量、年蒸散发量。其中降水量数据以气象站点数据为基础,将日气象数据累积到年尺度上,然后利用ArcGIS空间插值方法插值到空间上;蒸散发量的计算是通过Zhang模型实现。将多源数据作为InVEST模型的输入变量基于参数化模型实现对青藏高原2000-2020年1km分辨率的水源涵养服务估算。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272341 149 7 2022-04-22

基于Stefan方程的多情景多模型青藏高原未来土壤冻结深度数据集(2007-2017,2046-2065)

土壤冻结深度(SFD)是评估冻土区水资源平衡、地表能量交换和生物地球化学循环变化所必需的,是冰冻圈气候变化的重要指标,对季节性冻土和多年冻土都至关重要。 本数据是基于Stefan方程,对CanEMS2 (RCP 45和RCP85)、GFDL-ESM2M (RCP26、RCP45、RCP60和RCP85)、HadGEM2-ES(RCP26、RCP45和RCP85)、IPSL-CM5A-LR(RCP26、RCP45、RCP60和RCP85)、MIROC5(RCP26、RCP45、RCP60和RCP85)和NorESM1-M(RCP26、RCP45、RCP60和RCP85)等多模型不同情景下,利用逐日气温的预测数据及E-factor数据,获得2007-2065年空间分辨率为0.25度,青藏高原区域年平均土壤冻结深度数据集。

doi: 10.11888/Cryos.tpdc.272322 490 0 2022-04-21

中亚-西亚滑坡泥石流空间分布数据集(2018-2021)

中亚-西亚经济走廊以荒漠、山地和高原等地形为主,平均海拔为1000m左右,气候极度干旱,荒漠分布面积大,生态脆弱,干热季可持续时间久,可长达7个月,年平均降雨量最多也仅有150mm。区内自然环境差异大,地质条件复杂,在区域差异化的构造、地震、气象、水文、生态等的复合驱动作用下,走廊范围内泥石流滑坡广泛分布。以遥感影像为基础,解译中国-中亚-西亚经济走廊滑坡泥石流灾害,统计显示,中国-中亚-西亚经济走廊共发育滑坡303处,泥石流灾害2159处,泥石流主要包括冻融型泥石流、冰水型泥石流、暴雨型泥石流3种类型。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272321 87 0 2022-04-13

顺倾岩质斜坡振动台模型试验数据-速度

速度是反映斜坡动力学特征的一个重要参数。在下归哇顺倾岩质模型斜坡的坡顶布置1个速度传感器,同时布置一个速度传感器在振动台上,记录输入地震波的真实速度状态,对采集到的数据进行滤波、降噪、筛选等加工步骤,获得下归哇顺倾岩质模型斜坡的速度数据集;模型斜坡在同一工况下的速度数据集的峰值可以反映斜坡在此种地震作用下的动力响应规律,斜坡上速度峰值与台面速度峰值的比值可反映斜坡坡顶在地震作用下速度反应的增强程度。

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272173 162 0 2022-03-22