首页 - -生态科学数据中心

收起筛选

甘肃省生态科学数据中心

GMIE：基于干旱胁迫下灌溉表现及深度学习方法构建的全球最大灌溉范围与中心支轴灌溉系统数据集（2010-2019年）

灌溉作为人类水资源消耗的主要形式，在提升作物产量和缓解干旱影响方面具有关键作用。准确绘制灌溉分布图对水资源高效管理和粮食安全评估至关重要。然而，现有全球灌溉耕地地图分辨率较粗（通常约10公里），且缺乏定期更新。本研究提出一种创新方法，通过干旱胁迫下的灌溉表现作为作物生产力与耗水量的指...

点击量:: 1063
下载量:: 0
文件大小:: 7.0 GB
更新时间:: 2025-04-29

甘肃省生态科学数据中心

全球海洋监测系统叶面积指数（GIMMS LAI4g）时空一致的全球数据集（1982-2020年）

具有明确生物物理意义的叶面积指数（LAI）是描述陆地生态系统特征的关键变量。长期的全球 LAI 数据集已成为监测植被动态和探索其与其他地球成分相互作用的基础数据支持。然而，目前的 LAI 产品在时空一致性方面存在一些局限性。在这项研究中，我们采用了反向传播神经网络（BPNN）和数据整...

点击量:: 2367
下载量:: 5
文件大小:: 6.1 GB
更新时间:: 2025-06-30

甘肃省生态科学数据中心

基于模型产品的统一全球陆地蒸发数据集（1980-2017 年）

陆地蒸发（ET）在水文和能量循环中起着至关重要的作用。然而，由于模型参数和强迫数据不完善，广泛使用的基于模型的产品尽管很有帮助，但仍存在很大的不确定性。现有观测数据的缺乏使估算工作更加复杂。因此，迫切需要为气候引起的水文和能源变化确定不确定性较低的全球替代土地蒸散发。本研究将现有的三...

点击量:: 2972
下载量:: 0
文件大小:: 25.2 GB
更新时间:: 2025-06-30