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甘肃省生态科学数据中心

基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图
本数据集在评价已经有土地覆盖数据的基础上,基于证据理论,将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MOD IS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行了融合,最终基于最大信任度原则进行决策,产生了新的、IGBP分...
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2617
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80
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11.9 MB
更新时间:
2021-01-08

甘肃省生态科学数据中心

干旱区荒漠化环境效应评估指标及支撑数据(1994、1999、2004、2009年)
本数据集包含文件:包括一个word文档的指标体系及有关指标的数据。数据中包括国家林业局荒漠化普查公报数据中荒漠化和沙漠化土地面积数据统计数据;典型区域石羊河下游、黑河下游、塔里木河流域和阿拉善盟的环境效应指标数据,共有五个字段:地表径流量(亿m3)、地下水开采量(亿m3)、地下水位(m)、各类土地面积(km2)
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1077
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21
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165.5 kB
更新时间:
2020-12-21

甘肃省生态科学数据中心

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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117
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1.1 GB
更新时间:
2021-01-07

甘肃省生态科学数据中心

全国森林碳采收与分配数据集(2003-2018年)
  本数据集结合中国森林覆盖损失数据集、卫星植被指数年际变化和《中国林业和草原统计年鉴》提供的各省统计采伐木材数据,构建了2003年-2018年期间30 m分辨率的中国森林生物量长期采伐和分配空间信息数据集(LEAF)。   产品的文件格式为GeoTIF...
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1999
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1
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11.0 GB
更新时间:
2025-05-29

甘肃省生态科学数据中心

基于《中国冰雪冻土图》的中国冻土分布图
该数据集对扫描图《中国400万冰雪冻土图》(施雅风、米德生,1988)进行几何校正,然后通过数字化,综合考虑海拔和纬度,结合多年冻土的连续性将冻土划分为:高纬度多年冻土的大片多年冻土、岛状融区多年冻土和岛状多年冻土;高海拔多年冻土和高山多年冻土(包括阿尔泰山,天山,祁连山、横断山、喜马拉雅山及中国东部的太白...
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2.0 MB
更新时间:
2021-01-06

甘肃省生态科学数据中心

中国地区长时间序列GIMMS植被指数数据集
该数据集包括了1981-2006年间的全球植被指数变化,格式为ENVI标准格式,投影为ALBERS,其时间分辨率是15天,空间分辨率8km。GIMMS NDVI数据采用卫星数据的格式记录了22a区域植被的变化情况。 1、文件格式: GIMMS-NDVI数据集中包含了从1981...
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7.3 GB
更新时间:
2020-03-26

甘肃省生态科学数据中心

中国1:400万植被图
本图的性质基本上市属于现状植被图,包括自然植被和农业植被两部分,自然植被的图例是按照七个植被群系纲组排列的,他们主要是根据植物群落的外貌并结合一定的生态特征而划分的。农业植被群落的概念,同自然植物群落一样,也具有一定的生活型(外貌、结构、层片),种类组成和一定的生态地段。 1990年,中国科...
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5221
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114
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120.9 MB
更新时间:
2021-01-05

甘肃省生态科学数据中心

基于世界土壤数据库(HWSD)的中国土壤数据集(v1.1)
数据来源于联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1 )(HWSD). 中国境内数据源为第二次全国土地调查南京土壤所所提供的1:100万土壤数据。 该数据可为建模者提供模型输入参...
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28410
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1291
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32.3 MB
更新时间:
2020-12-31

甘肃省生态科学数据中心

中国 1:400万植被图(1976年)
自1972年5月至1976年7月历时五年完成的。在制订图例和具体编图过程中,参考了我国1949年以后的绝大部分植被考察资料(包括图件和文字资料),举行了十几次所内外有关研究人员参加的制图讨论会。在编图工作完成后的发排期间,又补充了许多新的考察资料,特别是西藏西部地区的植被资料。
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1833
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123.5 MB
更新时间:
2020-12-23

甘肃省生态科学数据中心

基于《环北极地区多年冻土和地下冰状态图》的中国及其周边地区冻土分布图
本数据集包含字段说明字: Num_code(冻土属性编码) Combo(冻土属性) extent(冻土范围) content(含冰量) 属性对照如下: (1)冻土属性对照表: 0 (No info...
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2334
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3.5 MB
更新时间:
2021-01-11

甘肃省生态科学数据中心

中国1:1000万冻土区划及类型图
该数据是中国冻土区划及类型图(1:1000万)(邱国庆 等,2000;周幼吾 等,2000)的数字化,采用了区划和类型双系列体系,在同一份图上同时用区划体系和类型体系来反映在各个级别上冻土形成和分布的共性与个性。 区划体系包括三个冻土大区:(1)中国东部冻土大区;(2)中国西北冻土大区;(3...
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11756
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2.5 MB
更新时间:
2021-01-08

甘肃省生态科学数据中心

中国1:1000万冻土类型图
该图是Li Xin等2008年为了重新统计中国的多年冻土面积,在分析现有中国冻土图的基础上编制而成的,由三部分组成,其中青藏高原部分采用模拟的青藏高原冻土图(南卓铜,2002)、东北部分来自《1:400万中国冰川冻土沙漠图》(中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,2006),其他部分采用中国冻土区划及类型图(...
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3680
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5.5 MB
更新时间:
2021-01-08

甘肃省生态科学数据中心

中国土壤特征数据集
本数据集的源数据来源于第二次土壤普查的1:100万中国土壤图(Shi et al., 2004)和8595个土壤剖面。我们采用了多边形连接法将土壤剖面和土壤图斑连接起来得到了土壤砂粒、粉粒和粘粒含量图。连接时考虑到了剖面与图斑间的距离、土壤剖面个数和土壤分类信息。 数据特征 投影:GCS_K...
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117.2 MB
更新时间:
2020-12-23

甘肃省生态科学数据中心

中国各种空气污染物1公里的空间分布(PM2.5)(2015-2018)
  目前,在各种大气污染物的模拟中,独立痕量气体(SO2 和 O3)的模拟受到关键遥感产品分辨率不足的制约,导致模拟可靠性不足。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...
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49.9 GB
更新时间:
2025-06-30

甘肃省生态科学数据中心

中国1:10万沙漠(沙地)分布数据集
该数据集是将沙漠专题地图的图形数据建立的我国第一个1∶10万沙漠空间数据库,重点反映我国沙漠的地理分布、面积大小、沙丘的流动性与固定程度。按照系统设计要求及有关标准,将输入数据进行标准化,统一转换为各类数据输入的标准格式。建库以交付系统运行。 本项目以2000年的TM影像为信息源,在全国土地...
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716.5 MB
更新时间:
2020-03-26

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1979-2016年中国雪深长时间序列数据集
该数据集是“中国雪深长时间序列数据集(1978-2012)”的升级版本。 制作该数据集的源数据与上一版本存在差异,由于AMSR-E在2011年停止运行,从2008年到2016年的雪深采用SSMI/S传感器的亮度温度进行提取。本数据集提供1979年1月1日到2016年12月31日逐日的中国范围的积雪厚度分布数...
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451.0 MB
更新时间:
2020-03-26

甘肃省生态科学数据中心

长江下游地区不透水面数据集(1985-2018年)
  本研究基于全球逐年不透水面变化: 1985-2018数据集,对长江下游地区的不透水面进行分析,长江下游地区不透水面空间分布格局与建设用地具有较高的相似性,在2000年之前,不透水面主要分布于上海、苏州、无锡、常州、南京、合肥以及杭州等大城市,2000年之后,不透水面沿大城市径向扩张的...
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1281
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589.0 MB
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2025-06-30

甘肃省生态科学数据中心

中国大陆互花米草亚米级全国范围制图数据集(2020年)
  当前10米分辨率的互花米草大规模分布图难以精确划定群落边界、探测潮沟等内部特征及识别小型斑块。这些局限性进一步影响了空间分布提取与后续分析的准确性。为此,本研究采用"对象化与亚米级增强的像元物候特征融合法(OSPPF)",首次研制了2020年中国大陆亚米级互花米草分布图(CM-SSM...
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1054
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77.3 MB
更新时间:
2025-08-28

甘肃省生态科学数据中心

中国喜马拉雅山地区朋曲流域冰川编目数据
本次冰川编目受到:International Centre for Integrated Mountain Development (ICIMOD) and United Nation environment Programme/Regional Resources centre, Asia and The...
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207.5 MB
更新时间:
2021-01-07

甘肃省生态科学数据中心

用于农田分割的大规模图像文本数据集基准
  理解和掌握农田的时空特征对于准确的农田分割至关重要。传统的深度学习范式仅依赖于标注数据,在表示农田元素与周围环境之间的空间关系方面存在局限性。它难以有效建模农田的动态时空演变和空间异质性。语言作为一种结构化的知识载体,能够明确表达农田的时空特征,如其形状、分布以及周围环境信息。因此,...
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6
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9.3 GB
更新时间:
2025-07-30
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