【摘 要】
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为研究白洋淀流域浅层地下水流动系统,于2009年6月在白洋淀流域采集了36个地表水和地下水样本,并在此基础上经过标准化信息提取,得到白洋淀流域地下水数据集。该数据集包括:(1)在ASTERGDEM数据基础上提取的白洋淀流域范围数据(Watershed_BYD);(2)白洋淀水系数据(包括河流和湖泊)(River_Lake_BYD);(3)白洋淀下游地下水等水位线数据(Contour Water L
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为研究白洋淀流域浅层地下水流动系统,于2009年6月在白洋淀流域采集了36个地表水和地下水样本,并在此基础上经过标准化信息提取,得到白洋淀流域地下水数据集。该数据集包括:(1)在ASTERGDEM数据基础上提取的白洋淀流域范围数据(Watershed_BYD);(2)白洋淀水系数据(包括河流和湖泊)(River_Lake_BYD);(3)白洋淀下游地下水等水位线数据(Contour Water Level_BYD);(4)2009年6月白洋淀流域实测数据(包括:白洋淀湖水采样点,第一、第二、第三含水
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全球30 m分辨率陆表水域数据集(2010年)(GlobeLand30-WTR2010)是由国家基础地理信息中心领衔于2010-2013年间研发的数据产品,它是中国政府于2014年9月将其捐赠给联合国(2014年9月)的全球30m分辨率土地覆盖数据集(2010)中关于陆表水域内容的数据集。本文论及的数据集依托全球地表覆盖遥感制图项目,数据集是在全球优选(无云或少云)的2010年及前后1-2年间30
近年来,在全球很多地方的环境介质中(例如:水、雪、土壤、大气、植物、动物等)检测出很高含量的得克隆(Dechloranes,Decs)。南北极地区环境介质中得克隆含量如何,却少有数据。南北极典型区域环境多介质中得克隆分布数据集是作者在考察北极新奥尔松(2012)和南极菲尔德斯半岛(2014)的基础上,在其海水、雪水、湖水、土壤、植物以及大气等样品中,测量五种得克隆的含量基础上建立的。该数据集可以反
黄土高原位于中国中北部地区,因其覆盖深厚的黄土、强烈的水土流失、独特的黄土塬、梁、峁地貌类型、以及中国悠久历史渊源而著名。黄土高原的范围有不同的定义,1955-1958年中国科学院黄河中游水土保持综合考察队主要考察作为自然单元的黄土高原,其地理范围为太行山以西、日月山以东、秦岭以北、长城以南地区。1984年5月,中国科学院成立了以中国科学院-国家计划委员会自然资源综合考察委员会副主任张有实研究员为
《全球变化数据学报》(中英文)、"全球变化科学研究数据出版系统"(中英文)是中国科学院地理科学与资源研究所和中国地理学会联合创办和主办的中英文双语版、以地理、资源、环境、生态、可持续发展、全球变化等领域科学数据和科学发现为核心内容的学术刊物和数据出版系统。《全球变化数据学报》(中英文)、"全球变化科学研究数据出版系统"(中英文)2017年为季刊,全年各分别出版4期。
黑龙江(亦称阿穆尔河Amur River)流域是指黑龙江及其支流(乌苏里江、松花江、布列亚河、结雅河、呼玛河、石勒碦河、海拉尔河等)汇水区域。黑龙江流域最高处为黑龙江的发源地、位于蒙古首都乌兰巴托东部的肯特山,海拔2,473 m;最低处为黑龙江入鞑靼海峡海口,海拔0 m。黑龙江流域西起蒙古人民共和国肯特山,向东北沿着雅布洛诺夫山脉、斯塔诺夫山脉(外兴安岭),向东至斯卡利斯特山(2,412m)、戈罗
"全球变化科学研究数据出版系统"是国际科学理事会(ICSU)世界数据系统(WDS)首个实体数据与数据论文关联出版的系统,是中国地球观测组织(China GEO)数据出版分中心,是科睿唯安数据被检索出版系统(DCI)。本文从出版的数据集、数据作者、数据关联论文、数据共享四方面,对2014-2017年出版成果做以总结与分析,并对工作中存在的一些问题进行了讨论。成果统计表明,2014-2017年,"全球
奥兰群岛位于芬兰的西南角,波罗的海与波的尼亚湾、奥兰海与群岛海之间。地理范围是59°45′21.3″N-60°39′56.3″N, 21°23′15.9″E-19°06′04.7″E(图1)。奥兰群岛是芬兰的自治州,共包括16个市区,除首府玛丽港(Mariehamn)市外,还包括戈塔(Geta)区、汉马尔兰区(Hammarland)、艾克罗区(Eckero)、萨特维克区(Saltvlk)、孙德区(
斯里兰卡位于亚洲南部,地理范围是9°50′40″N-5°55′8″N;81°52′47″E-79°27′5″E(图1)。它隔保克海峡和马纳尔海湾与印度次大陆相连,通过马纳尔岛经亚当桥(一系列沙洲和岛屿组成的沙洲岛链)与印度相接,西南与马尔代夫隔海相望。斯里兰卡包括斯里兰卡岛及其周边的岛屿,其中包括马纳尔岛、贾夫纳岛、代尔夫特岛、蓬库社岛、奈纳岛、阿讷莱岛、曼代岛和卡莱纳嘎尔岛等。基于Google
道路密度是评价地区交通与经济发展的一项重要指标,也是实施"一带一路"互联互通倡议的基础工作。本数据集以OpenStreeetMap(简称为OSM)实时更新的道路矢量数据为基础,利用ArcGIS空间分析技术,以"一带一路"及其毗邻区域——亚洲、欧洲、非洲、澳大利亚和新西兰为研究区,分别计算了2016年10月公里网格尺度的公路和铁路道路网密度,并进行分析。本数据集为.tif存储格式,数量分别为1.56
利用30 m分辨率ASTER GDEM数据,将中国东北雅鲁河流域划分为2,850个坡面,计算各单一坡面的平均坡度和平均坡长;并与扎兰屯气象数据和全球土地覆盖数据Glob Cover2009和土壤数据经过处理后,输入WEPP模型(水蚀预报模型),得到雅鲁河流域的侵蚀-沉积数据,确定了14个侵蚀-沉积平衡点。由这些平衡点形成的界限,与传统的根据高程和坡度来定性划分该区域的界限基本吻合,为定量区划提供了