黑河流域80年代土壤类型数据集
  • 2020/12/18 22:49
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中文名称
黑河流域80年代土壤类型数据集
英文名称
Soil type dataset in the 80s of the Heihe River Basin
CSTR
CSTR:11738.11.ncdc.Westdc.2020.456
DOI
10.12072/ncdc.westdc.db3660.2023
数据共享方式
在线下载
数据分类
基础地理
来源站点
寒区旱区科学数据中心
数据贡献者
李新
数据集摘要

本数据是在中科院兰州沙漠研究所绘制的河西、额济纳1：5万、1：10万底图基础上，经补充调查编制而成。编图中参考了：（1）甘肃省张掖地区和内蒙古阿拉善右旗土地类型图（陈隆亨编，1：25万）；（2）北大河流域土壤图（李福兴、杨组成编，1：10万）；（3）内蒙古额济纳旗三角洲土地类型图（中科院兰州沙漠研究所额济纳旗三角洲考察队编，1：25万）。制图采用基本图幅资料，野外路线考察为主，航片、卫片判读结合的方法。本图由李福兴、仇保铭编绘，张子玉参加工作；制图为彭期龙、王熙章、郭迎胜。承蒙中科院南京土壤研究所土壤分类课题组和李锦同志提供分类和制图规范。根据中国土壤分类系统，结合实地情况，黑河流域土壤划分为8个土纲、12个亚纲、23个土类、60个亚类。其目的在于反映本地区的主要土壤类型、组合及其分布规律，并体现土壤的区域特征，全面展示土壤资源的概括，为估算和评价土地资源的数量和质量、土地资源的合理利用和水资源流域的合理再分配提供基础科学依据。土壤数据类型属性参见附件。

基本信息
采集时间 1988/01/01  -  1988/12/31
采集地点 黑河流域
数据量 4.3 MiB
数据格式 矢量
坐标系 WGS84
投影 +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
数据缩略图
数据源描述

中科院兰州沙漠研究所绘制的河西、额济纳1：5万、1：10万底图

甘肃省张掖地区和内蒙古阿拉善右旗土地类型图（陈隆亨编，1：25万）

北大河流域土壤图（李福兴、杨组成编，1：10万）

内蒙古额济纳旗三角洲土地类型图（中科院兰州沙漠研究所额济纳旗三角洲考察队编，1：25万）

数据加工方法

中国土壤分类系统

数据质量描述

数据质量良好

引用和标注
为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

中文发表的成果中参考以下规范注明： 数据来源于黄河数据中心 (http://huanghe.ncdc.ac.cn)。
英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by Yellow River Data Center. (http://huanghe.ncdc.ac.cn).

数据引用
李新. 黑河流域80年代土壤类型数据集. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2019. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.Westdc.2020.456.
李新. 黑河流域80年代土壤类型数据集. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2019. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.westdc.db3660.2023.
许可协议
知识共享许可协议   本作品采用 知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可。
# 标题 文件大小
1 80年代土壤类型数据集-文档.rar 1.9 MiB
2 Heihe_Soil_Type_1988.rar 2.4 MiB
最近10条服务记录如下
# 时间 姓名 用途
1 2024/06/25 18:01 潘*璇
论文题目：基于便携式近红外光谱仪的土壤多参数测量方法研究 数据在研究中的作用：对比实验 论文类型：近红外技术测量土壤养分含量 导师姓名：赵肖宇
2 2024/06/22 21:28 王*
想收集整理三种草原的土壤历史数据，观察土壤养分变化情况
3 2023/04/13 22:12 苏*
需要下载数据做课题实验，自然地理极地相关研究
4 2023/01/15 18:29 王*
用于分析黑河流域下游地区的土壤类型，进而确定土壤属性
5 2022/07/05 00:28 史*莉
研究分析不同时期土壤类型对植被净初级生产力模型的影响
6 2022/05/28 01:11 Hao*****ang
论文题目：基于机器学习的关键水文变量模拟预测——以黑河流域为例 论文摘要：本研究基于机器学习，针对现有水文模型和机器学习算法在水文模拟预测以及高寒区水文研究中存在的不足之处，选取三种机器学习算法（ANN、RF 和 LSTM）为主要研究方法，通过算法测试及不同算法间的比较，尝试在不同水文条件下构造高寒区水文模拟预测模型，以 ANN、RF 以及 LSTM 神经网络算法为主要研究方法，以水文气象站点分布稀疏、气候时空变化规律复杂多变的高寒区——黑河流域上游为例，探究机器学习在关键水文变量模拟预测方面的适用性，通过对有限的水文观测数据的充分利用，达到对水文要素精确模拟预测的目的。 论文类型：基础研究；纵向课题；硕士毕业论文。 导师姓名：姚莹莹
7 2021/12/28 02:22 肖*伟
论文题目：黑河流域土壤粒径数据预测研究 论文摘要：土壤粒径数据作为区域水文、生态、地理、农业和环境研究领域的重要基础数据，需要准确把握其空间分布情况。关于土壤粒径数据空间预测方法已有很多方面研究，主要为成分克里金插值（CK）以及 log-ratio 克里金（log-ratio OK）和 log-ratio 协克里金方法（log-ratio COK）。但是，关于这些方法的预测效果及方法的适用性分析评价尚未有所定论。四种 log-ratio 转换方法，加法的对数比转换（ALR）、中心对数比转换（CLR）、等角对数比转换（ILR）、对称对数比转换（SLR），结合 OK 组成的 log-ratio OK（ALR_OK、CLR_OK、ILR_OK、SLR_OK），结合 COK 的 log-ratio COK（ALR_COK、CLR_COK、ILR_COK、SLR_COK），结合稳健的方差估计 log-ratio RCOK（ALR_RCOK、CLR_RCOK、ILR_RCOK、SLR_RCOK），CK 以及基于环境变量的 ALR 和 ILR 结合广义线性模型（GLM）和随机森林（RF）的方法被分别应用到黑河不同尺度流域的土壤粒径数据空间预测研究。对不同插值方法精度表现及方法适用性进行分析比较。选取均方根误差（RMSE）、Aitchison 距离（AD）、标准化残差平方和（STRESS）、土壤质地类型的正确预测率（RR）作为方法精度评价指标。 论文类型：期刊论文 导师姓名：魏立飞
8 2021/11/28 19:00 姜*成
您好，我是国防科大一名学子，现应亚太数模竞赛需要，欲从贵单位申请如是文献。还请同意。
9 2021/09/03 23:06 王*一
居延保护规划项目需要得到基础数据支持，用于土壤分析
10 2021/08/07 02:13 张*
研究黑河流域近40年来生态环境时空动态变化及其驱动力
如何获取数据 
东: 104.20
西:  96.02
南:  37.70
北:  43.25
导出元数据
数据服务信息
联系人：
黑河计划数据管理中心
服务电话：
0931-4967287
服务邮箱：
westdc@lzb.ac.cn
联系信息
数据贡献者：
李新
元数据作者：
刘超
数据管理者：
敏玉芳

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