黄河流域大部分属于干旱、半干旱气候,先天水资源条件不足,是中国各大流域中受干旱影响最为严重的流域。随着全球环境和气候变化,黄河流域的干旱愈加频繁,对黄河流域的干旱监测研究已经成为当下的热点。本数据集基于MODIS植被和地表温度产品,通过对逐年数据进行去云、重构等质量控制,分别生产了2003–2022年黄河流域逐年的温度条件指数(Temperature Condition Index,TCI)、植被状态指数(Vegetation Condition Index,VCI)、植被健康指数(Vegetation Health Index,VHI)、温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)数据集。本数据集空间范围为32°10′N–41°50′N,95°53′E–119°05′E,数据格式为GeoTiff,空间分辨率为1 km。同其他干旱指数数据集相比,本产品可以在逐年时间尺度上表现黄河流域的干旱格局,在时间序列上反映黄河流域干旱变化趋势,为黄河流域干旱灾害监测提供基础数据支撑。
采集时间 | 2003/01/01 - 2022/12/31 |
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采集地点 | 黄河流域 |
数据量 | 469.8 MiB |
数据格式 | tif |
数据空间分辨率(/米) | 1 km |
坐标系 |
本干旱指数数据集包含4个压缩文件,分别为TCI_YellowRiverBasin.zip、VCI_YellowRiverBasin.zip、VHI_YellowRiverBasin.zip、TVDI_YellowRiverBasin.zip。压缩文件内包含四种干旱指数2002-2023逐年黄河流域数据,格式为.tif图像文件,tif文件命名格式为:干旱指数.YYYY.1_km_year.tif。
利用Google Earth Engine(GEE)获取MODIS产品的NVDI和LST数据,按照时间跨度和区域范围进行筛选、裁剪获得2003–2022年间黄河流域数据。使用MODIS产品的质量控制波段(QC bands)对数据进行质量控制,如去云等,获得初步数据。同时,采用最大值合成法对年内的NDVI数据进行最大值合成。
数据产品的质量与NDVI和LST产品的质量有关,本研究中主要通过控制所使用的NVDI与LST数据产品的质量来保证所生产数据产品的质量。
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | TCI_YellowRiverBasin.zip | 71.4 MiB |
2 | TVDI_YellowRiverBasin.zip | 164.9 MiB |
3 | VCI_YellowRiverBasin.zip | 74.8 MiB |
4 | VHI_YellowRiverBasin.zip | 158.6 MiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2024/12/22 15:31 | 匿名 [85.208.96.* ] |
[开放下载]
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2 | 2024/12/22 07:25 | 匿名 [40.77.167.* ] |
[开放下载]
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3 | 2024/12/21 07:23 | 匿名 [52.167.144.* ] |
[开放下载]
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4 | 2024/12/20 07:20 | 匿名 [40.77.167.* ] |
[开放下载]
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5 | 2024/12/19 18:59 | 匿名 [183.238.149.* ] |
[开放下载]
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6 | 2024/12/17 07:26 | 匿名 [52.167.144.* ] |
[开放下载]
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7 | 2024/12/16 13:59 | 匿名 [113.45.167.* ] |
[开放下载]
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8 | 2024/12/16 08:17 | 匿名 [14.155.226.* ] |
[开放下载]
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9 | 2024/12/16 07:26 | 匿名 [52.167.144.* ] |
[开放下载]
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10 | 2024/12/15 18:54 | 匿名 [120.224.104.* ] |
[开放下载]
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