【数据分享】中国土壤类型空间分布数据
一、数据介绍
二、本数据包括两个数据集：
（1）1:400万中国土壤图(2000)，
（2）1:400万中国土壤图(FAO分类)。
其中1:400万中国土壤图（2000）由中国科学院南京土壤研究所高以新、李锦等编制，2000年地图出版社出版。
编图的基础资料为各省1:100土壤图，经过制图综合编辑成1:400万中国土壤图。编图所采用的制图单元有土类、亚类、土属、土种等，其分类体系的基本思想为系统分类。
由中国科学院南京土壤研究所周慧珍经数字化编辑成ARC/INFO COVERAGE各式的数字化产品。1:400万中国土壤图（基于FAO分类体系）（2005）以中国科学院南京土壤研究所高以新、李锦等编制，2000年地图出版社出版的1:400万中国土壤图作为基础底图，对照联合国粮农组织（FAO）土壤分类体系，经转换编辑而成。
三、数据展示：
通过上述步骤，我们获得了全国各省土壤数据。
内蒙古自治区土壤分布图
广东省土壤分布图
四川省土壤分布图
三、数据领取
小伙伴们还在等什么呢？需要的快来下载吧！！！
希望通过你我的共同分享，
更多的小伙伴们能得到帮助。
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农田通量计算方法与应用实践技术培训班
主讲：徐老师（副教授）
Python网络爬虫在农业气象大数据方面的应用培训班通知
主讲：肖老师
基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等 空间异质性数据分析实践技术应用培训班
主讲：汪老师
基于LEAP模型的能源环境发展及碳排放建模预测与不确定性分析实践应用培训班
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地表蒸散发遥感产品信息提取验证与融合实践技术应用培训班
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农田通量计算方法与应用实践技术培训班
2022年3月26日-27日、4月3日 线上直播
课程简介
地表水热通量主要包括感热/显热通量和潜热通量，是陆-气交互以及水-热-碳循环研究的重要变量。其中，潜热通量是地表蒸散发的能量形式，对农业水资源管理、作物水分利用效率等非常关键。由于热红外遥感对地表干湿变化、以及农业干旱响应快速，利用地表温度遥感数据可以快速准确的反演地表水热通量。美国农业部（USDA）等也将这类方法作为农田通量计算的主流方法。本课程将重点讲解如何利用地表温度遥感数据和气象资料计算农田地表水热通量。
内容介绍
Python网络爬虫在农业气象大数据方面的应用培训班通知
2022年3月26日-27日、4月2日 线上直播
课程简介
在21世纪数据革命的浪潮下，大数据承载的价值不断提高，大数据的应用范围不断地扩大，特别是在农业、生态、气象方面，为学科发展和科学研究提供了巨大的发展机遇。时至今日，大量的公共资源和公开数据集以各种形式分享在互联网上，比如CMIP6数据库、气象网站气象数据、农业大数据平台、SCI文献库等，如何快速批量地获取海量公共资源数据决定了科研的效率。Python网络爬虫是快速批量获取网络数据的重要手段，它按照发送请求、获得页面、解析页面、下载内容、储存内容等流程，根据网页的链接地址自动获取网页内容，其特点是快速批量、自动化运行。由于网页内容、结果和反爬虫机制的不断更新，拥有一段爬虫程序并不是一劳永逸，而需要针对不同网页及时更新，而掌握爬虫的关键技术是在各种复杂网页中成功爬取数据和甚至成为爬虫工程师的基础。本课程以公共公开数据资源网站为例，在合法合规的情况下讲解如何利用Python网络爬虫批量进行农业、气象、文献等数据爬取，零基础掌握学习爬虫的正确路径，以生动的案例展示网络大数据的获取。
内容介绍
地表蒸散发遥感产品信息提取验证与融合实践技术应用培训班
2022年4月23日-24日、30日 线上直播
课程简介
蒸散发是陆地水循环重要变量，同时对农业水资源规划与管理、全球环境变化等研究异常关键。本课程主要介绍常用的区域及全球蒸散发产品，讲解蒸散发数据产品的下载、处理、可视化、数值统计等方法；蒸散发产品的验证方法、精度评价、不确定性评估；多种蒸散发产品的融合方法等。
内容介绍
基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等 空间异质性数据分析实践技术应用培训班
2022年3月26日-27日 线上直播
课程简介
在自然和社会科学领域有大量与地理或空间有关的数据，这一类数据一般具有严重的空间异质性，而通常的统计学方法并不能处理空间异质性，因而对此类型的数据无能为力。以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。本次培训从局部加权回归开始，详细讲述了基于R语言的空间异质性数据分析方法。
内容介绍
基于LEAP模型的能源环境发展及碳排放建模预测与不确定性分析实践应用培训班
2022年4月16日-17日、4月23日-4月24 线上直播
课程简介
在国家“3060”碳达峰碳中和的政策背景下，如何寻求经济-能源-环境的平衡有效发展是国家、省份、城市及园区等不同级别经济体的重要课题。根据国家政策、当地能源结构、能源技术发展水平以及相关碳排放指标制定合理有效的低碳能源发展规划需要以科学准确的能源环境发展预测模型为支撑，定量预估节能减排等政策效果。
采用部门分析法建立的LEAP（Long Range Energy Alternatives Planning System/ Low emission analysis platform，长期能源可替代规划模型）是一种自下而上的能源-环境核算工具，由斯德哥尔摩环境研究所和美国波士顿大学联合研发。该模型与情景分析法紧密结合，可用于预测不同发展条件下中长期能源供应、能源供应转换、能源终端需求及污染气体排放（温室气体CO2等），综合考虑人口、经济发展、交通运输周转量、技术、价格等因素对能源-环境发展的影响。
LEAP模型允许研究者根据研究目的、数据可获取度、研究对象特点等灵活构建模型结构，十分适用于能源数据不全面情况，现已广泛应用于国家、区域、部门、行业的能源战略研究中。掌握该模型不仅有助于高校及科研院所工作人员从事能源系统评价诊断、低碳节能发展技术研判等能源系统工程相关工作，也可为政府决策提供技术支持。特别是可应用于风光储、氢能一体化利用策略在全社会能源供应系统中的作用、电动汽车对终端能源需求及碳排放的影响等热点问题。
本课程旨在帮助科研及相关工作者快速掌握LEAP模型操作及应用，结合实例来全面掌握能源供应转换、能源需求及碳排放预测中的基础数据搜集及处理、能源平衡表核算、模型框架构建、模型操作、情景设计、结果分析、优化、预测结果不确定性分析等。
内容介绍
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CLUE模型构建方法、模型验证及土地利用变化情景预测实践技术应用培训班
2022年3月25日-27日 线上直播
课程简介
土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等领域众多模型的重要输入参数之一。基于遥感影像解译，可获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖数据，用于评估区域的生态环境变化、评价重大生态工程建设成效等。借助CLUE模型，实现对未来土地利用/土地覆盖的时空预测，并进一步评估与权衡其带来的生态效益变化，可为科学研究和政策制定提供重要的决策依据。
内容介绍
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