UHSLC提供了具有两个质量控制级别（QC）的潮汐测量数据。 其中快速交付（FD）数据是在数据收集的1-2个月内发布的，并且只接收关注于大级别转移和明显异常值的基本QC。GLOSS/CLIVAR（以前称为WOCE）“快速”海平面数据是按小时、每天和每月的价值进行分配。这个项目得到了NOAA的气候和全球变化计划的支持。其中每个文件都有一个名称“h######dat”，其中“h”表示每小时的海平面数据，而“###”表示站点号码，每个站点都存在一个文件。UHSLC数据集是GLOSS数据流。在UHSLC数据库中有许多潮汐记录，但骨干是光缆核心网（GCN）——全球300个验潮站的全球集合，它是全球原位海平面网络的基础。该网络被设计成在各种时间尺度上提供全球沿海海平面变化的均匀分布采样。
董文, University of hawaii sealevel center （UHSLC）
青藏高原由于高云覆盖，通常用来监测湖泊面积的光学遥感影像数据，如Landsat只能用来监测湖泊年尺度面积变化，而对湖泊季节变化研究了解较少。使用Sentinel-1 SAR数据，对青藏高原大于50平方公里湖泊月尺度面积进行了提取。研究显示，湖泊的季节变化显示出截然不同的模式，面积较大的湖泊（> 100 km2）在8-9月达到峰值，而较小的湖泊（50-100 km2）面积在6-7月达到峰值。封闭湖泊面积的季节峰值更突出，而外流湖的季节峰值更平缓。冰川补给湖相对于非冰川补给湖显示了延迟的面积峰值。同时，大尺度的大气环流，如西风、印度季风、和东亚季风也影响着湖泊面积的季节变化。此研究为监测湖泊面积年内变化弥补了空白。
张宇, 张国庆
该数据集包含了2012年7月至2013年8月采集的黑河流域典型土壤样点的土壤容重数据。2012年组织开展了第1次野外土壤调查采样。2013年在对已有土壤剖面样点进行定量评估的基础上，重点对已有剖面点代表性较差的景观区域进行土壤环境分析，形成补充性调查方案，组织开展了第2次土壤调查采样。黑河流域典型土壤样点采集方式为代表性采样，所采集样点覆盖了黑河流域的上游、中游、下游地区，涵盖了黑河流域的典型景观类型，能够反映黑河流域土壤属性整体的空间分布规律。野外土壤样品采集的深度参照中国土壤系统分类，以诊断层和诊断特性为基础，采取土壤剖面的土壤发生层样品。
宋效东, 张甘霖
青藏高原的水土资源匹配数据，由站点气象数据（2008-2016年，国家气象数据共享网）经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据，利用土地利用的不同土地类型，根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量；以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据，根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性，数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。
董凌霄
该数据集包含了2012年7月至2013年8月采集的黑河流域典型土壤样点的土壤有机碳数据。2012年组织开展了第1次野外土壤调查采样。2013年在对已有土壤剖面样点进行定量评估的基础上，重点对已有剖面点代表性较差的景观区域进行土壤环境分析，形成补充性调查方案，组织开展了第2次土壤调查采样。黑河流域典型土壤样点采集方式为代表性采样，所采集样点覆盖了黑河流域的上游、中游、下游地区，涵盖了黑河流域的典型景观类型，能够反映黑河流域土壤属性整体的空间分布规律。野外土壤样品采集的深度参照中国土壤系统分类，以诊断层和诊断特性为基础，采取土壤剖面的土壤发生层样品。
宋效东, 张甘霖
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品（MOD13Q1 collection6）估算的三江源国家公园区域的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。共用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为2001年至2020年。空间分辨率为250m。数据中包含4个子文件夹，CJYYQ_phen是三江源国家公园长江源园区的物候结果，HHYYQ_phen是三江源国家公园黄河源园区的物候结果，LCJYYQ_phen是三江源国家公园澜沧江源园区的物候结果，SJY_phen是整个三江源区域的物候。 数据格式为geotif，建议使用arcmap或者Python+GDAL浏览和处理数据。
王旭峰
PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集，包括总初级生产力（gross primary product, GPP），植被蒸腾（vegetation transpiration, Ec），土壤蒸发（soil evaporation, Es），冠层截流蒸发（vaporization of intercepted rainfall, Ei）和水体、冰雪蒸发（ET_water），共5个要素。数据格式为tiff，时空分辨率为8天、0.05°，时间跨度为2002.07-2019.08。 PML_V2在Penman-Monteith-Leuning (PML) 模型的基础上，根据气孔导度理论，耦合了GPP过程。GPP与ET相互制约、相互限制，使得PML_V2在ET模拟精度，相对于以往的模型有很大的提升。PML_V2的参数分不同的植被类型，在全球95个涡度相关通量站上率定。其后根据MODIS MCD12Q2.006 IGBP分类，将参数移植至全球。PML_V2采用GLDAS 2.1的气象驱动和MODIS 叶面积指数(LAI)、反射率(Albedo)，发射率(Emissivity)为输入，最终得到PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集。
张永强
土地覆盖数据是了解人类活动与全球变化之间复杂相互作用的关键信息来源。基于清华大学制作的30 m分辨率的FROM-GLC全球土地覆盖产品，利用34个泛第三极关键节点区域矢量对其进行裁剪等处理，获得本数据集。本数据集的一级分类体系为：10.农田；20.森林；30.草地；40.灌木丛；50.湿地；60.水体；70.苔原；80.不透水面；90.裸地；100.冰雪；120.云。其数据质量取决于FROM-GLC产品质量，本数据集作为所有遥感数据的研究基础，为项目提供了基底数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
利用长时间序列Landsat遥感数据，获取了整个青藏高原近50年（1970s~2021）共15期湖泊观测数据，对大于1平方公里湖泊的数量及面积变化进行了详细分析。研究发现青藏高原湖泊数量从1970年代的1080个增加到2021年的~1400个。相应地，湖泊面积从1970年代的4万平方公里增加到了2021年的5万平方公里，净增加了1万平方公里。青藏高原湖泊并非持续单调地增加。在1970s至1995年间，大部分湖泊呈现萎缩状态；但在1995年之后，除2015年外，青藏高原湖泊的数量和面积总体呈现出持续增加趋势。流域尺度上，除雅鲁藏布流域外，均在扩张。
张国庆
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N，海拔1556m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处，共7层，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在塔西侧约8m处，架高2.5m；四分量辐射仪安装在12m处，朝向正南；两个红外温度计安装在12m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处，其中两块（Gs_2、Gs_3）埋设在棵间，一块（Gs_1）埋设在植株下面；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处，朝向正南，距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；光合有效辐射仪安装在12m处，探头朝向是垂直向上；另有四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内，冠层上方安装在12m（探头垂直向上和向下方向各一个）、冠层内安装在0.3m（探头垂直向上和向下方向各一个）高处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度) 、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、冠层上向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)和冠层下向上与向下光合有效辐射（PAR_D_up、PAR_D_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；2018.9.17-11.7由于采集器的问题，气象梯度部分的数据缺失；由于采集器通道问题，平均土壤温度TCAV数据在11月7日后数据不正确。（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
青藏高原湖泊广布，近年来呈现普遍扩张的趋势。掌握这些湖泊的水位及水量变化信息对认识区域水文-气候交互机制及其演变规律意义重大。本数据集包含青藏高原52个大、中型湖泊2000 - 2017年的水位、水量变化，面积-水位关系曲线等信息，多数湖泊的水位及水量变化时间分辨率在月尺度或旬尺度。本数据基于多源测高卫星数据和Landsat光学影像制作，将光学影像观测到的湖泊岸线变动转化为水位信息(简称光学水位)，并且借助光学水位移除了多源测高水位之间系统偏差。野外实验和理论分析的结果一致表明光学水位的精度在0.1 - 0.2 m，与测高水位精度相当，测高水位的不确定性用同一周期内有效水面足迹点高程的标准差表示，已经包含在数据集中。本数据集可以应用于水资源和水安全管理，湖泊流域水文分析，水量平衡分析等，尤其在湖泊溢流洪水监测方面有较大的潜力。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 韩鹏飞, 赵凡玉, 荣田佳秀
北极圈大河流域内缺乏一套长时间序列的高分辨率降水格点数据，本数据提供了北极主要大河流域的逐日降水，数据集的范围为北纬45°至76.15°，使用的元数据包括：GSOD的1980-2015年气象站点数据，ERA-interim 1980-2018年降水数据，方法为：对站点数据进行风速修正，将其使用空间插值方法获得一套高分辨率的插值降水格点数据，使用改进后的分位数映射法(Quantile-Mapping)，以插值降水数据作为背景数据，对ERA-interim数据进行频率订正，最终得到订正后的ERA-interim降水格点数据。可为北极大河流域水文过程的研究提供一套新的降水资料。
雷华锦, 李弘毅
数据是根据《1：1,000,000中国植被图集》数字化而来，将图集中的60幅图件一一进行数字化（多边形属性），然后进行投影、匹配、拼接，最后为每个多边形赋植被属性，植被属性包括：vege_id（植被群系编号），新编号，植被群系和亚群系，植被型编号，植被型，植被型组编号，植被型组，植被大类，以及相应的英文属性信息。 《1：1,000,000中国植被图集》由著名植被生态学家侯学煜院士主编，由中国科学院有关研究所、有关部委和各省区有关部门、高等院校等53个单位250多位专家共同编制，于2001年科学出版社正式出版，国内外公开发行。 此图集是我国植被生态学工作者40多年来继《中国植被》等专著出版后又一项总结性成果，是国家自然资源和自然条件的基本图件。它详细反映了我国11个植被类型组、54个植被型的796个群系和亚群系植被单位的分布状况、水平地带性和垂直地带性分布规律，同时反映了我国2000多个植物优势种、主要农作物和经济作物的实际分布状况及优势种与土壤和地面地质的密切关系。由于此图集属于现实植被图图种，故反映出我国植被近斯的质量状况。 此图集为四开本，280页，包括1：1,000,000 分幅的中国植被类型图60幅、1：10,000,000 的中国地势图、中国植被图和中国植被区划图各1幅，附中英文对照图例。 此图集是国家自然资源和自然地理特征的基本图件，是研究全球环境变化、生物多样性、环境保护与监测等必不可少的科学资料和重要依据。植被图是现存植被空间分布在地图上的具体表达，百万分之一中国植被图是迄今为止以全国为对象的最详细、精确的植被图。数据收集时间为2011-2012年，可以服务于从事植被生态研究的学生和科研人员。本数据仅限于研究所内部交流。 图件采用 Albers投影，其参数如下： · 坐 标 系：大地坐标系 · 投 影：Albers正轴等面积双标准纬线圆锥投影 · 南标准纬线：25°N · 北标准纬线：47°N · 中央经线：105°E · 坐标原点：105°E与赤道的交点 · 纬向偏移：0 · 经向偏移：0
侯学煜
本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。
王磊
本研究数据主要基于Google Earth Engine大数据云处理平台，选用2017年三江源、普尔河、育空河流域Sentinel-2为基础数据，SRTM-DEM和Global Surface Water为辅助数据，选用AWEIn，AWEIs，WI2015，MNDWI，NDWI等多种水体指数阈值提取的方法，依据年水体频率获得季节水体与永久水体分类数据(空间分辨率10m)。该水体数据产品，为高时空分辨率水体变化和冻土水文分析提供了有效基础数据。
冉有华
GLObal WAter BOdies database（GLOWABO）数据集，Charles Verpoorter等人基于GeoCoverTM Water bodies Extraction Method利用2000±3年Landsat 7 ETM+影像，获得全球水体数据集。水体提取方法结合主成分分析、阈值提取、纹理特征提取等多种方法，空间分辨率15m，总体精度91%。数据还包括水体面积、周长、形状指数、高程等信息。本数据集选区其中三江源流域、普尔河流域、育空河流三个流域数据集，为北半球极地水文研究提供数据支持。
Charles Verpoorter
基于20世纪60年代的锁眼卫星数据，采用面向对象的监督分类，结合人工目视解译修正，生产出水体数据产品。总解译面积64.5万km2，占研究区96.28%，其中三江源研究区影像缺失18844 km2，阿拉斯加育空流域研究区影像缺失4220 km2，西西伯利亚普尔河流域研究区影像缺失1954 km2。解译最小线状地物图上宽度大于8米，最小面状地物图上面积大于100平方米，描迹精度2个象元，一级类解译精度达到95%以上。获取的高空间分辨率水体数据产品，为上世纪70年代水体变化研究提供有效数据，也为冻土变化研究提供可靠依据。
冉有华
南极半岛也叫“帕默尔半岛”或“格雷厄姆地”。位于西南极洲，是南极大陆最大、向北伸入海洋最远（南纬63°）的大半岛，东西濒临威德尔海和别林斯高晋海。南极半岛被称为南极洲的“热带”。这里属于典型的副极地海洋性气候，与南极大陆相比，是南极洲最暖、最湿的地区之一，边缘区域的岛屿分布有少量的先锋植物，主要以苔藓和地衣为主。南极半岛及周边植物丰度数据产品通过实测光谱匹配遥感影像，应用纯像元PPI提取出苔藓、地衣、岩石、海、积雪的端元波谱。应用线性混合模型LMM（Linear Mixture Model）计算得到。
徐希燕
南极半岛也叫“帕默尔半岛”或“格雷厄姆地”。位于西南极洲，是南极大陆最大、向北伸入海洋最远（南纬63°）的大半岛，东西濒临威德尔海和别林斯高晋海。南极半岛被称为南极洲的“热带”。这里属于典型的副极地海洋性气候，与南极大陆相比，是南极洲最暖、最湿的地区之一，边缘区域的岛屿分布有少量的先锋植物，主要以苔藓和地衣为主。南极半岛及周边植物丰度数据产品通过实测光谱匹配遥感影像，应用纯像元PPI提取出苔藓、地衣、岩石、海、积雪的端元波谱。应用线性混合模型LMM（Linear Mixture Model）计算得到。菲尔德斯半岛特色植被覆盖度根据其与丰度的相关线性关系获得。
徐希燕
南极半岛也叫“帕默尔半岛”或“格雷厄姆地”。位于西南极洲，是南极大陆最大、向北伸入海洋最远（南纬63°）的大半岛，东西濒临威德尔海和别林斯高晋海。南极半岛被称为南极洲的“热带”。这里属于典型的副极地海洋性气候，与南极大陆相比，是南极洲最暖、最湿的地区之一，边缘区域的岛屿分布有少量的先锋植物，主要以苔藓和地衣为主。南极半岛及周边植物光谱和标注数据为2018年1月7-22日南极半岛周边菲尔德斯半岛和阿德利岛的9个区域37个样点的光谱数据，为南极植物分布和变化研究提供本底信息。
徐希燕
斯瓦尔巴群岛（又译斯瓦尔巴特、斯匹次卑尔根群岛）。位于北极地区的群岛，是挪威最北界国土范围的属地，它坐落在欧洲大陆北方，于挪威大陆与北极点两者之间。植被主要是地衣和苔藓类，仅有的树木是小极地柳和矮桦木。该地区采集的植被光谱数据集主要是基于北极斯瓦尔巴群岛新奥尔松地区283个样点的先锋植物调查，调查时间为2018年7月6-22日，采集地点包括伦敦岛，黄河站区和冰川前，为北极苔原区植物分布和变化研究提供本底信息。
徐希燕
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数,农业角度可用来研究生态农业分区,粮食安全和气候变化等。数据格式:grid栅格格式，投影为WGS84。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。 土壤属性表主要字段包括: SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称)； SU_SYM85(FAO85分类); T_TEXTURE(顶层土壤质地); DRAINAGE(19.5); REF_DEPTH(土壤参考深度); AWC_CLASS(19.5); AWC_CLASS(土壤有效水含量); PHASE1: Real (土壤相位); PHASE2: String (土壤相位)； ROOTS: String (到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR: String (土壤含水量特征)； ADD_PROP: Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)； T_GRAVEL: Real (碎石体积百分比)； T_SAND: Real (沙含量)； T_SILT: Real (淤泥含量)； T_CLAY: Real (粘土含量)； T_USDA_TEX: Real (USDA土壤质地分类)； T_REF_BULK: Real (土壤容重)； T_OC: Real (有机碳含量)； T_PH_H2O: Real (酸碱度) T_CEC_CLAY: Real (粘性层土壤的阳离子交换能力)； T_CEC_SOIL: Real (土壤的阳离子交换能力) T_BS: Real (基本饱和度)； T_TEB: Real (交换性盐基)； T_CACO3: Real (碳酸盐或石灰含量) T_CASO4: Real (硫酸盐含量)； T_ESP: Real (可交换钠盐)； T_ECE: Real (电导率)。 其中以T_开头属性字段表示上层土壤属性（0-30cm），以S_开头属性字段表示下层土壤属性（30-100cm）。 具体属性值代表何意义请参考文件夹下说明文档*.pdf及数据库*.mdb。
Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）, aa
结合Landsat影像(4215景)、地形图，利用半自动水体提取及人工目视检查编辑，完成了过去60多年来（1960s, 1970s, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020）详细的中国湖泊(大于1平方公里)数量与面积变化研究。从1960s到2020年，中国湖泊总数量（≥ 1 km^2）从2127个增加到2621个，面积从68537 km^2扩张到82302 km^2 。
张国庆
本数据集是建立在青藏高原基础上的高原土壤水分和土壤温度观测数据，用于量化粗分辨率卫星和土壤水分和土壤温度模型产物的不确定性。青藏高原土壤温湿度观测数据（Tibet-Obs）由四个区域尺度的原位参考网络组成，包括寒冷半干旱气候的那曲网络，寒冷潮湿气候的玛曲网络和寒冷干旱的阿里网络，以及帕里网络。这些网络提供了对青藏高原不同气候和地表水文气象条件的代表性覆盖。 - 时间分辨率：逐时 - 空间分辨率：点测量 - 测量精度：土壤水分，0.00001；土壤温度，0.1℃；数据集尺寸：标称深度为5，10，20，40和80厘米的土壤水分和温度统计值 - 单位：土壤水分，cm ^ 3 cm ^ -3； 土壤温度， ℃
Bob Su, 阳坤
该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年8月黄河源区（扎陵湖北面）人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年可可西里人工采集的土地覆盖地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含2014年07月23日至2014年08月18日在黑河下游混合林站和超级站观测的热像仪组分温度数据。观测地点坐标分别为101.1335E、41.9903N和101.1374E、42.0012N，海拔约874m。在混合林站和超级站分别使用Testo890-2（热红外图像：640 × 480，可见光2048 × 1536）和Testo875-2i（热红外图像：160 × 120，可见光640 × 480）热像仪，以通量塔为中心，在10m高度处，拍摄塔周围的地表亮温和可见光图像。在混合林站的观测方向为东北、东、东南、西南和西北，在超级站的观测方向为东北、东南、西南和西北。观测时间范围主要为晴空日期的10:00至16:00；各次的观测时间为整点和MODIS、Landsat 8过境时；8月4日的拍摄为配合航空飞行，观测间隔约为10min。
李明松, 马晋
该数据集包含2014年07月22日至2016年07月19日在黑河下游混合林站和超级站观测的组分温度数据。测量地点坐标分别为101.1335E、41.9903N和101.1374E、42.0012N，海拔约874m。所使用的红外辐射计型号为SI-111，数采为CR800。混合林站使用两支传感器分别观测光照胡杨（南侧）和阴影胡杨（北侧）的组分温度。两支传感器架设高约5m，距目标约1m，水平观测。超级站使用两支传感器分别观测裸土和柽柳的组分温度。观测裸土的传感器架设高度约2m，观测天顶角约45°；观测柽柳的传感器架设高度约1m，距被测目标约0.5m，水平观测。
周纪, 李明松, 马晋
黑河流域上游土壤容重，孔隙度，含水量，水分特征曲线，饱和导水率，颗粒分析，入渗率，以及采样点位置信息。 1、数据为2014年针对2012年补充取样，用环刀取原状土； 2、该土壤容重为土壤干容重，采用烘干法测量。将野外采集的原状环刀土样在烘箱中以105℃恒温24小时，土壤干重除以土壤体积（100立方厘米），单位：g/cm3 。 3、土壤孔隙度，根据土壤容重与土壤孔隙度的关系得到；， 4、土壤入渗分析数据集，数据为2013-2014年野外实验测量数据。 5、入渗数据是用“MINI DISK PORTABLE TENSION INFILTROMETER”进行测量，得到一定负压下的近似饱和导水率。 6、土壤粒度数据是在兰州大学西部教育部重点实验室粒度实验室进行测量。测量仪器为马尔文激光粒度仪MS2000。 7、饱和导水率是依据依艳丽(2009)的定水头发自制仪器进行测量。使用马利奥特瓶在实验过程中始终保持定水头；同时最后将当时测量的Ks转化为10℃时的Ks值进行分析计算。 8、土壤含水量数据是用ECH2O进行测量，包括5层的土壤含水量、土壤温度。 9、水分特征曲线采用离心机法测量：将野外采集的环刀原状土放入离心机，分别用转速0，310，980，1700，2190，2770，3100，5370，6930，8200，11600测量每次的转子重量得到。
贺缠生
数据集包括以下土壤理化性质：pH值、有机质含量、阳离子交换量、根系丰度、总氮（N）、总磷（P）、总钾（K）、碱解氮、速效磷、速效钾、可交换H+、Al3+、Ca2+、Mg2+、K+、Na+、土层厚度、土壤剖面深度、砂、淤泥和C。铺设部分、岩石碎片、体积密度、孔隙、结构、稠度和土壤颜色。提供了质量控制信息（QC）。 分辨率为30弧秒（赤道处约1公里）。土壤性质的垂直变化由8层记录，深度为2.3 m（即0-0.045-0.091、0.091-0.166、0.166-0.289、0.289-0.493、0.493-0.829、0.829-1.383和1.383-2.296 m），以便于在普通土地模型和社区土地模型（CLM）中使用。 数据采用NetCDF格式存储，数据文件名称及其说明如下： 1.THSCH.nc: Saturated water content of FCH 2.PSI_S.nc: Saturated capillary potential of FCH 3.LAMBDA.nc: Pore size distribution index of FCH 4.K_SCH.nc: Saturate hydraulic conductivity of FCH 5.THR.nc: Residual moisture content of FGM 6.THSGM.nc: Saturated water content of FGM 7.ALPHA.nc: The inverse of the air-entry value of FGM 8.N.nc: The shape parameter of FGM 9.L.nc: The pore-connectivity parameter of FGM 10.K_SVG.nc: Saturated hydraulic conductivity of FGM 11.TH33.nc: Water content at -33 kPa of suction pressure, or field capacity 12.TH1500.nc: Water content at -1500 kPa of suction pressure, or permanent wilting point
戴永久, 上官微
使用Sentine-1 SAR 数据对青藏高原黑河流域野牛沟冻土进行监测。采用2014~2018年野牛沟区域Sentine-1 SAR影像，利用了基于分布式雷达目标的小基线集时序InSAR(DSs-SBAS)冻土形变监测方法，结合SAR后向散射系数，MODIS地表温度和Stefan模型，估算了研究区活动层厚度。结果表明活动层厚度在0.8米至6.6米之间，平均值约为3.3米。对开展大范围、高分辨监测具有十分重要的意义。
江利明
全球气候变暖及人类活动导致青藏高原大面积冻土退化、热融滑塌等问题,严重影响了多年冻土区工程建设和生态环境。以青藏高原黑河流域俄博岭的冻土为研究区，基于高分辨率卫星影像，利用机器学习面向对象分类技术提取研究区内热融滑塌信息，结果表明2009年至2019年研究区热融滑塌数量从12条增至16条，总面积由14718.9平方米增至28579.5平方米，增加了近两倍。高空间分辨率遥感与面向对象分类方法相结合在冻土热融滑塌监测中具有广阔的应用前景。
江利明
本数据是通过建立长江黄河源WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，以GAME-TIBET数据作为验证数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。数据是基于WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气温等（源自itp-forcing和CMA）为输入数据，以GLASS、MODIA、AVHRR为植被数据，SOILGRID及FAO为土壤参数建立起的模型，并通过对径流、土壤温湿度的率定与验证获得的1998-2017年长江黄河源5公里逐月格网径流与蒸发。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊
DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model)是流域地形、地物识别的重要原始资料。DEM 的原理是将流域划分为m 行n列的四边形(CELL)，计算每个四边形的平均高程，然后以二维矩阵的方式存储高程。由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征，因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息，这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元格之间的关系等。同时根据一定的算法可以确定地表水流路径、河流网络和流域的边界。因此从DEM 提取流域特征，一个良好的流域结构模式是设计算法的前提和关键。 高程数据图是根据中国1:25万等高线和高程点形成的1km数据，包括DEM、山影（hillshade）、坡度（Slope）、坡向（Aspect）图 数据集投影： 两种投影方式 ： 正轴割圆锥等面积投影 Albers Conical Equal Area（105、25、47) 大地坐标WGS84坐标系
汤国安
本数据集根据最新发布的NOAA全球模拟和绘图项目（GIMMS，Global Inventory Monitoring and Modeling System）长序列（1981-2013）均一化植被指数产品，版本号3g，先将NDVI数据产品从1/12度空间分辨率重采样到0.5度，然后对每年的时间序列采用double-logistic方法进行平滑，并计算平滑后的曲率，选取春季曲率最大值作为植被的春季返青期，该数据可分析泛北极植被春季物候的时空特征。
徐希燕
该数据集包含了2018年8月31日至2018年12月24日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合草原超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处，共7层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧10m平台上；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(单位：摄氏度) 、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018/8/31 10:30。
李小雁
植被调查数据是研究生态系统结构与功能必不可少的数据。藏北地区蕴含广袤的草地生态系统，主要包括高寒草甸、高寒草地、以及高寒荒漠化的草地。由于独特的地理位置以及高海拔缺氧的环境条件，在藏北高原的群落调查数据较为稀少。本课题组基于前期工作的积累，在2017年生长季对整个藏北高原15个县域开展了较为全面的植被调查。本数据集包括藏北样带上从那曲到日土县23个采样点的围栏内外的生物量数据。本数据集可用于生产力的空间分析与模型的校准工作。
张宪洲, 牛犇
本数据集根据NASA EOSDIS LP DAAC 和美国地质调查 USGS EROS共同发布的第六版MODIS均一化植被指数产品（2001-2014）。NDVI的时间分辨率是16天，空间分辨率0.05度，我们先将NDVI数据产品从0.05度空间分辨率重采样到0.5度，然后对每年的时间序列采用double-logistic方法进行平滑，并计算平滑后的曲率，选取春季曲率最大值作为植被的春季返青期，该数据可分析泛北极植被春季物候的时空特征。
美国国家航空航天局, 徐希燕
该数据集为全球生态系统呼吸数据，包含生态系统自养呼吸（Ra）和异养呼吸（Rh）两部分，由耦合模式比较计划第6阶段（CMIP6）中CNRM-CM6-1模式在Historical情景下模拟得到。数据时间范围为1850-2014年，时间分辨率为月，空间分辨率约为1.406°×1.389°。模拟数据详细说明可见链接http://www.umr-cnrm.fr/cmip6/spip.php?article11。
美国气候模式诊断和对比计划委员会
该数据集包含了2018年1月1日至2018年10月12日青海湖流域水文气象观测网青海湖鱼雷发射基地站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省青海湖二郎剑景区鱼雷发射基地，下垫面是青海湖水面。观测点经纬度为：东经 100° 29' 59.726'' E，北纬 36° 35' 27.337'' N，海拔3209m。风速/风向架设在距湖面14m处，共1层，朝向正北；空气温度、相对湿度传感器分别架设在距湖面12m、12.5m处，共2层，朝向正北；翻斗式雨量计安装在距湖面10m处；四分量辐射仪安装在距湖面10m处，朝向正南；一个红外温度计安装在距湖面10m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；湖水温度探头设在水下0.2, 0.5, 1.0, 2.0, and 3.0 m处；光合有效辐射仪安装在距湖面10m处，探头朝向是垂直向下，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_14m）(单位：米/秒)、风向（WD_14m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_12m、Ta_12.5m和RH_12m、RH_12.5m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、湖表辐射温度（IRT_1）(单位：摄氏度)、湖水温度（Tw_20cm、Tw_50cm、Tw_100cm、Tw_200cm、Tw_300cm）(单位：摄氏度) 、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；2018.1.1-10.12由于由于采集器的问题，除四分量外的气象数据均无记录；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-1-1 10:30。
李小雁
该数据集是三极地区9个通量站点的30分钟涡度相关通量观测数据，包括生态系统净碳交换量（NEE）、总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸（ER）数据，时间范围覆盖2000-2016年。该数据预处理主要步骤包括野点去除（±3σ）、坐标轴旋转（三维风旋转）、Webb-Pearman-Leuning校正、异常值剔除、碳通量插补与分解等，缺失数据通过CO2通量值（Fc）与环境因子之间的非线性经验公式进行插补。
张扬建, 牛犇
该数据集包含2018年6月5日至12月15日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（GCC）、物候期及覆盖度（FC）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
屈永华, 徐自为, 李新
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站宇宙射线观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N，海拔1556m。仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。剔除及缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)。
朱忠礼, 徐自为, 李新, 车涛, 谭俊磊, 任志国, 张阳
该数据集包含2018年6月13日至11月16日黑河流域地表过程综合观测网中游阿柔超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
屈永华, 徐自为, 李新
该数据集包含了2018年9月23日至2018年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络瓜州站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃酒泉瓜州县柳园镇，下垫面是荒漠。观测点的经纬度是95.673E，41.405N，海拔2014m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在2m、4m、8m、16m、32m、48m处，共6层，朝向正北；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔4m处；红外温度计安装在4m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm、10cm、20cm、40cm、60cm、80cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_2m、WS_4m、WS_8m、WS_16m、WS_32m、WS_48m）(单位：米/秒)、风向（WD_2m、WD_4m、WD_8m、WD_16m、WD_32m、WD_48m）(单位：度)、空气温湿度（TA_2m、TA_4m、TA_8m、TA_16m、TA_32m、TA_48m和RH_2m、RH_4m、RH_8m、RH_16m、RH_32m、RH_48m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_80cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_80cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm、SWP_10cm、SWP_20cm、SWP_40cm、SWP_60cm、SWP_80cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm、EC_20cm、EC_40cm、EC_60cm、EC_80cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；该地区土壤水势很低，已超出传感器的测量量程；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络敦煌站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃敦煌西湖，下垫面是湿地。观测点的经纬度是93.709E，40.348N，海拔993m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处，朝向正北；气压计安装在1m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔4m处；红外温度计安装在4m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm和20cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_4m、Ta_8m和RH_2m、RH_4m、RH_8m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_20cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_20cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm，SWP_20cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm，EC_20cm）（单位：微西门子/厘米）光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；由于采集器故障，1.23-1.24数据丢失；由于塔体倾斜，3.17-5.24部分数据异常或丢失；由于程序故障，空气湿度采集错误；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
基于第二次全国土壤调查的中国1:1000000比例尺土壤图和8595个土壤剖面图，以及美国农业部（USDA）中国区域土地和气候模拟标准，开发了一个多层土壤粒度分布数据集（砂、粉土和粘土含量）。 采用多边形链接方法，结合土壤剖面和地图多边形之间的距离、剖面的样本大小和土壤分类信息，推导出砂、粉土和粘土的含量分布图。该数据集分辨率为1公里，可用于区域范围内的土地和气候建模。 数据特征 投影：GCS_Krasovsky_1940 覆盖范围：中国 分辨率：0.00833 度（约一公里） 数据格式：FLT, TIFF 取值范围：0%-100% 文件说明 浮点栅格文件包括： sand1.flt, clay1.flt – 表层(0-30cm) 砂粒、粘粒含量。 sand2.flt, clay2.flt – 底层(30-100cm) 砂粒、粘粒含量。 psd.hdr – 头文件: ncols – 列数 nrows – 行数 xllcorner – 左下角纬度 yllcorner – 左下角经度 cellsize – 单元格大小 NODATA_value – 空值 byteorder - LSBFIRST, Least Significant Bit First TIFF 栅格文件包括: sand1.tif, clay1.tif -表层(0-30cm) 砂粒、粘粒含量。 sand2.tif, clay2.tif -底层(30-100cm) 砂粒、粘粒含量。
上官微, 戴永久
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河水文气象观测网上游阿柔超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N，海拔3033m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在1m、2m、5m、10m、15m、25m处，共6层，朝向正北；风向传感器架设在10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在阿柔超级站28m观测塔上；四分量辐射仪安装在5m处，朝向正南；两个红外温度计安装在5m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；光合有效辐射仪安装在5m处，朝向正南，探头朝向是垂直向上；土壤部分传感器埋设在塔体正南方向2m处，其中土壤热流板（自校正式）（3块）均埋设在地下6cm处；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处，其中4cm和10cm这两层有三个重复；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处，其中4cm和10cm这两层有三个重复。 观测项目有：风速（WS_1m、WS_2m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_25m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1m、Ta_2m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_25m和RH_1m、RH_2m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_25m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm_1、Ms_4cm_2、Ms_4cm_3、Ms_6cm、Ms_10cm_1、Ms_10cm_2、Ms_10cm_3、Ms_15cm、Ms_20cm、Ms_30cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm Ms_200cm、Ms_240cm、Ms_280cm、Ms_320cm）(单位：体积含水量，百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm_1、Ts_4cm_2、Ts_4cm_3、Ts_6cm、Ts_10cm_1、Ts_10cm_2、Ts_10cm_3、Ts_15cm、Ts_20cm、Ts_30cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm Ts_200cm、Ts_240cm、Ts_280cm、Ts_320cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；平均土壤温度TCAV在2.16-3.31和4.15-5.20之间，由于传感器线头接触不良，数据缺失；11-12月份土壤热通量出现一些错误值。（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 李新, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊
该数据集包含了2018年10月18日至2018年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络寺大隆站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖市肃南县康乐乡，下垫面是森林。观测点的经纬度是99.926E，38.428N，海拔3146m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在0.5m、3m、13m、24m、48m处，共5层；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔24m处；两个红外温度计分别安装在4m（冠层下）、24m（冠层下）处，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm、10cm、20cm、40cm、60cm处；光合有效辐射传感器分别安装在4m（冠层下）、24m（冠层下）处；日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在24m处。 观测项目有：风速（WS_0.5m、WS_3m、WS_13m、WS_24m、WS_48m）(单位：米/秒)、风向（WD_0.5m、WD_3m、WD_13m、WD_24m、WD_48m）(单位：度)、空气温湿度（TA_0.5m、TA_3m、TA_13m、TA_24m、TA_48m和RH_0.5m、RH_3m、RH_13m、RH_24m、RH_48m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_A、IRT_B）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm (单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm、SWP_10cm、SWP_20cm、SWP_40cm、SWP_60cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm、EC_20cm、EC_40cm、EC_60cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR_A、PAR-B）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；该地区土壤水势很低，已超出传感器的测量量程；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含2018年5月16日至11月6日黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
屈永华, 徐自为, 李新
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374E, 42.0012N，海拔873m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在5m、7m、10m、15m、20m、28m处，共6层，朝向正北；风向传感器架设在15m处，朝向正北；气压计安装在防水箱内；翻斗式雨量计安装在28m处；四分量辐射仪安装在10m处，朝向正南；两个红外温度计安装在10m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；两个光合有效辐射仪安装在10m处，朝向正南，探头垂直向上和向下方向各一个；土壤部分传感器安装在塔体南侧2m处，其中土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm和200cm处；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm和200cm处。 观测项目有：风速（WS_5m、WS_7m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_28m）(单位：米/秒)、风向（WD_15m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_5m、Ta_7m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_28m和RH_5m、RH_7m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_28m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上和向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm、Ms_200cm）(单位：体积含水量，百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm、Ts_200cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；1-6月由于传感器的问题，降雨数据出错；7-10月由于接线问题，气压数据出错；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2018年6月11日至2018年9月18日的黑河水文气象观测网中游大满超级站叶面积指数观测数据。站点(100.372° E, 38.856° N)位于甘肃省张掖市大满灌区内，海拔1556m，下垫面是玉米。观测样方共计3个，每个样方大小约30m×30m，经纬度范围分别为(100.373297°E~100.374205°E, 38.857871°N~38.858390°N)、(100.373918° E~100.373897°E, 38.854025°N~38.854941°N)、(100.368007°E~100.369044°E, 38.850678°N~38.851580°N)。每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 徐自为, 李新
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络大野口站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖大野口排露沟，下垫面是林缘草地。观测点的经纬度是100.286E，38.556N，海拔2703m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在8m处；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔2m处；红外温度计安装在2m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）埋设在塔南侧植被下5cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在2m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_8m和RH_8m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm）（单位：微西门子/厘米）光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；2018.8.29-10.18由于电池箱无保温措施，电池低温供电不稳定，部分时间段数据丢失（1.3-1.6；1.8-1.11；1.14-1.20；1.23-1.30；2.9-2.22；2.28-3.23；3.28-5.12）；由于程序故障，空气湿度采集错误；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2018年6月16日至2018年10月18日的黑河水文气象观测网下游四道桥（包括柽柳与胡杨林）叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是柽柳与胡杨。观测在四道桥超级站（101.1374E, 42.0012N）和混合林站（101.1335E, 41.9903N）旁开展，样方共计2个，每个样方大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
屈永华, 徐自为, 李新
该数据集包含2018年6月15日至11月7日黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
屈永华, 徐自为, 李新
该数据集由三部分组成：①2018年8月16日至8月30日在祁连山石羊河流域上游7条支流及下游青土湖进行的植物样地调查数据；②2018年9月25日至10月3日在黑河、疏勒河流域主要支流进行的植物样地调查数据；③2013年8月18日至2018年8月8日在青海湖与黑河流域的植物样地调查数据。第一部分调查涉及草本、灌木、乔木的生长特性与数量信息；第二部分主要调查乔木，对草本仅作粗略估计；第三部分主要调查草甸植被。 三部分调查依据植被类型设置样地，每个样地至少选取 3 个样方(分乔木、灌木、草本)。其中，草本样方面积为 1m×1m 或 0.5m×0.5m；荒漠灌木样方面积为 10m×10m；森林灌丛面积为 2m×2m；灌木灌丛面积4m×4m；乔木样方面积为20m×20m。在每个样方内进行植物群落调查：乔木样方调查主要调查物种数量、物种多度、20株乔木每木检尺（含株高、胸径、冠幅、活枝下高）、样方内全部乔木胸径；灌木样方主要调查全部灌木的物种数量、多度、灌木冠幅、灌木株高；草本样方主要调查草本物种数量、多度或分盖度、平均株高、总盖度，地上生物量。
赵长明, 张立勋, 黄永梅, 袁建立, 张仁懿
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络西营河站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海海北门源县仙米乡讨拉村，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是101.855E，37.561N，海拔3616m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在2m、4m、8m处，共3层，朝向正北；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔4m处；红外温度计安装在4m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下20cm和40cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_2m、WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_2m、WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_2m、Ta_4m、Ta_8m和RH_2m、RH_4m、RH_8m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_20cm、Ms_40cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_20cm、Ts_40cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_20cm，SWP_40cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_20cm、EC_40cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；2018.8.29-10.18由于电池箱进水导致的供电不稳定，气象数据丢失严重未入库；2018.10.18日起2m超声风速/风向传感器故障，该位置风速数据错误；雨量筒程序错误，全年数据无效；由于程序故障，2018.1.1-3.2空气湿度采集错误；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络连城站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃永登连城吐鲁沟国家森林公园吐鲁坪，下垫面是森林。观测点的经纬度是102.737E，36.692N，海拔2903m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处，共2层，朝向正北；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔2m处；红外温度计安装在2m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_2m、WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_2m、WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_4m、Ta_8m和RH_4m、RH_8m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm，SWP_10cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；2018.5.30-7.6由于供电故障数据丢失；2018.1.1-5.30土壤热通量（5cm）传感器因鼠害断线，无有效数值；由于程序故障，空气湿度采集错误；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络临泽站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖临泽新华镇古寨村，下垫面是农田。观测点的经纬度是100.062E，39.238N，海拔1402m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处，共2层，朝向正北；气压计安装在1m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔4m处；红外温度计安装在4m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下20cm和40cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_4m、Ta_8m和RH_4m、RH_8m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm，SWP_10cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；雨量筒程序错误，雨量数据无效；由于程序故障，空气湿度采集错误；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
植物功能型（PFT）是根据植物种的生态系统功能及其资源利用方式而对宠大的植物种进行的组合，每一种植物功能型共享相似的植物属性，是将植物种的多样性简化为植物功能和结构的多样性。植物功能型的概念受到生态学家特别是生态系统建模者的推崇。其基本假设是全球重要的生态系统动态可以通过有限的植物功能型表达和模拟。目前，植物功能型已被广泛用于生物地理模型、生物地球化学模型、陆面过程模型和全球动态植被模型，如美国国家大气研究中心（NCAR）的陆面过程模型已经将原来用土地覆盖信息变为应用植物功能型图（Bonan et al., 2002）。植物功能型已经被用于动态全球植被模型（DGVM）中，用以预测全球变化情景下生态系统结构与功能的变化。 参考全球植物功能型分类体系，根据模型需求，将土地覆盖类型与植物功能型合并考虑，确定该数据的分类体系下表。 1、植物功能型分类体系 1 Needleleaf evergreen tree, temperate 2 Needleleaf evergreen tree, boreal 3 Needleleaf deciduous tree 4 Broadleaf evergreen tree, tropical 5 Broadleaf evergreen tree, temperate 6 Broadleaf deciduous tree, tropical 7 Broadleaf deciduous tree, temperate 8 Broadleaf deciduous tree, boreal 9 Broadleaf evergreen shrub, temperate 10 Broadleaf deciduous shrub, temperate 11 Broadleaf deciduous shrub, boreal 12 C3 grass, arctic 13 C3 grass 14 C4 grass 15 Crop 16 Permanent wetlands 17 Urban and built-up lands 18 Snow and ice 19 Barren or sparsely vegetated lands 20 Bodies of water 2、制图方法 中国1公里植物功能型图是根据Bonan等（Bonan et al., 2002）提出的土地覆盖与植物功能型转换的气候规则，对MICLCover土地覆盖图(冉有华 等，2009；Ran et al., 2012)进行转换。MICLCover土地覆盖图是融合了2000年中国1：10万土地利用数据、中国植被图集（1：100万）的植物型、中国1：10万冰川分布图、中国1：100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品（MOD12Q1）的最新发布的土地覆盖数据，采用IGBP土地覆盖分类系统。评价显示，其可能是目前存在的全国1km尺度上精度最高的土地覆盖图。气候数据利用何杰等(2010)发展的1981-2008年的空间分辨率为0.1度、时间分辨率为3小时的中国大气驱动数据，是我国现存的在全国尺度上具有最高时空分辨率的气候数据，该数据融合了Princeton 陆面模式驱动数据(Sheffield et al., 2006)、GEWEX-SRB 辐射数据(Pinker et al., 2003)、TRMM 3B42 和APHRODITE 降水数据以及中国气象局740个气象台站的观测数据。根据RanYouhua等(2010)的评价结果，GLC2000在目前的全球土地覆盖数据集中，具有相对较高的精度，且其分类系统中没有混交林这一类，因此MICLCover土地覆盖图中的混交林利用GLC2000 (Bartholome and Belward, 2005; 徐文婷 等，2005)中的信息进行了替换。该数据可用于陆面过程模型等相关研究中。
冉有华, 李新
湖泊的形成与消失、扩张与收缩对生态环境演化和社会经济发展都有重要影响。由于受气候、生态环境和人类活动等因素的综合影响，湖泊水域范围的变化速度快、幅度大，对观测的频率和分布都有很高的要求。近几十年以来，卫星遥感技术以其快速、覆盖面广、成本低廉等优点，为较大区域的湖泊动态监测提供了重要数据基础。针对大范围、高精度、长时间序列的湖泊变化分析对遥感数据时空分辨率的需求，本数据集基于 Landsat 卫星数据的自动湖泊提取方法（Feng et al., 2015），利用 2000 年以来的 Landsat 多颗卫星的观测数据，收集了2000 年以来的云量小于 80%的所有Landsat 数据，获得共 96278 景影像（约 25T 数据量），结合高性能数据存储和处理能力，提取了青藏高原和中亚地区 2000-2015 年湖泊分布记录，形成了时空一致的逐月水域范围数据集。利用分层随机采样采集样点，通过人工解译，获取能够代表不同时空分布的验证样点。评价结果表明：研究区时间序列水体数据总体精度为 99.45%(±0.59)，水体用户精度（错分）为 85.37% （±3.74），制图精度(漏分)为 98.17%（±1.05）。
冯敏, 车向红
数字高程模型（Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达），它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。 第三极地区为40°1′52″N~23°11′59″N、105°43′45″E~61°28′45″E的世界屋脊生态地理区，其中包括青藏高原、横断山脉、喜马拉雅山脉、兴都库什山脉、帕米尔高原。划分依据：以海拔高度4000 m为基准，融合地形坡度，参考山体完整性和生态系统整体性，空间分辨率为0.008°×0.008°。
National Aeronautics and Space Administration
第三极1:100万水系数据集包括：第三极地区不同等级的线型水系（Tibet_water_line）、多边形水系（Tibet_water_poly）矢量空间数据及相关属性数据：名称（Name）、类型（Type）、水系长度（leng）、水系面积(Area)。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
地表蒸散发（Evapotranspiration，ET）是地球系统中水循环和能量传输的重要环节，地表蒸散发的准确获取有助于全球气候变化、作物估产、干旱监测等研究，并且对区域乃至全球水资源规划管理具有重要的指导意义。随着遥感技术的发展，遥感估算地表蒸散发已成为获取区域与全球蒸散发的一个有效途径，目前多种中低分辨率地表蒸散发产品已业务化生产和发布，但遥感估算地表蒸散发模型在模型机理、输入数据、参数化方案等方面仍存在许多不确定性，因此，需要通过真实性检验来定量评价遥感估算地表蒸散发产品的精度。但在真实性检验过程中，存在地表蒸散发遥感估算值与站点观测值的空间尺度不匹配问题，因此卫星像元尺度地表蒸散发的相对真值获取是关键。 以黑河流域综合观测网2012年6-9月中游“非均匀下垫面地表蒸散发的多尺度观测试验”中通量观测矩阵的4（村庄）、5（玉米）、6（玉米）、7（玉米）、8（玉米）、11（玉米）、12（玉米）、13（玉米）、14（玉米）、15（玉米）、17（果园）号站和2014-2015年1-12月下游绿洲胡杨林站（胡杨林）、混合林站（柽柳/胡杨）、裸地站（裸地）、农田站（甜瓜）、四道桥站（柽柳）观测数据（自动气象站、涡动相关仪、大孔径闪烁仪等）为基础，以高分辨率遥感数据(地表温度、植被指数、净辐射等)作为辅助数据，分布图见图1，考虑地表异质性对ET尺度扩展的影响，通过直接检验和交叉检验对6种尺度扩展方法（面积权重法、基于Priestley-Taylor公式的尺度扩展方法、不等权重面到面回归克里格方法、人工神经网络、随机森林、深度信念网络）进行比较和分析，最终优选一种综合的方法(在下垫面均匀时，采用面积权重法；在下垫面中度非均匀时，采用不等权重面到面回归克里格方法；下垫面高度非均匀时采用随机森林方法)分别获取中游和下游通量观测矩阵区域MODIS卫星过境瞬时/日的地表蒸散发像元尺度相对真值(空间分辨率为1km)，并通过与大孔径闪烁仪观测值（参考值）进行验证分析，结果表明：该数据集整体精度良好，中游卫星像元尺度相对真值瞬时和逐日的平均绝对百分误差(MAPE)分别为2.6%和4.5%，下游卫星像元尺度相对真值瞬时和逐日的MAPE分别为9.7%和12.7%，可以用来验证其它遥感产品。该像元地表蒸散发数据既能解决遥感估算值与站点观测值的空间不匹配问题，又能表征验证过程的不确定性。所有站点信息和尺度扩展方法请参考Li et al. (2018)和 Liu et al. (2016)，观测数据处理请参考Liu et al. (2016)。
刘绍民, 李相, 徐自为
第三极1:100万山脉数据集包括：第三极地区山脉（Tibet_Mountains）矢量空间分布数据及相关属性数据：名称（Name）、山脉所在国家名称（CNTRY_NAME）、山脉所在国家简称（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE） 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
第三极1:100万机场及跑道分布数据集包括：机场（Tibet_Airport）及机场跑道（Tibet_Airport_runways）矢量空间数据及相关属性数据：机场名称（Name）、机场国家名称（CNTRY_NAME）、机场国家缩写（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
第三极1:100万居民点数据集包括第三极地区居民点（Tibet_Cities）、首都居民点（Tibet_Capitals）、城市人口大于75k的居民点（Tibet_Cities_up_to_75K）等矢量空间数据及相关属性数据：城市名称（ENG_NAME）、城市人口（CITY_POP）等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
该数据集提供了南极洲1公里分辨率数字高程模型(DEM)。DEM结合了欧洲遥感卫星-1 (ERS-1)卫星雷达高度计(SRA)和冰、云和陆地高度计(ICESat)地球科学激光高度计系统(GLAS)的测量数据。ERS-1数据来自1994年3月开始的168天的两个长重复周期，GLAS数据来自2003年2月20日至2008年3月21日。数据集大约为240mb，由两个网格化二进制文件和两个用于可视化图像(ENVI)头文件的环境组成，可以使用ENVI或其他类似软件包查看。这些数据可以通过FTP获得。
National Aeronautics and Space Administration
南极1:100万山脉数据集包括南极范围内山脉（Arctic_Mountains）矢量空间分布数据及相关属性数据：名称（Name）、山脉所在国家名称（CNTRY_NAME）、山脉所在国家简称（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE） 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，南极地区数据集为南极专用投影参数（South_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
南极1:100万机场分布数据集包括南极范围内机场（Antarctic_Airport）及机场跑道（Antarctic_Airport_runways）矢量空间数据及相关属性数据：机场名称（Name）、机场国家名称（CNTRY_NAME）、机场国家缩写（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，南极地区数据集为南极专用投影参数（South_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
南极1:100万居民点数据集包括南极范围内所有居民点（Antarctica_Resident）等矢量空间数据及相关属性数据：城市名称（ENG_NAME）、城市人口（CNTEY_NAME）、（CNTRY_CODE）等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库等数据质量检查，是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，南极地区数据集为南极专用投影参数（South_Pole_Stereographic）
ADC WorldMap
数字高程模型（Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达），它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。 北极地区指北极圈66°34′以内的区域和格陵兰岛在北极圈以外的部分。高程数据包括北极数字dem及山影数据(hillshade)，tif格式。范围为66°N~90°N，空间分辨率为0.008°×0.008°。 数据下载自NASA全球高程数据 DEM描述的是地面高程信息，它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、 通讯、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。
National Aeronautics and Space Administration
北极1:100万水系数据集包括北极范围内不同等级的线型河流（Arctic_River）、多边形水系（Arctic_Water_poly）矢量空间数据及相关属性数据：名称（Name）、类型（Type）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库等数据质量检查，是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，北极地区数据集为北极专用投影参数（North_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
本数据集是2010年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
北极1:100万机场分布数据集包括北极范围内机场（Arctic_Airport）及机场跑道（Arctic_Airport_runways）矢量空间数据及相关属性数据：机场名称（Name）、机场国家名称（CNTRY_NAME）、机场国家缩写（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库等数据质量检查，是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，北极地区数据集为北极专用投影参数（North_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
北极1:100万居民点数据集包括北极范围内所有居民点（Arctic_Resident）、首都居民点（Arctic_Capitals）、城市人口大于75k的居民点（Cities_up_to_75K）等矢量空间数据及相关属性数据：城市名称（ENG_NAME）、城市人口（CITY_POP）等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库等数据质量检查，是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，北极地区数据集为北极专用投影参数（North_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
北极1:100万山脉数据集包括北极范围内山脉（Arctic_Mountains）矢量空间分布数据及相关属性数据：名称（Name）、山脉所在国家名称（CNTRY_NAME）、山脉所在国家简称（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE） 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库等数据质量检查，是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，北极地区数据集为北极专用投影参数（North_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
该数据集是中国科学院西北高原生物研究所调查的三江源国家公园植物采集布位点信息。该数据集时间范围是2008年至2017年，调查范围是三江源国家公园，调查内容包括采集日期、编号、科、属、种、调查日期、采集地点、采集人、经度、纬度、海拔、生境、鉴定人等信息。对国家公园的三个园区分别进行了调查，在长江源园区调查了24个科56个属的88个种的植被，总共116条记录；在黄河源园区调查了26个科64个属110个种的植被，总共159条记录；在澜沧江源园区调查了12个科22个属30个种的植被，总共33条记录。
高庆波
净初级生产力（NPP）数据基于CASA模型生产，数据内容为三江源地区2010-2015年250米分辨率逐月NPP数据集。净初级生产力定义：绿色植物单位面积、单位时间内所累积的有机物数量。 单位：0.01gC/m²/月。Monthly和Yearly NPP分别表示逐月和逐年NPP。 投影信息： Albers 等积圆锥投影 中央经线：105度 第一割线：25度 第一割线：47度 坐标西偏：4000000 meter
朱伟伟
该数据集包含青藏高原1970s，1990，2000，2010年份大于1平方公里湖泊矢量数据。 湖泊水体边界根据Landsat MSS, TM, ETM+等影像目视解译而来。 数据类型为矢量数据，属性字段包括Area (km²)。 投影坐标系为Albers Conical Equal Area。 主要用于青藏高原湖泊、水文与气象变化研究。
张国庆
基于MODIS 2000年至2018年生长季平均的NDVI（空间分辨率250m），利用Mann-Kendall趋势检测方法，计算了NDVI的变化趋势。对三江源国家公园的三个园区都进行了计算(CJYYQ：长江源园区；HHYYQ：黄河源园区；LCJYYQ：澜沧江源园区)。CJYYQ_NDVI_trend_2000_2018_ok.tif：长江源园区NDVI变化趋势。CJYYQ_NDVI_trend_2000_2018_ok_significant.tif：长江源园区NDVI变化趋势，剔除了不显著（p>0.05）的区域。CJYYQ_gs_avg_NDVI_2000.tif：长江源园区2000年生长季平均NDVI。单位为NDVI变化每年。
王旭峰
中国土地利用现状遥感监测数据库是在国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程重要方向项目等多项重大科技项目的支持下经过多年的积累而建立的覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库。 数据集包括1980年代末期，1990年、1995年、2000年、2005年、2010年，2015年七期，数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成。数据缺少南海部分岛屿数据。 空间分辨率1公里，投影参数：Albers_Conic_Equal_Area 中央经线105，标准纬线1: 25，标准纬线2: 47。 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度比较高的土地利用遥感监测数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型。
中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)
本数据集为青藏高原黄河源区2015年逐像素年内最大植被覆盖度空间分布图，该区域的面积约为4.4万平方公里。此数据是基于2015年MODIS（空间分辨率250米） 和Landsat-8 OLI（空间分辨率30米）植被生长季（5月初-9月末）的时间序列影像，并利用最大值合成方法、像元二分模型和时间插值等方式获得。植被覆盖度空间分布图的空间分辨率为30米，采用WGS 1984 UTM 投影，数据格式为grid格式。
王广军
采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集，时间范围：2000-2010，空间范围：25-40 ºN，75-105 ºE，时间分辨率：逐时，空间分辨率：10 km，格点数为150*300。 总计有33个变量，其中包含的近地表大气变量11个： 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个：各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量（感热通量）、地表面处向上的水量通量（感热通量）。 其他变量3个：经度、纬度和行星边界层高度。
潘小多
中亚地区荒漠化（土地沙化、盐渍化和植被退化）专题数据主要包括：中亚地区沙化土地分布图、中亚地区盐渍化土地分布图和中亚地区土地植被退化分布图，空间分辨率为1km，时间分辨率为年。中亚地区盐渍化土地分布图将盐渍化土地分为了轻度、中度、重度和极重度盐渍化土地四类。中亚地区土地植被退化分布图将植被退化状况分为了显著改善、轻微改善、稳定或无植被、轻微退化和显著退化五类。数据由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。
许文强
中亚-西亚地区典型流域荒漠化关键要素数据集由4部分组成，分别是阿姆河流域农用地分布及变化、阿姆河流域草地分布及变化、阿姆河流域灌丛分布及变化和阿姆河流域森林分布及变化，数据空间分辨率为30m。由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，数据生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。阿姆河流域荒漠化关键要素数据集由1990年、2000年和、2010年三期数据组成，是基于TM/ETM遥感影像解译获得。
数据来源于美国地质勘探局（USGS）开发的30秒全球高程数据集，于1996年完成。从NCAR和UCAR联合的数据下载中心（https://rda.ucar.edu/datasets/ds758.0/）下载了泛第三极区域的数据，并通过数据中心重新分发。GTOPO30在分发时将全球分为33个区块，采样间隔为30弧秒， 即0.008333333333333度，坐标参考为WGS84，其值为垂直方向高出海平面的距离，即海拔，单位为m，海拔范围-407到8752，这里不包含海洋深度信息，负值为大陆架的海拔；海洋处标记为-9999，海岸线以上大陆海拔至少为1；小于1平方千米的岛不考虑。详细说明信息请见说明文档。 为了便于用户使用方便，在分块数据的基础上，将-10S-90N，20W-180E内10个区块进行拼接，没有经过任何重采样处理。本数据文件为DEM_ptpe_Gtopo30.nc
何永利
土壤是岩石经过风化作用形成的不同大小的矿物颗粒。土壤不仅仅为作物提供养分和水分,同时也对各种养分有转化作用。此外，土壤还有自净功能，可以改良有机物含量、土壤温湿度、pH值、阴阳离子。而土壤污染导致几个方面的环境问题：工业污水, .酸雨, 尾气排放, 堆积物, 农业污染。土地受到污染后，含重金属浓度较高的污染表土容易在风力和水力的作用下分别进入到大气和水体中，导致大气污染、地表水污染、地下水污染和生态系统退化等其他次生生态环境问题。该数据集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)，该数据为建模者提供模型输入参数，同时为生态农业分区,粮食安全和气候变化等研究提供依据。
联合国粮农组织（FAO）
数据包含青藏高原地区的土壤有机质数据，空间分辨率为1km*1km，时间覆盖范围为1979-1985年。数据来源是基于第二次土壤普查数据生成的土壤碳含量。土壤有机质主要来源于植物、动物及微生物残体，其中高等植物为主要来源。原始土壤中最早出现在母质中的有机体是微生物。随着生物的进化和成土过程的发展，动物、植物残体及其分泌物就成为土壤有机质的基本来源。数据对于分析青藏高原的生态环境以及衡量区域土壤特征具有重要意义。
方华军
中亚地区2017年输沙势数据集，为tif格式。其空间范围涵盖里海在内的中亚五国地区，包括乌兹别克斯坦、哈萨克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦和吉尔吉斯坦。此输沙势为绝对输势，即各个方向的输沙通量的综合，不考虑输沙势的方向。该数据由GLDAS全球三小时同化数据提取计算获得。时间分辨率为月，空间分辨率为0.25°，时间范围为2017年。该数据可以作为沙尘传输模型的重要参数输入，也可用于评估中亚五国沙通量的总体分布情况。该数据集可作为风沙灾害评估的重要参考数据。
高鑫
采用实地调查的方法，收集了青藏高原藏北那曲、东部若尔盖高原、风火山2015-2017年植被地上地下生物量及土壤碳氮数据，并对数据进行整理和初步分析。数据集主要包括不同增温梯度、不同海拔梯度（亚高山草甸、高山草甸、高山灌丛草甸）、不同水分梯度（沼泽湿地、退化沼泽、沼泽草甸、湿草甸、干草甸、退化草甸）和不同沙化程度（轻度沙化、中度沙化、重度沙化、完全沙化）下的高寒地区植被地上和地下生物量以及土壤碳含量。综合分析了以上不同梯度下植被生物量和土壤碳氮含量的差异和变化趋势。该数据集为了解及合理利用草地资源提供理论依据，也为探讨全球气候变化背景下高寒草地生产力预测提供有力支持。
张宪洲, 张扬建, 苏培玺, 杨燕
径流是大气降水形成的，并通过流域内不同路径进入河流、湖泊或海洋的水流。习惯上也表示一定时段内通过河流某一断面的水量，即径流量。径流数据在水文水资源研究中占据着重要的地位，影响中亚当地社会经济的发展。本数据为中亚五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦）流量，来源于中亚各国水文气象局。时间尺度为2015年的年均数据。本数据为项目提供了基础数据，便于分析中亚生态水文水资源的情况，为项目数据分析提供了数据支持。
刘铁
中亚地区植被覆盖度数据，数据格式为“.tif”的栅格数据集。范围包含了里海在内的中亚五国地区。该数据由MODIS-NDVI数据集，根据干旱区植被盖度与NDVI之间的经验关系计算得到。该数据空间分辨率为500m，时间分辨率为16天，时间范围为2017年1月1日至2017年12月18日，其坐标系统为大地坐标系统。该数据集可为中亚地区沙漠油气田与绿洲城镇风沙灾害评估提供数据基础。该数据由中国科学院新疆生态与地理研究所提供。
高鑫
1:10万黑河流域植被图，区域范围以黄委会黑河边界为准，面积约为14.29×104km2，数据格式为GIS矢量格式，本版本为3.0版。该数据以地面观察数据为主、综合各类遥感数据、1：100万植被图、气候、地形、地貌、土壤数据制图，并进行交叉验证编制而成。采用《中华人民共和国植被图 (1:1,000,000), 2007》的分类标准、图例单位和系统，包括植被型组、植被型、群系、亚群系四个单位。新版主要是对新群系代码进行了统一（共74个代码，区分群系和亚群系）。将2.0版本的9个植被型组，22个植被型，74个群系（亚群系）改为9个植被型组，22个植被型，67个群系（7个亚群系）。 数据包含2.0版本和3.0版本。
郑元润, 周继华
中亚五国1980-2015年农业水资源供需和开发利用数据集，来源全球陆面数据同化系统，分别包括基于Noah、Mosaic和VIC模型输出的降水、蒸发和径流数据。该数据集时间和空间分辨率高，具有较好的数据精度，在全球尺度和区域尺度研究中应用广泛。Noah、Mosaic和VIC模型的降水、蒸发和径流模拟结果在空间分布上的表现较为一致。可用于中亚地区水资源时空变化特征、农业水资源供需关系分析和水资源开发潜力评估等。
张永勇
青藏高原生态资产评估遥感反演基础数据集包括了青藏高原自2000年起年度的植被覆盖度(FVC)，净初级生产力(NPP)和叶面积指数(LAI)等基于遥感反演的生态参数，以供区域尺度生态资产评估研究使用。其中植被覆盖度数据以MODIS NDVI数据为主体，基于像元二分模型，利用多尺度遥感影像，结合植被群落类型、分布特征等高精度遥感参数，发展植被覆盖度模型，用混合像元分解法构建。精度验证估测值与实测值的RMSE为0.21，在样本值0-0.5之间均存在一定的高估情况。
刘文俊
中亚沙漠油气田分布城镇分布数据，数据格式为“.shp”格式矢量数据。包括了中亚五国油气田及主要城镇居民点的分布。该数据由MODIS-MCD12Q产品提取裁切而成，该产品空间分辨率为500 m，时间分辨率为1年，其分类标准采用的是IGBP全球植被分类方案，该方案共分为17种土地覆被类型，其中城镇数据利用该分类方案中的建筑与城镇用地。该数据可为中亚地区沙漠油气田与绿城城镇风沙灾害评估和防治提供数据支撑。
高鑫
本数据为小满玉米地（2012-06-25日至2012-08-24日）的LAINet数据集。 测量仪器：北京师范大学自制无线传感器网络叶面积指数观测仪 测量方式：LAINet观测系统由三类传感器节点组成，分别是（1）冠层下节点，传感器近水平向上放置，用来测量冠层透过辐射，（2）冠层上节点，传感器近似水平向上放置，用来测量太阳入射总辐射，（3）汇聚节点，用来接收并转发由（1）和（2）两类节点测量到的数据。 数据处理：从传感器接收到原始数据是按照汇聚节点进行接收的，经过预处理之后形成以天为时间单位的原始数据集。仪器对冠层透过率的观测是通过计算一天之内不同太阳高度角下冠层下透过辐射与冠层上的入射总辐射的比值而得到的。叶面积指数是基于多角度透过率数据进行反演计算得到。 LAINet数据集包括计算的原始LAI数据、经过5天平均之后的LAI数据以及测量节点的经纬度。所有数据以Excel保存。其中5天平均处理后的数据以汇聚节点编号为表单名称，每个表单（sheet）保存是一个汇聚节点下所有子节点的测量数据。原始数据记录了每个节点在所有观测日期内能够计算得到的LAI数值。以上两类数据的每个表单中，各列的含义如下：测量日期，DOY，节点1，节点2，...,节点N。
马明国
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 周万村, 吴世新
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
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