该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔站研制双波段闪烁仪通量观测数据。北塔为接收端，南塔为发射端。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是高寒草地。北塔的经纬度是100.4712°E，38.0568°N，南塔的经纬度是100.4572°E，38.0384°N，海拔高度约3033m。双波段闪烁仪的有效高度13.0m，光径长度是2390m。 近红外闪烁仪原始观测数据为1min，双波段闪烁仪原始观测数据为200Hz，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中近红外闪烁仪观测时间为2018年1月1日至2018年12月31日，双波段闪烁仪观测数据为2020年7月14日至2020年12月30日。数据处理主要包括以下四个步骤（1）将原始数据进行质量检验和处理，计算光强方差；（2）根据光强方差，计算空气折射指数的结构参数；（3）根据空气折射指数的结构参数，计算气象结构参数；（4）根据气象结构参数，计算感热和潜热通量。观测中出现错误以-6999填充。 发布数据的说明：数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2_LAS：近红外闪烁仪空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），Var_LAS: 近红外闪烁仪光强方差，Var_MWS: 微波闪烁仪光强方差，Var_OMS: 双波段闪烁仪光强方差，H：感热通量（单位：W/m2）， LE：潜热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 施生锦, 徐自为
该数据集包含了2019年10月20日至2020年12月7日期间黑河流域地表过程综合观测网中混合林站植物液流仪数据（101.1346°E，41.9900°N），研究区位于黑河下游内蒙古自治区阿拉善盟额济纳旗胡杨林，海拔874m。根据胡杨林的不同高度及胸径，选取样树安装研制的植物液流仪，每棵样树安装两组，高度为1.3m。 植物液流仪的原始观测数据为探针之间的温度差，时间为10分钟。发布的数据为每10分钟的温差数据Delta_T（℃），液流速率V（cm/h）和每天的蒸腾量T（mm/d）。首先根据探针之间的温度差计算液流速率和液流通量，然后根据观测点的胡杨林面积和树木间距，计算蒸腾量T。同时对计算之后的速率和通量值进行后处理：（1）剔除明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（2）缺失的数据用-6999标记；（3）因探针故障等原因引起的可疑数据用红色字体标识，并剔除确认有问题的数据。 站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qiao et al. (2015)。
刘绍民, 施生锦, 徐自为
该数据集包含了2020年1月1日至2020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研制中尺度土壤水分测定仪观测数据。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100.3722°E, 38.8555°N，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）。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。 站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)。
乔云峰, 刘绍民, 徐自为
该数据包含了2020年8月31日至2020年12月22日的监测数据（中间由于降雨和田间灌溉，设备收回，会导致部分时段数据中断）。本仪器安装在中国科学院禹城站综合试验站（山东禹城），监测时段内下垫面类型为冬小麦和夏玉米。观测点的经纬度是东经116°22’，北纬36°40’，海拔23m。将地面平整之后，设备直接安放在地面上，使得设备与地面完全接触。 数据采样间隔为1小时一次（可以根据实际需要，通过App进行远程设定，也可以根据需要进行现场手动采集），设备主要采集3组不同规格电极通过土壤介质后所得的频率值。数据处理程序为：设备采集的不同频率值通过物联网上传到云平台，系统对一次采集的数据进行异常数据剔除，对剩余数据取平均值，以及归一化处理等操作，通过系统标定函数转换为不同深度范围内的土壤体积含水率。
乔云峰, 刘绍民
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的40m塔自动气象站观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7923E, 40.3574N，海拔480m。 自动气象站安装在40m塔上，采集频率为30s，且10min输出一次。观测要素包括7层空气温度、相对湿度（3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m），朝向为正北；7层风速（3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m），风向（10 m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（3 m）；四分量辐射和光合有效辐射（4 m），朝向为正南；红外表面温度（8 m），支臂朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温湿度探头埋设在气象塔正南方1.5m处，土壤温度探头埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160 cm处，土壤水分传感器埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm；平均土壤温度埋在地下2, 4cm；土壤热流板埋设在地下6 cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440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）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30。 自动气象站发布的数据包括：日期/时间Date/Time，空气温度（Ta_3m, Ta_5m, Ta_10m, Ta_15m, Ta_20m, Ta_30m, Ta_40m）(℃)，相对湿度（RH_3m, RH_5m, RH_10m, RH_15m, RH_20m, RH_30m, RH_40m）（%），风速(Ws_3m, Ws_10m, Ws_15m, Ws_20m, Ws_30m, Ws_40m)（m/s），风向（WD）（°），气压（Press）(hpa)，降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，光合有效辐射（PAR）（umol/s/m2），地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(℃)，土壤热通量（Gs）(W/m2)、 多层土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(%)、多层土壤温度（Ts_2cm 、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(℃)、平均土壤温度TCAV(℃)。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 肖青, 徐自为, 柏军华
该数据集包含了2020年1月14日至2020年12月31日的10m塔涡动相关仪观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。涡动相关仪的采集频率是10Hz，架高为5 m，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是15 cm。 发布的数据是采用Eddypro软件对原始采集的10Hz数据进行后处理得到的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对处理后输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据每30min内缺失率大于10%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于0.1m/s）。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 涡动相关仪发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（K），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度，感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为三级（质量标识0:（Δst <30, ITC<30）; 1: （Δst <100, ITC<100）; 其余为2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的10m塔自动气象站观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。 自动气象站安装在10m塔上，采集频率为30s，且10min输出一次。观测要素包括空气温度、相对湿度（5 m），朝向为正北；风速（10 m），风向（10 m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（10 m）；四分量辐射（5 m），朝向为正南；土壤温湿度探头埋设在气象塔正南方1.5m处，土壤温度探头埋设深度为0cm、2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160 cm处，土壤水分传感器埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm；平均土壤温度埋在地下2, 4cm；土壤热流板（3块）埋设在地下6 cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440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）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30。 自动气象站发布的数据包括：日期/时间Date/Time，空气温湿观测（Ta_5m,RH_5m）(℃，%)，风速(Ws_10m)（m/s），风向（WD）（°），降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，地表辐射温度（IRT1、IRT2）（℃），土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(W/m2)、 多层土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(%)、多层土壤温度（Ts_2cm 、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(℃)、平均土壤温度TCAV(℃) ，气压（Press）(hpa)。 观测试验或站点信息请参考Guo et al. (2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
宋沛林, 张永强
该数据集包含2003-2019年江苏省十大湖泊（太湖、洪泽湖、高邮湖、骆马湖、石臼湖、滆湖、阳澄湖、白马湖、邵伯湖和淀山湖）的水位、面积和水量变化，为研究江苏省近年来的湖泊水文生态系统平衡提供了重要的参数。 十大湖泊的水位数据基于Envisat/RA-2、Cryosat-2、ICESat、ICESat-2测高卫星获得；面积数据基于Landsat TM/OLI光学影像采用改进的归一化水体指数提取。对水位数据完整的四个湖泊（洪泽湖、高邮湖、滆湖和太湖），根据水位和面积结果估算了2003-2019年的水量变化。 与实测水位对比，卫星测高获取的所有湖泊的水位都有显著的一致性（α = 0.05），平均绝对误差为0.168 m。 该数据集提供了2003-2019年江苏省十大湖泊的水位、面积和水量变化，可以为江苏省水资源的管理与调度提供数据支持。
柯长青, 常翔宇, 蔡宇, 夏文韬
该数据集包含了2005年5月17日至2006年9月26日的清华大学位山（高营）站涡度相关系统通量及气象观测数据。站点（116.0542°E，36.6487°N，海拔30m）建于2005年3月18日，地处山东省聊城市茌平区肖庄镇境内，属于位山引黄灌区。气候为暖温带半湿润大陆性季风气候，多年平均气温13.8℃，多年平均降水量为553mm，大部分降水发生在6月至10月之间，多年平均潜在蒸发量为1950mm。站点土壤类型为粉砂壤土，表层5cm土壤饱和含水量为0.43 m3m-3，田间持水量为0.33 m3m-3，凋萎点为0.10 m3m-3。通量塔高10m，下垫面为冬小麦-夏玉米轮种制农田。冬小麦一般在10月中旬播种，次年6月初收割；收完小麦后立即播种玉米，玉米通常在9月底或10月初收割。具体的播种、收割及灌溉日期见数据集中名为Supplementary data_WeishanGaoying20052006.xlsx的文件。 地表通量数据由涡度相关系统测得，该系统由三维超声风速计（CSAT3, Campbell Scientific, Inc., Logan, UT, USA）和开路式红外气体分析仪组成（Li7500, LI-COR, Inc., Lincoln, NE, USA），安装高度为3.7m。采用Eddypro软件对原始10Hz数据进行处理后得到30分钟净生态系统碳交换量（NEE）、潜热通量（LE）、显热通量（H）数据。预处理步骤包含：野点识别和剔除，30分钟时段平均，两次坐标旋转，频谱校正，WPL密度校正并采用“0-1-2”方案对数据质量进行标记。对Eddypro处理后输出的30分钟通量值进行质量控制：（1）剔除标记为2的质量差的通量；（2）将H和LE分别限制在-200~500 W m-2和-200~800 W m-2的范围内；（3）剔除降雨时段的数据。之后，采用REddyproc软件对低湍流混合状况下的数据进行剔除（即根据摩擦风速u*对通量数据进行过滤），对数据序列中的空缺值进行插补，然后采用夜间分割法将NEE分割成生态系统呼吸（Reco）和总初级生产力（GPP）。 发布的观测数据包括：年（year），月（month），日（day），时间（time），大气压（P），红外地表温度（Tsurf），风速（Ws），风向（Wd），2m处空气温度（Tair）和相对湿度（rH），向下短波辐射（Rsd），向上短波辐射（Rsu），向下长波辐射（Rld），向上长波辐射（Rlu），净辐射（Rn），太阳光合有效辐射（PAR_dn），反射光合有效辐射（PAR_up），降雨量（precip），地下水位（GW），5cm/10cm/20cm/40cm/80cm/160cm土壤含水量（soil_VW_5cm/10cm/20cm/40cm/80cm/160cm）及土壤温度（soil_T_5cm/10cm/20cm/40cm/80cm/160cm），5cm深度处的土壤热通量（soil_G），净生态系统碳交换量原始值（NEE_raw），潜热通量原始值（LE_raw），显热通量原始值（H_raw），净生态系统碳交换量插补值（NEE_f），潜热通量插补值（LE_f），显热通量插补值（H_f），生态系统呼吸插补值（Reco_f），总初级生产力插补值（GPP_f）。数据均为30分钟时间间隔，以.xlsx格式存储。数据集中空值用NA表示。 具体的站点信息及观测仪器型号请参考Lei and Yang (2010a, 2010b)。
雷慧闽
华北平原是中国最重要的产粮基地之一，然而该地区水资源缺乏、供需矛盾突出。 在全球气候变化及用水需求日益增加的背景下， 该地区水循环过程变得愈加脆弱。 因此如何准确估算蒸散发、 掌握蒸散发的时空变化规律， 进而合理配置水资源、提高农业用水效率、维持粮食产量是迫在眉睫的问题。 本研究利用支持向量回归模型，基于华北平原及周边的8个通量站点，并结合气象及遥感数据，对华北平原农田区域的蒸散发进行估算，并生产了年限为2001-2015年，空间分辨率为1km，时间分辨率为8天的蒸散发数据集。该模型在交叉验证试验中表现良好， 说明其空间泛化能力较强，适用于区域蒸散发模拟。
雷慧闽
华北平原是中国最重要的产粮基地之一，然而该地区水资源缺乏、供需矛盾突出。 在全球气候变化及用水需求日益增加的背景下， 该地区水循环过程变得愈加脆弱。 因此如何准确估算蒸散发、 掌握蒸散发的时空变化规律， 进而合理配置水资源、提高农业用水效率、维持粮食产量是迫在眉睫的问题。 本研究利用支持向量回归模型，基于华北平原及周边的8个通量站点，并结合气象及遥感数据，对华北平原农田区域的蒸散发进行估算，并生产了年限为1982-2015年，空间分辨率为1/12°，时间分辨率为8天的蒸散发数据集。该模型在交叉验证试验中表现良好， 说明其空间泛化能力较强，适用于区域蒸散发模拟。
雷慧闽
充分了解中国温带半干旱草地蒸散发的时空变化，可以提高我们对全球半干旱区气候、水文和生态过程的认识。本研究基于区域内13个站点的涡度相关系统观测数据，结合气象及遥感数据，利用机器学习方法(支持向量机)，生产了年限为1982-2015年，空间分辨率为1km，时间分辨率为8天的长序列中国温带半干旱草地蒸散发数据集。该数据集在站点实测数据的验证和流域水量平衡的对比中，均表现较好。(详细过程请参阅参考文献)
雷慧闽
本地表粗糙度数据集来源于滦河流域土壤水分遥感试验中的地面同步观测，分别覆盖（1）70 km×12 km 典型试验区（南北航线）的30个样区以及（2）165 km×5 km复杂试验区（东北—西南航线）的8个样区。数据分别于2018年9月17日、2018年9月18日和2018年9月20日获取，试验测量了每个样区中典型地物的东西（或平行垄）方向和南北（或垂直垄）方向的粗糙度。地表粗糙度以均方根高度和相关长度进行表示，其中均方根高度是垂直方向上粗糙程度的度量，自相关长度作为粗糙程度在水平方向上的度量。本数据集经过土壤表面高度数字化、斜度校正、周期校正、粗糙度计算等步骤处理得到。
郭鹏
化学风化研究对于理解高原隆升如何调节气候变化机制、圈层元素物质循环等有重要意义。该数据集为发源于青藏高原的黄河流域水文站河水的季节性常量元素浓度及稳定同位素数据。共两个水文站：1、黄河中游龙门水文站，为2013年采集的高分辨率（逐周）样品数据，元素浓度包括K、Ca、Na、Mg、SO4、HCO3、Cl等。采集水样的阳离子数据均在中国科学院地球环境研究所的ICP-AES上测试，阴离子数据在中国科学院南京地理与湖泊研究所的离子色谱仪（ICS1200）上测试, 不确定度均为5%以内，HCO3为滴定法测试。河水高分辨率（每周）Li同位素数据，于2017年在中国科学院地球环境研究所MC-ICP-MS测试，测试精度2SD好于5‰；2、黄河唐乃亥水文站，为2012年7月至2014年6月采集的河水（逐月）数据集，常量元素浓度包括K、Ca、Na、Mg、SO4、HCO3、Cl等，稳定同位素数据包括S、O、H。该数据集可以用于研究青藏高原隆升背景下现代风化过程，为研究流域物理侵蚀、化学风化提供了第一手可靠资料。
金章东, 赵志琦
青藏高原土壤温湿度观测网（Tibet-Obs）始建于2008年，包括玛曲、那曲、阿里和狮泉河四个站网，目前已连续运行超过十年，并被NASA的土壤水分主被动卫星SMAP选定为其产品的地面验证点，促进了青藏高原遥感产品和模型模拟的评估和改进。本研究详细梳理了各观测站网的现状及其应用情况，并基于已有观测数据发展了一套长时序（2009-2019）地表土壤湿度（5 cm）观测数据集，主要包含四个站网各站点的15分钟原始观测数据以及玛曲和狮泉河站网的升尺度区域土壤湿度数据。
张佩, 郑东海, 文军, 曾亦键, 王欣, 王作亮, 马耀明, 苏中波
本数据集包含2018年滦河流域土壤水分遥感试验（SMELR）航空飞行试验期间地面同步测量的地表及土壤温湿度数据，用于验证遥感反演的“真值”。数据包括表层0-5 cm的土壤水分（体积含水量，%）、深层（5、10、20、40 cm）土壤水分，表层0-5 cm的土壤温度（℃）、光照和阴影下的土壤温度，光照和阴影下的植被温度。 地面同步采样样方分布于滦河的上游地区（闪电河流域、小滦河流域），采样时间为2018年9月，使用便携式土壤水分仪、外置探头型温度记录仪以及环刀法进行测量，采取样区-样方-样点嵌套的采样方案获取数据。
赵天杰, 姚盼盼, 崔倩, 蒋玲梅, 柴琳娜, 郑超磊, 卢麾, 马建威, 吕海深, 武建军, 赵伟, 杨娜, 李玉霞, 潘金梅, 刘明宇, 魏祖帅, 张子谦, 王建, 杨建卫, 刘晓敬, 刘进, 尹燕旻, 黎一杉, 倪少强, 祝鹏, 洪志明, 王莜译, 刘晨, 杨建华, 田丰, 王伟, 何珏霖, 陈勇强, 徐少博, 程渊, 高思远, 郝震, 易珍言, 王昊宇, 胡新, 彭义峰, 杜晓铮, 胡凤敏, 孙亚勇, 耿德源, 杨纲, 钟浩, 吴松, 郑杰, 杨倍倍, 赵嘉诚, 周倩
本数据集包括祁连山地区2020年逐日地表蒸散发产品，产品分辨率为0.01°。采用高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）算法，实现对RS-PM (Mu et al., 2011)、SW (Shuttleworth and Wallace., 1985)、PT-JPL (Fisher et al., 2008)、MS-PT (Yao et al., 2013)、SEMI-PM (Wang et al., 2010a)、SIM (Wang et al.2008) 等6种蒸散发产品的集成。参与蒸散发产品生产的驱动数据包括MODIS（NDVI、Albedo、LAI、PAR），MERRA-2气象再分析数据，中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集等。
姚云军, 刘绍民, 尚珂
北极大河流域地面气象要素驱动数据集，包括地表日最大、最小及平均气温、日降水量、日均风速共5个要素。数据为NETCDF格式，水平空间分辨率约为0.1度（0.083°），范围包括了Yenisy、Lena、Ob、Yukon及Mackenzie流域，该数据可为北极大河流域水文过程模拟提供驱动数据。利用进一步质量控制的全球历史气候网数据集(GHCN)、全球日气象数据集（GSOD）、美国历史气候网数据集（USHCN）、加拿大气候数据集（AHCCD）、前苏联/俄罗斯气候数据集（USSR/Russia）的气象站点日观测数据，以ClimateNA（北美）、Worldclim（欧亚）数据作为背景场，采用薄板样条函数插值方法生成。
赵求东, 吴玉伟
该数据集包含了2020年1月1日至2020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)。
刘绍民, 车涛, 朱忠礼, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
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