该数据集是那曲通量站点（31.64°N 92.01°E, 4598 m a.s.l.）的每日涡度相关通量观测数据，包括生态系统净生态系统生产力（NEP）、总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸（ER）数据。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
该数据集是那曲通量站点（31.64°N 92.01°E, 4598 m a.s.l.）的每日涡度相关通量观测数据，包括净生态系统生产力（NEP）、总初级生产力（GPP）、生态系统呼吸（ER）、蒸散、潜热、感热、空气温度、相对湿度、风速、土壤温度、土壤含水量等数据。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
Accurate estimation of the gross primary production (GPP) of terrestrial vegetation is vital for understanding the global carbon cycle and predicting future climate change. Multiple GPP products are currently available based on different methods, but their performances vary substantially when validated against GPP estimates from eddy covariance data. This paper provides a new GPP dataset at moderate spatial (500 m) and temporal (8-day) resolutions over the entire globe for 2000–2016. This GPP dataset is based on an improved light use efficiency theory and is driven by satellite data from MODIS and climate data from NCEP Reanalysis II. It also employs a state-of-the-art vegetation index (VI) gap-filling and smoothing algorithm and a separate treatment for C3/C4 photosynthesis pathways. All these improvements aim to solve several critical problems existing in current GPP products. With a satisfactory performance when validated against in situ GPP estimates, this dataset offers an alternative GPP estimate for regional to global carbon cycle studies.
张尧
该数据集是基于16个动态全球植被模式（TRENDY v8）在S2情景下（CO2+Climate）模拟的GPP，表征生态系统总初级生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019)，具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域，空间上用最近邻方法插值到0.5度，时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据，常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局，且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考，具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
（1）本数据集是申扎高寒湿地2016-2019年的碳通量数据集，包含空气温度、土壤温度、降水、生态系统生产力等参数。（2）该数据集以野外涡度相关实测数据为基础，采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法，基本流程包括：野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集还包含了基于涡度相关数据集标定后的模型模拟数据。（3）该数据集已经过数据质量控制，数据缺失率为37.3%，缺失数据已采用插值方式补充。（4）该数据集对认识高寒湿地碳汇功能具有科学价值，也可以用于机理模型的矫正和验证等。
魏达
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
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
采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
杨林生, 钟方雷
本数据集包含自1982年至2006年基于生态学模式与遥感数据计算青藏高原植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）的结果。 基于遥感Advanced Very High Resolution Radiometer（AVHRR）数据和Carnegie-Ames-Stanford Approach（CASA）模型生成的青藏高原生态系统NPP（1982-2006），基于第二次土壤普查数据生成的土壤碳含量，以及基于High Resolution Biosphere Model（HRBM）模型生成的生物量碳数据。 青藏高原森林生态系统NPP（1982-2006年）： npp_forest82.e00，npp_forest83.e00，npp_forest84.e00，npp_forest85.e00，npp_forest86.e00， npp_forest87.e00，npp_forest88.e00，npp_forest89.e00，npp_forest90.e00，npp_forest91.e00， npp_forest92.e00，npp_forest93.e00，npp_forest94.e00，npp_forest95.e00，npp_forest96.e00， npp_forest97.e00，npp_forest98.e00，npp_forest99.e00，npp_forest00.e00，npp_forest01.e00， npp_forest02.e00，npp_forest03.e00，npp_forest04.e00，npp_forest05.e00，npp_forest06.e00 青藏高原草地生态系统NPP（1982-2006年）： npp_grass82.e00，npp_grass83.e00，npp_grass84.e00，npp_grass85.e00，npp_grass86.e00， npp_grass87.e00，npp_grass88.e00，npp_grass89.e00，npp_grass90.e00，npp_grass91.e00， npp_grass92.e00，npp_grass93.e00，npp_grass94.e00，npp_grass95.e00，npp_grass96.e00， npp_grass97.e00，npp_grass98.e00，npp_grass99.e00，npp_grass00.e00，npp_grass01.e00， npp_grass02.e00，npp_grass03.e00，npp_grass04.e00，npp_grass05.e00，npp_grass06.e00 青藏高原生物量碳、土壤碳： Biomass.e00，Socd.e00 土壤碳含量数据（Socd）是参考全国第二次土壤普查的数据与《中国1:100万土壤图》按土壤亚类插值生成。 NPP数据来自CASA模型与AVHRR数据模拟生成： Potter CS, Randerson JT, Field CB et al. Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satellite and surface data. Global Biogeochemical Cycles, 1993, 7: 811–841. 生物量碳数据来自HRBM模型模拟生成： McGuire AD, Sitch S, et al. Carbon balance of the terrestrial biosphere in the twentieth century: Analyses of CO2, climate and land use effects with four process-based ecosystem models. Global Biogeochem. Cycles, 2001, 15 (1), 183-206. 原始资料主要是遥感数据和野外观测数据。精度较好；生产过程中与野外实测数据进行的验证和调参，是模拟结果尽量与野外实测数据保持在可接受的误差范围内；NPP数据与野外实测数据的验证结果表明，误差保持在15%的范围内。 空间分辨率0.05度×0.05度（经度×纬度）。
周才平
采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
杨林生, 钟方雷
采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。 采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景，人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
杨林生, 钟方雷
本数据集为两部分，第一部分为2008年，2010年，2011年，2012年5×5km试验区渠道流量、种植结构、田间管理和社会经济数据；另一部分为盈科灌区和大满灌区2012年春灌一轮、夏灌一轮、夏灌二轮、夏灌三轮、秋灌一轮、秋灌二轮灌溉数据以及两个灌区的种植结构、田间管理和社会经济数据。 1.1数据收集目的 第一部分数据收集目的是提供年时间序列（2008、2010、2011、2012）的作物种植结构和灌溉水量的变化，尤其是为2012年黑河生态水文试验加强观测提供配套数据集，第二部分数据收集的目的是为灌溉配水优化模型的应用提供数据（灌溉量数据）和参数（种植结构、田间管理和社会经济）。 1.2数据收集的地点与内容 收集大满灌区数据，包括党寨水管站、花儿水管站、大满水管站、小满水管站、碱滩水管站、廿里堡水管站和下段，数据内容包括配水时间、支口水量、斗口水量、灌溉面积、支渠渠道水利用率、水价、水费，数据收集的时间段包括： 2012年3月16至2012年4月4日，春灌数据； 2012年4月4日至2012年5月14日，夏灌一轮数据； 2012年5月20日至2012年6月24日，夏灌二轮数据； 2012年5月16日至2012年7月6日，夏灌三轮数据； 2012年7月15日至2012年8月2日，秋灌一轮数据； 2012年8月10日至2012年8月26日，秋灌二轮数据。 收集盈科灌区数据，包括长安水管站、上秦水管站、党寨水管站、梁家墩水管站、石庙水管站、小满水管站、新墩水管站、沿沟水管站，数据收集的时间段和数据内容如下： 灌溉数据：收集2008，2010，2011和2012年小满镇、长安乡上头闸村灌溉数据；2012年长安水管站、上秦水管站、党寨水管站、梁家墩水管站、石庙水管站、小满水管站、新墩水管站、沿沟水管站灌溉数据，数据内容包括：测水时间、斗口测水水位、流量、历时、水量、灌溉面积。 机井数据：收集了2012年长安水管站、梁家墩水管站、上秦水管站机井数据，数据内容包括开井时间、机井深度、机井提水量、灌溉面积。 社会经济数据：收集2012年长安乡、小满镇、梁家墩、上秦（各社）社会经济数据，数据内容包括人口数量、人均农业收入、人均非农业收入、人均生活用水量、人均居住面积和平均文化程度。 田间管理调查数据：收集2012年长安乡、小满镇、梁家墩、上秦（各社）田间管理调查数据，数据内容包括肥料名称、施肥时间、施肥量、农药名称、农药喷药时间和农业喷洒量。 种植结构数据：收集了2008，2010，2011和2012年小满镇，长安乡上头闸村种植结构数据；2012年长安水管站、梁家墩水管站、上秦水管站种植结构数据，数据内容包括作物名称、播种时间、收获时间、种植面积、灌溉定额、田间水利用率、作物产量、作物产值。 1.3数据收集方式 通过与盈科水管所和大满水管所合作的方式完成数据收集工作，所有数据都由盈科水管所和大满水管所委托各自管辖的水管站来完成具体的数据收集任务，最后将收集到的数据汇交到两个水管所。经由水管所负责人审核之后，以纸质形式提交给我们。 所有调查数据集的数据组织和数据格式详见“数据文档”。
盖迎春, 徐凤英, 李新
1）供试草地1983年草畜平衡阶段的群落特征和主要植物生物学特征的初始资料； 2）4-5个放牧梯度草地家畜管理数据； 3）不同放牧梯度草地群落的多样性、生产力、功能群观测数据； 4）不同放牧梯度草地主要植物的高度、盖度、生物量，以及花形态、分蘖、叶性状等观测数据； 5）不同放牧梯度草地土壤养分和枯落物观测数据。
赵成章
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