该数据集记录了“一带一路”沿线65个国家1960-2017年商品进、出口数据。商品进口是从世界其他地方收到商品的到岸价格；商品出口是提供给世界其他地区的商品的离岸价格，以当前美元计价。数据来源：商品总进、出口量的数据来自世界贸易组织（WTO），该组织从国家统计局和国际货币基金组织的国际金融统计数据中获取数据，并辅以商品贸易数据库和区域组织、专门机构、经济集团、出版物或数据库（如欧盟统计局、食品和农业组织）。 数据集包含2个数据表：商品进口(现价美元)，商品出口(现价美元)。
徐新良
该数据集记录了“一带一路”沿线65个国家1961-2015年农业用地等相关数据。农业用地是直接或间接为农业生产所利用的土地。又称农用地。包括耕地、园地、林地、牧草地、养捕水面、农田水利设施用地，以及田间道路和其他一切农业生产性建筑物占用的土地等。数据来源：联合国粮食农业组织（Food and Agriculture Organization, electronic files and web site）。 数据集包含2个数据表：农业用地(平方公里)，农业用地(占土地面积的百分比)。
徐新良
杜尚别土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，测量时间分别为1990.03.03和2018.03.16。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）
欧空局, 马海涛, 黄金川
基于2015年欧空局全球陆地覆盖数据（ESA CCI-LC，300m栅格），结合清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）、美国NASA的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，300m栅格）、美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本全球林地数据的（PALSAR/PALSAR-2，25m），构建了“一带一路”区域LUCC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则，构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则，进行土地覆被产品融合与修正，完成了“一带一路”区域土地利用数据V1.0（64+1个国家，2015，1 km×1 km栅格，一级分类）。
许尔琪
该数据集记录了“一带一路”沿线65个国家1960-2017年人口年龄构成，包括各个年龄组人口及其在总人口中所占的比重。数据来源：（1）联合国人口司，世界人口前景：2017、2018年修订；（2）国家统计局的人口普查报告和其他统计出版物；（3）欧盟统计局：人口统计；（4）联合国统计司，人口和生命统计报告（不同年份）；（5）美国人口普查局：国际数据库；（6）太平洋共同体秘书处：统计和人口统计方案。该数据集不仅反映了“一带一路”沿线国家未来人口发展的类型、速度和趋势等，而且还会对今后的社会经济发展产生一定作用。 数据集包含6个数据表：0-14岁人口总数，0-14岁人口比例，15-64岁人口总数，15-64岁女性人口比例，65岁及以上人口总数，65岁及以上人口比例
徐新良
该数据集记录了“一带一路”沿线65个国家1960-2017年人口序列数据，包括总人口数、人口密度和人口增长率。总人口数是生活在一定时间和一定地区范围的人口群的总和。人口密度是单位土地面积上的人口数量。人口增长率是一定时期内由人口自然变动和迁移变动而引起人口增长的比率。总人口数、人口密度和人口增长率是人口统计中最基本的指标，对于了解国情国力，制订人口计划和经济、社会发展计划，进行人口科学研究，都有十分重要的意义。数据来源：（1）联合国人口司，世界人口前景：2017、2018年修订；（2）国家统计局的人口普查报告和其他统计出版物；（3）欧盟统计局：人口统计；（4）联合国统计司，人口和生命统计报告（不同年份）；（5）美国人口普查局：国际数据库；（6）太平洋共同体秘书处：统计和人口统计方案。 数据集包含3个数据表：总人口数，人口密度，人口增长率，
徐新良
阿姆河流域土地利用分布图包括1990年、2000年、2010年和2015年四期数据，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，数据空间分辨率为30m。数据生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。阿姆河流域土地利用分布图是基于1990年、2000年、2010年和2015年TM、ETM遥感影像数据，基于去云、镶嵌与裁剪、拼接、阴影处理等预处理，借助eCognition软件进行面向对象的地类分类，实现软件自动分类和人工信息提取相结合，最后对分类结果进行人工检查与修正。土地利用类型二级类有25个，分别是水田、水浇地、旱地、有林地、灌木林地、疏林地、其他林地、高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地、城镇用地、农村居民点、其他建设用地、机场用地、河渠、湖泊、水库坑塘、永久性冰川雪地、滩地、沙漠、戈壁、盐碱地、湿地、裸土地和裸岩石砾地。数据验证方式为野外实地验证和高精度影像验证两种方式，解译精度达到85％。
许文强
本数据集为青藏高原土壤持久性有机污染物（POPs）的浓度数据,包括有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）、多溴联苯醚（PBDEs）和多环芳烃（PAHs)。本研究于 2007 年在 8 个土壤分区共采集土壤样品 40个。土壤样品主要在远离道路、居民区、农田等受人类活动影响的地区采集。采样方法是：利用不锈钢铲采集 0-5cm 表层土壤样品，在每个采样点 100 m2范围内各采集 5 个土壤样品（中心和每个角各一个样品）并混合成为一个样品。为减少可能的污染，所有土壤样品都用两层铝箔纸包裹，并放置于两层自封袋内密封保存。所有样品的分析工作均在中国科学院青藏高原环境变化与地表过程重点实验室完成。样品前处理步骤包括索式提取、硅胶-氧化铝柱净化、过GPC柱去除大分子杂质、浓缩定容等步骤。分析测试仪器为热电公司生产的气相色谱/离子阱质谱（Finnigan-TRACE GC/PolarisQ），分离OCPs和PCBs的色谱柱为CP-Sil 8CB毛细柱（50 m×0.25 mm×0.25 μm），分离PAHs的色谱柱为DB-5MS毛细柱（60 m×0.25 mm×0.25 μm）。实验过程中设置了实验流程空白。所有化合物实验室空白都没有检测到，这说明样品的分析过程中并没有造成污染。PAHs实验室样品的回收率在58-92%之间，OCPs的实验室样品的回收率在53-130%之间，样品浓度未使用回收率进行校正。
王小萍
本数据集为在藏东南站（鲁朗）实际观测的大气持久性有机污染物（POPs）长时间序列的浓度数据,包括有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）、多环芳烃（PAHs)。样品采集使用了安装玻璃纤维膜-聚氨酯泡沫串联采样头的大气主动采样器，采集气态污染物和大气总悬浮颗粒物。其中玻璃纤维膜用于采集总悬浮颗粒物、聚氨酯泡沫用于吸附大气中的气态污染物。采样期间，采样器隔天运行，每次运行约24小时，每个样品采集2周。每个样品采集的大气体积为700立方米。气态和颗粒态POPs样品均在青藏高原研究所环境变化与地表过程重点实验室进行样品前处理和仪器分析。样品前处理步骤包括索式提取、硅胶-氧化铝柱净化、过GPC柱去除大分子杂质、浓缩定容等步骤。分析测试仪器为热电公司生产的气相色谱/离子阱质谱（Finnigan-TRACE GC/PolarisQ），分离OCPs和PCBs的色谱柱为CP-Sil 8CB毛细柱（50 m×0.25 mm×0.25 μm），分离PAHs的色谱柱为DB-5MS毛细柱（60 m×0.25 mm×0.25 μm）。野外样品均进行了严格质量控制，设置了实验室空白和野外空白。PAHs实验室样品的回收率在65-92%之间，OCPs的实验室样品的回收率在64-112%之间，样品浓度未使用回收率进行校正。
王小萍
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
在众多反映气候环境变化的指标中，冰芯稳定同位素指标是冰芯记录研究中必不可少的参数，是恢复过去气候变化最可靠的手段和最有效的途径之一。冰芯积累量是冰川上降水量的直接记录，而且高分辨率冰芯记录保证了降水记录的连续性。因此，冰芯记录提供了一种恢复降水量变化的有效手段。从青藏高原钻取的冰芯同位素和积累量可用来重建温度和降水变化，是很好的气候环境记录。本数据集提供了青藏高原冰芯同位素和积累量数据，为研究青藏高原的气候变化提供数据支撑。
徐柏青
基于2000至2018年间对青藏高原及泛第三极野外科考基础上，记录该地区淡水甲壳动物钩虾的物种组成和分布范围。以青藏高原湖泊中的优势类群钩虾为研究对象，围绕气候环境变化对生物多样性的影响以及生物对环境变化的响应这一主题，获取青藏高原及泛第三极湖泊水系中钩虾的物种数量、分布相关数据。根据《中国动物志甲壳动物亚门端足目钩虾亚目(三）》鉴定物种，根据海拔、经纬度等信息分析物种多样性及分布格局，为评估生物多样性格局及制定保护策略提供理论依据。
侯仲娥
该数据集记录了“一带一路”沿线65个国家1961-2015年耕地相关数据。耕地包括联合国粮食农业组织定义的临时作物下的土地（复种区计算一次）、临时割草场或牧场、市场或厨房花园下的土地以及临时休耕的土地。不包括因轮作而废弃的土地。农业用地数据对于从不同角度研究农业生产、粮食安全以及确定作物种植强度等方面具有重要价值。农业用地指标和土地利用指标也可以说明各国农业实践的环境可持续性。数据来源：联合国粮食农业组织（Food and Agriculture Organization, electronic files and web site）。粮农组织通过问卷从国家官方来源收集到的数据，以官方二级数据作为补充。二级数据来源包括国家部委网站的官方国家数据、国家出版物和各国际组织报告的相关国家数据。 数据集包含3个数据表：耕地(公顷)，耕地(公顷每人)，耕地(占土地面积的百分比)。
徐新良
中亚地区粗糙度数据，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，根据地表植被覆盖度与地表中值粒径计算得到。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
该数据为涵盖六大经济走廊的土地利用数据，能够反映出六大经济走廊不同土地利用类型的空间分布，主要包含涉及六大经济走廊主要的12种土地类型（灌溉耕地、旱作耕地、耕地/林草地、林地、灌木、草地/地衣/苔藓、稀疏植被、草地、人造地表及相关区域、裸地、水体、永久性积雪喝冰川、缺数据（火灾））。该数据空间分辨率为0.0027度，约为300m，经度范围12.09°E-180°，纬度范围10.99°S-90°N，数据来源自美国国家海洋和大气管理局构建的Global Relief Model，基于“一带一路”国家边界裁剪得到。 该数据是评估六大经济走廊中的土地规划、自然灾害(包括泥石流、滑坡、山洪等灾害)风险所必需的基础数据之一，应用频率高与前景广泛。
邹强, 美国国家海洋和大气管理局
阿拉木图土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，时间分别为1990.05.03和2018.04.14。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）.
黄金川, 马海涛
该数据集记录了“一带一路”沿线65个国家1960-2017年男女比例数据。数据来源：（1）联合国人口司，世界人口前景：2017、2018年修订；（2）国家统计局的人口普查报告和其他统计出版物；（3）欧盟统计局：人口统计；（4）联合国统计司，人口和生命统计报告（不同年份）；（5）美国人口普查局：国际数据库；（6）太平洋共同体秘书处：统计和人口统计方案。 数据集包含4个数据表：男性人口数量，男性人口比例，女性人口数量，女性人口比例。
徐新良
比什凯克土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，测量时间分别为1990.03.30和2018.04.12。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）。
欧空局, 黄金川, 马海涛
该数据集记录了哈萨克斯坦各个州2000-2018年的城镇化率数据。数据来自哈萨克斯坦国家统计局。城镇化是一个具有广泛含义的概念。狭义上讲，一般是指人口城市化，是指城市数量的增加和城市规模的扩大，人口在一定时期内向城市聚集的过程。城镇化率的具体计算方式是一个地区城镇常住人口占该地区常住总人口的比例。原指标名称是俄语，经翻译和编辑整理形成。官方数据准确，可为研究中亚国家社会经济发展提供基本的数据依据。
黄金川, 马海涛
土地利用/覆被是环境问题与灾害风险防控研究最基础的本底数据。在分析现有土地利用产品的基础上，基于10m分辨率的多时相Sentinel数据，对其进行大气校正、辐射定标、裁剪等预处理后，采用eCognition平台的面向对象遥感分类方法，多尺度分割、构建特征空间、对关键节点区域土地利用/覆被进行遥感监测。分类体系为：10.Forest森林；20.Cultivated Land 耕地；21.Paddy filed 水田；22.Dry farmland 旱地；30.Water 水体；31.River 河流；32.Lake 湖泊（含水库、坑塘）；33.wetland 沼泽湿地；40.Artificial surface 人工表面；43. Mining area 采矿区；50.Bareland 裸土、裸岩、荒漠等；60.Grassland 草地；70.Shrubland 灌丛。基于有限样本对数据进行精度分析，分类精度约在90%以上，数据质量精度有待进一步分析。本年度获取了8个节点区域（缅甸皎漂港、仰光、吉布提、曼德勒、汉班托塔港、科伦坡港、泰中罗勇工业区、曼谷）2017年10m分辨率的土地利用/覆被数据。
王立辉
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