本数据为黑河上游1992-2015年生长季降水产生的径流、蒸散发，数据内容包括：降水（mm）、蒸散发（mm）、径流（mm）、土壤含水量（m3/m3）。时间分辨率：年（生长季），空间分辨率：0.00833°。数据是基于Eagleson生态水文模型使用气象、土壤、植被参数模拟获得的，模拟的降雨径流使用黑河上游6个子流域（黑河干流、八宝河、野牛沟、梨园河、瓦房城、洪水河）的生长季观测径流数据进行了验证，相关系数（R）的变化范围为0.53-0.74，RMSE在32.46-233.18 mm之间，相对误差范围为-0.66--0.0005；模拟蒸散发与GLEAM ET之差在−115.36 mm 到 44.1 mm之间。模拟结果可以为黑河上游水文模拟提供一定参考。
张宝庆
本数据为东南亚地区2015年的地表类型数据，空间分辨率为30米，数据类型为NetCDF，变量名为“land cover type”。该数据基于FROM-GLC数据加工而成，通过对原始影像的拼接、裁剪得到覆盖东南亚的地表类型数据，剔除东南亚地区不存在的雪冰等下垫面类型并重新整合图例。修改下垫面类型编码生成包含东南亚的地表类型数据。该数据提供耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、不透水面、及裸地共8种下垫面的信息。数据总体精度为71% （Gong et al., 2019），可为水文模型、区域气候模式等提供东南亚地区的下垫面信息。
刘俊国
生态系统生产力恢复力反映了沿线国家生态系统生产力恢复力水平，数据值越高，表明沿线国家生态系统生产力恢复力越强。生态系统生产力恢复力数据产品制备参考了2000—2015年全球中等分辨率植被总初级生产力数据集，数据集空间分辨率为0.05°，时间分辨率为1年，利用2000-2015年“一带一路”沿线国家植被总初级生产力的逐年数据，在考虑逐年变化的基础上，基于敏感性和适应性分析，通过综合诊断，制备生成了生态系统生产力恢复力产品。
徐新良
利用野外调查和文献调研收集到的青海沙蜥（Phrynocephalus vlangalii）分布点，结合五个来自于WorldClim数据库的气候因子，分别将当前（1960-1990年）和未来（2061-2080年）的气候数据输入训练好的物种分布模型，对当前和未来的适宜栖息地进行预测。预测结果表明，在青海沙蜥在气候变化下将会丧失大量原有栖息地，针对青海沙蜥的保护措施应重点关注青藏高原东缘，柴达木盆地北部和东部这些地区。模型也预测在气候变化后，新的适宜栖息地将在原本不适宜青海沙蜥生存的地区出现。然而，由于爬行动物的扩散能力非常有限（文献记录的最大年扩散距离不足500m），新出现的适宜栖息地不一定能被青海沙蜥利用。同时，通过野外工作收集三个海拔种群青海沙蜥的生理、生活史、行为及形态数据并结合微气候数据，利用机制生态位模型预测了气候变化在当前适宜分布区对青海沙蜥造成的生理后果。模型预测的结果表明，无论在SSP245还是SSP585气候变化情景下，青海沙蜥的活动时间在当前适宜分布区的大部分范围（> 93%）内都会增加，热安全阈在当前适宜分布区的所有地点都会减少。高海拔种群的活动时间增幅小于低海拔种群，而其热安全阈减少的幅度却大于低海拔种群。研究结果揭示了气候变化可能对分布在高海拔地区的蜥蜴种群造成更大影响。
曾治高
（1）本数据集包含多介质中多种重金属浓度数据，对水体重金属污染评价与重金属在水体中分配内在关系的探究有重要意义；（2）数据来源为实地采集湟水河及其支流水体、土壤、作物等样品，送至实验室后经过前处理，用相关仪器完成检测；（3）该数据集具有较高质量，采样过程规范，样品收集后迅速放入-4℃冰箱保存，并送至实验室检测，检测过程遵循相关标准严格进行；（4）该数据集主要可应用于生态风险及健康风险评价、空间分布分析、源解析、相关性分析等用途。
张丰松
本数据集是一个包含接近35年（1984-2018）的全球高分辨率光合有效辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于生态过程模拟和全球碳循环的理解。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据、MERRA-2气溶胶数据以及MODIS反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来生态过程模拟的研究和全球二氧化碳通量的估算。
唐文君
基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得2021年阿拉伯半岛栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到500m并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明阿拉伯半岛的荒漠化风险数据精度可靠。
许文强
此数据集是基于中科院中国土地利用现状遥感监测数据集，经过裁剪、拼接等操作得到的1985年祁连山国家公园土地利用类型的数据。数据生产制作是利用Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成，得到的矢量数据。土地利用类型包括耕地、森林、灌木林、草地、湿地、水体、苔原、人造表面、裸地、冰川和永久积雪这10个一级类型。可以分析祁连山区域历史的土地利用类型，并结合当前的土地利用类型数据，分析祁连山区域土地利用类型的变化。
年雁云
1） 数据内容：该数据是对青藏高原林芝地区立定遗址文化层堆积剖面进行研究产生的古DNA数据，包括4个层位10个堆积物古DNA样本的HiseqX宏基因组预测序数据。可以用来初步分析林芝立定遗址堆积物古DNA记录的物种组成的历时性变化，揭示当地古代农业发展的历程。 2） 数据来源及加工方法：课题组自有数据，利用Pair-end建库测序方法和illumina HiseqX测序平台检测获取。 3） 数据质量：20.3MB数据量，Q30>85%。 4） 数据应用成果及前景：数据用于探索遗址堆积物古DNA在揭示青藏高原古代农业发展历程中的研究潜力。
杨晓燕
本数据集包括藏东南站、阿里站、慕士塔格站、珠峰站和纳木错站的大气气溶胶颗粒物的PM2.5质量浓度（单位为μg/m3）。气溶胶PM2.5细颗粒物是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，对空气质量和能见度等有重要的影响，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。PM2.5的浓度特性数据以每5 min获取一组数据的频率进行产出，能实现小时、昼夜、季节和年际等不同时间尺度气溶胶质量浓度的分析，这为青藏高原地区不同位置的气溶胶质量浓度在不同时间尺度上的变化及其影响因素分析，以及当地空气质量评价，提供了重要的数据支撑。该数据为已发布数据《青藏高原不同站点气溶胶颗粒PM2.5浓度数据集（2018和2019）》的更新。
邬光剑
降雨侵蚀力是量化青藏高原土壤侵蚀的重要基础数据之一。高精度的降雨侵蚀力数据是了解目前青藏高原水土流失现状，以及制定水土保持措施的关键，同时可以为青藏高原地质灾害防治提供有力参考。本研究基于青藏高原1-min稠密降水观测数据和高精度格点降水资料，经过订正、重构和检验等步骤，构建了一套新的青藏高原1950~2020年逐年降雨侵蚀力数据集。该数据集是目前青藏高原精度最高、时间序列最长的降雨侵蚀力数据集。
陈悦丽
本数据集包含一台部署在中国科学院鹤山丘陵综合试验站的小型脊椎动物侦测系统及触发传感器观测数据集。本系统部署于鹤山丘陵综合试验站园区内（112°53'58"E，22°40'39"N），时间跨度（2019.11-2021.05）。 系统由柔性压力传感器阵列（25cm*25cm）、扫描电路、控制器、基于手机板的控制系统单元及智能相机（在压力传感器输出的触发信号驱动下，控制相机自动拍照、录像和录音，并上传数据）组成。系统共采集到有效、不重复的动物照片72张。 1. 中国科学院鹤山丘陵综合试验站内安装点出没的小型野生动物。有野生动物出现在柔性压力传感器上时，即触发采集一次。 2. 数据来源："陆生脊椎动物监测设备研制“课题，2016YFC0500104，完成单位：中国科学院成都生物研究所，原始数据，未加工。 3. 照片数据分为运动触发和静止压力触发两种，前者需要动物在柔性压力传感器上的移动距离大于设定阈值，防止动物静止时反复触发；后者指动物在柔性压力传感器上产生压力即一直触发。本数据集均为运动触发模式下的数据。 4. 本数据可用于记录一定区域内的小型野生动物种群数量（类似于传感的陷阱法），结合生态因子相关数据，可用于分析小型野生动物的种群数量、昼夜节律等。
方光战
地表温度（Land Surface Temperature，LST）是地表能量平衡研究的关键参数，被广泛用于气象、气候、水文、农业和生态等领域研究。卫星（热红外）遥感作为获取全球和区域尺度LST信息的重要手段，容易受到云层覆盖和其他大气条件的影响，导致LST遥感产品时空不连续，极大限制了LST遥感产品在相关研究领域的应用。 本数据集的制备首先基于经验正交函数插值方法，利用Terra/Aqua MODIS 地表温度产品重建理想晴空条件下的LST，然后使用累积分布函数匹配方法融合 ERA5-Land再分析数据获取全天候条件下的LST。该方法充分利用了原始MODIS遥感产品的时空信息以及再分析数据中的云影响信息，缓解了云层覆盖对LST估算的影响，最终重建得到较高质量的全球0.05°时空连续的理想晴空和全天候LST数据集。 本数据集不仅实现了时空无缝覆盖，并且具有良好的验证精度。重建的理想晴空LST数据在全球17种土地覆盖类型实验区内，平均相关系数（R）为0.971，偏差（Bias）为-0.001 K至0.049 K，均方根误差（RMSE）为1.436 K至2.688 K。重建的全天候 LST 数据与地面站点实测数据的验证结果：平均 R 为 0.895，Bias为0.025 K 至 2.599 K， RMSE为4.503 K至7.299 K。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为0.05°，时间跨度为2002年-2020年，空间范围覆盖全球。
赵天杰, 余沛
数据包含：浮游动物物种名录；浮游动物密度；显微镜镜检；高通量测序；数据完善；为青藏高原湖泊构建原始数据集，浮游动物是湖泊水生态调查不可缺少的环节，在系统中处于承上启下的位置，是食物网物质循环和能量流动的重要载体，系统调查和研究青藏高原湖泊浮游动物的群里组成和生物多样性，对于认知青藏高原湖泊生态系统的稳定性和弹性尤为重要，此外浮游动物对环境变化十分敏感，其结构和功能类群的变化可以指示环境压力的强度和变化幅度。
李芸
1）意义：建设用地是人类活动的最高级表现之一。自然资源的消耗与生态环境的变化可以与建设用地的发展紧密的联系起来。本数据反映了中国7个省/直辖市，同时也是城镇化快速推进的重要地区，从1990年到2019年的30m空间分辨率的高精度建设用地演变情况。 2）数据来源：Landsat系列卫星数据；中国区域地面气象要素驱动数据集（1979-2018）；SRTM 30m 高程数据 3）加工方法：采用监督分类的方法，利用随机森林算法和傅里叶变换处理特征波段，并基于目视解译的控制点进行分类。 3-1）光谱特征的获取：首先筛选出含运量<20%的Landsat图像，并以3年为单位将这些图像叠加，然后取每个叠加像元的中间值作为目标像进行拼接，得到整个研究区的无云图像。此方法也能较好的去除Landsat7数据的条带影响。 3-2）时间特征的获取：对云量筛选并进行3年叠加的每个像元，遵循最小均方差的拟合原则进行离散傅里叶变换，得到每个像元在时间纬度上的“波峰”，“波谷”和“相位”作为时间特征。 此方法能较好的消除“裸地”对建设用地提取的影响，因为裸地有可能在春夏季节被植被覆盖，其时间特征与建设用地具有较大的差别。 3-3）气象与地形特征的提取：气象特征由中国区域地面气象要素驱动数据集（1979-2018）计算获得：将该数据集按照与Landsat相同的时间间隔进行叠加，并且求得每个像元的平均值作为气象特征（由于缺少2019的气象数据，最后一期的气象特征由2017和2018两年数据计算得到）。地形特征（高程，坡度）采用SRTM-30m数据。 详细方法和代码可见：https://github.com/wangjinzhulala/North_China_Plain_GEE_Organized 4）数据质量：所有年限的总体精度均优于94%。 5）应用前景：区域城市扩张模拟；城市化的环境影响估算；粮食安全和可持续发展量化。
王金柱
该数据集依据中分辨率长时间序列遥感影像Landsat，通过影像融合、遥感解译、数据反演等多种方式获得青藏高原1990/1995/2002/2005/2010/2015六期生态系统类型情况分布图，作出25年（1990-2015）青藏高原生态本底图，空间参考系统为Krasovsky_1940_Albers，空间分辨率为1000m。青藏高原各类生态系统面积统计表明，1990-2015年间，林地、草地面积略有减少，城镇用地、农村居民点及其他建设用地面积增加，河流、湖泊等水体面积增加，永久性冰川积雪面积减少。该图集可用于青藏高原生态工程的规划、设计及管理，并可作为生态系统现状的基准，用于阐明青藏高原重大生态工程建设的时空格局，揭示青藏高原生态系统格局和功能的变化规律和区域差异。
赵慧, 王小丹
该数据集包含中亚地区1982-2015年逐次干旱事件的开始时间（年、月）、发生位置（经度、纬度）、持续时间（月）、干旱强度，以及植被响应干旱的脆弱性数据，空间分辨率为1/12°。其中，干旱事件通过12月尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI12）<-1.0识别。干旱特征及植被脆弱性的具体算法详见引文。该数据集已在中亚植被响应干旱脆弱性等研究上得到应用，并在干旱事件时空特征、干旱-植被影响机理、干旱风险评估等研究领域具有应用前景。
邓浩宇
"一带一路"亚洲关键区域流域边界图的划定主要依据以下原则： 原则1：在丝绸之路沿线 原则2：位于干旱半干旱区 原则3：具有较高的水资源风险 原则4：流域完整性 1. 干旱区划分依据 Food and Agriculture Organization of the United Nations. FAO GEONETWORK. Global map of aridity - 10 arc minutes (GeoLayer). (Latest update: 04 Jun 2015) Accessed (6 Mar 2018). URI: http://data.fao.org/ref/221072ae-2090-48a1-be6f-5a88f061431a.html?version=1.0 2. 水资源风险数据： Gassert, F., M. Landis, M. Luck, P. Reig, and T. Shiao. 2014. Aqueduct Global Maps 2.1. Working Paper. Washington, DC: World Resources Institute. 3. 贫困指数数据： Elvidge C D, Sutton P C, Ghosh T, et al. A global poverty map derived from satellite data. Computers & Geosciences, 2009, 35(8): 1652-1660. https://www.ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/download_poverty.html 4. 基础流域边界数据： (1) Watershed boundaries were derived from HydroSHEDS drainage basins data (Lehner and Grill 2013) based on a grid resolution of 15 arc-seconds (approximately 500 m at the equator), which can be free download via https://hydrosheds.cr.usgs.gov/hydro.php (2) AQUASTAT Hydrological basins: This dataset is developed as part of a GIS-based information system on water resources. It has been published in the framework of the AQUASTAT - programme of the Land and Water Division of the Food and Agriculture Organization of the United Nations. The map is also available in the SOLAW Report 15: “Sustainable options for addressing land and water problems – A problem tree and case studies”. Data can be free download via http://www.fao.org/nr/water/aquamaps/ (3) HydroBASINS: https://www.hydrosheds.org/downloads 5. The GloRiC provides a database of river types and sub-classifications for all river reaches globally. https://www.hydrosheds.org/page/gloric 6. HydroATLAS offers a global compendium of hydro-environmental sub-basin and river reach characteristics at 15 arc-second resolution. https://www.hydrosheds.org/page/hydroatlas 覆盖面积146.94万平方公里，具体包含如下区域：怒江流域，死海流域，锡斯坦河流域，黄河流域，约旦-叙利亚东部流域，印度河流域，伊朗内流区，乌尔米耶湖流域，石羊河流域，哈里卢德-穆尔加布河流域，两河流域，疏勒河流域，黑河流域，伊塞克库尔湖，塔里木河流域，吐鲁番-哈密盆地，艾比湖流域，准噶尔盆地，阿姆河流域，玛纳斯河流域，乌伦古河流域，额敏河流域，楚河-塔拉斯河流域，锡尔河流域，伊犁河流域，里海流域，澜沧江流域，长江流域，青海湖水系，柴达木盆地东部，柴达木盆地西部，羌塘高原区，雅鲁藏布江流域．
冉有华, 王磊, 曾甜, 盖春梅, 李虎
该数据集包含2019年1月1日至12月31日石羊河流域地表过程综合观测网西营河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2592*1944，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）。
赵长明, 张仁懿
本数据包括西藏纳木错湖水不同深度处的日平均水温数据，是实地监测获取的湖水温度变化情况；该数据利用水质多参数仪及温度探头放置于水中而连续获取，温度记录的分辨率是10分钟和2小时，并基于原始测量数据计算了日平均水温；所用仪器和方法均非常成熟，数据处理过程进行了严格的质量控制，确保数据真实可靠；该数据已用于纳木错湖水热力学分层研究、湖气热量平衡研究等物理湖泊学方面的基础研究，并用来校正基于遥感数据的湖水温度数据及不同的湖泊模型研究。可用于物理湖泊学、水文学、湖气相互作用、遥感数据同化验证及湖泊模型研究。
王君波
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
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
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
遥感影像解译标志也称判读要素，它能直接反映判别地物信息的影像特征，解译者利用这些标志在图像上识别地物或现象的性质、类型或状况，因此它对于遥感影像数据的人机交互式解译意义重大。本数据建立解译标志所采用的影像避免了植被覆盖度高的夏季，也避免了积雪较多、云层遮盖或烟雾影响较大的数据，并按照基础地理信息数据提取要求选择遥感影像波段组合顺序及与全色波段进行融合。在对数据进行增强处理时，避免引起信息损失。在影像上选择典型的标志建立区的要求是：范围适中以便反映该类地貌的典型特征，尽可能多的包含该类地貌中的各种基础地理信息要素类且影像质量好。标志区的选取完成后，寻找标志区内包含的所有基础地理信息要素类，然后选择各类典型图斑作采集标志，然后去实地进行野外校验，通过均匀布点采样设计（约52km为间隔均匀采点），收集整理了采样参考点3429个，照片数1870个，建立了解译标志库，并对不合理的部分进行修改，直到与实地相符为止。同时拍摄该图斑地面实地照片，以便于影像和实际地面要素建立关联，表达遥感影像解译标志的真实性和直观性，加深使用者对解译标志的理解。
刘铁
（1）数据内容 此数据包含两张数据表：SyrDarya_201705_part.xlsx，SyrDarya_201709_part.xlsx。 数据包含属性字段“Point”、“Longitude”、“Latitude”、和“SAL（‰）”分别代表“数据点编号”、“经度”、“纬度”、“总盐（‰）” （a）SyrDarya_201705_part.xlsx为2017年5月锡尔河流域采样数据，该数据没有包括“PH”；（b）SyrDarya_201709_part.xlsx为2017年9月锡尔河流域采样数据，该数据集包括酸碱度“PH”。 （2）按照数据处理的标准流程（①NY_T_1121-16-2006_土壤检测_第16部分：土壤水溶性盐总量的测定，②NY_T_1121-2-2006_土壤检测_第2部分：土壤PH测定），对锡尔河流域的土壤采样数据进行处理、分析和整理，从而筛选出锡尔河流域的土样采集与检测数据集。 （3）该数据为土壤采样数据，可用于监测土壤盐渍化等研究。
罗格平
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
黑河流域灌区及干支渠分布图包括了黑河流域的主要灌区及所有干渠、支渠的分布。灌区主要有罗城灌区、友联灌区、六坝灌区、平川灌区、蓼泉灌区、梨园河灌区、鸭暖灌区、板桥灌区、沙河灌区、西浚灌区、盈科灌区、大满灌区、马营河灌区、上三灌区、新坝灌区、红崖子灌区，这16个灌区。干支渠分布图包含了这16个灌区的所有干渠和支渠。
徐茂森, 徐宗学, 胡立堂
青海湖是我国面积最大的内陆咸水湖泊，地处青藏高原的东北部。以其巨大的水体与流域内的天然草场和林地共同构成了生态屏障，其独特的自然生态环境和生物多样性，在西部大开发和生态建设中具有重要的意义。 数据为青海湖流域居民点分布数据，包括柴达木河流域内市、县、乡镇、村等级分布，数据主要有两个属性字段：Code(居民点编码）、Name(居民点名称）。 收集整理青海湖流域基础、气象、地形地貌，专题数据等，为青海湖流域生态治理提供数据支持。
国家基础地理信息中心
数据为塔里木河流域居民点分布数据，主要包括塔里木河流域内市、县、乡镇、村等级分布，数据主要有两个属性字段：Code(居民点编码）、Name(居民点名称）
国家基础地理信息中心
数据为天山北麓河流域居民点分布数据，包括天山北麓河流域内市、县、乡镇、村等级分布，数据主要有两个属性字段：Code(居民点编码）、Name(居民点名称）.
国家基础地理信息中心
数据为天山北麓诸河流域河流数据集，根据地形图及TM遥感影像修订，比例尺250000，投影经纬度，数据包括空间数据和属性数据，属性数据字段：HYD_CODE(河流编码），Name（河流名称），SHAPE_leng(河流长度）。
国家基础地理信息中心
数据集为天山北麓诸河流域湖泊分布图，比例尺25万，投影：经纬度，数据包括空间数据和属性数据，湖泊属性字段：NAME（湖泊的名称）、CODE（湖泊编码）。
国家基础地理信息中心
数据为柴达木河流域居民点分布数据，包括柴达木河流域内市、县、乡镇、村等级分布，数据主要有两个属性字段：Code(居民点编码）、Name(居民点名称）。
国家基础地理信息中心
该数据包括了SWAT模型运行所需要的基础地形数据、土壤数据、气象数据、土地利用/地面覆盖数据等。所有的图件和相关的点位坐标（气象站，水文站）都采用了和我国基础地形图相一致的高斯－克吕格投影的坐标体系。数据内容包括： a) 基础地形数据包括流域数字高程模型（DEM）和流域河网。DEM格网的大小为50*50m，流域河网是从1:10万地形图上将水系手工数字化得到。 b) 土壤数据：包括土壤物理、土壤化学和土壤类型空间分布资料。数字土壤图比例尺为1:100万，将其转为ESRI 的grid格式，格网大小为50*50m。每个土壤剖面可以最多分到10层。模型要求的土壤质地采样指标采用了美制标准。参数来自全国第二次土壤普查数据以及来自相关文献。 c) 气象数据： (1) 气温：日最高气温，日最低气温，风速，相对湿度的数据来源于流域内部和周边地区祁连、山丹、托勒、野牛沟、张掖五个气象站的逐日观测资料，时段为1999～2001年。 (2) 降水：雨量数据来源于流域内部和周边地区俄博（1990~1996）、肃南（1990~2000）、祁连（1990~2000）、莺落峡（1990~2000）、札马什克（1990~2000）5个水文站以及山丹（1999~2001）、托勒（1999~2001）、野牛沟（1999~2001）、张掖（1999~2001）、祁连县（1999~2001）4个气象站的逐日观测资料。 (3) 风速、相对湿度：风速、相对湿度来源于山丹、托勒、野牛沟、张掖、祁连县5个气象站的逐日观测资料。时段为1999~2001。 (4) 太阳辐射：太阳辐射没有相应的观测数据，由模型模拟产生。 d) 土地利用/地面覆盖：1995年土地利用数据，比例尺为1:10万。将其转为ESRI的grid格式，格网大小为50*50m。 e) 气象数据模拟工具（weather generator）数据库：SWAT模型的气象数据模拟工具可以在没有实际日观测数据的情况下，根据多年逐月统计资料模拟计算出模型运行所需要的逐日气象输入数据，也可进行观测资料不全时的插补。气象数据来自周边气象站。
南卓铜
1.数据概述：本数据是利用SWAT模型模拟得到的黑河流域蓝绿水数据 2.数据内容：数据主要包括全流域和各个子流域的蓝绿水及绿水系数 3.时空范围：数据时间是从1975-2004年，空间范围包括34个子流域和黑河全流域
刘俊国
本数据主要包括黑河流域内市、县、乡、村等级居民点分布，数据基准年为2009年。数据系根据已有的黑河流域居民点数据，最新的谷歌电子地图和甘肃省地图册更新得到。数据主要有两个属性即居民点分级和总名称，其中居民点分级按照1级-市，2级-县，3级-乡镇，4级-村进行分类。
国家基础地理信息中心
云南元江干热河谷植被退化机理和重建试验项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为中国科学院西双版纳热带植物园曹坤芳研究员，项目运行时间为2004.1-2007.12。 该项目汇交数据包括： 1.元江干热河谷多年平均温度和降雨量 （1961-2004）excel表,属性字段包括月平均温,月平均降雨量. 2.基于树轮的中国横断山中部年平均温（1750-2006年） excel表,属性字段包括年份,重建平均温度. 3.基于树轮的中国南部横断山脉中部夏季温度（1750-2006年） excel表,属性字段包括年份,夏季(4月-9月)重建平均温度. 4.基于树轮的中国横断山中部干旱指数（1655-2005年） excel表,属性字段包括年份,春季(3月-5月)干旱指数重建. 5.叶片和枝条生长动态图 pdf文件.记录了从2004年3月22日到2005年4月8日枝条为S型、F型、中间型和S+SD型的植物的生长动态趋势线和叶片动态趋势图 . 6.32种木本植物的物候总结表（种名、观察株数/枝条数、枝条伸长类型、叶片物候、当年生枝条长度(cm)、枝条上总叶片数、叶面积(cm2)、无叶期(月数)、花期、果熟期和果实类型）word文档 7.元江干热河谷代表植物叶片相对含水量的季节变化（2003.3-2004.2） excel表 8.元江干热河谷6种代表植物光合作用的季节变化（最大光合速率、气孔导度、水分利用效率、光系统II的最大量子效率） excle表（2003-2005） 9.元江干热河谷代表植物的长期水分利用效率(同位素)数据 excle表(虾子花、红皮水锦树、三叶漆、余甘子、珠仔树、天干果、毛枝青冈、华西小石积、清香木、虎刺、鬼柳和猪屎豆进行干湿季节的水分利用率) 10.元江曼旦前山植物名录 word文档
曹坤芳
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息,采用十进制度为单位的地理坐标表示,主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
一、概述 长时间序列中国植被指数数据集是主要针对归一化植被指数（NDVI），基于空间分辨率为1km自1998年4月1日至2011年12月31日的每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI数据集。 二、数据处理说明 VEGETATION传感器于1998年3月由SPOT-4搭载升空，从1998年4月开始接收用于全球植被覆盖观测的SP0T VGT数据。它拥有十分完善和高效的图像地面处理机构体系。VEGETATION数据主要由瑞典的Kiruna地面站负责接收，由位于法国Toulouse的图像质量监控中心负责图像质量并提供相关参数(如定标系数)，最终由位于比利时的VITO研究所的图像处理与存档中心负责全球VEGETATION数据存档与用户定单。 其中VGT—P(prototype)数据产品主要为科研人员提供高质量的物理量原型数据以便于他们研建算法和应用模型。数据经过严格的系统误差订正并重采样为经纬网投影，像元分辨率lkm，像元亮度值是地物在大气顶层的反射率。除提供四个波段原始数据外，还根据用户需要提供相关辅助参数，如大气状况、系统信息(太阳的天底角、方位角，视场角和接收时间)和地形数据等。 VGT—S(synthesis)产品提供经过大气纠正的地表反射率数据，并运用多波段合成技术来获得lkm分辨率的归一化植被指数( w)数据集。VGI—S产品包括每天合成的四个波段的光谱反射率及NDVI数据集(s1)，每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI数据集(S10)以减少云及BRDF的影响，同时S10 还被重采样成4km 分辨率(S10.4)和8km分辨率(S10.8)数据集。VGT—S产品以其高时间分辨率而被广泛使用。本数据集包含的是每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI数据集(S10)。SPOT源数据的预处理包括大气校正，辐射校正，几何校正，生成了10 d最大化合成的NDVI数据，并将-1到-0.1的值设置为-0.1，再通过公式 YDN =(JNDVI +0.1)/0.004 转换到0~250的YDN值。 三、数据内容说明 长时间序列中国植被指数数据集是主要针对归一化植被指数（NDVI），基于空间分辨率为1km自1998年4月1日至2011年12月31日的每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI数据集。SPOT-VEGETATION-NDVI数据集中包含从1998年4月1日至2011年12月31日以旬为时间分辨率的.zip压缩文件。解压以后为每10天为一景的ESRI-GRID文件。SPO -VEGETATION-NDVI数据集命名规则为：v-yymmdd,其中v为vegetation的简称，yymmdd即表示该文件的当天日期，也是区别其他文件的主要标识。 四、数据使用说明 植被指数产品的一个重要特点是可以转换成叶冠生物物理学参数。植被指数(Ⅵ)在植被生物物理学参数(如，叶面指数LAI，绿蔽度，光合作用有效吸收辐射fAPAR 等)的获取方面还起着“中间变量”的作用。目前正在利用有全球代表性的地面、飞机和卫星观测的数据集研究植被指数和植被生物物理学参数的关系。这些资料可用于在卫星发射前评估Ⅵ算法性能，同时也提供植被指数产品与叶冠生物物理特性之间的转换系数。生物物理学资料的使用是植被指数验证计划的组成部分。植被指数产品将在几项对地观测系统(EOS)研究中发挥主要作用，同时也是近年来全球和区域生物圈模式产品的组成部分。
薛娴, 杜鹤强
本数据集：主编：侯学煜 编图：候学煜,孙世洲,张经炜,何妙光.王义凤,孔德珍,王绍庆 出版：地图出版社 发行：新华书店 时间：1979年 比例尺：1：4000000 自1972年5月至1976年7月历时五年完成的。在制订图例和具体编图过程中,参考了我国1949年以后的绝大部分植被考察资料(包括图件和文字资料),举行了十几次所内外有关研究人员参加的制图讨论会。在编图工作完成后的发排期间,又补充了许多新的考察资料,特别是西藏西部地区的植被资料。 本图的性质基本上市属于现状植被图，包括自然植被和农业植被两部分，自然植被的图例是按照七个植被群系纲组排列的，他们主要是根据植物群落的外貌并结合一定的生态特征而划分的。农业植被群落的概念，同自然植物群落一样，也具有一定的生活型（外貌、结构、层片),种类组成和一定的生态地段。 1990年,中国科学院地理研究所资源与环境信息系统国家重点实验室完成了该图的数字化工作,并撰写了相关的数据说明文档,数字化后的数据也采用等积圆锥投影,并可利用GIS软件转换为其他投影. 本数据包括1个e00格式的矢量文件,中国植被编码设计说明, 数据集说明,植被数据层属性数据表和扫描的《中华人民共和国植被图--简要说明》等文件。 数据投影： Projection: Albers false_easting: 0.000000 false_northing: 0.000000 central_meridian: 110.000000 standard_parallel_1: 25.000000 standard_parallel_2: 47.000000 latitude_of_origin: 0.000000 Linear Unit: Meter (1.000000) Geographic Coordinate System: Unknown Angular Unit: Degree (0.017453292519943299) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000) Datum: D_Unknown Spheroid: Clarke_1866 Semimajor Axis: 6378206.400000000400000000 Semiminor Axis: 6356583.799999999800000000 Inverse Flattening: 294.978698213901000000
侯学煜, 孙世洲, 张经炜, 何妙光, 王义凤, 孔德珍, 王绍庆
中纬度亚洲地区存在主要受季风环流影响的东南部湿润地区(简称季风区)和主要受西风环流控制的内陆干旱区(包括青藏高原北部高寒干旱区，简称西风区)。根据对近年来新发表的气候变化记录证据梳理总结，发现西风区在中— 晚全新世气候湿润，与亚洲季风在早— 中全新世强盛的格局显著不同。过去千年的西风区中世纪暖期干旱，而小冰期相对湿润，与此相对，万象洞石笋氧同位素记录则显示季风降水在中世纪暖期时整体处于高值，在小冰期处于低值段。在近百年，尤其是近50 a，西北干旱区湿度增加，而季风影响范围内的西北东部和华北等地变得更干。不仅如此，在分属西风和季风影响区的青藏高原北部和南部，年代际— 百年尺度上降水变化也表现出反相位关系。据此我们提出，亚洲中部西风带控制区在现代间冰期从数千年到年代际的各个时间尺度上均存在不同于季风区的湿度(降水)变化模式，称之为现代间冰期气候变化的西风模式。 中国西部干旱半干旱区全新世气候变化的集成研究项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为兰州大学陈发虎教授，项目运行时间为2006.1-2009.12。 该项目汇交了数据包括： 1. 中东亚干旱区全新世湿度集成曲线数据和12个湖泊各自的湿度数据（11000-0 cal yr BP）：包括Lake Van、Aral Sea、Issyk-Kul、乌伦古海、博斯腾湖、巴里坤湖、Bayan Nuur、Telmen Lake、Hovsgol Nuur、居延泽、Gun Nuur和Hulun Nuur。 2. 中东亚干旱区过去1000年湿度集成曲线数据和5个研究点各自的湿度数据（1000-2000）：包括Aral Sea、Guliya、博斯腾湖、苏干湖、巴丹吉林沙漠。 数据格式：excel表。
陈发虎
本数据集覆盖中国西部，为八十年代左右，TM遥感影像 数据属性： Pixel Size:30-meter reflective: Bands 1-5 and 7 60-meter thermal: Band 6 Output Format:GeoTIFF Resampling method:cubic convolution (CC) Map Projection:UTM – WGS 84 Polar Stereographic for the continent of Antarctica. Image Orientation:Map (North Up) 数据部分下载自USGShttp://eros.usgs.gov/网站，部分从各个项目收集而来。 数据文件夹命名为影像所在的行列号，文件夹内包括TM7个波段的影像(*.tif)，头文件(*.met,*.hdr)和缩略图(jpg)。影像文件命名格式为行列号_TM影像标志（5t），影像获取时间_波段号。
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