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
本数据集包括青藏高原区域内甘肃、青海、四川、西藏、新疆和云南2000-2015年的社会、经济、资源等相关指标数据，数据来源于《甘肃统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《四川统计年鉴》、《西藏统计年鉴》、《新疆统计年鉴》、《云南统计年鉴》、《中国县（市）社会经济统计年鉴》以及中经网、国泰安等。统计尺度为县级单元尺度，包括甘肃省的玉门市、阿克塞哈萨克自治区、肃北蒙古族自治县等26个县级单位，青海省的德令哈市、乌兰县、天峻县等41个县级单位，四川省的石渠县、若尔盖县、阿坝县等46个县，西藏的日土县、改则县、班戈县等78个县，新疆省的乌恰县、阿克陶县、莎车县等14个县，云南省的德钦县、中甸县、福贡县等9个县；变量包括县域GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、规模以上工业企业工业总产值、社会消费品零售总额、居民储蓄存款余额、粮食产量、农作物总播种面积、普通中学在校生数和土地面积。该数据集可用于青藏高原社会、经济、资源状况评价等。
陈义忠
2021年6月17日，研究团队在国际刊物《通讯：生物学》（Communications Biology）上发表了研究论文，将发现于临夏盆地的巨犀命名为临夏巨犀（Paraceratherium linxiaense）。利用系统发育分析方法、古地磁测年法等方法研究化石，表明化石属于巨犀，但是又不同于已知的巨犀种类，因为它比其他巨犀更进步。 本数据包括论文原文的PDF以及原始分辨率论文插图（包括化石、地层和系统发育树等）
邓涛
亚洲蝮是一类小型剧毒蛇，也是我国分布最广，数量最多的毒蛇。亚洲蝮属（Gloydius）隶属蝰蛇科，蝮亚科，该属成员20余种，主要分布于亚洲及欧洲边缘。 本研究中发现并描述了两个未知的高原蝮蛇新种，分别为来自四川阿坝藏族羌族自治州黑水县的冰川蝮（Gloydius swild）和来自西藏察隅怒江流域的怒江蝮（Gloydius lipipengi）。 数据为新种怒江蝮和冰川蝮的论文原文（PDF版本）骨骼三维重建图、标本图以及生境图等原始数据资料。 数据来源为拍摄或绘制。数据包括原始图片，清晰度高。可用于进一步引用及科学传播等工作。
史静耸
地应力是指存在于地壳中的应力，即由于岩石形变而引起的介质内部单位面积上的作用力。本专题通过青藏高原重大工程区的文献搜集与钻孔测试得到重大工程区地应力数据。原始数据资料精度可靠，并有专人负责质量审查；经多人复查审核，其数据完整性、位置精度、属性精度均符合有关技术规定和标准的要求，质量优良可靠。该数据能够为研究青藏高原重大工程扰动灾害、重大自然灾害的发育规律以及其他与地应力相关研究工作提供基础数据支撑。
祁生文
该数据集包含西藏念青唐古拉山沿海拔梯度（30°30′-30°32′N, 91°03′E; 4500m, 4600m, 4700m, 4800m, 4900m, 5000m, 5100m, 5200m）的生态系统呼吸及土壤温度和水分含量的数据。数据来自兰州大学生态学创新研究院科考团队在2021年，利用Li-8100 CO2气体分析仪实时测定的数据。数据集为原始未经过处理的数据，是在高原实际气压条件下的观测数据。该数据集可用来分析西藏念青唐古拉山海拔梯度生态系统呼吸的季节动态极其调控因子，数据集补充了青藏高原腹地山地碳循环观测数据的不足。
赵景学
采用三种广泛使用的基于模型的蒸散发数据集，包括ERA5，MERRA2和GLDAS2-Noah再分析数据，使用变异系数选取具有高一致性的融合区域，基于可靠性集合平均法融合获得了空间分辨率为0.25°的长序列（1980-2017年）全球逐日蒸散发产品（REA ET）。以GLEAM3.2a和通量塔观测数据作为参考数据和验证数据，结果表明，融合产品很好地捕捉了不同地区的蒸散发趋势，在所有植被覆盖情景下表现良好。数据集以NetCDF格式存储，包含变量E，代表陆地实际蒸散发，以毫米(mm)为单位。数据集包含三个维度：经度、纬度和时间，经度范围为-179.875E~179.875E，纬度范围为-59.875N~89.875N。完整时间覆盖范围为1980年1月1日~2017年12月31日。
陆姣, 王国杰, 陈铁喜, 李世杰, Daniel Fiifi Tawia Hagan, Giri Kattel, 彭建, 姜彤, 苏布达
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
数据内容：伊塞克湖流域2019年种植结构数据集。 数据来源及加工方法：从2019年中提取出5月-6月，7月-8月和9月-10月三个时间段，将每个时间段内云量最少，质量最高的哨兵2号数据拼接为一张完整地图，得到咸海流域三期哨兵2号遥感影像。在此基础上求出三期影像的NDVI结果，以哨兵2数据的不同波段和NDVI结果为基础，再结合耕地数据和实地采样数据，用随机森林算法对其分类，最终得到每个地块上的种植结构类型。 数据质量：空间分辨率为10m×10m，时间分辨率为年，Kappa系数0.8。 数据应用成果：可用于农作物产量估算和水资源利用效率计算。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年归一化植被指数数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD13A2产品第一波段作为归一化植被指数数据，乘以比例因子0.0001。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为一个月，每个像元的值为每个月的归一化植被指数的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年反照率数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MCD43A1产品中的"BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_01"，“BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_02“和“BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_03”波段，参考MODIS官方算法，计算得出白天反照率和夜间反照率，乘以比例因子0.001。 数据质量：空间分辨率为500m×500m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天地表反照率的平均值。 数据应用成果：作为重要参数可反演地表蒸散发。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年地表温度数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD11A2产品第一波段作为地表温度数据，乘以比例因子0.02。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天地表温度的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
（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
本数据集为未来50年黄河源和祁连山区水量平衡数据集（径流、降水、蒸散发、土壤液态含水量），采用基于地貌的生态水文模型GBEHM模拟获取，数据集变量包含月径流、月降水、月蒸散发、月均5cm土壤液态含水量以及月均50cm土壤液态含水量，数据时间范围为2020-2070年，空间分辨率为1km。模型输入数据包含气象驱动、植被、土壤、土地利用等，气象驱动采用38个CMIP6模型SSP2-4.5情景下的集合平均结果，模拟结果能够较好反映黄河源区与祁连山区水文变量的时空变异特征。数据集可进一步用于黄河源区与祁连山区生态-水文过程相关研究，为“山水林田湖草”系统优化调配提供科学依据。
王泰华, 杨大文
数据内容：咸海流域2019年土壤湿度数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局，对每天的土壤湿度数据相加得到各月土壤湿度之和，再除以天数得到每月土壤湿度的平均值。 数据质量：空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为月，每个像元的值为每月土壤湿度的平均值。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布
刘铁
本数据集为过去40年黄河源和祁连山区水量平衡数据集（径流、降水、蒸散发、土壤液态含水量），采用基于地貌的生态水文模型GBEHM模拟获取，数据集变量包含月径流、月降水、月蒸散发、月均5cm土壤液态含水量以及月均50cm土壤液态含水量，数据时间范围为1980-2019年，空间分辨率为1km。模型输入数据包含气象驱动、植被、土壤、土地利用等，模拟结果能够较好反映黄河源区与祁连山区水文变量的时空变异特征。数据集可进一步用于黄河源区与祁连山区生态-水文过程相关研究，为“山水林田湖草”系统优化调配提供科学依据。
王泰华, 杨大文
数据内容：咸海流域2019年叶面积指数数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD15A2产品第二波段作为叶面积指数数据，乘以比例因子0.1。 数据质量：空间分辨率为500m×500m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天叶面积指数的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年蒸散发数据集。 数据来源及加工方法：借助IDL平台，利用SEBS算法和美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪（MODIS）相关数据，求出2019年咸海流域蒸散发结果。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据和生态数据相结合分析土地退化和水资源利用效率情况。
刘铁
（1）数据内容：该数据集包含了咸海流域2000-2020年的土地利用情况；（2）数据来源及加工方法：该数据集来源于欧洲航天局的气候变化倡议土地覆盖地图（http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI），在此基础上用咸海流域的边界数据进行掩膜处理，提取出咸海流域的土地利用，同时，根据一定的规则进行合并，将原始的二级类数据合并为包含7个土地利用类型的一级类数据，坐标系为：WGS-1984；（3）数据质量描述：根据现有研究，该数据集的整体准确率达到80%；（4）该数据集可以为生态保护和环境评估提供基础数据支撑，也可以做为土地利用模拟的原始数据。
刘铁
采用样方调查方法，在西藏江湖源区布设天然草地、围栏天然草地、人工草地等样方，调查草地类型、盖度、物种构成、地上生物量以及土壤温度、土壤容重、土壤含水量、土壤质地、土壤pH、土壤有机质、土壤全P、土壤全K，对比分析不同草地利用方式下的植被群落和土壤质量特征，研究草地利用对植被和土壤环境的影响。数据采集年份为2019年8月-2021年8月，采集地点为江湖源区及周边地区。样点海拔为GPS记录数据，植被类型为样点在中国植被图中的映射，土壤温湿度为土壤4参数速测仪数据，土壤容重为样点实测数据，草本物种数、草地盖度、地上生物量为样方调查数据，土壤粒径、有机质和养分含量为样品实验室分析数据。
徐增让, 靳茗茗, 乔添
于2020年8月~9月在西藏自治区的河湖源区开展规范的野外调查和土壤样品采集工作，采集土壤样品共150个。数据集包括序号、样地号、经纬度、海拔、土壤含水量、容重、有机质、全氮、全磷、全钾、pH和机械组成（砂粒、粉粒和粘粒含量），数据格式为Excel表。各项土壤性质的测定参考《土壤环境质量监测技术规范》的要求，通过野外采样和室内测试获得。土壤容重分别测量5–10 cm和15-20 cm土层。机械组成根据国际制分类标准，划分为砂粒（2–0.02 mm）、粉粒（0.02–0.002 mm）和粘粒（< 0.002 mm）。土壤去除石砾、根系等杂质并粉碎，土壤有机质、全氮、全磷、全钾的测定是全样。pH用电位法测定，水土比为2.5：1。土壤样品的采集参照土壤样品采集规范，室内分析测试参照标准的分析方法，通过测定重复样品和标准样品对数据质量进行控制。此数据可以为综合评估典型土地利用变化的环境效应提供数据支撑。
汪霞
于2020年8月~9月在西藏自治区的河湖源区开展规范的野外调查，共调查样点25个，75个样方。数据集包括样点编号、样方号、经纬度、海拔、样方的地上生物量、物种数和盖度，数据格式为Excel表。调查样方面积为100cm*100cm，每个样点（site）有3个样方，命名为Plot1、Plot2、Plot3。数据全为实地采集和测量数据，野外调查按照植被调查规范确保数据质量完好。该数据集为合理利用草地资源提供理论依据，并为综合评估典型土地利用变化的环境效应提供数据支撑。
汪霞
那曲土壤温湿度观测网位于青藏高原中部100 km x 100 km的空间范围，站点平均海拔4650米。观测网提供三个空间尺度（1°、0.3°、0.1°）的土壤水分、温度以及冻融信息，旨在为一系列卫星遥感和水文气象研究提供支持。 观测网详细信息： （1）站点数目：57 （2）观测变量：土壤湿度、土壤温度 （3）观测深度：0-5 cm、10 cm、20 cm、40cm （4）空间范围：31°-32°N； 91.5°-92.5°E （5）空间尺度：1°x 1°（对应GCM网格尺度）、0.3°x 0.3°（对应被动微波卫星象元尺度）、0.1°x 0.1°（对应主被动融合微波象元尺度） （6）记录间隔：30 min （7）测量精度： ±2%（土壤水分）；±1℃（土壤温度） 数据文件字段描述： （1）变量1-6：观测时间（yyyy-mm-dd-hh-mm-ss；北京时间，UTC+8） （2）变量7-78：各站点观测值（实型，缺省值：-99.00） （3）土壤水分（SM）：体积含量，单位：%vol（m3/m3） （4）土壤温度（ST）： 单位：℃ 数据校正与质量控制： （1）土壤水分：基于实测土壤质地和有机质对“介电常数-土壤水分”转换公式进行校正 （2）土壤温度：针对实测数据进行合理物理范围内的质量控制
阳坤, 陈莹莹, 赵龙, 秦军, 拉珠, 周旭, 姜尧志, 田佳鑫
本数据集记录了沙化土地植被恢复重建技术模拟区（宁夏/中卫/沙坡头）2021.01-2021.12的气象要素以及不同深度土壤三参数数据，以及为探明咸海高矿化度咸水用于植被建设的可行性，课题成员于2020-2021年在新疆塔里木河下游农二师31团2连、甘泉堡、克拉玛依、轮台、图木舒克等盐碱地开展咸水灌溉种植盐地碱蓬试验，用以研究不同植物在高矿化度咸水灌溉下的表型特征。收集到的数据包括土壤含水量、电导率、土壤盐分等土壤理化性质以及耐盐植物生理等数据。
李新荣, 何明珠, 赵振勇
数据采集于海北高寒草甸生态系统研究站样地（101°19′E，37°36′N，海拔3250m），位于青藏高原东北隅祁连山北支冷龙岭东段，高寒草甸是该地区主要的植被类型。数据记录了高山植物冠层上方光照、空气温湿度以及风温风速数据。通过LI-190R 光合有效辐射传感器（LI-COR，Lincoln NE，USA）和LR8515数据采集器（Hioki E. E. Co., Nagano, Japan）记录高山植物冠层上方辐射强度，记录间隔为每秒一次。用S580-EX温湿度记录仪（深圳华图）以及万向风速记录仪（北京天建华仪）记录空气温湿度以及风温风速的日动态，记录间隔为每三秒一次。记录时间为从北京时间7月13日10点至8月17日21点，由于每日需要使用USB存储时间以及更换电池，所以每日有3-5min的数据缺失，缺失的时间段不固定。目前该数据暂未发表。通过研究该数据可以进一步探讨高山植物叶片所处的微环境以及可能的对叶片生理反应的影响。
唐艳鸿, 郑天宇
该数据集包含了2020年青藏高原草原水平及垂直样带土壤和植被碳氮含量。土壤中碳（C）、氮（N）元素作为植物生长发育所需的重要营养元素，其含量高低及其化学计量特征不仅可以反映植物制造同化产物的能力和养分利用效率，还能判断影响植物生长发育的限制性元素。其中，C:N是判定叶片光合作用固碳能力的重要依据，因此分析高原地区水平及垂直样带上土壤及植物的碳氮含量，对生态环境建设具有重要意义。该数据主要是通过2020年的样带考察时实地观测获得（此后在实验室内进行分析测定）。获得样方植物样品后利用中科院植物所分析中心元素分析仪及总碳/总氮分析仪测试。其中，土壤有机碳及总氮为三个重复取样所得平均数。共获得了8个样点不同草地类型水平样带样点的土壤碳氮含量及22个水平样带样方、5个垂直样带样方的植被叶片碳氮含量。
许振柱
数据集包括4个数据文件，分别是（1）土地利用数据集_祁连山-阿尔金综合区（2021），包括祁连山-阿尔金综合区31个点的土地利用调查数据，包括调查时间、地点、经纬度、海拔、坡度坡向、主要植被类型和优势物种；（2）优势物种叶绿素含量数据集_祁连山-阿尔金综合区（2021），包括祁连山-阿尔金综合区31个调查点优势物种的叶绿素含量，每株植物选择5片叶，分别测定叶片上部、中部和下部的叶绿素含量；（3）叶面积调查数据_祁连山-阿尔金综合区（2021），包括祁连山-阿尔金综合区31个调查点主要植被类型的叶面积指数调查数据和计算求得的平均值，使用Sunscan冠层分析仪进行测量；（4）土壤温湿度数据集_祁连山-阿尔金综合区（2021），包括祁连山-阿尔金综合区31个调查点的经纬度、海拔、土壤表面温度、土壤30cm处湿度，数据记录为每个调查点3次重复测量。该数据集可用于青藏高原植被环境变化规律分析研究。
周广胜, 周怀林, 王玉辉
本土壤水分数据集是一个包含8年（2011-2018）的全球时空连续一致的日尺度地表土壤水分数据集，空间格网分辨率为25km，时间分辨率为每天，数据单位为cm3/cm3。数据集采用基于三重配置分析 (TCA: Triple Collocation Analysis)的土壤水分线性融合算法，对SMOS，ASCAT，FY3B，CCI，SMAP五种土壤水分产品分两步进行了融合：第一步，融合2011~2018年SMOS，FY3B和ASCAT土壤水分数据产品；第二步，对第一步融合的2015~2018年间的结果与相应年份的CCI以及SMAP数据产品进行再融合，最终获得2011~2018年间融合的土壤水分产品。最终融合的土壤水分数据在全球空间覆盖比达80%以上。此外，利用全球7个地面观测网络的站点实测土壤水分数据对上述融合的土壤水分产品进行了评价分析，最小RMSE (Root Mean Square Error) 为0.036 cm3/cm3。
贾立, 谢秋霞, 胡光成
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
本数据集是2017年8月-9月于阿里地区采集的典型地物光谱测量数据。高光谱数据使用ASD便携式地物光谱仪FieldSpec 4测量。进行光谱测量时基本为光线稳定的晴天，测量时记录了云量情况。测量前使用白板进行校准；并使用GPS记录经纬度坐标；记录了测量的植被类型；同时测量了周围土壤的光谱数据。地物光谱仪记录的DN值为.asd格式文件，可使用ViewSpecPro软件读取，并利用EXCEL结合白板数据转换为反射率。光谱数据用于提取不同植被类型光谱特征、植被分类、反演植被覆盖度等。
刘林山, 张炳华
1）数据内容：采用修正通用水土流失方程（RUSLE）估算地块尺度土壤水蚀模数，利用土壤保持量衡量生态系统减少降水导致土壤侵蚀的能力，表征植被作用引起的水蚀减少量，即实际地表覆盖条件下与极度退化状态下土壤水蚀量的差值。依据上述过程做出30年（1990-2020年，每5年一期）青藏高原生态功能图，包含水源涵养和土壤保持数据集两部分。 2）数据来源及加工方法：该图集基于生态系统类型数据、MODIS的NDVI产品、1：100万土壤属性数据、气象插值与高程等数据，采用降水贮存量法估算森林、草地生态系统的水源涵养量，以生态系统水文调节效应衡量其涵养水分的能力, 即与裸地相比涵养水分的增量。 3）数据质量：数据时间分辨率5年，空间分辨率1000m，可满足青藏高原高精度生态系统评估研究需求。 4）数据应用成果及前景：统计结果表明，近30年，青藏高原水源涵养功能量空间分布上呈现东南部高、西北部低，自东南部向西北部逐渐降低的总体分布格局。土壤保持量整体呈现波动中增加趋势，西部与南部大部分区域土壤保持功能量呈现减少趋势，其中南部减小趋势明显，东部地区呈现增加趋势。
曹巍, 黄麟
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
1）数据内容：柴达木盆地沙蜥属和麻蜥属物种名录及其分布数据，包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名、国家、省、市县、镇乡等分布地；2）数据来源及加工方法：基于2007至2021年间对柴达木盆地干旱荒漠区两栖爬行动物野外科考，记录该地区沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种组成和分布范围；3）数据质量描述：标本的调查、采集和鉴定人员均为专业人员，样品的采集信息经过核对，确保分布数据的质量；4）数据应用成果及前景：综合分析柴达木盆地沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种多样性和分布数据，可以为西北荒漠区及亚洲中部干旱区生物多样性编目提供重要资料，为评估生物多样性格局及制定保护策略提供科学依据。
郭宪光
1）数据内容：草地围栏工程内外对比土壤理化性质数据集，包含样方编号、草地类型、调查县、调查地点、工程类型、采样时间、工程开始时间、持续时间、"经度（°E）"、"纬度（°N）"、"海拔（m）"、"pH (0-15cm)"、"pH(15-30cm)"、"SOM (0-15cm（‰）)"、"SOM(15-30cm（‰）)"、"TN(0-15（‰）)"、"TN(15-30（‰）)"、"TP(0-15（‰）)"、"TP(15-30（‰）)" 2）数据来源：实地采样数据 3）数据质量：质量较高 4）数据应用前景：青藏高原草地围栏工程将在保护草地、恢复区域植被生产力上获得显著成效，工程的实施为区域畜牧业发展提供了更广阔的空间，保障了当地农牧民收入与地区经济的稳定增长。此外，工程的实施保证并支持了藏区牧民的正常生产和生活, 实现了牧区草地保护与牧民畜牧业生产的稳定发展，这对维护西藏社会全面稳定，促进西藏地区又好又快发展具有重要意义。
洪江涛, 王小丹
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
本数据为“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设”专项数据中的生态供给NPP数据集。该数据集基于植被光合作用模型（Vegetation Photosynthesis Model，VPM）模型遥感反演生成，其中，VPM （Vegetation Photosynthesis Model） 模型是一个基于卫星遥感数据和通量观测数据发展起来的光能利用率模型，模型的主要遥感驱动数据是EVI（Enhanced Vegetation Index）与LSWI（Land Surface Water Index）时间序列数据。NPP数据集的时间尺度为2000-2015年，空间分辨率为500 m，空间范围为“一带一路”沿线国家。该数据集表现出良好的模拟能力，可用于“一带一路”地区及其中个别国家的生态供给量、生态承载力等的准确估算，以及陆地生态系统碳循环的时空动态研究。
胡云锋
该数据集于2021年5月底至6月在青藏高原野外考察期间使用无人机航拍所得，航片数据量为 3.4 GB，共包含330余张无人机航片。拍摄地点主要位于西藏的拉萨、林芝，云南省的大理、怒江，四川甘孜、阿坝、凉山等州市地区的道路沿线、居民点及其周边地区。所拍航片主要反映拍摄时点当地的土地利用/覆被类型、设施农业用地分布、植被覆盖度等信息，航片具有经纬度和海拔等空间位置信息，不仅可以为土地利用分类提供基础验证信息，而且还能通过计算植被覆盖度，为大尺度区域植被覆盖度的遥感影像反演等工作提供参考。
吕昌河, 张泽民
1. 冰湖面积数据（1960s-2020年） 该数据包含基于1960s的Korona KH-4和2016-2020年的Sentinel-2和Sentinel-1等卫星绘制的不丹喜马拉雅冰湖面积。 2. 冰湖潜在溃决洪水灾害等级 该数据包含面积大于0.05平方公里（n=278）不丹喜马拉雅冰湖潜在溃决洪水灾害等级。 数据详细处理流程请见论文。
Sonam Rinzin, 张国庆
数据包括4种：CryoSat-2 L1B Baseline D 提取的244个湖泊水位 （2010-2020年）；ICESat-2 ATL13 提取的356个湖泊水位 （2018-2020年）；Sentinel-3A SRAL L2 提取的125个湖泊水位 （2016-2020年）；Sentinel-3B SRAL L2 提取120个湖泊的水位 （2018-2020年）。数据包括日期、十进制日期、水位、标准差以及每个湖泊的地理位置。数据详细处理流程请见论文。
许凤林, 张国庆
该数据包含了南亚五国（缅甸、泰国、老挝、越南、柬埔寨）网格尺度的未来水资源未来预估数据（2010-2100年）。数据来源于跨领域国际影响模型比较计划（ISIMIP）中DBH模型的输出结果，将多个气候模式的气象数据作为输入，并最终获取了高排放情景下（RCP8.5）的各个模式的平均值。采用空间插值的方法从0.5度的水资源量数据降尺度得到0.25度水资源量预估数据。ISIMIP提供的数据经过良好的数据质量检测和控制，数据插值之后没有进一步验证。该数据可用于南亚五国水资源评估。
刘星才
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
"基于青藏高原不同的退化过程，分别将1990和2015的冻土退化、植被退化、盐碱化、沙漠化、土壤侵蚀过程作为主要的退化类型，选择对高原土地退化影响显著的退化过程进行叠加，评估从1990到2015时期内青藏高原土地退化变化趋势。土地退化类型分类：0 - No degradation； 1 - Salinization； 10 - Permafrost degradation； 11 - Salinization and permafrost degradation； 100 - Soil erosion； 101 - Soil erosion and salinization； 110 - Soi erosion and permafrost degradation； 111 - Soi erosion, permafrost degradation and salinization； 1000 - Desertification； 1001 - Desertification and salinization； 1010 - Desertification and permafrost degradation； 1011 - Desertification, permafrost degradation and salinization； 1100 - Desertification and soil erosion； 1101 - Desertification, soil erosion and salinization； 1110 - Desertification, soil erosion and permafrost degradation； 1111 - Desertification, soil erosion, permafrost degradation and salinization； 10000 - Vegetation degradation； 10001 - Vegetation degradation and salinization； 10010 - Vegetation degradation and permafrost degradation； 10011 - Vegetation degradation, permafrost degradation and salinization； 10100 - Vegetation degradation and soil erosion； 10101 - Vegetation degradation, soil erosion and salinization； 10110 - Vegetation degradation, soil erosion and permafrost degradation； 10111 - Vegetation degradation, soil erosion, permafrost degradation and salinization； 11000 - Vegetation degradation and desertification； 11001 - Vegetation degradation, desertification and salinization； 11010 - Vegetation degradation, desertification and permafrost degradation； 11011 - Vegetation degradation, desertification, permafrost degradation and salinization； 11100 - Vegetation degradation, desertification and soil erosion； 11101 - Vegetation degradation, desertification, soil erosion and salinization； 11110 - Vegetation degradation, desertification, soil erosion and permafrost degradation； 11111 - Vegetation degradation, desertification, soil erosion, permafrost degradation and salinization；"
赵广举
泛第三极土壤可蚀性因子（K）数据集，基于国际土壤信息参比中心（International Soil Reference and Information Centre, ISRIC）网站（https://files.isric.org/soilgrids/latest/data/）下载的7.5弧秒分辨率土壤属性数据计算，所用数据包括土壤黏粒含量（%）、粉粒含量（%）、砂粒含量（%）、土壤有机碳含量（g/kg）、土壤质地类型。利用Wischmeier（1978）在USLE手册第二版中提出的土壤可蚀性因子算法、本项目研发的土壤可蚀性因子计算工具（K_Tool），计算得到与输入数据分辨率（30弧秒，尺度地区约1000m）相同分辨率的土壤可蚀性因子图。泛第三极土壤可蚀性因子数据，是基于CSLE进行土壤侵蚀速率计算的必备数据，同时也是分析泛第三极土壤特征的基础数据。
杨勤科
泛第三极（LS）数据集，基于公开的1弧秒分辨率SRTM数字高程数据（Shuttle Radar Topography Mission, SRTM；http://srtm.csi.cgiar.org），经过去接边、去除伪条纹等和滤波除噪等预处理，利用CSLE模型中的坡度坡长因子算法和本项目研发的坡度坡长因子计算工具（LS_Tool），计算得到30弧秒分辨率坡度坡长因子图。泛第三极65国坡度坡长因子数据，是基于CSLE进行土壤侵蚀速率计算的必备数据，同时分析泛第三极265国侵蚀地形特征（如高程、坡度、坡度等宏观分布和微观格局）的基础数据，对于该地区地貌特征、地质灾害特征的分析，也具有参考价值。
杨勤科
达索流域是达索河的汇水区，位于喜马拉雅山中段北坡，中国西藏自治区日喀则市聂拉木县境内。达索河发源于希夏邦马峰达索普冰川，它与泽当河汇流后形成那朵热河，是朋曲上游主要支流之一。达索流域长约25 km，最宽处约8 km，总面积为88.64 km², 周长为73.43 km。它的地理位置为28°20'53"N-28°35'17"N，85°42'29″E-85°48'50″E，海拔高度为5006-8027 m，75%以上的区域海拔超过5500 m，平均海拔为5909 m。该数据集基于1:10万地形图进行勾绘，同时采用12.5 m数字高程模型和Google Earth影像对其进行初步订正，最后根据野外考察进行验证。数据集由17个数据文件组成，以.kmz和.shp数据格式存储，数据量296 KB（压缩为2个文件，133 KB）。
张镱锂, 谷昌军
该数据集是“雅鲁藏布江流域高时空分辨率降水数据（1981-2016）”的第二版，在原有基础上增加了2017-2019年的数据。 该数据集描述了雅鲁藏布江流域的降水时空分布，融合了 CMA、GLDAS、ITP-Forcing、MERRA2、TRMM五套再分析降水产品和卫星降水产品， 并结合流域内9个国家气象站和166个水利部雨量筒的观测降水制作而成，时间范围为1981-2019年，时间分辨率为3 h，空间分辨率为5 km，单位是mm/h。该数据将为雅江流域的研究提供更好的数据支撑，可用于研究流域水文过程对气候变化的响应等领域。具体使用信息请看随数据一同上传的说明文档。
汪远伟, 王磊, 李秀萍, 周璟
土壤是人类生存和发展的基础，多个联合国可持续发展目标（SDGs）与土壤资源利用和管理直接相关。然而，全球和我国现有土壤信息大多源于历史土壤调查，较为粗略、陈旧，不能满足应对粮食安全、水资源紧缺、土地退化和气候变化等全球和区域性问题的需要。中国疆域辽阔，土壤景观复杂多样，人为活动强烈，建立高精度土壤信息网格在科学上和应用上均有重要意义。基于近年“我国土系调查与《中国土系志》编制项目”获得的5000多个代表性土壤剖面样点，采用预测性土壤制图范式，利用地理信息与遥感技术对成土环境条件进行精细刻画和空间分析，研发自适应深度函数拟合方法，集成先进的集合式机器学习方法，在高性能并行计算环境下生成了我国系列土壤属性（土壤有机碳、PH值、全氮、全磷、全钾、阳离子交换量、砾石含量（>2mm），砂粒、粉粒、粘粒、土壤质地类型、容重、土体厚度等）高分辨率三维栅格分布图，并估算了不确定性的空间分布。与现有土壤图和相关土壤数据集相比，本研究结果大幅提高了现有制图的准确性和精细度，并提供了空间预测的不确定性信息，更好地表征了我国土壤属性的空间变异特征。该工作初步构建了我国第1版高分辨率国家土壤信息网格，也是对全球数字土壤制图计划（GlobalSoilMap.net）的重要贡献，预期在土壤资源、农业、水文、生态、气候、环境等领域有广泛的应用前景，如土壤监测与管理、土壤功能评价、陆面过程模拟和法庭土壤物证溯源等。
刘峰, 张甘霖
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
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数（SZIsnow)，该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程，尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程，导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估，该指数很好地弥补了这一不足，解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾，不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述，其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
土壤呼吸是陆地生态系统仅次于光合作用的碳通量，土壤生物化学过程CO2和δ13C产生与输送是土壤呼吸量级与过程评价的制约因素。根据土壤生物化学过程CO2气体产生和输送特点，基于稳定同位素红外光谱技术，自主研发非线性在线标定技术、多通道双循环的高效循环气路、气体浓度预降低的高效循环气路、可模拟冻融过程的变温技术；集成创新研制分别针对土壤-大气界面气体交换过程、土壤内部气体垂直运移过程和土壤有机质分解过程的三套CO2及其δ13C浓度和通量观测系统，并在生态脆弱区开展观测示范，有效解决了土壤生物化学过程CO2的产生、运移与释放的综合监测难题。 本课题研发了土壤微生物呼吸δ13C全自动变温模拟与测定系统，针对野外试验条件无法控制的难题，建立室内的可模拟冻融过程的全自动变温模式与部件，可按既定程序调节培养瓶内的温度，实现模拟复杂情景的实验需求。变温模拟与测定系统控温范围-5~35℃、控温精度优于0.23℃、变温速率为1.06 ℃/2 min（0~35℃）和0.70 ℃/2 min（-5~0℃），可至少同时控制16 路的培养瓶和3 路标气。 将野外采集的土壤样品分别放在16个样品瓶中，利用本课题研发的土壤微生物呼吸δ13C全自动变温模拟与测定系统，获得了从-5℃到35℃升温和降温过程土壤呼吸CO2浓度和δ13C数据。数据处理通常先通过仪器性能参数初步判断数据质量，然后利用标气对实测CO2浓度和δ13C进行校正，并对空气湿度、温度、大气压和通量计算的斜率进行质控，剔除异常数据，获得质控后的高质量数据，并利用通量计算公式计算CO2及其δ13C通量数据。 该设备平均国产化率 80%以上，已运用于森林、草地、和农田等生态系统的自动化监测，实现我国生态监测技术的自主创新与升级换代，可以推广到CERN、CFERN和CNERN以及其它相关部门类似的野外台站，有助于大幅提升我国对生态监测与评估的科技研发能力、水平和国际影响力，有效支撑我国陆地生态系统固碳速率及潜力评估与认证，为国家生态文明建设、碳达峰碳中和以及生态安全调控提供技术支撑。
孙晓敏
土壤呼吸是陆地生态系统仅次于光合作用的碳通量，土壤生物化学过程CO2和δ13C产生与输送是土壤呼吸量级与过程评价的制约因素。根据土壤生物化学过程CO2气体产生和输送特点，基于稳定同位素红外光谱技术，自主研发非线性在线标定技术、多通道双循环的高效循环气路、气体浓度预降低的高效循环气路、可模拟冻融过程的变温技术；集成创新研制分别针对土壤-大气界面气体交换过程、土壤内部气体垂直运移过程和土壤有机质分解过程的三套CO2及其δ13C浓度和通量观测系统，并在生态脆弱区开展观测示范，有效解决了土壤生物化学过程CO2的产生、运移与释放的综合监测难题。 土壤和大气δ13C廓线协同观测系统：针对大气和土壤CO2气体浓度差异较大而土壤CO2气体浓度非常高的难题，利用旁路系统零气降低气路内CO2气体浓度的方式，消除“死气”对观测结果的干扰。通过旁路系统零气动态稀释的方式将气体分析仪最佳测试区间从300-2000 ppm拓展为300-80000 ppm，达到项目的核心技术指标要求。从技术创新上首次实现了低浓度与高浓度兼顾的在线标定系统，解决仪器非线性响应与时间漂移和多通道双循环的气路设计和CO2浓度预降低气路设计，有效解决管路长导致气路切换效率低的问题。 研制设备平均国产化率 80%以上，已运用于森林、草地、和农田等生态系统的自动化监测，实现我国生态监测技术的自主创新与升级换代，可以推广到CERN、CFERN和CNERN以及其它相关部门类似的野外台站，有助于大幅提升我国对生态监测与评估的科技研发能力、水平和国际影响力，有效支撑我国陆地生态系统固碳速率及潜力评估与认证，为国家生态文明建设、碳达峰碳中和以及生态安全调控提供技术支撑。
孙晓敏
土壤呼吸是陆地生态系统仅次于光合作用的碳通量，土壤生物化学过程CO2和δ13C产生与输送是土壤呼吸量级与过程评价的制约因素。根据土壤生物化学过程CO2气体产生和输送特点，基于稳定同位素红外光谱技术，自主研发非线性在线标定技术、多通道双循环的高效循环气路、气体浓度预降低的高效循环气路、可模拟冻融过程的变温技术；集成创新研制分别针对土壤-大气界面气体交换过程、土壤内部气体垂直运移过程和土壤有机质分解过程的三套CO2及其δ13C浓度和通量观测系统，并在生态脆弱区开展观测示范，有效解决了土壤生物化学过程CO2的产生、运移与释放的综合监测难题。 多通道双循环土壤呼吸δ13C观测系统：研发CO2及其δ13C 分析仪的多浓度的非线性响应的在线标定系统，确保仪器的精度和准确度；研发多通道气路间的双泵双循环的CO2及其δ13C高效循环气路，通过待测通道气体预混，最大限度地降低了切换时间并消除了“死气”对观测结果的干扰；基于模拟通量验证系统测试表明CO2和δ13C模拟通量结果均优于0.32 μmol m-2 s-1 @ 10 μmol m-2 s-1 (CO2)和0.52‰ @ 10 μmol m-2 s-1 (CO2)，优于项目的核心技术指标要求。 该设备平均国产化率 80%以上，已运用于森林、草地、和农田等生态系统的自动化监测，实现我国生态监测技术的自主创新与升级换代，可以推广到CERN、CFERN和CNERN以及其它相关部门类似的野外台站，有助于大幅提升我国对生态监测与评估的科技研发能力、水平和国际影响力，有效支撑我国陆地生态系统固碳速率及潜力评估与认证，为国家生态文明建设、碳达峰碳中和以及生态安全调控提供技术支撑。
孙晓敏
本数据为横断山高山峡谷区地表粉尘性质数据集，包含磁化率和地球化学元素数据。磁化率和地球化学元素分析在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成。磁化率使用Bartington MS 2型磁化率仪测定。地球化学元素分析在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成，采用荷兰飞利浦公司生产的PW2403型X荧光谱仪（XRF）测量。该数据提供了青藏高原东部地区表层土壤的磁化率特征和地球化学元素特征，对理解现代气候因子与高原东部表土磁化率之间的关系以及认识青藏高原粉尘源区来源以及粉尘输送和大气环流模式具有重要的作用。
杨胜利, 李琼, 夏敦胜, 罗元龙
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
本数据集包含两台部署在祁连山保护区的陆生脊椎动物红外相机及环境参量数据集。本设备部署在祁连山保护区寺大隆附近，时间跨度（2020.8-2021.10）。由于设备维护，光照不足等，部分数据不连续，但两台设备的数据可互为补充，可以重建出2020.8-2021.10祁连山保护区内观测点的全部信息。 两台设备有一台设备配备了红外相机，采集到4994张照片，可与上述传感器照片相互匹配后，或者拍照前后的生态因子信息。由于单个压缩文件较大，故采用分卷压缩，需要将三个压缩文件都下载后方可解压缩。 1. 祁连山保护区内出没的野生动物以及温度、湿度、光照、压强以及网络信号强度信息。采集间隔每半小时一次； 2. 数据来源："陆生脊椎动物监测设备研制“课题，2016YFC0500104，完成单位：中国科学院动物研究所，原始数据，未加工； 3. 传感器数据采集间隔每半小时一次，温度精度正负0.1度，湿度精度正负0.5%，照片数据分为触发和定时两种，触发数据一般由出没在红外相机视野内的野生动物触发；定时拍照数据根据电池电量情况动态调节，采集间隔在1-12小时之间； 4. 本数据可用于记录保护区内的环境温度，结合红外相机数据，可用于分析野生动物活动节律，共存分析以及分布的限制因子等。
乔慧捷
1) 数据内容（包含的要素及意义）：数据包含气温（℃）、降水（mm）、相对湿度（%）和风速（m/s）和辐射（W/m2）四个指标的日值。 2) 数据来源及加工方法：气温、相对湿度、辐射和风速为日均值，降水为日累计值；数据采集地点为色季拉山东坡林线附近：29°39′25.2″N，94°42′25.62″E，4390m；下垫面为自然草地；采集器型号：Campbell Co CR1000，采集间隔时长：10分钟。数字化自动采集数据。气温和相对湿度仪器探头为HMP155A；风速传感器为05103；降水为TE525MM；辐射为Li200X。 3) 数据质量描述：气温、相对湿度和风速原始数据为10分钟一个的平均值，降水为10分钟的累积值；分别通过算术平均或求和得到日平均气温、相对湿度、降水量和风速。由于传感器限制，冬季降水量可能有一定的误差。 4) 数据应用成果及前景：此数据是已有数据《色季拉山气象数据（2007-2017）》和《中科院藏东南站色季拉山东坡林线基本气象数据（2018）》的更新，数据时间尺度跨度大，方便大气物理、生态、大气环境等方面的科学家或研究生使用。每年会不定期更新此数据。
罗伦
1）数据内容：纳木错2019年水位日变化数据，观测点坐标为东经90.96°，北纬30.77°，海拔4730米，下垫面为高寒草原。（2）数据来源和处理方法：人工读水位尺的方式测量，原始观测数据，由专人根据观测记录进行加工和质量控制。（3）数据质量描述：由于该数据是采用人工读水尺的方式获得，受恶劣环境的影响较大，部分时段数据缺失，数据不连续。（4）数据应用前景：该数据可应用于湖泊水文、高寒区水文过程等科研领域。
王君波
本数据由中国科学院纳木错多圈层综合观测研究站自动气象站观测获得，地理位置坐标为北纬30.77°，东经90.96°，海拔4730m，下垫面为高寒草原。数据集要素包括土壤温度、土壤含水量、电导率，按照三个测量深度（分别为0、10和20厘米）进行测量。时间范围为2019年2月2020年12月。数据质量方面：已经通过噪点控制、图示检查。数据以excel文件存储。监测期间数据稳定、连续性较好。同时，本数据应用前景广泛，可服务于如气候学、自然地理学和生态学等背景的研究生和科学家。
王君波
该数据集包含了怀来站的大孔径闪烁仪通量观测数据。怀来站分别架设了BLS450和zzlas型号的大孔径闪烁仪，北塔为zzlas的接收端和BLS450的发射端，南塔为zzlas的发射端和BLS450的接收端。观测时间为2020年1月1日至2020年12月31日。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面是玉米。北塔的经纬度是115.8023E，40.3596N，南塔的经纬度是115.7825E，40.3522N，海拔高度约480m。大孔径闪烁仪的有效高度14m，光径长度是1870m，采样频率是1min。 大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据；（2）剔除解调信号强度较弱的数据；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。 关于发布数据的几点说明：（1）怀来站LAS数据以BLS450为主，缺失时刻由zzlas观测补充，两者都缺失则以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H_LAS ：感热通量（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。由于供电问题，产生一些数据缺失。 观测试验或站点信息请参考Guo et al. (2020)，观测数据处理请参考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日的蒸渗仪观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。 蒸渗仪的采集频率是1Hz，发布数据为10min输出数据。蒸渗仪为圆柱形结构，表面积为1m2，土柱埋深1.5m，蒸散量观测精度为0.01mm。蒸渗仪安装有两台，一台保持裸土（lysimeter_1），另一台在生长季（5月10日-9月15日）为玉米下垫面(lysimeter_2)。蒸渗仪内还安装有土壤温湿度探头、土壤水势探头和土壤热流板。土壤温度传感器埋设深度为5cm、30cm、50cm、100cm、140cm；土壤水分传感器埋设深度为2cm、10cm、20cm、40cm；土壤热流板埋设在地下10 cm处；土壤水势传感器埋设深度为30cm和140cm处。观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失或超量程数据，则由-6999标示；（2）删除了维护期间造成的观测异常的数据；（3）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； 蒸渗仪发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，称重质量（I.L_1_WAG_L_000(Kg)、I.L_2_WAG_L_000(Kg)），渗漏质量（I.L_1_WAG_D_000(Kg)、I.L_2_WAG_D_000(Kg)），土壤热通量（Gs_1_10cm、Gs_2_10cm）(W/m2)，多层土壤水分（Ms_1_5cm、Ms_1_10cm、Ms_1_30cm、Ms_1_50cm、Ms_1_100cm、Ms_2_5cm、Ms_2_10cm、Ms_2_30cm、Ms_2_50cm、Ms_2_100cm）(%)，多层土壤温度（Ts_1_5cm 、Ts_1_30cm、Ts_1_50cm、Ts_1_100cm、Ts_1_140cm、Ts_2_5cm 、Ts_2_30cm、Ts_2_50cm、Ts_2_100cm、Ts_2_140cm）(℃)，土壤水势(TS_1_30(hPa)、TS_1_140(hPa)、TS_2_30(hPa)、TS_2_140(hPa))；数据以*.xlsx格式存储。
刘绍民, 朱忠礼, 徐自为
本数据集包括西藏和青海用水量统计数据，数据来源于《西藏水资源公报》和《青海水资源公报》，统计尺度为市级单元尺度，包括青海省的西宁市、海东市、海北州、海南州、黄南州、果洛州、玉树州和海西州等市级单元，西藏的拉萨、昌都、山南、日喀则、那曲、阿里和林芝等市级单元；变量包括年农田灌溉用水量、林牧渔畜用水量、工业用水量、城镇公共用水量、居民生活用水量、生态环境用水量、总用水量等。该数据集可用于青藏高原水资源管理和生态环境保护等领域。
刘兆飞, 姚治君
冠层微细立体结构三维观测仪（CanoMIS）示范数据集包含了CanoMIS在张掖大满站、祁连山生态站、沈阳清原站、北京市区等采集的玉米、向日葵、云松、千金榆、水曲柳、胡桃楸、桃树、鸡树条等代表性植物标准枝数据。CanoMIS安装到云台上，架设到地面或者生态观测塔上，通过操作终端计算机访问CanoMIS，对感兴趣标准枝进行原位采样，获取无背景干扰的标准枝二维强度图像和距离图像（三维图像），解决了传统成像技术易受背景干扰和丢失距离信息难以量化的问题，为标准枝原位分析提供了新的技术手段。
王新伟
数据采集地点包括甘肃祁连山森林站和党寨林场（2020年8月），东北虎豹国家森林公园西北沟及东侧（2020年10月）。数据采集要素有树种、胸径(cm)、树芯质量(g)、树芯长度(cm)、生材密度(g/cm^3) 。对树木1.3米处用生长锥进行了钻芯取样，树芯质量由电子天平测量得到，树芯长度由游标卡尺测量得到，树木生材密度数据通过测量计算得到。活立木密度观测仪收发天线放置在树木两侧，输入树种、胸径后每棵树采集5次数据，分别对每棵树5次测量结果进行平均后保存测量结果。
吴方明
叶面积指数，是生态系统的一个重要结构参数，用来反映植物叶面数量、冠层结构变化、植物群落生命活力及其环境效应，为植物冠层表面物质和能量交换的描述提供结构化的定量信息，并在生态系统碳积累、植被生产力和土壤、植物、大气间相互作用的能量平衡，植被遥感等方面起重要作用。数据来源于项目自主研发的分布式叶面积指数仪（基于半球图像），定时、定点、自下向上拍摄林冠的半球图像，并通过无线网络上传。本数据采集为原始的半球图像，需进一步处理才可计算叶面积指数，可使用Hemiview等软件处理。
苏宏新
通过设计高精度位移传感器和温度补偿算法，研制了一种能在野外高频率、高精度自动记录DBH的记录仪，并通过云平台实时评估树木生长动态。数据集是应用研发的树木径向生长自动观测仪在甘肃祁连山站、北京森林站进行野外测试和示范收集的数据，数据表包括人工测量对照值、不同站点不同树号采集Vi（位移）、Ri（树木周长）和Ci（树木直径）的测量值。通过计算获得树木胸径变化动态，推进我国植被生态监测的自动化、智能化水平和自主创新，服务于国家生态系统监测网络，服务于国家“两屏三带”生态安全屏障建设以及对脆弱生态区的大范围、全天候、立体化监测需求，对推进我国生态文明建设具有重要支撑作用。
张琳, 高立瑶, 吴冬秀
黑河大满站植物物候自动观测仪示范数据集数据是植物物候观测仪在黑河大满站搜集的玉米物候观测数据集，植物物候观测仪可通过基于多光谱成像仪和无线传输模块的物候观测硬件系统采集物候图像，通过在线计算与可视化的图像管理、物候信息处理和系统控制软件，实现对植物个体和群落尺度关键物候期的自动识别。通过植物物候自动观测仪采集的数据可以计算植被绿度指数、NDVI指数等指标，可以监测植物关键物候期变化过程，可以反映植被物候变化规律。
宋创业, 高立瑶, 吴冬秀
基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
20世纪70年代末，我国采用植物-生境分类方法，在全国范围内开展统一的草地资源调查工作，历时近10年，1988年才完成了全国草地资源调查工作。到20世纪90年代初期，辅以航、卫片校核，汇编完成县级1:50000或1:100000草地类型图，并缩编成1:1000000全国草地资源图。该数据集为三江源1990年代1km×1km栅格的草地类型空间分布数据。 b. 数据的时间范围： 1990年代 c. 数据的空间范围、投影方式： 空间范围：三江源地区 投影参数： ProjectedCoordinateSystem: WGS_1984_Albers Projection: Albers false_easting: 0.00000000 false_northing: 0.00000000 central_meridian: 105.00000000 standard_parallel_1: 25.00000000 standard_parallel_2: 47.00000000 latitude_of_origin: 0.00000000 Linear Unit: Meter Geographic Coordinate System: GCS_WGS_1984 Datum: D_WGS_1984 Prime Meridian: Greenwich Angular Unit: Degree d. 数据类型（文献、属性、矢量、栅格、文本等）： 栅格（GeoTIFF）
施建军
本数据为黑河中游大满站（38.85551N，100.37223E）制种玉米2020年生长期的植被覆盖度（%）、生物量（克/株）、叶面积指数以及株高（厘米）的地面连续观测数据集。地面观测在3块样地开展：其中，生物量包括地上生物量鲜重和干重、地下生物量鲜重和干重（根的鲜重和干重）的观测，植被覆盖度采用数码相机拍照法进行观测，叶面积指数采用LAI 2200进行观测，株高采用卷尺进行观测。观测时间段为2020年5月31日-9月22日，观测参数在7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，整个生长期共开展了19次观测。该数据集可为地表植被参数反演和验证提供数据基础。
耿丽英, 车涛
本数据为黑河中游大满站（38.85551N，100.37223E）制种玉米2019年生长期的植被覆盖度（%）、生物量（克/株）、叶面积指数以及株高（厘米）的地面连续观测数据集。地面观测在3块样地开展：其中，生物量包括地上生物量鲜重和干重、地下生物量鲜重和干重（根的鲜重和干重）的观测，植被覆盖度采用数码相机拍照法进行观测，叶面积指数采用LAI 2200进行观测，株高采用卷尺进行观测。观测时间段为2019年5月17日-9月23日，其中LAI自6月11日开始，观测参数在7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，整个生长期共开展了20次观测（LAI为15次）。该数据集可为地表植被参数反演和验证提供数据基础。
耿丽英, 车涛
本数据为黑河中游大满站（38.85551N，100.37223E）大田玉米2018年生长期的植被覆盖度（%）、生物量（克/株）、叶面积指数以及株高（厘米）的地面连续观测数据集。地面观测在3块样地开展：其中，生物量包括地上生物量鲜重和干重、地下生物量鲜重和干重（根的鲜重和干重）的观测，植被覆盖度采用数码相机拍照法进行观测，叶面积指数采用LAI 2200进行观测，株高采用卷尺进行观测。观测时间段为2018年5月26日-9月26日，其中LAI自5月31日开始，观测参数在7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，整个生长期共开展了22次观测（LAI为20次）。该数据集可为地表植被参数反演和验证提供数据基础。
耿丽英, 车涛
本数据为黑河中游大满站（38.85551N，100.37223E）制种玉米2017年生长期的植被覆盖度（%）、生物量（克/株）、叶面积指数以及株高（厘米）的地面连续观测数据集。地面观测在3块样地开展：其中，生物量包括地上生物量鲜重和干重、地下生物量鲜重和干重（根的鲜重和干重）的观测，植被覆盖度采用数码相机拍照法进行观测，叶面积指数采用LAI 2200进行观测，株高采用卷尺进行观测。观测时间段为2017年5月15日-9月21日，其中LAI自6月6日开始，观测参数在7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，整个生长期共开展了21次观测（LAI为17次）。该数据集可为地表植被参数反演和验证提供数据基础。
耿丽英, 车涛
本数据为黑河中游大满站（38.85551N，100.37223E）制种玉米2016年生长期的植被覆盖度（%）、生物量（克/株）、叶面积指数以及株高（厘米）的地面连续观测数据集。地面观测在3块样地开展：其中，生物量包括地上生物量鲜重和干重、地下生物量鲜重和干重（根的鲜重和干重）的观测，植被覆盖度采用数码相机拍照法进行观测，叶面积指数采用LAI 2200进行观测，株高采用卷尺进行观测。观测时间段为2016年5月19日-9月5日，其中LAI自5月30日开始，观测参数在7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，整个生长期共开展了18次观测（LAI为9次）。该数据集可为地表植被参数反演和验证提供数据基础。
耿丽英, 车涛
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
1）数据内容包含65国植被覆盖与生物措施因子B栅格数据，空间分辨率为1km。2）基础数据源为2014~2016年的MODIS MOD13Q1产品，空间分辨率250m；24个半月降雨侵蚀力比例；上级子课题提供的土地利用类型。根据MOD13Q1产品计算得到3年平均的24个半月植被覆盖度栅格数据，然后按土地利用类型计算土壤流失比例，进一步利用24个半月的降雨侵蚀力进行加权平均，得到植被覆盖与生物措施B因子栅格图。3）MOD13Q1遥感植被数据侧重进行了去云预处理，计算的B因子按地类进行统计并进行合理性分析，最终取得的数据质量良好。4）植被覆盖与生物措施B因子反映了地表土地利用/植被覆盖对土壤侵蚀的影响，是65国的土壤侵蚀模拟及其空间格局分析的基础。
章文波
1）数据内容为65国平均降雨侵蚀力R栅格数据，空间分辨率为1km。2）数据源为Climate Prediction Center（CPC）发布的基于全球站点数据，基于此生成的0.5°×0.5°网格日降雨数据，从而计算了65国降雨侵蚀力R因子。3）采用中国气象局全国2358个气象站1986-2015年日降雨数据计算R值，对建立CPC数据源计算的R值进行复核修订，最终取得的数据质量良好。4）降雨侵蚀力R因子作为CSLE模型的动力因子，其数据可分析65国土壤侵蚀模拟及其空间格局分析，对于研究土壤侵蚀机理等具有重要意义。
章文波
木里煤矿是青藏高原的一个典型工矿区，以木里煤矿为例，在区域的划定上，我们采取其东西南北四个方位的坐标界限对其进行裁剪，得到一个矩形区域，并将其作为木里煤矿的矿区范围。我们采用中国科学院地理所资源环境与数据中心提供的全国1km土地利用遥感监测数据，其中2000、2005、2010年三期的数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，2015、2020年两期以Landsat8 OLI/TIRS遥感影像为主要数据源，并均通过人工目视解译生成。裁剪出木里矿区，得到2000-2020年五期土地利用数据，数据格式为栅格TIF，分辨率为1km。
刘振伟, 陈少辉
陆表水域是陆地水循环中的重要载体。卫星遥感是陆表水体动态监测的有效手段，陆地水域时空演变可揭示自然因素及人类活动对水域的影响规律，对合理开发、利用和保护陆表水域有重要的意义。SSWMF全国逐月无缝陆表水域数据集是基于联合多源光学和雷达卫星观测、适用于大范围陆表水域动态监测方法SSWMF提取得到，输入数据包括MODIS、Landsat8、Sentinel 2的地表反射率数据和Sentinel 1的后向散射系数数据，基于Google Earth Engine遥感大数据平台计算得到。验证表明数据集的总体精度为92.39%。本数据集覆盖全国及周边区域，时间步长为每月，空间分辨率为30米。联合多星光学和雷达遥感的大范围陆表水域数据集可为湖泊水体动态、区域水旱灾害监测、水资源调查等提供帮助。
杨永民
本数据为黑河中游大满站（38.85551N，100.37223E）制种玉米2015年生长期的植被覆盖度（%）、生物量（克/株）、叶面积指数以及株高（厘米）的地面连续观测数据集。地面观测在3块样地开展：其中，生物量包括地上生物量鲜重和干重、地下生物量鲜重和干重（根的鲜重和干重）的观测，植被覆盖度采用数码相机拍照法进行观测，叶面积指数采用LAI 2200进行观测，株高采用卷尺进行观测。观测时间段为2015年5月10日-9月21日，其中LAI自5月25日开始，观测参数在7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，整个生长期共开展了21次观测（LAI为18次）。该数据集可为地表植被参数反演和验证提供数据基础。
耿丽英, 车涛
激光雷达、多光谱和热红外数据是水文、生态、环境监测等研究领域的重要观测数据。本数据集为2020年黑河中游天地一体化综合观测试验无人机观测数据。数据集包括2020年8月16日至21日的无人机遥感数据，无人机平台为大疆精灵4-多光谱版。包括大满超级站（8月16日至21日）、花寨子站（8月19日）、湿地站（8月21日）的激光雷达数据，激光扫描系统为Tovos DroneScan，扫描频率30万点/秒，点密度100点/平方米，扫描精度5厘米；大满超级站（8月18日）、花寨子站（8月19日）、湿地站（8月21日）的多光谱数据，数据集包括5个波段影像，分别为蓝（450nm±16nm）、绿（560nm±16nm）、红（650nm±16nm）、红边（730nm±16nm）、近红外（840nm±26nm）波段；以及湿地站和花寨子站对应生成的NDVI和反射率数据产品，以上数据的空间分辨率约为0.2m；此外，还包括花寨子站（8月18日和19日）、湿地站（8月21日）的热红外数据，热红外通道的波长范围：7.5-13.5μm，成像系统灵敏度（NEDT）< 50MK，最高帧率：30HZ，场景范围（高增益）：640×512: -25°至135℃，336×256: -25°至100℃，场景范围（低增益）：-40°至550℃。
晋锐
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
为描述青藏高原及周边地区主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景，并建立相应的遗传资源库。2021年集中在新疆音郭楞蒙古自治州开展家养动物遗传资源调查与采集工作。本次科考共采集209个共500份当地主要驯化动物绵羊、鸽子、黄牛、山羊、鸡等物种血液样品。本数据集包含物种、品种、详细采样地、样品类型、采集时间、采集人、保存方式等基本样品信息，以excel表形式存储。本数据集还包含采样个体外观照片，以jpg格式存储。
杨维康, 徐峰
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
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
Satellite-retrieved solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) has shown great potential to monitor the photosynthetic activity of terrestrial ecosystems. However, several issues, including low spatial and temporal resolution of the gridded datasets and high uncertainty of the individual retrievals, limit the applications of SIF. In addition, inconsistency in measurement footprints also hinders the direct comparison between gross primary production (GPP) from eddy covariance (EC) flux towers and satellite-retrieved SIF. In this study, by training a neural network (NN) with surface reflectance from the MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and SIF from Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2), we generated two global spatially contiguous SIF (CSIF) datasets at moderate spatiotemporal (0.05∘ 4-day) resolutions during the MODIS era, one for clear-sky conditions (2000–2017) and the other one in all-sky conditions (2000–2016). The clear-sky instantaneous CSIF (CSIFclear-inst) shows high accuracy against the clear-sky OCO-2 SIF and little bias across biome types. The all-sky daily average CSIF (CSIFall-daily) dataset exhibits strong spatial, seasonal and interannual dynamics that are consistent with daily SIF from OCO-2 and the Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2). An increasing trend (0.39 %) of annual average CSIFall-daily is also found, confirming the greening of Earth in most regions. Since the difference between satellite-observed SIF and CSIF is mostly caused by the environmental down-regulation on SIFyield, the ratio between OCO-2 SIF and CSIFclear-inst can be an effective indicator of drought stress that is more sensitive than the normalized difference vegetation index and enhanced vegetation index. By comparing CSIFall-daily with GPP estimates from 40 EC flux towers across the globe, we find a large cross-site variation (c.v. = 0.36) of the GPP–SIF relationship with the highest regression slopes for evergreen needleleaf forest. However, the cross-biome variation is relatively limited (c.v. = 0.15). These two contiguous SIF datasets and the derived GPP–SIF relationship enable a better understanding of the spatial and temporal variations of the GPP across biomes and climate.
张尧
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
该数据集主要包括北温带湖泊在1985-2020年间4个时段的结冰观测频率值（ICO），以及湖泊所在位置、面积、高程等信息。其中，4个时间段分别为1985-1998（P1）、1999-2006（P2）、2007-2014（P3）以及2015-2020（P4），目的是提高计算时段内的“有效观测”次数，进而提高准确度。4个时段的ICO由各个时段内所有Landsat影像统计的“结冰”次数与“有效观测”次数的比值计算，其他的湖泊信息通过表格中的“Hylak_id”列与HydroLAKEs数据集相对应。此外，该数据仅保留了P1-P4均观测有效，且面积大于1平方千米的湖泊，约为3万个。该数据集可以反映近几十年来湖泊结冰情况对气候变化的响应。(详见论文)
王欣驰
泛极第三极20国土壤可蚀性因子（K）数据，基于国际土壤信息参比中心（International Soil Reference and Information Centre, ISRIC）网站（https://files.isric.org/soilgrids/latest/data/）下载的7.5弧秒分辨率土壤属性数据计算，所用数据包括土壤黏粒含量（%）、粉粒含量（%）、砂粒含量（%）、土壤有机碳含量（g/kg）、土壤质地类型。利用Wischmeier（1978）在USLE手册第二版中提出的土壤可蚀性因子算法、本项目研发的土壤可蚀性因子计算工具（K_Tool），计算得到与输入数据分辨率（1弧秒，尺度地区约25m）相同分辨率的土壤可蚀性因子图。泛第三极20国土壤可蚀性因子数据，是基于CSLE进行土壤侵蚀速率计算的必备数据，同时也是分析泛第三极土壤特征的基础数据。
杨勤科
泛第三极20国坡度坡长因子（LS）数据集，基于公开的1弧秒分辨率SRTM数字高程数据（Shuttle Radar Topography Mission, SRTM；http://srtm.csi.cgiar.org），经过去接边、去除伪条纹等和滤波除噪等预处理，利用CSLE模型中的坡度坡长因子算法和本项目研发的坡度坡长因子计算工具（LS_Tool），计算得到7.5弧秒分辨率坡度坡长因子图。泛第三极20国坡度坡长因子数据，是基于CSLE进行土壤侵蚀速率计算的必备数据，同时分析泛第三极20国侵蚀地形特征（如高程、坡度、坡度等宏观分布和微观格局）的基础数据，对于该地区地貌特征、地质灾害特征的分析，也具有参考价值。
杨勤科
1）数据内容包含重点区域20国植被覆盖与生物措施因子B栅格数据，空间分辨率为300米。2）基础数据源为2014~2016年的MODIS MOD13Q1产品，空间分辨率250m，据此计算得到3年平均的24个半月植被覆盖度栅格数据，然后按地类计算土壤流失比例，进一步利用24个半月的降雨侵蚀力进行加权平均，得到植被覆盖与生物措施B因子栅格图。3）MOD13Q1遥感植被数据侧重进行了去云预处理，计算的B因子按地类进行统计并进行合理性分析，最终取得的数据质量良好。4）植被覆盖与生物措施B因子反映了地表土地利用/植被覆盖对土壤侵蚀的影响，对重点区域20国的土壤侵蚀模拟及其空间格局分析具有重要意义。
章文波
1）数据内容包含重点区域20国2015年土壤侵蚀强度栅格数据，空间分辨率为300米。2）基于重点区域20国13000个调查单元数据，采用中国土壤侵蚀预报模型（CSLE），计算降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡长因子、坡度因子、植被覆盖与生物措施因子、工程措施因子以及耕作措施因子。然后按土类进行土壤侵蚀量插值并进一步进行强度分级，得到重点区域20国土壤侵蚀强度图。3）对土壤侵蚀强度数据进行空间格局合理性分析，数据质量良好。4）土壤侵蚀强度数据对理解重点区域20国土壤侵蚀空间格局及开展水土流失治理等具有重要意义。
章文波
于2019年7月至8月在青海省西宁市至格尔木市段、青海省格尔木市至西藏自治区拉萨段、以及格尔木市至西宁段每隔20km在远离人为扰动的地方采集不同土地利用类型的土壤样品，共计土壤样品147个，其中草地83个，沙地48个，农地14个，林地3个。数据集内容包括序号、各样点地理位置、土地利用类型、经纬度坐标、海拔、土壤全氮、全磷、全钾含量和土壤pH，数据格式为Excel表。本数据集通过野外采样与室内实验相结合的方法自主测定获得。在各样方内用随机取样法，用土钻(直径8 cm)取0-15 cm的土样，用粗筛筛去与根系脱离的土壤，全氮、全磷、全钾的测定是全样，用的0.15mm的土样，其中全氮通过半自动凯氏定氮仪测定，全磷采用分光光度计测定，全钾采用火焰光度计测定，pH测定：称取过1mm筛的风干土样10g于50ml烧杯中，加入无二氧化碳蒸馏水保持水土比为2.5:1，用PHSJ-4F实验室进行测定。此数据可为高寒生态系统修复提供数据支撑和科学依据。
赵广举
记录冰川、径流、土壤及空气微生物样品的原始采集过程。1）冰雪微生物样品采集：采集过程中佩戴洁净手套，将冰雪采集至洁净自封袋中。2）冰尘微生物样品采集：通过软管插入冰尘穴底部，使用注射器将底泥、融水吸入到采样瓶中，低温保存带回实验室，底泥和冰尘穴上部融水均用来提取环境DNA。3）径流包括冰上径流和冰川前缘径流，直接采集径流融水至采样瓶或者采水袋中。4）冰川前缘土壤的采集：使用铲子采集土壤样品，通过2mm土筛后将土壤装至洁净的whirl-pak采样袋中，然后低温保存，用于后续土壤DNA的提取。5）空气膜样品采集：将设计好的采样装置置于采样点，装置下部为电池（可持续工作48h)，上部包含两张滤膜收集空气微生物，用于DNA的提取。6）冰川径流、融水中理化性质的实时监测，使用YSI多参数水质仪，直接放入待测样品中，获取温度、DO、叶绿素浓度等。
刘勇勤
于2019年9月~10月在三江源区沿214国道开展野外调查，考察的地质、地貌、气候和植被类型资料，并采集沿线土壤样品，共计土壤样品32个。并于2020年6月~7月在三江源区典型沙化草地、放牧草地和高原鼠兔活动区开展野外调查，其中不同沙化程度土样15个，不同放牧强度土样9个，鼠兔活动区土样12个，共计36个。两次野外调查合计土样68个。数据集内容包括序号、各样点地理位置、土地利用类型、经纬度坐标、海拔、土壤全氮、全磷、全钾含量和土壤pH，数据格式为Excel表。本数据集通过野外采样与室内实验相结合的方法自主测定获得。其中全氮通过半自动凯氏定氮仪测定，全磷采用分光光度计测定，全钾采用火焰光度计测定，pH采用PHSJ-4F实验室pH计测得。此数据可为高寒生态系统修复提供数据支撑和科学依据。
赵广举
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
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0931-4967287
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