地表向下辐射（SDR）包括短波向下辐射（SWDR）和长波向下辐射（LWDR），对能源和气候研究具有重要意义。考虑到东亚-太平洋（EAP）地区缺乏具有高时空分辨率的可靠SDR数据，利用下一代地球静止卫星Himawari-8开发了2016至2020年、时空分辨率为10min/0.05°的短波和长波数据集。SDR产品充分考虑了云、高气溶胶背景和地形效应对SWDR的影响。与云和地球辐射能系统（CERES）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、下一代再分析（ERA5）和全球陆表特征参量产品（GLASS）等辐射产品对比，新SDR产品不仅分辨率明显更高，而且产品精度也更优。在精度方面，新SWDR的每小时和每日均方根误差分别为104.9和31.5 Wm-2，远小于CERES（分别为121.6和38.6 Wm-2）、ERA5（分别为176.6和39.5 Wm-2）和GLASS（每日36.5 Wm-2）。同时，新LWDR每小时和每日值的RMSE分别为19.6和14.4 Wm-2，与CERES和ERA5相当，在高海拔地区甚至更优。
胡斯勒图, 王天星, 杜艺涵
本数据包括第二次青藏高原野外综合科学考察的影像资料。影像资料内容包括科考途中自然保护区采集样方的样地照片，云南西北部和四川西部自然保护区的森林生态系统，草地生态系统，湖泊生态系统的影像，植被情况，野生动植物生境，保护区内的动物，植物和真菌类数据。此外，影像数据还包括科考的样品采集过程和社区调查中科考队员入户调查以及与当地保护部门访谈的影像资料。数据来源于无人机和相机拍摄，可为科学研究提供佐证和参考。
苏旭坤
本数据集为全球高精度高程控制点数据集，包含各个高程控制点地理定位，高程，采集时间等信息。 从卫星激光测高数据中提取的激光足印高程的精度受到许多因素的影响，如大气、有效载荷仪器噪声、激光足迹中的地形起伏等，导致精度不确定。该数据集通过评估标签和测距误差模型所构建的筛选准则对ICESat卫星从2003年到2009年的测高观测数据进行筛选提取，以期地形测图或依赖良好高程信息的其他科学领域提供高精度的全球高程控制点。经验证，平地（坡度<2°）、丘陵（2°≤坡度<6°）、山地（6°≤坡度<25°）区域的高程精度分别满足0.5m、1.5m、3m的精度要求。
谢欢, 李彬彬, 童小华, 唐鸿, 刘世杰, 金雁敏, 王超, 叶真, 陈鹏, 许雄, 柳思聪, 冯永玖
该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1°。此外，还包括在气候驱动下（无人类干扰）的以上11个生态系统参量在2001~2018年间的时空变化。因此，该数据集可以反映气候变化与人类活动对21世纪中国陆地生产系统的影响。
陈永喆, 冯晓明, 田汉勤, 武旭同, 高镇, 冯宇, 朴世龙, 吕楠, 潘乃青, 傅伯杰
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
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围（Ran et al., 2021b）、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图（yedoma）。与之前的多年冻土图不同，根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用，我们将北半球多年冻土分为五种类型：气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊，北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护，表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%，主要分布在高北极和高山地区，如青藏高原。
冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
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
本数据集来源于根河生态保护区复杂地形混交林精细光学遥感试验，实验地点位于根河生态站（内蒙古大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站）附近，数据获取时间为2016年8月7日9点-17点（北京时间），采样间隔为0.5小时。测量设备为FLIR T440成像仪，通过图像监督分类提取了光照叶片、阴影叶片、光照树干、阴影树干、光照背景和阴影背景共六种组分的亮度温度。经过反射项贡献的去除和发射率校正最终得到六个组分的辐射温度。本数据集有望应用于热红外建模、组分温度反演、蒸散发估算等方面。
卞尊健, 曹彪, 历华, 杜永明, 范闻捷, 肖青, 柳钦火
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
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
This is a dataset of shrubline shifts and recruitment including 24 willow shrubline plots on the eastern Tibetan Plateau. It includes the following information: 1) Shrub recruitment series; 2) Climatic sensitivity of shrub recruitment; 3) Shrubline shifts and their potential drivers.
Yafeng Wang, Eryuan Liang
三江源地区土地沙漠化分布数据集源自青藏高原沙漠化格局与变化数据，本数据基于遥感影像、辅助数据等多源数据集成得到。主要使用和参考的数据包括：1）遥感影像数据：选取Landsat提取6 ~ 9月份影像作为青藏高原土地沙漠化监测的主要数据源，共选择1980年、1990年、2000年、2010年和2015年五期影像监测土地沙漠化， 2）辅助数据：地形数据、土壤类型数据、植被类型数据、土地利用数据和Google Earth影像等辅助数据是沙漠化土地解译过程中的重要数据；3）沙漠化指征体系，以风蚀速率、流沙面积占地百分比、植被覆盖度为三个主要指标；4）三江源地区面积为382312 km2，该数据集是从青藏高原土地沙漠化分布数据中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析；5）本数据格式为Shapefile格式。推荐使用arcmap打开数据。
南维鸽
典型矿产开发工程区域水环境数据包含青藏高原东北部祁连山成矿带超大型金矿带典型矿产开发区域周边水样检测数据集（2019）、青藏高原东北部祁连山成矿带超大型金矿带典型矿产开发区域周边沉积物及土样检测数据集（2019）。数据第一行为经纬度、元素名称，第二行为元素含量单位，第一列为样点编号。数据获取方式为2019年8月在甘南藏族自治州早子沟金矿、大水金矿、忠曲尾矿库周边相关流域采集的水体、沉积物、土壤样品，水样采用美国热电公司iCAP SQ型电感耦合等离子体质谱仪和海光光学AFS-2202E型原子荧光光谱仪进行检测分析，土壤和沉积物采用IEEXRF荧光光谱仪进行检测分析，主要分析K、Ca、Na等常量元素和Cr\Ni\Cu\Zn等微量元素含量。数据格式为xlsx，数据质量可靠，可应用于青藏高原东北部祁连山成矿带超大型金矿带典型矿产开发区域的水环境综合效应评估。
程昊
本数据集来源于滦河流域土壤水分遥感试验中的多频多角度地基微波辐射计与雷达主被动协同观测试验。试验地点位于内蒙古自治区正蓝旗昕元牧场（115.93°E, 42.04°N），数据获取于2018年夏季。数据集包含四个部分，即：亮温数据、后向散射数据、土壤数据和植被数据。微波亮温数据由RPG-6CH-DP车载微波辐射计观测得到，包含三个微波波段（L, C和X）的水平和垂直极化亮温，观测入射角变化范围为30-65° （2.5°间隔），数据测量时间间隔为0.5小时。主动微波数据由地基雷达（GBSAR）观测得到，包含了L和C波段四种极化（VV, VH, HH, HV）下的后向散射系数，观测入射角变化范围为30-65°（2.5°间隔）。土壤数据包含地表粗糙度和6层土壤水分和土壤温度（1 cm, 3 cm, 5 cm, 10 cm, 20 cm, 50 cm），采样间隔为10分钟；植被数据为草地的植被含水量。 试验观测时间从2018年8月18日持续到9月25日，数据涵盖的草地多频多角度微波亮温、后向散射系数以及土壤和植被等相关配套数据为陆表微波辐射散射建模与验证、主被动微波亮温降尺度、土壤水分反演算法发展和验证提供了重要资料。
赵天杰, 胡路, 耿德源, 施建成
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水文观测数据。共两个水文站：1、黄河中游龙门水文站，为2013年逐周水文数据，包括水温（T）、径流量（Qw）、物理侵蚀速率（PER）、pH。2、黄河唐乃亥水文站，为2012年7月至2014年6月河水逐月数据，包括径流量（Qw）、泥沙量（silt）、pH、EC。该数据集委托黄河水利委员会水文站工作人员观测，为青藏高原隆升背景下水文学、水化学、水圈循环等研究提供基础水文资料。
金章东, 赵志琦
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
数据源为Copernicus Global Land Service (CGLS)，下载地址为：（https://lcviewer.vito.be/）。该数据提供了一期川藏交通廊道（含G317、G318、川藏铁路）的土地覆盖/土地利用类型。土地覆被数据使用遥感影像自动提取的方法，遥感影像获取时间介于2015年至2019年间，分类算法采用PROBA-V，分类精度为80%。土地利用类型包括常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶针叶林、灌木、草地、落地、实体、建筑用地等类型。数据的原始空间分辨率为100m，经重采样后空间分辨率为250m。数据地理坐标系为WGS1984，投影坐标系为墨卡托投影。数据存储格式为Tiff文件。
眭天波
川藏交通廊道植被分类数据由《1：400万中国植被图》（1979年）数字化而成，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，完成时间为1990年。该数据为面shp数据，其属性包含植被编码及其含义，具体情况可参考《中国植被编码设计说明》，其中有对1:400万中国植被图的植被编码的详细说明。数据基本包括自然植被和农业植被两部分，区域为川藏交通廊道。植被根系的发育、是否喜水等特性是影响地质灾害发育的重要因素，统计研究植被类型与灾害之间的关系对防灾减灾具有重要意义，植被类型也可作为评价灾害风险评价的关键因子。
王俪璇
中国土壤类型空间分布数据根据全国土壤普查办公室1995年编制并出版的《1：100万中华人民共和国土壤图》数字化生成， 采用了传统的“土壤发生分类”系统，基本制图单元为亚类，共分出12土纲，61个土类，227个亚类。土壤属性数据库记录数达2647条，属性数据项16个，基本覆盖了全国各种类型土壤及其主要属性特征。数据来自中科院资源环境科学与数据中心。根据1：100万中国土壤图数字化生成。比例尺为1：100w
王俪璇
使用Landsat5，7，8影像的NDVI对川藏交通廊道1985-2020年植被覆盖度进行提取。数据一共分为7期，每期时间跨度为5年。来源于USGS（https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-surface-reflectance）。 植被覆盖度一共分为7期，每期时间跨度为5年。其计算流程主要分为三步，一是获取该时间段内云量分数低于20的所有影像，计算其NDVI值，在使用中位数合成的方法合成当期的NDVI图；第二步是计算该区域的NDVI最大值与最小值NDVImax与NDVImin；第三步通过公式FVC=（NDVI-NDVImin）/(NDVImax-NDVImin)，得到植被覆盖度。由于使用了Landsat数据，原始植被覆盖度产品空间分辨率为30m，采样1000m后得到此数据。
眭天波
数据集包含川藏交通廊道河流、湖泊数据。按照等级将河流划分为1-4级。并对河流进行了编号及地理编码。该数据既可作为区域地理底图的基本要素，也可作为水文区域划分的基本条件。该数据来源未全国1：100万基础地理数据，覆盖全国陆地范围和包括台湾岛、海南岛、钓鱼岛、南海诸岛在内的主要岛屿及其临近海域，共77幅1:100万图幅，该数据整体现势性为2015年。数据采用2000国家大地坐标系，1985国家高程基准，经纬度坐标。
王俪璇
数据源于全国1∶100w数字地质图空间数据库矢量化而成。根据川藏交通廊道区域范围及1：100w地形图图幅划分方式，使用了H45、H46、H47、H48、I45、I46、I47、I48八幅标准图幅的地质图，数据源格式为wp区文件，利用相关软件转化为shp格式的矢量文件，可用ARCIGS软件查看、编辑。本数据含有含地层、地层符号、岩石类型等基础地质信息。地质数据的获取，能够基本了解到川藏交通廊道范围内的地层、岩性情况，有利于追溯泥石流、滑坡灾害发生的地质条件。
王俪璇
地球表面的起伏形态成为地貌。此数据集为川藏交通廊道区域范围内，精度为90m的地貌数据，数据格式为tif.。数据自《中华人民共和国地貌图集（1:100万）》数字化而成，根据海拔、起伏程度等对平原、丘陵、台地等地貌进行了分类，数据的精度较低，研究区范围内地貌种类较少。各类地貌在地域上的组合和垂向上的分异，不仅对气候、水文的变化和土壤、生物的分布有密切的关系，对工农业生产、水利和交通建设有重大的影响，而且还是生态环境演化、治理中必须考虑的重要因素。
王俪璇
数据源自雷达地形测绘SRTM产品，下载地址为http://gdex.cr.usgs.gov/gdex/。在下载网站导入川藏交通廊道shp边界，以选择研究区范围的图幅，利用ARCGIS软件合并成一幅。数据的精度90m，格式为栅格数据。数据大小136MB。区域为川藏交通廊道。该数据适用于1:10万的相关地形数据的提取，如坡度、坡向、河道河网等地形因子数据等，作为川藏交通廊道地形分析的基础数据，有助于认识全区的地形地貌特征，对于大区域的灾害风险管理和决策水平具有重要意义。
王俪璇
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
该数据集包含了2020年1月至2020年10月的兰州大学祁连山区寺大隆样区红外相机数据。寺大隆样区的典型生境是森林，主要树种为祁连圆柏和青海云杉，典型的哺乳动物有马鹿、马麝、狍、蓝马鸡等。 红外相机数据处理的主要步骤包括： 1.数据存储，在计算机、移动硬盘或其他存储介质上设置目录存储照片及录像文件。 2.处理误拍或无效照片。删除风吹草动、曝光、没有动物存在或者任意形式的无效照片。3.物种鉴定。 （1）动物识别图像库建设，每一个调查单元建立一个动物识别图像库，该库主要用于物种识别人员的培训，便于其快速掌握物种鉴别特征，准确识别物种。 （2）有效照片的处理：对于能够准确识别物种的照片（录像），在自动相机（视频）记录表填写动物名称、数量、环境信息等；如果一张照片上有两种动物或两种以上动物，则各填写一行；对于不能准确识别物种的照片，在动物名称一栏填写无法识别，并填写数量、环境信息等，并在照片处理一栏填写“未处理”；对于家禽家畜等，填写动物家禽家畜的名称及数量；对于人，在动物名称处填写“牧民、游客、护林员”等。 （3）其它信息：环境信息记录，应根据照片（录像），填写以下环境信息：温度：依照照片上显示的温度填写。天气：晴、阴、雨、雪。需要仔细判断。积雪：有或无。行为：觅食、饮水、捕食、交配、打斗、争食、驱赶、嬉戏、奔跑、休息、行走、警戒等。动物年龄：幼、亚、雌、雄、未知。 发布的观测数据包括：文件编号，文件格式，文件夹编号，相机编号，布设点位编号，拍摄日期，拍摄时间，工作天数（天），要素，物种名称，幼，亚，雌，雄，未知，总数，行为，温度（℃），天气，积雪。
张立勋
该数据集包含了2020年1月至2020年11月的兰州大学祁连山区祁丰样区红外相机数据。隶属甘肃省张掖市肃南裕固族自治县，处肃南裕固族自治县西北面，西走廊西部、祁连山北麓，东与大河乡相望，南接青海省祁连县、天峻县，西连酒泉市肃北县，北靠酒泉肃州区、嘉峪关市、玉门市，祁丰样区的典型生境是荒漠、高山裸岩，典型的哺乳动物有雪豹、猞猁、白唇鹿、岩羊等。 红外相机数据处理的主要步骤包括： 1.数据存储，在计算机、移动硬盘或其他存储介质上设置目录存储照片及录像文件。 2.处理误拍或无效照片。删除风吹草动、曝光、没有动物存在或者任意形式的无效照片。3.物种鉴定。 （1）动物识别图像库建设，每一个调查单元建立一个动物识别图像库，该库主要用于物种识别人员的培训，便于其快速掌握物种鉴别特征，准确识别物种。 （2）有效照片的处理：对于能够准确识别物种的照片（录像），在自动相机（视频）记录表填写动物名称、数量、环境信息等；如果一张照片上有两种动物或两种以上动物，则各填写一行；对于不能准确识别物种的照片，在动物名称一栏填写无法识别，并填写数量、环境信息等，并在照片处理一栏填写“未处理”；对于家禽家畜等，填写动物家禽家畜的名称及数量；对于人，在动物名称处填写“牧民、游客、护林员”等。 （3）其它信息：环境信息记录，应根据照片（录像），填写以下环境信息：温度：依照照片上显示的温度填写。天气：晴、阴、雨、雪。需要仔细判断。积雪：有或无。行为：觅食、饮水、捕食、交配、打斗、争食、驱赶、嬉戏、奔跑、休息、行走、警戒等。动物年龄：幼、亚、雌、雄、未知。 发布的观测数据包括：文件编号，文件格式，文件夹编号，相机编号，布设点位编号，拍摄日期，拍摄时间，工作天数（天），要素，物种名称，幼，亚，雌，雄，未知，总数，行为，温度（℃），天气，积雪。
张立勋
该数据集包含了2019年7月至2020年10月的兰州大学祁连山区哈溪样区红外相机数据。哈溪样区的典型生境是森林，主要树种为祁连圆柏和青海云杉，典型的哺乳动物有马鹿、马麝、狍、蓝马鸡等，该区放牧严重，人类活动频繁。 红外相机数据处理的主要步骤包括： 1.数据存储，在计算机、移动硬盘或其他存储介质上设置目录存储照片及录像文件。 2.处理误拍或无效照片。删除风吹草动、曝光、没有动物存在或者任意形式的无效照片。3.物种鉴定。 （1）动物识别图像库建设，每一个调查单元建立一个动物识别图像库，该库主要用于物种识别人员的培训，便于其快速掌握物种鉴别特征，准确识别物种。 （2）有效照片的处理：对于能够准确识别物种的照片（录像），在自动相机（视频）记录表填写动物名称、数量、环境信息等；如果一张照片上有两种动物或两种以上动物，则各填写一行；对于不能准确识别物种的照片，在动物名称一栏填写无法识别，并填写数量、环境信息等，并在照片处理一栏填写“未处理”；对于家禽家畜等，填写动物家禽家畜的名称及数量；对于人，在动物名称处填写“牧民、游客、护林员”等。 （3）其它信息：环境信息记录，应根据照片（录像），填写以下环境信息：温度：依照照片上显示的温度填写。天气：晴、阴、雨、雪。需要仔细判断。积雪：有或无。行为：觅食、饮水、捕食、交配、打斗、争食、驱赶、嬉戏、奔跑、休息、行走、警戒等。动物年龄：幼、亚、雌、雄、未知。 发布的观测数据包括：文件编号，文件格式，文件夹编号，相机编号，布设点位编号，拍摄日期，拍摄时间，工作天数（天），要素，物种名称，幼，亚，雌，雄，未知，总数，行为，温度（℃），天气，积雪。
张立勋
该数据集包含2020年3月1日至2020年12月31日大通河流域兰州大学寒旱区科学观测网络连城的物候相机观测数据，观测点的经纬度是102.737E，36.692N，海拔2903m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用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，滤波后的得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）和覆盖度。因物候相机内置时钟错误，3月1日之前的影像为夜间拍照，照片无法使用，因此数据缺失。
赵长明, 张仁懿
数据集包含2002年至2018年中国陆地土壤水分数据，单位为m³/m³，时间分辨率为月，空间分辨率为0.05°。它由3个被动微波遥感产品制成：日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的 AMSR-E 的 Level 3 土壤水分数据和 AMSR2 的 Level 3 土壤水分数据，以及由法国农业科学研究院（INRA）和法国空间生物圈研究中心（CESBIO）研发的 SMOS 产品的土壤水分数据。为了应对被动微波土壤水分产品空间分辨率低的不足，研究人员基于温度植被干旱指数（TVDI）建立了空间权重分解（SWD）模型，其中，TVDI由中分辨率成像光谱仪（MODIS）的地表温度（LST）MYD11C3数据和归一化植被指数（NDVI）MYD13C2数据计算而来。整体而言，降尺度的土壤水分产品与实地测量结果一致（R >0.78），且均方根误差较低（ubRMSE < 0.05 m³/m³），这表明数据在整个时间序列中具有良好的准确性。数据集可以广泛应用于水文及干旱监测，并且可以作为生态和其他地球物理模型的重要输入参数。
毛克彪
该数据集包含了2020年01月01日至2020年12月31日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合超级站的物候相机观测数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。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，本数据集中的物候照片是在每天12:10拍摄的，拍摄时间误差在±10 min。图片命名方式为BSDCJZ BEIJING_IR_Year_Month_Day_Time.
李小雁
该数据集包含了2020年7月25日至2020年10月20日的黑河水文气象观测网下游四道桥超级站叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是柽柳。观测在四道桥超级站（101.1374E, 42.0012N）旁开展，样方1个，大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，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Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年7月26日至2020年10月20日的黑河水文气象观测网下游混合林站叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是胡杨与柽柳混合。观测在混合林站（101.1335E, 41.9903N）旁开展，样方大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，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Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年5月31日以前，和2020年9月2日以后的黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站的物候相机观测数据。2020年5月31日至2020年9月2日，由于物候相机供电故障，造成时间缺失，另外，在9月2日重新安装相机时，由于相机经过移动重新安装，造成视场内的目标物与5月31日以前有所变化，可能会造成前后数据的不一致性。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374E, 42.0012N，海拔873m。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。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(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)。然后对数据进行质量控制、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。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 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)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔超级站的物候相机观测数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N，海拔3033m。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。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(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)。然后对数据进行质量控制、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。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 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)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 张阳, 李新
该数据集包含2020年1月1日至2010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。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(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)。然后对数据进行质量控制、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。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 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)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年7月10日至2020年9月20日的黑河水文气象观测网中游大满超级站叶面积指数观测数据。站点(100.376° E, 38.853° N)位于甘肃省张掖市大满灌区内，海拔1556m，下垫面是玉米。观测样方共计6个，每个样方大小约30m×30m，经纬度分别为(100.376°E, 38.853°N)、(100.377° E, 38.858°N)、(100.374°E, 38.855°N)、(100.374°E, 38.858°N)、(100.371°E, 38.854°N)、(100.369°E, 38.854°N)。每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls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Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含2020年8月11日至2020年12月31日石羊河流域兰州大学寒旱区科学观测网络民勤站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是103.668E，39.208N，海拔1020m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用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，滤波后的得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）。该站物候相机安装时间为2020年8月11日。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含2020年1月1日至2020年12月31日石羊河流域兰州大学寒旱区科学观测网络西营河站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是101.855E，37.561N，海拔3616m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用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，滤波后的得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）。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含2020年1月1日至2020年12月31日柴达木盆地哈尔腾河流域兰州大学寒旱区科学观测网络苏干湖站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是94.125°E，38.992N，海拔2798m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用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，滤波后的得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）。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含2020年2月3日至2020年12月31日黑河流域兰州大学寒旱区科学观测网络寺大隆站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是99.926E，38.428N，海拔3146m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用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，滤波后的得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）。2月3日之前的照片因设备故障无法使用。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含2020年3月10日至2020年12月31日疏勒河流域兰州大学寒旱区科学观测网络瓜州站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是95.673E，41.405N，海拔2014m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用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，滤波后的得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）。3月10日之前的数据由于存储卡到达上限已覆盖；5月31日调整摄像头方位。
赵长明, 张仁懿
本数据集包括祁连山地区重点区域2020年5月至2020年10月的归一化植被指数、植被覆盖度、植被净初级生产力、草地生物量、森林蓄积量植被参数遥感产品，空间分辨率为10m。本数据集采用高分一号、高分六号、哨兵、资源三号等遥感数据源，结合气象、地面监测等基础数据，采用波段比值法、混合像元分解模型、CASA模型等植被参数反演算法和模型，生成祁连山重点区域生长季逐月植被指数遥感产品。本数据集通过构建以高分卫星为主的高时空分辨率生态环境监测数据集，为区域生态环境问题诊断与生态环境动态评估提供数据支持。
祁元, 张金龙, 曹永攀, 周圣明, 王宏伟
本数据集包括黑河流域2020年5月至2020年10月的归一化植被指数、植被覆盖度、植被净初级生产力、草地生物量、森林蓄积量植被参数遥感产品，空间分辨率为10m。本数据集采用高分一号、高分六号、哨兵、资源三号等遥感数据源，结合气象、地面监测等基础数据，采用波段比值法、混合像元分解模型、CASA模型等植被参数反演算法和模型，生成祁连山重点区域生长季逐月植被指数遥感产品。本数据集通过构建以高分卫星为主的高时空分辨率生态环境监测数据集，为区域生态环境问题诊断与生态环境动态评估提供数据支持。
祁元, 张金龙, 曹永攀, 周圣明, 王宏伟
探究地貌对于青藏高原树木分布格局的机制影响，以及如何更确切的将地貌影响表现出来，一直是研究难题，地貌对于树木分布的影响是有重要意义的。根据实地和文献调查发现，有着较好的地形庇护下，无论是乔木还是灌丛植被生长都有着积极的作用。这种作用在主要包括地形对风的遮挡庇护和地形聚水增加生境土壤水分和空气湿度。本研究采用250mDEM来模拟这种对植被的遮挡效果，称为Topographic Sheltering Index（TSI，采用C语言编程，计算目标点的障碍物累计水平角，障碍物的判定条件为：障碍物与目标点之间的距离小于障碍物与目标点高差的15-20倍，倍数可调，根据高原的实际情况选定为15倍，以8km为搜索半径，10度为搜索角度），得到青藏高原地形遮蔽度。
周尧治, 程名, 田睿
数据源于JAXA地球观测研究中心（http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/），产品为ALOS World 3D - 30m (AW3D30)。通过导入川藏交通廊道shp边界选择图幅并下载，利用相关软件合并成一幅。格式为栅格数据，空间分辨率为30m，数据大小为1.3GB。该DEM数据可利用相关软件生成坡度、坡向、河道河网等地形因子数据，它们是川藏交通廊道地形分析的基础数据，有助于认识流域地貌形态，也是灾害区划研究、风险性评价的关键因子。高精度DEM的获取对于灾害风险管理和决策水平、减轻重大地质灾害的损失具有重要意义。
眭天波
透明度，作为一种最直观地反映水质特性的指标之一，能够综合地反映水体生态系统的营养状态。光学遥感技术为监测大范围湖泊（包括水库）透明度变化提供了可能。中国湖泊（>1公顷）透明度的年均值数据集覆盖时间从1990到2018年，时间分辨率为5年一期，空间分辨率为30米，使用的数据源为GEE平台的Landsat 长时间序列天顶角反射率产品数据。中国的青藏高原、蒙新高原和东北湖区的影像选择时间主要集中在每年5-10月的非冰期。研究团队利用3种实测透明度数据集进行中国湖泊透明度反演模型的构建与验证。第一种数据集是本研究团队在2004-2018年获取的野外实测数据，该数据集的3/4（976）用来建立模型（红/蓝波段比算法），精度为R2=0.79， rRMSE=61.9%；剩余的1/4（325）用来验证模型，精度为R2=0.80， rRMSE = 57.6%。另外两种数据集是用来验证透明度反演模型的时间迁移性，其中一种数据集是2007-2009年期间由中科院南京地理与湖泊研究所进行湖泊调查获取的实测数据（340），精度为R2=0.78，rRMSE = 59.1%；另一种数据集是1980s-1990s期间第一次湖泊调查结果（229），精度为R2=0.81，rRMSE = 50.6%。模型验证结果表明，透明度反演结果在时空上具有较好的精度和稳定性。最后，基于透明度反演模型，在GEE云平台上编写去云算法、水体指数算法等来实现中国湖泊透明度的反演。该数据集信息有助于决策者或者环境管理者更好改善和保护水质，维持区域的可持续发展。
陶慧, 宋开山, 刘阁, 王强, 温志丹
本数据集包括祁连山区域2020年的30m耕地和建设用地分布产品。该产品来源于祁连山区域2020年30m的土地覆盖分类产品。2020年30m的土地覆盖分类产品以2019年的土地覆盖分类产品为基础，基于Google Earth Engine平台的Landsat系列数据和强大地数据处理能力，利用变化检测的思想和方法生产得到。产品的总精度优于85%。该产品是1985-2019年人类活动参数产品的延续。1985-2019年的人类活动参数产品也可在本网站下载得到。
杨爱霞, 仲波, 吴俊君
本数据集为祁连山区域2020年的30m土地覆盖分类产品。该产品以2019年的土地覆盖分类产品为基础，基于Google Earth Engine平台的Landsat系列数据和强大地数据处理能力，利用变化检测的思想和方法生产得到，总体精度优于85%。该产品是1985-2019年土地覆盖分类产品的延续。1985-2019年的土地覆盖分类产品也可在本网站下载得到。其中，1985-2015年的土地利用产品为5年1期，2015-2020年的土地利用产品为1年1期。
杨爱霞, 仲波, 角坤升, 吴俊君
本数据集包括祁连山区域2020年1月-12月月度最大值合成的30m空间分辨率地表植被净初生产力产品。利用 Landsat8 OLI 和sentinel 2多光谱遥感影像的红光和近红外两个通道的反射率数据，计算NDVI实现对地表月度NDVI产品的合成，进而利用经验模型计算NPP。最后，采用最大值合成 (Max value composition, MVC) 方法对月度植被净初生产力求取最大值输出月度NPP产品。
吴俊君, 仲波
本数据集包括祁连山区域2020年1月-12月月度最大值合成的30m空间分辨率地表植被指数产品。利用 Landsat8 OLI 和sentinel 2多光谱遥感影像的红光和近红外两个通道的反射率数据，计算NDVI实现对地表月度NDVI产品的合成。最后，采用最大值合成 (Max value composition, MVC) 方法对月度植被指数求取最大值输出月度NDVI分幅产品，数据集共计25.7GB。
吴俊君, 仲波
本数据集包括祁连山区域2020年1月-12月月度最大值合成的30m空间分辨率地表叶面积指数产品。利用 Landsat8 OLI 和sentinel 2多光谱遥感影像的红光和近红外两个通道的反射率数据，计算NDVI实现对地表月度NDVI产品的合成，进而利用经验模型计算LAI。最后，采用最大值合成 (Max value composition, MVC) 方法对月度叶面积指数求取最大值输出月度LAI产品，
吴俊君, 仲波
本数据集包括祁连山区域2020年1月-12月月度最大值合成的30m空间分辨率地表植被覆盖度产品。利用 Landsat8 OLI 和sentinel 2多光谱遥感影像的红光和近红外两个通道的反射率数据，计算NDVI实现对地表月度NDVI产品的合成，进而利用像元二分法计算FVC。最后，采用最大值合成 (Max value composition, MVC) 方法对月度植被覆盖度求取最大值输出月度FVC产品，
吴俊君, 仲波
地面光谱数据集的地表覆盖类型包括裸土、草地、农作物。测量位置为小滦河流域；测量时间为2018年8月-9月；测量方法：使用ASD光谱测量仪，每个样点观测三次。光谱波段范围：350~2500nm。数据处理软件：ViewSpec Pro软件。数据集包括两部分，一是昕元牧场及周边地物光谱(2018年8月28日-2018年9月12日)，二是闪电河同步实验植被光谱（2018年9月15日-2018年9月26日）。
柴琳娜, 江海英
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序EVI。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过EVI的计算公式进行生产的，即并在NDVI计算公式的基础上引入了背景调节参数C1，C2和大气修正参数L进行计算的。3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：EVI相比于NDVI具有较强的抗大气干扰能力以及抗噪音能力，更适用于气溶胶含量较高的天气状况下，以及植被茂盛区。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序MSAVI产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过MSAVI的计算公式进行生产的，即在SAVI的基础上,针对SAVI在植被覆盖茂盛区表现不敏感的问题进行了改进,具体的计算方法参照Qi，1994文献；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数在植被茂盛覆盖区域较为稳定，而在植被稀疏区表现不敏感。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序NBR产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NBR的计算公式进行生产的，即利用近红外波段和短波红外波段的比值来增强火烧迹地的特征信息,具体计算公式为（近红外波段-短波红外波段2）/(近红外波段+短波红外波段2)；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数常被用于火烧迹地信息提取以及监测火烧区域植被的恢复状况。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序NDMI产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NDMI的计算公式进行生产的，即利用近红外与短波红外之间的差异来定量化反映植被冠层的水分含量情况；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：NDMI与冠层水分含量高度相关，可以用来估计植被水分含量，而且NDMI与地表温度之间存在较强的相关性，因此也常用于分析地表温度的变化情况。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序NDVI。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NDVI的计算公式进行生产的，即通过计算近红外波段和红波段之间的差异来定量化植被的生长状况，具体公式为：（近红外波段-红波段）/(近红外波段+红波段)；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数可反映植被的健康情况及植被的长势，由于计算简单，指示性好，被广泛应用于农业、林业、生态环境等领域，同时也是生态物理参数反演的重要输入参数，是目前应用最为广泛的植被指数之一。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序SAVI。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过SAVI的计算公式进行生产的，即并在NDVI计算公式的基础上引入了土壤调节因子S进行计算的。3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数在植被稀疏区域较为稳定，而在植被覆盖茂盛区域不敏感。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序SI产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过SI的计算公式进行生产的，即根据红光波段和蓝光波段开展乘积平方根计算即可得到，基于红光波段和蓝光波段能够很好地反映土壤盐分的原理；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数能很好的反映土壤的盐分程度，可用于定量化评价盐渍化土壤。
彭燕
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
本数据集来源于滦河流域土壤水分遥感试验中的多频多角度地基微波辐射观测试验，试验地点位于内蒙古自治区多伦县 (42.18°N, 116.47°E)，数据获取于2017年。数据集共包含三个部分，即亮温数据、土壤数据和植被数据。微波亮温数据由RPG-6CH-DP车载微波辐射计观测得到，涵盖三种农作物 (玉米、莜麦和荞麦)，包括三个微波波段 (L, C和X)的水平和垂直极化亮温，观测入射角变化范围为30-65° (2.5°间隔)，时间分辨率为0.5小时。土壤数据包含了三种农作物土壤的5层土壤水分和土壤温度 (2.5 cm, 10 cm, 20 cm, 30 cm, 50 cm)，采样间隔为10分钟；土壤数据还包括地表粗糙度、降雨量、灌溉标记和土壤质地。植被数据包括叶面积指数、植株高度、植被含水量等。 试验观测时间从2017年7月19日持续到8月30日，其所涵盖的不同农作物的多频多角度微波亮温及土壤和植被等相关配套数据为陆表微波辐射建模与验证、土壤水分反演算法发展和验证提供了重要资料。
赵天杰, 胡路, 李尚楠, 樊东, 王平凯, 耿德源, 施建成
本数据为祁连山地区2019年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2019年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期，空间分辨率为2米，边界精度在2米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2019年的分布，可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。
李佳
本数据为祁连山地区2020年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2020年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期，空间分辨率为2米，边界精度在2米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2020年的分布，可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。
李佳
本数据集包含来自闪电河流域土壤温湿度无线传感器网络（以下简称SMN-SDR）的34个站点的土壤水分、土壤温度和降水的原位测量数据。整个观测网络覆盖约10000平方公里（115.5-116.5°E，41.5-42.5°N）。SMN-SDR 所覆盖的闪电河流域地势相对平坦，地表覆盖类型以草地和农田为主。网络中共计包含34个站点，分别设置了100公里（大尺度）、50公里（中尺度）和10公里（小尺度）三种采样尺度。站点观测使用Decagon 5TM 土壤水分传感器，每个站点统一按照五个测量深度（分别为3、5、10、20和50厘米）进行测量，其中有20个站点配备了HOBO雨量计。测量数据稳定后定期针对每个站点的每一层土壤采集土壤样品，分析重量/体积含水量、容重和土壤质地等，以对原始测量数据进行校准。数据采样间隔为10分钟（2019年6月之前）或15分钟（2019年6月之后）。 闪电河流域土壤温湿度无线传感器网络将为卫星反演和模型模拟的土壤水分产品真实性检验提供长期的地面参考数据。
赵天杰, 姬大彬, 蒋玲梅, 崔倩, 陈德清, 郑景耀, 张子谦, 胡路, 施建成
第二次青藏高原综合科学考察研究任务五专题一“高原动物多样性保护和可持续利用”（2019QZKK0501）第一年度（2019年底至2020年初）本专题共计组织110支科考队，重点在青藏高原墨脱地区、祁连山、西天山开展野外科学考察60余次，基本覆盖了整个青藏高原地区。利用红外相机，样线，样点等方法对青藏高原脊椎动物（鸟类，哺乳类，爬行类，两栖类，鱼类），对青藏高原亚洲水塔区及喜马拉雅区所属的农牧交错区农牧昆虫进行了全面调查。完成雅鲁藏布江等典型水体外来鱼类、西藏自治区拉萨、林芝与青海省西宁市等地区外来两栖爬行动物物种、川藏北线鼠类、普氏原羚等物种的第一轮野外调查，开展并完成部分物种的遗传学（或组织学）样品采集工作。本数据集包含本专题第一年度科学考察收集的生境照、样品照、工作照、工作视频电子科学数据。数据以科考队（子课题）及科考路线整理上传。
尹婷婷
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
数据内容：该数据集产品包含青藏高原地区30米分辨率的水体悬浮物浓度产品，可作为青藏高原地区生态系统相关研究的关键参数。数据来源及加工方法：产品反演主要基于Landsat系列数据，通过提取有效的离水辐射或离水反射率，从而对水体成分进行反演。本产品是使用经验/半经验方法进行水中悬浮物浓度信息提取的初步结果。数据质量：整体精度较高，后续将结合科考实测数据对产品进一步优化。数据应用成果及前景：数据集将持续更新，可用于青藏高原地区生态系统变化研究与分析。
刘慧婵
该数据集包含位于小滦河流域布设29个土壤温湿仪器观测点，观测时间在2018年8月28日-2019年2月28日之间，时间间隔30 min。观测深度为5 cm和10cm共2层。观测点位分布在被动微波像元尺度(如SMAP、SMOS、AMSR2和FY-3)和主动微波卫星像元尺度(如Sentinel-1)内。主微波像元和被动微波像元的观测面积分别为0.1°×0.1° 和 0.25°×0.25°。主动微波像元中有12个位点(称A(主动))，被动微波像元中有17个位点(称P(被动))。
蒋玲梅
Based on AVHRR-CDR SR products, a daily cloud-free snow cover extent dataset with a spatial resolution of 5 km from 1981 to 2019 was prepared by using decision tree classification method. Each HDF4 file contains 18 data elements, including data value, data start date, longitude and latitude, etc. At the same time, to quickly preview the snow distribution, the daily file contains the snow area thumbnail, which is stored in JPG format. This data set will be continuously supplemented and improved according to the real-time satellite remote sensing data and algorithm update (up to may 2019), and will be fully open and shared.
HAO Xiaohua
冰川是西部山区河流的补给水源，是西部地区人们赖以生存、发展工、农、牧业的最基本要素之一。冰川既是宝贵的淡水资源，又是山区形成严重自然灾害的发源地，如突发性冰湖溃决洪水、冰川泥石流和冰崩等。冰川水文监测是研究冰川融水特征、冰川融水对河流的补给作用、冰川表面消融与径流关系、冰面产流和汇流过程、及冰川和季节性积雪融水诱发的洪水和泥石流计算和预报的基础。目前主要以在流域出山口建立水文监测站，开展实地监测为主。本数集为4条代表性冰川的月值径流数据 (珠西沟冰川、帕隆4号冰川、老虎沟冰川、七一冰川)。通过雷达或压力式水位计测量冰川融水相对水位变化，通过实地径流断面测流与相对水位建立径流曲线，计算每条冰川的径流总量，径流单位为m3/s。
杨威, 李忠勤, 王宁练, 秦翔
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
本数据集包含来自闪电河流域土壤温湿度无线传感器网络（以下简称SMN-SDR）的34个站点的土壤水分、土壤温度和降水的原位测量数据。整个观测网络覆盖约10000平方公里（115.5-116.5°E，41.5-42.5°N）。SMN-SDR 所覆盖的闪电河流域地势相对平坦，地表覆盖类型以草地和农田为主。网络中共计包含34个站点，分别设置了100公里（大尺度）、50公里（中尺度）和10公里（小尺度）三种采样尺度。站点观测使用Decagon 5TM 土壤水分传感器，每个站点统一按照五个测量深度（分别为3、5、10、20和50厘米）进行测量，其中有20个站点配备了HOBO雨量计。测量数据稳定后定期针对每个站点的每一层土壤采集土壤样品，分析重量/体积含水量、容重和土壤质地等，以对原始测量数据进行校准。数据采样间隔为10分钟（2019年6月之前）或15分钟（2019年6月之后）。 闪电河流域土壤温湿度无线传感器网络将为卫星反演和模型模拟的土壤水分产品真实性检验提供长期的地面参考数据。
赵天杰, 姬大彬, 蒋玲梅, 崔倩, 陈德清, 郑景耀, 张子谦, 胡路, 施建成
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
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥站的大孔径闪烁仪通量观测数据。下游四道桥站分别架设了BLS450、BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为接收端，南塔为发射端。观测时间为2020年1月1日至2020年12月31日。站点位于内蒙古额济纳旗，下垫面是柽柳、胡杨、裸地和耕地。北塔的经纬度是101.137E，42.008N，南塔的经纬度是101.131E，41.987N，海拔高度约873m。大孔径闪烁仪的有效高度25.5m，光径长度是2350m，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（BLS900&BLS450：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900&BLS450：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（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）。在迭代计算过程中，对于BLS900&BLS450，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器故障，大孔径闪烁仪数据缺失的日期为：2020.02.13-2020.02.14；2020.05.18-2020.15.19。 关于发布数据的几点说明：（1）下游LAS数据以BLS900为主，其次为BLS450，最后为RR-RSS460，最终缺失时刻以-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：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。 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, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网中游大满站的大孔径闪烁仪通量观测数据。中游大满站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为BLS900的接收端和RR-RSS460的发射端，南塔为BLS900的发射端和RR-RSS460的接收端。观测时间为2020年1月1日至2020年12月6日。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米、果园和大棚，以玉米为主。北塔的经纬度是100.3785E，38.8607N，南塔的经纬度是100.3685E，38.8468N，海拔高度约1556m。大孔径闪烁仪的有效高度24.1m，光径长度是1854m，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（BLS900：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（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）。在迭代计算过程中，对于BLS900，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器维修、供电不足和信号问题，大孔径闪烁仪数据缺失的日期为：2020.06.21-2020.06.23；2020.09.21-2020.10.14。 关于发布数据的几点说明：（1）中游LAS数据以BLS900为主，缺失时刻由RR-RSS460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：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。 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, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
本数据集包括祁连山地区2019年日值0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用耦合小波分析的随机森林优化降尺度模型（RF-OWCM），通过对“祁连山地区基于AMSR-E和AMSR2亮温数据的SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分数据（SMsmapTE, V1）”进行降尺度，得到0.05°×0.05°地表土壤水分产品。参与降尺度模型的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周纪-中国西部1km全天候地表温度数据（TRIMS LST-TP），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
雅鲁藏布江流域内第四纪松散沉积物广泛分布，类型丰富，对雅江全流域共包含16个子流域在内的松散沉积物进行了详细的野外地质考察，考察范围包括西藏自治区浪卡子县、江孜县、康马县、萨迦县、拉孜县、仲巴县、萨嘎县、昂仁县、谢通门县、南木林县、加查县、波密县、墨脱县、墨竹工卡县等及其周边地区。该数据集记录了对雅鲁藏布江全流域不同类型第四纪松散沉积物开展野外地质考察的工作日志、野外工作照以及地质剖面照片。考察了包括16条松散沉积物剖面和40处松散沉积物遥感解译标志样本点。查明雅江流域内第四纪松散沉积物的时空展布与变化机理对揭示水系演变、高原生态环境监测与保护、水土保持、自然灾害预警与防治、重大基础工程建设等具有重要意义。
林志鹏, 韩中鹏, 王成善, 白雅俪格, 王新航, 张建, 马星铎, 胡太宇
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日青海湖流域水文气象观测网青海湖鱼雷发射基地站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省青海湖二郎剑景区鱼雷发射基地，下垫面是青海湖水面。观测点经纬度为：东经 100° 29' 59.726'' E，北纬 36° 35' 27.337'' N，海拔3209m。风速/风向架设在距湖面14m处，共1层，朝向正北；空气温度、相对湿度传感器分别架设在距湖面12m、12.5m处，共2层，朝向正北；翻斗式雨量计安装在距湖面10m处；四分量辐射仪安装在距湖面10m处，朝向正南；一个红外温度计安装在距湖面10m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；湖水温度探头设在水下0.2, 0.5, 1.0, 2.0, and 3.0 m处；光合有效辐射仪安装在距湖面10m处，探头朝向是垂直向下，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_14m）(单位：米/秒)、风向（WD_14m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_12m、Ta_12.5m和RH_12m、RH_12.5m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、湖表辐射温度（IRT_1）(单位：摄氏度)、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、湖水温度（Tw_20cm、Tw_50cm、Tw_100cm、Tw_200cm、Tw_300cm）(单位：摄氏度)。 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，则由-6999标示；由于冬季湖水结冰故将水温探头收回，故2020.10.19-2020.12.31期间无水温数据记录；（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-1-1 10:30。
李小雁
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合草原超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处，共7层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧10m平台上；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(单位：摄氏度)。 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，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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日青海湖流域地表过程综合观测网亚高山灌丛气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县沙柳河镇大寺附近，下垫面是亚高山灌丛。观测点经纬度为：东经100°6'3.62"E，北纬37°31'15.67" N，海拔3495m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧2m平台上；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和500cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和500cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_500cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_500cm）(单位：摄氏度)。 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，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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的青海湖流域水文气象观测网温性草原气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县三角城种羊场，下垫面是温性草原。观测点经纬度为：东经 100°14'8.99"E，北纬 37°14'49.00"N，海拔3210m。风速/风向、风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(单位：摄氏度)。 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，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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018/8/31 10:30。
李小雁
本数据为论文“多证据揭示中国西南及缅甸北部环蛇一新种”（英文标题为“Multiple lines of evidence reveal a new species of Krait (Squamata: Elapidae: Bungarus) from Southwestern China and Northern Myanmar ”） 插图原始分辨率版本及CT扫描头骨化石数据原始文件。 包含论文插图及正模式标本与副模式标本的头骨CT扫描三维重建图像堆栈原始文件。
史静耸
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的大孔径闪烁仪通量观测数据。上游阿柔站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为RR-RSS460的接收端和BLS900的发射端，南塔为RR-RSS460的发射端和BLS900的接收端。观测时间为2020年1月18日至2020年12月31日。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100.4712E，38.0568N，南塔的经纬度是100.4572E，38.0384N，海拔高度约3033m。大孔径闪烁仪的有效高度13.0m，光径长度是2390m，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（BLS900：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（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）。在迭代计算过程中，对于BLS900，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器调整和供电不足，大孔径闪烁仪数据由于信号和供电等问题缺失的日期为：2020.09.25-2020.10.16。 关于发布数据的几点说明：（1）上游LAS数据以BLS900为主，缺失时刻由RR-RSS460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 ：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。 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, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
地表反照率是地表能量平衡的重要参量之一。本数据集为2020年植被生长季（6-10月）逐月的黑河流域典型站点无人机遥感地表反照率数据（花寨子站8月份的数据由于实验开展的技术问题缺失）。地表反照率算法为统计回归方法，即基于6S模型和大量的典型地物光谱反射率数据，建立的从窄波段反射率到宽波段反照率的经验回归模型。将该回归模型应用于无人机多光谱遥感传感器获得的地表反射率，最终得到0.2 m空间分辨率的地表反照率数据。本数据集经过了辐射定标、几何校正，与地面站点实测数据的验证结果显示，均方根误差为0.029。本数据集提供了超高分辨率的地表反照率数据，可以作为卫星遥感尺度和地面观测尺度之间的“桥梁”，并为从事高分辨率和超高分辨率遥感数据工作的科研工作者提供数据支持。
刘绍民, 周纪, 董惟琛
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张掖湿地站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市国家湿地公园，下垫面是芦苇湿地。观测点的经纬度是100.4464E, 38.9751N，海拔1460m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速传感器架设在5m、10m处，风向传感器架设在10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处；四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内，冠层上方安装在6m（探头垂直向上和向下方向各一个）、冠层内安装在0.25m（探头垂直向上和向下方向各一个）高处，朝向正南。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm）(单位：摄氏度)、冠层上向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)和冠层下向上与向下光合有效辐射（PAR_D_up、PAR_D_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 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，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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）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；（6）命名规则为：AWS+站点名称 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
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上游垭口站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县大冬树垭口，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是100.2421E, 38.0142N，海拔4148m。发布的数据包括空气温度、相对湿度传感器架设在5m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在2m处；风速与风向传感器架设在10m，朝向正北；四分量辐射仪在气象塔6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；土壤热流板埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：体积含水量，百分比)。 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，则由-6999标示；由于传感器问题，四分量辐射断续出现问题；由于积雪覆盖太阳能板导致供电问题，2.2-4.25间数据缺失；（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
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下游四道桥超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374E, 42.0012N，海拔873m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在5m、7m、10m、15m、20m、28m处，共6层，朝向正北；风向传感器架设在15m处，朝向正北；气压计安装在防水箱内；翻斗式雨量计安装在28m处；四分量辐射仪安装在10m处，朝向正南；两个红外温度计安装在10m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；两个光合有效辐射仪安装在10m处，朝向正南，探头垂直向上和向下方向各一个；土壤部分传感器安装在塔体南侧2m处，其中土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm和200cm处；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm和200cm处。 观测项目有：风速（WS_5m、WS_7m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_28m）(单位：米/秒)、风向（WD_15m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_5m、Ta_7m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_28m和RH_5m、RH_7m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_28m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上和向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm、Ms_200cm）(单位：体积含水量，百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm、Ts_200cm）(单位：摄氏度)。 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，则由-6999标示；由于传感器的问题，1-5月间20m处风速和红外温度2数据断续出错，1.1-1.14土壤部分数据缺失；（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
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上游景阳岭站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县景阳岭垭口，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是101.1160E, 37.8384N，海拔3750m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器架设在10m，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：百分比)。 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，则由-6999标示；由于雪覆盖太阳能板引起供电不足，导致3.14-4.25间数据缺失；由于传感器问题，风速风向偶尔出现NAN无效值，四分量向上短波辐射数据出错。（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
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下游混合林站气象要素观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E,41.9903N，海拔874m。空气温度、相对湿度传感器架设在28m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在28m处；风速与风向传感器架设在28m，朝向正北；四分量辐射仪安装在24m处，朝向正南；两个红外温度计安装在24m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；两个光合有效辐射仪安装在24m处，朝向正南，探头垂直向上和向下方向各一个；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_28m、RH_28m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_28m）(单位：米/秒)、风向（WD_28m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm、Ts_160cm、Ts_200cm、Ts_240cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm、Ms_160cm、Ms_200cm、Ms_240cm）(单位：体积含水量，百分比)、向上与向下光合有效辐射（PAR_up、PAR_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 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，则由-6999标示； 1.1-1.14由于供电问题，数据间断出现一些缺失；由于探头问题，风向和240cm土壤温度在上半年出现问题，10cm土壤温度在7-9月间断出现问题；（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）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；（6）命名规则为：AWS+站点名称 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
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下游荒漠站气象要素观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗荒漠滩，下垫面是红砂荒漠。观测点的经纬度是100.9872E, 42.1135N，海拔1054m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装防水箱内；翻斗式雨量计安装在10m处；风速传感器架设在5m、10m处，风向传感器架设在10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm）(单位：体积含水量，百分比)和土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm）（单位：摄氏度）。 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，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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）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；（6）命名规则为：AWS+站点名称 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Liu et al. (2011)。
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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花寨子荒漠站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市花寨子，下垫面是盐爪爪山前荒漠。观测点的经纬度是100.3201E, 38.7659N，海拔1731m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装防水箱内；翻斗式雨量计安装在10m处；风速风向传感器架设在5m、10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_5m、WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm）(单位：体积含水量，百分比)和土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm）（单位：摄氏度）。 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，则由-6999标示；风速风向偶尔出现一些错误值，由于传感器的问题，1.14-1.17和5.11-5.16数据出现错误值；（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）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；（6）命名规则为：AWS+站点名称 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
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黑河遥感站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市党寨镇东侧，下垫面是人工草地。观测点的经纬度是100.4756E, 38.8270N，海拔1560m。空气温度湿度传感器架设在1.5m处，朝向正北；气压计在防水箱内；翻斗式雨量计安装在0.7 m处；风速风向传感器架设在10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装高度为1.5m，朝向正南；两个红外温度计安装高度为1.5m，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；土壤水分探头埋设在2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；平均土壤温度探头埋设在2cm和4cm；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处；两个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方1.5m（探头垂直向上和向下方向各一个），朝向正南。 观测项目有：空气温湿度（Ta_1.5m、RH_1.5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：%)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）（单位：摄氏度）。 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，则由-6999标示；由于供电出现问题，8.26-9.18,10.10-10.17数据缺失（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）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；（6）命名规则为：AWS+站点名称 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
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上游大沙龙站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县西侧沙龙滩地区，下垫面是沼泽化高寒草甸。观测点的经纬度是98.9406E, 38.8399N，海拔3739m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器架设在10m，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，并距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：体积含水量，百分比)。 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，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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
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气象要素梯度观测系统数据。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。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处，共7层，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在塔西侧约8m处，架高2.5m；四分量辐射仪安装在12m处，朝向正南；两个红外温度计安装在12m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处，其中两块（Gs_2、Gs_3）埋设在棵间，一块（Gs_1）埋设在植株下面；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处，朝向正南，距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；光合有效辐射仪安装在12m处，探头朝向是垂直向上；另有四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内，冠层上方安装在12m（探头垂直向上和向下方向各一个）、冠层内安装在0.3m（探头垂直向上和向下方向各一个）高处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度) 、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、冠层上向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)和冠层下向上与向下光合有效辐射（PAR_D_up、PAR_D_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 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，则由-6999标示；2020.9.23-10.17间由于采集器的问题，风速风向数据缺失；（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）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。 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河水文气象观测网上游阿柔超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N，海拔3033m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在1m、2m、5m、10m、15m、25m处，共6层，朝向正北；风向传感器架设在10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在阿柔超级站28m观测塔上；四分量辐射仪安装在5m处，朝向正南；两个红外温度计安装在5m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；光合有效辐射仪安装在5m处，朝向正南，探头朝向是垂直向上；土壤部分传感器埋设在塔体正南方向2m处，其中土壤热流板（自校正式）（3块）均埋设在地下6cm处；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处，其中4cm和10cm这两层有三个重复；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处，其中4cm和10cm这两层有三个重复。 观测项目有：风速（WS_1m、WS_2m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_25m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1m、Ta_2m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_25m和RH_1m、RH_2m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_25m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm_1、Ms_4cm_2、Ms_4cm_3、Ms_6cm、Ms_10cm_1、Ms_10cm_2、Ms_10cm_3、Ms_15cm、Ms_20cm、Ms_30cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm Ms_200cm、Ms_240cm、Ms_280cm、Ms_320cm）(单位：体积含水量，百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm_1、Ts_4cm_2、Ts_4cm_3、Ts_6cm、Ts_10cm_1、Ts_10cm_2、Ts_10cm_3、Ts_15cm、Ts_20cm、Ts_30cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm Ts_200cm、Ts_240cm、Ts_280cm、Ts_320cm）(单位：摄氏度)。 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，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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）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；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游垭口站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是100.2421, 38.0142N，海拔4148 m。涡动相关仪的架高3.2m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的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Eddypro软件输出的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原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。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。该站冬季会出现缺电现象，导致数据缺失。 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（℃），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L（m），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，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。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。 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)和Che et al. (2019)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
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0931-4967287
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