此边界数据总集包含五种类型的边界： １、TPBoundary_2500m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程2500米的数据。 ２、TPBoundary_3000m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程3000米的数据。 ３、TPBoundary_HF（high_frequency）：李炳元（1987）曾对确定青藏高原范围的原则与具体界线进行了较系统的讨论，从高原地貌形成和基本特征角度，提出了依据地貌特征、高原面及其海拔高度，同时考虑山体完整性作为确定高原范围的基本原则。张镱锂（2002） 根据相关领域研究的新成果和多年野外实践，论证确定青藏高原范围和界线的原则， 结合信息技术方法对青藏高原范围与界线位置进行了精确的定位和定量分析，得出：青藏高 原在中国境内部分西起帕米尔高原，东至横断山脉，南自喜马拉雅山脉南缘，北迄昆仑山— 祁连山北侧。 2017年4月14日，中华人民共和国民政部发布《关于增补藏南地区公开使用地名（第一批）的公告》，增加了乌间岭、米拉日、曲登嘎布日、梅楚卡、白明拉山口、纳姆卡姆等6个藏南地区地名。 ４、TPBoundary_new (2021)：伴随青藏高原研究的深入，高原内外多学科研究程度和认识的提高，及地理大数据、地球观测科学和技术的进步，张镱锂等2021年版青藏高原范围界线数据研发基于ASTER GDEM和Google Earth 遥感影像等资料综合分析完成，该范围界线北起西昆仑山-祁连山山脉北麓，南抵喜马拉雅山等山脉南麓，南北最宽达1560 km；西自兴都库什山脉和帕米尔高原西缘，东抵横断山等山脉东缘，东西最长约3360 km；经纬度范围为25°59′30″N~40°1′0″N、67°40′37″E~104°40′57″E，总面积为308.34万km2，平均海拔约4320 m。在行政区域上，青藏高原分布于中国、印度、巴基斯坦、塔吉克斯坦、阿富汗、尼泊尔、不丹、缅甸、吉尔吉斯斯坦等9个国家。 ５、TPBoundary_rectangle：根据范围Lon（63~105E） Lat（20~45N），画取长方形，数据采用经纬度投影WGS84。 青藏高原边界作为基础数据，可以为各类地学数据及科学研究青藏高原作参考依据。
张镱锂, 任慧霞, 潘小多
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BLS450和BLS900型号的大孔径闪烁仪，北塔为BLS900的接收端和BLS450的发射端，南塔为BLS900的发射端和BLS450的接收端。观测时间为2018年1月1日至2018年12月31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22.45m，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（Cn2>1.43E-13）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（Average X Intensity<1000）；（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，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。 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BLS450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。 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)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2018年1月1日至2018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；（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：2018-6-10 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, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
基于第二次全国土壤调查的中国1:1000000比例尺土壤图和8595个土壤剖面图，以及美国农业部（USDA）中国区域土地和气候模拟标准，开发了一个多层土壤粒度分布数据集（砂、粉土和粘土含量）。 采用多边形链接方法，结合土壤剖面和地图多边形之间的距离、剖面的样本大小和土壤分类信息，推导出砂、粉土和粘土的含量分布图。该数据集分辨率为1公里，可用于区域范围内的土地和气候建模。 数据特征 投影：GCS_Krasovsky_1940 覆盖范围：中国 分辨率：0.00833 度（约一公里） 数据格式：FLT, TIFF 取值范围：0%-100% 文件说明 浮点栅格文件包括： sand1.flt, clay1.flt – 表层(0-30cm) 砂粒、粘粒含量。 sand2.flt, clay2.flt – 底层(30-100cm) 砂粒、粘粒含量。 psd.hdr – 头文件: ncols – 列数 nrows – 行数 xllcorner – 左下角纬度 yllcorner – 左下角经度 cellsize – 单元格大小 NODATA_value – 空值 byteorder - LSBFIRST, Least Significant Bit First TIFF 栅格文件包括: sand1.tif, clay1.tif -表层(0-30cm) 砂粒、粘粒含量。 sand2.tif, clay2.tif -底层(30-100cm) 砂粒、粘粒含量。
上官微, 戴永久
本数据为祁连山地区2018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2018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2018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, 汪赢政, 李建江, 李新, 刘绍民
该数据集包含了2018年1月1日至2018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；平均土壤温度TCAV在2.16-3.31和4.15-5.20之间，由于传感器线头接触不良，数据缺失；11-12月份土壤热通量出现一些错误值。（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：2018-6-10 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, 李新, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米。观测点的经纬度是100.37223E, 38.85551N，海拔1556.06m。涡动相关仪的架高4.5m，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17cm。 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。 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)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2018年10月18日至2018年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络寺大隆站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖市肃南县康乐乡，下垫面是森林。观测点的经纬度是99.926E，38.428N，海拔3146m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在0.5m、3m、13m、24m、48m处，共5层；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔24m处；两个红外温度计分别安装在4m（冠层下）、24m（冠层下）处，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm、10cm、20cm、40cm、60cm处；光合有效辐射传感器分别安装在4m（冠层下）、24m（冠层下）处；日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在24m处。 观测项目有：风速（WS_0.5m、WS_3m、WS_13m、WS_24m、WS_48m）(单位：米/秒)、风向（WD_0.5m、WD_3m、WD_13m、WD_24m、WD_48m）(单位：度)、空气温湿度（TA_0.5m、TA_3m、TA_13m、TA_24m、TA_48m和RH_0.5m、RH_3m、RH_13m、RH_24m、RH_48m）(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_A、IRT_B）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm (单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm、SWP_10cm、SWP_20cm、SWP_40cm、SWP_60cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm、EC_20cm、EC_40cm、EC_60cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR_A、PAR-B）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；该地区土壤水势很低，已超出传感器的测量量程；（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：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
本数据为祁连山地区2018年地表水体（包括液态水、冰川及多年积雪）分布产品。采用经典归一化水体指数法（Normalized Difference Water Index , NDWI）和人工修正的方法提取。原始基础数据为2018年祁连山全境的Landsat影像。参考数据为谷歌影像和哨兵2号影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、水体面积等属性。产品为1期，时间分辨率为1年，空间分辨率为30米，边界精度在30米（一个像元）左右。该产品直观地反映了祁连山水体在2018年的大致分布，可用于流域水资源定量估计研究。
李佳
该数据集包含了2018年1月1日至2018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：2018-6-10 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)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
本数据集为祁连山重点区域2018年数字高程模型（DEM）数据集，空间分辨率5m。本数据集基于高分辨率立体测绘卫星资源三号数据，通过空间分辨率为2.1m（正视）和3.5m（后视）的三线阵立体CCD测绘数据，并结合高精度地形图等基础资料，利用前后视立体相对及平差模型提取祁连山重点区域DEM数据，最后通过GIS软件的Mosaic工具拼接成的5m×5m的祁连山重点区域DEM数据集。该数据能够应用于祁连山重点区域开展三维空间数据处理、水文分析、地形分析、灾害监测、人类活动监测等。
祁元, 张金龙, 周圣明, 王宏伟
该数据集包含了2018年1月1日至2018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12.13-12.21间数据缺失；由于传感器问题，5.29-6.22，7.16-8.19风速风向出现较多NAN无效值，12.13-12.31四分量长波辐射数据出错，1.1-1.3，4.1-5.20间4cm土壤水分数据出错。（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：2018-9-10 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, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含2018年5月16日至11月6日黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，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）。 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)。
屈永华, 徐自为
该数据集包含了2018年9月2日至2018年12月18日的青海湖流域水文气象观测网高寒草甸草原混合草原超级站涡动相关仪观测数据。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。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向为西，超声风速温度仪（CSAT3A）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离约是17cm。 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。12月18日-12月24日因仪器死机，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。
李小雁
该数据集包含了2018年1月1日至2018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；1-6月由于传感器的问题，降雨数据出错；7-10月由于接线问题，气压数据出错；（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：2018-9-10 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, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2018年6月11日至2018年9月18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(100.372° E, 38.856° 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3个，每个样方大小约30m×30m，经纬度范围分别为(100.373297°E~100.374205°E, 38.857871°N~38.858390°N)、(100.373918° E~100.373897°E, 38.854025°N~38.854941°N)、(100.368007°E~100.369044°E, 38.850678°N~38.851580°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, 徐自为
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络大野口站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖大野口排露沟，下垫面是林缘草地。观测点的经纬度是100.286E，38.556N，海拔2703m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在8m处；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔2m处；红外温度计安装在2m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）埋设在塔南侧植被下5cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在2m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_8m和RH_8m）(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）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm）（单位：微西门子/厘米）光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；2018.8.29-10.18由于电池箱无保温措施，电池低温供电不稳定，部分时间段数据丢失（1.3-1.6；1.8-1.11；1.14-1.20；1.23-1.30；2.9-2.22；2.28-3.23；3.28-5.12）；由于程序故障，空气湿度采集错误；（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：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2018年6月16日至2018年10月18日的黑河水文气象观测网下游四道桥（包括柽柳与胡杨林）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，下垫面是柽柳与胡杨。观测在四道桥超级站（101.1374E, 42.0012N）和混合林站（101.1335E, 41.9903N）旁开展，样方共计2个，每个样方大小约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*.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)。
屈永华, 徐自为
该数据集包含2018年6月15日至11月7日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，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，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）。 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)。
屈永华, 徐自为
本数据集包括祁连山地区重点区域2018年5月至2018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8m。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
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网中游花寨子站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市，下垫面是荒漠。观测点的经纬度是100.3201E, 38.7659N，海拔1731.00m。涡动相关仪的架高4.5m，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。5月13日-7月12日以及7月16日-8月21日由于CO2/H2O红外气体分析仪出现问题，潜热和二氧化碳浓度及通量缺失。 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)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
中国土地利用现状遥感监测数据库是在国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程重要方向项目等多项重大科技项目的支持下经过多年的积累建立的覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库。 数据集为西北（南）六省包括：新疆、西藏、青海、云南、四川、甘肃。以1970s、1980s、1995、2000、2005、2010、2015年Landsatt TM/ETM遥感影像为底图，利用专业软件通过人工目视解译生成。然后在矢量数据的基础上栅格化生成的1KM栅格数据。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级土地类型以及25个二级类型。 数据包括经纬度 WGS投影（Geo）和等面积圆锥投影（Albers）两种投影方式 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度最高的土地利用遥感监测数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用
刘纪远
本数据集为2018年祁连山重点区域土地覆盖/利用数据，空间分辨率2m。本数据集以祁连山地区的气候、海拔、地形地貌、地表覆盖类型等资料为基础，通过高分辨率遥感影像，对地表覆被类型进行解译判读。对影像无法反映的地类，实地核实地类，采集相关数据，核对并修正土地利用类型。同时进一步核对2018年祁连山重点区域土地覆盖/利用类型及植被覆盖情况等属性信息，统一进行图斑及其属性的录入和编辑，形成2018年祁连山地区土地覆盖/利用数据，实现祁连山地区生态治理的现势性和时效性。
祁元, 张金龙, 颜长珍, 段翰晨, 贾永娟
该数据集由三部分组成：①2018年8月16日至8月30日在祁连山石羊河流域上游7条支流及下游青土湖进行的植物样地调查数据；②2018年9月25日至10月3日在黑河、疏勒河流域主要支流进行的植物样地调查数据；③2013年8月18日至2018年8月8日在青海湖与黑河流域的植物样地调查数据。第一部分调查涉及草本、灌木、乔木的生长特性与数量信息；第二部分主要调查乔木，对草本仅作粗略估计；第三部分主要调查草甸植被。 三部分调查依据植被类型设置样地，每个样地至少选取 3 个样方(分乔木、灌木、草本)。其中，草本样方面积为 1m×1m 或 0.5m×0.5m；荒漠灌木样方面积为 10m×10m；森林灌丛面积为 2m×2m；灌木灌丛面积4m×4m；乔木样方面积为20m×20m。在每个样方内进行植物群落调查：乔木样方调查主要调查物种数量、物种多度、20株乔木每木检尺（含株高、胸径、冠幅、活枝下高）、样方内全部乔木胸径；灌木样方主要调查全部灌木的物种数量、多度、灌木冠幅、灌木株高；草本样方主要调查草本物种数量、多度或分盖度、平均株高、总盖度，地上生物量。
赵长明, 张立勋, 黄永梅, 袁建立, 张仁懿
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络西营河站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海海北门源县仙米乡讨拉村，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是101.855E，37.561N，海拔3616m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在2m、4m、8m处，共3层，朝向正北；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔4m处；红外温度计安装在4m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下20cm和40cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_2m、WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_2m、WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_2m、Ta_4m、Ta_8m和RH_2m、RH_4m、RH_8m）(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）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_20cm、Ms_40cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_20cm、Ts_40cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_20cm，SWP_40cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_20cm、EC_40cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；2018.8.29-10.18由于电池箱进水导致的供电不稳定，气象数据丢失严重未入库；2018.10.18日起2m超声风速/风向传感器故障，该位置风速数据错误；雨量筒程序错误，全年数据无效；由于程序故障，2018.1.1-3.2空气湿度采集错误；（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：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络连城站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃永登连城吐鲁沟国家森林公园吐鲁坪，下垫面是森林。观测点的经纬度是102.737E，36.692N，海拔2903m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处，共2层，朝向正北；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔2m处；红外温度计安装在2m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_2m、WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_2m、WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_4m、Ta_8m和RH_4m、RH_8m）(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）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm，SWP_10cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；2018.5.30-7.6由于供电故障数据丢失；2018.1.1-5.30土壤热通量（5cm）传感器因鼠害断线，无有效数值；由于程序故障，空气湿度采集错误；（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：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络临泽站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖临泽新华镇古寨村，下垫面是农田。观测点的经纬度是100.062E，39.238N，海拔1402m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处，共2层，朝向正北；气压计安装在1m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔4m处；红外温度计安装在4m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下20cm和40cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_4m、Ta_8m和RH_4m、RH_8m）(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）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm，SWP_10cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；雨量筒程序错误，雨量数据无效；由于程序故障，空气湿度采集错误；（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：2018-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
青藏高原流域边界数据集使用2000年的航天飞机雷达地形任务收集的干涉合成孔径雷达SRTM DEM 数据、参考河流、湖泊等水系辅助数据，利用arcgis水文模型，分析、提取河网，将青藏高原划分为AmuDayra、Brahmaputra、Ganges、Hexi、Indus、Inner、Mekong、Qaidam、Salween、Tarim、Yangtze、Yellow等12个子流域。其中研究区外围边界是基于2500米等高线。
张国庆
本数据集包括祁连山地区2018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），中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（何杰, 阳坤. 中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集. 寒区旱区科学数据中心, 2011. doi:10.3972/westdc.002.2014.db）等。
姚云军, 刘绍民, 尚珂
本数据集包括祁连山地区2017年日值0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用多元统计回归模型，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。参与多元统计回归的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周济-中国西部1km全天候地表温度数据（V1），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
三江源及区域国家标准气象站逐月气象数据，包含32个气象站，主要包括平均本站气压、极端最高本站气压、极端最高本站气压出现日、极端最低本站气压、极端最低本站气压出现日、平均气温、极端最高气温、极端最高气温出现日、极端最低气温、极端最低气温出现日、平均气温距平、平均最高气温、平均最低气温、日照时数、日照百分率、平均相对湿度、最小相对湿度、最小相对湿度出现日期、降水量、日降水量>=0.1mm日数、最大日降水量、最大日降水量出现日、降水距平百分率、平均风速、极大风速、极大风速之出现日、最大风速、极大风速之风向、最大风速之风向、最大风速之出现日26个变量。数据格式为txt，以站点ID命名，每个文件26列，各列数据的名称、单位以含义在SURF_CLI_CHN_MUL_MON_readme.txt文件中进行了说明。所包含的站点列表如下表： site_id lat lon elv name_cn 52754 37.33 100.13 8301.50 刚察 52833 36.92 98.48 7950.00 乌兰 52836 36.30 98.10 3191.10 都兰 52856 36.27 100.62 2835.00 恰卜恰 52866 36.72 101.75 2295.20 西宁 52868 36.03 101.43 2237.10 贵州 52908 35.22 93.08 4612.20 伍道梁 52943 35.58 99.98 3323.20 兴海 52955 35.58 100.75 8120.00 贵南 52974 35.52 102.02 2491.40 同仁 56004 34.22 92.43 4533.10 托托河 56018 32.90 95.30 4066.40 杂多 56021 34.13 95.78 4175.00 曲麻莱 56029 33.02 97.02 3681.20 玉树 56033 34.92 98.22 4272.30 玛多 56034 33.80 97.13 4415.40 清水河 56038 32.98 98.10 9200.00 石渠 56043 34.47 100.25 3719.00 果洛 56046 33.75 99.65 3967.50 达日 56065 34.73 101.60 8500.00 河南 56067 33.43 101.48 3628.50 久治 56074 34.00 102.08 3471.40 玛曲 56080 35.00 102.90 2910.00 合作 56106 31.88 93.78 4022.80 索县 56116 31.42 95.60 3873.10 丁青 56125 32.20 96.48 3643.70 囊谦 56128 31.22 96.60 3810.00 类乌齐 56137 31.15 97.17 3306.00 昌都 56151 32.93 100.75 8530.00 班玛 56152 32.28 100.33 8893.90 色达
国家气象信息中心 数据应用服务室
植被功能型（PFT）是根据植物种的生态系统功能及其资源利用方式而对宠大的植物种进行的组合，每一种植被功能型共享相似的植物属性，是将植物种的多样性简化为植物功能和结构的多样性。植被功能型的概念受到生态学家特别是生态系统建模者的推崇。其基本假设是全球重要的生态系统动态可以通过有限的植被功能型表达和模拟。目前，植被功能型已被广泛用于生物地理模型、生物地球化学模型、陆面过程模型和全球动态植被模型，如美国国家大气研究中心（NCAR）的陆面过程模型已经将原来用土地覆盖信息变为应用植被功能型图（Bonan et al., 2002）。植被功能型已经被用于动态全球植被模型（DGVM）中，用以预测全球变化情景下生态系统结构与功能的变化。 参考全球植被功能型分类体系，根据模型需求，将土地覆盖类型与植被功能型合并考虑，确定该数据的分类体系下表。 1、植被功能型分类体系 1 Needleleaf evergreen tree, temperate 2 Needleleaf evergreen tree, boreal 3 Needleleaf deciduous tree 4 Broadleaf evergreen tree, tropical 5 Broadleaf evergreen tree, temperate 6 Broadleaf deciduous tree, tropical 7 Broadleaf deciduous tree, temperate 8 Broadleaf deciduous tree, boreal 9 Broadleaf evergreen shrub, temperate 10 Broadleaf deciduous shrub, temperate 11 Broadleaf deciduous shrub, boreal 12 C3 grass, arctic 13 C3 grass 14 C4 grass 15 Crop 16 Permanent wetlands 17 Urban and built-up lands 18 Snow and ice 19 Barren or sparsely vegetated lands 20 Bodies of water 2、制图方法 中国1公里植被功能型图是根据Bonan等（Bonan et al., 2002）提出的土地覆盖与植被功能型转换的气候规则，对MICLCover土地覆盖图(冉有华 等，2009；Ran et al., 2012)进行转换。MICLCover土地覆盖图是融合了2000年中国1：10万土地利用数据、中国植被图集（1：100万）的植被型、中国1：10万冰川分布图、中国1：100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品（MOD12Q1）的最新发布的土地覆盖数据，采用IGBP土地覆盖分类系统。评价显示，其可能是目前存在的全国1km尺度上精度最高的土地覆盖图。气候数据利用何杰等(2010)发展的1981-2008年的空间分辨率为0.1度、时间分辨率为3小时的中国大气驱动数据，是我国现存的在全国尺度上具有最高时空分辨率的气候数据，该数据融合了Princeton 陆面模式驱动数据(Sheffield et al., 2006)、GEWEX-SRB 辐射数据(Pinker et al., 2003)、TRMM 3B42 和APHRODITE 降水数据以及中国气象局740个气象台站的观测数据。根据RanYouhua等(2010)的评价结果，GLC2000在目前的全球土地覆盖数据集中，具有相对较高的精度，且其分类系统中没有混交林这一类，因此MICLCover土地覆盖图中的混交林利用GLC2000 (Bartholome and Belward, 2005; 徐文婷 等，2005)中的信息进行了替换。该数据可用于陆面过程模型等相关研究中。
冉有华, 李新
本数据集在评价已经有土地覆盖数据的基础上，基于证据理论，将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MOD IS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行了融合，最终基于最大信任度原则进行决策，产生了新的、IGBP分类系统的2000年1KM中国土地覆盖数据。 新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时，补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息，更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息，使分类系统更加通用。
冉有华, 李新
本研究基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据，利用ANUSPLIN软件的局部薄盘光滑样条法进行插值，重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025°（~2.5 km）格点数据集（简称LZU0025）。数据集的质量评估主要基于以下三个方面：（1）分析ANUSPLIN在日志文件中提供的一系列用于判别误差来源和插值质量的统计参数。结果表明在1951-2011年，表征最佳插值模型的广义交叉验证GCV（generalized cross validation）值较小，在气温插值时为1.06℃，在降水进行开方运算插值时为1.97mm1/2。（2）对比LZU0025格点值与预留的265个站点实测数据。结果表明在1951-2011年，LZU0025月插值数据与实测数据接近，两者的平均绝对差为0.59℃和70.5mm，标准差为1.27℃和122.6mm，并且标准差的变化与GCV变化一致。（3）将LZU0025与现有数据集进行对比。首先以插值所用站点较多的中国气象局发布的0.5°数据集（简称CMA）为基准，利用泰勒图对比了基于不同数据集刻画的气候平均状态均值（Mean）、距离平均状态的标准差（Standard deviation）以及随时间变化的气候趋势（Time trend）。结果表明与基于其他数据集衍生的三类指标相比，LZU与基准CMA相关系数较高，标准差较接近，并且归一化的均方根误差较小。其次，将LZU0025格点数据与能量和水循环观测项目-亚洲季风项目西藏地区（CAMP-Tibet）气象站数据进行对比，结果表明仅有少数台站降水数据与LZU0025相关性不显著，但多数台站气温和降水数据与LZU0025显著相关且相关性高于0.87。基于以上评估分析，LZU0025数据集可靠。高分辨率的LZU0025能刻画更多的气候类型如喜马拉雅山脉地区未被粗分辨率数据集识别的苔原和极地气候。LZU0025可作为研究全球气候变化下区域气候变化和精准农业气候的基础数据。
黄伟, 赵虹
青藏高原多源遥感合成1km积雪覆盖数据集（1995-2018）基于国家卫星气象中心的青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）和美国雪冰中心的25km近实时逐日全球冰密集度与积雪范围NISE产品数据集（1995-2019）合成得到，覆盖时间从1995年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA或MetOp卫星AVHRR逐日积雪覆盖产品，TERRA卫星MODIS替代AVHRR对应观测通道生成的逐日积雪覆盖产品，以及DMSP卫星SSM/I或SSMIS逐日全球冰密集度和积雪范围NISE产品。数据集合成方法：以青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖产品为基础，完全信任其积雪和晴空无雪信息，对有云覆盖、无法判识、缺少卫星观测等区域，在相对高空间分辨率海陆模板的辅助下，利用NISE的陆地有效判识结果进行替换。对于部分水陆边界，因NISE产品空间分辨率较低，合成结果有可能仍存在极少量的云覆盖或者无观测数据区域。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在91%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 曹广真
青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）基于星载光学仪器观测数据云雪判识方法制作，覆盖时间从1989年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻晴空无云或透明薄云下的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA与MetOp卫星的AVHRR L1数据，以及从TERRA/MODIS对应于AVHRR通道的L1数据。产品处理方法为独立于云掩模产品的动态阈值决策树算法（DT），即算法同时判别云雪，且其云检测强调保留雪信息，特别是透明卷云下的雪。DT算法针对不同情况，考虑了多种判识手段，如水云上的冰云，森林和沙地的积雪，薄雪或融雪等；根据地表类型、DEM和季节设定动态阈值；采用多种质量控制手段，如在重度气溶胶或烟尘覆盖的低纬度森林中剔除伪雪，参考最大月雪线和最小雪面亮度温度剔除伪雪；优化不同种类型云雪和晴空无雪陆地的判识流程。DT算法在正常情况下能区分大部分云雪，但会低估10月份青藏高原的积雪。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在95%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 除多
本数据集包括祁连山地区1985-2015年每5年一期的逐月地表蒸散发产品，1985-1995年产品分辨率为0.05°，2000-2015年产品分辨率为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）、GIMMS AVHRR NDVI等遥感产品，中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（何杰, 阳坤. 中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集. 寒区旱区科学数据中心, 2011. doi:10.3972/westdc.002.2014.db）等。
姚云军, 刘绍民, 尚珂
本数据集包括祁连山重点区域1990年至2015年每5年一期的30m与人类活动有关的耕地和建筑用地分布产品。该产品来源于重点区域30m的土地覆盖分类产品。基于该成果，可以得到1990、1995、2000、2005、2010、2015年的耕地和建筑用地变化情况，了解并直观展示人为活动对祁连山重点区域的土地覆盖影响情况。该产品集只包含了与人为活动有关的耕地和建筑用地两种土地覆盖类别，后续将增加更多类别，如矿区、人造林地、人造草地等。
杨爱霞
中国区域地面气象要素驱动数据集，包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率共7个要素。数据为NETCDF格式，时间分辨率为3小时，水平空间分辨率为0.1°。可为中国区陆面过程模拟提供驱动数据。 该数据集是以国际上现有的Princeton再分析资料、GLDAS资料、GEWEX-SRB辐射资料，以及TRMM降水资料为背景场，融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成。详细过程请参阅参考文献。原始资料来自于气象局观测数据、再分析资料和卫星遥感数据。已去除非物理范围的值，采用ANU-Spline统计插值。精度介于气象局观测数据和卫星遥感数据之间，好于国际上已有再分析数据的精度。
阳坤, 何杰
本数据集包括祁连山地区2005年、2010年、2015年月0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用多元统计回归模型，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。参与多元统计回归的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周纪-中国西部1km全天候地表温度数据（V1），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
本数据集包括祁连山地区2002年6月19日至2018年12月30日SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分产品。采用随机森林方法，利用AMSR-E和AMSR2 6.925 GHz V/H，10.65 GHz V/H及36.5 GHz V五个通道的亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
湖泊的形成与消失、扩张与收缩对生态环境演化和社会经济发展都有重要影响。由于受气候、生态环境和人类活动等因素的综合影响，湖泊水域范围的变化速度快、幅度大，对观测的频率和分布都有很高的要求。近几十年以来，卫星遥感技术以其快速、覆盖面广、成本低廉等优点，为较大区域的湖泊动态监测提供了重要数据基础。针对大范围、高精度、长时间序列的湖泊变化分析对遥感数据时空分辨率的需求，本数据集基于 Landsat 卫星数据的自动湖泊提取方法（Feng et al., 2015），利用 2000 年以来的 Landsat 多颗卫星的观测数据，收集了2000 年以来的云量小于 80%的所有Landsat 数据，获得共 96278 景影像（约 25T 数据量），结合高性能数据存储和处理能力，提取了青藏高原和中亚地区 2000-2015 年湖泊分布记录，形成了时空一致的逐月水域范围数据集。利用分层随机采样采集样点，通过人工解译，获取能够代表不同时空分布的验证样点。评价结果表明：研究区时间序列水体数据总体精度为 99.45%(±0.59)，水体用户精度（错分）为 85.37% （±3.74），制图精度(漏分)为 98.17%（±1.05）。
冯敏, 车向红
数字高程模型（Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达），它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。 第三极地区为40°1′52″N~23°11′59″N、105°43′45″E~61°28′45″E的世界屋脊生态地理区，其中包括青藏高原、横断山脉、喜马拉雅山脉、兴都库什山脉、帕米尔高原。划分依据：以海拔高度4000 m为基准，融合地形坡度，参考山体完整性和生态系统整体性，空间分辨率为0.008°×0.008°。
National Aeronautics and Space Administration
本数据集包括祁连山地区1982年、1985年、1990年、1995年和2000年每月0.05°×0.05°地表温度产品，2005年、2010年、2015年、2017年和2018年每月0.01°×0.01°地表温度产品，2018年每日0.01°×0.01°地表温度产品。采用劈窗（split-window，SW）算法，利用AVHRR热红外通道（通道4：10.5µm至11.3µm；通道5：11.5µm至12.5µm）的亮温数据（分辨率：0.05°），MYD21A1的温度数据（分辨率：0.01°）以及相关辅助数据，实现祁连山地区地表温度月/日合成产品的生产。参与反演的辅助数据包括IGBP地表分类数据，AVHRR NDVI产品，MERRA再分析数据，ASTER GED数据，以及经/纬度和儒略日信息。
历华
本数据集包括祁连山地区1980、1985、1990、1995和2000年SMAP时间扩展月值0.25°×0.25°地表土壤水分产品。采用随机森林方法，利用SMMR，SSM/I和SSMIS 19 GHz V/H及37 GHz V三个通道的亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据，以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
第三极1:100万水系数据集包括：第三极地区不同等级的线型水系（Tibet_water_line）、多边形水系（Tibet_water_poly）矢量空间数据及相关属性数据：名称（Name）、类型（Type）、水系长度（leng）、水系面积(Area)。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
地表蒸散发（Evapotranspiration，ET）是地球系统中水循环和能量传输的重要环节，地表蒸散发的准确获取有助于全球气候变化、作物估产、干旱监测等研究，并且对区域乃至全球水资源规划管理具有重要的指导意义。随着遥感技术的发展，遥感估算地表蒸散发已成为获取区域与全球蒸散发的一个有效途径，目前多种中低分辨率地表蒸散发产品已业务化生产和发布，但遥感估算地表蒸散发模型在模型机理、输入数据、参数化方案等方面仍存在许多不确定性，因此，需要通过真实性检验来定量评价遥感估算地表蒸散发产品的精度。但在真实性检验过程中，存在地表蒸散发遥感估算值与站点观测值的空间尺度不匹配问题，因此卫星像元尺度地表蒸散发的相对真值获取是关键。 以黑河流域综合观测网2012年6-9月中游“非均匀下垫面地表蒸散发的多尺度观测试验”中通量观测矩阵的4（村庄）、5（玉米）、6（玉米）、7（玉米）、8（玉米）、11（玉米）、12（玉米）、13（玉米）、14（玉米）、15（玉米）、17（果园）号站和2014-2015年1-12月下游绿洲胡杨林站（胡杨林）、混合林站（柽柳/胡杨）、裸地站（裸地）、农田站（甜瓜）、四道桥站（柽柳）观测数据（自动气象站、涡动相关仪、大孔径闪烁仪等）为基础，以高分辨率遥感数据(地表温度、植被指数、净辐射等)作为辅助数据，分布图见图1，考虑地表异质性对ET尺度扩展的影响，通过直接检验和交叉检验对6种尺度扩展方法（面积权重法、基于Priestley-Taylor公式的尺度扩展方法、不等权重面到面回归克里格方法、人工神经网络、随机森林、深度信念网络）进行比较和分析，最终优选一种综合的方法(在下垫面均匀时，采用面积权重法；在下垫面中度非均匀时，采用不等权重面到面回归克里格方法；下垫面高度非均匀时采用随机森林方法)分别获取中游和下游通量观测矩阵区域MODIS卫星过境瞬时/日的地表蒸散发像元尺度相对真值(空间分辨率为1km)，并通过与大孔径闪烁仪观测值（参考值）进行验证分析，结果表明：该数据集整体精度良好，中游卫星像元尺度相对真值瞬时和逐日的平均绝对百分误差(MAPE)分别为2.6%和4.5%，下游卫星像元尺度相对真值瞬时和逐日的MAPE分别为9.7%和12.7%，可以用来验证其它遥感产品。该像元地表蒸散发数据既能解决遥感估算值与站点观测值的空间不匹配问题，又能表征验证过程的不确定性。所有站点信息和尺度扩展方法请参考Li et al. (2018)和 Liu et al. (2016)，观测数据处理请参考Liu et al. (2016)。
刘绍民, 李相, 徐自为
地表蒸散发（Evapotranspiration，ET）是连接着陆地能量平衡、水循环以及碳循环等的重要变量，地表蒸散发的准确获取有助于全球气候变化、作物估产、干旱监测等研究，并且对区域与全球的水资源规划管理具有重要的意义。地表蒸散发的获取方法主要包括地面观测、遥感估算、模式模拟与同化等。地面观测可以获得高精度的地表蒸散发数据，但观测站点的空间代表性十分有限；遥感估算、模式模拟与同化方法可以获得空间连续的地表蒸散发，但存在精度与时空分布格局合理性的验证问题。因此，本研究充分利用众多的高精度站点观测数据，结合多源遥感信息，将地面站点观测尺度扩展至区域上，获得高精度、时空分布连续的地表蒸散发量。 基于近年来开展的“黑河综合遥感联合试验”（WATER）、“黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验”（HiWATER）、所积累的站点观测数据（自动气象站、涡动相关仪、大孔径闪烁仪等），共选用36个站点（65个站年，分布图见图1），结合多源遥感数据（土地覆盖与植被类型图，叶面积指数、地表温度等）和大气驱动数据等，运用五种机器学习方法（回归树、随机森林、人工神经网络、支持向量机、深度信念网络）分别构建了不同的地表蒸散发尺度扩展模型，对各尺度扩展模型进行了全面的对比分析，结果表明：相比于其他四种方法，随机森林方法更适合于黑河流域由站点到区域的地表蒸散发尺度扩展研究。基于优选出的随机森林尺度扩展模型，以遥感及大气驱动数据作为输入，生产了2012~2016年生长季（5~9月）黑河流域地表蒸散发时空分布图（ETMap，时间分辨率为逐日，空间分辨率为1km）。以LAS观测值为真值进行验证，结果表明：ETMap整体精度良好，上游 (LAS1)、中游 (LAS2-LAS5)和下游 (LAS6 - LAS8)的RMSE (MAPE)分别为0.65 mm/day(18.86%)、0.99 mm/day (19.13%)和0.91 mm/day (22.82%)。总之，ETMap是基于站点观测数据运用随机森林算法进行尺度扩展得到的精度较高的黑河流域地表蒸散发产品。所有站点信息和尺度扩展方法请参考Xu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2018)。
刘绍民, 徐同仁
第三极1:100万山脉数据集包括：第三极地区山脉（Tibet_Mountains）矢量空间分布数据及相关属性数据：名称（Name）、山脉所在国家名称（CNTRY_NAME）、山脉所在国家简称（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE） 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
第三极1:100万机场及跑道分布数据集包括：机场（Tibet_Airport）及机场跑道（Tibet_Airport_runways）矢量空间数据及相关属性数据：机场名称（Name）、机场国家名称（CNTRY_NAME）、机场国家缩写（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
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