水是人类赖以生存与发展的物质基础，也是我们感知和应对气候变化的重要媒介。受独特季风气候与阶梯状地形影响，中国水资源分布极不均匀，缺水问题突出，是全球水资源极度脆弱的地区之一。人类活动与气候变化的复合作用，进一步加剧了中国水循环过程研究的复杂性。因此，迫切需要一套质量可靠、时空连续，且剔除大规模人类活动影响下的天然径流数据，为水循环研究提供本底数据支持。然而，中国现有的天然径流资料缺失率较高，参考站点密度不足，在年际和季节变化尺度上存在较大偏差，难以客观揭示大尺度径流变化的自然规律。本研究建立了一套长时序、全覆盖、高质量、时空连续的天然河川径流资料，命名为CNRD v1.0（The China Natural Runoff Dataset version 1.0）。CNRD v1.0提供1961年1月1日至2018年12月31日中国0.25°×0.25°天然径流估算量日值、月值和年值。200个有资料水文站点率定结果显示，模型参数在大多数站点得到了充分校准，模型纳什效率系数（NSE）在率定期和验证期的平均值分别为0.83和0.80。无资料流域交叉验证结果显示，MPR方法提供了最佳的区域化方案，率定期 NSE中位数为0.76，验证期NSE中位数为0.72。结果总体显示水文模型参数率定和区域化表现良好，可用于长时序径流资料重建。另外，通过与两套全球径流格点数据集ISIMIP和GRUN比较，发现CNRD v1.0数据集的径流空间分布上过渡更加连续，且在表示中国复杂地形和气候理分划下的水资源空间分布方面优于全球径流数据集。
缪驰远, 苟娇娇
本数据集来源于论文：（1）He, C., Liu, Z., Tian, J., & Ma, Q., (2014). Urban expansion dynamics and natural habitat loss in China: a multiscale landscape perspective. Global change biology, 20(9), 2886-2902.（2）Xu, M., He, C., Liu, Z., Dou, Y. (2016). How Did Urban Land Expand in China between 1992 and 2015? A Multi-Scale Landscape Analysis. PLoS ONE 11(5): e0154839。本数据集的制作流程主要包括：（1）对夜间灯光数据、植被指数数据和地表温度数据进行预处理，得到了1992-2020年覆盖全国范围的多源遥感数据；（2）通过经济分区、选取训练样本、支持向量机分类和年际序列订正，获取城市建成区动态信息。利用Landsat TM/ETM+数据进行精度评价，得到Kappa系数为0.60，总体精度为92.62%。该数据集已用于评估城市扩展过程对自然生境和耕地的影响，能够为理解中国城市扩展过程及其影响提供数据支持。
何春阳, 刘志锋, 许敏, 卢文路
本数据集来源于论文：Huang, M., Wang, Z.C., Pan, X.H., Gong, B.H., Tu, M.Z., & Liu, Z.F. (2022). Delimiting China's urban growth boundaries under localized shared socioeconomic pathways and various urban expansion modes. Earth's Future, 10, e2021EF002572。本套数据集展示了不同社会经济情景和不同扩展模式下中国2021-2100年城市建成区的扩展过程和城市空间增长边界（也可称为城市扩展边界）。本数据集的制作流程主要包括：（1）基于本地化后的共享社会经济路径，利用基于斑块的LUSD-urban模型，模拟了11种扩展模式下的城市扩展过程；（2）基于最大扩展范围，利用空间形态学方法对城市扩展动态信息进行处理，划定了中国各省级行政区的城市空间增长边界。作者利用该套数据分析了不同情景和不同扩展模式下城市扩展过程对生态系统服务的影响以及城市收缩压力，可为合理划定城镇开发边界提供参考。
黄妙, 王梓晨, 潘鑫豪, 龚炳华, 涂梦昭, 刘志锋
基于可计算一般均衡模型和基准年排放清单生成的2017至2060年不同碳中和技术和空气污染物末端治理情景组合下的常规空气污染物（PM2.5，SO2，NH3，NOX）逐年排放数据，用于未来中国二氧化碳与空气污染的协同治理的政策情景分析。本数据已被应用于对碳中和技术路径的健康协同效益评估，作为健康影响评估模型的数据输入，来估计过早死亡、发病率和由此造成的预期寿命损失，并对这些健康影响进行货币化。将货币化的健康共同利益与相应的减排成本进行比较，以探索不同碳中和技术组合的成本效益。
王灿, 张诗卉
本数据集成了多种现状自然地理图数据，结合土地适宜性评价、作物生长模型和情景分析等方法，生成了2015-2100年1km网格尺度下中国生物质资源及能源技术潜力，时间分辨率为5年，空间分辨率为1km。该数据集包括了3大类11种生物质资源类型（剩余物有旱地农业剩余物、水田农业剩余物、森林剩余物、灌丛剩余物、果园剩余物和草地剩余物6种，废弃物有禽畜粪便、MSW和COD 3种，能源作物有甜高粱和柳枝稷2种），全面覆盖了可资源化利用的生物质类型。数据格式为栅格数据（.tiff），可用ArcGIS及R/Python等编程语言打开。 生物质是未来中国实现碳中和技术体系中负碳技术的依赖性资源，本研究开发的生物质数据同时具备覆盖范围广（全国）、空间分辨精细（1km网格）、时间跨度广（2015-2100年）三大优点，能够为我国制定低碳减排战略及部署生物质能源技术策略提供详细的支撑定量数据。
蔡闻佳, 聂耀昱, 汪蕊
提供1990-2015年逐年的中国土地覆盖类型详细空间分布状况，空间精度为0.25°，地理坐标系为WGS84。每个栅格显示了土地利用类型占网格面积的比值（0-1之间）。数据来源于马里兰大学的全球土地利用空间分布图，对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到历史均一化中国土地利用数据，以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致，覆盖范围完整，采集处理过程可溯、可靠。实现了现有人口数据产品的均一化，为分析人文要素规律、人文要素和自然要素的相互作用机制提供基础。
王灿, 王嘉琛
提供中国范围内人口数据在1990-2015年逐年的详细空间分布状况，数据为1km栅格数据，以人口数pop作为指标。本栅格数据综合考虑多因素进行权重分配实现人口的空间化，便于数据共享、进行空间统计分析。数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心，对原始数据进行时间的线性插值得到逐年数据，以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致，覆盖范围完整，采集处理过程可溯、可靠。
王灿, 王嘉琛
提供中国1990-2015年农业灌溉、市政、工业生产、畜牧业、一次能源开采、发电六个部门取水量的空间分布，空间精度为0. 5°，地理坐标系为WGS84。数据来源于JGCRI论文数据集，对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到历史均一化中国取水量数据，以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致，覆盖范围完整，采集处理过程可溯、可靠。本数据实现了现有数据产品的均一化，为分析人文要素规律、人文要素和自然要素的相互作用机制提供基础。
王灿, 王嘉琛
提供中国1990-2015年逐年农业、能源开采、工业及燃料燃烧、地表交通、居民及商业住宅、溶剂生产、废弃物处置、国际船运8个部门BC，CH4，CO2，CO，NH3，NMVOC，NOx，OC，SO2排放量的空间分布，单位为kg/m2/yr。空间精度为0. 5°，地理坐标系为WGS84。数据来源于CEDs数据集，对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到历史均一化中国土地利用数据，以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致，覆盖范围完整，采集处理过程可溯、可靠。
王灿, 王嘉琛
提供中国范围内GDP数据在1990-2015年逐年的详细空间分布状况，数据为1km栅格数据，单位为万元/平方千米。本栅格数据综合考虑多因素进行权重分配实现GDP的空间化，便于数据共享、进行空间统计分析。数据来源于资源环境科学数据注册与出版系统，对原始数据进行时间的线性插值得到逐年数据，以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致，覆盖范围完整，采集处理过程可溯、可靠。生成日期：2022.07.15，版本：V1.0
王灿, 王嘉琛
日照时数重建可以较好的反应地表太阳辐射的长期变化趋势，但只是站点数据。因此要得到高分辨率网格点数据，同时保证其在长期变化方面上的精度，需要融合多种地表太阳辐射相关数据。利用地理加权回归（GWR）方法，融合了MODIS 0.1°分辨率云量和气溶胶反演以及地面日照时数重建地表太阳辐射站点数据。通过增加相邻点数方案的组合判断，有效地提高了地理加权回归降尺度结果的准确性，得到的中国区域多年平均值、长期趋势与观测和卫星遥感反演结果基本一致。采用地理加权回归等方法，生成0.1度网格的地表风速和相对湿度数据；利用改进的彭曼公式计算了陆表蒸散数据。
王开存
数据集是基于CESM2.1.3模式进行数值模拟数据集。数据集为全球多情景逐月气候数据。空间分辨率为1.9x2.5度，时间为2015年1月-2100年12月(里面还包含了历史数据1850-2014)，数据为NetCDF格式。 数据集包括1850-2014年的历史数据（简称为Hist）以及SSP情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585),其中每个情景包含三组（默认排放数据CMIP6（简称为CMIP6）、中国区域CO2排放实现碳中情景（简称为CNCN）和中国区域实现碳中和情景下，且CH4和N2O的伴随着碳中和情景下的变化（简称为CNCNext），数据集地理空间范围：90°N–90°S，180°E–180°W。
李龙辉
中国区域354座城市通用热舒适度指数白天和夜晚的月均值数据。该数据时间范围包括2012年1月至2021年12月，时间分辨率为逐月，空间分辨率为1km。 该数据主要是基于MODIS数据集提供的MYD07大气廓线数据和MYD11地表温度数据，并融合了ERA5再分析数据提供的风速数据，最终计算得的了中国区域范围内354座城市的通用热气候指数（Universal Thermal Climate Index, UTCI）数据值。其中城市边界采用Global Urban Boundary-GUB提供的2018年城市边界数据进行划定，为保持空间分辨率的统一，所有数据空间分辨率全部重采样至1km。 在全球变暖和快速城市化的背景下，该数据有利于研究城市热舒适度的时空变化规律及相关分析。
王晨光, 占文凤
中国区域表层7cm土壤湿度月值数据。时间范围包括历史时期1850-2014，未来时期2015-2100（未来时期包含四个不同共享社会经济路径：SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5）。空间分辨率0.25°。 该数据是基于深度学习方法，以ERA5-Land 表层7cm土壤湿度数据为参考，融合降尺度25个CMIP6模式的表层土壤湿度数据。在气候变化背景下，数据可用于干旱和植被相关分析。
冯冬含
不同相态降水（降雪、雨夹雪和降雨）对地表水循环和能量收支产生不同性质影响。因此，对不同相态降水进行区分至关重要，特别是在气候变化背景下。基于Ding et al.（2014）提出的不同相态降水分离参数化方案和基于观测的逐日格点数据集（CN05.1），以湿球温度、相对湿度、地表气压和高程数据作为输入，我们生成了一套1961-2016年期间中国区域不同相态降水（降雪、雨夹雪和降雨）及其湿球温度阈值的逐日格点数据集，空间分辨率为0.25°。在此基础上，进一步计算了逐年降雪、雨夹雪和降雨总量。该数据可为冰冻圈科学、水文学、生态学和气候变化相关研究提供基础数据。
苏勃, 赵宏宇
山地冰川是中国西部及其周边地区重要的淡水资源。由于冰川融水在流域尺度为生态和社会经济用水提供补给，因此，确定冰川作用（补给）流域是开展冰川水资源供给功能和服务研究的基础。基于Randolph Glacier Inventory 6.0、中国历次冰川编目、中国三级流域边界数据（中国科学院资源与环境科学数据中心提供）和全球流域边界数据HydroBASINS（www.hydrosheds.org），通过将冰川分布数据与流域边界数据进行相交分析，生成了20世纪50年代至21世纪20年代（至今）（1）中国两级冰川作用流域边界、（2）中国冰川作用的国际河流流域边界以及（3）亚洲高山区冰川作用流域边界数据。该数据兼顾了中国和全球常用流域边界，并将二者很好匹配，以期为中国及其周边地区冰川水资源研究提供基础数据。
苏勃
《中国数字山地图》的数据从宏观尺度刻画中国山地空间格局和复杂形态特征，其中包含我国山地分布、山地分类、形态要素与山地面积比例等信息，是山地区划、山地成因分类及资源环境关联分析的基础数据。 山地承载着巨大的自然资源供给、生态服务与调节功能，在我国生态文明建设和社会经济发展中有着重要的地位和作用。前期，中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所的李爱农研究员等，在中国山地空间范围定量界定、山地起伏度计算尺度分析及地形自适应算法、山地综合制图等研究的基础上，形成了“中国数字山地图”数据集，具体包括： （1）中国山地空间范围数据，（2）中国山地类型数据，（3）山脉数据（山脉走向、等级与山脊形态），（4）山峰数据，（5）山地面积按一级行政区统计表，（6）中国地势等高面数据，（7）山地形成类型分区数据，（8）中国山地分区数据，（9）主要山峰列表。山地空间界定范围与分类的原始DEM空间分辨率约90m，数据边界已套合中高分辨遥感影像做必要的修订，与山地地形晕渲图有良好的空间一致性；山脉走向与山地散列要素的制图综合精度为1∶100万，为定性的辅助数据。该数据集将山地从地貌制图中单独列出，具有更高的空间分辨率和针对性，可为山地环境及山地灾害地带性研究、山区国土空间分析等提供可靠的本底数据，服务于我国面向山区的宏观决策。
南希, 李爱农, 邓伟
我们提供了中国范围内1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2020年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land时间序列数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。我们进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，我们提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
上官微, 李清亮, 石高松
基于沉积物中蕴含的孢粉组合开展过去植被及气候研究已有百余年历史，孢粉学家积累的地层孢粉数据是开展大陆乃至全球尺度植被和气候时空格局重建的重要基础，而年代框架和孢粉名称标准化的地层孢粉数据集是开展重建研究的前提。作者通过孢粉数据收集、孢粉类型统一化、年代模型标准化以及时间窗口插值，获得了中国全新世孢粉数据集。本数据集共包含254个地层样点，217个花粉类型。本数据集中的样点在森林草原过渡带密度较高，而我国东南部和西北部分布较少，但仍能均匀涵盖我国不同植被和气候类型。时间上涵盖11.5~0 cal. ka BP期间的每100年时间窗口，但可用的样点在全新世中期（约8~2 cal. ka BP）富集，在早和晚全新世较少。本数据集是来源于论文：Cao, X., Tian, F., Herzschuh, U., Ni, J., Xu, Q., Li, W., Zhang, Y., Luo, M., Chen, F., 2022. Human activities have reduced plant diversity in eastern China over the last two millennia, Global Change Biology (accepted)，详细信息在本文中有详细介绍。
曹现勇, 田芳, 倪健, Ulrike Herzschuh
中国区域PML-V2水碳耦合的陆地蒸散发与总初级生产力数据集，即PML-V2(China)，包括总初级生产力（gross primary product, GPP），植被蒸腾（vegetation transpiration, Ec），土壤蒸发（soil evaporation, Es），冠层截流蒸发（vaporization of intercepted rainfall, Ei）和水体、冰雪蒸发（ET_water），共5个要素。数据格式为TIFF，时空分辨率为1天、500米，时间跨度为2000.02.26-2020.12.31。 与全球版本相比，PML-V2(China)产品在中国区域的模拟精度有很大的提升，且具有以下改进和创新： i. 相较于全球版本的八天分辨率，新产品的时间分辨率升至每日； ii. 观测数据来自中国26个涡动通量站，其下垫面包括植被稀疏的荒漠在内的9种植被功能型，并用于模型的参数校准（用于率定全球版产品的中国站点仅有8个，只覆盖5种植被类型）； iii. 2000-2018年使用0.1°的中国区域气象要素驱动数据，2019-2020年使用偏差校正的全球陆面数据同化系统GLDAS-2.1气象数据，这些气象输入数据用来替换原先0.25°的GLDAS输入； iv. 使用ERA5陆地的地表温度取代空气温度作为输入，用于计算输出长波辐射； v. 将改进的Whittaker滤波的MODIS叶面积指数作为模型输入，新产品在监测作物耗水量和揭示种植制度特征方面提供了新的见解。 注：本数据集不包含中国南海部分。
张永强, 何韶阳
Sugita （2007）提出的 REVEALS 模型，通过引入不同种属花粉产量，考量不同花粉类型的传播能力，以及不同沉积类型和沉积盆地大小对花粉源区的影响，将花粉组合定量转化为植被盖度，使得基于花粉的REVEALS植被重建结果更加接近真实的植被盖度。本文利用REVEALS 模型，基于94个高质量的湖泊/泥炭化石花粉数据，定量重建了我国温带和北亚热带区域的1˚x1˚空间分辨率的全新世植被覆盖变化。11.7 - 0.7 ka 时段，重建结果的分辨率为500年；0.7 ka至今，重建结果分辨率依次提高为350年（0.7˗0.35 ka），250年（0.35˗0.1 ka）和100年（0.1 ka 至今）。 研究区涵盖了75个1˚x1˚栅格范围，基于REVEALS的植被重建数据包含25个时间窗口内27个种属，两种植被功能型合并方式：6个植被功能型和10个植被功能型，以及3种土地覆盖类型的植被盖度数据及误差。元数据文件包含了重建样点名称、现代植被类型、年代个数、经纬度及海拔、沉积盆地的大小和类型等信息。本数据可被耦合到古气候模拟的模型中，也可用于评价和校正古植被模拟及土地利用模型。
李芙蓉
数据集为中国多情景多模式逐月平均气温数据，空间分辨率为0.0083333°(约1km)，时间为2021年1月-2100年12月。数据为NETCDF格式。数据是根据IPCC耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）发布的全球>100 km气候模式数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成。数据采用IPCC最新发布的SSP情景(SSP119、SSP245、SSP585),每个情景包含三个GCMs（EC-Earth3、GFDL-ESM4、MRI-ESM2-0）气候数据，数据集包含的地理空间范围是中国主要陆地，不含南海岛礁等区域。单位为0.1℃。文件命名是GCM_SSP_tmp-30s-序号.nc，30s即0.0083333°，序号从1-40，序号1表示2021.1-2022.12，依次表示年份；以EC-Earth3_ssp119_tmp-30s-1.nc文件为例，表示SSP119情景下EC-Earth3气候模的1km分辨率2021.1-2022.12逐月均温数据，含24个图层。欲更深入的理解数据请参阅文献引用方式下的数据作者已发表的论文。
彭守璋
数据集为中国多情景多模式逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°(约1km)，时间为2021年1月-2100年12月。数据为NETCDF格式。数据是根据IPCC耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）发布的全球>100 km气候模式数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成。数据采用IPCC最新发布的SSP情景(SSP119、SSP245、SSP585),每个情景包含三个GCMs（EC-Earth3、GFDL-ESM4、MRI-ESM2-0）的气候数据，数据集包含的地理空间范围是中国主要陆地，不含南海岛礁等区域。单位为0.1mm。文件命名是GCM_SSP_pre-30s-序号.nc，30s即0.0083333°，序号从1-40，序号1表示2021.1-2022.12，依次表示年份；以EC-Earth3_ssp119_pre-30s-1.nc文件为例，表示SSP119情景下EC-Earth3气候模式的1km分辨率2021.1-2022.12逐月降水数据。欲更深入的理解数据请参阅文献引用方式下的数据作者已发表的论文。
彭守璋
近地表气温是反映气候变化的重要物理参数。为了获得中国地区高时空分辨率的日数据(Tmax、Tmin和Tavg)，我们充分分析了各种现有数据(再分析数据、遥感数据和原位数据)的优缺点。针对不同的天气条件建立了不同的Ta重建模型，并通过建立不同区域的修正方程进一步提高数据精度。最后，获得了1979 - 2018年中国逐日气温数据集(Tmax、Tmin和Tavg)，空间分辨率为0.1°。 对于Tmax，使用原位数据的验证表明，均方根误差(RMSE)范围为0.86°C至1.78°C，平均绝对误差(MAE)范围为0.63°C至1.40°C，皮尔逊系数(R2)范围为0.96至0.99。Tmin的RMSE为0.78°C ~ 2.09°C, MAE为0.58°C ~ 1.61°C, R2为0.95 ~ 0.99。对于Tavg, RMSE范围为0.35°C ~ 1.00°C, MAE范围为0.27°C ~ 0.68°C, R2范围为0.99 ~ 1.00。此外，利用多种评价指标分析Ta的时空变化趋势，Tavg增加幅度大于0.0°C/a，与全球变暖的总体趋势一致。 综上所述，该数据集具有较高的空间分辨率和可靠的精度，弥补了之前在高空间分辨率下缺失的温度值(Tmax、Tmin和Tavg)。该数据集也为研究气候变化，特别是高温干旱和低温冷害提供了关键参数。
方舒, 毛克彪
数据集为中国逐月潜在蒸散发，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1990.1-2021.12（将每年更新），单位为0.1mm。该数据集是基于中国1km逐月均温、最低温、最高温数据集（本站已发布，Peng at al. 2019），采用Hargreaves潜在蒸散发计算式得到（Peng at al. 2017）。公式如下： PET = 0.0023 × S0 ×（MaxT − MinT）0.5 ×（MeanT + 17.8）, 其中，PET为潜在蒸散发，mm/月；MaxT、MinT、MeanT分别为月最高温、最低温、均温；S0为到达地球大气层顶的理论太阳辐射，根据太阳常数、日地距离、儒略日、赤纬等计算得到。 为便于存储，数据均为int16型存于nc（NETCDF）文件中。nc数据可用ArcMAP软件打开制图，并可用Matlab、R软件提取处理。数据坐标系统建议使用WGS84。
彭守璋
本数据集包含了中国第三极地区（西藏、新疆、云南、青海）的2019年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于清华大学王书肖教授课题组排放清单数据库，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为1km*1km的网格数据集。排放计算的基础数据基于公开数据搜集、卫星观测数据、文献搜集等方式，以排放因子法进行计算，数据来自于国家统计局数据及其它行业统计年鉴。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
全球稀有金属花岗伟晶岩主要集中于大陆拼合和裂解的重大时期。本数据统计了中国的典型铌钽锆铪矿床，利用这些矿床的 铌铁矿或相关的锡石、独居石取代锆石作为U-Pb定年矿物获得45个成矿年龄数据统计。第一个成矿期为元古代，白云鄂博与稀土共生的铌成矿作用发生于中元古代(1.4~1.3 Ga)，在桂北元宝山、黔东梵净山等地发现的铌钽成矿作用形成于新元古代晚期(约820 Ma)，是华南最早发生的铌钽成矿作用；古生代铌钽矿床较少，但其规模较大，福建南平为代表的华南古生代稀有金属伟晶岩(约400~380 Ma)代表了加里东期陆内构造运动的产物; 与古特提斯构造运动及中亚造山带后碰撞有关的早中生代三叠纪成矿分布面广(约250~200 Ma)，而且直接反映了我国数量众多的花岗伟晶岩的成岩成矿作用；晚中生代铌钽成矿作用代表了我国最重要的大规模铌钽成矿期，集中在晚侏罗世到早白垩世(约160~120 Ma，最晚到90 Ma)，是华南“燕山期成矿大爆发”中的主要组成部分；新生代(主要为渐新世到中新世)大规模淡色花岗岩岩浆作用发生高分异结晶作用，导致铌钽等稀有金属成矿发生，随着研究程度的加深，我国这一时期的铌钽资源会愈加显著。非常有意义的是，我国近一半的钽资源形成于三叠纪(花岗伟晶岩为主)，而铌资源除了白云鄂博之外，近60%是晚中生代(侏罗纪-白垩纪)花岗岩结晶分异的产物。
王汝成
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
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
公里级、空间完整（无缝）的地表温度产品在全球变化等领域具有广泛的应用需求。基于遥感观测反演的地表温度具有较高的可信度，融合从热红外和微波观测反演的地表温度，是获取具有一定精度、空间完整地表温度的有效途径。基于这一指导思想，作者发展了反演中国区域1km、无缝地表温度的方法框架，并生成了相应的数据集（2002-2020）. 首先采用基于查找表的AMSR-E/AMSR2 地表温度反演算法反演得到AMSR-E/AMSR2 地表温度，之后采用地理加权回归对AMSR-E/AMSR2 地表温度进行降尺度，得到1km 地表温度，最后使用多尺度卡尔曼滤波融合AMSR-E/AMSR2 1km地表温度和MODIS地表温度，生成1km无缝地表温度数据集。 地面验证评价结果表明，该LST的均方根误差（RMSE）约为3K，空间分布于MODIS LST、CLDAS LST的一致性较好。
程洁, 董胜越, 施建成
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
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2013年全国盐田分布数据。这些数据通过Landsat卫星遥感影像人工解译提取盐湖图斑，矢量化处理后形成。主要包含盐田名称（YT）、盐性编号(YXBH)、所在省份(SF)等信息。数据集共有39条记录，56.00KB。数据集文件名及数据表标志名对应如下：盐田名称 YT、盐性编号 YXBH、所在省份 SF。采用WGS-84坐标系为空间基准，精度为1:30万，粒度以县级行政区为最小单元，以省级行政区为最大单元。
陈亮, 王建萍
该数据集记录了全国及西部十二省、区“九五时期“主要经济指标（1995-2000）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含5个数据表，分别为：全国及西部十二省、区九五时期主要经济指标11995-2000年.xls，全国及西部十二省、区九五时期主要经济指标21995-2000年.xls，全国及西部十二省、区九五时期主要经济指标31995-2000年.xls，全国及西部十二省、区九五时期主要经济指标41995-2000年.xls，全国及西部十二省、区九五时期主要经济指标51995-2000年.xls，数据表结构相同。例如全国及西部十二省、区九五时期主要经济指标51995-2000年.xls的数据表共有3个字段： 字段1：省(市、区) 字段2：第二产业增加值(亿元) 字段3：第三产业增加值(亿元)
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区主要牧业产品产量、人均产量及排序(2012-2018)的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含10个数据表，各数据表结构相同。例如2016年的数据表共有3个字段： 字段1：地 区 字段2：肉类 字段3：奶类
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区外商投资和旅游及排序（2001-2004）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含4个数据表，各数据表结构相同。例如2003年的数据表共有5个字段： 字段1： 省（市、区） 字段2：外商合同投资（万美元） 字段3：外商实际投资（万美元） 字段4：旅游人数（万人次） 字段5：旅游创汇总额(亿美元)
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区生产总值和增长率及排序（2003-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含16个数据表，各数据表结构相同。例如2018年的数据表共有3个字段： 字段1：地 区 字段2：国内(地区)生产总值 字段3：第一产业增加值
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区社会消费品零售额和货物进出口总额及排序（2001-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含18个数据表，各数据表结构相同。例如2018年的数据表共有3个字段： 字段1：地 区 字段2：社会消费品零售总额 字段3：货物进出口贸易总额
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区人口出生率、死亡率、自然增长率（2001-2008）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含8个数据表，各数据表结构相同。例如2008年的数据表共有5个字段： 字段1：省(市、区) 字段2：年底总人口 字段3：人口出生率 字段4：人口死亡率 字段5：人口自然增长率
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区人均GDP和增长率及排序（2010-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含8个数据表，各数据表结构相同。例如2017-2018年的数据表共有4个字段： 字段1：地 区 字段2：数 量 字段3：位 次 字段4：增长率
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区人均GDP、职工平均工资及排序(2001-2008)的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含8个数据表，各数据表结构相同。例如2008年的数据表共有3个字段： 字段1：省(市、区) 字段2：人均生产总值 字段3：在岗职工平均工资
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区全社会客货运量和周转量及排序（2001-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含5个数据表，各数据表结构相同。例如2018年的数据表共有5个字段： 字段1：地 区 字段2：货运量（万吨） 字段3：货物周转量（亿吨公里） 字段4：客运量(万人) 字段5：旅客周转量(亿人公里)
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区农业总产值和增长率及排序（2001-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含17个数据表，各数据表结构相同。例如2018年的数据表共有4个字段： 字段1：地 区 字段2：农林牧渔业总产值 字段3：农业产值 字段4：牧业产值
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区农村居民人均收支及排序（2014-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含5个数据表，各数据表结构相同。例如2018年的数据表共有3个字段： 字段1：地 区 字段2：人均可支配收入 字段3：人均消费性支出
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区农村居民人均收支、恩格尔系数及排序（2001-2013）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含13个数据表，各数据表结构相同。例如2013年的数据表共有4个字段： 字段1：地 区 字段2：纯收入 字段3：恩格尔系数 字段4：生活消费性支出
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区旅游情况及排序（2006-2010）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含7个数据表，各数据表结构相同。例如2011年的数据表共有4个字段： 字段1：省(市、区) 字段2：入境旅游人数(万人次) 字段3：外国人(万人次) 字段4：国际旅游创汇总额(亿美元)
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区居民消费价格指数及排序（2001-2010）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含11个数据表，各数据表结构相同。例如2011年的数据表共有5个字段： 字段1：省（市、区） 字段2：居民消费价格指数 字段3：位 次 字段4：食 品 字段5：居 住
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区建筑业总产值和施工、竣工面积及排序（2011-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含8个数据表，各数据表结构相同。例如2018年的数据表共有4个字段： 字段1：地区 字段2：建筑业总产值 字段3：施工面积 字段4：竣工面积
青海省统计局
该数据集记录了全国各地区建筑业产值和面积及排序（2001-2010）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含10个数据表，各数据表结构相同。例如2010年的数据表共有4个字段： 字段1：省(市、区) 字段2：建筑业总产值 字段3：施工面积 字段4：竣工面积
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