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
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
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
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国（约960万平方公里土地）的地表温度数据，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据（MOD11C1和MYD11C1），月数据（MOD11C3和MYD11C3）和气象站数据，以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的，然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明，重建结果与现场测量结果密切相关，平均RMSE为1.39°C，MAE为1.30°C，R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
毛克彪
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