归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index , NDVI）广泛应用于植被监测。本数据集利用2000-2020年青藏高原区域所有可用的Landsat 5/7/8数据（影像10万+），通过MODIS-Landsat数据融合算法（gap filling and Savitzky–Golay filtering；GF-SG），重建了青藏高原植被区域2000-2020年高时空分辨率（30米-8天）NDVI时间序列数据集（QTP-NDVI30）（算法细节请参考论文）。 本数据集具有良好的验证精度。定量评价结果显示重建NDVI影像数据的平均绝对误差MAE为0.02，平均相关系数R为0.96，图像结构相似性SSIM为0.94。选取典型区域与PlanetScope 3米空间分辨率影像比较，空间细节信息得到了较好的保持（产品评价细节请参考论文）。 本数据集地理坐标系为GCS_WGS_84, 空间范围覆盖青藏高原植被区域，植被区域定义为7-9月平均NDVI大于0.15。
曹入尹, 徐子超, 陈洋, 沈妙根, 陈晋
本数据为泥石流风险性评价数据，根据中巴经济走廊泥石流灾害情况进行分析研究后得到的危险性和易损性分析结果；根据联合国人道主义事业部（1992）给出的风险表达式：风险（Risk）=危险性（Hazard）×易损性（Vulnerability），对研究区的泥石流灾害进行风险分析。本数据可用于对中巴经济走廊泥石流灾害风险进行评估，了解重大泥石流风险程度强弱关系，为当地政府部门防灾减灾、城市治理等决策提供科学指导。
苏凤环
本数据为泥石流易损性评价数据，根据中巴经济走廊泥石流灾害情况进行分析研究后得到的，栅格值表示易损区划：1表示低易损区，2表示较低易损区，3表示中易损区，4表示较高易损区，5表示高易损区。本数据可用于对中巴经济走廊重大泥石流灾害易损性进行评估，可以为泥石流风险性评估提供数据基础，了解重大泥石流对道路、房屋等基础设施损害程度的程度强弱关系，为当地政府部门防灾减灾、预测预报、乡村振兴等决策提供科学指导。
苏凤环
本数据为泥石流危险性评价数据，根据中巴经济走廊泥石流灾害情况进行分析研究后得到的。泥石流样本数据是通过遥感解译、现场核对等方式获得的泥石流灾害详细情况数据，构建危险性评价体系，利用信息量法对研究区泥石流危险进行评价，然后采用自然断点法进行危险性区的划分。本数据可用于对重大泥石流灾害危险性进行评估，了解重大泥石流风险程度强弱关系，为当地政府部门防灾减灾、城市治理等决策提供科学指导。
苏凤环
本数据集包括雅鲁藏布江流域日喀则地区典型第四纪松散沉积物的实测剖面示意图和岩性柱状图，以及剖面实测情况统计表。数据来自为期2个月在西藏日喀则地区的野外实测工作，共实测剖面16条，采集宇宙核素样品89件，光释光样品39件，绘制实测剖面图16幅，实测导线共410导，岩性柱状图共38幅。数据集主要呈现了日喀则地区冲积物、洪积物、冲洪积物、崩积物、坡洪积物和冰碛物等典型松散沉积物的成因类型，实测沉积厚度出露范围约1.6–70米，平均厚度约29米，横向展布控制长度为41–9059米。数据集展示了松散沉积物的离散式、疏松多孔、多砂质弱胶结的结构特征；高砾石含量（80%–95%），砾径主体分布0.05–0.1米的粒径特征；弱分化、分选磨圆度冲洪积物较好而崩积物较差；多发育下粗正细的正粒序结构、可见平行层理和板状交错层理的沉积特征。对松散沉积物的实测有助于揭示流域内水系固体物质的赋存规律，调查结果可为由松散沉积物滑动、卸载、垮塌等引发的灾害预警及相关地物防控提供重要指示。
林志鹏, 王成善, 韩中鹏, 白雅俪格, 王新航, 张建, 马星铎
该数据集围绕雅鲁藏布江全流域范围第四纪松散沉积物总量估算的目标，开展了全流域松散沉积物的厚度标定工作，呈现了2020年野外实测厚度标定的典型第四纪松散沉积物照片图集。具体包括16个复合一级子流域，自上游到下游分别为当却-来乌藏布、热苏-列荣藏布、柴曲–门曲、雄曲–瓮布曲、加达藏布、彭吉藏布–萨迦冲曲、多雄藏布、夏布曲–大纳普曲、年楚河、湘曲–邬郁玛曲、曼曲、尼木玛曲–拉萨河、贡嘎普曲–罗布绒曲、尼洋河、易贡藏布–帕隆藏布和香江流域，总计标定松散沉积物厚度点位584个。 图集展示了坡积物、冲积物、洪积物、冲洪积物、冰碛物、风积物、坡洪积物、残积物、残坡积物和湖积物等多种成因类型的松散沉积物，呈现了其在山坡、山麓、河漫滩、阶地、冲洪积扇和冰川前缘等地带的空间分布位置，以1米长标杆为比例尺，展示了沉积物厚度的显著差异分布特征：坡度较陡的山前地带平缓区坡洪积物通常厚度在5–10米之间，而山前冲沟口的堆积物厚度与洪积扇的规模有关，厚者可达数十米，薄者只有3–4米；山坡上部残积物的厚度一般在0.3–2.5米左右，冲积物的厚度很难见底；且从上游至下游，冲积物的厚度变化非常大，峡谷区基岩裸露，厚度几乎为0，而上游当却藏布河谷地区冲积物厚度大，未见底；冰碛物的最大厚度可达20多米。风积物在中上游常见，厚度变化范围较大，从几米到 20多米不等。 该图集提供了涵盖全流域范围的松散沉积物的实例照片，为今后开展松散沉积物精细刻画奠定了材料基础和先验知识，初步展示了雅江全流域的松散沉积物类型与厚度的总体分布规律，为估算雅鲁藏布江流域所产生固体碎屑物质的沉积总量提供了数据支撑，也为评估松散沉积物相关自然灾害风险和制定科学防范措施提供了依据。
林志鹏, 王成善, 韩中鹏, 白雅俪格, 王新航, 胡太宇
雅鲁藏布江流域内巨量固体碎屑物质是记录青藏高原隆升剥蚀历史的重要组成部分之一，不同类型松散沉积物是固体碎屑物质差异输运的直接反映，揭示其空间分布规律及沉积总量，对于深入理解青藏高原的隆升与剥露过程具有重要参考价值。该数据集共包括雅鲁藏布江流域松散沉积物类型及其空间分布图集、厚度空间分布图集和沉积总量估算表等三类图表数据集，以遥感解译与地质填图为主要技术方法，全面厘清了雅鲁藏布江全流域范围内（16个复合子流域）松散沉积物的类型及其空间展布特征，并依据全流域松散沉积物厚度实测数据初步估算了沉积总量。巨量松散沉积物也是流域内滑坡、泥石流、洪沙灾害的重要物质来源，查明其空间展布规模与总量不仅对揭示沉积物源汇过程中记录的地表环境变化、区域构造运动、气候变化、生物地球化学循环等关键信息具有理论意义，同时对高原生态环境监测与保护、洪沙灾害预警与防治、重大基础工程建设和水土保持等具有重要应用价值。
林志鹏, 王成善, 韩中鹏, 白雅俪格, 王新航, 张建, 马星铎, 胡太宇, 张晨敬
该数据提供了截止2021年度的中巴经济走廊和天山山脉泥石流分布，是基于历史资料收集、野外实地调查和遥感影像解译，结合数字地形图（DEM）和地质图，得到最新的中巴经济走廊（国外段）的泥石流分布数据，数据信息可靠性好，数据可以作为泥石流分布规律、泥石流危险性、风险计算的基础数据。泥石流流域的提取主要采用ArcGIS中的水文分析方法，考虑到DEM的精度限制，结合Google Earth影像进行必要的人工校正。
苏凤环
本数据为天山地区主要交通干道G217和G30典型泥石流沟物质物理性质数据，此数据为研究区典型泥石流灾害点的详细情况，包括流域参数、沟道参数、泥石流堆积体物质物理参数；这些数据可结合雨量数据可进一步开展该地区泥石流活动雨量阈值等研究内容。字段包括泥石流流域面积、沟宽、沟长、纵比降，以及冰湖面积、泥石流堆积体物质的物理性质等。堆积体物理性质数据通过激光粒度仪等实验设备获取，饱和渗透系数通过三轴实验获取。
陈宁生
本数据根据1840-2019重大山洪灾害案例汇编，是川藏铁路沿线的山洪灾害调查数据，包括了时间、地点、灾害类型、成因、经度、纬度、降雨量、铁路段和灾害损失信息。根据2006版的《中国历史大洪水资料调查汇编》、《全国山洪灾害防治项目（2013-2015年）》四川省和西藏自治区山洪灾害调查成果及实地调查等不同数据源的特点对原始资料进行真实性、一致性的检查及规范化处理；然后根据数据源及资料进行分析，整理归纳；最后，运用SuperMap软件进行处理等。
王中根
对四种不同结构的抗滑桩进行了四点弯破坏试验（纯钢筋抗滑桩抗弯破坏，抗剪破坏；预应力抗滑桩抗弯破坏，抗剪破坏），对破坏全过程进行了声发射监测。监测设备为德国八通道Vallen声发射监测仪，布置了7个传感器对桩的破坏进行全域监测。采集到的声发射数据主要包括幅值，能量，振铃计数，频率等关键声发射指标。通过研究全过程的声发射信号特点，可以得出抗滑桩在不同阶段不同破坏形式的声发射特性，建立损伤模型，对结构破坏的预测预警提供了一种可行性方案。
姜清辉
1）在山区，由于复杂的地形地质背景条件，在降雨、融雪、地震和人类工程活动等外界因子触发下，极易发生滑坡，导致生命财产损失和自然环境的破坏。为了满足工程场地建设的安全性、土地利用规划的合理性和灾害减缓的迫切性需求，需要展开区域滑坡敏感性评价。当利用多种不同的方法得到多个不同评价结果时，如何有效的将这些结果进行组合以得到最优的预测是当前仍未很难解决的一个技术难题，在确定某个区域滑坡敏感性评价的最优策略和最佳方法的操作执行方面仍然十分欠缺。2）利用传统经典的多元分类技术，通过对模型结果评估和误差量化，将最优评价模型进行组合，快速实现区域滑坡敏感性高质量评价。源代码基于R语言软件平台编写，用户需要单独准备一个本地文件夹，用来读取和储存软件运行结果，用户需要记住文件夹储存路径并在软件源代码中进行相应的设置。3）源代码设计了两种不同的模式来展示模型运行结果，以文本和图形格式的标准格式分析结果输出和需要空间数据并以标准地理格式展示的地理空间模式，4）适用于所有对滑坡风险评价工作感兴趣的人群。该软件能够为大专院校经验丰富的科研人员高效使用，也可以被国土环境规划、管理领域的政府人员和公益组织方便快捷、正确可靠的获取滑坡敏感性分级结果。可服务于地区土地利用规划，灾害风险评价与管理，极端诱发事件（地震或降雨等）下的灾害应急，以及对滑坡监测设备的遴选和预警网络的合理有效布置和运行具有重大的现实指导意义，在滑坡发育严重的地区都可以推广应用
杨仲康
该数据集为基于10Be约束的青藏高原东部流域尺度侵蚀速率，数据集提供了第一作者、发表年份，经纬度以及侵蚀速率。数据收集整理于已发表的期刊文章，且不同的研究结果具有较好的一致性。流域尺度的侵蚀速率的空间部分特征往往与河流地貌特征（如陡峭指数）、气候以及构造活动具有一定的相关性，因此系统的数据集能够为区域范围内侵蚀速率的主控因素分析提供重要的数据支撑，使量化气候与构造在区域范围内对地表过程的贡献成为可能。
张会平
1）数据内容：本数据集为青藏高原东南三江流域滑坡灾害数据；2）数据来源及加工方法：本数据集系北京工业大学戴福初利用谷歌地球独立解译完成；采用遥感解译-现场验证-再解译-再验证等方法，经过7次系统解译最终形成本数据文件，累计对超过5000处滑坡开展了现场验证，具有较高的精度；4）本数据对青藏高原东南三江流域水能资源开发、交通工程建设、地质灾害评价等方面具有广阔的应用前景。
戴福初
多灾种易发性综合分区专题图展示了多灾种易发性的空间分布，和地区上的灾种组合模式，由地质灾害易发性、地震灾害易发性、冻土冻融灾害易发性、暴雨洪水灾害易发性组成。数据主要由遥感数据输入易发性评价模型计算生成，输入数据包括灾害编目、地形地貌数据、气候数据、地质数据。数据主要包含专题图一份和作图所用的易发性栅格与矢量数据（.shp），其中栅格数据（.tif）栅格大小为0.01度，约1200m。数据将可以在宏观上为青藏高原的发展规划提供参考资料。
唐晨晓, 张国明, 刘连友
青藏高原灾害编录包含了多种历史灾害的空间分布与类型信息，范围西至巴基斯坦、克什米尔地区，东至青海省，南至喜马拉雅山山麓，北至阿尔金山山麓。数据的生产是由大量人工遥感解译、实地考察、收集地调数据与开源数据结合完成的。数据以矢量点的形式储存，主要内含属性表注明灾害类型、坐标等信息。本数据可以应用于研究灾害的空间分布规律与灾害评价工作。本数据共包含23536条数据，泥石流数据由于参考了地调数据，大多沿路分布，无人区则数据较少。
唐晨晓
根据任务分配，“复杂山区泥石流监测预警关键技术和设备研发”课题组研制了泥水位、地声等系列泥石流灾害多指标智能预警监测设备样机，并于2019年10月在西藏林芝市波密县境内G318国道沿线古乡沟、天磨沟及培龙沟开展样机示范应用。所提交数据为古乡沟、天磨沟及培龙沟部署的泥石流专业监测设备采集的原始数据，具体包括地声设备监测数据、降雨量监测数据和泥水位监测数据。所提交专业设备监测数据，一定程度上对古乡沟、天磨沟及培龙沟泥石流灾害的孕育、发展和形成各阶段演化特征研究提供了技术保障。
董翰川, 郭伟
祁连山北麓黑河流域中下游土壤蒸发（E）逐月模拟数据（2001-2015）是由生态水文耦合模型HEIFLOW模拟得到的。HEIFLOW模型是一个三维分布式生态水文模拟，由一个地表水模型（PRMS）、一个地下水模型（MODFLOW）和几个生态模块组成，能较为完整地描述流域水循环和植被生态过程。生成此数据的建模细节请参考Han et al. (2021)，关于HEIFLOW模型的技术细节请参考Han et al. (2021)，Tian et al. (2018) 和Sun et al. (2018).
郑一, 韩峰, 田勇
祁连山北麓黑河流域中下游叶面积指数逐月模拟数据（2001-2015）是由生态水文耦合模型HEIFLOW模拟得到的。HEIFLOW模型是一个三维分布式生态水文模拟，由一个地表水模型（PRMS）、一个地下水模型（MODFLOW）和几个生态模块组成，能较为完整地描述流域水循环和植被生态过程。生成此数据的建模细节请参考Han et al. (2021)，关于HEIFLOW模型的技术细节请参考Han et al. (2021)，Tian et al. (2018)和Sun et al. (2018).
郑一, 韩峰, 田勇
祁连山北麓黑河流域中下游土壤可用水量（SW_AWC）逐月模拟数据（2001-2015）是由生态水文耦合模型HEIFLOW模拟得到的。HEIFLOW模型是一个三维分布式生态水文模拟，由一个地表水模型（PRMS）、一个地下水模型（MODFLOW）和几个生态模块组成，能较为完整地描述流域水循环和植被生态过程。生成此数据的建模细节请参考Han et al. (2021)，关于HEIFLOW模型的技术细节请参考Han et al. (2021)，Tian et al. (2018)和Sun et al. (2018).
郑一, 韩峰, 田勇
祁连山北麓黑河流域中下游植被蒸腾（T）逐月模拟数据（2001-2015）是由生态水文耦合模型HEIFLOW模拟得到的。HEIFLOW模型是一个三维分布式生态水文模拟，由一个地表水模型（PRMS）、一个地下水模型（MODFLOW）和几个生态模块组成，能较为完整地描述流域水循环和植被生态过程。生成此数据的建模细节请参考Han et al. (2021)，关于HEIFLOW模型的技术细节请参考Han et al. (2021)，Tian et al. (2018)和Sun et al. (2018).
郑一, 韩峰, 田勇
Climatic warming alters the onset, duration and cessation of the vegetative season. While prior studies have shown a tight link between thermal conditions and leaf phenology, less is known about the impacts of phenological changes on tree growth. Here, we assessed the relationships between the start of the thermal growing season (TSOS) and tree growth across the extratropical Northern Hemisphere using 3451 tree-ring chronologies and daily climatic data for 1948-2014. An earlier TSOS promoted growth in regions with high ratios of precipitation to temperature but limited growth in cold dry regions. Path analyses indicated that an earlier TSOS enhanced growth primarily by alleviating thermal limitations on wood formation in boreal forests and by lengthening the period of growth in temperate and Mediterranean forests. Semi-arid and dry subalpine forests, however, did not benefit from an earlier onset of growth and a longer growing season, presumably due to associated water loss and/or more frequent early spring frosts. These broadly relevant patterns of how climatic impacts on wood phenology affect tree growth at regional to hemispheric scales, enhance our understanding of how future phenological changes may affect the carbon sequestration capacity of extra-tropical forest ecosystems.
梁尔源, 高姗
本数据集为未来50年黄河源和祁连山区水量平衡数据集（径流、降水、蒸散发、土壤液态含水量），采用基于地貌的生态水文模型GBEHM模拟获取，数据集变量包含月径流、月降水、月蒸散发、月均5cm土壤液态含水量以及月均50cm土壤液态含水量，数据时间范围为2020-2070年，空间分辨率为1km。模型输入数据包含气象驱动、植被、土壤、土地利用等，气象驱动采用38个CMIP6模型SSP2-4.5情景下的集合平均结果，模拟结果能够较好反映黄河源区与祁连山区水文变量的时空变异特征。数据集可进一步用于黄河源区与祁连山区生态-水文过程相关研究，为“山水林田湖草”系统优化调配提供科学依据。
王泰华, 杨大文
本数据集为过去40年黄河源和祁连山区水量平衡数据集（径流、降水、蒸散发、土壤液态含水量），采用基于地貌的生态水文模型GBEHM模拟获取，数据集变量包含月径流、月降水、月蒸散发、月均5cm土壤液态含水量以及月均50cm土壤液态含水量，数据时间范围为1980-2019年，空间分辨率为1km。模型输入数据包含气象驱动、植被、土壤、土地利用等，模拟结果能够较好反映黄河源区与祁连山区水文变量的时空变异特征。数据集可进一步用于黄河源区与祁连山区生态-水文过程相关研究，为“山水林田湖草”系统优化调配提供科学依据。
王泰华, 杨大文
Accurate estimation of the gross primary production (GPP) of terrestrial vegetation is vital for understanding the global carbon cycle and predicting future climate change. Multiple GPP products are currently available based on different methods, but their performances vary substantially when validated against GPP estimates from eddy covariance data. This paper provides a new GPP dataset at moderate spatial (500 m) and temporal (8-day) resolutions over the entire globe for 2000–2016. This GPP dataset is based on an improved light use efficiency theory and is driven by satellite data from MODIS and climate data from NCEP Reanalysis II. It also employs a state-of-the-art vegetation index (VI) gap-filling and smoothing algorithm and a separate treatment for C3/C4 photosynthesis pathways. All these improvements aim to solve several critical problems existing in current GPP products. With a satisfactory performance when validated against in situ GPP estimates, this dataset offers an alternative GPP estimate for regional to global carbon cycle studies.
张尧
Satellite-retrieved solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) has shown great potential to monitor the photosynthetic activity of terrestrial ecosystems. However, several issues, including low spatial and temporal resolution of the gridded datasets and high uncertainty of the individual retrievals, limit the applications of SIF. In addition, inconsistency in measurement footprints also hinders the direct comparison between gross primary production (GPP) from eddy covariance (EC) flux towers and satellite-retrieved SIF. In this study, by training a neural network (NN) with surface reflectance from the MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and SIF from Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2), we generated two global spatially contiguous SIF (CSIF) datasets at moderate spatiotemporal (0.05∘ 4-day) resolutions during the MODIS era, one for clear-sky conditions (2000–2017) and the other one in all-sky conditions (2000–2016). The clear-sky instantaneous CSIF (CSIFclear-inst) shows high accuracy against the clear-sky OCO-2 SIF and little bias across biome types. The all-sky daily average CSIF (CSIFall-daily) dataset exhibits strong spatial, seasonal and interannual dynamics that are consistent with daily SIF from OCO-2 and the Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2). An increasing trend (0.39 %) of annual average CSIFall-daily is also found, confirming the greening of Earth in most regions. Since the difference between satellite-observed SIF and CSIF is mostly caused by the environmental down-regulation on SIFyield, the ratio between OCO-2 SIF and CSIFclear-inst can be an effective indicator of drought stress that is more sensitive than the normalized difference vegetation index and enhanced vegetation index. By comparing CSIFall-daily with GPP estimates from 40 EC flux towers across the globe, we find a large cross-site variation (c.v. = 0.36) of the GPP–SIF relationship with the highest regression slopes for evergreen needleleaf forest. However, the cross-biome variation is relatively limited (c.v. = 0.15). These two contiguous SIF datasets and the derived GPP–SIF relationship enable a better understanding of the spatial and temporal variations of the GPP across biomes and climate.
张尧
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、海拔、生态系统类型、不同土层（SOC0-100 (kg Cm-2)； 0-100代表土层）、地下生物量含量。 2）数据来源 此部分数据是从文献中获取,具体文献来源参考说明文档。 3）数据质量描述 数据观测覆盖范围广，包含指标全面，展示了不同土层下的土壤有机碳含量，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地土壤碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原土壤的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、生态系统类型、年降雨量、干旱指数、年净初级生产力、地上生物量、地下生物量等数据。 2）数据来源 一部分来源于文献（1980-1995），另一部分来源于实地采样（2005-2006）。 3）数据质量描述 数据观测年份长，时间跨度大，覆盖范围广，包含指标多，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地植被碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
该数据集是基于16个动态全球植被模式（TRENDY v8）在S2情景下（CO2+Climate）模拟的NBP，表征净生态系统生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019)，具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域，空间上用最近邻方法插值到0.5度，时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据，常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局，且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考，具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
该数据集是基于16个动态全球植被模式（TRENDY v8）在S2情景下（CO2+Climate）模拟的GPP，表征生态系统总初级生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019)，具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域，空间上用最近邻方法插值到0.5度，时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据，常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局，且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考，具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
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；2018.9.17-11.7由于采集器的问题，气象梯度部分的数据缺失；由于采集器通道问题，平均土壤温度TCAV数据在11月7日后数据不正确。（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。 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
该数据集是三极地区9个通量站点的30分钟涡度相关通量观测数据，包括生态系统净碳交换量（NEE）、总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸（ER）数据，时间范围覆盖2000-2016年。该数据预处理主要步骤包括野点去除（±3σ）、坐标轴旋转（三维风旋转）、Webb-Pearman-Leuning校正、异常值剔除、碳通量插补与分解等，缺失数据通过CO2通量值（Fc）与环境因子之间的非线性经验公式进行插补。
张扬建, 牛犇
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敦煌站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃敦煌西湖，下垫面是湿地。观测点的经纬度是93.709E，40.348N，海拔993m。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，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5cm和20cm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_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_5cm、Ms_20cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_20cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm，SWP_20cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm，EC_20cm）（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）；由于采集器故障，1.23-1.24数据丢失；由于塔体倾斜，3.17-5.24部分数据异常或丢失；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
采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集，时间范围：2000-2010，空间范围：25-40 ºN，75-105 ºE，时间分辨率：逐时，空间分辨率：10 km，格点数为150*300。 总计有33个变量，其中包含的近地表大气变量11个： 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个：各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量（感热通量）、地表面处向上的水量通量（感热通量）。 其他变量3个：经度、纬度和行星边界层高度。
潘小多
1、以野外涡度相关实测数据为基础，采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法，基本流程包括：野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集包括青藏高原上典型的高寒草地生态系统，当雄高寒草甸、海北高寒草甸、那曲高寒草甸、若尔盖高寒草地和祁连山高寒草地，2003年到2016年间的碳通量数据和同时观测的小气候数据。数据的时间分辨率高，全年数据插值完整。本数据集可以应用于高原区碳通量评估、对比与预测，影响碳通量的气候因素归因，以及模型模拟结果的校正等。 2、以MCDGF43数据为基础，采用标准栅格数据投影、拼接和裁切的处理方法，基本流程包括：拼接-重采样-裁切。 本数据集包括青藏高原的地表反照率数据（可见光波段和近红外波段），时间分辨率为8天，空间分辨率500m，时间跨度为2003-2016年。
张扬建, 苏培玺, 杨燕
该数据集包含了位于色林错湖畔大营所观测的气象数据，其中包含无线电探空数据，湍流通量与辐射观测数据，近地层常规气象要素等。其中无线电探空数据观测时间分别为2017/7/2 14时，18时，2017/7/3 8时，12时，16时，20时 2017/7/4 8时，12时，16时，20时，23时 2017/7/5 6时。湍流通量及辐射观测数据的观测时间为2017/6/29 17:30-2017/7/6 10:00。近地层常规气象要素观测时间为2017/6/29 18:30-2017/7/6 10:10。激光测风雷达观测时间为2017/6/30 02:24-2017/7/6日 03:49。 数据以excel格式存储。
韩熠哲, 马伟强
本数据集包括黑河中游盈科/大满灌区5.5km×5.5km观测矩阵（缩略图中红色框）内10个WATERNET节点的2013年观测数据。10个WATERNET节点均包含4cm和10cm两层Hydro Probe II探头，观测土壤水分、土壤温度、电导率及复介电常数等主要变量；在4m高度架设有SI-111红外温度探头观测下垫面地表红外辐射温度。常规观测的时间频率为10分钟，为保证SI-111与遥感的准确同步，每天的00:00-04:30、08:00-18:00和21:00-24:00进行1分钟加密观测。本数据集可为异质性地表关键水热变量的遥感估算及其遥感真实性检验，生态水文研究，灌溉优化管理等研究提供时空连续的观测数据集。 详细内容请参见“2013年黑河中游WATERNET数据文档20141231.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
机场荒漠红外温度系统架设目的在于为航空TASI、WiDAS和L波段飞行提供地面定标观测数据。 观测地点： 选择张掖机场旁的大面积、均质和平坦的荒漠作为观测点，植被为稀疏低矮的灌丛。该观测点坐标：38°46'41.30"N，100°41'48.10"E。 测量仪器： 观测探头为一个垂直对地的S1-111红外温度探头和一个正南天顶角35度对天观测的SI-111红外温度探头（2012年新购置仪器，其出厂时默认的地表发射率为1，试验期间未进行黑体定标），Campell CR1000数采自动记录，探头架高4米，仪器朝向正南。 测量时间： 仪器从2012年6月10日起开始正常观测，至今进行不间断地24小时观测，5秒钟记录一次数据，输出5秒钟和1分钟2组值。 数据内容： 地表温度（TarT_Sur，未进行地表比辐射率、背景温度的校正）,对天空温度(TarT_Atm,未进行天空背景比辐射率校正)。数据最终被存储为1天1个独立文本文件，数据命名方式：数据格式+观测点名称+数据采样时间+日期+时间.dat。详细的数据表头信息见数据内的数据表头说明。
马明国
在EC矩阵4号村庄点边上的屋顶上架设一套地表温度和上行/下行短波观测系统，目的在于为航空TASI、WiDAS和L波段飞行提供地面定标观测数据。 观测地点： 选择甘肃省张掖市甘州区小满镇石桥村一社大面积、均质的土房屋顶作为观测点。观测点位于房顶上，相对平坦、且比较均一，周边没有高大树木的遮挡，距EC4号点西南约20米，该观测点坐标：38°52′38.50″N，100°21′27.00″E。 测量仪器： 观测探头为一个垂直对地的S1-111红外温度探头（2012年新购置仪器，其出厂时默认的地表发射率为1，试验期间未进行黑体定标）。2个CMP3型反照率表（一个朝上、一个朝下）组成，探头架高1.0米，Campell CR850数采自动记录。 探头朝向： 仪器支臂长度3m，与房子边缘平行，方位角156°，东偏南66° 测量时间： 仪器从2012年6月23日起开始正常观测，到9月20日拆除，期间进行不间断地24小时观测，5秒钟记录一次数据，输出5秒钟和1分钟2组值。 数据内容： 地表温度观测数据、上行/下行短波辐射数据，可以计算出最终的反照率。其中温度观测数据主要包括：SI-111红外温度探头的传感器自身表体温度(SBT_C)、传感器观测到的地表温度（Target_C,未进行地表比辐射率、背景温度的校正）。数据最终被存储为1天1个独立文本文件，数据命名方式：数据格式+观测点名称+数据采样时间+日期+时间.dat。详细的数据表头信息见数据内的数据表头说明。
马明国
二坝水库红外温度和水面温度观测系统架设目的在于为航空TASI、WiDAS和L波段飞行提供水体表面温度的数据。 观测地点： 选择张掖城东14km,甘州区碱滩镇二坝村旁的二坝水库作为观测点。该观测点坐标：38°54'57.14"N，100°36'57.39"。 测量仪器： 观测内容包括一个垂直对水面的SI-111红外温度探头，一个正南天顶角35度对天观测的SI-111红外温度探头（2012年新购置仪器，其出厂时默认设置的地表发射率为1，试验期间未进行黑体定标）。2个漂浮在水面以下0cm109SS-L温度传感器，数采为Campell CR-1000，自动采集，GPRS无线传输至综汇系统。探头架高3米，离岸距离3.4m。 测量时间： 仪器从2012年5月27日起开始正常观测，至9月27日进行不间断地24小时观测，5秒钟记录一次数据，输出5秒钟和1分钟2组值。 数据内容： 垂直水体表面温度（TarT_Sur，未进行地表比辐射率、背景温度的校正）、对天空温度（TarT_Atm，未进行天空背景比辐射率的校正），水面0cm直接测量温度（WaterT_1，WaterT_2）。数据最终被存储为1天1个独立文本文件，数据命名方式：数据格式+观测点名称+数据采样时间+日期+时间.dat。详细的数据表头信息见数据内的数据表头说明。
马明国
本数据集包括黑河上游八宝河流域25个WATERNET传感器网络节点自2015年1月至2015年12月的观测数据。4cm和20cm土壤水分/温度是每个节点的基本观测；部分节点还包括10cm土壤水分/温度、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测等观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“2015年黑河上游八宝河WATERNET数据文档20160501.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
本数据集包括黑河中游盈科/大满灌区5.5km×5.5km观测矩阵（缩略图中红色框）内9个WATERNET节点的2015年观测数据。9个节点均包含4cm和10cm两层Hydro probe II探头，观测土壤水分、土壤温度、电导率及复介电常数等主要变量；在4m高度架设有SI-111红外温度探头观测下垫面地表辐射红外温度。观测时间频率为5分钟。本数据集可为异质性地表关键水热变量的遥感估算及其遥感真实性检验，生态水文研究，灌溉优化管理等研究提供时空连续的观测数据集。 详细内容请参见“2015年黑河中游WATERNET数据文档201610501.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
本数据集包括黑河上游八宝河流域40个WATERNET传感器网络节点自2013年6月底至今的观测数据。4cm、10cm和20cm土壤水分是每个节点的基本观测；19个节点包含土壤水分和地表红外辐射温度观测；11个节点包含土壤水分、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“WATERNETNET数据文档20141206.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
该数据集包含了大野口关滩森林站的自动气象站观测数据，站点位于甘肃省张掖市南部的大野口关滩。观测点的经纬度为100°15′E，38°32′N，海拔高度为2835m。观测场处在黑河上游大野口子流域关滩阴坡的森林内，林内主要是高约15-20m的云杉，地面覆盖有厚约10cm的苔藓，植被生长情况良好。 观测项目有：大气风温湿梯度观测（2m和10m）、气压、雨雪量计、雪深、光合作用有效辐射、两层辐射四分量（1.68m和19.75m）、树干液流、地表温度、多层土壤温度（5cm、10cm、20cm、40cm、80cm和120cm）、土壤水分（5cm、10cm、20cm、40cm、80cm和120cm）及土壤热通量（5cm和15cm）。 数据观测时段为2007年10月1日至2011年11月30日。详细信息请参见下面“其他在线资源”中的“气象水文通量数据使用指南”。
马明国, 王维真, 谭俊磊, 黄广辉, 张智慧
本数据集包括黑河中游盈科/大满灌区5.5km×5.5km观测矩阵内50个WATERNET节点的2012年5-12月连续观测数据（10个节点观测到12月份，其余观测到9月份）。50个节点均包含4cm和10cm两层Hydro probe II探头，观测土壤水分、土壤温度、电导率及复介电常数等主要变量；其中29个节点在4m高度架设有SI-111红外温度探头观测下垫面地表辐射红外温度，另外1个节点在4m高度处架设SI-111红外温度探头配合大满超级站观测大气红外辐射温度。常规观测的时间频率为10分钟，为保证SI-111与遥感的准确同步，每天的00:00-04:30、08:00-18:00和21:00-24:00进行1分钟加密观测。本数据集可为异质性地表关键水热变量的遥感估算及其遥感真实性检验，生态水文研究，灌溉优化管理等研究提供时空连续的观测数据集。 详细内容请参见“WATERNETNET数据文档20130225.docx”
亢健, 王作成, 董存辉, 李新, 马明国
本数据集包括黑河中游盈科/大满灌区5.5km×5.5km观测矩阵（缩略图中红色框）内9个WATERNET节点的2014年观测数据。9个节点均包含4cm和10cm两层Hydro probe II探头，观测土壤水分、土壤温度、电导率及复介电常数等主要变量；在4m高度架设有SI-111红外温度探头观测下垫面地表辐射红外温度。观测时间频率为5分钟。本数据集可为异质性地表关键水热变量的遥感估算及其遥感真实性检验，生态水文研究，灌溉优化管理等研究提供时空连续的观测数据集。 详细内容请参见“2014年黑河中游WATERNET数据文档20141231.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
本数据集包括黑河上游八宝河流域40个WATERNET传感器网络节点自2014年1月至今的观测数据。4cm、10cm和20cm土壤水分是每个节点的基本观测；19个节点包含土壤水分和地表红外辐射温度观测；11个节点包含土壤水分、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“WATERNETNET数据文档20141206.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
2007年10月17日夜间，在峨堡样方1和峨堡样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为23:04BJT。峨堡样方1和峨堡样方2均为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m正方形，共计25个采样点（包含中心点和角点）。与卫星过境同步在每个采样点，采用WET土壤水分速测仪测量土壤体积含水量、土壤电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；采用手持式红外温度计获得地表辐射温度；并用环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被参数进行了相关测量，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法及正向模型提供地面数据集。
钞振华, 车涛, 秦春, 吴月茹
2007年10月17日夜间，在阿柔样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为23:04BJT。阿柔样方2为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 与卫星过境同步，在阿柔样方2，采用ML2X土壤水分速测仪获取土壤体积含水量；采用WET土壤水分速测仪测量获得土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。地表粗糙度信息请参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本的地面数据集。
白云洁, 郝晓华, 晋锐, 李弘毅, 李新, 李哲
2007年10月17日夜间，在扁都口样方1和扁都口样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为23:04BJT。扁都口样方1和扁都口样方2均为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m正方形，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 与卫星过境同步，在扁都口样方1和扁都口样方2，采用Hydra probe水分仪测得土壤温度、土壤体积含水量（cm^3/cm^3）、土壤盐分（s/m）及土壤电导率（s/m）；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法及正向模型提供基本的地面数据集。
白云洁, 曹永攀, 李新, 王维真, 王旭峰
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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