水库是重要的水利工程设施，在农业灌溉和市政用水的储存和输送中发挥着关键作用，但这一作用会受到水库蒸发的影响。但由于全球长期且连续的水库地理信息的可获取性受限，因而估算全球水库蒸发损失仍有一定困难。目前，两个最新的水库数据集，即全球水库表面数据集（Global Reservoir Surface Area Dataset）和全球水库和大坝数据库（Global Reservoir and Dam Database），为解决这一困难提供了机会。我们使用这两个数据集估算了1985年至2016年全球7242个大型水库的月水库蒸发量。其中，蒸发率采用三套气象产品数据分别进行计算（ (1) TerraClimate; (2) ERA5; (3) Princeton Global Forcings），水面面积采用全球水库表面数据集（Global Reservoir Surface Area Dataset）。
田巍, 刘小莽, 王恺文, 白鹏, 刘昌明
本数据集是一个包含10年（2010-2019）的全球日尺度地表土壤水分数据集，分辨率为36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3. 数据集采用Yao et al.(2017，2021)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到FY-3B/MWRI，利用人工神经网络方法，以SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以FY-3B/MWRI的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。土壤水分精度和SMAP接近，达到5%左右。（ 全球14个密集观测站网的验证精度 ）。
姚盼盼, 卢麾, 赵天杰, 武胜利, 施建成
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数（SZIsnow)，该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程，尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程，导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估，该指数很好地弥补了这一不足，解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾，不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述，其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
本数据集是一个包含20年（2002-2021）的全球时空连续一致的地表土壤水分数据集，分辨率为日尺度的36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3. 数据集采用Yao et al.(2017)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到AMSR-E/2，利用人工神经网络方法，以SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以AMSR-E/2的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。土壤水分精度为5%左右。（ 全球14个密集观测站网的验证精度 ）。
姚盼盼, 卢麾
UHSLC提供了具有两个质量控制级别（QC）的潮汐测量数据。 其中快速交付（FD）数据是在数据收集的1-2个月内发布的，并且只接收关注于大级别转移和明显异常值的基本QC。GLOSS/CLIVAR（以前称为WOCE）“快速”海平面数据是按小时、每天和每月的价值进行分配。这个项目得到了NOAA的气候和全球变化计划的支持。其中每个文件都有一个名称“h######dat”，其中“h”表示每小时的海平面数据，而“###”表示站点号码，每个站点都存在一个文件。UHSLC数据集是GLOSS数据流。在UHSLC数据库中有许多潮汐记录，但骨干是光缆核心网（GCN）——全球300个验潮站的全球集合，它是全球原位海平面网络的基础。该网络被设计成在各种时间尺度上提供全球沿海海平面变化的均匀分布采样。
董文, University of hawaii sealevel center （UHSLC）
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0931-4967287
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