本数据集为1960-2019年青藏高原逐年的降雨侵蚀力的栅格数据集。利用青藏高原及周围150km范围内129个站点1960-2019年的日降雨资料计算降雨侵蚀力，其中74个站点位于青藏高原内部，55个站点位于外部，计算方法与全国第一次水利普查的算法一致，采用WGS_1984坐标系和Albers投影（中央经线105°E，标准纬线25°N和47°N），然后逐年进行克里金插值生成栅格图，空间分辨率为250m。降雨侵蚀力是土壤侵蚀的主要动力因子，也是CSLE、RUSLE等模型计算的基础因子。整编完善的长时间序列日降雨资料的数据精度高，提高降雨侵蚀力估算的准确性，也有助于进一步精确估算青藏高原土壤侵蚀量。
章文波
综合利用站点观测输沙量、气象及遥感观测资料，改进通用水土流失方程（RUSLE）的降雨-融雪径流侵蚀力计算方案，并基于改进的RUSLE模型完成重点侵蚀区“一江两河”坡面侵蚀量的计算，获得了2001-2015年该区域多年平均降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡长坡度因子、植被覆盖因子、水土保持措施因子以及土壤侵蚀速率的空间分布。该数据集可解析年楚河流域“水少沙多”和拉萨河流域“水多沙少”的现象，为区域水土保持工作提供理论支持。
王莉, 张凡
降雨侵蚀力是量化青藏高原土壤侵蚀的重要基础数据之一。高精度的降雨侵蚀力数据是了解目前青藏高原水土流失现状，以及制定水土保持措施的关键，同时可以为青藏高原地质灾害防治提供有力参考。本研究基于青藏高原1-min稠密降水观测数据和高精度格点降水资料，经过订正、重构和检验等步骤，构建了一套新的青藏高原1950~2020年逐年降雨侵蚀力数据集。该数据集是目前青藏高原精度最高、时间序列最长的降雨侵蚀力数据集。
陈悦丽
1）数据内容为65国平均降雨侵蚀力R栅格数据，空间分辨率为1km。2）数据源为Climate Prediction Center（CPC）发布的基于全球站点数据，基于此生成的0.5°×0.5°网格日降雨数据，从而计算了65国降雨侵蚀力R因子。3）采用中国气象局全国2358个气象站1986-2015年日降雨数据计算R值，对建立CPC数据源计算的R值进行复核修订，最终取得的数据质量良好。4）降雨侵蚀力R因子作为CSLE模型的动力因子，其数据可分析65国土壤侵蚀模拟及其空间格局分析，对于研究土壤侵蚀机理等具有重要意义。
章文波
泛极第三极20国土壤可蚀性因子（K）数据，基于国际土壤信息参比中心（International Soil Reference and Information Centre, ISRIC）网站（https://files.isric.org/soilgrids/latest/data/）下载的7.5弧秒分辨率土壤属性数据计算，所用数据包括土壤黏粒含量（%）、粉粒含量（%）、砂粒含量（%）、土壤有机碳含量（g/kg）、土壤质地类型。利用Wischmeier（1978）在USLE手册第二版中提出的土壤可蚀性因子算法、本项目研发的土壤可蚀性因子计算工具（K_Tool），计算得到与输入数据分辨率（1弧秒，尺度地区约25m）相同分辨率的土壤可蚀性因子图。泛第三极20国土壤可蚀性因子数据，是基于CSLE进行土壤侵蚀速率计算的必备数据，同时也是分析泛第三极土壤特征的基础数据。
杨勤科
泛第三极20国坡度坡长因子（LS）数据集，基于公开的1弧秒分辨率SRTM数字高程数据（Shuttle Radar Topography Mission, SRTM；http://srtm.csi.cgiar.org），经过去接边、去除伪条纹等和滤波除噪等预处理，利用CSLE模型中的坡度坡长因子算法和本项目研发的坡度坡长因子计算工具（LS_Tool），计算得到7.5弧秒分辨率坡度坡长因子图。泛第三极20国坡度坡长因子数据，是基于CSLE进行土壤侵蚀速率计算的必备数据，同时分析泛第三极20国侵蚀地形特征（如高程、坡度、坡度等宏观分布和微观格局）的基础数据，对于该地区地貌特征、地质灾害特征的分析，也具有参考价值。
杨勤科
1）数据内容包含重点区域20国2015年土壤侵蚀强度栅格数据，空间分辨率为300米。2）基于重点区域20国13000个调查单元数据，采用中国土壤侵蚀预报模型（CSLE），计算降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡长因子、坡度因子、植被覆盖与生物措施因子、工程措施因子以及耕作措施因子。然后按土类进行土壤侵蚀量插值并进一步进行强度分级，得到重点区域20国土壤侵蚀强度图。3）对土壤侵蚀强度数据进行空间格局合理性分析，数据质量良好。4）土壤侵蚀强度数据对理解重点区域20国土壤侵蚀空间格局及开展水土流失治理等具有重要意义。
章文波
1)数据内容包括2019年哈萨克斯坦17个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集（2019年），数据单位为t/(hm2·a)。2）采用中国土壤侵蚀模型CSLE (A=R•K•LS•B•E•T)方法，在面图层降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度坡长因子LS、植被盖度FVC、轮作分区抽样调查单元的基础上，分别计算17个抽样单元土壤水蚀模数，评估土壤侵蚀状况。通过空间数据运算（包括图表链接及转换、矢栅转换、重采样等），将区域专题图降雨侵蚀力、土壤可蚀性、DEM转换为抽样单元的R、K、LS因子；通过半月FVC、NPV、半月降雨侵蚀力权重、其他地类B因子表分别计算抽样单元内各地类的B因子；通过遥感解译结果、工程措施因子表，计算抽样单元工程措施因子值；通过耕作分区图及耕作措施表获取抽样单元内耕作因子值，进而计算各抽样单元内土壤侵蚀模数。17个小流域的选取依据泛第三极地区抽样单元布设图。 3）通过和同年同区域已有土壤侵蚀强度数据对比，无明显差异，数据质量良好。4）土壤侵蚀模数数据对研究泛第三极土壤侵蚀现状，更好的贯彻“一带一路”发展政策具有重要的意义。
杨勤科
1)数据内容包括2019年巴基斯坦15个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集（2019年），数据单位为t/(hm2·a)。2）采用中国土壤侵蚀模型CSLE (A=R•K•LS•B•E•T)方法，在面图层降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度坡长因子LS、植被盖度FVC、轮作分区抽样调查单元的基础上，分别计算15个抽样单元土壤水蚀模数，评估土壤侵蚀状况。通过空间数据运算（包括图表链接及转换、矢栅转换、重采样等），将区域专题图降雨侵蚀力、土壤可蚀性、DEM转换为抽样单元的R、K、LS因子；通过半月FVC、NPV、半月降雨侵蚀力权重、其他地类B因子表分别计算抽样单元内各地类的B因子；通过遥感解译结果、工程措施因子表，计算抽样单元工程措施因子值；通过耕作分区图及耕作措施表获取抽样单元内耕作因子值，进而计算各抽样单元内土壤侵蚀模数。15个小流域的选取依据泛第三极地区抽样单元布设图。 3）通过和同年同区域已有土壤侵蚀强度数据对比，无明显差异，数据质量良好。4）土壤侵蚀模数数据对研究泛第三极土壤侵蚀现状，更好的贯彻“一带一路”发展政策具有重要的意义。
杨勤科
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