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
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月9日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合草原超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。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3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧10m平台上；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m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；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，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)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、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) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(单位：摄氏度)。 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；（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：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月13日青海湖流域地表过程综合观测网亚高山灌丛气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县沙柳河镇大寺附近，下垫面是亚高山灌丛。观测点经纬度为：东经100°6'3.62"E，北纬37°31'15.67" N，海拔3495m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧2m平台上；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m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；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和500cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和500cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、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) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_500cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_500cm）(单位：摄氏度)。 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；（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：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月13日的青海湖流域水文气象观测网温性草原气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县三角城种羊场，下垫面是温性草原。观测点经纬度为：东经 100°14'8.99"E，北纬 37°14'49.00"N，海拔3210m。风速/风向、风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m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；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、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) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(单位：摄氏度)。 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；（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：2018/8/31 10:30。
李小雁
本数据集提供青海湖沙柳河流域上游千户里小流域阴坡、阳坡和流域出水口三处位置2019年1月至2021年12月份的逐日土壤温湿度观测数据。千户里小流域地理坐标位于（37°25′N，100°15′E），海拔介于3565-3716m之间。该数据集的观测指标包括土壤含水量（SWC）和土壤温度（ST）。阴坡和阳坡土壤温湿度数据由ECH2O和5层5TE传感器观测，阴阳坡5层传感器安装深度分别为10 cm, 30 cm, 50 cm, 80 cm, 110 cm和10 cm, 30 cm, 60 cm, 90 cm, 120 cm。流域出口土壤温湿度数据由Trime监测及10层PICO32传感器观测，传感器布设深度分别为5 cm, 10 cm, 20 cm, 40 cm, 80 cm, 100 cm, 120 cm, 140 cm, 160 cm, 180 cm。该数据集可用于青海湖流域典型小流域土壤水文过程的定量分析并为模型模拟提供校验数据。
李小雁
1）数据内容：祁连山典型小流域植被-土壤-岩石三维空间结构CT扫描数据集，数据包括祁连山典型小流域不同深度苔藓层体积密度、土壤大孔隙度和土壤石砾体积密度数据；2）数据来源及加工方法：在祁连山典型小流域采集苔藓层和苔藓覆盖下深度为30 cm的原状土柱，利用工业X射线三维显微镜对苔藓层和原状土柱进行扫描；3）数据质量描述：苔藓层分辨率40 μm，原状土柱分辨率68 μm；4）数据应用成果及前景：祁连山典型小流域植被-土壤-岩石三维空间结构CT扫描数据集对于祁连山区的生态恢复、水资源管理和利用均有着重要意义，可为阐述祁连山的水源涵养功能及机理提供基础数据和理论支撑。
胡霞
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
本数据集包括祁连山地区2021年日值0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用耦合小波分析的随机森林优化降尺度模型（RF-OWCM），通过对SMAP L3级被动微波36km地表土壤水分产品（SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, V8）进行降尺度，得到0.05°×0.05°地表土壤水分产品。参与降尺度模型的数据包括GLASS Albedo，MUSES LAI/FVC，中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2021）V2，以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
基于“第二次青藏高原综合科学考察”和”我国土系调查和《中国土系志》编制项目“获取的土壤调查剖面资料，采用预测性数字土壤制图范式，利用地理信息与遥感技术对成土环境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，生成了青藏高原地区系列土壤属性（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）三维栅格分布图，并量化了不确定性的空间分布，与已有土壤图相比，较好地表征了青藏高原地区土壤属性的空间变异特征。该数据集可为研究青藏高原地区土壤、生态、水文、环境、气候、生物等提供土壤信息支持。
刘峰, 张甘霖
数据集包含了雅鲁藏布江流域148个点位的实测土壤厚度数据，以及40个点位的土壤样品的物理性质及水力特性（粒径、饱和含水量、有机质含量、饱和导水率等）。采样点遍布雅鲁藏布江流域上游仲巴县至下游林芝市之间。土壤厚度数据通过开挖剖面测量得到，其他土壤数据由采集的环刀样品按标准化实验流程测试得到，因此数据精度较高。该数据集提供的雅鲁藏布江流域土壤数据，可以为青藏高原尺度的大范围土壤制图提供参照，提升相关研究的预测精度。
刘金涛
本数据集提供了基于遥感估算凋萎系数优化后的全球土壤质地数据，空间分辨率为0.25度。数据集采用了SCE-UA的优化方法，以基于SMAP遥感土壤水分估算的凋萎系数为优化目标，对两套常用的土壤质地数据集GSDE（Shangguan et al. 2014）和HWSD（Fischer et al., 2008）进行了优化。与站点观测的结果表明（北美地区44个站点），在陆面模式中使用优化后土壤质地数据集的土壤水分和蒸散比模拟准确度有较为明显的提升。
何晴, 卢麾, 周建宏, 阳坤, 施建成
1）青海省湟水流域典型工业园土壤环境质量数据，为区域工业活动导致的土壤污染管控提供基础支撑； 2）数据来源为湟水流域典型区域土壤样品，样品采集后迅速放入-4℃冰箱保存送尽快至实验室，经前处理后完成相关参数的检测； 3）样品采集、转运过程符合规范，实验检测过程遵照相关标准严格执行结果，因土壤环境各因素的变化，该结果仅针对本次调查结果； 4）该数据可用于对区域土壤污染状况、重金属风险评估等内容进行分析；
王凌青
本数据包含青藏高原西部52个样点0-10cm、10-20cm和20-30cm土壤深度的土壤碳氮含量，土壤样本是由研究团队在2019-2020年间通过土壤打钻的方法获得，将土壤过2mm孔径筛后，进行风干和挑除细根的处理，再在实验室由碳氮分析仪测定。本数据可以为未来全球气候变化情景下研究青藏高原西部不同深度土壤碳氮过程提供理论基础，同时为模型模拟土壤碳氮循环过程提供数据支持，这有助于更深刻地理解青藏高原西部土壤碳氮循环过程。
丁金枝
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
本数据集是基于青藏高原多年冻土分布区1114个样点的土壤调查数据，重点考虑了古气候在估算青藏高原土壤碳储量中的重要作用，在综合了气候（古气候和现代气候条件）、植被、土壤（土层厚度和土壤理化属性等）和地形等因素后，通过机器学习算法重新评估得到的青藏高原3m深度土壤碳储量。结果集表明当前陆地生态系统模型普遍低估了青藏高原冻土碳库大小，模型中缺乏对古气候影响的考虑是导致模拟偏差的重要原因。因此，未来模型模拟土壤碳循环应该将古气候的作用考虑在内。
丁金枝
1）数据内容： 生物标志物数据能够用于重建古气候，本套数据除了重建气候外，还尝试用于重建古海拔，并获得了较好的结果 2）数据来源及加工方法 生物标志物分析：样品经过超声萃取后，通过柱层析分离从而获得甲醇洗脱组分，定容后在LC-MS上机测试分析，得到GDGT数据(数据表述为无纲量的峰面积) 3）数据质量 样品采集、实验处理均按照严格的标准进行，所获数据质量可靠。 4) 数据应用成果及前景 应用这套数据发表SCI论文1篇（Frontiers in Earth Science）。
聂军胜
本数据集是中巴经济走廊及天山山脉土壤类型图（1971-1981），来源于世界粮农组织（FAO）和谐世界土壤数据库(v1.2)，覆盖范围为全球，空间分辨率为0.0833333°。该土壤数据是世界粮农组织与世界土壤信息机构、中国科学院土壤研究所及欧盟委员会联合研究中心合作的结果。统一的世界土壤数据库是一个拥有15000多个不同土壤测绘单元的30弧秒栅格数据库，结合了全世界现有的土壤信息与世界粮农组织的1:5 000 000比例尺世界土壤图（粮农组织，1971-1981）中的信息。该栅格数据库由21600行和43200列组成，并使用标准化的结构将属性数据与栅格地图联系起来，以显示或查询土壤单位的组成和选定的土壤参数的特征。土壤类型图可以为土地利用规划，地质灾害防治和管理等提供基础科学参考。
裴艳茜
本数据集包括祁连山地区2020年日值0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用耦合小波分析的随机森林优化降尺度模型（RF-OWCM），通过对SMAP L3级被动微波36km地表土壤水分产品（SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, V8）进行降尺度，得到0.05°×0.05°地表土壤水分产品。参与降尺度模型的数据包括GLASS Albedo，MUSES LAI/FVC，中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2021）V2，以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
土壤冻结深度(SFD)是评估冻土区水资源平衡、地表能量交换和生物地球化学循环变化所必需的，是冰冻圈气候变化的重要指标，对季节性冻土和多年冻土都至关重要。 本数据是基于Stefan方程，对CanEMS2 (RCP 45和RCP85)、GFDL-ESM2M （RCP26、RCP45、RCP60和RCP85）、HadGEM2-ES（RCP26、RCP45和RCP85）、IPSL-CM5A-LR（RCP26、RCP45、RCP60和RCP85）、MIROC5（RCP26、RCP45、RCP60和RCP85）和NorESM1-M（RCP26、RCP45、RCP60和RCP85）等多模型不同情景下，利用逐日气温的预测数据及E-factor数据，获得2007-2065年空间分辨率为0.25度，青藏高原区域年平均土壤冻结深度数据集。
潘小多, 李虎
土壤剖面指从地面垂直向下的土壤纵剖面，也就是完整的垂直土层序列，是土壤成土过程中物质发生淋溶、淀积、迁移和转化形成的。不同类型的土壤，具有不同形态的土壤剖面，土壤剖面可以表示土壤的外部特征，也能反映土壤的形成过程及土壤性质。阿尔金山-柴达木盆地荒漠带土壤剖面照片集（2019-2021）反映了该区域不同取样点的土壤剖面特征。本数据集土壤剖面照片均来源于2019年至2021年阿尔金山-柴达木盆地荒漠带植被与土壤调查。该数据集对于解析土壤剖面地球化学组成特征、土壤形成的地质背景以及成壤作用具有重要的指示意义。
秦树高
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