中国区域地面气象要素驱动数据集，包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率共7个要素。数据为NETCDF格式，时间分辨率为3小时，水平空间分辨率为0.1°。可为中国区陆面过程模拟提供驱动数据。 该数据集是以国际上现有的Princeton再分析资料、GLDAS资料、GEWEX-SRB辐射资料，以及TRMM降水资料为背景场，融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成。详细过程请参阅参考文献。原始资料来自于气象局观测数据、再分析资料和卫星遥感数据。已去除非物理范围的值，采用ANU-Spline统计插值。精度介于气象局观测数据和卫星遥感数据之间，好于国际上已有再分析数据的精度。
阳坤, 何杰, 唐文君, 卢麾, 秦军, 陈莹莹, 李新
数据来源于联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1 )(HWSD). 中国境内数据源为第二次全国土地调查南京土壤所所提供的1：100万土壤数据。 该数据可为建模者提供模型输入参数,农业角度可用来研究生态农业分区,粮食安全和气候变化等。数据格式:grid栅格格式，投影为WGS84。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。 土壤属性表主要字段包括: SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称)； SU_SYM85(FAO85分类); T_TEXTURE(顶层土壤质地); DRAINAGE(19.5); REF_DEPTH(土壤参考深度); AWC_CLASS(19.5); AWC_CLASS(土壤有效水含量); PHASE1: Real (土壤相位); PHASE2: String (土壤相位)； ROOTS: String (到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR: String (土壤含水量特征)； ADD_PROP: Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)； T_GRAVEL: Real (碎石体积百分比)； T_SAND: Real (沙含量)； T_SILT: Real (淤泥含量)； T_CLAY: Real (粘土含量)； T_USDA_TEX: Real (USDA土壤质地分类)； T_REF_BULK: Real (土壤容重)； T_OC: Real (有机碳含量)； T_PH_H2O: Real (酸碱度) T_CEC_CLAY: Real (粘性层土壤的阳离子交换能力)； T_CEC_SOIL: Real (土壤的阳离子交换能力) T_BS: Real (基本饱和度)； T_TEB: Real (交换性盐基)； T_CACO3: Real (碳酸盐或石灰含量) T_CASO4: Real (硫酸盐含量)； T_ESP: Real (可交换钠盐)； T_ECE: Real (电导率)。 其中以T_开头属性字段表示上层土壤属性（0-30cm），以S_开头属性字段表示下层土壤属性（30-100cm）。 具体属性值代表何意义请参考文件夹下说明文档*.pdf及数据库*.mdb。
Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）, aa
本数据包括在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区测量的光谱反射率与BRDF数据集。数据测量从2008年5月20号开始。 测量仪器与原理： 利用ASD（Analytical Sepctral Devices）光谱仪测量了盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区及其观测区典型地物的反射率。 1. 测量基本原理为：R =（DN1/DN0）×R0。式中R0和DN0分别为参考反射灰板的定标光谱反射率和测量所得DN值；DN1为测量目标所得DN值。 测量内容： 测量样地与数据类型：盈科绿洲玉米地、盈科小麦地、花寨子荒漠玉米地、花寨子荒漠样地1，花寨子荒漠样地2，以及临泽草地加密观测区、扁都口加密观测区等。其中，盈科绿洲玉米地主要测量点，测量对象为玉米冠层光谱、小麦冠层光谱和条带光谱以及若干次玉米叶片组分光谱。在该样地还多次进行了玉米地BRDF的测量。花寨子荒漠样地1与花寨子荒漠样地2多采用条带测量方式，没有真正意义的组分光谱。盈科小麦地与花寨子荒漠玉米地与其他试验区也多为冠层和条带光谱。 测量仪器：盈科绿洲与花寨子荒漠前后共计4台ASD光谱仪，即北京大学、中国科学院遥感应用研究所、北京农林科学院和北京师范大学各自1台。其中北京大学和中国科学院遥感应用研究所的ASD光谱仪波长为350-2500nm，为主要测量仪器；北京农林科学院的ASD波长为350-1065nm，在试验前期用于卫星或飞行同步光谱在荒漠样地测量。北京师范大学的ASD光谱仪只测量了2008年05月20日花寨子荒漠样地2光谱数据。参考反射率板有40%，50%和99%。前两者为实际测量参考对象，后者主要用于仪器间相互比对。 测量日期： 2008-05-20， 2008-05-24， 2008-05-25， 2008-05-28， 2008-05-30， 2008-06-01， 2008-06-04， 2008-06-09， 2008-06-14， 2008-06-16， 2008-06-18， 2008-06-20， 2008-06-22， 2008-06-23， 2008-06-24， 2008-06-26， 2008-06-29， 2008-06-30， 2008-07-01， 2008-07-04， 2008-07-05， 2008-07-06， 2008-07-07， 2008-07-09， 2008-07-11。 2008-07-11为光谱仪之间的比对试验， 其中以下日期为北京大学和中国科学院遥感应用研究所的两台仪器在不同样地测量：2008-05-28，2008-06-16，2008-06-23；测量数据配合机载红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）航空飞行、成像光谱仪OMIS-II航空飞行以及多种星载传感器。 数据处理： 包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。 原始数据为ASD光谱仪标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开，本分数据集已导出为Excel格式。处理后的反射率数据以Excel格式保存。
陈玲, 任华忠, 王颢星, 肖月庭, 阎广建, 周红敏, 盖迎春, 李新, 舒乐乐, 光洁, 刘思含, 苏高利, 夏传福, 闻建光, 张阳, 周春艳, 范闻捷, 陶欣, 闫彬彦, 姚延娟, 杨贵军, 程占慧, 刘良云, 杨天付
中国土地覆盖数据集包括5种产品： 1）glc2000_lucc_1km_China.asc,由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为GLC2000.GLC2000中国区域土地覆盖数据由全球覆盖数据直接裁剪得到，它的数据说明请参考http://www-gvm.jrc.it/glc2000/defaultGLC2000.htm 2）igbp_lucc_1km_China.asc,由IGBP－DIS支持的基于AVHRR遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为IGBPDIS；IGBPDIS数据的制备，采用USGS的方法，利用1992年四月到1992年三月的AVHRR数据开发出1km分辨率的全球土地覆盖数据,分类系统采取IGBP制定的分类系统，把全球分为17类.其开发以洲为单位。应用AVHRR12个月的最大化合成NDVI资料， 3）modis_lucc_1km_China_2001.asc,MODIS土地覆盖数据产品中国子集，数据名称为MODIS；MODIS中国区域土地覆盖数据由全球覆盖数据直接裁剪得到，它的数据说明请参考http://edcdaac.usgs.gov/modis/mod12q1v4.asp。 4、umd_lucc_1km_China.asc,由马里兰大学生产的基于AVHRR数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为UMd；UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过重新组合建议数据矩阵，用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据。分类系统很大程度上采用了IGBP的分类方案。 5）westdc_lucc_1km_China.asc，由中国科学院组织实施的中国2000年1：10万土地覆盖数据，对其进行合并、矢栅转换（面积最大法），最后得到全国幅1km的土地利用数据产品，数据名称为WESTDC。WESTDC中国区域土地覆盖数据是在中国科学院1：10万按县分幅的土地资源调查的成果的基础上进行了合并、矢栅转换（面积最大法），最后得到全国幅的土地利用数据产品。采用中科院资源环境分类系统。 2：数据格式：ArcView GIS ASCII 3：网格参数： ncols 4857 nrows 4045 xllcorner -2650000 yllcorner 1876946 cellsize 1000 NODATA_value -9999 4：投影参数： Projection ALBERS Units METERS Spheroid Krasovsky Parameters: 25 00 0.000 /* 1st standard parallel 47 00 0.000 /* 2nd standard parallel 105 00 0.000 /* central meridian 0 0 0.000 /* latitude of projection's origin 0.00000 /* false easting (meters) 0.00000 /* false northing (meters)
冉有华
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2021.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位分别为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
彭守璋
该数据为2011-2012年的水位数据，用水位记录仪观测。2011年从7月14日至9月9日观测，每五分钟记录一次；2012从6月4日至7月10日观测，每十分钟记录一次。数据内容为孔内部温度和大气压，数据为日尺度数据。数据需用HOBO软件打开。
赵传燕, 马文瑛
GIMMS（glaobal inventory modelling and mapping studies)NDVI数据是美国国家航天航空局（NASA)C-J-Tucker等人于2003年11月推出的最新全球植被指数变化数据。 该数据集包括了1981－2006年间的全球植被指数变化，格式为ENVI标准格式，投影为ALBERS,其时间分辨率是15天，空间分辨率8km。GIMMS NDVI数据采用卫星数据的格式记录了22a区域植被的变化情况。 1、文件格式： GIMMS-NDVI数据集中包含了从1981年7月至2006年间隔为15天的所有.rar压缩文件，解压以后包括1个XML文档、一个.HDR头文件、一个.IMG文件和一个.JPG图像文件。 2、文件命名： NOAA/AVHRR-NDVI数据集中的压缩文件命名规则为：YYMMM15a(b).n**-VIg_data_envi.rar，其中YY-年，MMM-简写的英文月份字母，15a-上半月份合成，15b-下半月份合成，**-卫星号。解压之后有4个文件，文件名不变，属性分别为：XML文档，头文件（后缀名为：.HDF），遥感影像文件（后缀名为：.IMG）和JPEG图像文件。这个数据集中，用户用来分析植被指数的是后缀名为.IMG的遥感影像文件文件。 用户用来分析植被指数的后缀名为.IMG和.HDF的遥感影像文件文件，都可以在ENVI和ERDAS软件中打开。 3、数据头文件信息如下： Coordinate System is: PROJECTION["Albers_Conic_Equal_Area"], PARAMETER["standard_parallel_1",25], PARAMETER["standard_parallel_2",47], PARAMETER["latitude_of_center",0], PARAMETER["longitude_of_center",105], PARAMETER["false_easting",0], PARAMETER["false_northing",0], UNIT["Meter",1]] Pixel Size = (8000.000000000000000,-8000.000000000000000) Corner Coordinates: Upper Left (-3922260.739, 6100362.950) ( 51d20'23.06"E, 46d21'21.43"N) Lower Left (-3922260.739, 1540362.950) ( 71d16'1.22"E, 8d41'42.21"N) Upper Right ( 3277739.261, 6100362.950) (151d 8'57.22"E, 49d 9'35.37"N) Lower Right ( 3277739.261, 1540362.950) (133d30'58.46"E, 10d37'13.35"N) Center ( -322260.739, 3820362.950) (101d22'21.08"E, 35d42'18.02"N) Band 1 Block=900x1 Type=Int16, ColorInterp=Undefined Computed Min/Max=-16066.000,11231.000 4.DN值与NDVI的转换关系 NDVI= DN/1000 ,2003年之后除以10000 NDVI值应在[-1,1]之间，此区间以外数据代表其他地物，如水体等。
Tucker, C.J., J.E.Pinzon, M.E.Brown
中国第二次冰川编目以分辨率较高的Landsat TM/ETM+遥感卫星数据为主要冰川边界提取数据源，并以最新全球数字高程模型SRTM V4为冰川属性提取数据源，采用当前国际通用的波段比值阈值分割法提取裸冰区冰川边界，开发了分冰岭提取算法提取冰川分冰岭并用于单条冰川的分割，同时采用国际通用算法计算冰川属性，从而获得了中国西部主要冰川区包含逐条冰川信息的矢量数据和属性数据。通过与部分野外GPS实地测量数据和更高分辨率遥感影像（如QuickBird、WorldView等）的对比显示，第二次中国编目中的冰川矢量数据具有较高的定位精度，能够满足国土、水利、交通、环境等领域对冰川数据的要求。 冰川编目属性：Glc_Name（冰川名称）、Drng_Code（流域编码）、FCGI_ID（第一次编目冰川编码）、GLIMS_ID（GLIMS冰川编码）、Mtn_Name（山系名称）、Pref_Name（所在行政区划）、Glc_Long（冰川经度）、Glc_Lati（冰川纬度）、Glc_Area（冰川面积）、Abs_Accu（绝对面积精度）、Rel_Accu（相对面积精度）、Deb_Area（表碛区面积）、Deb_A_Accu（表碛区面积绝对精度）、Deb_R_Accu（表碛区面积相对精度）、Glc_Vol_A（估算冰川体积1）、Glc_Vol_B（估算冰川体积2)、Max_Elev（冰川最大高程）、Min_Elev（冰川最小高程）、Mean_Elev（冰川平均高程）、MA_Elev（冰川中值面积高度）、Mean_Slp（冰川平均坡度）、Mean_Asp（冰川平均坡向）、Prm_Image（主要遥感数据）、Aux_Image（辅助遥感数据）、Rep_Date（冰川编目代表日期）、Elev_Src（高程数据源）、Elev_Date（高程代表日期）、Compiler（冰川编目编制者）、Verifier（冰川编目审验者）。 数据的详细情况见第二次冰川编目-数据说明。
刘时银, 郭万钦, 许君利
中国区域地面气象要素数据集是中国科学院青藏高原研究所开发的一套近地面气象与环境要素再分析数据集。该数据集是以国际上现有的 Princeton 再分析资料、GLDAS 资料、GEWEX-SRB 辐射资料，以及 TRMM 降水资料为背景场，融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成。其时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率 0.1°，包含近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率，共 7 个要素（变量）。 各变量的物理意义： | 气象要素||变量名||单位||物理意义 | 近地面气温 ||temp|| K || 瞬时近地面（2m）气温 | 地表气压 || pres|| Pa || 瞬时地表气压 | 近地面空气比湿 || shum || kg/ kg ||瞬时近地面空气比湿 | 近地面全风速 || wind || m /s || 瞬时近地面（风速仪高度）全风速 | 向下短波辐射|| srad || W /平方米 || 3 小时平均 （-1.5hr ～ +1.5hr） 向下短波辐射 | 向下长波辐射||lrad ||W /平方米 ||3 小时平均 （-1.5hr ～ +1.5hr） 向下长波辐射 | 降水率||prec||mm/hr ||3 小时平均 （-3.0hr ～ 0.0hr） 降水率 更多信息，请参见随数据一同发布的《User’s Guide for China Meteorological Forcing Dataset》。 最新版本（01.06.0014）的主要变化有： 1. 将数据延伸到 2015 年 12 月（短波和长波数据例外，只到 2015 年 10 月，2015 年 11-12 月的数据系根据 GLDAS 数据插值得到，误差可能会偏大）； 2. 设定风速最小值为 0.05 m/s； 3. 修正了之前辐射算法中的一个 bug，使我们的短波和长波数据在晨昏时段更合理。 4. 修正了降水数据的 bug，更改涉及的时段是 2011-2015 年。
阳坤, 何杰
提供了2013年阿拉善右旗的巴丹吉林沙漠地区施工4口水文地质钻孔数据，包括钻孔施工报告，钻孔位置图和钻孔剖面图。采取第四系和基岩的岩芯，井底安装滤管，洗井。 工程量：钻孔4个，编号分别为K1、K2、K3 和K4 。设计总进尺按240 m设计，平均单孔深度60 m，以揭露基岩为实际深度控制标准。
王旭升, 胡晓农
由欧洲联盟委员会赞助的VEGETATION传感器于1998年3月由SPOT-4搭载升空，从1998年4月开始接收用于全球植被覆盖观察的SPOTVGT数据，该数据由瑞典的Kiruna地面站负责接收，由位于法国Toulouse的图像质量监控中心负责图像质量并提供相关参数（如定标系数），最终由比利时弗莱芒技术研究所（Flemish Institute for Technological Research，Vito）VEGETATION影像处理中心（VEGETATION processing Centre，CTIV）负责预处理成逐日1km 全球数据。预处理包括大气校正，辐射校正，几何校正，生产10天最大化合成的NDVI数据，并将-1到-0.1的值设置为-0.1，再通过公式DN=(NDVI+0.1)/0.004转换到0-250的DN值。 该数据集是中国子集提取，包含每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI，为1998－2007年数据，空间分辨率为1km，时间分辨率为逐旬。 文件格式: .hfr和.img文件各一个。 文件命名规则为:CHN_NDV_YYYYMMDD，其中YYYYMMDD就是该文件代表的当天日期，也是区别于其他文件的主要标识。 用户用来分析植被指数的后缀名为.IMG和.HDF的遥感影像文件，都可以在ENVI和ERDAS软件中打开。 坐标系及投影 Plate_Carree (Lon/Lat) PROJ_CENTER_LON 0.000000 PROJ_CENTER_LAT 0.000000 PIXEL_SIZE_UNITS DEGREES/PIXEL PIXEL_SIZE_X 0.0089285714 PIXEL_SIZE_Y 0.0089285714 SEMI_AXIS_MAJ 6378137.000000 SEMI_AXIS_MIN 6356752.314000 UL_LON (DEG) 73.000000 UL_LAT (DEG) 54.000000 LR_LON (DEG) 135.500000 LR_LAT (DEG) 5.000000 角点坐标分别为： Corner Coordinates: Upper Left ( 69.9955357, 55.0044643) Lower Left ( 69.9955357, 14.9955358) Upper Right ( 137.0044641, 55.0044643) Lower Right ( 137.0044641, 14.9955358) 其中Upper Left 为左上角，Lower Left 为左下角，Upper Right 为右上角，Lower Right 为右下角。
Greet JANSSENS, Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
无论从全球尺度亦或是局地尺度而言，土壤数据及其重要，而由于缺乏可靠的土壤数据，土地退化评估、环境影响研究和、可持续的土地管理干预措施收到了极大的瓶颈阻碍。受到土壤信息数据在全世界的迫切需要，特别是在气候变化公约的背景下，国际应用系统分析研究所（IIASA）及联合国粮农组织（FAO）和京都协议对土壤碳测量和联合国粮农组织/国际全球农业生态评价研究(GAEZ v3.0)共同倡导下建立了新一代世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.2 )(HWSD V1.2).其中，中国地区数据源为1995年全国第二次土地调查由南京土壤所所提供的1:1,000,000土壤数据。数据格式:grid栅格格式，投影为WGS84。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。 核心土壤制度单元唯一验证标识符： MU_GLOBAL-HWSD数据库土壤制图单元标示符，连接了GIS图层。 MU_SOURCE1 和 MU_SOURCE2- 源数据库制图单元标识符 SEQ-土壤制图单元组成中的土壤单元序列； 土壤分类系统利用FAO-7分类系统或 FAO-90分类系统(SU_SYM74 resp. SU_SYM90)或FAO-85(SU_SYM85). 土壤属性表主要字段包括: ID(数据库ID) MU_GLOBAL(土壤单元标识符)（全球） SU_SYMBOL 土壤制图单元 SU_SYM74(FAO74分类); SU_SYM85(FAO85分类); SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称)； SU_CODE 土壤制图单元代码 SU_CODE74 土壤单元名称 SU_CODE85 土壤单元名称 SU_CODE90 土壤单元名称 DRAINAGE(19.5); REF_DEPTH(土壤参考深度); AWC_CLASS(19.5); AWC_CLASS(土壤有效水含量); PHASE1: Real (土壤相位); PHASE2: String (土壤相位)； ROOTS: String (到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR: String (土壤含水量特征)； ADD_PROP: Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)； T_TEXTURE(顶层土壤质地); T_GRAVEL: Real (顶层碎石体积百分比)；(单位：%vol.) T_SAND: Real (顶层沙含量)； (单位：% wt.) T_SILT: Real (表层粉沙粒含量)； (单位：% wt.) T_CLAY: Real (顶层粘土含量)； (单位：% wt.) T_USDA_TEX: Real (顶层USDA土壤质地分类)； (单位：name) T_REF_BULK: Real (顶层土壤容重)； (单位：kg/dm3.) T_OC: Real (顶层有机碳含量)； (单位：% weight) T_PH_H2O: Real (顶层酸碱度) (单位：-log(H+)) T_CEC_CLAY: Real (顶层粘性层土壤的阳离子交换能力)； (单位：cmol/kg) T_CEC_SOIL: Real (顶层土壤的阳离子交换能力) (单位：cmol/kg) T_BS: Real (顶层基本饱和度)； (单位：%) T_TEB: Real (顶层交换性盐基)；(单位：cmol/kg) T_CACO3: Real (顶层碳酸盐或石灰含量) (单位：% weight) T_CASO4: Real (顶层硫酸盐含量)；(单位：% weight) T_ESP: Real (顶层可交换钠盐)；(单位：%) T_ECE: Real (顶层电导率)。 (单位：dS/m) S_GRAVEL: Real (底层碎石体积百分比)；(单位：%vol.) S_SAND: Real (底层沙含量)； (单位：% wt.) S_SILT: Real (底层淤泥含量)； (单位：% wt.) S_CLAY: Real (底层粘土含量)； (单位：% wt.) S_USDA_TEX: Real (底层USDA土壤质地分类)； (单位：name) S_REF_BULK: Real (底层土壤容重)； (单位：kg/dm3.) S_OC: Real (底层有机碳含量)； (单位：% weight) S_PH_H2O: Real (底层酸碱度) (单位：-log(H+)) S_CEC_CLAY: Real (底层粘性层土壤的阳离子交换能力)； (单位：cmol/kg) S_CEC_SOIL: Real (底层土壤的阳离子交换能力) (单位：cmol/kg) S_BS: Real (底层基本饱和度)； (单位：%) S_TEB: Real (底层交换性盐基)；(单位：cmol/kg) S_CACO3: Real (底层碳酸盐或石灰含量) (单位：% weight) S_CASO4: Real (底层硫酸盐含量)；(单位：% weight) S_ESP: Real (底层可交换钠盐)；(单位：%) S_ECE: Real (底层电导率)。 (单位：dS/m) 本数据库分两层，其中以顶层（T）土壤厚度为（0-30cm），底层（S）土壤厚度为（30-100cm）。 其他属性值请参考说明HWSD1.2_documentation文档.pdf，The Harmonized World Soil Database (HWSD V1.2) Viewer-中文说明及HWSD.mdb。
孟现勇, 王浩
该数据集是将沙漠专题地图的图形数据建立的我国第一个1∶10万沙漠空间数据库，重点反映我国沙漠的地理分布、面积大小、沙丘的流动性与固定程度。按照系统设计要求及有关标准，将输入数据进行标准化，统一转换为各类数据输入的标准格式。建库以交付系统运行。 本项目以2000年的TM影像为信息源，在全国土地利用现状图的Coverage和2000年TM数字影像信息，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合以1：10万比例尺专题图成图要求，对我国的沙漠、沙地和砾质戈壁进行了专题制图。1∶10万全国沙漠分布图可以使用户在从事资源与环境的研究工作时节省大量的数据录入和编辑工作。数字地图能非常方便地转化为版式地图 数据集属性如下： 分为e00和shp两个文件夹： 文件夹内各省沙漠分布图名称与省份对照表 01 Ahsm 安徽省 02 Bjsm 北京市 03 Fjsm 福建省 04 Gdsm 广东省 05 Gssm 甘肃省 06 Gxsm 广西壮族自治区 07 Gzsm 贵州省 08 Hebsm 河北省 09 Hensm 河南省 10 Hljsm 黑龙江省 11 Hndsm 海南省 12 Hubsm 湖北省 13 Jlsm 吉林省 14 Jssm 江苏省 15 Jxsm 江西省 16 Lnsm 辽宁省 17 Nmsm 内蒙固自治区 18 Nxsm 宁夏回族自治区 19 Qhsm 青海省 20 Scsm 四川省 21 Sdsm 山东省 22 Sxsm 陕西省 23 Tjsm 天津市 24 Twsm 台湾省 25 Xjsm 新疆维吾尔自治区 26 Xzsm 西藏自治区 27 Zjsm 浙江省 28 Shxsm 山西省 1、数据投影： Projection: Albers False_Easting: 0.000000 False_Northing: 0.000000 Central_Meridian: 105.000000 Standard_Parallel_1: 25.000000 Standard_Parallel_2: 47.000000 Latitude_Of_Origin: 0.000000 Linear Unit: Meter (1.000000) 2、数据属性表：area（面积） perimeter（周长） ashm_(序列码） class（沙漠编码） ashm_id（沙漠编码） 3、沙漠编码：流动沙地 2341010 半流动沙地 2341020 半固定沙地 2341030 戈壁 2342000 盐碱地 2343000 4：文件格式：全国、分省及县级沙漠图的数据类型为矢量型的shapefile和E00 5：文件命名： 基于国家基本资源与环境遥感动态信息服务系统数据组织在Windows NT的文件管理层面上进行，文件和目录名采用英文字和数字的复合名称，分省沙漠图以省、区名拼音+SM构成，如甘肃省沙漠分布图即为GSSM。旗、县沙漠图为省区名拼音+xxxx，xxxx为旗、县代码后四位数值，如兰州沙漠图命名为GS0101。省、区和旗、县的分幅切割以国家级基本资源与环境遥感动态信息服务运行系统中的行政区划数据文件为据。
王建华, 王一谋, 颜长珍, 祁元
本数据集是一个包含接近36年（1983.7-2018.12）的全球高分辨率地表太阳辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据以及MODIS气溶胶和反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比ISCCP-FD、GEWEX-SRB和CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来地表过程模拟的研究和光伏发电的应用。
唐文君
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该数据集是“中国雪深长时间序列数据集（1978-2012）”的升级版本。 中国雪深长时间序列数据集（1979-2023）采用经纬度投影方式，数据为浮点型。数据集按年份存储，每个年份是一个压缩包，每个压缩包内包含每天的积雪深度文件。每天的雪深用一个txt文件存储，文件的名称为“yyyyddd.txt”，其中yyyy代表年，ddd代表Julian日期，雪深单位为厘米（cm）。比如2005001.txt就代表这个ASCII文件描述2005年第一天我国的积雪覆盖状况。数据集的ASCII码文件是由头文件和主体内容构成，头文件包括行数、列数、x-轴中心点坐标、y-轴中心点坐标、栅格大小、无数据区标值等6行描述信息组成，主体内容就是根据行数列数组成的二维数组，雪深单位为厘米（cm）。因为该数据集中的所有ASCII码文件所描述的空间为我国全国范围，所以这些文件的头文件是不变的，现将头文件摘录如下（其中xllcenter, yllcenter, cellsize单位为度）： ncols 321 nrows 161 xllcenter 60 yllcenter 15 cellsize 0.25 NODATA_value -1。 该数据集是采用中国被动微波雪深反演算法Che算法，从星载被动微波亮度温度数据提取。星载被动微波亮度温度数据来自多个传感器，本数据采用的传感器包括Nimbus7上的SMMR(1979-1988),DMSP-F08,F11,F13上的SSMI（1988-2008），DMSP-F17上的SSMI/S（2009-2020），Aqua上的AMSR-E （2002-2011），GCOM-W1上的AMSR2 (2012-)。考虑到不同传感器之间的系统差异，在进行雪深反演前，已对对不同传感器进行了交叉订正。 数据包含三个压缩文件：daily snow depth _smmr_ssmis_China (1978-2020),daily snow depth _amsre_China(2002-2011),daily snow depth_amsr2_China（2012-2023）。第一个是从SMMR,SSMI,SSMI/S提取的1978-2020年逐日雪深，第二个是从AMSR-E提取的2002-2011年逐日雪深，第三个是从AMSR2提取的2012-2023年逐日雪深。从2021年开始SSMI/S数据与之前差异较大，因此，之后的数据不再根据SSMI/S数据更新。AMSR-E数据结束时间是2011年9月27日。AMSR2数据从2012年9月1日开始，目前仍在运行，今后将根据AMSR2数据继续更新中国长时间序列数据集。
车涛, 戴礼云, 李新
CMADS V1.1(The China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT model Version 1.1) 版本数据集引入STMAS同化算法, 利用数据循环嵌套,模式推算等多种技术手段而建立。CMADS V1.1数据集按照SWAT模型输入驱动数据格式进行了格式整理与修正,使SWAT模型可直接使用该数据集而不需要任何格式转换。CMADS V1.1数据集同时建立了两种格式的数据(.dbf和.txt),方便其他它模型应用人员及气象分析人员调用与分析。CMADS数据源介绍：气温、气压、比湿、风速驱动数据采用了2421个国家级自动站和业务考核的29452个区域自动站2009年1月以来地面基本气象要素逐小时观测数据以及相应时期的台站信息（台站经纬度、海拔高度）,利用多重网格三维变分方法（STMAS）,在NCEP/GFS背景场基础上制作地面基本要素分析场；其中,中国区域以外,只对NCEP/GFS背景数据做地形调整、变量诊断,并插值到分析格点；中国区域以内,利用STMAS算法,将经过前处理的NCEP/GFS背景数据和自动站观测融合,并与中国区域以外的数据进行拼接。降水：由多卫星与地面自动站降水融合而成。其中,中国区域以外采用NCEP-CPC制作的CMORPH卫星融合降水产品,中国区域采用CMORPH产品为背景场融合中国降水自动站观测制作的中国区域小时降水量融合产品。辐射：基于DISSORT辐射传输模型,获取来自FY2E卫星一级产品实时反演太阳短波辐射产品。主要以ISCCP资料为背景数据,利用大气辐射传输模式DISORT对FY2D/E标称图数据进行反演,计算出分析格点上的地面入射太阳总辐射辐照度。本页发布的数据集为CMADS V1.1版本空间分辨率: 1/4°,时间分辨率:逐日，时间尺度为2008-2016年。空间覆盖范围:东亚(0°N-65°N,60°E-160°E)。提供要素:日平均2米温度,日最高\低2米温度,日累计24时降水量,日平均太阳辐射,日平均气压,日比湿度,日相对湿度,日平均10米风速,提供数据格式:dbf及txt。 CMADS V1.1元数据介绍 CMADS V1.1--SWAT驱动数据总体存放路径说明： 数据集分为专门驱动SWAT模型的子数据驱动集与其他模型使用的数据驱动集 1)专门驱动SWAT模型的子数据集路径为：CMADS-V1.1\For-swat\ 2)专门其他模型使用的子数据集路径为：CMADS-V1.1\For-other-model\ CMADS V1.1--SWAT驱动数据各子集文件路径及名说明 CMADS V1.1--SWAT驱动数据子集路径 1)CMADS V1.1的SWAT子数据驱动集（For-swat文件夹内）,包含Station\与Fork\子目录。 其中Station\目录下为SWAT模型需要的所有输入数据（逐日）。以上输入数据分别位于以下目录： Relative-Humidity-104000\ 日平均相对湿度(fraction) Precipitation-104000\ 日累计降水量(mm) Solar radiation-104000\ 日平均太阳辐射(MJ/m2) Temperature-104000\ 日最高最低2米气温(℃) Wind-104000\ 日平均10米风速(m/s) CMADS V1.1--SWAT驱动数据子集命名格式 中国大气数据同化SWAT模型数据集(CMADS)的SWAT子集文件命名： 数据集代码由要素代码：R、P、S、T、W+维度格网数-经度格网数组成(经纬度网格数提取参见CMADS数据集使用手册.pdf)。 CMADS V1.1--SWAT驱动数据子集命名格式实体文件的内容描述： 数据集时间尺度：2008年－2016年间共9年数据文件 空间分辨率：1/4度 时间分辨率：逐日 要素数据存放格式：dbf 索引表存放格式：txt CMADS V1.1--SWAT驱动数据子集索引表： 其中Fork\目录下为SWAT模型需要的所有站点索引表。以上输入数据索引表均可用以下索引表索引： PCPFORK.txt 降水索引表 RHFORK.txt 相对湿度索引表 SORFORK.txt 太阳辐射索引表 TMPFORK.txt 温度索引表 WINDFORK.txt 风速索引表 CMADS V1.1其他模式驱动数据子集路径 CMADS V1.1的SWAT子数据驱动集（For-other-model文件夹内）,包括常规模型需要的所有气象输入数据（逐日）。以上输入数据分别位于以下目录： Atmospheric-Pressure-txt\ 日平均大气压强(hPa) Average-Temperature-txt\ 日平均2米气温(℃) Maximum-Temperature-txt\ 日最高2米气温(℃) Minimum-Temperature-txt\ 日最低2米气温(℃) Precipitation-txt\ 日累计降水(mm) Relative-Humidity-txt\ 日平均相对湿度(fraction) Solar-Radiation-txt\ 日平均太阳辐射(MJ/m2) Specific-Humidity-txt\ 日平均比湿(g/kg) Wind-txt\ 日平均10米风速(m/s) 数据存储信息 存储格式和读取：数据集存储格式分为SWAT子集文件（dbf文件）,及其他模式数据集（txt文件）。 数据集附属说明文档: metadata：元数据文档(CMADS_META_C.pdf)。 description：说明文档(CMADS_DOCU_C.pdf)。 数据总量：45GB 占用空间：50GB 时间范围：2008年－2016年 时间分辨率：逐日 地理范围描述：东亚 最西经度：60°E 最东经度：160°E 最北纬度：65°N 最南纬度：0°N 台站数量：104000站 空间分辨率： 1/4°×1/4°网格点 垂直范围：无
孟现勇, 王浩
CMADS V1.0(The China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT model Version 1.0) 版本数据集引入STMAS同化算法技术,利用数据循环嵌套、重采样,模式推算及双线性插值等多种技术手段而建立。CMADS数据集按照SWAT模型输入驱动数据格式进行了格式整理与修正,使SWAT模型可直接使用该数据集而不需要任何格式转换。CMADS系列数据集同时建立了两种格式的数据(.dbf和.txt),方便其他它模型应用人员及气象分析人员调用与分析。CMADS数据源介绍：气温、气压、比湿、风速驱动数据采用了2421个国家级自动站和业务考核的39439个区域自动站2008年1月以来地面基本气象要素逐小时观测数据以及相应时期的台站信息(台站经纬度、海拔高度),利用多重网格三维变分方法(STMAS),在NCEP/GFS背景场基础上制作地面基本要素分析场；其中,中国区域以外,只对NCEP/GFS背景数据做地形调整、变量诊断,并插值到分析格点；中国区域以内,利用STMAS算法,将经过前处理的NCEP/GFS背景数据和自动站观测融合,并与中国区域以外的数据进行拼接。降水：由多卫星与地面自动站降水融合而成。其中,中国区域以外采用NCEP-CPC制作的CMORPH卫星融合降水产品,中国区域采用CMORPH产品为背景场融合中国降水自动站观测制作的中国区域小时降水量融合产品。辐射：基于DISSORT辐射传输模型,获取来自FY2E卫星一级产品实时反演太阳短波辐射产品。主要以ISCCP资料为背景数据,利用大气辐射传输模式DISORT对FY2D/E标称图数据进行反演,计算出分析格点上的地面入射太阳总辐射辐照度。CMADSV1.0系列数据集空间覆盖整个东亚(0°N-65°N,60°E-160°E), 空间分辨率分别为CMADS V1.0版本: 1/3°,CMADS V1.1版本: 1/4°,CMADS V1.2版本: 1/8°及CMADS V1.3版本: 1/16°,以上分辨率均为逐日(CLDAS同化场基本分辨率为1/16°,保证了CMADS数据集最高分辨率达1/16°),时间尺度为2008-2016年。 本页发布的数据集为CMADSV1.0版本数据集(空间分辨率:1/3°。时间分辨率:逐日。空间覆盖范围:东亚(0°N-65°N,60°E-160°E)。提供要素:日平均2米温度,日最高\低2米温度,日累计24时降水量,日平均太阳辐射,日平均气压,日比湿度,日相对湿度,日平均10米风速,提供数据格式:dbf及txt。该驱动数据已在我国多个流域进行了驱动验证,效果表现良好。 数据集元数据介绍 CMADS--SWAT驱动数据总体存放路径说明： 数据集分为专门驱动SWAT模型的子数据驱动集与其他模型使用的数据驱动集 1)专门驱动SWAT模型的子数据集路径为：CMADS-V1.0\For-swat\ 2)专门其他模型使用的子数据集路径为：CMADS-V1.0\For-other-model\ CMADS--SWAT驱动数据各子集文件路径及名说明 CMADS--SWAT驱动数据子集路径 1)CMADS的SWAT子数据驱动集(For-swat文件夹内),包含Station\与Fork\子目录。 其中Station\目录下为SWAT模型需要的所有输入数据(逐日)。以上输入数据分别位于以下目录： Relative-Humidity-58500\ 日平均相对湿度(fraction) Precipitation-58500\ 日累计降水量(mm) Solar radiation-58500\ 日平均太阳辐射(MJ/m2) Tmperature-58500\ 日最高、最低2米气温(℃) Wind-58500\ 日平均10米风速(m/s) CMADS--SWAT驱动数据子集命名格式 中国大气数据同化SWAT模型数据集(CMADS)的SWAT子集文件命名： 数据集代码由要素代码：R、P、S、T、W+维度格网数-经度格网数组成(经纬度网格数提取参见CMADS数据集使用手册.pdf)。 CMADS--SWAT驱动数据子集命名格式实体文件的内容描述： 数据集时间尺度：2008年－2016年间共9年数据文件 空间分辨率：1/3度 时间分辨率：逐日 要素数据存放格式：dbf 索引表存放格式：txt CMADS--SWAT驱动数据子集索引表： 其中Fork\目录下为SWAT模型需要的所有站点索引表。以上输入数据索引表均可用以下索引表索引： PCPFORK.txt 降水索引表 RHFORK.txt 相对湿度索引表 SORFORK.txt 太阳辐射索引表 TMPFORK.txt 温度索引表 WINDFORK.txt 风速索引表 CMADS其他模式驱动数据子集路径 CMADS的SWAT子数据驱动集(For-other-model文件夹内),包括常规模型需要的所有气象输入数据(逐日)。以上输入数据分别位于以下目录： Atmospheric-Pressure-txt\ 日平均大气压强(hPa) Average-Temperature-txt\ 日平均2米气温(℃) Maximum-Temperature-txt\ 日最高2米气温(℃) Minimum-Temperature-txt\ 日最低2米气温(℃) Precipitation-txt\ 日累计降水(mm) Relative-Humidity-txt\ 日平均相对湿度(fraction) Solar-Radiation-txt\ 日平均太阳辐射(MJ/m2) Specific-Humidity-txt\ 日平均比湿(g/kg) Wind-txt\ 日平均10米风速(m/s) For-other-model 子集文件命名： CMADS_V1.0_PRS_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均大气压强(hPa) CMADS_V1.0_TMP_AVG_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均2米气温(℃) CMADS_V1.0_TMP_MAX_纬度格网数-经度格网数.txt 日最高2米气温(℃) CMADS_V1.0_TMP_MIN_纬度格网数-经度格网数.txt 日最低2米气温(℃) CMADS_V1.0_24h_PRE_纬度格网数-经度格网数.txt 日 24h 累计降水(mm) CMADS_V1.0_RHU_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均相对湿度(fraction) CMADS_V1.0_SOR_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均太阳辐射(MJ/m 2 ) CMADS_V1.0_SHU_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均比湿(g/kg) CMADS_V1.0_WIND_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均10米风速(m/s) 数据存储信息 存储格式和读取：数据集存储格式分为SWAT子集文件(dbf文件),及其他模式数据集(txt文件)。 数据集附属说明文档: metadata：元数据文档(CMADS_META_C.pdf)。 description：说明文档(CMADS_DOCU_C.pdf)。 数据总量：33.6GB 占用空间：35.2GB 时间范围：2008年－2016年 时间分辨率：逐日 地理范围描述：东亚 最西经度：60°E 最东经度：160°E 最北纬度：65°N 最南纬度：0°N 台站数量：58500站 空间分辨率： 1/3°×1/3°网格点 垂直范围：无
孟现勇, 王浩
SRTM的传感器有两个波段，分别是C波段和X波段，我们现在使用的SRTM都自于C波段。公开发布的SRTM数字高程产品包括三种不同分辨率的DEM 数据: * SRTM1 覆盖范围仅仅包括美国大陆,其空间分辨率为1s ; * SRTM3 数据覆盖全球, 空间分辨率为3s,这是目前使用最为广泛的数据集，SRTM3的高程基准是EGM96的大地水准面，平面基准是WGS84；标称绝对高程精度是±16m，绝对平面精度是±20m。 * SRTM30 数据同样覆盖全球 ,分辨率是30s. SRTM数据存在多个版本，早期的SRTM数据由NASA“喷气推进实验室”(JPL ,Jet Propulsion Laboratory)地面数据处理系统( GDPS)来完成的，数据被称为SRTM3-1。美国国家地理空间情报局对数据做了更进一步的处理，缺少情况得到明显改进，数据称为SRTM3-2。 该数据集主要是第四版本由 CIAT（国际热带农业中心）利用新的插值算法得到的SRTM地形数据，此方法更好的填补了SRTM 90的数据空洞。插值算法来自于Reuter et al.（2007） SRTM的数据组织方式为：每5度经纬度方格划分一个文件，共分为24行（-60至60度）和72列（-180至180度）。文件命名规则为srtm_XX_YY.zip，XX表示列数（01-72），YY表示行数（01-24）。 数据分辨率90米 数据使用:SRTM的数据是用16位的数值表示高程数值的（-/+/32767米），最大的正高程9000米，负高程（海平面以下12000米）。空数据用-32767标准
CGIAR-CSI
本数据集为基于蒸散发互补方法建立的中国地表蒸散发产品(v1.5)，输入数据包括CMFD向下短波辐射、向下长波辐射、气温、气压，以及GLASS地表发射率和反照率、ERA5-land地表温度和空气湿度、NCEP散射辐射率等。本数据集时间跨度为1982年-2017年，空间范围为中国陆地区域。本数据集可为研究长时间尺度水循环和气候变化提供基础。 陆地实际蒸散发 (Ea)，单位: mm month-1。 时间分辨率为逐月； 空间分辨率为0.1°； 数据类型：NetCDF； 本数据仅为陆地实际蒸散发，不含水面。
马宁, Jozsef Szilagyi, 张寅生, 刘文彬
数据集包括： 1、permaice（冻土类型图） 2、subsea(海底界线矢量图)3、treeline(林线矢量图)4、nhipa(栅格图)5、llipa(栅格图) Permaice包括属性字段：Num_code（冻土属性编码） Combo(冻土属性）extent（冻土范围）content(含冰量） 属性对照如下：（1）冻土属性对照表： 0 （No information ） 1 - chf （Continuous permafrost extent with high ground ice content and thick overburden） 2 - dhf （Discontinuous permafrost extent with high ground ice content and thick overburden ） 3 - shf （Sporadic permafrost extent with high ground ice content and thick overburden ） 4 - ihf （Isolated patches of permafrost extent with high ground ice content and thick overburden ） 5 - cmf （Continuous permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 6 - dmf （Discontinuous permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 7 - smf （Sporadic permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 8 - imf （Isolated patches of permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden） 9 - clf （Continuous permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 10 - dlf （Discontinuous permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 11 - slf （Sporadic permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 12 - ilf （Isolated patches of permafrost extent with low ground ice content and thick overburden） 13 - chr （Continuous permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 14 - dhr （Discontinuous permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 15 - shr （Sporadic permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 16 - ihr （Isolated patches of permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock） 17 - clr （Continuous permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 18 - dlr （Discontinuous permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 19 - slr （Sporadic permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock） 20 - ilr （Isolated patches of permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 21 - g （Glaciers） 22 - r （Relict permafrost） 23 - l （Inland lakes ） 24 - o （Ocean/inland seas ） 25 - ld （Land） （2）冻土范围对照表 c = continuous (90-100%) d = discontinuous (50- 90%) s = sporadic (10- 50%) i = isolated patches ( 0 - 10%) （3）含冰量对照表 h = high (>20% for "f" landform codes) (>10% for "r" landform codes) m = medium (10-20%) l = low (0-10%) ------------------------------------------------------------ Projection of the shapefiles is: PROJCS["Sphere_ARC_INFO_Lambert_Azimuthal_Equal_Area", GEOGCS["GCS_Sphere_ARC_INFO", DATUM["Sphere_ARC_INFO", SPHEROID["Sphere_ARC_INFO",6370997.0,0.0]], PRIMEM["Greenwich",0.0], UNIT["Degree",0.0174532925199433]], PROJECTION["Lambert_Azimuthal_Equal_Area"], PARAMETER["False_Easting",0.0], PARAMETER["False_Northing",0.0], PARAMETER["longitude_of_center",180.0], PARAMETER["latitude_of_center",90.0], UNIT["Meter",1.0]] Projection for the raster (*.byte) files is: Projection: Lambert Azimuthal Units: meters Spheroid: defined Major Axis: 6371228.00000 Minor Axis: 6371228.000 Parameters: radius of the sphere of reference: 6371228.00000 longitude of center of projection: 0 latitude of center of projection: 90 false easting (meters): 0.00000 false northing (meters): 0.00000
O. Ferrians, J. A. Heginbottom, E. Melnikov, Tingjun Zhang, 冉有华
DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model)是流域地形、地物识别的重要原始资料。DEM 的原理是将流域划分为m 行n列的四边形(CELL)，计算每个四边形的平均高程，然后以二维矩阵的方式存储高程。由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征，因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息，这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元格之间的关系等。同时根据一定的算法可以确定地表水流路径、河流网络和流域的边界。因此从DEM 提取流域特征，一个良好的流域结构模式是设计算法的前提和关键。 高程数据图是根据中国1:25万等高线和高程点形成的1km数据，包括DEM、山影（hillshade）、坡度（Slope）、坡向（Aspect）图 数据集投影： 两种投影方式 ： 正轴割圆锥等面积投影 Albers Conical Equal Area（105、25、47) 大地坐标WGS84坐标系
汤国安
该数据为中国逐月平均温度数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2021.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。数据坐标系统建议使用WGS84。
彭守璋
数据集包括以下土壤理化性质：pH值、有机质含量、阳离子交换量、根系丰度、总氮（N）、总磷（P）、总钾（K）、碱解氮、速效磷、速效钾、可交换H+、Al3+、Ca2+、Mg2+、K+、Na+、土层厚度、土壤剖面深度、砂、淤泥和C。铺设部分、岩石碎片、体积密度、孔隙、结构、稠度和土壤颜色。提供了质量控制信息（QC）。 分辨率为30弧秒（赤道处约1公里）。土壤性质的垂直变化由8层记录，深度为2.3 m（即0-0.045-0.091、0.091-0.166、0.166-0.289、0.289-0.493、0.493-0.829、0.829-1.383和1.383-2.296 m），以便于在普通土地模型和社区土地模型（CLM）中使用。 数据采用NetCDF格式存储，数据文件名称及其说明如下： 1.THSCH.nc: Saturated water content of FCH 2.PSI_S.nc: Saturated capillary potential of FCH 3.LAMBDA.nc: Pore size distribution index of FCH 4.K_SCH.nc: Saturate hydraulic conductivity of FCH 5.THR.nc: Residual moisture content of FGM 6.THSGM.nc: Saturated water content of FGM 7.ALPHA.nc: The inverse of the air-entry value of FGM 8.N.nc: The shape parameter of FGM 9.L.nc: The pore-connectivity parameter of FGM 10.K_SVG.nc: Saturated hydraulic conductivity of FGM 11.TH33.nc: Water content at -33 kPa of suction pressure, or field capacity 12.TH1500.nc: Water content at -1500 kPa of suction pressure, or permanent wilting point
戴永久, 上官微
2007年，2008年和2009年Envisat ASAR数据179景，覆盖黑河全流域。其中，2007年共63景，2008年共71景，2009年共45景。 成像模式和获取时间分别为：APP可选择极化模式，时间范围为2007-08-15至2007-12-23，2008-01-02至2008-12-20，2009-02-15至2009-09-06；IMP成像模式，时间范围为2009-06-19至2009-07-12；WSM宽幅模式，时间范围为2007-01-01至2007-12-30，2008-01-01至2008-11-28，2009-03-13至2009-05-22。 产品级别为L1B级，未经过几何校正，为振幅数据。 黑河综合遥感联合试验的Envisat ASAR遥感数据集主要通过中欧“龙计划”项目（项目编号：5322和5344）获取；2007年和2008年1月的WSM宽幅模式数据是从ITC的Bob Su教授处获得；8景APP可选择极化模式数据从中国科学院对地观测与数字地球中心购买。
中国科学院遥感与数字地球研究所
结合Landsat影像(4215景)、地形图，利用半自动水体提取及人工目视检查编辑，完成了过去60多年来（1960s, 1970s, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020）详细的中国湖泊(大于1平方公里)数量与面积变化研究。从1960s到2020年，中国湖泊总数量（≥ 1 km^2）从2127个增加到2621个，面积从68537 km^2扩张到82302 km^2 。
张国庆
沙漠化是我国北方干旱、半干旱及部分半湿润地区由于人地关系不相协调所造成的以风沙活动为主要标志的土地退化。 数据源：中国冰川冻土沙漠研究所编绘，中国科学院地理研究所协作，根据七十年代航片，加上实地调研，绘制的1：200万沙漠图，图中中国国界是根据地图出版社一九七一年出版的1:400万《中华人民共和国地图》地图绘制。 一、数据集内容 1、Desert_Ch_2009(沙漠分布) 2、Dune_hight_Ch_200(沙丘高度) 3、Gobi_Ch_200(戈壁) 4、Wind_eroded_land_Ch_200(风蚀地数据) 二、沙漠化属性表字段如下： （1）Semifixed（半固定沙丘）：缓起伏沙地（2-1）、灌丛沙丘（2-2）、抛物线状沙丘（2-3）、梁窝状沙丘（2-4）、沙垄及树枝状沙垄（2-5）、蜂窝状沙丘（2-6）、蜂窝状沙垄（2-7）、复合型沙垄（2-8） （2）Fixation(固定沙丘）：平沙地（3-1）、草原丛沙堆（3-2）、沙垄（3-3）、蜂窝状沙丘（3-4） （3）Migratory（流动沙丘）：新月形沙丘及沙丘链（1-1）、新月形沙垄及沙垄（1-2）、格状沙丘及格状沙丘链（1-3）、鱼鳞状沙丘（1-4）、羽毛状沙垄（1-5）、金字塔沙丘（1-6）、复合型沙丘及沙丘链（1-7）、复合型沙垄（1-8）、复合型穹状沙丘（1-9）、链状沙山（沙丘）（1-10）、迭置型链状沙山（1-11）、复合型垄状沙山（1-12）、复合型链状沙山（1-13）、金字塔形沙山（1-14） （4）class_id:沙化属性编码 三、投影信息 PROJCS["Albers", GEOGCS["GCS_Beijing_1954", DATUM["Beijing_1954", SPHEROID["Krasovsky_1940",6378245.0,298.3]], PRIMEM["Greenwich",0.0], UNIT["Degree",0.0174532925199433]], PROJECTION["Albers_Conic_Equal_Area"], PARAMETER["False_Easting",0.0], PARAMETER["False_Northing",0.0], PARAMETER["longitude_of_center",105.0], PARAMETER["Standard_Parallel_1",25.0], PARAMETER["Standard_Parallel_2",47.0], PARAMETER["latitude_of_center",0.0], UNIT["Meter",1.0]]
王建华
本数据集：主编：侯学煜 编图：候学煜,孙世洲,张经炜,何妙光.王义凤,孔德珍,王绍庆 出版：地图出版社 发行：新华书店 时间：1979年 比例尺：1：4000000 自1972年5月至1976年7月历时五年完成的。在制订图例和具体编图过程中,参考了我国1949年以后的绝大部分植被考察资料(包括图件和文字资料),举行了十几次所内外有关研究人员参加的制图讨论会。在编图工作完成后的发排期间,又补充了许多新的考察资料,特别是西藏西部地区的植被资料。 本图的性质基本上市属于现状植被图，包括自然植被和农业植被两部分，自然植被的图例是按照七个植被群系纲组排列的，他们主要是根据植物群落的外貌并结合一定的生态特征而划分的。农业植被群落的概念，同自然植物群落一样，也具有一定的生活型（外貌、结构、层片),种类组成和一定的生态地段。 1990年,中国科学院地理研究所资源与环境信息系统国家重点实验室完成了该图的数字化工作,并撰写了相关的数据说明文档,数字化后的数据也采用等积圆锥投影,并可利用GIS软件转换为其他投影. 本数据包括1个e00格式的矢量文件,中国植被编码设计说明, 数据集说明,植被数据层属性数据表和扫描的《中华人民共和国植被图--简要说明》等文件。 数据投影： Projection: Albers false_easting: 0.000000 false_northing: 0.000000 central_meridian: 110.000000 standard_parallel_1: 25.000000 standard_parallel_2: 47.000000 latitude_of_origin: 0.000000 Linear Unit: Meter (1.000000) Geographic Coordinate System: Unknown Angular Unit: Degree (0.017453292519943299) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000) Datum: D_Unknown Spheroid: Clarke_1866 Semimajor Axis: 6378206.400000000400000000 Semiminor Axis: 6356583.799999999800000000 Inverse Flattening: 294.978698213901000000
侯学煜, 孙世洲, 张经炜, 何妙光, 王义凤, 孔德珍, 王绍庆
1.数据概述 大本营综合环境观测系统数据集是祁连站在大本营观测点布设1套ENVIS综合环境观测系统(德国,IMKO)。并由ENVIS数采系统自动存储。 2.数据内容 此数据集为2011年1月1日—2011年12月31日日尺度数据。主要包括日尺度地上两层温、湿、风，六层土壤含水量、降水量、5cm地热通量、总辐射、七层土壤温度、CO2、气压。 3.时空范围 地理坐标：经度：99°53′E；纬度：38°16′N；海拔：2980.2m
陈仁升, 韩春坛
青藏高原冻土图（1：300万）（李树德和程国栋，1996）是中国科学院兰州冰川冻土研究所（今中科院寒区旱区环境与工程研究所）冻土工程国家重点实验室根据多年从事冻土考察研究的第一手资料及前人研究论文、文献、并详细研究与参阅了航空像片、卫星影像及青藏公路沿线多年冻土图（1：60）万（童伯良 等，1983）、祁连山地貌图（1：100万）（中国科学院地理研究所，1985）、青藏高原自然景观图（1：300万）（中国科学院地理研究所，1990）、青藏高原第四纪冰川遗迹分布图（1：300万）（李炳元和李吉均，1991）、南水北调西线工程通天河-雅砻江调水区冻土遥感图（1：50万）（中国科学院兰州冰川冻土研究所，1995）、中国冰雪冻土图（1：400万）（施雅风和米德生，1988），在100万航测地形图上进行编绘，然后缩编成1：300万青藏高原冻土图。后经由中科院寒区旱区环境与工程研究所南卓铜等数字化完成。 数据包括： 1）数字化的青藏高原冻土分布图 2）青藏高原冻土图扫描图 数字化后的冻土分布图中的冻土类型包括： 0, Seasonally frozen ground;季节冻土 1, permafrost;多年冻土 2, island permafrost;岛状多年冻土 3, continuous permafrost;片状多年冻土
程国栋, 李树德, 南卓铜, 童伯良
本数据集是建立在青藏高原基础上的高原土壤水分和土壤温度观测数据，用于量化粗分辨率卫星和土壤水分和土壤温度模型产物的不确定性。青藏高原土壤温湿度观测数据（Tibet-Obs）由四个区域尺度的原位参考网络组成，包括寒冷半干旱气候的那曲网络，寒冷潮湿气候的玛曲网络和寒冷干旱的阿里网络，以及帕里网络。这些网络提供了对青藏高原不同气候和地表水文气象条件的代表性覆盖。 - 时间分辨率：逐时 - 空间分辨率：点测量 - 测量精度：土壤水分，0.00001；土壤温度，0.1℃；数据集尺寸：标称深度为5，10，20，40和80厘米的土壤水分和温度统计值 - 单位：土壤水分，cm ^ 3 cm ^ -3； 土壤温度， ℃
Bob Su, 阳坤
本数据集的源数据来源于第二次土壤普查的1：100万中国土壤图和8595个土壤剖面。本数据包括剖面深度、土层厚度、砂粒、粉粒、粘粒、砾石、容重、孔隙度、土壤结构、土壤颜色、pH值、有机质、氮、磷、钾、可交换阳离子量、可交换的氢、铝、钙、镁、钾、钠离子和根量。数据集还提供了数据质量控制信息。 数据为栅格格式，空间分辨率为30弧秒。为便于使用CLM模型，土壤数据分为8层，最到深度为2.3米 (i.e. 0- 0.045, 0.045- 0.091, 0.091- 0.166, 0.166- 0.289, 0.289- 0.493, 0.493- 0.829, 0.829- 1.383 and 1.383- 2.296 m) 数据文件说明： 1 Soil profile depth PDEP.nc 2 Soil layer depth "LDEP.nc LNUM.nc" 3 pH Value (H2O) PH.nc 4 Soil Organic Matter SOM.nc 5 Total N TN.nc 6 Total P TP.nc 7 Total K TK.nc 8 Alkali-hydrolysable N AN.nc 9 Available P AP.nc 10 Available K AK.nc 11 Cation Exchange Capacity (CEC) CEC.nc 12 Exchangeable H+ H.nc 13 Exchangeable Al3+ AL.nc 14 Exchangeable Ca2+ CA.nc 15 Exchangeable Mg2+ MG.nc 16 Exchangeable K+ K.nc 17 Exchangeable Na+ NA.nc 18 Particle-Size Distribution Sand SA.nc Silt SI.nc Clay CL.nc 19 Rock fragment GRAV.nc 20 Bulk Density BD.nc 21 Porosity POR.nc 22 Color (water condition unclear) Hue Unh.nc Value Chroma Unc.nc 23 Dry Color Hue Dh.nc Value Chroma Dc.nc 24 Wet Color Hue Wh.nc Value Chroma Wc.nc 25 Dominant and Second Structure S1.nc SW1.nc RS.nc 26 Dominant and Second Consistency C1.nc CW1.nc RC.nc 27 Root Abundance Description R.nc
上官微, 戴永久
此边界数据总集包含五种类型的边界： １、TPBoundary_2500m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程2500米的数据。 ２、TPBoundary_3000m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程3000米的数据。 ３、TPBoundary_HF（high_frequency）：李炳元（1987）曾对确定青藏高原范围的原则与具体界线进行了较系统的讨论，从高原地貌形成和基本特征角度，提出了依据地貌特征、高原面及其海拔高度，同时考虑山体完整性作为确定高原范围的基本原则。张镱锂（2002） 根据相关领域研究的新成果和多年野外实践，论证确定青藏高原范围和界线的原则， 结合信息技术方法对青藏高原范围与界线位置进行了精确的定位和定量分析，得出：青藏高 原在中国境内部分西起帕米尔高原，东至横断山脉，南自喜马拉雅山脉南缘，北迄昆仑山— 祁连山北侧。 2017年4月14日，中华人民共和国民政部发布《关于增补藏南地区公开使用地名（第一批）的公告》，增加了乌间岭、米拉日、曲登嘎布日、梅楚卡、白明拉山口、纳姆卡姆等6个藏南地区地名。 ４、TPBoundary_new (2021)：伴随青藏高原研究的深入，高原内外多学科研究程度和认识的提高，及地理大数据、地球观测科学和技术的进步，张镱锂等2021年版青藏高原范围界线数据研发基于ASTER GDEM和Google Earth 遥感影像等资料综合分析完成，该范围界线北起西昆仑山-祁连山山脉北麓，南抵喜马拉雅山等山脉南麓，南北最宽达1560 km；西自兴都库什山脉和帕米尔高原西缘，东抵横断山等山脉东缘，东西最长约3360 km；经纬度范围为25°59′30″N~40°1′0″N、67°40′37″E~104°40′57″E，总面积为308.34万km2，平均海拔约4320 m。在行政区域上，青藏高原分布于中国、印度、巴基斯坦、塔吉克斯坦、阿富汗、尼泊尔、不丹、缅甸、吉尔吉斯斯坦等9个国家。 ５、TPBoundary_rectangle：根据范围Lon（63~105E） Lat（20~45N），画取长方形，数据采用经纬度投影WGS84。 青藏高原边界作为基础数据，可以为各类地学数据及科学研究青藏高原作参考依据。
张镱锂
总览我国现有的各种冻土图，他们在分类系统、数据源、制图方法等方面存在较大的不同，这些图件代表了我国在过去的半个世纪中对多年冻土分布的阶段认识。为了更加合理地反映我国冻土的分布，并统计出我国冻土分布面积，我们在分析现有冻土图的基础上，制备了一个新的冻土分布图，该图融合了现有多个冻土图和青藏高原多年冻土分布的模型模拟结果，统一了全国各部分数据的获取时间，反映了2000年左右我国冻土的分布状况。 新的冻土图中，各种冻土类型的分布按以下原则确定： 1. 底图采用中国冻土区划及类型图（1：1000万）（邱国庆 等，2000）。青藏高原以外的高山多年冻土和瞬时冻土的分布沿用原图；季节冻土和瞬时冻土、瞬时冻土和非冻土的界限也均无变化。青藏高原地区的多年冻土和东北地区高纬度多年冻土的分布则采用以下结果更新。 2. 青藏高原区域的高海拔多年冻土和高山多年冻土分布采用南卓铜 等（2002）的模拟结果进行更新。该模型利用青藏公路沿线76个钻孔实测年平均地温数据，进行回归统计分析，获取年平均地温与纬度、高程的关系，并基于该关系，结合GTOPO30高程数据（美国地质调查局地球资源观测与科技中心领导下发展的全球1km数字高程模型数据）模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布，再以年平均地温0.5C作为多年冻土与季节冻土的界限。 3. 东北地区的高纬度多年冻土分布采用了Jin et al. (2007)的最新结果。 Jin et al. (2007)通过对过去几十年东北年平均降水和土壤水分的分析，认为东北地区的多年冻土南界与年平均气温的关系在过去几十年中没有发生实质变化。 4. 其他地区的高山多年冻土分布采用中国冰川冻土沙漠图（1：400万）（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006）更新。 在分类系统方面，现有的冻土图对多年冻土的划分多采用连续性标准，但对连续性的具体定义有很大不同。很多研究表明，连续性标准是一个与尺度密切相关的概念，并不适合于高海拔多年冻土的分类（程国栋, 1984; Cheng et al., 1992），且该标准无法应用于以网格为基本模拟单元的多年冻土分布模型。在本文中，我们放弃了连续性标准，而以制图单元（网格或区域）内是否存在冻土为标准。新的冻土图将我国冻土分为几下几类： （1）高纬度多年冻土 （2）高海拔多年冻土 （3）高原多年冻土 （4）高山多年冻土 （5）中深季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度>1m； （6）浅季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度<1m； （7）瞬时冻土：保存时间不足一个月 （8）非冻土。 数据具体说明，请参考说明文档及引用文献。
冉有华, 李新
该数据是中国冻土区划及类型图（1：1000万）（邱国庆等，2000；周幼吾 等，2000）的数字化，采用了区划和类型双系列体系，在同一份图上同时用区划体系和类型体系来反映在各个级别上冻土形成和分布的共性与个性。 区划体系包括三个冻土大区：（1）中国东部冻土大区；（2）中国西北冻土大区；（3）中国西南（青藏高原）冻土大区。在三个大区的基础上，又进一步划分出16个区及下面的若干亚区。冻土区划界线的划分中，I大区和III大区的界线主要参考了李炳元（1987）的结果；II大区和III大区的界线就是青藏高原的北界，即昆仑山—阿尔金山—祁连山北侧和山麓线；I大区和II大区的界线在贺兰山—狼山一带。二级区的界线，在II大区和III大区中以地貌条件为依据进行划分，在I大区则以气温年较差A与年平均气温T的比值为主要划分依据，并考虑到各地的冻结深度。 类型体系基于冻土连续性、冻土存在的时间和季节冻结深度，划分为8个类型，各类型界线主要取自《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）并参考了一些新资料，而季节冻土界线则主要以气象站资料为依据。各类型的定义如下： （1）大片多年冻土：连续系数为90%-70%； （2）大片-岛状多年冻土：连续系数为70%-30%； （3）稀疏岛状多年冻土：连续系数为<30%； （4）山地多年冻土； （5）中深季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度>1m； （6）浅季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度<1m； （7）短时冻土：保存时间不足一个月； （8）非冻土。 根据该数据计算的中国多年冻土区面积约2.19×106km²，约占中国领土的22.83％。其中，高山多年冻土0.42×106km²，约占我国领土面积的4.39％。季节冻土面积约4.76×106km²，约占我国领土的49.6％，瞬时冻土面积约1.86×106km²，占我国领土的19.33％。 更多信息参考文献（周幼吾 等，2000）。
郭东信, 邱国庆
该NDVI数据集是最新发布的NOAA全球模拟和绘图项目（GIMMS，Global Inventory Monitoring and Modeling System）长序列（1981-2015）均一化植被指数产品，版本号3g.v1。 该产品的时间分辨率是每月两次，空间分辨率1/12度。时间跨度1981年7月至2015年12月。该产品为共享数据产品，可直接从ecocast.arc.nasa.gov下载。 详情请参考https://nex.nasa.gov/nex/projects/1349/
NCAR
中国土地利用现状遥感监测数据库是在国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程重要方向项目等多项重大科技项目的支持下经过多年的积累而建立的覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库。 数据集包括1980年代末期，1990年、1995年、2000年、2005年、2010年，2015年七期，数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成。数据缺少南海部分岛屿数据。 空间分辨率1公里，投影参数：Albers_Conic_Equal_Area 中央经线105，标准纬线1: 25，标准纬线2: 47。 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度比较高的土地利用遥感监测数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型。
中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)
该数据是对《1：100万中国植被图集》黑河流域部分的数字化,《1:1,000,000中国植被图集》是由著名植被生态学家侯学煜院士主编（侯学煜，2001），由中国科学院有关研究所、有关部委和各省区有关部门、高等院校等53个单位250多位专家共同编制，是我国植被生态学工作者40多年来继《中国植被》等专著出版后又一项总结性成果，是国家自然资源和自然条件的基本图件。它是根据半个世纪以来全国各地开展植被调查所积累的丰富的第一手资料，并利用航空遥感和卫星影像等现代技术所获得的材料以及有关地质学、土壤学和气候学最新的研究成果编制而成。它详细反映了我国11个植被类型组、54个植被型的796个群系和亚群系植被单位的分布状况、水平地带性和垂直地带性分布规律，同时反映了我国2000多个植物优势种、主要农作物和经济作物的实际分布状况及优势种与土壤和地面地质的密切关系。该图集属于现实植被图图种，反映我国植被近期的质量状况。
侯学煜
此数据集包含了阿柔冻融观测站2007-07-25至2015-4-27间的观测数据，站点位于青海省祁连县中东部地区的阿柔乡草大板村瓦王滩牧场。经纬度为100°28′E，38°03′N，海拔高度为3032.8m。试验场建在黑河上游支流八宝河南侧的河谷高地上，周围地势相对平坦开阔，自东南向西北略有倾斜下降，南北两侧约3km外是连绵的山丘和高山，符合大气边界层近地层理论中水平均匀下垫面的要求。瓦王滩牧场是当地牧民的冬季牧场，夏季牧草长势良好，植被高度在20-30cm之间。 观测项目有：大气风温湿梯度观测（2m和10m）、气压、降水、辐射四分量、多层土壤温度（10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm）、土壤水分（10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm）及土壤热通量（5cm和15cm）。 原始的采集器输出数据为0级；初步整理后，没有任何的删除，但是标出疑似有问题的数据为1级；统一整理成30分钟采样周期并经过质量控制的为2级。整理后的将数据逐月存储，命名规则为：站点名+数据级别+AMS+数据日期。建议普通用户用2级以上的数据。 数据观测起始于2007年7月25日，观测至今，之后数据见HiWATER 水文气象网观测数据（http://www.heihedata.org/hiwater/hmon），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”。
胡泽勇, 马明国, 王维真, 晋锐, 黄广辉, 张智慧, 谭俊磊
1）该套数据集为来自美国国家环境预报中心（NCEP）和国家大气研究中心（NCAR）联合研制的全球大气再分析数据，是利用观测资料、预报模式和同化系统对全球从1948年到目前的气象资料进行再分析形成的格点资料。数据变量包括地表、近地表（.995sigma层）和不同气压层的多个气象变量，如降水、温度、相对湿度、海平面气压、位势高度、风场和热通量等。 2）覆盖时间为1948年至2018年，其中1948至1957年数据是非高斯格点数据；覆盖范围为全球。空间分辨率为2.5°经纬网格。垂直分层为17个标准气压层，分别为1000、925、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、70、50、30、20、10 hPa，和28 sigma层。部分变量为8层（omega）和12层（humidities）；时间分辨率为逐6小时、逐日、逐月和长期逐月平均（1981年至2010年平均）。逐日数据由每日0Z，6Z，12Z和18Z 4个时次值作平均得到的。 3）缺测值为-9.96921e+36f。数据以nc格式存放，文件名为var.time.stat.nc, 每个文件包括经纬度、时间和大气要素变量。 数据的详细情况见数据说明链接http://www.esrl.noaa.gov/pad/data 。
NOAA, NCAR
数据来源于联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database,HWSD)， 该数据库于2009年3月26日发布了1.1版本。数据分辨率为1km。中国境内数据源1：100万土壤数据。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。 土壤属性表主要字段包括： SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称) SU_SYM85(FAO85分类) T_TEXTURE(顶层土壤质地) DRAINAGE(19.5)； ROOTS：String(到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR：String (土壤含水量特征)； ADD_PROP： Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)； T_GRAVEL：Real (碎石体积百分比)；T_SAND： Real (沙含量)； T_SILT： Real (淤泥含量)； T_CLAY：Real (粘土含量)； T_USDA_TEX： Real (USDA土壤质地分类)； T_REF_BULK： Real (土壤容重)； T_OC： Real (有机碳含量)； T_PH_H2O：Real (酸碱度) T_CEC_CLAY：Real (粘性层土壤的阳离子交换能力)； T_CEC_SOIL： Real (土壤的阳离子交换能力) T_BS：Real (基本饱和度)； T_TEB： Real (交换性盐基)； T_CACO3： Real (碳酸盐或石灰含量) T_CASO4： Real (硫酸盐含量)； T_ESP： Real (可交换钠盐)； T_ECE： Real (电导率)。 其中以T_开头属性字段表示上层土壤属性（0-30cm），以S_开头属性字段表示下层土壤属性（30-100cm）(FAO 2009)。 该数据可为地球系统建模者提供模型输入参数，农业角度可用来研究生态农业分区，粮食安全和气候变化等。
Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
青藏高原野外观测研究平台是开展青藏高原科学观测和研究的前沿阵地。基于高原地表过程与环境变化的陆面-边界层立体综合观测为青藏高原地气相互作用机理及其影响研究提供了大量的珍贵数据。本数据集综合了珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站、那曲高寒气候环境观测研究站、纳木错多圈层综合观测研究站、阿里荒漠环境综合观测研究站、慕士塔格西风带环境综合观测研究站2005-2016年逐小时大气、土壤和涡动观测数据。包含了由多层风速风向、气温、湿度以及气压、降水组成的梯度观测数据，辐射四分量数据，多层土壤温湿度和土壤热通量观测数据以及感热通量、潜热通量和二氧化碳通量组成的湍流数据。这些数据能广泛的应用于青藏高原气象要素特征分析、遥感产品评估和遥感反演算法的发展、数值模拟的评估和发展等研究中。
马耀明
中国冰冻圈是指中国范围内，大气圈、水圈、生物圈、岩石圈的冻结部分。中国冰冻圈资源与环境信息系统是对中国冰冻圈资源与环境数据进行管理与分析的综合性信息系统。建立中国冰冻圈资源与环境信息系统一方面是满足地球系统科学的需要，为研制地理信息系统支持下的冻土、冰川以及雪盖对全球变化的响应与反馈模型提供参数与验证数据；另一方面系统整理和抢救宝贵的冰冻圈数据，为其提供一个科学、高效、安全的管理与分析工具。 中国冰冻圈资源与环境信息系统包含三个不同空间的基础数据库。其中青藏高原基础数据库主要以青藏高原为研究区域，范围在东经70—105°，北纬20—40°之间，主要包含以下类型的数据： 1、冰冻圈数据。包括： 冻土类型； 积雪深度分布； 第四纪冰川遗迹图； 2、自然环境与资源。包括： 水文：地表水； 基础地质：第四纪地质、水文地质； 地表特性：植被类型； 气象站观测数据：气温、地表温度、降水量； 3、社会经济资源： 青藏高原及毗邻地区气象台站分布图； 4、高原冻土对全球变化的响应模型（Fgmodel）：预测了2009年、2049年和2099年的多年冻土分布数据。 详情请查看数据中的文档“中国冰冻圈资源与环境信息系统设计.doc”、“中国冰冻圈资源与环境信息系统数据字典.DOC”、“数据库-青藏高原.DOC”和“数据库-青藏高原 附表.DOC”。
李新
该数据集包含了冰沟寒区水文气象观测站2007年9月25日至2009年12月31日的观测数据。站点位于青海省祁连县南部，位于黑河上游冰沟子流域的河谷谷地内，东西两侧是连绵的山丘和高山，场地四周相对较为平坦，地表为稀疏草地和河床碎石的混合。观测点的经纬度为38°04′N，100°13′E。 该站点是典型高山草甸（河滩地），观测项目有：大气风温湿梯度观测（2m和10m）、气压、降水、辐射四分量、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）。 原始的采集器输出数据为0级；初步整理后，没有任何的删除，但是标出疑似有问题的数据为1级；统一整理成30分钟采样周期并经过质量控制的为2级。整理后的数据逐月存储，命名规则为：站点名+数据级别+AMS+数据日期。建议普通用户用2级以上的数据。 自动气象站的观测分两个时段：2007年9月25日至2008年3月12号为初步的预观测阶段；2008年3月12号之后为规范化的观测阶段。前一个时段观测的是逐时的气压降雨数据（残缺严重）和土壤温湿度数据。后一个时段观测较详细。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”。
王建, 车涛, 马明国, 王维真, 李弘毅, 郝晓华, 黄广辉, 张智慧, 谭俊磊
该数据集来自对1997年俄罗斯科学院地理研究所出版的《世界雪冰资源地图集》纸质地图的数字化，具体包括了俄罗斯的冻土范围、冻土温度、地下冰厚度等信息。更多信息参考文献（Kotlyakov et al, 2002）。数据以ESRI的Shape格式存储，用户也可通过美国冰雪数据中心下载（http://nsidc.org/data/ggd600.html）。
Tatiana Khromova, Victor Kotlyakov
该数据集包含了盈科灌区绿洲站自动气象站的观测数据。站点位于甘肃省张掖市的盈科灌区农田内。观测点的经纬度为100°25′E，38°51′N，海拔高度为1519m。试验场位于黑河中游，周围平坦开阔，防风林的间距东西向为500m，南北向为300m，是一个比较理想的绿洲农田观测站。 观测项目有：大气风温湿梯度观测（2m和10m）、气压、降水、辐射四分量、地表红外温度加强观测、多层土壤温度（10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm）、土壤水分（10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm）及土壤热通量（5cm和15cm）。 原始的采集器输出数据为0级；初步整理后，没有任何的删除，但是标出疑似有问题的数据为1级；统一整理成30分钟采样周期并经过质量控制的为2级。整理后将数据逐月存储，命名规则为：站点名+数据级别+AMS+数据日期。建议普通用户使用2级以上的数据。 数据观测时段为2007年11月5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
2008年全国遥感年平均地表温度和冻结指数是冉有华等（2015）基于MODIS Aqua/Terra逐日四次的5公里瞬时地表温度数据产品，发展了新的年平均地表温度和冻结指数估计方法，该方法利用上下午LST观测的平均获取日平均地表温度，方法的核心是如何恢复LST产品的缺失数据，该方法有两个特点：（1）将遥感观测到的日地表温度变幅进行了空间插值，利用插值获取的空间连续的日地表温度变幅，使一天只有一次的卫星观测数据得到应用；（2）利用了一个新的缺失数据时间序列滤波方法，即基于离散余弦变换的惩罚最小二乘回归方法。 验证表明，年平均地表温度与冻结指数的精度只与原始MODIS LST的精度有关，即保持了MODIS LST产品的精度。可用于冻土制图及相关资源环境应用。
冉有华, 李新
本数据集为盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区的叶面积指数数据集。 测量日期与内容： 2008-05-20、2008-05-24、2008-05-25、2008-05-28、2008-05-31、2008-06-06、2008-06-11、2008-06-12、2008-06-14、2008-06-16、2008-06-21、2008-06-27、2008-07-02、2008-07-09期间在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区用LAI3000、量角器、直尺等测量了植被（玉米、小麦）结构参数。 测量方法为：利用直尺测量玉米和小麦每株各叶片的最大长度、最大宽度。将每片叶子分为三段测量叶倾角，并分别测量每段的长和宽。用尺子测量测量株高和每片叶子的叶基高。用皮尺测量同一垄上N株（如20株）作物的距离，由此得到株间距，同时测量冠层高，记录多个数据求平均值作为最终冠层高度。用皮尺测量垄距和垄间距。每块样地拔两株有代表性的植株回室内，测量杆长、杆宽、杆周长，并用LAI3000测量叶片最长、最宽以及面积。 数据以Excel保存。
陈玲, 任华忠, 王天星, 王锦地, 肖月庭, 阎广建, 李丽, 刘思含, 苏高利, 闻建光, 夏传福, 辛晓洲, 张阳, 周春艳, 周梦维, 范闻捷, 沈心一, 陶欣, 闫彬彦, 姚延娟
三江源国家公园包括长江源、黄河源、澜沧江源3 个园区，总面积为12.31 万平方公里，介于东经89°50'57"—99°14'57"，北纬32°22'36"—36°47'53"，占三江源国土面积的31.16%。 本数据集是基于《三江源国家公园总体规划》中的三江源国家公园区位图进行数字化而产生。数据包含长江源园区、黄河源园区和澜沧江园区的边界。 数据格式为Shapefile格式。推荐使用arcmap打开数据。
王旭峰
本数据集为在盈科绿洲玉米地测量的FPAR日变化数据。 测量内容与日期： （1）2008年7月5日在盈科绿洲玉米地，10:00-20:00一小时定点获取一次日变化信息（16:00后加密为半小时一次，18:30后光合仪停止测定），用ASD光谱仪、50%灰板测定玉米冠层光谱，SPAD叶绿素仪测量玉米整株叶片SPAD值，LI-6400光合仪测量的玉米叶片光合。 数据及相关参数：玉米冠层光谱，获取的原始数据需用ASD处理软件打开；玉米整株叶片SPAD值；玉米叶片光合： Photo：光合作用速率（µmol CO2 m-2 s-1）；Cond：气孔导度（mol H2O m-2 s-1）；Ci：胞间CO2浓度（µmol CO2 mol-1）；Trmmol：蒸腾速率 （mmol H2O m-2 s-1）；VpdL：叶温下蒸气压亏缺 （kPa）；Tleaf：叶片温度（℃）；ParIn_µm：叶室内光合作用有效辐射（µmol m-2 s-1）；ParOutµm：外界光合作用有效辐射（µmol m-2 s-1）。 存放数据：光谱数据，叶片光合数据，光谱数据记录表。 （2）2008-07-09在盈科绿洲玉米地用遥感所ASD光谱仪、遥感所50%灰板、遥感所LI-6400光合仪、北京农林科学院SUNSCAN冠层分析仪分别定点观测玉米冠层光谱，叶片光合以及FPAR等日变化信息。 需要说明的是：在整个玉米冠层光谱观测中由于探头转动，不能保证观测对象始终唯一。 光谱预处理数据源：光谱仪配套的定标灯数据（编号：64831）。参考定标数据：北京农林科学院1050光谱仪2008年7月9日同步获取的辐亮度光谱数据。遥感所50%灰板及99%白板定标数据。利用光谱仪配套定标灯数据导出数据为辐亮度信息，并根据参考辐亮度信息进行拟合。 光谱数据定标方法： ① 运用ASD软件和定标灯文件，将原始DN值数据导出为Radiance数据并转换成可读Excel文件。 ② 用同一软件处理相同时间相同地点获取的北京农林科学院1050光谱仪，利用参考板（遥感所99%白板）反射率信息，获取当时太阳辐亮度信息。太阳辐亮度＝参考板辐亮度/参考板反射率。 ③ 北京农林科学院光谱采样间隔为1.438nm，运用分段底次插值法将其插值为间隔1nm数据。 ④ 选择相同时间两台光谱仪获取的光谱信息，将遥感所参考板辐亮度信息转换成太阳辐亮度信息（同2），并与另一台光谱仪处理后的数据用散点图进行比较。选取复相关系数最好的一组数据，获取其拟合数据，对遥感所68731光谱仪获取的全部辐亮度数据进行处理。拟合公式为：b=16.087a（a：拟合前辐亮度，b：拟合后辐亮度）。 玉米叶片光合由LI-6400光合仪测量，并将原始数据导入Excel表格，根据测量叶片信息分类汇总，每叶的日变化数据作为一个单元存储。 光合有效辐射数据说明： 到达冠层PAR，µmol m-2 s-1； 地表透射PAR，µmol m-2 s-1； 冠层反射PAR，µmol m-2 s-1； 地表反射PAR，µmol m-2 s-1； Spread：沿探头光强变化系数； APAR：冠层吸收光合有效辐射，µmol m-2 s-1； FPAR：冠层截获太阳光合有效辐射的比例。在盈科绿洲玉米和小麦样地，用SUNSCAN冠层分析仪测冠层光合、数码相机拍照，定点观测玉米、小麦冠层PAR日变化信息。分上，下三段测量，并同时测量入射和反射FPAR。 原始数据根据仪器观测值直接记录，并整理为WORD表格格式。 数据存放分为：SUNCAN日变化数据，照片数据。 光合数据说明：将原始数据导入Excel表格，根据测量叶片信息分类汇总，每叶的日变化数据作为一个单元存储。数据包括：编号（整型）；观测时分（小时 分钟 秒）；上层光照（浮点，µmol m-2 s-1）；上层反射（浮点，µmol m-2 s-1）；下层光照（浮点，µmol m-2 s-1）；Spread（浮点）；下层反射（浮点，µmol m-2 s-1）。 光合有效辐射：利用公式计算出FPAR和APAR。FPAR=（到达冠层PAR－地表透射PAR－冠层反射PAR+地表反射PAR）/到达冠层PAR。APAR=FPAR× 到达冠层PAR。
王大成, 杨贵军, 程占慧, 刘良云
本数据集来源于论文： Yao, T., Thompson, L., & Yang, W. (2012). Different glacier status with atmospheric circulations in tibetan plateau and surroundings. Nature Climate Change, 1580, 1-5.，数据整理自论文内Supplementary information中的表格数据。 此论文通过对82条冰川退缩、7090条冰川面积减少和15条冰川质量平衡变化的调查，总结了近30年来的冰川状况。 数据集包含8个数据表，数据表名称和内容分别为： Data list：数据列表； t1：Distribution of Glaciers in the TP and surroundings（青藏高原及周边地区冰川分布面积）； t2：Data and method for analyzing glacial area reduction in each basin（分析各流域冰川面积减少的数据和方法列表）； t3：Glacial area reduction during the past three decades from remote sensing images in the TP and surroundings（基于遥感影像得出的青藏高原及周边地区过去30年中冰川面积减少情况）； t4：Glacial length fluctuationin the TP and surroundings in the past three decades（青藏高原及周边地区过去30年中冰川长度波动数据）； t5：Detailed information on the glaciers for recent mass balance measurement in the TP and surroundings（青藏高原及周边地区近年来冰川质量平衡测量方法的详细信息）； t6：Recent annual mass balances in different regions in the TP（青藏高原不同区域近年来每年质量平衡数据）； t7：Mass balance of Long-time series for the Qiyi, Xiaodongkemadi and Kangwure Glaciers in the TP（青藏高原七一冰川，小冬克玛底冰川和抗物热冰川质量平衡长时间序列数据）。 数据详细信息参见附件：Supplementary information.pdf，Different glacier status with atmospheric circulations in Tibetan Plateau and surroundings.pdf。
姚檀栋
该数据包括了SWAT模型运行所需要的基础地形数据、土壤数据、气象数据、土地利用/地面覆盖数据等。所有的图件和相关的点位坐标（气象站，水文站）都采用了和我国基础地形图相一致的高斯－克吕格投影的坐标体系。数据内容包括： a) 基础地形数据包括流域数字高程模型（DEM）和流域河网。DEM格网的大小为50*50m，流域河网是从1:10万地形图上将水系手工数字化得到。 b) 土壤数据：包括土壤物理、土壤化学和土壤类型空间分布资料。数字土壤图比例尺为1:100万，将其转为ESRI 的grid格式，格网大小为50*50m。每个土壤剖面可以最多分到10层。模型要求的土壤质地采样指标采用了美制标准。参数来自全国第二次土壤普查数据以及来自相关文献。 c) 气象数据： (1) 气温：日最高气温，日最低气温，风速，相对湿度的数据来源于流域内部和周边地区祁连、山丹、托勒、野牛沟、张掖五个气象站的逐日观测资料，时段为1999～2001年。 (2) 降水：雨量数据来源于流域内部和周边地区俄博（1990~1996）、肃南（1990~2000）、祁连（1990~2000）、莺落峡（1990~2000）、札马什克（1990~2000）5个水文站以及山丹（1999~2001）、托勒（1999~2001）、野牛沟（1999~2001）、张掖（1999~2001）、祁连县（1999~2001）4个气象站的逐日观测资料。 (3) 风速、相对湿度：风速、相对湿度来源于山丹、托勒、野牛沟、张掖、祁连县5个气象站的逐日观测资料。时段为1999~2001。 (4) 太阳辐射：太阳辐射没有相应的观测数据，由模型模拟产生。 d) 土地利用/地面覆盖：1995年土地利用数据，比例尺为1:10万。将其转为ESRI的grid格式，格网大小为50*50m。 e) 气象数据模拟工具（weather generator）数据库：SWAT模型的气象数据模拟工具可以在没有实际日观测数据的情况下，根据多年逐月统计资料模拟计算出模型运行所需要的逐日气象输入数据，也可进行观测资料不全时的插补。气象数据来自周边气象站。
南卓铜
本数据集包括：中国西部，2000年左右遥感数据_ETM， 数据属性： Pixel Size:15-meter panchromatic: Band 8 30-meter: Bands 1-5 and Band 7 60-meter: Bands 6H and 6L Resampling Method:Cubic Convolution (CC) Map Projection:UTM – WGS 84 Polar Stereographic for the continent of Antarctica. Image Orientation:Map (North Up) 数据部分下载自USGS:http://glovis.usgs.gov/ImgViewer/Java2ImgViewer.html?lat=38.3&lon=78.9&mission=LANDSAT&sensor=ETM.部分收集自各个研究项目中的遥感影像。 文件夹内包括ETM8个波段的影像(*.tif)，头文件(*.met)。影像文件命名格式为行列号_ETM影像标志（7k，7x，7t），影像获取时间_影像所在6度带带号_波段号。数据中还包括一shp格式的影像索引图。
EROS DATA CENTER
黑河流域是我国第二大内陆河流域，近30年来，黑河流域建立了较为完善的流域观测系统，已经成为我国重要的内陆河研究基地。流域是重要的自然研究单元，但黑河流域边界并不统一，为了便于用户使用数据，我们收集整理了文献中常见的5种黑河流域边界： 1）1985-1986年我国开始将黑河流域作为整体进行系统性的研究，在基础调查和掌握的大量资料的基础上，绘制了早期的黑河流域图，流域面积13.89万km^2。整个流域被划分为三个水文平衡区，分别为：黑河干流水系平衡区、北大河干流水系平衡区和马营-丰乐山前水系平衡区。 2）“九五”国家重点科技攻关项目子专题“黑河流域水资源合理利用与经济社会和生态环境协调发展研究”，考虑了县级行政单元的完整性，在第一个流域边界的基础上利用当时的行政界线对流域边界进行了修订，形成了目前“数字黑河”信息系统( http://heihe.westgis.ac.cn) 公布的黑河流域边界，流域面积12.87万km^2。水文单元的划分继承了原有的思路，共划分为三大水系，分别为东部水系、中部水系和西部水系。 3）在水利部黑河流域综合治理规划中，黑河流域面积被确定为14.29万km^2，水文单元被划分为中西部和东部两个独立的水系，面积分别为2.7万km2和11.6万km^2。 4）在2002-2006年开展的全国水资源综合规划中，“黄河流域（片）水资源综合规划”编制工作组于2005年编制《西北诸河水资源及其开发利用调查评价简要报告》，以水资源二级区和三级区为单位，完成了一系列自然地理与社会经济的统计表格和图件。在这次综合规划中，黑河流域的面积约为15.17万km^2，该方案并没有给出更加详细的子流域划分方案； 5）基于高精度数字高程模型（SRTM 和 ASTER GDEM），利用GIS水文分析方法确定的黑河流域边界。该边界经过了遥感和实地考察验证，在流域边界确定和子流域划分过程中同时还考虑了现代水资源利用现状。
吴立宗, 王建华, 年雁云
青藏高原湖泊面积长时间序列数据集包含1970s至2013年364个面积大于10平方公里湖泊的面积序列数据。根据Landsat影像得来，以Landsat 10月份数据为主，每隔3年取一个数据，减少季节变化的同时，可利用数据达到最大。 数据使用NDWI水体指数提取，每个湖泊经过人工目视检查与编辑。 数据应用于青藏高原湖泊变化、湖泊水量平衡、气候变化的研究。 数据类型：矢量。 投影方式：WGS84。
张国庆
该数据集包含了从2008年7月14日至2012年4月30日的阿柔冻融观测站所有的涡动相关通量数据。站点位于青海省祁连县中东部地区的阿柔乡草大板村瓦王滩牧场，经纬度为100°27′52.9″E，38°02′39.8″N，海拔高度为3032.8m。试验场周围地势相对平坦开阔，自东南向西北略有倾斜下降，符合大气边界层近地层理论中水平均匀下垫面的要求。 观测项目有：水平风速Ux（m/s），水平风速Uy（m/s），垂直风速Uz（m/s），超声温度Ts（摄氏度），二氧化碳浓度co2（mg/m^3），水汽浓度h2o（g/m^3），气压press（KPa）及超声信号异常标志diag_csat。 仪器架高是3.15m，超声朝向是方位角86°，Li-7500与CSAT3距离是22cm，数据采样频率是每秒10Hz。 数据分三级发布：Level0为原始仪器数据；Level1为Campbell公司自带软件实时输出的通量数据包括显热通量（Hs）、潜热通量（LE_wpl）以及CO2通量（Fc_wpl）；Level2为后处理的30分钟通量数据，处理过程包括野点剔除、坐标旋转、频率响应修正、WPL修正以及初步质量控制等。处理后的数据以.csv格式逐月存储。命名规则为：站点名+数据级别+EC+数据日期。建议普通用户使用Level2数据。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”和“涡动相关通量观测指导手册”。 后续观测在hiwater试验中，数据链接：http://www.heihedata.org/hiwater/mso
王维真, 马明国, 李新, 晋锐, 黄广辉, 张智慧, 谭俊磊
高质量的多年冻土图是多年冻土环境效应研究和寒区工程应用的基础数据。该数据集是在系统整编青藏高原2005-2015年共237个钻孔位置年变化深度年平均地温测量数据基础上，利用支持向量回归模型融合了这些地面观测与遥感冻结指数、融化指数、积雪日数、叶面积指数、土壤容重、高程和高质量的土壤水分再分析资料, 集合模拟了代表2005-2015年的青藏高原1km分辨率年平均地温分布图。10折交叉验证表明，模拟的年平均地温的均方根误差约为0.75 °C, 偏差约0.01 °C。基于高海拔多年冻土稳定性分类体系，利用年平均地温，划分了多年冻土的热稳定类型。数据显示，青藏高原多年冻土面积约115.02 (105.47-129.59) *104 km2, 其中, 极稳定型(<-5.0 °C)、稳定型(-3.0~-5.0 °C)、亚稳定型(-1.5~-3.0 °C)、过渡型(-0.5~-1.5 °C)和不稳定型(>-0.5 °C)多年冻土面积分别为0.86*104 km2, 9.62*104 km2, 38.45*104 km2, 42.29*104 km2和23.80*104 km2。该数据集可用于寒区工程的规划、设计及生态规划与管理等，并可作为多年冻土现状的数据基准，用于评估未来青藏高原多年冻土的变化。关于该数据更详细的方法等信息可参考《中国科学：地球科学》的论文（Ran et al., 2020)。
冉有华, 李新
PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集，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8天、0.05°，时间跨度为2002.07-2019.08。 PML_V2在Penman-Monteith-Leuning (PML) 模型的基础上，根据气孔导度理论，耦合了GPP过程。GPP与ET相互制约、相互限制，使得PML_V2在ET模拟精度，相对于以往的模型有很大的提升。PML_V2的参数分不同的植被类型，在全球95个涡度相关通量站上率定。其后根据MODIS MCD12Q2.006 IGBP分类，将参数移植至全球。PML_V2采用GLDAS 2.1的气象驱动和MODIS 叶面积指数(LAI)、反射率(Albedo)，发射率(Emissivity)为输入，最终得到PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集。
张永强
该数据集包含了从2007年12月27日至2011年12月31日的盈科灌区绿洲站涡动相关通量数据。站点位于甘肃省张掖市的盈科灌区农田内，观测点的经纬度为E100°24′37.2″/N38°51′25.7″，海拔高度为1519.1m。试验场位于黑河中游，周围平坦开阔，防风林的间距东西向为500m，南北向为300m，是一个比较理想的绿洲农田观测站。 原始观测项目有：水平风速Ux（m/s），水平风速Uy（m/s），垂直风速Uz（m/s），超声温度Ts（摄氏度），二氧化碳浓度co2（mg/m^3），水汽浓度h2o（g/m^3），气压press（KPa）及超声信号异常标志diag_csat。仪器架高是2.81m，超声朝向是方位角0°，Li7500与CSAT3距离是30cm。采样频率是每秒10HZ。 数据分三级发布：Level0为仪器采集的原始数据；Level1为Campbell公司自带软件实时输出的通量数据，以.csv格式逐月存储，包括显热通量（Hs）、潜热通量（LE_wpl）以及CO2通量（Fc_wpl）；Level2为后处理的30分钟通量数据，处理流程包括野点剔除、坐标旋转、频率响应修正、WPL修正及初步质量控制。数据以csv格式逐月存储。命名规则为：站点名+数据级别+EC +数据日期。建议普通用户使用Level2数据。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”和“涡动相关通量观测指导手册”。 后续观测在hiwater试验中，数据链接：http://www.heihedata.org/hiwater/mso
刘强, 柳钦火, 马明国, 王维真, 黄广辉, 张智慧, 谭俊磊
利用热像仪ThermaCAM SC2000、ThermaCAM S60于2008-05-20，2008-05-24，2008-05-28，2008-05-30，2008-06-01，2008-06-04，2008-06-16，2008-06-29，2008-07-07，2008-07-08，2008-07-11分别在盈科绿洲玉米地样地、花寨子荒漠样地1，花寨子荒漠样地2、花寨子荒漠玉米地、临泽草地加密观测区获取了获取视场角为24°×18°组分辐射温度数据，并同时拍摄同视场的光学照片。热像仪拍摄高度约为1.2m，其同步机载数据包括红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）、成像光谱仪OMIS-II飞行数据，星载数据包括Landsat TM和ASTER。
何涛, 康国婷, 任华忠, 阎广建, 王颢星, 王天星, 历华, 刘强, 夏传福, 周春艳, 周梦维, 陈少辉, 杨天付
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统中1:100万全国基础地理数据库，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万行政边界，包括行政边界面图层（BOUA）和行政边界线图层(BOUL)。 政境界面图层（BOUA）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 PAC 行政区划代码 513230 NAME 名称 壤塘县 行政边界线图层(BOUL)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 630200 行政边界线图层(BOUL)属性项含义： 属性项 代码 描述 GB 630200 省级界线 GB 640200 地、市、州级行政区界 GB 650201 县级行政区界（已定）
全国地理信息资源目录服务系统
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75个BNUNET节点的2012年5-9月连续观测数据集。75个节点配置均相同，包含4cm、10cm和20cm深度的3层土壤温度探头和4cm深度的1层土壤水分探头，观测频率为10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。时间是UTC+8。 详细信息请参见“BNUNET数据文档.docx”
刘军, 寇晓康, 马明国
2008年3月29日在冰沟流域加密观测区开展的Ka&K波段机载微波辐射计航空遥感地面同步观测，为积雪微波辐射特性及参数反演，尤其是雪深与雪水当量研究提供了基本数据集。 观测内容包括：1）雪特性分析仪观测，观测变量雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在样地BG-A进行。2）积雪参数观测，包括雪深（塑料直尺），分层雪深温度（针式温度计两个测量值的平均值），雪粒径（手持显微镜），雪密度（环刀法）及卫星过境时同步的雪表面和雪土界面温度温度（手持式红外温度计），该观测分别在4个样地BG-A、BG-B、BG-EF、BG-I进行，其中BG-A测量（18个点），其它3个样地测量20个点。分层标准为挖积雪剖面，自上而下每10cm均匀分层，如果最后剩下的深度超过10cm而不足15cm则以一层划分。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 曹永攀, 盖春梅, 顾娟, 韩旭军, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 刘艳, 张璞
夜间灯光遥感（以下简称夜光）已经成为反映包括社会经济和能源消耗在内的人类活动的一个越来越重要的指标。现有夜光数据集（如美国国防气象卫星计划（DMSP）和国家极地轨道可见光红外成像辐射计（NPP））在时间范围和数据质量上都很有限。因此我们提出了一种夜间灯光卷积长短期记忆(NTLSTM)网络，并将该网络应用于生长出世界上第一套1984 - 2020年中国的人工夜间灯光数据集(PANDA)。模型与原始图像的模型评估显示，平均均方根误差(RMSE)达到0.73，决定系数(R2)达到0.95，像素级的线性斜率为0.99，表明生成产品的数据质量较高。模型结果可以很好地捕捉到新建成区的时间趋势。社会经济指标(建成区面积、国内生产总值、人口)与PANDA的相关性比现有的所有产品都更好，这表明它在寻找不同阶段夜间灯光变化的不同控制方面有更好的潜力。此外，PANDA描绘了不同的城市扩展类型，在代表道路网络方面胜过其他产品，并在早期提供了潜在的夜光景观。
张立贤, 任浙豪, 陈斌, 宫鹏, 付昊桓, 徐冰
该数据集包含了从2007年12月27日至2012年3月31日的大野口关滩森林站涡动相关通量数据。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。 原始观测项目有：水平风速Ux（m/s），水平风速Uy（m/s），垂直风速Uz（m/s），超声温度Ts（摄氏度），二氧化碳浓度co2（mg/m^3），水汽浓度h2o（g/m^3），气压press（KPa）及超声信号异常标志diag_csat。 仪器架高是20.02m，超声朝向是方位角74°，Li-7500与CSAT3距离是30cm，数据采样频率是每秒10Hz。 数据分三级发布：Level0为原始仪器数据；Level1为Campbell公司自带软件实时输出的通量数据，包括显热通量（Hs）、潜热通量（LE_wpl）以及CO2通量（Fc_wpl）；Level2为后处理的30分钟通量数据，处理过程包括野点剔除、坐标旋转、频率响应修正、WPL修正以及初步质量控制等。处理后的数据以.csv格式逐月存储。命名规则为：站点名+数据级别+EC+数据日期。建议普通用户使用Level2数据。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”和“涡动相关通量观测指导手册”。
李新, 马明国, 王维真, 黄广辉, 谭俊磊, 张智慧
本数据集包括黑河流域及其周边地区21个气象常规观测站点的信息，其中梧桐沟和吉诃德两个站点于上个世纪80年代已经撤销，其他站点均从建站起运行至今。 站名 经度 纬度 1、马鬃山 97.1097 41.5104 2、玉门镇 97.5530 39.8364 3、梧桐沟 98.3248 40.4697 4、酒泉 98.4975 39.7036 5、金塔 98.9058 39.9988 6、鼎新 99.5117 40.3080 7、高台 99.7907 39.3623 8、临泽 100.165 39.1385 9、肃南 99.6178 38.8399 10、野牛沟 99.5830 38.4167 11、托勒 98.0147 39.0327 12、额济纳旗 101.088 41.9351 13、拐子湖 102.283 41.3662 14、张掖 100.460 38.9124 15、山丹 101.083 38.7746 16、民乐 100.826 38.4376 17、阿拉善右旗 101.429 39.1407 18、永昌 101.578 38.1771 19、祁连 100.238 38.1929 20、刚察 100.111 37.2478 21、门源 101.379 37.2513 22、吉珂德 99.7063 41.9183 23、嘉峪关 98.2241 39.7975
国家气象信息中心 数据应用服务室
青藏高原是世界上中低纬度地区冻土面积最大的地区。目前已编制了一些多年冻土分布图，但由于资料来源有限、标准不明确、验证不充分、高质量空间数据集的缺乏，使得在TP上绘制多年冻土分布图存在较大的不确定性。 本数据集基于改进的中分辨率成像光谱仪(MODIS)地表温度(LSTs)2003-2012年1km晴空MOD11A2 (Terra MODIS)和MYD11A2(Aqua MODIS)产品(reprocessing version 5)的冻融指数及冻土顶部温度（TTOP）模型模拟了多年冻土的分布，生成了青藏高原冻土图。并通过野外地面观测、土壤含水率和容重等各种调查数据对该图进行了验证。 冻土属性主要包括：季节性冻土（Seasonally frozen ground）、多年冻土（Permafrost）、非冻土区域（Unfrozen ground）。 数据集为青藏高原冻土研究提供了更详细的冻土分布资料和基础资料。
赵林
本研究所用的数据由美国EROS（地球资源观测系统）数据中心的探路者数据库提供，其植被指数NDVI的制备过程为：采用经过辐射校正和几何粗校正的NOAA-AVHRR数据源，再进一步对每日、每轨图像进行几何精校正、除坏线、除云等处理，进而进行NDVI计算及合成。每日的NDVI计算公式为：1000×（b2-b1）/（b2+b1），其中b1、b2为AVHRR的第1、2通道。 Pathfinder AVHRR的参数表 参数/变量 定义 单元 值域 NDVI 归一化植被指数 无 （-1,1） CLAVR标识 从CLAVR算法中的云量指数 无 （0,30） QC标识 数据质量标识 无 （0,16） 扫描角度 传感器的角度 弧度 （-1.05,1.05） 太阳天顶角 每个像元的太阳天顶角 弧度 （0，1.04） 相对天顶角 传感器的相对天顶角 弧度 （-1.05，1.05） Ch1反射率 第一通道的反射率 (0.58－0.68um) 百分比 (0，100) Ch2反射率 第二通道的反射率 (0.72－1.10um) 百分比(0，100） Ch3亮温 第三通道的亮温值（3.55－3.95um) 开氏温标（160，340） Ch4亮温 第四通道的亮温值（10.3－11.3um）开氏温标（160，340） Ch5亮温 第五通道的亮温值（11.5－12.5um）开氏温标(160，340） 数据集包括1981至2001年6月至9月每旬中国子区NDVI的数据及1982、1986、1991和1996年全年各月每旬的数据（共84个月的343幅，其中1981年6月和7月第1旬、1994年9月第3旬缺少数据） 数据集属性及格式: 本数据集以年为文件夹进行存储，其中包含相同文件名下的.HDR头文件、.IMG文件和.JPG图像文件，其中IMG中数据以整数型进行存储。命名规则如下: avhrrpf.*.Intfgl.yymmdd_geo其中*代表ch1或ch2或ch4或ch5或ndvi，其具体含义与值域请参考表 1；yy代表年的末尾两位数；mm代表月份；dd代表具体日期。 数据投影： Size is 963, 688 Coordinate System is: GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563, AUTHORITY["EPSG","7030"]], TOWGS84[0,0,0,0,0,0,0], AUTHORITY["EPSG","6326"]], PRIMEM["Greenwich",0, AUTHORITY["EPSG","8901"]], UNIT["degree",0.0174532925199433, AUTHORITY["EPSG","9108"]], AUTHORITY["EPSG","4326"]] Origin = (70.035426000000001,54.945585999999999) Pixel Size = (0.072727000000000,-0.072727000000000) Corner Coordinates: Upper Left ( 70.0354260, 54.9455860) ( 70d 2'7.53"E, 54d56'44.11"N) Lower Left ( 70.0354260, 4.9094100) ( 70d 2'7.53"E, 4d54'33.88"N) Upper Right ( 140.0715270, 54.9455860) (140d 4'17.50"E, 54d56'44.11"N) Lower Right ( 140.0715270, 4.9094100) (140d 4'17.50"E, 4d54'33.88"N) Center ( 105.0534765, 29.9274980) (105d 3'12.52"E, 29d55'38.99"N) Band 1 Block=963x1 Type=UInt16, ColorInterp=Undefined Computed Min/Max=1.000,55480.000
Tucker, C.J., J.E.Pinzon, M.E.Brown
EO-1 ( Earth Observing Mission) 是美国NASA面向21世纪为接替Landsat7而研制的新型地球观测卫星，于2000年11月21日发射升空。EO-1卫星轨道与Landsat7基本相同，为太阳同步轨道，轨道高度为705km，倾角98.7°，比Landsat7差1min过赤道。EO-1上搭载了3种传感器，即高级陆地成像仪ALI(Advanced Land Imager)、大气校正仪AC (Atmosp heric Corrector)和高光谱成像光谱仪（Hyperion），Hyperion传感器是第一台星载高光谱图谱测量仪，该高光谱数据共有242个波段，光谱范围为400～2500nm，光谱分辨率达到10nm，地面分辨率为30m。 黑河流域目前共有EO-1 Hyperion数据6景。覆盖范围和获取时间分别为：张掖市区加密观测区+盈科绿洲加密观测区4景，时间为2007-09-10、2008-05-12、2008-05-20、2008-07-15；冰沟流域加密观测区2景，时间分别为2008-03-17，2008-03-22。 产品级别为L1级，未经过几何校正。 黑河综合遥感联合试验EO-1 Hyperion遥感数据集由王建研究员和北师大通过购买获得。 （备注：“+”代表同时覆盖）
中国科学院遥感与数字地球研究所
该数据是对中国冰川冻土沙漠图（1：400万）中冻土分布图的数字化，该图中考虑与全球冻土分类系统的统一，将多年冻土分为五类，包括： （1）不连续多年冻土：连续系数50%-90% （2）岛状多年冻土：连续系数<50% （3）高原不连续多年冻土：连续系数50%-90% （4）高原岛状多年冻土：连续系数50%-90% （5）山地多年冻土。 冻土图的编制依据包括：（1）冻土野外调查、勘探实测资料；（2）航空像片和卫星影像判译；（3）TOPO30 1km分辨率的地面高程数据；（4）气温和地面温度资料。其中，青藏高原的冻土分布采用了南卓铜等（2002）的研究结果，利用青藏公路沿线76个钻孔实测年平均地温数据，进行回归统计分析，获取年平均地温与纬度、高程的关系，并基于该关系，结合GTOPO30高程数据（美国地质调查局地球资源观测与科技中心领导下发展的全球1km数字高程模型数据）模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布。以年平均地温0.5 ℃作为多年冻土与季节冻土的界限，参考《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）划定高原不连续多年冻土与高原岛状多年冻土的界限；另外，参考东北大小兴安岭多年冻土分区图（郭东信 等，1981）、环北极多年冻土和地下冰分布图（Brown et al. 1997）和最新野外实测资料，对东北的多年冻土界线进行了修订；西北高山多年冻土界线多采用了《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）中划定的界线。 根据该数据统计的中国多年冻土区面积约1.75×106km2，约占中国领土的18.25％。其中，高山多年冻土0.29×106km2，约占我国领土面积的3.03％。 更多信息参考《1：400万中国冰川冻土沙漠图》说明书（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006）。
王涛, 施雅风, 郭东信
该数据集包含了大冬树山垭口积雪观测站的自动气象站观测数据，站点位于青海省祁连县南部地区。观测点的经纬度为100°14′E，38°01′N，海拔高度为4101m。观测场建在黑河上游大冬树山垭口东侧的高地上，试验场周围地势相对平坦开阔，自东南向西北略有倾斜下降。大冬树山垭口的地表由高寒草甸和块石构成，秋、冬、春季常被积雪覆盖，是一个比较理想的积雪观测站。 该站点是典型高山寒漠景观，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、辐射四分量、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）。 原始的采集器输出数据为0级；初步整理后，没有任何的删除，但是标出疑似有问题的数据为1级；统一整理成30分钟采样周期并经过质量控制的为2级。整理后的数据逐月存储，命名规则为：站点名+数据级别+AMS+数据日期。建议普通用户用2级以上的数据。 数据观测时段为2007年10月29日至2009年10月1号。由于此站点的安全维护问题，数据缺失比较严重。详细信息请请参见[http://westdc.westgis.ac.cn/doc/气象水文通量数据使用指南.pdf 气象水文通量数据使用指南]。
王建, 车涛, 李弘毅, 郝晓华
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
中国1：10万土地利用数据是在中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据建立了中国1：10万土地利用影像和矢量数据库。包括的内容主要有：中国1:10万土地利用数据；中国1：10万土地利用图形数据和属性数据。 该数据由中国1：10万土地利用数据直接裁剪得到。黑河流域1：10万土地利用数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全流域分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），26个二级类；数据类型为矢量多边形，以Shape格式存储；数据投影有两种：WGS84/ALBERS；数据范围覆盖新的黑河流域边界（缺外蒙古数据）。 土地利用分类属性： 一级类型 二级类型 属性编码 空间分布位置 耕地 水田 113 主要分布在河流冲积平原、盆地、河谷川地 耕地 水田 112 分布在丘陵河谷窄谷台地或滩地上（有灌溉条件） 耕地 水田 111 主要分布在山区山间河谷窄谷台地或滩地上（有较好的灌溉条件） 耕地 旱地 124 主要分布在山区，坡度一般都大于25度（属于陡坡坡挂地），应退耕还林。 耕地 旱地 123 主要分布在盆地、山前带、河流冲积、洪积或湖积平原（水源短缺灌溉条件差）。 耕地 旱地 122 主要分布在丘陵区（陕、甘、宁、青均有）。一般状况下地块分布在丘陵的缓坡以及墚、卯之上。 耕地 旱地 121 主要分布在山区，海拔在4000米以下的山坡（缓坡、山腰、陡坡台地等）及山前带上。 林地 有林地（乔木） 21 主要分布在高山（海拔4000米以下）或中山坡地、谷地两坡、山顶、平原等。在青海南山、祁连山均有。 林地 灌木林地 22 主要分布在较高的山区（4500米以下），多数分布山坡和山谷及沙地。 林地 疏林地 23 主要分布在山区、丘陵、平原及沙地、戈壁（壤质、沙砾质）边缘。 林地 其他林地 24 主要分布在绿洲田埂，河边、路边及农村居民点周围。 草地 高覆盖草地 31 一般分布在山区（缓坡）、丘陵（陡坡）及河间滩地、戈壁、沙地丘间等。 草地 中覆盖草地 32 主要分布在较干燥地方（隔壁低洼地和沙地丘间地等）。 草地 低覆盖草地 33 主要生长在较干燥地方(黄土丘陵上和沙地边缘)。 水域 河渠 41 主要分布在平原、川间耕地以及山间沟谷内。 水域 湖泊 42 主要分布在地势低洼地区。 水域 水库坑塘 43 主要分布在青海省的山间低地和沙地丘间低地内。 水域 冰川及永久性积雪 44 主要分布在平原、川间谷内，周围有居民地和耕地。 水域 河滩地 46 主要分布在（4000以上）高山顶部。
王建华, 刘纪远
黑河流域土地利用覆盖数据集提供了2011-2015年的月度地表类型覆盖数据，该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率（组网后2天）和空间分辨率（30m）的特点构造时间序列数据，针对各类地物随时间变化呈现的NDVI时间序列曲线不同，对不同地物特征进行知识归纳，设定提取规则不同地物信息。黑河流域土地利用覆盖数据集保留了传统的土地利用图的基本类别信息，包括水体，城镇，耕地，常绿针叶林，落叶阔叶林等，同时增加了对耕地范围的作物精细分类（包括玉米、大麦、油菜、春小麦等主要作物信息）、更新了上游冰川、积雪等信息，使黑河流域的土地覆盖信息更为详细。 通过和黑河流域历史土地利用图以及其他植被覆盖产品相比，黑河流域土地利用覆盖数据集的分类效果在视觉上都要优于其他数据，利用黑河中游实地调研数据，中游的作物精细分类信息精度也较高。由Google Earth高清影像和实地调研数据对2012年的分类结果进行精度评价，总体精度达到92.19%。总之，黑河流域土地利用覆盖数据集不仅具有较高总体精度而且细化了耕地范围的作物信息，更新了冰川、积雪等地类信息，是精度更高、分类更细的黑河流域地表分类数据。
仲波, 杨爱霞
本数据来自在大野口超级样地，从2008年6月4日至2008年6月11日共进行三次野外光谱测量和三次室内积分球光谱测量。其中野外光谱测量中进行了垂直地面观测和多角度光谱观测。室内积分球光谱测量中主要观测了云杉树皮反射率和针叶的反射率和透过率。本数据集包括三部分： 1）大野口林地地面多角度和四分量光谱测量原始数据及预处理结果数据集。2008年6月10日和2008年6月11日在黑河流域大野口小流域的青海云杉超级样地内进行了野外多角度和四分量的光谱测量。测量了青海云杉冠层的多角度光谱（-60，-50，-40，-30，-20，-0，10，20，30，40，50，60度）和四分量（光照树冠、阴影树冠、光照地面、阴影地面）光谱；观测仪器主要为：ASD光谱仪，FieldSpec Pro（林科院），自制多角度观测架（北京师范大学），根据不同的目的采用1m的和10m的光纤。结果数据为普通的表格文件（*.xls）。本数据可用于研究青海云杉冠层的光谱角度特征和不同组分的几何光学反射特征； 2）积分球测量原始数据及预处理数据集。2008年6月5日、2008年6月09日和2008年6月10日进行室内的积分球光谱测量，主要观测了大野口流域超级样地不同树龄（成熟林、近熟林、幼林）和不同位置青海云杉树皮反射率及针叶的反射率和透过率。观测仪器主要为：积分球，Li－Cor 1800-12s（北京师范大学），ASD光谱仪，FieldSpec Pro（林科院）。该数据格式比较特殊，需用ASD ViewSpecPro软件打开并进行处理。积分球光谱测量原始数据经过处理后的结果数据为表格文件，用Microsoft Excel打开即可。该数据可用于研究不同树龄的青海云杉的树皮和针叶反射率的变化以及用于冠层反射率模型的发展； 3）大野口超级样地地面天顶光谱测量预处理数据集。2008年6月4日进行的野外垂直地面的光谱测量，其中测量了不同地物和下垫面的光谱：包括灌木、林窗草甸、苔藓、遮阴苔藓、林下枯落物、林下裸地、不同的青海云杉幼树、青海云杉大树和青海云杉的嫩枝等的垂直天顶反射率光谱；观测仪器主要为：ASD光谱仪，FieldSpec Pro（林科院），根据不同的目的采样了1m的和10m的光纤。本数据可以为林地参数反演提供地面观测数据，同时为模型模拟青海云杉林冠层反射特性提供必要的信息数据集。
宋金玲, 付卓, 郭新平, 王新云, 王强, 王琫瑜
GAME/ Tibet 项目于1997 年夏季在安多(Amdo) 站作过短期预试验观测( PIOP) 。1998 年5～9 月, 安排了连续5 个加强观测期( IOP) , 每个IOP 约一个月。中、日、韩三国80 余名科学工作者分批赴青藏高原，进行了艰苦而卓有成效的工作。 各项观测试验计划顺利完成。并且从1998 年9 月加强观测结束后，5 个自动气象站(AWS) 、1 个自动气象综合观测站( PAM) 、1 个边界层塔及辐射综合观测站(Amdo) 及9 个土壤温度和湿度观测站一直连续观测至今, 取得了连续8 年零6 个月(从1997 年6 月开始) 极其珍贵的资料。 试验区设在藏北那曲地区的一个150 km ×200 km 的区域内(图1)，同时在青藏公路沿线的D66,沱沱河和唐古拉山口(D105) 也建立了观测点。包括高原草甸、高原湖泊、荒漠化草原等不同下垫面上, 设置了以下观测站(点)：(1) 两个包括大气和土壤的多学科综合观测站:安多(Amdo) 和那曲(NaquFx) 。这两个站含有多分量辐射观测系统、梯度观测塔、湍流通量直测系统、土壤温湿度梯度观测、无线电探空以及作为卫星资料地面真值利用的地面土壤湿度观测网和多角度光谱仪观测等；(2) 6 个自动气象站(D66 、沱沱河、D105 、D110 、Naqu 和MS3608) 。每个测站都有风、温、湿、压、辐射、地表温度、土壤温湿度和降水等观测；(3) 设在那曲北和南各约80 km 处的PAM( Portable Automated Meso - net) 站(MS3478和MS3637) 有类似于上述两个综合观测站(Amdo和NaquFx) 的主要项目, 同时有风、温、湿的湍流观测；(4) 9 个土壤温度和湿度观测点(D66 、沱沱河、D110 、WADD、NODA、Amdo 、MS3478、MS3478和MS3637) , 每个测站都包含有6 层土壤温度和9 层土壤湿度测量；(5) 一个设在那曲以南的三维多普勒雷达站和邻近(约100 km) 区域内的7 个加密雨量站( Precipitation gauge) , 辐射观测系统主要研究高原云与降水系统, 并作为TRMM 卫星一个地面真值站。 GAME-Tibet项目力求通过不同空间尺度的加强观测试验和长期监测，深入了解青藏高原的地气相互作用以及对亚洲季风系统的影响。 GAME/ Tibet 项目2000 年结束后, 已加入GEWEX(全球能量和水循环试验) 与CL IVAR (气候变化和预测) 两个大型国际计划联合组织的“全球协调加强观测计划(CEOP) ”, 开始执行“全球协调加强观测计划(CEOP) 亚澳季风之青藏高原试验研究”(CAMP/ Tibet ) 数据内容分为Prephase Observation Preriod (POP)1997年和IOP1998年 一、POP1997年数据内容： 1、Precipitation Guage Network (PGN) 2、Radiosonde Observation at Naqu 3、Analysis of Stable Isotope for Water Cycle Studies 4、Doppler radar observation 5、Large-Scale Hydrological Cycle in Tibet (Link to Numaguchi's home page) 6、Portable Automated Mesonet (PAM) [Japanese] 7、Ground Truth Data Collection(GTDC) for Satellite Remote Sensing 8、Tanggula AWS ( D105 station in Tibet ) 9、Syamboche AWS (GEN/GAME AWS in Nepal) 二、IOP1998年数据内容： 1、Anduo （1）PBL Tower 、（2）Radiation 、（3）Turbulence SMTMS 2、D66 （1）AWS （2）SMTMS （3）GTDC（4)Precipitation 3、Toutouhe （1）AWS（2）SMTMS（3）GTDC 4、D110 （1）AWS （2）SMTMS (3)GTDC(4)SMTMS 5、MS3608 （1）AWS （2）SMTMS （3）Precipitation 6、D105 （1）Precipitation (2)GTDC 7、MS3478(NPAM) （1）PAM （2）Precipitation 8、 MS3637 （1）PAM （2）SMTMS （3）Precipitation 9、NODAA （1）SMTMS (2)Precipitation 10、WADD （1）SMTMS （2）Precipitation （3）Barometricmd 11、AQB （1）Precipitation 12、Dienpa( RS2 ) （1）Precipitation 13、Zuri （1）Precipitation（2）Barometricmd 14、Juze （1）Precipitation 15、Naqu hydrological station （1）Precipitation 16、MSofNaqu（1）Barometricmd 16、Naquradarsite （1）Radarsystem（2）Precipitation 17、Syangboche[Nepal]（1）AWS 18、Shiqu-anhe（1）AWS（2）GTDC 19、Seqin-Xiang（1）Barometricmd 20、NODA（1）Barometricmd（2）Precipitation（3)SMTMS 21、NaquHY（1）Barometricmd（2）Precipitation 22、NaquFx(BJ)（1）GTDC（2)PBLmd(3)Precipitation 23、MS3543（1）Precipitation 24、MNofAmdo（1）Barometricmd 25、Mardi（1）Runoff 26、Gaize（1）AWS（2）GTDC（3）Sonde
马耀明
我国西部干旱环境的演变规律与发展趋势项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为中国科学院地球环境研究所安芷生院士，项目运行时间为2002.1-2004.12。 该项目汇交的数据包括： 1、西部干旱区历史与变率数据： 1) Chinese Loess Plateau Mass Accumulation Rate Data(3600-0 KYrBP) :字段包括Age,MAR(Mass Accumulation Rate).(txt文档) 2) Chinese Loess Plateau Grain Size and Magnetic Susceptibility Data(3600-0 KYrBP) :字段包括Age,Stacked Mean Grain Size,Stacked magnetic,susceptibility.( txt文档) 2、陕西耀县塬区12KaBP以来不同黄土层孢粉含量数据(excel表格):包括0-397厘米共67层黄土样品的27个科属孢粉含量分布. 3、10Be记录数据(表格) 79.67- 0.09 kyr BP不同厚度黄土的10Be浓度、磁化率及容重数据. 4、青藏高原隆升对东亚季风轨道尺度变率调制的模拟室数据： ah0-sum.nc nc文档、 hh0-sum.nc nc文档、 jfh0-sum.nc nc文档、 kdh0-sum.nc nc文档、lfh0-sum.nc nc文档、mask.nc nc文档、phis.nc nc文档
安芷生
2008年5月20日在盈科绿洲加密观测区与花寨子荒漠加密观测区进行了Landsat TM同步观测，地面数据包括ASD光谱仪数据、LAI、光合速率、反照率、辐射温度、覆盖度和CE318太阳分光光度计大气参数数据。 测量内容： （1）LAI数据等结构参数，测量样地为盈科绿洲玉米地。测量方法为：利用皮尺、卷尺、直尺测量在盈科绿洲玉米地测量玉米和小麦每株各叶片的最大长度和最大宽度。利用室内扫描真实叶面积与最大长度和最小宽度的转换系数，获得叶面积指数。这天数据没有利用激光叶面积仪测量。本数据以Excel保存。 （2）ASD光谱仪数据。利用ASD（Analytical Sepctral Devices）光谱仪测量盈科绿洲玉米地、花寨子荒漠样地2的光谱数据。其中，盈科绿洲玉米地测量仪器为中国科学院遥感应用研究所的光谱仪（350-2500nm），采样方式为冠层垂直观测和条带观测；花寨子荒漠样地2测量仪器为北京农科院光谱仪（350-1603nm），采样方式为植被（红砂）和裸土垂直观测和条带观测。数据包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。 本数据的原始数据为ASD标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开。处理后的反射率数据以Excel格式保存。 （3）手持式红外温度计测量的辐射温度数据。测量对象为盈科绿洲玉米地、花寨子荒漠样地2的温度数据。其中，盈科绿洲玉米地测量仪器为遥感所、北师大、地理所手持辐射计各一台，采样方式为冠层垂直观测和条带观测；花寨子荒漠样地2的测量仪器为三台手持式红外温度计，采样方式为植被（红砂）和裸土垂直观测（定点）和条带观测。数据包括原始数据与记录数据、经过黑体定标后的温度数据。本数据的原始数据为Word的doc格式。处理后数据以Excel格式保存。 （4）热像仪ThermaCAM SC2000测量得到的辐射温度。测量对象为盈科绿洲玉米地内的玉米、小麦和裸土的辐射温度。仪器获取视场角为24°×18°组分辐射温度数据，并同时拍摄同视场的光学照片。热像仪拍摄高度约为1.2m。 本数据包括原始数据与记录、仪器黑体定标数据。原始数据可利用配套处理软件ThermaCAM Researcher 2001，也可将数据在该软件中转换为其他格式，自行编程读取。仪器黑体定标数据以Excel格式存储。 （5）LI-6400光合仪数据，测量对象为盈科绿洲玉米地玉米和小麦的光合作用等。操作过程请参考联合试验操作规范。其数据包括原始数据和处理数据。 原始数据以仪器自定义格式保存，可用记事本等常用软件打开。处理数据以Excel保存。数据参数见数据文件。 （6）反照率数据，测量对象为盈科绿洲玉米地内的行播玉米。测量仪器包含短波表的上表电压值，下表电压值，后经过表的敏感系数转换成反照率数据。下表视场半径R与探头高度H的关系为：R =10H。本数据以Excel存储。 （7）CE318太阳分光光度计大气参数数据。利用法国CIMEL公司生产的太阳分光光度计测量得到的大气参数。测量地点为花寨子荒漠样地2。CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用了北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。 本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。数据结果以Excel格式保存。 （8）植被覆盖度数据。测量对象为花寨子荒漠样地2红砂。测量方式：利用自制覆盖度观测仪，相机在距地面2.5m至3.5m高度拍摄地面照片，同时在照片范围内放置长度已知的物体（皮尺、竹竿等）来标定照片的面积大小，利用GPS确定照片拍摄的位置，并记录下与覆盖度、拍摄环境相关的信息。覆盖度原始数据包括覆盖度光学照片与覆盖度数据记录两部分。利用LAS色度空间变换技术，提取光学照片绿色植被覆盖度（参考覆盖度处理数据）。本数据包括经过LAB色度空间变换提取的植被影像和植被覆盖度数据。植被覆盖度数据可由记事本打开。 （9）固定自记点温计测量的辐射温度。测量样地为花寨子荒漠样地2。该样地有2台仪器，测量对象为植被（红砂）冠层和荒漠裸土。仪器的视场角约为10°，垂直向下观测，采样间隔为1min。架设高度见数据文档。仪器设定比辐射率为0.95。本数据包括原始数据与经过黑体定标、比辐射率纠正后的处理数据。均以Excel格式保存。
柴源, 陈玲, 康国婷, 李静, 钱永刚, 任华忠, 王颢星, 王锦地, 肖志强, 阎广建, 舒乐乐, 光洁, 李丽, 刘强, 刘思含, 辛晓洲, 张颢, 周春艳, 陶欣, 闫彬彦, 姚延娟, 田静, 李笑宇
2012年6月15日在大满加密观测区超级站附近的TerraSAR-X样方进行了卫星过境地面同步观测。TerraSAR-X卫星搭载X波段的合成孔径雷达（SAR），该日过境影像为HH/VV极化，标称分辨率3 m，入射角介于22-24°，过境时间为19:03（北京时间），主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 选择了超级站东南边的6个自然地块，面积约为100 m×100 m。样方西北角的一个地块为西瓜地，其他为玉米。样方的选择依据是：（1）考虑了不同植被种类，即西瓜和玉米；（2）样方的大小考虑到了可见光像元，100 m见方的大小可以保证至少4个30 m像元落在其中；（3）样方的位置选在超级站附近，交通便利，北面有超级站的观测，东西两侧各有一个WATERNET节点，为今后融入这些观测提供了可能；（4）此外，在样方四周，也有一些明显地物点，能够保证今后对SAR影像的几何纠正比较准确。 考虑到影像的分辨率，同步观测中，以5 m为间隔，采集了21条样线（东西分布），每条线5 m间隔共23个点（南北方向），使用4台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量，通过测绳上的刻度和移动样线来控制采样间隔以弥补不能使用手持GPS的不足。 测量内容： 获取了样方上约500个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）；西瓜地虽然也覆膜，但考虑到并非水平铺设，只测量非覆膜位置土壤水分（两次数据记录中标记均为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。植被小组完成了生物量、LAI、植被含水量、株高、行垄距、叶绿素等的测量。 数据： 本数据集包括土壤水分观测和植被观测两部分，前者保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中；植被采样信息记录在EXCEL表格中。
王树果, 马明国, 李新
2008年5月24日，在扁都口加密观测区开展了针对MODIS、ALOS PALSAR和AMSR-E的地面同步观测，ALOS PALSAR数据未获取。测量内容主要为地表温度、土壤水分、地物光谱、植被覆盖度和探地雷达。 1. 地表温度：扁都口样方1：草地；扁都口样方2：油菜地；扁都口样方3：油菜地；扁都口样方4：麦地 扁都口样方5：大麦和油菜混合地 2. 土壤水分：采用WET土壤水分速测仪。取样样带：扁都口样方2油菜地。 3. 探地雷达：同时测量探地雷达和WET土壤水分速测仪数据。 4. 波谱测量仪器采用的是ASD Fieldspec FRTM（Boulder, Co, USA），波谱范围为350nm-2500nm，在可见光近红外波段波谱分辨率为3nm，在短波红外波谱分辨率为10nm。数据为ASCII格式，可以使用记事本、写字板等软件打开。文件前5行为文件头，描述了数据的相关信息；之后两列数据，一列代表波长，一列代表反射率（百分反射率）。原始文件夹中后缀为.txt的文件不是反射率，是计算反射率的中间文件。原始数据中文件为ASD自带格式，用ASD Viewspec软件打开。地表温度测量使用的仪器是手持式红外温度计，测量了地表的红外辐射温度和土壤表层的物理温度。同时记录了测量点的地表类型。测量使用的是手持式红外温度计的近距离测量模式。土壤水分测量数据采用WET土壤水分速测仪和环刀测量。数据文件可以用Microsoft Office软件打开。 本数据集包括： （1）土壤水分测量数据（包括WET土壤水分速测仪和环刀测量） （2）地表温度测量数据 （3）探地雷达测量数据 （4）地表覆盖度照片及预处理数据 （5）地物光谱数据 （6）卫星影像数据
白云洁, 曹永攀, 车涛, 杜自强, 郝晓华, 王之夏, 吴月茹, 柴源, 常胜, 钱永刚, 孙小青, 王锦地, 姚冬萍, 赵少杰, 郑越, 赵英时, 李笑宇, Patrick Klenk, 黄波, 李世华, 罗震
该土地覆盖类型产品是欧空局气候变化行动第二阶段产品，其空间分辨率为300米，时间覆盖范围为1992-2015. 空间覆盖范围纬向－90~90度，经向－180~180度，坐标系统为地理坐标WGS84.土地覆盖产品该地表覆盖的分类依据联合国粮食农业组织土地覆盖分类系统(LCCS, Land Cover Classification System)。 该数据用于科研目的需要致谢ESA CCI Land Cover project，并且将发表的文章发送给contact@esalandcover-cci.org
徐希燕
本数据集为机载激光雷达（LiDAR）传感器于2008年06月23日获取，覆盖大野口森林飞行区中的超级样地。 飞行传感器为激光雷达和真彩色CCD相机。原始数据经过处理，发布的产品为激光点云，包含单次回波（“*.LAS”数据文件）和全波形（"*.lgc”数据文件和“*.lgc”数据文件）、CCD图像。DSM和正射影像在“黑河综合遥感联合试验：大野口流域飞行区超级样地机载LiDAR数据集（2008年6月23日）”中发布。因为数据集中包含高分辨率影像，用户需提交申请并通过审批后才能获得。数据处理时间为2008年8月。原始数据包括加密飞行的5条航线，航线设计信息如下： {| ! 航线 ! 起点纬度 ! 起点经度 ! 终点纬度 ! 终点经度 ! 绝对航高（米） ! 航线长度（公里） ! 像片（张） |- | 1 || 38°31′59.71″ || 100°14′54.02″ || 38°31′43.04″ || 100°15′44.28″ || 3550 || 1.3 || 7 |- | 2 || 38°32′01.21″ || 100°14′54.82″ || 38°31′44.53″ || 100°15′45.08″ || 3550 || 1.3 || 7 |- | 3 || 38°32′02.70″ || 100°14′55.62″ || 38°31′46.03″ || 100°15′45.88″ || 3550 || 1.3 || 7 |- | 4 || 38°32′04.20″ || 100°14′56.42″ || 38°31′47.52″ || 100°15′46.69″ || 3550 || 1.3 || 7 |- | 5 || 38°32′05.69″ || 100°14′57.23″ || 38°31′49.01″ || 100°15′47.49″ || 3550 || 1.3 || 6 |}
倪文俭, 鲍云飞, 周梦维, 王涛, 池泓, 范凤云, 刘清旺, 庞勇, 李世明, 何祺胜, 刘强, 李新, 马明国
该数据集包含了花寨子荒漠站自动气象站的观测数据，站点位于甘肃省张掖市南部的安阳滩，处于黑河中游，是典型的黑河中游荒漠下垫面，东西两侧是连绵的山丘和高山，观测场地周围地势平坦开阔，地表主要生长有稀疏的红砂和珍珠砂，观测点的经纬度为100°19'06.9″E，38°45'54.7″N。 大气风温湿梯度观测（2m和10m）、气压、风向、降水、辐射四分量；地表红外温度；多层土壤温度（5cm、10cm、20cm、40cm、80cm和160cm）、土壤水分（5cm、10cm、20cm、40cm、80cm和160cm）及土壤热通量（5cm和10cm）。 原始的采集器输出数据为0级；初步整理后，没有任何的删除，但是标出疑似有问题的数据为1级；统一整理成30分钟采样周期并经过质量控制的为2级。整理后的将数据逐月存储，命名规则为：站点名+数据级别+AMS+数据日期。建议普通用户用2级以上的数据。 数据观测时段为2008年6月1日至2011年11月30日。2009年下半年数据缺失较多。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”。
李新, 徐自为
本数据集包含了2008年3月上游寒区水文试验和2008年5至7月中游干旱区水文试验期间观测的无线探空观测数据。观测仪器为GPS 无线电探空系统（Vaisala Inc.）。采样频率为2秒一次。观测项目有：气温、相对湿度、气压、露点温度、水汽混合比、经向风速、纬向风速、风速和风向。每次释放探空仪的时间和卫星或者飞机过境时间基本对应，上游试验期间，释放探空仪的日期和对应的地点分别为：3月14日，冰沟流域加密观测区；3月15日，阿柔加密观测区；3月15日，冰沟流域加密观测区；3月17日，扁都口加密观测区；3月22日，冰沟流域加密观测区； 3月29日，冰沟流域加密观测区；4月1日，阿柔加密观测区。中游试验期间，释放探空仪的日期和对应的地点分别为：5月30日，临泽草地加密观测区；6月1日，盈科绿洲加密观测区；6月4日，花寨子荒漠加密观测区；6月5日，临泽草地加密观测区；6月6日，临泽草地加密观测区；6月16日，花寨子荒漠加密观测区；6月29日，盈科绿洲加密观测区；7月5日，扁都口加密观测区；7月7日，盈科绿洲加密观测区；7月11日，临泽草地加密观测区；7月14日0时、4时10分、8时9分、12时9分，盈科绿洲加密观测区。
谷良雷, 胡泽勇, 李茂善, 马伟强, 孙方林
Terra（EOS AM-1）是EOS对地观测系列中的旗舰，是最先发射的卫星，于1999年12月18日成功发射，Terra携带有五个传感器，其中对陆地研究最有用的是ASTER和MODIS。ASTER的主要用途是高分辨率地观测地表辐射平衡，与Landsat系列卫星相比，它提高了光谱分辨率和空间分辨率，并且显著增加了短波红外和热红外波段。ASTER共有14个波段，其中可见与近红外有3个波段，短波红外有5个波段，热红外有5个波段，分辨率分别为15m，30m和90m，扫描宽度分别为60km，30m和90m。黑河流域ASTER遥感影像数据集通过国际合作从NASA的数据网站（https://wist.echo.nasa.gov/）获得。 数据命名规则为：假设ASTER影像的名称为“ASTL1B0103190215190103290064”，那么ASTL1B表示ASTER L1B产品，003代表版本号即VersionID，接下来6位数字（010319）代表观测日期为2001年3月19日，其后六位数字（021519）代表了观测时间（02：15：19），再后六位数字（010329）代表了处理日期是2001年3月29日，最后的四位数字（0064）代表了四位序列编码。 黑河流域目前共有ASTER数据258景。获取时间分别为：2000-04-25，2000-04-27（2景），2000-05-04，2000-05-15（4景），2000-05-20（9景），2000-05-29（3景），2000-05-31（2景），2000-06-12，2000-06-14（5景），2000-06-21（3景），2000-06-30（8景），2000-07-18，2000-07-23（3景），2000-08-03（4景），2000-08-08（9景），2000-08-17（7景），2000-08-19（4景），2000-08-26（3景），2000-09-02（4景），2000-10-02（7景），2000-10-04（6景），2000-10-29（3景），2000-11-21，2001-02-18（2景），2001-02-25，2001-03-11（5景），2001-03-22（4景），2001-03-27（4景），2001-03-29（9景），2001-04-07（2景），2001-04-12（2景），2001-04-14（6景），2001-07-10，2001-07-12（8景），2001-07-19（2景），2001-07-21（8景），2001-08-13（8景），2001-08-20（7景），2001-08-22，2001-08-27（2景），2001-08-29，2001-09-03（2景），2001-11-15（7景），2002-02-01，2002-03-30（2景），2002-04-17（2景），2002-05-24，2002-06-04（6景），2002-06-09，2002-06-13，2002-06-25，2002-08-14（3景），2002-09-29，2002-10-19（2景），2002-11-11（2景），2002-12-29（4景），2003-04-18，2003-05-24（2景），2003-07-25，2003-07-30，2003-8-10（5景），2003-08-12，2003-08-17，2003-09-09（11景），2003-09-13（4景），2003-10-15，2003-10-18，2003-10-29（9景），2003-11-30，2004-03-14，2005-03-20，2005-06-05，2005-08-11，2007-10-22，2007-11-14，2007-11-23，2007-12-04，2008-01-28，2008-02-13，2008-05-03（4景），2008-05-05，2008-05-17，2008-06-04（2景），2008-06-13。
NASA
本数据为盈科绿洲农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠观测的一个生长周期内的植被覆盖度数据集。数据观测从2012年5月25日开始到9月14日结束，7月下旬之前每5天观测1次，之后10天观测1次。 测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量了盈科绿洲的农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠的典型地物的植被覆盖度。样方的设计、照片拍摄方法和数据处理方法都经过一定的分析和考虑。 具体分几条进行描述： 0. 测量仪器：简易观测架搭配数码相机，将数码相机置于支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1. 样方设置和“真值”获取：玉米等低矮植被样方大小10×10米，果树样方30米×30米。每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9张照片（当地表覆盖非常均一时也有少于9张的情况），均匀分布在样方内。9张相片处理得到各自覆盖度之后取平均，最终得到一个样方的覆盖度“真值”。 2. 拍摄方法：针对低矮植被如玉米，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；针对较高植被如果树，在树冠下面从下向上拍摄照片，叠加配合对树冠下地表低矮植被从上向下的拍摄，得到植株附近的覆盖度，再拍摄植株之间非树冠投影区域的低矮植被，计算植株间隙的覆盖度。最后通过树冠投影法，获得树冠的平均面积。根据垄行距离计算植株树冠下与植株间隙的面积比例，加权获得整个样方的覆盖度。 3. 数据处理方法：采用一种自动分类方法，具体见“参考文献”第３条文献（Liu et al., 2012)。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 配套数据： 在记录表中文字记录了植被的种类、株高、垄宽、行宽、拍摄高度信息，同时附有数码相机拍摄的场景照片和田埂照片（农田）。 数据处理： 基于数字图像里面的分类方法，对植被和非植被像元分类后得到相片代表样方的植被覆盖度。
穆西晗, 黄帅, 马明国
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围（Ran et al., 2021b）、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图（yedoma）。与之前的多年冻土图不同，根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用，我们将北半球多年冻土分为五种类型：气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊，北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护，表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%，主要分布在高北极和高山地区，如青藏高原。
冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
“黑河流域生态-水文综合地图集”获黑河流域生态-水文过程集成研究-重点项目的支持，旨在面向黑河流域生态-水文过程集成研究的数据整理与服务，图集将为研究人员提供一个全面而详实的黑河流域背景介绍及基础数据集。 黑河流域水系图是图集水文水资源篇中一幅，比例尺1:2500000，正轴等积圆锥投影，标准纬线：北纬 25 47。 数据源：黑河流域河流数据、黑河流域水库分布数据、2009年黑河流域居民点数据、2008年100万黑河流域行政边界数据、黑河流域湖泊数据等基础地理数据。 黑河流域上游属青海海北藏族自治州祁连县和甘肃张掖、酒泉市肃南、肃北等县祁连山北麓部分，中游属甘肃山丹、民乐、甘州、临泽、高台、肃南、苏州、嘉峪关和玉门等市县，下游属甘肃金塔和内蒙古额济纳旗、阿拉善右旗，涉及三省（自治区），16个市、县（区，旗），56个镇、45个乡和4个苏木。表1为黑河流域行政区划的相关信息。
王建华, 赵军, 王小敏, 冯斌
青藏高原流域边界数据集使用2000年的航天飞机雷达地形任务收集的干涉合成孔径雷达SRTM DEM 数据、参考河流、湖泊等水系辅助数据，利用arcgis水文模型，分析、提取河网，将青藏高原划分为AmuDayra、Brahmaputra、Ganges、Hexi、Indus、Inner、Mekong、Qaidam、Salween、Tarim、Yangtze、Yellow等12个子流域。其中研究区外围边界是基于2500米等高线。
张国庆
2008年5月28日在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区进行了ASTER同步观测，地面数据包括ASD光谱数据、LAI、LI-6400光合速率、反照率、辐射温度、覆盖度和太阳分光光度计CE318大气参数数据。 测量内容： （1）CE318太阳分光光度计大气参数数据：本数据集为利用法国CIMEL公司生产的太阳分光光度计测量得到的大气参数。测量地点为花寨子荒漠样地2。CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用了北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt ；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞丽散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。数据以Excel格式保存。 （2） LI-6400光合仪数据，测量对象为盈科绿洲玉米地玉米的光合作用等。其数据包括原始数据和处理数据。原始数据以仪器自定义格式保存，可用记事本等常用软件打开。处理数据以Excel保存。数据参数见数据文件中。 （3） ASD光谱仪数据。利用ASD（Analytical Sepctral Devices）光谱仪测量盈科绿洲玉米地、花寨子荒漠样地2的光谱数据。其中，盈科绿洲玉米地测量仪器为中国科学院遥感应用研究所的光谱仪（350-2500nm），采样方式为冠层垂直观测和条带观测；花寨子荒漠样地2测量仪器为北京农科院光谱仪（350-1603nm），采样方式为植被（红砂）和裸土垂直观测和条带观测。数据包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。本数据的原始数据为ASD标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开。处理后的反射率数据以Excel格式保存。 （4）植被覆盖度数据。测量对象为盈科绿洲玉米地的玉米与小麦。测量方式：利用自制覆盖度观测仪，相机在距地面2.5m至3.5m高度拍摄地面照片，同时在照片范围内放置长度已知的物体（皮尺、竹竿等）来标定照片的面积大小，利用GPS确定照片拍摄的位置，并记录下与覆盖度、拍摄环境相关的信息。覆盖度原始数据包括覆盖度光学照片与覆盖度数据记录两部分。利用LAB色度空间变换技术，提取光学照片绿色植被覆盖度（参考覆盖度处理数据）。本数据包括经过LAB色度空间变换提取的植被影像和植被覆盖度数据。植被覆盖度数据可由记事本打开。 （5）热像仪ThermaCAM SC2000测量的辐射温度。测量对象为盈科绿洲玉米地内的玉米、小麦和裸土的辐射温度。仪器获取视场角为24°×18°组分辐射温度数据，并同时拍摄同视场的光学照片。热像仪拍摄高度约为1.2m。本数据包括原始数据与记录、仪器黑体定标数据。原始数据可利用配套处理软件ThermaCAM Researcher 2001，也可将数据在该软件中转换为其他格式，自行编程读取。仪器黑体定标数据以Excel格式存储。 （6） 固定自记点温计测量的辐射温度。测量样地为盈科绿洲玉米地和花寨子荒漠玉米地、花寨子荒漠样地2。其中，盈科绿洲玉米地具有3台仪器，测量对象为玉米冠层和垄间裸土以及小麦冠层；花寨子荒漠玉米地具有1台仪器，测量对象为玉米冠层；花寨子荒漠样地2有2台仪器，测量对象为植被（红砂）冠层和荒漠裸土。仪器的视场角约为10°，垂直向下观测，采样间隔为1s。架设高度见数据文档。仪器设定比辐射率为0.95。本数据包括原始数据与经过黑体定标、比辐射率纠正后的处理数据。均以Excel格式保存。 （7）反照率数据，测量对象为盈科绿洲玉米地内的行播玉米。测量仪器包含短波表的上表电压值，下表电压值，后经过表的敏感系数转换成反照率数据。下表视场半径R与探头高度H的关系为：R = 10H。本数据以Excel存储。 （8） LAI等冠层结构数据，测量样地为盈科绿洲玉米地。测量方法为：利用皮尺、卷尺、直尺测量在盈科绿洲玉米地测量玉米和小麦每株各叶片的最大长度和最大宽度。利用室内扫描真实叶面积与最大长度和最小宽度的转换系数，获得叶面积指数。这一天室内系数来自于当天对贴在硬板上叶片真实面积的扫描数据。本数据以Excel保存。 （9）光合有效辐射比率（FPAR：Fraction of Photosynthetically Active Radiation）数据，测量对象为盈科绿洲玉米地样地内的玉米与小麦。测量仪器为SUNSCAN冠层分析仪、数码相机。分上，下三段测量，并同时测量入射和反射PAR。FPAR=（到达冠层PAR－地表透射PAR－冠层反射PAR+地表反射PAR）/到达冠层PAR。APAR=FPAR×到达冠层PAR 。本数据以Word格式的表格保存。 （10）手持式红外温度计测量的辐射温度数据。测量对象为盈科绿洲玉米地、盈科小麦地、花寨子荒漠玉米地、花寨子荒漠样地2。其中，盈科绿洲玉米地、盈科小麦地、花寨子荒漠玉米地为行播作物，采样方式为垂直垄和顺垄条带测量；花寨子荒漠样地2沿对角线条带测量. 数据包括原始数据与处理数据，处理数据为经过黑体定标后的温度。原始数据为Word的doc格式。处理后的数据以Excel格式保存。
柴源, 陈玲, 康国婷, 钱永刚, 任华忠, 王颢星, 王建华, 舒乐乐, 李丽, 刘思含, 辛晓洲, 张阳, 周春艳, 周梦维, 陶欣, 王大成, 李笑宇, 程占慧, 杨天付, 黄波, 李世华, 罗震
该数据集包含了2013年7月9日至2013年12月31日黑河水文气象观测网下游裸地站气象要素观测系统数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是裸地。观测点的经纬度是101.1326E, 41.9993N，海拔878m。四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外表面温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：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)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm）(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；2013年9月24日-9月26日期间，由于数据采集器问题导致数据缺失；（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：2013-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al.(2011)。
刘绍民, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
坡面径流场观测日期为2008年6月19日至2008年10月17日，共计进行了15次流量观测。径流场（38°03′，100°13′，3472m）坡度为20.16度，地表植被覆盖为主要分布为灌木和草地，灌木高度约为20cm左右，草地平均高约为3cm，土壤厚度约为50cm，以下为砂土和碎石。植被根系深度为40cm左右。0-50cm为粘土，50-80cm间隔分布着砂土和碎石。径流场长10m，宽5m，长边垂直于坡面等高线，短边平行于坡面等高线。径流场深度为80cm。由保护带、护埂、渗水面、承水槽、导水管、观测室等几部分组成。径流流量采用量筒观测。 主要观测内容包括：在典型降水发生时，观测表面流量（地表0cm）和壤中水流量（距地表80cm），同时在径流场右侧进行单点降雨观测。 该数据集包含了1个子文件夹和2个数据文档。数据文档分别为数据观测说明，原始数据文档。
李弘毅, 李哲, 白云洁, 辛秉洁
PRISM（The Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping）是搭载在ALOS卫星上的全色遥感立体测绘仪传感器。它具有独立的三个观测相机，分别用于星下点、前视和后视观测，沿轨道方向获取立体影像，星下点空间分辨率为2.5m。 黑河流域目前共有ALOS PRISM数据4景。获取时间和覆盖范围分别为：阿柔加密观测区1景，时间为2008-03-19；海潮坝1景，时间为2008-03-19；扁都口加密观测区1景，时间为2008-04-17；临泽草地加密观测区+临泽站加密观测区1景，时间为2008-04-22。 产品级别为LB2级，经过辐射校正和几何校正。 黑河综合遥感联合试验ALOS PRISM遥感数据集通过Takeo Tadono博士、施建成教授和叶庆华研究员从JAXA获得。 （备注：“+”表示同时覆盖）
Japan Aerospace Exploration Agency(JAXA)
青藏高原0.01°空间分辨率近地表气温数据集（1979-2018）通过对中国区域地面气象要素驱动数据集中空间分辨率为0.1°的气温数据进行降尺度得到。它包含日均气温和三小时分辨率的瞬时气温。其空间分辨率为0.01°（约1km）。时间范围为1979年到2018年。空间范围为73°E-106°E, 23°N-40°N。该数据集可以为地表辐射与能量平衡、气候变化、水文气象等领域的研究与应用提供较高空间分辨率的近地表气温数据。
丁利荣, 周纪, 王伟, 马晋
该数据集包含了2012年5月10日至9月26日的通量观测矩阵中超级站气象观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米地。观测点的经纬度是100.37223E, 38.85551N，海拔1556.06m。风速与风向传感器分别架设在3米、5米、10米、15米、20米、30米、40米处，共7层，朝向正北；空气温度、相对湿度传感器分别架设在3米、5米、10米、15米、20米、30米、40米处，共7层，朝向正北；CO2廓线传感器分别架设在3米、5米、10米、15米、20米、30米、40米处，共7层，朝向正北；大气压力传感器安装在2米处，自计式雨量计安装在塔西侧约8米处，架高2.5m；四分量辐射仪安装在12米处，朝向正南；两个红外表面温度传感器安装在12米处，朝向正南，红外表面温度传感器支臂朝向正南，探头朝向是垂直向下；光合有效辐射传感器安装在12米处，朝向正南；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6 cm处，朝向正南距离塔体2米处；其中两块埋设在棵间，一块埋设在植株下面。平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2 cm处，朝向正南距离塔体2米处； 土壤温度传感器探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120 cm和160 cm处，并距离气象塔2米的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120 cm和160 cm处，并距离气象塔2米的正南方； 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)、空气温湿观测（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)、大气压观测（Press）(单位：百帕)、降水观测（Rain）(单位：毫米)、CO2浓度和水汽密度观测（CO2_3m、CO2_5m、CO2_10m、CO2_15m、CO2_20m、CO2_30m、CO2_40m和H2O_3m、H2O_5m、H2O_10m、H2O_15m、H2O_20m、H2O_30m、H2O_40m）(单位：微摩尔/摩尔、毫摩尔/摩尔)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表红外辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、光合有效辐射（PAR）(单位：瓦/平方米)、平均土壤温度（TCAV_2cm）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、 多层土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：百分比)和多层土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm 、Ts_160cm）(单位：摄氏度) 。观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440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）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2012-6-10 10:30；（5）命名规则为：AMS+站点编号 。 多尺度观测试验或站点信息请参考Liu et al. (2016)，观测数据处理请参考Xu et al.(2013)。
刘绍民, 李新, 徐自为
植物功能型（PFT）是根据植物种的生态系统功能及其资源利用方式而对宠大的植物种进行的组合，每一种植物功能型共享相似的植物属性，是将植物种的多样性简化为植物功能和结构的多样性。植物功能型的概念受到生态学家特别是生态系统建模者的推崇。其基本假设是全球重要的生态系统动态可以通过有限的植物功能型表达和模拟。目前，植物功能型已被广泛用于生物地理模型、生物地球化学模型、陆面过程模型和全球动态植被模型，如美国国家大气研究中心（NCAR）的陆面过程模型已经将原来用土地覆盖信息变为应用植物功能型图（Bonan et al., 2002）。植物功能型已经被用于动态全球植被模型（DGVM）中，用以预测全球变化情景下生态系统结构与功能的变化。 参考全球植物功能型分类体系，根据模型需求，将土地覆盖类型与植物功能型合并考虑，确定该数据的分类体系下表。 1、植物功能型分类体系 1 Needleleaf evergreen tree, temperate 2 Needleleaf evergreen tree, boreal 3 Needleleaf deciduous tree 4 Broadleaf evergreen tree, tropical 5 Broadleaf evergreen tree, temperate 6 Broadleaf deciduous tree, tropical 7 Broadleaf deciduous tree, temperate 8 Broadleaf deciduous tree, boreal 9 Broadleaf evergreen shrub, temperate 10 Broadleaf deciduous shrub, temperate 11 Broadleaf deciduous shrub, boreal 12 C3 grass, arctic 13 C3 grass 14 C4 grass 15 Crop 16 Permanent wetlands 17 Urban and built-up lands 18 Snow and ice 19 Barren or sparsely vegetated lands 20 Bodies of water 2、制图方法 中国1公里植物功能型图是根据Bonan等（Bonan et al., 2002）提出的土地覆盖与植物功能型转换的气候规则，对MICLCover土地覆盖图(冉有华 等，2009；Ran et al., 2012)进行转换。MICLCover土地覆盖图是融合了2000年中国1：10万土地利用数据、中国植被图集（1：100万）的植物型、中国1：10万冰川分布图、中国1：100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品（MOD12Q1）的最新发布的土地覆盖数据，采用IGBP土地覆盖分类系统。评价显示，其可能是目前存在的全国1km尺度上精度最高的土地覆盖图。气候数据利用何杰等(2010)发展的1981-2008年的空间分辨率为0.1度、时间分辨率为3小时的中国大气驱动数据，是我国现存的在全国尺度上具有最高时空分辨率的气候数据，该数据融合了Princeton 陆面模式驱动数据(Sheffield et al., 2006)、GEWEX-SRB 辐射数据(Pinker et al., 2003)、TRMM 3B42 和APHRODITE 降水数据以及中国气象局740个气象台站的观测数据。根据RanYouhua等(2010)的评价结果，GLC2000在目前的全球土地覆盖数据集中，具有相对较高的精度，且其分类系统中没有混交林这一类，因此MICLCover土地覆盖图中的混交林利用GLC2000 (Bartholome and Belward, 2005; 徐文婷 等，2005)中的信息进行了替换。该数据可用于陆面过程模型等相关研究中。
冉有华, 李新
该数据集包括ASTER GDEM数据及其镶嵌图。 ASTER Global DEM（简称ASTER GDEM）是美国是美国航空航天局 (NASA )和日本经济产业省(METI)于2009年6月29日联合发布的全球数字高程数据产品, 该DEM数据是根据NASA新一代对地观测卫星TERRA的观测结果完成，是由ASTER(Advanced Space borne Thermal Emission and Reflection Radio meter)传感器搜集的130万个立体像对数据制作，其覆盖范围超过了地球99%陆地表面。该数据的水平精度30米（置信度95%），高程精度为7-14米（置信度95%）。该数据是第三个全球范围内的高程数据，较之以前的SRTM3 DEM和GTOPO30数据有明显的提高。 我们从NASA数据网站上（http://wist.echo.nasa.gov/api）下载了黑河流域的数据，并通过本数据中心重新分发。本中心分发的数据完全保留了数据的原貌，没有对数据进行任何修改。用户如需详细了解ASTER GDEM的制备过程，请参考本元数据连接的数据文档，或直接访问http://www.ersdac.or.jp/GDEM/E/3.html or from https://lpdaac.usgs.gov/阅读与ASTER Global DEM 相关的文档. ASTER GDEM在分发是被分割为若干1×1度的数据块，分发格式为zip压缩格式，每个压缩文件包括三个文件，文件命名格式如下： ASTGTM_NxxEyyy_dem.tif ASTGTM_NxxEyyy_num.tif reademe.pdf 其中xx为起始纬度，yyy为起始经度。_dem.tif为dem数据文件，_num.tif为数据质量文件，reademe为该数据说明文件。 为了便于用户使用数据，在分幅ASTER GDEM数据的基础上，我们将分数SRTM数据进行拼接制备了黑河流域ASTER GDEM镶嵌图，该数据保留了ASTER GDEM的全部原始特征，没有经过任何重采样处理。 本数据包括两个文件： Heihe_ASTER_GDEM_Mosaic_dem.img Heihe_Aster_GDEM_Mosaic_num.img 数据采用Erdas image格式存储,其中_dem.img文件是dem数据文件，_num.img是数据质量文件。
National Aeronautics and Space Administration
本数据为在盈科绿洲观测的植被LAI数据集。数据观测从2012年5月25日开始，至2012年7月7日结束。 测量仪器与原理： 利用LAI2000测量冠层的LAI。在盈科绿洲5km*5km样方内选择18个玉米样方，1个果园和1个人工白杨林样方进行测量。 在每个样方内测量一次冠层上入射，测量多次冠层下透射，然后取均值，通过间隙率模型反演得到冠层LAI。 配套数据： 植被的种类、株高、垄行结构、场景照片等信息。 数据格式： Excel格式。
李云, 汪艳, 马明国
中国西部地貌信息集成是由中国科学院地理科学与资源环境研究所谢传节博士领导的小组完成的。其中包括1:400万全国地貌数据库和1：100万西部地貌数据库，1:400万地貌数据是追踪收集和整理由中国科学院国家计划委员会地理所编制，李炳元主编的“中国地貌图（1:400万）”和陈志明主编的“中国及其毗邻地区地貌图（1:400万）”。对资料进行扫描配准，利用ArcMap软件将所有配准得图件进行矢量化，并建立各自得分类和代码体系，按照图斑（普染色）和符号将地貌类型分为基本地貌类型和形态结构类型（点、线、面表示)，数据分为构造地貌和形态地貌。 投影信息： Projection: Albers False_Easting: 0.000000 False_Northing: 0.000000 Central_Meridian: 105.000000 Standard_Parallel_1: 25.000000 Standard_Parallel_2: 47.000000 Latitude_Of_Origin: 0.000000 Linear Unit: Meter (1.000000) Geographic Coordinate System: datumg Angular Unit: Degree (0.017453292519943299) Prime Meridian: <custom> (0.000000000000000000) Datum: D_Krasovsky_1940 Spheroid: Krasovsky_1940 Semimajor Axis: 6378245.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356863.018773047300000000 Inverse Flattening: 298.300000000000010000
程维明, 周成虎
在2012年中游试验期间，在气象站点附近对土壤剖面进行分层取样并带回实验室进行土壤参数的测量，测量的土壤参数包括：土壤质地、孔隙度、容重、饱和导水率、土壤有机质含量。土壤参数是陆面过程模型和植被模型中重要的参数，这些观测数据可以为模型在黑河中游的应用提供支持。 观测地点： 矩阵中的1-17号气象站（4号点除外），神沙窝站，戈壁站，荒漠站,以及WATERNET的50个观测点。气象站的土壤采样坐标如下表所示。 名称 x y 1号点 100.3582 38.89322 2号点 100.3541 38.88697 3号点 100.3763 38.89057 5号点 100.3506 38.87577 6号点 100.3597 38.8712 7号点 100.3652 38.87677 8号点 100.3765 38.87255 9号点 100.3855 38.87241 10号点 100.3957 38.87569 11号点 100.342 38.86994 12号点 100.3663 38.86516 13号点 100.3785 38.86077 14号点 100.3531 38.85869 16号点 100.3641 38.8493 17号点 100.3697 38.84512 15号点（超级站） 100.3721 38.85547 戈壁站 100.3058 38.91801 花寨子站 100.3189 38.7652 神沙窝站 100.4926 38.78794 测量仪器测量仪器： 土壤质地：Microtrac激光粒度仪 孔隙度：环刀法 容重：环刀法 饱和导水率：定水头法 土壤有机质: 总有机碳分析仪(TOC-VCPH) 测量时间： 2012年5月20日 至 2012年7月10日 数据内容： 土壤质地、孔隙度、容重、饱和导水率、土壤有机质含量。
马明国, 王旭峰, 王海波, 于文凭
2007年9月23日预试验期间，在临泽草地和临泽站开展了Landsat TM卫星地面同步观测试验，2007年9月23日成功获得了一景Landsat TM影像。该数据集可为发展和验证Landsat TM地表温度反演提供基本的地面数据集。 观测内容包括： 1. 地表辐射温度：采用寒旱所手持式红外温度计，仪器均经过标定； 2. GPS位置信息（GARMIN GPS 76测量）； 3. 大气参数： 测量目标：大气参数 测量地点：大满水管所 观测仪器：遥感所法国CIMEL公司生产CE318太阳分光光度计。 测量内容：CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用了北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。数据存储：本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。 4. 在张掖城西黑河戈壁滩上开展地表温度同步测量，测量仪器主要为热像仪。
车涛, 白云洁, 丁松爽, 高松, 韩旭军, 郝晓华, 晋锐, 李弘毅, 李新, 李哲, 梁继, 潘小多, 秦春, 冉有华, 王旭峰, 吴月茹, 严巧娣, 张岭梅, 方莉, 历华, 刘强, 闻建光, 马宏伟, 闫业庆, 袁小龙
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0931-4967287
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