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
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0931-4967287
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