采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集，时间范围：2000-2010，空间范围：25-40 ºN，75-105 ºE，时间分辨率：逐时，空间分辨率：10 km，格点数为150*300。 总计有33个变量，其中包含的近地表大气变量11个： 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个：各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量（感热通量）、地表面处向上的水量通量（感热通量）。 其他变量3个：经度、纬度和行星边界层高度。
2019-01-25
土壤是岩石经过风化作用形成的不同大小的矿物颗粒。土壤不仅仅为作物提供养分和水分,同时也对各种养分有转化作用。此外，土壤还有自净功能，可以改良有机物含量、土壤温湿度、pH值、阴阳离子。而土壤污染导致几个方面的环境问题：工业污水, .酸雨, 尾气排放, 堆积物, 农业污染。土地受到污染后，含重金属浓度较高的污染表土容易在风力和水力的作用下分别进入到大气和水体中，导致大气污染、地表水污染、地下水污染和生态系统退化等其他次生生态环境问题。该数据集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)，该数据为建模者提供模型输入参数，同时为生态农业分区,粮食安全和气候变化等研究提供依据。
2019-01-12
径流是大气降水形成的，并通过流域内不同路径进入河流、湖泊或海洋的水流。习惯上也表示一定时段内通过河流某一断面的水量，即径流量。径流数据在水文水资源研究中占据着重要的地位，影响中亚当地社会经济的发展。本数据为中亚五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦）流量，来源于中亚各国水文气象局。时间尺度为2015年的年均数据。本数据为项目提供了基础数据，便于分析中亚生态水文水资源的情况，为项目数据分析提供了数据支持。
2019-01-09
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“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遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为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），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，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。
2018-10-19
该数据集包含了2017年1月1日至2017年12月31日的宇宙射线仪器（crs）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100.3722E, 38.8555N，海拔1556m，仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。此外缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 在此，根据仪器源区内的Soilnet土壤水分数据对仪器进行率定，建立土壤体积含水量θv和快中子之间的关系。分别选取干湿状况差异比较明显的2012年6月26日-27日和7月16日-17日四天的数据，其中6月26日-27日率定数据显示土壤水分较小，因此选取4厘米、10厘米和20厘米的三个值平均值作为率定数据，其变化范围为22%-30%，而7月16日-17日率定数据显示土壤水分较大，因此选取4厘米、10厘米的两个值平均值作为率定数据，其变化范围为28%-39%，最后平均N0为3597。 4） 土壤水分计算 根据公式，计算得到每小时的土壤含水量数据。 水文气象网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)
2018-08-23
数据集综合了纳木错多圈层综合观测研究站、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的大气、水文和土壤的长期监测数据。数据有三种分辨率，包括0.1秒、10分钟、30分钟、24小时不等。 野外的大气边界层塔（PBL）所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产，风速风向传感器由美国的MetOne公司生产，辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产，气体分析仪由美国的Licor公司生产，土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期（每年2-3次）由专业人员对观测系统进行维护，对传感器进行标定和更换，对采集的数据进行下载和整编，满足国家气象局和世界气象组织（WMO）的气象观测规范。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列，质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。
2018-07-25
本数据为在盈科绿洲观测的植被FPAR数据集。数据观测从2012年5月25日开始，至2012年7月8日结束。 测量仪器与原理： 利用北京师范大学ACCUPAR测量冠层的FPAR。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。 其中玉米地样方测量四个PAR分量：冠层上总入射PAR，冠层下透过PAR，冠层上反射PAR和冠层下反射PAR。 对于果园和人工林，测量两个量：冠层外总入射PAR，冠层下透射PAR。 配套数据： 植被的种类、株高、垄行结构等信息。 数据格式： EXcel格式。
2018-02-28
本数据包括大满超级站、湿地、沙漠、荒漠和戈壁五个站点植被一个生长周期内的覆盖度数据集以及大满超级站玉米和湿地芦苇两种植被一个生长周期内的生物量数据集。观测时间自2013年5月19日开始，9月15日结束。 1覆盖度观测 1.1观测时间 1.1.1超级站：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 超级站：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.1.2其它四个站：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 其它四个站：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.2观测方法 1.2.1测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量，将数码相机置于简易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。 1.2.2样方的设计 超级站：共取3块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9-10张照片； 湿地站：共取2块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 其它3个站：选取1块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 1.2.3拍摄方法 针对超级站玉米和湿地站芦苇，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；其它三个站点由于植被比较低矮，直接用相机垂直向下拍照（未使用支架）。 1.2.4 覆盖度计算 覆盖度计算由北京师范大学完成，采用一种自动分类方法，具体见 “建议参考文献”第1条文献。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。 2生物量观测 2.1观测时间 2.1.1玉米：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 玉米：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.1.2芦苇：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 芦苇：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.2观测方法 玉米：选取3块样地，每块样地每次观测选取代表样地平均水平的三株玉米分别称每株玉米的鲜重（地上生物量+地下生物量）和相应的干重（85℃恒温烘干），根据种植的株距和行距计算单位面积玉米的生物量； 芦苇：设置2个0.5mÍ0.5m的样方，齐地刈割，分别称取芦苇的鲜重（茎叶）和干重（85℃恒温烘干）。 2.3观测仪器 天平（精度0.01g）、烘箱。 3数据的存储 所有观测数据先手薄记录后整理到Excel表中存储，同时整理了玉米种植结构数据，包括种植的株距、行距，种植时间、灌水时间、除父本时间以及收割时间等相关信息。
2018-02-25
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月21日-22日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地，粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm，10cm，20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月21日-22日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据（10.65GHz 波段损坏） 土壤温度：使用安装在dt80上的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该传感器可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地：取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度：使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小：2.5M 4. 数据格式：.xls
2018-02-19
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月19日-20日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地，粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm，10cm，20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月19日-20日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据（10.65GHz 波段损坏） 土壤温度：使用安装在dt80上的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地：取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度：使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小：2.5M 4. 数据格式：.xls
2018-02-19
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0931-4967287
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