青海省湖泊储水总量实测和模拟数据集中包含四个子表：第一个子表是根据遥感影像数据监测得到2000年至2019年的时序湖泊面积数据；第二个子表是结合时序湖泊面积数据和面积-库容方程进行估算的结果；第三个子表存储基于湖泊水下三维模拟模型模拟得到湖泊的面积-容积方程；第四个子表为青海省24个典型湖泊储水量实测和模拟关键参数与结果数据，其中包含每个湖泊的模拟水深、最大水深、模拟时的参考水位与对应的湖泊面积。
方纯, 卢善龙, 鞠建廷, 唐海龙
本数据采用Chen et al. 2017 JHM研究的方法，利用MYD11C3.00６和MＯD11C3.006两种产品计算得到全天空的地表温度结果，具体计算程序见本数据集的Global_monthly_LST.m。数据格式为*.mat, Global_monthly_LST.m程序给出了实例如何读取该数据。该数据空间分辨率为0.05度，网格中心的经纬度信息分别保存在latitude.mat和Lonitud.mat，由于内陆湖泊、水体的发射率反演的问题，本数据将所有内陆湖泊和水体的地表温度给了NaN值，具体采用的mask见mask.mat文件。经过与全球156个站点观测的LST的验证，总体RMSE为2.69k,mean bias为0.4K，在干旱和半干旱地区的RMSE为2.62K, mean bias为0.94.K.
陈学龙, Bob Su, 马耀明
西亚地区荒漠化专题数据主要包括：西亚地区沙化土地分布图和西亚地区退化草地分布图，空间分辨率为30m。西亚地区沙化土地分布图包含的土地类型有沙地、盐碱地、裸土地和裸岩石砾地，西亚地区退化草地分布图将草地划分为高覆盖草地、中覆盖草地和低覆盖草地三类。数据由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”，数据空间分辨率为30m。数据主要是基于2015年TM、ETM遥感影像数据，基于去云、镶嵌与裁剪、拼接、阴影处理等预处理，借助eCognition软件进行面向对象的地类分类，实现软件自动分类和人工信息提取相结合，最后对分类结果进行人工检查与修正。数据验证方式为野外实地验证和高精度影像验证两种方式，验证精度达到85%以上。
利用长时间序列Landsat遥感数据，获取了整个青藏高原近50年（1970s~2021）共15期湖泊观测数据，对大于1平方公里湖泊的数量及面积变化进行了详细分析。研究发现青藏高原湖泊数量从1970年代的1080个增加到2021年的~1400个。相应地，湖泊面积从1970年代的4万平方公里增加到了2021年的5万平方公里，净增加了1万平方公里。青藏高原湖泊并非持续单调地增加。在1970s至1995年间，大部分湖泊呈现萎缩状态；但在1995年之后，除2015年外，青藏高原湖泊的数量和面积总体呈现出持续增加趋势。流域尺度上，除雅鲁藏布流域外，均在扩张。
张国庆
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
本数据集根据最新发布的NOAA全球模拟和绘图项目（GIMMS，Global Inventory Monitoring and Modeling System）长序列（1981-2013）均一化植被指数产品，版本号3g，先将NDVI数据产品从1/12度空间分辨率重采样到0.5度，然后对每年的时间序列采用double-logistic方法进行平滑，并计算平滑后的曲率，选取春季曲率最大值作为植被的春季返青期，该数据可分析泛北极植被春季物候的时空特征。
徐希燕
湖泊的形成与消失、扩张与收缩对生态环境演化和社会经济发展都有重要影响。由于受气候、生态环境和人类活动等因素的综合影响，湖泊水域范围的变化速度快、幅度大，对观测的频率和分布都有很高的要求。近几十年以来，卫星遥感技术以其快速、覆盖面广、成本低廉等优点，为较大区域的湖泊动态监测提供了重要数据基础。针对大范围、高精度、长时间序列的湖泊变化分析对遥感数据时空分辨率的需求，本数据集基于 Landsat 卫星数据的自动湖泊提取方法（Feng et al., 2015），利用 2000 年以来的 Landsat 多颗卫星的观测数据，收集了2000 年以来的云量小于 80%的所有Landsat 数据，获得共 96278 景影像（约 25T 数据量），结合高性能数据存储和处理能力，提取了青藏高原和中亚地区 2000-2015 年湖泊分布记录，形成了时空一致的逐月水域范围数据集。利用分层随机采样采集样点，通过人工解译，获取能够代表不同时空分布的验证样点。评价结果表明：研究区时间序列水体数据总体精度为 99.45%(±0.59)，水体用户精度（错分）为 85.37% （±3.74），制图精度(漏分)为 98.17%（±1.05）。
冯敏, 车向红
本数据集是2010年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
中亚地区荒漠化（土地沙化、盐渍化和植被退化）专题数据主要包括：中亚地区沙化土地分布图、中亚地区盐渍化土地分布图和中亚地区土地植被退化分布图，空间分辨率为1km，时间分辨率为年。中亚地区盐渍化土地分布图将盐渍化土地分为了轻度、中度、重度和极重度盐渍化土地四类。中亚地区土地植被退化分布图将植被退化状况分为了显著改善、轻微改善、稳定或无植被、轻微退化和显著退化五类。数据由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。
许文强
数据包含青藏高原地区的土壤有机质数据，空间分辨率为1km*1km，时间覆盖范围为1979-1985年。数据来源是基于第二次土壤普查数据生成的土壤碳含量。土壤有机质主要来源于植物、动物及微生物残体，其中高等植物为主要来源。原始土壤中最早出现在母质中的有机体是微生物。随着生物的进化和成土过程的发展，动物、植物残体及其分泌物就成为土壤有机质的基本来源。数据对于分析青藏高原的生态环境以及衡量区域土壤特征具有重要意义。
方华军
中亚地区2017年输沙势数据集，为tif格式。其空间范围涵盖里海在内的中亚五国地区，包括乌兹别克斯坦、哈萨克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦和吉尔吉斯坦。此输沙势为绝对输势，即各个方向的输沙通量的综合，不考虑输沙势的方向。该数据由GLDAS全球三小时同化数据提取计算获得。时间分辨率为月，空间分辨率为0.25°，时间范围为2017年。该数据可以作为沙尘传输模型的重要参数输入，也可用于评估中亚五国沙通量的总体分布情况。该数据集可作为风沙灾害评估的重要参考数据。
高鑫
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
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