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
青藏高原地区属于高原山地气候，气温及其季节变化一直是全球气候变化研究的热点之一。 数据包含青藏高原地区的气温数据，空间分辨率为1km*1km，时间分辨率为月、年，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年、2015年。数据通过对青藏高原地区国家气象站数据进行Kring插值得到。 数据可用于分析青藏高原的气温的时间空间分布情况，此外数据还可用于分析青藏高原的气温随时间变化的规律，对青藏高原的生态环境研究有重要意义。
方华军
基于夜间灯光数据，运用Elvidge在2009年和2012年提出的方法，反演出“一带一路”沿线国家的贫困发生率。该数据与世界银行等发布的基尼系数具有较强的可比性，具有以下四大突出优点：（1）计算单元可根据行政区边界调整，可反映统计上很难实现的大国次区域尺度上的贫困差距等；（2）基于夜间灯光数据估算的空间基尼系数受调查过程等主观因素影响较小，较为客观，且国家之间可比性强，克服了统计口径之间难以统一的难题；（3）调查及汇总周期限制了国家及大国次区域尺度上的更新速度，而基于夜间灯光数据估算的方法更新便捷。（4）因夜间灯光数据有1992-2017年多年连续的年际数据，克服了贫富差距等表征贫困的较长时间序列指标数据难以获取的困难。也正鉴于以上四大突出优点，该套数据集可以更好地支撑课题研究工作，并为摸清“一带一路”沿线国家贫困的基本状况提供科学数据。
张倩
“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。 黑河流域生态水文综合地图集：黑河流域遥感镶嵌图，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2010年TM影像数字镶嵌图，黑河流域行政边界数据、黑河流域河流数据集、黑河流域居民点数据等基础数据
王建华, 赵军
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
“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1:10万地形分幅索引是图集基础地理篇中一幅，比例尺1:2500000，正轴等积圆锥投影，标准纬线：北纬25 47 数据源：1:10万地形图索引数据、黑河流域边界
赵军, 王建华
中国长序列地表冻融数据集——决策树算法（1987-2009）是利用被动微波遥感 SSM/I亮度温度资料通过决策树分类提取得到。 该数据集采用EASE-Grid投影方式（等积割圆柱投影，标准纬线为±30°），空间分辨率25.067525km，提供逐日的中国大陆主体部分的地表冻融状态分类结果。数据集按年份存放，共由23个文件夹组成，从1987到2009。每个文件夹里包含当年的逐日地表冻融分类结果，为ASCII码文件，命名规则为：SSMI-frozenYYYY***.txt，其中YYYY代表年，***代表儒略日（001~365/366）。冻融分类结果txt文件可直接用文本程序打开察看，还可用ArcView + Spatial Analyst扩展模块或者Arcinfo的Asciigrid命令打开。 提取地表冻融的原始数据来源于由美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的1987 年以来的逐日被动微波数据，这一数据集采用EASE-Grid（等面积可扩充地球网格）作为标准格式。 中国地表冻融长时间序列数据集——决策树算法（1987-2009）属性由该数据集的时空分辨率、投影信息、数据格式组成。 时空分辨率：时间分辨率为逐日，空间分辨率为25.067525km，经度范围为60°～140°E，纬度为15°～55°N。 投影信息：全球等积圆柱EASE-Grid投影，关于EASE-Grid投影的详细信息见数据准备中关于这种投影的说明。 数据格式：数据集由1987到2009共23个文件夹组成，每个文件夹里包括当年的逐日地表冻融分类结果，按日存储为txt文件。文件命名规则：例如SMI-frozen1994001.txt代表1994年第1天的地表冻融分类结果。该数据集的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-轴左下点坐标、y-轴左下点坐标、栅格大小、无数据区标值等6行描述信息组成；主体内容为根据行数列数组成的二维数组，以列为优先进行排列，数值为整数型，从1到4，1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表降水。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和cellsize单位为m）： ncols 308 nrows 166 xllcorner 5778060 yllcorner 1880060 cellsize 25067.525 nodata_value 0 该数据集中的所有ASCII码文件可以直接用文本程序（如记事本）打开。除了头文件，主体内容为数值表征地表冻融的状态：1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表降水。如果要用图示来显示的话，我们推荐用ArcView + 3D 或 Spatial Analyst 扩展模块来读取，在读取过程中会生成grid格式的文件，所显示的grid文件就是该ASCII码文件的图形表达。读取方法： [1] 在ArcView软件中添加3D或Spatial Analyst扩展模块，然后新建一个View； [2] 将View激活，点击File菜单，选择Import Data Source选项，弹出Import Data Source选择框，在此框中的Select import file type:中选择ASCII Raster，自动弹出选择源ASCII文件的对话框，点击寻找该数据集中的任一个ASCII文件，，然后按OK键； [3] 在Output Grid对话框中键入的Grid文件名字（建议使用有意义的文件名，以便以后自己查看）和点击存放此Grid文件的路径，再次按Ok键，然后按Yes（要选择整型数据），Yes（把生成grid文件调入到当前的view中）。生成的文件可以按照Grid文件标准进行属性编辑。这样就完成了显示将ASCII文件显示成Grid文件的过程。 [4] 批处理时，可以使用ARCINFO的ASCIIGRID命令，编写成AML文件，再用Run命令在Grid模块中完成： Usage: ASCIIGRID <in_ascii_file> <out_grid> {INT | FLOAT}
晋锐, 李新
该数据集为2000年2月24日至2004年12月31日，分辨率为 0.05度，MODIS数据，数据格式为.hdf，可以用HDFView打开，数据质量良好，缺失的日期如下： 2000年 1-54 132 219-230 303 2001年 111 167-182 2002年 079－086 099 105 2003年 123 324 351-358 2004年 219 349 其中年后面的数字为该年的第n天 Pixel values are as follows: 0: Snow-free land 1-100: Percent snow in cell 111: Night 252: Antarctica 253: Data not mapped 254: Open water (ocean) 255: Fill 文件命名举例如下： Example: "MOD10C1.A2003121.004.2003142152431.hdf" Where: MOD = MODIS/Terra 2003 = Year of data acquisition 121 = Julian date of data acquisition (day 121) 004 = Version of data type (Version 4) 2003 = Year of production (2003) 142 = Julian date of production (day 142) 152431 = Hour/minute/second of production in GMT (15:24:31) 角点坐标为： Corner Coordinates: Upper Left ( 70.0000000, 54.0000000) Lower Left ( 70.0000000, 3.0000000) Upper Right ( 138.0000000, 54.0000000) Lower Right ( 138.0000000, 3.0000000) 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。 数据行列数分别为 1360, 1020 地理经纬度坐标，具体信息如下： Coordinate System is: GEOGCS["Unknown datum based upon the Clarke 1866 ellipsoid", DATUM["Not specified (based on Clarke 1866 spheroid)", SPHEROID["Clarke 1866",6378206.4,294.9786982139006, AUTHORITY["EPSG","7008"]]], PRIMEM["Greenwich",0], UNIT["degree",0.0174532925199433]] Origin = (70.000000000000000,54.000000000000000)
National Snow and Ice Data Center（NSIDC）
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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