农业灌溉需要消耗大量的可利用淡水资源，是人类对自然水循环过程最直接的扰动，加速了区域水循环的同时伴随着冷却作用。因此，估算灌溉用水对于探索人类活动对自然水循环的影响、量化水资源收支、优化农业水资源管理配置等具有重要意义。然而，目前灌溉用水数据主要是基于调查统计结果，数据空间分布离散且缺乏统一性，无法满足对灌溉用水的时空变化进行估算的需求。全球灌溉农田灌溉用水量遥感估算数据集（2011-2018）是基于卫星土壤湿度、降水、植被指数以及气象资料入辐射与气温等要素，通过土壤水量平衡原理，耦合遥感蒸散发过程模块以及利用基于差分优化的数据-模型融合算法来估算全球灌溉农田实际灌溉用水量。该数据集的灌溉用水估算结果相比传统的离散调查统计数据在不同空间尺度（区域、州/省和国家）上具有较小的偏差，如中国各省2015年农业用水统计结果对比（bias = −3.10 km^3），美国各州2013年调查数据结果对比（bias = −0.42 km^3）以及粮农组织各个国家尺度对比结果（bias = −10.84 km^3）。而且，相较于基于单个降水和土壤水分卫星产品的估算结果，该集合数据显示出更低的不确定性。此外，数据统一采用全球地理经纬度格网，相关元数据存储在对应的NetCDF文件内，空间分辨率约为25公里，时间分辨率为月尺度，时间跨度为2011年−2018年。该数据集将有助于定量评估历史时期农业灌溉用水的时空格局和支撑科学农业用水管理等。
张琨, 李新, 郑东海, 张凌, 朱高峰
青藏高原是世界上最大的高、低纬度多年冻土带，近几十年来，其多年冻土带迅速退化，其最显著的特征之一就是热融湖塘的形成。这样的湖泊由于能够调节碳循环、水和能量通量而引起了极大的关注。然而，这一地区的热融湖塘的分布在很大程度上仍不为人所知，这阻碍了我们对多年冻土的响应及其碳反馈对气候变化的理解。本数据集基于200余景Sentinel-2A影像，结合ArcGIS、NDWI和Google Earth Engine平台，通过GEE自动提取和人工目视解译的方法提提取青藏高原多年冻土区内热融湖塘边界。在2018年热融湖塘数据集中，青藏高原多年冻土区共有121,758个热融湖塘，面积为0.00035-0.5 km²，总面积为1730 km² 。本次热融湖塘编目数据集为青藏高原水资源评价、多年冻土退化评价、热喀斯特研究提供了基础数据。
陈旭, 牟翠翠, 贾麟, 李志龙, 范成彦, 母梅, 彭小清, 吴晓东
本数据为锡尔河中游苦盏水文站水文资料。该站为中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所和塔吉克斯坦国家科学院水问题水能与生态研究所、塔吉克斯坦水文气象局合作建设。该数据可以用于中亚山区水资源评估等科学研究和水利工程等服务。 资料时段：2019年11月2日至2020年12月5日。 资料要素：逐小时流速（m/s）、逐小时水位（m）和逐小时降雨量（m） 站点位置：40°17′38″N, 69°40′18″E，320m 一、300W-QX河流流速、水位观测仪 （一）流速参数： 1供电电压 12（9~27）V(DC) 2工作电流 120（110~135）mA 3工作温度（-40 ~85） °C 4测量范围 （0.15 ~20）m/s 5测量精度 ±0.02m/s 6分辨率 1mm 7探测距离 0.1~50 m 8安装高度0.15~ 25 m 9采样频率 20sps （二）水位参数： 1测量范围 0.5~20 m 2测量精度 ±3 mm 3分辨率 1 mm 4重复性 ±1mm 二、SL3-1翻斗式雨量传感器 1承水口径 ф200mm 2测量降水强度 4mm/min以内 3测量最小分度 0.1mm降水量 4最大允许误差 ±4%mm 三、流速、观测仪数据获取的频率：传感器每隔5S测量一次流速和水位数据 四、小时平均流速计算：小时平均流速和水位数据由一小时内所有每隔5S测量的流速和水位数据取平均计算得出 五、水位数据中大量出现的0值的说明：水位数据中0值是供电不足引起传感器断电重启，重启后第一条数据为0，导致小时平均值出现0。2019年12月5日供电改造后恢复正常 六、雨量数据中有部分缺失及-8.191mm等非正常数据，应该予以剔除和说明。 数据缺失4.10-5.3数据，已补充，-8.191mm类似这种异常数据已经标记
霍文, 尚华明
全面估算了1132个大于1 km2湖泊的水量变化。总的来说，1976至2019年间，湖泊水储量增加了169.7±15.1 Gt（3.9±0.4 Gt yr-1），主要发生在内流区（157.6±11.6或3.7±0.3 Gt yr-1）。1976至1995年间，湖泊水量显示减少（-45.2±8.2Gt或-2.4±0.4Gt yr-1），但在1995至2019年间，大幅增加（214.9±12.7Gt或9.0±0.5Gt yr-1）。2010至2015年间，水量增速减缓（23.1±6.5 Gt或4.6±1.3 Gt yr-1），随后在2015至2019年间再次出现高值（65.7±6.7 Gt或16.4±1.7 Gt yr-1）。在1976-2019年间，冰川补给湖水量增加（127.1±14.3 Gt）远远高于非冰川补给湖（42.6±4.9 Gt），这也与冰川补给湖数量多，面积广有关。另外，封闭湖水量增幅（161.9±14.0 Gt）大大高于外流湖（7.8±5.8 Gt）。
张国庆
青藏科考区历史溪河洪水分布数据包括经纬度、发生的地址、基本引发类型、日期以及造成的危害等属性信息。数据来源于灾害调查部门的调查统计。在原数据基础上，进行必要的数据质量控制。根据原数据的类型描述、主要引发因素、发生的位置结合30米基础地形进行洪水类型的分析和划分。该数据可以作为分析历史洪水灾害的参考数据。数据格式为点矢量shp格式，可以直接用ArcGIS打开。该数据结合降水、气象等观测资料，可以用于青藏高原对应区域的洪水风险分析。
王中根
（1）数据内容：卡拉库里湖2011-2019年水位日变化，观测点坐标为东经75.03°，北纬38.43°，海拔3670米。（2）数据来源和处理方法：所用仪器为HOBO压力式自动水位计（U20-001-01），记录频率为30分钟。结合附近的气象站气压数据进行矫正，剔除错误数据和异常值之后，通过计算获取水位日值的变化数据。（3）数据质量描述：由于冬季标尺遭到破坏，该数据以每年开始观测为基准。受施工等人为因素的影响，部分时段的数据缺失。（4）数据应用前景：该数据可应用于湖泊水文、高寒区水文过程等科研领域。
谢营
该数据集是2014-2020年每年4-11期间不定期在然乌湖中湖岸边利用YSI EXO2水质多参数测量仪测量的实测值，采样时间间隔为0.25s-1s，此数据为仪器稳定后的平均值，采样地理坐标为：经度96.795296，纬度29.459066，海拔高度3925m。 测量参数为水温、电导率、溶解氧和浊度等，具体参数单位在表头中标明。数据剔除部分明显异常值，文档中为空值，使用时请注意。该数据将不定期更新，可为然乌湖流域的水化学、湖泊微生物或湖泊理化性质等的相关科研人员使用。
罗伦
该数据为中国科学院藏东南高山环境综合观测研究站2018年在易贡藏布流域架设自动气象站数据（AWS，Campbell公司），地理坐标为北纬30.1741，东经94.9334，海拔2282m，下垫面为草地。 数据包括气温（℃）、相对湿度（%）、风速（m/s）、水汽压（Kpa）和气压(mb)日算术平均数据和降水的日累计值，原始数据为10分钟记录一个平均值。温湿度采用HMP155A温湿度探头测定，降雨量仪器型号为TB4，大气压力传感器探头为PTB210，风速传感器为05103，这些探头离地面2 m高。数据质量方面：原始数据质量较好，缺失较少。该数据站点为青藏高原较低海拔的气象站，后续会不定期更新，可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
罗伦
本数据为阿姆河上游支流卡菲尼干河水文站水文资料。该站为中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所和塔吉克斯坦国家科学院水问题水能与生态研究所、塔吉克斯坦水文气象局合作建设。该数据可以用于中亚山区水资源评估等科学研究和水利工程等服务。资料时段：2019年11月3日至2020年12月3日。资料要素：逐小时流速（m/s）、逐小时水位（m）和逐小时降雨量（m）。站点位置：37°36′01″N，68°08′01″E，420m 一、300W-QX河流流速、水位观测仪 （一）流速参数： 1供电电压 12（9~27）V(DC) 2工作电流 120（110~135）mA 3工作温度（-40 ~85） °C 4测量范围 （0.15 ~20）m/s 5测量精度 ±0.02m/s 6分辨率 1mm 7探测距离 0.1~50 m 8安装高度0.15~ 25 m 9采样频率 20sps （二）水位参数： 1测量范围 0.5~20 m 2测量精度 ±3 mm 3分辨率 1 mm 4重复性 ±1mm 二、SL3-1翻斗式雨量传感器 1承水口径 ф200mm 2测量降水强度 4mm/min以内 3测量最小分度 0.1mm降水量 4最大允许误差 ±4%mm 三、流速、观测仪数据获取的频率：传感器每隔5S测量一次流速和水位数据 四、小时平均流速计算：小时平均流速和水位数据由一小时内所有每隔5S测量的流速和水位数据取平均计算得出 五、水位数据中大量出现的0值的说明：水位数据中0值是供电不足引起传感器断电重启，初次启动第一条数据是0，导致小时平均值出现0。经2020年7月26日供电改造后，数据恢复了正常,2020年9月底又开始出现供电不足，经2020年12月25日二次供电改造，数据恢复正常 六、水位监测情况进行说明（如7358行，2020/11/3 16:00，最高水位6.7m，最低水位为0m，如何解释？另，最高水位的最大值是6.7m，数据中多次出现这个最高水位的值，似乎显示了6.7m是监测数据的极限值，实际情况是否如此？ ）：6.7m是设置的初始传感器距离河床底部高度，出现6.7m是传感器刚启动时候的异常数据，是设备供电不足导致断电重启引起传感器重启，初次启动出现这种异常值，经2020年12月25日供电改造后，数据恢复了正常
霍文, 尚华明
数据包括三个主要典型案例，2000年易贡滑坡堰塞湖溃决洪水模拟、2018年金沙江上游的白格滑坡堰塞湖溃决模拟以及川藏铁路穿越的沃卡曲流域的场景模拟。数据为堰塞湖溃决后沿下游流动的水位高程数据，带空间投影坐标信息的tif格式，为横轴墨卡托投影。对于典型的案例使用动态自适应网格的二维洪水过程模型——NewFlood进行模拟分析。模型的输入资料为地形数据、驱动数据等。地形资料采用SRTM 30米分辨率DEM数据，其中沃卡曲由于比降大，堰塞湖的水域范围相对较小，因此将DEM进行重采样后再进行模拟。模拟结果可以为开展相应流域的洪水动态过程分析提供参考。
王中根
该数据集记录了青海省西宁市地表水监测断面水质状况数据(2015.7-2019.7)。数据统计自青海省生态环境厅，数据集包含15个数据表，分别为：西宁市地表水2015年7月监测断面水质状况，西宁市地表水2015年11月监测断面水质状况，西宁市地表水2016年1月监测断面水质状况，西宁市地表水2016年2月监测断面水质状况等，数据表结构相同。 每个数据表共有6个字段，例如西宁市地表水2015年7月监测断面水质状况表： 字段1：序号 字段2：断面名称 字段3：执行标准等级 字段4：实际水质等级 字段5：超标项目
青海省生态环境厅
该数据集记录了青海省海西州2019年1月-2020年6月地表水水质监测状况信息公开表。数据整理自海西州生态环境局。数据集包含18个数据表，分别为：海西州2019年1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12月地表水水质监测状况信息公开表，2020年1、2、3、4、5、6月地表水水质监测状况信息公开表，数据表结构相同。 每个数据表共有11个字段，例如2019年1月地表水水质监测状况信息公开表： 字段1：序号 字段2：地区 字段3：水体 字段4：断面名称 字段5：断面级别 字段6：监控单位 字段7：监测频次 字段8：水质目标 字段9：是否达标 字段10：超标因子 字段11：备注
青海省海西州生态环境局
1) 数据主要包括2016-2018年UIB地区六条典型冰川的GPR实测冰厚与GlabTop2模拟的2010s的UIB全流域的冰储量，8个水文站的径流数据 2) 数据加工方式：通过输入TanDEM-X与巴基斯坦冰川编目等，从而在GlabTop2模型中生成模拟冰厚值。 2) 数据质量描述：GlabtOP2模拟冰厚值的空间分辨率为30 m.误差为15%，GPR实测的最大冰厚的误差为230.2 ± 5.4 m.
张寅生
1) 数据内容 本数据集包含澜沧江-湄公河流域流向、汇流累积和矢量河网信息。 2) 数据来源及加工方法 本数据集采用了遥感蚀刻方法（Remote Sensing Stream Burning, Wang et. al, 2021），融合了高精度高程模型MERIT-DEM和哨兵2号光学影像。 3) 数据质量描述 经验证，本数据集具备较高的空间精度（Wang et. al, 2021）。<br /> 4) 数据应用成果及前景 本数据集提供了基础的河流网络及其汇流信息，可用于水文模型、陆面过程模型、地球系统模式等模拟用途，也可以用于制图和空间统计分析。
王子丰
本数据集包括中亚大湖区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的内陆水域数据，包括河流，运河和湖泊的分布。各个国家的线状和面状要素分别存储在不同文件中。该数据集来自世界数字地图（DCW），其主要来源是美国，澳大利亚，加拿大和英国制作的美国国防测绘局（DMA）的操作导航图（ONC）1：1,000,000比例纸质地图系列。DCW数据库最后更新至1992年，并于2006年开始免费提供。
徐晓凡, 谈明洪
印度洋是海气相互作用非常活跃的区域，它与太平洋共同构成的“印度洋-太平洋暖池”是全球海温最高、体积最大的暖水区，不仅通过季风将大量的热量和水汽输送到热带外海域，而且热带印度洋上空的强对流也在全球气候变化中扮演重要的角色。研究印度洋本身的热力性质以及海气相互作用，需要准确、可靠的格点化三维海温数据集。 本数据集由印度洋三维格点温度构成，其水平范围覆盖印度洋（30°E-105°E，45°S-30°N），垂直方向从表层到2000米共41层，水平分辨率为1/4°，时间分辨率是逐月。数据采用“表层-次表层”反演技术和最优插值方案制作。首先，“表层-次表层”反演过程使用机器学习算法（广义神经网络）将遥感的海表面温、海表面高度异常等信息投影到次表层，形成反演剖面（或“伪”剖面）。进一步，挑选高质量的反演剖面，补充到英国气象局提供的海洋次表层现场剖面数据库中，使用最优插值方案进行融合，得到最终的融合数据集。通过与现有的IAP、EN4以及Ishii数据集相比，该数据集能够抓住印度洋主要的海温变化特征，高分辨率版本可以提取更多中小尺度信号。该数据集分辨率高，融合了现场剖面和遥感资料的优势，有望在印度洋海气相互作用方面发挥作用。
王公杰, 赵亮
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国（约960万平方公里土地）的地表温度数据，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据（MOD11C1和MYD11C1），月数据（MOD11C3和MYD11C3）和气象站数据，以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的，然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明，重建结果与现场测量结果密切相关，平均RMSE为1.39°C，MAE为1.30°C，R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
毛克彪
利用长时间序列Landsat遥感数据(1976年的KH-9数据为辅助数据)，人工目视解译获取了念青唐古拉山西段近40年(1970s-2018)共5期冰湖数据，对大于0.0036平方千米的冰湖从类型、规模、海拔、流域4个方面的变化特征进行了详细分析。研究发现，念青唐古拉山西段冰湖持续扩张，数量从1976年的192个增加到2018年的299个，增加了107个(+56%)，相应地总面积由原来的6.75±0.13平方千米扩张到9.12±0.13平方千米，增加了2.37平方千米 (+35%)；冰湖的类型正发生明显的变化；较小规模的冰湖变化较快；冰湖的扩张正向更高海拔发展。
罗玮, 张国庆
本数据集为青海可可西里地区湖泊要素数据集，详细记录了可可西里地区主要湖泊特征和水质采样分析数据。青海可可西里地区湖泊众多，是青藏高原湖泊集中分布区之一。该区域湖泊发育的基本特点是：数量大，类型多，结构复杂。据初步统计，面积大于1km2的湖泊有107个，总面积为3825km2，湖泊度约为0.05。该数据集原始数据数字化自《青海可可西里地区自然环境》一书，具体包括了35个主要湖泊特征数据和60个湖泊水体化学分析数据。本数据集对于研究青海可可西里地区提供了基础数据，对于相关领域的研究具有参考价值。
李炳元
中亚农业水资源脆弱性数据集基于气象、土地覆盖、地形和社会经济数据, 依据脆弱性概念框架, 从暴露度、敏感度和适应度 3 个方面选取 18 个指标, 建立了农业水资源脆弱性评价指标体系, 采用等权重法和主成分分析法确定指标权重, 对中亚农业水资源脆弱性进行了评价及特征分析。对部分原始各个栅格数据进行比较，从原始目标栅格最左上角开始，依次向相邻的右、下栅格延伸，四个栅格（即0.5°）取中位数合并为一个栅格，并且该中位数作为四个栅格中心点对应的地理坐标的数值，消除栅格间的极端数值情况。数据提供了1992-1996、1997-2001、2002-2006、2007-2011、2012-2017和1992-2017六个时间段，空间分辨率为0.5°乘以0.5°。数据集可为中亚五国农业水资源供需和开发利用分析等提供基础数据支撑。
李兰海, 于水
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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