数据内容：咸海流域2019年归一化植被指数数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD13A2产品第一波段作为归一化植被指数数据，乘以比例因子0.0001。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为一个月，每个像元的值为每个月的归一化植被指数的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年反照率数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MCD43A1产品中的"BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_01"，“BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_02“和“BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_03”波段，参考MODIS官方算法，计算得出白天反照率和夜间反照率，乘以比例因子0.001。 数据质量：空间分辨率为500m×500m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天地表反照率的平均值。 数据应用成果：作为重要参数可反演地表蒸散发。
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数据内容：咸海流域2019年地表温度数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD11A2产品第一波段作为地表温度数据，乘以比例因子0.02。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天地表温度的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
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数据内容：咸海流域2019年土壤湿度数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局，对每天的土壤湿度数据相加得到各月土壤湿度之和，再除以天数得到每月土壤湿度的平均值。 数据质量：空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为月，每个像元的值为每月土壤湿度的平均值。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布
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数据内容：咸海流域2019年叶面积指数数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD15A2产品第二波段作为叶面积指数数据，乘以比例因子0.1。 数据质量：空间分辨率为500m×500m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天叶面积指数的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
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数据内容：咸海流域2019年蒸散发数据集。 数据来源及加工方法：借助IDL平台，利用SEBS算法和美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪（MODIS）相关数据，求出2019年咸海流域蒸散发结果。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据和生态数据相结合分析土地退化和水资源利用效率情况。
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（1）数据内容：该数据集包含了咸海流域2000-2020年的土地利用情况；（2）数据来源及加工方法：该数据集来源于欧洲航天局的气候变化倡议土地覆盖地图（http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI），在此基础上用咸海流域的边界数据进行掩膜处理，提取出咸海流域的土地利用，同时，根据一定的规则进行合并，将原始的二级类数据合并为包含7个土地利用类型的一级类数据，坐标系为：WGS-1984；（3）数据质量描述：根据现有研究，该数据集的整体准确率达到80%；（4）该数据集可以为生态保护和环境评估提供基础数据支撑，也可以做为土地利用模拟的原始数据。
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数据内容：咸海流域2015年-2018年土壤湿度数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局，对每天的土壤湿度数据相加得到八天土壤之和，再除以天数得到八天降雨量平均值。 数据质量：空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天土壤湿度的平均值。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
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数据内容：咸海流域2015年-2018年降雨量数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局新一代的全球降水计划GPM(Global Precipitation Measurement，V06，全球降水观测计划)，对三小时的降雨量数据相加得到日降雨量，再累计相加得到八天降雨量。 数据质量：空间分辨率为0.1°×0.1°，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天降雨量之和。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析。
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数据内容：咸海流域2015-2018年蒸散发数据集。 数据来源及加工方法：借助IDL平台，利用SEBS算法和美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪（MODIS）相关数据，求出2015-2018年咸海流域蒸散发结果。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据和生态数据相结合分析土地退化情况。
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数据内容：咸海流域2015年-2018年反照率数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MCD43A1产品中的"BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_01"，“BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_02“和“BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_03”波段，参考MODIS官方算法，计算得出白天反照率和夜间反照率，乘以比例因子0.001。 数据质量：空间分辨率为500m×500m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天地表反照率的平均值。 咸海流域边界说明：咸海流域的边界来源于世界自然基金会的HydroBASINS Version 1，详细信息请参考：https://www.hydrosheds.org/page/hydrobasins 数据应用成果：作为重要参数可反演地表蒸散发。
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数据内容：咸海流域2015年-2018年叶面积指数数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD15A2产品第二波段作为叶面积指数数据，乘以比例因子0.1。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天叶面积指数的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
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数据内容：咸海流域2015年-2018年地表温度数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD11A2产品第一波段作为地表温度数据，乘以比例因子0.02。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天地表温度的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
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该数据集是2019年咸海流域不同水体的多参数数据，用于获取湖泊基本理化指标数据，为后续湖泊现代观测研究作准备。 数据观测时间为2019年7月26日，一天的水化学特征。测量仪器为YSI EXO2水质多参数测量仪。仪器在每次测量之前都根据湖面海拔高度和当地气压进行校正，测量的时间间隔定为1s, 投放速度较慢，保证高连续性地获取数据；得到的原始数据包括了水面以上暴露在空气中的测量数据，在后期处理中予以剔除。数据以excel文件存储。
吴敬禄
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