本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 柴晨好
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 刘虎
本数据集来源于论文：（1）He, C., Liu, Z., Tian, J., & Ma, Q., (2014). Urban expansion dynamics and natural habitat loss in China: a multiscale landscape perspective. Global change biology, 20(9), 2886-2902.（2）Xu, M., He, C., Liu, Z., Dou, Y. (2016). How Did Urban Land Expand in China between 1992 and 2015? A Multi-Scale Landscape Analysis. PLoS ONE 11(5): e0154839。本数据集的制作流程主要包括：（1）对夜间灯光数据、植被指数数据和地表温度数据进行预处理，得到了1992-2020年覆盖全国范围的多源遥感数据；（2）通过经济分区、选取训练样本、支持向量机分类和年际序列订正，获取城市建成区动态信息。利用Landsat TM/ETM+数据进行精度评价，得到Kappa系数为0.60，总体精度为92.62%。该数据集已用于评估城市扩展过程对自然生境和耕地的影响，能够为理解中国城市扩展过程及其影响提供数据支持。
何春阳, 刘志锋, 许敏, 卢文路
本数据集来源于论文：He, C., Liu, Z., Wu, J., Pan, X., Fang, Z., Li, J., Bryan., B.A. (2021). Future global urban water scarcity and potential solutions. Nature Communications, 12, 4667。本数据集包括2020-2070年全球不同共享社会经济路径下的城市建成区信息。本数据集的制作流程主要包括：（1）基于全球1992-2016年城市建成区数据（下载地址：https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.892684）和城市人口数据建立线性回归模型，计算未来城市建成区的数量需求；（2）使用LUSD-urban模型模拟未来城市建成区的空间格局。该数据集能够为评估全球未来城市扩展过程的影响提供数据支撑。
何春阳, 刘志锋, 杨延杰
本数据集来源于论文：Huang, M., Wang, Z.C., Pan, X.H., Gong, B.H., Tu, M.Z., & Liu, Z.F. (2022). Delimiting China's urban growth boundaries under localized shared socioeconomic pathways and various urban expansion modes. Earth's Future, 10, e2021EF002572。本套数据集展示了不同社会经济情景和不同扩展模式下中国2021-2100年城市建成区的扩展过程和城市空间增长边界（也可称为城市扩展边界）。本数据集的制作流程主要包括：（1）基于本地化后的共享社会经济路径，利用基于斑块的LUSD-urban模型，模拟了11种扩展模式下的城市扩展过程；（2）基于最大扩展范围，利用空间形态学方法对城市扩展动态信息进行处理，划定了中国各省级行政区的城市空间增长边界。作者利用该套数据分析了不同情景和不同扩展模式下城市扩展过程对生态系统服务的影响以及城市收缩压力，可为合理划定城镇开发边界提供参考。
黄妙, 王梓晨, 潘鑫豪, 龚炳华, 涂梦昭, 刘志锋
本数据集为2021年的祁连山区域的人类活动参数，包括祁连山区域2021年的30m耕地产品和祁连山区域2021年的30m建设用地分布产品。该产品来源于祁连山区域2021年30m的土地覆盖分类产品。该产品以2020年的土地覆盖分类产品为基础，基于Google Earth Engine平台的Landsat系列数据和强大地数据处理能力，利用变化检测的思想和方法生产得到，总体精度优于85%。该产品是1985-2020年土地覆盖分类产品的延续。1985-2020年的土地覆盖分类产品也可在本网站下载得到。其中，1985-2015年的土地利用产品为5年1期，2015-2021年的土地利用产品为1年1期。
杨爱霞, 仲波
1985年祁连山国家公园土地利用类型的数据集是基于中科院中国土地利用现状遥感监测数据集，经过裁剪、拼接等操作得到的矢量数据集。2000-2020年的3个数据集是基于GlobeLand30全球30米地表覆盖数据，经过掩膜提取等操作得到的30m分辨率的栅格数据集。所有数据集的土地利用类型包括耕地、森林、灌木林、草地、湿地、水体、苔原、人造表面、裸地、冰川和永久积雪这10个一级类型。数据产品可以检测大多数人类活动所引起的地表覆盖变化，在实际应用中具有十分重要的意义，可以用此数据分析祁连山区域历史的土地利用类型，并结合当前的土地利用类型数据，分析祁连山区域土地利用类型的变化。
年雁云
土地覆盖是指地球表面当前所具有的自然和人为影响所形成的覆盖物，是地球表面的自然状态，如森林、草场、农田、土壤、冰川、湖泊、沼泽湿地及道路等。土地覆盖（Land Cover）数据集，源数据来自MODIS产品，经过数据格式转换、投影、重采样等预处理。现有格式为TIFF格式，投影为Krasovsky_1940_Albers投影。数据空间分辨率为1000米，时间上，从2001至2020年，每年提供一幅图像。土地覆盖产品的分类采用国际地圈生物圈计划（IGBP, International Geosphere Biosphere Programme）定义的17类，包括11类自然植被分类，3类土地利用和土地镶嵌，3类无植生土地分类。
朱军涛
充分利用多源植被分类/土地覆盖分类产品各自的优势，通过专门设计与青藏高原植被类型相适应的植被分类体系，选用集成分类方法，在数据可靠性的基础上遵循一致性的原则，制作了青藏高原现状植被图，其在现势性、分类体系的针对性和分类精度上均表现更优。从分类结果的现势性来看，青藏高原现状植被图较早期中国植被图能更好地反映青藏高原植被覆盖现状；从分类体系的针对性来看，青藏高原现状植被图采用了针对青藏高原植被专门设计的分类体系，有利于从多源数据产品中充分提取出具备高可靠性和一致性的植被覆盖信息；从分类精度来看，青藏高原现状植被图的总体精度（78.09%，Kappa系数0.75）较已有相关数据产品提高了18.84% ~ 37.17%，特别是对草地、灌丛等植被类型的分类精度有明显提升。
张慧, 赵涔良, 朱文泉
本数据集包括雅鲁藏布江流域日喀则地区典型第四纪松散沉积物的实测剖面示意图和岩性柱状图，以及剖面实测情况统计表。数据来自为期2个月在西藏日喀则地区的野外实测工作，共实测剖面16条，采集宇宙核素样品89件，光释光样品39件，绘制实测剖面图16幅，实测导线共410导，岩性柱状图共38幅。数据集主要呈现了日喀则地区冲积物、洪积物、冲洪积物、崩积物、坡洪积物和冰碛物等典型松散沉积物的成因类型，实测沉积厚度出露范围约1.6–70米，平均厚度约29米，横向展布控制长度为41–9059米。数据集展示了松散沉积物的离散式、疏松多孔、多砂质弱胶结的结构特征；高砾石含量（80%–95%），砾径主体分布0.05–0.1米的粒径特征；弱分化、分选磨圆度冲洪积物较好而崩积物较差；多发育下粗正细的正粒序结构、可见平行层理和板状交错层理的沉积特征。对松散沉积物的实测有助于揭示流域内水系固体物质的赋存规律，调查结果可为由松散沉积物滑动、卸载、垮塌等引发的灾害预警及相关地物防控提供重要指示。
林志鹏, 王成善, 韩中鹏, 白雅俪格, 王新航, 张建, 马星铎
该数据集围绕雅鲁藏布江全流域范围第四纪松散沉积物总量估算的目标，开展了全流域松散沉积物的厚度标定工作，呈现了2020年野外实测厚度标定的典型第四纪松散沉积物照片图集。具体包括16个复合一级子流域，自上游到下游分别为当却-来乌藏布、热苏-列荣藏布、柴曲–门曲、雄曲–瓮布曲、加达藏布、彭吉藏布–萨迦冲曲、多雄藏布、夏布曲–大纳普曲、年楚河、湘曲–邬郁玛曲、曼曲、尼木玛曲–拉萨河、贡嘎普曲–罗布绒曲、尼洋河、易贡藏布–帕隆藏布和香江流域，总计标定松散沉积物厚度点位584个。 图集展示了坡积物、冲积物、洪积物、冲洪积物、冰碛物、风积物、坡洪积物、残积物、残坡积物和湖积物等多种成因类型的松散沉积物，呈现了其在山坡、山麓、河漫滩、阶地、冲洪积扇和冰川前缘等地带的空间分布位置，以1米长标杆为比例尺，展示了沉积物厚度的显著差异分布特征：坡度较陡的山前地带平缓区坡洪积物通常厚度在5–10米之间，而山前冲沟口的堆积物厚度与洪积扇的规模有关，厚者可达数十米，薄者只有3–4米；山坡上部残积物的厚度一般在0.3–2.5米左右，冲积物的厚度很难见底；且从上游至下游，冲积物的厚度变化非常大，峡谷区基岩裸露，厚度几乎为0，而上游当却藏布河谷地区冲积物厚度大，未见底；冰碛物的最大厚度可达20多米。风积物在中上游常见，厚度变化范围较大，从几米到 20多米不等。 该图集提供了涵盖全流域范围的松散沉积物的实例照片，为今后开展松散沉积物精细刻画奠定了材料基础和先验知识，初步展示了雅江全流域的松散沉积物类型与厚度的总体分布规律，为估算雅鲁藏布江流域所产生固体碎屑物质的沉积总量提供了数据支撑，也为评估松散沉积物相关自然灾害风险和制定科学防范措施提供了依据。
林志鹏, 王成善, 韩中鹏, 白雅俪格, 王新航, 胡太宇
本数据集为祁连山区域2021年的30m土地覆盖分类产品。该产品以2021年的土地覆盖分类产品为基础，基于Google Earth Engine平台的Landsat系列数据和强大地数据处理能力，利用变化检测的思想和方法生产得到，总体精度优于85%。该产品是1985-2020年土地覆盖分类产品的延续。1985-2020年的土地覆盖分类产品也可在本网站下载得到。其中，1985-2015年的土地利用产品为5年1期，2015-2021年的土地利用产品为1年1期。
杨爱霞, 仲波, 角坤升, 吴俊君
该数据为青藏高原区域的土地覆盖数据，空间分辨率为300米，时间分辨率为年，数据包括1995、2005和2015年3个时期。该数据为栅格格式（Tiff），采用2000国家大地坐标系，可以使用ArcGIS、ENVI等软件工具打开。原始数据来自欧洲哥白尼气候变化服务数据中心，该数据参照联合国粮食及农业组织开发的“土地覆被分类系统”，将全球土地覆被类型分为22类。由于其高精度、一致性以及年度更新的特征，该数据已经在全球范围内的土地利用和人类活动变化监测等领域得到了广泛应用。本数据在原始数据的基础上，在ArcGIS中经裁剪、投影、精度验证获得，并经过第二人进行质量审核，数据质量可靠。
杨雅萍
通过不同层次的旅游点、旅游线和旅游区的考察，形成景点、景区、廊道和重要的旅游交通节点、旅游村、旅游城镇等的旅游资源、旅游服务和旅游设施等的照片、视频数据，记录旅游发展状况，发现旅游发展中的问题，并形成相应的世界旅游目的地建设的思路；数据来源为无人机、行车记录仪和摄像机、手机、GPS，并按照景区、数据类别分成不同文件夹；数据资料经过多次核对，确保真实无误；本数据可为青藏高原世界旅游目的地建设提供可追溯的依据。
时珊珊
泛萨赫勒地区地表水体范围及面积数据集包含了泛萨赫勒地区23个国家内地表水体（≥1km2）在21年间的变化情况。首先，基于全球地表水体范围栅格数据集（Global surface water extent dataset，GSWED），通过建立面积大小和观测频率的掩膜排除GSWED原始数据中由于动态阈值所产生的误分类，获取改进后的地表水体数据集。随后，对改进后的地表水体数据进行对象化处理，再结合河网数据（Global River Widths from Landsat，GRWL）以及湖泊数据（HydroLAKES）进行人工修订和整理。最后，基于修订整理后的地表水体数据，统计生成泛萨赫勒地区的水体范围和面积变化数据集。 该数据集为矢量文件（.shp），地理坐标系为WGS84。与原始的栅格数据集相比，该数据集在减少了数据的冗余的同时，将地表水体从像元尺度上升到对象尺度，在地学分析中更具实际意义。数据在空间范围上覆盖了萨赫勒以及西非地区，为该地区的地表水资源评估和研究工作提供了数据支撑。
吕云哲, 蒋敏, 贾立
本数据集为非洲萨赫勒地区1990-2020年每5年1期的30m土地利用/覆盖分类产品。该产品基于一套集合机器学习和多元数据融合的土地覆盖分类协同框架，利用谷歌地球引擎 (GEE) 云计算平台，将监督土地覆盖分类和现有多个主题土地覆盖图融合生产而成。分类体系采用FROM_GLC分类体系，包括耕地、森林、草地、灌丛、湿地、水体、不透水面和裸地共8大类。该数据集经过大量萨赫勒区域全季节样本验证，数据集整体准确率在75%左右，变化区域检测的准确率在70%以上，也与粮农组织和现有的土地覆盖图有很好的相似性。该数据集可为非洲萨赫勒地区土地资源可持续利用和环境保护等提供数据支撑。
俞乐
本数据为东南亚地区2015年的地表类型数据，空间分辨率为30米，数据类型为NetCDF，变量名为“land cover type”。该数据基于FROM-GLC数据加工而成，通过对原始影像的拼接、裁剪得到覆盖东南亚的地表类型数据，剔除东南亚地区不存在的雪冰等下垫面类型并重新整合图例。修改下垫面类型编码生成包含东南亚的地表类型数据。该数据提供耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、不透水面、及裸地共8种下垫面的信息。数据总体精度为71% （Gong et al., 2019），可为水文模型、区域气候模式等提供东南亚地区的下垫面信息。
刘俊国
（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。
刘铁
基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得2021年阿拉伯半岛栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到500m并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明阿拉伯半岛的荒漠化风险数据精度可靠。
许文强
该数据集于2021年5月底至6月在青藏高原野外考察期间使用无人机航拍所得，航片数据量为 3.4 GB，共包含330余张无人机航片。拍摄地点主要位于西藏的拉萨、林芝，云南省的大理、怒江，四川甘孜、阿坝、凉山等州市地区的道路沿线、居民点及其周边地区。所拍航片主要反映拍摄时点当地的土地利用/覆被类型、设施农业用地分布、植被覆盖度等信息，航片具有经纬度和海拔等空间位置信息，不仅可以为土地利用分类提供基础验证信息，而且还能通过计算植被覆盖度，为大尺度区域植被覆盖度的遥感影像反演等工作提供参考。
吕昌河, 张泽民
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