利用野外调查和文献调研收集到的青海沙蜥（Phrynocephalus vlangalii）分布点，结合五个来自于WorldClim数据库的气候因子，分别将当前（1960-1990年）和未来（2061-2080年）的气候数据输入训练好的物种分布模型，对当前和未来的适宜栖息地进行预测。预测结果表明，在青海沙蜥在气候变化下将会丧失大量原有栖息地，针对青海沙蜥的保护措施应重点关注青藏高原东缘，柴达木盆地北部和东部这些地区。模型也预测在气候变化后，新的适宜栖息地将在原本不适宜青海沙蜥生存的地区出现。然而，由于爬行动物的扩散能力非常有限（文献记录的最大年扩散距离不足500m），新出现的适宜栖息地不一定能被青海沙蜥利用。同时，通过野外工作收集三个海拔种群青海沙蜥的生理、生活史、行为及形态数据并结合微气候数据，利用机制生态位模型预测了气候变化在当前适宜分布区对青海沙蜥造成的生理后果。模型预测的结果表明，无论在SSP245还是SSP585气候变化情景下，青海沙蜥的活动时间在当前适宜分布区的大部分范围（> 93%）内都会增加，热安全阈在当前适宜分布区的所有地点都会减少。高海拔种群的活动时间增幅小于低海拔种群，而其热安全阈减少的幅度却大于低海拔种群。研究结果揭示了气候变化可能对分布在高海拔地区的蜥蜴种群造成更大影响。
曾治高
1）数据内容：柴达木盆地沙蜥属和麻蜥属物种名录及其分布数据，包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名、国家、省、市县、镇乡等分布地；2）数据来源及加工方法：基于2007至2021年间对柴达木盆地干旱荒漠区两栖爬行动物野外科考，记录该地区沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种组成和分布范围；3）数据质量描述：标本的调查、采集和鉴定人员均为专业人员，样品的采集信息经过核对，确保分布数据的质量；4）数据应用成果及前景：综合分析柴达木盆地沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种多样性和分布数据，可以为西北荒漠区及亚洲中部干旱区生物多样性编目提供重要资料，为评估生物多样性格局及制定保护策略提供科学依据。
郭宪光
1）数据内容：塔里木盆地沙蜥属和麻蜥属物种名录及其分布数据，包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名、国家、省、市县分布地；2）数据来源及加工方法：基于2008至2020年间对塔里木盆地干旱荒漠区两栖爬行动物野外科考，记录该地区沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种组成和分布范围；3）数据质量描述：标本的调查、采集和鉴定人员均为专业人员，样品的采集信息经过核对，确保分布数据的质量；4）数据应用成果及前景：综合分析塔里木盆地沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种多样性和分布数据，可以为为亚洲中部干旱区生物多样性编目提供重要资料，为评估生物多样性格局及制定保护策略提供科学依据。
郭宪光
本数据为盈科绿洲农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠观测的一个生长周期内的植被覆盖度数据集。数据观测从2012年5月25日开始到9月14日结束，7月下旬之前每5天观测1次，之后10天观测1次。 测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量了盈科绿洲的农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠的典型地物的植被覆盖度。样方的设计、照片拍摄方法和数据处理方法都经过一定的分析和考虑。 具体分几条进行描述： 0. 测量仪器：简易观测架搭配数码相机，将数码相机置于支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1. 样方设置和“真值”获取：玉米等低矮植被样方大小10×10米，果树样方30米×30米。每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9张照片（当地表覆盖非常均一时也有少于9张的情况），均匀分布在样方内。9张相片处理得到各自覆盖度之后取平均，最终得到一个样方的覆盖度“真值”。 2. 拍摄方法：针对低矮植被如玉米，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；针对较高植被如果树，在树冠下面从下向上拍摄照片，叠加配合对树冠下地表低矮植被从上向下的拍摄，得到植株附近的覆盖度，再拍摄植株之间非树冠投影区域的低矮植被，计算植株间隙的覆盖度。最后通过树冠投影法，获得树冠的平均面积。根据垄行距离计算植株树冠下与植株间隙的面积比例，加权获得整个样方的覆盖度。 3. 数据处理方法：采用一种自动分类方法，具体见“参考文献”第３条文献（Liu et al., 2012)。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 配套数据： 在记录表中文字记录了植被的种类、株高、垄宽、行宽、拍摄高度信息，同时附有数码相机拍摄的场景照片和田埂照片（农田）。 数据处理： 基于数字图像里面的分类方法，对植被和非植被像元分类后得到相片代表样方的植被覆盖度。
穆西晗, 黄帅, 马明国
本数据包括大满超级站、湿地、沙漠、荒漠和戈壁五个站点植被一个生长周期内的覆盖度数据集以及大满超级站玉米和湿地芦苇两种植被一个生长周期内的生物量数据集。观测时间自2013年5月19日开始，9月15日结束。 1覆盖度观测 1.1观测时间 1.1.1超级站：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 超级站：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.1.2其它四个站：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 其它四个站：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.2观测方法 1.2.1测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量，将数码相机置于简易支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1.2.2样方的设计 超级站：共取3块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9-10张照片； 湿地站：共取2块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 其它3个站：选取1块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 1.2.3拍摄方法 针对超级站玉米和湿地站芦苇，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；其它三个站点由于植被比较低矮，直接用相机垂直向下拍照（未使用支架）。 1.2.4 覆盖度计算 覆盖度计算由北京师范大学完成，采用一种自动分类方法，具体见 “建议参考文献”第1条文献。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 2生物量观测 2.1观测时间 2.1.1玉米：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 玉米：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.1.2芦苇：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 芦苇：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.2观测方法 玉米：选取3块样地，每块样地每次观测选取代表样地平均水平的三株玉米分别称每株玉米的鲜重（地上生物量+地下生物量）和相应的干重（85℃恒温烘干），根据种植的株距和行距计算单位面积玉米的生物量； 芦苇：设置2个0.5mÍ0.5m的样方，齐地刈割，分别称取芦苇的鲜重（茎叶）和干重（85℃恒温烘干）。 2.3观测仪器 天平（精度0.01g）、烘箱。 3数据的存储 所有观测数据先手薄记录后整理到Excel表中存储，同时整理了玉米种植结构数据，包括种植的株距、行距，种植时间、灌水时间、除父本时间以及收割时间等相关信息。
耿丽英, 家淑珍, 李艺梦, 马明国
本数据为黑河中游盈科绿洲与湿地、戈壁、沙漠观测的典型地物比辐射率数据集。数据观测从2012年5月25日至2012年7月18日。 仪器：北京师范大学便携式傅立叶变换红外波谱仪（102F）、手持式红外温度计 测量方法：利用102F分别测量冷黑体、暖黑体、观测目标、金版的辐射值。利用冷暖黑体的辐射值，对102F进行定标，消除仪器自身发射的影响。利用基于平滑度的迭代反演算法，反演出比辐射率和物体温度。比辐射率波段范围为8-14μm，分辨率4cm-1。 本数据集包含102F获取的冷黑体、暖黑体、被测目标和金板的原始辐射曲线（ASCII格式）和记录文件。处理后的数据为8-14μm比辐射率曲线（ASCII格式）.部分数据配套有被测目标的热像仪照片，数码相机拍摄的场景和被测物体图像。
马明国
本数据包括大满超级站、湿地、沙漠、荒漠和戈壁五个站点植被一个生长周期内的覆盖度数据集以及大满超级站玉米和湿地芦苇两种植被一个生长周期内的生物量数据集。观测时间自2014年5月10日开始，9月11日结束。 1覆盖度观测 1.1观测时间 1.1.1超级站：观测时间段2014年5月10日-9月11日， 7月20日以前每5天观测一次，7月20后每10天观测一次，共做了17次观测，具体观测时间如下； 超级站：2014-5-10、2014-5-15、2014-5-20、2014-5-25、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-15、2014-6-20、2014-6-25、2014-6-30、2014-7-5、2014-7-10、2014-7-15、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 1.1.2其它四个站：观测时间段2014年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了11次观测，具体观测时间如下； 其它四个站：2014-5-10、2014-5-20、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-20、2014-6-30、2014-7-10、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 1.2观测方法 1.2.1测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量，将数码相机置于简易支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1.2.2样方的设计 超级站：共取3块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9-10张照片； 湿地站：共取2块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 其它3个站：选取1块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 1.2.3拍摄方法 针对超级站玉米和湿地站芦苇，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；其它三个站点由于植被比较低矮，直接用相机垂直向下拍照（未使用支架）。 1.2.4 覆盖度计算 覆盖度计算由北京师范大学完成，采用一种自动分类方法，具体见 “建议参考文献”第1条文献。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 2生物量观测 2.1观测时间 2.1.1玉米：观测时间段2014年5月10日-9月11日， 7月20日以前每5天观测一次，7月20后每10天观测一次，共做了17次观测，具体观测时间如下； 超级站：2014-5-10、2014-5-15、2014-5-20、2014-5-25、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-15、2014-6-20、2014-6-25、2014-6-30、2014-7-5、2014-7-10、2014-7-15、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 2.1.2芦苇：观测时间段2014年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了11次观测，具体观测时间如下； 2014-5-10、2014-5-20、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-20、2014-6-30、2014-7-10、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 2.2观测方法 玉米：选取3块样地，每块样地每次观测选取代表样地平均水平的三株玉米分别称每株玉米的鲜重（地上生物量+地下生物量）和相应的干重（85℃恒温烘干），根据种植的株距和行距计算单位面积玉米的生物量； 芦苇：设置2个0.5mÍ0.5m的样方，齐地刈割，分别称取芦苇的鲜重（茎叶）和干重（85℃恒温烘干）。 2.3观测仪器 天平（精度0.01g）、烘箱。 3数据的存储 所有观测数据先手薄记录后整理到Excel表中存储，同时整理了玉米种植结构数据，包括种植的株距、行距，种植时间、灌水时间、除父本时间以及收割时间等相关信息。
于文凭, 耿丽英, 李艺梦, 谭俊磊, 马明国
该数据集包含了2015年1月1日至2015年4月12日的黑河水文气象观测网中游神沙窝沙漠站的涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市，下垫面是沙漠。观测点的经纬度是100.49330E, 38.78917N，海拔1594.00m。涡动相关仪的架高4.6m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于0.1m/s）。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。因仪器漂移等原因引起的可疑数据用红色字体标识。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为三级（质量标识0:（Δst <30, ITC<30）; 1: （Δst <100, ITC<100）; 其余为2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2015年1月1日至2015年4月12日黑河水文气象观测网中游神沙窝沙漠站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市神沙窝，下垫面是沙漠。观测点的经纬度是100.4933E, 38.7892N，海拔1594m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速传感器架设在5m、10m，风向传感器架设在10m，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方，其中40cm在2014.5.6埋设了1个重复的土壤水分传感器（Ms_40cm_2）；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm_1、Ms_40cm_2、Ms_60cm、Ms_100cm）(单位：体积含水量，百分比)和土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；由于采集器问题，在2015.3.19-3.26之间部分数据缺失；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2015-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。4月12日后该站拆除。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2014年1月1日至2014年12月31日的黑河水文气象观测网中游神沙窝沙漠站的涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市，下垫面是沙漠。观测点的经纬度是100.49330E, 38.78917N，海拔1594.00m。涡动相关仪的架高4.6m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于0.1m/s）。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。因仪器漂移等原因引起的可疑数据用红色字体标识。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），稳定度Z/L（无量纲），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为三级（质量标识0:（Δst <30, ITC<30）; 1: （Δst <100, ITC<100）; 其余为2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al.(2011)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2012年9月15日至2013年12月31日的黑河水文气象观测网中游神沙窝沙漠站的涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市，下垫面是沙漠。观测点的经纬度是100.49330E, 38.78917N，海拔1594.00m。涡动相关仪的架高4.6m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪与CO2/H2O分析仪之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Edire软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Edire软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于3%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于0.1m/s）。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。因仪器漂移等原因引起的可疑数据用红色字体标识，其中2012年12月8日-12月22日由于10Hz数据缺失，由采集器输出的30min通量数据替代；2013年5月25-5月29日CO2/H2O分析仪标定，数据缺失。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），稳定度Z/L（无量纲），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为三级（质量标识0:（Δst <30, ITC<30）; 1: （Δst <100, ITC<100）; 其余为2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al.(2011)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2012年9月1日至2013年12月31日黑河水文气象观测网中游神沙窝沙漠站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市神沙窝，下垫面是沙漠。观测点的经纬度是100.4933E, 38.7892N，海拔1594m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速传感器架设在5m、10m，风向传感器架设在10m，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm）(单位：体积含水量，百分比)和土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；2013年3月31日-2013年7月26日由于雨量筒被沙尘堵塞，降水量数据缺失；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2013-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al.(2011)。
刘绍民, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2014年1月1日至2014年12月31日黑河水文气象观测网中游神沙窝沙漠站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市神沙窝，下垫面是沙漠。观测点的经纬度是100.4933E, 38.7892N，海拔1594m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速传感器架设在5m、10m，风向传感器架设在10m，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方，其中40cm在2014.5.6埋设了1个重复的土壤水分传感器（Ms_40cm_2）；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm_1、Ms_40cm_2、Ms_60cm、Ms_100cm）(单位：体积含水量，百分比)和土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；由于观测要素调整，在2014.5.5-5.6之间部分数据缺失；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2014-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al.(2011)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
本数据为黑河流域典型地物比辐射率数据集。数据观测从2014年3月25日至2015年6月30日。 仪器：便携式傅立叶变换红外波谱仪（102F）、手持式红外温度计 测量方法：利用102F分别测量冷黑体、暖黑体、观测目标、金版的辐射值。利用冷暖黑体的辐射值，对102F进行定标，消除仪器自身发射的影响。利用基于平滑度的迭代反演算法，反演出比辐射率和物体温度。比辐射率波段范围为8-14μm，分辨率4cm-1。 本数据集包含102F获取的冷黑体、暖黑体、被测目标和金板的原始辐射曲线（ASCII格式）和记录文件。
于文凭, 任志国, 谭俊磊, 李艺梦, 王海波, 马明国
疏勒河流域是河西走廊三大内陆河流域之一，近年来,随着气候的明显变化和人类活动的加剧,疏勒河流域水资源短缺和生态环境问题日益突出。研究疏勒河流域在未来气候情境下径流变化,对于制定合理的水资源规划以及展开生态环境保护具有重要意义。 疏勒河流域边界为范围切割自“中国1:10万沙漠沙地数据集”，以2000年TM影像为数据源，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合1:10万比例尺成图要求，对沙漠、沙地和砾质戈壁进行专题制图。数据属性表：area（面积）、perimeter（周长）、ashm_(序列码）、class（沙漠编码）、ashm_id（沙漠编码）其中沙漠编码如下：流动沙地 2341010、半流动沙地 2341020、半固定沙地 2341030、戈壁 2342000、盐碱地 2343000。 收集整理疏勒河流域基础、气象、地形地貌，专题数据等，为疏勒河流域治理提供数据支持。
数据为塔里木河流域10万沙漠分布图，本数据以2000年TM影像为数据源，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合1:10万比例尺成图要求，对沙漠、沙地和砾质戈壁进行专题制图。数据属性表：area（面积）、perimeter（周长）、ashm_(序列码）、class（沙漠编码）、ashm_id（沙漠编码）其中沙漠编码如下：流动沙地 2341010、半流动沙地 2341020、半固定沙地 2341030、戈壁 2342000、盐碱地 2343000
王建华
数据为青海湖流域10万沙漠分布图，本数据以2000年TM影像为数据源，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合1:10万比例尺成图要求，对沙漠、沙地和砾质戈壁进行专题制图。数据属性表：area（面积）、perimeter（周长）、ashm_(序列码）、class（沙漠编码）、ashm_id（沙漠编码）其中沙漠编码如下：流动沙地 2341010、半流动沙地 2341020、半固定沙地 2341030、戈壁 2342000、盐碱地 2343000。
王建华, 颜长珍
数据为天山北麓诸河流域10万沙漠分布图，本数据以2000年TM影像为数据源，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合1:10万比例尺成图要求，对沙漠、沙地和砾质戈壁进行专题制图。数据属性表：area（面积）、perimeter（周长）、ashm_(序列码）、class（沙漠编码）、ashm_id（沙漠编码）其中沙漠编码如下：流动沙地 2341010、半流动沙地 2341020、半固定沙地 2341030、戈壁 2342000、盐碱地 2343000。
王建华, 颜长珍
数据为柴达木河流域10万沙漠分布图，数据切割自中国1:10万沙漠沙地数据集，数据以2000年TM影像为数据源，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合1:10万比例尺成图要求，对沙漠、沙地和砾质戈壁进行专题制图。数据属性表：area（面积）、perimeter（周长）、ashm_(序列码）、class（沙漠编码）、ashm_id（沙漠编码）其中沙漠编码如下：流动沙地 2341010、半流动沙地 2341020、半固定沙地 2341030、戈壁 2342000、盐碱地 2343000。
王建华
该数据集是将沙漠专题地图的图形数据建立的我国第一个1∶10万沙漠空间数据库，重点反映我国沙漠的地理分布、面积大小、沙丘的流动性与固定程度。按照系统设计要求及有关标准，将输入数据进行标准化，统一转换为各类数据输入的标准格式。建库以交付系统运行。 本项目以2000年的TM影像为信息源，在全国土地利用现状图的Coverage和2000年TM数字影像信息，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合以1：10万比例尺专题图成图要求，对我国的沙漠、沙地和砾质戈壁进行了专题制图。1∶10万全国沙漠分布图可以使用户在从事资源与环境的研究工作时节省大量的数据录入和编辑工作。数字地图能非常方便地转化为版式地图 数据集属性如下： 分为e00和shp两个文件夹： 文件夹内各省沙漠分布图名称与省份对照表 01 Ahsm 安徽省 02 Bjsm 北京市 03 Fjsm 福建省 04 Gdsm 广东省 05 Gssm 甘肃省 06 Gxsm 广西壮族自治区 07 Gzsm 贵州省 08 Hebsm 河北省 09 Hensm 河南省 10 Hljsm 黑龙江省 11 Hndsm 海南省 12 Hubsm 湖北省 13 Jlsm 吉林省 14 Jssm 江苏省 15 Jxsm 江西省 16 Lnsm 辽宁省 17 Nmsm 内蒙固自治区 18 Nxsm 宁夏回族自治区 19 Qhsm 青海省 20 Scsm 四川省 21 Sdsm 山东省 22 Sxsm 陕西省 23 Tjsm 天津市 24 Twsm 台湾省 25 Xjsm 新疆维吾尔自治区 26 Xzsm 西藏自治区 27 Zjsm 浙江省 28 Shxsm 山西省 1、数据投影： Projection: Albers False_Easting: 0.000000 False_Northing: 0.000000 Central_Meridian: 105.000000 Standard_Parallel_1: 25.000000 Standard_Parallel_2: 47.000000 Latitude_Of_Origin: 0.000000 Linear Unit: Meter (1.000000) 2、数据属性表：area（面积） perimeter（周长） ashm_(序列码） class（沙漠编码） ashm_id（沙漠编码） 3、沙漠编码：流动沙地 2341010 半流动沙地 2341020 半固定沙地 2341030 戈壁 2342000 盐碱地 2343000 4：文件格式：全国、分省及县级沙漠图的数据类型为矢量型的shapefile和E00 5：文件命名： 基于国家基本资源与环境遥感动态信息服务系统数据组织在Windows NT的文件管理层面上进行，文件和目录名采用英文字和数字的复合名称，分省沙漠图以省、区名拼音+SM构成，如甘肃省沙漠分布图即为GSSM。旗、县沙漠图为省区名拼音+xxxx，xxxx为旗、县代码后四位数值，如兰州沙漠图命名为GS0101。省、区和旗、县的分幅切割以国家级基本资源与环境遥感动态信息服务运行系统中的行政区划数据文件为据。
王建华, 王一谋, 颜长珍, 祁元
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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