1）数据内容为重点区域20国30年（1986-2015）平均降雨侵蚀力R栅格数据，空间分辨率为300米。2）采用Climate Prediction Center (CPC)发布的基于全球站点数据生成的0.5°×0.5°网格日降雨数据计算重点区域20国降雨侵蚀力R因子。3）采用中国气象局全国2358个气象站1986-2015年日降雨数据计算R值，对采用CPC数据源计算的R值进行复核校验，发现CPC数据计算的R值系统偏低，并对CPC数据计算的R值结果进行修订，最终取得的数据质量良好。4）降雨侵蚀力R因子作为CSLE模型的动力因子，其数据对重点区域20国土壤侵蚀的模拟及其空间格局分析等具有重要意义。
章文波
在过去几十年中，相对于热带气旋(在印度洋称为热带风暴)的路径预报，热带气旋强度的预报能力提高非常有限。 降雨的潜热释放通常认为驱动热带气旋增强非常重要的过程。 很多研究表明热带气旋的降雨和对流特征是影响热带气旋强度变化的非常重要过程，而环境变量相对来说对强度预报的作用非常有限。基于此，提取和热带气旋最佳路径数据500公里范围内匹配的卫星观测降雨和对流(云顶亮温)数据，来研究这些变量和热带气旋强度和强度变化的关系。 首先将不同来源资料进行时空匹配，包括对原始的热带气旋最佳路径数据与卫星降水和对流数据进行了时空匹配，包括位置对应，时间和空间分辨率的匹配，同时采用线性插值将路径中心位置插值到每小时；热带气旋对应的降雨数据基于TRMM卫星观测计算，热带气旋对应的云顶亮温数据基于多源定轨红外卫星计算，然后根据最佳路径空间位置、时间和影响半径（距气旋中心500km），动态提取和计算相关范围内的TRMM卫星降水和多源定轨红外卫星的红外亮温数据，得到台风路径3小时分辨率的降水和对流数据，其中降水空间分辨率0.25°，对流空间分辨率4km。 该数据显示降雨和热带气旋的强度有非常好的线性关系，降雨越大的热带气旋对应的热带气旋的强度越强。但是这不能说明热带气旋增强是由降雨引起的，快速增强的热带气旋和快速减弱的热带气旋对应的降雨都可以很强。热带气旋从快速减弱到快速增强，深对流云（云顶亮温<208 K）的强度和面积都逐步增大，而与热带气旋的强度没有线性的对应关系。这一部分深对流云的变化领先于热带气旋强度24小时变化, 因此可以作为判断热带气旋强度变化非常重要的指标（Ruan and Wu，2018，GRL）。与热带气旋相对应的降雨和对流特征，可以很好的用来研究热带气旋强度以及强度变化。同时，该数据的降雨具有3小时的分辨率，云顶温度具有半小时的分辨率， 可以做日变化尺度上的相关研究。
吴巧燕
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
泛第三极历史极端降水数据集包括了2000-2018年极端降水识别数据。该数据集以GPM IMERG Final Run(GPM)日值降雨数据为基础，评估了一带一路重要节点区域的降雨量，用百分位法评估了34个重要节点的极端降水阈值，并运用计算出的阈值识别出了发生极端降水的日期，以此为基础制作了极端降水发生时地表的淹没范围。 数据范围主要是泛第三极34个关键节点（万象、亚历山大、仰光、加尔各答、华沙、卡拉奇、叶卡婕琳堡、吉大港、吉布提等国家） 该数据集可以为当地政府部门决策提供依据，以便正确识别极端降水，降低极端降水所带来的生命财产损失。
何雨枫
在全球变暖的背景下，干旱发生的频率和强度呈增加趋势，由于干旱灾害所引发的水资源匮乏、粮食危机、生态恶化（如荒漠化）等，直接威胁到国家的粮食安全和社会经济发展，干旱灾害风险评估及应急管理的技术水平亟待提高。“一带一路”沿线区域生态环境脆弱、农业耕地集中、干旱灾害频繁，利用遥感卫星监测大区域的干旱水平及其时空变化，对于科学掌握“一带一路”地区的干旱格局、区域分异特征，及其对农业耕地的影响具有重要的科学和现实意义。 降水距平百分率是某时段降水量与同期气候平均降水量之差除以同期气候平均降水量的百分比。该数据集以GPM IMERG Final Run(GPM)日值降雨资料为基础，计算对应地区的降水量，采用降水距平百分率等级评价指标，分析了不同等级干旱的分布特征。 数据的区域为泛第三极34个关键节点（阿巴斯、阿斯塔纳、科伦坡、瓜达尔、孟巴、德黑兰、万象等地区）。
吴骅
基于全球热带气旋路径数据、全球灾害事件及损失数据、全球潮位观测数据以及一带一路区域的DEM数据、海岸线分布数据、土地覆盖信息、人口及其他相关数据，以百米网格为评估单元，提取并计算每个单元里与风暴潮灾害脆弱性相关的指标，如人口密度、GDP值、土地覆盖类型等指标。在此基础上，构建风暴潮灾害脆弱性综合指数，利用加权方法综合上述各指标得到风暴潮脆弱性指数。最后对风暴潮风险指数进行归一化处理，得到0-1之前的脆弱性指数值，以此来评价各评估单元风暴潮脆弱性的高低，并可用于进行风暴潮脆弱等级评估。 关键节点数据集中仅包含了存在风险的11个节点区域 (孟加拉吉大港、缅甸皎漂港、印度加尔各答、缅甸仰光港、巴基斯坦卡拉奇、孟加拉达卡、印度孟买、斯里兰卡汉班托塔港、泰国曼谷、中缅石油天然气管道、雅万高铁）。
董文
基于全球热带气旋路径数据、全球灾害事件及损失数据、全球潮位观测数据以及34个关键接诶单区域的DEM数据、海岸线分布数据、土地覆盖信息、人口及其他相关数据，以百米网格为评估单元，提取并计算每个单元里与风暴潮灾害危险性相关的指标，如节点潮位历史强度、风暴历史到达频次、历史损失、离岸线的距离等指标。在此基础上，构建风暴潮灾害危险性评估指数，利用加权方法综合上述各指标得到风暴潮危险指数。最后对风暴潮危险指数进行归一化处理，得到0-1之前的危险指数值，以此来评价各评估单元风暴潮危险性的高低，并可用于进行风暴潮危险等级评估。数据集包括“一带一路”沿线34个节点中有风暴潮灾害危险的11个节点的危险性评估结果图。
葛咏, 李强子, 董文
历史极端降水导致地表淹没范围数据集评估了一带一路重点区域在极端降水下地表被淹没的范围，为当地政府部门决策提供依据和参考，以便在极端降水发生前进行预警，降低极端降水所带来的生命财产损失。 此数据集以极端降水阈值集和极端降水识别数据为基础，确认发生极端降水的时间节点和区域，再到NASA网站上下载对应时间和地区的淹没范围产品，利用ArcGIS空间分析结合连接以上数据，构建了34个关键节点历史极端降水导致地表淹没范围数据集。 数据主要包括34个关键节点（万象、中缅石油天然气管道、中老泰柬铁路、亚历山大港、仰光、关丹、加尔各答、华沙、卡拉奇、叶卡捷琳堡、叶卡捷琳堡等区域）
吴骅
体感温度是指人体感受到的冷热程度，受温度、风速和湿度的影响。该数据的空间范围覆盖泛第三极区域34个关键节点（万象、仰光、加尔各答、华沙、卡拉奇、叶卡捷琳堡、吉大港、塔什干等地区）；空间分辨率为100m。 数据处理过程：以气象站点监测数据为基础数据源，基于Humidex指数计算体感温度，再使用基于高程校正的温度插值方法获得整个区域1km格网化数据,并将其降尺度为100m。高温热浪危险性数据集主要以强度为评价指标。空间范围、空间分辨率与体感温度数据集一致，时间分辨率为年。 判断高温热浪的标准为：体感温度连续3天超过29℃的天气过程判断为一次高温热浪。
杨飞, 武夕琳, 殷聪
热带气旋（TC）最佳路径数据已经作为单独的风暴路径存在于其他机构。 IBTrACS将这些数据集合并到一个全球TC数据库中。目的是克服数据可用性问题，通过直接与所有区域专门气象中心和其他国际中心和个人合作，创建全球最佳轨道数据集，将多个中心的风暴信息合并成一个产品，并将数据存档供公众使用。 世界气象组织热带气旋方案已批准IBTrACS作为热带气旋最佳路径数据的官方归档和分发资源。 IBTrACS 包含最完整的全球历史热带气旋集，结合来自许多热带气旋数据集的信息 ， 通过在一个地方提供来自多个源的风暴数据，简化机构间比较， 提供流行格式的数据以方便分析， 检查风暴库存、位置、压力和风速的质量，将信息传递给用户。在集中位置提供热带气旋最佳路径数据，以帮助我们了解全球热带气旋的分布、频率和强度。IBTrACS的主要目的是支持科学研究工作。
葛咏, 李强子, 董文
在全球变暖的背景下，干旱发生的频率和强度呈增加趋势，由于干旱灾害所引发的水资源匮乏、粮食危机、生态恶化（如荒漠化）等，直接威胁到国家的粮食安全和社会经济发展，干旱灾害风险评估及应急管理的技术水平亟待提高。“一带一路”沿线区域生态环境脆弱、农业耕地集中、干旱灾害频繁，利用遥感卫星监测大区域的干旱水平及其时空变化，对于科学掌握“一带一路”地区的干旱格局、区域分异特征，及其对农业耕地的影响具有重要的科学和现实意义。降水距平百分率反映某一时段降水量与同期平均状态的偏离程度，以百分率表示。 该数据集以GPM IMERG Final Run(GPM)日值降雨资料为基础，计算对应地区的降水量，采用降水距平百分率等级评价指标，分析了不同等级干旱的分布特征，空间分辨率200m。 数据的区域为泛第三极34个关键节点（阿巴斯、阿斯塔纳、科伦坡、瓜达尔、孟巴、德黑兰、万象等地区）。
吴骅
本数据集主要包含2018年12个月全球SPEI空间分布、2018年全球干旱强度，以及降水、陆表温度、0-10cm土壤湿度与过去10年（2009-2018）的距平；数据使用了距平指数法，最大值合成法以及趋势分析法计算得到了2018年全球干旱强度以及主要气象因子距平数据，数据时间尺度为2018-01-01到2018-12-31，空间分辨率为0.5度，数据可为分析2018年全球干旱分布、干旱评价提供科学参考。
田丰, 武建军, 周红敏
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0931-4967287
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