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全国各地区人均GDP和增长率及排序（2010-2018）

该数据集记录了全国各地区人均GDP和增长率及排序（2010-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含8个数据表，各数据表结构相同。例如2017-2018年的数据表共有4个字段：字段1：地区字段2：数量字段3：位次字段4：增长率

1664 2021-03-19

青藏高原混合土壤水分数据产品是利用了遥感观测、原位测量和模型模拟技术。原位土壤水分（SM）观测结合了青藏高原气候带的分类，用于在高原尺度上产生原位测量的SM气候学。使用产生的青藏高原尺度原位SM气候学来缩放模型模拟的SM数据，其随后用于缩放SM卫星观测。然后通过应用三重配置和最小二乘法来客观地混合气候学尺度的卫星和模型模拟的SM。最终的混合SM可以复制不同气候区的SM动力学，从亚湿润地区到青藏高原的半干旱和干旱地区。 - 时间分辨率：天，从01/05/2008开始 - 空间分辨率：0.25°×0.25° - 数据集尺寸：61×121×975 - 单位：cm^3 cm^-3 数据质量开放评估。

2990 2018-07-20

青藏高原东北部0.25度气候数据集（1957-2009）

青藏高原东北部1957-2009年0.25度气候数据集，包含降水、最高和最低气温、风速四个气象要素值，时间分辨率为逐日。数据集包含2400个文本文件，每个文件里有降水（第一列）、最高（第二列）和最低（第三列）气温、风速（第四列）。每个文件名含有经纬度，每个文件代表相应网格点（0.25*0.25度）的四个气象要素值。本数据是由高原东北部81个气象站观测资料网格化形成。考虑了气象条件随高程的变化。网格化方法和步骤如下：从气象局数据共享网（http://data.cma.cn）下载原始的逐日最高和最低气温、降水、风速。之后对数据进行质量控制。所用的原则为1)去除小于0，大于150mm逐日降水；小于-50°C，大于50°C逐日气温；小于0m/s风速；2）画出年序列降水、气温和风速，检查不正常的逐年变化，并通过台站迁移记录进行质量控制。对有非正常变化，但有台站迁移记录的数据，通过修改台站名称，对数据进行分段，如西宁站（52866）1996年出现不正常气温变化，通过记录发现西宁站在1996年后迁移，因此将1996年前的记录记为虚拟台站52867数据，1996年之后的仍记录为52866站的数据。如果数据出现异常变化，但没有台站迁移记录，则将异常变化的数据剔除，如1975年之前的德令哈站数据。有些台站有迁移记录，但数据没有异常变化，即假定迁移前后的台站仍处于相同的气候环境下，因此台站名称和数据记录没有任何改变。质量控制后开始内插，其方法为1）计算日平均气温、降水和风速随海拔高度的变化。得出气温随海拔高度递减率为4.3°C/km,其决定系数R2为0.65。暖湿季（5-9月）逐日平均降水量随海拔高度有一个不显著的增加（0.5mm/km，R2为0.1）。冷干季（10-4月）逐日平均降水量不随海拔变化。风速也随海拔高度有一个不显著的增加，其增加率为0.4m/s/km，R2为0.1。气温和风速随海拔的变化率用在整个时间段里，而降水随海拔递增率只用在暖湿季，冷干季递增率为0。2）空间内插时利用Synographic Mapping System (SYMAP,Shepard, 1984)方法。这个方法在内插时考虑台站之间的距离以及周围台站之间的角度以表示台站的密集程度。将距离和角度综合为一个权重，用在内插中。距离近且台站之间的夹角大的台站赋予大权重。3）将台站的经纬度、气象要素值、海拔、随海拔的变化率和权重同时考虑，内插出目标网格的值。内插时最大的搜索范围为周围55个台站，最小的搜索范围为周围4个台站。4）综合暖湿和冷干季节的降水，形成整个时段的降水序列。5）在方法测试期，留出了部分台站以检查网格化后的数据。6）验证通过后，所有的81个台站均用在最终网格化过程，并形成本套数据集。 Shepard, D. S., 1984: Computer Mapping: The SYMAP interpolation algorithm. Spatial Statistics and Models, G.Gaile and C. Willmot, Eds., Reidel 133-145.

2991 2018-07-19

中国北方温性草地地上生物量数据集（1993-2019）

本数据集以大量的地面实测草地地上生物量数据为基础，以1980s中国植被类型图划分出温性草地类型，借助Google Earth Engine平台上的Landsat遥感数据，在不同草地类型分别构建了草地地上实测生物量-遥感数据的随机森林模型，在验证可靠的基础上，对1993～2019年间逐年的草地地上生物量进行了估算，从而形成了1993～2019年中国北方温性草地地上生物量的逐年空间数据集。地上生物量定义为单位面积内地面以上实存生活的植被有机物质总量。已对原有栅格值乘以系数100，单位：0.01克/平方米（g/m²）。本数据集可为中国北方温性草地资源、生态环境的动态监测和评价提供科学基础。

6021 2021-01-22

中亚沙漠油气田与城镇分布（2012-2016）

中亚沙漠油气田分布城镇分布数据，数据格式为“.shp”格式矢量数据。包括了中亚五国油气田及主要城镇居民点的分布。该数据由MODIS-MCD12Q产品提取裁切而成，该产品空间分辨率为500 m，时间分辨率为1年，其分类标准采用的是IGBP全球植被分类方案，该方案共分为17种土地覆被类型，其中城镇数据利用该分类方案中的建筑与城镇用地。该数据可为中亚地区沙漠油气田与绿城城镇风沙灾害评估和防治提供数据支撑。

2280 2018-12-31

“一带一路”沿线大气强迫数据集（2000-2015）

“一带一路”沿线国家2000-2015年大气强迫数据集来源于CRUNCEP。CRUNCEP是一套供陆面模式使用的大气强迫场数据集。具体来说，这个长时间序列数据集（包括气温、降水、温度等）是用来长期驱动Community Land Model（CLM）土地模型的。 CRUNCEP是两个现有数据集的融合；CRU TS3.2 0.5°×0.5°月数据涵盖1901年至2002年期间，NCEP再分析2.5°×2.5°度6小时数据涵盖1948至2016年期间。融合后的CRUNCEP数据集空间分辨率为0.5°X0.5°，时间分辨率为6小时。CRUNCEP数据集被用来驱动CLM，用于研究植被生长、蒸散和初级生产力、陆-气碳交换变化趋势项目（1980-2010）以及许多其他应用。目前数据集的最新版本是版本7。

2193 2019-02-10

中国第三极地区大气污染物（SO2，NOx，PM2.5）网格排放数据集（2019）

本数据集包含了中国第三极地区（西藏、新疆、云南、青海）的2019年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于清华大学王书肖教授课题组排放清单数据库，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为1km*1km的网格数据集。排放计算的基础数据基于公开数据搜集、卫星观测数据、文献搜集等方式，以排放因子法进行计算，数据来自于国家统计局数据及其它行业统计年鉴。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。

3022 2021-12-10

中亚农业水资源脆弱性数据集（V1.0)

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。

1600 2020-10-25

青藏高原多种分辨率月温度递减率网格数据集

数据内容：本数据集包含3种分辨率（0.25度、0.75度和2度）青藏高原多年平均月温度递减率（单位：℃/m）网格数据数据来源及加工方法：基于高程标准差和相关性阈值动态检测不同分辨率网格内MODIS地温-海拔样本的有效性来获得局部可靠的温度递减率数据质量描述：基于青藏高原113个站点的1980-2014年间日平均气温观测，对ERA-Interim气温数据应用0.75度气温递减率产品进行日平均气温的空间降尺度，使其验证误差（均方根误差）由~4℃降低到~2℃。数据应用成果及前景：该数据集可应用于多种再分析资料的气温降尺度。

2972 2019-09-13

全球陆地实际蒸散发数据集（1980-2017）

采用三种广泛使用的基于模型的蒸散发数据集，包括ERA5，MERRA2和GLDAS2-Noah再分析数据，使用变异系数选取具有高一致性的融合区域，基于可靠性集合平均法融合获得了空间分辨率为0.25°的长序列（1980-2017年）全球逐日蒸散发产品（REA ET）。以GLEAM3.2a和通量塔观测数据作为参考数据和验证数据，结果表明，融合产品很好地捕捉了不同地区的蒸散发趋势，在所有植被覆盖情景下表现良好。数据集以NetCDF格式存储，包含变量E，代表陆地实际蒸散发，以毫米(mm)为单位。数据集包含三个维度：经度、纬度和时间，经度范围为-179.875E~179.875E，纬度范围为-59.875N~89.875N。完整时间覆盖范围为1980年1月1日~2017年12月31日。

5936 2021-12-26