The marine calcifying algae coccolithophores are one of the major contributors to the marine carbonate counter pump. The long-term change in coccolith size/mass that imprints the degree of coccolith calcification could have exerted impacts on the past carbon cycle and climate changes in the geological times. Here, we investigated coccolith morphological parameters, coccolith flux, and coccolith mass accumulation rate at Ocean Drilling Program (ODP) Site 1143 (113.285° E, 9.362° N, 2,772 m water depth) in the South China Sea over the past 2 Myr. The coccolith morphological parameters are measured in the coccolith slides, including the data of coccolith length, coccolith area, and coccolith thickness. Coccolith thickness is calibrated by its brightness under a circular polarized microscope. Coccolith mass then can be calculated from coccolith area, thickness and calcite density. The coccolith flux data that reflect the coccolithophore productivity are determined by an absolute coccolith counting method in the coccolith slides. Thereafter, coccolith mass accumulation rate can be resolved by coccolith flux and coccolith mass. Our coccolith data confirm the idea that Earth eccentricity controlled coccolith size diversity and calcite export production in tropical oceans in the Pleistocene. In addition, we consider a possible origin of the long-term increase in coccolith size as a result of increased oceanic alkalinity availability. As coccolithophores evolved simultaneously in global oceans, the increased coccolith calcification may have promoted global marine particulate inorganic carbon production, especially for the interglacial stages. Therefore, the enhanced coccolith-based CCP may account for a stepwise increase in interglacial CO2 levels over the middle Pleistocene. High CO2 levels at the onset of the interglacial stages may reduce the glaciation rate, thereby prolonging an entire interglacial-glacial cycle after the middle Pleistocene.
Xiaobo JIN
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的青海湖流域水文气象观测网青海湖鱼雷发射基地站涡动相关仪观测数据。其中3月18到5月30日数据由于仪器死机导致数据缺失。同时由于2021年青海省于研究站点鱼雷发射基地进行翻修，打造鱼雷发射基地的红色旅游区。该站点所有仪器于2021年5月30日全部拆除，准备于2022年7月重新安装。因此该站点2021年实际获得数据为2021年1月1日至2021年3月18日数据。站点位于青海省青海湖二郎剑景区鱼雷发射基地，下垫面是青海湖水面。观测点经纬度为：东经 100° 29' 59.726'' E，北纬 36° 35' 27.337'' N，海拔3209m。涡动相关仪的架高16.1m，采样频率是10Hz，超声朝向北向偏移西40°，超声风速温度仪（Gill-windmaster pro）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离约是17cm。 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。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。 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3级（质量标识0数据质量好，1数据质量较好，2数据质量较差（较插补数据好）。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。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月14日的青海湖流域水文气象观测网高寒草甸草原混合草原超级站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向为西北，超声风速温度仪（CSAT3A）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离约是17cm。 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。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。 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3级（质量标识0数据质量好，1数据质量较好，2数据质量较差（较插补数据好）。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。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月13日的青海湖流域水文气象观测网亚高山灌丛涡动相关仪观测数据(由于仪器故障导致数据缺失)。站点位于青海省刚察县沙柳河镇大寺附近，下垫面是亚高山灌丛。观测点经纬度为：东经100°6'3.62"E，北纬37°31'15.67" N，海拔3495m。涡动相关仪的架高2.5m，采样频率是10Hz，超声朝北，超声风速温度仪（Gill-windmaster pro）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离约是17cm。 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。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。 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3级（质量标识0数据质量好，1数据质量较好，2数据质量较差）。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。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月14日的青海湖流域水文气象观测网温性草原涡动相关仪观测数据。站点位于青海省刚察县三角城种羊场，下垫面是温性草原。观测点经纬度为：东经 100°14'8.99"E，北纬 37°14'49.00"N，海拔3210m。涡动相关仪的架高2.5m，采样频率是10Hz，超声朝向为北，超声风速温度仪（CSAT3A）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离约是17cm。 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。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。 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3级（质量标识0数据质量好，1数据质量较好，2数据质量较差（较插补数据好））。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。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日青海湖流域水文气象观测网青海湖鱼雷发射基地站气象要素梯度观测系统数据。但是由于2021年青海省于研究站点鱼雷发射基地进行翻修，打造鱼雷发射基地的红色旅游区。该站点所有仪器于2021年5月30日全部拆除，准备于2022年7月重新安装。因此该站点2021年实际获得数据为2021年1月1日至2021年5月29日数据。2021年5月30日到12月31日数据缺失。站点位于青海省青海湖二郎剑景区鱼雷发射基地，下垫面是青海湖水面。观测点经纬度为：东经 100° 29' 59.726'' E，北纬 36° 35' 27.337'' N，海拔3209m。风速/风向架设在距湖面14m处，共1层，朝向正北；空气温度、相对湿度传感器分别架设在距湖面12m、12.5m处，共2层，朝向正北；翻斗式雨量计安装在距湖面10m处；四分量辐射仪安装在距湖面10m处，朝向正南；一个红外温度计安装在距湖面10m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；湖水温度探头设在水下0.2, 0.5, 1.0, 2.0, and 3.0 m处；光合有效辐射仪安装在距湖面10m处，探头朝向是垂直向下，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_14m）(单位：米/秒)、风向（WD_14m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_12m、Ta_12.5m和RH_12m、RH_12.5m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、湖表辐射温度（IRT_1）(单位：摄氏度)、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、湖水温度（Tw_20cm、Tw_50cm、Tw_100cm、Tw_200cm、Tw_300cm）(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；由于冬季湖水结冰故将水温探头收回，故2021.1.1-2021.5.31期间无水温数据记录；（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：2018-1-1 10:30。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月9日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合草原超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处，共7层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧10m平台上；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；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(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；（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：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月13日青海湖流域地表过程综合观测网亚高山灌丛气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县沙柳河镇大寺附近，下垫面是亚高山灌丛。观测点经纬度为：东经100°6'3.62"E，北纬37°31'15.67" N，海拔3495m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧2m平台上；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；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和500cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和500cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_500cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_500cm）(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；（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：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月13日的青海湖流域水文气象观测网温性草原气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县三角城种羊场，下垫面是温性草原。观测点经纬度为：东经 100°14'8.99"E，北纬 37°14'49.00"N，海拔3210m。风速/风向、风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧；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；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(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；（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：2018/8/31 10:30。
李小雁
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
本数据集提供青海湖沙柳河流域上游千户里小流域阴坡、阳坡和流域出水口三处位置2019年1月至2021年12月份的逐日土壤温湿度观测数据。千户里小流域地理坐标位于（37°25′N，100°15′E），海拔介于3565-3716m之间。该数据集的观测指标包括土壤含水量（SWC）和土壤温度（ST）。阴坡和阳坡土壤温湿度数据由ECH2O和5层5TE传感器观测，阴阳坡5层传感器安装深度分别为10 cm, 30 cm, 50 cm, 80 cm, 110 cm和10 cm, 30 cm, 60 cm, 90 cm, 120 cm。流域出口土壤温湿度数据由Trime监测及10层PICO32传感器观测，传感器布设深度分别为5 cm, 10 cm, 20 cm, 40 cm, 80 cm, 100 cm, 120 cm, 140 cm, 160 cm, 180 cm。该数据集可用于青海湖流域典型小流域土壤水文过程的定量分析并为模型模拟提供校验数据。
李小雁
归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index , NDVI）广泛应用于植被监测。本数据集利用2000-2020年青藏高原区域所有可用的Landsat 5/7/8数据（影像10万+），通过MODIS-Landsat数据融合算法（gap filling and Savitzky–Golay filtering；GF-SG），重建了青藏高原植被区域2000-2020年高时空分辨率（30米-8天）NDVI时间序列数据集（QTP-NDVI30）（算法细节请参考论文）。 本数据集具有良好的验证精度。定量评价结果显示重建NDVI影像数据的平均绝对误差MAE为0.02，平均相关系数R为0.96，图像结构相似性SSIM为0.94。选取典型区域与PlanetScope 3米空间分辨率影像比较，空间细节信息得到了较好的保持（产品评价细节请参考论文）。 本数据集地理坐标系为GCS_WGS_84, 空间范围覆盖青藏高原植被区域，植被区域定义为7-9月平均NDVI大于0.15。
曹入尹, 徐子超, 陈洋, 沈妙根, 陈晋
面向中亚五国农业可持续发展，以耕地为目标，开展了未来气候变化变化变化影响下的耕地资源开发潜力评价。耕地开发潜力评价因子包括：地形因子（高程、坡度、坡向、与水资源距离）、土壤因子（盐渍化、土壤质地、土壤有机质含量、土壤pH值）、气候因子（降雨、气温、太阳辐射）、经济因子（道路密度、人口密度）。以2020年为基准年，在其他指标不变的条件下，采用CMIP6中的ESM1气候模式的平均降水和气温，预估了未来SSP5-8.5情景下的中亚耕地开发潜力。数据提供了2020s、2030s（2021-2040）和2050s（2041-2060）时间段的中亚五国耕地开发潜力的评价结果，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集可为中亚五国未来土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
蒋晓辉, 张俊俊
面向中亚五国农业可持续发展，以耕地为目标，开展了未来气候变化变化和土地利用变化影响下的土地资源开发利用风险评价。以耕地为目标的土地资源开发利用风险评价因子包括：地形因子（高程、坡度）、土地利用类型、土壤质地、降水、人均GDP、人均谷物产量、农业经济增长率、城市化水平、人口自然增长率、土壤有机质含量等。以2015年为基准年，在其他指标不变的条件下，采用CMIP6中五种气候模式（BBC-CSM2-MR、CanESM5、IPSL-CM6A-LR、MIROC6和MRI-ESM2-0）的集合平均降水以及未来不同排放情景下的土地覆盖资料，预估了未来不同情景下（SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5）的中亚土地资源开发利用风险。数据提供了三种未来情景下2030s（2021-2040）和2050s（2041-2060）时间段的中亚五国土地资源开发利用风险，空间分辨率为0.5°×0.5°。数据集可为中亚五国未来土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
黄法融, 李兰海
面向中亚五国农业可持续发展，以耕地为目标，开展了土地资源开发利用风险评价。以耕地为目标的土地资源开发利用风险评价因子包括：地形因子（高程、坡度）、降水、土地利用类型、土壤质地、土壤有机质含量、人均GDP、人均谷物产量、农业经济增长率、城市化水平、人口自然增长率等。将上述指标进行无量纲的归一化处理，基于粮食生产与各因子间的多元线性回归模型确定了各指标对土地资源开发利用风险的权重。数据提供了1995年, 2000年, 2005年, 2010年, 2015年五个时间段的中亚五国土地资源开发利用风险，空间分辨率为0.5°×0.5°。数据集可为中亚五国土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
李兰海, 黄法融
本数据集以 4 种比例的燕麦草与祁连山高寒草甸天然牧草混合日粮，研究了夏季不同比例的燕麦草与天然牧草混合饲喂对放牧藏羊消化代谢的影响。包含放牧藏羊的干物质（dry matter, DM）、有机物质（organic matter, OM）、粗蛋白（crude protein, CP）、粗脂肪（ether extract, EE）、中性洗涤纤维（neutral detergent fiber, NDF）、酸性洗涤纤维（acid detergent fiber, ADF）采食量和消化率。通过对数据的分析，夏季全天然牧草可以满足藏羊的生长代谢，且不宜对其饲喂燕麦草。
彭泽晨
该数据集利用机器学习算法，生成了一套全球陆地高分辨率边界层高度数据集，时间范围为2017至2021年，其时间、空间分辨率分别为3小时和0.25º。机器学习以ERA5再分析资料和GLDAS地表参数为输入，高分辨率探空资料与ERA5获得的边界层高度之差作为输出，以此来建立训练模型。输入参量包括地形标准差、感热通量、潜热通量、向下长波辐射、向下短波辐射、总降水率、地表压强、地表温度等18个参数。无线电探空数据集包含全球370个站的约180万个剖面。总体而言，与从无线电探空仪反演得到的边界层高度相比，该数据集在时空覆盖和精度方面表现突出。该数据集对大量的科学研究和应用都有重要意义，包括空气质量、对流触发、气候和气候变化等。
郭建平, 张健, 邵佳
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
1）数据内容：祁连山典型小流域植被-土壤-岩石三维空间结构CT扫描数据集，数据包括祁连山典型小流域不同深度苔藓层体积密度、土壤大孔隙度和土壤石砾体积密度数据；2）数据来源及加工方法：在祁连山典型小流域采集苔藓层和苔藓覆盖下深度为30 cm的原状土柱，利用工业X射线三维显微镜对苔藓层和原状土柱进行扫描；3）数据质量描述：苔藓层分辨率40 μm，原状土柱分辨率68 μm；4）数据应用成果及前景：祁连山典型小流域植被-土壤-岩石三维空间结构CT扫描数据集对于祁连山区的生态恢复、水资源管理和利用均有着重要意义，可为阐述祁连山的水源涵养功能及机理提供基础数据和理论支撑。
胡霞
本数据为泥石流风险性评价数据，根据中巴经济走廊泥石流灾害情况进行分析研究后得到的危险性和易损性分析结果；根据联合国人道主义事业部（1992）给出的风险表达式：风险（Risk）=危险性（Hazard）×易损性（Vulnerability），对研究区的泥石流灾害进行风险分析。本数据可用于对中巴经济走廊泥石流灾害风险进行评估，了解重大泥石流风险程度强弱关系，为当地政府部门防灾减灾、城市治理等决策提供科学指导。
苏凤环
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