该数据集包括了2003-2018年25km的地表温度数据。所有数据均来自于Google Earth Engine。MOD11A1 V6.1产品在1200 × 1200公里的网格中提供每日地表温度(LST)和发射率值。温度值由 MOD11 _ L2条带积求得。在纬度30度以上的地方，某些像素可能有多个观测值，这些观测值符合晴空的标准。当这种情况发生时，像素值是所有符合条件的观测值的平均值。与白天和夜间地表温度波段及其质量指示层一起提供的是 MODIS 波段31和32以及6个观测层。
Guanyu Dong
该数据集包含了西南地区1998-2020年的地表温度数据。所有数据均来自于Google Earthe Engine网站下载。ERA5是 ECMWF 对过去80年全球气候和天气的第五代再分析。从1940年开始数据就可以查到。ERA5取代 ERA-临时再分析。ERA5每小时提供大量大气、海浪和陆地表面数量的估计值。一个不确定性估计是由一个潜在的10人集合每三个小时采样一次。为了方便起见，预先计算了集合平均值和分布。这种不确定性估计与现有观测系统的信息内容密切相关，而现有观测系统随着时间的推移发生了很大变化。它们还指示了依赖于流动的敏感区域。为了方便许多气候应用程序，也预先计算了月平均数，但没有总平均数和分布数的月平均数。该遥感数据已经广泛应用于植被生态研究领域中。
Guanyu Dong
该数据集为风云卫星FY-2C VISSR的射出长波辐射(OLR) ，时间分辨率为3小时。所有数据均来自于风云卫星遥感数据服务网。卫星OLR产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上OLR资料用于ITCZ、ENSO的监测和分析。卫星DLR产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估。
吴晓
该数据集由ERA5再分析资料驱动WRF模型模拟得到，采用三层嵌套进行模拟。该数据集的变量包括近地表气压（hPa）、10m风速（m/s）、2m温度（℃）、2m相对湿度（%）、下行短波辐射（W/m-2）、下行长波辐射（W/m-2）、降水量（mm/h）。数据为NETCDF格式，时间分辨率为1小时，水平空间分辨率为9 km，投影方式为兰伯特投影。该数据集可以为复杂山区重庆的陆面过程模拟提供高时空分辨率的大气驱动数据。
郎芹
该数据集是在ERA5再分析资料基础上再模拟得到，源于ECMWF。该数据集的变量包括近地表气压（hPa）、10m风速（m/s）、2m温度（K）、2m露点温度（K）、下行短波辐射（J m-2）、下行长波辐射（J m-2）、降水量（m/h）。数据为NETCDF格式，时间分辨率为1小时，水平空间分辨率为0.1°，投影方式为WGS84。该数据集可以为中国西南复杂山区的陆面过程模拟提供0.1度空间分辨率的大气驱动数据，用于陆面过程模拟。
郎芹
该数据集包括了2002-2021年500m的光和有效辐射数据。所有数据均来自于Google Earth Engine。MCD18C2 Version 6.1是中分辨率成像光谱仪(MODIS) Terra 和 Aqua 联合光合有效辐射(PAR)栅格3级产品，每天生产0.05度(赤道5600米)的分辨率，估计每3小时产生一次 PAR。PAR 是可见光(400-700纳米)的入射太阳辐射，是解决各种科学和应用问题的陆地表面模型中的一个重要变量。MCD18产品基于一个原型算法，该算法利用 MODIS 数据的多时相特征来推导地表反射率，然后使用查找表(LUT)方法计算入射 PAR。
Dongdong Wang
MOD11B1地表温度数据集是MODIS系列的地表温度产品，该数据集是在MOD11B1产品的基础上进行拼接、裁切、格式和投影转换后得到，反映的是夜间平均地表温度。该数据集的投影方式为WGS84，时间分辨率为每日，空间分辨率为0.0577°（约6 km），空间范围为整个中国区域，时间范围为2012年到2021年，缺失值被赋值为0。地表温度数据是研究地表能量平衡和陆面过程的重要参数，该数据集可用于中国近10年地表温度变化分析以及城市热岛效应等研究，评估复杂地区水文、气候和生态系统动态变化。
郎芹
该数据集包含了西南地区2002-2021年的光合有效辐射数据。所有数据均来自于Google Earthe Engine网站下载。呼吸地球系统模拟器(BESS)是一个简化的基于过程的模型，它将大气和冠层辐射传输、冠层光合作用、蒸腾和能量平衡耦合在一起。它将大气辐射转移模型和人工神经网络与来自 MODIS 大气产品的力耦合起来，生成5公里分辨率的年尺度光合有效辐射产品。该遥感数据已经广泛应用于植被生态研究领域中。
Youngryel Ryu
MOD11B1地表温度数据集是MODIS系列的地表温度产品，该数据集是在MOD11B1产品的基础上进行拼接、裁切、格式和投影转换后得到，反映的是日间平均地表温度。该数据集的投影方式为WGS84，时间分辨率为每日，空间分辨率为0.0577°（约6 km），空间范围为整个中国区域，时间范围为2012年到2021年，缺失值被赋值为0。地表温度数据是研究地表能量平衡和陆面过程的重要参数，该数据集可用于中国近10年地表温度变化分析以及城市热岛效应等研究，评估复杂地区水文、气候和生态系统动态变化。
郎芹
该数据是国际农业磋商组织(CGIAR)对USGS/NASA的SRTM数据进行处理后所得的成果，比原数据具有更高的质量，更新于2018年11月。数据按5度*5度的经纬差进行分幅组织，每个数据行列数都是6000，每个像元的大小为0.00083333333*0.00083333333（十进制度），在赤道附近约为90米。数据的空间参考采用WGS84椭球地理坐标系统。数据覆盖的范围不仅包括长江上游地区，还扩展到全国。
田永中
LPDR是利用τ-ω模型，从美国国家航空航天局(美国航空航天局) Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统(AMSR-E)仪器和 JAXA GCOM-W1卫星上的先进微波扫描辐射计2(AMSR2)传感器在H和V偏振下X波段(10.7 GHz)获得的TB中计算VOD。该数据以25 km空间分辨率提供了长期(2002年6月至2021年12月)的全球关键环境观测记录，时间分辨率为1天，数据格式为EASE_Grid。
Jinyang Du, John S. Kimball, Lucas A. Jones
LPDR是从美国国家航空航天局(美国航空航天局) Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统(AMSR-E)仪器和 JAXA GCOM-W1卫星上的先进微波扫描辐射计2(AMSR2)传感器在H和V偏振下X波段(10.7 GHz)获得的TB中计算VOD。该数据以25 km空间分辨率提供了长期(2002年6月至2021年12月)的全球关键环境观测记录，时间分辨率为1天，数据格式为EASE_Grid。其中辅助质量控制(QC)位标志文件记录每个25公里网格单元内的平均土地覆盖，并指示其他质量因素，包括丢失Tb观测的非检索条件、冻结表面、积雪覆盖、主动降雨，以及在10.7和18.7 GHz通道中识别的射频干扰(RFI)。
Jinyang Du, John S. Kimball
这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
NASA
这是每日网格OCO-2二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
NASA
这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
NASA
这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
NASA
本数据集中的数据，为长江上游及西南周边地区12.5米ALOS数字高程模型(DEM)分幅数据。数据源于Alaska Satellite Facility (ASF)的Advanced Land Observing Satellite (ALOS) PALSAR 的高分辨率地面校正数据。 数据格式为TIF，空间分辨率为12.5米，坐标系统为WGS_1984_UTM分带投影。数据范围包括覆盖长江上游、西南及周边地区，从行政区角度，它包括重庆、四川、贵州、云南、广西全境，以及西藏东部，青海甘肃陕西南部，广东西部，海南岛，湖南及湖北西部。数据以分幅形式存在，若需要相邻的多幅数据，则应在下载后w对数据进行镶嵌处理。数据可用于各类地形分析。
田永中, ASF DAAC
该数据集包括：大气顶射出长波辐射实时产品以及射出长波辐射实时产品。卫星 OLR 产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR 资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上 OLR 资料用于 ITCZ、ENSO 的监测和分析。为天气、气候模式及陆面模式提供输入及验证，为太阳能工业及森林草场火险监测预警提供地表太阳辐射分布信息。卫星 ULR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估，也用于地震诊断。
王志伟
该数据集包括：射出长波辐射(OLR)，地表下行长波辐射(DLR)，地面入射太阳辐射(SSI)，地表上行长波辐射(ULR)。所有数据均来自于风云卫星遥感数据服务网。其中，卫星 OLR 产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR 资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上 OLR 资料用于 ITCZ、ENSO 的监测和分析。卫星 DLR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估。SSI为入射到地表的太阳辐射通量密度（单位：瓦/平方米），具体指地球表面 水平面上单位时间单位面积接收到的总的太阳辐射能，包括直接太阳辐射和漫射辐射。为天气、气候模式及陆面模式提供输入及验证，为太阳能工业及森林草场火险监测预警提供地表太阳辐射分布信息。卫星 ULR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估，也用于地震诊断。
吴晓
改革开放以来，中国经济的快速发展对土地利用模式产生了深刻的影响。同时，中国又具有复杂的自然环境背景和广阔的陆地面积，其土地利用变化不仅对国家发展，还对全球环境变化产生了重要的影响。为了恢复和重建我国土地利用变化的现代过程，更好地预测、预报土地利用变化趋势，中国科学院在国家资源环境数据库基础上，以美国陆地卫星Landsat遥感影像数据作为主信息源，通过人工目视解译，建成了国家尺度1：10比例尺多时期土地利用/土地覆盖专题数据库。该数据集裁剪于2015年中国土地利用现状遥感监测数据库是以美国陆地卫星Landsat遥感影像作为主要信息源，通过人工目视解译构建的国家尺度1：10比例尺土地利用/土地覆盖专题数据库，精度为30米。数据采用二级分类系统，一级分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6类，二级在一级类型基础上进一步分为25个类型。
徐新良
