此数据集拥有2000-2020年的网格人口密度分布数据,分辨率为1km，投影为地理坐标系WGS84。基于联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应联合国官方人口估计数（2019年《世界人口展望》修订版），WorldPop研究团队对模型进行校正，在此基础上采集2001~2015年的西南地区人口空间分布数据，选择其中具有完整乡镇数据人口的地区作为检验样本，进行模型结果检验，最后经过重采样，形成一套具有统一空间坐标参数、统一数据格式、统一元数据标准的2001~2015年西南地区250 m网格人口空间分布数据集。
WorldPOP
此数据集拥有2000~2020年的网格人口分布数据,分辨率为3-arc（约为100m），投影为地理坐标系WGS84。基于联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应联合国官方人口估计数（2019年《世界人口展望》修订版），WorldPop研究团队对模型进行校正，在此基础上采集2001~2015年的西南地区人口空间分布数据，选择其中具有完整乡镇数据人口的地区作为检验样本，进行模型结果检验，最后经过重采样，形成一套具有统一空间坐标参数、统一数据格式、统一元数据标准的2001~2015年西南地区250 m网格人口空间分布数据集。
WorldPOP
覆盖中国30个省（直辖市、自治区）（西藏、香港、澳门和台湾因缺少数据，没有计算），是2005-2014历年各省（直辖市、自治区）的数据。数据集包括：（1）农村水贫困指数及其相关指标数据，包括：人均供水量、人均水资源量、农村自来水受益人口比例、节水灌溉面积比重、农村人均纯收入、平均受教育年限、水的生产力、人均生活用水量、农药使用强度和化肥使用强度；（2）农业现代化水平指数及其相关指标数据，包括：农业劳均经济产出、农业劳均主要农产品产量、农业机械化程度和农业灌溉指数；（3）中国农村水贫困与农业现代化水平的耦合协调度与基尼系数。该数据集是在中国统计年鉴、中国农村统计年鉴、中国水利统计年鉴等相关统计数据基础上计算得到。数据集存储为.xlsx格式，1个数据文件，数据量为85.2 KB。该数据集的分析研究成果发表在《地理科学》2018年38卷第5期。
赵雪雁
植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。 中国年度植被指数（NDVI）空间分布数据集(1998-2015年，逐年，1km)是基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，采用最大值合成法生成的1998年以来的年度植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。
徐新良
中国陆地生态系统类型空间分布数据包括1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015五年的数据，在遥感解译获取的1：10万比例尺土地利用/土地覆盖数据的基础上，通过对各生态系统类型进行辨识和研究，经过分类处理形成多期中国陆地生态系统类型空间分布数据集，具体划分为7大生态系统类型：（1）农田生态系统（2）森林生态系统（3）草地生态系统（4）水体与湿地生态系统（5）荒漠生态系统（6）聚落生态系统（7）其它生态系统
中国科学院资源环境科学与数据中心
”中国1km陆地生态系统服务价值空间分布数据集“是以全国陆地生态系统类型遥感分类数据为基础，参考谢高地等生态服务价值当量因子法，估算的全国2000年、2005、2010年、2015年和2020年这5个年度的供给服务（食物生产、原料生产、水资源供给）、调节服务（气体调节、气候调节、净化环境、水文调节）、支持服务（土壤保持、维持养分循环、生物多样性）和文化服务（美学景观）共4大类，11种生态系统服务的价值。
徐新良
数据是基于10米分辨率的Sentinel-2数据的2017年中国长江上游及西南地区土地覆盖图（FROM-GLC10)。数据来源于清华大学地球系统科学系宫鹏教授研究组与国内外多家单位合作发表在《科学通报》（Science Bulletin）期刊中的《有限全球样本稳定地表覆盖分类：迁移2015年的30米分辨率样本完成2017年的10米分辨率全球地表覆盖制图》，通过ArcGIS裁剪出中国长江上游及西南地区的相关数据。数据经精度检验后的总体精度达到72.76%，精度较高。高分辨率的全球地表覆盖信息，能够更好地进行环境监测，进而维护人类健康和实现联合国可持续发展目标。
宫鹏
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。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
中国2421个国家级气象站点空间分布数据集是中国2421个国家级气象观测站点空间分布数据，数据来源是中科院资源环境科学与数据中心。气象站分为国家基准气象站、国家基本气象站和国家一般气象站共三类；它的类型是中国气象局根据地理分布、区域气候代表性等进行确定的。国家基本气象站（基本站）：大多担负区域或国家气象情报交换任务，是国家天气气候站网中的主体。国家一般气象站（一般站）：获取的观测资料主要用于本省(区、市)和当地的气象服务，也是国家天气气候站网观测资料的补充。
中国科学院资源环境科学与数据中心
中国1980年以来逐年年平均气温空间插值数据集是基于全国2400多个气象站点日观测数据，通过整理、计算和空间插值处理生成。年平均气温单位为0.1摄氏度。平均气温的插值应用的是澳大利亚的ANUSPLIN插值软件，ANUSPLIN是一种采用平滑样条函数对多变量数据进行分析和插值的工具，即使用函数逼近曲面的一种方法，它能够对数据进行合理的统计分析和数据诊断，并可以对数据的空间分布进行分析进而实现空间插值的功能。
中国科学院资源环境科学与数据中心
