该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套30米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC30，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球30米地覆盖制图。2015年共包括11个一级类和23个二级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰、云；2017年包括10个一级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰
宫鹏
该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套10米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC10，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球10米地覆盖制图，共包括10一级类，分别是：耕地、林地、草地、湿地、灌木、水体、冻土、不透水面、冰/雪
宫鹏
MERRA-2 是 NASA 全球建模和同化办公室 (GMAO) 使用戈达德地球观测系统模型 (GEOS) 版本 5.12.4 制作的卫星时代全球大气再分析的最新版本数据集。随着气象同化的增强，MERRA-2 朝着 GMAO 的地球系统再分析目标迈出了重要的一步。MERRA-2 是第一个长期的全球再分析，用于同化基于空间的气溶胶观测并代表它们与气候系统中其他物理过程的相互作用。本数据集是MERRA-2中平均时间为每小时的二维数据收集，涵盖了1980年到2022年的时期，空间分辨率为0.5°*0.625°。该集合包含了中国西南地区的地表诊断数据，例如基流通量、地表温度、径流、表层土壤湿度、根区土壤湿度、表层水、根区层水和六层土壤温度等。数据字段使用从 00:30 UTC 开始的一小时中心时间进行时间标记，例如：00:30、01:30、...、23:30 UTC。
NASA
WorldPop 在全球和各个国家范围内，生成各种人口网格化数据产品，包括3弧秒的格网数据 (在赤道上约为100m). 人口数据生产主要方法是加权分区密度制图，该方法依赖于随机森林模型来生成预测加权层将人口数量重新分布到网格单元中。WorldPop项目为各个国家和许多地区，包括中美洲和南美洲、非洲和亚洲，提供了一个开放存取、透明记录的空间人口数据集档案，以支持发展、救灾和卫生应用。所有数据都可以从下载https://www.worldpop.org/project/list.
Andrew J. Tatem
WorldClim2.1 月尺度降水数据集 (1960-2018)由高空间分辨率的全天天气和气候数据数据库WorldClim提供。降水为每月的累计量，单位为mm。时间覆盖范围为1960到2018年，空间分辨率约为21 km，时间分辨率为月。这些数据由东安格利亚大学气候研究组从CRU-TS-4.03降级而来，使用WorldClim 2.1进行偏差校正得到。CRU-TS-4.03为全球陆地地区气象站的月度观测数据中构建的最新网格化气候数据集。
Philip Jones
TanDEM-X 90m DEM是德国TanDEM-X任务在2010年至2015年期间获得的全球数字高程模型(DEM)数据，2015年完成数据的采集，2016年9月完成全球DEM的制作，其范围覆盖了南北两极之间的所有陆地，精度较高，绝对高程误差约1米。其在地球科学(地质学、冰川学、海洋学、气象学、水文学)、环境研究、土地利用、植被监测、城市和基础设施规划、制图，导航，后勤，危机管理，国防和安全等反面有广泛的应用。
German Aerospace Center
SRTM由美国太空总署（NASA）和国家测绘局（NIMA）联合测量。2000年2月11日，美国发射的“奋进”号飞机上搭载SRTM系统，共计进行了222小时23分钟的数据采集工作，获取北纬60度至南纬60度之间总面积超过1.19亿平方公里的雷达影像数据，覆盖地球80%以上的陆地表面。 SRTM系统获取的雷达影像制成了SRTM地形产品数据。此数据产品2003年开始公开发布，经历多修订，目前的数据修订版本为V4.1版本。该版本由CIAT（国际热带农业中心）利用新的插值算法得到的SRTM地形数据，此方法更好的填补了SRTM 90的数据空洞。SRTM地形数据按精度可以分为SRTM1和SRTM3，分别对应的分辨率精度为30米和90米数据。
NASA
数据来源：国家统计局官网(http://www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/)。 以第七次人口普查数据为例，以下为编辑说明内容：一、普查对象和标准时点:第七次全国人口普查的普查对象指普查标准时点在中华人民共和国境内的自然人以及在中华人民共和国境外但未定居的中国公民，不包括在中华人民共和国境内短期停留的境外人员。普查标准时点为2020年11月1日零时。二、普查表式:第七次全国人口普查采用长、短两种普查表。普查短表包括反映人口基本状况的项目，由全部住户（不包括港澳台居民和外籍人员）填报；普查长表包括所有短表项目和人口的经济活动、婚姻生育和住房等情况的项目，在全部住户中抽取10%的户（不包括港澳台居民和外籍人员）填报。三、资料主要内容:本资料分为三部分。第一部分是全部人口数据，主要反映人口的基本状况，分为八卷，共196张表；第二部分是普查长表数据，主要反映人口的各种结构情况，分为九卷，共218张表；第三部分是附录，主要是普查的有关规定和技术文件等。四、数据汇总口径及推算说明:本资料是普查实际登记直接汇总的数据，不包括漏登的人口（事后质量抽查表明，人口漏登率为0.05%），不包括200万现役军人。资料中各项指标的汇总结果未做任何误差校正，读者在使用时应考虑不同指标登记误差因素的影响。由于普查长表是按户抽样并进行登记，因此人口总数以及各种人口结构数据的抽样比会存在略微差异，请读者使用本资料推算总体时，对采用的方法予以注意。五、城乡划分规定:本次人口普查关于城乡的划分，按照国家统计局《统计上划分城乡的规定》执行。六、其他:本资料中部分相对数由于单位取舍问题而产生的计算误差，均未做机械调整。本资料中空项表示无数字或数字很小。
国家统计局
植被指数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。该数据集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
夜间灯光遥感数据已被广泛应用于城市化进程监测等研究工作中，但由于常用的两种夜间灯光遥感数据（DMSP-OLS和NPP-VIIRS）存在不可比的情况，限制了夜间灯光数据的可用时间序列长度。本数据集基于自编码器的跨传感器（DMSP-OLS和NPP-VIIRS）夜间灯光数据校正方案生产。通过在不同范围不同尺度下开展的精度验证工作，证明新夜间灯光数据集具备了类似于NPP-VIIRS夜间灯光数据的质量，并能够清晰地反映出城市内部的细节信息及其时序上的变化。
陈佐旗
一普到六普的区县级人口数据（包括Excel格式和SHP格式）来自高亮、宋栋栋等研究者分享，网址：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=849628989872930816，七普人口数据来源于网站city population（网址为：http://www.citypopulation.de/），使用的省市县三级的行政区划数据为公众号“数读城事”整理的最新的2021年行政区划数据。利用ArcGIS中的‘空间连接’工具分别将省级七普人口连接到省级行政区划上，将市级七普人口连接到市级行政区划上，将区县级七普人口连接到区县级行政区划上，在空间连接后有些数据没有匹配上，直白点说就是有些行政单元没有匹配上七普人口值，数据有缺失，要对这些缺失数据进行逐一排查。具体处理流程见网址：https://mp.weixin.qq.com/s/EK0O2547yMURzfzx-TBbXA 和 https://mp.weixin.qq.com/s/NwWe20dS0pvBBMOK8fhOUw
高亮
本数据来自2022年1月1日-8月31日在重庆市金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站金佛山北坡槐坪观测场（E107°13′33.0″；N29°7′56.2″，海拔956m）的自动气象站观测数据。自动气象站的空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m和10m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器分别架设在3m和10m处；四分量辐射仪安装在3 m处，朝向正南；光合有效辐射传感器安装在3m、10m处，朝向正南；土壤温度探头埋设在地下0cm、2cm、5cm、10cm、20cm、40cm、60cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、5cm、10cm、20cm、40cm、60cm、80cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热通量板（3块）依次埋设在地下5cm、10 cm、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤平均温度探头（1个），埋在地下5 cm，在距离气象塔2m的正南方。每天观测144组数据（每10min），若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德兵
本数据来自2021年7月1日-12月31日在重庆市金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站金佛山北坡槐坪观测场（E107°13′33.0″；N29°7′56.2″，海拔956m）的自动气象站观测数据。自动气象站的空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m和10m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器分别架设在3m和10m处；四分量辐射仪安装在3 m处，朝向正南；光合有效辐射传感器安装在3m、10m处，朝向正南；土壤温度探头埋设在地下0cm、2cm、5cm、10cm、20cm、40cm、60cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、5cm、10cm、20cm、40cm、60cm、80cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热通量板（3块）依次埋设在地下5cm、10 cm、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤平均温度探头（1个），埋在地下5 cm，在距离气象塔2m的正南方。每天观测144组数据（每10min），若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德兵
本数据来自2022年1月1日-8月31日在重庆市金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站酉阳龙潭花椒基地观测场（E108°57′32.2″；N29°1′0″，海拔378m）的自动气象站观测数据。自动气象站的空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m和10m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器分别架设在3m和10m处；四分量辐射仪安装在3m处，朝向正南；光合有效辐射传感器安装在3m、10m处，朝向正南；土壤温度探头埋设在地下10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、5cm、10cm、20cm、40cm、60cm、80cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热通量板（3块）依次埋设在地下5cm、10 cm、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤平均温度探头（3个），埋在地下5、10、20 cm ，在距离气象塔2m的正南方。每天观测144组数据（每10min），若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德兵
本数据来自2021年7月1日-12月31日在重庆市金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站酉阳龙潭花椒基地观测场（E108°57′32.2″；N29°1′0″，海拔378m）的自动气象站观测数据。自动气象站的空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m和10m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器分别架设在3m和10m处；四分量辐射仪安装在3m处，朝向正南；光合有效辐射传感器安装在3m、10m处，朝向正南；土壤温度探头埋设在地下10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、5cm、10cm、20cm、40cm、60cm、80cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热通量板（3块）依次埋设在地下5cm、10 cm、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤平均温度探头（3个），埋在地下5、10、20 cm ，在距离气象塔2m的正南方。每天观测144组数据（每10min），若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德兵
SMOS INRA-CESBIO（SMOS-IC）算法由INRA（国家农学研究所）和CESBIO（生物空间研究中心）设计，用于执行SM和L-VOD的全球检索。SMOS-IC基于Wigneron等人（2017）中定义的L-MEB模型的双参数反转，并将像素视为同质。因此，SMOS-IC的设计基础与2级SM算法相同，但使用了一些简化。具体而言，SMOS-IC没有考虑与处理具有异质土地覆盖区域（森林覆盖区域）、天线模式和复杂SMOS视角几何形状的检索相关的校正。因此，SMOS-IC产品的主要目标之一是尽可能独立于辅助数据，以便更加稳健，并受上述修正中潜在不确定性的影响较小。SMOS-IC算法和数据集在费尔南德斯-莫兰等人（2017）中进行了描述。可用的土壤湿度产品是第2版，以25公里的EASEv2网格提供，为netcdf格式。本产品在元数据的基础上进行数据的裁剪，裁剪后区域为中国长江上游，格式为TIFF格式。
美国国家航空航天局
本数据来自2022年1月1日-8月31日在重庆市金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站金佛山西坡华尔寺观测场（E107°3′13.0″；N29°5′40.4″，海拔705m）的自动气象站观测数据。自动气象站的空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m和10m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器分别架设在3m和10m处；四分量辐射仪安装在3 m处，朝向正南；光合有效辐射传感器安装在3m、10m处，朝向正南；土壤温度探头埋设在地下10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、5cm、10cm、20cm、40cm、60cm、80cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热通量板（3块）依次埋设在地下5cm、10 cm、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤平均温度探头（3个），埋在地下5、10、20 cm，在距离气象塔2m的正南方。每天观测144组数据（每10min），若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德兵
这种增强的3级（L3）土壤水分产品提供了土壤湿度主动被动（SMAP）辐射计检索的全球陆地表面状况每日估计值的组合。本产品是 SMAP 2 级 （L2） 土壤湿度的每日复合物，该土壤水分源自 SMAP 1C 级 （L1C） 插值亮度温度。Backus-Gilbert 最优插值技术用于从 SMAP 天线温度中提取信息并将其转换为亮度温度，这些温度以全局圆柱投影的形式发布到 9 km 等积可扩展地球网格 2.0 版 （EASE-Grid 2.0）。截至2021年，这些数据也被发布到北半球EASE-Grid 2.0，一个方位角等积投影。
P. O’neill
本数据来自2021年7月1日-12月31日在重庆市金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站金佛山西坡华尔寺观测场（E107°3′13.0″；N29°5′40.4″，海拔705m）的自动气象站观测数据。自动气象站的空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m和10m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器分别架设在3m和10m处；四分量辐射仪安装在3 m处，朝向正南；光合有效辐射传感器安装在3m、10m处，朝向正南；土壤温度探头埋设在地下10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、5cm、10cm、20cm、40cm、60cm、80cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热通量板（3块）依次埋设在地下5cm、10 cm、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤平均温度探头（3个），埋在地下5、10、20 cm，在距离气象塔2m的正南方。每天观测144组数据（每10min），若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德兵
该数据集包含从美国国家航空航天局（NASA）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）传感器生成的卫星检索的地球物理参数文件。地球物理参数包括日空气表面温度、部分开放水域覆盖估计值、植被光学深度、表面体积土壤湿度和大气总柱可降水蒸气。全球检索是在非沉淀，非雪和非冰覆盖条件下的土地上得出的。土壤水分的空间分辨率为25KM，覆盖全球，时间分辨率为1天。
Jinyang Du
