该数据集包含了青木关处于使用状态的鱼塘水体采样实测数据。采样点经纬度为29°44′49.50″N；106°18′50.02″E，高程为508m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了青木关荒废池塘水体采样实测数据。采样点经纬度为29°43′51.84″N；106°18′33.29″E，高程为502m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了青木关雨水水体采样实测数据。采样点位于姜家泉旁，经纬度为29°41′00.97″N；106°17′30.57″E，高程为307m；雨水使用聚乙烯雨水壶收集；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了青木关岩口落水洞水体采样实测数据。采样点经纬度为29°44′50.09″N；106°18′45.05″E，高程为505m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了青木关姜家泉水体采样实测数据。采样点经纬度为29°41′00.97″N；106°17′30.57″E，高程为307m；2012年-2017年数据中断，后于2017年4月开始重新采样检测；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循地下水环境监测规范，聚焦2022年7月11日至2024年10月26日期间，以重庆金佛山水房泉为观测对象，全程规范开展地下水指标监测工作。观测点精准定位为经纬度29°01′42.82″N、107°10′55.39″E，海拔2092m。生产前期，工作人员完成观测点踏勘、设备调试，选用Manta2多参数水质分析仪作为核心监测设备，预设监测时间间隔为10分钟，明确监测指标包括温度T(℃)、水深（m）、PH、氧化还原电位ORP（mv）、电导率（us/cm）和溶解氧DO（mg/l）。观测期间，工作人员定期检查仪器运行状态，及时排查故障、校准设备，确保监测工作连续无中断，精准记录每一个时间节点的监测数据，若出现数据缺失，则统一用NAN标示。
孔德斌
该数据集包含了金佛山水房泉自动取样实测数。采样点位于29°01′42.82″N ,107°10′55.39″E，高程为2042m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了碧潭泉自动取样实测数据。采样点位于29°02′27.47″N ,107°8′18.19″E；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了金佛山碧潭泉采样实测数据。采样点位于29°02′27.47″N ,107°8′18.19″E；主要为农户洗衣用水；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循水质采样与检测规范，聚焦金佛山双流水区域，以水样品精准采集、分类检测为核心，全程规范操作，确保数据真实可靠、精准完整。生产前期，工作人员在金佛山双流水区域科学布设采样点位，采用标准化方法采集水样，采集后及时封装、标记，严格避免样品污染、变质，保障水样原始特性不受破坏。检测阶段，按指标类型采用对应专业仪器分类检测：Cl、NO3-、SO42-通过ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca等10项指标采用ICP-OES仪器检测。同时，现场采用专用仪器就地实测相关指标，其中PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪每日实测，Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测，Ca、HCO3-采用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了金佛山假日酒店自来水采样实测数据。采样点经纬度为29°02′04.75″N ,107°11′05.72″E，高程为2122m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了金佛山化粪池采样实测数据。采样点经纬度为29°01′58.64″N ,107°11′09.25″E，高程为2082m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了金佛山药池坝污水采样实测数据。采样点经纬度为29°01′56.88″N ,107°11′04.87″E，高程为2081m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了金佛山药池坝湖水采样实测数据。采样点经纬度为29°01′56.85″N ,107°11′04.95″E，高程为2084m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了金佛山雨水水体采样实测数据。采样点位于29°01′56.06″N ,107°11′00.57″E，高程为2088m；雨水使用聚乙烯雨水壶收集；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了金佛山水房泉水体采样实测数据。采样点经纬度为29°01′42.82″N ,107°10′55.39″E，高程为2042m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了金佛山水房泉水体采样实测数据。采样点经纬度为29°01′42.82″N ,107°10′55.39″E，高程为2042m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循红外温度观测规范，聚焦2023年4月28日至2024年6月14日期间，以重庆市北碚区凤凰村槽上为观测站点，观测范围约1平方公里，下垫面涵盖农田、草地、水体、水泥地等多种类型，核心观测目标为目标温度及传感器温度（近地面温度）。生产前期，工作人员完成测区踏勘，结合下垫面类型分布，科学布设SI-411红外温度传感器，精准调试设备参数，确保传感器运行稳定、观测精度达标，同时避开外界干扰因素，保障观测数据的准确性。观测期间，工作人员定期巡查设备运行状态，及时维护调试，确保观测工作连续无中断，全程精准记录目标温度与近地面温度数据，完整覆盖整个观测周期。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循LAINet观测规范，聚焦2024年7月6日至8月19日期间，以重庆市北碚区槽上为研究区，该区域为典型喀斯特槽谷地貌，地形复杂、生态环境脆弱，观测范围约1KM。生产前期，工作人员精准定位观测点（经纬度29°47′145″N,106°26′33″E），科学布设20个LAINet节点，按下垫面类型合理分配，其中11个节点布设于耕地、3个于林地、2个于草地、2个于灌木，剩余2个节点用作上节点专门采集天空光，确保观测数据全面且有针对性。观测期间，工作人员定期检查各节点运行状态，及时排查设备故障，保障观测工作连续无中断，精准记录观测时段内的相关数据。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循无人机航空摄影规范，聚焦2024年3月1日至8月31日期间，以重庆市北碚区凤凰村槽上为观测站点，全程规范开展热红外及真彩色无人机拍摄工作。该站点下垫面地形复杂，涵盖林地、耕地、水体、水泥地、裸土等多种类型，飞行范围约1平方公里，为确保拍摄数据全面且精准，前期工作人员完成测区踏勘、航线精准规划及设备调试，结合复杂地形优化飞行参数，避开干扰因素，确保无人机飞行轨迹全面覆盖观测范围。飞行阶段，无人机按预设航线平稳作业，同步拍摄真彩色及热红外图像，兼顾地表形态与热辐射信息的精准捕捉，全程记录飞行参数及拍摄数据，保障数据的连续性与完整性。
孔德斌
该数据集包含了2024年5月30日至2024年11月30日重庆缙云山生态系统火烧迹地和非火烧迹地土壤呼吸监测数据。站点位于重庆市北碚区缙云山虎头村。火烧迹地测量点的经纬度是106.3299E, 29.7701N，海拔657m，非火烧迹地测量点的经纬度是106.311E, 29.752N，海拔589m。每个迹地设置五个样地，通过每个土壤呼吸环的不同深度测量出土壤呼吸的不同组分。通过li-870土壤呼吸仪器对土壤呼吸进行测量，土壤5cm温度、土壤5cm湿度、土壤5cm电导率通过li-870自带的传感器进行测量，每个月测定次数在3~4次之间。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循土壤理化性质检测规范，聚焦金佛山区域，围绕砂岩、碳酸盐岩两种不同母岩，以及其上发育的林地、灌丛、旱耕地三种土地利用类型，系统开展土壤样品采集与多指标检测，确保数据精准完整。生产前期，工作人员结合母岩分布及土地利用类型差异，科学布设采样点位，兼顾不同区域代表性，采用标准化方法分层采集土壤样品，采集后及时封装、标记，严格避免样品污染、失水，保障样品理化性质稳定。后续将样品送至专业实验室，按规范流程系统测定多项核心指标，包括土壤含水量（WC）、容重(BD)、pH、总有机碳（OC）、全氮（TN）、速效氮（AN）、全磷（TP）、速效磷（AP）、全钾（TK）、速效钾（AK）。
孔德斌
本数据集包含2017-2022年重庆市酉阳县泔溪镇石漠化治理区地下水水化学演变数据，包括表层岩溶泉老泉与地下河出口龙洞塘的电导率、溶解氧、pH、水温、水位及降水量数据，数据记录的时间间隔为15分钟。其中，老泉的数据记录时间较早（2017年5月-至今），龙洞塘地下河的数据记录时间较晚（2018年-至今），野外在线仪器运行稳定，记录数据保持较好的连续性。该数据为了解和研究石漠化地区地下水的时空变化特征及水资源保护提供第一手的资料。
孔德斌
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
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
金佛山自然保护地及其毗邻区人类活动精细化评估结果数据集主要是运用团队自主构建的人类活动梯度方法，对金佛山自然保护地及其毗邻区2000年、2010年和2020年人类活动影响进行评价的空间分析的评价结果。人类活动的梯度化影响特征的揭示，是高自然度区域人类活动影响评价的关键点。本项目在人类活动梯度模型中，初始化处理了南京师范大学的智慧城市感知与模拟实验室陈旻教授团队发表的中国90座城市建筑屋顶矢量数据集。
杜文武
中国长江上游1kmPM2.5数据集(2000-2021)是中国(中国大气污染物监测中心( CHAP ))系列长期、全覆盖、高分辨率、高质量的地面空气污染物数据集之一。它是利用人工智能的大数据(例如,地基测量、卫星遥感产品、大气再分析和模式模拟等)，通过考虑空气污染的时空异质性而产生的。该数据为2000年至2021年中国长江流域每天1公里(即D1K)的地面PM2.5数据集。该数据集每天的交叉验证决定系数( CV-R2 )为0.92，均方根误差( RMSE )为10.76 µ g m - 3
伟晶
GRACE ，Gravity Recovery and Climate Experiment，由 NASA 和德国宇航中心（DLR）联合研制。提供Mascon RL06 版本的等效液态水估计的数据，数据提供商分别为美国德克萨斯大学空间研究中心 (CSR)，喷气动力实验室 (JPL)和戈达德空间飞行中心 (GSFC)。空间分辨率分别为0.25°，0.5°和0.5°。对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到中国西南地区GRACE月度海量网格数据（2002-2022），以geotiff文件格式保存。其数据真实可靠，是目前GRACE用于估计陆地水储量变化的主要数据。
D. N. Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening, F. W. Landerer, M. M. Watkins, Himanshu Save,Srinivas Bettadpur,Byron D. Tapley, Bryant D. Loomis,Denis Felikson,Terence J. Sabaka,Brooke Medley
该数据集主要范围中国大陆地区长时序夜间灯光信息。数据存储格式为GeoTIFF，空间分辨率为1km。处理方法是模拟NPP-VIIRS数据与DMSP-OLS数据之间的关系，将2013-2020年的NPP-VIIRS模拟2013-2020年的DMSP-OLS数据，从而得到1992-2020年类DMSP-OLS数据集。首先利用核密度法将NPP-VIIRS数据的空间分率重采样为1-km，基于对数转换后的重采样NPP-VIIRS数据与DMSP-OLS数据之间的“S”曲线关系，利用Sigmoid函数将对数NPP-VIIRS数据转换为模拟DMSP-OLS数据，将1992-2013年校准的DMSP-OLS数据与2013-2020年的模拟DMSP-OLS数据拼接为1992-2020年的类DMSP-OLS数据
施开放
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
”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
数据以统计图表和分析说明为主，收录了1999-2015年全国2000多个县（市）及20000多个镇的基本情况、综合经济、农业、工业、基本建设、教育、卫生、社会保障等方面的资料。主要内容包括四个部分：一是县（市）社会经济主要指标；二是分区域县（市）社会经济基本情况，包括山区、丘陵、平原、民族地区、陆地边境县、牧区、半牧区、九大农区、棉花生产大县、扶贫工作重点县等（分区域名单为统计时使用，不做其他用途）；三是按主要经济指标分组县（市）资料，包括按地方财政一般预算收入、农民人均纯收入分组；四是镇的综合情况。篇末另附主要指标解释。
国家统计局
数据以统计图表和分析说明为主，收录1989-2016年全国和各省、自治区、直辖市每年经济和社会各方面大量的统计数据，以及历史重要年份和近二十年的全国主要统计数据，由国家统计局每年出版发行，是我国最全面、最具权威性的综合统计年鉴。年鉴正文内容一般分为20余个篇章，于不同年份根据经济社会发展的不同情况略有调整。如：1、行政区划和自然资源；2、综合；3、国民经济核算；4、人口；5、就业人员和职工工资；6、固定资产投资；7、能源；8、财政；9、价格指数；10、人民生活；11、城市概况；12、环境保护；13、农业；14、工业；15、建筑业；16、运输和邮电；17、国内贸易；18、对外经济贸易；19、旅游；20、金融业；21、教育和科技；22、文化、体育和卫生；23、其他社会活动；24、香港特别行政区主要社会经济指标；25、澳门特别行政区主要社会经济指标；等。同时附录两个篇章：台湾省主要社会经济指标和我国经济、社会统计指标同世界主要国家比较。为方便读者使用，各篇章前设有《简要说明》，对该篇章的主要内容、资料来源、统计范围、统计方法以及历史变动情况予以简要概述，篇末附有《主要统计指标解释》。
国家统计局
《中国人口和就业统计年鉴1995-2017》是一部以全面反映我国1994-2016年人口和就业状况为主的资料性年刊，收集了全国和各省、自治区、直辖市人口就业统计的主要数据，同时附录了世界部分国家和地区的相关数据。 本年鉴内容分为八部分：综合数据；年度全国人口变动情况抽样调查数据；年度劳动力抽样调查主要数据；年度城镇单位就业人员统计数据；年度全国户籍统计人口数据；年度全国计划生育统计人口数据；世界部分国家及地区人口和就业统计数据；年度人口变动和劳动力调查制度说明及主要统计指标解释。
国家统计局
《中国区域经济统计年鉴2001-2014》数据是全面、系统反映中国2000-2013年区域经济与社会发展状况的大型统计资料书。本书资料来源于各级政府统计年报或相关的抽样调查资料，系统收集了2010年全国及其10个经济区域、31个省级行政单位、330多个地级行政单位和2000多个县级行政单位的主要社会经济统计指标。主要内容涵盖自然资源、人口与就业、国民核算、固定资产投资、财政、物价、人民生活、农业、工业、建筑业、运输邮电业、国内贸易、对外经济贸易、旅游、金融保险、教育、科技、文化、卫生、社会福利、环境保护和市政建设等社会经济发展的各个方面。
国家统计局
《中国气象年鉴》是中国气象局主办的大型资料性期刊，主要记载1985-2014年全国气象部门及有关单位的业务、科研、教育等方面的基本情况及进展，以及全国天气气候综述与影响评价和气象服务的社会经济效益，每年一期，具有综合、翔实资料性工具书特征。《中国气象年鉴》的栏目设：特载；大事记；气象工作综合情况；各省、自治区、直辖市气象工作情况；中国气象局直属单位工作情况；其他部门气象工作情况；全国天气气候综述与影响评价；气象服务效益事例选编；大气科学进展述评；人物；重要会议和活动；统计资料及全书附录。
国家统计局
一、数据“中国农业年鉴1980-2017”是反映中国1979-2016年种植业、林业、畜牧业、兽医事业、渔业、农产品加工业、农垦、农机、农村经营管理等方面情况的大型资料性工具书。统计资料包括：综合；种植业；畜牧业；生猪屠宰行业；饲料工业；渔业；农垦；农业机械化；农产品成本与收益；农村居民收入。 二、年鉴撰稿人主要是各有关涉农主管部门和研究机构的工作人员；统计资料由国家统计局、农业部、国家林业局、水利部、中国气象局、海关总署等有关部门提供。 三、各省、自治区、直辖市按行政区划顺序排列。 四、本年鉴所含资料的时间界限一般为标题年份的上一年年底。 五、各部类的资料数据，仅限于内地31个省、自治区、直辖市的材料。各项总产值，未加说明者均是当年价格，比上年增长速度都按可比价格计算。 六、本年鉴的内容在遵守四项基本原则的前提下，实行文责自负。
国家统计局
数据由国家粮食局、国家发展改革委、农业部、国家统计局和各地粮食行政管理部门等相关部门领导和权威专家亲自撰稿，全面、系统地记述了2005-2014年的年度全国和各地粮食工作的主要情况，刊载有重要的粮食政策法规文件和完备的统计资料，与国家粮食局主办并委托中国粮食研究培训中心组织编撰出版的《中国粮食发展报告》联袂成为姊妹篇。 数据由综述、专文、全国粮食工作、各地粮食工作、粮食政策与法规文件、附录等六部分组成。
国家统计局
一、本数据“中国教育统计年鉴1949-2015”逐年反映全国1949-2014年教育改革和发展情况的资料性工具书。 二、它是各级教育行政部门、各级各类学校执行党和国家的教育法律法规与方针政策、做好教育工作的经验总结，是中国教育事业发展进程的真实记录。 三、编纂本书是为教育管理决策、教育科研提供参考；为教育战线沟通信息、交流经验开辟园地；为宣传中国教育改革与发展成就设立窗口；并为热心关注和研究中国教育的读者提供信息资料。
教育部
数据是国土资源部发布的1999-2015年中国国土资源信息，既有中国国土资源各行业全面情况的综合文字材料，又有系统的统计资料，并对中国国土资源开发进行政策指导、信定、服务和对外交流的国土资源部机关刊，全面反映土地、矿产、海洋和测绘四个方面工作进展情况。统计范围是全国土地资源、矿产资源、海洋资源，国土资源调查、勘查，国家、省（自治区、直辖市）、市（地）、县四级自然资源行政主管部门对土地资源、矿产资源的行政管理和国家对海洋资源的行政管理，国土资源科学技术研究和测绘与地理信息。内容包括国土资源调查、勘查，国土资源开发利用，国土资源行政管理，国土资源科学技术研究，测绘和其他资料。
国家统计局
一、数据介绍：《中国城乡建设统计年鉴》是一部全面反映我国城乡市政公用设施建设与发展状况，中国城乡建设全貌的统计年鉴。 二、设市的城市的城区： 市本级： （1）街道办事处所辖地域； （2）城市公共设施、居住设施和市政公用设施等连接到的其他镇（乡）地域； （3）常住人口在3000人以上独立的工矿区、开发区、科研单位、大专院校等特殊区域。 县城： （1）县政府驻地的镇、乡或街道办事处地域（城关镇）； （2）县城公共设施、居住设施和市政公用设施等连接到的其他镇（乡）地域； （3）常住人口在3000人以上独立的工矿区、开发区、科研单位、大专院校等特殊区域。 此次分享的年份跨度为2005-2013年，所有年份均为Excel格式。
中华人民共和国住房和城乡建设部
一、《中国城市统计年鉴》是全面反映中国城市社会经济发展情况的资料性年刊。本数据收录了1988-2011年全国各级城市社会经济发展方面的主要统计数据。 二、本年鉴内容共分四个部分：第一部分是全国城市行政区划，列有不同区域、不同级别的城市分布情况；第二、三部分分别是地级以上城市统计资料和县级城市统计资料，具体包括人口、资源环境、经济发展、科技创新、人民生活、公共服务、基础设施等方面的数据；第四部分是附录，为主要统计指标解释。需要说明的是，从1997年开始，地级以上城市和县级城市分别采用不同的统计制度，有些指标在两类城市之间不具有可比性，故本年鉴将地级以上城市和县级城市统计资料分为独立的两部分。
国家统计局
一、数据是由重庆市统计局和国家统计局重庆调查总队编纂、中国统计出版社公开出版发行的一部全面记录重庆市经济建设和社会发展情况的大型资料性年刊。数据收录了重庆市历史重要年份和1989-2016年经济和社会各方面的统计数据，以及各区县（自治县）主要统计资料。 二、每份年鉴共二十二章，包括：1.综合;2.国民经济核算;3.人口与就业;4.固定资产投资;5.能源消费;6.财政;7.人民生活与物价;8.城镇建设;9.资源和环境;10.要素市场;11.农业和农村经济;12.工业;13.建筑业;14.运输和邮电;15.国内贸易;16.对外经济贸易和旅游业;17.金融业;18.教育、科技和文化业;19. 卫生、体育和其他社会活动;20.区县;21.三峡工程重庆库区移民;22.基本单位名录库。同时附录一个篇章：全国及各省（自治区、直辖市）主要统计资料。每章前设《简要说明》，介绍本章节的主要内容和资料来源，章末附有《主要统计指标解释》。 三、本年鉴统计资料：大部分数据来自统计年报，部分来自抽样调查。 四、本年鉴所使用的度量衡单位均采用国际统一标准计量单位；各种分类标准均采用国家统一分类标准。 五、部分数据的合计数或相对数，由于计量单位取舍不同而产生的计算误差未作机械调整。 六、本年鉴各表的部分指标注解位于该表下方或最后一张续表的下方。 七、符号使用说明：年鉴各表中的“空格”表示该项统计指标数据不足本表最小单位数、数据不详或无该项数据；“＃”表示其中的主要项。
国家统计局
一、数据是一部全面反映云南省国民经济和社会发展情况的统计资料工具书，汇集了全省及各州市、县(市、区)1989-2016年和主要年份经济和社会发展主要统计数据。 二、每份年鉴全书共18章，即:1.省情概况;2.国民经济核算;3.固定资产投资;4.城乡市场消费;5.公共财政;6.对外经济贸易;7.农业和农村;8.工业和能源;9.建筑业和房地产业;10.交通运输、通信和服务业;11.金融和保险业;12.旅游业;13.教育、科技和文化业;14.卫生、体育和社会管理;15.人口与就业;16.资源与环境;17.民族自治地方经济概况;18.县域经济概况。 三、本年鉴每个章节后附有主要统计指标解释，对主要统计指标的含义、统计范围和统计方法作了简要说明。本年鉴的资料来源，大部分来自年度统计报表。由于统计口径范围和调查方法的差别，部分指标各州市、县(市、区)数字相加可能不等于全省总计，对于一些统计指标的统计口径范围发生变化的，相关年份的年鉴对有关数据作了相应的调整，并在有关统计表中作了解释，在使用中请注意。 四、度量衡单位均采用国家颁布的国际统一标准计量单位。本年鉴中对计量单位进一步统一调整，符号使用说明：“空格”表示无该项统计指标数据，或不足本表最小单位数，或资料不详；“#”表示指标的其中项。
国家统计局
一、数据是全面反映四川省国民经济和社会发展情况的大型资料性年刊，收录了四川省1989-2016年和重要年份的主要统计数据，以及各市、县（区）1989-2016年的主要统计数据。 二、每个年份的统计年鉴分为23个篇章，即：一、综合;二、国民经济核算;三、人口;四、就业人员和工资;五、固定资产投资;六、能源;七、资源和环境;八、财政和物价;九、人民生活和社会保障;十、城市概况;十一、民族自治地方概况;十二、县(市、区)概况;十三、农业;十四、工业;十五、建筑业;十六、交通运输、邮电和通讯;十七、国内贸易;十八、对外经济贸易和旅游;十九、金融和保险;二十、教育、科技和专利;二十一、文化、体育和卫生;二十二、其他社会活动;二十三、法人单位概况。为便于读者更直观地了解全书内容和正确使用资料，每篇章末尾附有主要统计指标解释。 三、资料中所使用的度量街单位均采用国际统一标准计量单位。 四、本年鉴部分合计数由于其中数的小数点位数取舍不同而产生的计算误差未作机械调整。 五、年鉴所涉及的历史数据，凡与其他年份年鉴资料有所出入的，均以最新出版的为准。 六、年鉴的资料来源：主要来自自治区统计局的常规统计年报、各类抽样调查、普查。部分篇章和指标的内容由相关区直单位（部门）提供，自治区统计局对这些指标数据没有解释及说明的权力和能力。
国家统计局
一、数据系统收录了1989-2016年贵州省国民经济和社会发展等各方面统计数据，改革开放以来特别是2015年以来的主要统计数据，全省各市（州）、县（市、区、特区）和全国及各省（区、市）主要统计数据，是反映贵州省情的重要工具书之一。 二、本年鉴包括26个部分：综合，国民经济核算，人口，就业人员和职工工资，固定资产投资，对外经济贸易，能源财政税收，价格指数，人民生活，城市概况，资源和环境，农业，工业，建筑业，运输和邮电，批发、零售、住宿和餐饮业，旅游业，金融业，教育，科学技术，文化、体育和卫生，社会服务及其他，民族自治地方，市(州)、县(市、区、特区)资料，全国及各省(区、市)资料。为便于读者了解和使用统计数据，在每部分首页作简要说明，后面附有主要统计指标解释。 三、本年鉴中，凡由有关部门(单位)提供的数据均在表下注明数据来源，部分指标统计范围、口径发生变化的在表下均有注释，使用时请读者注意。 四、本年鉴中部分数据合计数或相对数由于计算单位或取舍不同而产生的计算误差，均未作机械调整。 五、本年鉴表中符号使用说明：“…”表示数据不足最小计量单位，“空格”表示该统计指标数据不详或无数据，“#”表示为上级指标的其中项。
国家统计局
一、数据是全面反映广西壮族自治区国民经济和社会发展情况的大型资料性年刊，收录了广西壮族自治区1989-2016年和1978年以来重要年份的主要统计数据，以及各市、县（区）1989-2016年的主要统计数据。 二、每个年份的统计年鉴分为23个篇章，即：1.综合；2.人口；3.国民经济核算；4.从业人员和职工工资；5.物价；6.人民生活；7.财政、金融和保险；8.资源与环境；9能源生产与消费；10.固定资产投资；11.城市概况；12.对外经济贸易；13.农业；14.工业；15.建筑业；16.批发和零售业；17.住宿餐饮业和旅游业；18.交通、运输和邮电通信；19.教育、科技和文化；20.体育、卫生、社会福利及服务业；21.区域经济；22.各市基本情况；23.县（市、区）基本情况。为便于读者更直观地了解全书内容和正确使用资料，每篇章末尾附有主要统计指标解释。 三、资料中所使用的度量街单位均采用国际统一标准计量单位。 四、本年鉴部分合计数由于其中数的小数点位数取舍不同而产生的计算误差未作机械调整。 五、年鉴所涉及的历史数据，凡与其他年份年鉴资料有所出入的，均以最新出版的为准。 六、年鉴的资料来源：主要来自自治区统计局的常规统计年报、各类抽样调查、普查。部分篇章和指标的内容由相关区直单位（部门）提供，自治区统计局对这些指标数据没有解释及说明的权力和能力。
国家统计局
中国西南地区1kmPM2.5数据集(2000-2021)是中国(中国大气污染物监测中心( CHAP ))系列长期、全覆盖、高分辨率、高质量的地面空气污染物数据集之一。它是利用人工智能的大数据(例如,地基测量、卫星遥感产品、大气再分析和模式模拟等)，通过考虑空气污染的时空异质性而产生的。该数据为2000年至2021年中国西南地区每天1公里(即D1K)的地面PM2.5数据集。该数据集每天的交叉验证决定系数( CV-R2 )为0.92，均方根误差( RMSE )为10.76 µ g m - 3
伟晶
本数据集包括2022年重庆金佛山水房泉流域主要水体的物理化学指标、氢氧同位素和氮氧同位素数据，除部分数据因设备中断或损坏外，pH、水温、电导率、溶解氧测试时间间隔在4~10分钟不等，主要阴阳离子浓度和同位素数据采样测试间隔约为1月。数据可用于反演流域水来源、水岩作用、水环境变化、水质演化、气候变化和人类活动方面的研究，也可用于不同区域地下水的对比研究，为流域生态环境保护、地下水资源评估和地下水污染防治提供基础性的数据。
杨平恒
本数据集包括2021年重庆金佛山水房泉流域主要水体的物理化学指标、氢氧同位素和氮氧同位素数据，除部分数据因设备中断或损坏外，pH、水温、电导率、溶解氧测试时间间隔在4~10分钟不等，主要阴阳离子浓度和同位素数据采样测试间隔约为1月。数据可用于反演流域水来源、水岩作用、水环境变化、水质演化、气候变化和人类活动方面的研究，也可用于不同区域地下水的对比研究，为流域生态环境保护、地下水资源评估和地下水污染防治提供基础性的数据。
杨平恒
本数据集包括2020年重庆金佛山水房泉流域主要水体的物理化学指标、氢氧同位素和氮氧同位素数据，除部分数据因设备中断或损坏外，pH、水温、电导率、溶解氧测试时间间隔在4~10分钟不等，主要阴阳离子浓度和同位素数据采样测试间隔约为1月。数据可用于反演流域水来源、水岩作用、水环境变化、水质演化、气候变化和人类活动方面的研究，也可用于不同区域地下水的对比研究，为流域生态环境保护、地下水资源评估和地下水污染防治提供基础性的数据。
杨平恒
本数据集包括2019年重庆金佛山水房泉流域主要水体的物理化学指标、氢氧同位素和氮氧同位素数据，除部分数据因设备中断或损坏外，pH、水温、电导率、溶解氧测试时间间隔在4~10分钟不等，主要阴阳离子浓度和同位素数据采样测试间隔约为1月。数据可用于反演流域水来源、水岩作用、水环境变化、水质演化、气候变化和人类活动方面的研究，也可用于不同区域地下水的对比研究，为流域生态环境保护、地下水资源评估和地下水污染防治提供基础性的数据。
杨平恒
本数据集包括2018年重庆金佛山水房泉流域主要水体的物理化学指标、氢氧同位素和氮氧同位素数据，除部分数据因设备中断或损坏外，pH、水温、电导率、溶解氧测试时间间隔在4~10分钟不等，主要阴阳离子浓度和同位素数据采样测试间隔约为1月。数据可用于反演流域水来源、水岩作用、水环境变化、水质演化、气候变化和人类活动方面的研究，也可用于不同区域地下水的对比研究，为流域生态环境保护、地下水资源评估和地下水污染防治提供基础性的数据。
杨平恒
本数据集包括2017年重庆金佛山水房泉流域主要水体的物理化学指标、氢氧同位素和氮氧同位素数据，除部分数据因设备中断或损坏外，pH、水温、电导率、溶解氧测试时间间隔在4~10分钟不等，主要阴阳离子浓度和同位素数据采样测试间隔约为1月。数据可用于反演流域水来源、水岩作用、水环境变化、水质演化、气候变化和人类活动方面的研究，也可用于不同区域地下水的对比研究，为流域生态环境保护、地下水资源评估和地下水污染防治提供基础性的数据。
杨平恒
GRACE ，Gravity Recovery and Climate Experiment，由 NASA 和德国宇航中心（DLR）联合研制。提供Mascon RL06 版本的等效液态水估计的数据，数据提供商分别为美国德克萨斯大学空间研究中心 (CSR)，喷气动力实验室 (JPL)和戈达德空间飞行中心 (GSFC)。空间分辨率分别为0.25°，0.5°和0.5°。对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到长江中上游地区GRACE月度海量网格数据（2002-2022），以geotiff文件格式保存。其数据真实可靠，是目前GRACE用于估计陆地水储量变化的主要数据。
D. N. Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening, F. W. Landerer, M. M. Watkins, Himanshu Save,Srinivas Bettadpur,Byron D. Tapley, Bryant D. Loomis,Denis Felikson,Terence J. Sabaka,Brooke Medley
本数据集是一个包含10年（2010-2019）的全球日尺度地表土壤水分数据集，分辨率为36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3. 数据集采用Yao et al.(2017，2021)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到FY-3B/MWRI，利用人工神经网络方法，以SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以FY-3B/MWRI的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。土壤水分精度和SMAP接近，达到5%左右。（ 全球14个密集观测站网的验证精度 ）。
卢麾,, 姚盼盼, 赵天杰, 武胜利, 施建成
