该数据集包含了2019年1月1日至2020年5月31日的重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网隐仙洞开路涡动相关仪观测数据。站点位于重庆市南川区金佛山北坡隐仙洞，下垫面为次生林。观测点的经纬度是107.1941E, 29.0676N，海拔1194m。涡动相关仪的架高5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3B）与CO2/H2O分析仪（Li7500RS）之间的距离是15cm，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，涡动相关仪的原始观测数据为10Hz。观测数据的平均周期为30分钟，一天48组数据，缺失数据标记为NAN。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均。
孔德斌
本数据集包含2018年6月4日至2024年12月31日，重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网西南大学校园站的气象要素观测数据。数据生产过程严格遵循气象观测规范，前期完成传感器校准、点位精准布设，将空气温度、相对湿度传感器架设于10m高度且朝向正北，避免阳光直射影响观测精度，同步完成设备调试确保数据采集稳定；观测期间定期巡检维护，排查传感器故障、环境干扰等问题，后期对原始数据进行筛选、校验与整理，保障数据准确性。站点位于重庆市北碚区西南大学校园，下垫面为草地，观测间隔为每10分钟1次，缺失数据统一标记为NAN，为喀斯特区域城市校园气象特征、地表与大气相互作用研究提供可靠基础数据。
孔德斌
本数据来自2020年1月1日-2024年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山王坪原生林观测场（107.3556°E；29.1113°N，海拔1352m）的3台称重式小型土壤蒸渗观测仪测量数据。3台蒸渗仪分别为LYS1,LYS2,LYS3,2020年到2021年观测频率为1min,2022年以后的观测频率为10分钟，一天144个数据，缺失数据标记为NAN，为喀斯特区域原生林生态系统相关研究提供可靠基础数据。
孔德斌
本数据集来源于2020年1月1日至2024年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山王坪原生林观测场开展的TDP（热扩散探针法）观测数据。数据生产过程严格遵循野外科学观测规范，前期完成16组TDP探头的精准校准、原生林内合理点位布设，同步调试TDP1、TDP2两个数据采集器，确保设备协同运行、测量精准；观测期间定期巡检维护，排查环境干扰、仪器故障等问题，后期对原始数据进行筛选、整理与校验，保障数据的准确性与完整性。观测场坐标为107.3556°E、29.1113°N，海拔1352m，地处原生林区域，适配观测需求。观测频率为每10分钟1次，单日可采集144组连续数据，缺失数据统一标记为NAN，为喀斯特区域原生林生态系统相关研究提供可靠基础数据。
孔德斌
该数据集包含了2020年1月1日至2024年12月31日重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网山王坪站气象要素观测数据。站点位于重庆市南川区山王坪，下垫面次生林。观测点的经纬度是107.3556E, 29.1113N，海拔1352m。空气温度、相对湿度传感器分别架设在4m和23m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在23m处；风速与风向传感器分别架设在3m和23m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在23m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10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下5、10、20 cm处，平均土壤温度依次埋设在地下5、10、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方。2020年观测间隔为1min，2021-2024年观测间隔为10min，若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德斌
该数据集包含了2020年1月1日至2024年12月31日的重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网山王坪闭路涡动相关仪观测数据。站点位于重庆市南川区山王坪，下垫面为次生林。观测点的经纬度是107.3557E, 29.1113N，海拔1352m。闭路涡动相关仪CPEC310的架高23m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，涡动相关仪的原始观测数据为10Hz。观测数据的平均周期为30分钟，一天48组数据，缺失数据标记为NAN。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均。
孔德斌
该数据集包含了2020年1月1日至2024年12月31日重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网烂坝靖银杉林站气象要素观测数据。站点位于重庆市南川区金佛山西坡烂坝靖山下，下垫面银杉林。观测点的经纬度是107.1514E, 29.0217N，海拔1401m。空气温度、相对湿度传感器分别架设在4m和20m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在20m处；风速与风向传感器分别架设在3m和20m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在20m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10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下5、10、20 cm处，平均土壤温度依次埋设在地下5、10、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方。观测间隔为10min，若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德斌
本数据集来源于2022年4月1日至2024年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烂坝靖次生观测场，通过3台称重式小型土壤蒸渗观测仪获取的观测数据。数据生产过程严格遵循野外科学观测规范，前期完成3台观测仪（分别为ZS1、ZS2、ZS3）的校准、点位精准布设及安装调试，确保仪器测量精度；观测期间定期巡检维护，排查土壤干扰、仪器故障等问题，后期对原始数据进行筛选整理，保障数据的准确性与完整性。观测场坐标为106.139°E、29.02°N，海拔1525m，地处次生区域，适配土壤蒸渗观测需求。观测频率为每10分钟1次，单日可采集144组连续数据，因设备故障、极端天气等因素导致的缺失数据，统一标记为NAN，为喀斯特区域次生生态系统土壤水分蒸渗规律研究提供可靠基础数据。
孔德斌
本数据集来源于2022年4月1日至2024年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烂坝靖次生林观测场开展的TDP（热扩散探针法）观测数据。数据生产过程严格遵循野外科学观测规范，前期完成24组TDP探头校准、合理点位布设及安装调试，同步调试TDP1、TDP2、TDP3三个数据采集器，确保设备协同运行；观测期间定期巡检维护，排查环境干扰、设备故障等问题，后期对原始数据进行筛选整理，保障数据准确性与完整性。观测场坐标107.139°E、29.02°N，海拔1525m，地处次生林区域，适配观测需求。该系统含24组探头、3个采集器，观测频率每10分钟1次，单日144组数据，缺失数据统一标记为NAN，为喀斯特区域次生林生态系统相关研究提供可靠基础数据。
孔德斌
该数据集包含了2020年1月1日至2024年12月31日重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网烂坝靖站气象要素观测数据。站点位于重庆市南川区金佛山西坡烂坝靖，下垫面次生林。观测点的经纬度是107.1390E, 29.02N，海拔1525m。空气温度、相对湿度传感器分别架设在4m和24m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在24m处；风速与风向传感器分别架设在3m和24m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在24m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10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下5、10、20 cm处，平均土壤温度依次埋设在地下5、10、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方。观测间隔为10min，若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德斌
该数据集包含了2020年1月1日至2024年12月31日的重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网烂坝靖闭路涡动相关仪观测数据。站点位于重庆市南川区金佛山西坡烂坝靖，下垫面为次生林。观测点的经纬度是107.1390E, 29.02N，海拔1525m。闭路涡动相关仪CPEC310的架高24m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，涡动相关仪的原始观测数据为10Hz。观测数据的平均周期为30分钟，一天48组数据，缺失数据标记为NAN。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均。
孔德斌
本数据集来源于2024年5月1日至2024年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寺原生林观测场开展的TDP（热扩散探针法）观测数据。数据生产过程严格遵循野外科学观测规范，前期完成TDP探头校准、点位布设及安装调试，观测期间定期对设备进行巡检维护，及时排查环境干扰、设备故障等问题，后期对原始观测数据进行初步筛选与整理，保障数据的准确性和完整性。观测场精准坐标为106.1931°E、29.0015°N，海拔1985m，地处原生林区域，适配野外生态观测需求。该TDP观测系统配备8组专业探头，观测频率为每10分钟1次，单日可采集144组连续数据，因设备故障、极端天气等因素导致的缺失数据，统一标记为NAN，为喀斯特区域原生林生态系统相关研究提供规范可靠的基础数据支撑。
孔德斌
该数据集包含了2024年5月1日至2024年12月31日重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网金佛寺站气象要素观测数据。站点位于重庆市南川区金佛山南坡金佛寺，下垫面为原生林。观测点的经纬度是107.1931E, 29.0015N，海拔1985m。空气温度、相对湿度传感器分别架设在4m和28m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在28m处；风速与风向传感器分别架设在3m和28m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在28m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10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下5、10、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方。土壤平均温度探头一个，埋设在地下10cm。观测间隔为10min，若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德斌
该数据集包含了2024年5月1日至2024年12月31日的重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网金佛寺原生林林闭路涡动相关仪观测数据。站点位于重庆市南川区金佛山南坡金佛寺，下垫面为原生林。观测点的经纬度是107.1931E, 29.0015N，海拔1985m。闭路涡动相关仪CPEC310的架高28m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，涡动相关仪的原始观测数据为10Hz。观测数据的平均周期为30分钟，一天48组数据，缺失数据标记为NAN。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均。
孔德斌
该数据集包含了2021年7月1日至2024年12月31日重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网槐坪站气象要素观测数据。站点位于重庆市南川区金佛山槐坪基地，下垫面为农田。观测点的经纬度是107.2258E, 29.1323N，海拔956m。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，朝向正北；四分量辐射仪安装在10m处，朝向正南；土壤温度探头埋设在地下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；土壤热流板（3块）依次埋设在地下5、10、20 cm处，平均土壤温度埋设在地下5cm处，在距离气象塔2m的正南方。观测间隔为10min，若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德斌
该数据集包含了2021年7月1日至2024年12月31日重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网华尔寺站气象要素观测数据。站点位于重庆市南川区文凤镇华尔寺，下垫面为农田，种植中药材。观测点的经纬度是107.0592E, 29.0891N，海拔705m。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，朝向正北；四分量辐射仪安装在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10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下5、10、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方。观测间隔为10min，若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德斌
本数据集来源于2024年5月1日至2024年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虎头山马尾松林观测场开展的TDP（热扩散探针法）观测数据。数据生产过程严格遵循野外科学观测规范，前期完成设备校准与探头安装调试，观测期间定期维护检修，后期对原始数据进行初步筛选，确保数据准确性与完整性。观测场精准坐标为106.3157°E、29.7502°N，海拔850m，地处马尾松林区域，适配观测树种生长环境。该TDP观测系统配备8组专业探头，核心观测树种为马尾松，观测频率为每10分钟1次，单日可采集144组连续数据，因设备故障、环境干扰等因素导致的缺失数据，统一标记为NAN，为喀斯特区域马尾松水分利用规律及相关生态研究提供规范可靠的基础数据支撑。
孔德斌
该数据集包含了2024年5月1日至2024年12月31日重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网柑研所站气象要素观测数据。站点位于重庆市北碚区歇马街道虎头山，下垫面为马尾松林。观测点的经纬度是106.3157E, 29.7502N，海拔850m。空气温度、相对湿度传感器分别架设在4m和28m处，朝向正北；气压计安装在1.5m处；翻斗式雨量计安装在28m处；风速与风向传感器分别架设在3m和28m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在28m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10cm、20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下5、10、20 cm处，在距离气象塔2m的正南方。土壤平均温度探头一个，埋设在地下10cm。观测间隔为10min，若出现数据的缺失，则由NAN标示。
孔德斌
该数据集包含了2024年5月1日至2024年12月31日的重庆金佛山喀斯特生态系统气象观测网虎头村马尾松林闭路涡动相关仪观测数据。站点位于重庆市北碚区歇马街道虎头山马尾松林，下垫面为马尾松。观测点的经纬度是106.3157E, 29.7502N，海拔850m。闭路涡动相关仪CPEC310的架高28m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，涡动相关仪的原始观测数据为10Hz。观测数据的平均周期为30分钟，一天48组数据，缺失数据标记为NAN。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均。
孔德斌
本数据集来源于2018年4月6日至2024年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虎头村农田观测场开展的COSMOS区域水分长期定位观测数据，数据生产过程严格遵循野外科学观测规范，经过设备校准、数据采集、质量筛选等环节，确保数据准确性与可靠性。观测场精准坐标为E106°19′9.3″、N29°45′45.7″，海拔515m，地处喀斯特地貌农田区域，适配区域水分观测需求。COSMOS观测系统核心捕捉区域水分动态，观测频率为每1小时1次，单日可采集24组数据；配套的COSMOS自动气象站同步观测，频率为每1分钟1次，观测指标涵盖降水量、空气温湿度及4组不同深度土壤湿度，缺失数据统一标记为NAN，为喀斯特农田区域水分循环、气象与土壤因子关联研究提供规范可靠的基础数据支撑。
孔德斌
本数据集来源于2021年1月1日至2024年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虎头村农田观测场开展的TDP（热扩散探针法）长期定位观测数据。观测场精准坐标为E106°19′9.3″、N29°45′45.7″，海拔515m，地处喀斯特地貌区域，下垫面为农田，适配桂花树、山茶树的生长环境，为观测数据的代表性提供了良好基础。该TDP观测系统配备8组专业探头，采用热扩散原理捕捉树木树干液流特征，观测树种涵盖桂花树与山茶树，可同步获取两种树种的生理代谢相关数据。观测频率设定为每10分钟1次，单日可采集144个连续数据，4年观测周期形成了完整的时序数据集，其中因设备维护、极端天气等因素导致的缺失数据，统一标记为NAN，为后续数据清洗与相关研究提供了规范、可靠的基础支撑。
孔德斌
本数据来自2019年1月1日-2024年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虎头村农田观测场（E106°19′9.3″；N29°45′45 .7″，海拔515m）的开路涡度观测数据。涡动相关仪的架高5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3B）与CO2/H2O分析仪（Li7500RS）之间的距离是15cm。涡动相关仪的原始观测数据为10Hz。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NAN。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均。
孔德斌
本数据集来源于2020年1月1日至2024年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柑研所农田观测场的TDP长期定位观测，观测技术为热扩散探针法（TDP），用于捕捉柚子树树干液流动态，为喀斯特农田果树水分利用研究提供数据支撑。观测场位于106.3818°E、29.7623°N，海拔231m，地处重庆市北碚区歇马街道柑橘研究所林果园，下垫面为农田，主要种植柚子树与柑橘树，TDP观测对象为生长良好的成年柚子树。观测系统含8组探头，基于Granier热扩散法设计，观测频率为10分钟/次，单日144个数据，缺失数据标记为NAN。该数据集可反映柚子树液流变化规律，为区域果树栽培、水资源利用提供科学参考。
孔德斌
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
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
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
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
数据是基于10米分辨率的Sentinel-2数据的2017年全球土地覆盖图（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》。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
SMAP (Soil Moisture Active and Passive） 是美国的地球观测卫星之一，有主动的传感器和被动的传感器。主动的传感器是L波段雷达，被动的传感器是L波段微波辐射计。该植被光学厚度源自 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，
P. O’neill
该数据集是使用τ-ω模型，结合欧洲航天局(ESA) SMOS任务的微波成像辐射计(MIRAS)在H和V极化L波段(1.4 GHz)获得的TB反演得到的。在TB上应用阈值和2-sigma标准来过滤无效数据。基于这些干扰的建模方法的RFI标志来用于屏蔽受污染的像素。由于SMOS数据的分辨率较粗(在25 - 60公里之间)，一个像素内的土壤和植被并不均匀。每个像素TB是每一种植被和土壤类型覆盖率加权的散射总和。该数据空间分辨率为25 km，时间分辨率为1天。
Ahmad Al Bitar
SMAP (Soil Moisture Active and Passive） 是美国的地球观测卫星之一，有主动的传感器和被动的传感器。主动的传感器是L波段雷达，被动的传感器是L波段微波辐射计。该植被光学厚度源自 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，
P. O’neill
叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是陆地生态系统中反映植被生长状况的基本变量，在碳循环、气候模式、陆地生态系统模拟和植被变化监测中发挥着重要作用。目前国际上已有多种中等分辨率的全球LAI产品，包括MODIS、GEOV、GLASS LAI等，但它们存在着时空不连续、产品的时间跨度、精度等局限性。梁顺林教授团队的马晗博士基于MODIS地表反射率数据，生成GLASS 第六版（V6）250米叶面积指数，该产品克服了在长期云或雪覆盖地区LAI质量低且时空不连续等问题，是目前空间分辨率最高的长时间序列的全球LAI产品。
梁顺林
VODCA VOD结合了多个传感器 (SSM/ITMI、AMSR-E、Windsat和AMSR-2) 的VOD数据集，以涵盖1987-2017年期间的长期VOD评估来补充现有产品。在聚合之前，这些数据集都利用LPRM重新缩放到AMSR-E中，以消除它们之间的系统差异。该产品为其中的ku波段(~19 GHz, 1987 - 2017)产品。空间分辨率为0.25°，时间分辨率为1天，数据格式为.tif。
Leander Moesinger
MODIS反射率产品是计算地球地表反照率过程中最常用的数据，分为MOD09GA与MYD09GA两种，分别对应terra与aqua卫星。MOD/MYD09GA产品的时间分辨率为天，地理分辨率为1km，反射率空间分辨率为500m。每幅影像的500m反射率数据集中提供了1-7波段的反射率、质量评估等级、观测范围、观测数和250m扫描信息等。1km地理信息数据集中提供了观测次数、质量评估等级、传感器方位角天顶角、太阳方位角高度角、轨道指针等信息。
NASA
版本10r是数据集的当前版本。OCO-2 SIF Lite文件包含偏差校正的太阳诱导叶绿素荧光以及聚合为每日文件的其他选择字段。轨道碳观测站是美国宇航局的第一个任务，旨在收集基于空间的大气二氧化碳测量值，其精度、分辨率和覆盖范围是表征控制其在大气中积累过程所需的精度、分辨率和覆盖范围。 OCO-2 项目使用携带单个仪器的 LEOStar-2 航天器。它包含三个高分辨率光谱仪，可同时测量 1.61 和 2.06 微米附近的近红外 CO2 和 0.76 微米的分子氧 (O2) A 波段中的反射阳光。该集合包括IMAP-DOAS预处理器的输出，该预处理器用于筛选官方XCO2产品以及从0.76微米O2 A波段检索太阳诱导荧光。IMAP-DOAS 预处理器与 ABO2 云屏幕一样，在操作 OCO-2 处理管道中实现。
NASA
卫星检索到的太阳诱导叶绿素荧光（SIF）显示出监测陆地生态系统光合活动的巨大潜力。然而，一些问题，包括网格化数据集的空间和时间分辨率低以及单个检索的高不确定性，限制了SIF的应用。此外，测量足迹的不一致也阻碍了涡流协方差（EC）磁通量塔的总初级生产（GPP）与卫星检索的SIF之间的直接比较。该数据集是通过训练具有中分辨率成像光谱仪表面反射率的神经网络(NN)和轨道碳观测站2(OCO-2)的表面反射因子，生成的全球空间连续的SIF数据集。晴空瞬时CSIF(CSIFclear-inst)对晴空 OCO-2 SIF显示出很高的精度，并且对生物群类型的偏差很小。连续的SIF数据集和派生的GPP-SIF关系可以更好地理解GPP在生物群落和气候中的空间和时间变化。本数据集为中国西南地区4天时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据集。
Zhang Yao
太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)在测量陆地光合作用方面取得了重大进展。最近的几项研究评估了从轨道碳观测站-2(OCO-2)反演SIF在估计总初级生产力(GPP)方面的潜力。然而，OCO-2数据在空间和时间上的稀疏性使得将这些数据用于从生态系统尺度到全球的许多应用都具有挑战性。该数据集是利用离散的OCO-2 SIF测深、中分辨率成像光谱仪(MODIS)的遥感数据和气象再分析数据，开发的一个新的基于OCO-2的全球SIF数据集(GOSIF)，具有高时空分辨率(即0.05°，8天、月、年)。与直接从OCO-2测深聚合的粗分辨率SIF数据相比，GOSIF具有更好的空间分辨率、全球连续覆盖和更长的记录。GOSIF可用于评估陆地光合作用和生态系统功能，并作为陆地生物圈和地球系统模型的基准。本数据集为中国西南地区8天时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据。
Li Xing, Xiao Jingfeng
太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)在测量陆地光合作用方面取得了重大进展。最近的几项研究评估了从轨道碳观测站-2(OCO-2)反演SIF在估计总初级生产力(GPP)方面的潜力。然而，OCO-2数据在空间和时间上的稀疏性使得将这些数据用于从生态系统尺度到全球的许多应用都具有挑战性。该数据集是利用离散的OCO-2 SIF测深、中分辨率成像光谱仪(MODIS)的遥感数据和气象再分析数据，开发的一个新的基于OCO-2的全球SIF数据集(GOSIF)，具有高时空分辨率(即0.05°，8天、月、年)。与直接从OCO-2测深聚合的粗分辨率SIF数据相比，GOSIF具有更好的空间分辨率、全球连续覆盖和更长的记录。GOSIF可用于评估陆地光合作用和生态系统功能，并作为陆地生物圈和地球系统模型的基准。本数据集为中国西南地区年尺度时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据。
Li Xing, Xiao Jingfeng
太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)在测量陆地光合作用方面取得了重大进展。最近的几项研究评估了从轨道碳观测站-2(OCO-2)反演SIF在估计总初级生产力(GPP)方面的潜力。然而，OCO-2数据在空间和时间上的稀疏性使得将这些数据用于从生态系统尺度到全球的许多应用都具有挑战性。该数据集是利用离散的OCO-2 SIF测深、中分辨率成像光谱仪(MODIS)的遥感数据和气象再分析数据，开发的一个新的基于OCO-2的全球SIF数据集(GOSIF)，具有高时空分辨率(即0.05°，8天、月、年)。与直接从OCO-2测深聚合的粗分辨率SIF数据相比，GOSIF具有更好的空间分辨率、全球连续覆盖和更长的记录。GOSIF可用于评估陆地光合作用和生态系统功能，并作为陆地生物圈和地球系统模型的基准。本数据集为中国西南地区月尺度时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据。
Li Xing, Xiao Jingfeng
本数据集主要基于中高分辨率（30m）的Landsat8遥感数据集，选择成都市七环内地区为研究区域，采用随机森林的分类方法，解译提取了该区域2020年的水田、旱地、草地、林地、建设用地、水域及水利设施用地及其他用地共7种土地利用类型，并计算了混淆矩阵、总体精度与Kappa系数以验证精确性，其数据精度与同类型和同级别的产品精度相近。该数据可以用于成都市土地资源和现状调查具有重要支撑作用，对于了解成都市土地利用格局研究也具有重要意义。
孙莹
基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。本数据在原始数据的基础上，裁切获取中国长江上游地区。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
原始基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。本数据集在原始全球数据集的基础上进行区域裁剪所得
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
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
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
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
