”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
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
此元数据为测试用例，专用于开发人员或平台业务处理管理人员，对业务功能进行有效检测。 此元数据为测试用例，专用于开发人员或平台业务处理管理人员，对业务功能进行有效检测。 此元数据为测试用例，专用于开发人员或平台业务处理管理人员，对业务功能进行有效检测。 此元数据为测试用例，专用于开发人员或平台业务处理管理人员，对业务功能进行有效检测。 此元数据为测试用例，专用于开发人员或平台业务处理管理人员，对业务功能进行有效检测。
CRONG, 陈荣
The Global Land Evaporation Amsterdam Model（GLEAM）是一套根据卫星观测分别估算陆地蒸发的不同组成部分的算法。GLEAM 中的 Priestley 和 Taylor 方程根据对地表净辐射和近地表气温的观测来计算蒸散发。该产品的时间分辨率是每天，空间分辨率0.25° x 0.25°，数据格式为netCDF。时间跨度1980-2021。该数据集为合理分配区域水资源提供科学依据。
ir. Akash Koppa
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
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
地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。本数据集在全国数据集的基础上，裁切出中国西南地区数据进行共享。
宋沛林, 张永强
总初级生产力（Gross primary productivity, GPP）是指单位时间内植物通过光合作用吸收CO2过程固定的有机碳量。中国长江上游MODIS植被总初级生产力产品数据集是基于MOD17A2H产品（版本006）裁剪拼接得到的。该数据产品提供了估算的GPP数值，可以作为数据模型的输入，计算陆地能源、碳、水循环过程和植被的生物地球化学。时间范围为2000年2月18日到2022年8月30日，空间分辨率为500m，时间分辨率为8天累积综合值，数据坐标系为WGS84地理坐标系。
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
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
