最优差值海表温度(OISST)分析产品提供了使用最优插值(OI)技术构建的完整海洋温度场。海温产品的空间网格分辨率为0.25度，时间分辨率为1天。该产品使用先进的甚高分辨率辐射计(AVHRR)卫星数据，来自探路者(Pathfinder) AVHRR SST数据集(1981年9月至2005年12月)和海军AVHRR多通道海表温度数据(2006年至今)。选择探索者AVHRR海表温度是因为其与现场观测数据吻合较好。该产品还使用海冰数据集，来自船只和浮标的现场数据，并包括大规模调整卫星偏差的现场数据。在有海冰存在的地区，海表温度是由美国国家航空航天局2005年以前的GSFC和2005年以后的NOAA NCEP提供的海冰浓度数据来估计的。海表温度在风暴潮研究中具有重要意义。基于1981年至2016年的海表温度产品，利用GEE对数据进行研究区的掩模裁剪并重采样。最后得到了1981-2016年“一带一路”沿海海域16天合成海面温度数据集。
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泛第三极是全球变化的敏感地区，其增温速率为全球的2倍以上，并且受到了西风和季风协同作用的影响。该地区植被如何响应气候变化，将深刻的影响区域生态安全。然而现有产品对泛第三极地区生态系统净初级生产力（NPP）的估算仍旧存在较大的不确定性。为此，本产品结合多源遥感数据，包括AVHRR NDVI，MODIS 反射率数据，多种气候变量（温度、降水、辐射、VPD）以及大量野外实测数据，利用机器学习算法，反演获得了泛第三极生态系统净初级生产力。
汪涛
TRMM 3B43数据是TRMM卫星与其他卫星以及地面观测联合反演的降水产品，该产品首先订正TRMM/TM1资料，并联合SSM/1，AMSR-E和AMSU-B资料估值降水，其次利用全球降水气候计划（GPCP）的红外降水估值订正微波降水，再进行微波和红外资料联合估值。此外，合同该数据的3B43算法是利用TRMM卫星和其他数据源来生产最佳降水率（mm*h-1）估计和降水误差估计的均方根（RMS）数据产品。该数据还融合了地面的雨量计资料，最大限度利用已有的探测资料，提供了每个标准观测时次每个网格降水的最优估值。以主要覆盖东南亚和中东的关键节点为研究区域，基于1998至2016年的TRMM 3B43数据，利用Google Earth Engine对数据进行研究区的裁剪，最终得到了34个泛第三极关键节点区域1998-2016每月的降雨数据。（明斯克、新西伯利亚、华沙三个地方由于纬度高于50°N，TRMM 3B43没有这三个地方的数据，故采用升尺度后的GPM数据。）
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叶面积指数（leaf area index）又叫叶面积系数，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数，是反映作物群体大小的较好的动态指标。叶面积指数是森林生态系统的一个重要结构参数，表征叶片的疏密程度和冠层结构特征，影响着植被冠层内的光合、呼吸和蒸腾作用等生理生化过程，是描述土壤-植被-大气之间物质和能量交换的关键参数，也是估算多种生态过程与功能的重要变量。 本数据基于2000至2016年MODIS叶面积指数数据，对泛第三极关键节点区域的MCD15A3H产品数据进行了裁剪，最终得到了关键节点区域2002-2016年4天叶面积指数数据。数据投影：正弦投影 sinusoidal 数据的区域为泛第三极34个关键节点（阿巴斯、阿斯塔纳、科伦坡、瓜达尔、孟巴、德黑兰、万象等地区）。
阴海明
气温数据集来源于全球陆地数据同化系统(GLDAS)，该系统利用卫星和地面观测数，并基于先进的地表建模和数据同化技术，模型模拟初始化使用土壤湿度和来自LSM气候学的其他状态场,最终生成最优地表状态（例如土壤湿度和地表温度）和通量场，已广泛应用于全球变化与水循环研究中。原始气温数据为0.25˚×0.25˚的格网数据。以主要覆盖东南亚和中东的关键节点为研究区域，基于2001至2016年的森林冠层覆盖度数据，利用GEE对数据进行研究区的掩模裁剪并重采样，最终得到了34个关键节点区域2001-2016 16天合成的气温格网数据。
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该数据集结合了美国航空航天局中分辨率成像光谱辐射计(MODIS)、多角度成像光谱辐射计(MISR)和海洋观测宽视场传感器(SeaWiFS)等多种卫星设备的AOD检索。地球化学的化学传输模型被用来将气溶胶的总柱测量与近地表的PM2.5浓度联系起来。全球地面测量使用地理加权回归(GWR)来预测和调整初始卫星数据中每个网格单元的PM2.5偏差。提供0.01度的网格数据集，以便用户能够最好地满足他们的特殊需求。以34个泛第三极关键节点区域为研究区域，对全球2000-2016年的浓度数据进行裁剪和估算，得到了关键节点区域2000-2016年的PM2.5浓度数据。
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Landsat植被连续场(VCF)的森林冠层覆盖度数据包含了高度大于5米的木质植被覆盖百分比，分辨率为30米。这些数据是由ASA/USGS全球土地调查(GLS)收集的Landsat数据汇编而成。该产品来源于Landsat-5主题成像仪(TM)和/或Landsat-7增强型主题成像仪 (ETM+)的七个波段，具体取决于GLS图像。以主要覆盖东南亚和中东的关键节点为研究区域，基于2000至2016年的森林冠层覆盖度数据，利用GEE对数据进行研究区的掩模裁剪，最终得到了34个关键节点区域2000-2016每5年的森林冠层覆盖度数据。
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土地覆盖数据是了解人类活动与全球变化之间复杂相互作用的关键信息来源。基于清华大学制作的30 m分辨率的FROM-GLC全球土地覆盖产品，利用34个泛第三极关键节点区域矢量对其进行裁剪等处理，获得本数据集。本数据集的一级分类体系为：10.农田；20.森林；30.草地；40.灌木丛；50.湿地；60.水体；70.苔原；80.不透水面；90.裸地；100.冰雪；120.云。其数据质量取决于FROM-GLC产品质量，本数据集作为所有遥感数据的研究基础，为项目提供了基底数据。
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MODIS土地覆盖类型产品第六版（MCD12Q1_v06）是根据一年的Terra和Aqua观测所得的数据经过处理，描述土地覆盖的类型产品。该土地覆盖数据集中包含了17个主要土地覆盖类型，根据国际地圈生物圈计划（IGBP），其中包括11个自然植被类型，3个土地开发和镶嵌的地类和3个非草木土地类型定义类。 1-常绿针叶林；2-常绿阔叶林；3-落叶针叶林；4-落叶阔叶林；5-混交林；6-稠密灌丛；7-稀疏灌丛；8-木本稀树草原；9-稀树草原；10-草地；11-永久湿地；12-农用地；13-城市和建筑区；14-农用地/自然植被拼接；15-雪和冰；16-裸地；17-水 为了便于用户使用方便，在分块数据的基础上，我们将0-90N，0-180E内所有区块进行拼接，没有经过任何重采样处理。数据分辨率为500m，投影为正弦投影 数据下载地址：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/order/1/MCD12Q1--6
何永利, 美国陆面过程数据分发中心
数据来源于美国地质勘探局（USGS）开发的30秒全球高程数据集，于1996年完成。从NCAR和UCAR联合的数据下载中心（https://rda.ucar.edu/datasets/ds758.0/）下载了泛第三极区域的数据，并通过数据中心重新分发。GTOPO30在分发时将全球分为33个区块，采样间隔为30弧秒， 即0.008333333333333度，坐标参考为WGS84，其值为垂直方向高出海平面的距离，即海拔，单位为m，海拔范围-407到8752，这里不包含海洋深度信息，负值为大陆架的海拔；海洋处标记为-9999，海岸线以上大陆海拔至少为1；小于1平方千米的岛不考虑。详细说明信息请见说明文档。 为了便于用户使用方便，在分块数据的基础上，将-10S-90N，20W-180E内10个区块进行拼接，没有经过任何重采样处理。本数据文件为DEM_ptpe_Gtopo30.nc
何永利
植被指数是反映植被物候变化的关键参数，高时间和空间分辨率的植被指数数据能够为全球变化研究提供可靠数据支持。目前，MODIS卫星数据产品是获取植被指数的一项重要数据源。MOD13Q1以每像素为基础提供植被指数（VI）值。有2个主要植被层。第一个是归一化差异植被指数（NDVI），第二个植被层是增强植被指数（EVI）。以17个关键节点为研究区域，基于2000至2016年MOD13Q1数据，对不同地区植被的NDVI、EVI各种数据进行了裁剪和估算，最终得到了关键节点区域2000-2016年16天百米级植被指数数据。
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基于2015年欧空局全球陆地覆盖数据（ESA CCI-LC，300m栅格），结合清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）、美国NASA的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，300m栅格）、美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本全球林地数据的（PALSAR/PALSAR-2，25m），构建了“一带一路”区域LUCC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则，构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则，进行土地覆被产品融合与修正，完成了“一带一路”区域土地利用数据V1.0（64+1个国家，2015，1 km×1 km栅格，一级分类）。
许尔琪
土地利用/覆被是环境问题与灾害风险防控研究最基础的本底数据。在分析现有土地利用产品的基础上，基于10m分辨率的多时相Sentinel数据，对其进行大气校正、辐射定标、裁剪等预处理后，采用eCognition平台的面向对象遥感分类方法，多尺度分割、构建特征空间、对关键节点区域土地利用/覆被进行遥感监测。分类体系为：10.Forest森林；20.Cultivated Land 耕地；21.Paddy filed 水田；22.Dry farmland 旱地；30.Water 水体；31.River 河流；32.Lake 湖泊（含水库、坑塘）；33.wetland 沼泽湿地；40.Artificial surface 人工表面；43. Mining area 采矿区；50.Bareland 裸土、裸岩、荒漠等；60.Grassland 草地；70.Shrubland 灌丛。基于有限样本对数据进行精度分析，分类精度约在90%以上，数据质量精度有待进一步分析。本年度获取了8个节点区域（缅甸皎漂港、仰光、吉布提、曼德勒、汉班托塔港、科伦坡港、泰中罗勇工业区、曼谷）2017年10m分辨率的土地利用/覆被数据。
王立辉
生态系统总初级生产力（ Ecosystem Gross Primary Productivity, GPP）是全球变化研究中的关键参数，为应用生态学方法研究生态系统的碳通量、碳储量以及碳循环过程，评价生态系统在全球的碳平衡以及区域贡献和响应提供了基础。目前，MODIS卫星数据产品是反演生态系统总初级生产力的一项重要数据源。以18个关键节点为研究区域，基于2000至2016年MOD17A2H数据，对不同地区的生物积累量或有机碳的积累量进行了裁剪和估算，最终得到了关键节点区域2000-2016年8-16天GPP数据。
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MODIS三级数据土地覆盖类型产品（Land Cover data）是基于Terra和Aqua卫星的年度观测数据提取而来的。根据国际地圈生物圈计划（IGBP）定义的土地覆盖类型，该数据产品集中包含了17个主要土地覆盖类型，其中包括11个自然植被类型，3个土地开发和镶嵌的地类和3个非草木土地类型。MODIS Terra/Aqua三级土地覆盖年度全球500米产品MCD12Q1采用了五种不同的土地覆盖分类方案，而信息提取主要技术则是监督决策树分类。以主要覆盖东南亚和中东的18个关键节点为研究区域，基于2001至2016年的MCD12Q1数据，利用MatLab对数据进行研究区的掩模裁剪，最终得到了东南亚18个关键节点区域2001-2016逐年的地表土地覆盖数据。
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生态系统净初级生产力（ Ecosystem Net Primary Productivity, NPP）是全球变化研究中的关键参数，为应用生态学方法研究生态系统的碳通量、碳储量以及碳循环过程，评价生态系统在全球的碳平衡以及区域贡献和响应提供了基础。目前，MODIS卫星数据产品是反演生态系统总初级生产力的一项重要数据源。以18个关键节点（Bangkok, Burma_Port, Chittagong, Colombo, Dhaka, Gwadar_Port, Hambantota, Huangjing_Port_and_Malacca, Karachi, Kolkata, Kuantan, Maldives, Mandalay, Mumbai, Sihanouk, Taizhong_Luoyong, Vientiane, Yangon）为研究区域，基于2002至2014年MYD17A3H数据，对不同地区的生物积累量或有机碳的积累量进行了裁剪和估算，最终得到了关键节点区域2002-2014年年平均NPP数据。
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蒸散发(evapotranspiration，ET)是水文循环中自降水到达地面后由液态或固态转化为水汽返回大气的过程，通常指地表土壤水分的蒸发(evaporation, E)和植物体内水分的蒸腾(transpiration, T)的总和，是全球变化研究中的关键参数是地气相互作用中水分平衡的重要部分。目前，MODIS卫星蒸散发数据产品是监测地表时空变化的一项重要数据源，地表蒸散发是地气相互作用中水分平衡的重要部分。本数据以具有较高时空分辨率的MODIS16全球陆地蒸散发产品为基础，以一带一路整个区域划分出来的31个关键节点以及中老泰柬铁路、中缅石油天然气管道和雅万高铁三个重点核查区域范围的ET进行了裁剪、估算，得到的关键节点区域8-16天的ET产品，时间范围为2000-2016年。相比一些主要用于一带一路相关区域地表水分和能量平衡过程的模拟和动态监测以及合理管理区域水资源，尤其是对水资源的科学配置、实现水资源的高效利用具有重要的现实意义，能够有目的性的对一带一路区域的相关研究提供数据支持和参考。
阴海明
地表温度（Land Surface Temporature, LST）是全球变化研究中的关键参数，其对生态系统和生物地球化学等具有重要研究意义。目前，Landsat热红外系列卫星数据（包括Landsat TM，ETM+和OLI热红外波段）是地表温度反演的一项重要数据源。以达卡关键节点为研究区域，基于2000至2016年Landsat TM/ETM+/TIRS系列质量较好（云量低于30%）的数据，采用单通道算法（single channel，SC算法）进行地表温度反演。同时，考虑了基于NDVI来源的反射率校正，以便对不同地区和条件进行更准确的LST估算。最终得到了达卡关键节点区域2000-2016逐年每季度（近似）地表温度数据。注：由于该区域数据受云干扰严重，对数据种进行了云掩膜处理。
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MODIS卫星的MOD09A1 Version 6产品提供了针对气体、气溶胶和瑞利散射等大气条件校正的第1至7波段的地表光谱反射率的估计值。它是由500m分辨率的MOD09GA组成的3级数据合成的产品，每个产品像元包含了基于高观测覆盖率、低视角、云覆盖以及气溶胶负载而选择的8天期间可能的最佳L2G观测值。除了7个500米的反射波段之外，还有一个质量图层和四个观测波段。对于每个像元，从8天合成周期内采集的所有观测值中选择一个值。像元选择的标准包括云量和太阳天顶角。 本数据集基于National Aeronautics and Space Administration（NASA）下载的2000-2016年8天合成的MOD09A1 V6版本数据，空间分辨率500米，利用MatLab对数据进行研究区的掩模裁剪，最终得到了18个关键节点区域2000-2016年8日合成的地表土地覆盖数据。 数据涉及的18个关键区域主要包括：曼谷、缅甸港口、吉大港、科伦坡、达卡、瓜达尔港、汉班托特、黄荆港和马六甲、关丹、马尔代夫、曼德勒、西哈努克、万象、仰光等区域）
李炘妍
地表温度（Land Surface Temporature, LST）是全球变化研究中的关键参数，其对生态系统和生物地球化学等具有重要研究意义。目前，MODIS卫星数据是地表温度反演的一项重要数据源。以18个关键节点为研究区域，基于2000至2016年MOD11A2数据，Modis采用的是劈窗算法，在此种算法的基础之上，对不同地区的温度反演数据加入了经验拟合的修正，进行了裁剪和估算，最终得到了18个关键节点区域2000-2016逐年8天1km的地表温度数据。
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