陆地生态系统中，碳储量对控制大气中CO2等温室气体排放、减缓全球气候变暖等有着至关重要的作用。“碳达峰”和“碳中和”的战略背景下，加强陆地生态系统碳储量研究对全球碳循环及生态系统的可持续发展具有十分重要的意义。人类活动和经济发展对陆地碳储量和净初级生产力产生重要影响，尤其是在气候敏感的干旱区域更加显著。塔克拉玛干沙漠作为世界第二大流动沙漠，人类活动对沙漠固碳状况影响需要评估。为此，基于多源数据，利用InVEST、CASA和PLUS模型对塔克拉玛干沙漠近30年碳储量和净初级生产力时空演变和未来趋势进行了研究。数据集包含塔克拉玛沙漠1990-2020年土地利用和碳储量数据集，2050年不同情景土地利用和碳储量数据集，以及2000-2050年塔克拉玛干沙漠净初级生产力数据集。此外，还包含1990-2020年塔克拉玛干沙漠公路土地利用和碳储量数据集，2050年不同情景沙漠公路土地利用和碳储量数据集。
研究需要的数据有省级行政边界数据（中国科学院资源环境科学与数据中心）、土地利用数据（武汉大学）、社会经济因子数据（中国科学院资源环境科学与数据中心、OpenStreetMap）、气候因子数据（中国科学院资源环境科学与数据中心）、地形数据（基于ArcGIS得到）和CMIP6气候模式数据。根据以上数据，利用InVEST、CASA和PLUS模型对1990-2050年塔克拉玛干沙漠碳储量和净初级生产力（NPP）进行模拟，并产生土地利用、碳储量和净初级生产力（NPP）的数据集。
利用土地利用和碳密度数据，利用InVEST模型和PLUS模型模拟不同土地利用情景下碳储量时空变化，采用InVEST模型中碳储存模块，该模块的区域总碳储量主要由 4 个碳库分别乘以各类土地利用面积后求和。不同土地利用类型的碳密度数据与实测数据可能存在一些误差。生物量、土壤有机碳密度与降水存在正相关关系，与气温存在负相关关系，利用气温和降水数据这一相关关系对初始碳密度数据进行修正，最终得到精准的研究区碳密度数据。利用CASA 模型通过植被吸收的光合有效辐射（APAR）和实际光能利用率（ε）两个变量来估算区域植被净初级生产力（NPP）。
数据集空间分辨率为30m，因碳密度数据的选择、PLUS模型情景设置存在一定的主观性，最终数据集仍存在一定误差。
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