基于CoNet构建了跨国家对地观测科学数据中心、国家气象信息中心、国家冰川冻土沙漠科学数据中心、国家农业科学数据中心的黄河流域淤地坝识别与生态价值评估流水线，该流水线重点跨中心集成了黄河流域遥感影像数据、DEM数据、沟道集水区数据、土地覆盖数据、植被覆盖数据、气象降水数据，采用YOLO、沟谷比、地貌信息熵、RUSLE、inVEST等模型算法，基于移动计算、不移动或少移动数据的原则实现了黄河流域生态价值的高效精准识别与评估，促进水土流失和泥沙污染的有效治理，为优化黄河流域生态保护措施、制定合理的生态保护政策、推动区域协调发展提供科学依据。与传统协同分析模式相比，本示范实现了数据-模型-算法的一体化跨中心流转，通过数据就近计算降低了数据中心间大规模数据传输的成本，有效提升了多数据中心协同分析处理的效率（数据协同处理加速比达到6.5倍）。推动科学研究从单一学科驱动向多学科协同驱动的范式转变，促进跨学科、跨领域的深度融合与创新。这种新型科研范式不仅提升了科研效率，还为加速实现我国重大科学问题的创新性突破提供了新路径。
本范式形成的示范也入选了“国家数据局重点联系示范场景（第二批）”（到目前为止，全国形成38个示范场景），经过1年左右的示范场景建设，通过“数据-模型-计算-可视化”链条，实现生态数据价值深度挖掘和全面流通，打造出可复制、可推广的开发利用模式，不断提升数据资源开发利用水平，充分释放公共数据资源价值。
基于本示范进一步催生数据局“数据要素x”典型案例“数据支持自然灾害应急响应处置”。采用数据-模型-算法一体化跨中心流转技术，支持了科学数据应急响应5家参与单位的多源数据协同、灾害数据处理过程协同，形成了4小时科学数据应急响应服务。
黄河流域淤地坝识别与生态价值评估结果图
“国家数据局重点联系示范场景”（第二批）清单
“数据要素x”典型案例“数据支持自然灾害应急响应处置”
