地表温度作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气候学、水文学和生态学等的研究中。 在冻土研究中，气候是冻土存在和发展的决定性因素之一，其中地表温度是影响冻土分布的主要气候因子，其影响冻土发生发育以及分布，是冻土建模的上边界条件，对寒区水文过程的研究具有重要的意义。 数据集基于青藏高原工程走廊DEM及观测站资料分析了青藏高原2000-2014地表温度变化趋势。利用MODIS上下午星Terra和Aqua的地表温度数据产品MOD11A1/A2、MYD11A1/A2，基于影像时空信息对云覆盖像元下地表温度信息进行了重建，采用昆仑山（湿地、草原）、北麓河（草原、草甸）、开心岭（草甸、草原）、唐古拉山（草甸、湿地）8个站点对重建信息及地表温度代表性问题进行了分析，通过相关性系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均偏差（MBE）验证指标得出：（1）基于时空信息的MODIS云覆盖像元下地表温度重建精度较高；（2）上下午星Terra和Aqua四次观测加权平均代表性最好。 基于MODIS地表温度信息重建及代表性问题的分析，获取了青藏高原及其工程走廊带2000-2010年年均MODIS地表温度数据。 可以看出2000-2010年地表温度也在经历着波动的增温趋势，这与青藏高原以及青藏工程走廊多年冻土段气候变化保持基本相同的变化趋势。
牛富俊, 尹国安
该数据集是青藏工程走廊多年冻土段三个气象站近50年来的年平均气温和降雨量变化趋势。从记录数据可以看到，年平均气温整体在经历着缓慢的升高过程。五道梁和沱沱河在过去的56年内年平均气温的变化有很好的相关性（r2=0.83）。在1957年，五道梁、沱沱河年平均气温分别为-6.6和-5.1℃，到2012年，两站的气温分别为-4.6和-3.1℃，总的增温大约是2℃左右，年平均增温率为0.03-0.04℃。五道梁和安多在过去的47年内年平均气温的变化也有很好的相关性（r2=0.84）。在1966年，安多年平均气温为-3.0℃，到2012年，气温增加到了-1.8℃，总的增温大约是1.2℃，年平均增温为0.02-0.03℃。年平均气温的增加在五道梁和沱沱河略快于安多。 然而，从降雨量来看，降雨的变化比气温变化更加波动。五道梁和沱沱河在过去56年内年降雨量的变化相关性较差（r2=0.60）。在1957年，五道梁、沱沱河年降雨量分别为302和309mm，到2012年，两站的年降雨量分别为426和332mm，五道梁有124mm的降雨增加，年降雨量增加率约为2mm，沱沱河年降雨量增加率仅为0.4mm。五道梁和安多在过去的47年内年降雨量的变化相关性也较差（r2=0.35）。在1966和2012年，安多年平降雨量分别为354和404mm，总的增加大约是50mm，年平均增加率为1mm。年降雨量的增加在五道梁是最快的。 三个气象站代表了青藏工程走廊多年冻土段的气候变化情况。从整体的气温和降雨量的变化趋势来看，过去50年，走廊北部和中部的气温增速较快，超过全球平均0.02℃／a的水平（IPCC）。北部的降雨量增加也较明显，尤其是五道梁气象站的降雨增速非常明显。气温变暖和降雨增加都对加速多年冻土的空间变化产生较大影响，是导致青藏高原多年冻土退化的主导因素。
牛富俊, 林战举, 尹国安
应用GIPL2.0冻土模型模拟了青藏工程走廊的平均地温分布图。该模型需要合成时间序列的温度数据集，按照时间跨度为2010-2015，数据应用空间分辨率为1km的MODIS地表温度产品（MOD11A1/A2, MYD11A1/A2）。此外，模型需要的土质类型数据来自于分辨率为1公里的中国土壤数据库（V1.1），同时还考虑了地貌，基于实测的土壤热物理参数以及土地覆盖类型等将研究区域归为88类进行了模拟。 对年平均地温模拟结果和现场实测数据进行了对比，结果显示具有较好的一致性。模拟结论得出在高山区域，如昆仑山，唐古拉山，年平均地温小于-2.0 °C；而在较高的河谷地带，如坨坨河的年平均地温高于0 °C；对于高平原地区（如北麓河盆地和五道梁盆地）的年平均地温较高在-2.0 °C ~ 0 °C范围内。如果以年平均地温小于0 °C为多年冻土存在与否的阈值，则青藏工程走廊的多年冻土占整个区域的78.9%。同时根据地温的不同将青藏工程走廊的冻土类型分为低温稳定多年冻土、低温基本稳定多年冻土、高温不稳定多年冻土和高温极不稳定多年冻土。
牛富俊, 尹国安
本数据集是2013年青藏高原冰川数据，使用了148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，结合65景HJ1A/1B遥感数据，时间主要从2012年至2014年，86%来源于2013年,78%Landsat8 OLI数据成像于冬季，而HJ1A/1B数据100%成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 格网单元：30m 数据加工方法：基于148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（RGB:654），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth和HJ1A/1B卫星同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 加工后数据精度：TPG2013总体数据误差在3.9%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302）， 第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201），科技基础性工作专项项目(2013FY111400)。
叶庆华
青藏高原地区积雪的赋存变化较快，高原周边高山区具有冰雪资源丰富。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下，本套数据集采用了AVHRR数据，逐步实现保持积雪分类精度的情况下逐日、十天、每月积雪面积数据产品。本数据包含青藏高原2007-2015年每天/10天/每月积雪面积数据，数据平均精度可达0.92。可为青藏高原地区历史时期积雪变化提供可靠数据。
邱玉宝
利用MOD10A1和MYD10A1逐日积雪产品和AMSR-E雪水当量产品（2000.02.25-2002.08.31、2011.08.31-2016.12.31均采用IMS雪冰产品代替AMSR-E雪水当量产品）作为输入，采用MODIS上下午星积雪产品合成、临近日合成、MODIS和AMSR-E/IMS积雪产品合成方法，逐步消除云的干扰，最终得到北半球每日无云积雪图像。 数据集采用Albers（阿尔伯斯等积）投影方式，空间分辨率500m。
戴礼云
近地表土壤的冻结/融化状态表征着陆地表层过程的休眠和活跃，这种冻融相态交替能引起一系列复杂的地表过程轨迹模式突变，影响着土壤的水热特性、地表径流和地下水补给等水循环过程，同时也通过水和能量循环机制影响气候变化。本数据集是基于AMSR-E和AMSR2被动微波亮温数据，利用冻融判别式算法制备的全球近地表冻融状态（空间分辨率：0.25°；时间跨度：2002-2019年），可用于分析全球近地表冻融循环的开始/结束日期、冻结/融化时长、冻结范围等指标的空间分布和趋势变化，可为理解全球变化背景下陆表冻融循环与水分、能量交换过程的相互作用机制提供数据支持。
赵天杰
青藏高原被称为“世界第三极”和“亚洲水塔”，一个较为准确的青藏高原冻土图对当地寒区工程和环境建设有着重要意义。因此，为了满足工程和环境需求，通过多源遥感数据（高程、MODIS地表温度、植被指数和土壤水分）建立决策树对青藏高原多年冻土和季节冻土进行了划分。数据为栅格格式，DN=1为多年冻土；DN=2为季节冻土。 其中高程数据来自于1kmx1km的中国DEM（Digital Elevation Model）数据集（http://westdc.westgis.ac.cn）；地表温度是欧阳斌等通过 Sin-Linear 法拟合后的日平均地表温度年均值。文中在MODIS 地表度产品用Sin-Linear 法拟合估算出日平均地表温度基础上，为了缩小与已有冻土图前后时间差异，以研究区2003年地表温度做为冻土分类的信息源；植被信息采用Aqua 和Terra 星的2003 年 16 天合成产品数据（MYD13A1 和 MOD13A1）提取植被指数值；土壤水分值根据 2003 年 AMSR-E观测质量较好的5月份升轨数据得到。因此，基于以上数据信息，以1:300万青藏高原冻土图和1:400万<<中国冰川冻土沙漠图>>为先验信息得到决策树的分类阈值，从而对青藏高原的冻土类型进行分类。 最后，对于分类结果利用西昆仑山、改则和温泉的调查冻土图以及其它已有的青藏高原冻土图进行了验证和对比，统计结果显示基于多源遥感信息的青藏高原冻土图多年冻土面积占青藏高原总面积的42.5%（111.3 × 104 km²），季节冻土面积占青藏高原总面积的53.8% (140.9 × 104 km²)，这个结果与先验图（1:300万青藏高原冻土图）具有较好的一致性。此外，文中基于不同冻土图之间的总体精度和Kappa系数表明：不同方法编制或模拟的青藏高原冻土图在空间分布格局上基本保持一致，而分类不一致的地方大部分在多年冻土与季节冻土的分界边缘地带。
牛富俊, 尹国安
该套南极海冰数据集共包括四套数据，均来自SMMR、SSM/I和SSMI/S三个传感器,采用被动微波遥感反演。其中SMMR为Nimbus-7卫星搭载的扫描式多通道微波辐射计，工作周期为1978年10月26日至1987年7月8日。1987年7月至今，使用美国国防卫星计划DMSP卫星群上搭载的一系列被动微波遥感数据SSM/I和微波成像专用传感器SSMIS提供的数据。 前三套为海冰密集度数据，覆盖范围为南极地区，空间分辨率为25 km： （1）数据来自Nimbus-7 SMMR和DMSP SSM/I-SSMIS Version 1，利用NASA Team算法反演得到，覆盖时间从1978年11月到2017年2月，时间分辨率为逐月，数据每月存放一个bin文件； （2）数据来源与第一套相同，覆盖时间从1978-10-26到2017-2-28，时间分辨率为两天，空间分辨率为25km，数据每年存放一个文件夹，每隔一天存放一个bin文件； （3）数据来自Near-Real-Time DMSP SSMIS，利用NASA Team算法反演得到，覆盖时间从2015-1-1到2018-2-3，时间分辨率为逐日，数据每日存放一个bin文件；每个文件由300-byte的文件头（数据时间信息、投影方式、文件名…）和316*332的矩阵组成。 第四套数据为海冰覆盖范围和海冰面积时间序列。覆盖时间从1978年11月到2017年12月，为南极地区海冰覆盖范围、海冰面积的时间演变序列，时间分辨率为逐月，每月存放一个ASCII文件；每个文件由表头（时间、数据类型…）和39*1的海冰覆盖矩阵和39*1的海冰面积矩阵组成。 数据的详细情况见美国冰雪数据中心NSIDC网站-数据说明http://nsidc.org/data/NSIDC-0051；http://nsidc.org/data/NSIDC-0081；http://nsidc.org/data/G02135
李双雷, 刘娜
由于青藏高原地区季节性积雪具有赋存时间短、雪层较薄的特点，在对水循环等问题的理解中，迫切需要日时间尺度的积雪覆盖率动态监测数据。本数据集基于MODIS Snow Cover Daily L3 Global 500 m Grid数据，包括MODIS/Terra上午星数据（MOD10A1）和MODIS/Aqua下午星数据（MYD10A1）的归一化积雪指数NDSI数据产品，数据格式为hdf，投影方式为正弦曲线地图投影，结合90m的SRTM地形数据和多种云覆盖下积雪覆盖率估算算法的优势，实现云覆盖条件下的积雪覆盖率再估算，满足高亚洲地区逐日少云（＜ 10％）数据产品的生产要求，构建了 2002 - 2016 年高亚洲地区 MODIS 逐日积雪覆盖率数据集。选取无云条件下的二值积雪产品作为参考，通过云量分布和积雪总面积的时空对比，表明该产品的时空特征和二值产品具有较好的一致性。以 2013 年冬季为例，当积雪覆盖率大于 50％时，其相关性可达 0.8628。本数据集可为高亚洲地区的积雪动态监测、气候环境、水文和能量平衡、灾害评估等研究提供逐日积雪覆盖率数据。
邱玉宝
青藏高原平均海拔4000m以上，是北半球中低纬度海拔最高、积雪覆盖最大的地区。积雪不仅是青藏高原季节性变化最大的下垫面和重要的生态环境组成要素，冰雪融水是高原及其下游地区重要的水资源。同时，高原积雪作为一种重要的陆面强迫因子，与东亚、南亚季风以及长江中下游的旱涝等灾害性天气紧密相关，是短期气候预测的重要指示因子和全球气候变化最为敏感的响应因子之一。积雪深度是指积雪表面到地面的垂直深度，是表征积雪特征的重要参数和常规气象观测要素之一，是估算雪水当量、研究积雪气候效应、流域水量平衡和融雪径流模拟以及监测和 评估雪灾发生和等级划分的重要参数。 在本数据集中，青藏高原边界采用了以自然地貌为主导因素，同时综合考虑海拔高度、高原面和山地完整性原则确定的高原范围。高原主体部分在西藏自治区和青海省，面积257.2万km²，约占我国陆地总面积的26.8%。雪深观测数据是经过质量检测和质量控制的逐月最大雪深资料。研究范围内共有102个气象站，多数始建于20世纪50-70年代，部分站点在这一时期存在有，些月份或年份缺测情况，最后采用了1961-2013年有完整观测记录的时间。时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原,其所有数据进行了质量控制。准确而详实的高原雪深数据对气候变化诊断、亚洲季风的演变和区域融雪水资源的管理具有重要意义。
国家气象信息中心, 西藏自治区气象局
全球Cryosat-2 GDR数据集由欧空局(ESA)制作，数据覆盖时间从2010年到2016年，覆盖范围为全球。 2010年4月8号，ESA发射了Cryosat - 2高倾斜极轨卫星。该卫星上搭载了合成孔径干涉雷达高度计SIRAL，主要用于监测极地的冰层厚度和海冰厚度变化，进而研究极地冰层的融化对全球海平面上升的影响，以及全球气候变化对南极冰厚的影响。这种高度计工作在Ku波段，工作频率为13.575 GHz，包括3种测量模式：一是低分辨率指向星下点的高度计测量模式（LRM），可获得陆地、海洋和冰盖所有表面观测值，它的处理过程与ENVISAT/RA - 2 类似，沿轨分辨率为5到7 km；二是合成孔径雷达（SAR）测量模式，主要为提高海冰观测精度和分辨率，可使沿轨分辨率达到250 m左右；三是干涉合成孔径雷达模式（InSAR），主要为提高冰盖或冰架边缘等地形复杂区域精度。 Cryosat -2/SIRAL数据产品主要包括0级数据、1b级数据、2级数据和高级数据。Cryosat - 2/SIRAL产品由XML头文件（.HDR）和数据产品文件（.DBL）两个文件组成，HDR文件是辅助性的ASCII文件，用于快速识别检索数据文件。1b级产品是按照测量模式分开存储的，不同模式的数据记录格式也有所不同。LRM模式和SAR模式的每个波形有128个采样点，SARIn模式的波形则有512个采样点。2级GDR产品可以满足大多数的科学研究应用，包括了测量时间、地理位置、高度等信息。并且，GDR产品中的高度信息已经经过了仪器校正、传输延迟改正、几何改正和地球物理改正（如大气改正与潮汐改正）。GDR产品是单独的全球性的全轨道数据，即三种模式的测量结果，经过不同的处理过程后，按照时间先后顺序，合并到一起，从而统一了数据记录格式。三种模式的数据采用了不同的波形重跟踪算法来获得高度值，在最新更新的Baseline C数据中，LRM模式的数据采用了3种算法，分别为Refined CFI、UCL和Refined OCOG。
沈国状, 傅文学
Sentinel-1A/B卫星使用近极地太阳同步轨道，轨道高度693 km，轨道倾角98.18°，轨道周期99 min，搭载了C波段合成孔径雷达(SAR)，设计使用寿命为7年(预期12年)Sentinel-l 具有多种成像方式，可实现单极化、双极化等不同的极化方式。Sentinel-1A SAR共有4种工作模式：条带模式(Strip Map Mode，SM)、超宽幅模式 (Extra Wide Swath，EW)、宽幅干涉模式 (Interferometric Wide Swath，IW) 和波模式 (Wave Mode，WV)。A星于2014年4月成功发射，同一区域重访周期为12天，B星2016年4月成功在轨运行，目前重返周期达到3-6天，双星运行以后，南极地区S1数据获取频率大幅度增加。 本数据集为南极冰盖和格陵兰冰盖地区哨兵一号SAR数据。 该数据波段为C波段超宽幅地距多视数据，分辨率为20m*40m, 时间分辨率和往返周期有关，为12天，幅宽为400km，噪声水平为-25dB，辐射测量精度1.0dB。 本数据每年覆盖时间为：南极10月到来年3月，格陵兰4月到9月；覆盖范围南极冰盖冰架地区和格陵兰冰盖。
张露
本数据集是1976年青藏高原冰川数据，使用了205景Landsat MSS/TM卫星多光谱遥感数据，其中189景（覆盖青藏高原研究区92%）在1972-79年，而116景为1976/77年。但藏东南地区由于云、雪的影响，高质量MSS数据不能获得，因此，藏东南部分区域通过逐年筛选，使用了所能获得最早的高质量Landsat TM数据，包括14景1980s（1981,1986-89,覆盖青藏高原研究区6.5%）和2景1994年数据（覆盖青藏高原研究区1.5%）。所用遥感数据，77%为冬季数据；61%为1976/1977年Landsat MSS/TM影像数据，因此，1976年为本数据集代表年份。本数据集冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 格网单元：30m 数据加工方法：基于205/16景Landsat MSS/TM卫星数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（MSS, RGB:321；TM, RGB:543），采用人工目视解译方法，参考不同波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth 同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（30m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法获得的数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献: Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：60m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（30m）。 加工后数据精度：通过分析典型区数据，最大误差为4%。TPG1976总体数据误差为6.4%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)， 国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）。
叶庆华, 吴玉伟
随着SAR干涉测量技术的不断进步，使得高精度获取冰川区的多时相DEM成为了可能。特别是，2000年美国国家航空航天局（NASA）主导的航天飞机雷达制图计划（SRTM）提供了覆盖全球56ºS - 60ºN范围的DEM资料；德国宇航局（DLR）的TanDEM-X双站SAR干涉测量系统能够提供全球范围高分辨率、高精度DEM。这些高质量、大覆盖范围的SAR干涉测量数据，以及发布的DEM数据产品，为利用多时相DEM探测冰川厚度变化提供了宝贵的基础资料。 青藏高原典型冰川厚度变化数据的时间段为2000-2013年，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率30米。利用TanDEM-X双站InSAR数据和C波段 SRTM DEM，首先采用差分干涉测量方法高精度的生成TanDEM-X DEM，然后在进行DEM精确配准的基础上，通过对比不同时期获取的DEM数据，估算冰川厚度变化。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川冰厚变化存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川厚度变化数据集-数据说明。
江利明
本数据集是2001年青藏高原冰川数据，使用了150景Landsat7 TM/ETM+卫星多光谱遥感数据，时间主要从1999年至2002年，72%来源于2000/2001年，71%遥感数据成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 格网单元：30m 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 数据加工方法：基于150景Landsat7 TM(ETM+）卫星数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（TM/ETM+， RGB:543），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth 同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川矢量数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 加工后数据精度：TPG2001总体数据误差在3.8%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）。
叶庆华, 吴玉伟
青藏高原地区积雪的赋存变化较快，高原周边高山区具有冰雪资源丰富，大气对流活跃等特点，而光学遥感往往受云的影响，在日时间尺度上积雪覆盖监测需要考虑去云问题。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下，本套数据集采用了多种去云过程和步骤相结合，逐步实现保持积雪分类精度的情况下，完成逐日积雪面积的云量消除，形成了“青藏高原 MODIS 逐日无云积雪面积”的逐步综合分类算法,完成了“青藏高原 MODIS 逐日无云积雪面积数据集（2002 - 2015 年）”。选取 2009年 10 月 1 日至 2011 年 4 月 30 日中的两个积雪季为算法研究和精度验证试验数据，采用研究区 145 个地面台站提供的雪深数据作为地面参考。结果表明，在高原地区，当积雪深度＞ 3 cm 时，无云积雪产品总分类精度达到 96.6％，积雪分类精度达 89.0％，整个算法流程对WGS84投影的中等分辨率的MODIS积雪产品MOD10A1以及MYD10A1为基础，去云的精度损失较低，数据可靠性较高。
邱玉宝
青藏高原过去的冻土图主要基于稀少的台站气温观测，采用基于连续性的分类系统。本数据集利用地理加权回归模型（GWR）综合了经过时空重建的MODIS地表温度、叶面积指数、积雪比例和国家气象信息中心多模型土壤水分预报产品、融合了4万多个气象站降水观测和FY2卫星观测的降水产品及152个气象台站2000-2010年的多年平均气温观测数据，模拟得到了青藏高原过去1公里分辨率的多年平均气温数据，利用多年冻土热条件分类系统，将多年冻土分为非常冷（Very cold）、冷（Cold）、凉（Cool）、暖（Warm）、非常暖（Very warm）和可能解冻（Likely thawing）几个类型。该图显示，扣除湖泊和冰川，青藏高原多年冻土总面积约为107.19万平方公里。验证表明该图具有更高的精度。可为今后冻土工程规划设计与环境管理等提供支持。
冉有华, 李新
青藏高原冰川细菌资源库数据集提供了刘勇勤实验组在2010-2018年间分离的青藏高原7条冰川（珠峰东绒布冰川，天山一号冰川，古里雅冰川，老虎沟冰川，木孜塔格冰川，七一冰川和玉珠峰冰川），向述荣分离的马兰冰川和张新芳分离的普若岗日冰川的细菌16S核糖体RNA基因序列。冰川样品采集后带回北京青藏高原院研究所生态实验室和兰州冰冻圈国家实验室，涂布平板后于不同温度下（4-25摄氏度）培养20天-90天并挑取单菌落纯化。分离的细菌提取DNA后以27F/1492R引物扩增16S核糖体RNA基因片段，并使用Sanger法测序。16S核糖体RNA基因序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。 本数据包含每条序列的16S核糖体RNA基因片段序列及冰川来源。与以高通量测序为基础的序列相比，本数据的序列长度更长，分类更准确，更好的服务于冰川微生物研究。
计慕侃
监测冰川物质平衡数据是反应冰川对气候变化响应的最直接最可靠的数据。 全球冰川监测物质平衡数据通过对全球可获取物质平衡数据进行收集整理，获取了具有连续观测时间序列（未间断）的76条冰川信息及其连续观测的冰川物质平衡数据，时间分辨率为年，从1950年到2016年。
肖瑶, 上官冬辉
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