植被覆盖度（Fractional vegetation cover, FVC）表示植被地面垂直投影面积与研究区总面积的百分比，是衡量生态保护和生态恢复有效性的重要指标，被广泛应用于气候、生态和土壤侵蚀等领域。FVC不仅是反映植被生产能力的理想参数，而且在评估地形差异、气候变化和区域生态环境质量时也能发挥较好的作用。本研究工作主要是对两套GLASS FVC数据进行后处理，通过数据融合、剔除异常值和剪裁后给出较为可靠的2013年和2018年的环北极圈（范围为北纬66°以北）和青藏高原（范围为北纬26°到39.85°，东经73.45°到104.65°）的植被覆盖度情况。
叶爱中
三极多年冻土活动层厚度融合了两套数据产品，主要参考数据为通过GCM模型模拟生成的1990-2015年活动层厚度逐年值。本数据集的数据格式为NetCDF4格式，数据空间分辨率为0.5°，时间分辨率为年。参考校正数据集为利用统计和机器学习（ML）方法模拟得到2000-2015年的活动层厚度平均值，数据格式为GeoTIFF格式，空间分辨率为0.1°，数据单位为m。本研究工作通过对两套数据进行数据格式转换、空间插值、数据校正等后处理操作，生成了NetCDF4格式的多年冻土活动层厚度数据，其空间分辨率为0.1°，时间分辨率为年，时间范围为1990-2015年，数据单位为cm。
叶爱中
三极多年冻土区碳通量原始数据通过GCM模型模拟生成，原始数据来源于http://www.cryosphere.csdb.cn/portal/metadata/5abef388-3f3f-4802-b3de-f4d233cb333b。本数据集包含了未来2046-2065年间不同典型浓度路径（Representative Concentration Pathways，RCP）下的未来情景预估，包括RCP2.6情景、RCP4.5情景、RCP8.5情景。原始数据包括青藏高原多年冻土区NPP和GPP等表征碳通量的参数，数据格式为NetCDF4格式，数据空间分辨率为0.5°，时间分辨率为年。本研究工作通过对其进行数据格式转换、空间插值等后处理操作，生成了NetCDF4格式的多年冻土区NPP和GPP数据，其空间分辨率为0.1°，时间分辨率为年，时间范围为2046-2065年，数据单位为gc/m2yr。
叶爱中
三极多年冻土活动层厚度原始数据通过GCM模型模拟生成，原始数据来源于http://www.cryosphere.csdb.cn/portal/metadata/5abef388-3f3f-4802-b3de-f4d233cb333b。本数据集包含了未来2046-2065年间不同典型浓度路径（Representative Concentration Pathways，RCP）下的未来情景预估，包括RCP2.6情景、RCP4.5情景、RCP8.5情景。原始数据内容是青藏高原冻土区活动层厚，数据格式为NetCDF4格式，数据空间分辨率为0.5°，时间分辨率为年。本研究工作通过对其进行数据格式转换、空间插值等后处理操作，生成了NetCDF4格式的多年冻土区活动层厚度，其空间分辨率为0.1°，时间分辨率为年，时间范围为2046-2065年，单位为cm。
叶爱中
青藏高原被誉为“亚洲水塔”，其提供的径流作为重要的、易获取的水资源，维系着周边数十亿人口的生产生活，支撑着生态系统的多样性。准确估算青藏高原的径流，揭示径流的变化规律，有利于高原及周边地区的水资源管理和灾害风险规避。青藏高原五大河源区冰川径流分割数据集覆盖时间从1971年到2015年，时间分辨率为逐年，覆盖范围为青藏高原五条大江大河源区（黄河源，长江源，澜沧江源，怒江源，雅鲁藏布江源），空间分辨率为流域，以多源遥感和实测数据为基础使用耦合了冰川模块的分布式水文模型VIC-CAS模拟获得，使用站点实测数据对模拟结果进行了验证，其所有数据进行了质量控制。
王世金
青藏高原被誉为“亚洲水塔”，是东南亚众多河流的源区，其提供的径流作为重要的、易获取的水资源，维系着周边数十亿人口的生产生活，支撑着生态系统的多样性。青藏高原五大河源区冰川径流数据集覆盖时间从2005年到2010年，时间分辨率为每5年一期，覆盖范围为青藏高原五条大江大河源区（黄河源，长江源，澜沧江源，怒江源，雅鲁藏布江源），空间分辨率为1km，以多源遥感、模拟、统计和实测数据为基础，使用GIS方法和生态经济学方法结合，量化了江河源区冰冻圈水资源服务的价值，其所有数据进行了质量控制。
王世金
土壤冻结深度(SFD)是评估冻土区水资源平衡、地表能量交换和生物地球化学循环变化所必需的，是冰冻圈气候变化的重要指标，对季节性冻土和多年冻土都至关重要。 本数据是基于Stefan方程，对CanEMS2 (RCP 45和RCP85)、GFDL-ESM2M （RCP26、RCP45、RCP60和RCP85）、HadGEM2-ES（RCP26、RCP45和RCP85）、IPSL-CM5A-LR（RCP26、RCP45、RCP60和RCP85）、MIROC5（RCP26、RCP45、RCP60和RCP85）和NorESM1-M（RCP26、RCP45、RCP60和RCP85）等多模型不同情景下，利用逐日气温的预测数据及E-factor数据，获得2007-2065年空间分辨率为0.25度，青藏高原区域年平均土壤冻结深度数据集。
潘小多, 李虎
“亚洲水塔”青藏高原（TP）的降水在区域水和能源循环中发挥着关键作用，对下游国家的水资源供应有重要影响。气象站点所获取的降水信息通常被认为是最准确的，但在地形复杂、环境恶劣的青藏高原中，气象站数据却十分有限。卫星和再分析降水产品可以为地面测量提供补充信息，特别是在大面积测量不足的区域。在这里，我们通过使用人工神经网络 (ANN) 和环境变量（包括海拔、地表压力和风速）确定各种数据源的权重来最优地融合站点、卫星和再分析数据。在 1998-2017 年期间，以每日时间尺度和 0.1° 的空间分辨率生成了一个多源降水 (MSP) 数据集横跨青藏高原。与其他四颗卫星产品相比，MSP与标准观测的日降水相关系数（CC）最高（0.74），均方根误差第二低，表明MSP的质量和数据合并的有效性方法。我们使用分布式水文模型进一步评估了青藏高原长江和黄河源头测量不佳的不同降水产品的水文效用。在 2004-2014 年期间，MSP 实现了每日流量模拟的最佳 Nash-Sutcliffe 效率系数（超过 0.8）和 CC（超过 0.9）。此外，基于多重搭配评估，MSP 在未测量的西部 TP 上表现最好。该合并方法可应用于全球其他数据稀缺地区，为水文研究提供高质量的降水数据。整个 TP 的左下角的经纬度、行数和列数以及网格单元信息都包含在每个 ASCII 文件中。
洪仲坤, 龙笛
针对青藏高原泛三江并流区的17.9万km2的区域，通过Sentinel-1升降轨，以及Palsar-1升轨三种SAR数据进行InSAR变形观测，根据获取的InSAR变形图像，结合地貌和光学影像特征进行综合解译。共识别得到海拔4000m以下的活动性滑坡949处。需要注意的是，因不同SAR数据的观测角度、敏感度和观测时相的差异，同一滑坡用不同数据解译存在一定的差异，在滑坡的范围、边界方面需要借助地面和光学影像进行修正。滑坡InSAR识别比例尺的概念与传统空间分辨率不同，主要依靠变形强度，因此一些规模较小，但与背景相比变形特征突出，整体性强，与地物具有逻辑空间关系的滑坡也能得以解译（配合SAR的强度图、地形阴影图、光学遥感影像为地物参照）。本次最小解译区域可达几个像素，如参考怒江沿江公路解译了一处只有4个像素的公路边坡滑坡。
姚鑫
本数据是研究团队综合利用Sentinel-1 SAR数据，AMSR-2微波辐射计数据以及MODIS LST产品所生产的青藏工程走廊区域高分辨土壤冻融数据集。基于新提出的算法，本产品提供月尺度100m空间分辨土壤冻融状态检测结果，并通过气象站点和土壤温度站点进行精度验证。基于青藏工程走廊地区的4个气象站点进行精度验证，结果表明基于升轨和降轨Sentinel-1的土壤冻融检测结果的整体准确率分别为84.63%和77.09%。基于那曲土壤湿度/温度监测站点进行精度验证，升轨和降轨结果的平均整体精度为78.58%和76.66。该产品弥补了传统土壤冻融产品空间分辨率不足（>1km）的问题，为青藏工程走廊区域高分辨率土壤冻融监测提供了可能。
周欣, 刘修国, 周俊雄, 张正加, 陈启浩, 解清华
1978-2016青藏高原湖冰物候数据集包含青藏高原132个湖泊（面积大于40平方公里）1978-2016年的湖冰物候（开始结冰日、完全结冰日、开始融化日、完全融化、冰期、完全结冰期）。数据集利用模型和遥感结合的方式获取物候信息，首先基于MOD11A2提取的全湖平均湖面温度率定改进的湖泊半物理模型（air2water）生成日尺度长时序湖面温度序列，再利用MOD10A1雪覆盖产品获取湖冰物候提取的温度阈值。与现有研究结果和数据集对比，相关性（R方）高于0.75。该数据集结合遥感技术和数值模型的优势，为大时空尺度上分析青藏高原湖泊水-气交换、水热平衡及湖泊中生物化学过程对气候变化的响应提供支撑。
郭立男, 吴艳红, Zheng Hongxing, 张兵, 迟皓婧, 范兰馨
本数据库包括青藏高原坡度、坡向及数字高程模型数据（DEM）。数据来源于地理空间数据云网站下载的分辨率为30m*30m的数值高程模型数据，利用Arcgis软件的表面分析功能，提取出了青藏高原的坡度和坡向信息。该数据经多人复查审核，其数据完整性、位置精度、属性精度均符合标准，质量优良可靠。该数据作为工程地质条件之一，是进行青藏高原重大工程扰动灾害、重大自然灾害的发育规律研究及易发性、危险性及风险分析的基础数据。
祁生文
流域内的水量平衡可以通过单个湖泊的水位波动体现，而区域湖泊水位的一致性波动则可以反映区域有效水分的变化。以往的研究主要通过分析湖泊沉积物的多代用指标来重建过去的有效水分，缺少对区域有效水分变化的定量研究。青藏高原及东中亚地区典型湖泊区域全新世有效水分连续模拟结果数据集是基于湖泊能量平衡模型、湖泊水量平衡模型及瞬态气候演变模型，以构建的虚拟湖泊为载体，连续且定量地展示了青藏高原青海湖、沉错、班公错等以及东中亚地区青土湖、呼伦湖、岱海等湖泊区域全新世有效水分变化。模拟结果为探究千年尺度上湖泊演化过程提供了新的视角。
李育
该数据为2020年西藏26个湖泊70个点位浮游植物数据，采样时间为8-9月，采样方式为常规浮游植物采样方式，样品采集1.5升，后经鲁哥氏液固定，静止沉淀后虹吸浓缩后，利用倒置显微镜镜检结果。数据包括硅藻、绿藻、蓝藻、甲藻、裸藻、隐藻、棕鞭藻、黄藻、褐藻和轮藻等10个门类，共计77种/属不同浮游植物的密度数据。该数据为原始数据，未经过处理，单位为个/L。该数据可以用于表征这些湖泊敞水区浮游植物的组成、丰度，也可用于计算这些湖泊中浮游植物群落的多样性。
张民
冰川物质平衡是表征冰川积累和消融量值的重要冰川学参数之一。冰川物质平衡是联系气候和冰川变化的纽带，是冰川对所在地区气候状况的直接反映。气候变化导致冰川的物质收支状况发生相应的变化，而这种物质上的收支变化又可以引起冰川运动特征及冰川热状况的改变，进而导致冰川末端位置、面积和冰储量的变化。监测方法即在冰川表面设置固定标志花杆，定期监测冰川表面相对于花杆顶点的距离，以计算冰雪消融量；在积累区定时定点开挖雪坑或钻孔取样，测量雪层密度，分析雪-粒雪-附加冰层位特征，计算雪层积累量；再将单点监测结果绘到大比例尺冰川地形图上，按净平衡等值线法或等高线分区法计算整条冰川的瞬时、季节（如冬季和夏季）及年度的物质平衡分量。该数据集为青藏高原及天山地区不同代表性冰川年物质平衡数据，单位为毫米水当量。
邬光剑
冰川是西部山区河流的补给水源，是西部地区人们赖以生存、发展工、农、牧业的最基本要素之一。冰川既是宝贵的淡水资源，又是山区形成严重自然灾害的发源地，如突发性冰湖溃决洪水、冰川泥石流和冰崩等。冰川水文监测是研究冰川融水特征、冰川融水对河流的补给作用、冰川表面消融与径流关系、冰面产流和汇流过程、及冰川和季节性积雪融水诱发的洪水和泥石流计算和预报的基础。目前主要以在流域出山口建立水文监测站，开展实地监测为主。本数集为4条代表性冰川的月值径流数据 (珠西沟冰川、帕隆4号冰川、老虎沟冰川、七一冰川)。通过雷达或压力式水位计测量冰川融水相对水位变化，通过实地径流断面测流与相对水位建立径流曲线，计算每条冰川的径流总量，径流单位为m3/s。
杨威, 李忠勤, 王宁练, 秦翔
本数据为青藏高原1：25万重大工程扰动灾害数据。对于灾害解译范围，线路工程（国道、高速、铁路、电网工程）及水电工程，以工程两侧第一分水岭为界；矿山、油田和口岸工程，以距离工程1km为界。工程扰动灾害划分为两类：①由工程建设诱发的滑坡、崩塌、泥石流灾害；②可能影响工程的自然灾害，规定上述解译范围内的所有自然灾害均属于第②类工程扰动灾害。其数据包含滑坡的位置、长、宽、高差、分布高程、成因类型、诱发因素、发生时间、岩性等要素及灾害相关工程及工程建设年份等。依据Google earth影像及1:50万地质图解译全区工程扰动灾害，共解译了6176个灾害点；主要利用Google earth进行扰动灾害解译，同时结合野外考察验证解译结果，利用ArcGIS生成灾害分布图件；数据来源于Google earth高分辨率影像，原始数据精度高，在灾害文件生成过程中严格按照解译规范，并有专人审查，数据质量可靠；依据所收集数据可进行研究区灾害风险分析，为已建工程的顺利运行和未建/在建线路工程的建设提供理论指导。
祁生文
本数据集为青藏高原区域2002-2020年日分辨率0.00425° x0.00425°地表反照率产品。基于MODIS反射率数据，采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF/反照率。MODIS地表反射率数据（MOD09GA、MYD09GA）集为官方网站下载，以5天为周期合成日分辨率BRDF，进而估算日分辨率的反照率，其中，黑空反照率的太阳入射为当地正午时太阳入射。经过验证评估，满足反照率应用精度要求，相较于同类产品在山区站点的验证精度更高，且时空连续性更好。可有效支撑青藏高原地区辐射平衡、环境变化研究。
闻建光, 游冬琴, 唐勇, 韩源
本数据包含国内青藏高原范围内的1:400万精度的断裂数据，属性表字段包括断裂名称、断裂长度、走向、倾向、断层性质、古地震等。该数据来源于地震局，后来通过大量查阅断裂相关的文献，又在原始数据的基础上添加了断裂的活动年代这一属性。原始数据资料精度可靠，并有专人负责质量审查；经多人复查审核，其数据完整性、位置精度、属性精度均符合有关技术规定和标准的要求，质量优良可靠。该断裂数据可为青藏高原区域的一些断裂相关的研究工作提供基础数据支撑。
祁生文
冰川区域内的近地表气温变化和温度预测的可靠性是水文和冰川学研究的重要问题，由于缺乏高海拔观测，这些问题仍然难以捉摸。本研究基于从 6 个不同流域的 12 个自动气象站、43 个温度记录仪和 6 个国家气象站收集的 2019 年气温数据，展示了不同冰川/非冰川地区的气温变化，并评估了不同温度预测的可靠性，以减少消融估计中的误差。结果表明，不同气候背景下温度递减率 (LRs) 的空间异质性很大，最陡峭的 LRs 位于寒冷干燥的青藏高原西北部，最低的 LRs 位于受暖湿季风影响的青藏高原东南部。青藏高原西部和中部高海拔冰川区的近地表气温受下降风的影响较小，因此可以从冰川外的记录中线性预测。相比之下，青藏高原东南部温带冰川上盛行的局地降风风对环境气温的降温作用明显，因此，冰川上气温明显低于同等海拔的非冰川地区。因此，来自低海拔非冰川站的线性温度预测可能导致正度日数高估 40%，特别是对于流线距离长且冷却效果显着的大型冰川。这些发现提供了值得注意的证据，表明在估算青藏高原冰川融化时，应仔细考虑不同气候条件下高海拔冰川的不同 LR 和相关冷却效应。
杨威
在共享社会经济路径（SSP）5-8.5情景下4个CMIP6模式2015-2100年的模拟结果。选取标准为这四个模式水平分辨率均小于1°，且均有日数据。从原始模拟结果中提取了8个代表极端气候的变量，分别是日最高气温的极高值（TXx）、日最低气温的极高值（TNx）、日最高气温的极低值（TXn）、日最低气温的极低值（TNn）、连续干旱日数（CDD）、连续湿润日数（CWD）、降水强度（SDII）和强降水日数（R20mm）。数据时间分辨率为年，空间范围为青藏高原地区，时间范围为2015-2100年。
张冉
1) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020），包括地表温度（Land surface temperature）、地表降水率（Mean total precipitation rate）、下行短波辐射（Mean surface downward long-wave radiation flux）以及下行长波辐射（Mean surface downward short-wave radiation flux）4个气象要素。 2) 该数据集以ERA5再分析数据为基础，辅以MODIS NDVI、MODIS DEM、FY3D MWRI DEM数据产品。通过多元线性回归方法对ERA5再分析数据进行降尺度处理，最后通过重采样生成。 3) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020）各数据要素均以TIFF格式存储，时间分辨率包括（每日、每月、每年），空间分辨率统一为0.1°×0.1°。 4) 本数据方便不会使用.nc格式的此类同化数据的科研人员和学生使用。在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。
朱立平, 杜宝隆
降雨侵蚀力是量化青藏高原土壤侵蚀的重要基础数据之一。高精度的降雨侵蚀力数据是了解目前青藏高原水土流失现状，以及制定水土保持措施的关键，同时可以为青藏高原地质灾害防治提供有力参考。本研究基于青藏高原1-min稠密降水观测数据和高精度格点降水资料，经过订正、重构和检验等步骤，构建了一套新的青藏高原1950~2020年逐年降雨侵蚀力数据集。该数据集是目前青藏高原精度最高、时间序列最长的降雨侵蚀力数据集。
陈悦丽
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数（SZIsnow)，该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程，尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程，导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估，该指数很好地弥补了这一不足，解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾，不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述，其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
最大冻结深度是季节冻土热状态的重要指标，由于全球变暖，季节冻土的最大冻结深度不断下降。发布了中国西北五省、西藏和周边地区1961-2020年每10年的最大冻结深度数据集，空间分辨率为1km。该数据集是采用2001-2010年的最大冻结深度实测数据和空间环境变量构建的支持向量机回归模型，模拟了1961-2020年中国西北、西藏和周边地区的最大冻结深度。验证结果表明：支持向量机回归模型具有良好的空间泛化能力，最大土壤冻结深度的预测值和实测值之间具有较高的一致性，1980s、1990s、2000s和2010s四个时期模拟结果的决定系数分别为0.77、0.83、0.73和0.71。预测结果的百分位区间表明，模拟结果具有良好的稳定性。基于该数据集，发现我国西北地区最大土壤冻结深度不断下降，其中，青海的下降速率最快，平均每十年下降0.53 cm。该数据集为中国西北、高山亚洲和第三极等地区季节冻土的研究提供数据支持。
王冰泉, 冉有华
温湿指数（THI）1973年由奥利弗（J.E.Oliver）提出，其物理意义是湿度订正以后的温度。它考虑了温度以及相对湿度对人体舒适度的综合影响，是衡量区域气候舒适度的一项重要指标。在参考已有关于生理气候评价指标分级标准的基础上，结合青藏高原自然地理特征，面向青藏高原人居环境适宜性评价需求，研制了青藏高原（3000米以上）温湿指数及其适宜性分区结果（包括不适宜、临界适宜、一般适宜、比较适宜与高度适宜）。
封志明, 李鹏, 林裕梅
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制“的资助下，中国科学院青藏高原研究所张寅生课题组发展了青藏高原地区降尺度雪深产品。青藏高原积雪深度降尺度数据集来源于积雪概率数据和中国雪深长时间序列数据集的融合结果,采用新发展的亚像元时空分解算法对原始0.25度的积雪深度数据进行时空降尺度，得到0.05度逐日积雪深度产品。通过降尺度前后的雪深产品精度评估的对比，发现降尺度后雪深产品的均方根误差由原产品的2.15 cm减少到了1.54 cm。 青藏高原积雪深度降尺度数据集（2000-2018）的产品信息细节如下。投影为经纬度，空间分辨率0.05 度（约5公里），时间范围为2000年9月1日-2018年9月1日，为Tif格式文件，命名规则为：SD_YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365）。积雪深度（SD），单位：厘米（cm）。空间分辨率为0.05度。时间分辨率为逐日。
闫大江, 马宁, 张寅生
本数据为降水数据，是热带降水测量任务TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）逐月降水产品TRMM 3B43，融合青藏高原为主主体的范围区域（25~40°N；73~105°E）内332个气象站点降水数据，该气象站降水数据源自中国气象局国家气象信息中心。本数据集采用站点3°插值优化变分订正方法计算获得的再分析数据集。时间跨度为1998年1月至2018年12月的月样本资料，空间覆盖范围是25~40°N；73~105°E，空间分辨率为1°*1°。
徐祥德, 孙婵
青藏高原土壤温湿度观测网（Tibet-Obs）始建于2008年，包括玛曲、那曲、阿里和狮泉河四个站网，目前已连续运行超过十年，并被NASA的土壤水分主被动卫星SMAP选定为其产品的地面验证点，促进了青藏高原遥感产品和模型模拟的评估和改进。本研究详细梳理了各观测站网的现状及其应用情况，并基于已有观测数据发展了一套长时序（2009-2019）地表土壤湿度（5 cm）观测数据集，主要包含四个站网各站点的15分钟原始观测数据以及玛曲和狮泉河站网的升尺度区域土壤湿度数据。
张佩, 郑东海, 文军, 曾亦键, 王欣, 王作亮, 马耀明, 苏中波
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序NDWI产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NDWI的计算公式进行生产的，即利用绿光波段和近红外波段的差异比值来增强水体信息，并减弱植被、土壤、建筑物等地物的信息；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数便于地表水体信息有效提取，广泛应用于水资源、水文以及林农业等领域。
彭燕
数据内容：该数据集产品包含青藏高原地区10米分辨率的不透水面产品，可作为青藏高原地区生态系统相关研究的关键参数。数据来源及加工方法：产品反演主要基于Sentinel系列数据，从联合特征出发，结合深度空间特征、长时序的NDVI等指数特征、地形特征，采用随机森林模型实现不透水面信息提取。数据质量：整体精度较高。数据应用成果及前景：数据集将持续更新，可用于进一步明晰人类活动对青藏高原地区生态系统的影响。
王桂周
冰川是西部山区河流的补给水源，是西部地区人们赖以生存、发展工、农、牧业的最基本要素之一。冰川既是宝贵的淡水资源，又是山区形成严重自然灾害的发源地，如突发性冰湖溃决洪水、冰川泥石流和冰崩等。冰川水文监测是研究冰川融水特征、冰川融水对河流的补给作用、冰川表面消融与径流关系、冰面产流和汇流过程、及冰川和季节性积雪融水诱发的洪水和泥石流计算和预报的基础。目前主要以在流域出山口建立水文监测站，开展实地监测为主。本数集为4条代表性冰川的月值径流数据 (珠西沟冰川、帕隆4号冰川、老虎沟冰川、七一冰川)。通过雷达或压力式水位计测量冰川融水相对水位变化，通过实地径流断面测流与相对水位建立径流曲线，计算每条冰川的径流总量，径流单位为m3/s。
杨威, 李忠勤, 王宁练, 秦翔
在青海和西藏的荒漠带实地调查了52个样点，于2019年和2020年7-8月植被生长最大时期对植被地上生物量进行实地采样。同时，利用手持 GPS设备，记录了实验位点的经度、纬度和海拔等信息。样方的野外设置方法为：选取一块植被均匀的地段，当植被相对茂盛时样地设置为10米x10米的正方形样地，当植被相对稀疏时样地设置为30米x30米的正方形样地或者30米x90米的长方形样地；在设置好的样地中随机投掷3-5个小样方框（1米x1米），采用样方收割法收集植物样品：在1平方米的样方面积内，登记植物的物种名目，每个物种的株数等信息。并将样方内的各种植物分种齐地面刈割，带回实验室内, 在恒温干燥箱内65℃条件下烘干至恒重, 测定植物样本的干重，计算样方地上生物量。 此外，还通过采样点的经度纬度提取了该52个样点的2种遥感净初级生产力数据。(1) 2000-2018年的增强型植被指数(EVI)，并计算年整合增强型植被指数(iEVI)，iEVI与净初级生产力(NPP)具有高相关性，可作为净初级生产力的替代指标(He et al. 2021, Science of The Total Environment)。(2) 2001-2020年遥感净初级生产力(NPP)及其质量控制百分比(QC)，遥感NPP数据来自MOD17A3HGF Version 6 product (https://lpdaac.usgs.gov/products/mod17a3hgfv006/)，由净光合值（总初级生产力-植物维持呼吸）计算得到。植被覆盖度低的样点，遥感净初级生产力可能存在空值(NA)。
叶建圣
数据包括青藏高原与西北干旱区33个湖泊表层沉积物中植物DNA的原始测序文件。我们使用德国Qiagen公司的PowerMax土壤试剂盒提取DNA，并采用通用植物引物g-h (Taberlet et al., 2007) 对样品中叶绿体trnL (UAA) 内含子区的P6环进行PCR扩增，PCR产物随后送至瑞士Fasteris公司进行第二代高通量双端测序，测序仪器为Illumina NextSeq 550。数据质量分数Q30为81.97。
刘兴起, 贾伟瀚
湖泊盐度是湖泊水环境的重要参数，是水资源的重要体现，也是气候变化研究的重要组成部分。本数据基于实测获取的青藏高原湖泊盐度数据，其中盐度以实用盐度单位（psu）进行表征，该盐度值使用电导率传感器测量获得的比电导率（SpC）转换得到。使用Arcgis软件将测量数据转化为空间矢量.shp格式，得到实测盐度空间分布数据文件。该数据可作为地区湖泊环境、水文、水生态、水资源等科学研究的基础数据以及相关研究参考。
朱立平
本数据集提供青藏高原124个湖泊实测水质参数，湖泊总面积为24,570 平方千米，占青藏高原湖泊总面积的53% 。实测湖泊水质参数包括水温、盐度、pH、叶绿素a浓度、蓝绿藻（BGA）浓度、浊度、溶解氧（DO）、荧光溶解有机物（fDOM）和水体透明度（SD）。测量方法中，盐度使用电导率是传感器测量获得的比电导率（SpC）转换得到，叶绿素a和蓝绿藻（BGA）浓度使用总藻类荧光传感器测量，温度使用温度传感器测量，pH使用pH传感器测量，溶解氧（DO）使用光学溶解氧传感器测量，fDOM使用荧光传感器测量，单位是硫酸奎宁单位（QSU），浊度使用浊度传感器测量，以Formazin比浊法为单位（FNU）。上述传感器测量获取的参数均使用YSIEXO或HACH多参数水质仪测量，测量时，传感器位于湖面以下约10-20厘米处。湖泊水体透明度使用塞氏盘测量法进行测量。
朱立平
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、海拔、生态系统类型、不同土层（SOC0-100 (kg Cm-2)； 0-100代表土层）、地下生物量含量。 2）数据来源 此部分数据是从文献中获取,具体文献来源参考说明文档。 3）数据质量描述 数据观测覆盖范围广，包含指标全面，展示了不同土层下的土壤有机碳含量，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地土壤碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原土壤的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、生态系统类型、年降雨量、干旱指数、年净初级生产力、地上生物量、地下生物量等数据。 2）数据来源 一部分来源于文献（1980-1995），另一部分来源于实地采样（2005-2006）。 3）数据质量描述 数据观测年份长，时间跨度大，覆盖范围广，包含指标多，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地植被碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
1. 数据内容（包括的要素及意义） 冰川厚度即冰川表面与冰川底部间的垂直距离。冰川厚度的分布不仅受冰川规模与冰下地形控制，同时也随着冰川对气候响应阶段不同而变化。数据包含冰川测线经纬度、高程、单点厚度、测量冰川冰体总储量、测量仪器型号等信息。 2. 数据来源与加工方法 冰川厚度主要来源于钻孔和探地雷达测厚（Ground-Penetrating Radar, GPR）。钻孔法即在冰面进行钻孔至冰下基岩，从而获得单点的冰川厚度；冰川雷达测厚技术则能精确地测量出测线上冰川厚度的连续分布，同时获取冰下基岩的地形特征，从而为冰川储量估算和冰川动力学研究提供必要的参数 3. 数据质量描述 冰川钻孔数据精度达到分米级。GPR雷达测厚由于冰川性质及底界面雷达信号强度差异，测厚精度理论上在5%-15%之间，。 4. 数据应用成果与前景 冰川厚度是获取冰下地形和冰川储量信息的先决条件。在冰川动力学数值模拟与模型研究中，冰川厚度是一个重要的基本输入参数。同时，冰川储量是表征冰川规模和冰川水资源状况的最直接参数，不仅对冰川水资源的准确评估和合理规划及有效利用十分重要，更对于区域社会经济发展和生态安全具有重要和深远
邬光剑
该数据集是2015年青藏高原基础数据，原始数据来源于国家基础地理信息中心，通过分幅数据拼接裁剪，形成青藏高原区域的数据。数据内容包括1：100万省级行政区划、1：100万道路、1：25万水系的地理图层。行政区划数据属性包括NAME、CODE、pinyin（名称、代码、拼音）；道路数据属性包括：GB、RN、NAME、RTEG、TYPE（基础地理信息分类码、道路编码、道路名称、道路等级、道路类型）；水系数据属性包括：GB、HYDC、NAME、PERIOD（基础地理信息分类码、水系名称代码、名称、时令）。
杨雅萍
该数据集是基于16个动态全球植被模式（TRENDY v8）在S2情景下（CO2+Climate）模拟的NPP，表征生态系统净初级生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019)，具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域，空间上用最近邻方法插值到0.5度，时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据，常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局，且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考，具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
数据集包含1982、1990、2000、2010和2018年青藏高原252个地区县级人口统计资料和1988、1995、2000、2010、2015年GDP数据，人口统计资料内容包括各地户籍人口、常住人口、城镇人口、农村人口、男性人口、女性人口、非农业人口等；GDP数据包括总GDP产值和第一、第二、第三产业GDP产值。资料有利于研究人类活动对青藏高原生态气候的影响，探究青藏高原地区城市化发展、各地城乡人口流动、常住人口变动、当地出生率情况以及农业人口变化。数据获取通过第二次青藏高原科学考察与当地统计局接洽、各地相关统计年鉴与年度统计公报获得。
傅斌
数据内容：该数据集产品包含青藏高原地区30米分辨率的不透水面产品，可作为青藏高原地区生态系统相关研究的关键参数。数据来源及加工方法：产品反演主要基于Landsat系列数据，从联合特征出发，结合深度空间特征、长时序的NDVI等指数特征、地形特征，采用随机森林模型实现不透水面信息提取。数据质量：整体精度较高，多数地区优于80%。数据应用成果及前景：数据集将持续更新，可用于进一步明晰人类活动对青藏高原地区生态系统的影响。
王桂周
地表太阳入射辐射（Surface Solar Irradiance，SSI）是FY-4A L2定量反演产品之一，覆盖范围为全圆盘，无投影，空间分辨率为4km，时间分辨率可达15min（20180921开始全天共40个观测时次，除每个整点时次的观测外，每3hr整点前后15min各有一次观测），光谱范围为0.2µm～5.0µm。产品输出要素包括总辐照度、水平面直接辐照度、散射辐照度，有效测量范围为0～1500 W/m2。FY-4A SSI产品在覆盖范围、空间分辨率、时间连续性、输出要素等方面质的提升为进一步开展其在太阳能、农业、生态、交通等专业气象服务中的精细化应用提供了可能。目前研究结果表明，与地基观测相比，FY-4A SSI 产品在中国地区的整体相关性在0.75以上，可用于中国地区太阳能资源评估。
申彦波, 胡玥明, 胡秀琴
地上生物量（Aboveground biomass，AGB）是衡量生态系统生产力的一个重要指标。该数据集提供了2015年青藏高原地区30m分辨率的森林地上生物量。该生物量数据采用Landsat系列数据，基于地面实测数据和部分文献资料，同时结合森林树高数据，森林类型分类（包括针叶林、阔叶林和混合林）等估算而成。通过数据公开和免费下载服务的方式，为青藏高原森林生态系统动态变化的相关研究提供基础数据支持，也为该地区森林的可持续管理提供科学依据。
张晓美
光合有效辐射吸收系数（FPAR）是碳循环研究的一个关键生理变量，被认为是表述植被生态系统的基本变量之一。基于30米空间分辨率的LANDSAT反射率数据，得到青藏高原区域的地表植被类型分类结果，根据不同植被类型NDVI值差异，构建遥感反演模型生产各植被类型的生长季FPAR产品。光合有效辐射吸收系数（FPAR）产品可以用来作为参数之一计算植被固碳量，评价植被生态系统状态等，广泛用于生态环境、林业等领域。该数据集投影坐标信息为经纬度WGS84。
彭代亮
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序地表反射率产品,是很多地表地球物理参数（如叶面积指数、叶绿素和生物量）反演的关键输入参数。2）数据来源及加工方法：所采用的数据源主要来自中国卫星遥感地面站接收存档的Landsat四级产品，青藏高原地区地表反射率产品是基于6S辐射传输模型和MODIS大气产品进行逐像元大气校正,并在此基础上采用C因子法进行BRDF校正得到的；3）数据质量描述：几何精度为RMSE小于等于12m,地表反射率的精度为RMSD低于5%。4) 数据应用成果及前景：在森林、水资源、气候变化等领域长时序信息挖掘分析方面具有重要的应用价值。
彭燕
青藏高原1km分辨率风能资源数据是采用中国气象局风能资源数值模拟评估系统（WERAS/CMA）研制的，该系统包含典型地形分类模块、中尺度模式WRF和CALMET动力诊断模式。首先从历史上出现过的天气类型中随机抽取典型日进行逐小时风速模拟，再根据天气型出现的频率统计分析得到风能资源的气候平均分布。本数据集包括青藏高原风速和风功率密度，风速的数据精度为0.01m/s，风功率密度的数据精度为0.01W/m2，数据的垂直高度为100米。数据经过了气象站观测资料的检验和订正，主要用于风能资源详查和风电场宏观选址。该数据为2008-2012年全国风能资源详查和评价项目产出数据（项目经费2.9亿），之后成为风能资源相关研究的基础数据，近期财政部没有计划投资再延长这个数据集。
朱蓉, 孙朝阳
本数据集包含2019-2021年青藏高原10条科考线路土壤样品的理化性质数据，包括采集人、采集时间、采集地点、经纬度、海拔、植被类型、取样深度、土壤含水量、pH、有机质含量、总碳含量、全氮含量、全磷含量、无机氮含量、重金属元素含量等信息。各项土壤性质的分析参考《土壤环境质量监测技术规范》的要求，通过室内化验分析获得的一手数据，数据质量通过测定空白样品、重复样品和标准样品进行统一控制。该数据集可用于气候变化和人类活动影响下土壤质量和功能评价。
张丽梅
汞是一种全球性污染物。青藏高原毗邻当前大气汞排放最严重的地区南亚，可能受到长距离传输的影响。利用冰芯和湖芯可以很好地重建大气汞传输和沉降历史。基于青藏高原和喜马拉雅山南坡8支湖芯和1支冰芯重建了工业革命以来的大气汞沉降历史。本数据集包含青藏高原纳木错、班公错、令戈错、枪勇湖、唐古拉湖和喜马拉雅山南坡Gosainkunda湖、Gokyo湖和Phewa湖的8支湖芯数据，各拉丹冬1支冰芯数据。冰芯数据分辨率为1年，湖芯数据2~20年，数据包含汞浓度数据和沉降通量数据。
康世昌
陆地实际蒸散发(ETa)是陆地生态系统的重要组成部分，它连接着水文、能量和碳循环。然而，准确监测和理解青藏高原(TP)实际蒸散发(ETa)的时空变化仍然非常困难。在此，利用MOD16-STM模型，在土壤属性、气象条件和遥感数据集的支持下，对青藏高原多年（2000-2018年）月度ETa进行了估算。估算出的ETa与9个通量塔的测量结果相关性非常好，均方根误差（平均RMSE=13.48 mm/月）和平均偏差（平均MB=2.85 mm/月）较低，相关系数（R=0.88）和一致性指数（IOA=0.92）较高。2000年至2018年，整个TP和东部TP（Lon>90°E）的空间平均ETa显著增加，增速分别为1.34 mm/年（P<0.05）和2.84 mm/年（P<0.05），而西部TP（Lon<90°E）未发现明显趋势。ETa及其组分的空间分布不均匀，从东南向西北TP递减。东部ETa呈显著上升趋势，西南部ETa全年呈显著下降趋势，尤其是冬春两季。土壤蒸发(Es)占总ETa的84%以上，其时间趋势的空间分布与年平均ETa相似。春季和夏季的ETa变化幅度和速率最大。陆表ETa的多年平均年值(面积2444.18×10^3 km2)为376.91±13.13 mm/年，相当于976.52±35.7 km3/年。整个TP(包括所有高原湖泊，面积2539.49×10^3 km2)的年平均蒸发水量约为1028.22±37.8 km3/年。新的ETa数据集有助于研究土地覆被变化对水文的影响，有助于对整个TP的水资源管理。
马耀明, 陈学龙, 袁令
本数据集是2019年9月川藏铁路沿线典型植被无人机高光谱观测数据，使用的是大疆M600 Resonon成像系统的机载光谱仪。包括2019年在拉萨的草原区域观测的高光谱数据，自带经纬度。高光谱调查时基本为晴天。飞行前进行了白板校准；采集数据时设有靶标（即适于草地的标准反光布），用于光谱校准；设有地面标志点（即有字母的泡沫板照片），并记录了每个标志点的经纬度坐标，用于几何精确校准。无人机高光谱相机记录的dn值，可使用Spectronon Pro软件转换为反射率。高光谱数据用于提取不同植被类型光谱特征、植被分类、反演植被覆盖度等。
周广胜, 汲玉河, 吕晓敏, 宋兴阳
全面了解青藏高原多年冻土发生的变化，包括年平均地温(MAGT)和活动层厚度(ALT)的变化，对气候变化引起的多年冻土变化工程的实施具有重要意义。 青藏高原多年冻土活动层厚度和范围模拟数据集，参考2000-2015年CMFD再分析数据及中国气象局气象观测资料、1公里数字高程模型、地理空间环境预测因子、结合冰川和冰湖、钻孔数据等，利用统计和机器学习(ML)方法模拟了青藏高原多年冻土层磁通量和磁通量的当前和未来变化，得到RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种不同浓度情景下2000-2015、2061-2080年平均地温(MAGT)和活动层厚度（ALT）范围数据，分辨率为0.1*0.1度。 模拟结果表明，利用统计和ML相结合的方法模拟冻土热状态所需的参数和输入变量较少，可以有效地了解青藏高原冻土对气候变化的响应。
倪杰, 吴通华
采用计算草地实际净初级生产力，CASA模型是一种光能利用率模型，生产力的估算主要由植物吸收的光合有效辐射（APAR）与光能转化率（ε）2个变量决定。植被所吸收的光合有效辐射（APAR）取决于太阳总辐射和植被对光合有效辐射的吸收比例；采用TEM（Terrestrial Ecosystem Model）模型计算草地潜在生产力，首先计算草地的总初级生产力（GPP），再计算植物自养呼吸（Ra），最后得出草地净初级生产力（NPP）。TEM模型是气候驱动的生产力模型，所需的参数有：植被类型、土壤质地、土壤水分、潜在蒸散、太阳辐射、云量、降水、温度和大气CO2浓度；利用随机森林算法（RF）计算青藏高原草地潜在地上生物量，预测变量包含气候、土壤、地形等14个变量。气候变量包含生长季（5-9月）平均日较差、生长季总降水、生长季平均温度和非生长季（前一年10 - 当年4月）平均日较差、非生长季总降水、非生长季平均温度。地形变量包括高程、坡度、坡向。土壤变量包含土壤质地（砂、粉、粘土含量）、土壤pH值和土壤有机碳。 实际净初级生产力和潜在净生产力数据年限为2000-2017；潜在草地地上生物量数据年限为（2014-2018）。
牛犇, 张宪洲
本数据集为青藏高原区域2016年日分辨率0.02° x0.02° BRDF 核驱动模型核系数数据集。采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，联合极轨卫星数据MODIS反射率和静止卫星葵花8-AHI地表反射率数据反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF。MODIS地表反射率数据及AHI天顶反射率数据集为官方网站下载，经过配准、大气校正等处理，以5天为周期合成日分辨率BRDF。相较于同类产品,，该BRDF合成周期最短，且考虑了地形效应，对快速变化地表特征的捕捉更具有优势，且时空连续性更好。可有效支撑j反射率角度效应订正、或用于与BRDF相关地表参数的高精度估算。
闻建光, 唐勇, 游冬琴
该数据集包含纳木那尼冰川（北支）2008-2018年的年物质平衡数据，侧碛和末端自动气象站2011-2019年日气象数据及冰面上2018-2019年的月均气温和相对湿度数据。 冰川物质平衡数据观测时间为每年9月底或10月初，采用冰面测杆和雪坑结合的方法进行观测，获取测杆点的物质平衡数据，然后计算整条冰川的年净物质平衡（具体方法见参考文献）。 2台自动气象站（AWSs，Campbell公司）分别安装在纳木那尼冰川侧碛和末端。AWS1观测时间为2011年10月1日-2018年11月30日，观测数据包括气温(℃)、相对湿度(%)、太阳辐射(W/m2)，仪器半小时记录一次气象资料。AWS2观测时间为2010年10月19日-2018年11月30日，观测数据包括风速(m/s)、大气压(hPa)、降水 (mm)，仪器每小时记录一次气象资料。首先剔除原始记录中的少量异常数据，然后计算这些参数的日值。数据质量方面：原始数据质量较好，缺失较少。 两个温湿度探头（型号：Hobo MX2301）于2018年安装于冰面，半小时记录一次数据。将半小时数据处理为月均值。原始数据质量较好，没有缺失。 数据以excel文件存储。 该观测资料可以为研究喜马拉雅西段北坡气候、冰川、水资源及其之间的关系提供重要的基础数据，可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
赵华标
整编了目前北半球数量最多的年平均地温（1002个）和活动层厚度（452个）地面观测数据，利用四种统计学习模型融合这些地面观测与多源遥感等数据产品，集合模拟得到了代表2000-2016年北半球多年冻土区年平均地温、活动层厚度、多年冻土发生概率和多年冻土水热分带数据集，空间分辨率为1公里，验证表明具有更高的精度。可为北半球多年冻土区的工程规划、设计、环境模拟与评价等提供数据支持，也可作为北半球多年冻土现状的数据基准，评估未来多年冻土变化及其影响。
冉有华, 李新, 程国栋, 车金星, Juha Aalto, Olli Karjalainen, Jan Hjort, Miska Luoto, 金会军, Jaroslav Obu, Masahiro Hori, 俞祁浩, 常晓丽
全面估算了1132个大于1 km2湖泊的水量变化。总的来说，1976至2019年间，湖泊水储量增加了169.7±15.1 Gt（3.9±0.4 Gt yr-1），主要发生在内流区（157.6±11.6或3.7±0.3 Gt yr-1）。1976至1995年间，湖泊水量显示减少（-45.2±8.2Gt或-2.4±0.4Gt yr-1），但在1995至2019年间，大幅增加（214.9±12.7Gt或9.0±0.5Gt yr-1）。2010至2015年间，水量增速减缓（23.1±6.5 Gt或4.6±1.3 Gt yr-1），随后在2015至2019年间再次出现高值（65.7±6.7 Gt或16.4±1.7 Gt yr-1）。在1976-2019年间，冰川补给湖水量增加（127.1±14.3 Gt）远远高于非冰川补给湖（42.6±4.9 Gt），这也与冰川补给湖数量多，面积广有关。另外，封闭湖水量增幅（161.9±14.0 Gt）大大高于外流湖（7.8±5.8 Gt）。
张国庆
基于1980-2019年青藏高原及附近105个气象站点的气象数据（数据源于中国气象局数据国家气象科学数据中心）计算含氧量，发现含氧量和海拔显著线性相关，y=-0.0263x+283.8,R2=0.9819。因此基于DEM数据栅格计算得到含氧量分布图。由于青藏高原地区自然环境的限制，相关定点观察机构较少，本数据可在一定程度上反应青藏高原地区含氧量的分布情况，对青藏高原人类生存环境等相关研究有一定的借鉴意义。
信忠保
该数据集依据中分辨率长时间序列遥感影像Landsat，通过影像融合、遥感解译、数据反演等多种方式获得青藏高原1990/1995/2002/2005/2010/2015六期生态系统类型情况分布图，作出25年（1990-2015）青藏高原生态本底图，空间参考系统为Krasovsky_1940_Albers，空间分辨率为1000m。青藏高原各类生态系统面积统计表明，1990-2015年间，林地、草地面积略有减少，城镇用地、农村居民点及其他建设用地面积增加，河流、湖泊等水体面积增加，永久性冰川积雪面积减少。该图集可用于青藏高原生态工程的规划、设计及管理，并可作为生态系统现状的基准，用于阐明青藏高原重大生态工程建设的时空格局，揭示青藏高原生态系统格局和功能的变化规律和区域差异。
赵慧, 王小丹
青藏高原是陆地表面中低纬度地区多年冻土分布最为广泛的地区，大量研究表明，青藏高原多年冻土的存在和变化强烈影响着区域乃至全球的水文、生态和气候系统。但由于青藏高原高寒缺氧、生存条件恶劣、交通极不便利，数据资源非常贫乏，尤其是在极高海拔的多年冻土区，这种状态不仅严重地限制了对于该区域气候、环境和冻土等诸多方面的研究和理解，也严重限制了适应于该区域遥感反演算法的研发、各类陆面乃至于地球系统模型的模拟和改进，而且也限制了该区域经济发展和国家战略的规划。过去几十年，我们研究团队在青藏高原多年冻土区建立了综合观测网络，展开了对多年冻土地温、活动层水热以及气象因子的系统监测，形成了能够基本覆盖青藏高原高平面的、与多年冻土有关的多要素观测数据。本数据集包括在这一区域的6个自动气象观测站、12个活动层及84个钻孔长时间序列观测数据，主要观测要素包括气象（气温、降水、风速、比湿等）、土壤水热、活动层厚度及冻土温度等观测数据。各观测数据在收集和处理过程中都已经过了严格的质量控制。本数据集面向多学科背景的科学家发布（如：冰冻圈、水文学、生态学和气象科学等），将进一步促进青藏高原水文模型、陆面过程模型和气候模型的验证、发展和改进。
赵林, 胡国杰, 邹德富, 吴通华, 杜二计, 刘广岳, 肖瑶, 李韧, 庞强强, 乔永平, 吴晓东, 孙哲, 幸赞品, 盛煜, 赵拥华, 史健宗, 谢昌卫, 汪凌霄, 王翀, 程国栋
青藏高原蒸散发是利用遥感、气象、以及野外通量观测站等数据，采用多尺度-多源数据协同的陆表蒸散遥感模型-ETWatch进行计算的。ETWatch采用了余项法与P-M公式相结合的方法计算蒸散。首先根据数据影像的特点选择适用的模型反演晴好日蒸散；遥感模型常常因为天气状况无法获取清晰的图像而造成数据缺失，为获得逐日连续的蒸散量的，引入Penman-Monteith公式，将晴好日的蒸散结果作为“关键帧”，将关键帧的地表阻抗信息为基础，构建地表阻抗时间拓展模型，填补因无影像造成的数据缺失，利用逐日的气象数据，重建蒸散量的时间序列数据，并通过数据融合模型，将中低分辨率的蒸散时间变化信息与高分辨率的蒸散空间差异信息的相结合，构建高时空分辨率蒸散数据集，从而生成青藏高原8km分辨率蒸散数据集(1990-2015)。
王晓峰
本数据集包含青藏高原地区近50年（1950-2002）的自然灾害统计信息，包括干旱、雪灾、霜灾、冰雹、洪涝、风灾、雷电灾害、寒潮和强降温、低温冻害、大风沙尘暴、虫灾、鼠害等气象灾害产生的时间地点及所造成的损失及影响。 青海和西藏是青藏高原的主体，青藏高原是我国生物物种形成、演化的中心之一，也是国际科技界瞩目的研究气候和生态环境变化的敏感区和脆弱带，其复杂的地形条件，高峻的海拔高度和严酷的气候条件决定了生态环境十分脆弱,，成为我国自然灾害发生最频繁的地区。 数据摘录自《中国气象灾害大典·青海卷》、《中国气象灾害大典·西藏卷》，人工录入总结校对。
统计局
该数据集是基于一系列微波遥感数据获取，包含Special Sensor Microwave Imager (SSM/I), Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observation System (AMSR-E)等，表征植被的含水量，可作为初级生产力的参考。数据来源于Liu et al. (2015)，具体计算方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域。该数据集常被用作评定植被绿度和初级生产力的时间和空间格局，具有实际意义和理论价值。
刘毅
基于青藏高原土壤温湿度观测网玛曲站点建立的地基L波段微波辐射计观测系统（ELBARA-III，由欧洲航空局提供），本数据集囊括了水平和垂直极化的L波段亮温数据，地表及以下不同层土壤湿度和温度数据，地表通量（如感热、潜热、碳通量），气象要素数据（如降水、上下行长波/短波辐射、空气温度和湿度、气压）以及植被叶面积指数LAI和土壤性质等辅助数据。此多年尺度的数据集可用于提高对陆面过程、微波辐射过程的理解，验证SMOS和SMAP卫星亮温观测和土壤湿度反演结果，校验微波辐射传输模型中的假设条件，验证陆面模式输出以及再分析资料，反演土壤物理性质，量化陆-气间的水、碳、能量交换，并将帮助定量化地球系统模型中参数化方案的偏差和不确定性，从而提出相应改进方案。 ELBARA-III双极化亮温数据可通过测量的辐射计电压和校准的内部噪声温度计算得到。该数据质量可靠，其质量控制主要通过：1）对辐射计输出的原始电压数据（以800Hz采样频率）进行直方图检验，利用统计指标过滤射频干扰对ELBARA-III微波信号数据的影响；2）检查辐射计进行天空辐射测量时两天线端口的电压值是否相似，天线电缆有无损耗；3）分析仪器内部温度、主动冷源温度和环境温度；4）分析不同入射角度的双极化亮温的特点。 - 时间分辨率：30分钟 - 空间分辨率：入射角为40°~ 70°，间隔为5°，观测覆盖范围为3.31 m^2~ 43.64 m^2 - 测量精度：亮温，1 K；土壤水分，0.001 m^3 m^-3；土壤温度，0.1 °C - 单位：亮温，K；土壤水分，m^3 m^-3；土壤温度，°C /K
Bob Su, 文军
本数据集包含2001-2018年青藏高原月平均地表实际蒸散发量，空间分辨率为0.1度。数据集主要以卫星遥感数据（MODIS）和再分析气象数据（CMFD）作为输入，利用地表能量平衡系统模型（SEBS）计算得到。在计算湍流通量的过程中引入了次网格地形拖曳参数化方案，提高了对地表感热通量和潜热通量的模拟。另外，利用青藏高原6个湍流通量站的观测数据对模型输出的蒸散发量进行了验证，显示出了较高的精度。该数据集可用于研究青藏高原陆气相互作用和水循环特征。
韩存博, 马耀明, 王宾宾, 仲雷, 马伟强, 陈学龙, 苏中波
包含青藏高原地区气溶胶类型和气溶胶光学厚度，两类数据。 气溶胶类型数据产品是综合利用MEERA 2同化资料和主动卫星CALIPSO产品经过一系列数据预处理、质量控制、统计分析和对比分析等过程而融合得出的气溶胶类型结果。该气溶胶类型融合算法的关键是对CALIPSO气溶胶类型的判断。融合时根据CALIPSO气溶胶类型的种类和质控，并参考MERRA 2气溶胶类型得到最终气溶胶类型数据（共12种）和质量控制结果。充分考虑了气溶胶的垂直分布以及空间分布，具有较高的空间分辨率（0.625°×0.5°）和时间分辨率（月）。 气溶胶光学厚度（AOD）采用自主研发的可见光波段遥感反演方法，结合Merra-2模式数据与NASA的官方产品MOD04制作，数据覆盖时间从2000年到2019年，时间分辨率为逐日，空间分辨率为0.1度。反演方法主要采用自主研发的APRS算法，反演了冰雪上空的气溶胶光学厚度，算法考虑了冰雪地表的BRDF特性，适用于冰雪上空气溶胶光学厚度的反演。通过实测站点验证表明，数据相对偏差在35%以内，可有效提高极区气溶胶光学厚度的覆盖率和精度。
光洁, 赵传峰
青藏高原五大河源区冰川径流数据集覆盖时间从1971年到2015年, 时间分辨率为逐年，覆盖范围为青藏高原五条大江大河源区(黄河源，长江源，澜沧江源，怒江源，雅鲁藏布江源)。 数据以多源遥感和实测数据为基础，使用青藏高原五大河源区及其周边气象站点日尺度气象数据、UMD-1KM的全球植被产品、IGBP-DIS土壤数据库、第一、二次冰川编目数据等驱动模型，耦合了冰川模块的分布式水文模型VIC-CAS模拟形成了冰川径流数据。并使用站点实测数据对模拟结果进行了验证, 增强质量控制。 数据指标包含：冰川径流率（Rate of glacier runoff: %），总径流（Total Runoff，mm/a），雪径流率（Rate of snow runoff: %），降雨径流率 （降雨径流率:%）。
王世金
湖冰是冰冻圈的重要参数，其变化与气温、降水等气候参数密切相关，而且可以直接反映气候的变化，因此是区域气候参数变化的一个重要指标。但由于其研究区往往位于自然环境恶劣，人口稀少的区域，大规模的实地观测难以进行，因此利用哨兵1号卫星数据，以10m的空间分辨率和优于30天的时间分辨率对不同类型的湖冰变化进行监测，可填补观测空白。利用HMRF算法对不同类型的湖冰进行分类，通过时间序列分析三个极区中部分面积大于25km2的湖泊的不同类型湖冰的分布，形成湖冰类型数据集。数据包括了被处理湖泊的序号，所处年份及其在时间序列中的序号等信息，矢量数据集包括采用的算法，所使用的哨兵1号卫星数据，成像时间，所处极区，湖冰类型等信息，用户可以根据矢量文件确定时间序列上不同类型湖冰的变化。
田帮森, 邱玉宝
这组数据是1974-2013年期间喜马拉雅山脉西段纳木那尼峰地区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，采用ESRI 矢量多边形格式存储，是由两个阶段的DEM高程差数据DHSRTM2000-DEM1974（即DH2000-1974）、DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），结合冰川覆盖专题矢量数据、冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而来。DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）, 是2000年SRTM DEM2000数据和1974年1:50,000的DEM1974之间的高程差,即DH2000-1974 =SRTM2000 – DEM1974。DEM1974是由我国1974年航拍照片绘制1:50,000地形图生成的，两期DEM数据配准后，非冰川区高程数据精度为±0.13 m a-1。DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），是基于2013年10月17日一对TerraSAR-X和TanDEM-X (TSX/TDX)雷达数据与2000年SRTM DEM数据、采用差分干涉技术（D-InSAR）获取,在非冰川区高程数据精度为±0.04 m a-1。 表格中包括的数据项有： Area,冰川面积(m2)、GLIMS_Id表示冰川编号，EC74_00表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_13表示2000-2013年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_00表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_13表示2000-2013年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2013表示2000-2013年间每条冰川每年的冰储量变化（m3 w.e. a-1）, Uncerty_MB是每条冰川年均冰川物质平衡数据误差（m w.e. a-1）， Uncerty_MC表示每条冰川每年的冰储量变化的最大误差范围（m3 w.e. a-1）。该组数据可用于喜马拉雅山脉与高亚洲地区冰川变化、冰川消融水文水资源效应及其气候原因。
叶庆华
在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。 2019年中国高寒地区地表过程与环境观测网络水文数据集，主要收集：藏东南站、珠峰站、玉龙雪山站、纳木错站、阿里站、天山站等六个站 点实测水文（径流、水位、水温等）数据。 藏东南站：流量数据，包含2019年4次利用M9测流数，有平均流速、流量和最大水深等数据；相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年全年日均相对水位和水温数据。 纳木错站：流量数据，包括2019年4次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据，包含河宽和流量数据，水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年原始1小时的水压、水温和电量，通过水压可以计算相对水位； 珠峰站：绒布河流量，包括2019年6-9月13次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据，包含河宽和流量数据； 阿里站：流量数据：包括2019年利用河锚M9不定期测量的22次数据，相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年全年每小时水位和水温数据； 天山站：水位数据:包括3个点2019年的日平均水位 玉龙雪山站： 包括木家桥2019年1-10月流量数据
朱立平, 彭萍
山区受到复杂地形影响，其活动层厚度表现出极强的空间异质性。本数据集利用探地雷达方法和其他传统方法系统勘察了黑河上游活动层厚度。数据采集覆盖了不同海拔、地表类型、土壤质地和地形信息，因此具有较强的代表性。根据与其他直接测量活动层厚度方法对比后得到探地雷达测量的活动层厚度数据误差约为8cm，具有非常高的可信度。该数据集可为了解该区域活动层厚度提供详实的野外数据，验证陆面模型，尤其是冻土研究，提供验证数据集。
曹斌
该数据集包含1975-2013年青藏高原地区的海螺沟冰川、帕隆94号冰川、七一冰川、小冬克玛底冰川、慕士塔格冰川15号冰川、煤矿冰川以及NM551冰川物质平衡数据。基于世界冰川目录中收集的冰川物质平衡观测数据（World Glacier Inventory，https://nsidc.org/data/G10002/versions/1）以及姚檀栋等发布于第三极环境数据中心平台的（Third Pole Environment Database，http://en.tpedatabase.cn/）冰川物质平衡观测数据以及Global Land Data Assimilation System（GLDAS）数据集提供的气象要素数据（meteo.xlsx中为提取出的各冰川几何中心所在数据网格上的气象要素，包括降水、近地面气温、净辐射、雪面蒸发和雪深时间序列），采用冰川物质平衡计算公式重构了1975-2013年上述七个冰川的物质平衡序列。此重构数据是基于已发布的冰川物质平衡数据对冰川物质平衡公式中的参数进行了率定，并利用冰川物质平衡公式对长时间序列物质平衡进行了重构，其中参数率定结果以及长时间序列数据重构结果均与相关研究成果进行了比对，论证了该数据成果的合理性，具体可参考以下论文。该数据可用于所涉及冰川区域水资源变化研究、扩充了青藏高原冰川物质平衡数据集，并可为未来冰川物质平衡重构相关研究提供参考。
刘晓婉
青藏高原0.01°空间分辨率近地表气温数据集（1979-2018）通过对中国区域地面气象要素驱动数据集中空间分辨率为0.1°的气温数据进行降尺度得到。它包含日均气温和三小时分辨率的瞬时气温。其空间分辨率为0.01°（约1km）。时间范围为1979年到2018年。空间范围为73°E-106°E, 23°N-40°N。该数据集可以为地表辐射与能量平衡、气候变化、水文气象等领域的研究与应用提供较高空间分辨率的近地表气温数据。
周纪, 王伟, 马晋
青藏高原野外观测研究平台是开展青藏高原科学观测和研究的前沿阵地。基于高原地表过程与环境变化的陆面-边界层立体综合观测为青藏高原地气相互作用机理及其影响研究提供了大量的珍贵数据。本数据集综合了珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站、那曲高寒气候环境观测研究站、纳木错多圈层综合观测研究站、阿里荒漠环境综合观测研究站、慕士塔格西风带环境综合观测研究站2005-2016年逐小时大气、土壤和涡动观测数据。包含了由多层风速风向、气温、湿度以及气压、降水组成的梯度观测数据，辐射四分量数据，多层土壤温湿度和土壤热通量观测数据以及感热通量、潜热通量和二氧化碳通量组成的湍流数据。这些数据能广泛的应用于青藏高原气象要素特征分析、遥感产品评估和遥感反演算法的发展、数值模拟的评估和发展等研究中。
马耀明
本数据集包括青藏高原及其周边共5个采样点碳质气溶胶包括有机碳和黑碳的浓度和空间分布信息。本数据包含的黑碳和有机碳数据采用膜采样，滤膜为石英滤膜，采样器为大流量采样器，切割粒径为总悬浮颗粒物（TSP），每个滤膜采样周期为24h或48h。采用热光法测定其有机碳和黑碳含量，方法检出限分别为0.43和0.12 ug/cm2。此外，还计算了黑碳的吸光参数（MAC）。该数据集将作为青藏高原及其周边区域碳质气溶胶污染状况及背景值的参考数据集。
青藏高原由于高云覆盖，通常用来监测湖泊面积的光学遥感影像数据，如Landsat只能用来监测湖泊年尺度面积变化，而对湖泊季节变化研究了解较少。使用Sentinel-1 SAR数据，对青藏高原大于50平方公里湖泊月尺度面积进行了提取。研究显示，湖泊的季节变化显示出截然不同的模式，面积较大的湖泊（> 100 km2）在8-9月达到峰值，而较小的湖泊（50-100 km2）面积在6-7月达到峰值。封闭湖泊面积的季节峰值更突出，而外流湖的季节峰值更平缓。冰川补给湖相对于非冰川补给湖显示了延迟的面积峰值。同时，大尺度的大气环流，如西风、印度季风、和东亚季风也影响着湖泊面积的季节变化。此研究为监测湖泊面积年内变化弥补了空白。
张宇, 张国庆
青藏高原的水土资源匹配数据，由站点气象数据（2008-2016年，国家气象数据共享网）经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据，利用土地利用的不同土地类型，根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量；以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据，根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性，数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。
董凌霄
本数据集采用SMMR（1979-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）逐日亮温数据，由双指标（TB_37v，SG）冻融判别算法生成，分类结果包含冻结地表、融化地表、沙漠及水体四种类型。数据覆盖范围为三江源区域，空间分辨率为25.067525 km，EASE Grid投影方式，以Geotif格式存储。像元数值表征地表冻融的状态：1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表水体。因为该数据集中所有tif文件描述的是三江源国家公园范围，所以这些文件的行列号信息是不变的，摘录如下（其中cellsize单位为m）： ncols 52 nrows 28 cellsize 25067.525 nodata_value 0
晋锐
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品（MOD13Q1 collection6）估算的三江源国家公园区域的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。共用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为2001年至2020年。空间分辨率为250m。数据中包含4个子文件夹，CJYYQ_phen是三江源国家公园长江源园区的物候结果，HHYYQ_phen是三江源国家公园黄河源园区的物候结果，LCJYYQ_phen是三江源国家公园澜沧江源园区的物候结果，SJY_phen是整个三江源区域的物候。 数据格式为geotif，建议使用arcmap或者Python+GDAL浏览和处理数据。
王旭峰
1) 数据内容：为了描述青藏高原上的大气水资源，我们提供了两个变量。 一种叫做大气柱水汽收入（CWI），定义为单位面积大气柱水汽通量散度和地表面蒸发之和。 CWI变量为0.25×0.25度网格资料，单位为kg/m2或毫米。 另一个是大气水塔指数（AWTI），是整个TP区域大气水资源净收入的总和，AWTI即cwi乘以高原（75-105E， 25-40N， altitude> 2.5km）格点面积之和，单位为Gt. 2) 数据来源：基于ERA5再分析数据产品计算得到 3) 数据质量描述：ERA5是目前精度较高的再分析数据 4) 数据应用成果及前景: 上述两个变量提供了高原大气中水汽净收入量，
阎虹如
青藏高原是全球气候变化的敏感区域。地表温度（Land Surface Temperature, LST）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，广泛应用于气象气候、水文、生态等领域的研究中。青藏高原的陆地-大气相互作用等研究，迫切需要较长时间序列和较高时空分辨率的全天候地表温度数据集。然而，该区域较为频繁的云覆盖特征，使现有卫星热红外遥感地表温度数据集的使用受到较大的局限。 相较于2019年发布的前一个版本——中国西部逐日1km空间分辨率全天候地表温度数据集（2003-2018）V1，本数据集（V2）采用了一种新的制备方法，即基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。该方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。以MODIS LST为参考值时，该数据集在白天和夜间平均偏差（MBE）分别为-0.28 K和-0.29 K，偏差标准差（STD）分别为1.25 K和1.36 K。基于青藏高原和黑河流域的6个站点实测数据的检验结果表明，晴空条件下，本数据集在白天/夜间与实测LST均具有高度的一致性，其MBE为-0.42~0.25 K/-0.35~0.19 K；均方根误差 （RMSE）为1.03~2.28 K/1.05~2.05 K；非晴空条件下，本数据集在白天/夜间的MBE为-0.55~1.42 K/-0.46~1.27 K；RMSE为2.24~3.87 K/2.03~3.62 K。与V1版本的数据相比，两种全天候地表温度均在空间维度上表现除了空间无缝（即无缺失值）的特性，且在大部分区域内，两种全天候地表温度的空间分布和幅值均与MODIS地表温度高度一致。然而，在AMSR-E/AMSR2轨道间隙亮温缺失的区域内，V1版本的地表温度产生了低估。TRIMS地表温度与V1版本地表温度在AMSR-E/AMSR2轨道间隙外的质量接近，而在轨道间隙内前者的质量更加可靠。因此，建议用户使用V2版本。 本数据集的时间分辨率为逐日2次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2021年（注：通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐）。本数据集的空间范围包括青藏高原为核心的我国西部及周边地区（72°E-104°E，20°N-45°N）。因此，本数据集的缩写名为TRIMS LST-TP（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST – Tibetan Plateau），以便用户使用。
周纪, 张晓东, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 张旭
利用长时间序列Landsat遥感数据，获取了整个青藏高原近50年（1970s~2021）共15期湖泊观测数据，对大于1平方公里湖泊的数量及面积变化进行了详细分析。研究发现青藏高原湖泊数量从1970年代的1080个增加到2021年的~1400个。相应地，湖泊面积从1970年代的4万平方公里增加到了2021年的5万平方公里，净增加了1万平方公里。青藏高原湖泊并非持续单调地增加。在1970s至1995年间，大部分湖泊呈现萎缩状态；但在1995年之后，除2015年外，青藏高原湖泊的数量和面积总体呈现出持续增加趋势。流域尺度上，除雅鲁藏布流域外，均在扩张。
张国庆
时空连续的积雪覆盖面积对陆表能量水分交换、山区水文、陆面模式、数值天气预报以及气候变化研究具有重要意义，而云的大量存在，造成光学遥感积雪覆盖面积中严重的数据空缺。本数据集采用Terra和Aqua双星MODIS观测，以及FY-2E和FY-2F VISSR双星观测，获取受云影响较小的积雪覆盖 度（亚像元积雪覆盖），并根据时序信息补充剩余云像元的积雪覆盖度，最终得到无云积雪覆盖度。本数据集包括青藏高原0.005度(约500 m)和中国地区的0.05度(约5 km)空间分辨率逐日积雪覆盖度。
蒋玲梅
本数据集是2017年青藏高原冰川数据，使用了210景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，时间从2013年至2018年，90%来源于2017年,85%的Landsat8 OLI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： Value是冰川斑块在系统中自动生成的编码。 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210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）。 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），国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）、中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)。
叶庆华
本数据集是基于MODIS数据进行处理和分析后得到，通过改进不同下垫面下的不同积雪提取算法，提高了积雪范围识别精度，同时利用隐马尔科夫去云算法和SSM/I雪水当量结合，最终生成完全无云的逐日积雪面积产品。取值范围： 1：积雪；0 非积雪。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2000年2月24日至2019年12月31日。 数据格式为geotiff，推荐使用Arcmap或python +GDAL打开和处理数据
郝晓华
本数据集来源于中国长时间序列雪深数据集，利用三江源边界进行提取形成三江源雪深数据集。取值范围：0-100 cm。时间分辨率：逐日。空间分辨率为0.25 度（约25km），时间范围是1980年1月1日至2020年12月31日。雪深数据基于星载被动微波遥感数据生产，使用了三个不同的被动微波传感器数据，它们分别是SMMR,SSM/I和SSMI/S。由于不同的传感器之间存在一定的系统偏差，因此，首先对不同传感器的数据进行了交叉订正，然后再基于被动微波亮度温度梯度法制作中国长时间序列雪深数据集。头文件信息可参考数据集header.txt。
戴礼云
青藏高原湖泊广布，近年来呈现普遍扩张的趋势。掌握这些湖泊的水位及水量变化信息对认识区域水文-气候交互机制及其演变规律意义重大。本数据集包含青藏高原52个大、中型湖泊2000 - 2017年的水位、水量变化，面积-水位关系曲线等信息，多数湖泊的水位及水量变化时间分辨率在月尺度或旬尺度。本数据基于多源测高卫星数据和Landsat光学影像制作，将光学影像观测到的湖泊岸线变动转化为水位信息(简称光学水位)，并且借助光学水位移除了多源测高水位之间系统偏差。野外实验和理论分析的结果一致表明光学水位的精度在0.1 - 0.2 m，与测高水位精度相当，测高水位的不确定性用同一周期内有效水面足迹点高程的标准差表示，已经包含在数据集中。本数据集可以应用于水资源和水安全管理，湖泊流域水文分析，水量平衡分析等，尤其在湖泊溢流洪水监测方面有较大的潜力。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 韩鹏飞, 赵凡玉, 荣田佳秀
青藏高原地温分布图是基于程国栋（1984）提出的多年冻土稳定型划分指标(表1)，利用统计模拟的年变化深度地温数据划分的。利用地理加权回归方法，融合2010年左右233个钻孔年变化深度处的年平均地温数据和遥感积雪日数、GLASS叶面积指数、SoilGrids250m的土壤沙粒含量、土壤粘粒含量、土壤粉粒含量、土壤有机质和土壤体密度数据产品、中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）输出的二版土壤湿度产品和融合了近4万区域自动气象站和FY2/EMSIP降水产品的融合产品。估计得到了代表2010年代的青藏高原1km分辨率年冻土稳定性分布图。数据格式为Arcgis Raster。
冉有华
高质量的多年冻土图是多年冻土环境效应研究和寒区工程应用的基础数据。该数据集是在系统整编青藏高原2005-2015年共237个钻孔位置年变化深度年平均地温测量数据基础上，利用支持向量回归模型融合了这些地面观测与遥感冻结指数、融化指数、积雪日数、叶面积指数、土壤容重、高程和高质量的土壤水分再分析资料, 集合模拟了代表2005-2015年的青藏高原1km分辨率年平均地温分布图。10折交叉验证表明，模拟的年平均地温的均方根误差约为0.75 °C, 偏差约0.01 °C。基于高海拔多年冻土稳定性分类体系，利用年平均地温，划分了多年冻土的热稳定类型。数据显示，青藏高原多年冻土面积约115.02 (105.47-129.59) *104 km2, 其中, 极稳定型(<-5.0 °C)、稳定型(-3.0~-5.0 °C)、亚稳定型(-1.5~-3.0 °C)、过渡型(-0.5~-1.5 °C)和不稳定型(>-0.5 °C)多年冻土面积分别为0.86*104 km2, 9.62*104 km2, 38.45*104 km2, 42.29*104 km2和23.80*104 km2。该数据集可用于寒区工程的规划、设计及生态规划与管理等，并可作为多年冻土现状的数据基准，用于评估未来青藏高原多年冻土的变化。关于该数据更详细的方法等信息可参考《中国科学：地球科学》的论文（Ran et al., 2020)。
冉有华, 李新
三极冰芯数据主要来源于美国国家海洋与大气局（NOAA： National Oceanic and Atmospheric Administration, https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/paleoclimatology-data/datasets/ice-core ）。原始数据主要是文本格式，由相关单位与研究人员志愿提供。数据主要包含了氧同位素、温室气体浓度、冰芯年龄、等原始观测数据，也包含研究者根据观测数据生产的历史气温、二氧化碳浓度、甲烷浓度等。数据主要分为南极、北极、格陵兰岛及第三极区域。数据库包含打钻地址、时间、衍生产品、对应观测站点数据、参考文献等要素。衍生产品包含产品名称、类型、时间等要素。空间位置分为南极、北极、第三极，包含阿拉斯加、加拿大、俄罗斯、格陵兰岛等地区。对收集的数据通过整理与后处理后，采用Microsoft Office自带的Access数据库管理系统建立冰芯数据库。按照南极、北极、格林兰岛、第三极，分成四个子数据库，打开每个数据库中第一个表为readme，该表包含每个数据表信息及参考文献。
叶爱中
冰川对区域和全球气候变化异常敏感，因此常被作为气候变化的指示器之一，其相关参数也是气候变化研究的关键指标，特别是在地球三极环境变化对比研究中，冰川速度的时间和空间差异性对比是气候变化研究的重点之一。但由于冰川基本位于高海拔、高纬度和高寒地区，自然环境恶劣、人迹罕至，缺乏且难以开展大规模冰川运动的常规现场测量工作，为了能够及时高效、全面和准确地了解三极地区冰川运动状况，利用雷达干涉测量、雷达和光学影像像素跟踪等方法获取了三极地区部分典型冰川2000-2017年部分年份的表面运动分布情况，为三极冰川运动的对比分析提供了基础资料。数据集包含12个栅格文件，栅格文件名为“某地区某时段冰川运动”，每一幅栅格图主要包含以某一典型冰川所在的区域流速分布。
闫世勇
本产品基于多源遥感DEM数据生成，步骤如下：以Landsat ETM+、SRTM 和ICESat遥感数据为参考在相对稳定和平坦的地形区域内选控制点。控制点水平坐标是以Landsat ETM+ L1T全色影像作为水平参考进行获取。控制点的高度坐标则主要通过ICESat GLA14高程数据进行获取，在无ICEsat分布的区域内以SRTM高程数据补充。利用选取的控制点和自动生成的连接点，通过Brown’s物理模型对透镜畸变和残余形变进行补偿，使得所有立体像对的空中三角测量结果中影像总RMSE<1个像素。为了对提取的DEM数据进行编辑以消除明显的高程异常值，采用了DEM内插、DEM滤波和DEM平滑等方法对冰川上的DEM进行了编辑，并对西昆仑-西和西昆仑-东区域的KH-9 DEM数据进行了拼接，从而形成产品。
周建民
基于WRF模式，以ERA5再分析资料为初始和边界场，通过动力降尺度的方法，初步获得了青藏高原高分辨率低层大气结构和地气交换数据集。该数据集时间范围为2014年8月1日－8月31日，时间分辨率1小时，水平范围25oN-40oN，70oE-105oE，水平分辨率为0.05°。数据格式为NetCDF，每一小时数据输出一个文件，文件以日期命名。低层大气结构数据包含温度、相对湿度、水汽混合比、位势高度、经向风、纬向风气象要素，垂直方向为34层等压面；地气交换数据集包含地表接收的向上/向下短波辐射、向上/向下长波辐射、地表感热和通量、2米气温和水汽混合比、10米风等。该数据集可对青藏高原天气过程和气候环境研究提供数据支撑。
马舒坡
湖冰是冰冻圈的重要参数，其变化与气温、降水等气候参数密切相关，而且可以直接反映气候的变化，因此是区域气候参数变化的一个重要的指标，但由于其研究区往往位于自然环境恶劣，人口稀少的区域，大规模的实地观测难以进行，因此利用哨兵1号卫星数据，以10m的空间分辨率和优于30天的时间分辨率对不同类型的湖冰变化进行了监测，填补了观测空白。利用HMRF算法对不同类型的湖冰进行分类，通过时间序列分析三个极区中部分面积大于25km2的湖泊的不同类型湖冰的分布，形成湖冰类型数据集，可以获得这些湖泊不同类型湖冰的分布，数据包括了被处理湖泊的序号，所处年份及其在时间序列中的序号等信息，矢量数据集包括采用的算法，所使用的哨兵1号卫星数据，成像时间，所处极区，湖冰类型等信息，用户可以根据矢量文件确定时间序列上不同类型湖冰的变化。
邱玉宝, 田帮森
河湖冰物候对气候变化敏感，是指示气候变化的重要指示因子。308个Excel文件名称对应于湖泊编号。每个excel文件包含6个列，包含2002年7月至2018年6月对应湖泊的日冰覆盖率信息。每一列的属性分别为:日期、湖水覆盖率、湖水冰覆盖率、云覆盖率、湖水覆盖率和经过云处理后的湖面冰覆盖率。通常以0.1、0.9的冰覆盖面积比作为判别湖泊冰物候的依据。数据集包含的excel文件可以进一步获取四个湖冰物候参数:开始冻结(FUS),完全冻结(FUE)，开始融化(BUS),完全融化(BUE),和92个湖泊,可获取两个参数,FUS和BUE。
邱玉宝
青藏高原珠峰站和纳木错站点气溶胶光学厚度数据是基于中科院青藏高原所大气辐射观在珠峰站和纳木错站点的观测数据产品而形成，数据覆盖时间从2017年到2019年，时间分辨率为逐小时，覆盖站点为珠峰站和纳木错站点，经纬度坐标为（珠峰站：28.365N, 86.948E，纳木错站：30.7725N，90.9626E）。观测数据来源为MFRSR仪器观测的辐射数据反演获得，所包含特征变量为气溶胶光学厚度，观测反演误差范围约为15%。数据格式为txt格式。
丛志远
青藏高原湖泊众多，该地区湖泊冰期物候和持续时间对区域和全球气候变化非常敏感，因此被用作气候变化研究的关键指标，特别是地球三极环境变化对比研究。但由于其自然环境恶劣，人口稀少，缺乏对湖泊冰物候的常规现场测量。利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)归一化差雪指数(NDSI)数据，以500米的分辨率对湖泊冰进行了监测，填补了观测空白。利用传统的雪图算法对晴天条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行检测，利用湖泊表面条件的时空连续性，通过一系列步骤对云层覆盖条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行重新确定。通过时间序列分析308个大于3km2的湖泊确定为湖冰范围和覆盖的有效记录,形成每日湖冰范围和覆盖数据集,包括216个湖泊。
邱玉宝
多年冻土约占青藏高原陆地面积的46%，是冰冻圈重要组成部分。但是，由于多年冻土埋藏较深，其分布难以通过地表观测直接获取，因此，研究多年冻土分布往往依赖于地面观测。该数据集基于多种观测方法，包括：钻孔勘察、坑探、土壤温度和探地雷达，获取青藏高原多年冻土分布点尺度信息，并归档形成首个青藏高原多年冻土存在性数据集（v1.0）。数据集包含626条信息，覆盖不同海拔、坡向和气候状态。同时，根据观测方式和数据质量，对数据的置信度进行了分类，为不同研究目的使用该数据提供了参考。该数据为多年冻土分布提供了本底信息，可用于多年冻土模拟验证和未来气候变暖下多年冻土退化评估。
曹斌, 张廷军, 吴青柏, 盛煜, 赵林, 邹德富
基于最新发布的青藏高原多年冻土存在性证据数据集，利用统计模型计算得到了1公里分辨率青藏高原多年冻土概率分布图。该图考虑了气温、积雪和植被这三个多年冻土分布控制性因素，因此能够准确地反应青藏高原冻土的空间异质性。根据1000多个实测资料验证和与已有多年冻土图的对比结果显示，该图的整体分布精度为82.5%，卡帕系数可达到0.62，在多年冻土下界表现出了更好的分类效果。结果显示，青藏高原多年冻土区面积约为1.54 (1.35–1.66) 百万平方公里, 约占陆地面积的 60.7 (54.5– 65.2)% 。多年冻土面积 约为 1.17 (0.95–1.35）百万平方公里，约占46 (37.3–53.0)%。
曹斌
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0931-4967287
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