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
南极半岛植被数据来源于时空三级环境大数据平台的南极先锋植被覆盖分类数据，通过实测光谱匹配遥感影像，应用纯像元PPI提取出苔藓、地衣、岩石、海、积雪的端元波谱和应用线性混合模型LMM（Linear Mixture Model）计算得到。菲尔德斯半岛特色植被覆盖度根据其与丰度的相关线性关系获得。数据格式为geotiff格式。数据内容是南极半岛典型年典型区植被覆盖度。本研究工作通过对南极半岛典型区典型年植被覆盖度后处理后生成tif栅格格式产品，栅格主体数值为植被盖度。本研究得到的南极半岛典型区植被覆盖度是将南极先锋植物丰度数据产品进行镶嵌，包括南极半岛及周边植物丰度数据产品。通过ArcGIS将南极半岛典型区域包括Adley，北部和南部镶嵌在一起，得到包括2008年、2017年和2018年的光谱角匹配法（SAM）和光谱信息散度法（SID）识别出的6幅植被覆盖度图。
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
山地冰川是中国西部及其周边地区重要的淡水资源。由于冰川融水在流域尺度为生态和社会经济用水提供补给，因此，确定冰川作用（补给）流域是开展冰川水资源供给功能和服务研究的基础。基于Randolph Glacier Inventory 6.0、中国历次冰川编目、中国三级流域边界数据（中国科学院资源与环境科学数据中心提供）和全球流域边界数据HydroBASINS（www.hydrosheds.org），通过将冰川分布数据与流域边界数据进行相交分析，生成了20世纪50年代至21世纪20年代（至今）（1）中国两级冰川作用流域边界、（2）中国冰川作用的国际河流流域边界以及（3）亚洲高山区冰川作用流域边界数据。该数据兼顾了中国和全球常用流域边界，并将二者很好匹配，以期为中国及其周边地区冰川水资源研究提供基础数据。
苏勃
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
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
沱沱河源区植被类型图是基于 319 个地面采样点数据结合随机森林(RF)分类方法进行创建的。随机森林分类器的16个输入变量包括了Landsat-8的可见光、短波红外和热红外波段值及其反演的植被指数和地表温度数据等。根据研究区的植被特征及多年冻土模拟的需要，该图对高寒沼泽草甸(alpine swamp meadow)、高寒草甸(alpine meadow)、高寒草原(alpine steppe)和高寒沙漠(alpine desert )等4种植被类型进行了分类。图件的空间分辨率为30 m，可以提供更细节的植被类型的位置信息。
邹德富, 赵林, 刘广岳, 杜二计, 胡国杰, 李智斌, 吴通华, 吴晓东, 陈杰
本数据为东南亚地区2015年的地表类型数据，空间分辨率为30米，数据类型为NetCDF，变量名为“land cover type”。该数据基于FROM-GLC数据加工而成，通过对原始影像的拼接、裁剪得到覆盖东南亚的地表类型数据，剔除东南亚地区不存在的雪冰等下垫面类型并重新整合图例。修改下垫面类型编码生成包含东南亚的地表类型数据。该数据提供耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、不透水面、及裸地共8种下垫面的信息。数据总体精度为71% （Gong et al., 2019），可为水文模型、区域气候模式等提供东南亚地区的下垫面信息。
刘俊国
采用三种广泛使用的基于模型的蒸散发数据集，包括ERA5，MERRA2和GLDAS2-Noah再分析数据，使用变异系数选取具有高一致性的融合区域，基于可靠性集合平均法融合获得了空间分辨率为0.25°的长序列（1980-2017年）全球逐日蒸散发产品（REA ET）。以GLEAM3.2a和通量塔观测数据作为参考数据和验证数据，结果表明，融合产品很好地捕捉了不同地区的蒸散发趋势，在所有植被覆盖情景下表现良好。数据集以NetCDF格式存储，包含变量E，代表陆地实际蒸散发，以毫米(mm)为单位。数据集包含三个维度：经度、纬度和时间，经度范围为-179.875E~179.875E，纬度范围为-59.875N~89.875N。完整时间覆盖范围为1980年1月1日~2017年12月31日。
陆姣, 王国杰, 陈铁喜, 李世杰, Daniel Fiifi Tawia Hagan, Giri Kattel, 彭建, 姜彤, 苏布达
本数据集是一个包含接近35年（1984-2018）的全球高分辨率光合有效辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于生态过程模拟和全球碳循环的理解。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据、MERRA-2气溶胶数据以及MODIS反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来生态过程模拟的研究和全球二氧化碳通量的估算。
唐文君
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
基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
宋沛林, 张永强
该数据集主要包括北温带湖泊在1985-2020年间4个时段的结冰观测频率值（ICO），以及湖泊所在位置、面积、高程等信息。其中，4个时间段分别为1985-1998（P1）、1999-2006（P2）、2007-2014（P3）以及2015-2020（P4），目的是提高计算时段内的“有效观测”次数，进而提高准确度。4个时段的ICO由各个时段内所有Landsat影像统计的“结冰”次数与“有效观测”次数的比值计算，其他的湖泊信息通过表格中的“Hylak_id”列与HydroLAKEs数据集相对应。此外，该数据仅保留了P1-P4均观测有效，且面积大于1平方千米的湖泊，约为3万个。该数据集可以反映近几十年来湖泊结冰情况对气候变化的响应。(详见论文)
王欣驰
本数据集为全球高精度高程控制点数据集，包含各个高程控制点地理定位，高程，采集时间等信息。 从卫星激光测高数据中提取的激光足印高程的精度受到许多因素的影响，如大气、有效载荷仪器噪声、激光足迹中的地形起伏等，导致精度不确定。该数据集通过评估标签和测距误差模型所构建的筛选准则对ICESat卫星从2003年到2009年的测高观测数据进行筛选提取，以期地形测图或依赖良好高程信息的其他科学领域提供高精度的全球高程控制点。经验证，平地（坡度<2°）、丘陵（2°≤坡度<6°）、山地（6°≤坡度<25°）区域的高程精度分别满足0.5m、1.5m、3m的精度要求。
谢欢, 李彬彬, 童小华, 唐鸿, 刘世杰, 金雁敏, 王超, 叶真, 陈鹏, 许雄, 柳思聪, 冯永玖
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围（Ran et al., 2021b）、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图（yedoma）。与之前的多年冻土图不同，根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用，我们将北半球多年冻土分为五种类型：气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊，北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护，表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%，主要分布在高北极和高山地区，如青藏高原。
冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
充分了解中国温带半干旱草地蒸散发的时空变化，可以提高我们对全球半干旱区气候、水文和生态过程的认识。本研究基于区域内13个站点的涡度相关系统观测数据，结合气象及遥感数据，利用机器学习方法(支持向量机)，生产了年限为1982-2015年，空间分辨率为1km，时间分辨率为8天的长序列中国温带半干旱草地蒸散发数据集。该数据集在站点实测数据的验证和流域水量平衡的对比中，均表现较好。(详细过程请参阅参考文献)
雷慧闽
地表温度（Land Surface Temperature，LST）是地表能量平衡研究的关键参数，被广泛用于气象、气候、水文、农业和生态等领域研究。卫星（热红外）遥感作为获取全球和区域尺度LST信息的重要手段，容易受到云层覆盖和其他大气条件的影响，导致LST遥感产品时空不连续，极大限制了LST遥感产品在相关研究领域的应用。 本数据集的制备首先基于经验正交函数插值方法，利用Terra/Aqua MODIS 地表温度产品重建理想晴空条件下的LST，然后使用累积分布函数匹配方法融合 ERA5-Land再分析数据获取全天候条件下的LST。该方法充分利用了原始MODIS遥感产品的时空信息以及再分析数据中的云影响信息，缓解了云层覆盖对LST估算的影响，最终重建得到较高质量的全球0.05°时空连续的理想晴空和全天候LST数据集。 本数据集不仅实现了时空无缝覆盖，并且具有良好的验证精度。重建的理想晴空LST数据在全球17种土地覆盖类型实验区内，平均相关系数（R）为0.971，偏差（Bias）为-0.001 K至0.049 K，均方根误差（RMSE）为1.436 K至2.688 K。重建的全天候 LST 数据与地面站点实测数据的验证结果：平均 R 为 0.895，Bias为0.025 K 至 2.599 K， RMSE为4.503 K至7.299 K。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为0.05°，时间跨度为2002年-2020年，空间范围覆盖全球。
赵天杰, 余沛
This is a dataset of shrubline shifts and recruitment including 24 willow shrubline plots on the eastern Tibetan Plateau. It includes the following information: 1) Shrub recruitment series; 2) Climatic sensitivity of shrub recruitment; 3) Shrubline shifts and their potential drivers.
Yafeng Wang, Eryuan Liang
该数据集为发源于青藏高原的黄河流域水文站河水的季节性水文观测数据。共两个水文站：1、黄河中游龙门水文站，为2013年逐周水文数据，包括水温（T）、径流量（Qw）、物理侵蚀速率（PER）、pH。2、黄河唐乃亥水文站，为2012年7月至2014年6月河水逐月数据，包括径流量（Qw）、泥沙量（silt）、pH、EC。该数据集委托黄河水利委员会水文站工作人员观测，为青藏高原隆升背景下水文学、水化学、水圈循环等研究提供基础水文资料。
金章东, 赵志琦
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
本数据为祁连山地区2020年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2020年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期，空间分辨率为2米，边界精度在2米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2020年的分布，可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。
李佳
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
Based on AVHRR-CDR SR products, a daily cloud-free snow cover extent dataset with a spatial resolution of 5 km from 1981 to 2019 was prepared by using decision tree classification method. Each HDF4 file contains 18 data elements, including data value, data start date, longitude and latitude, etc. At the same time, to quickly preview the snow distribution, the daily file contains the snow area thumbnail, which is stored in JPG format. This data set will be continuously supplemented and improved according to the real-time satellite remote sensing data and algorithm update (up to may 2019), and will be fully open and shared.
HAO Xiaohua
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
北极大河流域地面气象要素驱动数据集，包括地表日最大、最小及平均气温、日降水量、日均风速共5个要素。数据为NETCDF格式，水平空间分辨率约为0.1度（0.083°），范围包括了Yenisy、Lena、Ob、Yukon及Mackenzie流域，该数据可为北极大河流域水文过程模拟提供驱动数据。利用进一步质量控制的全球历史气候网数据集(GHCN)、全球日气象数据集（GSOD）、美国历史气候网数据集（USHCN）、加拿大气候数据集（AHCCD）、前苏联/俄罗斯气候数据集（USSR/Russia）的气象站点日观测数据，以ClimateNA（北美）、Worldclim（欧亚）数据作为背景场，采用薄板样条函数插值方法生成。
赵求东, 吴玉伟
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
青海省湖泊储水总量实测和模拟数据集中包含四个子表：第一个子表是根据遥感影像数据监测得到2000年至2019年的时序湖泊面积数据；第二个子表是结合时序湖泊面积数据和面积-库容方程进行估算的结果；第三个子表存储基于湖泊水下三维模拟模型模拟得到湖泊的面积-容积方程；第四个子表为青海省24个典型湖泊储水量实测和模拟关键参数与结果数据，其中包含每个湖泊的模拟水深、最大水深、模拟时的参考水位与对应的湖泊面积。
方纯, 卢善龙, 鞠建廷, 唐海龙
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
数据由三个字段组成：经度、纬度和湖泊深度。利用声呐设备在湖泊上走航测量得到的水深数据，GPS同步测量得到的经度和纬度。利用湖水盐度和温度数据校正声呐测得的深度数据，并剔除数据异常点。利用水深数据可以插值形成湖泊水下地形图。利用水下地形图可以计算湖泊的储水量，评估青藏高原湖泊总水量。利用水下地形图结合遥感数据还可以研究青藏高原湖泊水量变化特征及其影响因素，是亚洲水塔水量变化研究的重要组成部分。
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
泛第三极区域数据集呈现海量、零散等特征，现有数据集种类较多，覆盖范围广，涉及水文、生态、大气以及灾害等多个领域，但这些数据集来自不同平台，在尺度、数据格式等方面各不相同，数据的可利用性较差，不利于科研人员展开泛第三极地区的科学研究，同时也无法发挥出这些数据集的巨大潜力。本研究采用来自多个数据平台的最新数据使用数据集成、数据融合等集成方法生产更高质量和更新年份的泛第三极综合数据集。根据不同来源、不同分辨率的数据，对这些数据进行质量控制，根据数据科学内容进行集成。对部分数据，利用数据融合技术，融合不同来源的数据，产生数据质量更高、年份更新的创新性数据产品，更好地服务于陆面过程模型等研究中。泛第三极数据集根据自然数据和社会经济数据分别采用泛第三极流域边界和泛第三极国家边界获取数据，统一采用罗宾逊（Robinson）投影格式。获得了多源集成的包含基础数据集、冰冻圈数据集、水文大气数据集、生态数据集、灾害数据集和人文地理数据集共六类数据集。 （1）基础数据集包含边界数据集、30米土地覆被数据、植被功能数据、30米SRTM数字高程数据和HWSD土壤质地数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极基础数据集数据文档.docx”。 （2）冰冻圈数据集包含冻土数据集、冰川分布数据、冰湖分布数据和积雪深度数据。其中，冻土数据集又包含冻土分布数据、冻土水热分带数据、冻土指数数据和冻土表面粗糙度数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极冰冻圈数据集数据文档.docx”。 （3）水文大气数据集包含河流湖泊数据集、蒸散发数据集和大气数据集。河流湖泊数据集包含河流数据和湖泊数据，蒸散发数据集包含MODIS蒸散发数据、土壤蒸发数据、水体冰雪蒸发数据和冠层截流蒸发数据，大气数据集包含ERA5-Land再分析数据集中的地表热辐射数据、地表太阳辐射数据、降水数据、气压数据、温度数据和风场数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极水文大气数据集数据文档.docx”。 （4）生态数据集包含总初级生产力数据和植被蒸腾数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极生态数据集数据文档.docx”。 （5）灾害数据集包含滑坡数据和地震区划数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极灾害数据集数据文档.docx”。 （6）人文地理数据集则包含交通道路数据、铁路机场数据、人口密度数据、主要国家人均GDP数据、收入水平数据和世界遗产分布数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极人文地理数据集数据文档.docx”。 泛第三极综合数据集将为相关研究者提供便利，避免相关研究在获取数据和处理数据的过程中重复劳动，节省研究者宝贵的时间，并且在陆面过程模型、水文模型和生态模型等科学研究中起到重要作用，促进泛第三极地区科学研究的发展，为泛第三极地区的科学研究提供数据支撑。
李虎, 潘小多, 李新, 盖春梅, 冉有华
该数据集包含位于西藏自治区昌都市江达县岗托镇矮拉山附近（98°29′16″E, 31°36′36″N）冻融滑坡及融冻泥流浅层地温、水分及现场气象要素监测数据，基于Hobo温度、水分及小型气象站通过现场监测获得。观测时间在2019年8月31日-2020年7月14日之间。通过一个完整冻融周期的现场监测，下载现场传感器自动获取的地温、水分及气象要素监测数据，通过一定的质量控制包括剔除传感器未完全适应土壤环境时的数据和传感器出现故障造成的系统误差。地温、水分观测时间间隔4小时，地温的观测深度为10cm, 20cm, 40cm, 60cm，80cm，100cm，150cm及200cm，共8层，水分的观测深度为20cm，50cm，100cm及200cm共4层。气象观测要素主要包括气温、降雨量、风速、风向及太阳辐射等，观测的时间间隔为30分钟（注：太阳辐射传感器最大量程为1276.8 W/m2，实际太阳辐射值大于最大量程时显示为1276.9 W/m2；风速传感器的最小启动风速为0.5m/s，当实际风速小于启动风速时，显示值为0。因此该数据无法体现超太阳常数现象和低于0.5m/s的风速）。质量控制包括剔除传感器未完全适应土壤环境时的数据和传感器出现故障造成的系统误差。经过矫正的最终数据以excel文件存储。获取的现场数据经多人复查审核，数据完整性和准确度达到95%以上。监测数据可为后期开展藏东南地区冻融滑坡和融冻泥流相关研究工作提供必要的数据支撑。
牛富俊
This file contains the datasets used in a manuscript published in JGR Biogeosciences (Nieberding, F., Wille, C., Ma, Y., Wang, Y., Maurischat, P., Lehnert, L., and Sachs, T.: Winter daytime warming and shift in summer monsoon increase plant cover and net CO2 uptake in a central Tibetan alpine steppe ecosystem, Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 126, e2021JG006441, doi:10.1029/2021JG006441, 2021.). The manuscript contains all the details on how the data was generated and processed and the corresponding code was published in the supplementary material.
Felix Nieberding, 马耀明, Christian Wille, Lukas Lehnert, Yuyang Wang, Philipp Maurischat, Weiqiang Ma, Torsten Sachs
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
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
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是一种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。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，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 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。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.08K至0.16K，偏差标准差（STD）为1.12K至1.46K。基于分布于黑河流域、东北、华北和华南地区的15个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-0.06K至-1.17K，RMSE为1.52K至3.71K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 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）；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2021）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
周纪, 张晓东, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 张旭
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
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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