我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现格陵兰冰盖典型冰川冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 IW每年7、8月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights (PPB)算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以格陵兰2个典型冰川（Jakobshavn、Kangerdlussuaq）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
李新武, 梁爽, 杨博锦, 赵京京
我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现南极冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 EW 1月、2月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights（PPB）算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以南极5个典型冰架（Amery、Fimbul、Nickerson、Shackleton、Thwaiters）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
李新武, 梁爽, 杨博锦, 赵京京
太阳总辐射和散射采用辐射表（CM22, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度数据来源于IPEV/PNRA 项目 “Routine Meteorological Observation at Station Concordia” ，http://www.climantartide.it，地面水汽压单位为hPa。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（S/G）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2006-2016年（Bai, J.; Zong, X.; Lanconelli, C.; Lupi, A.; Driemel, A.; Vitale, V.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations of Global Solar Radiation and Its Potential Effects at Dome C (Antarctica). Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 3084. https://doi.org/10.3390/ijerph19053084）。该数据集可以用于南极Dome C地区太阳辐射及其衰减等相关研究。地面太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://doi.org/10.1594/PANGAEA.935421
白建辉
太阳总辐射采用辐射表（CM21, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度分别采用温湿度传感器HMP45C-GM （Vaisala Inc., Vantaa, Finland）测量。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（AF）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2007-2020年。关于数据处理和太阳总辐射计算等可参考文献：Bai, J.; Zong, X.; Ma, Y.; Wang, B.; Zhao, C.; Yang, Y.; Guang, J.; Cong, Z.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations in Global Solar Radiation and Its Interaction with Atmospheric Substances at Qomolangma. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 8906. https://doi.org/10.3390/ijerph19158906。该数据集可以用于珠峰地区太阳辐射及其衰减等相关研究。珠峰站太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/b9ab35b2-81fb-4330-925f-4d9860ac47c3/。
白建辉
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
三极多年冻土范围原始数据通过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的永久冻土和季节冻土的空间范围，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格式的多年冻土范围数据，其空间分辨率为0.1°，时间分辨率为年，时间范围为2046-2065年，多年冻土用1表示，季节冻土用0表示。
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
北极多年冻土区作为全球碳库的重要组成部分，是全球气候变化最敏感的区域之一。北极地区变暖的速度是全球平均速度的两倍，引发北极多年冻土的快速变化。1982-2015北半球不同类型多年冻土区NDVI变化数据集，时间分辨率为每5年一期，覆盖范围为整个环北极国家，空间分辨率为8km，以多源遥感、模拟、统计和实测数据为基础，使用GIS方法和生态学方法结合，量化了北半球多年冻土对生态系统的调节服务功能，其所有数据进行了质量控制。
王世金
不同相态降水（降雪、雨夹雪和降雨）对地表水循环和能量收支产生不同性质影响。因此，对不同相态降水进行区分至关重要，特别是在气候变化背景下。基于Ding et al.（2014）提出的不同相态降水分离参数化方案和基于观测的逐日格点数据集（CN05.1），以湿球温度、相对湿度、地表气压和高程数据作为输入，我们生成了一套1961-2016年期间中国区域不同相态降水（降雪、雨夹雪和降雨）及其湿球温度阈值的逐日格点数据集，空间分辨率为0.25°。在此基础上，进一步计算了逐年降雪、雨夹雪和降雨总量。该数据可为冰冻圈科学、水文学、生态学和气候变化相关研究提供基础数据。
苏勃, 赵宏宇
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
本数据集包括祁连山地区2021年日值0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用耦合小波分析的随机森林优化降尺度模型（RF-OWCM），通过对SMAP L3级被动微波36km地表土壤水分产品（SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, V8）进行降尺度，得到0.05°×0.05°地表土壤水分产品。参与降尺度模型的数据包括GLASS Albedo，MUSES LAI/FVC，中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2021）V2，以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
本数据为祁连山地区2018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2018年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为哨兵2号影像、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2018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
本数据为祁连山地区2019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2019年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为哨兵2号影像、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2019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
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。参考数据为哨兵2号影像、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
本数据为祁连山地区2021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2021年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为哨兵2号影像、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2021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
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔超级站宇宙射线观测系统数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643° E, 38.0473° N，海拔3033m。仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。剔除及缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)。
刘绍民, 车涛, 朱忠礼, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国
数据集包含了2020年9月，2021年6月，2021年9月测量得到的3幅廓琼岗日冰川高精度表面地形数据及对应的正射影像图。该数据集的生成使用了大疆精灵4 RTK无人机拍摄的影像数据，经倾斜摄影测量技术计算生成了相关产品，数据空间分辨率达到了0.15米。该数据是对目前低分辨率开源地形数据的补充，能够反映2020年-2021年间廓琼岗日冰川的表面形态变化，有助于精确研究气候变化下廓琼岗日冰川的消融过程。
刘金涛
本数据包括2018-2020年亚洲高山区（High Mountain Asia, HMA）冰川高程变化数据。该数据集基于ICESat-2数据，考虑不同高程和不同坡向上冰川变化及面积分布的不均匀性，利用ICESat-2数据（2018-2020年）以及2000年的SRTM DEM数据计算了亚洲高山区冰川高程变化(1°×1°网格内的各个高程和坡向上冰川面积加权平均)。该数据能够提供亚洲高山区2018-2020年相对于2000年冰川高程逐年变化信息，可以作为基础数据应用于亚洲高山区气候变化研究中。
沈聪, 贾立
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0931-4967287
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