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
该数据集内包含2012-2015年月值净初级生产力数据，数据基于中国地面气候资料日值数据集的温度、降水、太阳辐射等气候要素以及蒸散ET、潜在PET、光合有效吸收比例FPAR、NDVI、最大光能利用率等数据通过CASA模型计算得到，计算结果用三江源采样点数据进行验证，相关系数达到0.718。该数据集可直接用于青藏高原草地植被变化的分析，为草地变化动态动态监测提供基础，为青藏高原草地变化治理提供依据。
樊江文, 辛良杰, 张海燕, 袁秀
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
本数据集是1990年至2010年青藏高原地区的水资源量数据，为可更新地表与地下水资源之和。数据为矢量格式，空间分辨率为地级行政单元尺度。该数据通过校核VIC（Variable Infiltration Capacity）水文模型结果得到。模拟水资源量为水文模拟输出结果中网格地表径流量与地下径流量之和，模拟结果通过与实测站点径流数据比较进行验证。根据中国水资源公报省级尺度统计水资源量，在省级尺度引入校正系数α，令水文模型模拟省区水资源量与α的乘积等于统计水资源量。则地级行政单元水资源量为地级单元的模型模拟水资源总量与α的乘积。
杜云艳, 易嘉伟
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
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
基于2015年欧空局ESA GlobCover全球陆地覆盖数据，结合中科院地理资源所土地利用数据NLCD-China、清华大学全球土地覆被FROM-GLC数据、美国NASA的MODIS全球土地覆被MCD12Q1数据、马里兰大学全球土地覆被UMD、美国USGS土地覆被数据IGBP DISCover，构建了青藏高原LUC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则，构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则，进行土地覆被产品融合与修正，完成了青藏高原土地利用数据V1.0（1992,2005，2015，,300m×300m栅格，一级分类）
许尔琪
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
高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，星下点空间分辨率可达0.8米。 该数据集为2017年的6景高分二号卫星遥感影像数据。文件夹列表为： GF2_PMS1_E100.5_N37.2_20171013_L1A0002678101 GF2_PMS1_E100.5_N37.4_20171013_L1A0002678097 GF2_PMS1_E100.6_N37.6_20171013_L1A0002678096 GF2_PMS2_E100.3_N37.4_20170810_L1A0002534662 GF2_PMS2_E100.5_N36.7_20170805_L1A0002526723 GF2_PMS2_E100.7_N37.2_20171013_L1A0002672923 GF2_PMS2_E100.7_N37.4_20171013_L1A0002672921 文件命名规则：卫星名称_传感器名称_中心经度_中心纬度_成像时间_L****
中国资源卫星应用中心
该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年8月黄河源区（扎陵湖北面）人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
魏彦强, 王旭峰
该数据集包含了2018年可可西里人工采集的土地覆盖地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
1）数据内容包含青藏高原地区1992年、2005年、2015年三期土壤侵蚀强度栅格数据，空间分辨率300米。2）土壤侵蚀强度数据采用中国土壤侵蚀预报模型（CSLE）计算获取。土壤侵蚀预报模型公式中包含降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡长因子、坡度因子、植被覆盖与生物措施因子、工程措施因子、耕作措施因子。降雨侵蚀力因子由青藏高原各站点降雨数据插值获得；土壤可蚀性因子、工程措施因子、耕作措施因子采用第一次水利普查数据；坡长因子、坡度因子通过30m高程数据计算后重采样得到；植被覆盖与生物措施因子由植被覆盖度结合土地利用数据和降雨侵蚀力比例计算得出，其中植被覆盖度是由MODIS的植被指数产品通过像元二分法计算得到。3）通过三期土壤侵蚀强度数据的差异变化比较，符合实际变化规律，数据质量良好。4）土壤侵蚀强度数据对青藏高原土壤侵蚀研究和当地生态系统的可持续发展具有重要意义。
章文波
1）数据内容包含青藏高原地区1992年、2005年、2015年三期土壤侵蚀强度栅格数据，空间分辨率为300米。2）采用中国土壤侵蚀预报模型（CSLE）计算青藏高原4000余个调查单元的土壤侵蚀量。按土地利用对青藏高原范围进行土壤侵蚀量插值。根据《土壤侵蚀分级标准》对土壤侵蚀量进行分级，得到青藏高原土壤侵蚀强度图。3）通过三期土壤侵蚀强度数据的差异变化比较，符合实际变化规律，数据质量良好。4）土壤侵蚀强度数据对青藏高原土壤侵蚀研究和当地生态系统的可持续发展具有重要意义。属性表中代码含义：Value值1，2，3，4，5，6分别代表侵蚀强度微度、轻度、中度、强烈、极强烈、剧烈；BL代表各侵蚀强度面积占总面积的百分比。
章文波
本数据是通过建立长江黄河源WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，以GAME-TIBET数据作为验证数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。数据是基于WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气温等（源自itp-forcing和CMA）为输入数据，以GLASS、MODIA、AVHRR为植被数据，SOILGRID及FAO为土壤参数建立起的模型，并通过对径流、土壤温湿度的率定与验证获得的1998-2017年长江黄河源5公里逐月格网径流与蒸发。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊
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