数据覆盖区域为川藏交通廊道，为矢量线数据。数据定义了其活动时期，并对其进行了命名。描述了断层走向、性质、活动时期、出露情况。但内容有所缺失，次级断裂带没有命名。此数据集川藏交通廊道范围内共有590条线状要素，但有部分线状要素为同一断裂带的多部分要素。活动断裂带往往是不同板块、不同地块的结合带，是地壳的相对薄弱带，易诱发极为严重的地震灾害，也是崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害的集中发育带。对断裂带位置及性质的判断对地质灾害的风险易发性评价具有重要意义，是研究地质灾害的关键因子。

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。

本数据集是一个包含21年（1988-2008）的青藏高原地区地表土壤水分数据集，时间分辨率为yearly，空间分辨率为25km，数据单位为m3/m3。数据集是在van der Velde et al.（2014）反演的高原土壤湿度的基础上，利用三维离散变换方法弥补了缺值生成的。该数据经过了站点验证，并且和再分析数据进行了比较，发现数据质量较好。该数据可以应用于高原春季土壤湿度的时空变化等方面的研究。

青藏高原不同区域湖泊面积和水量的年际变化数据集包含1976-2019年不同区域的20个大于100平方公里湖泊的面积和水量连续序列数据（1978-1985无数据），根据Landsat系列影像的10-12月份数据，减少季节变化的同时使可利用数据达到最大。利用NDWI水体指数提取湖泊面积，利用SRTM DEM拟合湖泊面积与水量变化的关系，算出湖泊水量。数据应用于青藏高原湖泊变化、湖泊水量平衡、气候变化的研究。

本数据集包含1979-2018年青藏高原月尺度蒸散发量，空间分辨率为0.1度。数据集主要以ERA5净辐射数据和中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）作为输入，利用S型广义蒸发互补原理计算得到。利用青藏高原12个涡度通量站的观测数据和5个流域（长江源、黄河源、怒江、雅鲁藏布江、黑河）的水量平衡数据对模型输出的蒸散发量进行了率定和验证，显示出了较高的精度。该数据集可用于青藏高原水循环和气候变化研究。

近年来，南极冰盖消融逐渐加速，南极冰盖表面发育了大量冰面融水，深入理解南极冰盖冰面融水的空间分布和动态变化，对于研究南极冰盖物质平衡具有重要意义。本数据集是基于Landsat-7、8和Sentinel-2影像提取的2000-2020年南极冰盖典型消融区（普利兹湾）10-30m冰面融水数据集。数据集投影为极地方位投影，格式为矢量（ESRI Shapefile）和栅格（GeoTIFF），时间为南半球夏季（12月-次年2月）。

雪水当量（Snow water equivalent，SWE）是地表水文模型和气候模型的重要参数。本数据基于机器学习的岭回归算法融合了多种现有的雪水当量数据产品，形成了一套时间序列连续且精度较高的雪水当量数据产品。数据的空间范围为泛北极地区（北纬45°至北纬90°），数据时间序列为1979-2019年。该数据集有望为水文模型和气候模型提供更为精确的雪水当量数据，为冰冻圈变化及全球变化提供数据支撑。

该数据集中主要包括中国典型稀土矿床，如川西冕宁牦牛坪、里庄稀土矿床以及甘肃干沙鄂博稀土矿床，这些稀土矿床在成因上主要与碳酸岩-碱性岩杂岩体有关。我们对这些杂岩体中的岩石或者矿石进行了原位微区U-Pb定年、全岩主微量元素、Sr-Nd-Pb放射性同位素以及C-O-B-Ca等稳定同位素以及矿物原位微区主微量元素含量的分析。其中主量元素通过X射线荧光光谱仪（XRF）测得，微量元素通过电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测得，同位素主要通过MC-ICP-MS测得。我们主要得出了一下几点重要认识：（1）揭示了碱性岩-碳酸岩型稀土矿床岩浆源区经历了强烈俯冲物质的加入，其形成深度可能要比之前认为的要深；（2）揭示了霓长岩化既可能与碳酸岩有关，也与碱性岩浆作用有关，并且这两种岩浆类型所发生的霓长岩化可能存在差异；（3）时代越新的稀土矿床遭受的后期改造作用可能相对较弱，而形成时代古老的稀土矿床容易遭受后期地质作用的影响而难以辩别。

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。

（1）数据内容：本数据集是申扎高寒草地2019-2020年的土壤剖面水热碳数据集，包含土壤不同深度（5 cm, 10 cm, 20 cm, 40 cm, 100 cm及150 cm）的温度、含水量和CO2浓度的日均值。（2）数据来源及加工方法：数据来源于野外原位观测。其中，土壤温度数据来源于CS109探头，土壤含水量数据来源于CS616探头，土壤CO2浓度数据来源于GMM222探头。（3）数据质量较高，但由于供电问题在4月底存在部分数据缺失情况。（4）该数据集有助于促进对青藏高原地下碳过程的理解。

该研究通过分析云南腾冲青海（Tengchongqinghai，TCQH）湖泊沉积岩芯中的支链甘油二烷基甘油四醚酯（brGDGTs）和叶蜡氢同位素，首次展示了末次冰期以来（过去8.8万年以来）低纬陆地高分辨率年均温度变化历史。根据TCQH岩心建立出的南亚年均温度，该区域存在8.8-7.1万年和4.5-2.2万年两个暖期，温度变幅约2-3 °C，这样的变幅基本达到了该区域冰期-间冰期的变幅，全新世以来温度呈持续增温趋势，升温约1-2°C。

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。