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。

格陵兰数字高程模型 (DEM) 对于实地工作、冰速计算和质量变化估计是必不可少的。以前的 DEM 已经为整个格陵兰岛提供了合理的估计，但应用源数据的时间跨度可能会导致质量变化估计偏差。为了给 DEM 提供一个特定的时间戳，我们从 2018 年 11 月到 2019 年 11 月应用了大约 5.8×108 ICESat-2 观测来生成一个新的 DEM，包括格陵兰周边的冰盖和冰川。时空模型拟合过程分别在 500 m、1,2 和 5 km 网格单元上执行，最终 DEM 以 500 m 分辨率发布。通过模型拟合获得总共98%网格的高程，剩余的DEM空洞通过普通克里金插值法估计。与机载地形测绘仪 (ATM) 激光雷达系统获取的 IceBridge 任务数据相比，ICESat-2 DEM 的最大中值差异估计为 -0.48 m。通过模型拟合和插值获得的网格的性能相似，都与 IceBridge 数据非常吻合。 DEM 的不确定性在低纬度和高坡度或粗糙度区域增加。此外，与其他高度计衍生的 DEM 相比，ICESat-2 DEM 显示出显着的精度提高，并且精度与立体摄影测量和干涉测量的精度相当。总体而言，ICESat-2 DEM 在各种地形条件下均表现出精度稳定性，可以提供具有高精度的特定时间戳 DEM，这将有助于研究格陵兰岛海拔和质量平衡变化。

高分辨率冰芯孢粉记录能够指示季节性植被变化与气候指标的关系。本数据集对青藏高原作求普冰芯长32m的冰芯沉积物开展了高分辨率孢粉分析，获得了117个冰芯孢粉组合数据，所有数据为孢粉百分比数据，按照深度顺序排列。

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。

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。

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。

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

青藏高原及其周边地区潜在冰湖分布数据为矢量数据（.shp），数据集中包含每个潜在冰湖的ID、面积、周长、体积和高程。数据按照流域被分为17个区域，分别是黄河，长江，湄公河，萨尔温江，雅鲁藏布江，恒河，印度河，以及鄂毕河流域，共8个外流流域；以及河西，塔里木，柴达木，准噶尔，伊犁，锡尔河，阿姆河，和蒙古高原流域，共9个内流流域。本数据从冰川厚度数据加工而来（由Farinotti et al. （2019）提供），使用ArcGIS软件，将地区原始DEM和冰厚度数据相减，得到无冰川分布的DEM，再利用填挖工具将位于冰川床下的洼地，即潜在冰湖，挖掘出来。本数据集的质量依赖原始的冰川厚度数据的质量，而冰厚度数据集的质量是目前所有类似数据中质量最好的。青藏高原及其周边地区潜在冰湖分布数据揭示了地区未来可能会形成的冰湖，对于未来地区冰湖的形成及其分布模式的理解至关重要，目前的结果表明，青藏高原及其周边地区存在着超过 16,000 个潜在冰湖，面积为2253.95 ± 1291.29 km2，体积为60.49 ± 28.94 km3, 这相当于海平面上升0.16±0.08 mm的水当量。

通过资料整理和数字化，基于ArcGIS平台，广泛收集中亚地区最新的活动断裂和地震构造研究资料，编制了中亚地区地震构造图和地震区划图。图件范围包括哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和土库曼斯坦。地震构造图中标绘了发震断层（活动断层）的位置、活动性质和断层名称，以及1960年至2020年5级以上地震的震中位置。区划图中以未来50年超越概率10%的地震动加速率峰值（PGA）为指标，进行地震危险性分区。这些图件可用于中亚地区的活动构造和地震灾害研究，为中亚地区的大型工程与基础设施建设提供地震安全保障。

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）。

青藏高原南部卫星与地面站融合降雨数据集，数据为ASCII格式，时间分辨率为1天，水平空间分辨率为0.1°，时间覆盖范围为2014-2019每年的6月10日-10月31日，可为青藏高原南部降雨验证与水文模拟提供驱动数据。 该数据集是以中国气象局和水利部水文局的站点降雨资料为近似真值，站点降雨数据经过严格的质量控制，是目前为止该区域密度最高的地面站网。数据融合采用动态贝叶斯模型平均方法，对国际上现有的GPM IMERG，GSMaP_Guage，CMORPH卫星降水产品融合而成。站点统计评估和水文模拟验证优于原始卫星数据，好于国际上流行的再分析数据CHIRPS和MSWEP。

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。