基于长时间序列MODIS积雪产品，采用隐马尔可夫随机场（Hidden Markov Random Field, HMRF）建模框架，制备了青藏高原2002-2021年空间分辨率为500 m的逐日无云积雪数据集。该建模框架将MODIS积雪产品的光谱信息、时空背景信息，以及环境相关信息以最优形式进行整合，不仅填补了云层遮挡引起的数据空缺，而且提高了原始MODIS积雪产品的精度。特别地，本数据集在环境背景信息中引入了太阳辐射能量对积雪分布的影响，有效改进了地形复杂山区的积雪识别精度。通过与实测雪深、Landsat-8 OLI识别的积雪分布对比分析，本数据集精度依次为98.31%和92.44%，并且在积雪转化期、海拔较高、太阳辐射较多的阳坡提升效果显著。本数据集改善了原始MODIS积雪产品时空不连续和在地形复杂山区精度较低的问题，能为青藏高原气候变化研究和水资源管理提供重要的数据基础。

1978-2016青藏高原湖冰物候数据集包含青藏高原132个湖泊（面积大于40平方公里）1978-2016年的湖冰物候（开始结冰日、完全结冰日、开始融化日、完全融化、冰期、完全结冰期）。数据集利用模型和遥感结合的方式获取物候信息，首先基于MOD11A2提取的全湖平均湖面温度率定改进的湖泊半物理模型（air2water）生成日尺度长时序湖面温度序列，再利用MOD10A1雪覆盖产品获取湖冰物候提取的温度阈值。与现有研究结果和数据集对比，相关性（R方）高于0.75。该数据集结合遥感技术和数值模型的优势，为大时空尺度上分析青藏高原湖泊水-气交换、水热平衡及湖泊中生物化学过程对气候变化的响应提供支撑。

本数据库包括青藏高原坡度、坡向及数字高程模型数据（DEM）。数据来源于地理空间数据云网站下载的分辨率为30m*30m的数值高程模型数据，利用Arcgis软件的表面分析功能，提取出了青藏高原的坡度和坡向信息。该数据经多人复查审核，其数据完整性、位置精度、属性精度均符合标准，质量优良可靠。该数据作为工程地质条件之一，是进行青藏高原重大工程扰动灾害、重大自然灾害的发育规律研究及易发性、危险性及风险分析的基础数据。

流域内的水量平衡可以通过单个湖泊的水位波动体现，而区域湖泊水位的一致性波动则可以反映区域有效水分的变化。以往的研究主要通过分析湖泊沉积物的多代用指标来重建过去的有效水分，缺少对区域有效水分变化的定量研究。青藏高原及东中亚地区典型湖泊区域全新世有效水分连续模拟结果数据集是基于湖泊能量平衡模型、湖泊水量平衡模型及瞬态气候演变模型，以构建的虚拟湖泊为载体，连续且定量地展示了青藏高原青海湖、沉错、班公错等以及东中亚地区青土湖、呼伦湖、岱海等湖泊区域全新世有效水分变化。模拟结果为探究千年尺度上湖泊演化过程提供了新的视角。

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。

冰川物质平衡是表征冰川积累和消融量值的重要冰川学参数之一。冰川物质平衡是联系气候和冰川变化的纽带，是冰川对所在地区气候状况的直接反映。气候变化导致冰川的物质收支状况发生相应的变化，而这种物质上的收支变化又可以引起冰川运动特征及冰川热状况的改变，进而导致冰川末端位置、面积和冰储量的变化。监测方法即在冰川表面设置固定标志花杆，定期监测冰川表面相对于花杆顶点的距离，以计算冰雪消融量；在积累区定时定点开挖雪坑或钻孔取样，测量雪层密度，分析雪-粒雪-附加冰层位特征，计算雪层积累量；再将单点监测结果绘到大比例尺冰川地形图上，按净平衡等值线法或等高线分区法计算整条冰川的瞬时、季节（如冬季和夏季）及年度的物质平衡分量。该数据集为青藏高原及天山地区不同代表性冰川年物质平衡数据，单位为毫米水当量。

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。

湖泊汇集上游流域的径流及其携带的泥沙和营养物质，是流域中物质迁移的重要“归宿”，因此湖泊水体和沉积物属性在很大程度上受湖泊流域的属性（如湖泊上游的气候、地形和植被条件）影响。本数据集根据数字高程模型提取青藏高原上1525个湖泊（面积从0.2到4503平方公里）的流域范围，计算了湖泊水体、地形、气候、植被、土壤/地质和人类活动等6方面的721个属性，是首套青藏高原湖泊流域属性数据集，可为青藏高原湖泊（特别是缺资料湖泊）研究提供基础数据。

本数据集是以UEA-CRU与UDEL提供的长时间尺度（1901-2016年）温度计算的冻结指数作为输入数据，通过Stefan经验公式计算雅鲁藏布江流域土壤冻结深度，并插值模拟输出的30年尺度平均土壤冻结深度数据集。本数据集是以UEA-CRU与UDEL提供的长时间尺度（1901-2016年）温度计算的冻结指数作为输入数据，通过Stefan经验公式计算雅鲁藏布江流域土壤冻结深度，并插值模拟输出的30年尺度平均土壤冻结深度数据集。

本数据集为TCA(Triple Collocation Analysis)算法代码集，用于生成2011-2018年全球日尺度土壤水分融合数据。

本数据为青藏高原1：25万重大工程扰动灾害数据。对于灾害解译范围，线路工程（国道、高速、铁路、电网工程）及水电工程，以工程两侧第一分水岭为界；矿山、油田和口岸工程，以距离工程1km为界。工程扰动灾害划分为两类：①由工程建设诱发的滑坡、崩塌、泥石流灾害；②可能影响工程的自然灾害，规定上述解译范围内的所有自然灾害均属于第②类工程扰动灾害。其数据包含滑坡的位置、长、宽、高差、分布高程、成因类型、诱发因素、发生时间、岩性等要素及灾害相关工程及工程建设年份等。依据Google earth影像及1:50万地质图解译全区工程扰动灾害，共解译了6176个灾害点；主要利用Google earth进行扰动灾害解译，同时结合野外考察验证解译结果，利用ArcGIS生成灾害分布图件；数据来源于Google earth高分辨率影像，原始数据精度高，在灾害文件生成过程中严格按照解译规范，并有专人审查，数据质量可靠；依据所收集数据可进行研究区灾害风险分析，为已建工程的顺利运行和未建/在建线路工程的建设提供理论指导。

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。