本研究基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据，利用ANUSPLIN软件的局部薄盘光滑样条法进行插值，重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025°（~2.5 km）格点数据集（简称LZU0025）。数据集的质量评估主要基于以下三个方面：（1）分析ANUSPLIN在日志文件中提供的一系列用于判别误差来源和插值质量的统计参数。结果表明在1951-2011年，表征最佳插值模型的广义交叉验证GCV（generalized cross validation）值较小，在气温插值时为1.06℃，在降水进行开方运算插值时为1.97mm1/2。（2）对比LZU0025格点值与预留的265个站点实测数据。结果表明在1951-2011年，LZU0025月插值数据与实测数据接近，两者的平均绝对差为0.59℃和70.5mm，标准差为1.27℃和122.6mm，并且标准差的变化与GCV变化一致。（3）将LZU0025与现有数据集进行对比。首先以插值所用站点较多的中国气象局发布的0.5°数据集（简称CMA）为基准，利用泰勒图对比了基于不同数据集刻画的气候平均状态均值（Mean）、距离平均状态的标准差（Standard deviation）以及随时间变化的气候趋势（Time trend）。结果表明与基于其他数据集衍生的三类指标相比，LZU与基准CMA相关系数较高，标准差较接近，并且归一化的均方根误差较小。其次，将LZU0025格点数据与能量和水循环观测项目-亚洲季风项目西藏地区（CAMP-Tibet）气象站数据进行对比，结果表明仅有少数台站降水数据与LZU0025相关性不显著，但多数台站气温和降水数据与LZU0025显著相关且相关性高于0.87。基于以上评估分析，LZU0025数据集可靠。高分辨率的LZU0025能刻画更多的气候类型如喜马拉雅山脉地区未被粗分辨率数据集识别的苔原和极地气候。LZU0025可作为研究全球气候变化下区域气候变化和精准农业气候的基础数据。

GAME/ Tibet 项目于1997 年夏季在安多(Amdo) 站作过短期预试验观测( PIOP) 。1998 年5～9 月, 安排了连续5 个加强观测期( IOP) , 每个IOP 约一个月。中、日、韩三国80 余名科学工作者分批赴青藏高原，进行了艰苦而卓有成效的工作。 各项观测试验计划顺利完成。并且从1998 年9 月加强观测结束后，5 个自动气象站(AWS) 、1 个自动气象综合观测站( PAM) 、1 个边界层塔及辐射综合观测站(Amdo) 及9 个土壤温度和湿度观测站一直连续观测至今, 取得了连续8 年零6 个月(从1997 年6 月开始) 极其珍贵的资料。 试验区设在藏北那曲地区的一个150 km ×200 km 的区域内(图1)，同时在青藏公路沿线的D66,沱沱河和唐古拉山口(D105) 也建立了观测点。包括高原草甸、高原湖泊、荒漠化草原等不同下垫面上, 设置了以下观测站(点)：(1) 两个包括大气和土壤的多学科综合观测站:安多(Amdo) 和那曲(NaquFx) 。这两个站含有多分量辐射观测系统、梯度观测塔、湍流通量直测系统、土壤温湿度梯度观测、无线电探空以及作为卫星资料地面真值利用的地面土壤湿度观测网和多角度光谱仪观测等；(2) 6 个自动气象站(D66 、沱沱河、D105 、D110 、Naqu 和MS3608) 。每个测站都有风、温、湿、压、辐射、地表温度、土壤温湿度和降水等观测；(3) 设在那曲北和南各约80 km 处的PAM( Portable Automated Meso - net) 站(MS3478和MS3637) 有类似于上述两个综合观测站(Amdo和NaquFx) 的主要项目, 同时有风、温、湿的湍流观测；(4) 9 个土壤温度和湿度观测点(D66 、沱沱河、D110 、WADD、NODA、Amdo 、MS3478、MS3478和MS3637) , 每个测站都包含有6 层土壤温度和9 层土壤湿度测量；(5) 一个设在那曲以南的三维多普勒雷达站和邻近(约100 km) 区域内的7 个加密雨量站( Precipitation gauge) , 辐射观测系统主要研究高原云与降水系统, 并作为TRMM 卫星一个地面真值站。 GAME-Tibet项目力求通过不同空间尺度的加强观测试验和长期监测，深入了解青藏高原的地气相互作用以及对亚洲季风系统的影响。 GAME/ Tibet 项目2000 年结束后, 已加入GEWEX(全球能量和水循环试验) 与CL IVAR (气候变化和预测) 两个大型国际计划联合组织的“全球协调加强观测计划(CEOP) ”, 开始执行“全球协调加强观测计划(CEOP) 亚澳季风之青藏高原试验研究”(CAMP/ Tibet ) 数据内容分为Prephase Observation Preriod (POP)1997年和IOP1998年 一、POP1997年数据内容： 1、Precipitation Guage Network (PGN) 2、Radiosonde Observation at Naqu 3、Analysis of Stable Isotope for Water Cycle Studies 4、Doppler radar observation 5、Large-Scale Hydrological Cycle in Tibet (Link to Numaguchi's home page) 6、Portable Automated Mesonet (PAM) [Japanese] 7、Ground Truth Data Collection(GTDC) for Satellite Remote Sensing 8、Tanggula AWS ( D105 station in Tibet ) 9、Syamboche AWS (GEN/GAME AWS in Nepal) 二、IOP1998年数据内容： 1、Anduo （1）PBL Tower 、（2）Radiation 、（3）Turbulence SMTMS 2、D66 （1）AWS （2）SMTMS （3）GTDC（4)Precipitation 3、Toutouhe （1）AWS（2）SMTMS（3）GTDC 4、D110 （1）AWS （2）SMTMS (3)GTDC(4)SMTMS 5、MS3608 （1）AWS （2）SMTMS （3）Precipitation 6、D105 （1）Precipitation (2)GTDC 7、MS3478(NPAM) （1）PAM （2）Precipitation 8、 MS3637 （1）PAM （2）SMTMS （3）Precipitation 9、NODAA （1）SMTMS (2)Precipitation 10、WADD （1）SMTMS （2）Precipitation （3）Barometricmd 11、AQB （1）Precipitation 12、Dienpa( RS2 ) （1）Precipitation 13、Zuri （1）Precipitation（2）Barometricmd 14、Juze （1）Precipitation 15、Naqu hydrological station （1）Precipitation 16、MSofNaqu（1）Barometricmd 16、Naquradarsite （1）Radarsystem（2）Precipitation 17、Syangboche[Nepal]（1）AWS 18、Shiqu-anhe（1）AWS（2）GTDC 19、Seqin-Xiang（1）Barometricmd 20、NODA（1）Barometricmd（2）Precipitation（3)SMTMS 21、NaquHY（1）Barometricmd（2）Precipitation 22、NaquFx(BJ)（1）GTDC（2)PBLmd(3)Precipitation 23、MS3543（1）Precipitation 24、MNofAmdo（1）Barometricmd 25、Mardi（1）Runoff 26、Gaize（1）AWS（2）GTDC（3）Sonde

湖泊的形成与消失、扩张与收缩对生态环境演化和社会经济发展都有重要影响。由于受气候、生态环境和人类活动等因素的综合影响，湖泊水域范围的变化速度快、幅度大，对观测的频率和分布都有很高的要求。近几十年以来，卫星遥感技术以其快速、覆盖面广、成本低廉等优点，为较大区域的湖泊动态监测提供了重要数据基础。针对大范围、高精度、长时间序列的湖泊变化分析对遥感数据时空分辨率的需求，本数据集基于 Landsat 卫星数据的自动湖泊提取方法（Feng et al., 2015），利用 2000 年以来的 Landsat 多颗卫星的观测数据，收集了2000 年以来的云量小于 80%的所有Landsat 数据，获得共 96278 景影像（约 25T 数据量），结合高性能数据存储和处理能力，提取了青藏高原和中亚地区 2000-2015 年湖泊分布记录，形成了时空一致的逐月水域范围数据集。利用分层随机采样采集样点，通过人工解译，获取能够代表不同时空分布的验证样点。评价结果表明：研究区时间序列水体数据总体精度为 99.45%(±0.59)，水体用户精度（错分）为 85.37% （±3.74），制图精度(漏分)为 98.17%（±1.05）。

地表温度作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气候学、水文学和生态学等的研究中。 在冻土研究中，气候是冻土存在和发展的决定性因素之一，其中地表温度是影响冻土分布的主要气候因子，其影响冻土发生发育以及分布，是冻土建模的上边界条件，对寒区水文过程的研究具有重要的意义。 数据集基于青藏高原工程走廊DEM及观测站资料分析了青藏高原2000-2014地表温度变化趋势。利用MODIS上下午星Terra和Aqua的地表温度数据产品MOD11A1/A2、MYD11A1/A2，基于影像时空信息对云覆盖像元下地表温度信息进行了重建，采用昆仑山（湿地、草原）、北麓河（草原、草甸）、开心岭（草甸、草原）、唐古拉山（草甸、湿地）8个站点对重建信息及地表温度代表性问题进行了分析，通过相关性系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均偏差（MBE）验证指标得出：（1）基于时空信息的MODIS云覆盖像元下地表温度重建精度较高；（2）上下午星Terra和Aqua四次观测加权平均代表性最好。 基于MODIS地表温度信息重建及代表性问题的分析，获取了青藏高原及其工程走廊带2000-2010年年均MODIS地表温度数据。 可以看出2000-2010年地表温度也在经历着波动的增温趋势，这与青藏高原以及青藏工程走廊多年冻土段气候变化保持基本相同的变化趋势。

整编了目前北半球数量最多的年平均地温（1002个）和活动层厚度（452个）地面观测数据，利用四种统计学习模型融合这些地面观测与多源遥感等数据产品，集合模拟得到了代表2000-2016年北半球多年冻土区年平均地温、活动层厚度、多年冻土发生概率和多年冻土水热分带数据集，空间分辨率为1公里，验证表明具有更高的精度。可为北半球多年冻土区的工程规划、设计、环境模拟与评价等提供数据支持，也可作为北半球多年冻土现状的数据基准，评估未来多年冻土变化及其影响。

青藏高原是世界上中低纬度地区冻土面积最大的地区。目前已编制了一些多年冻土分布图，但由于资料来源有限、标准不明确、验证不充分、高质量空间数据集的缺乏，使得在TP上绘制多年冻土分布图存在较大的不确定性。 本数据集基于改进的中分辨率成像光谱仪(MODIS)地表温度(LSTs)2003-2012年1km晴空MOD11A2 (Terra MODIS)和MYD11A2(Aqua MODIS)产品(reprocessing version 5)的冻融指数及冻土顶部温度（TTOP）模型模拟了多年冻土的分布，生成了青藏高原冻土图。并通过野外地面观测、土壤含水率和容重等各种调查数据对该图进行了验证。 冻土属性主要包括：季节性冻土（Seasonally frozen ground）、多年冻土（Permafrost）、非冻土区域（Unfrozen ground）。 数据集为青藏高原冻土研究提供了更详细的冻土分布资料和基础资料。

本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统中1:100万全国基础地理数据库，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将青藏高原作为一个整体进行了拼接融合、裁切，以便于青藏高原研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为青藏高原1:100万行政边界，包括行政国界线（National_Tibet_line）、省界（Province_Tibet），市（州）界（City_Tibet）县界图层（County_Tibet_poly）和县界线图层(County_Tibet_line)。 行政境界面图层（County_Tibet_poly）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 PAC 行政区划代码 513230 NAME 名称 县界名称 行政边界线图层(BOUL)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 630200 行政边界线图层(County_Tibet_line)属性项含义： 属性项 代码 描述 GB 630200 省级界线 GB 640200 地、市、州级行政区界 GB 650201 县级行政区界（已定）

全面估算了1132个大于1 km2湖泊的水量变化。总的来说，1976至2019年间，湖泊水储量增加了169.7±15.1 Gt（3.9±0.4 Gt yr-1），主要发生在内流区（157.6±11.6或3.7±0.3 Gt yr-1）。1976至1995年间，湖泊水量显示减少（-45.2±8.2Gt或-2.4±0.4Gt yr-1），但在1995至2019年间，大幅增加（214.9±12.7Gt或9.0±0.5Gt yr-1）。2010至2015年间，水量增速减缓（23.1±6.5 Gt或4.6±1.3 Gt yr-1），随后在2015至2019年间再次出现高值（65.7±6.7 Gt或16.4±1.7 Gt yr-1）。在1976-2019年间，冰川补给湖水量增加（127.1±14.3 Gt）远远高于非冰川补给湖（42.6±4.9 Gt），这也与冰川补给湖数量多，面积广有关。另外，封闭湖水量增幅（161.9±14.0 Gt）大大高于外流湖（7.8±5.8 Gt）。

本数据集在评价已经有土地覆盖数据的基础上，基于证据理论，将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MOD IS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行了融合，最终基于最大信任度原则进行决策，产生了新的、IGBP分类系统的2000年1KM中国土地覆盖数据。 新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时，补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息，更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息，使分类系统更加通用。

此边界数据总集包含五种类型的边界： １、TPBoundary_2500m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程2500米的数据。 ２、TPBoundary_3000m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程3000米的数据。 ３、TPBoundary_HF（high_frequency）：李炳元（1987）曾对确定青藏高原范围的原则与具体界线进行了较系统的讨论，从高原地貌形成和基本特征角度，提出了依据地貌特征、高原面及其海拔高度，同时考虑山体完整性作为确定高原范围的基本原则。张镱锂（2002） 根据相关领域研究的新成果和多年野外实践，论证确定青藏高原范围和界线的原则， 结合信息技术方法对青藏高原范围与界线位置进行了精确的定位和定量分析，得出：青藏高 原在中国境内部分西起帕米尔高原，东至横断山脉，南自喜马拉雅山脉南缘，北迄昆仑山— 祁连山北侧。 2017年4月14日，中华人民共和国民政部发布《关于增补藏南地区公开使用地名（第一批）的公告》，增加了乌间岭、米拉日、曲登嘎布日、梅楚卡、白明拉山口、纳姆卡姆等6个藏南地区地名。 ４、TPBoundary_new (2021)：伴随青藏高原研究的深入，高原内外多学科研究程度和认识的提高，及地理大数据、地球观测科学和技术的进步，张镱锂等2021年版青藏高原范围界线数据研发基于ASTER GDEM和Google Earth 遥感影像等资料综合分析完成，该范围界线北起西昆仑山-祁连山山脉北麓，南抵喜马拉雅山等山脉南麓，南北最宽达1560 km；西自兴都库什山脉和帕米尔高原西缘，东抵横断山等山脉东缘，东西最长约3360 km；经纬度范围为25°59′30″N~40°1′0″N、67°40′37″E~104°40′57″E，总面积为308.34万km2，平均海拔约4320 m。在行政区域上，青藏高原分布于中国、印度、巴基斯坦、塔吉克斯坦、阿富汗、尼泊尔、不丹、缅甸、吉尔吉斯斯坦等9个国家。 ５、TPBoundary_rectangle：根据范围Lon（63~105E） Lat（20~45N），画取长方形，数据采用经纬度投影WGS84。 青藏高原边界作为基础数据，可以为各类地学数据及科学研究青藏高原作参考依据。