钻孔位置在加格达奇向北约7km附近（50.47°N, 124.23°E)一个湿地里面,地表泥炭土层较厚约80cm。 钻孔直径为40mm，深度为20~60 m的钻孔，利用冻土工程国家重点实验室研制的热敏电阻（精度±0.05℃）对中俄原油管道沿线冻土地温进行监测，获取地层信息、冻土地温、地表温度、活动层厚度等关键冻土特征参数。测温孔有三个，一个是管道附近T1（距离一线管中心2m），一个是天然孔T2（距离一线管中心约16.6m），第三个孔T3，距离管道二线约50m。2014年10月~2017年10月期间，T1和T2进行每年一次的人工监测。T3从2018年6月12日开始连续自动化监测。至此，三个孔得到连续时间序列的地温数据。通过该地温监测资料可分析中俄原油管道沿线多年冻土的发育特征、历史演化趋势及其对气候变化的响应过程。
李国玉
活动层是多年冻土的主要特征之一，暖季融化，冷季冻结，呈季节性变化，其中活动层地温变化剧烈程度将直接影响冻土温度的变化，从而影响冻土稳定性。该数据集的监测站点位于92°E，35°N，海拔4600米，监测场地地势平坦，植被类型为高寒草甸，监测仪器为DT500系列数据采集仪，分别在地表以下10cm、20cm、40cm、80cm、160cm的5个深度上进行地温监测，该数据集的时间间隔为1天，是通过30分钟一次的数据的平均值，监测期间数据稳定、连续。通过结合土壤热通量和土壤水分等资料开展活动层的热变化过程以及变化机理等科学课题
本数据集为2014-2018青藏高原西大滩（XDT）气象要素数据集。气象要素包括：2m空气温度（℃）、2m空气湿度（%）、降水（mm）、2m风速（m/s）、总辐射（w/㎡）。降水观测采用T200B。数据来源于中国科学院青藏高原冰冻圈观测研究站位于青藏线西大滩的综合监测场（场点编号：XDTMS），数据根据原始监测数据（监测频率为每半小时一次）计算日均值，缺测部分或不满足计算日均值条件的以NAN表示。数据经过人工整理及校验，缺测时段为2017-7-7至2017-10-3。
赵林
总览我国现有的各种冻土图，他们在分类系统、数据源、制图方法等方面存在较大的不同，这些图件代表了我国在过去的半个世纪中对多年冻土分布的阶段认识。为了更加合理地反映我国冻土的分布，并统计出我国冻土分布面积，我们在分析现有冻土图的基础上，制备了一个新的冻土分布图，该图融合了现有多个冻土图和青藏高原多年冻土分布的模型模拟结果，统一了全国各部分数据的获取时间，反映了2000年左右我国冻土的分布状况。 新的冻土图中，各种冻土类型的分布按以下原则确定： 1. 底图采用中国冻土区划及类型图（1：1000万）（邱国庆 等，2000）。青藏高原以外的高山多年冻土和瞬时冻土的分布沿用原图；季节冻土和瞬时冻土、瞬时冻土和非冻土的界限也均无变化。青藏高原地区的多年冻土和东北地区高纬度多年冻土的分布则采用以下结果更新。 2. 青藏高原区域的高海拔多年冻土和高山多年冻土分布采用南卓铜 等（2002）的模拟结果进行更新。该模型利用青藏公路沿线76个钻孔实测年平均地温数据，进行回归统计分析，获取年平均地温与纬度、高程的关系，并基于该关系，结合GTOPO30高程数据（美国地质调查局地球资源观测与科技中心领导下发展的全球1km数字高程模型数据）模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布，再以年平均地温0.5C作为多年冻土与季节冻土的界限。 3. 东北地区的高纬度多年冻土分布采用了Jin et al. (2007)的最新结果。 Jin et al. (2007)通过对过去几十年东北年平均降水和土壤水分的分析，认为东北地区的多年冻土南界与年平均气温的关系在过去几十年中没有发生实质变化。 4. 其他地区的高山多年冻土分布采用中国冰川冻土沙漠图（1：400万）（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006）更新。 在分类系统方面，现有的冻土图对多年冻土的划分多采用连续性标准，但对连续性的具体定义有很大不同。很多研究表明，连续性标准是一个与尺度密切相关的概念，并不适合于高海拔多年冻土的分类（程国栋, 1984; Cheng et al., 1992），且该标准无法应用于以网格为基本模拟单元的多年冻土分布模型。在本文中，我们放弃了连续性标准，而以制图单元（网格或区域）内是否存在冻土为标准。新的冻土图将我国冻土分为几下几类： （1）高纬度多年冻土 （2）高海拔多年冻土 （3）高原多年冻土 （4）高山多年冻土 （5）中深季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度>1m； （6）浅季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度<1m； （7）瞬时冻土：保存时间不足一个月 （8）非冻土。 数据具体说明，请参考说明文档及引用文献。
冉有华, 李新
基于青藏工程走廊现有的15个活动层厚度监测场天然孔数据资料，运用GIPL2.0冻土模型模拟了青藏工程走廊的活动层厚度现状分布图。该模型需要合成时间序列的温度数据集，按照时间跨度分为两个阶段，分别是1980-2009和2010-2015，第一阶段的温度数据来自于中国气象驱动数据集（http://dam.itpcas.ac.cn/rs/?q=data#CMFD_0.1），第二阶段的数据应用空间分变率为1km的MODIS地表温度产品（MOD11A1/A2, MYD11A1/A2）。此外，模型需要的土质类型数据来自于分辨率为1公里的中国土壤数据库（V1.1），同时还考虑了地貌，基于实测的土壤热物理参数以及土地覆盖类型等将研究区域归为88类进行了模拟。 对模拟结果和现场实测数据进行了对比，结果显示具有较好的一致性，相关系数达到0.75。在高山地区，活动层平均厚度小于2.0 m，然而在河谷地带，活动层平均厚度大于4.0 m，在高地平原区，活动层厚度通常在3.0 m -4.0 m之间。
牛富俊, 尹国安
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。
牛富俊, 尹国安
该数据集是青藏工程走廊多年冻土段三个气象站近50年来的年平均气温和降雨量变化趋势。从记录数据可以看到，年平均气温整体在经历着缓慢的升高过程。五道梁和沱沱河在过去的56年内年平均气温的变化有很好的相关性（r2=0.83）。在1957年，五道梁、沱沱河年平均气温分别为-6.6和-5.1℃，到2012年，两站的气温分别为-4.6和-3.1℃，总的增温大约是2℃左右，年平均增温率为0.03-0.04℃。五道梁和安多在过去的47年内年平均气温的变化也有很好的相关性（r2=0.84）。在1966年，安多年平均气温为-3.0℃，到2012年，气温增加到了-1.8℃，总的增温大约是1.2℃，年平均增温为0.02-0.03℃。年平均气温的增加在五道梁和沱沱河略快于安多。 然而，从降雨量来看，降雨的变化比气温变化更加波动。五道梁和沱沱河在过去56年内年降雨量的变化相关性较差（r2=0.60）。在1957年，五道梁、沱沱河年降雨量分别为302和309mm，到2012年，两站的年降雨量分别为426和332mm，五道梁有124mm的降雨增加，年降雨量增加率约为2mm，沱沱河年降雨量增加率仅为0.4mm。五道梁和安多在过去的47年内年降雨量的变化相关性也较差（r2=0.35）。在1966和2012年，安多年平降雨量分别为354和404mm，总的增加大约是50mm，年平均增加率为1mm。年降雨量的增加在五道梁是最快的。 三个气象站代表了青藏工程走廊多年冻土段的气候变化情况。从整体的气温和降雨量的变化趋势来看，过去50年，走廊北部和中部的气温增速较快，超过全球平均0.02℃／a的水平（IPCC）。北部的降雨量增加也较明显，尤其是五道梁气象站的降雨增速非常明显。气温变暖和降雨增加都对加速多年冻土的空间变化产生较大影响，是导致青藏高原多年冻土退化的主导因素。
牛富俊, 林战举, 尹国安
应用GIPL2.0冻土模型模拟了青藏工程走廊的平均地温分布图。该模型需要合成时间序列的温度数据集，按照时间跨度为2010-2015，数据应用空间分辨率为1km的MODIS地表温度产品（MOD11A1/A2, MYD11A1/A2）。此外，模型需要的土质类型数据来自于分辨率为1公里的中国土壤数据库（V1.1），同时还考虑了地貌，基于实测的土壤热物理参数以及土地覆盖类型等将研究区域归为88类进行了模拟。 对年平均地温模拟结果和现场实测数据进行了对比，结果显示具有较好的一致性。模拟结论得出在高山区域，如昆仑山，唐古拉山，年平均地温小于-2.0 °C；而在较高的河谷地带，如坨坨河的年平均地温高于0 °C；对于高平原地区（如北麓河盆地和五道梁盆地）的年平均地温较高在-2.0 °C ~ 0 °C范围内。如果以年平均地温小于0 °C为多年冻土存在与否的阈值，则青藏工程走廊的多年冻土占整个区域的78.9%。同时根据地温的不同将青藏工程走廊的冻土类型分为低温稳定多年冻土、低温基本稳定多年冻土、高温不稳定多年冻土和高温极不稳定多年冻土。
牛富俊, 尹国安
近地表土壤的冻结/融化状态表征着陆地表层过程的休眠和活跃，这种冻融相态交替能引起一系列复杂的地表过程轨迹模式突变，影响着土壤的水热特性、地表径流和地下水补给等水循环过程，同时也通过水和能量循环机制影响气候变化。本数据集是基于AMSR-E和AMSR2被动微波亮温数据，利用冻融判别式算法制备的全球近地表冻融状态（空间分辨率：0.25°；时间跨度：2002-2019年），可用于分析全球近地表冻融循环的开始/结束日期、冻结/融化时长、冻结范围等指标的空间分布和趋势变化，可为理解全球变化背景下陆表冻融循环与水分、能量交换过程的相互作用机制提供数据支持。
赵天杰
青藏高原被称为“世界第三极”和“亚洲水塔”，一个较为准确的青藏高原冻土图对当地寒区工程和环境建设有着重要意义。因此，为了满足工程和环境需求，通过多源遥感数据（高程、MODIS地表温度、植被指数和土壤水分）建立决策树对青藏高原多年冻土和季节冻土进行了划分。数据为栅格格式，DN=1为多年冻土；DN=2为季节冻土。 其中高程数据来自于1kmx1km的中国DEM（Digital Elevation Model）数据集（http://westdc.westgis.ac.cn）；地表温度是欧阳斌等通过 Sin-Linear 法拟合后的日平均地表温度年均值。文中在MODIS 地表度产品用Sin-Linear 法拟合估算出日平均地表温度基础上，为了缩小与已有冻土图前后时间差异，以研究区2003年地表温度做为冻土分类的信息源；植被信息采用Aqua 和Terra 星的2003 年 16 天合成产品数据（MYD13A1 和 MOD13A1）提取植被指数值；土壤水分值根据 2003 年 AMSR-E观测质量较好的5月份升轨数据得到。因此，基于以上数据信息，以1:300万青藏高原冻土图和1:400万<<中国冰川冻土沙漠图>>为先验信息得到决策树的分类阈值，从而对青藏高原的冻土类型进行分类。 最后，对于分类结果利用西昆仑山、改则和温泉的调查冻土图以及其它已有的青藏高原冻土图进行了验证和对比，统计结果显示基于多源遥感信息的青藏高原冻土图多年冻土面积占青藏高原总面积的42.5%（111.3 × 104 km²），季节冻土面积占青藏高原总面积的53.8% (140.9 × 104 km²)，这个结果与先验图（1:300万青藏高原冻土图）具有较好的一致性。此外，文中基于不同冻土图之间的总体精度和Kappa系数表明：不同方法编制或模拟的青藏高原冻土图在空间分布格局上基本保持一致，而分类不一致的地方大部分在多年冻土与季节冻土的分界边缘地带。
牛富俊, 尹国安
青藏高原过去的冻土图主要基于稀少的台站气温观测，采用基于连续性的分类系统。本数据集利用地理加权回归模型（GWR）综合了经过时空重建的MODIS地表温度、叶面积指数、积雪比例和国家气象信息中心多模型土壤水分预报产品、融合了4万多个气象站降水观测和FY2卫星观测的降水产品及152个气象台站2000-2010年的多年平均气温观测数据，模拟得到了青藏高原过去1公里分辨率的多年平均气温数据，利用多年冻土热条件分类系统，将多年冻土分为非常冷（Very cold）、冷（Cold）、凉（Cool）、暖（Warm）、非常暖（Very warm）和可能解冻（Likely thawing）几个类型。该图显示，扣除湖泊和冰川，青藏高原多年冻土总面积约为107.19万平方公里。验证表明该图具有更高的精度。可为今后冻土工程规划设计与环境管理等提供支持。
冉有华, 李新
高亚洲地区是中纬度全球变化敏感区和研究的热点区域，其境内湖泊星罗棋布，湖冰冻融参数是全球变化的关键敏感因子之一。由于冰水介电常数差异大，高重访率且对天气不敏感的星载被动微波遥感可实现湖冰冻融状态的快速监测。本数据集依据微波辐射计像元内湖泊和陆表的面积比例，应用混合像元分解方法获取了像元（亚像元级）的湖泊亮温信息，实现高亚洲地区被动微波遥感亚像元级湖冰冻融监测，并采用多种被动微波数据，共计获得高亚洲区域 2002-2016 年 51 个中大型时间序列湖泊亮温数据和冻融状态信息。以无云MODIS 光学产品为验证数据，在高亚洲不同区域，选取可可西里湖、达则错、库赛湖等三个大小不一的湖泊进行冻融判别验证，结果表明微波和光学遥感所获取的湖冰冻结和融化参数具有较高的一致性，其相关系数可达0.968 与 0.987。本数据集包含湖泊的时间序列亮温值和湖冰冻融参数，可进一步对湖泊开展特征参数反演，以及提升对高亚洲地区的湖冰冻融的理解，为高亚洲地区气候、环境变化以及高亚洲对全球气候变化响应模型提供数据基础。数据集由 2 部分数据组成，其一为 2002-2016 年高亚洲区域 51个湖泊的被动微波遥感亮温数据集，观测时间间隔为 1~2 天；其二是由湖泊亮温数据集判断所获得的湖冰冻融数据集。文件名分别为：最邻近法与像元分解的湖泊亮温数据 .zip（12 MB），2002–2016 高亚洲 51 个湖泊湖冰冻融数据集 .xls（0.1 MB）
邱玉宝
南北极冰盖冻融数据集采用微波辐射计和微波散射计两种数据获取。微波辐射计数据覆盖时间从1978年到2015年，空间分辨率为25 km；微波散射计数据覆盖时间从2000年到2015年，空间分辨率为4.45km.时间分辨率为逐日，覆盖范围为南北极冰盖。基于微波辐射计的遥感反演方法采用改进的基于小波冰盖冻融探测算法，算法考虑冰盖冻融亮温特性在时间上的变化，首先利用小波变换对格陵兰所有冰盖区域的长时间亮度温度数据进行小波多尺度分解，在不同尺度下对边缘信息进行分析。再次，采用方差分析的方法将冰盖融化和重新冻结过程产生的边缘信息从噪声中分离出来。基于已提取的冰盖长时间亮度温度变化边缘信息，利用广义高斯模型来确定干雪和湿雪分类的最优边缘阈值， 从而探测出格陵兰冰盖发生融化的区域。最后，基于空间自动纠错的原理，运用空间邻域纠错算子对由噪音引起的错误结果进行探测，并进行人工纠错。长时间序列星载被动微波亮度温度数据来自SMMR、SSM/I和SSMI/S三个传感器。为保证不同传感器亮度温度在时间上的一致性，在冻融提取之前对不同传感器亮度温度进行了交叉订正。通过实测站点的验证表明格陵兰冰盖冻融探测精度在70%以上。基于微波辐射计的遥感反演方法考虑积雪特性在时空和空间上的变化，首先提取散射计数据的DVPR时间序列数据，有效利用散射计数据的高时间分辨率，同时利用通道差去除地形带来的影响；随后利用广义高斯模型对每一个采样点时间序列的方差值进行拟，以此来区分出干湿雪点，即确定融化范围，这种广义高斯模型相比于传统的双高斯模型需要的输入参数少，得到的阈值也具有唯一性；最后利用移动窗分割算法来精确找到湿雪点的融化开始时间、 结束时间以及持续时间， 可以有效地去除融化或非融化时期的温度突变所带来的影响。长时间序列星载微波散射计数据来自QSCAT和ASCAT两个传感器。通过实测站点的验证表明南极冰盖冻融探测精度在70%以上。数据每一天存放一个bin文件，基于微波辐射计的南极冻融数据每个文件由316*332的栅格组成，格陵兰冰盖冻融数据每个文件由304*448的栅格组成；基于微波散射计的南极冻融数据每个文件由810*680的栅格组成，格陵兰冰盖冻融数据每个文件由810*680的栅格组成（0值：非融化区域，1值：融化区域）。
李新武, 梁雷
2008年全国遥感年平均地表温度和冻结指数是冉有华等（2015）基于MODIS Aqua/Terra逐日四次的5公里瞬时地表温度数据产品，发展了新的年平均地表温度和冻结指数估计方法，该方法利用上下午LST观测的平均获取日平均地表温度，方法的核心是如何恢复LST产品的缺失数据，该方法有两个特点：（1）将遥感观测到的日地表温度变幅进行了空间插值，利用插值获取的空间连续的日地表温度变幅，使一天只有一次的卫星观测数据得到应用；（2）利用了一个新的缺失数据时间序列滤波方法，即基于离散余弦变换的惩罚最小二乘回归方法。 验证表明，年平均地表温度与冻结指数的精度只与原始MODIS LST的精度有关，即保持了MODIS LST产品的精度。可用于冻土制图及相关资源环境应用。
冉有华, 李新
在黑河上游多年冻土区域，选取11个有编号的典型钻孔，使用钻孔温度插值计算得出多年冻土及季节冻土厚度值，设定0度等温面为多年冻土和季节冻土下底板。 数据包括钻孔编号、经纬度、冻土厚度及冻土类型。
张廷军, 高坛光
冻融指数作为冻土研究的重要参数，对于冻土研究具有十分重要的意义，同时也是研究气候变化的重要指标。冻融指数是日气温或地表土壤温度在给定时间的累计值。 本数据是根据中国气象局在黑河流域布设的15个常规气象台站逐日的地表温度的观测资料，计算得到的各气象台站1960-2006年逐年的地表冻融指数。
张廷军
1.数据概述： 此数据集是祁连站2011年1月1日—2011年12月31日人工观测冻土冻结深度数据集，每日08时观测。 2.数据内容： 数据内容为冻土器冻结深度数据集。冻土观测是利用灌注在橡皮内管中水的冻结深度 (长度 )作为记录的，根据埋入土中的冻土器内水结冰的部位和长度，来测定冻结层次及其上限和下限深度。以厘米（cm）为单位，取整数，小数四舍五入。每天0 8时观测 1次。 3.时空范围： 地理坐标：经度：99°53′E；纬度：38°16′N；海拔：2981.0m
韩春坛, 宋耀选, 刘俊峰, 阳勇, 卿文武, 刘章文
1.数据概述： 此数据集是祁连站2013年1月1日—2013年12月31日人工观测冻土冻结深度数据集，每日08时观测。 2.数据内容： 数据内容为冻土器冻结深度数据集。冻土观测是利用灌注在橡皮内管中水的冻结深度 (长度 )作为记录的，根据埋入土中的冻土器内水结冰的部位和长度，来测定冻结层次及其上限和下限深度。以厘米（cm）为单位，取整数，小数四舍五入。每天0 8时观测 1次。 3.时空范围： 地理坐标：经度：99°53′E；纬度：38°16′N；海拔：2981.0m
陈仁升, 韩春坛, 宋耀选, 刘俊峰, 阳勇, 刘章文
1.数据概述： 此数据集是祁连站2012年1月1日—2012年12月31日人工观测冻土冻结深度数据集，每日08时观测。 2.数据内容： 数据内容为冻土器冻结深度数据集。冻土观测是利用灌注在橡皮内管中水的冻结深度 (长度 )作为记录的，根据埋入土中的冻土器内水结冰的部位和长度，来测定冻结层次及其上限和下限深度。以厘米（cm）为单位，取整数，小数四舍五入。每天0 8时观测 1次。 3.时空范围： 地理坐标：经度：99°53′E；纬度：38°16′N；海拔：2981.0m
陈仁升, 宋耀选, 韩春坛, 刘俊峰, 阳勇
本数据是通过黑河上游源区内外九个站点0cm处的地表温度通过空间插值，结合冻土模拟方法获得。图中1代表季节性冻土，2代表多年冻土。 本数据为TIFF格式，投影采用WGS-84，空间范围为37.7263N-39.0976N,98.5769E-101.1608E。
葛社民
2007年10月17日夜间，在阿柔样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为23:04BJT。阿柔样方2为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 与卫星过境同步，在阿柔样方2，采用ML2X土壤水分速测仪获取土壤体积含水量；采用WET土壤水分速测仪测量获得土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。地表粗糙度信息请参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本的地面数据集。
白云洁, 郝晓华, 晋锐, 李弘毅, 李新, 李哲
环北极多年冻土和地下冰分布图是1997年国际冻土协会联合多个国家的冻土研究机构编制的目前唯一的一个国际冻土数据图。该冻土图描述了北半球（20°N to 90°N）多年冻土的分布与属性及地下冰条件。通过连续性划分冻土范围，将多年冻土划分为连续（90-100%）、不连续（50-90%）、零星（10-50%）、岛状（<10%）和无多年冻土。最上层20米的地下冰丰度通过冰的体积百分比划分（>20%, 10-20%, <10% 和 0%）。发布的ESRI-shape文件源于1:10,000,000的纸质地图（Brown et al. 1997）。该图可用于全球气候变化、极地资源开发和环境保护等相关领域。中国部分如图例所示。更多信息参考文献（Heginbottom et al. 1993）。 数据的格式为ESRI shapefiles，可通过美国冰雪数据中心下载（http://nsidc.org/data/ggd318.html）。
O. Ferrians, J. A. Heginbottom, E. Melnikov
2007年10月18日，在阿柔样方1和阿柔样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:17BJT。阿柔样方1和阿柔样方2均为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 在每个采样点，采用WET土壤水分速测仪测量获得土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。地表粗糙度信息请参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本的地面数据集。
白云洁, 郝晓华, 晋锐, 李弘毅, 李新, 李哲
该数据是黑河流域2000年—2009年，季节冻土冻融状态的月平均空间分布。基于黑河流域2000—2009年栅格化气温数据，将地表土壤的冻融状态划分为三种：不冻结状态，不完全冻结状态，完全冻结状态。完全冻结是指土壤在全月都处于完全冻结状态。不完全冻结是指土壤在月内冻结天数≤30天但≥1天，且土壤有冻融循环出现。不冻结是指土壤在本月不发生冻结。数据以栅格的形式，可以在ArcGis中打开，1代表不冻结状态，2代表不王全冻结状态，3代表完全冻结
彭小清, 张廷军
冻土图的编制依据包括：（1）冻土野外调查、勘探实测资料；（2）航空像片和卫星影像判译；（3）TOPO30 1km分辨率的地面高程数据；（4）气温和地面温度资料。其中，青藏高原的冻土分布采用了南卓铜等（2002）的研究结果，利用青藏公路沿线76个钻孔实测年平均地温数据，进行回归统计分析，获取年平均地温与纬度、高程的关系，并基于该关系，结合GTOPO30高程数据（美国地质调查局地球资源观测与科技中心领导下发展的全球1km数字高程模型数据）模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布。以年平均地温0.5 ℃作为多年冻土与季节冻土的界限，参考《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）划定高原不连续多年冻土与高原岛状多年冻土的界限；另外，参考东北大小兴安岭多年冻土分区图（郭东信 等，1981）、环北极多年冻土和地下冰分布图（Brown et al. 1997）和最新野外实测资料，对东北的多年冻土界线进行了修订；西北高山多年冻土界线多采用了《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）中划定的界线。 根据该数据统计的中国多年冻土区面积约1.75×106km2，约占中国领土的18.25％。其中，高山多年冻土0.29×106km2，约占我国领土面积的3.03％。 更多信息参考《1：400万中国冰川冻土沙漠图》说明书（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006）
王涛
字段说明： Num_code（冻土属性编码） Combo（冻土属性） extent（冻土范围） content（含冰量） 属性对照如下： （1）冻土属性对照表： 0 （No information ） 1 - chf （Continuous permafrost extent with high ground ice content and thick overburden） 2 - dhf （Discontinuous permafrost extent with high ground ice content and thick overburden） 3 - shf （Sporadic permafrost extent with high ground ice content and thick overburden） 4 - ihf （Isolated patches of permafrost extent with high ground ice content and thick overburden ） 5 - cmf （Continuous permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 6 - dmf （Discontinuous permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 7 - smf （Sporadic permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 8 - imf （Isolated patches of permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden） 9 - clf （Continuous permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 10 - dlf （Discontinuous permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 11 - slf （Sporadic permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 12 - ilf （Isolated patches of permafrost extent with low ground ice content and thick overburden） 13 - chr （Continuous permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 14 - dhr （Discontinuous permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 15 - shr （Sporadic permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 16 - ihr （Isolated patches of permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock） 17 - clr （Continuous permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 18 - dlr （Discontinuous permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 19 - slr （Sporadic permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock） 20 - ilr （Isolated patches of permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 21 - g （Glaciers） 22 - r （Relict permafrost） 23 - l （Inland lakes ） 24 - o （Ocean/inland seas ） 25 - ld （Land） （2）冻土范围对照表 c = continuous (90-100%) d = discontinuous (50- 90%) s = sporadic (10- 50%) i = isolated patches ( 0 - 10%) （3）含冰量对照表 h = high (>20% for "f" landform codes) (>10% for "r" landform codes) m = medium (10-20%) l = low (0-10%)
National Snow and Ice Data Center（NSIDC）, 吴立宗
该图是施雅风先生和米德生编制的《中国1:400万冰雪冻土图》，地图编制的工作地图为《中华人民共和国汉语拼音版》，保留了地图的水系及山脉注记，并增加了一些山文注记。编绘冻土图的依据是：冻土调查和勘探的实际资料、遥感资料的判译、影响冻土形成和分布的气温条件及地形特征。冰川雪线高度以等值线表示其变化趋势。季节性积雪与季节性结冰是综合依据了全国1600个气象观测台站资料和多年考察结果以等值线加注记和符号表示、冷生（冰缘）现象选择具有代表性且经实地观察到的给予示意性的表示。多年冻土和非多年冻土范围界线，依据考察现场资料经计算而编制成图，其综合程度较高（特普费尔著，1982） 《中国冰雪冻土图》反映了冰川、积雪、冻土及冰缘分布的规模、类型、特征，以及在科学研究上的价值和生产实践中利用、防治的前景。表现了我们三十年来在冰川冻土科研方面的成果。
施雅风, 米德生
该数据集对扫描图《中国400万冰雪冻土图》（施雅风、米德生，1988）进行几何校正，然后通过数字化，综合考虑海拔和纬度，结合多年冻土的连续性将冻土划分为：高纬度多年冻土的大片多年冻土、岛状融区多年冻土和岛状多年冻土；高海拔多年冻土和高山多年冻土（包括阿尔泰山，天山，祁连山、横断山、喜马拉雅山及中国东部的太白山、黄岗梁和长白山）和高原多年冻土（青藏高原），高原多年冻土（青藏高原）又分为大片多年冻土和岛状多年冻土；季节冻土、瞬时冻土和无冻土区。
施雅风, 米德生
该图是Li Xin等2008年为了重新统计中国的多年冻土面积，在分析现有中国冻土图的基础上编制而成的，由三部分组成，其中青藏高原部分采用模拟的青藏高原冻土图（南卓铜，2002）、东北部分来自《1：400万中国冰川冻土沙漠图》（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006），其他部分采用中国冻土区划及类型图（1：1000万）（周幼吾 等，2000）。 更多信息参考文献（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006；南卓铜，2002；周幼吾 等，2000；Li et al, 2008）。
李新, 南卓铜, 周幼吾
中国长序列地表冻融数据集——决策树算法（1987-2009）是利用被动微波遥感 SSM/I亮度温度资料通过决策树分类提取得到。 该数据集采用EASE-Grid投影方式（等积割圆柱投影，标准纬线为±30°），空间分辨率25.067525km，提供逐日的中国大陆主体部分的地表冻融状态分类结果。数据集按年份存放，共由23个文件夹组成，从1987到2009。每个文件夹里包含当年的逐日地表冻融分类结果，为ASCII码文件，命名规则为：SSMI-frozenYYYY***.txt，其中YYYY代表年，***代表儒略日（001~365/366）。冻融分类结果txt文件可直接用文本程序打开察看，还可用ArcView + Spatial Analyst扩展模块或者Arcinfo的Asciigrid命令打开。 提取地表冻融的原始数据来源于由美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的1987 年以来的逐日被动微波数据，这一数据集采用EASE-Grid（等面积可扩充地球网格）作为标准格式。 中国地表冻融长时间序列数据集——决策树算法（1987-2009）属性由该数据集的时空分辨率、投影信息、数据格式组成。 时空分辨率：时间分辨率为逐日，空间分辨率为25.067525km，经度范围为60°～140°E，纬度为15°～55°N。 投影信息：全球等积圆柱EASE-Grid投影，关于EASE-Grid投影的详细信息见数据准备中关于这种投影的说明。 数据格式：数据集由1987到2009共23个文件夹组成，每个文件夹里包括当年的逐日地表冻融分类结果，按日存储为txt文件。文件命名规则：例如SMI-frozen1994001.txt代表1994年第1天的地表冻融分类结果。该数据集的ASCII码文件是由头文件和主体内容构成。头文件包括行数、列数、x-轴左下点坐标、y-轴左下点坐标、栅格大小、无数据区标值等6行描述信息组成；主体内容为根据行数列数组成的二维数组，以列为优先进行排列，数值为整数型，从1到4，1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表降水。因为该数据集中的所有ASCII码文件所描述的空间为我国全国范围，所以这些文件的头文件是不变的，现将头文件摘录如下（其中xllcenter， yllcenter和cellsize单位为m）： ncols 308 nrows 166 xllcorner 5778060 yllcorner 1880060 cellsize 25067.525 nodata_value 0 该数据集中的所有ASCII码文件可以直接用文本程序（如记事本）打开。除了头文件，主体内容为数值表征地表冻融的状态：1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表降水。如果要用图示来显示的话，我们推荐用ArcView + 3D 或 Spatial Analyst 扩展模块来读取，在读取过程中会生成grid格式的文件，所显示的grid文件就是该ASCII码文件的图形表达。读取方法： [1] 在ArcView软件中添加3D或Spatial Analyst扩展模块，然后新建一个View； [2] 将View激活，点击File菜单，选择Import Data Source选项，弹出Import Data Source选择框，在此框中的Select import file type:中选择ASCII Raster，自动弹出选择源ASCII文件的对话框，点击寻找该数据集中的任一个ASCII文件，，然后按OK键； [3] 在Output Grid对话框中键入的Grid文件名字（建议使用有意义的文件名，以便以后自己查看）和点击存放此Grid文件的路径，再次按Ok键，然后按Yes（要选择整型数据），Yes（把生成grid文件调入到当前的view中）。生成的文件可以按照Grid文件标准进行属性编辑。这样就完成了显示将ASCII文件显示成Grid文件的过程。 [4] 批处理时，可以使用ARCINFO的ASCIIGRID命令，编写成AML文件，再用Run命令在Grid模块中完成： Usage: ASCIIGRID <in_ascii_file> <out_grid> {INT | FLOAT}
晋锐, 李新
冻土环境对青藏铁路工程建设的影响及工程的环境效应项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为中国科学院寒区旱区环境与工程研究所马巍研究员，项目运行时间为2002.1-2004.12。 该项目汇交数据: 1、北麓河活动层场地监测数据 (1) 北麓河活动层场地检测说明 (2) 北麓河下垫面场地水分数据2002.9.28-2003.8.10(Excel文件) * 场地1-草原的水分数据 * 场地2-草皮铲除的水分数据 * 场地3-天然草皮的水分数据 * 场地4-碎石的水分数据 * 场地5-保温的水分数据 (3)北麓河下垫面场地温度数据0207-0408 Excel文件 * 道碴地表的温度数据 * 保温材料的温度数据 * 铲除植被地表的温度数据 * 草垫地表的温度数据 * 砂砾地表的温度数据 2、工程对生态环境影响调查数据：风火山、沱沱河、五道梁，样方调查内容：植物类型、多度、群落盖度、总盖度、地上生物量以及土壤结构；采用TDR时域反射仪测定土壤不同深度水分含量；在每个样方点于 0-100cm 深度内分层采集土壤样品一组。采用EKKO100地质雷达探测仪，在每个样方带上以及平行公路方向连续采样1-1.5km，以查清冻土上限深度。 3、预测数据：分别设定未来50年温度上升1度和2度，初始地表温度为-0.5，-1.5，-2.5，-3.5，-4.5度，来预测不同深度和时间的冻土温度。 4、青藏铁路高温高含冰量冻土统计：地段、铁路里程、总里程(Km）、冻土类型里程数、多年冻土平均地温分区里程数、高温高含冰量冻土、高温低含冰量冻土、低温高含冰量冻土、低温低含冰量冻土、融区。
马巍, 吴青柏
该数据是对中国冰川冻土沙漠图（1：400万）中冻土分布图的数字化，该图中考虑与全球冻土分类系统的统一，将多年冻土分为五类，包括： （1）不连续多年冻土：连续系数50%-90% （2）岛状多年冻土：连续系数<50% （3）高原不连续多年冻土：连续系数50%-90% （4）高原岛状多年冻土：连续系数50%-90% （5）山地多年冻土。 冻土图的编制依据包括：（1）冻土野外调查、勘探实测资料；（2）航空像片和卫星影像判译；（3）TOPO30 1km分辨率的地面高程数据；（4）气温和地面温度资料。其中，青藏高原的冻土分布采用了南卓铜等（2002）的研究结果，利用青藏公路沿线76个钻孔实测年平均地温数据，进行回归统计分析，获取年平均地温与纬度、高程的关系，并基于该关系，结合GTOPO30高程数据（美国地质调查局地球资源观测与科技中心领导下发展的全球1km数字高程模型数据）模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布。以年平均地温0.5 ℃作为多年冻土与季节冻土的界限，参考《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）划定高原不连续多年冻土与高原岛状多年冻土的界限；另外，参考东北大小兴安岭多年冻土分区图（郭东信 等，1981）、环北极多年冻土和地下冰分布图（Brown et al. 1997）和最新野外实测资料，对东北的多年冻土界线进行了修订；西北高山多年冻土界线多采用了《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）中划定的界线。 根据该数据统计的中国多年冻土区面积约1.75×106km2，约占中国领土的18.25％。其中，高山多年冻土0.29×106km2，约占我国领土面积的3.03％。 更多信息参考《1：400万中国冰川冻土沙漠图》说明书（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006）。
王涛, 施雅风, 郭东信
本数据集采用SMMR（1978-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）逐日亮温数据，由双指标（TB,37v，SG）冻融判别算法生成，分类结果包含冻结地表、融化地表、沙漠及水体四种类型。数据覆盖范围为中国大陆主体部分，空间分辨率为25.067525 km，EASE-Grid投影方式，以ASCIIGRID格式存储。 该数据集中的所有ASCII码文件可以直接用文本程序（如记事本）打开。除了头文件，主体内容为数值表征地表冻融的状态：1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表降水。如果要用图示来显示的话，我们推荐用ArcView + 3D 或 Spatial Analyst 扩展模块来读取，在读取过程中会生成grid格式的文件，所显示的grid文件就是该ASCII码文件的图形表达。读取方法： [1] 在ArcView软件中添加3D或Spatial Analyst扩展模块，然后新建一个View； [2] 将View激活，点击File菜单，选择Import Data Source选项，弹出Import Data Source选择框，在此框中的Select import file type:中选择ASCII Raster，自动弹出选择源ASCII文件的对话框，点击寻找该数据集中的任一个ASCII文件，，然后按OK键； [3] 在Output Grid对话框中键入的Grid文件名字（建议使用有意义的文件名，以便以后自己查看）和点击存放此Grid文件的路径，再次按Ok键，然后按Yes（要选择整型数据），Yes（把生成grid文件调入到当前的view中）。生成的文件可以按照Grid文件标准进行属性编辑。这样就完成了显示将ASCII文件显示成Grid文件的过程。 [4] 批处理时，可以使用ARCINFO的ASCIIGRID命令，编写成AML文件，再用Run命令在Grid模块中完成： Usage: ASCIIGRID <in_ascii_file> <out_grid> {INT | FLOAT} 本数据的生产得到自然科学基金项目：中国西部环境与生态科学数据中心（90502010）、中国西部地区陆面数据同化系统研究（90202014）以及冻土主被动微波辐射传输模拟及其辐射散射特性研究（41071226）的支持。
晋锐, 李新
该数据集来自对1997年俄罗斯科学院地理研究所出版的《世界雪冰资源地图集》纸质地图的数字化，具体包括了俄罗斯的冻土范围、冻土温度、地下冰厚度等信息。更多信息参考文献（Kotlyakov et al, 2002）。数据以ESRI的Shape格式存储，用户也可通过美国冰雪数据中心下载（http://nsidc.org/data/ggd600.html）。
Tatiana Khromova, Victor Kotlyakov
该数据是中国冻土区划及类型图（1：1000万）（邱国庆等，2000；周幼吾 等，2000）的数字化，采用了区划和类型双系列体系，在同一份图上同时用区划体系和类型体系来反映在各个级别上冻土形成和分布的共性与个性。 区划体系包括三个冻土大区：（1）中国东部冻土大区；（2）中国西北冻土大区；（3）中国西南（青藏高原）冻土大区。在三个大区的基础上，又进一步划分出16个区及下面的若干亚区。冻土区划界线的划分中，I大区和III大区的界线主要参考了李炳元（1987）的结果；II大区和III大区的界线就是青藏高原的北界，即昆仑山—阿尔金山—祁连山北侧和山麓线；I大区和II大区的界线在贺兰山—狼山一带。二级区的界线，在II大区和III大区中以地貌条件为依据进行划分，在I大区则以气温年较差A与年平均气温T的比值为主要划分依据，并考虑到各地的冻结深度。 类型体系基于冻土连续性、冻土存在的时间和季节冻结深度，划分为8个类型，各类型界线主要取自《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）并参考了一些新资料，而季节冻土界线则主要以气象站资料为依据。各类型的定义如下： （1）大片多年冻土：连续系数为90%-70%； （2）大片-岛状多年冻土：连续系数为70%-30%； （3）稀疏岛状多年冻土：连续系数为<30%； （4）山地多年冻土； （5）中深季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度>1m； （6）浅季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度<1m； （7）短时冻土：保存时间不足一个月； （8）非冻土。 根据该数据计算的中国多年冻土区面积约2.19×106km²，约占中国领土的22.83％。其中，高山多年冻土0.42×106km²，约占我国领土面积的4.39％。季节冻土面积约4.76×106km²，约占我国领土的49.6％，瞬时冻土面积约1.86×106km²，占我国领土的19.33％。 更多信息参考文献（周幼吾 等，2000）。
郭东信, 邱国庆
数据集包括： 1、permaice（冻土类型图） 2、subsea(海底界线矢量图)3、treeline(林线矢量图)4、nhipa(栅格图)5、llipa(栅格图) Permaice包括属性字段：Num_code（冻土属性编码） Combo(冻土属性）extent（冻土范围）content(含冰量） 属性对照如下：（1）冻土属性对照表： 0 （No information ） 1 - chf （Continuous permafrost extent with high ground ice content and thick overburden） 2 - dhf （Discontinuous permafrost extent with high ground ice content and thick overburden ） 3 - shf （Sporadic permafrost extent with high ground ice content and thick overburden ） 4 - ihf （Isolated patches of permafrost extent with high ground ice content and thick overburden ） 5 - cmf （Continuous permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 6 - dmf （Discontinuous permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 7 - smf （Sporadic permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden ） 8 - imf （Isolated patches of permafrost extent with medium ground ice content and thick overburden） 9 - clf （Continuous permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 10 - dlf （Discontinuous permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 11 - slf （Sporadic permafrost extent with low ground ice content and thick overburden ） 12 - ilf （Isolated patches of permafrost extent with low ground ice content and thick overburden） 13 - chr （Continuous permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 14 - dhr （Discontinuous permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 15 - shr （Sporadic permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 16 - ihr （Isolated patches of permafrost extent with high ground ice content and thin overburden and exposed bedrock） 17 - clr （Continuous permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 18 - dlr （Discontinuous permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 19 - slr （Sporadic permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock） 20 - ilr （Isolated patches of permafrost extent with low ground ice content and thin overburden and exposed bedrock ） 21 - g （Glaciers） 22 - r （Relict permafrost） 23 - l （Inland lakes ） 24 - o （Ocean/inland seas ） 25 - ld （Land） （2）冻土范围对照表 c = continuous (90-100%) d = discontinuous (50- 90%) s = sporadic (10- 50%) i = isolated patches ( 0 - 10%) （3）含冰量对照表 h = high (>20% for "f" landform codes) (>10% for "r" landform codes) m = medium (10-20%) l = low (0-10%) ------------------------------------------------------------ Projection of the shapefiles is: PROJCS["Sphere_ARC_INFO_Lambert_Azimuthal_Equal_Area", GEOGCS["GCS_Sphere_ARC_INFO", DATUM["Sphere_ARC_INFO", SPHEROID["Sphere_ARC_INFO",6370997.0,0.0]], PRIMEM["Greenwich",0.0], UNIT["Degree",0.0174532925199433]], PROJECTION["Lambert_Azimuthal_Equal_Area"], PARAMETER["False_Easting",0.0], PARAMETER["False_Northing",0.0], PARAMETER["longitude_of_center",180.0], PARAMETER["latitude_of_center",90.0], UNIT["Meter",1.0]] Projection for the raster (*.byte) files is: Projection: Lambert Azimuthal Units: meters Spheroid: defined Major Axis: 6371228.00000 Minor Axis: 6371228.000 Parameters: radius of the sphere of reference: 6371228.00000 longitude of center of projection: 0 latitude of center of projection: 90 false easting (meters): 0.00000 false northing (meters): 0.00000
O. Ferrians, J. A. Heginbottom, E. Melnikov, Tingjun Zhang, 冉有华
青藏高原冻土图（1：300万）（李树德和程国栋，1996）是中国科学院兰州冰川冻土研究所（今中科院寒区旱区环境与工程研究所）冻土工程国家重点实验室根据多年从事冻土考察研究的第一手资料及前人研究论文、文献、并详细研究与参阅了航空像片、卫星影像及青藏公路沿线多年冻土图（1：60）万（童伯良 等，1983）、祁连山地貌图（1：100万）（中国科学院地理研究所，1985）、青藏高原自然景观图（1：300万）（中国科学院地理研究所，1990）、青藏高原第四纪冰川遗迹分布图（1：300万）（李炳元和李吉均，1991）、南水北调西线工程通天河-雅砻江调水区冻土遥感图（1：50万）（中国科学院兰州冰川冻土研究所，1995）、中国冰雪冻土图（1：400万）（施雅风和米德生，1988），在100万航测地形图上进行编绘，然后缩编成1：300万青藏高原冻土图。后经由中科院寒区旱区环境与工程研究所南卓铜等数字化完成。 数据包括： 1）数字化的青藏高原冻土分布图 2）青藏高原冻土图扫描图 数字化后的冻土分布图中的冻土类型包括： 0, Seasonally frozen ground;季节冻土 1, permafrost;多年冻土 2, island permafrost;岛状多年冻土 3, continuous permafrost;片状多年冻土
程国栋, 李树德, 南卓铜, 童伯良
中国冰冻圈是指中国范围内，大气圈、水圈、生物圈、岩石圈的冻结部分。中国冰冻圈资源与环境信息系统是对中国冰冻圈资源与环境数据进行管理与分析的综合性信息系统。建立中国冰冻圈资源与环境信息系统一方面是满足地球系统科学的需要，为研制地理信息系统支持下的冻土、冰川以及雪盖对全球变化的响应与反馈模型提供参数与验证数据；另一方面系统整理和抢救宝贵的冰冻圈数据，为其提供一个科学、高效、安全的管理与分析工具。 中国冰冻圈资源与环境信息系统包含三个不同空间的基础数据库。其中青藏高原基础数据库主要以青藏高原为研究区域，范围在东经70—105°，北纬20—40°之间，主要包含以下类型的数据： 1、冰冻圈数据。包括： 冻土类型； 积雪深度分布； 第四纪冰川遗迹图； 2、自然环境与资源。包括： 水文：地表水； 基础地质：第四纪地质、水文地质； 地表特性：植被类型； 气象站观测数据：气温、地表温度、降水量； 3、社会经济资源： 青藏高原及毗邻地区气象台站分布图； 4、高原冻土对全球变化的响应模型（Fgmodel）：预测了2009年、2049年和2099年的多年冻土分布数据。 详情请查看数据中的文档“中国冰冻圈资源与环境信息系统设计.doc”、“中国冰冻圈资源与环境信息系统数据字典.DOC”、“数据库-青藏高原.DOC”和“数据库-青藏高原 附表.DOC”。
李新
蒙古共和国冻土及冻土分区图是从《蒙古共和国国家地图集》（Sodnom and Yanshin, 1990）数字化而来。 该数据集描述了多年冻土和季节冻土的分布与一般属性以及蒙古共和国特有的低温现象。具体数字化了两个图版。第一个图版的比例尺是1:12,000,000，描述了四个一般的冻土区，包括：（1）连续和不连续多年冻土；（2）岛状和稀疏岛状多年冻土；（3）零星多年冻土；（4）季节冻土。第二个图版的比例尺是1:4,500,000，描述了14个不同的地形类型，地形类型根据高程、年平均气温、多年冻土厚度和融化深度，以及季节冻土的冻结深度划分。6类蒙古共和国特有的低温现象的位置也包括在内，分别为：多年生冻胀丘（pingo）、冰锥、热喀斯特、冻土滑坡（detachment failures）、融冻泥流、冷生夷平（cryoplatation processes）作用。 数据的格式为ESRI shapefiles，用户也可通过美国冰雪数据中心下载（https://nsidc.org/data/ggd648）。
A. L.Yanshin, Sodnom
该数据是对青藏公路沿线多年冻土图（1：60万）（童伯良 等，1983）的数字化，青藏公路沿线多年冻土图是1981年由中国科学院寒区旱区环境与工程研究所（原中国科学院兰州冰川冻土研究所）童伯良、李数德、卜觉英、邱国庆等编制的，其目的在于反映公路沿线多年冻土层分布的基本规律及其与主要自然环境因素的生成关系总貌。 编制该图的基础资料包括有：青藏公路沿线1：200000水文地质和工程地质调查和图件（青海省第一水文地质工程地质大队、地质科学院地质力学所）；中国科学院冰川冰土研究所自1960年以来在青藏公路沿线的西大滩、昆仑山垭口盆地、清水河、风火山、沱沱河、桑马盆地、布曲河、土门格拉、两道河等九个地点的冻土研究成果；格尔木—拉萨输油管线的钻探资料以及工作区的航测地形资料。以1：200000万地形图当工作底图，编绘成多年冻土图，再缩编成1：600000的成图，以保证图的精确性。为了弥补沿线更大范围内资料的不足，把公路沿线九个冻土研究点上探明的冻土特征规律应用于地质地理条件类同的地段，同时利用航片补充编图区的冻融地质作用和冻土特征。 青藏公路沿线多年冻土图（1：60万）包括青藏公路沿线年平均气温等值线图（1：720万）和青藏公路沿线多年冻土图（1：60万），其中青藏公路沿线多年冻土图中又包含多年冻土类型、岩性、冻土现象、贯通融区类型、冻土工程分类、地质构造断裂等信息。本数据仅对多年冻土信息进行了数字化，其空间范围北起青藏公路的大西滩，南至桑雄，长达近800公里，宽约40-50公里。 本数据集包括：矢量化的青藏公路沿线多年冻土图和《青藏公路沿线多年冻土图》扫描图，其中青藏公路沿线多年冻土图的属性信息如下： A-1;Continuous permafrost;大片多年冻土区;>0°C;残留多年冻土层、隔年层 A-2;Continuous permafrost;大片多年冻土区;0~-0.5°C;0-25m A-3;Continuous permafrost;大片多年冻土区;-0.5~-1.5°C;25-60m A-4;Continuous permafrost;大片多年冻土区;-1.5~-3.5°C;60-120m A-5;Continuous permafrost;大片多年冻土区;<-3.5°C;>120m B-1;Island permafrost ground;岛状多年冻土;季节冻土(Seasonal Frozen Ground); B-2;Continuous permafrost;大片多年冻土区;>0°C;残留多年冻土层、隔年层 B-3;Island permafrost extent;岛状多年冻土区;0~-0.5°C;0-25m B-4;Island permafrost extent;岛状多年冻土区;-0.5~-1.5°C;25-60m B-5;Island permafrost extent;岛状多年冻土区;-1.5~-3.5°C;60-120m
童伯良, 李树德, 卜觉英, 邱国庆
该数据源是1991-1996年，俄罗斯出版1：250的《Geocryological Map of Russia and Neighbouring Republics》系列图，该图采用俄语标注，共16幅。1998年，Zaitsev等将其翻译为英文。这次数字化，将选择其中的7个主题进行数字化，分别为：1）Distribution of frozen and unfrozen ground，2）Mean annual temperature of unfrozen ground at the depth of zero annual amplitude” might be awkward as we do not know where is the depth of zero amplitude, and lack data, generally. 3）Thickness of permafrost，4）Depth from the surface and thickness of relict permafrost, 5）Distribution of permafrost containing cryopegs, 6）Thickness of permafrost containing cryopegs, 7）Distribution of permafrost with depth。 1、该数据包括两个矢量图层:(1)冻土分布层(permofrostpermafrost distribution)(2)冻土温度层（permafrost_temperature)(3)冻土厚度图(permafrost thickness)(4)冻土形成条件(permafrost formation conditions）(5)纠正图像(Correction Image) 2.冻土层分布图包括以下几个字段:AREA,PERIMETER,FROZEN_,FROZEN_ID:POLY_,POLY_,RINGS_OK,RINGS_NOK,A,冻土层:FROZEN_SOI,温度。冻土层和FROZEN_SOI是冻土类型的中英文表示。 4、冻土层属性: Frozen-Soil 冻土层 温度水域 Continuous Predominantly unfrozen 连续大片非冻土 1-5 Continuous permafrost 连续多年冻土 -3- -5 Continuous unfrozen ground 连续非冻土 4-6 Discontinuous permafrost 不连续多年冻土 0.5- -2 Predominantly continuous permafrost 大片连续多年冻土 -1- -3 Predominantly unfrozen ground 大片非冻土 1-3 5、投影信息： PROJCS["Asia_North_Equidistant_Conic", GEOGCS["GCS_North_American_1927", DATUM["North_American_Datum_1927", SPHEROID["Clarke_1866",6378206.4,294.9786982]], PRIMEM["Greenwich",0.0], UNIT["Degree",0.0174532925199433]], PROJECTION["Equidistant_Conic"], PARAMETER["False_Easting",0.0], PARAMETER["False_Northing",0.0], PARAMETER["longitude_of_center",100.0], PARAMETER["Standard_Parallel_1",15.0], PARAMETER["Standard_Parallel_2",58.3], PARAMETER["latitude_of_center",60.0], UNIT["Meter",1.0]]
Yershow
哈萨克斯坦1:1000万冻土类型图，数据包括三个shp矢量图层： 1、线状ranges.shp,表示冻土范围； 2、面状kaz_perm.shp，冻土层 3、一个属性说明word文档。 kaz_perm属性表包括四个字段ID,REGION,SUBREGION,M_RANGE。 主要的属性对照： 一、Area I. Altai-TienShan 二、Region： High mountains I.1. Altai、I.2. Saur-Tarbagatai、I.3.Dzhungarskyi 、 I.4. Northern Tien Shan、I.5. Western Tien Shan Intermountain depressions I.6. Zaysanskyi、I.7. Alakulskyi、I.8. Iliyskyi II. Western Siberian 二、Region: Planes II.1. Northern Kazakhstanskyi V. Western Kazakhstanskaya III. Kazakh small hills area IV. Turanskaya： IV.1. Turgayskyi IV.2. Near Aaralskyi IV.3. Chuysko-Syrdaryinskyi IV.4. South-Balkhashskyi V. Western Kazakhstanskaya: V.1. Mugodzhar-Uralskyi V.2. Near Caspian V.3. manghyshlak-Ustyrtskyi 三、Sub-region: I.1.1. Western Altai I.1.2. South Altai I.1.3. Kalbinskyi I.2.1. Tarbagatayskyi I.2.2. Saurskyi I.3.1. Nortern Dzhungarskyi I.3.2. Western Dzhungarskyi I.3.3. Southern Dzhungarskyi I.4.1. Kirgizskyi Alatau I.4.2. Zailiyskyi-Kungeyskyi I.4.3. Ketmenskyi I.4.4. Bayankolskyi I.5.1. Karatauskyi I.5.2. Talaso-Ugamskyi 图层投影信息为： GEOGCS["GCS_WGS_1984", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS_1984",6378137.0,298.257223563]], PRIMEM["Greenwich",0.0], UNIT["Degree",0.0174532925199433]] 区域的不同代表冻土不同的属性，具体属性信息可从word文档中得知。
Sergei Marchenko
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