亚洲高山区是世界第三极，称之为“亚洲水塔”，受气候变暖的影响，冰川持续亏损，深刻改变了冰川水资源的供需关系。为了系统认识冰川对气候变化的响应程度，项目通过冰川物质平衡的敏感性，揭示冰川物质平衡变化与气候因子之间的关系。数据包括两张图：物质平衡对气温的敏感性和物质平衡对降水的敏感性图，冰川气候敏感性分区图。 在过去70年亚洲高山区各山系的冰川物质平衡演化序列差异显著，喀喇昆仑和西昆仑地区的冰川呈现出稳定态，物质平衡为微弱的正平衡，而喜马拉雅山、天山和祁连山在1990年之后出现加速退缩的趋势。这主要归因于物质平衡对气温、降水等敏感性。利用0.5°分辨率的ERA5 气温和降水数据驱动月尺度的物质平衡模型，通过43条监测冰川的物质平衡率定参数，2000-2016年的1°×1°ASTER物质平衡数据对参数进行空间约束，利用空间参数外推的方法重建了1951-2020年亚洲高山区95085条冰川的物质平衡序列，分析了冰川物质平衡对气温（±0.5k、±1k、±1.5k）和降水（±10%、±20%、±30%）的敏感性，根据物质平衡的空间敏感性差异，结合冰川物质平衡的影响要素（夏季气温的分布、夏季降水的比率、冰川类型的分布、夏季晴空太阳辐射分布等），对亚洲高山区的冰川气候敏感性进行归类划分，主要分为为4类： 气温主控区：指气温是冰川物质平衡变化的主要控制因素，降水占据次要位置； 降水控制区：指冰川主要受降水控制，全年的冰川区气温低于0℃； 冬季累积型冰川气温、降水控制区：指冰川主要受冬季的降水补给，冰川的物质平衡变化是气温和降水共同作用的结果； 夏季累积型冰川气温、降水控制区：指冰川的补给方式是夏季降水，冰川的物质平衡是气温和降水共同作用的结果。
上官冬辉
高亚洲地区对气候变化非常敏感，是全球变化研究的热点区域。气温和降水的变化会在冰雪冻融的时间上反映出来。星载微波遥感能提供时空连续的冰雪表面状态监测能力，当冰雪中很小一部分开始融化造成微量液态水，也会反映在主动和被动微波遥感信号中。在微波波段，冰与液态水的介电常数差异巨大，因此为微波遥感监测冰雪融化提供了基础理论。在被动微波情况下，当冰雪开始融化而出现液态水时，其吸收和发射率迅速增加，因此其发射率和亮度温度、后向散射系数也会迅速改变。本数据集为利用1979年至2018年长时间序列卫星微波辐射计和散射计观测反演的高亚洲地区冰雪融化的初始时间。被动微波遥感数据为搭载在卫星上的SMMR（1979~1987年），以及搭载于DMSP上的SSM/I-SSMIS辐射计（1988年至今）。主动微波遥感数据为QuikSCAT卫星散射计（2000~2009年）。
熊川, 施建成, 姚汝桢, 雷永荟, 潘金梅
采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集，时间范围：2000-2010，空间范围：25-40 ºN，75-105 ºE，时间分辨率：逐时，空间分辨率：10 km，格点数为150*300。 总计有33个变量，其中包含的近地表大气变量11个： 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个：各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量（感热通量）、地表面处向上的水量通量（感热通量）。 其他变量3个：经度、纬度和行星边界层高度。
潘小多
雪水当量（积雪深度与密度之积）是反映地表积雪量变化的重要因子，是地表水文模型和气候模式中的一个重要参数。青藏高原作为亚洲水塔，多条大江大河补给主要依靠高原上冰川或积雪的融化。基于被动微波对积雪监测的敏感性，本数据实现了长时间序列的高亚洲地区雪水当量的反演。数据集包含日雪水当量、月雪水当量以及每五日雪水当量，可服务于当地水文、畜牧业生产等方面。
邱玉宝
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
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中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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