本数据集来源于MODIS 005版本和IMS数据集，进行了去云处理后融合的逐日无云积雪面积产品。取值范围：0%-100%。200：积雪；100： 湖冰；25：陆地；37：海洋。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2002年7月5日至2014年12月31日。
郝晓华
doi: 10.11888/Snow.tpdc.270051 5572 389 开放获取 2018-07-31
本数据集是通过卫星数据和地表能量平衡法得到的全球陆地地表每天和每月的蒸散发量。该数据集的空间分辨率是5公里。ET数据生产的算法主要采用Chen et al. 2019 JGR 和Chen et al. 2013 (JAMC)最新修订的SEBS 算法。如何采用热红外得到无缝的每日蒸发资料请参考 Chen et al. 2021 JGR, 该文还对不同蒸发产品做了对比，结果发现该产品在灌溉区显著优于Landflux, GLEAM, MOD16, GLDAS, 和ERA-Interim 产品，再分析驱动数据的降尺度详见该文。MODIS LST，NDVI，全球森林高度，GlobAlbedo都已经用于此ET数据集的计算中。模型产生的全球地表感热通量、净辐射通量和潜热通量可以联系作者获得。 日蒸散发文件命名规则: 20001201-ET-V1.mat, 2000-year, 12-month,01-day, ET-Evapotranspiration, V1-version 1;蒸发单位: 毫米每天 (数据存储采用unit8格式，需转成单精度或双精度，转换后需要除10再使用)；数据类型: 为了减小数据保存空间，采用unit8的数据保存格式，海洋和陆地水体象元为固定值255. 月蒸散发文件命名规则: ETm200012-ET-V1.mat, 2000-year, 12-month, ET-Evapotranspiration, V1-version 1; 蒸发单位:毫米每月 (数据存储采用int16格式，转成单精度或双精度使用，另外转换后需要除10); 数据类型:为减少存储空间采用int16的数据格式，海洋和陆地水体象元为固定值0.
陈学龙
doi: 10.5194/acp-14-13097-2014 6419 337 开放获取 2018-07-31
基于青藏高原国家气象站站点数据通过PRISM模型插值生成的高原气象要素分布图，主要包括气温和降水。 青藏高原1961-1990月均温分布图(30年平均值)： t1960-90_1.e00，t1960-90_2.e00，t1960-90_3.e00，t1960-90_4.e00，t1960-90_5.e00， t1960-90_6.e00，t1960-90_7.e00，t1960-90_8.e00，t1960-90_9.e00，t1960-90_10.e00， t1960-90_11.e00，t1960-90_12.e00 青藏高原1991-2020月均温分布图(30年平均值)： t1991-20_1.e00，t1991-20_2.e00，t1991-20_3.e00，t1991-20_4.e00，t1991-20_5.e00， t1991-20_6.e00，t1991-20_7.e00，t1991-20_8.e00，t1991-20_9.e00，t1991-20_10.e00， t1991-20_11.e00，t1991-20_12.e00， 青藏高原1961-1990月降水分布图(30年平均值)： p1960-90_1.e00，p1960-90_2.e00，p1960-90_3.e00，p1960-90_4.e00，p1960-90_5.e00， p1960-90_6.e00，p1960-90_7.e00，p1960-90_8.e00，p1960-90_9.e00，p1960-90_10.e00， p1960-90_11.e00，p1960-90_12.e00 青藏高原1991-2020月降水分布图(30年平均值)： p1991-2020_1.e00，p1991-2020_2.e00，p1991-2020_3.e00，p1991-2020_4.e00，p1991-2020_5.e00， p1991-2020_6.e00，p1991-2020_7.e00，p1991-2020_8.e00，p1991-2020_9.e00，p1991-2020_10.e00， p1991-2020_11.e00，p1991-2020_12.e00， 数据时间范围分为1961-1990年、1991-2020年。 数据覆盖的空间范围为东经73°～104.95°，北纬26.5°～44.95°，空间分辨率0.05度×0.05度（经度×纬度），大地坐标投影。 名称解释： 月均温：一个月中每天的日平均气温的平均数； 月降水：一个月降水量的总和。 量纲：数据的文件格式为E00文件，DN值为1～12月的月均温平均值（×0.01℃）、月降水平均值（×0.01mm）。 数据类型：整型。 数据精度：0.05度×0.05度（经度×纬度）。 本数据原始来源为两组数据集：1）青藏高原及周边地区128个气象站自建站至2000年的月均温、月降水观测资料；2）青藏高原50×50km网格的HadRM3区域气候情景模拟数据，即1991-2020年下月平均温度、月降水模拟值。 1961-1990年，对源数据集采用PRISM（Parameter elevation Regressions on Independent Slopes Model）插值方法生成网格数据，基于站点数据对插值模型进行调参和验证。1991-2020年，对区域气候情景模拟数据以地形趋势面插值方法降尺度生成网格数据。部分源数据来自GCM模型模拟的结果：GCM模型采用Hadley Centre climate model HadCM2-SUL。 a) Mitchell JFB, Johns TC, Gregory JM, Tett SFB (1995) Climate response to increasing levels of greenhouse gases and sulphate aerosols. Nature, 376, 501-504. b) Johns TC, Carnell RE, Crossley JF et al. (1997) The second Hadley Centre coupled ocean-atmosphere GCM: model description, spinup and validation. Climate Dynamics, 13, 103-134. 对气象数据进行空间插值采用PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)方法： Daly,C., R.P. Neilson, and D.L. Phillips, 1994: A statistical-topographic model for mapping climatological precipitation over mountainous terrain. J. Appl. Meteor., 33, 140~158. 因高原地区观测条件艰苦，基础研究数据缺乏，部分地区气象数据有缺失的现象。本数据集经调参和验证，精度尚可，但仅可做为宏观尺度气候研究的参考之用。青藏高原1961-1990月均温分布数据平均相对误差率为8.9%，青藏高原1991-2020月均温分布数据平均相对误差率为9.7%，青藏高原1961-1990月降水分布数据平均相对误差率为20.9%，青藏高原1991-2020月降水分布数据平均相对误差率为22.7%。对部分缺失数据的区域进行了插补，对明显错误的个别数值进行了修改。
周才平
doi: 10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.49.file 8173 736 开放获取 2018-07-30
该数据集记录了西藏自治区1967-2016年，年末总人口、男性总数、女性总数、城镇人口数乡村人口数及乡村各行业从业人员统计等序列数据。数据整理自统计年鉴：《西藏社会经济统计年鉴》和《西藏统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据集包含3个表：西藏历年人口统计表，分县人口统计，乡村从业人员。 数据表1：西藏历年人口统计 数据表有10个字段 字段1：年份；字段2：年末总人口 单位 万人； 字段3：男性总数 单位 万人；字段4：男性比重 单位 %； 字段5：女性总数 单位 万人；字段6：女性比重 单位 %； 字段7：城镇人口数 单位 万人；字段8：城镇人口比重 单位 %； 字段9：乡村人口数 单位 万人；字段10：乡村人口比重 单位 %。 数据表2：分县人口统计 数据表有7个字段 字段1：区县；字段2：年份；字段3：年末总户数 单位 户； 字段4：乡村户数 单位 户；字段5：年末总人口 单位 万人； 字段6：乡村人口 单位 万人；字段7：年末单位从业人员数 单位 万人。 数据表3：乡村从业人员 数据表有7个字段 字段1：年份；字段2：区县；字段3：乡村从业人员 单位 人； 字段4：农林牧渔业 单位 人；字段5：工业 单位 人； 字段6：建筑业 单位 人；字段7：其他非农从业人员 单位 人。
西藏自治区统计局
5653 341 开放获取 2018-07-30
该数据集记录了青海省1978-2016年牲畜存栏、出栏数目，各种肉蛋奶类、羊毛羊绒产品产量等序列数据。数据整理自统计年鉴：《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据集包含3个表：牲畜饲养情况，主要畜产品产量，主要牲畜出栏情况。 数据表1：牲畜饲养情况 数据表共有7个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：大牲畜年末存栏 解释：大牲畜年末存栏数目 万头 字段3：牛 解释：牛末存栏数目 万头 字段4：马 解释：马末存栏数目 万头 字段5：羊年末存栏 解释：羊年末存栏数目 万头 字段6：绵羊 解释：绵羊末存栏数目 万头 字段7：猪年末存栏 解释：猪年末存栏数目 万头 数据表2：主要牲畜出栏情况 数据表共有5个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：大牲畜出栏数 万头 字段3：羊出栏数 万头 字段4：肉猪出栏数 万头 字段5：家禽出栏数 万头 数据表3：主要畜产品产量 数据表共有14个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：肉类总产量 解释：肉类总产量 吨 字段3：猪肉 解释：猪肉产量 吨 字段4：牛肉 解释：牛肉产量 吨 字段5：羊肉 解释：羊肉产量 吨 字段6：其他 解释：其他肉类产量 吨 字段7：奶类 解释：奶类产量 吨 字段8：牛奶 解释：牛奶产量 吨 字段9：羊毛 解释：羊毛产量 吨 字段10：绵羊毛 解释：绵羊毛产量 吨 字段11：羊绒 解释：羊绒产量 吨 字段12：牛毛绒 解释：牛毛绒产量 吨 字段13：蜂蜜 解释：蜂蜜产量 吨 字段14：禽蛋 解释：禽蛋产量 吨
青海省统计局
4241 286 开放获取 2018-07-29
该数据集是基于GIMMS 最新版本的NDVI数据集GIMMS3g version 1.0估算的三江源地区去的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。分别用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为1982年至2015年，空间分辨率为8km。
王旭峰
doi: 10.11888/Ecolo.tpdc.270067 5659 338 开放获取 2018-07-29
该数据集记录西藏地区各行政区划中文名称，英文名称及地区和区县的所属关系。数据整理自统计年鉴：《西藏社会经济统计年鉴》和《西藏统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据集包含2个数据表： 数据表1：西藏行政区划表 数据表共有5个字段 字段1：地区 解释：地区中文名称 字段2：地区英文名称 解释：地区英文名称 字段3：区县 解释：区县中文名称 字段4：区县英文名称 解释：区县英文名称 字段5：土地面积 平方公里 数据表2：分县区域变化 数据表共有5个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：面积 平方公里 字段4：乡镇个数 字段5：村民委员会个数
国家统计局
5005 312 开放获取 2018-07-29
该数据集记录青海省各行政区划中文名称，英文名称及地区与区县之间的所属关系。数据整理自统计年鉴： 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据集包含2个数据表，分别为：青海行政区划，分县区域变化。 数据表1：青海行政区划 数据表共有5个字段 字段1：地区 解释：地区中文名 字段2：地区英文名 解释：地区英文名 字段3：区县 解释：区县中文名 字段4：区县英文名 解释：区县英文名 字段5：土地面积 平方公里 数据表2：分县区域变化 数据表共有5个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：面积 平方公里 字段4：乡镇个数 字段5：村民委员会个数
青海省统计局
5041 245 开放获取 2018-07-28
该数据集包含了2016年至2017年之间在三江源地区的珍稀动物调查数据，记录了调查点的经纬度、样线长度、动物发现的时间、动物名称、数量、出现的位置、栖息地类型、所属科等。
胡林勇, 张同作, 张同作, 徐世晓
doi: 10.11888/Ecolo.tpdc.270021 4714 122 开放获取 2018-07-28
青藏高原及周边地区典型冰川的物质平衡及末端变化数据，包括羊卓雍错附近的枪勇冰川、帕隆藏布流域的帕隆冰川、纳木错附近的扎当冰川、青藏高原中部唐古拉山小冬克玛底冰川、青藏高原西部阿里地区的昂龙2号冰川、慕士塔格地区的阿尔且特克冰川、15号冰川及乔都马克冰川和青藏高原东北部祁连山七一冰川。 用于高原典型地区典型冰川对气候变化的响应研究。在典型地区典型冰川的冰面上，利用蒸汽钻钻孔布设测杆，每年固定时间测量测杆高度变化，并结合雪坑观测，以进行冰川物质平衡的观测。在靠近冰川末端的地面上设置标志物，测量标志物与冰川末端之间的距离，以观测冰川末端位置变化。其中，乔都马克冰川和帕隆94号冰川两条冰川有末端变化数据。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间和空间连续序列。符合中国和世界冰川常规监测研究精度，满足冰川变化与相关气候变化记录的对比研究。
doi: 10.11888/GlaciologyGeocryology.tpe.96.db 5572 508 开放获取 2018-07-28
该数据集包含了尕阿错湖泊观测点垂向剖面水质数据。 观测时间为2017年7月1日。数据以excel格式存储。
侯居峙
doi: 10.11888/Hydro.tpdc.270023 3456 274 开放获取 2018-07-28
该数据集是2017年河湖源考察期间茶卡热觉湖的水质多参数数据，用于获取湖泊基本理化指标数据，为后续湖泊现代观测研究作准备。 数据观测时间为2017年8月30日。测量仪器为YSI EXO2水质多参数测量仪。仪器在每次测量之前都根据湖面海拔高度和当地气压进行校正，测量的时间间隔定为0.25s，投放速度较慢，保证高连续性地获取数据；得到的原始数据包括了水面以上暴露在空气中的测量数据，在后期处理中予以剔除。数据以excel文件存储。
王君波
doi: 10.11888/Hydro.tpdc.270045 4056 29 申请获取 2018-07-27
本数据包含两个数据文件，GLOBELAND30 TILES（原始数据）和TIBET_ GLOBELAND30_MOSAIC（镶嵌数据）。 原始数据下载自全球地表覆盖数据网站（GlobalLand3）（http://www.globallandcover.com），范围涵盖青藏高原及周边地区。原始数据分幅存储，为了便于用户使用数据，在分幅数据的基础上，我们使用Erdas软件对原始数据进行了拼接镶嵌。 全球地表覆盖数据（GlobalLand30）是国家863计划重点项目“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”的科研成果，该数据利用美国陆地卫星影像（TM5、ETM+）和中国环境减灾卫星（HJ-1）影像数据，采用基于像素分类-对象提取-知识检核的综合方法提取而成。数据包括耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、苔原、人造覆盖、裸地、冰川和永久积雪10个一级地表覆盖类型，没有进行二级类型提取。在准确度评估方面，评估九种类型和超过150,000个测试样品。GlobeLand30-2010的整体精度达到80.33％。Kappa指标为0.75。 GlobeLand30数据采用WGS84坐标系，UTM投影，6度分带，参考椭球为WGS 84椭球。根据不同的纬度情况，采用2种分幅方式进行数据组织。在南北纬60°区域内，按照5°（纬度）×6°（经度）大小进行分幅；在南北纬60°至80°区域内，按照5°（纬度）×12°（经度）大小进行分幅，按照奇数6°带的中央经线进行投影。 GLOBELAND30 TILES：原始数据保留数据原貌，未进行处理。 TIBET_ GLOBELAND30_MOSAIC：使用erdas软件对原始数据进行镶嵌，参数设置使用默认值原始数据保留数据原貌，精度同下载网站。
陈军
5324 108 保护期内 2018-07-26
包含了青海省1998-2016年西宁、海东、门源、黄南、海南、果洛、玉树、海西等主要地区平均气温数据。数据整理自统计年鉴： 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表记录了青海省8个地区每个月及每年的平均温度。 单位：摄氏度。 数据集主要应用于地理学、社会经济研究。
青海省统计局
3534 232 开放获取 2018-07-26
本数据集是建立在青藏高原基础上的高原土壤水分和土壤温度观测数据，用于量化粗分辨率卫星和土壤水分和土壤温度模型产物的不确定性。青藏高原土壤温湿度观测数据（Tibet-Obs）由三个区域尺度的原位参考网络组成，包括寒冷半干旱气候的那曲网络，寒冷潮湿气候的玛曲网络和寒冷干旱的阿里网络。这些网络提供了对青藏高原不同气候和地表水文气象条件的代表性覆盖。 - 时间分辨率：15分钟 - 空间分辨率：点测量 - 测量精度：土壤水分，0.00001；土壤温度，0.1℃；数据集尺寸：标称深度为5，10，20，40和80厘米的土壤水分和温度测量值 - 单位：土壤水分，cm ^ 3 cm ^ -3； 土壤温度， ℃
Bob Su
doi: 10.11888/Soil.tpdc.270028 3988 410 开放获取 2018-07-26
数据集综合了纳木错多圈层综合观测研究站、珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站的大气、水文和土壤的长期监测数据。数据有三种分辨率，包括0.1秒、10分钟、30分钟、24小时不等。 野外的大气边界层塔（PBL）所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产，风速风向传感器由美国的MetOne公司生产，辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产，气体分析仪由美国的Licor公司生产，土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期（每年2-3次）由专业人员对观测系统进行维护，对传感器进行标定和更换，对采集的数据进行下载和整编，满足国家气象局和世界气象组织（WMO）的气象观测规范。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列，质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。
马耀明
doi: 10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.55.file 5826 126 申请获取 2018-07-25
该数据集是2017年河湖源考察期间拉昂错的水质多参数数据，用于获取湖泊基本理化指标数据，为后续湖泊现代观测研究作准备。 数据观测时间为2017年9月8日。测量仪器为YSI EXO2水质多参数测量仪。仪器在每次测量之前都根据湖面海拔高度和当地气压进行校正，测量的时间间隔定为0.25s, 投放速度较慢，保证高连续性地获取数据；得到的原始数据包括了水面以上暴露在空气中的测量数据，在后期处理中予以剔除。数据以excel文件存储。
王君波
doi: 10.11888/Hydro.tpdc.270031 5468 31 申请获取 2018-07-25
青藏高原东缘贡嘎山森林生态系统试验站观测的气象、土壤、植被等数据，时间主要是从2005-2008年。 气象数据：气温、气压、相对湿度、露点温度、水气压、地温、土壤温度（5cm、10cm、20cm、40cm）、10分钟平均风、10分钟最大风速、降水、总辐射、净辐射 乔木层生物观测数据：胸径、树高、生活型 灌木层生物观测数据：株数、高度、盖度、生活型、地上生物量、地下生物量 草本层生物观测数据：株（丛）数、平均高度、盖度、生活型、地上生物量、地下生物量 叶面积指数：乔木层叶面积指数、灌木层叶面积指数、草木层叶面积指数 土壤有机质及养分：土壤有机质、全氮、全磷、全钾、硝态氮、铵态氮、速效氮（碱解氮)、有效磷、速效钾、缓效钾、水溶液提pH值 土壤含水量：深度、含水量
王小丹
doi: 10.11888/Ecology.tpe.13.db 4349 322 开放获取 2018-07-25
该数据集是色林错湖泊水位数据，可应用于气候学和环境变化、寒区水文过程等学科领域。 数据观测时间为2016年9月17日至2017年2月15日，利用自动水位计，每60分钟记录一条数据。内容包含色林错东岸水位观测点的水压、水温。 原始数据压强精度为0.001kPa，水温精度为0.001℃。原始数据经过质量控制后形成连续时间序列，通过计算得到每日均值指标数据。数据以excel文件存储。
张寅生
doi: 10.11888/Hydro.tpdc.270030 4308 309 开放获取 2018-07-24
本数据集包含西藏近50年的自然灾害信息，包括干旱、雪灾、霜灾、冰雹、洪涝、风灾、雷电灾害等气象灾害产生的时间地点及所造成的后果。 西藏位于中国的西南边境，是青藏高原的主体。由于受到西风带天气影响和印度洋暖湿气流的强烈影响，干湿季明显，加之境内高山林立，地形地貌复杂，西藏成为我国自然灾害发生最频繁的地区之一。对西藏农牧业生产造成重大危害的主要气象灾害方式有：干旱、雪灾、霜冻、冰雹、洪涝和大风等。据不完全统计，1982-2000年平均每年受灾面积为2.844万公顷，其中1983年受灾面积最大，达20．37万公顷，其次是1995年，为13.23万公顷。从各种灾害面积占总受灾面积比例来看，干旱所占比例最大，达38％，病虫害次之，为25％。西藏地广人稀，生态环境十分脆弱，传统的农牧业生产基本靠人吃饭。各种气象灾害给西藏人民生命财产带来重大损失。在西藏的各种气象灾害中雪灾居首。西藏是全国五大牧区之一，牲畜是牧民最重要的生产生活来源。雪灾往往造成大批牲畜死亡，使牧民的财产遭受重大损失，并对其生命安全构成威胁。 数据摘录自《中国气象灾害大典·西藏卷》，属于人工录入总结校对。
刘光轩
7489 432 开放获取 2018-07-24
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