1) 数据内容(包含的要素及意义) : 2000-2019年青藏高原152个大于50 km² 湖泊透明度数据（塞氏盘值）。 2) 数据来源及加工方法 : 数据反演基于高精度透明度反演模型以及MODIS-MODOCGA产品数据。遥感数据转化为遥感反射率R_rs反演透明度值，并计算出年均值。以湖泊几何中心3×3 像元均值代表该湖泊，对于几何中心位于湖泊以外的情况，则取该湖泊开阔水域计算。 3) 数据质量描述 : 湖泊年均值。 4) 数据应用成果及前景 : 气候变化可能改变湖泊透明度，湖泊透明度的变化则对区域气候变化起到反馈作用。本研究中青藏高原湖泊透明度的反演为湖-气界面能量交换提供了基础数据。
朱立平, 彭萍
本数据包括西藏纳木错湖水不同深度处的日平均水温数据，是实地监测获取的湖水温度变化情况；该数据利用水质多参数仪及温度探头放置于水中而连续获取，温度记录的分辨率是10分钟和2小时，并基于原始测量数据计算了日平均水温；所用仪器和方法均非常成熟，数据处理过程进行了严格的质量控制，确保数据真实可靠；该数据已用于纳木错湖水热力学分层研究、湖气热量平衡研究等物理湖泊学方面的基础研究，并用来校正基于遥感数据的湖水温度数据及不同的湖泊模型研究。可用于物理湖泊学、水文学、湖气相互作用、遥感数据同化验证及湖泊模型研究。
王君波
青藏高原由于高云覆盖，通常用来监测湖泊面积的光学遥感影像数据，如Landsat只能用来监测湖泊年尺度面积变化，而对湖泊季节变化研究了解较少。使用Sentinel-1 SAR数据，对青藏高原大于50平方公里湖泊月尺度面积进行了提取。研究显示，湖泊的季节变化显示出截然不同的模式，面积较大的湖泊（> 100 km2）在8-9月达到峰值，而较小的湖泊（50-100 km2）面积在6-7月达到峰值。封闭湖泊面积的季节峰值更突出，而外流湖的季节峰值更平缓。冰川补给湖相对于非冰川补给湖显示了延迟的面积峰值。同时，大尺度的大气环流，如西风、印度季风、和东亚季风也影响着湖泊面积的季节变化。此研究为监测湖泊面积年内变化弥补了空白。
张宇, 张国庆
该数据集是2019年咸海流域不同水体的多参数数据，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2019年7月26日，一天的水化学特征。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1s, 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。
吴敬禄
青藏高原湖泊广布，近年来呈现普遍扩张的趋势。掌握这些湖泊的水位及水量变化信息对认识区域水文-气候交互机制及其演变规律意义重大。本数据集包含青藏高原52个大、中型湖泊2000 - 2017年的水位、水量变化，面积-水位关系曲线等信息，多数湖泊的水位及水量变化时间分辨率在月尺度或旬尺度。本数据基于多源测高卫星数据和Landsat光学影像制作，将光学影像观测到的湖泊岸线变动转化为水位信息(简称光学水位)，并且借助光学水位移除了多源测高水位之间系统偏差。野外实验和理论分析的结果一致表明光学水位的精度在0.1 - 0.2 m，与测高水位精度相当，测高水位的不确定性用同一周期内有效水面足迹点高程的标准差表示，已经包含在数据集中。本数据集可以应用于水资源和水安全管理，湖泊流域水文分析，水量平衡分析等，尤其在湖泊溢流洪水监测方面有较大的潜力。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 韩鹏飞, 赵凡玉, 荣田佳秀
1）数据内容：2015年6月-2018年5月高原南部佩枯错不同深度湖水温度变化，大气温度和湿度变化，佩枯错湖面蒸发。 2）数据来源：不同深度湖水温度观测点分别位于佩枯错南部和北部湖中心，南部湖中心水深42米，观测间距为5米，北部湖中心水深为72米，观测间距为10m。湖水温度观测使用HOBO温度计进行，观测步长为每小时。然后求取日平均值。湖面蒸发采用能量平衡法计算得出。 3）湖水温度测量误差为0.2度。 4）湖面蒸发对进一步计算湖泊水量平衡具有重要意义。
类延斌
本研究数据主要基于Google Earth Engine大数据云处理平台，选用2017年三江源、普尔河、育空河流域Sentinel-2为基础数据，SRTM-DEM和Global Surface Water为辅助数据，选用AWEIn，AWEIs，WI2015，MNDWI，NDWI等多种水体指数阈值提取的方法，依据年水体频率获得季节水体与永久水体分类数据(空间分辨率10m)。该水体数据产品，为高时空分辨率水体变化和冻土水文分析提供了有效基础数据。
冉有华
GLObal WAter BOdies database（GLOWABO）数据集，Charles Verpoorter等人基于GeoCoverTM Water bodies Extraction Method利用2000±3年Landsat 7 ETM+影像，获得全球水体数据集。水体提取方法结合主成分分析、阈值提取、纹理特征提取等多种方法，空间分辨率15m，总体精度91%。数据还包括水体面积、周长、形状指数、高程等信息。本数据集选区其中三江源流域、普尔河流域、育空河流三个流域数据集，为北半球极地水文研究提供数据支持。
Charles Verpoorter
基于20世纪60年代的锁眼卫星数据，采用面向对象的监督分类，结合人工目视解译修正，生产出水体数据产品。总解译面积64.5万km2，占研究区96.28%，其中三江源研究区影像缺失18844 km2，阿拉斯加育空流域研究区影像缺失4220 km2，西西伯利亚普尔河流域研究区影像缺失1954 km2。解译最小线状地物图上宽度大于8米，最小面状地物图上面积大于100平方米，描迹精度2个象元，一级类解译精度达到95%以上。获取的高空间分辨率水体数据产品，为上世纪70年代水体变化研究提供有效数据，也为冻土变化研究提供可靠依据。
冉有华
该数据集是通过青藏高原矢量边界对中国湖泊图裁剪而来，湖泊数据库的内容是经过实地考察，调查研究和用遥感分析得到的面积大于10平方公里的2015年湖泊的数据。湖泊编码的依据是湖泊分类，湖泊的分类体系不是层次分类，而是根据不同指标形成多重性平行式的。中国湖泊编码目前采用8位数字，第一、二位表示湖泊所在省区代号；第三、四、五位表示该省区内湖泊的顺序号；第六位表示湖泊属于内外流域和湖面面积的大小；第七位表示湖水水量亦即湖泊的容积。
杜云艳
该数据集包含了2018年1月1日至2018年10月12日青海湖流域水文气象观测网青海湖鱼雷发射基地站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省青海湖二郎剑景区鱼雷发射基地，下垫面是青海湖水面。观测点经纬度为：东经 100° 29' 59.726'' E，北纬 36° 35' 27.337'' N，海拔3209m。风速/风向架设在距湖面14m处，共1层，朝向正北；空气温度、相对湿度传感器分别架设在距湖面12m、12.5m处，共2层，朝向正北；翻斗式雨量计安装在距湖面10m处；四分量辐射仪安装在距湖面10m处，朝向正南；一个红外温度计安装在距湖面10m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；湖水温度探头设在水下0.2, 0.5, 1.0, 2.0, and 3.0 m处；光合有效辐射仪安装在距湖面10m处，探头朝向是垂直向下，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_14m）(单位：米/秒)、风向（WD_14m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_12m、Ta_12.5m和RH_12m、RH_12.5m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、湖表辐射温度（IRT_1）(单位：摄氏度)、湖水温度（Tw_20cm、Tw_50cm、Tw_100cm、Tw_200cm、Tw_300cm）(单位：摄氏度) 、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；2018.1.1-10.12由于由于采集器的问题，除四分量外的气象数据均无记录；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-1-1 10:30。
李小雁
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）。
冯敏, 车向红
水系与流域分区数据（Inland water system and river basin regional dataset）是全球变化研究中的关键水文参数，其分布对研究节点各类水体性质、形态特征、变化和时程分配以及地域分异规律等具有重要研究意义。 本数据的基底数据从DIVA-GIS下载，以泛第三极范围内31个关键节点（Abbas, Alexander, Ankara, Astana, Bangkok, Chittagong, Colombo, Dhaka, Djibouti, Ekaterinburg, Gwadar, Hambantota, Karachi, Kolkata, Kuantan, Kyaukpyu, Maldives, Mandalay, Melaka, Minsk, Mumbai, Novosibirsk, Piraeus, Rayong, Sihanouk, Tashkent, Teheran, Valencia, Vientiane, Warsaw, Yangon）为研究区域，以行政边界数据为研究范围，保留了湖泊水库（面状水系）与江流河流（线状流域）的分布。最终得到了31个关键节点区域的水系与流域分区数据。 本数据集作为所有水文遥感数据的研究基础，为项目提供了水文基底数据。根据官方或节点所在政府信息和水系的变化趋势，本数据集可实时更新。
尚成
本数据集包括了2017年6-7月份江湖源考察期间在色林错、格仁错、错鄂湖等地采集的水样氢氧同位素比值数据，水样采集时间集中在6-7月份，数据可以用于湖泊水循环、湖泊环境变化、同位素地球化学研究等多领域的研究。 数据由青藏高原研究所环境实验室测得，所用仪器为美国Picarro公司波长扫描光腔衰荡光谱仪。测量时，每个样品都进行两次测量，得到两个数据。分析时，采用每个样品的同一指标两个数据的平均值。
王君波
本数据集包含5个数据实体。分别为使用1995年、2000年、2005年、2010年、2015年，每年9-11月Landsat影像提取的青藏高原湖泊空间分布数据。 数据由青藏高原科学数据中心和地理空间数据云联合制作。 使用面向对象的方法进行湖泊提取： (1) 首先是数据预处理，由于本文只用到Landsat 8数据的前7个波段，所以对1~7波段进行波段合成，并检查其云量对湖泊提取的影响，如影响太大，则替换数据； (2) 在eCognition中进行影像多尺度分割，由于湖泊光谱特征均一，所以在此基础上再次使用光谱分割； (3) 然后使用5、6、7三波段的均值特征（Brigh-567）进行水体初步提取，同时对于某些未提取的湖泊，使用NDWI进行补充提取； Brigh - 567 = (Band5 + Band6 + Band7)/3 NDWI = (Band3 - Band5)/(Band3 + Band5) (4) 这时，仍有部分阴影误提取，使用NDWI<0.05，可排除大部分。同时，根据实际情况，可使用第一波段的值对阴影进行排除； (5) 为保证精度，这时人工检查未提取的独立湖泊以及误提取的对象，手动修改； (6) 在此基础上，在已提取出的水体周围使用NDWI>0条件进行第二次提取，以及湖泊边缘的明确； (7) 再次检查，然后合并对象，导出结果。 数据有效去除了山体阴影、云及云的阴影、积雪、冰川等非水体地物的影响，湖泊边界准确、清晰，误差控制在了一个像元内。精度要求为30米，即一个像元。
三极观测与大数据中心, 地理空间数据云
青藏高原湖泊水位观测数据集包含扎日南木错，巴木错，达瓦错，达则错和蓬错湖泊的水位日变化数据。 湖水水位通过安装在湖岸边的HOBO水位计（U20-001-01）观测，再通过安装在岸边的气压计或附近气象站气压数据进行校正，然后得到真实的水位变化。精度小于0.5cm。 数据集包含以下内容： 2010-2017年扎日南木错湖水水位日变化数据； 2013-2017年巴木错湖水水位日变化数据； 2013-2017年达瓦错湖水水位日变化数据； 2013-2017年达则错湖水水位日变化数据； 2013-2017年蓬错湖水水位日变化数据。 水位，单位：m。
类延斌
青藏高原湖泊动态数据集采用美国陆地资源卫星（Landsat）遥感数据为主，采用波段比值与阈值分割方法制作，数据覆盖时间从1984年到2016年，时间分辨率为5年一期，覆盖范围为青藏高原，空间分辨率为30m。水体面积提取方法采用波段比值（B4/B2）或者水体指数（MNDWI）为主，构建分类树，算法构建考虑水体的光谱特征在时间和空间上的变化，并且考虑水体所处的空间为主的坡度、坡向信息调整决策树的阈值。长时间序列星载卫星数据来自Landsat MSS、TM、ETM+和OLI等系列传感器。水体信息提取的最小单元为2*2个像元，小于0.36*10^-2Km²的水体全部剔除。通过高分辨率遥感数据提取的水体信息以及目视解译确定的水体检验点的验证表明青藏高原水体面积信息的总体精度优于95%。数据以shape文件保存，投影方式为Albers投影，中央经线为105 °，双标准纬线纬度为25 °和47 °。
宋开山, 杜嘉
数据集为塔里木河流域湖泊分布图，比例尺250000，投影：经纬度，数据包括空间数据和属性数据，湖泊属性字段：NAME（湖泊的名称）、CODE（湖泊编码）
国家基础地理信息中心
疏勒河流域是河西走廊三大内陆河流域之一，近年来,随着气候的明显变化和人类活动的加剧,疏勒河流域水资源短缺和生态环境问题日益突出。研究疏勒河流域在未来气候情境下径流变化,对于制定合理的水资源规划以及展开生态环境保护具有重要意义。 数据集为疏勒河流域湖泊分布图，比例尺25万，数据包括空间数据和属性数据，湖泊属性字段：NAME（湖泊的名称）、CODE（湖泊编码）。 收集整理疏勒河流域基础、气象、地形地貌，专题数据等，为疏勒河流域治理提供数据支持。
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