本数据集包含了青藏高原拉萨及羊卓雍错流域（包括羊卓雍错90°08′ E - 91°45′ E, 28°27′ N - 29°12′ N, 4440 m和普莫雍错90°13′ E - 90°33′ E, 28°29′ N - 28°38′ N, 5030 m）和纳木错流域(90°16′ E - 91°03′ E, 30°30′ N - 30°56′ N, 4718 m)的降水(P)、河水(R)及湖水(L)同位素记录。用于对高原典型地区降水、河水和湖水中的稳定同位素观测研究。 通过在选择的典型地区采集降水、河水和湖水水样，密封保存后利用气体稳定同位素比质谱仪（MAT-253-IRMS）测定稳定同位素的值。本数据表是由专人根据测量结果录入。严格按照样品采集规范进行观测和测量，并已经在相关学术期刊发表；所有样品的稳定同位素是在中国科学院青藏高原研究所环境变化和地表过程重点实验室使用MAT-253气体质谱仪完成测量。测量前样品一直被冷冻保存。测量结果为与V-SMOW的千分差；在加工生成数据表时，剔除了一些明显误差数据。
姚檀栋
该数据集包含了西藏地区1993-2016年社会消费品零售总额及市县分别合计序列数据。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。 数据表共有5个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：零售总额 单位：万元 字段3：市总额 单位：万元 字段4：县总额 单位：万元 字段5：县以下 单位：万元
西藏自治区统计局
包含了青海省1984-2012年土地与自然资源数据。数据来自统计年鉴： 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》。注：自2012年之后，年鉴中没有再更新土地利用数据，一直引用2012年数据，所以该数据集截止到12年，暂不更新，除非之后的年鉴数据有变化。从青海统计年鉴中摘录精度同数据所摘取的统计年鉴。 分为两个数据表分别存放全区每年自然资源数据和分地区土地利用情况。 “青海土地与自然资源”包含信息： 年份，土地，土地总面积，山地，盆地，河谷地，戈壁沙漠，丘陵地；耕地面积，水浇地；草原总面积，可利用草场，冬春草场，夏秋草场；森林面积，森林覆盖率，疏林地，灌木林地，木材蓄积量；地表水年径流总量，黄河流域，长江流域 ，水力理论蕴藏量，可装机容量，年发电量；煤保有储量，铁矿石保有储量，石棉保有储量，池盐，镁盐，钾盐，硼，金矿，铅矿，锌矿，锶矿，水泥用灰岩。 “分地区土地利用”包含2003～2012年各州以下信息： 年份，地区名称，总计面积，耕地，园地，林地，牧草地，居民点及工矿用地小计，交通运输用地，水利设施用地，未利用土地
青海省统计局
该数据集记录了西藏自治区1978-2016年全社会固定资产投资数据。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。 数据表共有6个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：总计 解释：固定资产投资总计 单位 万元 字段3：国有经济 解释：国有经济固定资产投资 单位 万元 字段4：集体经济 解释：集体经济固定资产投资 单位 万元 字段5：个体经济 解释：个体经济固定资产投资 单位 万元 字段6：其他经济 解释：其他经济固定资产投资 单位 万元
国家统计局
数据集收集了1964-2011年间帕米尔-兴都库什地区发生的中深源地震的震源参数，地震重新定位结果更加清晰地刻画了帕米尔-兴都库什大陆深俯冲地区复杂的地下构造变形特征。波形数据来源于IRIS网站(http://ds.iris.edu/wilber3/find_event)到时数据来源于ISC网站(http://www.isc.ac.uk/)和CEDC网站(http://data.earthquake.cn/data/index.jsp?id=11number=9)。利用远震体波波形拟合和本研究发展的多尺度双差（Multi-DD）法进行地震定位。统计检验法获得的经纬度和深度误差分别为±4公里和±7公里。 地震发震时刻：yyyy(年)、mm(月)、dd(日)、hh(时)、mm(分)、ss.ss(秒) 地震震级：Magnitude(来自ISC地震目录) 地震发生位置：Latitude(纬度)、Longitude(经度)、Depth(深度) 深度定位方法：带有“F”标志的地震震源深度采用波形拟合方法确定
白玲
夏季纳木错多圈层综合观测研究站纳木错湖湖泊水位2007-2016年日观测数据。 每年冬季，水尺被湖冰破坏，每年夏季重新架设水尺。数据以每年开始观测为基准(以0cm开始)，每年一个数据观测序列。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续时间序列，满足进行湖泊水文研究的需要。 水位，单位cm。
王君波
该数据集是塔尔玛乡观测点的降水数据，可用于冰川学、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15日至2017年8月17日。利用自动雨量筒观测，每60分钟记录一条数据。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。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度。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。 数据以excel文件存储。
张寅生
青海省自然保护区数据集，为了更好保护宝贵的自然遗产，合理开发利用自然资源和开展科学研究，从1975年以来，青海省已建立了11个自然保护区，总面积2180.54万公顷，占省域国土面积的30.2%。国家级6处，面积2062.59万公顷；省级5处，面积117.955万公顷。省级自然保护区中，格尔木胡杨林和青海大通北川河源区已经申报国家级自然保护区。截至2012年底，共建立各类自然保护区11个，其中国家级5个、省级6个。 数据摘自中国自然保护区标本资源共享平台 。 数据表共有9个字段： 字段1：序号：保护区统一编号 字段2：保护区名称 字段3：行政区域：所属行政区域 字段4：面积（公顷） 字段5：主要保护对象 字段6：类型：保护区类型 字段7：级别：保护区所属级别 字段8：始建时间：创立时间 字段9：主管部门
中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所
该数据集包含了西藏自治区1953-2016年进出口贸易序列数据，分人民币计数和美元计数。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。 数据表共有7个字段 字段1：年份 字段2：进出口总额（万元） 字段3：出口总额（万元） 字段4：进口总额（万元） 字段5：进出口总额（万美元） 字段6：出口总额（万美元） 字段7：进口总额（万美元）
国家统计局
该数据集是羌塘高原班戈-阿里沿线雨量筒观测数据，可用于评估和提高卫星降水产品的质量，从而提高羌塘高原降水量的估算精度。 数据观测时间为2017年6月19日至2017年9月24日，每60分钟记录一条数据。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。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度。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。数据以excel文件存储。
陈莹莹
该数据集记录了青海省历年生产总值指数。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个数据表，分别为：青海历年生产总值数据，青海历年总产出，分县生产总值。 数据表1：青海历年生产总值数据 表共有8个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：生产总值 解释：生产总值总计 亿元 字段3：第一产业 解释：第一产业生产总值 亿元 字段4：第二产业 解释：第二产业生产总值 亿元 字段5：工业 解释：工业生产总值 亿元 字段6：建筑业 解释：建筑业生产总值 亿元 字段7：第三产业 解释：第三产业生产总值 亿元 字段8：人均生产总值数 解释：人均生产总值 元 数据表2：青海历年总产出 表共有7个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：总产出 解释：总产出总计 亿元 字段3：第一产业 解释：第一产业总产出 亿元 字段4：第二产业 解释：第二产业总产出 亿元 字段5：工业 解释：工业总产出 亿元 字段6：建筑业 解释：建筑业总产出 亿元 字段7：第三产业 解释：第三产业总产出 亿元 数据表3：分县生产总值 表共有5个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：国内生产总值 万元 字段4：第一产业增加值 万元 字段5：第二产业增加值 万元
国家统计局
本数据集包含从2004年到2009年青藏公路沿线6个位置的多年冻土活动层厚度和地表景观观测数据。 数据来源于科技基础性工作专项“青藏高原多年冻土本地调查”，观测方法为土壤温度法，通过布设活动层测温探头，进行多年冻土区活动层厚度的年际变化观测，并对观测数据进行计算整编。
赵林
本数据集收集了2014年10月以前发表文献中青藏高原班公-怒江蛇绿岩年龄数据。数据由激光剥蚀电感耦合等离子体质谱计（Laser Ablation-Inductively Coupled Plasma-Mass spectrometry，LA-ICPMS）， 高灵敏度高分辨率离子探针质谱计（Sensitive High Resolution Ion MicroProbe，SHRIMP），同位素稀释热电离质谱仪（Isotope Dilution Thermal Ionization Mass spectrometry，ID TIMS），二次离子质谱仪（Secondary Ion Mass spectrometry，SIMS）等分析得来。 数据按照实验室标准获得，质量符合实验室要求。 数据字段： Area：地区 Location：地点 Rock type：岩性 Sample No.：样号 Target mineral"：测年矿物 Method：测年方法 Age：年龄 Reference：参考文献 Interpretation：解释 Notes：注释
刘德亮
本数据集包含从2013年1月1日到2016年12月31日慕士塔格西风带环境综合观测研究站观测的不同深度土壤温度、湿度日值。 数据为观测仪器数字化自动采集，数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续时间序列。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 本数据表共有12个字段 字段1：站点编号 数据类型：字符型（50） 字段2：时间 数据类型：日期型 字段3～7：土壤温度（不同深度） 数据类型：双精度浮点型 单位： ℃ 字段8～12：土壤湿度（不同深度） 数据类型：双精度浮点型 单位：%
徐柏青
该数据集记录了西藏自治区1959-2016年各级各类学校在校学生数。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，分别为：各级各类学校在校学生数，分县师资统计。 数据表1：各级各类学校在校学生数 数据表共有7个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：高等学校 解释：高等学校学生数 人 字段3：中等学校 解释：中等学校学生数 人 字段4：中等专业学校 解释：中等专业学校学生数 人 字段5：普通中学 解释：普通中学学生数 人 字段6：小学 解释：小学学生数 人 字段7：幼儿园 解释：幼儿园学生数 人 数据表2：分县师资统计 数据表共有7个字段 字段1：分县 字段2：年份 字段3：每万人中的在校学生人数 人 字段4：每个老师负担学生数 人 字段5：在校学生总数 人 字段6：普通中学在校学生数 人 字段7：小学在校学生数 人
国家统计局
该数据集记录了西藏地区1951-2016年年末牲畜存栏，各种畜类产品产量等序列数据。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：历年各县牲畜存栏头数和肉类产量，奶类和皮毛产量，年末牲畜存栏情况。 数据表1：历年各县牲畜存栏头数和肉类产量 表共有8个字段 字段1：年份 解释： 数据的年份 字段2：区县 解释：数据所统计的区县 字段3：年末牲畜存栏头数 解释：存栏所有牲畜头数 万头 字段4：大牲畜 解释：大牲畜头数 万头 字段5： 羊 解释：羊数量 万头 字段6： 肉类总产量 解释：肉类总产量 吨 字段7：牛肉 解释：牛肉产量 吨 字段8： 羊肉 解释：羊肉产量 吨 数据表2：奶类和皮毛产量 表共有8个字段 字段1：年份 解释： 数据的年份 字段2：区县 解释：数据所统计的区县 字段3：奶类 解释：奶类产量 吨 字段4：牛奶 解释：牛奶产量 吨 字段5： 羊毛 解释：羊毛产量 吨 字段6： 绵羊毛 解释：绵羊毛产量 吨 字段7： 羊皮 解释：羊皮数量 张 字段8： 牛皮 解释：牛皮数量 张 数据表3：年末牲畜存栏情况 表共有7个字段 字段1：年份 解释： 数据的年份 字段2：总头数 解释：存栏所有牲畜头数 万头 字段3：大牲畜 解释：大牲畜头数 万头 字段4：牛 解释：牛数量 万头 字段5： 羊 解释：羊数量 万头 字段6： 绵羊 解释：绵羊数量 万头 字段7： 猪 解释：猪数量 万头
国家统计局
该数据集记录了西藏自治区2000-2016年的企业情况。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。 数据表共有5个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：规模以上工业企业个数 个 字段4：规模以上工业总产值(现价) 万元 字段5： 城镇固定资产投资完成额 万元
国家统计局
包含了西藏地区1988-2016年全区境内面积大于200平方公里的湖泊数据。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。 数据表共有5个字段 字段1：年份 字段2：湖泊名称 字段3：湖面海拔（米） 字段4：湖面面积 （平方公里） 字段5：湖面类型
国家统计局
该数据集是2017年河湖源考察期间玛旁雍措的深度测量数据，可用于制作湖泊等深线图，用于湖泊水量估算以及流域内水量平衡研究。 数据观测时间为2017年9月5日至2017年9月7日。测量仪器为Lowrance HDS-5声纳测深仪。所测原始数据包含较多的无效深度数据，后期整理时已经过筛选剔除；选择的测线合理，保证数据涵盖了各个深度梯度。数据以excel文件存储。
王君波
该数据集记录西藏自治区1992-2016年社会福利，医疗状况统计数据。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。 数据表共有6个字段： 字段1：区县 字段2：年份 字段3：每万人拥有医院卫生院床位数（所） 字段4：医院卫生院床位数（床） 字段5：社会福利院数（所） 字段6：社会福利院床位数（床）
国家统计局
本数据集为在藏东南站（鲁朗）实际观测的大气持久性有机污染物（POPs）和总悬浮颗粒物（TSP）浓度数据。样品采集使用了安装玻璃纤维膜-聚氨酯泡沫串联采样头的大气主动采样器，采集气态污染物和大气总悬浮颗粒物。每个样品的采样周期为2周。观测的POPs种类包括有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）、多环芳烃（PAHs）。OCPs和PCBs只检测了气态浓度，PAHs则检测了气态浓度和颗粒物上的浓度。 数据集所包含的数据均为实测数据。样品采集于藏东南高山环境综合观测研究站观测场，采样器为安装了玻璃纤维膜-聚氨酯泡沫串联采样头的大气中流量主动采样器，其中玻璃纤维膜用于采集总悬浮颗粒物、聚氨酯泡沫用于吸附大气中的气态污染物。采样期间，采样器隔天运行，每次运行约24小时，每个样品采集2周。每个样品采集的大气体积为500-700立方米。气态和颗粒态POPs样品均在青藏高原研究所环境变化与地表过程重点实验室进行样品前处理和仪器分析。 气态和颗粒态POPs样品均在青藏高原研究所环境变化与地表过程重点实验室进行样品前处理和仪器分析。样品前处理步骤包括索式提取、硅胶-氧化铝柱净化、过GPC柱去除大分子杂质、浓缩定容等步骤。分析测试仪器为热电公司生产的气相色谱/离子阱质谱（Finnigan-TRACE GC/PolarisQ），分离OCPs和PCBs的色谱柱为CP-Sil 8CB毛细柱（50 m×0.25 mm×0.25 μm），分离PAHs的色谱柱为DB-5MS毛细柱（60 m×0.25 mm×0.25 μm）。 大气总悬浮颗粒物浓度使用重量法进行测定，称重天平的精度为1/100000 g。 野外样品均进行了严格质量控制，设置了实验室空白和野外空白。化合物的方法检出限为野外空白中相应化合物浓度的3倍标准偏差；若野外空白中未检出该化合物，则以工作曲线的最低浓度为方法检出限。样品中高于方法检出限的数据均扣除了检出限；低于方法检出限但高于1/2倍方法检出限的数据均扣除了1/2倍方法检出限；低于1/2倍检出限的数据则被认为未检出。PAHs实验室样品的回收率在65-120%之间，OCPs的实验室样品的回收率在70-130%之间，样品浓度未使用回收率进行校正。表格中，未检出的数据标注为BDL；用黑色斜体字标注的数据为扣除了1/2倍方法检出限的数据。
王小萍
该数据集记录了青海省1992-2016年社会福利，医疗状况统计数据。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。 数据表包含6个字段: 字段1：区县 字段2：年份 字段3：每万人拥有医院卫生院床位数 字段4：医院卫生院床位数 字段5：社会福利院数 字段6：社会福利院床位数
青海省统计局
该数据集记录青海省1957-2016年地方财政总收入、国家财政补贴、财政支出等序列数据。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2个数据表，分别为：青海历年财政收支情况，分县财政收支。 数据表1：青海历年财政收支情况 数据表共有9个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：财政总收入 万元 字段3：国家财政补贴 万元 字段4：财政一般预算收入 万元 字段5：中央 解释：中央划拨的财政收入 万元 字段6：地方 解释：地方财政收入 万元 字段7：财政支出 万元 字段8：地方一般预算收入占收入合计比重 % 字段9：地方一般预算收入占支出合计比重 % 数据表2：分县财政收支 数据表共有6个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：地方财政一般预算收入 万元 字段4：地方财政一般预算支出 万元 字段5：城乡居民储蓄存款余额 万元 字段6：年末金融机构各项贷款余额 万元
青海省统计局
本数据集包含祁连山东段3个气象站点（西营水库[XYSCZ]，护林站[XYHLZ]和上池沟[XYSCG]）2006-2010年间的气象观测数据，要素包括气温、降水、相对湿度、风速、主风向、总辐射和气压，时间分辨率为：天。 原始数据严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，精度满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测数据的要求，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。该数据是原始数据经过质量控制后形成时间连续序列，剔除曳点数据和传感器出现故障造成一些明显的系统误差数据。
高红山
本数据集包括青海果洛军牧场草甸碳通量站观测的气象数据，时间范围为2005-2009年，数据的时间分辨率为1天。气象和碳通量数据观测方法：采用涡度相关观测仪器，均为自动记录；生物量观测方法：收获法，置于60度烘箱中48小时称重。碳通量和气象数据均为仪器自动记录，并进行了人工检查。数据观测过程中，仪器的操作、观测对象的选择等严格按照专业要求进行。数据可以用在植物叶片光合参数模拟和生产力估算中。 数据包含如下观测指标： 气温 ℃ 降水量 mm 风速 m/s 5cm处土壤温度 ℃ 光合有效辐射 umol/m²s 总辐射 W/m²
赵新全
西藏是国内自然生态系统类型最多的地域，是地学、生物学等有关学科十分理想的科学研究基地和天然实验室。为了更好保护这些宝贵的自然遗产，合理开发利用自然资源和开展科学研究，从1984年以来，在西藏自治区已建立了13个国家级和自治区级自然保护区，占地面积32.6万平方公里，占全国自然保护区总面积的49.3%。截至2012年底，西藏已建立各类自然保护区47个，其中国家级9个、省级14个、市级3个、县级21个，总面积41.22万平方公里，占自治区国土面积的34.35%，各类生态功能保护区达22个。 数据摘自中国自然保护区标本资源共享平台 。 数据表共有9个字段： 字段1：序号：保护区统一编号 字段2：保护区名称 字段3：行政区域：所属行政区域 字段4：面积（公顷） 字段5：主要保护对象 字段6：类型：保护区类型 字段7：级别：保护区所属级别 字段8：始建时间：创立时间 字段9：主管部门
中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所
该数据集是色林错东岸径流场土壤温湿观测点的观测数据，可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2017年8月19日至2017年9月8日。利用土壤温湿探头（5TE），每60分钟记录一条数据。原始数据湿度精度为0.01%，温度精度为0.01℃。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
该数据集记录了青海省1978-2016年农村电力、灌溉面积、化肥施用量等序列数据。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2个数据表，分别为：农村电力灌溉面积和化肥施用量统计，分县电力、电话、化肥及地膜施用量。 数据表1：农村电力灌溉面积和化肥施用量统计 数据表共有6个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：乡办水电站个数 个 字段3：乡办水电站容量 万千瓦 字段4：农村用电量 万千瓦时 字段5：化肥施用量 实物吨 字段6：有效灌溉面积 千公顷 数据表2：分县电力、电话、化肥及地膜施用量 数据表共有7个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：农业机械总动力 万千瓦特 字段4：本地电话年末用户 字段5：化肥使用量 吨 字段6：地膜使用量 吨 字段7：农村用电量 万千瓦时
青海省统计局, 青海省统计局
该数据集包含了藏东南帕隆4号冰川和表碛覆盖型24K冰川2016年6-9月常规冰面气象数据。观测仪器型号：气象数据采集器型号Campbell data logger CR1000，帕隆4号冰川降水观测仪器型号： T200B称重式雨量筒，表碛覆盖型24K冰川降水观测仪器型号：RG-3型翻斗式雨量筒。采集时间：60分钟数字化自动采集数据。数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续小时数据序列。 数据采集地点：藏东南帕隆4号冰川（29.252°N； 96.932°E；4800m），藏东南表碛覆盖型24K冰川（29.766°N；95.712°E；3900m）。 帕隆四号冰川4800米数据： 温度，单位：℃ 相对湿度，单位： % 风速，单位：m/s 向下短波辐射（downward shortwave radiation），单位：W/m² 向上短波辐射（upward shortwave radiation），单位：W/m² 向下长波辐射（downward longwave radiation），单位：W/m² 向上长波辐射（upward longwave radiation）, 单位：W/m² 降水量，单位：mm 表碛覆盖型24K冰川3900米数据（表碛厚度25厘米）： 温度，单位：℃ 相对湿度，单位： % 风速，单位：m/s 向下短波辐射（downward shortwave radiation），单位：W/m² 向上短波辐射（upward shortwave radiation），单位：W/m² 向下长波辐射（downward longwave radiation），单位：W/m² 向上长波辐射（upward longwave radiation），单位：W/m² 降水量，单位：mm 5cm表碛层内温度，单位：℃ 10cm表碛层内温度，单位：℃ 20cm表碛层内温度，单位：℃
杨威
包含了西藏自治区1988-1994年自然资源数据。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。 数据表共有37个字段 字段1：年份 字段2：全区地表总面积 万平方公里 字段3：耕地面积 万亩 字段4：水田面积 万亩 字段5：森林面积 万亩 字段6：森林覆盖率 % 字段7：林木畜积量 亿立方米 字段8：草原面积 亿亩 字段9：草原可利用面积 亿亩 字段10：河川年径流总量 亿立方米 字段11：水力资源蕴藏量 万千瓦 字段12：水力可开发量 万千瓦 字段13：国境线长度 公里 字段14：铁矿保有储量 亿吨 字段15：铬铁矿保有储量 万吨 字段16：铜（矿石） 亿吨 字段17：硼矿保有储量 万吨 字段18：食盐保有储量 亿吨 字段19：石墨保有储量 万吨 字段20：石膏保有储量 亿吨 字段21：煤保有储量 万吨 字段22：泥炭保有储量 万吨 字段23：地热保有储量 万立方米/昼夜 字段24：国家重点保护动物种数 种 字段25：一类保护动物 种 字段26：二类保护动物 种 字段27：国家重点保护的植物种数 种 字段28：一类保护植物 种 字段29：二类保护植物 种 字段30：三类保护植物 种 字段31：自然保护区数 个 字段32：国家级自然保护区数 个 字段33：地方级自然保护区数 个 字段34：自然保护区总面积 万亩 字段35：自然保护区占全区面积的比重 % 字段36：年平均降水量 毫米 字段37：年日照时数 小时
国家统计局
该数据集是甲岗雪山观测点的降水数据，可用于冰川学、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14日至2017年6月19日。利用自动雨量筒观测，每60分钟记录一条数据。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。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度。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。数据以excel文件存储。
张寅生
该数据集记录了西藏自治区1959-2016年实有耕地，旱地，水田，有效灌溉面积等序列数据。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2个表：耕地面积，历年各县年末耕地面积。 数据表1：耕地面积 数据表共有7个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：年末实有耕地面积 解释：年末实有耕地面积 千公顷 字段3：旱地 解释：旱地面积 千公顷 字段4：水田 解释：水田面积 千公顷 字段5：当年减少 解释：当年减少面积 千公顷 字段6：国家基建占地 解释：国家基建占用耕地面积 千公顷 字段7：当年增加 解释：当年增加面积 千公顷 数据表2：历年各县年末耕地面积 数据表共有5个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：区县 解释：统计数据所在区县 字段3：实有耕地面积 解释：实有耕地面积 公顷 字段4：旱地 解释：旱地面积 公顷 字段5：有效灌溉面积 解释：有效灌溉面积 公顷
国家统计局
该数据集包含了西藏自治区1978-2016年国有企业，城镇集体及其他性质企业中的职工人数和构成比例序列数据。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。 数据表共有8个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：合计 解释：职工数目合计 人 字段3：国有 解释：国有企业职工数目 人 字段4：城镇集体 解释：城镇集体职工数目 人 字段5：其他 解释：其他性质企业职工数目 人 字段6：国有比例 解释：国有企业职工比例 % 字段7：城镇集体比例 解释：城镇集体职工比例 % 字段8：其他单位比例 解释：其他性质企业职工比例 %
国家统计局
该数据集主要记录青藏高原主要城市与县，1970年到2006年GDP、工业生产总值、农业生产总值等序列数据。用于研究青藏高原社会经济变化。 数据表共有十个字段 字段1：年 解释：数据的年份 字段2：省 解释：所属的省份 字段3：市/州 解释：所属的市或者州 字段4：县 解释：县的名称 字段5：GDP(万元) 解释：国内生产总值 字段6：工农业生产总值(万元) 解释：工农业生产总值 字段7：农业生产总值(万元) 解释：农业生产总值 字段8：工业生产总值(万元) 解释：工业生产总值 字段9：数据来源 解释：数据摘取的来源 字段10：备注 解释：生产总值的计算方法以及不变价的说明 数据来自统计年鉴与县志，部分清单如下： [1] 甘肃年鉴编委会. 甘肃年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1984,1988-2009 [2] 云南省统计局. 云南统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1988-2009 [3] 四川省统计局，四川调查总队. 四川统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1987-1991，1996-2009 [4] 新疆维吾尔自治区统计局. 新疆统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1989-1996，1998-2009 [5] 西藏自治区统计局. 西藏统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1986-2009 [6] 青海省统计局. 青海统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1986-1994，1996-2008. [7] 互助土族自治县志编纂委员会. 互助土族自治县志[J]. 青海：青海人民出版社，1993 [8] 海晏县志编纂委员会. 海晏县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1994 [9] 门源县志编纂委员会. 门源县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，1993 [10] 贵南县志编纂委员会. 贵南县志[J]. 陕西：三秦出版社，1996 [11] 贵德县志编纂委员会. 贵德县志[J]. 陕西：陕西人民出版社，1995 [12] 尖扎县志编纂委员会. 尖扎县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，2003 [13] 达日县志编纂委员会. 达日县志[J]. 陕西：陕西人民出版社，1993 [14] 格尔木市志编纂委员会. 格尔木市志[J]. 北京：方志出版社，2005 [15] 德令哈市志编纂委员会. 德令哈市志[J]. 北京：方志出版社，2004 [16] 天峻县志编纂委员会. 天峻县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1995 [17] 乃东县志编纂委员会. 乃东县志[J]. 北京：中国藏学出版社，2006 [18] 古浪县志编纂委员会. 古浪县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，1996 [19] 阿克塞哈萨克族自治县志编纂委员会. 阿克塞哈萨克族自治县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，1993 [20] 岷县志编纂委员会. 岷县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，1995 [21] 宕昌县志编纂委员会. 宕昌县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1995 [22] 宕昌县志编纂委员会. 宕昌县志(续编)(1985-2005)[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，2006 [23] 文县志编纂委员会. 文县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1997 [24] 康乐县志编纂委员会. 康乐县志[J]. 上海：三联书店. 1995 [25] 积石山(保安族 东乡族 撒拉族)自治县志编纂委员会. 积石山(保安族 东乡族 撒拉族)自治县志[J]，甘肃：甘肃文化出版社，1998 [26] 碌曲县志编纂委员会. 碌曲县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，2006 [27] 舟曲县志编纂委员会. 舟曲县志[J]. 上海：三联书店. 1996 [28] 夏河县志编纂委员会. 夏河县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1999 [29] 卓尼县志编纂委员会. 卓尼县志[J]. 甘肃：甘肃民族出版社，1994 [30] 迭部县志编纂委员会. 迭部县志[J]. 甘肃：兰州大学出版社，1998 [31] 彭县志编纂委员会. 彭县志[J]. 四川：四川人民，1989 [32] 灌县志编纂委员会. 灌县志[J]. 四川：四川人民出版社，1991 [33] 温江县志编纂委员会. 温江县志[J]. 四川：四川人民出版社，1990 [34] 什邡县志编纂委员会. 什邡县志[J]. 四川：四川大学出版社，1988 [35] 天全县志编纂委员会. 天全县志[J]. 四川：四川科学技术出版社，1997 [36] 石棉县志编纂委员会. 石棉县志[J]. 四川：四川辞书出版社，1999 [37] 芦山县志编纂委员会. 芦山县志[J]. 四川：方志出版社，2000 [38] 红原县志编纂委员会. 红原县志[J]. 四川：四川人民出版社，1996 [39] 汶川县志编纂委员会. 汶川县志[J]. 四川：巴蜀书社，2007 [40] 得荣县志编纂委员会. 得荣县志[J]. 四川：四川大学，2000 [41] 白玉县志编纂委员会. 白玉县志[J]. 四川：四川大学出版社，1996 [42] 巴塘县志编纂委员会. 巴塘县志[J]. 四川：四川民族出版社，1993 [43] 九龙县志编纂委员会. 九龙县志续篇(1986-2000)[J]. 四川：四川科学技术出版社，2007 [44] 贡山独龙族怒族自治县志编纂委员会. 贡山独龙族怒族自治县志[J]. 北京：民族出版社，2006 [45] 泸水县志编纂委员会. 泸水县志[J]. 云南：云南人民出版社，1995 [46] 德钦县志编纂委员会. 德钦县志[J]. 云南：云南民族，1997 [47] 于田县志编纂委员会. 于田县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，2006 [48] 策勒县志编纂委员会. 策勒县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，2005 [49] 和田县志编纂委员会. 和田县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，2006 [50] 新疆且末县地方志编纂委员会. 且末县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1996 [51] 新疆莎车县志编纂委员会. 莎车县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1996 [52] 叶城县志编纂委员会. 叶城县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1999 [53] 新疆阿克陶县地方志编纂委员会. 阿克陶县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1996 [54] 新疆乌恰县地方志编纂委员会. 乌恰县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1995
国家统计局
该数据集记录了西藏自治区1959-2016年，地方财政收入、国家财政补助收入、地方财政支出、一般预算支出等序列数据。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2个数据表，分别为：财政收支总额及指数表，分县财政收支。 数据表1：财政收支总额及指数表 数据表共有9个字段 字段1：年 解释：数据的年份 字段2：总收入 解释：总收入 万元 字段3：地方财政收入 解释：西藏地方财政收入 万元 字段4：一般预算收入 万元 字段5：国家财政补助收入 万元 字段6：总支出 解释：财政总支出 万元 字段7：一般预算支出 万元 字段8：总收入指数 % 字段9：总支出指数 % 数据表2：分县财政收支 数据表共有5个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：地方财政收入 万元 字段4：地方财政一般预算收入 万元 字段5：年末金融机构各项贷款余额 万元
国家统计局
该数据集包含了西藏自治区1956-2016年各种工业产品产量，如铬矿石、发电量、水电、水泥等序列数据。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。 数据表共有13个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：铬矿石 解释：铬矿石产量 吨 字段3：发电量 万千瓦时 字段4：水电 万千瓦时 字段5：水泥 吨 字段6：啤酒 解释：啤酒产量 吨 字段7：矿泉水 吨 字段8：中成药 吨 字段9：面粉 吨 字段10：食用植物油 吨 字段11：毛线 吨 字段12：地毯 平方米 字段13：服装 件
国家统计局
该数据集包含了西藏自治区1951-2016年地区生产总值、第一产业、第二产业、工业、建筑业、第三产业和人均地区生产总值等序列数据。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2个数据表，分别为：地区生产总值，区县生产总值统计。 数据表1：地区生产总值 数据表共有8个字段 字段1：年份 字段2：地区生产总值 单位：亿元 字段3：第一产业 单位：亿元 字段4：第二产业 单位：亿元 字段5：工业 单位：亿元 字段6：建筑业 单位：亿元 字段7：第三产业 单位：亿元 字段8：人均地区生产总值 单位：元 数据表2：区县生产总值统计 数据表共有5个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：地区生产总值 单位：万元 字段4：第一产业增加值 单位：万元 字段5：第二产业增加值 单位：万元
国家统计局
包含了西藏地区1988-1994年地表高程结构数据，统计了每年不同海拔区间的土地面积占西藏地区总土地面积的百分比。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。 数据表共有3个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：海拔高度 m 字段3：占西藏土地面积 %
国家统计局
数据集包含了青藏高原及周边地区1957-2015年5-9月的年降水量，数据分辨率为年。 原始数据来源于中国气象局国家气象信息中心（https://data.cma.cn），对缺省数据用多年平均值代替。 项目来源：中国科学院国际合作局对外项目重点资助，项目编号131C11KYSB20160061；中国自然科学基金委面上项目，项目编号41571067 数据有两列： 第一列为年； 第二列为降水量，单位：毫米。
中国气象数据网
本数据集包括了2017年6-7月份江湖源考察期间错鄂湖水质垂直剖面和色林错表层水质多参数数据，主要的测量水质参数有溶解氧、电导率、pH、水温等。 YSI EXO2水质多参数测量仪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。
王君波
该数据集包含了2016年9月份在玛多县高寒草原和高寒草甸的样方调查数据。样方大小为50cm×50cm。调查内容包括覆盖度、物种名称、植被高度、生物量（干重和鲜重）、样方的经纬度坐标、坡度、坡向、坡位、土壤类型、植被类型、地表特征（凋落物、砾石、风蚀、水蚀、盐碱斑等）、利用方式、利用强度等。
李飞, 张志军, 张志军
本数据集为1997年在青藏高原达索普冰川钻取的2根冰芯的氧同位素、粉尘、主要阴离子和积累量数据，其中达索普冰芯2（C2）的深度为149.2m，达索普冰芯3（C3）的深度为167.7米，达索普冰芯3（C3）在冰川峰顶钻取，冰芯2（C2）在冰芯3（C3）下方100米处钻取。 本数据集包含3个数据表，分别为：达索普冰芯3（C3）氧同位素、粉尘和主要阴离子年均值数据（1450-1996），达索普冰芯3（C3）氧同位素、粉尘和主要阴离子10年均值数据（1000-1996），达索普冰芯2（C2）和冰芯3（C3）年积累量数据（1442-1996）。 数据来源：National Centers for Environmental Information（http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/paleoclimatology-data/datasets/ice-core） 数据表1：达索普冰芯3（C3）氧同位素、粉尘和主要阴离子年均值数据（1450-1996） a. 名称解释 字段1：时间 字段2：氧同位素 字段3：粉尘(直径0.63-20um) 字段4：Cl- 字段5：NO3- 字段6：SO42- b. 量纲（度量单位） 字段1：无量纲 字段2：‰ 字段3：particles/mL 字段4：ppb 字段5：ppb 字段6：ppb 数据表2：达索普冰芯3（C3）氧同位素、粉尘和主要阴离子10年均值数据（1000-1996） a. 名称解释 字段1：开始时间 字段2：结束时间 字段3：氧同位素 字段4：粉尘(直径0.63-20um) 字段5：Cl- 字段6：NO3- 字段7：SO42- b. 量纲（度量单位） 字段1：无量纲 字段2：无量纲 字段3：‰ 字段4：particles/mL 字段5：ppb 字段6：ppb 字段7：ppb 数据表3：达索普冰芯2（C2）和冰芯3（C3）年积累量数据（1442-1996） a. 名称解释 字段1：时间 字段2：冰芯2 字段3：冰芯3 b. 量纲（度量单位） 字段1：无量纲 字段2：cm/yr 字段3：cm/yr
姚檀栋
本数据集包为2017年色林错长钻的14C测年数据，获取湖泊沉积物的年代信息，为下一步进行环境指标分析做时间标尺，数据由美国BETA专业测年实验室利用沉积物中有机碳测量得到，符合定年数据要求。
王君波
本数据集包括了2017年6-7月份江湖源考察期间，于2017年6月20日测得的色林错湖水质垂直剖面多参数数据，主要的测量水质参数有溶解氧、电导率、pH、水温等。 所测仪器为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。
王君波
本数据集为2017年色林错岩芯XRF扫描数据，主要参数包括磁化率和各矿物元素丰度。 所测数据由美国BETA专业测年实验室利用沉积物中有机碳测量得到，符合定年数据要求。该数据集可用于湖泊沉积物与古环境研究。
王君波
本数据集包括了2017年6-7月份江湖源考察期间格仁错深度测量数据，测量时间为2017年7月2日，数据由Lowrance HDS-5声纳测深仪测得，原始数据经surfer 13软件，利用克里金差值法制成等深线图，所测原始数据包含较多的无效深度数据，后期整理时已经过筛选剔除；选择的测线合理，保证数据涵盖了各个深度梯度。
王君波
小冬克玛底冰川，位于唐古拉山，为大陆型冰川。该冰川是由一条朝南向的主冰川(也叫大冬克玛底冰川)和一条朝向西南的支冰川(也叫小冬克玛底冰川)汇流而成的复式山谷冰川，2012年-2015年小冬克玛底6个点、羊八井4个点和哈日钦4个点等冰川逐日温度、湿度观测资料。
徐柏青
本数据集包括了2017年6月24日江湖源考察期间错鄂湖水质垂直剖面多参数数据，主要的测量水质参数有溶解氧、电导率、pH、水温等。 测量仪器为YSI EXO2水质多参数测量仪，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。
王君波
本数据集包括了2017年6-7月份江湖源考察期间错鄂湖的深度测量数据，测量时间为2017年6月24日，数据由Lowrance HDS-5声纳测深仪测得，原始数据经surfer 13软件，利用克里金差值法制成等深线图，所测原始数据包含较多的无效深度数据，后期整理时已经过筛选剔除；选择的测线合理，保证数据涵盖了各个深度梯度。
王君波
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
以中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室发展具有独立版权的区域集成环境系统模式RIEMS 2.0为基础，其中RIEMS 2.0区域气候模式是以美国大气研究中心和美国滨州大学发展的中尺度模式（MM5）为非静力动力框架，耦合了一些研究气候所需的物理过程方案。这些过程包括生物圈-大气圈输送方案、采用FC80闭合方案的Grell积云参数化方案、MRF行星边界条件和修改的CCM3辐射方等，采用黑河流域流域观测和遥感数据对该模式中的重要参数进行重新率定，植被资料采用黑河流域数据清单中2000年土地利用数据和黑河流域30sec DEM数据，建立的起来适合黑河流域生态-水文过程研究的区域气候模式。 驱动场：ERA-INTERIM再分析资料 空间范围：模拟区域的网格中心位于（40.30N，99.50E）, 水平分辨率为3 km，模式的模拟网格点数为161（经向）X 201（纬向）。 投影方式：LAMBERT正形投影，两个标准纬度为30N 和60N。 时间范围：2011年1月1日－2016年12月31日，时间间隔为6小时 文件内容说明：采用grads无格式月存储。除最高、最低温度为日尺度以外，其他变量都是6小时数据。 可以采用MATLAB进行读取,可见tmax_erain_xiong_heihe.m文件说明。 黑河流域数据说明： 1) Anemometer west wind(m/s) 简称usurf 2) Anemometer south wind(m/s) 简称vsurf 3) Anemometer temperature (deg K) 简称tsurf 4)maximal temperature (deg K) 简称tmax 5) minimal temperature (deg K) 简称tmin 6) Anemom specific humidity (g/kg) 简称qsurf 7) Accumulated precipitation (mm/hr) 简称precip 8) Accumulated evaporation (mm/hr) 简称evap 9) Accumulated sensible heat (watts/m**2/hr) 简称sensible 10) Accumulated net infrared radiation (watts/m**2/hr) 简称netrad 文件名定义: 简称-erain-xiong.年月
熊喆
CMADS(The China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT model)土壤温度分量(以下简称CMADS-ST)利用中国大气同化系统(China Meteorological Administration Land Data Assimilation System [CLDAS])强迫公用陆面模式 (Community Land model 3.5 [CLM3.5]), 进行陆面数值模拟实验，循环10次进行spin-up模拟，得到基本稳定的模式初始场，获取高时空分辨率的土壤温度数据集，最终利用数据模式分层提取、质量控制、循环嵌套、重采样,及双线性插值等多种技术手段最终建立。 CMADS-ST系列数据集空间覆盖整个东亚(0°N-65°N, 60°E-160°E), 空间分辨率分别为CMADS-ST V1.0版本: 1/3°, CMADS-ST V1.1版本: 1/4°, CMADS-ST V1.2版本: 1/8°及CMADS-ST V1.3版本: 1/16°, 以上分辨率均为逐日(CLM3.5模式输出土壤温度分量基本分辨率为1/16°,保证了CMADS-ST数据集最高分辨率达1/16°),时间尺度为2009-2013年。本页发布的数据集为CMADS-ST V1.0版本数据集(空间分辨率:1/3°。时间分辨率:逐日。空间覆盖范围:东亚(0°N-65°N,60°E-160°E)。站点数量:58500站。提供要素:日平均10层土壤温度 (节点层次深度依次为, 第一层:0.00710063521m, 第二层:0.0279249996m, 第三层:0.0622585751m, 第四层:0.118865065m, 第五层:0.2121934m, 第六层:0.3660658m, 第七层:0.619758487m, 第八层:1.03802705m, 第九层:1.72763526m, 第十层:2.8646071m)。提供数据格式: txt。 CMADS-ST V1.0 土壤温度数据集路径为: CMADS-ST-V1.0\2009\layer1 至CMADS-ST V1.0\2009\layer10 CMADS-ST-V1.0\2010\layer1 至CMADS-ST V1.0\2010\layer10 CMADS-ST-V1.0\2011\layer1 至CMADS-ST V1.0\2011\layer10 CMADS-ST-V1.0\2012\layer1 至CMADS-ST V1.0\2012\layer10 CMADS-ST-V1.0\2013\layer1 至CMADS-ST V1.0\2013\layer10 CMADS-ST V1.0子集文件路径及文件名说明 其中layer1-layer10\目录下为逐日土壤温度(十层)。分别位于以下目录(以2009年为例): \2009\layer1\ 2009年第一层(0.00710063521m)土壤温度目录 \2009\layer2\ 2009年第二层(0.0279249996m)土壤温度目录 \2009\layer3\ 2009年第三层(0.0622585751m)土壤温度目录 \2009\layer4\ 2009年第四层(0.118865065m)土壤温度目录 \2009\layer5\ 2009年第五层(0.2121934m)土壤温度目录 \2009\layer6\ 2009年第六层(0.3660658m)土壤温度目录 \2009\layer7\ 2009年第七层(0.619758487m)土壤温度目录 \2009\layer8\ 2009年第八层(1.03802705m)土壤温度目录 \2009\layer9\ 2009年第九层(1.72763526m)土壤温度目录 \2009\layer10\ 2009年第十层(2.8646071m)土壤温度目录 CMADS-ST V1.0数据子集命名格式 (以尾站:195-300为例): CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L1_195_300.txt 195_300格网站点第一层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L2_195_300.txt 195_300格网站点第二层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L3_195_300.txt 195_300格网站点第三层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L4_195_300.txt 195_300格网站点第四层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L5_195_300.txt 195_300格网站点第五层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L6_195_300.txt 195_300格网站点第六层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L7_195_300.txt 195_300格网站点第七层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L8_195_300.txt 195_300格网站点第八层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L9_195_300.txt 195_300格网站点第九层土壤温度(K) CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L10_195_300.txt 195_300格网站点第十层土壤温度(K)
孟现勇, 王浩
太阳辐射数据为采用国际上通用的太阳辐射表(LI200SZ，LI-COR, Inc., USA)测量获得。本测量数据为总太阳辐射，包括直射和漫反射的太阳辐射，波长范围400-1100nm。测量结果单位为W/m2，在自然采光下典型误差为± 3%（入射角60°以内）。三极不同地点（青藏高原珠峰站和纳木错站，北极Sodankylä 站，南极DomeA站）的数据来源于与站点合作和网站下载等。青藏高原珠峰站和纳木错站数据覆盖时间从2009年到2016年；北极Sodankylä 站数据覆盖时间从2001年到2017年；南极DomeA站数据覆盖时间从2005年到2014年。
白建辉
本数据集是2013年青藏高原冰川数据，使用了148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，结合65景HJ1A/1B遥感数据，时间主要从2012年至2014年，86%来源于2013年,78%Landsat8 OLI数据成像于冬季，而HJ1A/1B数据100%成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 格网单元：30m 数据加工方法：基于148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（RGB:654），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth和HJ1A/1B卫星同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 加工后数据精度：TPG2013总体数据误差在3.9%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302）， 第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201），科技基础性工作专项项目(2013FY111400)。
叶庆华
该土地覆盖类型产品是欧空局气候变化行动第二阶段产品，其空间分辨率为300米，时间覆盖范围为1992-2015. 空间覆盖范围纬向－90~90度，经向－180~180度，坐标系统为地理坐标WGS84.土地覆盖产品该地表覆盖的分类依据联合国粮食农业组织土地覆盖分类系统(LCCS, Land Cover Classification System)。 该数据用于科研目的需要致谢ESA CCI Land Cover project，并且将发表的文章发送给contact@esalandcover-cci.org
徐希燕
本数据集包含从2005年10月1日到2016年12月31日，纳木错台站观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射等日值。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 该数据的服务对象为从事大气物理、大气环境、气候、冰川、冻土等学科科学研究和人才培养的专业人员。主要应用于冰川学、气候学和环境变化、寒区水文过程以及冻土学等学科领域。 测量参数的单位和精度如下： 空气温度，单位：℃，精度：0.1℃； 空气相对湿度，单位：%，精度：0.1%； 风速，单位：m/s，精度：0.1m/s； 风向，单位：°，精度：0.1°； 气压，单位：hPa，精度：0.1hPa； 降水，单位：mm，精度：0.1mm； 总辐射，单位：W/m2，精度：0.1W/m2。
汪远伟, 邬光剑
西藏卡若拉冰川位于西藏自治区山南地区浪卡子县和日喀则地区江孜县交界处，北纬28°54′23.30″～28°56′50.95″，东经90°11′42.21″～90°09′26.23″，属大陆性冰川，平均海拔5042米，是近南北向展布的宁金岗桑峰的组成部分。本数据集在综合中国科学院寒区旱区环境与工程研究所的我国第一次冰川编目数据、地球系统科学数据共享平台的雅鲁藏布江流域冰川2005年1∶10万编目数据、Google Earth遥感影像及野外考察等相关数据的基础上，借助ArcGIS、ENVI等软件，对数据进行波段组合、研究区裁剪、人工目视解译等技术研发完成，最后对所得的数据进行了精度验证。本数据集共包括1972-2017年间的25期冰川矢量数据和面积数据统计表，反映了45年来卡若拉冰川边界变化情况，可以作为青藏高原冰川变化、气候变化等研究的参考数据。
邱玉宝, 傅文学
青藏高原地区积雪的赋存变化较快，高原周边高山区具有冰雪资源丰富。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下，本套数据集采用了AVHRR数据，逐步实现保持积雪分类精度的情况下逐日、十天、每月积雪面积数据产品。本数据包含青藏高原2007-2015年每天/10天/每月积雪面积数据，数据平均精度可达0.92。可为青藏高原地区历史时期积雪变化提供可靠数据。
邱玉宝
本数据集包括2007年1月1日至2017年12月31日藏东南站，大气气温、相对湿度、降水、风速、风向、净辐射、气压等的日平均数据。 该数据服务对象为从事气象、大气环境、生态研究的学生和科研人员。 其中各种气象要素的单位如下：气温℃；降水mm；相对湿度%；风速m/s；风向°；净辐射W/m2；气压hPa；可入肺颗粒物μg/m3。 所有数据均是原始观测数据计算得到的日平均值。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，并已经在相关学术期刊发表；加工过程中剔除了一些明显误差数据，缺失数据用空值。 2015年由于台站观测探头老化问题，风速数据只保留后8个月数据。
罗伦
本数据集包含从2003年5月18日到2016年12月31日，慕士塔格西风带环境综合观测研究站观测的气温、气压、相对湿度、风速、风向、降水、辐射、水汽压等日值。 数据来自于自动气象站（Vaisala公司），每30分钟记录一条数据，数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。 满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 主要应用于冰川学、气候学和环境变化、寒区水文过程以及冻土学等学科领域，服务对象为从事大气物理、大气环境、气候、冰川、冻土等学科科学研究和人才培养的专业人员。
汪远伟, 徐柏青
本数据集包含珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站，2005-2016年观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射、P2.5浓度等日平均值。 数据服务对象为从事青藏高原气象研究的学生和科研人员。 其中降水数据是人工雨量桶观测，蒸发数据为Φ20mm蒸发皿观测，其它均为半小时的观测值处理后得到的日均值。 所有数据严格按照仪器操作规范进行观测和采集，在加工生成数据时，剔除了一些明显的误差数据。
马耀明
1）该套数据集为来自美国国家环境预报中心（NCEP）和国家大气研究中心（NCAR）联合研制的全球大气再分析数据，是利用观测资料、预报模式和同化系统对全球从1948年到目前的气象资料进行再分析形成的格点资料。数据变量包括地表、近地表（.995sigma层）和不同气压层的多个气象变量，如降水、温度、相对湿度、海平面气压、位势高度、风场和热通量等。 2）覆盖时间为1948年至2018年，其中1948至1957年数据是非高斯格点数据；覆盖范围为全球。空间分辨率为2.5°经纬网格。垂直分层为17个标准气压层，分别为1000、925、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、70、50、30、20、10 hPa，和28 sigma层。部分变量为8层（omega）和12层（humidities）；时间分辨率为逐6小时、逐日、逐月和长期逐月平均（1981年至2010年平均）。逐日数据由每日0Z，6Z，12Z和18Z 4个时次值作平均得到的。 3）缺测值为-9.96921e+36f。数据以nc格式存放，文件名为var.time.stat.nc, 每个文件包括经纬度、时间和大气要素变量。 数据的详细情况见数据说明链接http://www.esrl.noaa.gov/pad/data 。
NOAA, NCAR
太阳分光光度计的测量数据可以直接用来反演非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、大气气柱的水汽含量（使用水汽通道936nm处的测量数据）。青藏高原气溶胶光学特性地基观测数据集采用Cimel 318太阳光度计连续观测获得，涉及珠峰站和纳木错站共两个站点。数据覆盖时间从2009年到2016年，时间分辨率为逐日。太阳光度计在可见光至近红外设有8个观测通道，中心波长分别为：340、380、440、500、670、870、940和1120 nm。仪器的视场角为1.2°，太阳跟踪精度为0.1°。根据太阳直接辐射可获得6个波段的气溶胶光学厚度，精度估计为0.01-0.02。最终采用AERONET统一反演算法，获得气溶胶光学厚度、Angstrom指数、粒度谱、单次散射反照率、相函数、复折射指数和不对称因子等。
丛志远
MODIS土地覆盖类型产品是每年从Terra数据中提取的土地覆盖特征不同分类方案的数据分类产品（MOD12Q1）。本数据为标准MODIS土地覆盖产品MOD12Q1经过重新投影到地理坐标，空间分辨率为0.5度的产品。基本的土地覆盖分类为国际地圈生物圈计划（IGBP, International Geosphere Biosphere Programme）定义的17类，包括11类自然植被分类，3类土地利用和土地镶嵌，3类无植生土地分类。其覆盖经度范围－180－180度，纬度范围为－64-84度。数据格式为GeoTIFF。 该数据可免费使用，版权属于 University of Maryland, Department of Geography and NASA
S.Channan, Channan, 徐希燕
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
该NDVI数据集是由NASA EOSDIS LP DAAC 和美国地质调查 USGS EROS共同发布的第六版MODIS均一化植被指数产品（2001-2016）。该产品的时间分辨率是16天，空间分辨率0.05度。该版本是在原有1公里分辨率的NDVI产品（MYD13A2）基础上生成的气候模拟格点（CMG）数据产品。 请在致谢中以下方式说明该数据的来源： The MOD13C NDVI product was retrieved from the online in courtesy of the NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC), USGS/Earth Resources Observation and Science (EROS) Center, Sioux Falls, South Dakota, The [PRODUCT] was (were) retrieved from the online [TOOL], courtesy of the NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC), USGS/Earth Resources Observation and Science (EROS) Center, Sioux Falls, South Dakota.
NASA
本数据为盈科绿洲农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠观测的一个生长周期内的植被覆盖度数据集。数据观测从2012年5月25日开始到9月14日结束，7月下旬之前每5天观测1次，之后10天观测1次。 测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量了盈科绿洲的农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠的典型地物的植被覆盖度。样方的设计、照片拍摄方法和数据处理方法都经过一定的分析和考虑。 具体分几条进行描述： 0. 测量仪器：简易观测架搭配数码相机，将数码相机置于支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1. 样方设置和“真值”获取：玉米等低矮植被样方大小10×10米，果树样方30米×30米。每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9张照片（当地表覆盖非常均一时也有少于9张的情况），均匀分布在样方内。9张相片处理得到各自覆盖度之后取平均，最终得到一个样方的覆盖度“真值”。 2. 拍摄方法：针对低矮植被如玉米，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；针对较高植被如果树，在树冠下面从下向上拍摄照片，叠加配合对树冠下地表低矮植被从上向下的拍摄，得到植株附近的覆盖度，再拍摄植株之间非树冠投影区域的低矮植被，计算植株间隙的覆盖度。最后通过树冠投影法，获得树冠的平均面积。根据垄行距离计算植株树冠下与植株间隙的面积比例，加权获得整个样方的覆盖度。 3. 数据处理方法：采用一种自动分类方法，具体见“参考文献”第３条文献（Liu et al., 2012)。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 配套数据： 在记录表中文字记录了植被的种类、株高、垄宽、行宽、拍摄高度信息，同时附有数码相机拍摄的场景照片和田埂照片（农田）。 数据处理： 基于数字图像里面的分类方法，对植被和非植被像元分类后得到相片代表样方的植被覆盖度。
穆西晗, 黄帅, 马明国
该NDVI数据集是最新发布的NOAA全球模拟和绘图项目（GIMMS，Global Inventory Monitoring and Modeling System）长序列（1981-2015）均一化植被指数产品，版本号3g.v1。 该产品的时间分辨率是每月两次，空间分辨率1/12度。时间跨度1981年7月至2015年12月。该产品为共享数据产品，可直接从ecocast.arc.nasa.gov下载。 详情请参考https://nex.nasa.gov/nex/projects/1349/
NCAR
利用MOD10A1和MYD10A1逐日积雪产品和AMSR-E雪水当量产品（2000.02.25-2002.08.31、2011.08.31-2016.12.31均采用IMS雪冰产品代替AMSR-E雪水当量产品）作为输入，采用MODIS上下午星积雪产品合成、临近日合成、MODIS和AMSR-E/IMS积雪产品合成方法，逐步消除云的干扰，最终得到北半球每日无云积雪图像。 数据集采用Albers（阿尔伯斯等积）投影方式，空间分辨率500m。
戴礼云
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
本数据为在盈科绿洲观测的植被FPAR数据集。数据观测从2012年5月25日开始，至2012年7月8日结束。 测量仪器与原理： 利用北京师范大学ACCUPAR测量冠层的FPAR。在盈科绿洲5km*5km样方内选择18个玉米样方，1个果园和1个人工白杨林样方进行测量。 其中玉米地样方测量四个PAR分量：冠层上总入射PAR，冠层下透过PAR，冠层上反射PAR和冠层下反射PAR。 对于果园和人工林，测量两个量：冠层外总入射PAR，冠层下透射PAR。 配套数据： 植被的种类、株高、垄行结构等信息。 数据格式： EXcel格式。
马明国
该套南极海冰数据集共包括四套数据，均来自SMMR、SSM/I和SSMI/S三个传感器,采用被动微波遥感反演。其中SMMR为Nimbus-7卫星搭载的扫描式多通道微波辐射计，工作周期为1978年10月26日至1987年7月8日。1987年7月至今，使用美国国防卫星计划DMSP卫星群上搭载的一系列被动微波遥感数据SSM/I和微波成像专用传感器SSMIS提供的数据。 前三套为海冰密集度数据，覆盖范围为南极地区，空间分辨率为25 km： （1）数据来自Nimbus-7 SMMR和DMSP SSM/I-SSMIS Version 1，利用NASA Team算法反演得到，覆盖时间从1978年11月到2017年2月，时间分辨率为逐月，数据每月存放一个bin文件； （2）数据来源与第一套相同，覆盖时间从1978-10-26到2017-2-28，时间分辨率为两天，空间分辨率为25km，数据每年存放一个文件夹，每隔一天存放一个bin文件； （3）数据来自Near-Real-Time DMSP SSMIS，利用NASA Team算法反演得到，覆盖时间从2015-1-1到2018-2-3，时间分辨率为逐日，数据每日存放一个bin文件；每个文件由300-byte的文件头（数据时间信息、投影方式、文件名…）和316*332的矩阵组成。 第四套数据为海冰覆盖范围和海冰面积时间序列。覆盖时间从1978年11月到2017年12月，为南极地区海冰覆盖范围、海冰面积的时间演变序列，时间分辨率为逐月，每月存放一个ASCII文件；每个文件由表头（时间、数据类型…）和39*1的海冰覆盖矩阵和39*1的海冰面积矩阵组成。 数据的详细情况见美国冰雪数据中心NSIDC网站-数据说明http://nsidc.org/data/NSIDC-0051；http://nsidc.org/data/NSIDC-0081；http://nsidc.org/data/G02135
李双林, 刘娜
由于青藏高原地区季节性积雪具有赋存时间短、雪层较薄的特点，在对水循环等问题的理解中，迫切需要日时间尺度的积雪覆盖率动态监测数据。本数据集基于MODIS Snow Cover Daily L3 Global 500 m Grid数据，包括MODIS/Terra上午星数据（MOD10A1）和MODIS/Aqua下午星数据（MYD10A1）的归一化积雪指数NDSI数据产品，数据格式为hdf，投影方式为正弦曲线地图投影，结合90m的SRTM地形数据和多种云覆盖下积雪覆盖率估算算法的优势，实现云覆盖条件下的积雪覆盖率再估算，满足高亚洲地区逐日少云（＜ 10％）数据产品的生产要求，构建了 2002 - 2016 年高亚洲地区 MODIS 逐日积雪覆盖率数据集。选取无云条件下的二值积雪产品作为参考，通过云量分布和积雪总面积的时空对比，表明该产品的时空特征和二值产品具有较好的一致性。以 2013 年冬季为例，当积雪覆盖率大于 50％时，其相关性可达 0.8628。本数据集可为高亚洲地区的积雪动态监测、气候环境、水文和能量平衡、灾害评估等研究提供逐日积雪覆盖率数据。
邱玉宝
本数据包括大满超级站、湿地、沙漠、荒漠和戈壁五个站点植被一个生长周期内的覆盖度数据集以及大满超级站玉米和湿地芦苇两种植被一个生长周期内的生物量数据集。观测时间自2013年5月19日开始，9月15日结束。 1覆盖度观测 1.1观测时间 1.1.1超级站：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 超级站：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.1.2其它四个站：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 其它四个站：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.2观测方法 1.2.1测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量，将数码相机置于简易支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1.2.2样方的设计 超级站：共取3块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9-10张照片； 湿地站：共取2块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 其它3个站：选取1块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 1.2.3拍摄方法 针对超级站玉米和湿地站芦苇，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；其它三个站点由于植被比较低矮，直接用相机垂直向下拍照（未使用支架）。 1.2.4 覆盖度计算 覆盖度计算由北京师范大学完成，采用一种自动分类方法，具体见 “建议参考文献”第1条文献。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 2生物量观测 2.1观测时间 2.1.1玉米：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 玉米：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.1.2芦苇：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 芦苇：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.2观测方法 玉米：选取3块样地，每块样地每次观测选取代表样地平均水平的三株玉米分别称每株玉米的鲜重（地上生物量+地下生物量）和相应的干重（85℃恒温烘干），根据种植的株距和行距计算单位面积玉米的生物量； 芦苇：设置2个0.5mÍ0.5m的样方，齐地刈割，分别称取芦苇的鲜重（茎叶）和干重（85℃恒温烘干）。 2.3观测仪器 天平（精度0.01g）、烘箱。 3数据的存储 所有观测数据先手薄记录后整理到Excel表中存储，同时整理了玉米种植结构数据，包括种植的株距、行距，种植时间、灌水时间、除父本时间以及收割时间等相关信息。
耿丽英, 家淑珍, 李艺梦, 马明国
采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。 采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
杨林生
青藏高原平均海拔4000m以上，是北半球中低纬度海拔最高、积雪覆盖最大的地区。积雪不仅是青藏高原季节性变化最大的下垫面和重要的生态环境组成要素，冰雪融水是高原及其下游地区重要的水资源。同时，高原积雪作为一种重要的陆面强迫因子，与东亚、南亚季风以及长江中下游的旱涝等灾害性天气紧密相关，是短期气候预测的重要指示因子和全球气候变化最为敏感的响应因子之一。积雪深度是指积雪表面到地面的垂直深度，是表征积雪特征的重要参数和常规气象观测要素之一，是估算雪水当量、研究积雪气候效应、流域水量平衡和融雪径流模拟以及监测和 评估雪灾发生和等级划分的重要参数。 在本数据集中，青藏高原边界采用了以自然地貌为主导因素，同时综合考虑海拔高度、高原面和山地完整性原则确定的高原范围。高原主体部分在西藏自治区和青海省，面积257.2万km²，约占我国陆地总面积的26.8%。雪深观测数据是经过质量检测和质量控制的逐月最大雪深资料。研究范围内共有102个气象站，多数始建于20世纪50-70年代，部分站点在这一时期存在有，些月份或年份缺测情况，最后采用了1961-2013年有完整观测记录的时间。时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原,其所有数据进行了质量控制。准确而详实的高原雪深数据对气候变化诊断、亚洲季风的演变和区域融雪水资源的管理具有重要意义。
国家气象信息中心, 西藏自治区气象局
全球Cryosat-2 GDR数据集由欧空局(ESA)制作，数据覆盖时间从2010年到2016年，覆盖范围为全球。 2010年4月8号，ESA发射了Cryosat - 2高倾斜极轨卫星。该卫星上搭载了合成孔径干涉雷达高度计SIRAL，主要用于监测极地的冰层厚度和海冰厚度变化，进而研究极地冰层的融化对全球海平面上升的影响，以及全球气候变化对南极冰厚的影响。这种高度计工作在Ku波段，工作频率为13.575 GHz，包括3种测量模式：一是低分辨率指向星下点的高度计测量模式（LRM），可获得陆地、海洋和冰盖所有表面观测值，它的处理过程与ENVISAT/RA - 2 类似，沿轨分辨率为5到7 km；二是合成孔径雷达（SAR）测量模式，主要为提高海冰观测精度和分辨率，可使沿轨分辨率达到250 m左右；三是干涉合成孔径雷达模式（InSAR），主要为提高冰盖或冰架边缘等地形复杂区域精度。 Cryosat -2/SIRAL数据产品主要包括0级数据、1b级数据、2级数据和高级数据。Cryosat - 2/SIRAL产品由XML头文件（.HDR）和数据产品文件（.DBL）两个文件组成，HDR文件是辅助性的ASCII文件，用于快速识别检索数据文件。1b级产品是按照测量模式分开存储的，不同模式的数据记录格式也有所不同。LRM模式和SAR模式的每个波形有128个采样点，SARIn模式的波形则有512个采样点。2级GDR产品可以满足大多数的科学研究应用，包括了测量时间、地理位置、高度等信息。并且，GDR产品中的高度信息已经经过了仪器校正、传输延迟改正、几何改正和地球物理改正（如大气改正与潮汐改正）。GDR产品是单独的全球性的全轨道数据，即三种模式的测量结果，经过不同的处理过程后，按照时间先后顺序，合并到一起，从而统一了数据记录格式。三种模式的数据采用了不同的波形重跟踪算法来获得高度值，在最新更新的Baseline C数据中，LRM模式的数据采用了3种算法，分别为Refined CFI、UCL和Refined OCOG。
沈国状, 傅文学
Sentinel-1A/B卫星使用近极地太阳同步轨道，轨道高度693 km，轨道倾角98.18°，轨道周期99 min，搭载了C波段合成孔径雷达(SAR)，设计使用寿命为7年(预期12年)Sentinel-l 具有多种成像方式，可实现单极化、双极化等不同的极化方式。Sentinel-1A SAR共有4种工作模式：条带模式(Strip Map Mode，SM)、超宽幅模式 (Extra Wide Swath，EW)、宽幅干涉模式 (Interferometric Wide Swath，IW) 和波模式 (Wave Mode，WV)。A星于2014年4月成功发射，同一区域重访周期为12天，B星2016年4月成功在轨运行，目前重返周期达到3-6天，双星运行以后，南极地区S1数据获取频率大幅度增加。 本数据集为南极冰盖和格陵兰冰盖地区哨兵一号SAR数据。 该数据波段为C波段超宽幅地距多视数据，分辨率为20m*40m, 时间分辨率和往返周期有关，为12天，幅宽为400km，噪声水平为-25dB，辐射测量精度1.0dB。 本数据每年覆盖时间为：南极10月到来年3月，格陵兰4月到9月；覆盖范围南极冰盖冰架地区和格陵兰冰盖。
张露
本数据集是1976年青藏高原冰川数据，使用了205景Landsat MSS/TM卫星多光谱遥感数据，其中189景（覆盖青藏高原研究区92%）在1972-79年，而116景为1976/77年。但藏东南地区由于云、雪的影响，高质量MSS数据不能获得，因此，藏东南部分区域通过逐年筛选，使用了所能获得最早的高质量Landsat TM数据，包括14景1980s（1981,1986-89,覆盖青藏高原研究区6.5%）和2景1994年数据（覆盖青藏高原研究区1.5%）。所用遥感数据，77%为冬季数据；61%为1976/1977年Landsat MSS/TM影像数据，因此，1976年为本数据集代表年份。本数据集冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 格网单元：30m 数据加工方法：基于205/16景Landsat MSS/TM卫星数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（MSS, RGB:321；TM, RGB:543），采用人工目视解译方法，参考不同波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth 同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（30m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法获得的数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献: Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：60m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（30m）。 加工后数据精度：通过分析典型区数据，最大误差为4%。TPG1976总体数据误差为6.4%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)， 国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）。
叶庆华, 吴玉伟
随着SAR干涉测量技术的不断进步，使得高精度获取冰川区的多时相DEM成为了可能。特别是，2000年美国国家航空航天局（NASA）主导的航天飞机雷达制图计划（SRTM）提供了覆盖全球56ºS - 60ºN范围的DEM资料；德国宇航局（DLR）的TanDEM-X双站SAR干涉测量系统能够提供全球范围高分辨率、高精度DEM。这些高质量、大覆盖范围的SAR干涉测量数据，以及发布的DEM数据产品，为利用多时相DEM探测冰川厚度变化提供了宝贵的基础资料。 青藏高原典型冰川厚度变化数据的时间段为2000-2013年，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率30米。利用TanDEM-X双站InSAR数据和C波段 SRTM DEM，首先采用差分干涉测量方法高精度的生成TanDEM-X DEM，然后在进行DEM精确配准的基础上，通过对比不同时期获取的DEM数据，估算冰川厚度变化。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川冰厚变化存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川厚度变化数据集-数据说明。
江利明
本数据集是2001年青藏高原冰川数据，使用了150景Landsat7 TM/ETM+卫星多光谱遥感数据，时间主要从1999年至2002年，72%来源于2000/2001年，71%遥感数据成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 格网单元：30m 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 数据加工方法：基于150景Landsat7 TM(ETM+）卫星数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（TM/ETM+， RGB:543），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth 同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川矢量数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 加工后数据精度：TPG2001总体数据误差在3.8%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）。
叶庆华, 吴玉伟
青藏高原地区积雪的赋存变化较快，高原周边高山区具有冰雪资源丰富，大气对流活跃等特点，而光学遥感往往受云的影响，在日时间尺度上积雪覆盖监测需要考虑去云问题。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下，本套数据集采用了多种去云过程和步骤相结合，逐步实现保持积雪分类精度的情况下，完成逐日积雪面积的云量消除，形成了“青藏高原 MODIS 逐日无云积雪面积”的逐步综合分类算法,完成了“青藏高原 MODIS 逐日无云积雪面积数据集（2002 - 2015 年）”。选取 2009年 10 月 1 日至 2011 年 4 月 30 日中的两个积雪季为算法研究和精度验证试验数据，采用研究区 145 个地面台站提供的雪深数据作为地面参考。结果表明，在高原地区，当积雪深度＞ 3 cm 时，无云积雪产品总分类精度达到 96.6％，积雪分类精度达 89.0％，整个算法流程对WGS84投影的中等分辨率的MODIS积雪产品MOD10A1以及MYD10A1为基础，去云的精度损失较低，数据可靠性较高。
邱玉宝
NCEP/NCAR再分析数据工程（1.0）是美国国家环境预报中心-国家大气研究中心（National Centers for Environmental Prediction–National Center for Atmospheric Research: NCEP–NCAR）利用美国国家先进的分析/预测系统去对过去的资料（1948-最近）进行数据同化处理。 这些数据大部分都是来自PSD（物理科学部：Physical Sciences Division）原始日平均的数据。然而，自1948到1957阶段数据有一点不同，属于常规（非高斯）栅格数据。目前官方网站公布的资料一般是从1948至今，最新一天的资料一般会更新到当天的前两日。对于等压面上的资料，一般垂直分辨率会有17层，从1000hPa到10hPa。水平分辨率一般为2.5°×2.5°。NCEP再分析资料是国际上比较系统的大气科学再分析数据集，与欧洲中心的再分析资料相比，其覆盖的起始年份要早一些，最新的资料更新也更快一些。两套再分析数据集是目前国际上使用最为广泛的数据集。 数据的详细情况见https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html
罗德海, 姚遥
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年8月1日获取，地点在黑河上游地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机8:30（北京时间，下同）从张掖机场起飞，12:30降落。飞行历时5小时。在观测期间，飞行高度1000m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率300 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
基于中国科学院资源环境科学数据中心全球100万基础地理数据（2010年），在AarcGIS里分别提取北极八国（美国、加拿大、俄罗斯、挪威（含Greenland格陵兰和Faro岛）、丹麦、瑞典、芬兰、冰岛）在国家、省级层面的行政区划，分国别保存。数据格式是arcgis的shp格式，投影方式为GCS_WGS_1984. 国家级数据源自http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=205； 省级数据源自http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=206.
杨林生, 王利
在2012年中游试验期间，委托张掖观象台开展基于L波段探空系统的常规探空加密观测，同时收集1天2次的观测数据，从而获取8:00、14:00和20:00一天3次的探空观测资料。该数据用于支持航空遥感影像和卫星影像的大气校正工作，同时也可以支持气象分析。 观测地点： 张掖国家气候观象台，张掖城西20km沙井镇，观测点坐标为：39°5'15.68"N，100°16'39.11"E。 测量仪器： 国家气象局业务L波段探空系统。 测量时间： 2012年6月1日至8月31日共计92天连续观测，观测时间为7:00-8:00、13:00-14:00和19:00-20:00。2012年5月1日-31日和9月1日之30日观测时间为7:00-8:00和19:00-20:00。 数据内容： 风、温、湿、压等要素的大气廓线数据，观测频率为2秒钟1次，观测高度30000米左右。
马明国
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
青藏高原冰川细菌资源库数据集提供了刘勇勤实验组在2010-2018年间分离的青藏高原7条冰川（珠峰东绒布冰川，天山一号冰川，古里雅冰川，老虎沟冰川，木孜塔格冰川，七一冰川和玉珠峰冰川），向述荣分离的马兰冰川和张新芳分离的普若岗日冰川的细菌16S核糖体RNA基因序列。冰川样品采集后带回北京青藏高原院研究所生态实验室和兰州冰冻圈国家实验室，涂布平板后于不同温度下（4-25摄氏度）培养20天-90天并挑取单菌落纯化。分离的细菌提取DNA后以27F/1492R引物扩增16S核糖体RNA基因片段，并使用Sanger法测序。16S核糖体RNA基因序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。 本数据包含每条序列的16S核糖体RNA基因片段序列及冰川来源。与以高通量测序为基础的序列相比，本数据的序列长度更长，分类更准确，更好的服务于冰川微生物研究。
计慕侃
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月21日-22日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地，粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm，10cm，20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月21日-22日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据（10.65GHz 波段损坏） 土壤温度：使用安装在dt80上的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该传感器可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地：取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度：使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小：2.5M 4. 数据格式：.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月19日-20日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地，粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm，10cm，20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月19日-20日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据（10.65GHz 波段损坏） 土壤温度：使用安装在dt80上的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地：取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度：使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小：2.5M 4. 数据格式：.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
北极阿拉斯加站点薄云反演特征数据是基于地面红外辐射波谱观测利用最优化方法获得的薄云遥感反演产品，数据覆盖时间从2000年到2014年，时间分辨率为逐小时，为层云整层平均特征，覆盖站点为北极阿拉斯加站点，经纬度坐标为（71°19′22.8″N, 156°36′32.4″ W）。所包含特征变量包含云水有效半径、云水含量、云冰有效半径、云冰含量、云光学厚度；相应的观测反演误差范围约为10%，20%，10%，20%和15%。数据格式为dat格式。
赵传峰
监测冰川物质平衡数据是反应冰川对气候变化响应的最直接最可靠的数据。 全球冰川监测物质平衡数据通过对全球可获取物质平衡数据进行收集整理，获取了具有连续观测时间序列（未间断）的76条冰川信息及其连续观测的冰川物质平衡数据，时间分辨率为年，从1950年到2016年。
肖瑶, 上官冬辉
南北极及青藏高原冰川雪和冰里原核微生物分布数据集提供了刘勇勤实验组在2010-2018年间从NCBI数据库收集的细菌16S核糖体RNA基因序列。 NCBI数据库搜索的关键词为Antarctic, Arctic Tibetan, Glacier.。收集的序列通过使用DOTOUR软件计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。获得序列后，通过阅读序列文件中样品信息获得样品的GPS坐标。本数据包含每条序列的16S核糖体RNA基因片段序列，进化分类，及样品GPS坐标。本数据与以高通量测序为基础的序列相比，本数据的序列长度更长，分类更准确，对于比较三极微生物的进化信息，以及研究嗜冷微生物进化的认识有重要意义。
计慕侃
北美多模型集合NMME是由美国模式中心（包括NOAA/NCEP、NOAA/GFDL、IRI、NCAR、NASA）和加拿大CMC联合发布的多模式集合季节预报系统数据集。数据包含1982-2010年回报数据和2011年至今的实时气象预报数据。其时间分辨率为逐月，覆盖范围为全球，水平空间分辨率为1°。NMME共有9个气候预报模式，每个模式包含6-28个集合成员，预见期为9-12个月。其气候模式的名称、来源、集合成员和预见期如下： 1）CMC1-CanCM3，Environment Canada，10个模式，12个月 2）CMC2-CanCM4，Environment Canada，10个模式，12个月 3）COLA-RSMAS-CCSM3，National Center for Atmospheric Research，6个模式，12个月 4）COLA-RSMAS-CCSM34，National Center for Atmospheric Research，10个模式，12个月 5）GFDL-CM2p1-aer04，NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory，10个模式，12个月 6）GFDL-CM2p5-FLOR-A06，NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory，12个模式，12个月 7）GFDL-CM2p5-FLOR-B01，NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory，12个模式，12个月 8）NASA-GMAO-062012，NASA Global Modeling and Assimilation Office，12个模式，9个月 9）NCEP-CFSv2，NOAA National Centers for Environmental Prediction，24/28个模式，10个月 除CFSv2模式外（只含降水和平均气温），其他模式数据变量包含降水、平均气温、最高气温和最低气温。每个模式集合成员每月的一个变量数据存放一个nc文件。各变量的气象要素、变量名、单位和物理意义如下： 1）平均气温，tref，K，月平均近地面（2m）平均气温 2）最高气温，tmax，K，月平均近地面（2m）最高气温 3）最低气温，tmin，K，月平均近地面（2m）最低气温 4）降水，prec，mm/day，月平均降水量。 该数据集在气候预报，水文预报驱动，量化模式预报不确定性方面得到广泛的应用。
叶爱中
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月18日-19日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地，粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm，10cm，20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月18日-19日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据（10.65GHz 波段损坏） 土壤温度：使用安装在dt80上的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地：取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度：使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小：3.5M 4. 数据格式：.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
青藏高原典型冰川DEM采用双站InSAR方法制作，数据采集时间为2013年11月21日，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率10米，高程精度0.8m的DEM结果，精度可满足国家1∶10000地形制图的要求。冰川DEM采用TanDEM-X双站InSAR数据，采用改进的SAR干涉处理方法，顾及了双站InSAR在成像几何和相位解缠等方面的特点，高分辨率、高精度地生成了上述两个典型冰川的表面DEM。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川DEM存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川DEM数据集-数据说明。
江利明
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