将冰湖划分为冰面湖、与冰川末端相连和非相连湖泊等三种类型。在分类的基础上，研究第三极地区各流域冰湖的数量与面积、不同大小面积变化幅度、与冰川距离远近、有冰川融水径流补给与无冰川融水径流补给冰湖面积的变化差异以及冰湖面积随海拔梯度变化特征等内容。 数据源：Landsat TM/ETM+ 1990，2000，2010。 数据通过目视解译，包括面积大于0.003平方公里的冰湖数据，结合原始影像与Google Earth检查编辑。 数据应用于第三极地区冰湖变化与冰湖溃决洪水( GLOF) 评估。 数据类型：矢量。 投影坐标系：Albers Conical Equal Area。
张国庆
本数据集为基于Landsat卫星影像获取的喜马拉雅中段波曲流域1976、1991、2000、2010年四期冰川、冰湖的矢量数据。 数据源来自Landsat遥感影像 1976：LM21510411975306AAA05、LM21510401976355AAA04 1991：LT41410401991334XXX02、LT41410411991334XXX02 2000：LE71410402000279SGS00、LE71400412000304SGS00、LE71410402000327EDC00、LE71410412000327EDC00 2010：LT51400412009288KHC00、LT51410402009295KHC00、LT51410412009311KHC00、LT51410402011237KHC00。 从各期遥感影像上人工提取冰川、冰湖边界。 冰川、冰湖边界提取误差估计为0.5个像元。 数据文件： Glacial_1976：1976年冰川矢量数据 Glacial_1991：1991年冰川矢量数据 Glacial_2000：2000年冰川矢量数据 Glacial_2010：2010年冰川矢量数据 Glacial_Lake_1976：1976年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_1991：1991年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_2000：2000年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_2010：2010年冰湖矢量数据 冰湖矢量数据字段包括： 编号、名字、经纬度、海拔、面积、朝向、冰湖类型、长度、宽度、与冰川的距离
王伟财
本数据集为1987年在青藏高原北部敦德冰帽钻取的3根冰芯的相关数据，其中敦德冰芯1（core D-1）深度为139.8米，被切分为3585个样品进行同位素分析；敦德冰芯3(core D-3)深度为138.4米，其上部56米现场切分成若干个样品，一一融化后立即使用瓶装储存，剩余部分冷冻储存。 数据集共包含3个数据表，分别为：敦德冰芯氧同位素10年均值数据（520A.D.-1987）、敦德冰芯水当量积累量5年均值数据和敦德冰芯粉尘10年均值数据。 数据来源：National Centers for Environmental Information（http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/paleoclimatology-data/datasets/ice-core）。 加工方法：平均值。 数据表1：敦德冰芯3（core D-3）氧同位素10年均值数据（520 A.D. - 1987） 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 b. 量纲（度量单位） 字段1：无量纲 字段2：无量纲 字段3：‰ 数据表2：敦德冰芯1（core D-1）水当量5年均值（1606-1984） a. 名称解释 字段1：开始时间 字段2：结束时间 字段3：积累量 b. 量纲（度量单位） 字段1：无量纲 字段2：无量纲 字段3：m 数据表3：敦德冰芯3（core D-3）粉尘10年均值数据(520 A.D. - 1987) a. 名称解释 字段1：开始时间 字段2：结束时间 字段3：粉尘（直径0.63-16 um） 字段4：粉尘（直径2.00-60 um） 字段5：Cl- 字段6：SO42- 字段7：NO3- b. 量纲（度量单位） 字段1：无量纲 字段2：无量纲 字段3：particles/mL 字段4：particles/mL 字段5：ppb 字段6：ppb 字段7：ppb
National Centers for Environmental Information (NCEI)
本数据集为西藏纳木错流域冰川水文站点2006-2008年观测径流量数据，包含4个地区的径流月均值数据：你亚曲径流，曲嘎切径流，扎当径流，昂曲径流，用于研究区域水文水资源。 测量仪器：旋桨式流速仪（LS1206B），Hobo水位仪。 空间位置： 纳木错东部你亚曲（近湖口公路边）：90.2969E，31.0342N，海拔4730m； 纳木错南岸曲嘎切（入湖口路边）：90.6361E，30.8175N，海拔4780m； 扎当冰川末端：90.7261E，30.6878N，海拔5400m； 昂曲（德庆镇附近大桥处）：90.2839E，30.6525N，海拔4780m。
姚檀栋
本数据集为2000年在青藏高原中部普若岗日冰盖（33°55'N，89°05'E，海拔6070米）钻取的两个深孔冰芯的氧同位素和地球化学数据，冰芯深度分别为118.4和214.7米。 数据来源：National Centers for Environmental Information（http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/paleoclimatology-data/datasets/ice-core）。 数据集包含6个数据表，分别为：普若岗日冰芯1氧同位素每米均值数据，普若岗日冰芯1氧同位素10年均值数据，普若岗日冰芯2氧同位素和可溶性气溶胶浓度每米均值数据，普若岗日冰芯2氧同位素和气溶胶浓度5年均值数据，普若岗日冰芯2氧同位素和气溶胶浓度10年均值数据，普若岗日冰芯2氧同位素和气溶胶浓度100年均值数据。字段信息如下： 数据表1：普若岗日冰芯1氧同位素每米均值数据 字段：字段名 【量纲（度量单位）】 字段1：深度 【m】 字段2：δ18O 【‰】 数据表2：普若岗日冰芯1氧同位素10年均值数据 字段：字段名 【量纲（度量单位）】 字段1：开始时间 【无量纲】 字段2：结束时间 【无量纲】 字段3：δ18O 【‰】 数据表3：普若岗日冰芯2氧同位素和可溶性气溶胶浓度每米均值数据 字段：字段名 【量纲（度量单位）】 字段1：深度 【m】 字段2：粉尘（直径0.63-20um） 【particles/mL】 字段3：18O 【‰】 字段4：F- 【ppb】 字段5：Cl- 【ppb】 字段6：SO42- 【ppb】 字段7：NO3- 【ppb】 字段8：Na+ 【ppb】 字段9：NH4+ 【ppb】 字段10：K+ 【ppb】 字段11：Mg2+ 【ppb】 字段12：Ca2+ 【ppb】 数据表4：普若岗日冰芯2氧同位素和气溶胶浓度5年均值数据 字段：字段名 【量纲（度量单位）】 字段1：开始时间 【无量纲】 字段2：结束时间 【无量纲】 字段3：δ18O 【‰】 字段4：积累量 【cm/yr】 字段5：粉尘（直径0.63-20um） 【particles/mL】 字段6：F- 【ppb】 字段7：Cl- 【ppb】 字段8：SO42- 【ppb】 字段9：NO3- 【ppb】 字段10：Na+ 【ppb】 字段11：NH4+ 【ppb】 字段12：K+ 【ppb】 字段13：Mg2+ 【ppb】 字段14：Ca2+ 【ppb】 数据表5：普若岗日冰芯2氧同位素和气溶胶浓度10年均值数据 字段：字段名 【量纲（度量单位）】 字段1：开始时间 【无量纲】 字段2：结束时间 【无量纲】 字段3：δ18O 【‰】 字段4：粉尘（直径0.63-20um） 【particles/mL】 字段5：F- 【ppb】 字段6：Cl- 【ppb】 字段7：SO42- 【ppb】 字段8：NO3- 【ppb】 字段9：Na+ 【ppb】 字段10：NH4+ 【ppb】 字段11：K+ 【ppb】 字段12：Mg2+ 【ppb】 字段13：Ca2+ 【ppb】 数据表6：普若岗日冰芯2氧同位素和气溶胶浓度100年均值数据 字段：字段名 【量纲（度量单位）】 字段1：间隔末年 【无量纲】 字段2：δ18O 【‰】 字段3：粉尘（直径0.63-20um） 【particles/mL】 字段4：F- 【ppb】 字段5：Cl- 【ppb】 字段6：SO42- 【ppb】 字段7：NO3- 【ppb】 字段8：Na+ 【ppb】 字段9：NH4+ 【ppb】 字段10：K+ 【ppb】 字段11：Mg2+ 【ppb】 字段12：Ca2+ 【ppb】
National Centers for Environmental Information (NCEI)
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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