1977-2017年的冰湖编目，基于Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像，采用半自动的水体分类方法来区分水体和非水体信息，然后提取湖泊边界，并通过与原始Landsat图像的比较进行目视检查和人工编辑。其中1977年，采用MSS传感器数据，分辨率为60 m。1987年后冰湖编目，采用的影像数据分辨率为30 m。根据RGI6.0冰川编目和Google Earth，判断冰川融水与冰湖的补给关系。
Nitesh Khadka, 张国庆
数据文件包括波曲流域范围及多期冰湖编目。1964年的冰湖范围，采用人工勾绘方法，基于地理校正后的KH-4数据获取；1976-2017年的冰湖编目，基于Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像，采用半自动的水体分类方法来区分水体和非水体信息，然后提取湖泊边界，并通过与原始Landsat图像的比较进行目视检查和人工编辑。根据RGI6.0冰川编目和Google Earth，判断冰川融水与冰湖的补给关系。
张国庆
全球年度湖泊冰物候数据集包括北半球74245个湖泊的冻结日期和破裂日期。数据集分为三部分： 1：当前时间段数据，通过DLRM模型（提供了参数）从MODIS产品中获得，涵盖2001年至2020年74245个湖泊的冻融时间； 2-3： 历史（2）和未来（3）两个时间段湖泊冻融模拟，分别从1861-2005年和2006-2099年的基于温度的湖泊特定模型中获得（详见论文）。历史和未来的模拟仅针对30063个满足模型条件的湖泊。
王欣驰
该数据集提供了2001-2020年青藏高原71个湖泊的湖冰物候，包括开始冻结日、完全冻结日、开始消融日、完全消融日、完全封冻时间和湖冰覆盖时间。数据集采用动态阈值法提取自经过双星去云和临近日去云后的MODIS每日积雪产品。与粗分辨率被动微波AMSR-E/2湖冰物候数据集对比，开始冻结日的平均绝对误差为2.33-7.25天，完全消融日的平均绝对误差为1.75-4.67天。该数据可为青藏高原湖泊系统响应气候变化的相关研究提供数据基础。
蔡宇, 柯长青
冰川表面运动提取在冰川动力学与物质平衡变化研究中具有重要意义，针对当前我国自主遥感卫星数据在冰川运动监测应用中存在的不足，选用GF-3卫星FSI模式下获取的2019—2020年间覆盖青藏高原高山区典型冰川的SAR数据，借助并行化偏移量跟踪算法获取了研究区冰川表面流速分布。GF-3影像凭借其良好的空间分辨率，在规模较小、运动缓慢的冰川运动提取方面具有显著的优势，能够更好地体现冰川运动细节信息及其差异性。该研究有助于分析气候变化背景下青藏高原地区冰川的运动规律及其时空演变特征。
闫世勇
南极McMurdo Dry Valleys 冰川表面流速遥感后处理产品，基于Antarctic Ice Sheet Velocity and Mapping Project（AIV）数据，通过先进的算法和数值工具后处理得到。该产品利用Sentinel-1/2/Landsat数据绘制，提供了McMurdo Dry Valleys 均匀、高分辨率（60m）的冰流速结果，时间覆盖范围从2015到2020。
江利明
冰川是全球气候变化的放大器和指示器，目前在全球气温升高的背景下，全球范围内冰川融化持续加快。跃动冰川是一种有着间歇性和周期性加速运动的冰川，其对气候变化非常敏感。本数据集基于Landsat和Sentinel系列多源光学卫星遥感影像数据，通过对影像进行筛选、拼接、裁剪获得研究区域影像。其中，对Landsat TM 影像中L1GS 级别影像采用二阶多项式进行配准校正，影像配准后误差小于一个像素。之后利用方向相关算法进行影像匹配，生成了格陵兰冰盖典型的跃动冰川——Sortebræ 冰川在1980s至2020 年期间不同阶段的表面运动速度。本数据集期望有助于对Sortebræ 冰川跃动过程的研究，以及对全球变暖背景下冰川跃动机理的探讨。
乔刚, 孙子翔, 袁小涵
积雪是冰冻圈的重要组成要素，是全球变化与地球系统科学研究中不可或缺的变量。积雪的分布范围和物候信息是衡量积雪变化特征的重要指标，也是寒区水文模型中融雪径流模拟的重要参数。亚洲高山区是许多国际性河流的发源地，也是全球气候变化研究的热点区；该地区冰雪变化将引发的水资源减少、极端天气事件增多、灾害频发等生态和环境问题，已受到各国的广泛关注。因此，准确获取长时序的亚洲高山区积雪分布与积雪物候数据对气候变化研究、水资源管理以及灾害预警与防治至关重要。 亚洲高山区逐日无云MODIS归一化积雪指数（NDSI）产品（2000-2021，500 m）是在MODIS逐日积雪产品（包括Terra上午星数据产品MOD10A1和Aqua下午星数据产品MYD10A1，C6版本）的基础上，通过同一天上下午星数据融合以及三次样条函数插值去云算法处理后得到；其中，在2000-2002年只有上午星数据产品MOD10A1时，则直接采用三次样条函数插值去云算法处理。水文年2002-2020的积雪物候数据集是基于逐水文年内的无云MODIS NDSI产品制备而成，包括积雪开始日期（SOD）、积雪结束日期（SED）和积雪持续日数（SDD）3个参数。本数据集具有可靠的精度。
唐志光, 邓刚
我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现南极冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 EW 1月、2月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights（PPB）算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以南极5个典型冰架（Amery、Fimbul、Nickerson、Shackleton、Thwaiters）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
李新武, 梁爽, 杨博锦, 赵京京
太阳总辐射和散射采用辐射表（CM22, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度数据来源于IPEV/PNRA 项目 “Routine Meteorological Observation at Station Concordia” ，http://www.climantartide.it，地面水汽压单位为hPa。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（S/G）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2006-2016年（Bai, J.; Zong, X.; Lanconelli, C.; Lupi, A.; Driemel, A.; Vitale, V.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations of Global Solar Radiation and Its Potential Effects at Dome C (Antarctica). Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 3084. https://doi.org/10.3390/ijerph19053084）。该数据集可以用于南极Dome C地区太阳辐射及其衰减等相关研究。地面太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://doi.org/10.1594/PANGAEA.935421
白建辉
太阳总辐射采用辐射表（CM21, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度分别采用温湿度传感器HMP45C-GM （Vaisala Inc., Vantaa, Finland）测量。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（AF）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2007-2020年。关于数据处理和太阳总辐射计算等可参考文献：Bai, J.; Zong, X.; Ma, Y.; Wang, B.; Zhao, C.; Yang, Y.; Guang, J.; Cong, Z.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations in Global Solar Radiation and Its Interaction with Atmospheric Substances at Qomolangma. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 8906. https://doi.org/10.3390/ijerph19158906。该数据集可以用于珠峰地区太阳辐射及其衰减等相关研究。珠峰站太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/b9ab35b2-81fb-4330-925f-4d9860ac47c3/。
白建辉
北极多年冻土区作为全球碳库的重要组成部分，是全球气候变化最敏感的区域之一。北极地区变暖的速度是全球平均速度的两倍，引发北极多年冻土的快速变化。1982-2015北半球不同类型多年冻土区NDVI变化数据集，时间分辨率为每5年一期，覆盖范围为整个环北极国家，空间分辨率为8km，以多源遥感、模拟、统计和实测数据为基础，使用GIS方法和生态学方法结合，量化了北半球多年冻土对生态系统的调节服务功能，其所有数据进行了质量控制。
王世金
本数据为祁连山地区2018年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2018年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为哨兵2号影像、谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期，空间分辨率为2米，边界精度在2米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2018年的分布，可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。
李佳
本数据为祁连山地区2019年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2019年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为哨兵2号影像、谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期，空间分辨率为2米，边界精度在2米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2019年的分布，可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。
李佳
本数据为祁连山地区2020年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2020年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为哨兵2号影像、谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期，空间分辨率为2米，边界精度在2米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2020年的分布，可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。
李佳
本数据为祁连山地区2021年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2021年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为哨兵2号影像、谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期，空间分辨率为2米，边界精度在2米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2021年的分布，可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。
李佳
逐小时空间完整的地表温度产品在冻融状态监测、夏季高温热浪监测等领域具有广泛的应用需求。基于热红外遥感反演的地表温度精度较高，但是容易受到云雾的影响，空间上不连续，这给用户带来诸多不便，也极大地限制了其应用。模式模拟的地表温度虽时空完整，但空间分辨率低，精度差。因此融合遥感反演的地表温度和模式模拟的地表温度，是获取逐小时空间完整地表温度的有效途径。基于此，作者发展了生成东亚区域0.02°逐小时无缝地表温度的融合方法，并制备了相应的数据集（2016-2021）。 本数据集为东亚区域0.02°逐小时无缝地表温度数据集产品（2016-2021年）。首先采用iTES算法反演葵花8/AHI 地表温度，之后对CLDAS LST 进行偏差校正以消除其系统偏差，最后使用多尺度卡尔曼滤波融合葵花8/AHI LST和CLDAS LST，生成0.02°逐小时无缝地表温度数据集。地面验证结果表明，全天地表温度的均方根误差（RMSE）约为3K，精度较好。 本数据集的时间分辨率为1小时，空间分辨率0.02°，时间跨度为2016年-2021年，空间范围为0-60°N，80°E-140°E。
程洁, 董胜越, 施建成
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制“等项目的资助下，中国科学院青藏高原研究所周石硚课题组利用层次分析法，筛选出8个参评因素，通过划分等级的方式评价了第三极地区现有的8套冰川编目数据的综合质量，并融合各评价单元内综合质量最佳的数据生成了一套新的冰川编目数据。新数据大大提高了整个第三极地区单一冰川编目数据的质量。 该数据内容包括（1）原冰川编目数据信息，包括冰川的经纬度、面积、高程、坡度、坡向、遥感数据的采集时间等；（2）评价信息，包括8个参评因素的标准化指标值、综合评价值和评价单元内冰川编目数据的等级等。这些数据不仅可以让潜在用户知道某个区域综合质量最佳的产品，还能提供冰川编目数据的单一质量或因素（如季节性积雪）。
何霞, 周石硚
本数据集包含：（1）基于测高卫星提取的北半球16个大型湖泊水库冰厚数据，时间跨度为1992-2019年，时间分辨率10天，文件名为Altimetric LIT for 16 large lakes.xlsx；（2）基于遥感湖冰模型的北半球1,313个面积50km^2以上湖泊的逐日湖冰厚度和湖泊表面积雪深度数据，时间跨度为2003-2018年，文件格式为nc格式；（3）未来湖冰厚度变化的预测情况，时间跨度2071-2099年，文件为table S1.xlsx；（4）一个用于查找湖泊的对照表，包含湖泊ID，名称，地理坐标和面积等信息。本数据集可以为全球湖冰和湖面积雪研究提供基础信息，便于深入理解在变化环境下湖冰的演变规律及其对湖泊生态环境和区域社会经济的影响。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 赵凡玉
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制”、冰川、积雪、冻土变化与影响及应对 （2019QZKK0201）以及泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设（XDA20000000）等项目的资助下，中国科学院青藏高原研究所张寅生课题组发展了青藏高原地区降尺度雪水当量产品。该数据采用亚像元时空分解算法对青藏高原0.05°逐日积雪深度数据集（2000-2018）进行降尺度，并且采用雪深衰减模型补充反演微波探测不到的薄雪区域的雪深值。最后基于积雪密度格网数据，将积雪深度数据转换为雪水当量数据。
闫大江, 张寅生
联系方式
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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