基于我国高分一号及二号数据，采用深度学习分类方法，结合人工目视解译修正，生产出青藏工程走廊冻融灾害分布数据。数据地理范围为青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围。数据包括热融湖塘分布数据及热融滑坡分布数据。该数据集可为青藏工程走廊冻融灾害的研究工作及工程防灾减灾提供数据基础。青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围冻融灾害空间分布基于国产高分二号影像数据自制。首先，利用深度学习方法从高分二号数据中提取泥流阶地区块；然后，利用ArcGIS进行人工编辑，将数据解译后合在一张图上可现实。

本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。

北半球过去千年温度代用资料序列，总计396条，其中：370树轮、15条冰芯、9条湖泊沉积物、2条历史文献资料；该资料来源于PAGES2k Consoritum组织在2017年发布的全球温度代用资料数据集；在开展北半球过去千年（1000-2000 AD）温度同化的过程中对该资料进行了进一步的筛选，只保留了年分辨率的资料；该数据集中所包含的代用资料都已经经过了严格的质量检验和温度信号的验证；该数据集可用于北半球过去千年半球尺度和区域尺度温度重建。

本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。

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。这些产品是经过云检测之后的结果。数据覆盖时间从2021年1月1日到2021年12月31日，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、Ångström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。

海冰的减少和表面融水的增加，可能诱发冰流加速和锋面塌陷，对格陵兰冰架的稳定性有重大影响。然而，由于稀少的遥感观测，快速崩解之前的详细冰动态前兆和驱动因素仍然不清楚。我们通过联合使用高时空分辨率的遥感观测和冰流模型，对格陵兰岛北部Petermann冰川2017年7月26日崩解事件前的水文和运动学前兆进行了全面调查。2017年7月期间的冰流速度场的时间序列是通过Sentinel-2的观测来检索的，采样间隔为次周。冰流速度在7月26日（崩解前一天）迅速达到30米/天，这大约是平均冰川速度的10倍。

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。

数据内容：货币供应量(2012-2021)及金融机构资产负债数据（2007-2020） 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2021年第三极（中国地区）银行和货币原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到2012-2021年第三极（中国地区）银行和货币数据集，数据起始时间为2012年至2021年，Microsoft Excel (xls)格式。 数据质量描述：优良 数据应用成果及前景：作为社会经济数据提供有效参考

数据内容：价格指数_居民消费价格指数(CPI)(2009-2022) 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2022年第三极（中国地区）价格指数经济原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到2009-2022年第三极（中国地区）价格指数经济数据集，数据起始时间为2009年至2022年，Microsoft Excel (xls)格式。 数据质量描述：优良 数据应用成果及前景：作为社会经济数据提供有效参考

数据内容：国内生产总值（GDP）年度统计（1991-2021）、国内资产负债数据（2011-2020）及国内投入产出数据（2012-2018）。 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2021年第三极（中国地区）宏观经济原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到1991-2021年第三极（中国地区）宏观经济数据集，数据以Microsoft Excel（xls）格式存储。 数据质量描述：优良 数据应用成果及前景：作为社会经济数据提供有效参考

数据内容：对外经济贸易_货物进出口总额（1991-2021） 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2021年第三极（中国地区）对外贸易及投资原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到1991-2021年第三极（中国地区）对外贸易及投资数据集，数据起始时间为1991年至2021年，Microsoft Excel (xls)格式。 数据质量描述：优良 数据应用成果及前景：作为社会经济数据提供有效参考

该物候数据基于青藏高原2000-2015年MOD13A2数据（时间分辨率为16天，空间分辨率为1km），利用TIMESAT软件中分段高斯函数拟合NDVI曲线，采用动态阈值方法提取春季物候、秋季物候以及生长季长度，其中春季物候和秋季物候的阈值分别设置为0.2和0.7。此物候数据进行了掩膜处理。其中，掩膜规则为：1）必须满足NDVI的最大值出现在6-9月份之间；2）6-9月份NDVI均值不能小于0.2；3）冬季的NDVI均值不能超过0.3。