本数据集包括1995，2000，2005，2010和2015年等5期湖泊透明度数据。数据源为：Landsat 5，Landsat 7和Landsat 8。使用方法：利于实测光谱反射率，在分析光谱反射率与同步测量的透明度之间的关系的基础上，采用半经验方法选择最佳波段组合，建立青藏高原湖泊透明度算法，获得水体透明度。通过实测点的验证表明水体的透明度估算相对误差在35%。

本数据包括青藏高原中部的25个湖泊的细菌16S核糖体RNA基因序列数据，样品采集时间为2015年7月-8月，使用2.5升采样器对地表水进行了三次重复采样。样品采集后立即带回北京青藏高原研究所生态实验室，所取盐湖的盐度梯度为0.14 ~ 118.07 g/L。本数据为扩增子测序结果。将湖水在0.6 atm过滤压力下浓缩到至0.22μm膜上，然后通过FastDNA SPIN Kit 提试剂盒提取DNA，16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 909r (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3')。使用Illumina MiSeq PE250测序仪进行对端测序，原始数据通过Mothur软件进行分析，序列与Silva128数据库进行比对并以97%的同源性将序列划分为操作分类单元（OTU）。本数据可用于分析青藏高原湖泊微生物多样性研究。

本数据包括青藏高原纳木错地区土壤细菌分布数据，可用来探索围栏和放牧对纳木错地区土壤微生物的季节性影响，样品采集时间为2015年5月至9月，土壤样品用冰袋保存，运回北京青藏高原研究所生态实验室；本数据为扩增子测序结果，使用MoBio Powersoil™DNA分离试剂盒提取土壤DNA，引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3')和806R (5'GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3')，扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件进行分析，之后计算序列之间相似度，并在相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU。采用Greengenes参考文库进行序列比对，去除了只在数据库中出现一次的序列。土壤含水率和土壤温度由土壤温湿度计测得，土壤pH值用pH计测定(Sartorius PB-10, Germany)，用2 M KCl(土壤/溶液，1:5)提取土壤硝态氮(NO3−)和铵态氮(NH4+)浓度，并用Smartchem200离散自动分析仪进行分析。本数据集对研究干旱半干旱草原土壤微生物多样性具有重大意义。

青藏高原草地土壤细菌多样性数据。样品采集时间为2017年7月至8月，包含高寒草甸，典型草原，荒漠草原3种生态系统共计120个样品。土壤表层样品采集后用冰袋保存，运回北京青藏高原研究所生态实验室，通过MO BIO PowerSoil DNA试剂盒提取土壤DNA，16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 806R (5´GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3´)，扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件分析，序列分类依据Silva128数据库，将相似度在97%以上的序列聚类为一个操作分类单元（OTU）。本数据系统地比较了青藏高原样带草地土壤微生物的细菌多样性，对研究微生物在青藏高原的分布具有重大意义。

数据内容：该数据集是青藏高原重点河湖研究区的国产高分系列（GF1/2/3/4）2015-2020年历史存档卫星数据，可覆盖典型河湖区进行有效监测，数据的时间范围为2015-2020年。数据来源和加工方法：数据为1级产品，经过均衡化辐射校正，通过不同检测器的均衡功能对影响传感器的变化进行校正，部分数据基于同时期的Landsat8影像为底图，选取控制点，进行图像几何校正，之后基于DEM数据进行正射校正，并对相应的数据进行波段融合处理。数据质量描述：高分系列卫星由中国资源卫星应用中心负责处理，有中科院空天院卫星地面接收站接收的原始数据和经过加工处理形成的各级产品。其中，1A级（预处理级辐射校正影像产品）：经数据解析、均一化辐射校正、去噪、MTFC、CCD拼接、波段配准等处理的影像数据；并提供卫星直传姿轨数据生产的RPC文件。具体参考中国资源卫星应用中心数据网站文件。数据应用成果及前景：数据为国产高分数据，分辨率高，可应用于监测青藏高原作为亚洲水塔的变化以及产生的影像，检验区内其他数据的准确性。

数据是本项目成员自主研发的气候系统模式FGOALS对北极海冰密集度和海冰覆盖范围进行预测的结果。同化技术的正确选取，是北极海冰预测的重要因素，在海冰资料同化技术中，奇异值演化插值卡尔曼滤波（简称SEIK），是发展相对较早但是仍很常用的一种滤波算法，但由于计算所有格点之间的误差协方差，存在虚假的遥相关误差，因此考虑发展局部滤波方法，对海冰密集度和海冰厚度进行同化。本项目将在气候系统模式FGOALS 中，初始化处理欧洲航天局（ESA）CryoSat-2 和Soil Moisture and Ocean Salinity（SMOS）卫星遥感反演的海冰厚度数据。

数据是本项目成员自主研发的气候系统模式FGOALS对北极海冰密集度和海冰覆盖范围进行预测的结果。同化技术的正确选取，是北极海冰预测的重要因素，在海冰资料同化技术中，奇异值演化插值卡尔曼滤波（简称SEIK），是发展相对较早但是仍很常用的一种滤波算法，但由于计算所有格点之间的误差协方差，存在虚假的遥相关误差，因此考虑发展局部滤波方法，对海冰密集度和海冰厚度进行同化。本项目将在气候系统模式FGOALS 中，初始化处理欧洲航天局（ESA）CryoSat-2 和Soil Moisture and Ocean Salinity（SMOS）卫星遥感反演的海冰厚度数据。

（1）数据内容：过去千年三极（北极、南极、青藏高原）降水场数据集（precipitation anomaly based on the millinnial mean）；（2）数据来源及加工方法：该数据由作者自主生产，通过古气候数据同化方法同化三极地区降水代用资料而生产；（3）数据质量描述：该数据集和多个器测的降水数据集之间具有高度的时空一致性（相关系数在0.35以上，p<0.001; 纳什效率系数在0.3以上）。此外，和多个基于代用资料重建的降水数据序列之间的相关系数在0.2-0.6之间（p<0.001）；（4）可用于三极地区过去千年降水时空变化研究。

（1）数据内容：过去千年三极（北极、南极、青藏高原）温度场数据集，温度为近地面温度（near-surface air temperature anomaly based on the millinnial mean）；（2）数据来源及加工方法：该数据有作者自主生产，通过古气候数据同化方法同化三极地区温度代用资料而生产；（3）数据质量描述：该数据集和多个器测的温度数据集之间具有高度的时空一致性（相关系数在0.6以上，p<0.001; 纳什效率系数在0.5以上）。此外，和多个基于代用资料重建的温度数据之间的相关系数在0.4-0.8之间（p<0.001）；（4）可用于三极地区过去千年温度时空变化研究。

近年来，随着南极冰盖消融的加速，冰盖2000-2019表面形成大量冰面融水。深入理解南极冰盖冰面融水的时空间分布与动态变化，对于研究南极冰盖物质平衡具有重要意义。本数据集基于2000-2019年30m空间分辨率Landsat7和Landsat8影像，利用归一化水体指数、Gabor滤波和形态学路径开操作，生成冰面融水栅格数据集，在ARCGIS中将栅格水体掩膜转换为矢量数据。本数据集是基于Landsat影像提取的2000-2019年南极冰盖消融区（南极半岛亚历山大岛）250m冰面融水数据集。时间集中在每年12月至次年2月（南半球夏季）

根据 CMIP5 3 个未来情景（RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5）资料，获得了 2006-2100 世纪全球年平均气温的空间分布。经分析发现在 RCP2.6 情景下，年平均气温呈现增长的趋势，增长率介于 0.0 °C/decade 至 0.2 °C/decade 之间（P<0.05），其中，高纬度地区增长较快，介于 0.1 °C/decade 至 0.2 °C/decade之间。综合 21 世纪全球年平均气温空间和时间变化特征，年平均气温在不同的气候情景下都呈现出变暖的趋势，高纬度地区年平均气温呈现出更加敏感和快速的增长。

根据泛北极潜在热融灾害（主要为热融滑坡）诱发因素，包括：气温（冻融环境）、降雨、积雪、土壤类型、地形地貌及地下含冰量等，基于地球大数据资源库提供的基础数据，采用机器学习方法（逻辑回归、随机森林、人工神经网络、支持向量机等），以目前已有解译北半球热融滑坡为训练样本，最终获得了泛北极的热融灾害易发性（发生概率）区划图。根据驱动因素敏感性发现气候因素（气温与降雨）对热融灾害的发生于分布贡献度最大，坡度因素贡献度次之，含冰量与辐射也具有较高的贡献。