该数据集是玛多地区2016年7月、8月、9月的植被指数（NDVI），基于高分一号的多光谱数据计算得到，空间分辨率为16m。对高分一号数据进行镶嵌、转投影、裁切等处理，然后在7月、8月、9月中每个月进行最大化合成。

Randolph冰川目录（Randolph Glacier Inventory,RGI）是GLIMS（Global Land Ice Measurements from Space）发布的全球冰川轮廓的完整目录，目前共发布6个版本：2012年2月发布1.0，2012年6月发布2.0，2013年4月发布3.0，2014年12月发布4.0，2015年7月发布5.0，2017年7月发布6.0。本数据集包括6.0，5.0，4.0和3.2（修正版，2013年8月）共四个版本。 数据按照不同地区进行组织，每个地区包括一个shape文件（.shp文件及其相应的.dbf、.prj和.shx等文件），一个测高数据的.csv文件，每条冰川包含一条记录。 数据来源于GLIMS: Global Land Ice Measurements from Space（http://www.glims.org/RGI/） 数据质量检查包括几何、拓扑和属性检查，包括： 1） 所有多边形都使用ArcGIS Repair Geometry工具进行检查； 2） 删除了小于0.01平方公里的冰川； 3） 拓扑使用Does Not Overlap规则进行检查； 4） 属性表利用Fortran子程序和Python脚本进行数据质量检查。

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

青藏高原东北部1957-2009年0.25度气候数据集，包含降水、最高和最低气温、风速四个气象要素值，时间分辨率为逐日。 数据集包含2400个文本文件，每个文件里有降水（第一列）、最高（第二列）和最低（第三列）气温、风速（第四列）。每个文件名含有经纬度，每个文件代表相应网格点（0.25*0.25度）的四个气象要素值。 本数据是由高原东北部81个气象站观测资料网格化形成。考虑了气象条件随高程的变化。 网格化方法和步骤如下： 从气象局数据共享网（http://data.cma.cn）下载原始的逐日最高和最低气温、降水、风速。之后对数据进行质量控制。所用的原则为1)去除小于0，大于150mm逐日降水；小于-50°C，大于50°C逐日气温；小于0m/s风速；2）画出年序列降水、气温和风速，检查不正常的逐年变化，并通过台站迁移记录进行质量控制。对有非正常变化，但有台站迁移记录的数据，通过修改台站名称，对数据进行分段，如西宁站（52866）1996年出现不正常气温变化，通过记录发现西宁站在1996年后迁移，因此将1996年前的记录记为虚拟台站52867数据，1996年之后的仍记录为52866站的数据。如果数据出现异常变化，但没有台站迁移记录，则将异常变化的数据剔除，如1975年之前的德令哈站数据。有些台站有迁移记录，但数据没有异常变化，即假定迁移前后的台站仍处于相同的气候环境下，因此台站名称和数据记录没有任何改变。 质量控制后开始内插，其方法为1）计算日平均气温、降水和风速随海拔高度的变化。得出气温随海拔高度递减率为4.3°C/km,其决定系数R2为0.65。暖湿季（5-9月）逐日平均降水量随海拔高度有一个不显著的增加（0.5mm/km，R2为0.1）。冷干季（10-4月）逐日平均降水量不随海拔变化。风速也随海拔高度有一个不显著的增加，其增加率为0.4m/s/km，R2为0.1。气温和风速随海拔的变化率用在整个时间段里，而降水随海拔递增率只用在暖湿季，冷干季递增率为0。2）空间内插时利用Synographic Mapping System (SYMAP,Shepard, 1984)方法。这个方法在内插时考虑台站之间的距离以及周围台站之间的角度以表示台站的密集程度。将距离和角度综合为一个权重，用在内插中。距离近且台站之间的夹角大的台站赋予大权重。3）将台站的经纬度、气象要素值、海拔、随海拔的变化率和权重同时考虑，内插出目标网格的值。内插时最大的搜索范围为周围55个台站，最小的搜索范围为周围4个台站。4）综合暖湿和冷干季节的降水，形成整个时段的降水序列。5）在方法测试期，留出了部分台站以检查网格化后的数据。6）验证通过后，所有的81个台站均用在最终网格化过程，并形成本套数据集。 Shepard, D. S., 1984: Computer Mapping: The SYMAP interpolation algorithm. Spatial Statistics and Models, G.Gaile and C. Willmot, Eds., Reidel 133-145.

该数据集记录了青海省1980~2016年全社会固定资产投资情况。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》，从青海统计年鉴中摘录，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表共有11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 亿元 字段3：国有经济 解释：国有经济固定资产投资额 亿元 字段4：集体经济 解释：集体经济固定资产投资额 亿元 字段5：私营经济 解释：私营经济固定资产投资额 亿元 字段6：其他经济 解释：其他经济固定资产投资额 亿元 字段7：总增长 解释：固定资产投资总增长 % 字段8：国有增长 解释：国有固定资产投资增长 % 字段9：集体增长 解释：集体固定资产投资增长 % 字段10：私有增长 解释：私有固定资产投资增长 % 字段11：其他增长 解释：其他固定资产投资增长 %

数据集综合了藏北高原大气、水文和土壤的多站点长期监测项目，包含了藏北高原青藏公路/铁路沿线9个站点（D66，NewD66，沱沱河，D105，D110，安多，MS3478/NPAM，那曲布交，MS3608）多层或单层大气基本要素（风、温、湿、压和降雨/雪等），地面辐射各分量及多层土壤温、湿和热流等观测资料。 数据集通过架设在野外的自动气象站（AWS）、大气边界层塔（PBL）所获得的监测数据组成。所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产；风速风向传感器由美国的MetOne公司生产；辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产；气体分析仪由美国的Licor公司生产；土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期（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。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列。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，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。 数据包含如下观测指标： 空气温度，单位：℃，精度：0.05℃； 空气相对湿度，单位：%，精度：2%； 风速，单位：m/s，精度：0.1m/s； 气压，单位：hPa，精度：0.5hPa； 风向，单位：°，精度：4°； 降水，单位：mm，精度：0.05mm； 辐射，单位：W/m²，精度：5%； 土壤热流，单位：W/m²，精度：2%； 土壤温度，单位：℃，精度：0.2℃； 土壤体积含水量，单位：v/v%，精度：2%。

第三极地区降水资料库包含7个指标：降水量（Precipitation），订正后降水 （Corrected Precipitation），订正系数（Correction Factor），风速损失（Wind-induced loss），蒸发损失（Evaporation loss），湿润损失（Wetting loss），微降水（Trace precipitation）。涵盖了第三极地区台站观测降水数据，同时包含了订正后的降水数据、订正系数，以及由风速、蒸发、湿润等引起的降水损失、微量降水等。 (1)中国境内观测降水数据来自于中国气象局-国家气象信息中心(http://data.cma.gov.cn/site/index.html) (2)国外观测降水数据来自NCDC国际气候数据中心-NOAA卫星信息服务中心(http://www7.ncdc.noaa.gov/CDO/country)，巴基斯坦气象局，尼泊尔气象局等。 原始数据已经由气象业务部门经过严格的质量控制，并已经在相关学术期刊发表。因各个国家气象数据集的规范不同，订正前需要统一气象要素单位，即气温、风速、降水等单位各自统一为℃、m/s、mm。 该数据集包含2个表格： 第三极地区中国境内降水日资料； 第三极地区境外降水日资料。 表格1，2包含如下字段：台站编号，日期，观测降水，订正后降水，订正系数，风速损失，蒸发损失，湿润损失，微降水。

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

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。

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。

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。

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。