对于泛北极或北半球，通常使用冻融指数来预测多年冻土分布，活动层厚度及气候变化信息等。因此，结合加拿大气象中心提供的分辨率为25km月平均雪深数据，该数据基于CRUNCEP冻融指数利用雪深修正后的冻结数模型预测了泛北极多年冻土分布范围。考虑到雪深数据始于1998年而冻融指数止于2015年。所以模拟了2000-2015年的冻土分布状况。尽管国际雪冰数据中心（NSIDC）提供的泛北极多年冻土图也可以反映多年冻土的分布范围，但不能反映气候变暖背景下2000年之后的多年冻土分布状况。通过模拟得到的2000 – 2015年泛北极多年冻土面积为19.96×106 km2。和已有国际雪冰数据中心提供的多年冻土分布图不一致的地方主要位于岛状多年冻土区。

1990-2020年全球高分辨率模拟近海洋表层气温-降水-海温数据集来源于最新CMIP6计划。CMIP6是世界气候研究项目（WCRP）组织的第六次气候模式比较计划。原始数据来源于https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6。该数据集中包含了全球近海洋表层气温（tmp）、降水（pr）和海温（tos）数据。其中气温和降水数据包含CMIP6中情景模式比较子计划（ScenarioMIP）的4种不同实验场景的共享经济路径(shared socioeconomic pathway, SSP)与辐射强迫(representative concentration pathway, RCP)的矩形组合。(1) SSP126: 在SSP1（低强迫情景）基础上对RCP2.6情景的升级 (辐射强迫在2100年达到2.6W/m2)。(2) SSP245: 在SSP2（中等强迫情景）基础上对RCP4.5情景的升级 (辐射强迫在2100年达到4.5 W/m2)。(3) SSP370: 在SSP3（中等强迫情景）基础上新增的RCP7.0排放路径 (辐射强迫在2100年达到7.0 W/m2)。(4) SSP585: 在SSP5（高强迫情景）基础上对RCP8.5情景的升级(SSP585是唯一能使辐射强迫在2100年达到8.5 W/m2的SSP场景)。海温数据提供SSP126情景数据。

通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型（DTVGM: Distributed Time—Variant Gain Hydrological Model）进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上，实际蒸发模拟同气象局公开的站点观测基本一致。模型模拟出1998-2017年水循环过程，经过验证之后，给出全青藏高原空间0.01度日尺度实际蒸发(包含土壤蒸发和植物蒸腾)时空分布。

通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型(DTVGM: distributed time-variant gain model)进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上。模型模拟出1998-2017年水循环过程，给出全青藏高原空间0.01度日尺度径流时空分布。

我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现格陵兰冰盖典型冰川冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 IW每年7、8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。以格陵兰2个典型冰川（Jakobshavn、Kangerdlussuaq）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%。

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%。

为了更好地了解全球气候与 Fimbu与Jelbart 冰架相互作用的机理，获取该区域长时间的冰流速变化至关重要。1960s-1980s东南极Fimbul-Jelbart冰架冰流速度场数据产品集：使用早期的Argon、 Landsat MSS和TM卫星影像，基于对早期遥感影像进行预处理获得精密几何地位的正射影像，提出了人工点-特征点-格网点的三角网约束策略下的分层匹配方法，提取了东南极Fimbul-Jelbart冰架区域的历史冰流速度场数据产品。本研究对于研究东南极Fimbul-Jelbart冰架1963-1987年间历史冰流速具有重要意义，可为研究冰盖对全球气候变化的响应提供基础数据。

本数据集分别利用ICESat数据（2003年2月至2009年10月）、Cryosat-2数据（2010年8月至2018年10月）和ICESat-2数据（2018年10月至2020年12月）提供了格陵兰冰盖三个不同时期的高程变化率。数据显示，三个不同时期格陵兰冰盖高程变化率分别为-12.19±3.81 cm/yr、-19.70±3.61 cm/yr和-23.39±3.06 cm/yr。经过和前任研究对比，误差在正常范围内。

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

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/。

1963年东南极Rayner冰川基于ARGON历史遥感影像的冰流速度场数据产品。利用间隔两个月的两张1963年拍摄的解密卫星影像，基于视差分解进行分层匹配，估算了南极洲东部雷纳冰川的早期冰流速度场。估算得到速度图的精度可达到70米/年。基于光学立体像对视差分解的协同冰川表面流速估算方法。首先对待匹配影像生成核心影像，并生成核心影像的金字塔；接下来使用冰流区域掩膜，将影像分为冰流区与非冰流区分别进行匹配，其中冰流区除正常匹配步骤外，还需要进行视差分界，从而区分冰流运动对于地形视差的影响。最终通过逐层匹配的方法，我们可以在底层得到物方的DTM及冰流图。本数据对于重建东南极Rayner冰川早期表面形态及其冰流速度具有重要意义。

气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）反映到达地表的太阳辐射受气溶胶的衰减程度，气溶胶类型根据气溶胶光学厚度AOD计算得到。本数据集来源于最新MODIS气溶胶二级产品MOD04_L2和MYD04_L2，其中 MOD 和 MYD 分别代表 Terra 和 Aqua 卫星。目前，MODIS反演气溶胶算法分别为暗目标算法（Dark Target，DT）和深蓝算法（Deep Blue，DB）。根据元数据字段表Quality Assuracne Confidence（QAC）反演精度，融合DT和DB算法产品，分别处理陆地、海洋和海岸等，索引质量最优（QAF=3）或次优（QAF=2）或满足基本需求（QAF=1），得到全覆盖、长时间序列的高分辨率AOD产品（0.1度，日尺度）。按照AOD经验阈值（AOD：0~0.2，清洁型；0.2~0.6，城市或工业型；大于0.6，沙尘型。）分类将气溶胶类型标记为三种：清洁型（1）、城市或工业型（2）和沙尘型（3）。本数据集提供MOD，MYD以及根据过境时间得到的融合产品。