基于最新发布的青藏高原多年冻土存在性证据数据集，利用统计模型计算得到了1公里分辨率青藏高原多年冻土概率分布图。该图考虑了气温、积雪和植被这三个多年冻土分布控制性因素，因此能够准确地反应青藏高原冻土的空间异质性。根据1000多个实测资料验证和与已有多年冻土图的对比结果显示，该图的整体分布精度为82.5%，卡帕系数可达到0.62，在多年冻土下界表现出了更好的分类效果。结果显示，青藏高原多年冻土区面积约为1.54 (1.35–1.66) 百万平方公里, 约占陆地面积的 60.7 (54.5– 65.2)% 。多年冻土面积 约为 1.17 (0.95–1.35）百万平方公里，约占46 (37.3–53.0)%。
曹斌
数据内容：本数据集包含3种分辨率（0.25度、0.75度和2度）青藏高原多年平均月温度递减率（单位：℃/m）网格数据 数据来源及加工方法：基于高程标准差和相关性阈值动态检测不同分辨率网格内MODIS地温-海拔样本的有效性来获得局部可靠的温度递减率 数据质量描述：基于青藏高原113个站点的1980-2014年间日平均气温观测，对ERA-Interim气温数据应用0.75度气温递减率产品进行日平均气温的空间降尺度，使其验证误差（均方根误差）由~4℃降低到~2℃。 数据应用成果及前景：该数据集可应用于多种再分析资料的气温降尺度。
张凡, 张宏波
本数据集是建立在青藏高原基础上的高原土壤水分和土壤温度观测数据，用于量化粗分辨率卫星和土壤水分和土壤温度模型产物的不确定性。青藏高原土壤温湿度观测数据（Tibet-Obs）由四个区域尺度的原位参考网络组成，包括寒冷半干旱气候的那曲网络，寒冷潮湿气候的玛曲网络和寒冷干旱的阿里网络，以及帕里网络。这些网络提供了对青藏高原不同气候和地表水文气象条件的代表性覆盖。 - 时间分辨率：逐时 - 空间分辨率：点测量 - 测量精度：土壤水分，0.00001；土壤温度，0.1℃；数据集尺寸：标称深度为5，10，20，40和80厘米的土壤水分和温度统计值 - 单位：土壤水分，cm ^ 3 cm ^ -3； 土壤温度， ℃
Bob Su, 阳坤
本数据集来源于论文： Yao, T., Thompson, L., & Yang, W. (2012). Different glacier status with atmospheric circulations in tibetan plateau and surroundings. Nature Climate Change, 1580, 1-5.，数据整理自论文内Supplementary information中的表格数据。 此论文通过对82条冰川退缩、7090条冰川面积减少和15条冰川质量平衡变化的调查，总结了近30年来的冰川状况。 数据集包含8个数据表，数据表名称和内容分别为： Data list：数据列表； t1：Distribution of Glaciers in the TP and surroundings（青藏高原及周边地区冰川分布面积）； t2：Data and method for analyzing glacial area reduction in each basin（分析各流域冰川面积减少的数据和方法列表）； t3：Glacial area reduction during the past three decades from remote sensing images in the TP and surroundings（基于遥感影像得出的青藏高原及周边地区过去30年中冰川面积减少情况）； t4：Glacial length fluctuationin the TP and surroundings in the past three decades（青藏高原及周边地区过去30年中冰川长度波动数据）； t5：Detailed information on the glaciers for recent mass balance measurement in the TP and surroundings（青藏高原及周边地区近年来冰川质量平衡测量方法的详细信息）； t6：Recent annual mass balances in different regions in the TP（青藏高原不同区域近年来每年质量平衡数据）； t7：Mass balance of Long-time series for the Qiyi, Xiaodongkemadi and Kangwure Glaciers in the TP（青藏高原七一冰川，小冬克玛底冰川和抗物热冰川质量平衡长时间序列数据）。 数据详细信息参见附件：Supplementary information.pdf，Different glacier status with atmospheric circulations in Tibetan Plateau and surroundings.pdf。
姚檀栋
1）数据内容包含青藏高原地区1992年、2005年、2015年三期土壤侵蚀强度栅格数据，空间分辨率为300米。2）采用中国土壤侵蚀预报模型（CSLE）计算青藏高原4000余个调查单元的土壤侵蚀量。按土地利用对青藏高原范围进行土壤侵蚀量插值。根据《土壤侵蚀分级标准》对土壤侵蚀量进行分级，得到青藏高原土壤侵蚀强度图。3）通过三期土壤侵蚀强度数据的差异变化比较，符合实际变化规律，数据质量良好。4）土壤侵蚀强度数据对青藏高原土壤侵蚀研究和当地生态系统的可持续发展具有重要意义。属性表中代码含义：Value值1，2，3，4，5，6分别代表侵蚀强度微度、轻度、中度、强烈、极强烈、剧烈；BL代表各侵蚀强度面积占总面积的百分比。
章文波
青藏高原湖泊众多，该地区湖泊冰期物候和持续时间对区域和全球气候变化非常敏感，因此被用作气候变化研究的关键指标，特别是地球三极环境变化对比研究。但由于其自然环境恶劣，人口稀少，缺乏对湖泊冰物候的常规现场测量。利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)归一化差雪指数(NDSI)数据，以500米的分辨率对湖泊冰进行了监测，填补了观测空白。利用传统的雪图算法对晴天条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行检测，利用湖泊表面条件的时空连续性，通过一系列步骤对云层覆盖条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行重新确定。通过时间序列分析308个大于3km2的湖泊确定为湖冰范围和覆盖的有效记录,形成每日湖冰范围和覆盖数据集,包括216个湖泊,可以进一步获取四个湖冰物候参数:开始冻结(FUS),完全冻结(FUE)，开始融化(BUS),完全融化(BUE),和92个湖泊,可获取两个参数,FUS和BUE。
邱玉宝
冻土是指温度低于或等于0℃且含有冰的土体或岩体，它对温度特别敏感，其物理力学性质会随温度的变化而产生显著变化。冻土的冻胀变形和融化沉降变形是最为常见的冻土灾害，它们的发生主要是因冻土工程活动使冻土固有的温度发生变化而引起的，所以保护冻土主要也是保护冻土温度，让其维持在工程活动之前最为接近的状态。获取冻土地温的主要方法是埋设测温电缆，通过CR3000的数据采集功能获得测温电缆不同时间的阻值变化，利用标定系数和电阻值的对应关系计算出温度值。依据冻土对温度的敏感特征，地温的变化情况，能够反应气候的变化情况，也能够结合其他要素分析出人类活动对冻土的稳定性的影响机理及程度，从而来指导后期工程活动中的冻土保护措施的升级改造等。
陈继
植被调查数据是研究生态系统结构与功能必不可少的数据。藏北地区蕴含广袤的草地生态系统，主要包括高寒草甸、高寒草地、以及高寒荒漠化的草地。由于独特的地理位置以及高海拔缺氧的环境条件，在藏北高原的群落调查数据较为稀少。本课题组基于前期工作的积累，在2017年生长季对整个藏北高原15个县域开展了较为全面的植被调查。本数据集包括藏北样带上从那曲到日土县23个采样点的围栏内外的生物量数据。本数据集可用于生产力的空间分析与模型的校准工作。
张宪洲, 牛犇
降水强烈的时空变化常使得常规地基台站的降水观测不能准确把握降水的空间分布和强度变化。而卫星微波遥感可以克服此局限，实现全球尺度降水和云的观测，而且相对于红外/可见光只能反映云厚、云高等信息而言，微波能够穿透云体，利用云内降水粒子和云粒子与微波的相互作用对云、雨进行更为直接的探测。 本数据以GPM搭载的DPR双波段降水雷达获取的地表降水量为真值，以NDVI、DEM、ERA5中的土壤温/湿度为参考数据，利用GMI的多波段被动亮温数据反演青藏高原地区暖季（5月-9月）瞬时降水强度，将结果重采样至0.1°空间分辨率后累加到日。
许时光
青藏高原作为地球的第三极，春夏季作为热源对区域和全球的天气和气候有着重要的影响。为了探究高原多时间尺度热力强迫作用的时空变化特征，建立一套持续、可靠的长时间观测的观测数据为基础的高原热源（汇）数据是十分有必要的。利用中国气象局在青藏高原上80（32）个观测台站1979—2016（1960—2016）年的气象要素（地表温度、地表气温、10m 风速、 日累计降水量等）为基础计算得到感热（SH）和潜热（LH），同时利用卫星资料处理得到高原上1984—2015年的净辐射通量（RC），得到了一套通过质量控制的长期高原热源数据集。本数据集在计算地表感热通量时，考虑了总体热传输系数 的日变化特征。
胡文婷
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统中1:100万全国基础地理数据库，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将青藏高原作为一个整体进行了拼接融合、裁切，以便于青藏高原研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为青藏高原1:100万行政边界，包括行政国界线（National_Tibet_line）、省界（Province_Tibet），市（州）界（City_Tibet）县界图层（County_Tibet_poly）和县界线图层(County_Tibet_line)。 行政境界面图层（County_Tibet_poly）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 PAC 行政区划代码 513230 NAME 名称 县界名称 行政边界线图层(BOUL)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 630200 行政边界线图层(County_Tibet_line)属性项含义： 属性项 代码 描述 GB 630200 省级界线 GB 640200 地、市、州级行政区界 GB 650201 县级行政区界（已定）
国家基础地理信息中心
青藏高原是世界上中低纬度地区冻土面积最大的地区。目前已编制了一些多年冻土分布图，但由于资料来源有限、标准不明确、验证不充分、高质量空间数据集的缺乏，使得在TP上绘制多年冻土分布图存在较大的不确定性。 本数据集基于改进的中分辨率成像光谱仪(MODIS)地表温度(LSTs)2003-2012年1km晴空MOD11A2 (Terra MODIS)和MYD11A2(Aqua MODIS)产品(reprocessing version 5)的冻融指数及冻土顶部温度（TTOP）模型模拟了多年冻土的分布，生成了青藏高原冻土图。并通过野外地面观测、土壤含水率和容重等各种调查数据对该图进行了验证。 冻土属性主要包括：季节性冻土（Seasonally frozen ground）、多年冻土（Permafrost）、非冻土区域（Unfrozen ground）。 数据集为青藏高原冻土研究提供了更详细的冻土分布资料和基础资料。
赵林
此边界数据总集包含五种类型的边界： １、TPBoundary_2500m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程2500米的数据。 ２、TPBoundary_3000m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程3000米的数据。 ３、TPBoundary_HF（high_frequency）：李炳元（1987）曾对确定青藏高原范围的原则与具体界线进行了较系统的讨论，从高原地貌形成和基本特征角度，提出了依据地貌特征、高原面及其海拔高度，同时考虑山体完整性作为确定高原范围的基本原则。张镱锂（2002） 根据相关领域研究的新成果和多年野外实践，论证确定青藏高原范围和界线的原则， 结合信息技术方法对青藏高原范围与界线位置进行了精确的定位和定量分析，得出：青藏高 原在中国境内部分西起帕米尔高原，东至横断山脉，南自喜马拉雅山脉南缘，北迄昆仑山— 祁连山北侧。 2017年4月14日，中华人民共和国民政部发布《关于增补藏南地区公开使用地名（第一批）的公告》，增加了乌间岭、米拉日、曲登嘎布日、梅楚卡、白明拉山口、纳姆卡姆等6个藏南地区地名。 ４、TPBoundary_new (2021)：伴随青藏高原研究的深入，高原内外多学科研究程度和认识的提高，及地理大数据、地球观测科学和技术的进步，张镱锂等2021年版青藏高原范围界线数据研发基于ASTER GDEM和Google Earth 遥感影像等资料综合分析完成，该范围界线北起西昆仑山-祁连山山脉北麓，南抵喜马拉雅山等山脉南麓，南北最宽达1560 km；西自兴都库什山脉和帕米尔高原西缘，东抵横断山等山脉东缘，东西最长约3360 km；经纬度范围为25°59′30″N~40°1′0″N、67°40′37″E~104°40′57″E，总面积为308.34万km2，平均海拔约4320 m。在行政区域上，青藏高原分布于中国、印度、巴基斯坦、塔吉克斯坦、阿富汗、尼泊尔、不丹、缅甸、吉尔吉斯斯坦等9个国家。 ５、TPBoundary_rectangle：根据范围Lon（63~105E） Lat（20~45N），画取长方形，数据采用经纬度投影WGS84。 青藏高原边界作为基础数据，可以为各类地学数据及科学研究青藏高原作参考依据。
张镱锂
青藏高原流域边界数据集使用2000年的航天飞机雷达地形任务收集的干涉合成孔径雷达SRTM DEM 数据、参考河流、湖泊等水系辅助数据，利用arcgis水文模型，分析、提取河网，将青藏高原划分为AmuDayra、Brahmaputra、Ganges、Hexi、Indus、Inner、Mekong、Qaidam、Salween、Tarim、Yangtze、Yellow等12个子流域。其中研究区外围边界是基于2500米等高线。
张国庆
青藏高原多源遥感合成1km积雪覆盖数据集（1995-2018）基于国家卫星气象中心的青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）和美国雪冰中心的25km近实时逐日全球冰密集度与积雪范围NISE产品数据集（1995-2019）合成得到，覆盖时间从1995年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA或MetOp卫星AVHRR逐日积雪覆盖产品，TERRA卫星MODIS替代AVHRR对应观测通道生成的逐日积雪覆盖产品，以及DMSP卫星SSM/I或SSMIS逐日全球冰密集度和积雪范围NISE产品。数据集合成方法：以青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖产品为基础，完全信任其积雪和晴空无雪信息，对有云覆盖、无法判识、缺少卫星观测等区域，在相对高空间分辨率海陆模板的辅助下，利用NISE的陆地有效判识结果进行替换。对于部分水陆边界，因NISE产品空间分辨率较低，合成结果有可能仍存在极少量的云覆盖或者无观测数据区域。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在91%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 曹广真
青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）基于星载光学仪器观测数据云雪判识方法制作，覆盖时间从1989年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻晴空无云或透明薄云下的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA与MetOp卫星的AVHRR L1数据，以及从TERRA/MODIS对应于AVHRR通道的L1数据。产品处理方法为独立于云掩模产品的动态阈值决策树算法（DT），即算法同时判别云雪，且其云检测强调保留雪信息，特别是透明卷云下的雪。DT算法针对不同情况，考虑了多种判识手段，如水云上的冰云，森林和沙地的积雪，薄雪或融雪等；根据地表类型、DEM和季节设定动态阈值；采用多种质量控制手段，如在重度气溶胶或烟尘覆盖的低纬度森林中剔除伪雪，参考最大月雪线和最小雪面亮度温度剔除伪雪；优化不同种类型云雪和晴空无雪陆地的判识流程。DT算法在正常情况下能区分大部分云雪，但会低估10月份青藏高原的积雪。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在95%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 除多
湖泊的形成与消失、扩张与收缩对生态环境演化和社会经济发展都有重要影响。由于受气候、生态环境和人类活动等因素的综合影响，湖泊水域范围的变化速度快、幅度大，对观测的频率和分布都有很高的要求。近几十年以来，卫星遥感技术以其快速、覆盖面广、成本低廉等优点，为较大区域的湖泊动态监测提供了重要数据基础。针对大范围、高精度、长时间序列的湖泊变化分析对遥感数据时空分辨率的需求，本数据集基于 Landsat 卫星数据的自动湖泊提取方法（Feng et al., 2015），利用 2000 年以来的 Landsat 多颗卫星的观测数据，收集了2000 年以来的云量小于 80%的所有Landsat 数据，获得共 96278 景影像（约 25T 数据量），结合高性能数据存储和处理能力，提取了青藏高原和中亚地区 2000-2015 年湖泊分布记录，形成了时空一致的逐月水域范围数据集。利用分层随机采样采集样点，通过人工解译，获取能够代表不同时空分布的验证样点。评价结果表明：研究区时间序列水体数据总体精度为 99.45%(±0.59)，水体用户精度（错分）为 85.37% （±3.74），制图精度(漏分)为 98.17%（±1.05）。
冯敏, 车向红
青藏高原积雪面积长时间序列数据集来源于MODIS 005版本和IMS数据集的融合,采用插值去云算法进行去云处理后得到逐日积雪面积无云产品。投影为经纬度，空间分辨率0.005 度（约500m），时间从2003.1.1-2014.12.31长时间序列，每个文件为当日的积雪面积比例结果，数值为0-100（%），为ENVI标准文件，命名规则为：ims_mts_YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365/366）。文件可直接用ENVI或者ARCMAP等软件打开察看。 文件说明：200 积雪、100 湖冰、25 陆地、37 海洋
郝晓华
青藏高原(TP)在春季和夏季作为一个巨大的高架式地表和大气热源，对区域和全球气候和气候具有重要影响。为了探讨TP的热强迫效应的多尺度时间变化，制备了青藏高原大气热源/汇数据集，作为计算气柱热收支的定量分析工具。 大气热源/汇数据集包含三个变量:地表感热通量SH、潜热释放LH和净辐射通量NR。 基于中国气象局(CMA)1979-2016年80(32)气象站6-h的常规观测数据：1.5m气温、10m地面温度和风速计算地表热通量数据，降水估算潜热释放量。用于计算净辐射通量的卫星数据集为全球能源和水循环实验地表辐射预算卫星辐射(GEWEX/SRB）和云和地球的辐射能系统(CERES/EBAF），利用GEWEX/SRB和CERES/EBAF大气表面和顶部(TOA)的短波和长波月辐射通量(short - twave and longwave radiation fluxes, TOA)，通过统计方法得到1984-2015年期间的净辐射通量。
段安民
本数据集是青藏高原的部分人口指标，包含青海省和西藏自治区两个省份，以省为单元进行的数据统计，可用于青藏高原城镇化和生态环境交互胁迫中评价指标体系的构建。西藏自治区的数据集时间跨度是1995-2016，数据为常住人口数，是根据人口普查、每年的人口变动抽样调查推算数。除总人口数，还分别按照性别和城乡对数据进行了统计；青海省数据集时间跨度是从1952-2015，统计了常住人口、出生、死亡和自然增加四个方面的指标。所有数据均来自统计年鉴。
杜云艳
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