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%。
胡泽勇
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。
张寅生
本数据集是2013年青藏高原冰川数据，使用了148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，结合65景HJ1A/1B遥感数据，时间主要从2012年至2014年，86%来源于2013年,78%Landsat8 OLI数据成像于冬季，而HJ1A/1B数据100%成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 格网单元：30m 数据加工方法：基于148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（RGB:654），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth和HJ1A/1B卫星同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 加工后数据精度：TPG2013总体数据误差在3.9%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302）， 第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201），科技基础性工作专项项目(2013FY111400)。
叶庆华
本数据集包含从2005年10月1日到2016年12月31日，纳木错台站观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射等日值。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。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，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 该数据的服务对象为从事大气物理、大气环境、气候、冰川、冻土等学科科学研究和人才培养的专业人员。主要应用于冰川学、气候学和环境变化、寒区水文过程以及冻土学等学科领域。 测量参数的单位和精度如下： 空气温度，单位：℃，精度：0.1℃； 空气相对湿度，单位：%，精度：0.1%； 风速，单位：m/s，精度：0.1m/s； 风向，单位：°，精度：0.1°； 气压，单位：hPa，精度：0.1hPa； 降水，单位：mm，精度：0.1mm； 总辐射，单位：W/m2，精度：0.1W/m2。
汪远伟, 邬光剑
青藏高原地区积雪的赋存变化较快，高原周边高山区具有冰雪资源丰富。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下，本套数据集采用了AVHRR数据，逐步实现保持积雪分类精度的情况下逐日、十天、每月积雪面积数据产品。本数据包含青藏高原2007-2015年每天/10天/每月积雪面积数据，数据平均精度可达0.92。可为青藏高原地区历史时期积雪变化提供可靠数据。
邱玉宝
本数据集包括2007年1月1日至2017年12月31日藏东南站，大气气温、相对湿度、降水、风速、风向、净辐射、气压等的日平均数据。 该数据服务对象为从事气象、大气环境、生态研究的学生和科研人员。 其中各种气象要素的单位如下：气温℃；降水mm；相对湿度%；风速m/s；风向°；净辐射W/m2；气压hPa；可入肺颗粒物μg/m3。 所有数据均是原始观测数据计算得到的日平均值。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，并已经在相关学术期刊发表；加工过程中剔除了一些明显误差数据，缺失数据用空值。 2015年由于台站观测探头老化问题，风速数据只保留后8个月数据。
罗伦
本数据集包含珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站，2005-2016年观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射、P2.5浓度等日平均值。 数据服务对象为从事青藏高原气象研究的学生和科研人员。 其中降水数据是人工雨量桶观测，蒸发数据为Φ20mm蒸发皿观测，其它均为半小时的观测值处理后得到的日均值。 所有数据严格按照仪器操作规范进行观测和采集，在加工生成数据时，剔除了一些明显的误差数据。
马耀明
太阳分光光度计的测量数据可以直接用来反演非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、大气气柱的水汽含量（使用水汽通道936nm处的测量数据）。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。数据覆盖时间从2009年到2016年，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、Angstrom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。
丛志远
青藏高原湖泊动态数据集采用美国陆地资源卫星（Landsat）遥感数据为主，采用波段比值与阈值分割方法制作，数据覆盖时间从1984年到2016年，时间分辨率为5年一期，覆盖范围为青藏高原，空间分辨率为30m。水体面积提取方法采用波段比值（B4/B2）或者水体指数（MNDWI）为主，构建分类树，算法构建考虑水体的光谱特征在时间和空间上的变化，并且考虑水体所处的空间为主的坡度、坡向信息调整决策树的阈值。长时间序列星载卫星数据来自Landsat MSS、TM、ETM+和OLI等系列传感器。水体信息提取的最小单元为2*2个像元，小于0.36*10^-2Km²的水体全部剔除。通过高分辨率遥感数据提取的水体信息以及目视解译确定的水体检验点的验证表明青藏高原水体面积信息的总体精度优于95%。数据以shape文件保存，投影方式为Albers投影，中央经线为105 °，双标准纬线纬度为25 °和47 °。
宋开山, 杜嘉
青藏高原被称为“世界第三极”和“亚洲水塔”，一个较为准确的青藏高原冻土图对当地寒区工程和环境建设有着重要意义。因此，为了满足工程和环境需求，通过多源遥感数据（高程、MODIS地表温度、植被指数和土壤水分）建立决策树对青藏高原多年冻土和季节冻土进行了划分。数据为栅格格式，DN=1为多年冻土；DN=2为季节冻土。 其中高程数据来自于1kmx1km的中国DEM（Digital Elevation Model）数据集（http://westdc.westgis.ac.cn）；地表温度是欧阳斌等通过 Sin-Linear 法拟合后的日平均地表温度年均值。文中在MODIS 地表度产品用Sin-Linear 法拟合估算出日平均地表温度基础上，为了缩小与已有冻土图前后时间差异，以研究区2003年地表温度做为冻土分类的信息源；植被信息采用Aqua 和Terra 星的2003 年 16 天合成产品数据（MYD13A1 和 MOD13A1）提取植被指数值；土壤水分值根据 2003 年 AMSR-E观测质量较好的5月份升轨数据得到。因此，基于以上数据信息，以1:300万青藏高原冻土图和1:400万<<中国冰川冻土沙漠图>>为先验信息得到决策树的分类阈值，从而对青藏高原的冻土类型进行分类。 最后，对于分类结果利用西昆仑山、改则和温泉的调查冻土图以及其它已有的青藏高原冻土图进行了验证和对比，统计结果显示基于多源遥感信息的青藏高原冻土图多年冻土面积占青藏高原总面积的42.5%（111.3 × 104 km²），季节冻土面积占青藏高原总面积的53.8% (140.9 × 104 km²)，这个结果与先验图（1:300万青藏高原冻土图）具有较好的一致性。此外，文中基于不同冻土图之间的总体精度和Kappa系数表明：不同方法编制或模拟的青藏高原冻土图在空间分布格局上基本保持一致，而分类不一致的地方大部分在多年冻土与季节冻土的分界边缘地带。
牛富俊, 尹国安
由于青藏高原地区季节性积雪具有赋存时间短、雪层较薄的特点，在对水循环等问题的理解中，迫切需要日时间尺度的积雪覆盖率动态监测数据。本数据集基于MODIS Snow Cover Daily L3 Global 500 m Grid数据，包括MODIS/Terra上午星数据（MOD10A1）和MODIS/Aqua下午星数据（MYD10A1）的归一化积雪指数NDSI数据产品，数据格式为hdf，投影方式为正弦曲线地图投影，结合90m的SRTM地形数据和多种云覆盖下积雪覆盖率估算算法的优势，实现云覆盖条件下的积雪覆盖率再估算，满足高亚洲地区逐日少云（＜ 10％）数据产品的生产要求，构建了 2002 - 2016 年高亚洲地区 MODIS 逐日积雪覆盖率数据集。选取无云条件下的二值积雪产品作为参考，通过云量分布和积雪总面积的时空对比，表明该产品的时空特征和二值产品具有较好的一致性。以 2013 年冬季为例，当积雪覆盖率大于 50％时，其相关性可达 0.8628。本数据集可为高亚洲地区的积雪动态监测、气候环境、水文和能量平衡、灾害评估等研究提供逐日积雪覆盖率数据。
邱玉宝
青藏高原平均海拔4000m以上，是北半球中低纬度海拔最高、积雪覆盖最大的地区。积雪不仅是青藏高原季节性变化最大的下垫面和重要的生态环境组成要素，冰雪融水是高原及其下游地区重要的水资源。同时，高原积雪作为一种重要的陆面强迫因子，与东亚、南亚季风以及长江中下游的旱涝等灾害性天气紧密相关，是短期气候预测的重要指示因子和全球气候变化最为敏感的响应因子之一。积雪深度是指积雪表面到地面的垂直深度，是表征积雪特征的重要参数和常规气象观测要素之一，是估算雪水当量、研究积雪气候效应、流域水量平衡和融雪径流模拟以及监测和 评估雪灾发生和等级划分的重要参数。 在本数据集中，青藏高原边界采用了以自然地貌为主导因素，同时综合考虑海拔高度、高原面和山地完整性原则确定的高原范围。高原主体部分在西藏自治区和青海省，面积257.2万km²，约占我国陆地总面积的26.8%。雪深观测数据是经过质量检测和质量控制的逐月最大雪深资料。研究范围内共有102个气象站，多数始建于20世纪50-70年代，部分站点在这一时期存在有，些月份或年份缺测情况，最后采用了1961-2013年有完整观测记录的时间。时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原,其所有数据进行了质量控制。准确而详实的高原雪深数据对气候变化诊断、亚洲季风的演变和区域融雪水资源的管理具有重要意义。
国家气象信息中心, 西藏自治区气象局
本数据集是1976年青藏高原冰川数据，使用了205景Landsat MSS/TM卫星多光谱遥感数据，其中189景（覆盖青藏高原研究区92%）在1972-79年，而116景为1976/77年。但藏东南地区由于云、雪的影响，高质量MSS数据不能获得，因此，藏东南部分区域通过逐年筛选，使用了所能获得最早的高质量Landsat TM数据，包括14景1980s（1981,1986-89,覆盖青藏高原研究区6.5%）和2景1994年数据（覆盖青藏高原研究区1.5%）。所用遥感数据，77%为冬季数据；61%为1976/1977年Landsat MSS/TM影像数据，因此，1976年为本数据集代表年份。本数据集冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 格网单元：30m 数据加工方法：基于205/16景Landsat MSS/TM卫星数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（MSS, RGB:321；TM, RGB:543），采用人工目视解译方法，参考不同波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth 同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（30m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法获得的数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献: Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：60m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（30m）。 加工后数据精度：通过分析典型区数据，最大误差为4%。TPG1976总体数据误差为6.4%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)， 国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）。
叶庆华, 吴玉伟
随着SAR干涉测量技术的不断进步，使得高精度获取冰川区的多时相DEM成为了可能。特别是，2000年美国国家航空航天局（NASA）主导的航天飞机雷达制图计划（SRTM）提供了覆盖全球56ºS - 60ºN范围的DEM资料；德国宇航局（DLR）的TanDEM-X双站SAR干涉测量系统能够提供全球范围高分辨率、高精度DEM。这些高质量、大覆盖范围的SAR干涉测量数据，以及发布的DEM数据产品，为利用多时相DEM探测冰川厚度变化提供了宝贵的基础资料。 青藏高原典型冰川厚度变化数据的时间段为2000-2013年，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率30米。利用TanDEM-X双站InSAR数据和C波段 SRTM DEM，首先采用差分干涉测量方法高精度的生成TanDEM-X DEM，然后在进行DEM精确配准的基础上，通过对比不同时期获取的DEM数据，估算冰川厚度变化。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川冰厚变化存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川厚度变化数据集-数据说明。
江利明
本数据集是2001年青藏高原冰川数据，使用了150景Landsat7 TM/ETM+卫星多光谱遥感数据，时间主要从1999年至2002年，72%来源于2000/2001年，71%遥感数据成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 格网单元：30m 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 数据加工方法：基于150景Landsat7 TM(ETM+）卫星数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（TM/ETM+， RGB:543），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth 同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川矢量数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 加工后数据精度：TPG2001总体数据误差在3.8%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）。
叶庆华, 吴玉伟
青藏高原地区积雪的赋存变化较快，高原周边高山区具有冰雪资源丰富，大气对流活跃等特点，而光学遥感往往受云的影响，在日时间尺度上积雪覆盖监测需要考虑去云问题。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下，本套数据集采用了多种去云过程和步骤相结合，逐步实现保持积雪分类精度的情况下，完成逐日积雪面积的云量消除，形成了“青藏高原 MODIS 逐日无云积雪面积”的逐步综合分类算法,完成了“青藏高原 MODIS 逐日无云积雪面积数据集（2002 - 2015 年）”。选取 2009年 10 月 1 日至 2011 年 4 月 30 日中的两个积雪季为算法研究和精度验证试验数据，采用研究区 145 个地面台站提供的雪深数据作为地面参考。结果表明，在高原地区，当积雪深度＞ 3 cm 时，无云积雪产品总分类精度达到 96.6％，积雪分类精度达 89.0％，整个算法流程对WGS84投影的中等分辨率的MODIS积雪产品MOD10A1以及MYD10A1为基础，去云的精度损失较低，数据可靠性较高。
邱玉宝
青藏高原过去的冻土图主要基于稀少的台站气温观测，采用基于连续性的分类系统。本数据集利用地理加权回归模型（GWR）综合了经过时空重建的MODIS地表温度、叶面积指数、积雪比例和国家气象信息中心多模型土壤水分预报产品、融合了4万多个气象站降水观测和FY2卫星观测的降水产品及152个气象台站2000-2010年的多年平均气温观测数据，模拟得到了青藏高原过去1公里分辨率的多年平均气温数据，利用多年冻土热条件分类系统，将多年冻土分为非常冷（Very cold）、冷（Cold）、凉（Cool）、暖（Warm）、非常暖（Very warm）和可能解冻（Likely thawing）几个类型。该图显示，扣除湖泊和冰川，青藏高原多年冻土总面积约为107.19万平方公里。验证表明该图具有更高的精度。可为今后冻土工程规划设计与环境管理等提供支持。
冉有华, 李新
青藏高原冰川细菌资源库数据集提供了刘勇勤实验组在2010-2018年间分离的青藏高原7条冰川（珠峰东绒布冰川，天山一号冰川，古里雅冰川，老虎沟冰川，木孜塔格冰川，七一冰川和玉珠峰冰川），向述荣分离的马兰冰川和张新芳分离的普若岗日冰川的细菌16S核糖体RNA基因序列。冰川样品采集后带回北京青藏高原院研究所生态实验室和兰州冰冻圈国家实验室，涂布平板后于不同温度下（4-25摄氏度）培养20天-90天并挑取单菌落纯化。分离的细菌提取DNA后以27F/1492R引物扩增16S核糖体RNA基因片段，并使用Sanger法测序。16S核糖体RNA基因序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。 本数据包含每条序列的16S核糖体RNA基因片段序列及冰川来源。与以高通量测序为基础的序列相比，本数据的序列长度更长，分类更准确，更好的服务于冰川微生物研究。
计慕侃
南北极及青藏高原冰川雪和冰里原核微生物分布数据集提供了刘勇勤实验组在2010-2018年间从NCBI数据库收集的细菌16S核糖体RNA基因序列。 NCBI数据库搜索的关键词为Antarctic, Arctic Tibetan, Glacier.。收集的序列通过使用DOTOUR软件计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。获得序列后，通过阅读序列文件中样品信息获得样品的GPS坐标。本数据包含每条序列的16S核糖体RNA基因片段序列，进化分类，及样品GPS坐标。本数据与以高通量测序为基础的序列相比，本数据的序列长度更长，分类更准确，对于比较三极微生物的进化信息，以及研究嗜冷微生物进化的认识有重要意义。
计慕侃
青藏高原典型冰川DEM采用双站InSAR方法制作，数据采集时间为2013年11月21日，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率10米，高程精度0.8m的DEM结果，精度可满足国家1∶10000地形制图的要求。冰川DEM采用TanDEM-X双站InSAR数据，采用改进的SAR干涉处理方法，顾及了双站InSAR在成像几何和相位解缠等方面的特点，高分辨率、高精度地生成了上述两个典型冰川的表面DEM。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川DEM存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川DEM数据集-数据说明。
江利明
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