冰川区域内的近地表气温变化和温度预测的可靠性是水文和冰川学研究的重要问题，由于缺乏高海拔观测，这些问题仍然难以捉摸。本研究基于从 6 个不同流域的 12 个自动气象站、43 个温度记录仪和 6 个国家气象站收集的 2019 年气温数据，展示了不同冰川/非冰川地区的气温变化，并评估了不同温度预测的可靠性，以减少消融估计中的误差。结果表明，不同气候背景下温度递减率 (LRs) 的空间异质性很大，最陡峭的 LRs 位于寒冷干燥的青藏高原西北部，最低的 LRs 位于受暖湿季风影响的青藏高原东南部。青藏高原西部和中部高海拔冰川区的近地表气温受下降风的影响较小，因此可以从冰川外的记录中线性预测。相比之下，青藏高原东南部温带冰川上盛行的局地降风风对环境气温的降温作用明显，因此，冰川上气温明显低于同等海拔的非冰川地区。因此，来自低海拔非冰川站的线性温度预测可能导致正度日数高估 40%，特别是对于流线距离长且冷却效果显着的大型冰川。这些发现提供了值得注意的证据，表明在估算青藏高原冰川融化时，应仔细考虑不同气候条件下高海拔冰川的不同 LR 和相关冷却效应。
杨威
本数据为末次冰盛期以来亚洲高山区冰川分布的模拟数据，其中包括典型区域（亚洲高山区、天山、喜马拉雅山、帕米尔高原）年分辨率的冰川面积变化序列以及典型时期（LGM（20000~19000ka），HS1（17000~16000ka），BA（~14900~14350ka），YD（12900~12000ka），EH（9500~8500ka），MH（6500~5500ka），LH（3500~2500ka）和Modern（1951~1990））1km分辨率的亚洲高山区冰川分布。该数据以基于CCSM3气候模式的TRACE全强迫模拟试验数据为外强迫场，驱动1km分辨率的PISM冰盖模式，从而获取末次盛冰期以来亚洲高山区冰川的可能分布。该数据可以用于研究末次冰盛期以来亚洲高山区冰川分布的变化及其对湖泊水位、径流、地貌等环境和气候要素的影响。
燕青
本数据集是一个包含接近35年（1984-2018）的全球高分辨率光合有效辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于生态过程模拟和全球碳循环的理解。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据、MERRA-2气溶胶数据以及MODIS反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来生态过程模拟的研究和全球二氧化碳通量的估算。
唐文君
本数据为基于WRF模式4.1.2版本和WRFDA同化系统4.1.2版本建立的中亚区域再分析资料，变量包含气温、气压、风速、降水、辐射。再分析的建立使用了循环同化的方式，每6小时使用3DVAR同化一次，同化的资料包括常规大气观测和卫星辐射资料。其中常规资料主要来源为GTS，来源包括人工站、自动站、探空和飞机报，观测要素包括气温、气压、风速和湿度。卫星观测包括反演数据和辐射数据，反演数据主要为极轨气象卫星（NOAA-18、NOAA-19、METOP-A和METOP-B）反演的云导风，并重采样到54km水平分辨率；辐射数据包含了MSU、AMSU和MHS等微波辐射和HIRS红外辐射数据。模拟采用双层嵌套的方式，水平分辨率分别为27公里和9公里，垂直方向共38层，模式层顶为10hPa。模式的侧边界条件由ERA-Interim再分析逐6小时的分析场提供，模式使用的物理方案为Thompson微物理方案，CAM辐射方案，MYJ边界层方案、Grell对流方案和Noah陆面模式。本资料覆盖区域包括中亚地区的哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦五个国家以及里海、咸海、巴尔喀什湖、伊萨克湖等中亚地区的湖泊，可用于该区域的气候、生态、水文等方面的研究。以中亚地区台站观测的降水为参照，本数据的模拟效果和融合降水产品MSWEP相似，优于ERA5和ERA-Interim。
姚遥
包括典型冰川（浪卡子县枪勇冰川：东经90.23°，北纬28.88°，海拔4898米，地表覆被为基岩；申扎县甲岗山冰川：东经88.69°，北纬30.82°，海拔5362米，地表覆被为碎石和杂草）水下20cm左右，绝对压力和水体温度。该自动水位计的数据采用USB离线获取的方式收集，初始记录时间为2021年6月19日20时00分，记录间隔为10分钟，2021年9月18日11:00现场下载数据。数据完整。
张东启
本数据集包含了青藏高原及周边地区（南亚：尼泊尔、不丹、印度、巴基斯坦、孟加拉、斯里兰卡、马尔代夫；中亚：土克曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦、阿富汗斯坦；西亚：伊朗、伊拉克、阿塞拜疆、格鲁吉亚、亚美尼亚、土耳其、叙利亚、约旦、以色列、巴勒斯坦、沙特、巴林、卡塔尔、也门、阿曼、阿拉伯联合酋长国、科威特、黎巴嫩、塞浦路斯）的2017年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于IIASA网络公开的数据集，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为50km*50km的网格数据集，其质量可以保证。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
本数据集包含了中国第三极地区（西藏、新疆、云南、青海）的2019年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于清华大学王书肖教授课题组排放清单数据库，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为1km*1km的网格数据集。排放计算的基础数据基于公开数据搜集、卫星观测数据、文献搜集等方式，以排放因子法进行计算，数据来自于国家统计局数据及其它行业统计年鉴。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
在共享社会经济路径（SSP）5-8.5情景下4个CMIP6模式2015-2100年的模拟结果。选取标准为这四个模式水平分辨率均小于1°，且均有日数据。从原始模拟结果中提取了8个代表极端气候的变量，分别是日最高气温的极高值（TXx）、日最低气温的极高值（TNx）、日最高气温的极低值（TXn）、日最低气温的极低值（TNn）、连续干旱日数（CDD）、连续湿润日数（CWD）、降水强度（SDII）和强降水日数（R20mm）。数据时间分辨率为年，空间范围为青藏高原地区，时间范围为2015-2100年。
张冉
基于2019-2020年我国高分一号及二号数据，采用深度学习分类方法，结合人工目视解译修正，生产出青藏工程走廊冻融灾害分布数据。数据地理范围为青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围。数据包括热融湖塘分布数据及热融滑坡分布数据。该数据集可为青藏工程走廊冻融灾害的研究工作及工程防灾减灾提供数据基础。 青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围冻融灾害空间分布基于国产高分二号影像数据自制。首先，利用深度学习方法从高分二号数据中提取泥流阶地区块；然后，利用arcgis进行人工编辑。在制作过程中，规定操作人员严格遵守操作规范，同时由专人负责质量审查。
牛富俊, 罗京
该数据集主要内容为青藏公路G109、青藏铁路以及新藏公路G219国道沿线地质灾害、路面病害以及桥涵病害调查数据集，调查时间为2020年8月12日--2020年8月19日，2021年7月26日--2021年8月15日。调查对象为南亚通道及喜马拉雅山区工程。调查的病害类型主要包括冻融诱发的地质灾害（落石、危岩体、泥石流冲沟及碎屑坡）、路面裂缝类病害、松散类病害、坑槽类病害、路基变形类病害以及桥涵病害等等。采用人工调查的方法，观察各类病害破损情况，按要求详细记录路面、桥涵以及地质灾害各种破坏类型的数量（范围）、破坏程度及所在位置。该数据集可为全面了解南亚通道及喜马拉雅山区工程冻融病害情况及相关研究提供依据。
李国玉
1967-2020年湖水表面温度（LSWT, 下社站）； 1994-2020年湖冰冰厚和和结冰期（下社站）； 1956-2020年流域径流（布哈站）； 1956-2020年水位（下社站）； 1956-2020年湖泊面积 ( 根据2001-2020年Landsat数据提取的湖泊面积和实测的湖泊水位建立面积-水位关系，从而利用实测水位数据估算无Landsat影像年份的面积)； 1958-2019年气温（刚察站）； 1958-2019年降水量（刚察站）
张国庆
冰盖表面融化是影响格陵兰冰盖物质平衡的主要原因，同时冰雪的反射率较高，冰盖表面融化会造成辐射能量收支差异，进而影响海-陆-气之间能量交换。高分辨率冰盖表面融化产品的生成，对研究格陵兰冰盖表面融化及其对全球气候变化的响应提供重要信息支撑。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品，对微波辐射计当日、冬季（12-次年2月）平均和1月平均进行波段合成，利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合，使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取格陵兰冰盖表面融化，得到1985年、2000年、2015年格陵兰冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集，凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应，空间细节特征更加清晰，保持了原辐射计产品的动态范围，有效地抑制了辐射计噪声。该数据集的数据类型为整型，其中1代表融化，0代表未融化，255代表冰盖以外掩膜区域，数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
此数据包含1992年-2020年时间段的中亚，南亚和中南半岛地区的空间分辨率为300m土地覆盖数据，包含10个一级类别，由原数据的二级类别合并而来。数据基于欧空局的1992年-2020年时间段地表覆盖产品 CCI-LC，对耕地、建设用地和水体等地类进行修正。基于清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）、美国NASA的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，500m栅格）、美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本全球林地数据的（PALSAR/PALSAR-2，25m）的一致区获取训练样本，应用谷歌地球数字引擎及其随机森林算法，对研究区待修正区域进行机器判别，获得修正的土地覆被产品。应用2019年和2020年的谷歌地球高清影像，对耕地、建设用地和水体变化区域的精度进行分层随机抽样验证，三种地类分别抽取了1200个、共计3600个，相比 CCI-LC数据，本修正产品在该变化区域的精度提升了11%到26%。
许尔琪
该数据集是刘勇勤课题组从2010年以来多次野外采样积累的数据汇总而成，包括青藏高原12个冰川的冰芯和雪坑微生物丰度数据（5409条记录）和38个冰川的溶解性有机碳和总氮数据（2532条记录，包括冰芯、雪坑、表面冰、表面雪和冰前径流等生境）。所采样的冰川覆盖范围广，气候条件多样，多年平均气温从-13.4℃（古里亚冰川）到2.9℃（朱溪沟冰川），多年平均降水量从76.9毫米（15号冰川）到927.8毫米（24K冰川）。这些数据可为研究冰川碳氮循环和全球变暖背景下冰川退缩对下游生态系统的影响提供基础数据。
刘勇勤
1) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020），包括地表温度（Land surface temperature）、地表降水率（Mean total precipitation rate）、下行短波辐射（Mean surface downward long-wave radiation flux）以及下行长波辐射（Mean surface downward short-wave radiation flux）4个气象要素。 2) 该数据集以ERA5再分析数据为基础，辅以MODIS NDVI、MODIS DEM、FY3D MWRI DEM数据产品。通过多元线性回归方法对ERA5再分析数据进行降尺度处理，最后通过重采样生成。 3) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020）各数据要素均以TIFF格式存储，时间分辨率包括（每日、每月、每年），空间分辨率统一为0.1°×0.1°。 4) 本数据方便不会使用.nc格式的此类同化数据的科研人员和学生使用。在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。
朱立平, 杜宝隆
本数据集包含了2012-2020年东亚地区高分辨率对流层二氧化氮垂直柱浓度POMINO v2.1数据，是v2.0.1错误修复后的新版本数据，为研究中国地区对流层二氧化氮的空间分布特征和时间变化趋势提供了重要的数据基础。该数据基于KNMI提供的对流层二氧化氮斜柱浓度，通过自行开发的对流层AMF反演算法，计算得到POMINO对流层二氧化氮垂直柱浓度。与地基观测资料的对比表明，POMINO的对流层二氧化氮柱浓度能够更好地抓住日际间的变化趋势，同时与地基观测数据的相关性也更好。目前该数据已被国内外多家高校以及科研机构用于科研使用，在未来，该数据集将对青藏高原科考项目提供更加全面的数据支持。
林金泰
降雨侵蚀力是量化青藏高原土壤侵蚀的重要基础数据之一。高精度的降雨侵蚀力数据是了解目前青藏高原水土流失现状，以及制定水土保持措施的关键，同时可以为青藏高原地质灾害防治提供有力参考。本研究基于青藏高原1-min稠密降水观测数据和高精度格点降水资料，经过订正、重构和检验等步骤，构建了一套新的青藏高原1950~2020年逐年降雨侵蚀力数据集。该数据集是目前青藏高原精度最高、时间序列最长的降雨侵蚀力数据集。
陈悦丽
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数（SZIsnow)，该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程，尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程，导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估，该指数很好地弥补了这一不足，解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾，不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述，其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
格陵兰冰盖的物质损耗是近几十年来全球海平面上升的主要贡献者，在全球变暖的趋势下，格陵兰冰盖正在加速融化，探索其物质平衡对气候的变化响应具有重要的科学意义。作者基于MEaSUREs格陵兰触地线产品和流域边界，将触地线离散化，结合1985-2015年的MEaSUREs年度冰流速数据，和BedMachine v3冰厚度数据，矢量计算触地线各通量出口单元处冰通量；我们使用RACMO2.3p2模式的表面物质平衡数据，空间计算各流域表面物质平衡，并结合冰通量结果，得到格陵兰冰盖物质平衡数据集（1985-2015年）。该数据集包括1985年、2000年、2015年三年的格陵兰冰盖各流域物质平衡结果，含有各通量出口单元位置对应的年度冰流速、冰厚度、冰通量等信息。该数据集实现了触地线处冰通量的精细评估，可以反映近三十年格陵兰冰盖各流域物质平衡的变化情况和空间分布特征，为后续格陵兰冰盖物质平衡的精细变化评估及预测，和冰盖损耗机理探究提供基础性数据。
林依静, 刘岩, 程晓
南极冰盖是全球海平面上升的最大潜在来源之一，准确确定冰盖物质收支情况是理解南极冰盖动态变化的关键，对理解冰盖演变历程、准确预测未来全球海平面上升都是至关重要的。作者基于MEaSUREs触地线产品和MEaSUREs南极流域边界，将触地线离散化，结合1985-2015年的MEaSUREs和RAMP年度冰流速数据，和BedMachine冰厚度数据，矢量计算触地线各通量出口单元处冰通量；使用RACMO2.3p2模式的表面物质平衡数据，空间计算各流域表面物质平衡，并结合冰通量结果，得到南极冰盖物质平衡数据集（1985-2015年）。该数据集包括1985年、2000年、2015年三年的南极冰盖各流域物质平衡结果，含有各通量出口单元位置对应的年度冰流速、冰厚度、冰通量等信息。该数据集实现了触地线处冰通量的精细评估，可以反映近三十年南极冰盖各流域物质平衡的变化情况和空间分布特征，为后续南极冰盖物质平衡的精细变化评估及预测，和冰盖损耗机理探究提供基础性数据。
林依静, 刘岩, 程晓
冰雪具有高反射率，冰盖表面融化会降低地表反照率进而影响区域能量平衡，表面融化形成的水文系统会影响冰盖稳定性进而影响冰盖物质平衡。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品，对微波辐射计当日、冬季（6-8月）平均和7月平均进行波段合成，利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合，使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取南极冰盖表面融化，得到1985-1986年、2000-2001年、2015-2016年南极冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集，凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应，空间细节特征更加清晰，保持了原辐射计产品的动态范围，有效地抑制了辐射计噪声，更好的反映了山区、触地线区域和冰架的融化范围随时间的梯度演变特征，产品精度更高。该数据集的数据类型为整型，其中1代表融化，0代表未融化，255代表冰盖以外掩膜区域，数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
最大冻结深度是季节冻土热状态的重要指标，由于全球变暖，季节冻土的最大冻结深度不断下降。发布了中国西北五省、西藏和周边地区1961-2020年每10年的最大冻结深度数据集，空间分辨率为1km。该数据集是采用2001-2010年的最大冻结深度实测数据和空间环境变量构建的支持向量机回归模型，模拟了1961-2020年中国西北、西藏和周边地区的最大冻结深度。验证结果表明：支持向量机回归模型具有良好的空间泛化能力，最大土壤冻结深度的预测值和实测值之间具有较高的一致性，1980s、1990s、2000s和2010s四个时期模拟结果的决定系数分别为0.77、0.83、0.73和0.71。预测结果的百分位区间表明，模拟结果具有良好的稳定性。基于该数据集，发现我国西北地区最大土壤冻结深度不断下降，其中，青海的下降速率最快，平均每十年下降0.53 cm。该数据集为中国西北、高山亚洲和第三极等地区季节冻土的研究提供数据支持。
王冰泉, 冉有华
基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
本数据集来源于论文：Xiaodan Wu, Kathrin Naegeli, Valentina Premier, Carlo Marin, Dujuan Ma, Jingping Wang, Stefan Wunderle. (2021). Evaluation of snow extent time series derived from AVHRR GAC data (1982-2018) in the Himalaya-Hindukush. The Cryosphere, 15, 4261–4279. 在这篇文章中，分别基于地面站点数据、Landsat数据和MODIS积雪产品，首次在长时间尺度上（1982-2018）对AVHRR GAC 积雪产品在兴都库什喜马拉雅山脉的表现进行全面的评估，包括该产品的精度/准确性在长时间序列上的一致性，以及该产品与Landsat和MODIS积雪数据在空间分布上的一致性，并揭示了影响AVHRR GAC积雪产品精度的主要因素。
吴小丹
观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2019年建设的塔吉克斯坦帕米尔高原冰川观测站，包含空气温湿度、大气压、风速风向、降水、雪深等数据。资料时间段为2019年11月1日—2020年11月30日，运用MS Office处理所得*.xlsx格式，数据质量较好，此数据可为研究冰川消融及其水文特征、水资源、生态环境等的潜在影响提供参考。气象观测要素，经过积累统计，加工成气候资料，为天气预报和经济活动提供珍贵的数据支持。广泛应用于农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门领域。
霍文
中亚的生态系统脆弱，自然灾害频发，水资源短缺，冰川加速融化，是气候变化敏感区之一。在评估该地区的脆弱性、影响性和适应性时，急需高分辨率的气候预估数据集。为此，我们对来自CMIP5的三个偏差订正后的全球气候模式（MPI-ESM-MR、CCSM4和HadGEM2-ES），在中亚地区开展了9千米的动力降尺度，继而生产了一个中亚高分辨率气候预估数据集，将其命名为HCPD-CA（High-resolution Climate Projection Dataset in Central Asia）。它的历史时段是1986-2005，未来时段是2031-2050，排放情景是RCP4.5。这个数据集有4个静态变量和10个常被用于驱动生态和水文模型的气象要素。静态变量有地形高度（HGT, m）、土地利用类型（LU_INDEX, 21 categories）、陆地水体（LANDMASK, 1代表陆地, 0代表水体）和土壤类型（ISLTYP, 16 categories）。10个气象要素是日降水量（PREC，mm/day）、2米日平均/最高/最低温（T2MEAN/T2MAX/T2MIN，K）、2米日平均相对湿度（RH2MEAN，%）、10米日平均维向和经向风（U10MEAN/V10MEAN，m/s）、日平均向下短波/长波辐射（SWD/LWD，W/m2）和日平均地表气压（PSFC，Pa）。评估结果显示：这个数据产品在描述中亚各个气象要素的平均态上有很高的质量，这保证了其可用性。未来气候变化的主要特征是：升温剧烈（年均温升高1.62-2.02℃），向下短波和长波辐射显著增强，其他气象要素变化很小。HCPD-CA数据集可被用于评估未来气候变化对中亚的多方面影响，特别是在生态和水文系统上。
邱源
观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2017年建设的帕米尔高原红其拉甫梯度气象观测试验站，包含各气象要素的梯度数据。资料时间段为2019年11月18日—2021年10月8日，运用TOA5合并工具及MS Office等处理所得*.xlsx格式，数据质量较好，此数据可为开展帕米尔高原和中巴经济走廊地表辐射与能量收支规律研究提供支持，为陆面过程提供参考依据。 红其拉甫气象站在我国帕米尔高原，海拔4600m，靠近中国与巴基斯坦边境，资料及其珍贵。
霍文
地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
宋沛林, 张永强
吉尔吉斯斯坦西天山Kara-Batkak冰川气象站（42°9'46″N，78°16'21″E，3280m）。 观测数据包括逐时气象要素（小时雨量(mm)、瞬时风向(°)、瞬时风速(m/s)、2分钟风向(°)、2分钟风速(m/s)、10分钟风向(°)、10分钟风速(m/s)、最大风速时风向(°)、最大风速(m/s)、最大风速时间、极大风速时风向(°)、极大风速(m/s)、极大风速时间、分钟内极大瞬时风速风向(°)、分钟内极大瞬时风速(m/s)、气压(hPa)、气压最高(hPa)、气压最高出现时间、气压最低(hPa)、气压最低出现时间）。 气象观测要素，经过积累和统计，加工成气候资料，为农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门进行规划、设计和研究，提供重要的数据。
霍文
温湿指数（THI）1973年由奥利弗（J.E.Oliver）提出，其物理意义是湿度订正以后的温度。它考虑了温度以及相对湿度对人体舒适度的综合影响，是衡量区域气候舒适度的一项重要指标。在参考已有关于生理气候评价指标分级标准的基础上，结合青藏高原自然地理特征，面向青藏高原人居环境适宜性评价需求，研制了青藏高原（3000米以上）温湿指数及其适宜性分区结果（包括不适宜、临界适宜、一般适宜、比较适宜与高度适宜）。
封志明, 李鹏, 林裕梅
该数据集主要包括北温带湖泊在1985-2020年间4个时段的结冰观测频率值（ICO），以及湖泊所在位置、面积、高程等信息。其中，4个时间段分别为1985-1998（P1）、1999-2006（P2）、2007-2014（P3）以及2015-2020（P4），目的是提高计算时段内的“有效观测”次数，进而提高准确度。4个时段的ICO由各个时段内所有Landsat影像统计的“结冰”次数与“有效观测”次数的比值计算，其他的湖泊信息通过表格中的“Hylak_id”列与HydroLAKEs数据集相对应。此外，该数据仅保留了P1-P4均观测有效，且面积大于1平方千米的湖泊，约为3万个。该数据集可以反映近几十年来湖泊结冰情况对气候变化的响应。(详见论文)
王欣驰
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制“的资助下，中国科学院青藏高原研究所张寅生课题组发展了青藏高原地区降尺度雪深产品。青藏高原积雪深度降尺度数据集来源于积雪概率数据和中国雪深长时间序列数据集的融合结果,采用新发展的亚像元时空分解算法对原始0.25度的积雪深度数据进行时空降尺度，得到0.05度逐日积雪深度产品。通过降尺度前后的雪深产品精度评估的对比，发现降尺度后雪深产品的均方根误差由原产品的2.15 cm减少到了1.54 cm。 青藏高原积雪深度降尺度数据集（2000-2018）的产品信息细节如下。投影为经纬度，空间分辨率0.05 度（约5公里），时间范围为2000年9月1日-2018年9月1日，为Tif格式文件，命名规则为：SD_YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365）。积雪深度（SD），单位：厘米（cm）。空间分辨率为0.05度。时间分辨率为逐日。
闫大江, 马宁, 张寅生
该数据集记录了1988年，2012年度青海省海东地区草地类型面积、载畜量统计数据，数据按照草地类组型代号分类统计，如：Ⅰ代表高寒干草原类、Ⅱ代表山地干草原类、Ⅲ代表高寒荒漠类、B代表中禾草组、J代表灌木组等，具体的草地组类型代号及其对应的含义见数据集中的“青海省草地类组型代号说明.pdf”。数据整理自青海省草原总站与1988年和2012年发布的《青海省草地资源统计册》。数据集包含3个数据表，分别为：海东地区各类型草地面积、载畜量统计数据（1988），海东地区草地类型面积、载畜量统计数据（2012）和青海省草地类组型代号说明。数据表结构相似。例如海东地区草地类型面积、载畜量统计数据（2012）表共有8个字段： 字段1：类型代号 字段2：草地类型名称 字段3：草地面积 字段4：草地可利用面积 字段5：平均单产鲜草 字段6：平均单产可食鲜草 字段7：载畜量 字段8：草地型等
青海省农业农村厅
本数据集为全球高精度高程控制点数据集，包含各个高程控制点地理定位，高程，采集时间等信息。 从卫星激光测高数据中提取的激光足印高程的精度受到许多因素的影响，如大气、有效载荷仪器噪声、激光足迹中的地形起伏等，导致精度不确定。该数据集通过评估标签和测距误差模型所构建的筛选准则对ICESat卫星从2003年到2009年的测高观测数据进行筛选提取，以期地形测图或依赖良好高程信息的其他科学领域提供高精度的全球高程控制点。经验证，平地（坡度<2°）、丘陵（2°≤坡度<6°）、山地（6°≤坡度<25°）区域的高程精度分别满足0.5m、1.5m、3m的精度要求。
谢欢, 李彬彬, 童小华, 唐鸿, 刘世杰, 金雁敏, 王超, 叶真, 陈鹏, 许雄, 柳思聪, 冯永玖
在地球大数据科学工程专项时空三极环境项目第一课题“三极大数据共享与集成” (XDA19070100)资助下，中国科学院西北生态环境资源研究院车涛课题组利用机器学习方法结合多源雪深产品数据、环境因子变量及地面观测雪深数据等制备了北半球长时间序列逐日雪深数据集。 首先将人工神经网络、支持向量机和随机森林方法在积雪深度融合的适用性进行对比研究，发现随机森林方法在雪深数据融合上表现出较强优势。其次，利用随机森林方法，结合AMSR-E，AMSR2，NHSD和GlobSnow等遥感雪深产品及ERA-Interim和MERRA2等再分析资料格网雪深产品和环境因子变量等作为模型的输入自变量，用中国气象台站数据（945）、俄罗斯气象台站（620）、俄罗斯积雪调查数据（514）和全球历史气象网络逐日数据（41261）等43340个地面观测站点的雪深数据作为参考真值对模型训练与验证，在专项“地球大数据科学工程”提供的云平台上制备1980~2019年积雪水文年（上一年9月1日至本年度5月31日）的逐日格网雪深数据集。由于1980~1987年微波亮温数据为隔日数据，所以这段时间的数据会出现少量条带缺失现象。利用全球积雪模型对比计划及独立的地面观测数据进行验证，融合数据集的质量在整体上有所提升。利用地面观测数据及融合前的雪深产品对比来看，融合数据的决定系数（R2）从6种融合前产品中最高的0.23（GlobSnow雪深产品）提升至0.81，而相应的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）也减小至7.7 cm 和2.7 cm。
车涛, 胡艳兴, 戴礼云, 肖林
本数据集由东亚季风区中国祁连山地区树木年轮碳氧数据组成。祁连山地区树轮包括4棵树芯，树种为祁连圆柏，测定的同位素数据为921个。树轮原木经过化学处理提取纤维素，所得纤维素样品包裹在银杯中，在用DELTA V Advantage稳定同位素质谱仪上测定同位素比值，分析误差小于0.21‰。实验分析在中国科学院地质与地球物理研究所土壤结构与矿物实验室完成。该数据对对东亚季风区古气候方面的研究具有一定的意义。
许晨曦
本数据集由东亚季风区中国祁连山地区树木年轮宽度数据组成。祁连山地区树轮包括52棵树芯，树种为祁连圆柏，测定的宽度数据为17081个，测量精度为0.01mm。树轮的宽度测量使用LINTAB 6树木年轮分析仪测量，并使用COFFCHA程序对交叉定年进行检验，以保证对所有树芯样本的量测和定年都准确无误。实验分析在中国科学院地质与地球物理研究所土壤结构与矿物实验室完成。该数据对对东亚季风边缘区的古气候方面的研究具有一定的意义。
许晨曦
格拉丹东地区是青藏高原重要的、典型的大江大湖源区。本数据集提供了不同时间尺度，不同分辨率的，覆盖长江和色林错源区冰川的DEM，用以计算源区冰川表面高程的季节变化和年代际变化。数据集包括了2016-2017年7景不同月份5米分辨率的TanDEM-X数据，可用以冰川表面高程的季节性变化计算；包括了1景1976年30米分辨率的KH-9 DEM，5景2011年30米分辨率的TanDEM-X，1景2014年和3景2017年30米分辨率的TanDEM-X，可用以计算1976-2000，2000-2011，2011-2017年期间冰川表面高程变化。同时采用Landsat ETM数据勾画，并按照RGI6.0分割了1976年的冰川轮廓数据；右图显示了该数据集的空间和时间覆盖信息，底图为正射校正后KH-9影像。
陈文锋
冰盖的表面高程对气候变化非常敏感，因此冰盖的高程变化被认为是评估气候变化的一个重要变量。长期的冰盖表面高程变化的时间序列是对理解气候变化有着重要作用的基础数据。将微波雷达卫星测高的观测数据连接起来可以建立目前最长的冰盖表面高程时间序列。但是，已有的任务间偏差改正方法在交叉标定不同的观测任务时仍然有误差残留。我们通过对常用的平面拟合模型进行修改，通过任务间偏差和升降轨道偏差的同时约束改正来确保不同任务间表面高程时间序列的自洽和连贯。基于这种方法，我们使用Envisat和CryoSat-2数据构建了2002-2019年间的南极冰盖高程变化时间序列。该时间序列是月均的格网数据，格网的空间分辨率为5-km。使用机载和星载激光测高数据对结果评估发现，与传统的方法相比，该方法可以将任务间偏差改正的精度提高40%。使用解算得到的高程时间序列，结合由密实化模型得到的表面过程造成的冰盖体积变化，我们发现冰动力过程使得阿蒙森海沿岸区域的冰盖成为南极冰盖体积损失最大的区域，而表面过程则主导了托腾冰川、毛德皇后地、伊丽莎白公主地和别林斯高晋海沿岸等冰盖的体积变化过程。西南极的冰体积损失超过了东南的体积积累。在2002–2019期间，南极冰盖的体积以初始速率−68.7 ± 8.1 km3/yr，加速度−5.5 ± 0.9 km3/yr2加速损失。
张保军, 王泽民, 杨全明, 柳景斌, 安家春, 李斐, 耿红
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围（Ran et al., 2021b）、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图（yedoma）。与之前的多年冻土图不同，根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用，我们将北半球多年冻土分为五种类型：气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊，北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护，表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%，主要分布在高北极和高山地区，如青藏高原。
冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
充分了解中国温带半干旱草地蒸散发的时空变化，可以提高我们对全球半干旱区气候、水文和生态过程的认识。本研究基于区域内13个站点的涡度相关系统观测数据，结合气象及遥感数据，利用机器学习方法(支持向量机)，生产了年限为1982-2015年，空间分辨率为1km，时间分辨率为8天的长序列中国温带半干旱草地蒸散发数据集。该数据集在站点实测数据的验证和流域水量平衡的对比中，均表现较好。(详细过程请参阅参考文献)
雷慧闽
公里级、空间完整（无缝）的地表温度产品在全球变化等领域具有广泛的应用需求。基于遥感观测反演的地表温度具有较高的可信度，融合从热红外和微波观测反演的地表温度，是获取具有一定精度、空间完整地表温度的有效途径。基于这一指导思想，作者发展了反演中国区域1km、无缝地表温度的方法框架，并生成了相应的数据集（2002-2020）. 首先采用基于查找表的AMSR-E/AMSR2 地表温度反演算法反演得到AMSR-E/AMSR2 地表温度，之后采用地理加权回归对AMSR-E/AMSR2 地表温度进行降尺度，得到1km 地表温度，最后使用多尺度卡尔曼滤波融合AMSR-E/AMSR2 1km地表温度和MODIS地表温度，生成1km无缝地表温度数据集。 地面验证评价结果表明，该LST的均方根误差（RMSE）约为3K，空间分布于MODIS LST、CLDAS LST的一致性较好。
程洁, 董胜越, 施建成
海冰表面的积雪控制着能量收支，影响海冰的生长和消融，具有重要的气候作用。积雪厚度作为积雪的重要属性之一，对于理解气候变化、估算海冰参量等具有重要意义。被动微波数据可以获取逐日半球尺度的积雪厚度观测数据，但是原先提出的估算方法会产生明显的低估，限制了该方法的进一步应用。我们构建了一个新的且鲁棒的线性回归公式，通过引入低频信号明显改进了被动微波反演积雪厚度的效果，并且基于AMSR-E，AMSR-2和SSMIS被动微波辐射计亮温数据，应用该方法生成了2002—2020年逐日南极海冰表面积雪厚度数据集。采用7年的机载Operation IceBridge (OIB) 飞行计划获取的积雪厚度测量数据进行回归分析，发现采用垂直极化下37和19 GHz的亮温计算得到的极化梯度率（gradient ratio, GR），即GR（37/7），是用于南极海冰表面积雪厚度估算的最优极化梯度率，均方根偏差约为8.92厘米，相关系数为-0.64，并获取了相应的线性回归公式系数。GR（37/19）用于基于SSMIS的积雪厚度估算，用来填补AMSR-E和AMSR-2之间的观测空白。不同辐射计估算的积雪厚度进行了一致性校正。基于高斯误差传递法估算的积雪厚平均不确定度约为3.81厘米，占积雪厚度的12%左右。与Australian Aantarctic Data Centre发布的实测数据对比发现提出的方法明显优于原有的方法，平均差异和均方根偏差约为5.64厘米和13.79厘米，而原有方法的平均差异和均方根偏差约为-14.47厘米和19.49厘米。与Antarctic Sea Ice Processes and Climate 计划发布的船载观测数据对比发现提出的方法略优于原有方法（均方根偏差分别为16.85厘米和17.61厘米），并且该方法在海冰生长期和融化期有着相似的精度，表明该方法也可以应用于消融季。基于该套数据，我们发现2002—2020年在南极所有海域和季节内海冰表面积雪厚度均呈现降低趋势。该数据可以进一步用于再分析数据的评估，海冰厚度估算和气候模式等方面。
沈校熠, 柯长青
地表温度（Land Surface Temperature，LST）是地表能量平衡研究的关键参数，被广泛用于气象、气候、水文、农业和生态等领域研究。卫星（热红外）遥感作为获取全球和区域尺度LST信息的重要手段，容易受到云层覆盖和其他大气条件的影响，导致LST遥感产品时空不连续，极大限制了LST遥感产品在相关研究领域的应用。 本数据集的制备首先基于经验正交函数插值方法，利用Terra/Aqua MODIS 地表温度产品重建理想晴空条件下的LST，然后使用累积分布函数匹配方法融合 ERA5-Land再分析数据获取全天候条件下的LST。该方法充分利用了原始MODIS遥感产品的时空信息以及再分析数据中的云影响信息，缓解了云层覆盖对LST估算的影响，最终重建得到较高质量的全球0.05°时空连续的理想晴空和全天候LST数据集。 本数据集不仅实现了时空无缝覆盖，并且具有良好的验证精度。重建的理想晴空LST数据在全球17种土地覆盖类型实验区内，平均相关系数（R）为0.971，偏差（Bias）为-0.001 K至0.049 K，均方根误差（RMSE）为1.436 K至2.688 K。重建的全天候 LST 数据与地面站点实测数据的验证结果：平均 R 为 0.895，Bias为0.025 K 至 2.599 K， RMSE为4.503 K至7.299 K。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为0.05°，时间跨度为2002年-2020年，空间范围覆盖全球。
赵天杰, 余沛
本数据集包含了全球77个冰川水化学要素（Na+、K+、Mg2+、Ca2+、TDS）的平均浓度、高亚洲典型冰川沉积物的矿物组成、以及高亚洲八个山系的冰川年径流量。本数据集来自数据集提供者对高亚洲19条冰川的实地监测，国内外已公开发表的数据资料、以及文献作者向数据集提供者私下共享的数据资料。本数据集可用于评估气候变暖对冰川侵蚀和化学风化作用的影响、可用于评估气候变暖驱动的冰川消融对下游生态系统和元素循环的潜在影响。
李向应
This is a dataset of shrubline shifts and recruitment including 24 willow shrubline plots on the eastern Tibetan Plateau. It includes the following information: 1) Shrub recruitment series; 2) Climatic sensitivity of shrub recruitment; 3) Shrubline shifts and their potential drivers.
Yafeng Wang, Eryuan Liang
中国逐日雪深模拟预估数据集是采用人工神经网络模型，以NEX-GDPP模式数据集作为依托，预估的中国未来逐日雪深数据，其中雪深模拟的人工神经网络模型是以当天的最高温度、最低温度、降水数据和当天雪深数据作为模型的输入层，次日的雪深数据作为模型目标层对模型搭建，然后运用国家气象站数据对搭建的雪深模拟模型进行训练和验证进行训练，模型验证结果显示：模型迭代时空模拟能力较好；累积雪盖持续时间、累积积雪深度的模拟值和验证值的空间相关性为0.97和0.87，累积雪深的时间和空间相关性分别为0.92和0.91。在模型最优基础上，用此模型迭代模拟未来中国区域内逐日雪深数据。该数据集可以为中国未来雪灾风险评估、积雪范围变化研究以及气候变化研究提供数据支持。该数据基本信息如下：历史基准时段(1986～2005年)、未来模拟（2016～2065年）两个时间段，以及RCP4.5和RCP8.5两种情景，20个气候模式。其空间分辨率为0.25°*0.25°。该数据的投影方式为EASE-Gr，数据保存格式为nc格式。 下面是nc中数据文件信息 time：时长（单位：天）历史基准时段（起始时间：1986年1月1日，终止时期：2005年12月31日） 未来模拟（起始时间：2016年1月1日，终止时期：2065年12月31日） longitude = 320矩阵共320列 latitude = 160矩阵共160行 depth：雪深（cm） X Dimension: Xmin = 60.125; //矩阵x方向左下角网格的角落点坐标 Y Dimension: Ymin = 15.125; //矩阵y方向轴左下角网格的角落点坐标
陈虹举, 杨建平, 丁永建
本数据为降水数据，是热带降水测量任务TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）逐月降水产品TRMM 3B43，融合青藏高原为主主体的范围区域（25~40°N；73~105°E）内332个气象站点降水数据，该气象站降水数据源自中国气象局国家气象信息中心。本数据集采用站点3°插值优化变分订正方法计算获得的再分析数据集。时间跨度为1998年1月至2018年12月的月样本资料，空间覆盖范围是25~40°N；73~105°E，空间分辨率为1°*1°。
徐祥德, 孙婵
该数据集为发源于青藏高原的黄河流域水文站河水的季节性水文观测数据。共两个水文站：1、黄河中游龙门水文站，为2013年逐周水文数据，包括水温（T）、径流量（Qw）、物理侵蚀速率（PER）、pH。2、黄河唐乃亥水文站，为2012年7月至2014年6月河水逐月数据，包括径流量（Qw）、泥沙量（silt）、pH、EC。该数据集委托黄河水利委员会水文站工作人员观测，为青藏高原隆升背景下水文学、水化学、水圈循环等研究提供基础水文资料。
金章东, 赵志琦
数据覆盖区域为川藏交通廊道，为矢量线数据。数据定义了其活动时期，并对其进行了命名。描述了断层走向、性质、活动时期、出露情况。但内容有所缺失，次级断裂带没有命名。此数据集川藏交通廊道范围内共有590条线状要素，但有部分线状要素为同一断裂带的多部分要素。活动断裂带往往是不同板块、不同地块的结合带，是地壳的相对薄弱带，易诱发极为严重的地震灾害，也是崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害的集中发育带。对断裂带位置及性质的判断对地质灾害的风险易发性评价具有重要意义，是研究地质灾害的关键因子。
王俪璇
青藏高原土壤温湿度观测网（Tibet-Obs）始建于2008年，包括玛曲、那曲、阿里和狮泉河四个站网，目前已连续运行超过十年，并被NASA的土壤水分主被动卫星SMAP选定为其产品的地面验证点，促进了青藏高原遥感产品和模型模拟的评估和改进。本研究详细梳理了各观测站网的现状及其应用情况，并基于已有观测数据发展了一套长时序（2009-2019）地表土壤湿度（5 cm）观测数据集，主要包含四个站网各站点的15分钟原始观测数据以及玛曲和狮泉河站网的升尺度区域土壤湿度数据。
张佩, 郑东海, 文军, 曾亦键, 王欣, 王作亮, 马耀明, 苏中波
该数据集包含了2020年7月25日至2020年10月20日的黑河水文气象观测网下游四道桥超级站叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是柽柳。观测在四道桥超级站（101.1374E, 42.0012N）旁开展，样方1个，大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xlsx格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年7月26日至2020年10月20日的黑河水文气象观测网下游混合林站叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是胡杨与柽柳混合。观测在混合林站（101.1335E, 41.9903N）旁开展，样方大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xlsx格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年5月31日以前，和2020年9月2日以后的黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站的物候相机观测数据。2020年5月31日至2020年9月2日，由于物候相机供电故障，造成时间缺失，另外，在9月2日重新安装相机时，由于相机经过移动重新安装，造成视场内的目标物与5月31日以前有所变化，可能会造成前后数据的不一致性。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374E, 42.0012N，海拔873m。仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值)。然后对数据进行质量控制、无效值填充和滤波平滑。最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔超级站的物候相机观测数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N，海拔3033m。仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值)。然后对数据进行质量控制、无效值填充和滤波平滑。最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 张阳, 李新
该数据集包含2020年1月1日至2010年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值)。然后对数据进行质量控制、无效值填充和滤波平滑。最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年7月10日至2020年9月20日的黑河水文气象观测网中游大满超级站叶面积指数观测数据。站点(100.376° E, 38.853° N)位于甘肃省张掖市大满灌区内，海拔1556m，下垫面是玉米。观测样方共计6个，每个样方大小约30m×30m，经纬度分别为(100.376°E, 38.853°N)、(100.377° E, 38.858°N)、(100.374°E, 38.855°N)、(100.374°E, 38.858°N)、(100.371°E, 38.854°N)、(100.369°E, 38.854°N)。每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 谭俊磊, 任志国, 李新
近年来，南极冰盖消融逐渐加速，南极冰盖表面发育了大量冰面融水，深入理解南极冰盖冰面融水的空间分布和动态变化，对于研究南极冰盖物质平衡具有重要意义。本数据集是基于Landsat-7、8和Sentinel-2影像提取的2000-2020年南极冰盖典型消融区（普利兹湾）10-30m冰面融水数据集。数据集投影为极地方位投影，格式为矢量（ESRI Shapefile）和栅格（GeoTIFF），时间为南半球夏季（12月-次年2月）。
杨康
雪水当量（Snow water equivalent，SWE）是地表水文模型和气候模型的重要参数。本数据基于机器学习的岭回归算法融合了多种现有的雪水当量数据产品，形成了一套时间序列连续且精度较高的雪水当量数据产品。数据的空间范围为泛北极地区（北纬45°至北纬90°），数据时间序列为1979-2019年。该数据集有望为水文模型和气候模型提供更为精确的雪水当量数据，为冰冻圈变化及全球变化提供数据支撑。
李弘毅, 邵东航, 李浩杰, 王卫国, 马媛, 雷华锦
该数据集中主要包括中国典型稀土矿床，如川西冕宁牦牛坪、里庄稀土矿床以及甘肃干沙鄂博稀土矿床，这些稀土矿床在成因上主要与碳酸岩-碱性岩杂岩体有关。我们对这些杂岩体中的岩石或者矿石进行了原位微区U-Pb定年、全岩主微量元素、Sr-Nd-Pb放射性同位素以及C-O-B-Ca等稳定同位素以及矿物原位微区主微量元素含量的分析。其中主量元素通过X射线荧光光谱仪（XRF）测得，微量元素通过电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测得，同位素主要通过MC-ICP-MS测得。我们主要得出了一下几点重要认识：（1）揭示了碱性岩-碳酸岩型稀土矿床岩浆源区经历了强烈俯冲物质的加入，其形成深度可能要比之前认为的要深；（2）揭示了霓长岩化既可能与碳酸岩有关，也与碱性岩浆作用有关，并且这两种岩浆类型所发生的霓长岩化可能存在差异；（3）时代越新的稀土矿床遭受的后期改造作用可能相对较弱，而形成时代古老的稀土矿床容易遭受后期地质作用的影响而难以辩别。
翁强, 李宁波, 李澳
该研究通过分析云南腾冲青海（Tengchongqinghai，TCQH）湖泊沉积岩芯中的支链甘油二烷基甘油四醚酯（brGDGTs）和叶蜡氢同位素，首次展示了末次冰期以来（过去8.8万年以来）低纬陆地高分辨率年均温度变化历史。根据TCQH岩心建立出的南亚年均温度，该区域存在8.8-7.1万年和4.5-2.2万年两个暖期，温度变幅约2-3 °C，这样的变幅基本达到了该区域冰期-间冰期的变幅，全新世以来温度呈持续增温趋势，升温约1-2°C。
赵成
本数据为祁连山地区2020年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2020年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期，空间分辨率为2米，边界精度在2米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2020年的分布，可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。
李佳
Based on AVHRR-CDR SR products, a daily cloud-free snow cover extent dataset with a spatial resolution of 5 km from 1981 to 2019 was prepared by using decision tree classification method. Each HDF4 file contains 18 data elements, including data value, data start date, longitude and latitude, etc. At the same time, to quickly preview the snow distribution, the daily file contains the snow area thumbnail, which is stored in JPG format. This data set will be continuously supplemented and improved according to the real-time satellite remote sensing data and algorithm update (up to may 2019), and will be fully open and shared.
HAO Xiaohua
数据包含珠西沟冰川径流的钾、钠、钙、镁、氟离子、氯离子、硫酸根和硝酸根等指标，涵盖了大部分无机溶解组分。上述阴阳离子分别采用离子色谱和电感耦合等离子光谱仪等仪器测得，检测限低于0.01mg/L，误差低于10%；本数据可以用于反映珠西沟流域硫化物氧化、碳酸盐岩溶解和硅酸盐岩风化等化学风化过程对河水溶质的贡献，进而精准计算碳酸盐岩风化速率和硅酸盐岩风化速率，最终为评估冰川作用对岩石化学风化及其碳汇效应的影响提供科学依据。
邬光剑
冰川是西部山区河流的补给水源，是西部地区人们赖以生存、发展工、农、牧业的最基本要素之一。冰川既是宝贵的淡水资源，又是山区形成严重自然灾害的发源地，如突发性冰湖溃决洪水、冰川泥石流和冰崩等。冰川水文监测是研究冰川融水特征、冰川融水对河流的补给作用、冰川表面消融与径流关系、冰面产流和汇流过程、及冰川和季节性积雪融水诱发的洪水和泥石流计算和预报的基础。目前主要以在流域出山口建立水文监测站，开展实地监测为主。本数集为4条代表性冰川的月值径流数据 (珠西沟冰川、帕隆4号冰川、老虎沟冰川、七一冰川)。通过雷达或压力式水位计测量冰川融水相对水位变化，通过实地径流断面测流与相对水位建立径流曲线，计算每条冰川的径流总量，径流单位为m3/s。
杨威, 李忠勤, 王宁练, 秦翔
冰川表面微气象是观测冰川表面一定高度处风向风速、气温、湿度、气压、四分量辐射、冰温及降水等气象要素。冰川表面微气象监测是进行冰川监测的重要内容之一，是开展冰川表面能量-物质平衡、冰川运动、冰川融水径流、冰芯等研究及相关模型模拟研究的重要基础数据，为探究气候变化与冰川变化之间的相互关系奠定基础。主要通过在冰川表面架设高山气象站进行自动监测，也可使用便携式气象站进行短期的流动监测。近年来，在天山、西昆仑、祁连山、羌塘内陆、唐古拉山、念青唐古拉、藏东南、横断山和喜马拉雅山地区20多条冰川表面开展了相关的气象监测研究。该数据集为冰川区及冰川末端月值气象数据。
杨威
北极大河流域地面气象要素驱动数据集，包括地表日最大、最小及平均气温、日降水量、日均风速共5个要素。数据为NETCDF格式，水平空间分辨率约为0.1度（0.083°），范围包括了Yenisy、Lena、Ob、Yukon及Mackenzie流域，该数据可为北极大河流域水文过程模拟提供驱动数据。利用进一步质量控制的全球历史气候网数据集(GHCN)、全球日气象数据集（GSOD）、美国历史气候网数据集（USHCN）、加拿大气候数据集（AHCCD）、前苏联/俄罗斯气候数据集（USSR/Russia）的气象站点日观测数据，以ClimateNA（北美）、Worldclim（欧亚）数据作为背景场，采用薄板样条函数插值方法生成。
赵求东, 吴玉伟
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站宇宙射线观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N，海拔1556m。仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。剔除及缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)。
刘绍民, 车涛, 朱忠礼, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥站的大孔径闪烁仪通量观测数据。下游四道桥站分别架设了BLS450、BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为接收端，南塔为发射端。观测时间为2020年1月1日至2020年12月31日。站点位于内蒙古额济纳旗，下垫面是柽柳、胡杨、裸地和耕地。北塔的经纬度是101.137E，42.008N，南塔的经纬度是101.131E，41.987N，海拔高度约873m。大孔径闪烁仪的有效高度25.5m，光径长度是2350m，采样频率是1min。 大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据（BLS900&BLS450：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900&BLS450：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。在迭代计算过程中，对于BLS900&BLS450，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器故障，大孔径闪烁仪数据缺失的日期为：2020.02.13-2020.02.14；2020.05.18-2020.15.19。 关于发布数据的几点说明：（1）下游LAS数据以BLS900为主，其次为BLS450，最后为RR-RSS460，最终缺失时刻以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H：感热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网中游大满站的大孔径闪烁仪通量观测数据。中游大满站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为BLS900的接收端和RR-RSS460的发射端，南塔为BLS900的发射端和RR-RSS460的接收端。观测时间为2020年1月1日至2020年12月6日。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米、果园和大棚，以玉米为主。北塔的经纬度是100.3785E，38.8607N，南塔的经纬度是100.3685E，38.8468N，海拔高度约1556m。大孔径闪烁仪的有效高度24.1m，光径长度是1854m，采样频率是1min。 大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据（BLS900：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。在迭代计算过程中，对于BLS900，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器维修、供电不足和信号问题，大孔径闪烁仪数据缺失的日期为：2020.06.21-2020.06.23；2020.09.21-2020.10.14。 关于发布数据的几点说明：（1）中游LAS数据以BLS900为主，缺失时刻由RR-RSS460观测补充，两者都缺失则以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H：感热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔站的大孔径闪烁仪通量观测数据。上游阿柔站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为RR-RSS460的接收端和BLS900的发射端，南塔为RR-RSS460的发射端和BLS900的接收端。观测时间为2020年1月18日至2020年12月31日。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是高寒草地。北塔的经纬度是100.4712E，38.0568N，南塔的经纬度是100.4572E，38.0384N，海拔高度约3033m。大孔径闪烁仪的有效高度13.0m，光径长度是2390m，采样频率是1min。 大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据（BLS900：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。在迭代计算过程中，对于BLS900，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器调整和供电不足，大孔径闪烁仪数据由于信号和供电等问题缺失的日期为：2020.09.25-2020.10.16。 关于发布数据的几点说明：（1）上游LAS数据以BLS900为主，缺失时刻由RR-RSS460观测补充，两者都缺失则以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H ：感热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游张掖湿地站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市国家湿地公园，下垫面是芦苇湿地。观测点的经纬度是100.4464E, 38.9751N，海拔1460m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在10m处；风速传感器架设在5m、10m处，风向传感器架设在10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处；四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内，冠层上方安装在6m（探头垂直向上和向下方向各一个）、冠层内安装在0.25m（探头垂直向上和向下方向各一个）高处，朝向正南。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm）(单位：摄氏度)、冠层上向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)和冠层下向上与向下光合有效辐射（PAR_D_up、PAR_D_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网上游垭口站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县大冬树垭口，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是100.2421E, 38.0142N，海拔4148m。发布的数据包括空气温度、相对湿度传感器架设在5m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在2m处；风速与风向传感器架设在10m，朝向正北；四分量辐射仪在气象塔6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；土壤热流板埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：体积含水量，百分比)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；由于传感器问题，四分量辐射断续出现问题；由于积雪覆盖太阳能板导致供电问题，2.2-4.25间数据缺失；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374E, 42.0012N，海拔873m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在5m、7m、10m、15m、20m、28m处，共6层，朝向正北；风向传感器架设在15m处，朝向正北；气压计安装在防水箱内；翻斗式雨量计安装在28m处；四分量辐射仪安装在10m处，朝向正南；两个红外温度计安装在10m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；两个光合有效辐射仪安装在10m处，朝向正南，探头垂直向上和向下方向各一个；土壤部分传感器安装在塔体南侧2m处，其中土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm和200cm处；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm和200cm处。 观测项目有：风速（WS_5m、WS_7m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_28m）(单位：米/秒)、风向（WD_15m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_5m、Ta_7m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_28m和RH_5m、RH_7m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_28m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上和向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm、Ms_200cm）(单位：体积含水量，百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm、Ts_200cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；由于传感器的问题，1-5月间20m处风速和红外温度2数据断续出错，1.1-1.14土壤部分数据缺失；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站气象要素观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E,41.9903N，海拔874m。空气温度、相对湿度传感器架设在28m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在28m处；风速与风向传感器架设在28m，朝向正北；四分量辐射仪安装在24m处，朝向正南；两个红外温度计安装在24m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；两个光合有效辐射仪安装在24m处，朝向正南，探头垂直向上和向下方向各一个；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_28m、RH_28m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_28m）(单位：米/秒)、风向（WD_28m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm、Ts_160cm、Ts_200cm、Ts_240cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm、Ms_160cm、Ms_200cm、Ms_240cm）(单位：体积含水量，百分比)、向上与向下光合有效辐射（PAR_up、PAR_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示； 1.1-1.14由于供电问题，数据间断出现一些缺失；由于探头问题，风向和240cm土壤温度在上半年出现问题，10cm土壤温度在7-9月间断出现问题；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网下游荒漠站气象要素观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗荒漠滩，下垫面是红砂荒漠。观测点的经纬度是100.9872E, 42.1135N，海拔1054m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装防水箱内；翻斗式雨量计安装在10m处；风速传感器架设在5m、10m处，风向传感器架设在10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm）(单位：体积含水量，百分比)和土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm）（单位：摄氏度）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游花寨子荒漠站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市花寨子，下垫面是盐爪爪山前荒漠。观测点的经纬度是100.3201E, 38.7659N，海拔1731m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处，朝向正北；气压计安装防水箱内；翻斗式雨量计安装在10m处；风速风向传感器架设在5m、10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_5m、WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm）(单位：体积含水量，百分比)和土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm）（单位：摄氏度）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；风速风向偶尔出现一些错误值，由于传感器的问题，1.14-1.17和5.11-5.16数据出现错误值；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游黑河遥感站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市党寨镇东侧，下垫面是人工草地。观测点的经纬度是100.4756E, 38.8270N，海拔1560m。空气温度湿度传感器架设在1.5m处，朝向正北；气压计在防水箱内；翻斗式雨量计安装在0.7 m处；风速风向传感器架设在10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装高度为1.5m，朝向正南；两个红外温度计安装高度为1.5m，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；土壤水分探头埋设在2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；平均土壤温度探头埋设在2cm和4cm；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处；两个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方1.5m（探头垂直向上和向下方向各一个），朝向正南。 观测项目有：空气温湿度（Ta_1.5m、RH_1.5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：%)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）（单位：摄氏度）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；由于供电出现问题，8.26-9.18,10.10-10.17数据缺失（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网上游大沙龙站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县西侧沙龙滩地区，下垫面是沼泽化高寒草甸。观测点的经纬度是98.9406E, 38.8399N，海拔3739m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器架设在10m，朝向正北；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，并距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：体积含水量，百分比)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N，海拔1556m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处，共7层，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在塔西侧约8m处，架高2.5m；四分量辐射仪安装在12m处，朝向正南；两个红外温度计安装在12m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处，其中两块（Gs_2、Gs_3）埋设在棵间，一块（Gs_1）埋设在植株下面；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处，朝向正南，距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；光合有效辐射仪安装在12m处，探头朝向是垂直向上；另有四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内，冠层上方安装在12m（探头垂直向上和向下方向各一个）、冠层内安装在0.3m（探头垂直向上和向下方向各一个）高处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度) 、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、冠层上向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)和冠层下向上与向下光合有效辐射（PAR_D_up、PAR_D_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；2020.9.23-10.17间由于采集器的问题，风速风向数据缺失；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河水文气象观测网上游阿柔超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N，海拔3033m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在1m、2m、5m、10m、15m、25m处，共6层，朝向正北；风向传感器架设在10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在阿柔超级站28m观测塔上；四分量辐射仪安装在5m处，朝向正南；两个红外温度计安装在5m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；光合有效辐射仪安装在5m处，朝向正南，探头朝向是垂直向上；土壤部分传感器埋设在塔体正南方向2m处，其中土壤热流板（自校正式）（3块）均埋设在地下6cm处；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处，其中4cm和10cm这两层有三个重复；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处，其中4cm和10cm这两层有三个重复。 观测项目有：风速（WS_1m、WS_2m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_25m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1m、Ta_2m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_25m和RH_1m、RH_2m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_25m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm_1、Ms_4cm_2、Ms_4cm_3、Ms_6cm、Ms_10cm_1、Ms_10cm_2、Ms_10cm_3、Ms_15cm、Ms_20cm、Ms_30cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm Ms_200cm、Ms_240cm、Ms_280cm、Ms_320cm）(单位：体积含水量，百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm_1、Ts_4cm_2、Ts_4cm_3、Ts_6cm、Ts_10cm_1、Ts_10cm_2、Ts_10cm_3、Ts_15cm、Ts_20cm、Ts_30cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm Ts_200cm、Ts_240cm、Ts_280cm、Ts_320cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2020-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游垭口站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是100.2421, 38.0142N，海拔4148 m。涡动相关仪的架高3.2m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。该站冬季会出现缺电现象，导致数据缺失。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)和Che et al. (2019)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站涡动相关仪观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374E, 42.0012N，海拔873 m。涡动相关仪的架高8m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河水文气象观测网中游张掖湿地站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市，下垫面是湿地。观测点的经纬度是100.44640E, 38.97514N，海拔1460.00m。涡动相关仪的架高5.2m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（Gill）与CO2/H2O分析仪(Li7500A)之间的距离是25cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游景阳岭站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县景阳岭垭口，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是101.1160E, 37.8384N，海拔3750m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3B）与CO2/H2O分析仪（Li7500DS）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。由于仪器的问题，3.7-3.16, 5.31-7.17, 8.13-8.20, 9.24-10.7数据缺失。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站涡动相关仪观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E, 41.9903N，海拔874 m。涡动相关仪的架高22m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3B）与CO2/H2O分析仪（Li7500DS）之间的距离是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。冬季水汽密度出现一些负值，进行了剔除；5月8-20日由于仪器存储问题，数据缺失。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网下游荒漠站涡动相关仪观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗，下垫面是荒漠。观测点的经纬度是100.9872E, 42.1135N，海拔1054m。涡动相关仪的架高4.7m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪为闭路涡动相关仪（CPEC200）。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网中游花寨子站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市，下垫面是荒漠。观测点的经纬度是100.3201E, 38.7659N，海拔1731.00m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游大沙龙站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县，下垫面是沼泽化高寒草甸。观测点的经纬度是98.9406E, 38.8399N，海拔3739 m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500RS）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。11-12月由于H2O测量值出现负值，出现一些数据缺失。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米。观测点的经纬度是100.37223E, 38.85551N，海拔1556.06m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
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该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔超级站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N，海拔3033m。涡动相关仪的架高3.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。8月23-29日，由于仪器问题，数据缺失。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
青海省湖泊储水总量实测和模拟数据集中包含四个子表：第一个子表是根据遥感影像数据监测得到2000年至2019年的时序湖泊面积数据；第二个子表是结合时序湖泊面积数据和面积-库容方程进行估算的结果；第三个子表存储基于湖泊水下三维模拟模型模拟得到湖泊的面积-容积方程；第四个子表为青海省24个典型湖泊储水量实测和模拟关键参数与结果数据，其中包含每个湖泊的模拟水深、最大水深、模拟时的参考水位与对应的湖泊面积。
方纯, 卢善龙, 鞠建廷, 唐海龙
数据包括青藏高原与西北干旱区33个湖泊表层沉积物中植物DNA的原始测序文件。我们使用德国Qiagen公司的PowerMax土壤试剂盒提取DNA，并采用通用植物引物g-h (Taberlet et al., 2007) 对样品中叶绿体trnL (UAA) 内含子区的P6环进行PCR扩增，PCR产物随后送至瑞士Fasteris公司进行第二代高通量双端测序，测序仪器为Illumina NextSeq 550。数据质量分数Q30为81.97。
刘兴起, 贾伟瀚
湖泊盐度是湖泊水环境的重要参数，是水资源的重要体现，也是气候变化研究的重要组成部分。本数据基于实测获取的青藏高原湖泊盐度数据，其中盐度以实用盐度单位（psu）进行表征，该盐度值使用电导率传感器测量获得的比电导率（SpC）转换得到。使用Arcgis软件将测量数据转化为空间矢量.shp格式，得到实测盐度空间分布数据文件。该数据可作为地区湖泊环境、水文、水生态、水资源等科学研究的基础数据以及相关研究参考。
朱立平
本数据集提供青藏高原124个湖泊实测水质参数，湖泊总面积为24,570 平方千米，占青藏高原湖泊总面积的53% 。实测湖泊水质参数包括水温、盐度、pH、叶绿素a浓度、蓝绿藻（BGA）浓度、浊度、溶解氧（DO）、荧光溶解有机物（fDOM）和水体透明度（SD）。测量方法中，盐度使用电导率是传感器测量获得的比电导率（SpC）转换得到，叶绿素a和蓝绿藻（BGA）浓度使用总藻类荧光传感器测量，温度使用温度传感器测量，pH使用pH传感器测量，溶解氧（DO）使用光学溶解氧传感器测量，fDOM使用荧光传感器测量，单位是硫酸奎宁单位（QSU），浊度使用浊度传感器测量，以Formazin比浊法为单位（FNU）。上述传感器测量获取的参数均使用YSIEXO或HACH多参数水质仪测量，测量时，传感器位于湖面以下约10-20厘米处。湖泊水体透明度使用塞氏盘测量法进行测量。
朱立平
格陵兰数字高程模型 (DEM) 对于实地工作、冰速计算和质量变化估计是必不可少的。以前的 DEM 已经为整个格陵兰岛提供了合理的估计，但应用源数据的时间跨度可能会导致质量变化估计偏差。为了给 DEM 提供一个特定的时间戳，我们从 2018 年 11 月到 2019 年 11 月应用了大约 5.8×108 ICESat-2 观测来生成一个新的 DEM，包括格陵兰周边的冰盖和冰川。时空模型拟合过程分别在 500 m、1,2 和 5 km 网格单元上执行，最终 DEM 以 500 m 分辨率发布。通过模型拟合获得总共98%网格的高程，剩余的DEM空洞通过普通克里金插值法估计。与机载地形测绘仪 (ATM) 激光雷达系统获取的 IceBridge 任务数据相比，ICESat-2 DEM 的最大中值差异估计为 -0.48 m。通过模型拟合和插值获得的网格的性能相似，都与 IceBridge 数据非常吻合。 DEM 的不确定性在低纬度和高坡度或粗糙度区域增加。此外，与其他高度计衍生的 DEM 相比，ICESat-2 DEM 显示出显着的精度提高，并且精度与立体摄影测量和干涉测量的精度相当。总体而言，ICESat-2 DEM 在各种地形条件下均表现出精度稳定性，可以提供具有高精度的特定时间戳 DEM，这将有助于研究格陵兰岛海拔和质量平衡变化。
范宇宾, 柯长青, 沈校熠
高分辨率冰芯孢粉记录能够指示季节性植被变化与气候指标的关系。本数据集对青藏高原作求普冰芯长32m的冰芯沉积物开展了高分辨率孢粉分析，获得了117个冰芯孢粉组合数据，所有数据为孢粉百分比数据，按照深度顺序排列。
吕厚远
数据由三个字段组成：经度、纬度和湖泊深度。利用声呐设备在湖泊上走航测量得到的水深数据，GPS同步测量得到的经度和纬度。利用湖水盐度和温度数据校正声呐测得的深度数据，并剔除数据异常点。利用水深数据可以插值形成湖泊水下地形图。利用水下地形图可以计算湖泊的储水量，评估青藏高原湖泊总水量。利用水下地形图结合遥感数据还可以研究青藏高原湖泊水量变化特征及其影响因素，是亚洲水塔水量变化研究的重要组成部分。
朱立平
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、海拔、生态系统类型、不同土层（SOC0-100 (kg Cm-2)； 0-100代表土层）、地下生物量含量。 2）数据来源 此部分数据是从文献中获取,具体文献来源参考说明文档。 3）数据质量描述 数据观测覆盖范围广，包含指标全面，展示了不同土层下的土壤有机碳含量，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地土壤碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原土壤的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、生态系统类型、年降雨量、干旱指数、年净初级生产力、地上生物量、地下生物量等数据。 2）数据来源 一部分来源于文献（1980-1995），另一部分来源于实地采样（2005-2006）。 3）数据质量描述 数据观测年份长，时间跨度大，覆盖范围广，包含指标多，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地植被碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
1. 数据内容（包括的要素及意义） 冰川厚度即冰川表面与冰川底部间的垂直距离。冰川厚度的分布不仅受冰川规模与冰下地形控制，同时也随着冰川对气候响应阶段不同而变化。数据包含冰川测线经纬度、高程、单点厚度、测量冰川冰体总储量、测量仪器型号等信息。 2. 数据来源与加工方法 冰川厚度主要来源于钻孔和探地雷达测厚（Ground-Penetrating Radar, GPR）。钻孔法即在冰面进行钻孔至冰下基岩，从而获得单点的冰川厚度；冰川雷达测厚技术则能精确地测量出测线上冰川厚度的连续分布，同时获取冰下基岩的地形特征，从而为冰川储量估算和冰川动力学研究提供必要的参数 3. 数据质量描述 冰川钻孔数据精度达到分米级。GPR雷达测厚由于冰川性质及底界面雷达信号强度差异，测厚精度理论上在5%-15%之间，。 4. 数据应用成果与前景 冰川厚度是获取冰下地形和冰川储量信息的先决条件。在冰川动力学数值模拟与模型研究中，冰川厚度是一个重要的基本输入参数。同时，冰川储量是表征冰川规模和冰川水资源状况的最直接参数，不仅对冰川水资源的准确评估和合理规划及有效利用十分重要，更对于区域社会经济发展和生态安全具有重要和深远
邬光剑
青藏高原及其周边地区潜在冰湖分布数据为矢量数据（.shp），数据集中包含每个潜在冰湖的ID、面积、周长、体积和高程。数据按照流域被分为17个区域，分别是黄河，长江，湄公河，萨尔温江，雅鲁藏布江，恒河，印度河，以及鄂毕河流域，共8个外流流域；以及河西，塔里木，柴达木，准噶尔，伊犁，锡尔河，阿姆河，和蒙古高原流域，共9个内流流域。本数据从冰川厚度数据加工而来（由Farinotti et al. （2019）提供），使用ArcGIS软件，将地区原始DEM和冰厚度数据相减，得到无冰川分布的DEM，再利用填挖工具将位于冰川床下的洼地，即潜在冰湖，挖掘出来。本数据集的质量依赖原始的冰川厚度数据的质量，而冰厚度数据集的质量是目前所有类似数据中质量最好的。青藏高原及其周边地区潜在冰湖分布数据揭示了地区未来可能会形成的冰湖，对于未来地区冰湖的形成及其分布模式的理解至关重要，目前的结果表明，青藏高原及其周边地区存在着超过 16,000 个潜在冰湖，面积为2253.95 ± 1291.29 km2，体积为60.49 ± 28.94 km3, 这相当于海平面上升0.16±0.08 mm的水当量。
张太刚, 王伟财, 姚檀栋, 高坛光, 安宝晟
通过资料整理和数字化，基于ArcGIS平台，广泛收集中亚地区最新的活动断裂和地震构造研究资料，编制了中亚地区地震构造图和地震区划图。图件范围包括哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和土库曼斯坦。地震构造图中标绘了发震断层（活动断层）的位置、活动性质和断层名称，以及1960年至2020年5级以上地震的震中位置。区划图中以未来50年超越概率10%的地震动加速率峰值（PGA）为指标，进行地震危险性分区。这些图件可用于中亚地区的活动构造和地震灾害研究，为中亚地区的大型工程与基础设施建设提供地震安全保障。
罗浩
该数据集是2015年青藏高原基础数据，原始数据来源于国家基础地理信息中心，通过分幅数据拼接裁剪，形成青藏高原区域的数据。数据内容包括1：100万省级行政区划、1：100万道路、1：25万水系的地理图层。行政区划数据属性包括NAME、CODE、pinyin（名称、代码、拼音）；道路数据属性包括：GB、RN、NAME、RTEG、TYPE（基础地理信息分类码、道路编码、道路名称、道路等级、道路类型）；水系数据属性包括：GB、HYDC、NAME、PERIOD（基础地理信息分类码、水系名称代码、名称、时令）。
杨雅萍
泛第三极区域数据集呈现海量、零散等特征，现有数据集种类较多，覆盖范围广，涉及水文、生态、大气以及灾害等多个领域，但这些数据集来自不同平台，在尺度、数据格式等方面各不相同，数据的可利用性较差，不利于科研人员展开泛第三极地区的科学研究，同时也无法发挥出这些数据集的巨大潜力。本研究采用来自多个数据平台的最新数据使用数据集成、数据融合等集成方法生产更高质量和更新年份的泛第三极综合数据集。根据不同来源、不同分辨率的数据，对这些数据进行质量控制，根据数据科学内容进行集成。对部分数据，利用数据融合技术，融合不同来源的数据，产生数据质量更高、年份更新的创新性数据产品，更好地服务于陆面过程模型等研究中。泛第三极数据集根据自然数据和社会经济数据分别采用泛第三极流域边界和泛第三极国家边界获取数据，统一采用罗宾逊（Robinson）投影格式。获得了多源集成的包含基础数据集、冰冻圈数据集、水文大气数据集、生态数据集、灾害数据集和人文地理数据集共六类数据集。 （1）基础数据集包含边界数据集、30米土地覆被数据、植被功能数据、30米SRTM数字高程数据和HWSD土壤质地数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极基础数据集数据文档.docx”。 （2）冰冻圈数据集包含冻土数据集、冰川分布数据、冰湖分布数据和积雪深度数据。其中，冻土数据集又包含冻土分布数据、冻土水热分带数据、冻土指数数据和冻土表面粗糙度数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极冰冻圈数据集数据文档.docx”。 （3）水文大气数据集包含河流湖泊数据集、蒸散发数据集和大气数据集。河流湖泊数据集包含河流数据和湖泊数据，蒸散发数据集包含MODIS蒸散发数据、土壤蒸发数据、水体冰雪蒸发数据和冠层截流蒸发数据，大气数据集包含ERA5-Land再分析数据集中的地表热辐射数据、地表太阳辐射数据、降水数据、气压数据、温度数据和风场数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极水文大气数据集数据文档.docx”。 （4）生态数据集包含总初级生产力数据和植被蒸腾数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极生态数据集数据文档.docx”。 （5）灾害数据集包含滑坡数据和地震区划数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极灾害数据集数据文档.docx”。 （6）人文地理数据集则包含交通道路数据、铁路机场数据、人口密度数据、主要国家人均GDP数据、收入水平数据和世界遗产分布数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极人文地理数据集数据文档.docx”。 泛第三极综合数据集将为相关研究者提供便利，避免相关研究在获取数据和处理数据的过程中重复劳动，节省研究者宝贵的时间，并且在陆面过程模型、水文模型和生态模型等科学研究中起到重要作用，促进泛第三极地区科学研究的发展，为泛第三极地区的科学研究提供数据支撑。
李虎, 潘小多, 李新, 盖春梅, 冉有华
该数据集是基于16个动态全球植被模式（TRENDY v8）在S2情景下（CO2+Climate）模拟的NPP，表征生态系统净初级生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019)，具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域，空间上用最近邻方法插值到0.5度，时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据，常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局，且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考，具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
本数据通过GIPL1.0冻土空间分布模型，结合已有基础数据，包括气候变化，土壤类型，以及植被数据，对川藏线的多年冻土以及季节冻土特性进行了模拟，数据结果为500m空间分辨率栅格，包括了多年冻土区最大化深度以及季节冻土区最大冻结深度。该结果通过了钻孔数据验证。数据日期为2001-2019，2041-2060，2081-2100（20年平均值），其中水体以及冰川区域通过掩膜排除在计算范围以外（空值）。气候数据为月均值，其他数据在模拟的过程中保持不变，空间分辨率都为500m。数据来源与“WoeldClim:https://www.worldclim.org/，DEM以及植被土壤：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/”根据不同数据源的特点对原始资料进行真实性、一致性的检查及规范化处理；利用冻土模型对多年冻土及季节冻土进行计算模拟，输出结果为地温和活动层（最大冻深），模拟结果与钻孔地温进行验证。最终空间数据集通过ArcGIS成图。制定数字加工操作规范。加工过程中，规定操作人员严格遵守操作规范，同时由专人负责质量审查。经多人复查审核，其数据完整性、逻辑一致性、位置精度、属性精度、接边精度、现势性均符合国家测绘局制定的有关技术规定和标准的要求，质量优良可靠。数据可为后期开展川藏工程走廊冻结（融化）深度相关研究工作提供必要的数据支撑。
尹国安
该数据集包含位于西藏自治区昌都市江达县岗托镇矮拉山附近（98°29′16″E, 31°36′36″N）冻融滑坡及融冻泥流浅层地温、水分及现场气象要素监测数据，基于Hobo温度、水分及小型气象站通过现场监测获得。观测时间在2019年8月31日-2020年7月14日之间。通过一个完整冻融周期的现场监测，下载现场传感器自动获取的地温、水分及气象要素监测数据，通过一定的质量控制包括剔除传感器未完全适应土壤环境时的数据和传感器出现故障造成的系统误差。地温、水分观测时间间隔4小时，地温的观测深度为10cm, 20cm, 40cm, 60cm，80cm，100cm，150cm及200cm，共8层，水分的观测深度为20cm，50cm，100cm及200cm共4层。气象观测要素主要包括气温、降雨量、风速、风向及太阳辐射等，观测的时间间隔为30分钟（注：太阳辐射传感器最大量程为1276.8 W/m2，实际太阳辐射值大于最大量程时显示为1276.9 W/m2；风速传感器的最小启动风速为0.5m/s，当实际风速小于启动风速时，显示值为0。因此该数据无法体现超太阳常数现象和低于0.5m/s的风速）。质量控制包括剔除传感器未完全适应土壤环境时的数据和传感器出现故障造成的系统误差。经过矫正的最终数据以excel文件存储。获取的现场数据经多人复查审核，数据完整性和准确度达到95%以上。监测数据可为后期开展藏东南地区冻融滑坡和融冻泥流相关研究工作提供必要的数据支撑。
牛富俊
This file contains the datasets used in a manuscript published in JGR Biogeosciences (Nieberding, F., Wille, C., Ma, Y., Wang, Y., Maurischat, P., Lehnert, L., and Sachs, T.: Winter daytime warming and shift in summer monsoon increase plant cover and net CO2 uptake in a central Tibetan alpine steppe ecosystem, Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 126, e2021JG006441, doi:10.1029/2021JG006441, 2021.). The manuscript contains all the details on how the data was generated and processed and the corresponding code was published in the supplementary material.
Felix Nieberding, 马耀明, Christian Wille, Lukas Lehnert, Yuyang Wang, Philipp Maurischat, Weiqiang Ma, Torsten Sachs
地表太阳入射辐射（Surface Solar Irradiance，SSI）是FY-4A L2定量反演产品之一，覆盖范围为全圆盘，无投影，空间分辨率为4km，时间分辨率可达15min（20180921开始全天共40个观测时次，除每个整点时次的观测外，每3hr整点前后15min各有一次观测），光谱范围为0.2µm～5.0µm。产品输出要素包括总辐照度、水平面直接辐照度、散射辐照度，有效测量范围为0～1500 W/m2。FY-4A SSI产品在覆盖范围、空间分辨率、时间连续性、输出要素等方面质的提升为进一步开展其在太阳能、农业、生态、交通等专业气象服务中的精细化应用提供了可能。目前研究结果表明，与地基观测相比，FY-4A SSI 产品在中国地区的整体相关性在0.75以上，可用于中国地区太阳能资源评估。
申彦波, 胡玥明, 胡秀琴
青藏高原1km分辨率风能资源数据是采用中国气象局风能资源数值模拟评估系统（WERAS/CMA）研制的，该系统包含典型地形分类模块、中尺度模式WRF和CALMET动力诊断模式。首先从历史上出现过的天气类型中随机抽取典型日进行逐小时风速模拟，再根据天气型出现的频率统计分析得到风能资源的气候平均分布。本数据集包括青藏高原风速和风功率密度，风速的数据精度为0.01m/s，风功率密度的数据精度为0.01W/m2，数据的垂直高度为100米。数据经过了气象站观测资料的检验和订正，主要用于风能资源详查和风电场宏观选址。该数据为2008-2012年全国风能资源详查和评价项目产出数据（项目经费2.9亿），之后成为风能资源相关研究的基础数据，近期财政部没有计划投资再延长这个数据集。
朱蓉, 孙朝阳
雷达穿透深度改正对于采用基于雷达DEM的大地测量方法进行准确估算冰川物质平衡至关重要。由于雪的分布不均和积雪性质不同，雷达的穿透深度会因地区而异，并且依赖于海拔高度，所以本数据集给出了高亚洲1°×1°网格的SRTM C/X波段雷达穿透深度差异。该数据集包含214个高亚洲1°×1°网格的SRTM X波段和C波段的穿透深度差异结果，以及每个网格的线性拟合表达式。基于大地测量方法，采用30 m分辨率的SRTM X波段和C波段 DEM，获得了高亚洲 X波段和C波段的冰雪穿透深度差异结果，采用50 m高程分段法和线性回归分析法得到了穿透深度差与海拔高程的关系（具体方法见参考文献）。数据以excel文件存储。该数据集可以为基于SRTM DEM的高亚洲物质平衡研究提供重要的基础数据，可供研究冰川、气候、水文等的科研工作者使用。
江利明
汞是一种全球性污染物。青藏高原毗邻当前大气汞排放最严重的地区南亚，可能受到长距离传输的影响。利用冰芯和湖芯可以很好地重建大气汞传输和沉降历史。基于青藏高原和喜马拉雅山南坡8支湖芯和1支冰芯重建了工业革命以来的大气汞沉降历史。本数据集包含青藏高原纳木错、班公错、令戈错、枪勇湖、唐古拉湖和喜马拉雅山南坡Gosainkunda湖、Gokyo湖和Phewa湖的8支湖芯数据，各拉丹冬1支冰芯数据。冰芯数据分辨率为1年，湖芯数据2~20年，数据包含汞浓度数据和沉降通量数据。
康世昌
陆地实际蒸散发(ETa)是陆地生态系统的重要组成部分，它连接着水文、能量和碳循环。然而，准确监测和理解青藏高原(TP)实际蒸散发(ETa)的时空变化仍然非常困难。在此，利用MOD16-STM模型，在土壤属性、气象条件和遥感数据集的支持下，对青藏高原多年（2000-2018年）月度ETa进行了估算。估算出的ETa与9个通量塔的测量结果相关性非常好，均方根误差（平均RMSE=13.48 mm/月）和平均偏差（平均MB=2.85 mm/月）较低，相关系数（R=0.88）和一致性指数（IOA=0.92）较高。2000年至2018年，整个TP和东部TP（Lon>90°E）的空间平均ETa显著增加，增速分别为1.34 mm/年（P<0.05）和2.84 mm/年（P<0.05），而西部TP（Lon<90°E）未发现明显趋势。ETa及其组分的空间分布不均匀，从东南向西北TP递减。东部ETa呈显著上升趋势，西南部ETa全年呈显著下降趋势，尤其是冬春两季。土壤蒸发(Es)占总ETa的84%以上，其时间趋势的空间分布与年平均ETa相似。春季和夏季的ETa变化幅度和速率最大。陆表ETa的多年平均年值(面积2444.18×10^3 km2)为376.91±13.13 mm/年，相当于976.52±35.7 km3/年。整个TP(包括所有高原湖泊，面积2539.49×10^3 km2)的年平均蒸发水量约为1028.22±37.8 km3/年。新的ETa数据集有助于研究土地覆被变化对水文的影响，有助于对整个TP的水资源管理。
马耀明, 陈学龙, 袁令
本数据集是2019年9月川藏铁路沿线典型植被无人机高光谱观测数据，使用的是大疆M600 Resonon成像系统的机载光谱仪。包括2019年在拉萨的草原区域观测的高光谱数据，自带经纬度。高光谱调查时基本为晴天。飞行前进行了白板校准；采集数据时设有靶标（即适于草地的标准反光布），用于光谱校准；设有地面标志点（即有字母的泡沫板照片），并记录了每个标志点的经纬度坐标，用于几何精确校准。无人机高光谱相机记录的dn值，可使用Spectronon Pro软件转换为反射率。高光谱数据用于提取不同植被类型光谱特征、植被分类、反演植被覆盖度等。
周广胜, 汲玉河, 吕晓敏, 宋兴阳
包括典型冰川（浪卡子县枪勇冰川：东经90.23°，北纬28.88°，海拔4898米，地表覆被为基岩；申扎县甲岗山冰川：东经88.69°，北纬30.82°，海拔5362米，地表覆被为碎石和杂草）2019-2020年自动气象观测数据。枪勇冰川记录包含1.5米温度、1.5米湿度、2米风速、2米风向、地表温度等数据。该自动气象站的数据采用USB离线获取的方式收集，初始记录时间为2019年8月6日19时10分，记录间隔为10分钟，2019年10月24日现场下载数据，未能连接上。2020年12月20日16:30到现场下载数据，仍然无法连接到电脑，于是将数采仪取回带到北京后将数据读出。数据未缺失，但风速数据在2020年7月14日9:30之后有问题（极可能是风向标被破坏所致）。甲岗山冰川初始记录时间为2019年8月9日15时00分，记录间隔为1分钟，电源主要是通过蓄电池和太阳能板来维持。该自动气象站无内部存储，数据每小时通过GPRS上传至HOBO网站，由专人定期下载。2020年1月5日23:34，1.5米温湿度传感器出现异常，温度和湿度数据丢失。2020年6月30日21:20之后所有数据完全无法通过网站下载。2020年12月19日将数采仪取回，下载到2020年6月23日19:43至9月25日3:36的数据。之后更换温湿度传感器，于12月21日12:27重新开始观测。目前数据由三段组成（2019.8.9-2020.6.30；2020.6.23-2020.9.25；2020.12.19-2020.12.29），经检查，数据有部分缺失，个别数据因记录电池电压，时间上有重复，需要核对。甲岗山冰川前端气象观测数据使用美国ONSET 公司HOBO RX3004-00-01型号自动气象站采集，温湿度探头型号为S-THB-M002 ，风速风向传感器型号S-WSET-B ，地温温度传感器型号S-TMB-M006 。枪勇冰川前端气象观测数据使用美国ONSET 公司HOBO U21-USB型号自动气象站采集，温湿度探头型号为S-THB-M002 ，风速风向传感器型号S-WSET-B ，地温温度传感器型号S-TMB-M006 。
张东启
本数据包括北极Barrow地区不同年龄冻土土壤细菌物种组成数据，可用来探索土壤微生物对冻土消融的响应及不同年龄冻土的土壤细菌差异；本数据为扩增子测序结果，引物为Earth Microbiome Project 标准引物 515F–806R，扩增范围为V4区，测序平台为Illumina Hiseq PE250; 数据通过质量控制，至少达到Q30水平；本数据用于发表于Cryospshere文章Permafrost thawing exhibits a greater influence on bacterial richness and community structure than permafrost age in Arctic permafrost soils. The Cryosphere, 2020, 14, 3907–3916, https://doi.org/10.5194/tc-14-3907-2020。本数据还可用于三极土壤微生物比较分析研究
孔维栋
农业灌溉需要消耗大量的可利用淡水资源，是人类对自然水循环过程最直接的扰动，加速了区域水循环的同时伴随着冷却作用。因此，估算灌溉用水对于探索人类活动对自然水循环的影响、量化水资源收支、优化农业水资源管理配置等具有重要意义。然而，目前灌溉用水数据主要是基于调查统计结果，数据空间分布离散且缺乏统一性，无法满足对灌溉用水的时空变化进行估算的需求。全球灌溉农田灌溉用水量遥感估算数据集（2011-2018）是基于卫星土壤湿度、降水、植被指数以及气象资料入辐射与气温等要素，通过土壤水量平衡原理，耦合遥感蒸散发过程模块以及利用基于差分优化的数据-模型融合算法来估算全球灌溉农田实际灌溉用水量。该数据集的灌溉用水估算结果相比传统的离散调查统计数据在不同空间尺度（区域、州/省和国家）上具有较小的偏差，如中国各省2015年农业用水统计结果对比（bias = −3.10 km^3），美国各州2013年调查数据结果对比（bias = −0.42 km^3）以及粮农组织各个国家尺度对比结果（bias = −10.84 km^3）。而且，相较于基于单个降水和土壤水分卫星产品的估算结果，该集合数据显示出更低的不确定性。此外，数据统一采用全球地理经纬度格网，相关元数据存储在对应的NetCDF文件内，空间分辨率约为25公里，时间分辨率为月尺度，时间跨度为2011年−2018年。该数据集将有助于定量评估历史时期农业灌溉用水的时空格局和支撑科学农业用水管理等。
张琨, 李新, 郑东海, 张凌, 朱高峰
本数据集包含青藏高原东部玛曲县一个流域的钻孔岩性数据，高程数据，土壤厚度和地表坡度数据，水文地质调查数据，和物探数据。钻孔岩性数据来源于2017年钻孔 ITC_Maqu_1；高程数据来源于2019年RTK测量；土壤厚度和地表坡度数据来源于2018年和2019年螺旋钻和坡度仪测量；水文地质调查包括2018年和2019年的地下水位埋深测量数据，和2019年的含水层测试数据；物探数据包括2018年的MRS核磁共振数据、ERT电阻率成像数据，和2019年的TEM瞬态电磁数据、磁化率测量数据。
李梦娜, 曾亦键, Maciek W. Lubczynski, Bob Su, 钱会
本数据集是在东绒布冰川通过野外架设气象站实测获得的气象观测资料，以excel形式存储，内含2个数据列表：Surface_energy_budget和Cycle。Surface_energy_budget数据集包括四分量辐射，风速风向温度湿度（1.5 m和2.5 m）。与辐射相关的气象要素为：向下短波、反射短波、向下长波、向上长波、净短波、净长波、净辐射、感热、潜热、地下传导热、云量（cloud index_根据Faiver et al. 2004, JGR）、南亚季风指数、反照率；Cycle列表，是5-7月气象要素的日循环值；第1行字段名称前缀“1”、“2”和“3”表示观测期的三个时段，分别是：1 May-28 May、29 May -16 June、17 June - 22 July。
刘伟刚
本数据集来源于书籍：《横断山区冰川》，该书籍的归属于青藏高原横断山区科学考察丛书，主编为李吉均，副主编为苏珍，指导单位为中国科学院地理研究所。该书所指考察队为中国科学院青藏高原综合考察队，出版社为科学出版社。由于横断山一些地区，降水充沛，积雪深厚，雪崩、风吹雪和异常降雪成为一种常见的自然灾害，给当地居民的工作与生活造成了极大的伤害，本书就此对于横断山地区的雪害进行了详细的记录。该数据包含了2张工作簿和2张图片，分别是雪害状况及危害程度统计表、雪崩的区域特征、川西滇北藏东南地形切割程度图、横断山雪崩危害范围图。
李吉均
该数据集记录了全国各地区人均GDP和增长率及排序（2010-2018）的统计数据，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含8个数据表，各数据表结构相同。例如2017-2018年的数据表共有4个字段： 字段1：地 区 字段2：数 量 字段3：位 次 字段4：增长率
青海省统计局
横断山冰川的消融观测，主要在贡嘎山东坡海螺沟冰川和贡嘎山西坡大、小贡巴冰川上进行。另外，在玉龙山东坡白水1号冰川上也作了一些消融观测。从上述两条山脉四条冰川的消融观测来看，还是有一定的区域代表性，使它们反映出横断山冰川消融的基本情况。本数据集记录了不同时间不同地点观测点的冰川消融数据：1982 年6-8月，玉龙山东坡白水1号冰川海拔4200m、4 600m和4800m三个高度的冰面消融观测数据。1982 年8月27日至1983 年8月底，贡嘎山东坡海螺沟冰川舌部不同高度的全年实测数据。1982年7月12日至1983年8月6日,贡嘎山西坡贡巴冰川消融观测数。
李吉均
该数据集为可可西里地区冰川分布状况记录，包含了可可西里地区各山地现代冰川分布状况，可可西里地区各流域现代冰川分布， 可可西里地区不同山地高度段内现代冰川分布状况三个表格。地处青藏高原腹地的可可西里地区，平均海拔在5000m以上，气候严寒。根据中国冰川目录和作者在1/10万地形图上重新统计，全区发育现代冰川437条，覆盖面积达1552.39平方千米，冰储量为162.8349立方千米，成为本区众多河流湖泊水体的重要补给源泉。通过该数据集可以更加深入了解该区冰川分布规律等。
李炳元
全面了解青藏高原多年冻土发生的变化，包括年平均地温(MAGT)和活动层厚度(ALT)的变化，对气候变化引起的多年冻土变化工程的实施具有重要意义。 青藏高原多年冻土活动层厚度和范围模拟数据集，参考2000-2015年CMFD再分析数据及中国气象局气象观测资料、1公里数字高程模型、地理空间环境预测因子、结合冰川和冰湖、钻孔数据等，利用统计和机器学习(ML)方法模拟了青藏高原多年冻土层磁通量和磁通量的当前和未来变化，得到RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种不同浓度情景下2000-2015、2061-2080年平均地温(MAGT)和活动层厚度（ALT）范围数据，分辨率为0.1*0.1度。 模拟结果表明，利用统计和ML相结合的方法模拟冻土热状态所需的参数和输入变量较少，可以有效地了解青藏高原冻土对气候变化的响应。
倪杰, 吴通华
采用计算草地实际净初级生产力，CASA模型是一种光能利用率模型，生产力的估算主要由植物吸收的光合有效辐射（APAR）与光能转化率（ε）2个变量决定。植被所吸收的光合有效辐射（APAR）取决于太阳总辐射和植被对光合有效辐射的吸收比例；采用TEM（Terrestrial Ecosystem Model）模型计算草地潜在生产力，首先计算草地的总初级生产力（GPP），再计算植物自养呼吸（Ra），最后得出草地净初级生产力（NPP）。TEM模型是气候驱动的生产力模型，所需的参数有：植被类型、土壤质地、土壤水分、潜在蒸散、太阳辐射、云量、降水、温度和大气CO2浓度；利用随机森林算法（RF）计算青藏高原草地潜在地上生物量，预测变量包含气候、土壤、地形等14个变量。气候变量包含生长季（5-9月）平均日较差、生长季总降水、生长季平均温度和非生长季（前一年10 - 当年4月）平均日较差、非生长季总降水、非生长季平均温度。地形变量包括高程、坡度、坡向。土壤变量包含土壤质地（砂、粉、粘土含量）、土壤pH值和土壤有机碳。 实际净初级生产力和潜在净生产力数据年限为2000-2017；潜在草地地上生物量数据年限为（2014-2018）。
牛犇, 张宪洲
夜间灯光遥感（以下简称夜光）已经成为反映包括社会经济和能源消耗在内的人类活动的一个越来越重要的指标。现有夜光数据集（如美国国防气象卫星计划（DMSP）和国家极地轨道可见光红外成像辐射计（NPP））在时间范围和数据质量上都很有限。因此我们提出了一种夜间灯光卷积长短期记忆(NTLSTM)网络，并将该网络应用于生长出世界上第一套1984 - 2020年中国的人工夜间灯光数据集(PANDA)。模型与原始图像的模型评估显示，平均均方根误差(RMSE)达到0.73，决定系数(R2)达到0.95，像素级的线性斜率为0.99，表明生成产品的数据质量较高。模型结果可以很好地捕捉到新建成区的时间趋势。社会经济指标(建成区面积、国内生产总值、人口)与PANDA的相关性比现有的所有产品都更好，这表明它在寻找不同阶段夜间灯光变化的不同控制方面有更好的潜力。此外，PANDA描绘了不同的城市扩展类型，在代表道路网络方面胜过其他产品，并在早期提供了潜在的夜光景观。
张立贤, 任浙豪, 陈斌, 宫鹏, 付昊桓, 徐冰
本数据集为青藏高原区域2016年日分辨率0.02° x0.02° BRDF 核驱动模型核系数数据集。采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，联合极轨卫星数据MODIS反射率和静止卫星葵花8-AHI地表反射率数据反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF。MODIS地表反射率数据及AHI天顶反射率数据集为官方网站下载，经过配准、大气校正等处理，以5天为周期合成日分辨率BRDF。相较于同类产品,，该BRDF合成周期最短，且考虑了地形效应，对快速变化地表特征的捕捉更具有优势，且时空连续性更好。可有效支撑j反射率角度效应订正、或用于与BRDF相关地表参数的高精度估算。
闻建光, 唐勇, 游冬琴
该数据集包含纳木那尼冰川（北支）2008-2018年的年物质平衡数据，侧碛和末端自动气象站2011-2019年日气象数据及冰面上2018-2019年的月均气温和相对湿度数据。 冰川物质平衡数据观测时间为每年9月底或10月初，采用冰面测杆和雪坑结合的方法进行观测，获取测杆点的物质平衡数据，然后计算整条冰川的年净物质平衡（具体方法见参考文献）。 2台自动气象站（AWSs，Campbell公司）分别安装在纳木那尼冰川侧碛和末端。AWS1观测时间为2011年10月1日-2018年11月30日，观测数据包括气温(℃)、相对湿度(%)、太阳辐射(W/m2)，仪器半小时记录一次气象资料。AWS2观测时间为2010年10月19日-2018年11月30日，观测数据包括风速(m/s)、大气压(hPa)、降水 (mm)，仪器每小时记录一次气象资料。首先剔除原始记录中的少量异常数据，然后计算这些参数的日值。数据质量方面：原始数据质量较好，缺失较少。 两个温湿度探头（型号：Hobo MX2301）于2018年安装于冰面，半小时记录一次数据。将半小时数据处理为月均值。原始数据质量较好，没有缺失。 数据以excel文件存储。 该观测资料可以为研究喜马拉雅西段北坡气候、冰川、水资源及其之间的关系提供重要的基础数据，可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
赵华标
现代花粉与植被和气候的关系是利用花粉定性解释和定量重建过去植被和气候的重要参考依据。提取湖泊沉积物中的花粉组合所蕴含的古植被和古气候信号，需要组建一个高质量的湖泊表层沉积物现代孢粉数据集。然而，青藏高原已有的湖泊表层沉积物花粉数据集并不能很好地代表其植被类型和气候梯度，仍存在空白区域，如青藏高原中东部的高寒草甸区尚缺乏现代湖泊花粉数据，影响了重建研究的可靠性。 为了构建高寒草甸区样点空间分布均匀的现代孢粉数据集，作者于2018年7月~8月采集了青藏高原中部和东部117个湖泊的表层沉积物样品。每个样品选取约10克（湿样）采用常规酸碱法和过筛法（7 μm）提取花粉。每个花粉样品至少鉴定、统计500粒陆生植物花粉粒。 本高寒草甸现代花粉数据集花粉组合以莎草科花粉为主（Cyperaceae；平均值68.4%，最大值95.9%），其他草本植物花粉如禾本科（Poaceae；平均值10.3%，最大值87.7%）、毛茛科（Ranunculaceae；平均值4.8%，最大值33.6%）、蒿属（Artemisia；平均值3.7%，最大值24.5%）、菊科（Asteraceae；平均值2.1%，最大值33.6%）等为常见花粉类型。柳属（Salix；平均值0.4%，最大值5.3%）为主要的灌木植物花粉，而乔木植物花粉含量低（平均值0.9%，最大值5.8%），主要包括松属（Pinus；平均值0.3%，最大值1.8%）、桦属（Betula；平均值0.1%，最大值0.9%）和桤木属（Alnus；平均值0.1%，最大值0.7%）。花粉组合尽管受到远源花粉（如乔木花粉）的影响，但仍能很好地代表高寒草甸植物群落组成。 本数据集除包含花粉类型的原始统计数据和百分比数据，也包括每个采样点现代气候数据。每个样点现代气候数据采用中国区域地面气象要素驱动数据集（1979-2018；0.1°空间分辨率）中最近栅格数据代替，并计算样点的年降水量（Pann）、年均气温（Tann）、最冷月均温（Mtco）和最热月均温（Mtwa），用于构建花粉-气候校准集。
曹现勇, 田芳, 李凯, 倪健
整编了目前北半球数量最多的年平均地温（1002个）和活动层厚度（452个）地面观测数据，利用四种统计学习模型融合这些地面观测与多源遥感等数据产品，集合模拟得到了代表2000-2016年北半球多年冻土区年平均地温、活动层厚度、多年冻土发生概率和多年冻土水热分带数据集，空间分辨率为1公里，验证表明具有更高的精度。可为北半球多年冻土区的工程规划、设计、环境模拟与评价等提供数据支持，也可作为北半球多年冻土现状的数据基准，评估未来多年冻土变化及其影响。
冉有华, 李新, 程国栋, 车金星, Juha Aalto, Olli Karjalainen, Jan Hjort, Miska Luoto, 金会军, Jaroslav Obu, Masahiro Hori, 俞祁浩, 常晓丽
本数据集包括2010、2015和2020年间，中亚地区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的植被覆盖度（FVC）数据。该数据由MODIS-NDVI数据集（产品编号MOD13A2.006），根据干旱区植被盖度与NDVI之间的经验关系计算得到。该产品时间分辨率为1年，空间分辨率1 km。算法从当年所有观测数据中，以低云、低探测角度和最高NDVI值为标准，选择最佳的可用像元值，并进行换算。
徐晓凡, 谈明洪
本数据采用Chen et al. 2017 JHM研究的方法，利用MYD11C3.00６和MＯD11C3.006两种产品计算得到全天空的地表温度结果，具体计算程序见本数据集的Global_monthly_LST.m。数据格式为*.mat, Global_monthly_LST.m程序给出了实例如何读取该数据。该数据空间分辨率为0.05度，网格中心的经纬度信息分别保存在latitude.mat和Lonitud.mat，由于内陆湖泊、水体的发射率反演的问题，本数据将所有内陆湖泊和水体的地表温度给了NaN值，具体采用的mask见mask.mat文件。经过与全球156个站点观测的LST的验证，总体RMSE为2.69k,mean bias为0.4K，在干旱和半干旱地区的RMSE为2.62K, mean bias为0.94.K.
陈学龙, Bob Su, 马耀明
吉尔吉斯斯坦西天山Kara-Batkak冰川气象站（42°9'46″N，78°16'21″E，3280m）。 观测数据包括逐时气象要素（小时雨量(mm)、瞬时风向(°)、瞬时风速(m/s)、2分钟风向(°)、2分钟风速(m/s)、10分钟风向(°)、10分钟风速(m/s)、最大风速时风向(°)、最大风速(m/s)、最大风速时间、极大风速时风向(°)、极大风速(m/s)、极大风速时间、分钟内极大瞬时风速风向(°)、分钟内极大瞬时风速(m/s)、气压(hPa)、气压最高(hPa)、气压最高出现时间、气压最低(hPa)、气压最低出现时间）。 气象观测要素，经过积累和统计，加工成气候资料，为农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门进行规划、设计和研究，提供重要的数据。
霍文
全面估算了1132个大于1 km2湖泊的水量变化。总的来说，1976至2019年间，湖泊水储量增加了169.7±15.1 Gt（3.9±0.4 Gt yr-1），主要发生在内流区（157.6±11.6或3.7±0.3 Gt yr-1）。1976至1995年间，湖泊水量显示减少（-45.2±8.2Gt或-2.4±0.4Gt yr-1），但在1995至2019年间，大幅增加（214.9±12.7Gt或9.0±0.5Gt yr-1）。2010至2015年间，水量增速减缓（23.1±6.5 Gt或4.6±1.3 Gt yr-1），随后在2015至2019年间再次出现高值（65.7±6.7 Gt或16.4±1.7 Gt yr-1）。在1976-2019年间，冰川补给湖水量增加（127.1±14.3 Gt）远远高于非冰川补给湖（42.6±4.9 Gt），这也与冰川补给湖数量多，面积广有关。另外，封闭湖水量增幅（161.9±14.0 Gt）大大高于外流湖（7.8±5.8 Gt）。
张国庆
本数据为阿姆河上游支流卡菲尼干河水文站水文资料。该站为中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所和塔吉克斯坦国家科学院水问题水能与生态研究所、塔吉克斯坦水文气象局合作建设。该数据可以用于中亚山区水资源评估等科学研究和水利工程等服务。资料时段：2019年11月3日至2020年12月3日。资料要素：逐小时流速（m/s）、逐小时水位（m）和逐小时降雨量（m）。站点位置：37°36′01″N，68°08′01″E，420m 一、300W-QX河流流速、水位观测仪 （一）流速参数： 1供电电压 12（9~27）V(DC) 2工作电流 120（110~135）mA 3工作温度（-40 ~85） °C 4测量范围 （0.15 ~20）m/s 5测量精度 ±0.02m/s 6分辨率 1mm 7探测距离 0.1~50 m 8安装高度0.15~ 25 m 9采样频率 20sps （二）水位参数： 1测量范围 0.5~20 m 2测量精度 ±3 mm 3分辨率 1 mm 4重复性 ±1mm 二、SL3-1翻斗式雨量传感器 1承水口径 ф200mm 2测量降水强度 4mm/min以内 3测量最小分度 0.1mm降水量 4最大允许误差 ±4%mm 三、流速、观测仪数据获取的频率：传感器每隔5S测量一次流速和水位数据 四、小时平均流速计算：小时平均流速和水位数据由一小时内所有每隔5S测量的流速和水位数据取平均计算得出 五、水位数据中大量出现的0值的说明：水位数据中0值是供电不足引起传感器断电重启，初次启动第一条数据是0，导致小时平均值出现0。经2020年7月26日供电改造后，数据恢复了正常,2020年9月底又开始出现供电不足，经2020年12月25日二次供电改造，数据恢复正常 六、水位监测情况进行说明（如7358行，2020/11/3 16:00，最高水位6.7m，最低水位为0m，如何解释？另，最高水位的最大值是6.7m，数据中多次出现这个最高水位的值，似乎显示了6.7m是监测数据的极限值，实际情况是否如此？ ）：6.7m是设置的初始传感器距离河床底部高度，出现6.7m是传感器刚启动时候的异常数据，是设备供电不足导致断电重启引起传感器重启，初次启动出现这种异常值，经2020年12月25日供电改造后，数据恢复了正常
霍文, 尚华明
基于1980-2019年青藏高原及附近105个气象站点的气象数据（数据源于中国气象局数据国家气象科学数据中心）计算含氧量，发现含氧量和海拔显著线性相关，y=-0.0263x+283.8,R2=0.9819。因此基于DEM数据栅格计算得到含氧量分布图。由于青藏高原地区自然环境的限制，相关定点观察机构较少，本数据可在一定程度上反应青藏高原地区含氧量的分布情况，对青藏高原人类生存环境等相关研究有一定的借鉴意义。
信忠保
本数据集以大量的地面实测草地地上生物量数据为基础，以1980s中国植被类型图划分出温性草地类型，借助Google Earth Engine平台上的Landsat遥感数据，在不同草地类型分别构建了草地地上实测生物量-遥感数据的随机森林模型，在验证可靠的基础上，对1993～2019年间逐年的草地地上生物量进行了估算，从而形成了1993～2019年中国北方温性草地地上生物量的逐年空间数据集。地上生物量定义为单位面积内地面以上实存生活的植被有机物质总量。已对原有栅格值乘以系数100，单位：0.01克/平方米（g/m²）。本数据集可为中国北方温性草地资源、生态环境的动态监测和评价提供科学基础。
张娜
大气海洋高频非潮汐去混频产品（简称去混频产品）是GRACE和GRACE-FO重力卫星解算地球时变重力场的关键背景模型之一。目前，国内外重力卫星反演团队均依赖于德国地学中心定期发布的去混频产品AOD1B，该产品的输入数据主要源自欧洲中长期气候预报中心（ECMWF）发布的大气驱动场。我们基于ECMWF最新发布的ERA5大气再分析驱动场和改进的大气质量积分算法，独立研制了一套大气去混频产品HUST-ERA5，并于国内外首次实现了1小时的时间分辨率，球谐展开为100阶，覆盖2002年至今长达19年的时间跨度（重力卫星的完整生命周期），但需要注意的是，本产品目前仅包含大气分量。具体的，本产品所采取的ERA5数据集是当前最高时空分辨率气象再分析数据集之一，其水平分辨率大约为0.25度，垂直分辨率高达137层，时间分辨率由6小时大幅提升至1小时。此外，本文不仅联合垂直积分和水平积分实现了国际最新AOD1B第六版的完整计算过程，并且通过真实重力场延拓方法进一步改进了物理模型、利用温湿插值方法进一步精化了垂直分层，该改进算法用于本产品的计算。通过多组对比实验证明，HUST-ERA5在3小时分辨率尺度上完全达到了国际AOD1B第六版的精度水平，并且在长期稳定性上呈现更优的表现。在1小时尺度上，HUST-ERA5反映在重力场反演中可进一步削弱星间测距误差，对于下一代重力卫星设计具有重要的参考意义。此外，HUST-ERA5去混频产品亦可广泛运用于低轨卫星定轨以及超导重力仪大气改正等等领域。
杨帆, 罗志才
本数据集包括南极冰盖花杆、冰（雪）芯/雪坑、自动气象站高度仪和探地雷达观测的日平均、年平均和多年平均表面物质平衡数据。数据来自已发表的文献，数据报告及国际数据共享平台，经质量控制后，形成了到目前为止最为完善的南极冰盖表面物质平衡日、年和多年分辨率的数据集，其中年分辨率表面物质平衡数据跨度过去1000年。该数据集主要用于冰川学、气候学及水文学等学科领域，特别地可用于南极表面物质平衡时空变化定量分析，气候模式验证，驱动冰盖模式和粒雪化模型等等。
王叶堂
1970年土地利用由MSS影像目视解译而成，整体解译精度达90%以上，土地分类按照中国科学院土地利用分类系统进行，具体分类细则请阅读数据说明文档。 2005年和2015年两期数据集从欧洲太空局 (ESA) 全球土地覆被类型数据获取，包括中亚五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）和中国新疆，该数据集有22种土地利用类型，采用IPCC土地利用分类系统，具体分类细则请参阅说明文档。
张弛, 罗格平
中亚干旱区极端降水指数长时间序列数据集包含了49个站点的10项极端降水指数长时间序列数据。该数据集以全球日气候历史数据网络（GHCN-D）的逐日降水数据为基础，经过数据质量控制和异常值剔除，选取符合极端降水指数计算的站点，计算了气候变化检测和指数联合专家组（ETCCDI）定义的10项极端降水指数（PRCPTOT、SDII、RX1day、RX5day、R95pTOT、R99pTOT、R10、R20、CWD、CDD）。其中，有15站时间序列为1925-2005年。本数据集可以作为在全球气候变化下中亚干旱区极端降水事件发生频率和趋势探测分析的材料，也可以作为基础数据来探索极端降水事件对农牧业生产和生命财产损失的影响。
姚俊强, 陈静, 李建刚
数据内容主要包括青藏高原可可西里至拉萨板块部分岩浆岩全岩的主微量数据。样品分布地区主要有可可西里湖、南羌塘果干加年、都古尔，以及冈底斯纳如松多、萨嘎县等地区。岩石样品包括橄榄白榴岩、石英二长岩、闪长岩和花岗岩等主微量元素累计300余件，对青藏高原岩石圈演化研究具有重要意义。数据主要来自已经发表的文章或正在接受。主量元素测试采用XRF光谱方法，微量测试采用ICP-MS。数据质量高度可信，测试单位包括中国科学院广州地球化学研究所国家重点实验室等。数据发表在高级别期刊，包括《Geology》、《BSA Bulletin》以及《Journal of Petrology》等。
唐功建, 王军, 齐玥, 周金胜, 但卫
北半球过去千年（1000-2000 AD)、年分辨率、2°空间分辨率气温场数据集（距平值）。本数据集通过古气候数据同化方法产生，同化的模型算子是MPI-ESM-P，观测数据为396条年分辨率的代用资料，同化方法为集合平方根滤波算法（EnSRF）。同化重建的气温场和气温观测资料、代用资料重建的气温具有很好的一致性（平均相关系数>0.6, p-value < 0.01）。数据可为研究过去千年北半球尺度和区域尺度气温变化提供高质量的基础数据。
方苗, 李新, CHEN Hans W., CHEN Deliang
该数据集依据中分辨率长时间序列遥感影像Landsat，通过影像融合、遥感解译、数据反演等多种方式获得青藏高原1990/1995/2002/2005/2010/2015六期生态系统类型情况分布图，作出25年（1990-2015）青藏高原生态本底图，空间参考系统为Krasovsky_1940_Albers，空间分辨率为1000m。青藏高原各类生态系统面积统计表明，1990-2015年间，林地、草地面积略有减少，城镇用地、农村居民点及其他建设用地面积增加，河流、湖泊等水体面积增加，永久性冰川积雪面积减少。该图集可用于青藏高原生态工程的规划、设计及管理，并可作为生态系统现状的基准，用于阐明青藏高原重大生态工程建设的时空格局，揭示青藏高原生态系统格局和功能的变化规律和区域差异。
赵慧, 王小丹
青藏高原是陆地表面中低纬度地区多年冻土分布最为广泛的地区，大量研究表明，青藏高原多年冻土的存在和变化强烈影响着区域乃至全球的水文、生态和气候系统。但由于青藏高原高寒缺氧、生存条件恶劣、交通极不便利，数据资源非常贫乏，尤其是在极高海拔的多年冻土区，这种状态不仅严重地限制了对于该区域气候、环境和冻土等诸多方面的研究和理解，也严重限制了适应于该区域遥感反演算法的研发、各类陆面乃至于地球系统模型的模拟和改进，而且也限制了该区域经济发展和国家战略的规划。过去几十年，我们研究团队在青藏高原多年冻土区建立了综合观测网络，展开了对多年冻土地温、活动层水热以及气象因子的系统监测，形成了能够基本覆盖青藏高原高平面的、与多年冻土有关的多要素观测数据。本数据集包括在这一区域的6个自动气象观测站、12个活动层及84个钻孔长时间序列观测数据，主要观测要素包括气象（气温、降水、风速、比湿等）、土壤水热、活动层厚度及冻土温度等观测数据。各观测数据在收集和处理过程中都已经过了严格的质量控制。本数据集面向多学科背景的科学家发布（如：冰冻圈、水文学、生态学和气象科学等），将进一步促进青藏高原水文模型、陆面过程模型和气候模型的验证、发展和改进。
赵林, 胡国杰, 邹德富, 吴通华, 杜二计, 刘广岳, 肖瑶, 李韧, 庞强强, 乔永平, 吴晓东, 孙哲, 幸赞品, 盛煜, 赵拥华, 史健宗, 谢昌卫, 汪凌霄, 王翀, 程国栋
该数据集记录了长江、黄河、湟水国控地表水监测断面水质评价结果(2010-2012年)。数据统计自玉树州生态环境局，数据集包含18个文件，分别为：2010年4月长江干流国控断面水质状况评价，2010年5月长江干流国控断面水质状况评价，2010年9月长江干流国控断面水质状况评价，2010年10月长江干流国控断面水质状况评价等，数据表结构相同。 每个数据表共有7个字段，2010年4月长江干流国控断面水质状况评价表： 字段1：监测断面 字段2：水环境功能区类划分 字段3：水质类别 字段4：主要污染指标 字段5：水质状况 字段6：上月水质状况 字段7：上年同期水质状况
玉树州生态环境局
该数据集记录了青海省2011-2018年突发性地质灾害主要分布。数据统计自青海省生态环境厅，数据集包含7个数据表，分别为：2011年突发性地质灾害主要分布，2012年青海省突发性地质灾害主要分布，2014年青海省突发性地质灾害主要分布统计表，2015年青海省突发性地质灾害主要分布统计表，2016年青海省突发性地质灾害主要分布统计表，2017年青海省突发性地质灾害分布表，2018青海省年突发性地质灾害分布表，数据表结构相同。 每个数据表共有5个字段，例如2016年青海省突发性地质灾害主要分布统计表： 字段1：县(市) 字段2：滑坡 字段3：崩塌 字段4：泥石流 字段5：黄土湿陷
青海省生态环境厅
该数据集记录了青海省海西州2018年7月-2019年9月污染源监控中心运行情况。数据整理自海西州生态环境局，数据集包含42个文本文件，记录了2018年7月至2019年9月期间海西州污染源监控中心运行周报，每个文件记录一次周报内容。包括视频监控系统运行情况、在线监控系统运行情况、新建在线监测系统建设验收情况、在建在线监测系统建设验收情况、在线监测数据分析情况和传输有效率等。数据覆盖时间范围：2018年7月16日至2019年9月1日。
青海省海西州生态环境局
该数据集记录了2015-2018年青海省各监测区地下水水位动态变化统计情况表。数据统计自青海省自然资源厅，数据集包含4个数据表，分别为：2015年青海省各监测区地下水水位动态变化统计表，2016年青海省各监测区地下水水位动态变化统计表，2017年青海省各监测区地下水水位动态变化统计表，2018年青海省各监测区地下水水位动态变化统计表，数据表结构相同，共包含7个字段： 字段1："地理位置" 字段2："基本平衡区(km2)" 字段3："占监测面积的百分比（(%)" 字段4："弱下降区(km2)" 字段5："占监测面积的百分比(%)" 字段6："强下隆区(km2)" 字段7："占监测面积的百分比(%)"
青海省自然资源厅
该数据集记录了青海省格尔木市2012-2018年监测区地下水水位动态统计数据，同时按照年份和数量分类统计。数据整理自青海省自然资源厅官方网站。数据集包含7个数据表，分别为：2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018年的格尔木监测区地下水水位动态统计，数据表结构相同。例如2012年的数据表共有5个字段： 字段1：年份 字段2：钾观5 字段3：观4 字段4：观39 字段5：钾观1
赵虎
青藏高原地面光谱数据集主要是利用光谱仪测定不同土地利用类型的光谱特征，测定的地物类型主要分为林地、（高寒）灌木、（高寒）草地、湿地、耕地与裸地等。包含拉萨、林芝、日喀则、阿里、那曲部分县区的实地观测点。林地数据采集测定植被不同生长阶段的光谱特征；草地数据采集测定不同覆盖度的光谱特征；耕地测定常见作物油菜花与青稞田块的光谱特征；湿地则主要测定长流水河流旁的湿地、低洼谷地自然形成的湿地、湖泊旁的湿地等；裸地则测定无植被覆盖的荒漠、戈壁、道路等的光谱特征。观测时间为2019年7-8月，数据为日观测数据。数据集可以为遥感解译的实地验证提供参考。
冯晓明
该数据集是来自CMIP5的3个全球气候模式（CCSM4、HadGEM2-ES和MPI-ESM-MR)的高分辨率动力降尺度结果，使用的区域模式是WRF，覆盖中亚五国，空间分辨率是9km，未来时段是2031-2050(包含1.5-2℃升温阈值对应的10年区间），历史参考时段是1986-2005，碳排放情景是RCP4.5，包含的变量是2米气温和降水（对流和非对流降水），时间分辨率是年。该数据可以用于中亚气候预估。
邱源
本数据集包括中亚大湖区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的内陆水域数据，包括河流，运河和湖泊的分布。各个国家的线状和面状要素分别存储在不同文件中。该数据集来自世界数字地图（DCW），其主要来源是美国，澳大利亚，加拿大和英国制作的美国国防测绘局（DMA）的操作导航图（ONC）1：1,000,000比例纸质地图系列。DCW数据库最后更新至1992年，并于2006年开始免费提供。
徐晓凡, 谈明洪
面向中亚五国农业可持续发展，以耕地为目标，从土地资源开发利用风险角度开展了土地资源脆弱性评价。以耕地为目标的土地资源开发利用风险评价因子包括：地形因子（高程、坡度）、土地利用类型、土壤质地等，农业可持续发展评价因子包括：人均GDP、人均谷物产量、农业经济增长率、城市化水平、人口自然增长率、土壤有机质含量等。将上述指标中直接代表土地资源属性的土地利用类型、土壤质地、土壤有机质含量等作为土地资源脆弱性评价指标，基于指标加权平均获取了土地资源脆弱性，并将土地资源脆弱性评价作为土地资源开发利用风险评价的一部分，进行土地资源开发利用风险评估时采用多元线性回归方法确定土地资源脆弱性评价指标的权重。数据提供了1995s (1992-1996), 2000s (1997-2001), 2005s (2002-2006), 2010s (2007-2011), 2015s (2012-2017)和1995-2015六个时间段的中亚五国土地资源脆弱性，空间分辨率为0.5°×0.5°。数据集可为中亚五国土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
李兰海, 黄法融
1）沙尘、硫酸盐、有机碳、黑碳和海盐气溶胶以及总气溶胶的光学厚度、垂直质量浓度和消光系数； 2）数据来源：数值模拟，加工方法：基于CALIPSO卫星垂直观测和全球气溶胶模式，通过四维局地集合转换卡尔曼滤波同化方法产生； 3）数据质量良好； 4）该气溶胶同化数据时空覆盖完整，可用于泛第三极地区气溶胶及其化学组分的时空分布特征及其演变规律研究，还可用于气溶胶-云互馈对降水和水汽输送及其辐射、气候以及环境效应研究。
戴铁, 程越茗
CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）是气候耦合模型相互比较项目的第五阶段实验，提供了一个多气候模式环境，可用于预估“一带一路”关键节点区域未来气候变化，以应对关键节点区域的环境气候问题。本数据集以“一带一路”关键节点区域为研究区，对CMIP5的43个气候模式对研究区未来气候变化的预估能力进行评估，以模拟结果的均方根误差为标准，分别选取RCP4.5及RCP8.5情景下模拟能力最优的气候模式，对研究区进行气候模拟，得到研究区2006至2065年降雨量、气温的未来预估数据，并使用统计降尺度方法使数据集空间分辨率达到10km，时间分辨率为每月。每一期数据具有三个波段，分别是气温最大值、气温最小值和降雨量。本数据集中，降雨量单位为kg/(m^2*s)，气温单位为K。本数据集为应对关键节点区域的环境气候问题提供数据基础。
李炘妍, 凌峰
青藏高原蒸散发是利用遥感、气象、以及野外通量观测站等数据，采用多尺度-多源数据协同的陆表蒸散遥感模型-ETWatch进行计算的。ETWatch采用了余项法与P-M公式相结合的方法计算蒸散。首先根据数据影像的特点选择适用的模型反演晴好日蒸散；遥感模型常常因为天气状况无法获取清晰的图像而造成数据缺失，为获得逐日连续的蒸散量的，引入Penman-Monteith公式，将晴好日的蒸散结果作为“关键帧”，将关键帧的地表阻抗信息为基础，构建地表阻抗时间拓展模型，填补因无影像造成的数据缺失，利用逐日的气象数据，重建蒸散量的时间序列数据，并通过数据融合模型，将中低分辨率的蒸散时间变化信息与高分辨率的蒸散空间差异信息的相结合，构建高时空分辨率蒸散数据集，从而生成青藏高原8km分辨率蒸散数据集(1990-2015)。
王晓峰
1）数据内容：泛第三极地区基于遥感反演的主要生态环境数据，包含PM2.5浓度、森林覆盖率、EVI、土地覆被、CO2等指标；2）数据来源及加工方法：PM2.5数据来源于the Atmospheric Composition Analysis Group Web site at Dalhousie University、森林覆盖度数据来源于MODIS Vegetation Continuous Fields (VCF)，CO2数据来源于ODIAC Fossil fuel emission dataset，EVI数据来源于MODIS Vegetation Index Products，土地覆被数据来源ESA CCI Land cover。提取出泛第三极65个国家和地区，其他未进行加工；3）数据质量描述：数据2000-2015年数据时间序列较好；4）数据应用成果及前景：可用于生态环境变化分析。
李广东
本数据集包含青藏高原地区近50年（1950-2002）的自然灾害统计信息，包括干旱、雪灾、霜灾、冰雹、洪涝、风灾、雷电灾害、寒潮和强降温、低温冻害、大风沙尘暴、虫灾、鼠害等气象灾害产生的时间地点及所造成的损失及影响。 青海和西藏是青藏高原的主体，青藏高原是我国生物物种形成、演化的中心之一，也是国际科技界瞩目的研究气候和生态环境变化的敏感区和脆弱带，其复杂的地形条件，高峻的海拔高度和严酷的气候条件决定了生态环境十分脆弱,，成为我国自然灾害发生最频繁的地区。 数据摘录自《中国气象灾害大典·青海卷》、《中国气象灾害大典·西藏卷》，人工录入总结校对。
统计局
该数据集是基于一系列微波遥感数据获取，包含Special Sensor Microwave Imager (SSM/I), Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observation System (AMSR-E)等，表征植被的含水量，可作为初级生产力的参考。数据来源于Liu et al. (2015)，具体计算方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域。该数据集常被用作评定植被绿度和初级生产力的时间和空间格局，具有实际意义和理论价值。
刘毅
广义的季节冻土包括非多年冻土区的季节冻结层和多年冻土区的季节融化层。季节冻土的面积可达80%以上，占据北半球大部分陆地面积。季节冻土的冻融循环过程对地-气水热交换、地表能量平衡、地表水文过程、生态系统、碳循环、农业生产、工程建设等具有非常重要的影响。基于站点观测资料、CRU资料，利用Stefan方程，计算祁连山多年冻土区活动层厚度和季节冻土区土壤冻结深度的空间分布（1971-2000年的30年平均值）。研究结果有助于进一步探讨祁连山季节冻土变化与气候变化之间的物理机制、冻土区生态-水文过程等研究。
彭小清, 张廷军
本数据集是一个包含34年（1983.7-2017.6）的全国高分辨率地表太阳辐射数据集，其分辨率为10公里，数据单位为W/㎡。该数据集是基于以ISCCP-HXG云产品为主要输入的全球高分辨率（3小时，10公里）地表太阳辐射数据集（1983-2017）上，通过地理加权回归方式，融合全国2261个气象台站日照时数反演的地表太阳辐射站点数据而生成的全国地表太阳辐射分布数据。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集在长期趋势模拟上比GEWEX-SRB、CMSAF-CLARA-A2、ISCCP-HXG卫星辐射产品的精度要高。本数据可为陆地表面过程模拟的水文生态学的长期变化应用和研究中提供有利的数据支持。
冯飞, 王开存
古湖沼学和古生态学方法为气候环境变化与生态系统过程变化研究提供了一个长期的视角，它们记录了气候变化与人类活动对水生生态系统的直接影响和间接影响过程。湖泊沉积物中的浮游动物壳体和沉积色素，可以反映湖泊生态系统中初级生产者（光合生物）和初级消费者的群落结构的变化。作者利用青藏高原中部湖泊达则错的沉积物中的卤虫的头壳和西藏蚤的卵，以及沉积色素重建了过去600年来的浮游动物和浮游植物群落变化。利用总氮和总磷重建了湖泊过去营养盐的变化。结果显示，浮游植物群落变化主要受控于浮游动物群落，这一结果可为未来高原湖泊生态系统的管理提供重要的理论参考。
梁洁
该数据提供了南极冰盖2013年-2019年间的年度冰流速产品，该产品是第一个采用Landsat 8 光学影像的全色波段（15米分辨率）获取的南极冰川流速年度产品。所使用的影像时间段为2013年12月-2019年4月。该南极年度冰流产品共采用了超过8万景Landsat 8影像，超过25万景形变测量结果。洲际冰流速产品采用了非局部均值滤波误差处理方法，裸岩区域作为标定的处理方法，提高了冰流的细节和定位精度。是至今为止南极覆盖最全、分辨率最高的年度产品。该产品可以作为评估南极冰盖物质平衡的重要基础资料，也可以作为冰川模型的标定产品。
沈强
对未来气候变化的有效评价，特别是对未来降水量的预测，是制定适应战略的重要依据。本数据是基于RegCM4.6模型，对CanEMS2 (RCP 45和RCP85)、GFDL-ESM2M （RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）、HadGEM2-ES（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）、IPSL-CM5A-LR（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）、MIROC5（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）和NorESM1-M（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）等多模型不同碳排放浓度情景下进行区域动力降尺度，获得2007-2099年空间分辨率为0.25度，时间分辨率分别为3小时（部分为6小时）、逐日和逐年的21套中国全境未来气候数据。
潘小多, 张磊
本数据集包含由卫星重力测量数据得到的2002年4月至2019年12月南极冰盖质量变化数据。所采用的卫星重力数据来自于美国宇航局NASA与德国宇航局DLR合作的重力场恢复与气候学实验双星星座（GRACE，2002年4月至2017年6月）及其后续任务GRACE-FO (2018年六月至今）。由于GRACE和GRACE-FO之间有一年左右数据间断，我们额外采用了由欧洲空间局ESA的Swarm星座GPS数据反演得到的重力场数据（2013年12月至2019年12月）。所采用GRACE重力场数据为德州大学奥斯丁空间研究中心（CSR）、德国地学研究中心（GFZ）、美国宇航局喷气推进实验室（JPL）以及俄亥俄州立大学（OSU）四家机构发布产品的加权平均模型。GRACE数据后处理包括：用SLR数据解算结果替换GRACE低阶重力场参数（degree-1, C20和C30），去条带滤波，300公里高斯平滑，ICE6-G_D（VM5a）GIA模型，信号泄露误差改正，椭球误差改正等。
张宇, 沈嗣钧
亚洲高山区是地球上除南极和北极地区之外的第三大冰冻圈，分布着大量冰川积雪，不仅对全球水循环而且对亚洲中部干旱区的水资源及生态环境均有举足轻重的影响。在冰川学中，雪线作为消融期末积雪存在的下限，其高度变化信息是冰雪水资源变化的直观反映，也常用于指示冰川物质平衡，直接反映着冰川的进退。本数据集以2001—2019年逐日MODIS积雪产品为主要数据源，首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理，获得积雪覆盖日数（SCD）数据集；并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定；然后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取，最后得到2001-2019年亚洲高山区30km格网雪线高度数据集。本数据集可为亚洲高山区冰冻圈及气候变化等相关研究提供数据支持。
唐志光, 邓刚, 王晓茹
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国（约960万平方公里土地）的地表温度数据，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据（MOD11C1和MYD11C1），月数据（MOD11C3和MYD11C3）和气象站数据，以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的，然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明，重建结果与现场测量结果密切相关，平均RMSE为1.39°C，MAE为1.30°C，R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
毛克彪
本数据集是祁连山区多年冻土地下冰分布数据。本数据借助已有的钻孔资料，结合第四纪祁连山区沉积类型分布资料与土地利用数据，对多年冻土上限至地下 10 m 深度范围内的的地下冰分布进行估算。本数据集采用了祁连山区共计374个钻孔资料，并考虑了第四纪沉积类型对地下冰储量的标示作用，具有一定的可靠性。本数据对于祁连山区多年冻土、水资源等方面的研究有一定的科学价值。此外，对于整个青藏高原地下冰储量估算具有一定的推广价值。
盛煜
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网中游大满站的大孔径闪烁仪通量观测数据。中游大满站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为BLS900的接收端和RR-RSS460的发射端，南塔为BLS900的发射端和RR-RSS460的接收端。观测时间为2019年1月1日至2019年12月31日。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米、果园和大棚，以玉米为主。北塔的经纬度是100.3785E，38.8607N，南塔的经纬度是100.3685E，38.8468N，海拔高度约1556m。大孔径闪烁仪的有效高度24.1m，光径长度是1854m，采样频率是1min。 大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据（BLS900：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。在迭代计算过程中，对于BLS900，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器维修、供电不足和信号问题，大孔径闪烁仪数据缺失的日期为：2019.01.22-2019.01.24；2019.03.01-2019.04.26；2019.08.05-2019.08.07；2019.10.28-2019.10.31；2019.11.29-2019.12.21。 关于发布数据的几点说明：（1）中游LAS数据以BLS900为主，缺失时刻由RR-RSS460观测补充，两者都缺失则以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H：感热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米。观测点的经纬度是100.37223E, 38.85551N，海拔1556.06m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（比插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
基于青藏高原土壤温湿度观测网玛曲站点建立的地基L波段微波辐射计观测系统（ELBARA-III，由欧洲航空局提供），本数据集囊括了水平和垂直极化的L波段亮温数据，地表及以下不同层土壤湿度和温度数据，地表通量（如感热、潜热、碳通量），气象要素数据（如降水、上下行长波/短波辐射、空气温度和湿度、气压）以及植被叶面积指数LAI和土壤性质等辅助数据。此多年尺度的数据集可用于提高对陆面过程、微波辐射过程的理解，验证SMOS和SMAP卫星亮温观测和土壤湿度反演结果，校验微波辐射传输模型中的假设条件，验证陆面模式输出以及再分析资料，反演土壤物理性质，量化陆-气间的水、碳、能量交换，并将帮助定量化地球系统模型中参数化方案的偏差和不确定性，从而提出相应改进方案。 ELBARA-III双极化亮温数据可通过测量的辐射计电压和校准的内部噪声温度计算得到。该数据质量可靠，其质量控制主要通过：1）对辐射计输出的原始电压数据（以800Hz采样频率）进行直方图检验，利用统计指标过滤射频干扰对ELBARA-III微波信号数据的影响；2）检查辐射计进行天空辐射测量时两天线端口的电压值是否相似，天线电缆有无损耗；3）分析仪器内部温度、主动冷源温度和环境温度；4）分析不同入射角度的双极化亮温的特点。 - 时间分辨率：30分钟 - 空间分辨率：入射角为40°~ 70°，间隔为5°，观测覆盖范围为3.31 m^2~ 43.64 m^2 - 测量精度：亮温，1 K；土壤水分，0.001 m^3 m^-3；土壤温度，0.1 °C - 单位：亮温，K；土壤水分，m^3 m^-3；土壤温度，°C /K
Bob Su, 文军
中亚农业水资源脆弱性数据集基于气象、土地覆盖、地形和社会经济数据, 依据脆弱性概念框架, 从暴露度、敏感度和适应度 3 个方面选取 18 个指标, 建立了农业水资源脆弱性评价指标体系, 采用等权重法和主成分分析法确定指标权重, 对中亚农业水资源脆弱性进行了评价及特征分析。对部分原始各个栅格数据进行比较，从原始目标栅格最左上角开始，依次向相邻的右、下栅格延伸，四个栅格（即0.5°）取中位数合并为一个栅格，并且该中位数作为四个栅格中心点对应的地理坐标的数值，消除栅格间的极端数值情况。数据提供了1992-1996、1997-2001、2002-2006、2007-2011、2012-2017和1992-2017六个时间段，空间分辨率为0.5°乘以0.5°。数据集可为中亚五国农业水资源供需和开发利用分析等提供基础数据支撑。
李兰海, 于水
本数据集包含2001-2018年青藏高原月平均地表实际蒸散发量，空间分辨率为0.1度。数据集主要以卫星遥感数据（MODIS）和再分析气象数据（CMFD）作为输入，利用地表能量平衡系统模型（SEBS）计算得到。在计算湍流通量的过程中引入了次网格地形拖曳参数化方案，提高了对地表感热通量和潜热通量的模拟。另外，利用青藏高原6个湍流通量站的观测数据对模型输出的蒸散发量进行了验证，显示出了较高的精度。该数据集可用于研究青藏高原陆气相互作用和水循环特征。
韩存博, 马耀明, 王宾宾, 仲雷, 马伟强, 陈学龙, 苏中波
数据内容：国内生产总值(GDP) 年度统计(1990-2019)、国内生产总值(GDP) 季度累计统计(1990-2019)及地区生产总值(2010-2019) 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2019年中国地区（包括第三极）宏观经济原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到1990-2019年中国地区（包括第三极）宏观经济数据集，数据以Microsoft Excel (xlsx)格式存储。
傅文学
数据内容：央行黄金和外汇储备(2000-2020) 及货币供应量(2000-2017) 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2019年中国地区（包括第三极）银行和货币原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到2000-2020年中国地区（包括第三极）银行和货币数据集，数据起始时间为2000年至2020年，Microsoft Excel (xlsx)格式。
傅文学
数据内容：对外经济贸易_货物进出口总额(1952-2019) 及对外经济贸易_按贸易分进出口总额(1981-2019) 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2019年中国地区（包括第三极）对外贸易及投资原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到1952-2019年中国地区（包括第三极）对外贸易及投资数据集，数据起始时间为1952年至2019年，Microsoft Excel (xlsx)格式。
傅文学
数据内容：国民经济_工业增加值（月度）（2010-2019） 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2019年中国地区（包括第三极）工业经济原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到2010-2019年中国地区（包括第三极）工业经济数据集，数据起始时间为2010年至2019年，Microsoft Excel (xlsx)格式。
傅文学
数据内容：价格指数_居民消费价格指数(CPI)(2010-2019) 数据来源及加工方法：从世界银行官方网站、新浪网获取015-2019年第三极（中国地区）价格指数经济原始数据，通过数据整理、筛选及清洗得到2010-2019年第三极（中国地区）价格指数经济数据集，数据起始时间为2010年至2019年，Microsoft Excel (xlsx)格式。
傅文学
黄河源多年冻土分布数据是基于黄河源区多年冻土年均地温模型而建立的，以年平均地温0℃作为划分季节冻土和多年冻土的标准和界限。与目前可利用的黄河源区冻土分布图有青藏高原冻土图（1:300万）和青藏高原多年冻土本底调查项目完成的青藏高原冻土分布图（1:100万）相比，该数据集基于黄河源区实测数据，与实测数据有更高的吻合性，冻土分布图的模拟精度也最高。该数据集可用于黄河源区多年冻土分布研究的验证，也可用于冻土环境等方面的研究。
盛煜, 李静
This dataset includes daily water vapor and precipitation isotopes (δ18O and δD) and daily meteorological parameters including temperature, relative humidity, vapor concentration, air pressure, and precipitation amount at Nanjing, eastern China. Water vapor isotopes (δ18Ov and δDv) were online measured during November 2012 to December 2018 by a Wavelength Scanned Cavity Ring-Down Spectrometer (WS-CRDS, model: Picarro L2120-i) at the Station for Observing Regional Processes of the Earth System of Nanjing University (SORPES-NJU, 32.12°N, 118.95°E, 55 m above sea level) on the Xianlin Campus of the Nanjing University, about 20 km east of downtown Nanjing in the Eastern China. The uncertainties were determined to be less than 0.2‰ for δ18Ov and 1.0‰ for δDv. Precipitation isotopes were also measured by Picarro L2120-i during September 2011 to December 2018, with the analytical uncertainty of less than 0.1‰ for δ18O and 0.5‰ for δD.
庞洪喜
高质量高时空分辨率降水产品在理解全球和区域尺度的“水-碳-能”循环研究中扮演重要角色。卫星遥感为监测降水高时空变异特征提供了不可替代的手段，尤其是在自然条件恶劣的无资料地区。但由于是间接估算而来，卫星遥感降水产品不可避免地存在系统偏差和随机误差。聚焦于目前主流的遥感降水产品（GPM IMERG及其回推产品，0.1°/half-hourly，2000-present）获取过程中的潜在不足，如该产品的矫正时空尺度为1.0°/monthly，本研究在更高时空尺度上提出一套新的时空矫正算法，并引入高质量地面观测产品APHRODITE（0.25°/daily），生产了一套亚洲地区同期高质量高时空分辨率降水数据集AIMERG（0.1◦/half-hourly，2000–2015）。AIMERG降水数据集能够同时有效考虑卫星估计和地面观测的各自优势，其系统偏差和随机误差在中国地区不同时空尺度上的表现优于GPM IMERG，为亚洲地区相关领域的科学研究及生产实践提供了更为丰富且可靠的基础数据。
马自强
包含青藏高原地区气溶胶类型和气溶胶光学厚度，两类数据。 气溶胶类型数据产品是综合利用MEERA 2同化资料和主动卫星CALIPSO产品经过一系列数据预处理、质量控制、统计分析和对比分析等过程而融合得出的气溶胶类型结果。该气溶胶类型融合算法的关键是对CALIPSO气溶胶类型的判断。融合时根据CALIPSO气溶胶类型的种类和质控，并参考MERRA 2气溶胶类型得到最终气溶胶类型数据（共12种）和质量控制结果。充分考虑了气溶胶的垂直分布以及空间分布，具有较高的空间分辨率（0.625°×0.5°）和时间分辨率（月）。 气溶胶光学厚度（AOD）采用自主研发的可见光波段遥感反演方法，结合Merra-2模式数据与NASA的官方产品MOD04制作，数据覆盖时间从2000年到2019年，时间分辨率为逐日，空间分辨率为0.1度。反演方法主要采用自主研发的APRS算法，反演了冰雪上空的气溶胶光学厚度，算法考虑了冰雪地表的BRDF特性，适用于冰雪上空气溶胶光学厚度的反演。通过实测站点验证表明，数据相对偏差在35%以内，可有效提高极区气溶胶光学厚度的覆盖率和精度。
光洁, 赵传峰
泛第三极主要城市2000-2017年土地覆盖数据包含2000/2010/2017年14个城市（乌鲁木齐、西宁、兰州、达卡、加德满都、勒克瑙、德里、拉合尔、伊斯兰堡、喀布尔、杜尚别、塔什干、比什凯克、阿拉木图）30米分辨率的数据。包括植被、耕地、人造地表、水体和其它五种地类。利用GlobeLand30, MCD12Q1,Globcover2009识别了分类一致区域并保留，采用深度学习方法对分类不一致区域重新分类，融合两类区域得到最终的分类结果。 每年数据均经过人工目视解译验证。 数据应用于泛第三极城市建设用地变化、人类活动影响的研究。 数据类型：栅格。 投影方式：UTM投影。
栾文飞, 李新
青藏高原五大河源区冰川径流数据集覆盖时间从1971年到2015年, 时间分辨率为逐年，覆盖范围为青藏高原五条大江大河源区(黄河源，长江源，澜沧江源，怒江源，雅鲁藏布江源)。 数据以多源遥感和实测数据为基础，使用青藏高原五大河源区及其周边气象站点日尺度气象数据、UMD-1KM的全球植被产品、IGBP-DIS土壤数据库、第一、二次冰川编目数据等驱动模型，耦合了冰川模块的分布式水文模型VIC-CAS模拟形成了冰川径流数据。并使用站点实测数据对模拟结果进行了验证, 增强质量控制。 数据指标包含：冰川径流率（Rate of glacier runoff: %），总径流（Total Runoff，mm/a），雪径流率（Rate of snow runoff: %），降雨径流率 （降雨径流率:%）。
王世金
这组数据是1974-2016年期间珠峰北坡绒布流域三条绒布冰川及表碛覆盖冰川三个时间段的年均冰储量变化数据集，采用ESRI 矢量多边形格式存储,是由三个阶段的DEM高程差数据DHPRISM2006-DEM1974（DH2006-1974）、DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）、DHASTER2016-SRTM2000（DH2016-2000），结合冰川覆盖专题矢量数据、冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而来。DHPRISM2006-DEM1974, or DH2006-1974, 是2006年PRISM2006 数据和1974年DEM1974之间的高程差,即DH2006-1974 =PRISM2006 – DEM1974。PRISM2006是由2006年12月4日的光学立体像对遥感数据ALOS/PRISM生成。DEM1974是由我国早期1:50,000地形图生成的，这两期DEM都采用横轴墨卡托投影、Krasovsky1940椭球体。PRISM2006与DEM1974配准后，非冰川区高程数据精度为±0.24 m a-1。DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）是，2000年SRTM与DEM1974的高程差，两期DEM数据配准后，非冰川区高程数据精度为±0.03 m a-1。DHASTER2016-SRTM2000（DH2016-2000）是基于Brun et al. (2017) 发布的冰面高程差数据，采用与DH2006-1974、DH2000-1974一样的数据处理方法与处理过程而得到, 在非冰川区高程数据精度为±0.08 m a-1。表格中包括的数据项有：Shape_Area,冰川面积(m2)、Name冰川名,EC74_00表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_16表示2000-2016年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC74_2006是1974-2006年间冰川年均冰面高程变化（m a-1），MB74_00表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_16表示2000-2016年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB74_2006表示1974-2006年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2016表示2000-2016年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1），MC74_2006表示1974-2006年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1）, Uncerty_EC,是每条冰川冰面高程变化的最大误差范围（m a-1）、Uncerty_MB,是每条冰川冰川物质平衡的最大误差（m w.e. a-1），Uncerty_MC, 是每条冰川冰储量变化的最大误差（m3w.e. a-1）。 MinUnty_EC，是每条冰川冰面高程变化的最小误差范围，MinUnty_MB，每条冰川冰川物质平衡的最小误差（m w.e. a-1），MinUnty_MC是每条冰川冰储量变化的最小误差（m3w.e. a-1）。该组数据可用于喜马拉雅山脉与高亚洲地区冰川变化、冰川消融水文水资源效应及其气候原因。
叶庆华
该数据提供了青藏高原内陆流域582个面积大于1平方公里的湖泊从1986-2019的年湖泊面积。 首先根据JRC和SRTM DEM数据，识别研究区内582个大于1 km2的湖泊。利用Landsat5/7/8所有覆盖湖泊的遥感影像合成每年的Landsat影像，根据NDWI指数和Ostu算法动态分割每个湖泊，并据此计算每个湖泊1986-2019年湖泊面积大小。 本研究基于Landsat卫星遥感影像，利用Google Earth Engine 处理了所有Landsat影像，建立了至今为止最全的青藏高原地区大于1平方公里的年湖泊面积数据集；开发了一套湖泊面积自动提取算法，实现单个湖泊多年面积的批量计算；该数据对分析青藏高原地区湖泊面积动态、水量平衡，及研究青藏高原湖气候变化有重要意义。
朱立平, 彭萍
2002-2018年北半球高纬地区中分辨率MODIS河湖冰覆盖度数据集是基于MODIS的归一化积雪指数数据，利用SNOWMAP算法对晴空条件下的逐日河湖冰覆盖范围进行检测，并通过对河湖面的时间、空间的连续性等一系列步骤重新确定云覆盖条件下的河湖冰覆盖范围。通过这一系列的处理后，获得少云的逐日河湖冰覆盖度数据集。该数据集中获得的湖冰物候信息与被动微波数据的信息高度一致，平均相关系数为0.91，RMSE值在0.07至0.13之间变化。
邱玉宝
This is a dataset of treeline shift rates including 143 alpine treeline sites in the Northern Hemisphere. It gives the following information for each treeline site: treeline form, study site, latitude, longitude, reference, tree species, elevation, study period and annual mean elevational shift rate (m/yr).
LU Xiaoming, Eryuan Liang
湖冰是冰冻圈的重要参数，其变化与气温、降水等气候参数密切相关，而且可以直接反映气候的变化，因此是区域气候参数变化的一个重要指标。但由于其研究区往往位于自然环境恶劣，人口稀少的区域，大规模的实地观测难以进行，因此利用哨兵1号卫星数据，以10m的空间分辨率和优于30天的时间分辨率对不同类型的湖冰变化进行监测，可填补观测空白。利用HMRF算法对不同类型的湖冰进行分类，通过时间序列分析三个极区中部分面积大于25km2的湖泊的不同类型湖冰的分布，形成湖冰类型数据集。数据包括了被处理湖泊的序号，所处年份及其在时间序列中的序号等信息，矢量数据集包括采用的算法，所使用的哨兵1号卫星数据，成像时间，所处极区，湖冰类型等信息，用户可以根据矢量文件确定时间序列上不同类型湖冰的变化。
田帮森, 邱玉宝
利用2004年2月至2008年10月ICESat R633卫星测高数据使用重复轨道平面拟合方法，获取南极Lambert Glacier/Amery Ice Shelf system区域的高程变化，使用IJ05 R2模型进行GIA 改正、投影面积变形改正，进而得到 30km*30km 分辨率的表面高程变化率，通过粒雪密度模型将结果转换为物质变化，和重力卫星 GRACE 重力卫星时变模型所得南极物质变化进行比较。
谢欢, 李荣兴
近年来，随着南极冰盖消融的加速，在冰盖表面形成了大量冰面融水。深入理解南极冰盖冰面融水的时空间分布，掌握冰面融水动态变化，对于研究南极冰盖物质平衡具有重要意义。本数据集是基于Landsat影像提取的2000-2019年南极冰盖典型消融区（南极半岛亚历山大岛）30m冰面融水数据集。本数据集投影为极地方位投影，数据集格式为矢量（shp）和栅格（tif），时间集中在每年的12月至次年2月（南半球夏季）。
杨康
这组数据是1974-2013年期间喜马拉雅山脉西段纳木那尼峰地区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，采用ESRI 矢量多边形格式存储，是由两个阶段的DEM高程差数据DHSRTM2000-DEM1974（即DH2000-1974）、DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），结合冰川覆盖专题矢量数据、冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而来。DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）, 是2000年SRTM DEM2000数据和1974年1:50,000的DEM1974之间的高程差,即DH2000-1974 =SRTM2000 – DEM1974。DEM1974是由我国1974年航拍照片绘制1:50,000地形图生成的，两期DEM数据配准后，非冰川区高程数据精度为±0.13 m a-1。DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），是基于2013年10月17日一对TerraSAR-X和TanDEM-X (TSX/TDX)雷达数据与2000年SRTM DEM数据、采用差分干涉技术（D-InSAR）获取,在非冰川区高程数据精度为±0.04 m a-1。 表格中包括的数据项有： Area,冰川面积(m2)、GLIMS_Id表示冰川编号，EC74_00表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_13表示2000-2013年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_00表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_13表示2000-2013年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2013表示2000-2013年间每条冰川每年的冰储量变化（m3 w.e. a-1）, Uncerty_MB是每条冰川年均冰川物质平衡数据误差（m w.e. a-1）， Uncerty_MC表示每条冰川每年的冰储量变化的最大误差范围（m3 w.e. a-1）。该组数据可用于喜马拉雅山脉与高亚洲地区冰川变化、冰川消融水文水资源效应及其气候原因。
叶庆华
环北极不同类型多年冻土区NDVI变化数据集（1982-2015），时间分辨率为每5年一期，覆盖范围为整个环北极国家, 空间分辨率为8km,以多源遥感、模拟、统计和实测数据为基础, 使用GIS方法和生态学方法结合, 量化了北半球多年冻土对生态系统的调节服务功能, 其所有数据进行了质量控制。利用环北极不同类型多年冻土区划，借助1982-2015年期间NDVI值，使用GIS方法，计算了1982-2015年期间环北极不同类型多年冻土区的NDVI变化，形成了“1982-2015环北极不同类型多年冻土区NDVI变化数据集”。同时，综合多个文献，对其数据进行了质量控制。
王世金
同济大学沈云中教授卫星重力团队利用GRACE Level-1B卫星重力数据解算了2002年至2016年的格陵兰区域质量变化时间序列，空间分辨率为1度×1度，时间分辨率为1个月。该时间序列的参考时间为2004年1月与2009年12月之间的中间时刻。 在数据处理过程中，采用ICE5G模型扣除冰后回弹GIA影响，同时利用德国地学研究中心最新发布的AOD1B RL06去混频模型，回加了GAD质量变化贡献。
沈云中
该数据集包含了2019年6月1日至2019年9月20日的黑河水文气象观测网下游混合林站叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是胡杨与柽柳混合。观测在混合林站（101.1335E, 41.9903N）旁开展，样方大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 徐自为, 李新
在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。 2019年中国高寒地区地表过程与环境观测网络水文数据集，主要收集：藏东南站、珠峰站、玉龙雪山站、纳木错站、阿里站、天山站等六个站 点实测水文（径流、水位、水温等）数据。 藏东南站：流量数据，包含2019年4次利用M9测流数，有平均流速、流量和最大水深等数据；相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年全年日均相对水位和水温数据。 纳木错站：流量数据，包括2019年4次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据，包含河宽和流量数据，水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年原始1小时的水压、水温和电量，通过水压可以计算相对水位； 珠峰站：绒布河流量，包括2019年6-9月13次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据，包含河宽和流量数据； 阿里站：流量数据：包括2019年利用河锚M9不定期测量的22次数据，相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年全年每小时水位和水温数据； 天山站：水位数据:包括3个点2019年的日平均水位 玉龙雪山站： 包括木家桥2019年1-10月流量数据
朱立平, 彭萍
1990-2015年中亚大湖区土地覆被数据集，数据范围包括5个国家：哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦。数据来源于欧空局，精度为300m。全球土地覆盖数据库使用的坐标参考系统是基于世界大地测量系统84 (WGS84)参考椭球面的地理坐标系统(GCS)。 数据共分为22个类别，在每个类别中还有亚类。分类类型使用联合国粮食及农业组织(FAO)开发的土地覆盖分类系统(LCCS)定义，其目的是尽可能与GLC2000、GlobCover 2005和2009产品兼容。
杨宇
山区受到复杂地形影响，其活动层厚度表现出极强的空间异质性。本数据集利用探地雷达方法和其他传统方法系统勘察了黑河上游活动层厚度。数据采集覆盖了不同海拔、地表类型、土壤质地和地形信息，因此具有较强的代表性。根据与其他直接测量活动层厚度方法对比后得到探地雷达测量的活动层厚度数据误差约为8cm，具有非常高的可信度。该数据集可为了解该区域活动层厚度提供详实的野外数据，验证陆面模型，尤其是冻土研究，提供验证数据集。
曹斌
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