青藏高原作为亚洲“水塔”为亚洲主要河流提供水资源。由生物质和化石燃料燃烧排放的BC气溶胶对辐射具有极强的吸收作用，进而对地球系统的能量收支和分布具有重要的影响，是气候环境变化不可忽视的影响因子。青藏高原周边地区排放的黑碳气溶胶经大气环流可被传输至高原内部，并沉降到雪冰表面，对降水和冰川物质平衡产生重要影响。分别在青藏高原5个台站架设黑碳仪，在线测量大气黑碳含量。这对评估黑碳对青藏高原的气候环境影响和大气污染物的跨境传输提供数据基础。
王茉
青藏高原在中国境内的部分涉及西藏、青海、新疆、云南、甘肃、四川六个省份，包括了西藏、青海全境，以及新疆、云南、甘肃、四川的部分地区。水土资源匹配研究旨在揭示一定区域尺度水资源和土地资源时空分配的均衡状况与丰缺程度。区域水资源与耕地资源分配的一致性水平越高，其匹配程度就越高，农业生产的基础条件就越优越。采用单位耕地面积的广义农业水资源量测度方法来反映研究区农业生产的水资源供给量和耕地资源空间适宜性的量比关系。 数据集的Excel文件中包含青藏高原在中国境内的市级行政区2008-2015年的广义农业水土资源匹配系数数据，矢量数据为2004年青藏高原在中国境内的市级行政区矢量边界数据，栅格数据像元值即所在地区当年广义农业水土资源匹配系数。
董前进, 董凌霄
采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集，时间范围：2000-2010，空间范围：25-40 ºN，75-105 ºE，时间分辨率：逐时，空间分辨率：10 km，格点数为150*300。 总计有33个变量，其中包含的近地表大气变量11个： 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个：各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量（感热通量）、地表面处向上的水量通量（感热通量）。 其他变量3个：经度、纬度和行星边界层高度。
潘小多
1) 数据内容（包含的要素及意义）: 大气柱总含水量/可降水量、 儒略日Julian Day、经纬度和海拔高度； 2) 数据来源及加工方法: ECMWF-interm逐月再分析资料集 monthly mean analysis； 3) 数据质量描述：时间分辨率为逐月，空间分辨率：0.7°*0.7°； 4) 数据应用成果及前景：数据集给出了高原空中大气水资源的空间情况，用于分析高原空中水汽的时空变化及对周边地区降水的影响。
阎虹如
青藏高原逐日无云MODIS积雪面积比例数据集（2000-2015）是在MODIS逐日积雪产品—MOD10A1的基础上，采用一种基于三次样条函数插值的去云算法进行去云处理后得到。 该数据集采用UTM（横轴等角割圆柱）投影方式，空间分辨率500m，提供逐日的青藏高原地区积雪面积比例（Fractional Snow Cover-FSC）结果。数据集为逐日文件，从2000年2月24日到2015年12月31日。每个文件为当日的积雪面积比例结果，数值为0-100（%），为ENVI标准文件，命名规则为：YYYYddd_FSC_0.5km.img，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365/366）。文件可直接用ENVI或者ARCMAP等软件打开察看。 进行去云处理的原始MODIS积雪数据产品来源于由美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的MOD10A1产品，这一数据集为hdf格式，采用sinusoidal投影。 青藏高原逐日无云MODIS积雪面积比例数据集（2000-2015）属性由该数据集的时空分辨率、投影信息、数据格式组成。 时空分辨率：时间分辨率为逐日，空间分辨率为500m，经度范围为72.8°～106.3°E，纬度为25.0°～40.9°N。 投影信息：UTM（横轴等角割圆柱）投影。 数据格式：ENVI标准格式。文件命名规则：“YYYYddd”+“_FSC_0.5km”+“.img”，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365/366），其中“.img”是为了方便在ARCMAP等软件打开察看而添加的文件后缀。例如2000055_FSC_0.5km.img代表2000年第55天的结果。其中该数据集的ENVI文件是由头文件和主体内容构成。头文件包括行数、列数、波段数、文件类型、数据类型、数据记录格式、和投影信息等；以2000055_FSC_0.5km.img 文件为例，其头文件信息如下： ENVI description = { ENVI File, Created [Sat Apr 27 18:40:03 2013]} samples = 5760 lines = 3300 bands = 1 header offset = 0 file type = ENVI Standard data type = 1 ：代表byte型 interleave = bsq ：数据记录格式为BSQ sensor type = Unknown byte order = 0 map info = {UTM, 1.500, 1.500, -711320.359, 4526650.881, 5.0000000000e+002, 5.0000000000e+002, 45, North, WGS-84, units=Meters} coordinate system string = {PROJCS["UTM_Zone_45N",GEOGCS["GCS_WGS_1984",DATUM["D_WGS_1984",SPHEROID["WGS_1984",6378137.0,298.257223563]],PRIMEM["Greenwich",0.0],UNIT["Degree",0.0174532925199433]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["False_Easting",500000.0],PARAMETER["False_Northing",0.0],PARAMETER["Central_Meridian",87.0],PARAMETER["Scale_Factor",0.9996],PARAMETER["Latitude_Of_Origin",0.0],UNIT["Meter",1.0]]} wavelength units = Unknown，band names = {2000055}
唐志光, 王建
本数据集包含自1951年1月至2006年12月，青藏高原地区历年各季度和历年各月份的温度距平序列。依照气候距平法（CAM），基于《中国均一化历史气温数据集（1951-2004）1.0版》与2005-2006逐日平均气温资料，对青藏高原及其邻近区域共123个站点的逐月平均气温网格化，进而以面积加权法建立了高原1951-2006年逐月平均气温距平序列。其中，为最大限度地利用观测资料，着重探讨了利用参考站订正短序列气温资料气候标准值的方法。参考文献：任雨，张雪芹，彭莉莉.青藏高原1951-2006年气温距平序列的建立与分析.高原气象,2010. 《中国均一化历史气温数据集（1951-2004）1.0版》与2005-2006逐日平均气温资料，符合相关国家标准。 年各月温度距平数据表共有五个字段 字段1：年 字段2：月份 字段3：网格数 参加计算的网格数 字段4：站点数 参加计算的站点数 字段5：月温度距平 单位 ℃ 历年及各季温度距平数据表共有五个字段 字段1：年 字段2：季度 字段3：网格数 参加计算的网格数 字段4：站点数 解释：参加计算的站点数 字段5：温距平 ℃ 其中，季度字段中 1. 如果为空值，表示为年温度距平 2. DJF：冬季（上年12月至当年2月）温度距平值 ℃ 3. MAM：春季（3-5月）温度距平值 ℃ 4. JJA：夏季（6-8月）温度距平值 ℃ 5. SON：秋季（9-11月）温度距平值 ℃ 数据精度：月均温距平到小数点后三位，年均温与季均温距平到小数点后两位。
刘林山
数据包含青藏高原地区的土壤有机质数据，空间分辨率为1km*1km，时间覆盖范围为1979-1985年。数据来源是基于第二次土壤普查数据生成的土壤碳含量。土壤有机质主要来源于植物、动物及微生物残体，其中高等植物为主要来源。原始土壤中最早出现在母质中的有机体是微生物。随着生物的进化和成土过程的发展，动物、植物残体及其分泌物就成为土壤有机质的基本来源。数据对于分析青藏高原的生态环境以及衡量区域土壤特征具有重要意义。
方华军
光合有效辐射吸收系数光合有效辐射分量是重要的生物物理参数，是生态系统功能模型、作物生长模型、净初级生产力模型、大气模型、生物地球化学模型、生态模型等的重要陆地特征参量，是估算植被生物量的理想参数。 数据集包含青藏高原地区的光合有效辐射吸收系数数据，空间分辨率为500m，时间分辨率为8d，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年、2015年。数据来源为NASA网站MODIS LAI/FPAR产品数据MOD15A2H(C6)。 数据对于分析青藏高原的植被生态环境有重要意义。
方华军, Ranga Myneni
本数据集为青藏高原土壤持久性有机污染物（POPs）的浓度数据,包括有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）、多溴联苯醚（PBDEs）和多环芳烃（PAHs)。本研究于 2007 年在 8 个土壤分区共采集土壤样品 40个。土壤样品主要在远离道路、居民区、农田等受人类活动影响的地区采集。采样方法是：利用不锈钢铲采集 0-5cm 表层土壤样品，在每个采样点 100 m2范围内各采集 5 个土壤样品（中心和每个角各一个样品）并混合成为一个样品。为减少可能的污染，所有土壤样品都用两层铝箔纸包裹，并放置于两层自封袋内密封保存。所有样品的分析工作均在中国科学院青藏高原环境变化与地表过程重点实验室完成。样品前处理步骤包括索式提取、硅胶-氧化铝柱净化、过GPC柱去除大分子杂质、浓缩定容等步骤。分析测试仪器为热电公司生产的气相色谱/离子阱质谱（Finnigan-TRACE GC/PolarisQ），分离OCPs和PCBs的色谱柱为CP-Sil 8CB毛细柱（50 m×0.25 mm×0.25 μm），分离PAHs的色谱柱为DB-5MS毛细柱（60 m×0.25 mm×0.25 μm）。实验过程中设置了实验流程空白。所有化合物实验室空白都没有检测到，这说明样品的分析过程中并没有造成污染。PAHs实验室样品的回收率在58-92%之间，OCPs的实验室样品的回收率在53-130%之间，样品浓度未使用回收率进行校正。
王小萍
在众多反映气候环境变化的指标中，冰芯稳定同位素指标是冰芯记录研究中必不可少的参数，是恢复过去气候变化最可靠的手段和最有效的途径之一。冰芯积累量是冰川上降水量的直接记录，而且高分辨率冰芯记录保证了降水记录的连续性。因此，冰芯记录提供了一种恢复降水量变化的有效手段。从青藏高原钻取的冰芯同位素和积累量可用来重建温度和降水变化，是很好的气候环境记录。本数据集提供了青藏高原冰芯同位素和积累量数据，为研究青藏高原的气候变化提供数据支撑。
徐柏青
青藏高原地区属于高原山地气候，气温及其季节变化一直是全球气候变化研究的热点之一。 数据包含青藏高原地区的气温数据，空间分辨率为1km*1km，时间分辨率为月、年，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年、2015年。数据通过对青藏高原地区国家气象站数据进行Kring插值得到。 数据可用于分析青藏高原的气温的时间空间分布情况，此外数据还可用于分析青藏高原的气温随时间变化的规律，对青藏高原的生态环境研究有重要意义。
方华军
数据包含青藏高原地区的夜间灯光数据，空间分辨率为1km*1km，时间分辨率为5年，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年。数据来自Version 4 DMSP-OLS产品，DMSP/OLS传感器独辟蹊径，采集的是夜间灯光、火光等产生的辐射信号。DMSP/OLS传感器在夜间工作，能探测到城市灯光甚至小规模居民地、车流等发出的低强度灯光，并使之区别于黑暗的乡村背景。因此，DMSP/OLS夜间灯光影像可作为人类活动的表征，成为了人类活动监测研究的良好数据源。
方华军
1、数据内容：气温、相对湿度、降水、气压、风速、平均总辐射、总净辐射值及水汽压日平均数据。 2、数据来源及加工方法：由美国campel高山型自动气象站观测，其中空气温湿度传感器型号HMP155A；风速风向仪型号：05103-45；净辐射仪：CNR 4 Net Radiometer four component；大气压力传感器：CS106；雨量筒：TE525MM。自动气象站每隔10分钟自动采集一次数据，每日采集完自动统计计算得出日均值气象数据。 3、数据质量描述：数据自动连续获取。 4、数据应用成果及前景：该气象站设置在冰川中部，气象数据可为模拟预测未来气候变化背景下海洋型冰川变化对全球气候变化的响应研究提供了数据保证。
刘婧
青藏高原生态资产评估遥感反演基础数据集包括了青藏高原自2000年起年度的植被覆盖度(FVC)，净初级生产力(NPP)和叶面积指数(LAI)等基于遥感反演的生态参数，以供区域尺度生态资产评估研究使用。其中植被覆盖度数据以MODIS NDVI数据为主体，基于像元二分模型，利用多尺度遥感影像，结合植被群落类型、分布特征等高精度遥感参数，发展植被覆盖度模型，用混合像元分解法构建。精度验证估测值与实测值的RMSE为0.21，在样本值0-0.5之间均存在一定的高估情况。
刘文俊
活动层是多年冻土的主要特征之一，暖季融化，冷季冻结，呈季节性变化，其中活动层地温变化剧烈程度将直接影响冻土温度的变化，从而影响冻土稳定性。该数据集的监测站点位于92°E，35°N，海拔4600米，监测场地地势平坦，植被类型为高寒草甸，监测仪器为DT500系列数据采集仪，分别在地表以下10cm、20cm、40cm、80cm、160cm的5个深度上进行地温监测，该数据集的时间间隔为1天，是通过30分钟一次的数据的平均值，监测期间数据稳定、连续。通过结合土壤热通量和土壤水分等资料开展活动层的热变化过程以及变化机理等科学课题
青藏高原作为亚洲“水塔”为亚洲主要河流提供水资源。由生物质和化石燃料燃烧排放的黑碳（Black carbon，BC）气溶胶对辐射具有极强的吸收作用，进而对地球系统的能量收支和分布具有重要的影响，是气候环境变化不可忽视的影响因子。青藏高原周边地区排放的黑碳气溶胶经大气环流可被传输至高原内部，并沉降到雪冰表面，对降水和冰川物质平衡产生重要影响。在青藏高原通过钻取冰芯样品、采集表雪样品，测量其中的黑碳含量，恢复历史记录和空间分布，为对评估黑碳对青藏高原的气候环境影响和大气污染物的跨境传输提供数据基础。
徐柏青
该数据集是NOAA的 Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR)传感器获取的长时间序列的NDVI数据。该数据集时间范围是1982年至2015年。为了去除NDVI数据中的噪声，进行了最大化合成、多传感器对比纠正。每半个月合成一幅NDVI影像。该数据集在植被长期变化趋势分析中被广泛应用。该数据集是从全球数据集中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析。 本数据集数据格式为geotiff，空间分辨率为8km，时间分辨率为2周，时间范围为1982年至2015年。数据转系系数为10000， NDVI = ND/10000。
NOAA
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2015年。 本数据集为三江源地区1：25万水系数据，包括水系面（HYDA）、水系线(HYDL)和水系点(HYDP)三个图层。水系面（HYDA）包括湖泊、水库、双线河流和沟渠等；水系线(HYDL)包括单线河流、沟渠、河流结构线等；水系点(HYDP)包括泉、井等。 HYDA属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 210101 HYDC 水系名称代码 KJ2103 NAME 名称 黑河 WQL 水质 淡 PERIOD 时令月份 7-9 TYPE 类型 通行 HYDL属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 210101 HYDC 水系名称代码 KJ2103 NAME 名称 黑河 PERIOD 时令月份 7-9 HYDP属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 210101 NAME 名称 不冻泉 TYPE 类型 淡 ANGLE 角度 75 水系数据GB码及其含义： 属性项 代码 描述 GB 210101 地面河流 210200 时令河 210300 干涸河 230101 湖泊 230102 池塘 230200 时令湖 230300 干涸湖 240101 建成水库 240102 建成中水库
全国地理信息资源目录服务系统
该数据集是MODIS的植被指数数据（MOD13Q1），将三江源区域进行了提取，以便单独开展三江源地区的研究分析。MOD13Q1是16天合成的植被指数，包含归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）。三江源的空间范围覆盖两景MODIS文件（h25v05和h26v05）。数据存储格式为hdf，每个文件中包含12个波段：归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、数据质量（VI Quality）、红波段反射率（red reflectance）、近红外波段反射率（NIR reflectance）、蓝波段反射率（blue reflectance）、中红外波段反射率（MIR reflectance）、观测天顶角（view zenith angle）、太阳天顶角（sun zenith angle）、相对方位角（relative azimuth angle）、合成的时间（composite day of the year）和象元可靠性（pixel reliability）. 本数据集数据格式为hdf，空间分辨率250m，时间分辨率是16天，时间范围：2000年2月至2018年10月。
Kamel Didan*, Armando Barreto Munoz, Ramon Solano, Alfredo Huete
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万水系数据，包括水系面（HYDA）、水系线(HYDL)和水系点(HYDP)三个图层。水系面（HYDA）包括湖泊、水库、双线河流等；水系线(HYDL)包括单线河流、沟渠、河流结构线等；水系点(HYDP)包括泉、井等。 HYDA属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 210101 HYDC 水系名称代码 KJ2103 NAME 名称 黑河 WQL 水质 淡 PERIOD 时令月份 7-9 TYPE 类型 通行 HYDL属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 210101 HYDC 水系名称代码 KJ2103 NAME 名称 黑河 PERIOD 时令月份 7-9 HYDP属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 210101 NAME 名称 不冻泉 TYPE 类型 淡 ANGLE 角度 75 水系数据GB码及其含义： 属性项 代码 描述 GB 210101 地面河流 210200 时令河 210300 干涸河 230101 湖泊 230102 池塘 230200 时令湖 230300 干涸湖 240101 建成水库 240102 建成中水库
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2015年。 本数据集为三江源地区1:25万交通数据，包括公路（LRDL）和铁路(LRRL)两个图层。公路（LRDL）包括国道、省道、县道、乡道和其它公路等；铁路(LRRL)包括标准轨铁路、窄轨铁路、地铁和轻轨等。 公路（LRDL）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 420301 RN 道路编号 X828 NAME 道路名称 着晓三叉口-尕拉山顶叉口 RTEG 道路等级 四级 TYPE 道路类型 高架 公路属性项含义： 属性项 代码 描述 GB 420101 国道 420102 建筑中国道 420201 省道 420102 建筑中省道 420301 县道 420302 建筑中县道 420400 乡道 420800 机耕路 440100 简易公路 440200 乡村路 440300 小路 铁路（LRRL）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 410101 RN 铁路编号 0907 NAME 铁路名称 青藏铁路 TYPE 铁路类型 高架
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统中1:100万全国基础地理数据库，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万行政边界，包括行政边界面图层（BOUA）和行政边界线图层(BOUL)。 政境界面图层（BOUA）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 PAC 行政区划代码 513230 NAME 名称 壤塘县 行政边界线图层(BOUL)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 630200 行政边界线图层(BOUL)属性项含义： 属性项 代码 描述 GB 630200 省级界线 GB 640200 地、市、州级行政区界 GB 650201 县级行政区界（已定）
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2015年。 本数据集为三江源地区1：25万自然地名数据（AANP），包括交通要素名、纪念地和古迹名、山名、水系名、海洋地域名、自然地域名等。 自然地名数据(AANP)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 NAME 名称 拉木赛拉保尼洼 PINYIN 汉语拼音 Lamusailabaoniwa CLASS 地名分类码 HB
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该数据集是SPOT卫星上的VEGETATION传感器获取的长时间序列的NDVI数据。该数据集时间范围是1998年5月至2013年。为了去除NDVI数据中的噪声，进行了最大化合成。每10天合成一幅NDVI影像。该数据集是从全球数据集中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析。 本数据集数据格式为geotiff，空间分辨率1km，时间分辨率是10天，时间范围：1998年5月至2013年12月。
Image Processing Centre for SPOT-VGT
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2015年。 本数据集为三江源地区1:25万居民点数据集，包括居民地面（RESA）和居民地点（RESP）两个图层, 居民地面（RESA)主要指面状居民地轮廓；居民地点（RESP），包括普通房屋、棚房、窑洞、蒙古包、放牧点等。 居民地面（RESA）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 310200 居民地点（RESP）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 310200 ANGLE 角度 67
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万居民地地名数据（AGNP），包括包括各级行政地名和城乡居民地名称等。 居民地地名数据(AGNP)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 CLASS 地名分类码 AK NAME 名称 泉曲村 PINYIN 汉语拼音 Quanqucun GNID 地名编码 632524000000 XZNAME 所属乡镇名 子科滩镇
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万自然地名数据（AANP），包括交通要素名、纪念地和古迹名、山名、水系名、海洋地域名、自然地域名等。 自然地名数据(AANP)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 CLASS 地名分类码 如 HB NAME 名称 如 拉木赛拉保尼洼 PINYIN 汉语拼音 如 Lamusailabaoniwa
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为1:100万三江源地区交通数据，包括公路（LRDL）和铁路(LRRL)两个图层。公路（LRDL）包括国道、省道、县道、乡道和其它公路等；铁路(LRRL)包括标准轨铁路、窄轨铁路、地铁和轻轨等。 公路（LRDL）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 420301 RN 道路编号 X828 NAME 道路名称 着晓三叉口-尕拉山顶叉口 RTEG 道路等级 四级 TYPE 道路类型 高架 公路（LRDL）属性项含义： 属性项 代码 描述 GB 420101 国道 420102 建筑中国道 420201 省道 420102 建筑中省道 420301 县道 420302 建筑中县道 420400 乡道 420800 机耕路 440100 简易公路 440200 乡村路 440300 小路 铁路（LRRL）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 410101 RN 铁路编号 0907 NAME 铁路名称 青藏铁路 TYPE 铁路类型 高架
全国地理信息资源目录服务系统
该数据集是SeaWiFS获取的长时间序列的NDVI数据。该数据集时间范围是1997年9月至2007年。为了去除NDVI数据中的噪声，进行了最大化合成。每15天合成一幅NDVI影像。该数据集是从全球数据集中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析。 本数据集数据格式为geotiff，空间分辨率4km，时间分辨率是15天，时间范围：1997年第256天至2007年第365天。
Charles R. Mcclain
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。为了更加方便的使用数据，将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万居民点数据，包括居民地面（RESA）和居民地点（RESP）两个图层, RESP 居民地（点）图层，包括普通房屋、放牧点等。 居民地面（RESA）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 310200 居民地点（RESP）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 310200 ANGLE 角度 67
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2015年。 本数据集为三江源地区1：25万居民地地名数据（AANP），包括各级行政地名和城乡居民地名称等。 居民地地名数据(AANP)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 NAME 名称 泉曲村 PINYIN 汉语拼音 Quanqucun CLASS 地名分类码 AK GNID 地名编码 632524000000 XZNAME 所属乡镇名 子科滩镇
全国地理信息资源目录服务系统
该数据集结合中国第二次编目数据、空间分辨率30米且云量覆盖度低于10%的landsat系列光学影像数据及SRTM等多种数据的基础上，利用ArcGIS，ENVI和Google Earth等处理软件，通过人工目视解译的方法提取冰川边界10km范围内的冰湖边界，并对解译后的数据进行统一的冰湖的类型、所属山脉、省域、流域等属性添加、质量检验与精度验证。空间分辨率30米。 由两部分组成，分别为利用冰川编目数据生成冰湖分布区矢量文件和2015年中国西部冰湖编目数据集。 为中国西部冰湖-冰川耦合关系、水资源利用与管理等相关研究的参考数据，还可以作为区域气候变化与冰冻圈等相关研究的基础数据。
王欣
青藏高原湖泊面积长时间序列数据集包含1970s至2013年364个面积大于10平方公里湖泊的面积序列数据。根据Landsat影像得来，以Landsat 10月份数据为主，每隔3年取一个数据，减少季节变化的同时，可利用数据达到最大。 数据使用NDWI水体指数提取，每个湖泊经过人工目视检查与编辑。 数据应用于青藏高原湖泊变化、湖泊水量平衡、气候变化的研究。 数据类型：矢量。 投影方式：WGS84。
张国庆
该数据集记录了阿里荒漠环境综合观测研究站，2009-2017年气象数据集，数据时间分辨率为天。包含如下基本气象参数：气温（距地面1.5米，半小时观测一次，单位：摄氏度）、相对湿度（距地面1.5米，半小时一次，单位：%）、风速（距地面1.5米，半小时一次，单位：米/秒）、风向（距地面1.5米，半小时一次，单位：度）、气压（距地面1.5米，半小时一次，单位：hPa）、降水量（24时一次，单位：毫米）、水汽压（单位：Kpa）、蒸发（单位：毫米）、向下短波辐射（单位：W/m²）、向上短波辐射（单位：W/m²） 、向下长波辐射（单位：W/m²） 、向上长波辐射（单位：W/m²） 、净辐射（单位：W/m²）、地表反照率（单位：%）。 数据采集地点：中国科学院青藏高原研究所阿里荒漠环境综合观测研究站观测场，经度：79°42'5"；纬度：33°23'30"；海拔：4264米。 数据从阿里站自动气象站直接下载，其中降水数据是自动雨雪量计和人工观测校正得到每天的降水量，其它均为半小时的观测值经平均得到逐日均值。 观测仪器型号：温度和湿度：HMP45C空气温湿度探头；降水：T200-B雨雪量仪传感器；风速和风向： Vaisala 05013风速风向传感器；净辐射：Kipp Zonen NR01净辐射传感器；气压：Vaisala PTB210大气压传感器。采集器型号：CR 1000，采集时间：30分钟。 本数据表是由专人根据观测记录进行加工和质量控制。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，在加工生成数据表时，剔除了一些明显误差数据。
赵华标
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品（MOD13A2 collection6）估算的三江源地区的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。分别用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为2001年至2014年。空间分辨率为1km。
王旭峰
该数据集是基于SPOT卫星的Vegetation传感10天合成的NDVI产品估算的三江源地区去的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。分别用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为1999年至2013年。空间分辨率为1km。
王旭峰
本数据集来源于MODIS 005版本和IMS数据集，进行了去云处理后融合的逐日无云积雪面积产品。取值范围：0%-100%。200：积雪；100： 湖冰；25：陆地；37：海洋。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2002年7月5日至2014年12月31日。
郝晓华
基于青藏高原国家气象站站点数据通过PRISM模型插值生成的高原气象要素分布图，主要包括气温和降水。 青藏高原1961-1990月均温分布图(30年平均值)： t1960-90_1.e00，t1960-90_2.e00，t1960-90_3.e00，t1960-90_4.e00，t1960-90_5.e00， t1960-90_6.e00，t1960-90_7.e00，t1960-90_8.e00，t1960-90_9.e00，t1960-90_10.e00， t1960-90_11.e00，t1960-90_12.e00 青藏高原1991-2020月均温分布图(30年平均值)： t1991-20_1.e00，t1991-20_2.e00，t1991-20_3.e00，t1991-20_4.e00，t1991-20_5.e00， t1991-20_6.e00，t1991-20_7.e00，t1991-20_8.e00，t1991-20_9.e00，t1991-20_10.e00， t1991-20_11.e00，t1991-20_12.e00， 青藏高原1961-1990月降水分布图(30年平均值)： p1960-90_1.e00，p1960-90_2.e00，p1960-90_3.e00，p1960-90_4.e00，p1960-90_5.e00， p1960-90_6.e00，p1960-90_7.e00，p1960-90_8.e00，p1960-90_9.e00，p1960-90_10.e00， p1960-90_11.e00，p1960-90_12.e00 青藏高原1991-2020月降水分布图(30年平均值)： p1991-2020_1.e00，p1991-2020_2.e00，p1991-2020_3.e00，p1991-2020_4.e00，p1991-2020_5.e00， p1991-2020_6.e00，p1991-2020_7.e00，p1991-2020_8.e00，p1991-2020_9.e00，p1991-2020_10.e00， p1991-2020_11.e00，p1991-2020_12.e00， 数据时间范围分为1961-1990年、1991-2020年。 数据覆盖的空间范围为东经73°～104.95°，北纬26.5°～44.95°，空间分辨率0.05度×0.05度（经度×纬度），大地坐标投影。 名称解释： 月均温：一个月中每天的日平均气温的平均数； 月降水：一个月降水量的总和。 量纲：数据的文件格式为E00文件，DN值为1～12月的月均温平均值（×0.01℃）、月降水平均值（×0.01mm）。 数据类型：整型。 数据精度：0.05度×0.05度（经度×纬度）。 本数据原始来源为两组数据集：1）青藏高原及周边地区128个气象站自建站至2000年的月均温、月降水观测资料；2）青藏高原50×50km网格的HadRM3区域气候情景模拟数据，即1991-2020年下月平均温度、月降水模拟值。 1961-1990年，对源数据集采用PRISM（Parameter elevation Regressions on Independent Slopes Model）插值方法生成网格数据，基于站点数据对插值模型进行调参和验证。1991-2020年，对区域气候情景模拟数据以地形趋势面插值方法降尺度生成网格数据。部分源数据来自GCM模型模拟的结果：GCM模型采用Hadley Centre climate model HadCM2-SUL。 a) Mitchell JFB, Johns TC, Gregory JM, Tett SFB (1995) Climate response to increasing levels of greenhouse gases and sulphate aerosols. Nature, 376, 501-504. b) Johns TC, Carnell RE, Crossley JF et al. (1997) The second Hadley Centre coupled ocean-atmosphere GCM: model description, spinup and validation. Climate Dynamics, 13, 103-134. 对气象数据进行空间插值采用PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)方法： Daly,C., R.P. Neilson, and D.L. Phillips, 1994: A statistical-topographic model for mapping climatological precipitation over mountainous terrain. J. Appl. Meteor., 33, 140~158. 因高原地区观测条件艰苦，基础研究数据缺乏，部分地区气象数据有缺失的现象。本数据集经调参和验证，精度尚可，但仅可做为宏观尺度气候研究的参考之用。青藏高原1961-1990月均温分布数据平均相对误差率为8.9%，青藏高原1991-2020月均温分布数据平均相对误差率为9.7%，青藏高原1961-1990月降水分布数据平均相对误差率为20.9%，青藏高原1991-2020月降水分布数据平均相对误差率为22.7%。对部分缺失数据的区域进行了插补，对明显错误的个别数值进行了修改。
周才平
该数据集是基于GIMMS 最新版本的NDVI数据集GIMMS3g version 1.0估算的三江源地区去的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。分别用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为1982年至2015年，空间分辨率为8km。
王旭峰
本数据包含两个数据文件，GLOBELAND30 TILES（原始数据）和TIBET_ GLOBELAND30_MOSAIC（镶嵌数据）。 原始数据下载自全球地表覆盖数据网站（GlobalLand3）（http://www.globallandcover.com），范围涵盖青藏高原及周边地区。原始数据分幅存储，为了便于用户使用数据，在分幅数据的基础上，我们使用Erdas软件对原始数据进行了拼接镶嵌。 全球地表覆盖数据（GlobalLand30）是国家863计划重点项目“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”的科研成果，该数据利用美国陆地卫星影像（TM5、ETM+）和中国环境减灾卫星（HJ-1）影像数据，采用基于像素分类-对象提取-知识检核的综合方法提取而成。数据包括耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、苔原、人造覆盖、裸地、冰川和永久积雪10个一级地表覆盖类型，没有进行二级类型提取。在准确度评估方面，评估九种类型和超过150,000个测试样品。GlobeLand30-2010的整体精度达到80.33％。Kappa指标为0.75。 GlobeLand30数据采用WGS84坐标系，UTM投影，6度分带，参考椭球为WGS 84椭球。根据不同的纬度情况，采用2种分幅方式进行数据组织。在南北纬60°区域内，按照5°（纬度）×6°（经度）大小进行分幅；在南北纬60°至80°区域内，按照5°（纬度）×12°（经度）大小进行分幅，按照奇数6°带的中央经线进行投影。 GLOBELAND30 TILES：原始数据保留数据原貌，未进行处理。 TIBET_ GLOBELAND30_MOSAIC：使用erdas软件对原始数据进行镶嵌，参数设置使用默认值原始数据保留数据原貌，精度同下载网站。
陈军
数据集综合了纳木错多圈层综合观测研究站、珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站的大气、水文和土壤的长期监测数据。数据有三种分辨率，包括0.1秒、10分钟、30分钟、24小时不等。 野外的大气边界层塔（PBL）所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产，风速风向传感器由美国的MetOne公司生产，辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产，气体分析仪由美国的Licor公司生产，土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期（每年2-3次）由专业人员对观测系统进行维护，对传感器进行标定和更换，对采集的数据进行下载和整编，满足国家气象局和世界气象组织（WMO）的气象观测规范。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列，质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。
马耀明
本数据集包含了雅鲁藏布江主要水文站径流年际变化特征值（多年平均径流量，年极值比，离差系数等），可用于研究雅鲁藏布江水文特征分析。原始数据为国家水文站数据，质量要求同国家相关标准。 空间范围：雅鲁藏布江流域干流拉孜、奴各沙、羊村、奴下等四个水文站。 本数据表共有五个字段 字段1：站名 字段2：多年平均径流量 字段3：年极值比 字段4：离差系数 字段5：资料系列长度
姚治君
本数据集包含自1982年至2006年基于生态学模式与遥感数据计算青藏高原植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）的结果。 基于遥感Advanced Very High Resolution Radiometer（AVHRR）数据和Carnegie-Ames-Stanford Approach（CASA）模型生成的青藏高原生态系统NPP（1982-2006），基于第二次土壤普查数据生成的土壤碳含量，以及基于High Resolution Biosphere Model（HRBM）模型生成的生物量碳数据。 青藏高原森林生态系统NPP（1982-2006年）： npp_forest82.e00，npp_forest83.e00，npp_forest84.e00，npp_forest85.e00，npp_forest86.e00， npp_forest87.e00，npp_forest88.e00，npp_forest89.e00，npp_forest90.e00，npp_forest91.e00， npp_forest92.e00，npp_forest93.e00，npp_forest94.e00，npp_forest95.e00，npp_forest96.e00， npp_forest97.e00，npp_forest98.e00，npp_forest99.e00，npp_forest00.e00，npp_forest01.e00， npp_forest02.e00，npp_forest03.e00，npp_forest04.e00，npp_forest05.e00，npp_forest06.e00 青藏高原草地生态系统NPP（1982-2006年）： npp_grass82.e00，npp_grass83.e00，npp_grass84.e00，npp_grass85.e00，npp_grass86.e00， npp_grass87.e00，npp_grass88.e00，npp_grass89.e00，npp_grass90.e00，npp_grass91.e00， npp_grass92.e00，npp_grass93.e00，npp_grass94.e00，npp_grass95.e00，npp_grass96.e00， npp_grass97.e00，npp_grass98.e00，npp_grass99.e00，npp_grass00.e00，npp_grass01.e00， npp_grass02.e00，npp_grass03.e00，npp_grass04.e00，npp_grass05.e00，npp_grass06.e00 青藏高原生物量碳、土壤碳： Biomass.e00，Socd.e00 土壤碳含量数据（Socd）是参考全国第二次土壤普查的数据与《中国1:100万土壤图》按土壤亚类插值生成。 NPP数据来自CASA模型与AVHRR数据模拟生成： Potter CS, Randerson JT, Field CB et al. Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satellite and surface data. Global Biogeochemical Cycles, 1993, 7: 811–841. 生物量碳数据来自HRBM模型模拟生成： McGuire AD, Sitch S, et al. Carbon balance of the terrestrial biosphere in the twentieth century: Analyses of CO2, climate and land use effects with four process-based ecosystem models. Global Biogeochem. Cycles, 2001, 15 (1), 183-206. 原始资料主要是遥感数据和野外观测数据。精度较好；生产过程中与野外实测数据进行的验证和调参，是模拟结果尽量与野外实测数据保持在可接受的误差范围内；NPP数据与野外实测数据的验证结果表明，误差保持在15%的范围内。 空间分辨率0.05度×0.05度（经度×纬度）。
周才平
本数据集包含了青藏高原主要城市与县1970-2006年牲畜数量变化序列数据，用于研究青藏高原社会经济变化。 数据表共有十个字段 字段1：年 解释：数据的年份 字段2：省 解释：所属的省份 字段3：市/州 解释：所属的市或者州 字段4：县 解释：县的名称 字段5：大牲畜(万头) 解释：牛、马、骡、驴、骆驼等大牲畜的数量 字段6：牛群(万头) 解释：牛的数量 字段7：马属动物（万头）解释：马、骡、驴等马属动物的数量 字段8：马(万头) 解释：马的数量 字段9：羊(万头) 解释：羊的数量 字段10：数据来源 解释：数据摘取的来源 数据来自统计年鉴与县志，部分清单如下： [1] 甘肃年鉴编委会. 甘肃年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1984,1988-2009 [2] 云南省统计局. 云南统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1988-2009 [3] 四川省统计局，四川调查总队. 四川统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1987-1991，1996-2009 [4] 新疆维吾尔自治区统计局. 新疆统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1989-1996，1998-2009 [5] 西藏自治区统计局. 西藏统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1986-2009 [6] 青海省统计局. 青海统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，1986-1994，1996-2008. [7] 互助土族自治县志编纂委员会. 互助土族自治县志[J]. 青海：青海人民出版社，1993 [8] 海晏县志编纂委员会. 海晏县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1994 [9] 门源县志编纂委员会. 门源县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，1993 [10] 贵南县志编纂委员会. 贵南县志[J]. 陕西：三秦出版社，1996 [11] 贵德县志编纂委员会. 贵德县志[J]. 陕西：陕西人民出版社，1995 [12] 尖扎县志编纂委员会. 尖扎县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，2003 [13] 达日县志编纂委员会. 达日县志[J]. 陕西：陕西人民出版社，1993 [14] 格尔木市志编纂委员会. 格尔木市志[J]. 北京：方志出版社，2005 [15] 德令哈市志编纂委员会. 德令哈市志[J]. 北京：方志出版社，2004 [16] 天峻县志编纂委员会. 天峻县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1995 [17] 乃东县志编纂委员会. 乃东县志[J]. 北京：中国藏学出版社，2006 [18] 古浪县志编纂委员会. 古浪县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，1996 [19] 阿克塞哈萨克族自治县志编纂委员会. 阿克塞哈萨克族自治县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，1993 [20] 岷县志编纂委员会. 岷县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，1995 [21] 宕昌县志编纂委员会. 宕昌县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1995 [22] 宕昌县志编纂委员会. 宕昌县志(续编)(1985-2005)[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，2006 [23] 文县志编纂委员会. 文县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1997 [24] 康乐县志编纂委员会. 康乐县志[J]. 上海：三联书店. 1995 [25] 积石山(保安族 东乡族 撒拉族)自治县志编纂委员会. 积石山(保安族 东乡族 撒拉族)自治县志[J]，甘肃：甘肃文化出版社，1998 [26] 碌曲县志编纂委员会. 碌曲县志[J]. 甘肃：甘肃人民出版社，2006 [27] 舟曲县志编纂委员会. 舟曲县志[J]. 上海：三联书店. 1996 [28] 夏河县志编纂委员会. 夏河县志[J]. 甘肃：甘肃文化出版社，1999 [29] 卓尼县志编纂委员会. 卓尼县志[J]. 甘肃：甘肃民族出版社，1994 [30] 迭部县志编纂委员会. 迭部县志[J]. 甘肃：兰州大学出版社，1998 [31] 彭县志编纂委员会. 彭县志[J]. 四川：四川人民，1989 [32] 灌县志编纂委员会. 灌县志[J]. 四川：四川人民出版社，1991 [33] 温江县志编纂委员会. 温江县志[J]. 四川：四川人民出版社，1990 [34] 什邡县志编纂委员会. 什邡县志[J]. 四川：四川大学出版社，1988 [35] 天全县志编纂委员会. 天全县志[J]. 四川：四川科学技术出版社，1997 [36] 石棉县志编纂委员会. 石棉县志[J]. 四川：四川辞书出版社，1999 [37] 芦山县志编纂委员会. 芦山县志[J]. 四川：方志出版社，2000 [38] 红原县志编纂委员会. 红原县志[J]. 四川：四川人民出版社，1996 [39] 汶川县志编纂委员会. 汶川县志[J]. 四川：巴蜀书社，2007 [40] 得荣县志编纂委员会. 得荣县志[J]. 四川：四川大学，2000 [41] 白玉县志编纂委员会. 白玉县志[J]. 四川：四川大学出版社，1996 [42] 巴塘县志编纂委员会. 巴塘县志[J]. 四川：四川民族出版社，1993 [43] 九龙县志编纂委员会. 九龙县志续篇(1986-2000)[J]. 四川：四川科学技术出版社，2007 [44] 贡山独龙族怒族自治县志编纂委员会. 贡山独龙族怒族自治县志[J]. 北京：民族出版社，2006 [45] 泸水县志编纂委员会. 泸水县志[J]. 云南：云南人民出版社，1995 [46] 德钦县志编纂委员会. 德钦县志[J]. 云南：云南民族，1997 [47] 于田县志编纂委员会. 于田县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，2006 [48] 策勒县志编纂委员会. 策勒县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，2005 [49] 和田县志编纂委员会. 和田县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，2006 [50] 新疆且末县地方志编纂委员会. 且末县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1996 [51] 新疆莎车县志编纂委员会. 莎车县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1996 [52] 叶城县志编纂委员会. 叶城县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1999 [53] 新疆阿克陶县地方志编纂委员会. 阿克陶县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1996 [54] 新疆乌恰县地方志编纂委员会. 乌恰县志[J]. 新疆：新疆人民出版社，1995
国家统计局
青藏高原湖泊水位观测数据集包含扎日南木错，巴木错，达瓦错，达则错和蓬错湖泊的水位日变化数据。 湖水水位通过安装在湖岸边的HOBO水位计（U20-001-01）观测，再通过安装在岸边的气压计或附近气象站气压数据进行校正，然后得到真实的水位变化。精度小于0.5cm。 数据集包含以下内容： 2010-2017年扎日南木错湖水水位日变化数据； 2013-2017年巴木错湖水水位日变化数据； 2013-2017年达瓦错湖水水位日变化数据； 2013-2017年达则错湖水水位日变化数据； 2013-2017年蓬错湖水水位日变化数据。 水位，单位：m。
类延斌
青藏高原冰芯-积雪黑碳含量数据集包括5个表：1 Xu et al. 2006 AG，2 Xu et al. 2009 PNAS_Conc，3 Xu et al. 2009 PNAS_flux，4 Xu et al. 2012 ERL，5 Wang et al. 2015 ACP。 数据采集地点包括煤矿冰川、冬克玛底、枪勇、抗物热、纳木那尼、慕士塔格、绒布、唐古拉山、宁金岗桑、左丘普、天山乌鲁木齐河源1号等冰川，采集地点经纬度，高程等信息在数据中均有标注。 数据主要指标为：地点、时间、有机碳（organic carbon，OC）、元素碳（elemental carbon，EC）、黑碳（black carbon，BC）含量和通量。 地点：经纬度 时间：年份或日期 OC：有机碳 EC：元素碳 BC：黑碳 Conc.：含量，单位：ng g-1 Flux：通量，单位：mg m-2a-1 数据来自课题： ①国家重点基础研究发展计划（973计划）：全球变化敏感因子的时空特性与遥感模式化；负责人：徐柏青单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：科技部 ②国家重点基础研究项目：青藏高原形成演化对全球变化的响应与适应对策；负责人：姚檀栋单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：科技部 ③国家自然科学基金面上项目：青藏高原雪冰中高分辨率碳黑记录研究；负责人：徐柏青单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：国家自然科学基金委 ④国家自然科学基金面上项目：青藏高原冰芯包裹气体中气候环境信息的提取；负责人：徐柏青单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：国家自然科学基金委 ⑤国家自然科学基金杰出青年基金项目：青藏高原雪冰-大气化学与环境变化；负责人：徐柏青单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：国家自然科学基金委 ⑥国家自然科学基金青年基金项目：藏东南冰芯近百年来南亚人类活动气溶胶排放与燃烧得变化研究；负责人：王茉单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：国家自然科学基金委 观测方法：两步加热法、热/光学碳分析方法和单颗粒黑碳气溶胶光度计。
徐柏青
青藏高原混合土壤水分数据产品是利用了遥感观测、原位测量和模型模拟技术。原位土壤水分（SM）观测结合了青藏高原气候带的分类，用于在高原尺度上产生原位测量的SM气候学。使用产生的青藏高原尺度原位SM气候学来缩放模型模拟的SM数据，其随后用于缩放SM卫星观测。然后通过应用三重配置和最小二乘法来客观地混合气候学尺度的卫星和模型模拟的SM。最终的混合SM可以复制不同气候区的SM动力学，从亚湿润地区到青藏高原的半干旱和干旱地区。 - 时间分辨率：天，从01/05/2008开始 - 空间分辨率：0.25°×0.25° - 数据集尺寸：61×121×975 - 单位：cm^3 cm^-3 数据质量开放评估。
Yijian Zeng
将冰湖划分为冰面湖、与冰川末端相连和非相连湖泊等三种类型。在分类的基础上，研究第三极地区各流域冰湖的数量与面积、不同大小面积变化幅度、与冰川距离远近、有冰川融水径流补给与无冰川融水径流补给冰湖面积的变化差异以及冰湖面积随海拔梯度变化特征等内容。 数据源：Landsat TM/ETM+ 1990，2000，2010。 数据通过目视解译，包括面积大于0.003平方公里的冰湖数据，结合原始影像与Google Earth检查编辑。 数据应用于第三极地区冰湖变化与冰湖溃决洪水( GLOF) 评估。 数据类型：矢量。 投影坐标系：Albers Conical Equal Area。
张国庆
本数据集为基于Landsat卫星影像获取的喜马拉雅中段波曲流域1976、1991、2000、2010年四期冰川、冰湖的矢量数据。 数据源来自Landsat遥感影像 1976：LM21510411975306AAA05、LM21510401976355AAA04 1991：LT41410401991334XXX02、LT41410411991334XXX02 2000：LE71410402000279SGS00、LE71400412000304SGS00、LE71410402000327EDC00、LE71410412000327EDC00 2010：LT51400412009288KHC00、LT51410402009295KHC00、LT51410412009311KHC00、LT51410402011237KHC00。 从各期遥感影像上人工提取冰川、冰湖边界。 冰川、冰湖边界提取误差估计为0.5个像元。 数据文件： Glacial_1976：1976年冰川矢量数据 Glacial_1991：1991年冰川矢量数据 Glacial_2000：2000年冰川矢量数据 Glacial_2010：2010年冰川矢量数据 Glacial_Lake_1976：1976年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_1991：1991年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_2000：2000年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_2010：2010年冰湖矢量数据 冰湖矢量数据字段包括： 编号、名字、经纬度、海拔、面积、朝向、冰湖类型、长度、宽度、与冰川的距离
王伟财
该数据集记录了青海省1980~2016年全社会固定资产投资情况。数据来自统计年鉴： 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，从青海统计年鉴中摘录，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表共有11个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：总计 解释：固定资产投资总计 亿元 字段3：国有经济 解释：国有经济固定资产投资额 亿元 字段4：集体经济 解释：集体经济固定资产投资额 亿元 字段5：私营经济 解释：私营经济固定资产投资额 亿元 字段6：其他经济 解释：其他经济固定资产投资额 亿元 字段7：总增长 解释：固定资产投资总增长 % 字段8：国有增长 解释：国有固定资产投资增长 % 字段9：集体增长 解释：集体固定资产投资增长 % 字段10：私有增长 解释：私有固定资产投资增长 % 字段11：其他增长 解释：其他固定资产投资增长 %
青海省统计局, 青海省统计局
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