该数据集包含了从2020年到2021年基于LandSat-8 OLI遥感影像提取的长江源区土地覆盖数据及植被类型数据集。空间分辨率为30m。共包括了7种基于UN Land Cover Classification System的土地覆盖类型。在算法中，（1）首先结合我国1：10万植被分类（2007）进行了质量订正和控制；（2）我国植被分类中侧重与气候区的结合，在订正CCI-LC时与我国气候区划相结合，与我国气候区划类型对应的植被类型相结合，全面订正了数据标签。集成了去云算法、基于地面验证点建立了基于支持向量机分类器的优化算法，最终得到分类效果较好的分类产品，通过与同类产品的对比分析，该数据集明显优于ESA-CCI 300m、MODIS 500m及GLB 30m等产品。
魏彦强
该数据集包含了从2020年到2021年基于LandSat-8 OLI遥感影像提取的澜沧江源区土地覆盖数据及植被类型数据集。空间分辨率为30m。共包括了7种基于UN Land Cover Classification System的土地覆盖类型。在算法中，（1）首先结合我国1：10万植被分类（2007）进行了质量订正和控制；（2）我国植被分类中侧重与气候区的结合，在订正CCI-LC时与我国气候区划相结合，与我国气候区划类型对应的植被类型相结合，全面订正了数据标签。集成了去云算法、基于地面验证点建立了基于支持向量机分类器的优化算法，最终得到分类效果较好的分类产品，通过与同类产品的对比分析，该数据集明显优于ESA-CCI 300m、MODIS 500m及GLB 30m等产品。
魏彦强
三江源国家公园遥感地表温度数据集1km（2004年-2020年)，数据源为MOD11A2，MOD11A2 V6产品提供了一个1200 x 1200公里网格内的8天平均陆地表面温度（LST），数据格式为.hdf。利用MOD11A2地表温度数据，通过MRT软件进行拼接、重采样和投影转换等操作，通过ARCGIS处理好的shp图层进行掩膜，最后进行单位换算、数据平滑等处理，可得到三江源国家公园遥感地表温度数据。
王旭峰
该数据集包含了从2020年到2021年基于LandSat-8 OLI遥感影像提取的黄河源土地覆盖数据及植被类型数据集。空间分辨率为30m。共包括了7种基于UN Land Cover Classification System的土地覆盖类型。在算法中，（1）首先结合我国1：10万植被分类（2007）进行了质量订正和控制；（2）我国植被分类中侧重与气候区的结合，在订正CCI-LC时与我国气候区划相结合，与我国气候区划类型对应的植被类型相结合，全面订正了数据标签。集成了去云算法、基于地面验证点建立了基于支持向量机分类器的优化算法，最终得到分类效果较好的分类产品，通过与同类产品的对比分析，该数据集明显优于ESA-CCI 300m、MODIS 500m及GLB 30m等产品。
魏彦强
根据最新监测数据显示，三江源国家公园内面积大于1000平方米的湖泊达到167个，其中，长江源园区120个、黄河源园区36个、澜沧江源园区11个，以淡水湖和微咸水湖居多，是世界上海拔最高、数量最多、面积最大的高原湖群区之一。三江源国家公园湖泊面积长序列数据集（1970-2020年），数据来源于卫星遥感数据，采用机器和人工目视解译确定了三江源国家公园湖泊边界，数据说明了三江源国家公园水源涵养能力显著增强。
张国庆
该数据集包含了三江源国家公园30m空间分辨率的遥感解译冰川数据集，该数据集包含了从2020年到2021年基于LandSat-8 OLI遥感影像提取的三江源国家公园冰川分布数据集。空间分辨率为30m。在算法中，首先结合我国第二次冰川编目数据进行了质量订正和控制。集成了去云算法、基于地面验证点建立了基于支持向量机分类器的优化算法，最终得到分类效果较好的分类产品，通过与同类产品的对比分析，该数据集明显优于ESA-CCI 300m、MODIS 500m及GLB 30m等产品。
魏彦强
三江源国家公园土壤温度数据集，时间范围为1980-2020年。数据为ERA5，ERA5是ECMWF（欧洲中期天气预报中心）对1950年1月至今全球气候的第五代大气再分析数据集。ERA5由ECMWF的哥白尼气候变化服务（C3S）生产。ERA5提供了大量大气、陆地和海洋气候变量的每小时估计值。这些数据覆盖了30公里网格上的地球，并使用137个从地表到80公里高度的高度来解析大气，包括在降低空间和时间分辨率时所有变量的不确定性信息。
王旭峰
基于MODIS 2000年至2020年生长季平均的NDVI与EVI（空间分辨率250m），利用Mann-Kendall趋势检测方法，计算了NDVI的变化趋势。MOD13Q1 V6产品提供逐像元的植被指数。一个是归一化差值植被指数(NDVI)，又称连续性指数，是由现有的国家海洋和大气管理局高级甚高分辨率辐射计(NOAA-AVHRR)导出的NDVI。第二个植被层是增强植被指数(EVI)，该指数将冠层背景变化最小化，并在浓密的植被条件下保持敏感性。EVI还使用蓝色波段去除烟雾和亚像素薄云造成的残留大气污染。MODIS NDVI和EVI产品是由大气校正的双向地表反射率计算而来的。该数据空间分辨率为250m。
王旭峰
该数据集包含了三江源地区1960-2020年间因雪灾而损失的牲畜数量和雪灾发生地点位置数据集。灾害发生地及损失情况来自《中国气象灾害大典》(温克刚, 2005)、《中国西部农业气象灾害》(王建林 et al., 2003)及《中国灾害性天气气候图集》(中国气象局, 2007)等。近些年的数据主要依据雪灾的新闻报道和文献报道数据。数据质量控制中，首先对雪灾的发生地进行了详细订正，其次对其损失数量进行了详细评估，对一些明显夸大报道的雪灾事件进行了剔除和合理纠正，使得数据较为客观和真实，能反映雪灾的具体规模大小。是研究三江源区雪灾的一手资料。
魏彦强
三江源国家公园位于地球“第三极”青藏高原腹地，由长江源园区、黄河源园区、澜沧江源园区组成，总面积为12.31万平方公里。三江源国家公园遥感积雪结束日期数据产品是基于中国2000-2020年逐日无云500 m积雪面积产品，依据积雪初日为一个水文年中最后一次出现连续5天是雪的终日对应日期计算得到，其中水文年为每年的9月1日到次年的8月31日。数据格式是TIFF，数据投影为WGS84投影,分辨率是500m。积雪日数取值范围为1~365天或者366天，无效值为0,其中1表示9月1日，依次类推具体日期。
郝晓华
三江源国家公园位于地球“第三极”青藏高原腹地，由长江源园区、黄河源园区、澜沧江源园区组成，总面积为12.31万平方公里。三江源国家公园遥感积雪开始日期数据产品是基于中国2000-2020年逐日无云500 m积雪面积产品，依据积雪初日为一个水文年中第一次出现连续5天是雪的首日对应日期计算得到，其中水文年为每年的9月1日到次年的8月31日。数据格式是TIFF，数据投影为WGS84投影,分辨率是500m。积雪日数取值范围为1~365天或者366天，无效值为0,其中1表示9月1日，依次类推具体日期。
郝晓华
三江源国家公园遥感雪粒径数据产品（2000年-2020年），雪粒径数据产品是基于MOD09GA数据，利用由AART模型发展的SGSP算法反演得到的。雪粒径值表示积雪表层（5cm左右）的雪粒有效半径（单位： μm），数据格式是TIFF，数据投影为WGS84投影。2000-11-01至2019-04-01积雪期（每年11月1日到次年4月1日）。雪粒径取值范围为50-2000μm，并用MOD10A1识别的积雪的FSC（0-100）进行了掩膜，其他区域取值都为0。
郝晓华
三江源国家公园遥感蒸散发数据集（2000年-2020年）使用了MOD16A2遥感数据集，该数据集的空间分辨率为1km，时间分辨率为8天。 MOD16A2第6版蒸发/热量通量产品是一个以500米像素分辨率制作的8天综合产品。用于MOD16数据产品收集的算法是基于Penman-Monteith方程的逻辑，其中包括每日的气象再分析数据的输入，以及MODIS遥感数据产品，如植被属性动态、反照率和土地覆盖。
王旭峰
该数据集包含了基于ASTER GDEM v3提取的三江源地区数字高程数据，空间分辨率为30m。数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM），利用有序、有限的位置高程数值矩阵实现对地球表面高程状态的数字化模拟，是建立数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）的基础。 NASA（美国国家航空航天局）和METI（日本经济产业省）于2009年6月28日共同发布了ASTER GDEM v1数据产品，并宣布向全球用户免费开放下载使用。2011年10月中旬，NASA和METI共同发布了ASTER GDEM v2版本，在v1的基础之上，新增了26万光学立体像对数据，主要用于改善覆盖范围、提升数据分辨率、提升水体掩模处理精确度。2019年8月5日，NASA和METI共同发布了ASTER GDEM v3版本，在v2的基础之上，新增了36万光学立体像对数据，主要用于减少高程值空白区域、水域数值异常。 本DEM数据是基于ASTER GDEM v3，利用三江源地区边界范围进行拼接处理和修正，空间分辨率为1弧度秒（约30 米），格式为GeoTIFF，参考大地水准面为WGS84/EGM96，特殊DN值：无效像素值为-9999，海平面数据为0。精度：垂直精度20米，水平精度30米。
魏彦强
该数据集包含了三江源地区1km空间分辨率的理论载畜量数据集。该数据集在2015年到2021年收集的地面样点数据基础上，与基于MODIS遥感影像提取的NDVI数据进行建模，反演得到三江源地区地上草地生物量数据，利用羊单位（SU）换算得到公里网格2020年理论载畜量（羊单位，SU）数据集。空间分辨率为1km。在算法中，首先结合地面样方和对应的同时相MODIS植被指数，建立回归关系模型，此外，集成了去云算法、基于地面验证点建立了基于支持向量机分类器的优化算法，最终得到分类效果较好的草地分类产品作为掩膜，最终得到公里网格理论载畜量（羊单位，SU）。该数据集具有很好的高空间分辨率和高时效性等特点。
魏彦强
三江源国家公园包括长江源、黄河源、澜沧江源3 个园区，总面积为12.31 万平方公里，介于东经89°50'57"—99°14'57"，北纬32°22'36"—36°47'53"，占三江源国土面积的31.16%。 本数据集是基于《三江源国家公园总体规划》中的三江源国家公园区位图进行数字化而产生。数据包含长江源园区、黄河源园区和澜沧江园区的边界。 数据格式为Shapefile格式。推荐使用arcmap打开数据。
王旭峰
本数据集采用SMMR（1979-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）逐日亮温数据，由双指标（TB_37v，SG）冻融判别算法生成，分类结果包含冻结地表、融化地表、沙漠及水体四种类型。数据覆盖范围为三江源区域，空间分辨率为25.067525 km，EASE Grid投影方式，以Geotif格式存储。像元数值表征地表冻融的状态：1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表水体。因为该数据集中所有tif文件描述的是三江源国家公园范围，所以这些文件的行列号信息是不变的，摘录如下（其中cellsize单位为m）： ncols 52 nrows 28 cellsize 25067.525 nodata_value 0
晋锐
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品（MOD13Q1 collection6）估算的三江源国家公园区域的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。共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2020年。空间分辨率为250m。数据中包含4个子文件夹，CJYYQ_phen是三江源国家公园长江源园区的物候结果，HHYYQ_phen是三江源国家公园黄河源园区的物候结果，LCJYYQ_phen是三江源国家公园澜沧江源园区的物候结果，SJY_phen是整个三江源区域的物候。 数据格式为geotif，建议使用arcmap或者Python+GDAL浏览和处理数据。
王旭峰
本数据集是基于MODIS数据进行处理和分析后得到，通过改进不同下垫面下的不同积雪提取算法，提高了积雪范围识别精度，同时利用隐马尔科夫去云算法和SSM/I雪水当量结合，最终生成完全无云的逐日积雪面积产品。取值范围： 1：积雪；0 非积雪。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2000年2月24日至2019年12月31日。 数据格式为geotiff，推荐使用Arcmap或python +GDAL打开和处理数据
郝晓华
本数据集来源于中国长时间序列雪深数据集，利用三江源边界进行提取形成三江源雪深数据集。取值范围：0-100 cm。时间分辨率：逐日。空间分辨率为0.25 度（约25km），时间范围是1980年1月1日至2020年12月31日。雪深数据基于星载被动微波遥感数据生产，使用了三个不同的被动微波传感器数据，它们分别是SMMR,SSM/I和SSMI/S。由于不同的传感器之间存在一定的系统偏差，因此，首先对不同传感器的数据进行了交叉订正，然后再基于被动微波亮度温度梯度法制作中国长时间序列雪深数据集。头文件信息可参考数据集header.txt。
戴礼云
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