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
青藏高原地温分布图是基于程国栋（1984）提出的多年冻土稳定型划分指标(表1)，利用统计模拟的年变化深度地温数据划分的。利用地理加权回归方法，融合2010年左右233个钻孔年变化深度处的年平均地温数据和遥感积雪日数、GLASS叶面积指数、SoilGrids250m的土壤沙粒含量、土壤粘粒含量、土壤粉粒含量、土壤有机质和土壤体密度数据产品、中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）输出的二版土壤湿度产品和融合了近4万区域自动气象站和FY2/EMSIP降水产品的融合产品。估计得到了代表2010年代的青藏高原1km分辨率年冻土稳定性分布图。数据格式为Arcgis Raster。
冉有华
该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年8月黄河源区（扎陵湖北面）人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年可可西里人工采集的土地覆盖地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
三江源及区域国家标准气象站逐月气象数据，包含32个气象站，主要包括平均本站气压、极端最高本站气压、极端最高本站气压出现日、极端最低本站气压、极端最低本站气压出现日、平均气温、极端最高气温、极端最高气温出现日、极端最低气温、极端最低气温出现日、平均气温距平、平均最高气温、平均最低气温、日照时数、日照百分率、平均相对湿度、最小相对湿度、最小相对湿度出现日期、降水量、日降水量>=0.1mm日数、最大日降水量、最大日降水量出现日、降水距平百分率、平均风速、极大风速、极大风速之出现日、最大风速、极大风速之风向、最大风速之风向、最大风速之出现日26个变量。数据格式为txt，以站点ID命名，每个文件26列，各列数据的名称、单位以含义在SURF_CLI_CHN_MUL_MON_readme.txt文件中进行了说明。所包含的站点列表如下表： site_id lat lon elv name_cn 52754 37.33 100.13 8301.50 刚察 52833 36.92 98.48 7950.00 乌兰 52836 36.30 98.10 3191.10 都兰 52856 36.27 100.62 2835.00 恰卜恰 52866 36.72 101.75 2295.20 西宁 52868 36.03 101.43 2237.10 贵州 52908 35.22 93.08 4612.20 伍道梁 52943 35.58 99.98 3323.20 兴海 52955 35.58 100.75 8120.00 贵南 52974 35.52 102.02 2491.40 同仁 56004 34.22 92.43 4533.10 托托河 56018 32.90 95.30 4066.40 杂多 56021 34.13 95.78 4175.00 曲麻莱 56029 33.02 97.02 3681.20 玉树 56033 34.92 98.22 4272.30 玛多 56034 33.80 97.13 4415.40 清水河 56038 32.98 98.10 9200.00 石渠 56043 34.47 100.25 3719.00 果洛 56046 33.75 99.65 3967.50 达日 56065 34.73 101.60 8500.00 河南 56067 33.43 101.48 3628.50 久治 56074 34.00 102.08 3471.40 玛曲 56080 35.00 102.90 2910.00 合作 56106 31.88 93.78 4022.80 索县 56116 31.42 95.60 3873.10 丁青 56125 32.20 96.48 3643.70 囊谦 56128 31.22 96.60 3810.00 类乌齐 56137 31.15 97.17 3306.00 昌都 56151 32.93 100.75 8530.00 班玛 56152 32.28 100.33 8893.90 色达
国家气象信息中心 数据应用服务室
该数据集是中国科学院西北高原生物研究所调查的三江源国家公园植物采集布位点信息。该数据集时间范围是2008年至2017年，调查范围是三江源国家公园，调查内容包括采集日期、编号、科、属、种、调查日期、采集地点、采集人、经度、纬度、海拔、生境、鉴定人等信息。对国家公园的三个园区分别进行了调查，在长江源园区调查了24个科56个属的88个种的植被，总共116条记录；在黄河源园区调查了26个科64个属110个种的植被，总共159条记录；在澜沧江源园区调查了12个科22个属30个种的植被，总共33条记录。
高庆波
净初级生产力（NPP）数据基于CASA模型生产，数据内容为三江源地区2010-2015年250米分辨率逐月NPP数据集。净初级生产力定义：绿色植物单位面积、单位时间内所累积的有机物数量。 单位：0.01gC/m²/月。Monthly和Yearly NPP分别表示逐月和逐年NPP。 投影信息： Albers 等积圆锥投影 中央经线：105度 第一割线：25度 第一割线：47度 坐标西偏：4000000 meter
朱伟伟
基于MODIS 2000年至2018年生长季平均的NDVI（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。对三江源国家公园的三个园区都进行了计算(CJYYQ：长江源园区；HHYYQ：黄河源园区；LCJYYQ：澜沧江源园区)。CJYYQ_NDVI_trend_2000_2018_ok.tif：长江源园区NDVI变化趋势。CJYYQ_NDVI_trend_2000_2018_ok_significant.tif：长江源园区NDVI变化趋势，剔除了不显著（p>0.05）的区域。CJYYQ_gs_avg_NDVI_2000.tif：长江源园区2000年生长季平均NDVI。单位为NDVI变化每年。
王旭峰
该数据集是中国科学院西北高原生物研究所在三江源国家公园野生动物多样性本底调查过程获得的野生动物分布位点信息。该数据集时间范围是2017年，调查范围是三江源国家公园，调查物种包括藏野驴（Equus kiang）、狼(Canis lupus)、赤狐(Vulpes vulpes)、马鹿(Cervus elaphus)、雀鹰(Accipiter nisus)、红腹红尾鸲(Phoenicurus erythrogastrus)、豹猫(Prionailurus bengalensis)、大鵟(Buteo hemilasius)、藏原羚(Procapra picticaudata)、藏雪鸡(Tetraogallus tibetanus)、高原山鹑(Perdix hodgsoniae)、猎隼(Falco cherrug)等多种珍稀野生动物。
张同作
本数据集包含三江源国家公园内各个县的社区情况统计表，具体内容包括： 表一包括：行政村个数、自然村个数、户数、人口数、农村劳动力人数、一二三产业总值、人均纯收入、家畜数量； 表二包括：人口民族组成（各名族人口数）、教育的相关统计（中小学个数及学生人数）、卫生相关的统计（医院、卫生室以及医护人员个数）、人口受教育水平的统计（不同教育程度的人数）； 表三包括：草地（草地总面积、可利用草场面积、中度以上退化面积、草原植被覆盖度）、林地（总面积、乔木林面积、灌木林面积和疏林地面积）、水域（总面积、河流面积、湖泊面积、冰川面积、雪山面积和湿地面积）。 总共设计四个县：玛多、曲麻莱、杂多和治多县。该数据来自政府部门的统计数据。
国家统计局
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
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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
该数据集包含了黄河源、长江源、澜沧江三个源区的每个流域的边界、总边界及其流域内部各个县的边界。 观测项目有：黄河源、长江源、澜沧江三个源区的每个流域的边界、总边界及其流域内部各个县的边界。
魏彦强, 三江源国家公园星空地一体化生态监测及数据平台建设和开发应用
该数据集包含了从1992到2015年的逐年黄河源、长江源、澜沧江三个源区的土地覆盖数据集。共包括了22种基于UN Land Cover Classification System的土地覆盖类型。集成了NOAA AVHRR, SPOT, ENVISAT, PROBA-V等植被分类产品。在中国区，（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。
魏彦强
该数据集包含了黄河源、长江源、澜沧江三个源区的最大值合成法生产的NPP产品数据。MOD13Q1、MOD17A2以及MOD17A2H遥感产品数据来自于NASA网站（http://modis.gsfc.nasa.gov/）。MOD13Q1产品的分辨率为250 m, 16 d合成产品。MOD17A2和MOD17A2H产品数据都是8 d合成产品, MOD17A2的分辨率为 1000 m, MOD17A2H的分辨率为500 m。最终合成的MODIS NPP产品的分辨率为1km。 下载的MOD13Q1、MOD17A2、MOD17A2H遥感数据产品, 格式为HDF, 该数据已经过大气校正、辐射校正、几何校正和去云等处理。1）MRT投影转换。将下载的数据产品进行格式和投影转换, 将HDF格式转换为TIFF格式, 将投影转换为UTM投影, 输出250 m分辨率的NDVI、250 m分辨率的EVI、1000 m和500 m两种分辨率的净光合PSNnet。2）MVC最大值合成。将与地面实测数据同期的NDVI、EVI、PSNnet采用最大值合成, 得到与实测数据对应的值。采用最大值合成法可以有效减少云、大气、太阳高度角等的影响。3)基于NASA-CASA模型生成NPP年值。
Kamel Didan*, Armando Barreto Munoz, Ramon Solano, Alfredo Huete
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
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
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