该数据集是从中国科学院青藏高原研究所开发的一套中国区域近地面气象与环境要素再分析数据集中提取得到。该数据集是以国际上现有的 Princeton 再分析资料、GLDAS 资料、GEWEX-SRB 辐射资料，以及 TRMM 降水资料为背景场，融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成。其时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率 0.1°，包含近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率，共 7 个要素（变量）。
王旭峰
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2021年10月。
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
青藏高原分区域动力降尺度（TPSDD）数据集是一个高空间-时间分辨率的网格数据集，用于整个青藏高原的陆地-空气交换过程和低层大气结构研究，并考虑到了青藏高原各分区域的气候特征。该数据集的时间跨度为1981年至2020年，时间分辨率为2小时，空间分辨率为10公里。数据集的气象要素包括近地表土地-空气交换参数，如向下/向上的长波/短波辐射通量、动量通量、显热通量、潜热通量等。此外，还包括从地表到对流层顶的3维风、温度、湿度和气压的垂直分布。通过比较观测数据和最新的ERA5再分析数据，对该数据集进行了独立评估。结果表明了该数据集的准确性和优越性，为未来的气候变化研究提供了巨大的潜力。
李斐, 马舒坡, 朱金焕, 邹捍, 李鹏, 周立波
青藏高原分区域动力降尺度数据集-标准年（TPSDD-Standard）是一个高空间-时间分辨率的网格数据集，用于整个青藏高原的陆地-大气交换过程和低层大气结构研究，并考虑到了青藏高原各分区域的气候特征。根据青藏高原上空500 hPa多年平均位势高度场，选取与该位势高度场空间相关系数最大的年份（2014年）作为标准年，它能粗略反映青藏高原大气多年平均状况。该数据时间分辨率为1小时，空间分辨率为5公里。数据集的气象要素包括近地表土地-空气交换参数，如向下/向上的长波/短波辐射通量、感热通量、潜热通量等。此外，还包括从地表到对流层顶的3维风、温度、湿度和气压的垂直分布。通过比较观测数据和最新的ERA5再分析数据，对该数据集进行了独立评估。结果表明了该数据集的准确性和优越性，为未来的气候变化研究提供了巨大的潜力。
李斐, 马舒坡, 朱金焕, 周立波, 李鹏, 邹捍
冰川表面运动提取在冰川动力学与物质平衡变化研究中具有重要意义，针对当前我国自主遥感卫星数据在冰川运动监测应用中存在的不足，选用GF-3卫星FSI模式下获取的2019—2020年间覆盖青藏高原高山区典型冰川的SAR数据，借助并行化偏移量跟踪算法获取了研究区冰川表面流速分布。GF-3影像凭借其良好的空间分辨率，在规模较小、运动缓慢的冰川运动提取方面具有显著的优势，能够更好地体现冰川运动细节信息及其差异性。该研究有助于分析气候变化背景下青藏高原地区冰川的运动规律及其时空演变特征。
闫世勇
通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上。采用了CMIP6提供的13个模型4种情景输出的降水与气温数据，对未来降水与气温数据进行后处理，后处理后的降水与气温驱动水文模型，模拟出2046-2065年水循环过程，给出全青藏高原空间0.1度日尺度径流未来可能时空分布。
叶爱中
基于CMIP6模式资料（模式列表见表1）估算了历史时期（1990-2014年）和未来（2046-2065年）不同气候变化情景下（包括SSP126, SSP245, SSP585），青藏高原和环北极地区冻土分布、冻土活动层厚度，以及冻土区陆地生态系统碳通量（总初级生产力GPP和生态系统碳源汇NEP）数据，空间分辨率为1°×1°。其中冻土分布利用空间约束方法 (Chadburn et al., 2017)，基于现阶段不同温度梯度下冻土出现的概率，结合地球系统模式模拟的未来温度变化，估算未来气候变暖情景下的冻土分布。活动层厚度变化方面，利用现阶段基于遥感估算的活动层厚度对温度变化的敏感性约束地球系统模式模拟的活动层厚度变化，从而校正模型对冻土活动层厚度模拟的误差。未来冻土区碳通量为地球系统模式模拟结果的多模式集合平均值。 模拟结果表明，未来气候变化情景下青藏高原冻土将显著退化，随着未来温度升高，连续多年冻土区表现为碳源，但升温促进植被生长，在非连续冻土区碳汇能力增强。与青藏高原类似，未来环北极地区冻土也将普遍退化，未来气候变暖促进北极地区植被增长，从而增强区域碳汇。
汪涛, 刘丹, 魏建军
青藏高原气溶胶光学特性地基观测数据集采用Cimel 318太阳光度计连续观测获得，涉及珠峰站和纳木错站共两个站点。这些产品是经过云检测之后的结果。数据覆盖时间从2021年1月1日到2021年12月31日，时间分辨率为逐日。太阳光度计在可见光至近红外设有8个观测通道，中心波长分别为：340、380、440、500、670、870、940和1120 nm。仪器的视场角为1.2°，太阳跟踪精度为0.1°。根据太阳直接辐射可获得6个波段的气溶胶光学厚度，精度估计为0.01-0.02。最终采用AERONET统一反演算法，获得气溶胶光学厚度、Ångström指数、粒度谱、单次散射反照率、相函数、复折射指数和不对称因子等。
丛志远
该物候数据基于青藏高原2000-2015年MOD13A2数据（时间分辨率为16天，空间分辨率为1km），利用TIMESAT软件中分段高斯函数拟合NDVI曲线，采用动态阈值方法提取春季物候、秋季物候以及生长季长度，其中春季物候和秋季物候的阈值分别设置为0.2和0.7。此物候数据进行了掩膜处理。其中，掩膜规则为：1）必须满足NDVI的最大值出现在6-9月份之间；2）6-9月份NDVI均值不能小于0.2；3）冬季的NDVI均值不能超过0.3。
俎佳星, 张扬建
植被调查数据是研究生态系统结构与功能必不可少的数据。青藏高原地区蕴含广袤的草地生态系统，主要包括高寒草甸、高寒草地、以及高寒荒漠化的草地。由于独特的地理位置以及高海拔缺氧的环境条件，在藏北高原的群落调查数据较为稀少。本数据集包括2019年藏北样带上47个采样点的的地上生物量和盖度数据，采样时间为7-8月。样方大小为50cm×50cm，烘干后称取植物干重。本数据集可用于生产力的空间分析与模型的校准工作。
张扬建, 朱军涛
三极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。气溶胶类型数据融合时根据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的三极地区气溶胶类型数据（共12种）和质量控制结果。该数据产品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）。
赵传峰
2000-2020年三极地区0.1º气溶胶光学厚度数据集(也称为“Poles AOD Collection 1.0”气溶胶光学厚度（AOD）数据集），结合Merra-2模式数据与MODIS卫星传感器AOD制作，数据覆盖时间从2000年到2020年，时间分辨率为逐日，覆盖范围为“三极”（南极、北极和青藏高原）地区，空间分辨率为0.1度。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
基于12套过去千年温度资料（包括2套青藏高原夏季温度格点重建数据集、2条北极温度重建序列、1套北极格点温度重建序列、6套全球温度格点重建数据集，以及1套过去千年全球再分析数据集），利用最优信号提取法重建了过去千年（900–1999 CE）青藏高原和北极夏季年分辨率气温变化序列。青藏高原的选取范围是（27°N–36°N, 77°E–106°E），北极的选取范围是（60°N–90°N）。重建目标是仪器观测数据CRUTEM4v数据集6月至8月夏季平均气温基于1961–1990 CE时段的异常值。数据可用于研究过去千年青藏高原和北极的温度变化规律及机理。
史锋
本数据集包括1995，2000，2005，2010和2015年等5期湖泊透明度数据。数据源为：Landsat 5，Landsat 7和Landsat 8。使用方法：利于实测光谱反射率，在分析光谱反射率与同步测量的透明度之间的关系的基础上，采用半经验方法选择最佳波段组合，建立青藏高原湖泊透明度算法，获得水体透明度。通过实测点的验证表明水体的透明度估算相对误差在35%。
宋开山
本数据包括青藏高原纳木错地区土壤细菌分布数据，可用来探索围栏和放牧对纳木错地区土壤微生物的季节性影响，样品采集时间为2015年5月至9月，土壤样品用冰袋保存，运回北京青藏高原研究所生态实验室；本数据为扩增子测序结果，使用MoBio Powersoil™DNA分离试剂盒提取土壤DNA，引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3')和806R (5'GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3')，扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件进行分析，之后计算序列之间相似度，并在相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU。采用Greengenes参考文库进行序列比对，去除了只在数据库中出现一次的序列。土壤含水率和土壤温度由土壤温湿度计测得，土壤pH值用pH计测定(Sartorius PB-10, Germany)，用2 M KCl(土壤/溶液，1:5)提取土壤硝态氮(NO3−)和铵态氮(NH4+)浓度，并用Smartchem200离散自动分析仪进行分析。本数据集对研究干旱半干旱草原土壤微生物多样性具有重大意义。
孔维栋
青藏高原草地土壤细菌多样性数据。样品采集时间为2017年7月至8月，包含高寒草甸，典型草原，荒漠草原3种生态系统共计120个样品。土壤表层样品采集后用冰袋保存，运回北京青藏高原研究所生态实验室，通过MO BIO PowerSoil DNA试剂盒提取土壤DNA，16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 806R (5´GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3´)，扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件分析，序列分类依据Silva128数据库，将相似度在97%以上的序列聚类为一个操作分类单元（OTU）。本数据系统地比较了青藏高原样带草地土壤微生物的细菌多样性，对研究微生物在青藏高原的分布具有重大意义。
孔维栋
数据内容：该数据集是青藏高原重点河湖研究区的国产高分系列（GF1/2/3/4）2015-2020年历史存档卫星数据，可覆盖典型河湖区进行有效监测，数据的时间范围为2015-2020年。数据来源和加工方法：数据为1级产品，经过均衡化辐射校正，通过不同检测器的均衡功能对影响传感器的变化进行校正，部分数据基于同时期的Landsat8影像为底图，选取控制点，进行图像几何校正，之后基于DEM数据进行正射校正，并对相应的数据进行波段融合处理。数据质量描述：高分系列卫星由中国资源卫星应用中心负责处理，有中科院空天院卫星地面接收站接收的原始数据和经过加工处理形成的各级产品。其中，1A级（预处理级辐射校正影像产品）：经数据解析、均一化辐射校正、去噪、MTFC、CCD拼接、波段配准等处理的影像数据；并提供卫星直传姿轨数据生产的RPC文件。具体参考中国资源卫星应用中心数据网站文件。数据应用成果及前景：数据为国产高分数据，分辨率高，可应用于监测青藏高原作为亚洲水塔的变化以及产生的影像，检验区内其他数据的准确性。
邱玉宝
通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型（DTVGM: Distributed Time—Variant Gain Hydrological Model）进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上，实际蒸发模拟同气象局公开的站点观测基本一致。模型模拟出1998-2017年水循环过程，经过验证之后，给出全青藏高原空间0.01度日尺度实际蒸发(包含土壤蒸发和植物蒸腾)时空分布。
叶爱中
通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型(DTVGM: distributed time-variant gain model)进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上。模型模拟出1998-2017年水循环过程，给出全青藏高原空间0.01度日尺度径流时空分布。
叶爱中
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