微波辐射计冰盖冻融数据集覆盖时间更新到2016到2019年，空间分辨率为25 km；基于微波辐射计的遥感反演方法采用改进的基于小波冰盖冻融探测算法，算法考虑冰盖冻融亮温特性在时间上的变化，首先利用小波变换对格陵兰所有冰盖区域的长时间亮度温度数据进行小波多尺度分解，在不同尺度下对边缘信息进行分析。再次，采用方差分析的方法将冰盖融化和重新冻结过程产生的边缘信息从噪声中分离出来。基于已提取的冰盖长时间亮度温度变化边缘信息，利用广义高斯模型来确定干雪和湿雪分类的最优边缘阈值， 从而探测出格陵兰冰盖发生融化的区域。最后，基于空间自动纠错的原理，运用空间邻域纠错算子对由噪音引起的错误结果进行探测，并进行人工纠错。长时间序列星载被动微波亮度温度数据来自SMMR、SSM/I和SSMI/S三个传感器。为保证不同传感器亮度温度在时间上的一致性，在冻融提取之前对不同传感器亮度温度进行了交叉订正。通过实测站点的验证表明格陵兰冰盖冻融探测精度在70%以上。数据每一天存放一个bin文件，基于微波辐射计的南极冻融数据每个文件由316*332的栅格组成，格陵兰冰盖冻融数据每个文件由304*448的栅格组成（0值：非融化区域，1值：融化区域）。
梁雷
基于sentinel-1超分宽幅SAR数据，利用提出的U-net冰裂隙探测方法，形成了南北极冰盖冰裂隙高程数据。首先对sentinel-1超分宽幅SAR数据预处理，主要包括辐射定标、冰盖范围确定和斑点噪声去除。其中，为抑制SAR数据的斑点噪声，同时为了保证冰裂隙特征，我们采用了去除乘性噪声的PPB方法。该方法既能有效去除斑点，还能保留冰裂隙的特征。其次，我们利用提出的基于U-net的冰裂隙探测算法进行冰裂隙提取。为了获取正确冰裂隙SAR数据样本，我们通过比对冰裂隙高分辨率光学数据来对SAR样板进行选取，从而形成冰裂隙SAR数据样本。基于冰裂隙区域和非冰裂隙区域SAR数据样本，我们利用U-net方法对冰裂隙进行提取。最后，我们对探测出的冰裂隙数据进行地理编码形成南北极冰盖冰裂隙产品。
梁雷
河冰是冰冻圈的主要组成部分，极区河流封冻对北极航运和运输业有重大影响。随着中俄“冰上丝绸之路”的建设，监测额尔齐斯河流域河冰的变化可为河流通航提供理论基础。北极地区水文站的稀疏分布限制了河冰的研究，其中水文站有限的可用数据表明了河冰破裂具有提前的趋势，但驱动这种趋势的特定气候机制十分复杂。因此，具有高时间分辨率的光学数据（如MODIS产品）适用于监测河流冰物候和绘制河流冰盖范围，有助于了解河冰破裂过程。本研究基于MODIS及被动微波数据，实现一种利用不同遥感数据，以对额尔齐斯河流域河冰进行监测的方法，以期分析河流开始封河时间、结束开河时间、开河速率、封河速率和冰冻期持续时间等河冰物候参数。同时亦有助于理解河冰破裂过程对北极气候变暖的响应。
梁雯珊, 邱玉宝
1)数据内容：重建的1289-1993年北极巴伦支海-喀拉海秋季海冰范围时间序列; 2)数据来源及加工方法：冰芯、树轮代用资料；多种统计方法建模; 3)数据质量描述：年分辨率，可信度高; 4)数据应用成果及前景：历史时期北极海冰变化特征及对气候变化的响应和影响。巴伦支海-喀拉海地区是中国冬春季极端冷空气南下的关键海区，但观测资料的缺乏限制对其规律和变化机制的认识，重建长时间尺度北极海冰的变化特征对研究全球背景下北极海冰变化和对中国历史气候的影响有重要意义。
效存德
目前，基于提出的利用变化检测和决策树算法的SAR冰盖冻融探测算法，利用sentinel-1 EW SAR数据对南北极冰盖月平均冻融进行了探测。同时利用已经开发的基于大数据平台的冻融产品生产模块，国际上首次生产了南极冰盖和格陵兰冰盖冻融产品，通过自动气象站温度数据研制，冰盖冻融探测精度达到90%。目前，数据产品获取时间主要为南北极的夏季，其中南极冰盖产品为1、2、3、10、11、12月和格陵兰的产品为5、6、7、8、9、10月。
张露
夏季阳光照射下，覆盖在冰面上的积雪融化，在冰面上形成的不同形状大小的冰上水池融池。海冰表面融化造成的融池会降低海冰反照率，因而会对极区能量平衡造成显著影响，增加吸收进而加速海冰融化过程。在影响海冰反照率的因素中，融池是最重要且变化最剧烈的因素之一。随着气候的变化，夏季冰融化速度也越来越快。对地球表层的能量平衡具有重要的影响，冰融速度加快也可能使融池这种重要的自然现象成为北极海冰融化季节最显著的冰表面特征之一。融池的反照率介于海水与海冰之间，研究冰上融池也是研究北极海冰快速变化机理的一个重要组成部分。由于海冰融池和海面具有相似的微波信号特征，且受到风速、海冰融化等因素影响利用微波数据进行融池覆盖度的制图具有明显的不确定性，因此最为可靠的融池覆盖度遥感方法为利用中分辨率光学遥感数据（如MODIS）进行亚像元融池覆盖度的制图。本数据集包含利用MODIS数据进行基于动态端元反射率的亚像元分解反演的北极海冰融池覆盖度和海冰密集度。
熊川, 任艳, 邱玉宝
降水和温度是水文模型的重要输入变量，由于大纳伦河流域（属锡尔河流域）气象站点稀少，无法满足水文模拟的需求。通过网络渠道和实地调研搜集了锡尔河可获取的降水数据，获取了研究区内的降水梯度，对再分析降水和温度格点产品（PGMFD）(http://hydrology.princeton.edu/data.pgf.php)进行梯度矫正后得到本套数据集。 本数据年份为1951-2016年，空间精度为10km，时间分辨率为逐日。
苏凤阁
多年冻土约占青藏高原陆地面积的46%，是冰冻圈重要组成部分。但是，由于多年冻土埋藏较深，其分布难以通过地表观测直接获取，因此，研究多年冻土分布往往依赖于地面观测。该数据集基于多种观测方法，包括：钻孔勘察、坑探、土壤温度和探地雷达，获取青藏高原多年冻土分布点尺度信息，并归档形成首个青藏高原多年冻土存在性数据集（v1.0）。数据集包含626条信息，覆盖不同海拔、坡向和气候状态。同时，根据观测方式和数据质量，对数据的置信度进行了分类，为不同研究目的使用该数据提供了参考。该数据为多年冻土分布提供了本底信息，可用于多年冻土模拟验证和未来气候变暖下多年冻土退化评估。
曹斌, 张廷军, 吴青柏, 盛煜, 赵林, 邹德富
基于最新发布的青藏高原多年冻土存在性证据数据集，利用统计模型计算得到了1公里分辨率青藏高原多年冻土概率分布图。该图考虑了气温、积雪和植被这三个多年冻土分布控制性因素，因此能够准确地反应青藏高原冻土的空间异质性。根据1000多个实测资料验证和与已有多年冻土图的对比结果显示，该图的整体分布精度为82.5%，卡帕系数可达到0.62，在多年冻土下界表现出了更好的分类效果。结果显示，青藏高原多年冻土区面积约为1.54 (1.35–1.66) 百万平方公里, 约占陆地面积的 60.7 (54.5– 65.2)% 。多年冻土面积 约为 1.17 (0.95–1.35）百万平方公里，约占46 (37.3–53.0)%。
曹斌
该数据集提供1978年10月24日到2012年12月31日逐日的中国范围的积雪厚度分布数据，其空间分辨率为25km。用于反演该雪深数据集的原始数据来自美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的SMMR（1978-1987年)，SSM/I（1987-2008年)和AMSR-E(2002-2012)逐日被动微波亮温数据。由于三个传感器搭载在不同的平台上，所以得到的数据存在一定的系统不一致性。通过对不同传感器的亮温进行交叉定标提高亮温数据在时间上的一致性。然后利用车涛博士在Chang算法基础上针对中国地区进行修正的算法进行雪深反演。具体反演方法参考“数据说明文档”。 该数据集包含EASE-Grid和经纬度两种投影方式，分别放入两个不同的文件夹中：ease-grid_rar(数据仅到2010年)和lon-lat_rar。两种投影的数据都逐年打包，文件命名方式为：传感器名称简写+年份，如ease-grid_rar目录下的SR1985表示用SMMR亮温数据反演的1985年的雪深；SI1990表示用SSM/I亮温数据反演的1990年的雪深；AE2005表示用AMSR-E亮温数据反演的2005年的雪深，这些数据的投影方式都是EASE-Grid。lon-lat_rar目录下，上面的数据集名称解释相同，只是其投影方式为经纬度投影。详细数据说明请参考数据文档。
车涛, 李新, 戴礼云
本数据集来源于论文： Yao, T., Thompson, L., & Yang, W. (2012). Different glacier status with atmospheric circulations in tibetan plateau and surroundings. Nature Climate Change, 1580, 1-5.，数据整理自论文内Supplementary information中的表格数据。 此论文通过对82条冰川退缩、7090条冰川面积减少和15条冰川质量平衡变化的调查，总结了近30年来的冰川状况。 数据集包含8个数据表，数据表名称和内容分别为： Data list：数据列表； t1：Distribution of Glaciers in the TP and surroundings（青藏高原及周边地区冰川分布面积）； t2：Data and method for analyzing glacial area reduction in each basin（分析各流域冰川面积减少的数据和方法列表）； t3：Glacial area reduction during the past three decades from remote sensing images in the TP and surroundings（基于遥感影像得出的青藏高原及周边地区过去30年中冰川面积减少情况）； t4：Glacial length fluctuationin the TP and surroundings in the past three decades（青藏高原及周边地区过去30年中冰川长度波动数据）； t5：Detailed information on the glaciers for recent mass balance measurement in the TP and surroundings（青藏高原及周边地区近年来冰川质量平衡测量方法的详细信息）； t6：Recent annual mass balances in different regions in the TP（青藏高原不同区域近年来每年质量平衡数据）； t7：Mass balance of Long-time series for the Qiyi, Xiaodongkemadi and Kangwure Glaciers in the TP（青藏高原七一冰川，小冬克玛底冰川和抗物热冰川质量平衡长时间序列数据）。 数据详细信息参见附件：Supplementary information.pdf，Different glacier status with atmospheric circulations in Tibetan Plateau and surroundings.pdf。
姚檀栋
青藏高原湖泊众多，该地区湖泊冰期物候和持续时间对区域和全球气候变化非常敏感，因此被用作气候变化研究的关键指标，特别是地球三极环境变化对比研究。但由于其自然环境恶劣，人口稀少，缺乏对湖泊冰物候的常规现场测量。利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)归一化差雪指数(NDSI)数据，以500米的分辨率对湖泊冰进行了监测，填补了观测空白。利用传统的雪图算法对晴天条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行检测，利用湖泊表面条件的时空连续性，通过一系列步骤对云层覆盖条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行重新确定。通过时间序列分析308个大于3km2的湖泊确定为湖冰范围和覆盖的有效记录,形成每日湖冰范围和覆盖数据集,包括216个湖泊,可以进一步获取四个湖冰物候参数:开始冻结(FUS),完全冻结(FUE)，开始融化(BUS),完全融化(BUE),和92个湖泊,可获取两个参数,FUS和BUE。
邱玉宝
使用Sentine-1 SAR 数据对青藏高原黑河流域野牛沟冻土进行监测。采用2014~2018年野牛沟区域Sentine-1 SAR影像，利用了基于分布式雷达目标的小基线集时序InSAR(DSs-SBAS)冻土形变监测方法，结合SAR后向散射系数，MODIS地表温度和Stefan模型，估算了研究区活动层厚度。结果表明活动层厚度在0.8米至6.6米之间，平均值约为3.3米。对开展大范围、高分辨监测具有十分重要的意义。
江利明
全球雪深数据集采用被动微波遥感反演方法制作，数据覆盖时间从1980年到2018年，时间分辨率为逐日，覆盖范围为全球，空间分辨率为25,067.53 m。遥感反演方法采用动态亮温梯度算法，算法考虑积雪特性在时空和空间上的变化，建立了不同频率亮度温度差与实测雪深在空间和季节上的动态关系。长时间序列星载被动微波亮度温度数据来自SMMR、SSM/I和SSMI/S三个传感器。为保证不同传感器亮度温度在时间上的一致性，在雪深提取之前对不同传感器亮度温度进行了交叉订正。通过实测站点的验证表明全球雪深数据相对偏差在30%以内。数据据每一天存放一个txt文件，每个文件由文件头（投影方式）和1383*586的雪深矩阵组成，每个雪深代表一个25,067.53m*25,067.53m的格网。该数据的投影方式为EASE-Grid，下面是每个文件的文件头，将其加到每个文件的前面可以将数据在arcgis中显示。 ncols 1383 // 数据矩阵共1383列 nrows 586 // 数据矩阵共586 xllcorner -17334193.54 //矩阵x方向左下角网格的角落点坐标 yllcorner -7344787.75 //矩阵y方向轴左下角网格的角落点坐标 cellsize 25,067.53 //每个网格的大小 NODATA_value -1 //缺省值
车涛, 李新, 戴礼云
全球气候变暖及人类活动导致青藏高原大面积冻土退化、热融滑塌等问题,严重影响了多年冻土区工程建设和生态环境。以青藏高原黑河流域俄博岭的冻土为研究区，基于高分辨率卫星影像，利用机器学习面向对象分类技术提取研究区内热融滑塌信息，结果表明2009年至2019年研究区热融滑塌数量从12条增至16条，总面积由14718.9平方米增至28579.5平方米，增加了近两倍。高空间分辨率遥感与面向对象分类方法相结合在冻土热融滑塌监测中具有广阔的应用前景。
江利明
湖冰物候是描述湖冰覆盖的季节性循环特征，湖冰物候的变化是碳、水和能量过程研究中的重要内容，也是气候变化的敏感因子之一。本数据集是基于被动微波反演的湖冰物候，包含青藏高原与北半球高纬度地区200个湖泊2002-2018年的湖冰物候（含湖泊开始冻结日期、完全冻结日期、开始融化日期、完全融化日期），部分湖泊可以延伸至1978年。该数据与同时期MODIS监测结果验证表明二者的判读误差为2-4天。用户可利用此数据开展北半球气候变化研究。
邱玉宝
本数据是通过建立长江黄河源WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，以GAME-TIBET数据作为验证数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。数据是基于WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气温等（源自itp-forcing和CMA）为输入数据，以GLASS、MODIA、AVHRR为植被数据，SOILGRID及FAO为土壤参数建立起的模型，并通过对径流、土壤温湿度的率定与验证获得的1998-2017年长江黄河源5公里逐月格网径流与蒸发。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊
雪冰中可溶有机碳（DOC）能够有效的吸收紫外和近紫外波段的太阳辐射，也是导致雪冰消融增强的重要因素之一。通过连续阿勒泰地区2016年11月至2017年4月的积雪样品，利用仪器进行实验分析测试获得阿勒泰地区库威站积雪DOC、总氮TN以及黑碳BC的数据，时间分辨率为周，消融期为每日。 1. 单位: DOC和TN的单位μg g-1 （ppm）， BC的单位ng g-1（ppb），MAC的单位是 m2 g-1
上官冬辉
冻土是指温度低于或等于0℃且含有冰的土体或岩体，它对温度特别敏感，其物理力学性质会随温度的变化而产生显著变化。冻土的冻胀变形和融化沉降变形是最为常见的冻土灾害，它们的发生主要是因冻土工程活动使冻土固有的温度发生变化而引起的，所以保护冻土主要也是保护冻土温度，让其维持在工程活动之前最为接近的状态。获取冻土地温的主要方法是埋设测温电缆，通过CR3000的数据采集功能获得测温电缆不同时间的阻值变化，利用标定系数和电阻值的对应关系计算出温度值。依据冻土对温度的敏感特征，地温的变化情况，能够反应气候的变化情况，也能够结合其他要素分析出人类活动对冻土的稳定性的影响机理及程度，从而来指导后期工程活动中的冻土保护措施的升级改造等。
陈继
本数据集来源于论文：Zhang, J. F., Xu, B., Turner, F., Zhou, L., Gao, P., Lü, X., & Nesje, A. (2017). Long-term glacier melt fluctuations over the past 2500 yr in monsoonal High Asia revealed by radiocarbon-dated lacustrine pollen concentrates. Geology, 45(4), 359-362. 在本文中，中国科学院青藏高原研究所、地球科学卓越创新中心徐柏青研究员及其博士后张继峰与来自北京大学等单位的合作者，对高原南部枪勇冰川冰前湖沉积物进行了多方法（植物残体、孢粉浓缩物、全有机质）放射性碳测年，提出了一个重建古冰川融化强度的新指标（“老孢粉效应”，即沉积物孢粉年龄与沉积物真实年龄的差值）。该研究发现北半球温度及西风环流活动可能是高原季风区冰川百年尺度波动的主控因素，高原近代的冰川融化强度达到过去2500年以来最强，超过了历史上的中世纪暖期和罗马暖期。 数据由论文作者提供，数据包含了基于老孢粉效应（ΔAgepollen）重建的过去2500年枪勇冰川融化强度变化数据。 研究人员从枪勇错冰前湖获得了一根3.06米长的湖芯（QYL09-4）和一根1.06m长的平行重力钻湖芯（QY-3），使用新的复合提取及纯化程序，从沉积物中获得了相对纯的孢粉浓缩物和植物残体浓缩物（PRC；> 125μm）。对全有机质，PRC和孢粉浓缩物分别进行了14C年代测定。所有14C年龄都使用IntCal13（Reimer et al., 2013）进行了校准。年龄深度模型基于210Pb、137Cs年龄及五个PRC的14C年龄。使用Oxcal 4.2（Bronk Ramsey，2008）中的P_Sequence算法构建岩芯的年龄深度模型。将校准的孢粉年龄中减去根据沉积模型得出的真实沉积物年龄，从而得出老孢粉效应值（ΔAgepollen）。 数据为湖芯（QYL09-4）的放射性碳测年与老孢粉效应数据。 数据包含字段如下： Lab No.：样本编号 Dating Material：测年材料 Depth (cm)：深度（厘米） 14C age (yr BP)：碳14年龄（年 距今） ΔAgepollen (≥95.4 % yrs)：孢粉年龄与估算的沉积物年龄间的差值（≥95.4 % 年） Sediment Age (CE)：沉积物年龄（公元） 数据详细信息参见附件：ZhangJF et al. 2017 GEOLOGY_Long-term glacier melt fluctuations over the past 2500 yr on the Tibetan Plateau.pdf。
张继峰
青藏高原是世界上中低纬度地区冻土面积最大的地区。目前已编制了一些多年冻土分布图，但由于资料来源有限、标准不明确、验证不充分、高质量空间数据集的缺乏，使得在TP上绘制多年冻土分布图存在较大的不确定性。 本数据集基于改进的中分辨率成像光谱仪(MODIS)地表温度(LSTs)2003-2012年1km晴空MOD11A2 (Terra MODIS)和MYD11A2(Aqua MODIS)产品(reprocessing version 5)的冻融指数及冻土顶部温度（TTOP）模型模拟了多年冻土的分布，生成了青藏高原冻土图。并通过野外地面观测、土壤含水率和容重等各种调查数据对该图进行了验证。 冻土属性主要包括：季节性冻土（Seasonally frozen ground）、多年冻土（Permafrost）、非冻土区域（Unfrozen ground）。 数据集为青藏高原冻土研究提供了更详细的冻土分布资料和基础资料。
赵林
本数据为祁连山地区2018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2018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2018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, 汪赢政, 李建江, 李新, 刘绍民
本数据集包括祁连山地区2017年日值0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用多元统计回归模型，通过对“祁连山地区基于AMSR-E和AMSR2亮温数据的SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分数据（SMsmapTE, V1）”进行降尺度，得到0.05°×0.05°地表土壤水分产品。参与多元统计回归的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周济-中国西部1km全天候地表温度数据（V1），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
青藏高原多源遥感合成1km积雪覆盖数据集（1995-2018）基于国家卫星气象中心的青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）和美国雪冰中心的25km近实时逐日全球冰密集度与积雪范围NISE产品数据集（1995-2019）合成得到，覆盖时间从1995年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA或MetOp卫星AVHRR逐日积雪覆盖产品，TERRA卫星MODIS替代AVHRR对应观测通道生成的逐日积雪覆盖产品，以及DMSP卫星SSM/I或SSMIS逐日全球冰密集度和积雪范围NISE产品。数据集合成方法：以青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖产品为基础，完全信任其积雪和晴空无雪信息，对有云覆盖、无法判识、缺少卫星观测等区域，在相对高空间分辨率海陆模板的辅助下，利用NISE的陆地有效判识结果进行替换。对于部分水陆边界，因NISE产品空间分辨率较低，合成结果有可能仍存在极少量的云覆盖或者无观测数据区域。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在91%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 曹广真
青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）基于星载光学仪器观测数据云雪判识方法制作，覆盖时间从1989年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻晴空无云或透明薄云下的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA与MetOp卫星的AVHRR L1数据，以及从TERRA/MODIS对应于AVHRR通道的L1数据。产品处理方法为独立于云掩模产品的动态阈值决策树算法（DT），即算法同时判别云雪，且其云检测强调保留雪信息，特别是透明卷云下的雪。DT算法针对不同情况，考虑了多种判识手段，如水云上的冰云，森林和沙地的积雪，薄雪或融雪等；根据地表类型、DEM和季节设定动态阈值；采用多种质量控制手段，如在重度气溶胶或烟尘覆盖的低纬度森林中剔除伪雪，参考最大月雪线和最小雪面亮度温度剔除伪雪；优化不同种类型云雪和晴空无雪陆地的判识流程。DT算法在正常情况下能区分大部分云雪，但会低估10月份青藏高原的积雪。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在95%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 除多
本数据集包括祁连山地区2005年、2010年、2015年月0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用多元统计回归模型，通过对“祁连山地区基于AMSR-E和AMSR2亮温数据的SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分数据（SMsmapTE, V1）”进行降尺度，得到0.05°×0.05°地表土壤水分产品。参与多元统计回归的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周纪-中国西部1km全天候地表温度数据（V1），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
本数据集包括祁连山地区2002年6月19日至2018年12月30日SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分产品。采用随机森林方法，利用AMSR-E和AMSR2 6.925 GHz V/H，10.65 GHz V/H及36.5 GHz V五个通道的亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
本数据集包括祁连山地区1980、1985、1990、1995和2000年SMAP时间扩展月值0.25°×0.25°地表土壤水分产品。采用随机森林方法，利用SMMR，SSM/I和SSMIS 19 GHz V/H及37 GHz V三个通道的亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据，以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
青藏高原积雪面积长时间序列数据集来源于MODIS 005版本和IMS数据集的融合,采用插值去云算法进行去云处理后得到逐日积雪面积无云产品。投影为经纬度，空间分辨率0.005 度（约500m），时间从2003.1.1-2014.12.31长时间序列，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：ims_mts_YYYYDDD.tif，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。 文件说明：200 积雪、100 湖冰、25 陆地、37 海洋
郝晓华
本数据为祁连山地区1980-2015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1978-2018年祁连山全境的Landsat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。产品分为8期，时间分辨率为5年，空间分辨率为30米，边界精度在30米（一个像元）左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在近35年内的分布变化，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, 汪赢政, 李建江
本数据集包括了青藏高原祁连山地区自从1980年到2013年以来的逐月的地表平均温度数据。本数据集来源于欧洲中期天气预报中心的第三代ERA-Interim再分析资料，该数据集采用四维变分分析，结合卫星数据误差校正等技术，实现了再分析资料的质量提升。数据集的空间分辨率为0.125°。本数据集是祁连山地区过去30多年以来地表温度网格数据集，可为祁连山地区的气候变化、生态系统发展演替及相关地球系统模型的研究提供数据基础。
吴晓东
本数据集包含了自1010至2005年内各年代氧同位素数据，用于研究青藏高原希夏邦马地区环境变化。 冰芯氧同位素利用仪器测量得出，由仪器或者实验完成后直接得到数据，各个环节严格按照相关操作规程进行样品和数据采集，符合各实验室操作标准规范。 本数据包含两个字段： 字段1：年代 AD 字段2：氧同位素 ‰
田立德
Randolph冰川目录（Randolph Glacier Inventory,RGI）是GLIMS（Global Land Ice Measurements from Space）发布的全球冰川轮廓的完整目录，青藏高原冰川数据来自2015年版本的RGI数据集。 数据按照不同地区进行组织，每个地区包括一个shape文件（.shp文件及其相应的.dbf、.prj和.shx等文件），一个测高数据的.csv文件，每条冰川包含一条记录。 数据来源于GLIMS: Global Land Ice Measurements from Space（http://www.glims.org/RGI/） 数据质量检查包括几何、拓扑和属性检查，包括： 1） 所有多边形都使用ArcGIS Repair Geometry工具进行检查； 2） 删除了小于0.01平方公里的冰川； 3） 拓扑使用Does Not Overlap规则进行检查； 4） 属性表利用Fortran子程序和Python脚本进行数据质量检查。
National Snow and Ice Data Center（NSIDC）, Global Land Ice Measurements from Space（GLIMS）
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
包括塔里木河的降水、蒸发、水储量变化以及土壤水变化逐月数据，降水数据来源于ECMWF，蒸发数据通过基于彭曼公式的能量模型计算，水储量数据通过GRACE重力卫星数据反演得到，GLDAS数据通过美国NOAH的陆面过程模式模拟得到，NDVI数据来自MODIS数据产品。降水和蒸发分辨率为0.5°*0.5°，水储量和土壤水变化数据分辨率为1°*1°。数据为水资源管理和决策提供参考依据。植被数据可为生态变化评估提供基础数据。
许民
各拉丹冬地区长时间序列的冰芯气候环境记录研究具有重要意义。依据2005 年中美联合各拉丹冬峰考察期间钻取的147 m 长的冰芯，利用MAT253同位素质谱仪和离子色谱仪分别测试分析了氧同位素以及主要离子含量，通过实施多参数定年（3H、210Pb、年层计数法、火山事件参考层位、流动模型模拟），重建了青藏高原中部近500 年来（1477~1982 AD）的年均气温变化和年均主要离子变化的历史。可用于500年来气候变化研究。
康世昌
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
1、以野外涡度相关实测数据为基础，采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法，基本流程包括：野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集包括青藏高原上典型的高寒草地生态系统，当雄高寒草甸、海北高寒草甸、那曲高寒草甸、若尔盖高寒草地和祁连山高寒草地，2003年到2016年间的碳通量数据和同时观测的小气候数据。数据的时间分辨率高，全年数据插值完整。本数据集可以应用于高原区碳通量评估、对比与预测，影响碳通量的气候因素归因，以及模型模拟结果的校正等。 2、以MCDGF43数据为基础，采用标准栅格数据投影、拼接和裁切的处理方法，基本流程包括：拼接-重采样-裁切。 本数据集包括青藏高原的地表反照率数据（可见光波段和近红外波段），时间分辨率为8天，空间分辨率500m，时间跨度为2003-2016年。
张扬建, 苏培玺, 杨燕
1、 数据内容：玉龙雪山白水1号冰川2008年-2017年冰川物质平衡数据 2、数据来源及加工方法：在玉龙雪山白水1号冰川海拔高度为4600m至4800m之间海拔每隔100m布设花杆。每年5月消融期初和8月消融期末各观测一次；连续观测间隔时间为7天，如遇大雾，大雨，大雪等特殊情况下，无法观测，则会推迟观测时间。物质平衡是冰川表面积累量与消融量的代数和，反映了冰川表面单位面积上相对于上一个物质平衡年末，冰面的物质平衡平均升降变化状况。根据野外观测数据，花杆观测单点物质平衡为：bn=bs+bi+bsi, bn、bi、bs、bsi:分别代表单点物质平衡、冰川冰、积雪和附加冰平衡值，将计算结果标在大比例冰川图及地形图上，以50m为间距在等高线范围内画出消融、积累值。此外，计算了4700m观测点处，每月花杆及雪坑消融积累的水当量。分别量测出每相邻两等高线间的积累和消融面积，然后逐步计算出冰川消融区冰川的纯积累量C和纯消融量A以及物质平衡值B。通过Arcgis软件利用空间插值方法绘制积消等值线图，实现对整个冰川物质平衡的计算。整条冰川的年净物质平衡B为: 𝐵=Σ𝑏𝑖（𝑠𝑖/S𝑛i）,式中:si 为两相邻等值线的投影面积；bi 为si 的平均净平衡；n为si 总数；S为冰川总面积。 3、数据质量描述：用卷尺测量不同位置的花杆在观测时的出露高度值，以及测杆的高度、附加冰厚度、积雪剖面和污化层深度等，其单位为毫米水当量（mm w.e.）,观测主要在消融期进行。在观测期间，有部分花杆倾倒或被雪覆盖，无法获取有效数据. 4、数据应用成果及前景：数据可为冰川动力学模式和模拟研究提供参数率定及验证。。
王世金
1)数据内容：数据包括老虎沟12号冰川2014-2018年年物质平衡；2）数据来源及处理方法：数据源于老虎沟12号冰川海拔每隔100m的花杆观测，观测从海拔5300-5100m，每隔海拔带有三根物质平衡花杆，每年5月及9月各观测一次，采用面积平均法计算整个冰川面物质平衡；3）数据质量描述：数据均为人工实地观测，且操作方法严格按照冰川学方法，具有高的可靠性；4）数据应用成果及前景，该数据已被多次用于冰川模拟的验证以及模型参数的率定，对大尺度冰川模拟的参数率定和验证具有很好的利用价值。
刘宇硕
钻孔位置在加格达奇向北约7km附近（50.47°N, 124.23°E)一个湿地里面,地表泥炭土层较厚约80cm。 钻孔直径为40mm，深度为20~60 m的钻孔，利用冻土工程国家重点实验室研制的热敏电阻（精度±0.05℃）对中俄原油管道沿线冻土地温进行监测，获取地层信息、冻土地温、地表温度、活动层厚度等关键冻土特征参数。测温孔有三个，一个是管道附近T1（距离一线管中心2m），一个是天然孔T2（距离一线管中心约16.6m），第三个孔T3，距离管道二线约50m。2014年10月~2017年10月期间，T1和T2进行每年一次的人工监测。T3从2018年6月12日开始连续自动化监测。至此，三个孔得到连续时间序列的地温数据。通过该地温监测资料可分析中俄原油管道沿线多年冻土的发育特征、历史演化趋势及其对气候变化的响应过程。
李国玉
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
活动层是多年冻主要特征之一，暖季融化，冷季冻结，呈季节性变化，其中所含水分的多少会对冻土的温度有一定影响，从而影响冻土稳定性。该数据集主要是活动层水分数据，监测站点位于92°E，34°N，海拔4600米，监测场地地势平坦，植被类型为高寒草甸，北麓河气象站采用的水分探头为CS615，分别在地表以下10cm、20cm、40cm、80cm、160cm的5个深度上进行水分监测，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冻土地温等资料可以开展活动层的热变化过程以及变化机理等科学课题。
陈继
本数据集为2014-2018青藏高原西大滩（XDT）气象要素数据集。气象要素包括：2m空气温度（℃）、2m空气湿度（%）、降水（mm）、2m风速（m/s）、总辐射（w/㎡）。降水观测采用T200B。数据来源于中国科学院青藏高原冰冻圈观测研究站位于青藏线西大滩的综合监测场（场点编号：XDTMS），数据根据原始监测数据（监测频率为每半小时一次）计算日均值，缺测部分或不满足计算日均值条件的以NAN表示。数据经过人工整理及校验，缺测时段为2017-7-7至2017-10-3。
赵林
总览我国现有的各种冻土图，他们在分类系统、数据源、制图方法等方面存在较大的不同，这些图件代表了我国在过去的半个世纪中对多年冻土分布的阶段认识。为了更加合理地反映我国冻土的分布，并统计出我国冻土分布面积，我们在分析现有冻土图的基础上，制备了一个新的冻土分布图，该图融合了现有多个冻土图和青藏高原多年冻土分布的模型模拟结果，统一了全国各部分数据的获取时间，反映了2000年左右我国冻土的分布状况。 新的冻土图中，各种冻土类型的分布按以下原则确定： 1. 底图采用中国冻土区划及类型图（1：1000万）（邱国庆 等，2000）。青藏高原以外的高山多年冻土和瞬时冻土的分布沿用原图；季节冻土和瞬时冻土、瞬时冻土和非冻土的界限也均无变化。青藏高原地区的多年冻土和东北地区高纬度多年冻土的分布则采用以下结果更新。 2. 青藏高原区域的高海拔多年冻土和高山多年冻土分布采用南卓铜 等（2002）的模拟结果进行更新。该模型利用青藏公路沿线76个钻孔实测年平均地温数据，进行回归统计分析，获取年平均地温与纬度、高程的关系，并基于该关系，结合GTOPO30高程数据（美国地质调查局地球资源观测与科技中心领导下发展的全球1km数字高程模型数据）模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布，再以年平均地温0.5C作为多年冻土与季节冻土的界限。 3. 东北地区的高纬度多年冻土分布采用了Jin et al. (2007)的最新结果。 Jin et al. (2007)通过对过去几十年东北年平均降水和土壤水分的分析，认为东北地区的多年冻土南界与年平均气温的关系在过去几十年中没有发生实质变化。 4. 其他地区的高山多年冻土分布采用中国冰川冻土沙漠图（1：400万）（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006）更新。 在分类系统方面，现有的冻土图对多年冻土的划分多采用连续性标准，但对连续性的具体定义有很大不同。很多研究表明，连续性标准是一个与尺度密切相关的概念，并不适合于高海拔多年冻土的分类（程国栋, 1984; Cheng et al., 1992），且该标准无法应用于以网格为基本模拟单元的多年冻土分布模型。在本文中，我们放弃了连续性标准，而以制图单元（网格或区域）内是否存在冻土为标准。新的冻土图将我国冻土分为几下几类： （1）高纬度多年冻土 （2）高海拔多年冻土 （3）高原多年冻土 （4）高山多年冻土 （5）中深季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度>1m； （6）浅季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度<1m； （7）瞬时冻土：保存时间不足一个月 （8）非冻土。 数据具体说明，请参考说明文档及引用文献。
冉有华, 李新
青藏高原及周边地区典型冰川的物质平衡及末端变化数据，包括羊卓雍错附近的枪勇冰川、帕隆藏布流域的帕隆冰川、纳木错附近的扎当冰川、青藏高原中部唐古拉山小冬克玛底冰川、青藏高原西部阿里地区的昂龙2号冰川、慕士塔格地区的阿尔且特克冰川、15号冰川及乔都马克冰川和青藏高原东北部祁连山七一冰川。 用于高原典型地区典型冰川对气候变化的响应研究。在典型地区典型冰川的冰面上，利用蒸汽钻钻孔布设测杆，每年固定时间测量测杆高度变化，并结合雪坑观测，以进行冰川物质平衡的观测。在靠近冰川末端的地面上设置标志物，测量标志物与冰川末端之间的距离，以观测冰川末端位置变化。其中，乔都马克冰川和帕隆94号冰川两条冰川有末端变化数据。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间和空间连续序列。符合中国和世界冰川常规监测研究精度，满足冰川变化与相关气候变化记录的对比研究。
本数据集为1992年在青藏高原西昆仑山古里雅冰帽钻取的深孔冰芯氧同位素、粉尘、阴离子和积累量数据，该冰芯深度为308.6米，其中被切分的12628个样品用来做氧同位素研究，12480个样品做粉尘浓度研究，9681个样品做阴离子浓度研究。 数据来源：National Centers for Environmental Information（http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/paleoclimatology-data/datasets/ice-core）。 数据加工方法：平均值。 本数据集共包含4个表数据，分别为：古里雅冰芯不同深度氧同位素、粉尘和阴离子数据，古里雅冰芯氧同位素、粉尘、阴离子及净积累量10年均值数据，古里雅冰芯氧同位素、粉尘和阴离子400年均值数据，不同深度氯-36数据。 数据表1：古里雅冰芯不同深度氧同位素、粉尘和阴离子数据 a. 名称解释 字段1：深度 字段2：氧同位素 字段3：粉尘浓度(直径0.63 to 20 um) 字段4：Cl- 字段5：SO42- 字段6：NO3- b. 量纲（度量单位） 字段1：m 字段2：‰ 字段3：particles/mL 字段4：ppb 字段5：ppb 字段6：ppb 数据表2：古里雅冰芯氧同位素、粉尘、阴离子及净积累量10年均值数据（0-1989） a. 名称解释 字段1：开始时间 字段2：结束时间 字段3：氧同位素 字段4：粉尘浓度（直径0.63 -20 um） 字段5：Cl- 字段6：SO42- 字段7：NO3- 字段8：净积累量 b. 量纲（度量单位） 字段1：无量纲 字段2：无量纲 字段3：‰ 字段4：particles/mL 字段5：ppb 字段6：ppb 字段7：ppb 字段8：cm/year 数据表3：古里雅冰芯氧同位素、粉尘和阴离子400年均值数据 a. 名称解释 字段1：时间 字段2：氧同位素 字段3：粉尘浓度（直径0.63 -20 um） 字段4：Cl- 字段5：SO42- 字段6：NO3- b. 量纲（度量单位） 字段1：千年 字段2：‰ 字段3：particles/mL 字段4：ppb 字段5：ppb 字段6：ppb 数据表4：不同深度氯-36数据 a. 名称解释 字段1：深度 字段2：36Cl 字段3：36Cl误差 字段4：年 b. 量纲（度量单位） 字段1：m 字段2：104 atoms g-1 字段3：％ 字段4：千年
National Centers for Environmental Information (NCEI)
该数据集是利用Flow Tracker便携式水文流速流量仪观测获取的色林错流域甲岗雪山融水流量数据，可应用于冰川、寒区水文过程等学科领域。 数据获取时间为2016年9月15日，数据内容包含测量时间、位置、水深、流速及流量。 数据以excel文件存储。
张寅生
本数据集为西藏珠峰绒布河上游冰川水文站2010年流量数据。 测量断面位置为28º22'03''N，86º56'53''E，海拔高度4290米。采用LS20B型螺旋桨流速仪，采用一点法测量。 严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集。
张国帅
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0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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