结合MODIS积雪产品Terra/Aqua（500 m）与IMS（4 km），发展了青藏高原每日无云高分辨率积雪产品 (TAI, 500 m)。其相对于原始的MODIS Terra（云覆盖46.6%）和Aqua（55.1%）、及MODIS Terra-Aqua结合（37.3%），将云遮蔽全部去除。同时，提高了积雪成图，新生成的TAI产品的积雪面积为19.1%，相对于原始的MODIS Terra/Aqua及MODIS Terra-Aqua结合（积雪面积4.7%～8.1%），显示了大大的提高。与青藏高原105个站点雪深数据验证表明，TAI产品的总精度为94%，相对于MODIS Terra（55%）、MODIS Aqua（50%）、及MODIS Terra-Aqua结合（64%），都显示了较大的提高，特别是雪深大于4 cm时效果较好。
张国庆
青藏高原是世界上最大的高、低纬度多年冻土带，近几十年来，其多年冻土带迅速退化，其最显著的特征之一就是热融湖塘的形成。这样的湖泊由于能够调节碳循环、水和能量通量而引起了极大的关注。然而，这一地区的热融湖塘的分布在很大程度上仍不为人所知，这阻碍了我们对多年冻土的响应及其碳反馈对气候变化的理解。本数据集基于200余景Sentinel-2A影像，结合ArcGIS、NDWI和Google Earth Engine平台，通过GEE自动提取和人工目视解译的方法提提取青藏高原多年冻土区内热融湖塘边界。在2018年热融湖塘数据集中，青藏高原多年冻土区共有121,758个热融湖塘，面积为0.00035-0.5 km²，总面积为1730 km² 。本次热融湖塘编目数据集为青藏高原水资源评价、多年冻土退化评价、热喀斯特研究提供了基础数据。
陈旭, 牟翠翠, 贾麟, 李志龙, 范成彦, 母梅, 彭小清, 吴晓东
本数据集为青藏高原区域2016年日分辨率0.02° x0.02° BRDF 核驱动模型核系数数据集。采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，联合极轨卫星数据MODIS反射率和静止卫星葵花8-AHI地表反射率数据反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF。MODIS地表反射率数据及AHI天顶反射率数据集为官方网站下载，经过配准、大气校正等处理，以5天为周期合成日分辨率BRDF。相较于同类产品,，该BRDF合成周期最短，且考虑了地形效应，对快速变化地表特征的捕捉更具有优势，且时空连续性更好。可有效支撑j反射率角度效应订正、或用于与BRDF相关地表参数的高精度估算。
闻建光, 唐勇, 游冬琴
第二次青藏高原综合科学考察研究任务五专题一“高原动物多样性保护和可持续利用”（2019QZKK0501）第一年度（2019年底至2020年初）本专题共计组织110支科考队，重点在青藏高原墨脱地区、祁连山、西天山开展野外科学考察60余次，基本覆盖了整个青藏高原地区。利用红外相机，样线，样点等方法对青藏高原脊椎动物（鸟类，哺乳类，爬行类，两栖类，鱼类），对青藏高原亚洲水塔区及喜马拉雅区所属的农牧交错区农牧昆虫进行了全面调查。完成雅鲁藏布江等典型水体外来鱼类、西藏自治区拉萨、林芝与青海省西宁市等地区外来两栖爬行动物物种、川藏北线鼠类、普氏原羚等物种的第一轮野外调查，开展并完成部分物种的遗传学（或组织学）样品采集工作。本数据集包含本专题第一年度科学考察收集的标本组织样品信息。数据以课题、子课题整理，每个文件夹包含1个数据集规范表，1个或多个标本组织样品信息表。信息报包含子课题编号、物种、采集地、采集时间、采集人、样品类型、保存方式等信息。
青藏高原动物资源共享平台
本数据集为青藏高原区域2016年日分辨率0.02° x0.02°地表反照率产品。采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，联合极轨卫星数据MODIS反射率和静止卫星葵花8-AHI地表反射率数据反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF/反照率。MODIS地表反射率数据及AHI天顶反射率数据集为官方网站下载，经过配准、大气校正等处理，以5天为周期合成日分辨率BRDF，进而估算日分辨率的反照率。经过验证评估，满足反照率应用精度要求，相较于同类产品对快速变化地表特征的捕捉更具有优势，且时空连续性更好。可有效支撑青藏高原地区辐射平衡、环境变化研究。
闻建光, 唐勇, 游冬琴
该数据集包含纳木那尼冰川（北支）2008-2018年的年物质平衡数据，侧碛和末端自动气象站2011-2019年日气象数据及冰面上2018-2019年的月均气温和相对湿度数据。 冰川物质平衡数据观测时间为每年9月底或10月初，采用冰面测杆和雪坑结合的方法进行观测，获取测杆点的物质平衡数据，然后计算整条冰川的年净物质平衡（具体方法见参考文献）。 2台自动气象站（AWSs，Campbell公司）分别安装在纳木那尼冰川侧碛和末端。AWS1观测时间为2011年10月1日-2018年11月30日，观测数据包括气温(℃)、相对湿度(%)、太阳辐射(W/m2)，仪器半小时记录一次气象资料。AWS2观测时间为2010年10月19日-2018年11月30日，观测数据包括风速(m/s)、大气压(hPa)、降水 (mm)，仪器每小时记录一次气象资料。首先剔除原始记录中的少量异常数据，然后计算这些参数的日值。数据质量方面：原始数据质量较好，缺失较少。 两个温湿度探头（型号：Hobo MX2301）于2018年安装于冰面，半小时记录一次数据。将半小时数据处理为月均值。原始数据质量较好，没有缺失。 数据以excel文件存储。 该观测资料可以为研究喜马拉雅西段北坡气候、冰川、水资源及其之间的关系提供重要的基础数据，可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
赵华标
全面估算了1132个大于1 km2湖泊的水量变化。总的来说，1976至2019年间，湖泊水储量增加了169.7±15.1 Gt（3.9±0.4 Gt yr-1），主要发生在内流区（157.6±11.6或3.7±0.3 Gt yr-1）。1976至1995年间，湖泊水量显示减少（-45.2±8.2Gt或-2.4±0.4Gt yr-1），但在1995至2019年间，大幅增加（214.9±12.7Gt或9.0±0.5Gt yr-1）。2010至2015年间，水量增速减缓（23.1±6.5 Gt或4.6±1.3 Gt yr-1），随后在2015至2019年间再次出现高值（65.7±6.7 Gt或16.4±1.7 Gt yr-1）。在1976-2019年间，冰川补给湖水量增加（127.1±14.3 Gt）远远高于非冰川补给湖（42.6±4.9 Gt），这也与冰川补给湖数量多，面积广有关。另外，封闭湖水量增幅（161.9±14.0 Gt）大大高于外流湖（7.8±5.8 Gt）。
张国庆
数据包括三个主要典型案例，2000年易贡滑坡堰塞湖溃决洪水模拟、2018年金沙江上游的白格滑坡堰塞湖溃决模拟以及川藏铁路穿越的沃卡曲流域的场景模拟。数据为堰塞湖溃决后沿下游流动的水位高程数据，带空间投影坐标信息的tif格式，为横轴墨卡托投影。对于典型的案例使用动态自适应网格的二维洪水过程模型——NewFlood进行模拟分析。模型的输入资料为地形数据、驱动数据等。地形资料采用SRTM 30米分辨率DEM数据，其中沃卡曲由于比降大，堰塞湖的水域范围相对较小，因此将DEM进行重采样后再进行模拟。模拟结果可以为开展相应流域的洪水动态过程分析提供参考。
王中根
青藏高原农田分布数据是在中国土地利用现状遥感监测数据（2015）基础上提取得到的。数据集主要基于landsat 8 遥感影像，通过人工目视解译生成。该数据中土地利用类型主要包括耕地，其中耕地被分为两类，包括水田（1）和旱地（2）。空间分辨率为30m，时间为2015年。投影坐标系为D_Krasovsky_1940_Albers，中央经线105°E，两条标准纬线分别为25°N and 47°N。数据存储为TIFF格式，命名为“农田分布”，数据量为4.39GB。数据以压缩文件形式保存，文件命名为“2015年青藏高原农牧区农田分布30m网格数据集”。数据可使用ArcGIS, QGIS, ENVI, and ERDAS等软件打开，可为青藏高原农牧区农田生态系统管理提供参考。
刘世梁, 孙永秀, 李明琦
青藏高原农牧区草地退化评价数据集是在500m全球土地退化态势分布数据（2015）基础上，根据草地退化或改善程度进行评价得到的数据集。在该数据集中，将青藏高原的草地退化态势分为了两级评价系统。第1级，将草地退化程度评价分为3种类型，分别是无变化类型、改善类型和退化类型；第2级，将青藏高原草地退化程度分为9种类型，其中无变化类型为1类，用0表示；改善类型包括四种类型，分别为轻微改善（3）、较明显改善（6）、明显改善（9）和极明显改善（12）；退化类型包括四类，分别是轻微退化（-3）、较明显退化（-6）、明显退化（-9）和极明显退化（-12）。该数据集覆盖青藏高原的所有草地区域，空间分辨率为500m，时间为2015年。投影坐标系为D_WGS_1984。数据集存储为TIFF格式，命名为“grassdegrad”，数据量为94.76 MB。数据以压缩文件形式保存，文件大小为 2.54 MB，文件命名为“2015年青藏高原农牧区草地退化30m网格数据集”。数据可使用ArcGIS, QGIS, ENVI, and ERDAS等软件打开，可为青藏高原农牧区草地生态系统管理和恢复提供参考。
刘世梁, 孙永秀, 刘轶轩
该数据集依据中分辨率长时间序列遥感影像Landsat，通过影像融合、遥感解译、数据反演等多种方式获得青藏高原1990/1995/2002/2005/2010/2015六期生态系统类型情况分布图，作出25年（1990-2015）青藏高原生态本底图，空间参考系统为Krasovsky_1940_Albers，空间分辨率为1000m。青藏高原各类生态系统面积统计表明，1990-2015年间，林地、草地面积略有减少，城镇用地、农村居民点及其他建设用地面积增加，河流、湖泊等水体面积增加，永久性冰川积雪面积减少。该图集可用于青藏高原生态工程的规划、设计及管理，并可作为生态系统现状的基准，用于阐明青藏高原重大生态工程建设的时空格局，揭示青藏高原生态系统格局和功能的变化规律和区域差异。
赵慧, 王小丹
数据包含兰州大学地质科学与矿产资源学院古生物教研室2019年至2020年期间采自于甘肃、青海、云南的新生代植物大化石；化石均由团队成员赴野外采集而来，并在实验室中通过常规化石修复方法与角质层实验方法进行加工；化石保存基本完好，其中部分保存有角质层，可以进行实验并一步观察到气孔等微细结构，有助于分类鉴定及恢复古气候条件；对这些植物大化石的研究有助于深入了解青藏高原东部新生代古环境、古气候、古地理变化以及认识当时的植被面貌。
杨涛
根据西藏自治区“一江两河”地区18个区县耕地分布状况，采用了5km×5km的网格布点，涵盖所有耕地和设施农地，共布设5km×5km的网格1092个，每个网格含有一个编号。数据处理方法：利用arcgis 10.3中的fishnet工具，生成覆盖西藏自治区“一江两河”地区18个区县行政边界的网格，再利用Intersect工具，生成覆盖耕地的格网。该数据可用于西藏自治区“一江两河”地区耕地土壤样品采集。
王兆锋, 宫殿清
青藏高原蒸散发是利用遥感、气象、以及野外通量观测站等数据，采用多尺度-多源数据协同的陆表蒸散遥感模型-ETWatch进行计算的。ETWatch采用了余项法与P-M公式相结合的方法计算蒸散。首先根据数据影像的特点选择适用的模型反演晴好日蒸散；遥感模型常常因为天气状况无法获取清晰的图像而造成数据缺失，为获得逐日连续的蒸散量的，引入Penman-Monteith公式，将晴好日的蒸散结果作为“关键帧”，将关键帧的地表阻抗信息为基础，构建地表阻抗时间拓展模型，填补因无影像造成的数据缺失，利用逐日的气象数据，重建蒸散量的时间序列数据，并通过数据融合模型，将中低分辨率的蒸散时间变化信息与高分辨率的蒸散空间差异信息的相结合，构建高时空分辨率蒸散数据集，从而生成青藏高原8km分辨率蒸散数据集(1990-2015)。
王晓峰
植被净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）作为生态系统物质及能量循环的基础，能够反映区域和全球尺度植被的固碳能力，是评价陆地生态系统质量的重要指标。针对植被净初级生产力产品生产，基于光能利用率模型的原理耦合遥感、气象、植被及土壤类型数据进行了国家屏障区生态系统生产力建模研究。在参数的选择上，由GIMMS NDVI 3gv1.0数据、中国植被图、太阳总辐射值及温湿度等数据计算出光合有效辐射（APAR）；根据区域蒸散模型模拟水分胁迫因子，与土壤水分子模型相比，它可以简化参数，增强模型的可操作性。将光合有效辐射和实际光能利用率作为CASA模型的输入变量，基于参数化模型实现对青藏高原1990-2015年8km分辨率的陆地植被净初级生产力估算。
王晓峰
该数据集是基于一系列微波遥感数据获取，包含Special Sensor Microwave Imager (SSM/I), Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observation System (AMSR-E)等，表征植被的含水量，可作为初级生产力的参考。数据来源于Liu et al. (2015)，具体计算方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域。该数据集常被用作评定植被绿度和初级生产力的时间和空间格局，具有实际意义和理论价值。
刘毅
该数据集是基于GIMMS AVHRR传感器计算的LAI 3g，表征植被的绿度。数据来源于Chen et al. (2019)，具体计算方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域。本数据将原本的半月尺度数据集成至月数据，加工方法为将一个月的两期LAI取最大值，尽可能达到去除噪声的效果。该数据集是使用最为广泛的LAI数据之一，常被用作评定植被绿度的时间和空间格局，具有实际意义和理论价值。
陈驰
该数据集是基于GIMMS AVHRR传感器计算的NDVI 3g，是通过红外和近红外通道的反射率计算而得的产品，表征植被的绿度。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域。本数据将原本的半月尺度数据集成至月数据，加工方法为将一个月的两期NDVI取最大值，在最大值滤波的处理下，尽可能达到去除噪声的效果。该数据集是使用最为广泛的NDVI数据之一，常被用作评定植被绿度的时间和空间格局，具有实际意义和理论价值。
刘焱序
采自青藏高原的冰芯样品提供了冰雪同位素组成变化的高分辨率记录。该数据集包含了自1864-2006年各年的冰芯氧稳定同位素数据，冰芯是从青藏高原南部宁金岗桑冰川钻取得到，长度为55.1米，通过利用中国科学院青藏高原研究所 环境变化与地表过程重点实验室的MAT-253同位素质谱分析仪测得氧同位素数据，测量精度为0.05%。 数据采集地点: 宁金刚桑冰川（90.2°E，29.04°N，海拔高度5950米）
高晶
2018年产生的蔓菁基因组序列，经过Hi-C测序后的生物信息学分析可以实现将初步组装的基因组草图中的大部分序列定位到染色体，并能够确定这些序列在染色体上的顺序和方向，为获得高质量的序列图谱奠定重要的基础。故课题组通过该技术把蔓菁基因组序列草图中的序列分别划分到同该物种染色体数目一致的群组（Group）中，并且确定每一群组中所有序列的顺序（Order）及方向（Orientation），之后可以结合参考蔓菁基因组、转录组组装序列（EST序列）、近缘物种及遗传图谱数据对划分群组的准确性及序列之间的顺序和方向进行评估。
段元文
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