本数据为祁连山地区2019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2019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2019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
本数据为祁连山地区2020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2020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2020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
Based on AVHRR-CDR SR products, a daily cloud-free snow cover extent dataset with a spatial resolution of 5 km from 1981 to 2019 was prepared by using decision tree classification method. Each HDF4 file contains 18 data elements, including data value, data start date, longitude and latitude, etc. At the same time, to quickly preview the snow distribution, the daily file contains the snow area thumbnail, which is stored in JPG format. This data set will be continuously supplemented and improved according to the real-time satellite remote sensing data and algorithm update (up to may 2019), and will be fully open and shared.
HAO Xiaohua
本数据集包括祁连山地区2019年日值0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用耦合小波分析的随机森林优化降尺度模型（RF-OWCM），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。参与降尺度模型的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周纪-中国西部1km全天候地表温度数据（TRIMS LST-TP），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
青藏高原念青唐古拉山地区高分辨率（5m）冰川高程变化数据集，包括该地区2000‒2013和2000‒2017两个时间段的冰川高程变化数据。具体区域为念青唐古拉山西段的纳木错地区以及东段的岗日嘎布地区，冰川边界参考国际上通用的Randolph Glacier Inventory Version 4.0（RGI 4.0）。冰川高程变化分别由高分辨率资源三号三线阵立体像对数据（ZY-3 TLA）生成的2013年和2017年DEM数据与2000年的SRTM DEM数据通过DEM差分技术得到。其中西段数据有三期：2000‒2013、2013‒2017和2000‒2017；东段数据有一期：2000‒2017。 该数据集空间分辨率为5米，单位为m a^−1，数据格式为GeoTIFF，数据类型为浮点型，投影方式：西段为 UTM 46N，东段为UTM 47N。 该数据与现有的物质平衡实测数据及其它遥感观测的结果具有较好的一致性，但具有更高空间分辨率，可提供更详细的冰川高程变化的空间分布细节，将冰川高程变化乘以冰川的平均密度（通常为850±60 kg m^−3）即可转化为相应时间段内的冰川物质平衡 (单位为：w.e. a^−1)，可为该地区冰川高程变化和物质平衡的研究提供数据支撑。
任少亭, 贾立
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
本数据集包括祁连山地区2018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, 柴琳娜, 柴琳娜, 柴琳娜, 朱忠礼, 朱忠礼, 刘绍民, 刘绍民
数据集包括2015年11月27日- 2016年3月26日阿勒泰基站(lon:88.07, lon: 44.73)地面被动微波亮温、多角度亮温、10分钟四分量辐射和雪温、雪坑日观测数据和逐时气象数据。 日雪坑参数包括:积雪分层、分层厚度、密度、粒度、温度。 这些数据存储在5个NetCDF文件中，TBdata.nc, TBdata-multiangle.nc, Ten-minute 4 component radiation and snow temperature.nc, Hourly meteorological and soil data.nc and Daily snow pit data.nc,以及readme.doc。 TBdata.nc 为六通道双偏振微波辐射计RPG-6CH-DP自动采集的两偏振三个通道的亮度温度。内容包括年、月、日、时、分、秒、Tb1h、Tb1v、Tb18h、Tb18v、Tb36h、Tb36v、入射角、方位角。 TBdata-multiangle.nc为两种极化的3个通道的7组多角度亮度温度。 包括年、月、日、时、分、秒、Tb1h、Tb1v、Tb18h、Tb18v、Tb36h、Tb36v、入射角、方位角。 The ten-minute 4 component radiation and snow temperature. nc 为4组分辐射和层状雪温度。 内容包括:年、月、日、时、分、SR_DOWN、SR_UP、LR_DOWN、LR_UP、T_Sensor、ST_0cm、ST_5cm、ST_15cm、ST_25cm、ST_35cm、ST_45cm、ST_55cm。 The hourly meteorological and soil data.nc为每小时天气数据和分层土壤数据。内容包括年、月、日、时、Tair、Wair、Pair、Win、SM_10cm、SM_20cm、Tsoil_5cm、Tsoil_10cm、tsoil_15cm、Tsoil_20cm。 The daily snow pit data.nc为人工雪坑数据。观测时间为当地时间上午8:00-10:100。内容包括年、月、日、雪深、thickness_layer1、thickness_layer2、thickness_layer4、thickness_layer5、thickness_layer6、Long_layer1、Short_layer1、Long_layer2、Short_layer2、Long_layer3、Short_layer4、Long_layer5、Short_layer5、Long_layer6、short_layer6、Stube、snow shovel_0-10、 雪铲_10-20、雪铲_20-30、雪铲_30-40、雪铲_40-50、雪叉_10、雪叉_15、雪叉_20、雪叉_25、雪叉_30、雪叉_35、雪叉_40、雪叉_45、雪叉_50、形状1、形状2、形状3、形状4、形状5。
戴礼云
Snow is a significant component of the ecosystem and water resources in high-mountain Asia (HMA). Therefore, accurate, continuous, and long-term snow monitoring is indispensable for the water resources management and economic development. The present study improves the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Terra and Aqua satellites 8 d (“d” denotes “day”) composite snow cover Collection 6 (C6) products, named MOD10A2.006 (Terra) and MYD10A2.006 (Aqua), for HMA with a multistep approach. The primary purpose of this study was to reduce uncertainty in the Terra–Aqua MODIS snow cover products and generate a combined snow cover product. For reducing underestimation mainly caused by cloud cover, we used seasonal, temporal, and spatial filters. For reducing overestimation caused by MODIS sensors, we combined Terra and Aqua MODIS snow cover products, considering snow only if a pixel represents snow in both the products; otherwise it is classified as no snow, unlike some previous studies which consider snow if any of the Terra or Aqua product identifies snow. Our methodology generates a new product which removes a significant amount of uncertainty in Terra and Aqua MODIS 8 d composite C6 products comprising 46 % overestimation and 3.66 % underestimation, mainly caused by sensor limitations and cloud cover, respectively. The results were validated using Landsat 8 data, both for winter and summer at 20 well-distributed sites in the study area. Our validated adopted methodology improved accuracy by 10 % on average, compared to Landsat data. The final product covers the period from 2002 to 2018, comprising a combination of snow and glaciers created by merging Randolph Glacier Inventory version 6.0 (RGI 6.0) separated as debris-covered and debris-free with the final snow product MOYDGL06*. We have processed approximately 746 images of both Terra and Aqua MODIS snow containing approximately 100 000 satellite individual images. Furthermore, this product can serve as a valuable input dataset for hydrological and glaciological modelling to assess the melt contribution of snow-covered areas. The data, which can be used in various climatological and water-related studies, are available for end users at https://doi.org/10.1594/PANGAEA.901821 (Muhammad and Thapa, 2019).
Sher Muhammad
青藏高原由于高云覆盖，通常用来监测湖泊面积的光学遥感影像数据，如Landsat只能用来监测湖泊年尺度面积变化，而对湖泊季节变化研究了解较少。使用Sentinel-1 SAR数据，对青藏高原大于50平方公里湖泊月尺度面积进行了提取。研究显示，湖泊的季节变化显示出截然不同的模式，面积较大的湖泊（> 100 km2）在8-9月达到峰值，而较小的湖泊（50-100 km2）面积在6-7月达到峰值。封闭湖泊面积的季节峰值更突出，而外流湖的季节峰值更平缓。冰川补给湖相对于非冰川补给湖显示了延迟的面积峰值。同时，大尺度的大气环流，如西风、印度季风、和东亚季风也影响着湖泊面积的季节变化。此研究为监测湖泊面积年内变化弥补了空白。
张宇, 张国庆
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, 江利明, 江利明
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, 江利明, 江利明
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, 朱忠礼, 刘绍民, 刘绍民
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, 柴琳娜, 柴琳娜, 柴琳娜, 朱忠礼, 朱忠礼, 朱忠礼, 刘绍民, 刘绍民, 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, 柴琳娜, 柴琳娜, 柴琳娜, 朱忠礼, 朱忠礼, 朱忠礼, 刘绍民, 刘绍民, 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, 柴琳娜, 柴琳娜, 柴琳娜, 朱忠礼, 朱忠礼, 朱忠礼, 刘绍民, 刘绍民, 刘绍民
将冰湖划分为冰面湖、与冰川末端相连和非相连湖泊等三种类型。在分类的基础上，研究第三极地区各流域冰湖的数量与面积、不同大小面积变化幅度、与冰川距离远近、有冰川融水径流补给与无冰川融水径流补给冰湖面积的变化差异以及冰湖面积随海拔梯度变化特征等内容。 数据源：Landsat TM/ETM+ 1990，2000，2010。 数据通过目视解译，包括面积大于0.003平方公里的冰湖数据，结合原始影像与Google Earth检查编辑。 数据应用于第三极地区冰湖变化与冰湖溃决洪水( GLOF) 评估。 数据类型：矢量。 投影坐标系：Albers Conical Equal Area。
张国庆
全球Cryosat-2 GDR数据集由欧空局(ESA)制作，数据覆盖时间从2010年到2016年，覆盖范围为全球。 2010年4月8号，ESA发射了Cryosat - 2高倾斜极轨卫星。该卫星上搭载了合成孔径干涉雷达高度计SIRAL，主要用于监测极地的冰层厚度和海冰厚度变化，进而研究极地冰层的融化对全球海平面上升的影响，以及全球气候变化对南极冰厚的影响。这种高度计工作在Ku波段，工作频率为13.575 GHz，包括3种测量模式：一是低分辨率指向星下点的高度计测量模式（LRM），可获得陆地、海洋和冰盖所有表面观测值，它的处理过程与ENVISAT/RA - 2 类似，沿轨分辨率为5到7 km；二是合成孔径雷达（SAR）测量模式，主要为提高海冰观测精度和分辨率，可使沿轨分辨率达到250 m左右；三是干涉合成孔径雷达模式（InSAR），主要为提高冰盖或冰架边缘等地形复杂区域精度。 Cryosat -2/SIRAL数据产品主要包括0级数据、1b级数据、2级数据和高级数据。Cryosat - 2/SIRAL产品由XML头文件（.HDR）和数据产品文件（.DBL）两个文件组成，HDR文件是辅助性的ASCII文件，用于快速识别检索数据文件。1b级产品是按照测量模式分开存储的，不同模式的数据记录格式也有所不同。LRM模式和SAR模式的每个波形有128个采样点，SARIn模式的波形则有512个采样点。2级GDR产品可以满足大多数的科学研究应用，包括了测量时间、地理位置、高度等信息。并且，GDR产品中的高度信息已经经过了仪器校正、传输延迟改正、几何改正和地球物理改正（如大气改正与潮汐改正）。GDR产品是单独的全球性的全轨道数据，即三种模式的测量结果，经过不同的处理过程后，按照时间先后顺序，合并到一起，从而统一了数据记录格式。三种模式的数据采用了不同的波形重跟踪算法来获得高度值，在最新更新的Baseline C数据中，LRM模式的数据采用了3种算法，分别为Refined CFI、UCL和Refined OCOG。
沈国状, 傅文学
Sentinel-1A/B卫星使用近极地太阳同步轨道，轨道高度693 km，轨道倾角98.18°，轨道周期99 min，搭载了C波段合成孔径雷达(SAR)，设计使用寿命为7年(预期12年)Sentinel-l 具有多种成像方式，可实现单极化、双极化等不同的极化方式。Sentinel-1A SAR共有4种工作模式：条带模式(Strip Map Mode，SM)、超宽幅模式 (Extra Wide Swath，EW)、宽幅干涉模式 (Interferometric Wide Swath，IW) 和波模式 (Wave Mode，WV)。A星于2014年4月成功发射，同一区域重访周期为12天，B星2016年4月成功在轨运行，目前重返周期达到3-6天，双星运行以后，南极地区S1数据获取频率大幅度增加。 本数据集为南极冰盖和格陵兰冰盖地区哨兵一号SAR数据。 该数据波段为C波段超宽幅地距多视数据，分辨率为20m*40m, 时间分辨率和往返周期有关，为12天，幅宽为400km，噪声水平为-25dB，辐射测量精度1.0dB。 本数据每年覆盖时间为：南极10月到来年3月，格陵兰4月到9月；覆盖范围南极冰盖冰架地区和格陵兰冰盖。
张露
随着SAR干涉测量技术的不断进步，使得高精度获取冰川区的多时相DEM成为了可能。特别是，2000年美国国家航空航天局（NASA）主导的航天飞机雷达制图计划（SRTM）提供了覆盖全球56ºS - 60ºN范围的DEM资料；德国宇航局（DLR）的TanDEM-X双站SAR干涉测量系统能够提供全球范围高分辨率、高精度DEM。这些高质量、大覆盖范围的SAR干涉测量数据，以及发布的DEM数据产品，为利用多时相DEM探测冰川厚度变化提供了宝贵的基础资料。 青藏高原典型冰川厚度变化数据的时间段为2000-2013年，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率30米。利用TanDEM-X双站InSAR数据和C波段 SRTM DEM，首先采用差分干涉测量方法高精度的生成TanDEM-X DEM，然后在进行DEM精确配准的基础上，通过对比不同时期获取的DEM数据，估算冰川厚度变化。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川冰厚变化存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川厚度变化数据集-数据说明。
江利明, 江利明, 江利明
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