沱沱河源区植被类型图是基于 319 个地面采样点数据结合随机森林(RF)分类方法进行创建的。随机森林分类器的16个输入变量包括了Landsat-8的可见光、短波红外和热红外波段值及其反演的植被指数和地表温度数据等。根据研究区的植被特征及多年冻土模拟的需要，该图对高寒沼泽草甸(alpine swamp meadow)、高寒草甸(alpine meadow)、高寒草原(alpine steppe)和高寒沙漠(alpine desert )等4种植被类型进行了分类。图件的空间分辨率为30 m，可以提供更细节的植被类型的位置信息。
邹德富, 赵林, 刘广岳, 杜二计, 胡国杰, 李智斌, 吴通华, 吴晓东, 陈杰, 吴通华
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围（Ran et al., 2021b）、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图（yedoma）。与之前的多年冻土图不同，根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用，我们将北半球多年冻土分为五种类型：气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊，北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护，表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%，主要分布在高北极和高山地区，如青藏高原。
冉有华, 李新, 吴通华, 冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
泛第三极区域数据集呈现海量、零散等特征，现有数据集种类较多，覆盖范围广，涉及水文、生态、大气以及灾害等多个领域，但这些数据集来自不同平台，在尺度、数据格式等方面各不相同，数据的可利用性较差，不利于科研人员展开泛第三极地区的科学研究，同时也无法发挥出这些数据集的巨大潜力。本研究采用来自多个数据平台的最新数据使用数据集成、数据融合等集成方法生产更高质量和更新年份的泛第三极综合数据集。根据不同来源、不同分辨率的数据，对这些数据进行质量控制，根据数据科学内容进行集成。对部分数据，利用数据融合技术，融合不同来源的数据，产生数据质量更高、年份更新的创新性数据产品，更好地服务于陆面过程模型等研究中。泛第三极数据集根据自然数据和社会经济数据分别采用泛第三极流域边界和泛第三极国家边界获取数据，统一采用罗宾逊（Robinson）投影格式。获得了多源集成的包含基础数据集、冰冻圈数据集、水文大气数据集、生态数据集、灾害数据集和人文地理数据集共六类数据集。 （1）基础数据集包含边界数据集、30米土地覆被数据、植被功能数据、30米SRTM数字高程数据和HWSD土壤质地数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极基础数据集数据文档.docx”。 （2）冰冻圈数据集包含冻土数据集、冰川分布数据、冰湖分布数据和积雪深度数据。其中，冻土数据集又包含冻土分布数据、冻土水热分带数据、冻土指数数据和冻土表面粗糙度数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极冰冻圈数据集数据文档.docx”。 （3）水文大气数据集包含河流湖泊数据集、蒸散发数据集和大气数据集。河流湖泊数据集包含河流数据和湖泊数据，蒸散发数据集包含MODIS蒸散发数据、土壤蒸发数据、水体冰雪蒸发数据和冠层截流蒸发数据，大气数据集包含ERA5-Land再分析数据集中的地表热辐射数据、地表太阳辐射数据、降水数据、气压数据、温度数据和风场数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极水文大气数据集数据文档.docx”。 （4）生态数据集包含总初级生产力数据和植被蒸腾数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极生态数据集数据文档.docx”。 （5）灾害数据集包含滑坡数据和地震区划数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极灾害数据集数据文档.docx”。 （6）人文地理数据集则包含交通道路数据、铁路机场数据、人口密度数据、主要国家人均GDP数据、收入水平数据和世界遗产分布数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极人文地理数据集数据文档.docx”。 泛第三极综合数据集将为相关研究者提供便利，避免相关研究在获取数据和处理数据的过程中重复劳动，节省研究者宝贵的时间，并且在陆面过程模型、水文模型和生态模型等科学研究中起到重要作用，促进泛第三极地区科学研究的发展，为泛第三极地区的科学研究提供数据支撑。
李新, 李虎, 潘小多, 李新, 盖春梅, 冉有华, 冉有华
本数据包括北极Barrow地区不同年龄冻土土壤细菌物种组成数据，可用来探索土壤微生物对冻土消融的响应及不同年龄冻土的土壤细菌差异；本数据为扩增子测序结果，引物为Earth Microbiome Project 标准引物 515F–806R，扩增范围为V4区，测序平台为Illumina Hiseq PE250; 数据通过质量控制，至少达到Q30水平；本数据用于发表于Cryospshere文章Permafrost thawing exhibits a greater influence on bacterial richness and community structure than permafrost age in Arctic permafrost soils. The Cryosphere, 2020, 14, 3907–3916, https://doi.org/10.5194/tc-14-3907-2020。本数据还可用于三极土壤微生物比较分析研究
孔维栋
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
基于青藏高原土壤温湿度观测网玛曲站点建立的地基L波段微波辐射计观测系统（ELBARA-III，由欧洲航空局提供），本数据集囊括了水平和垂直极化的L波段亮温数据，地表及以下不同层土壤湿度和温度数据，地表通量（如感热、潜热、碳通量），气象要素数据（如降水、上下行长波/短波辐射、空气温度和湿度、气压）以及植被叶面积指数LAI和土壤性质等辅助数据。此多年尺度的数据集可用于提高对陆面过程、微波辐射过程的理解，验证SMOS和SMAP卫星亮温观测和土壤湿度反演结果，校验微波辐射传输模型中的假设条件，验证陆面模式输出以及再分析资料，反演土壤物理性质，量化陆-气间的水、碳、能量交换，并将帮助定量化地球系统模型中参数化方案的偏差和不确定性，从而提出相应改进方案。 ELBARA-III双极化亮温数据可通过测量的辐射计电压和校准的内部噪声温度计算得到。该数据质量可靠，其质量控制主要通过：1）对辐射计输出的原始电压数据（以800Hz采样频率）进行直方图检验，利用统计指标过滤射频干扰对ELBARA-III微波信号数据的影响；2）检查辐射计进行天空辐射测量时两天线端口的电压值是否相似，天线电缆有无损耗；3）分析仪器内部温度、主动冷源温度和环境温度；4）分析不同入射角度的双极化亮温的特点。 - 时间分辨率：30分钟 - 空间分辨率：入射角为40°~ 70°，间隔为5°，观测覆盖范围为3.31 m^2~ 43.64 m^2 - 测量精度：亮温，1 K；土壤水分，0.001 m^3 m^-3；土壤温度，0.1 °C - 单位：亮温，K；土壤水分，m^3 m^-3；土壤温度，°C /K
Bob Su, 文军
数据包含了黄河源区黄河干流和4条支流的径流成分资料。在2014-2016，春季，夏季和冬季，通过测试黄河源区几种冻土区河流水样的氡同位素和氚同位素含量，根据河道水流的质量守恒模型和同位素平衡模型，对河道流量进行径流成分解析，初步划分了地下水补给和地下冰融水在河川径流中的占比。模型计算得到的数据质量较好，相对误差在20%以内，通过了与以往实测数据的对比分析。该数据可为未来水文模型的参数率定及水文径流过程的模拟提供帮助。
万程炜, 万程炜
祁连山典型冻土区水文地质要素数据集内容主要包括黑河上游西支流域内的地下水类型、富水性（单孔涌水量或单泉流量）、主要河流与支流、泉水（下降泉、泉群、大泉、矿泉分布）、钻孔（承压水钻孔、潜水钻孔、自流水钻孔分布）、断裂带（压性断裂、张性断裂）、角度不整合界线、平行不整合界线、黑河上游西支流域边界线、季节性冻土区与多年冻土区分界线、现代冰川及沼泽分布。本水文地质要素数据集可为寒区水文生态过程和水文地质环境提供背景资料。本数据来自四幅1：20万水文地质图（祁连幅、野牛沟幅、祁连山幅、肃南幅）的矢量化并重新对地下水类型进行整合。分辨率较高，数据可为泛第三极江河源区水土资源演变和环境变化等研究提供背景资料。
孙自永
黑河上游八宝河流域2013-2014年各层(0 cm, 4 cm, 10 cm, 20 cm, 40 cm, 80 cm, 120 cm, 160 cm, 240 cm, 400 cm, 600 cm, 900 cm, 1200 cm, 1400 cm, 1500 cm) 1km 逐小时土壤温度、湿度和含冰量数据，本数据由SHAW模型模拟产生，并基于地面站点和无线传感器网络观测的土壤温湿度数据进行了验证，结果较好，可用于上游冻土水热过程相关研究。
张艳林
中国冰冻圈是指中国范围内，大气圈、水圈、生物圈、岩石圈的冻结部分。中国冰冻圈资源与环境信息系统是对中国冰冻圈资源与环境数据进行管理与分析的综合性信息系统。建立中国冰冻圈资源与环境信息系统一方面是满足地球系统科学的需要，为研制地理信息系统支持下的冻土、冰川以及雪盖对全球变化的响应与反馈模型提供参数与验证数据；另一方面系统整理和抢救宝贵的冰冻圈数据，为其提供一个科学、高效、安全的管理与分析工具。 中国冰冻圈资源与环境信息系统包含三个不同空间的基础数据库。其中青藏公路沿线部分的研究区域主要是青藏公路自西大滩到那曲约700公里长、公路两侧20～30公里宽的区域,这一区域广泛分布着多年冻土。青藏公路沿线基础数据库包含以下类型的数据： 1、冰冻圈数据。包括：积雪深度分布。 2、自然环境与资源。包括： 基础地质：第四纪地质（Quatgeo） 3、公路沿线冻土钻孔观测数据（Borehole）：青藏公路沿线200个钻孔探测资料。 工程地质剖面图（CAD）：岩性分布、含水量、颗分资料等 4、青藏公路沿线地区冰川质量平衡分布模型（Model）：预测冻土格网数据。 青藏公路沿线图形数据包括13幅的比例尺为1：250000图幅；格网尺寸为100×100m。 详情请查看数据中的文档“中国冰冻圈资源与环境信息系统设计.doc”、“中国冰冻圈资源与环境信息系统数据字典.DOC”、“数据库-青藏公路.DOC”。
李新, 李新
分别于2014年4月和2016年5月在黄河源区（黄河沿以上）采集的21个湖泊（7个非热融湖塘，14个热融湖塘），在加拿大维多利亚Inno Tech Alberta实验室通过Delta V Advantage Dual Inlet/HDevice system 测试氢氧同位素丰度，同位素丰度表达为δ（‰）形式（相对于维也纳平均海水丰度） 测试误差：δ18O： 0.1‰，δD： 1‰ ，数据还包括通过Google earth engine中 Landsat 2017影像数据提取得到的湖泊面积和湖泊流域面积。 通过的长期气象资料数据（多年平均气温，多年平均相对湿度，多年平均年降水量，多年平均年水面蒸发量），基于水量平衡及同位素质量守恒模型（模型参数也包括在数据集中）对湖泊水文信息，包括蒸发/入流比例（E/I）和湖泊流域产水量（WY）进行估算。
万程炜, 万程炜
黑河上游山区山体阴影时空分布图（2018年），本数据基于STRM数字高程模型和太阳位置变化(http://www.esrl.noaa.gov/gmd/grad/solcalc/azel.html)，采用通视分析计算得到，空间分辨率为100m，时间分辨率为15分钟，可用于冻土、积雪、生态水文和遥感研究等领域。利用黑河上游多个自动气象站观测的太阳辐射进行综合对比分析，对计算结果进行了精度验证，可以准确地捕捉气象站位置山体阴影的时空变化，其中时间误差20分钟以内。
张艳林
本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，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）。本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，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）。
王磊, 王磊
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
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
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, 王磊
本数据集包含从2004年到2009年青藏公路沿线6个位置的多年冻土活动层厚度和地表景观观测数据。 数据来源于科技基础性工作专项“青藏高原多年冻土本地调查”，观测方法为土壤温度法，通过布设活动层测温探头，进行多年冻土区活动层厚度的年际变化观测，并对观测数据进行计算整编。
赵林
2007年10月17日夜间，在阿柔样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为23:04BJT。阿柔样方2为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 与卫星过境同步，在阿柔样方2，采用ML2X土壤水分速测仪获取土壤体积含水量；采用WET土壤水分速测仪测量获得土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。地表粗糙度信息请参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本的地面数据集。
白云洁, 白云洁, 郝晓华, 郝晓华, 晋锐, 晋锐, 李弘毅, 李弘毅, 李新, 李哲, 李哲
2007年10月18日，在阿柔样方1和阿柔样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:17BJT。阿柔样方1和阿柔样方2均为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 在每个采样点，采用WET土壤水分速测仪测量获得土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。地表粗糙度信息请参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本的地面数据集。
白云洁, 白云洁, 郝晓华, 郝晓华, 晋锐, 晋锐, 李弘毅, 李弘毅, 李新, 李哲, 李哲, 李新
冻土图的编制依据包括：（1）冻土野外调查、勘探实测资料；（2）航空像片和卫星影像判译；（3）TOPO30 1km分辨率的地面高程数据；（4）气温和地面温度资料。其中，青藏高原的冻土分布采用了南卓铜等（2002）的研究结果，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。以年平均地温0.5 ℃作为多年冻土与季节冻土的界限，参考《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）划定高原不连续多年冻土与高原岛状多年冻土的界限；另外，参考东北大小兴安岭多年冻土分区图（郭东信 等，1981）、环北极多年冻土和地下冰分布图（Brown et al. 1997）和最新野外实测资料，对东北的多年冻土界线进行了修订；西北高山多年冻土界线多采用了《中国冰雪冻土图》（1：400万）（施雅风 等，1988）中划定的界线。 根据该数据统计的中国多年冻土区面积约1.75×106km2，约占中国领土的18.25％。其中，高山多年冻土0.29×106km2，约占我国领土面积的3.03％。 更多信息参考《1：400万中国冰川冻土沙漠图》说明书（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006）
王涛
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
关注我们
时空三极环境大数据平台 © 2018-2020
陇ICP备19003365号-4 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
