本数据集是建立在青藏高原基础上的高原土壤水分和土壤温度观测数据，用于量化粗分辨率卫星和土壤水分和土壤温度模型产物的不确定性。青藏高原土壤温湿度观测数据（Tibet-Obs）由四个区域尺度的原位参考网络组成，包括寒冷半干旱气候的那曲网络，寒冷潮湿气候的玛曲网络和寒冷干旱的阿里网络，以及帕里网络。这些网络提供了对青藏高原不同气候和地表水文气象条件的代表性覆盖。 - 时间分辨率：逐时 - 空间分辨率：点测量 - 测量精度：土壤水分，0.00001；土壤温度，0.1℃；数据集尺寸：标称深度为5，10，20，40和80厘米的土壤水分和温度统计值 - 单位：土壤水分，cm ^ 3 cm ^ -3； 土壤温度， ℃

该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。

该数据集包含了2018年8月黄河源区（扎陵湖北面）人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。

该数据集包含了2018年可可西里人工采集的土地覆盖地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。

该数据集包含2014年07月23日至2014年08月18日在黑河下游混合林站和超级站观测的热像仪组分温度数据。观测地点坐标分别为101.1335E、41.9903N和101.1374E、42.0012N，海拔约874m。在混合林站和超级站分别使用Testo890-2（热红外图像：640 × 480，可见光2048 × 1536）和Testo875-2i（热红外图像：160 × 120，可见光640 × 480）热像仪，以通量塔为中心，在10m高度处，拍摄塔周围的地表亮温和可见光图像。在混合林站的观测方向为东北、东、东南、西南和西北，在超级站的观测方向为东北、东南、西南和西北。观测时间范围主要为晴空日期的10:00至16:00；各次的观测时间为整点和MODIS、Landsat 8过境时；8月4日的拍摄为配合航空飞行，观测间隔约为10min。

该数据集包含2014年07月22日至2016年07月19日在黑河下游混合林站和超级站观测的组分温度数据。测量地点坐标分别为101.1335E、41.9903N和101.1374E、42.0012N，海拔约874m。所使用的红外辐射计型号为SI-111，数采为CR800。混合林站使用两支传感器分别观测光照胡杨（南侧）和阴影胡杨（北侧）的组分温度。两支传感器架设高约5m，距目标约1m，水平观测。超级站使用两支传感器分别观测裸土和柽柳的组分温度。观测裸土的传感器架设高度约2m，观测天顶角约45°；观测柽柳的传感器架设高度约1m，距被测目标约0.5m，水平观测。

黑河流域上游土壤容重，孔隙度，含水量，水分特征曲线，饱和导水率，颗粒分析，入渗率，以及采样点位置信息。 1、数据为2014年针对2012年补充取样，用环刀取原状土； 2、该土壤容重为土壤干容重，采用烘干法测量。将野外采集的原状环刀土样在烘箱中以105℃恒温24小时，土壤干重除以土壤体积（100立方厘米），单位：g/cm3 。 3、土壤孔隙度，根据土壤容重与土壤孔隙度的关系得到；， 4、土壤入渗分析数据集，数据为2013-2014年野外实验测量数据。 5、入渗数据是用“MINI DISK PORTABLE TENSION INFILTROMETER”进行测量，得到一定负压下的近似饱和导水率。 6、土壤粒度数据是在兰州大学西部教育部重点实验室粒度实验室进行测量。测量仪器为马尔文激光粒度仪MS2000。 7、饱和导水率是依据依艳丽(2009)的定水头发自制仪器进行测量。使用马利奥特瓶在实验过程中始终保持定水头；同时最后将当时测量的Ks转化为10℃时的Ks值进行分析计算。 8、土壤含水量数据是用ECH2O进行测量，包括5层的土壤含水量、土壤温度。 9、水分特征曲线采用离心机法测量：将野外采集的环刀原状土放入离心机，分别用转速0，310，980，1700，2190，2770，3100，5370，6930，8200，11600测量每次的转子重量得到。

数据集包括以下土壤理化性质：pH值、有机质含量、阳离子交换量、根系丰度、总氮（N）、总磷（P）、总钾（K）、碱解氮、速效磷、速效钾、可交换H+、Al3+、Ca2+、Mg2+、K+、Na+、土层厚度、土壤剖面深度、砂、淤泥和C。铺设部分、岩石碎片、体积密度、孔隙、结构、稠度和土壤颜色。提供了质量控制信息（QC）。 分辨率为30弧秒（赤道处约1公里）。土壤性质的垂直变化由8层记录，深度为2.3 m（即0-0.045-0.091、0.091-0.166、0.166-0.289、0.289-0.493、0.493-0.829、0.829-1.383和1.383-2.296 m），以便于在普通土地模型和社区土地模型（CLM）中使用。 数据采用NetCDF格式存储，数据文件名称及其说明如下： 1.THSCH.nc: Saturated water content of FCH 2.PSI_S.nc: Saturated capillary potential of FCH 3.LAMBDA.nc: Pore size distribution index of FCH 4.K_SCH.nc: Saturate hydraulic conductivity of FCH 5.THR.nc: Residual moisture content of FGM 6.THSGM.nc: Saturated water content of FGM 7.ALPHA.nc: The inverse of the air-entry value of FGM 8.N.nc: The shape parameter of FGM 9.L.nc: The pore-connectivity parameter of FGM 10.K_SVG.nc: Saturated hydraulic conductivity of FGM 11.TH33.nc: Water content at -33 kPa of suction pressure, or field capacity 12.TH1500.nc: Water content at -1500 kPa of suction pressure, or permanent wilting point

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。

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

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。

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。