南北极及青藏高原冰川雪和冰里原核微生物分布数据集提供了刘勇勤实验组在2010-2018年间从NCBI数据库收集的细菌16S核糖体RNA基因序列。 NCBI数据库搜索的关键词为Antarctic, Arctic Tibetan, Glacier.。收集的序列通过使用DOTOUR软件计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。获得序列后，通过阅读序列文件中样品信息获得样品的GPS坐标。本数据包含每条序列的16S核糖体RNA基因片段序列，进化分类，及样品GPS坐标。本数据与以高通量测序为基础的序列相比，本数据的序列长度更长，分类更准确，对于比较三极微生物的进化信息，以及研究嗜冷微生物进化的认识有重要意义。

北美多模型集合NMME是由美国模式中心（包括NOAA/NCEP、NOAA/GFDL、IRI、NCAR、NASA）和加拿大CMC联合发布的多模式集合季节预报系统数据集。数据包含1982-2010年回报数据和2011年至今的实时气象预报数据。其时间分辨率为逐月，覆盖范围为全球，水平空间分辨率为1°。NMME共有9个气候预报模式，每个模式包含6-28个集合成员，预见期为9-12个月。其气候模式的名称、来源、集合成员和预见期如下： 1）CMC1-CanCM3，Environment Canada，10个模式，12个月 2）CMC2-CanCM4，Environment Canada，10个模式，12个月 3）COLA-RSMAS-CCSM3，National Center for Atmospheric Research，6个模式，12个月 4）COLA-RSMAS-CCSM34，National Center for Atmospheric Research，10个模式，12个月 5）GFDL-CM2p1-aer04，NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory，10个模式，12个月 6）GFDL-CM2p5-FLOR-A06，NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory，12个模式，12个月 7）GFDL-CM2p5-FLOR-B01，NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory，12个模式，12个月 8）NASA-GMAO-062012，NASA Global Modeling and Assimilation Office，12个模式，9个月 9）NCEP-CFSv2，NOAA National Centers for Environmental Prediction，24/28个模式，10个月 除CFSv2模式外（只含降水和平均气温），其他模式数据变量包含降水、平均气温、最高气温和最低气温。每个模式集合成员每月的一个变量数据存放一个nc文件。各变量的气象要素、变量名、单位和物理意义如下： 1）平均气温，tref，K，月平均近地面（2m）平均气温 2）最高气温，tmax，K，月平均近地面（2m）最高气温 3）最低气温，tmin，K，月平均近地面（2m）最低气温 4）降水，prec，mm/day，月平均降水量。 该数据集在气候预报，水文预报驱动，量化模式预报不确定性方面得到广泛的应用。

本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月18日-19日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地，粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm，10cm，20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月18日-19日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据（10.65GHz 波段损坏） 土壤温度：使用安装在dt80上的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地：取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度：使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小：3.5M 4. 数据格式：.xls

青藏高原典型冰川DEM采用双站InSAR方法制作，数据采集时间为2013年11月21日，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率10米，高程精度0.8m的DEM结果，精度可满足国家1∶10000地形制图的要求。冰川DEM采用TanDEM-X双站InSAR数据，采用改进的SAR干涉处理方法，顾及了双站InSAR在成像几何和相位解缠等方面的特点，高分辨率、高精度地生成了上述两个典型冰川的表面DEM。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川DEM存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川DEM数据集-数据说明。

未来人口情景预测以2005年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。

大多数仪器气候记录的长度相对较短，限制了对气候变化的研究，因此有必要借助代理数据将记录延续到过去。直到20世纪40年代后期，才有了足够质量和空间分辨率的大气数据来确定气候变化的主要模式，如北美太平洋模式和太平洋年代际振荡。全球冰芯除了分布在南北两极以及第三极，阿拉斯加也有山地冰川分布，在该区域获得的冰芯数据，对于揭示北美地区气候，对于揭示低纬度与高纬度北极地区气候变化具有主要的意义。 各变量的物理意义： 第一列：时间；第二列：积累率数据；第三列：氧同位素数据值

未来人口情景预测以2005年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。

雪水当量（积雪深度与密度之积）是反映地表积雪量变化的重要因子，是地表水文模型和气候模式中的一个重要参数。青藏高原作为亚洲水塔，多条大江大河补给主要依靠高原上冰川或积雪的融化。基于被动微波对积雪监测的敏感性，本数据实现了长时间序列的高亚洲地区雪水当量的反演。数据集包含日雪水当量、月雪水当量以及每五日雪水当量，可服务于当地水文、畜牧业生产等方面。

高亚洲地区是中纬度全球变化敏感区和研究的热点区域，其境内湖泊星罗棋布，湖冰冻融参数是全球变化的关键敏感因子之一。由于冰水介电常数差异大，高重访率且对天气不敏感的星载被动微波遥感可实现湖冰冻融状态的快速监测。本数据集依据微波辐射计像元内湖泊和陆表的面积比例，应用混合像元分解方法获取了像元（亚像元级）的湖泊亮温信息，实现高亚洲地区被动微波遥感亚像元级湖冰冻融监测，并采用多种被动微波数据，共计获得高亚洲区域 2002-2016 年 51 个中大型时间序列湖泊亮温数据和冻融状态信息。以无云MODIS 光学产品为验证数据，在高亚洲不同区域，选取可可西里湖、达则错、库赛湖等三个大小不一的湖泊进行冻融判别验证，结果表明微波和光学遥感所获取的湖冰冻结和融化参数具有较高的一致性，其相关系数可达0.968 与 0.987。本数据集包含湖泊的时间序列亮温值和湖冰冻融参数，可进一步对湖泊开展特征参数反演，以及提升对高亚洲地区的湖冰冻融的理解，为高亚洲地区气候、环境变化以及高亚洲对全球气候变化响应模型提供数据基础。数据集由 2 部分数据组成，其一为 2002-2016 年高亚洲区域 51个湖泊的被动微波遥感亮温数据集，观测时间间隔为 1~2 天；其二是由湖泊亮温数据集判断所获得的湖冰冻融数据集。文件名分别为：最邻近法与像元分解的湖泊亮温数据 .zip（12 MB），2002–2016 高亚洲 51 个湖泊湖冰冻融数据集 .xls（0.1 MB）

青藏高原土壤细菌多样性数据集提供了青藏高原土壤表层（0-2厘米）微生物分布特征。样品采集时间为2015年7月1日至7月15日，包含草甸，草原，荒漠3种生态系统。土壤样品用冰袋保存，运回北京青藏高原研究所生态实验室。土壤DNA通过MO BIO PowerSoil DNA试剂盒提取。土壤表层样品采集后用液氮保存，运回悉尼实验室，通过FastPrep DNA试剂盒提取。提取后的DNA样品使用515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 909r (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3')扩增16S rRNA基因片段。扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序，原始数据通过Mothur软件分析。首先去除测序质量不佳序列，之后进行排序并去除嵌合体序列。之后计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过与Silva数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。本数据系统的比较了青藏高原微生物的多样性，对研究微生物在青藏高原的分布具有重大意义。

由美国发起的格陵兰冰盖计划 (GISP2)，提供了一个10万多年的氧同位素详细资料，几乎覆盖了整个冰期-间冰期循环。该数据记录了过去818-1987年氧同位素变化，其中清晰记录小冰期为该过去1000年来最冷的时期。其中1850-1987年呈现出波动增温，其变化与格陵兰获取的GRIP、NGRIP及最新的NEEM冰芯变化一致，反映了雪冰记录在格陵兰冰盖具有很好的一致性。 各变量的物理意义： 第一列：冰芯深度；第二列：氧同位素值；第三列：时间

本数据集考虑到搭载在Aqua卫星上的高级微波扫描辐射计（AMSR-E）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）的同步观测特点，采用MODIS的地表温度和大气水汽数据作为输入，通过考虑大气影响的发射率估算模型，生产了全球晴空条件下AMSR-E传感器运行期间（2002年6月~2011年10月）的陆表多通道双极化微波瞬时发射率。通过产品低频无线电信号影响、数据间比对、统计分析、不同地表覆盖条件的发射率特征、频率依赖和相关性研究等开展验证性分析，结果表明瞬时发射率的动态细节丰富，月内日变化标准差在0.02以内，其时空变化、频率依赖和相关性符合自然物理过程的理解。此套数据集包括AMSR-E全生命周期的全球陆表逐日、侯、旬、半月及月产品，可用于开展星载被动微波遥感模拟、陆面模型以及陆表温度、积雪、大气降水/水汽/可降水量等反演研究。数据的投影坐标采用标准的EASE-GRID投影，数据存储方式为二进制浮点型格点（矩阵大小为1383*586），数据获得之后可用ENVI/IDL等软件或者相应程序代码以二进制文件的方式读取。