本数据集来源于论文：Ding, J., Wang, T., Piao, S., Smith, P., Zhang, G., Yan, Z., Ren, S., Liu, D., Wang, S., Chen, S., Dai, F., He, J., Li, Y., Liu, Y., Mao, J., Arain, A., Tian, H., Shi, X., Yang, Y., Zeng, N., & Zhao, L. (2019). The paleoclimatic footprint in the soil carbon stock of the Tibetan permafrost region. Nature Communications, 10(1), 4195. doi:10.1038/s41467-019-12214-5. 数据中包含新评估的青藏高原3m深度土壤有机碳库格点数据及相应的R代码，格点数据空间分辨率为0.1°。 以往对青藏高原土壤碳库的评估多以现代气候、植被等特性为根据，未考虑古气候条件、土层厚度等因素的影响。本研究中，研究人员综合考虑了古气候和现代气候条件、土层厚度和土壤理化属性、植被和地形等因素，通过机器学习算法重新评估了青藏高原3m深度土壤碳库。新评估得到的青藏高原土壤碳储量为36.6 Pg C (38.9-34.2 Pg C)，约为陆地生态系统模型模拟均值的3倍(11.5±4.2 Pg C)。同时，研究指出，模型中缺乏对古气候影响的考虑是导致模拟偏差的重要原因。 数据中包含以下字段： Longitude (°E) Latitude (°N) SOCD (0-30cm) (kg C m-2) SOCD (0-300cm) (kg C m-2) GridArea (k㎡) 3mCstcok (10^6 kg C)

本数据集采用SMMR（1979-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）逐日亮温数据，由双指标（TB_37v，SG）冻融判别算法生成，分类结果包含冻结地表、融化地表、沙漠及水体四种类型。数据覆盖范围为三江源区域，空间分辨率为25.067525 km，EASE Grid投影方式，以Geotif格式存储。像元数值表征地表冻融的状态：1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表水体。因为该数据集中所有tif文件描述的是三江源国家公园范围，所以这些文件的行列号信息是不变的，摘录如下（其中cellsize单位为m）： ncols 52 nrows 28 cellsize 25067.525 nodata_value 0

无论从全球尺度亦或是局地尺度而言，土壤数据极其重要，而由于缺乏可靠的土壤数据，土地退化评估、环境影响研究和可持续的土地管理干预措施受到了极大的瓶颈阻碍。鉴于土壤信息数据在全世界的迫切需要，特别是在气候变化公约的背景下，国际应用系统分析研究所（IIASA）及联合国粮农组织（FAO）和京都协议对土壤碳测量和联合国粮农组织/国际全球农业生态评价研究(GAEZ v3.0)共同倡导下建立了新一代世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.2 )(HWSD V1.2)。 青藏高原2010年土壤质地数据集裁切自世界土壤库。数据格式:grid栅格格式，投影为WGS84。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。核心土壤制度单元唯一验证标识符： MU_GLOBAL-HWSD数据库土壤制图单元标示符，连接了GIS图层。 MU_SOURCE1 和 MU_SOURCE2- 源数据库制图单元标识符 SEQ-土壤制图单元组成中的土壤单元序列； 土壤分类系统利用FAO-7分类系统或 FAO-90分类系统(SU_SYM74 resp. SU_SYM90)或FAO-85(SU_SYM85). 土壤属性表主要字段包括: ID(数据库ID) MU_GLOBAL(土壤单元标识符)（全球） SU_SYMBOL 土壤制图单元 SU_SYM74(FAO74分类); SU_SYM85(FAO85分类); SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称)； SU_CODE 土壤制图单元代码 SU_CODE74 土壤单元名称 SU_CODE85 土壤单元名称 SU_CODE90 土壤单元名称 DRAINAGE(19.5); REF_DEPTH(土壤参考深度); AWC_CLASS(19.5); AWC_CLASS(土壤有效水含量); PHASE1: Real (土壤相位); PHASE2: String (土壤相位)； ROOTS: String (到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR: String (土壤含水量特征)； ADD_PROP: Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)； T_TEXTURE(顶层土壤质地); T_GRAVEL: Real (顶层碎石体积百分比)；(单位：%vol.) T_SAND: Real (顶层沙含量)； (单位：% wt.) T_SILT: Real (表层粉沙粒含量)； (单位：% wt.) T_CLAY: Real (顶层粘土含量)； (单位：% wt.) T_USDA_TEX: Real (顶层USDA土壤质地分类)； (单位：name) T_REF_BULK: Real (顶层土壤容重)； (单位：kg/dm3.) T_OC: Real (顶层有机碳含量)； (单位：% weight) T_PH_H2O: Real (顶层酸碱度) (单位：-log(H+)) T_CEC_CLAY: Real (顶层粘性层土壤的阳离子交换能力)； (单位：cmol/kg) T_CEC_SOIL: Real (顶层土壤的阳离子交换能力) (单位：cmol/kg) T_BS: Real (顶层基本饱和度)； (单位：%) T_TEB: Real (顶层交换性盐基)；(单位：cmol/kg) T_CACO3: Real (顶层碳酸盐或石灰含量) (单位：% weight) T_CASO4: Real (顶层硫酸盐含量)；(单位：% weight) T_ESP: Real (顶层可交换钠盐)；(单位：%) T_ECE: Real (顶层电导率)。 (单位：dS/m) S_GRAVEL: Real (底层碎石体积百分比)；(单位：%vol.) S_SAND: Real (底层沙含量)； (单位：% wt.) S_SILT: Real (底层淤泥含量)； (单位：% wt.) S_CLAY: Real (底层粘土含量)； (单位：% wt.) S_USDA_TEX: Real (底层USDA土壤质地分类)； (单位：name) S_REF_BULK: Real (底层土壤容重)； (单位：kg/dm3.) S_OC: Real (底层有机碳含量)； (单位：% weight) S_PH_H2O: Real (底层酸碱度) (单位：-log(H+)) S_CEC_CLAY: Real (底层粘性层土壤的阳离子交换能力)； (单位：cmol/kg) S_CEC_SOIL: Real (底层土壤的阳离子交换能力) (单位：cmol/kg) S_BS: Real (底层基本饱和度)； (单位：%) S_TEB: Real (底层交换性盐基)；(单位：cmol/kg) S_CACO3: Real (底层碳酸盐或石灰含量) (单位：% weight) S_CASO4: Real (底层硫酸盐含量)；(单位：% weight) S_ESP: Real (底层可交换钠盐)；(单位：%) S_ECE: Real (底层电导率)。 (单位：dS/m) 本数据库分两层，其中以顶层（T）土壤厚度为（0-30cm），底层（S）土壤厚度为（30-100cm）。 其他属性值请参考说明HWSD1.2_documentation文档.pdf，The Harmonized World Soil Database (HWSD V1.2) Viewer-中文说明及HWSD.mdb。

该数据集为收集到的资源三号02星的遥感影像。资源三号02星（ZY3-02）于2016年5月30日11时17分，在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。将进一步加强国产卫星影像在国土测绘、资源调查与监测、防灾减灾、农林水利、生态环境、城市规划与建设、交通等领域的服务保障能力。文件列表： ZY302_PMS_E98.8_N37.4_20170707_L1A0000156704 ZY302_PMS_E100.4_N37.0_20171127_L1A0000217243 ZY302_TMS_E99.5_N37.0_20170717_L1A0000160059 ZY302_TMS_E100.3_N36.6_20171127_L1A0000217279 ZY302_TMS_E100.4_N37.0_20170529_L1A0000139947 文件夹命名规则：卫星名称_传感器名称_中心经度_中心纬度_获取时间_L1****

该数据集为高分一号卫星遥感数据，包括2017-8-13、2017-10-5 两景PMS1相机的数据，2017-5-27日一景PMS2相机的数据，2018-9-23日WFV2和WFV3相机影像各一景。文件列表： GF1_PMS1_E99.1_N37.2_20170813_L1A0002539236 GF1_PMS1_E101.2_N36.4_20171005_L1A0002653985 GF1_PMS2_E100.3_N37.7_20170527_L1A0002384098 GF1_WFV2_E98.4_N37.6_20180927_L1A0003481737 GF1_WFV3_E100.4_N37.3_20180927_L1A0003481706

本数据集为三江源地区第二次冰川编目的冰川数据，文件是shp格式，属性数据如下：Glc_Name（冰川名称）、Drng_Code（流域编码）、FCGI_ID（第一次编目冰川编码）、GLIMS_ID（GLIMS冰川编码）、Mtn_Name（山系名称）、Pref_Name（所在行政区划）、Glc_Long（冰川经度）、Glc_Lati（冰川纬度）、Glc_Area（冰川面积）、Abs_Accu（绝对面积精度）、Rel_Accu（相对面积精度）、Deb_Area（表碛区面积）、Deb_A_Accu（表碛区面积绝对精度）、Deb_R_Accu（表碛区面积相对精度）、Glc_Vol_A（估算冰川体积1）、Glc_Vol_B（估算冰川体积2)、Max_Elev（冰川最大高程）、Min_Elev（冰川最小高程）、Mean_Elev（冰川平均高程）、MA_Elev（冰川中值面积高度）、Mean_Slp（冰川平均坡度）、Mean_Asp（冰川平均坡向）、Prm_Image（主要遥感数据）、Aux_Image（辅助遥感数据）、Rep_Date（冰川编目代表日期）、Elev_Src（高程数据源）、Elev_Date（高程代表日期）、Compiler（冰川编目编制者）、Verifier（冰川编目审验者）

基于2015年欧空局ESA GlobCover全球陆地覆盖数据，结合中科院地理资源所土地利用数据NLCD-China、清华大学全球土地覆被FROM-GLC数据、美国NASA的MODIS全球土地覆被MCD12Q1数据、马里兰大学全球土地覆被UMD、美国USGS土地覆被数据IGBP DISCover，构建了青藏高原LUC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则，构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则，进行土地覆被产品融合与修正，完成了青藏高原土地利用数据V1.0（1992,2005，2015，,300m×300m栅格，一级分类）

该数据集包含了从1992到2015年的逐年黄河源、长江源、澜沧江三个源区的土地覆盖数据集。共包括了22种基于UN Land Cover Classification System的土地覆盖类型。集成了NOAA AVHRR, SPOT, ENVISAT, PROBA-V等植被分类产品。在中国区，（1）首先结合我国1：10万植被分类（2007）进行了质量订正和控制；（2）我国植被分类中侧重与气候区的结合，在订正CCI-LC时与我国气候区划相结合，与我国气候区划类型对应的植被类型相结合，全面订正了数据标签。

该数据集是玛多地区2016年7月、8月、9月的植被指数（NDVI），基于高分一号的多光谱数据计算得到，空间分辨率为16m。对高分一号数据进行镶嵌、转投影、裁切等处理，然后在7月、8月、9月中每个月进行最大化合成。

该数据集是NOAA的 Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR)传感器获取的长时间序列的NDVI数据。该数据集时间范围是1982年至2015年。为了去除NDVI数据中的噪声，进行了最大化合成、多传感器对比纠正。每半个月合成一幅NDVI影像。该数据集在植被长期变化趋势分析中被广泛应用。该数据集是从全球数据集中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析。 本数据集数据格式为geotiff，空间分辨率为8km，时间分辨率为2周，时间范围为1982年至2015年。数据转系系数为10000， NDVI = ND/10000。