1）数据内容：本次报告数据涉及甲玛斑岩成矿系统结构解剖以及重点钻孔地质编录信息，各个矿体详细蚀变和矿化特征，以及科学深钻和深部资源探测技术方法等内容。其是对深部资源探测技术方法的总结和凝练，并已通过专家评审验收。2）数据来源及加工：其中，施工钻孔地质信息主要来源野外详细地质编录。钻孔准确矿化信息，来源于岩石基本分析数据。CSAMT数据来源于其他课题实测数据。指针矿物来源实验室分析检测。3）数据质量评述：其中，钻孔岩石地球化学分析数据，受实验室内外检质量检验，符合相关技术要求。其他室内研究数据（电子探针数据）则严格参考测试要求和规范，符合质量要求。4）数据应用成果及前景：甲玛矿区深部资源定位预测方法，有效预测深部高品位资源，同时，为矿区深部及外围找矿突破提供了理论支撑，对区域勘查评价提供了参考依据。
林彬
1）数据内容：本次报告数据主要包括甲玛矿区典型钻孔的热红外和短波红外光谱数据。其是对甲玛斑岩成矿系统典型剖面的系统高光谱测量数据。2）数据来源及加工：数据来源野外一线仪器的直接测量。其中，短波红外波谱数据采用美国ASD公司生产的FieldSpec4光谱仪进行测量，热红外波谱测量使用美国Agilent 4300热红外波谱仪。3）数据质量评述：其中，光谱数据测量均按照设计要求开展，并采用The Spectral Geologist™ (TSG光谱地质专家）分析软件结合镜下鉴定分析处理。4）数据应用成果及前景：甲玛矿区高光谱数据是对甲玛厚大矽卡岩矿体光谱数据的系统总结，建立了典型的光谱勘查模型，有助于运用于类似矽卡岩矿床的勘查和评价。
林彬, 代晶晶
1）数据内容：甲玛矿区地质、构造和蚀变信息，是基于甲玛矿区露天采坑揭露的典型地质信息，绘制的图件。2）数据来源及加工：地质数据来源野外一线地质填图，具体填图内容涉及构造解译、蚀变分带以及矿物分带，裂隙产状绘制等多种信息，最终良好地揭示甲玛斑岩成矿系统蚀变与矿化的耦合关系。3）数据质量评述：数据经过室内审校，并重新整理。4）数据应用成果及前景：南坑矿段详细揭示滑覆构造体系中多期次褶皱变形对矽卡岩型蚀变和矿化的控制机制。铅山矿段则重点揭示不同岩石地层单位接触界限矽卡岩的空间分布关系以及褶皱变形和岩体侵位的控制机制。
林彬, 唐攀
1）数据内容：本次数据是关于甲玛矿区典型钻孔（含3000m深钻）的热红外和短波红外光谱数据报告，是对甲玛斑岩成矿系统典型剖面的系统高光谱测量数据。2）数据来源及加工：数据来源野外一线仪器的直接测量。其中，短波红外波谱数据采用美国ASD公司生产的FieldSpec4光谱仪进行测量，热红外波谱测量使用美国Agilent 4300热红外波谱仪。3）数据质量评述：其中，光谱数据测量均按照设计要求开展，并采用The Spectral Geologist™（TSG光谱地质专家）分析软件结合镜下鉴定分析处理。4）数据应用成果及前景：甲玛矿区高光谱数据是对甲玛厚大矽卡岩矿体光谱数据的系统总结，建立了典型的光谱勘查模型，有助于运用于类似矽卡岩矿床的勘查和评价。
林彬, 代晶晶
1）数据内容：本次数据是甲玛3000m科学深钻岩石地球化学分析数据（主量+微量）及质量评述报告，是对3000m科学深钻详细矿化信息的数据揭示。2）数据来源及加工：数据来源野外钻孔直接的样品采集，切割、破碎、粗磨，并在实验室完成最终分析。3）数据质量评述：样品采集完全符合相关技术要求，样品测试参考国家地球化学分析规范和技术要求，经过内检和外检，并最终报告通过专家评审验收。4）数据应用成果及前景：甲玛矿区地球化学分析数据是对甲玛科学深钻数据的系统总结，有助于建立了典型的地球化学勘查模型。
林彬
1）数据内容：该数据主要为西藏甲玛矿区3000m科学深钻施工所涉各项设备及技术参数信息，包括施工设计、钻孔结构、施工流程以及质量安全保障等内容。该项数据是青藏高原固体矿产勘查首个3000m科学深钻的野外一线数据，是对高寒缺氧地区科学深钻施工技术的总结和提升的一线资料，支撑了深地探测项目其他科学深钻的实施。2）数据来源及加工方法：本次报告中数据，是项目负责单位中国地质科学院矿产资源研究所与深钻实施单位山东省地质矿产勘查开发局第三地质大队密切合作和研讨下，并结合甲玛矿区实际地质情况以及2019-2020年实际施工过程中第一手数据总结凝练而成。3）数据质量评述：该报告中数据均来源于野外一线数据资料，并通过了项目组及专家评审验收。4）数据应用成果及前景：甲玛科学深钻施工技术成果，是对青藏高原固体矿产首个3000m科学深钻施工技术的精细总结，也是其他深地项目深钻实施的参考标准。同时，也为后续深部资源探测提供了坚实的技术支撑。
林彬, 唐菊兴
本数据集为青藏高原区域2016-2019年0.02° x0.02°地表反照率日变化产品。采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF模型（Extended Multi-Sensor Combined BRDF Inversion model (EMCBI)），并引入先验知识进行质量控制，联合极轨卫星数据MODIS反射率和静止卫星葵花8-AHI地表反射率数据反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF/反照率。MODIS地表反射率数据（MOD09GA、MYD09GA）和AHI天顶反射率数据集为官方网站下载，以5天为周期合成日分辨率BRDF，进而估算日内变化的反照率，其中，黑空反照率的太阳入射为北京时间8:00-18:00逐小时的入射（UTM time zone 8）。经过验证评估，日内变化的反照率更能有效捕捉反照率的日变化，可有效支撑青藏高原地区辐射平衡、环境变化研究。
闻建光, 游冬琴, 唐勇, 韩源
本数据集为青藏高原区域2002-2020年日分辨率0.00425° x0.00425°地表反照率产品。基于MODIS反射率数据，采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF/反照率。MODIS地表反射率数据（MOD09GA、MYD09GA）集为官方网站下载，以5天为周期合成日分辨率BRDF，进而估算日分辨率的反照率，其中，黑空反照率的太阳入射为当地正午时太阳入射。经过验证评估，满足反照率应用精度要求，相较于同类产品在山区站点的验证精度更高，且时空连续性更好。可有效支撑青藏高原地区辐射平衡、环境变化研究。
闻建光, 游冬琴, 唐勇, 韩源
数据集为中国逐月潜在蒸散发，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1990.1-2020.12（将每年更新），单位为0.1mm。该数据集是基于中国1km逐月均温、最低温、最高温数据集（本站已发布，Peng at al. 2019），采用Hargreaves潜在蒸散发计算式得到（Peng at al. 2017）。公式如下： PET = 0.0023 × S0 ×（MaxT − MinT）0.5 ×（MeanT + 17.8）, 其中，PET为潜在蒸散发，mm/月；MaxT、MinT、MeanT分别为月最高温、最低温、均温；S0为到达地球大气层顶的理论太阳辐射，根据太阳常数、日地距离、儒略日、赤纬等计算得到。 为便于存储，数据均为int16型存于nc（NETCDF）文件中。nc数据可用ArcMAP软件打开制图，并可用Matlab、R软件提取处理。
彭守璋
根据任务分配，“复杂山区泥石流监测预警关键技术和设备研发”课题组研制了泥水位、地声等系列泥石流灾害多指标智能预警监测设备样机，并于2019年10月在西藏林芝市波密县境内G318国道沿线古乡沟、天磨沟及培龙沟开展样机示范应用。所提交数据为古乡沟、天磨沟及培龙沟部署的泥石流专业监测设备采集的原始数据，具体包括地声设备监测数据、降雨量监测数据和泥水位监测数据。所提交专业设备监测数据，一定程度上对古乡沟、天磨沟及培龙沟泥石流灾害的孕育、发展和形成各阶段演化特征研究提供了技术保障。
董翰川, 郭伟
该数据为使用购买的示范区资源三号卫星遥感影像，基于立体像对匹配方法生成对泥石流沟区域的大范围DSM数据。加工方法如下： （1）由于原始影像中存在大量云层和阴影噪声，本研究运用IDL语言进行开发，制作形成专用于多云山区的卫星影像的去噪和信息补全程序。 （2）将正视校正影像作为左影像，前视校正影像为右影像，使用ENVI进行DSM的生产。 （3）使用30 m分辨率的ASTER-DEM数据，选定至少4个典型的地面控制点对进行地理校正，确保地理坐标误差在1″的量级。 （4）使用交叉熵，均方根误差和面误差信息熵作为精度评价指标，与经原始数据得到的DSM进行对比，验证处理后的DSM成像精度得到提升。
黄方, 彭书颖
本数据集的制备是基于提出的针对藏东南冰川地区的全天候地表温度数据降尺度方法，通过分析全天候地表温度与其时空影响因子高程、地表覆盖类型、植被指数、积雪指数、地表反射率等数据之间的关系，构建了全天候地表温度的降尺度模型，将全天候地表温度产品的空间分辨率由1 km提升至250 m。通过地面站点实测数据进行验证，验证结果表明降尺度地表温度在站点处的RMSE白天与夜间分别为2.25 K、2.16 K左右，较原始1 km地表温度产品精度提升约0.5 K。图像质量指数的计算结果表明降尺度地表温度不仅获得了大量的细节热信息，而且在空间格局和幅值上与原始1 km地表温度保持了高度的一致性。本数据集对藏东南冰川地区高分辨率全天候地表温度生成和灾害监测具有一定的意义。
周纪, 黄志明, 钟海玲, 唐文彬
2019-2021年的复杂山区泥石流、堰塞湖沉积物测年数据。数据采集地点为青藏高原东缘、南缘等区域泥石流易发的复杂山区。主要在中国科学院青海盐湖研究所盐湖化学分析测试中心、中国科学院成都山地所分析测试中心等完成实验分析。使用的仪器包括Risø TL/OSL–DA–20全自动释光仪等。建立了典型复杂山区泥石流沉积物年代数据集，定量研究了复杂山区泥石流沉积物的形成年代，确定了复杂山区的古泥石流灾害活动历史。
胡桂胜
易贡藏布下游水文观测数据主要内容包括易贡藏布下游水深及水温小时监测数据，数据采集时间为2020年。数据来源为安装在易贡湖下游基岩上的HOBO水位计采集得到，HOBO水位计为压力传感式水位计，每小时采集存储一次，水深及水温数据均为每小时均值，其中需特别注意测量获得的水深数据为压力数据，转换为水深数据时应扣减测点当地大气压。该数据质量可靠、精度较高，可用于记录易贡藏布水位年内变化，并通过控制关键河道最终达到反演径流过程的目的。
侯伟鹏
波密县天摩沟地面气象数据是由布置在帕隆藏布流域天摩沟中游的气象监测点采集获得的，数据采集时间为2020年。数据主要内容包括天摩沟雨量和气温观测数据，雨量数据通过HOBO雨量计采集得到，HOBO雨量计为翻斗式雨量计，每0.2mm降雨量记录为一次事件，输出记录的事件次数，事件次数乘以0.2mm即为雨量值；气温由数据记录仪中内置的一个10位分辨率温度传感器测量，采集方式为每小时采集存储一次，可以获得气温小时均值。该数据质量可靠、精度较高，可用于反映天摩沟雨量和气温实时变化动态，监测泥石流起动临界条件，预报该地区未来泥石流事件发生的可能性。
侯伟鹏
该数据集记录了阿里荒漠环境综合观测研究站观测场内（33°23.42′ N, 79°42.18′ E, 4270 m asl）2019-2020年的气象数据，数据时间分辨率为天。包含如下基本参数：气温（℃）、相对湿度（%）、风速（m/s）、风向（°）、气压（hPa）、降水量（mm）、水汽压（Kpa）、向下短波辐射（W/m²）、向上短波辐射（W/m²） 、向下长波辐射（W/m²） 、向上长波辐射（W/m²） 、净辐射（W/m²）、地表反照率（%）、土壤温度（℃）、土壤含水量（％）。 观测仪器的传感器型号：大气温度和湿度：HMP45C；降水：T200-B；风速和风向： Vaisala 05013；净辐射：Kipp Zonen NR01；气压：Vaisala PTB210；土壤温度：109温度探头；土壤含水量：CS616。数据采集器：CR 1000。原始数据的时间分辨率为30 min。 该数据可供从事气象、大气环境或生态等研究的科研人员使用。
赵华标
植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。藏东南1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是在MODIS（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）16天1KM地表反射率数据（MOD13）基础上，采用最大值合成法生成的2000年以来的月度植被指数数据集。该数据集有效反映了藏东南地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。月度NDVI数据为每月NDVI数据数值的最大值，数据获取时间为2000年2月—2018年12月。下载的数据为GRID格式，空间分辨率为1km。
王浩
本数据为通过自动化雨量站、泥位监测仪、撞线传感器测量产生的中季节海泥石流综合监测数据集（2021年）。以上数据采集点为四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县景区中季节海泥石流监测点。监测数据主要在四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院完成数据分析。使用的仪器包括、DD-YLJ-001自动化雨量站、DD-NWJ-001泥位监测仪。数据通过Excel和origin软件处理。采集时间为2021年。
张群
基于可见光的靶标监测科学数据，来源于应用示范点迫龙沟和卡达村沟以及样机研发地，通过海康摄像机设备进行采集，数据主要内容是监测现场靶标的倾倒、人员遮挡等情况，用于测试现场算法软件——基于可见光的泥石流监测系统和可见光系统上位机软件的通信以及靶标倾倒报警、遮挡靶标报警及遮挡靶标撤销遮挡等情况下数据上报是否正常，且该数据可以为后续算法研究提供数据基础，不必重新采集。数据是未经加工处理的原始视频数据，可用于AI智能分析技术研究。
胡育昱
本数据为通过自动化雨量站、泥位监测仪、撞线传感器测量产生的纳底沟泥石流综合监测数据集（2021年）。以上数据采集点为四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县景区纳底沟泥石流监测点。监测数据主要在四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院完成数据分析。使用的仪器包括DD-ZXCG-001撞线传感器、DD-YLJ-001自动化雨量站、DD-NWJ-001泥位监测仪。采集时间为2021年。
张群
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0931-4967287
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