水资源估算的主要思路是使用径流系数和径流影响因子（包括气候、地形、土地利用、土壤等）建立机器学习模型，然后再根据模型估算的径流深和降水数据计算出成径流系数。首先，基于全球公开资料，建立径流深和地形、气候、土壤、土地利用的多种机器学习模型，评估不同模型的模拟精度和有效性，选择最优模型用于径流深估算。最后，利用最优模型估算并生成“一带一路”地区径流深分布，根据2015年的降水分布数据，计算得到径流系数分布。
贾绍凤
基于雅鲁藏布江流域内已有的262个雨量筒2014—2016年逐月降水数据，利用海拔地形校正和线性校正相结合的方法对China Meteorological Administration (CMA) 和 Global Land Data Assimilation Systems (GLDAS)降水数据进行校正，重建了雅鲁藏布江流域及7个子流域1961–2016年10km分辨率的逐日降水数据。利用该数据驱动VIC水文模型模拟了流域及各子流域径流及冰雪面积，并利用实测径流、MODIS及冰川编目数据进行验证。
苏凤阁, 孙赫
本套数据集连接了CSR RL06 Mascon和JPL RL06 Mascon数据在GRACE和GRACE-FO之间的间断期。以中国区域作为研究区域，数据集包括“Decimal_time”, “lat”, “lon”, “time”, “time_bounds”, “TWSA_REC”和“Uncertainty”7个参数。其中“Decimal_time”对应为十进制时间，2002年4月-2019年12月份一共191个月（GRACE数据163个月，GRACE-FO数据17个月，GRACE与GRACE-FO间断期11个月，一共191个月。我们并未弥补GRACE或GRACE-FO各自数据之间存在的个别月份的缺失数据）；“lat”对应为数据纬度范围；“lon”对应为数据经度范围；“time”对应为数据从2002年1月1日起的年积日；“time_bounds”；对应为数据每个月开始日期和结束日期所对应的年积日。“TWSA_REC”为2002年4月-2019年12月份每个月的中国区域陆地水储量变化；“Uncertainty”是数据与CSR RL06 Mascon产品之间的不确定性。使用GRACE卫星重力数据CSR GRACE/GRACE-FO RL06 Mascon Solutions (version 02)、中国逐日网格降水量实时分析系统（1.0版）数据、CN05.1温度数据等数据集，通过建立降水重构模型，并考虑Mascon产品的季节项和趋势项，得到中国区域基于降水重构陆地水储量变化数据集。数据质量整体较好，全国大部分区域的误差在5cm以内。本数据集补充了GRACE与GRACE-FO卫星中间一年多的数据间断期，为中国区域长期的陆地水储量变化分析提供了完整的时间序列。本数据集与CSR RL06 Mascon产品一样扣除了2004.0000 - 2009.999间的平均值，所以可以直接提取本数据的第164-174个月（即2017年7月至2018年5月）的数据作为间断期的陆地水储量变化的估计。JPL RL06 Mascon数据间断期的构建与CSR RL06 Mascon方法是一致的。
钟玉龙, 冯伟, 钟敏, 明祖涛
2018年产生的蔓菁基因组序列，经过Hi-C测序后的生物信息学分析可以实现将初步组装的基因组草图中的大部分序列定位到染色体，并能够确定这些序列在染色体上的顺序和方向，为获得高质量的序列图谱奠定重要的基础。故课题组通过该技术把蔓菁基因组序列草图中的序列分别划分到同该物种染色体数目一致的群组（Group）中，并且确定每一群组中所有序列的顺序（Order）及方向（Orientation），之后可以结合参考蔓菁基因组、转录组组装序列（EST序列）、近缘物种及遗传图谱数据对划分群组的准确性及序列之间的顺序和方向进行评估。
段元文
为描述青藏高原及周边地区（泛第三极地区）主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景。2020年我们对201个全球家鸡血液、组织等DNA组织样品提取总DNA后建库并做全基因组测序，同时下载已公布家鸡基因组数据一共863个家鸡基因组开展群体分析，为探索泛第三极地区家鸡驯化、迁徙、扩张等群体历史事件提供基础数据，并进一步探讨驯化动物对干燥等恶劣环境的适应机理提供资料。本数据集相关文章已发表，本数据集内所有数据提供fastq,bam,vcf,snp文件在线下载。
彭旻晟
“一带一路”沿线国水资源承载力限制性分类/分区是水资源承载力评价的重要成果之一。水资源承载力的限制性分类/分区方法：基于遥感、统计和调研等多源数据，结合水资源可利用量与人均综合用水评价研究，根据资源供给与需求的平衡关系，从水土平衡、人水平衡的角度，定量评价绿色丝绸之路沿线国家和地区的水资源承载力，研究水资源承载力评价的阈值体系，对沿线国家水资源承载力的限制性分类/分区，为水资源安全预警、水资源承载力增强调控策略提供依据。
贾绍凤
为描述青藏高原及周边地区主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景，并建立相应的遗传资源库。2019年12月集中在重庆、山东、江苏、海南地区共采集重庆大足黑山羊、鲁北白山羊、海南黑山羊、徐州苏白山羊、沂蒙黑山羊共5个地方品种共254只山羊共1208份血液或组织样品，其中9只山羊心肝脾肺肾等新鲜组织RNA样品。本数据集包含样品物种、品种、详细采样地、样品类型、采集时间、采集人、保存方式等基本样品信息，以excel表形式存储。本数据集还包含品种代表个体外观照片，以jpg格式存储。
彭旻晟
1）数据内容：青藏高原气候变化背景下钩虾预测图；2）数据来源及加工方法：基于西藏地区的钩虾物种名录及其分布基础数据库：包括经纬度、海拔，运用ArcView、Maxent软件制作青藏高原钩虾现在、Mid-Holocene和LGM时期预测图；3）数据质量描述：样品的采集和经纬度、海拔信息经过核对，确保分布数据的质量，分析人员均经过实验室的严格培训；4）数据应用成果及前景：综合分析西藏地区钩虾分布数据、物种多样性和遗传多样性，从进化、遗传的视角探讨气候环境变化对钩虾多样性的影响以及钩虾对环境变化的响应，为西藏地区生物多样性评估和生态保护提供科学依据。
侯仲娥
“一带一路”沿线国家土地资源承载力限制性分类/分区数据内容包括： 1.基于人粮平衡的土地资源承载力限制性分类/分区数据； 2.基于当量平衡的土地资源承载力限制性分类/分区数据，分为基于热量供需平衡和蛋白质供需两类。 数据来源：基于FAO食物生产/消费数据和土地资源承载力模型获得。 数据应用：可以从耕地资源到土地资源对沿线国家的人地关系进行判读，为优化区域功能配置，完善建设空间布局提供科学指导和决策依据。
杨艳昭
降水中稳定的氧同位素比（δ18O）是全球大气过程的综合示踪剂。 自1990年代以来，一直致力于研究位于青藏高原TP上20多个站点的降水同位素组成，这些站点位于西风和季风之间的气团交汇处。 在本文中，我们建立了一个青藏高原月尺度降水δ18 O的数据库，并使用不同的模型来评估TP上降水δ18 O的气候控制。 降水δ18 O的时空格局及其与温度和降水的关系揭示了三个不同的域，分别与西风（北TP），印度季风（南TP）及其之间的过渡有关。
高晶
The data include daily precipitation (Precip) amount and daily mean near-surface air temperature (T2m) over southeast Asia with a spatial resolution of 3 km. The data is downscaled by using the Weather Research and Forecasting (WRF) model (3.7.1) nested in a 9 km simulation over the Pan Third Pole region. The boundary and initial condition come from the fifth-generation global reanalysis product by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), ERA5.
Tinghai Ou
本数据集由黄羊河a (Altitude: 2447 m, Depth: 3.20 m, 37°25′N 102°36′E)和黄羊河b (Altitude: 2454 m, Depth: 3.20 m, 37°25′N 102°36′E)两个沉积剖面样本分析数据组成。两者相隔1km，均位于祁连山北麓丘陵地带。这里年降水量约为500mm，年平均气温约为2℃。这两个切片间隔2cm取样，每个切片得到160个样本，用于分析总有机碳、碳酸盐含量、颗粒大小等信息。该数据集对于古气候/古环境等方面研究具有意义。
李育
为研究青藏高原及周边地区主要马属驯化动物的群体演化历史和局部适应遗传机制，并建立相应的种质遗传资源库。我们对截止2018年底在青海省、西藏自治区、新疆自治区采集的青藏高原及周边地区的236份马属样本进行全基因组重测序：包括藏马、藏家驴、平原家驴、家马平原地方品种。并对75份样本（包括73份驴的样本和两份马的样本）进行线粒体基因组测序以及D-loop测序。测序产生了一批基因组学数据，为追溯该地区主要马属驯化动物的驯化、迁徙、扩张等群体历史事件，并进一步探讨马属动物对缺氧、高寒、干燥等恶劣环境的适应机理提供资料。
李艳
本数据集为喜马拉雅山地区重大地质灾害统计数据集，研究区西起阿里地区札达县、葛尔县，东侧以雅鲁藏布江为界，北界为雅鲁藏布江大断裂，南至国界的广大喜马拉雅山地区。喜马拉雅山位于我国的西南边陲，青藏高原的西南，是世界上最大、最高、最年轻的山脉，世界第一高峰珠穆朗玛峰就坐落在这里。这里地质构造复杂、地震活动频发，新构造运动强烈，内外动力地质作用异常活跃，是我国地质灾害最严重的地区之一。该数据集原始数据数字化自《喜马拉雅山地区重大地质灾害遥感调查报告》一书，灾害统计总计540余处，包含滑坡、泥石流和冰川终碛湖溃决三种灾害类型。本数据集对于研究西藏喜马拉雅山地区减灾防灾工作提供了基础数据，对于相关领域的研究具有参考价值。
童立强
该数据包含黄河源区地温数据，以黄河源区38 个多年冻土钻孔及其实测地温数据为基础构建黄河源区多年冻土分布的主体模型，并对阳坡地形多年冻土地温值进行单独调整，建立阳坡地形条件下的微调模型，对黄河源区地温进行模拟分析。参与模型构建的多年冻土钻孔实测地温值与年均地温值均具有较好的一致性，所得到的模型用于黄河源区多年冻土年均地温空间分布格局的模拟具有较大的可行性。该数据可用于黄河源区多年冻土分布、多年冻土变化等方面的研究。
盛煜, 李静
本数据集包括祁连山地区2018年日值0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用多元统计回归模型，通过对“祁连山地区基于AMSR-E和AMSR2亮温数据的SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分数据（SMsmapTE, V1）”进行降尺度，得到0.05°×0.05°地表土壤水分产品。参与多元统计回归的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周纪-中国西部1km全天候地表温度数据（V1），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网中游大满站的大孔径闪烁仪通量观测数据。中游大满站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为BLS900的接收端和RR-RSS460的发射端，南塔为BLS900的发射端和RR-RSS460的接收端。观测时间为2019年1月1日至2019年12月31日。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米、果园和大棚，以玉米为主。北塔的经纬度是100.3785E，38.8607N，南塔的经纬度是100.3685E，38.8468N，海拔高度约1556m。大孔径闪烁仪的有效高度24.1m，光径长度是1854m，采样频率是1min。 大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据（BLS900：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。在迭代计算过程中，对于BLS900，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器维修、供电不足和信号问题，大孔径闪烁仪数据缺失的日期为：2019.01.22-2019.01.24；2019.03.01-2019.04.26；2019.08.05-2019.08.07；2019.10.28-2019.10.31；2019.11.29-2019.12.21。 关于发布数据的几点说明：（1）中游LAS数据以BLS900为主，缺失时刻由RR-RSS460观测补充，两者都缺失则以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H：感热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳
本数据集为青海可可西里地区气候要素数据集，涵盖十四个观测站点数据，详细记录了1990年的各项气候观测数据。青海可可西里地区地势高亢，平均海拔在5000m以上，气候寒冷，空气稀薄，自然环境恶劣，广大地区至今仍为无人区，有“人类禁区”之称。该区由于受到人类活动的干扰较小，大部分地区仍保持着原始的自然状态，其特殊的地理位置、地壳结构和自然环境以及特有的生物区系组成等，一直为国内外科学界所注目。该数据集原始数据数字化自《青海可可西里自然环境》一书，气候观测数据具体包括太阳辐射、温度、降水、气压、风速等。本数据集对于研究青海可可西里地区提供了基础数据，对于相关领域的研究具有参考价值。
李炳元
本数据集是一个包含20年（2002-2021）的全球时空连续一致的地表土壤水分数据集，分辨率为日尺度的36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3. 数据集采用Yao et al.(2017)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到AMSR-E/2，利用人工神经网络方法，以SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以AMSR-E/2的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。土壤水分精度为5%左右。（ 全球14个密集观测站网的验证精度 ）。
姚盼盼, 卢麾
在使用三维变分方法进行资料同化时，需要利用误差协方差来确定背景场和观测各自的贡献。其中，背景场误差协方差不仅取决于所用的大气预报模式（如分辨率、参数化方案等），还取决于开展模拟的区域。本数据基于天气预报与研究（WRF）模式，通过对中亚大湖区（27公里水平分辨率）进行2017年一整年的模拟，使用NMC方法估计得到。其中包含的变量为流函数、速度势函数、温度、相对湿度和地表气压。本数据可应用于基于WRF模式开展的中亚大湖区资料同化研究与应用。
姚遥
该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米。观测点的经纬度是100.37223E, 38.85551N，海拔1556.06m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（比插补数据好）；9数据质量差））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳
植被光合作用是陆地生态系统碳循环的关键组成部分，模拟不同时空尺度上的光合作用活动有助于解决陆地碳收支的难题，也是准确预测未来气候变化方向的重要途径和科学认识陆地生态系统对人类社会可持续发展支持能力的重要前提。目前，虽然多种估算生态系统总初级生产力（GPP）的算法和产品已经相对较为成熟，但是长时间序列的全球GPP产品仍存在较大的差异和不确定性，尤其是其时间变化趋势。日光诱导叶绿素荧光（SIF）遥感是近年快速发展起来的新型遥感技术，SIF与光合过程的紧密联系使得其成为指示植被光合变化的有效探针，也是监测GPP强有力的手段。基于遥感数据获取的一种新型植被指数（NIRv），即归一化植被指数NDVI与近红外波段反射率的乘积，与遥感SIF产品高度相关；基于机理推导、模型模拟和遥感数据的分析结果均显示，NIRv可以作为SIF的替代产品，用于估算全球GPP。 因此，在分析了NIRv作为SIF和GPP探针的可行性基础上，本数据集基于长达40年左右的遥感AVHRR数据和全球数百个通量站点观测，生成了1982-2018年的全球高分辨率长时间序列GP数据，并分析了全球GPP的时空变化趋势，其分辨率为月，0.05度，数据单位为gC m-2 d-1，多年平均的全球GPP大约为128.3 ± 4.0 Pg C yr−1，基于地面通量站点的检验结果表明该数据的均方根误差（RMSE）为1.95 gC m-2 d-1。该数据集可用于全球气候变化和碳循环的相关研究。
王松寒, 张永光
为研究蔓菁的扩散与人类活动之间的关系，我们将来自青藏高原及周边区域，以及巴基斯坦，印度，尼泊尔，德国，日本等地的蔓菁品种进行重测序，同时对基因家族进行聚类，以及特有、共有基因和基因家族统计，此外还将进行基因家族扩张收缩分析，系统发育树的构建，全基因组复制事件等分析。目的是解析人类活动和区域气候环境双重压力下，高原各地的传统蔓菁品种适应高原的分子基础。因此这项研究有助于揭示蔓菁适应高原生态环境的适应性机制以及在进化过程中人工驯化和人类选择对其遗传分化的影响。
段元文
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
本数据集来源于论文：Su, T. et al. (2019). No high tibetan plateau until the Neogene. Science Advances, 5(3), eaav2189. doi:10.1126/sciadv.aav2189 数据为该论文的补充数据，主要包含研究人员搜集的棕榈化石记录，与伦坡拉盆地棕榈化石相近的棕榈属的气候范围数据，以及伦坡拉盆地化石与现代棕榈属化石的形态比较数据。 2016年，研究团队在青藏高原中部伦坡拉盆地(32.033°N, 89.767°E)发现了保存较为完好的棕榈化石，将其与已有的棕榈化石进行了比较，发现它和已有的棕榈化石形态都不相同，因此，研究人员建立了一个新种——西藏似沙巴棕（<em>Sabalites tibensis</em> T. Su et Z.K. Zhou）。研究人员利用棕榈化石结合古气候模型重建了青藏高原中部的古高程，得出结论：新近纪之前青藏高原还没有出现。 数据中包含的表格如下： （1）Table S1. Fossil records of palms around the world（世界范围内的棕榈化石记录） （2）Table S2. Morphological comparisons between fossils from Lunpola Basin and modern palm genera（伦坡拉盆地化石与现代棕榈属化石的形态比较数据） （3）Table S3. Climate ranges of 12 living genera that show the closest morphological similarity to S. tibetensis T. Su et Z.K. Zhou sp. nov.（与新发现的西藏似沙巴棕化石（<em>S. tibetensis</em> T. Su et Z.K. Zhou sp. nov）形态最接近的12个现存棕榈属的气候范围） 数据也包含论文补充数据中的图形数据。
苏涛
中亚农业水资源脆弱性数据集基于气象、土地覆盖、地形和社会经济数据, 依据脆弱性概念框架, 从暴露度、敏感度和适应度 3 个方面选取 18 个指标, 建立了农业水资源脆弱性评价指标体系, 采用等权重法和主成分分析法确定指标权重, 对中亚农业水资源脆弱性进行了评价及特征分析。对部分原始各个栅格数据进行比较，从原始目标栅格最左上角开始，依次向相邻的右、下栅格延伸，四个栅格（即0.5°）取中位数合并为一个栅格，并且该中位数作为四个栅格中心点对应的地理坐标的数值，消除栅格间的极端数值情况。数据提供了1992-1996、1997-2001、2002-2006、2007-2011、2012-2017和1992-2017六个时间段，空间分辨率为0.5°乘以0.5°。数据集可为中亚五国农业水资源供需和开发利用分析等提供基础数据支撑。
李兰海, 于水
数据内容：包含青藏高原湖泊采集点，钩虾遗传多样性图，项目对青藏高原及其周边地区620个溪流湖泊开展钩虾样品采集并开展了遗传多样性研究，以期为青藏高原湖泊水资源和生物多样性保护提供基础资料。 数据来源及加工方法：本数据集为第一手数据，自主产生。本数据集中标本采集点为项目组2017至2020年在青藏高原开展了4次采集考察所获得。分子数据是对采集标本提取COI序列，作为分子证据，开展遗传多样性分析；主要仪器为PCR仪，型号为Mastercycler X50s，厂家为eppendorf。 数据质量描述：数据集基本覆盖了青藏高原，并增加青藏高原周边地区的样品。 数据应用成果及前景：为生物多样性保护提供基础数据。
侯仲娥
本数据集为伊朗扎格罗斯前陆盆地库姆剖面的古地磁数据。 数据集背景：伊朗高原位于新特提斯构造域中部，新生代以来在阿拉伯-亚洲板块的碰撞背景下，伊朗中部经历了陆源海的消失过程，探究这一过程可为探讨板块碰撞及全球海平面升降提供新的数据支持。 数据集介绍：我们选择伊朗中部格罗斯前陆盆地的库姆剖面为研究对象，两个剖面共厚2200余米，获得古地磁样品356块。经过系统的古地磁退磁，最终获得263块样品的特征剩磁，并用以建立剖面的磁性地层。结合剖面所含的凝灰质砂岩提供的U-Pb年代约束，磁性地层结果显示剖面年代为17.5-11.5 Ma。结合剖面海相地层分布，可知该区最终海退时代约为16.8 Ma。
孙继敏
粘土矿物是母岩在特定气候下经一系列化学作用而形成的产物，是用来重建区域古化学风化历史的常用指标。本研究利用X射线衍射法对伦坡拉盆地的伦坡日剖面（21-15 Ma）的76个沉积物开展了系统的粘土矿物学研究。结果显示该剖剖面伊蒙混层、伊利石、绿泥石、和高岭石等最常见的几种粘土矿物类型。在整个剖面中，伊蒙混层矿物和伊利石含量最多，总含量可占粘土总量的80-90%；而高岭石和绿泥石含量相对较低，约占粘土矿物总量的10-20%。而从长期变化趋势来看，伦坡日剖面各类粘土矿物含量的变化相对稳定，从而揭示出区域的化学风化强度在该时段变化较小。
叶程程
本数据集包含2001-2018年青藏高原月平均地表实际蒸散发量，空间分辨率为0.1度。数据集主要以卫星遥感数据（MODIS）和再分析气象数据（CMFD）作为输入，利用地表能量平衡系统模型（SEBS）计算得到。在计算湍流通量的过程中引入了次网格地形拖曳参数化方案，提高了对地表感热通量和潜热通量的模拟。另外，利用青藏高原6个湍流通量站的观测数据对模型输出的蒸散发量进行了验证，显示出了较高的精度。该数据集可用于研究青藏高原陆气相互作用和水循环特征。
韩存博, 马耀明, 王宾宾, 仲雷, 马伟强, 陈学龙, 苏中波
"一带一路"亚洲关键区域流域边界图的划定主要依据以下原则： 原则1：在丝绸之路沿线 原则2：位于干旱半干旱区 原则3：具有较高的水资源风险 原则4：流域完整性 1. 干旱区划分依据 Food and Agriculture Organization of the United Nations. FAO GEONETWORK. Global map of aridity - 10 arc minutes (GeoLayer). (Latest update: 04 Jun 2015) Accessed (6 Mar 2018). URI: http://data.fao.org/ref/221072ae-2090-48a1-be6f-5a88f061431a.html?version=1.0 2. 水资源风险数据： Gassert, F., M. Landis, M. Luck, P. Reig, and T. Shiao. 2014. Aqueduct Global Maps 2.1. Working Paper. Washington, DC: World Resources Institute. 3. 贫困指数数据： Elvidge C D, Sutton P C, Ghosh T, et al. A global poverty map derived from satellite data. Computers & Geosciences, 2009, 35(8): 1652-1660. https://www.ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/download_poverty.html 4. 基础流域边界数据： (1) Watershed boundaries were derived from HydroSHEDS drainage basins data (Lehner and Grill 2013) based on a grid resolution of 15 arc-seconds (approximately 500 m at the equator), which can be free download via https://hydrosheds.cr.usgs.gov/hydro.php (2) AQUASTAT Hydrological basins: This dataset is developed as part of a GIS-based information system on water resources. It has been published in the framework of the AQUASTAT - programme of the Land and Water Division of the Food and Agriculture Organization of the United Nations. The map is also available in the SOLAW Report 15: “Sustainable options for addressing land and water problems – A problem tree and case studies”. Data can be free download via http://www.fao.org/nr/water/aquamaps/ (3) HydroBASINS: https://www.hydrosheds.org/downloads 5. The GloRiC provides a database of river types and sub-classifications for all river reaches globally. https://www.hydrosheds.org/page/gloric 6. HydroATLAS offers a global compendium of hydro-environmental sub-basin and river reach characteristics at 15 arc-second resolution. https://www.hydrosheds.org/page/hydroatlas 覆盖面积146.94万平方公里，具体包含如下区域：怒江流域，死海流域，锡斯坦河流域，黄河流域，约旦-叙利亚东部流域，印度河流域，伊朗内流区，乌尔米耶湖流域，石羊河流域，哈里卢德-穆尔加布河流域，两河流域，疏勒河流域，黑河流域，伊塞克库尔湖，塔里木河流域，吐鲁番-哈密盆地，艾比湖流域，准噶尔盆地，阿姆河流域，玛纳斯河流域，乌伦古河流域，额敏河流域，楚河-塔拉斯河流域，锡尔河流域，伊犁河流域，里海流域，澜沧江流域，长江流域，青海湖水系，柴达木盆地东部，柴达木盆地西部，羌塘高原区，雅鲁藏布江流域．
冉有华, 王磊, 曾甜, 盖春梅, 李虎
黄河源多年冻土分布数据是基于黄河源区多年冻土年均地温模型而建立的，以年平均地温0℃作为划分季节冻土和多年冻土的标准和界限。与目前可利用的黄河源区冻土分布图有青藏高原冻土图（1:300万）和青藏高原多年冻土本底调查项目完成的青藏高原冻土分布图（1:100万）相比，该数据集基于黄河源区实测数据，与实测数据有更高的吻合性，冻土分布图的模拟精度也最高。该数据集可用于黄河源区多年冻土分布研究的验证，也可用于冻土环境等方面的研究。
盛煜, 李静
本数据集包括祁连山区域1985-2019年的30m土地覆盖分类产品。该产品首先利用Landsat-8/OLI构造2015年时间序列数据，针对各类地物随时间变化呈现的NDVI时间序列曲线不同，对不同地物特征进行知识归纳，设定规则提取不同地物，得到2015年的土地覆盖分类图。分类系统参考了IGBP分类系统和FROM_LC分类系统，共分为耕地、林地、草地、灌丛、湿地、水体、不透水面、裸地、冰川和积雪共10大类。由Google Earth高清影像和实地调研数据进行精度评价，得出2015年土地覆盖分类产品的总体精度高达92.19%。以2015年的土地覆盖分类产品为基础，基于Google Earth Engine平台的Landsat系列数据和强大地数据处理能力，利用变化检测的思想和方法，生产出1985-2019年的土地覆盖分类产品。对分类产品进行比较，得出基于Google Earth Engine平台生产的土地覆盖分类产品与基于时间序列方法得到的分类产品具有很好的一致性。总之，祁连山核心区的土地覆盖数据集具有较高的总体精度，且基于Google Earth Engine平台样本训练的方法能够在时间和空间上对现有的分类产品进行扩展，能够在长时间序列上反映更多的土地覆盖类型变化信息。其中，1985-2015年的土地利用产品为5年1期，2015-2019年的土地利用产品为1年1期。
杨爱霞, 仲波, 角坤升, 吴俊君
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)
丁金枝, 汪涛
本数据集为青藏高原地区2005、2010、2015、2017、2018年逐日0.01°×0.01°地表土壤水分产品。采用多元统计回归模型，通过对“青藏高原地区SMAP时间扩展0.25°×0.25°地表土壤水分数据（SMsmapTE, V1）”进行降尺度，得到0.01°×0.01°地表土壤水分产品。参与多元统计回归的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周纪-中国西部1km全天候地表温度数据（V1），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
采用宇宙成因核素（10Be和26Al）暴露年代方法等测定西风带和季风区末次冰盛期、全新世和小冰期冰川遗迹的时代，确定冰川进退的绝对年代序列。野外调查研究冰川遗迹的分布，确定冰碛垄的位置，测量冰碛垄的地貌特征。根据冰川遗迹的地貌部位和风化程度确定相对新老关系，初步判断末次冰盛期的冰碛垄。从该垄向上游采集各列冰碛垄上的冰川漂砾的暴露年代样品。本数据包括喀喇昆仑地区根据10Be暴露年代方法获得的气候转型期冰川进退范围。
许向科
本数据集为基于SMAP时间扩展方法生产的青藏高原地区0.25°×0.25°地表土壤水分产品。即采用随机森林方法，利用被动微波亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。其中，1980、1985、1990、1995和2000年为逐月产品，使用SMMR，SSM/I和SSMIS 19 GHz V/H及37 GHz V三个通道的亮温数据。2002年6月20日至2018年12月30日为逐日产品，使用AMSR-E和AMSR2 6.925 GHz V/H，10.65 GHz V/H及36.5 GHz V五个通道的亮温数据。 参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
在众多反映气候环境变化的指标中，冰芯稳定同位素指标是冰芯记录研究中必不可少的参数，是恢复过去气候变化最可靠的手段和最有效的途径之一。冰芯积累量是冰川上降水量的直接记录，而且高分辨率冰芯记录保证了降水记录的连续性。因此，冰芯记录提供了一种恢复降水量变化的有效手段。从青藏高原钻取的冰芯同位素和积累量可用来重建温度和降水变化，是很好的气候环境记录。本数据集提供了喀喇昆仑地区Hushe冰芯稳定同位素记录，为研究青藏高原的气候变化提供数据支撑。
徐柏青, 王茉
该数据包含黄河源区多年冻土层的地下冰分布数据。数据基于黄河源区地貌及其成因类型，冻土地温分布、结合岩性组成、含水率等 105 个钻孔的野外实测数据，估算了黄河源区多年冻土层 3. 0～10. 0 m 深度范围内地下冰储量，该数据结果中黄河源区每立方米土体平均含冰量和赵林等计算青藏高原冻土地下冰储量估计值( 已将折算的未冻水含量计入) 接近。该数据对于冻土预报、评价多年冻土区景观稳定性以及因环境变化引起的地形、植被和水文的区域性变化评价也具 有十分重要的意义。
盛煜, 王生廷
This dataset includes daily water vapor and precipitation isotopes (δ18O and δD) and daily meteorological parameters including temperature, relative humidity, vapor concentration, air pressure, and precipitation amount at Nanjing, eastern China. Water vapor isotopes (δ18Ov and δDv) were online measured during November 2012 to December 2018 by a Wavelength Scanned Cavity Ring-Down Spectrometer (WS-CRDS, model: Picarro L2120-i) at the Station for Observing Regional Processes of the Earth System of Nanjing University (SORPES-NJU, 32.12°N, 118.95°E, 55 m above sea level) on the Xianlin Campus of the Nanjing University, about 20 km east of downtown Nanjing in the Eastern China. The uncertainties were determined to be less than 0.2‰ for δ18Ov and 1.0‰ for δDv. Precipitation isotopes were also measured by Picarro L2120-i during September 2011 to December 2018, with the analytical uncertainty of less than 0.1‰ for δ18O and 0.5‰ for δD.
庞洪喜
喜马拉雅山南麓在印度-欧亚板块陆陆碰撞影响下其沉积特征发生了重要变化，其中海-陆相沉积记录了大陆碰撞最前缘的构造变形和环境演化。为了更好地了解喜马拉雅山南缘的变形机制与约束陆陆碰撞的年龄，我们选取了尼泊尔西部晚白垩世至中始新世地层的出露良好的天然剖面并进行了详细的古地磁学研究。目前，已对Butwal剖面315米厚的样品开展了高精度的古地磁学测试，初步获得了交变磁场退磁（AFD）的磁偏角和磁倾角数据。
张伟林
喜马拉雅山南麓的海-陆相沉积物记录了大陆碰撞最前缘的构造变形和环境演化。为了更好地了解喜马拉雅山南缘的变形机制与环境演化，我们选取了尼泊尔西部晚白垩世至中始新世地层的三个出露良好的天然剖面并进行岩石磁学研究。目前，对120米厚的Palpa剖面的样品开展了磁化率（χlf）、非磁滞剩磁（ARM）与饱和等温剩磁（SIRM）的测量。同时，获得了细颗粒沉积物的等温剩磁（IRM）和磁滞回线，并得出饱和磁化强度（Ms）与饱和剩磁强度（Mrs）等重要磁性参数。
张伟林
本数据集包括祁连山区域1985-2019年的30m耕地和建设用地分布产品。该产品来源于祁连山区域1985-2019年30m的土地覆盖分类产品。产品生产时使用了NDVI 产品、灯光数据产品、DEM产品和哨兵1号的SAR数据。使用变化监测的方法，在2015年产品的基础上生产出其他年份的产品。产品的总精度优于85%。其中，1985-2015年的土地利用产品为5年1期，2015-2019年的土地利用产品为1年1期。
杨爱霞, 仲波, 角坤升, 吴俊君
1)数据内容（包含的要素及意义）：高寒网21个站（藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、那曲站、双湖站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站（西北院）、玉龙雪山站、那曲站（寒旱所）、海北站、三江源站、申扎站、贡嘎山站、若尔盖站（成都生物所）、那曲站（地理所）、拉萨站、青海湖站）2018年青藏高原气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和蒸发） 2)数据来源及加工方法：高寒网21个站实地观测Excel格式 3)数据质量描述：站点日分辨率 4)数据应用成果及前景：在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。
朱立平, 彭萍
高质量高时空分辨率降水产品在理解全球和区域尺度的“水-碳-能”循环研究中扮演重要角色。卫星遥感为监测降水高时空变异特征提供了不可替代的手段，尤其是在自然条件恶劣的无资料地区。但由于是间接估算而来，卫星遥感降水产品不可避免地存在系统偏差和随机误差。聚焦于目前主流的遥感降水产品（GPM IMERG及其回推产品，0.1°/half-hourly，2000-present）获取过程中的潜在不足，如该产品的矫正时空尺度为1.0°/monthly，本研究在更高时空尺度上提出一套新的时空矫正算法，并引入高质量地面观测产品APHRODITE（0.25°/daily），生产了一套亚洲地区同期高质量高时空分辨率降水数据集AIMERG（0.1◦/half-hourly，2000–2015）。AIMERG降水数据集能够同时有效考虑卫星估计和地面观测的各自优势，其系统偏差和随机误差在中国地区不同时空尺度上的表现优于GPM IMERG，为亚洲地区相关领域的科学研究及生产实践提供了更为丰富且可靠的基础数据。
马自强
本数据集来源于论文：Chen, J.*#, Huang, Y.*#, Brachi, B.*#, Yun, Q.*#, Zhang, W., Lu, W., Li, H., Li, W., Sun, X., Wang, G., He, J., Zhou, Z., Chen, K., Ji, Y., Shi, M., Sun, W., Yang, Y.*, Zhang, R.#, Abbott, R. J.*, & Sun, H.* (2019). Genome-wide analysis of Cushion willow provides insights into alpine plant divergence in a biodiversity hotspot. Nature Communications, 10(1), 5230. doi:10.1038/s41467-019-13128-y. 本数据集包含青藏高原高山植物小垫柳Fasta格式的基因组组装文件，包括核苷酸（DNA）、核糖核酸（RNA）、蛋白质编码序列（Protein）序列数据，以及gff格式的基因组组装注释文件。 组装等级：染色体级别 基因组覆盖程度：全基因组 参考基因组：是 组装方法：SMARTdenovo 1.0; CANU 1.3 测序方法及测序深度： PacBio, 125×; Illumina Hiseq X Ten, 43×; Oxford Nanopore Technologies, 74× 基因组组装统计： 基因组大小（bp）：339,587,529 GC含量：34.15% 染色体数量：19 细胞器基因组数量：2 基因组组装序列数量：30 最大组装序列长度（bp）：39,688,537 最小组装序列长度（bp）：57,080 平均组装序列长度（bp）：11,319,584 基因组组装序列N50（bp）：17,922,059 基因组组装序列N90（bp）：13,388,179 全基因组组装注释： Protein：30,209 tRNA：784 rRNA：118 ncRNA：671 详细的注释信息请参见附件。 本数据集中也包含文章中Supplementary Information中的表格数据，数据列表参见附件。 基因组项目号为：GWHAAAA00000000（https://bigd.big.ac.cn/gwh/Assembly/663/show）。
陈家辉, 杨永平, Richard John Abbott, 孙航
This data set is the oxygen isotope data (δ18O) and its temperature reconstruction from the Chongce ice cores, in western Kunlun Mountains, Northwestern Tibetan Plateau. The Chongce ice cores were dated back to 7 ka BP by a two-parameter flow model (2p model) constrained by the AMS 14C ages. The δ18O measurements were performed at Nanjing University by a Wavelength Scanned Cavity Ring-Down Spectrometer (WS-CRDS, model: Picarro L2120-i), with the analytical uncertainty of less than 0.1‰. Our reconstructed temperature record shows a long-term warming trend until ~2 ka BP, followed by an abrupt change to a relatively cool period until the start of the industrial-era warming. In addition, the record shows that temperatures during the recent decades are almost the highest during the past 7 ka BP, highlighting the unusual warming forced by anthropogenic greenhouse gases.
Hongxi Pang
包含青藏高原地区气溶胶类型和气溶胶光学厚度，两类数据。 气溶胶类型数据产品是综合利用MEERA 2同化资料和主动卫星CALIPSO产品经过一系列数据预处理、质量控制、统计分析和对比分析等过程而融合得出的气溶胶类型结果。该气溶胶类型融合算法的关键是对CALIPSO气溶胶类型的判断。融合时根据CALIPSO气溶胶类型的种类和质控，并参考MERRA 2气溶胶类型得到最终气溶胶类型数据（共12种）和质量控制结果。充分考虑了气溶胶的垂直分布以及空间分布，具有较高的空间分辨率（0.625°×0.5°）和时间分辨率（月）。 气溶胶光学厚度（AOD）采用自主研发的可见光波段遥感反演方法，结合Merra-2模式数据与NASA的官方产品MOD04制作，数据覆盖时间从2000年到2019年，时间分辨率为逐日，空间分辨率为0.1度。反演方法主要采用自主研发的APRS算法，反演了冰雪上空的气溶胶光学厚度，算法考虑了冰雪地表的BRDF特性，适用于冰雪上空气溶胶光学厚度的反演。通过实测站点验证表明，数据相对偏差在35%以内，可有效提高极区气溶胶光学厚度的覆盖率和精度。
光洁, 赵传峰
为描述青藏高原及周边地区主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景，并建立相应的遗传资源库。2020年集中在新疆维吾尔自治区伊犁地区共采集209个共707份当地主要驯化动物血液或、组织、粪便样品，其中包括12匹马心肝脾肺肾等RNA样品。本数据集包含新疆伊犁地区绵羊、家马、黄牛、家犬、家鸡、家鹅、山羊等物种的物种、品种、详细采样地、样品类型、采集时间、采集人、保存方式等基本样品信息，以excel表形式存储。本数据集还包含采样个体外观照片，以jpg格式存储。
徐峰
为描述青藏高原及周边地区（泛第三极地区）主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景。2020年我们选取31个肯尼亚当地商品鸡和土鸡肾、脾、空肠RNA组织样品，提取总RNA后建库并做转录组测序。测序产生了一批180G转录组测序原始数据。为探索泛第三极地区家鸡驯化、迁徙、扩张等群体历史事件提供基础数据，并进一步探讨驯化动物对干燥等恶劣环境的适应机理提供资料。本数据集包含31个家鸡个体物种、品种、性别、表型等基本样品信息excel表，和31个家鸡个体3种组织转录组测序原始数据及MD5值。
彭旻晟
1) These data main included the GPR-surveyed ice thickness of six typical various-sized glaciers in 2016-2018; the GlabTop2-modeled ice thickness of the entire UIB sub-basins, discharge data of the hydrological stations, and related raw & derived data. 2) Data sources and processing methods: We compared the plots and profiles of GPR-surveyed ice bed elevation with the GlabTop2-simulated results and selected the optimal parametric scheme, then simulated the ice thickness of the whole UIB basin and assessed its hydrological effect. These processed results were stored as tables and tif format， 3) Data quality description: The simulated ice thickness has a spatial resolution of 30 m, and has been verified by the GPR-surveyed ice thickness for the NSE values were above 0.9. The maximum error of the GPR-measured data was ± 2.4 m, within the quoted glacier error at ± 5%. 4) Synthesizing knowledge of the ice thickness and ice reserves provides critical information for water resources management and regional glacial scientific research, it is also essential for several other fields of glaciology, including hydrological effect, regional climate modeling, and assessment of glacier hazards.
张寅生
1）本数据包含中科院加德满都科教中心2019年基本气象数据；参数有：气温 ℃，相对湿度%，气压Kpa, 降水mm, 辐射W/m2, 风速 m/s。表2为气象站说明表格，包含地理位置及下垫面情况。 2）数据来源及加工方法：数据来源于中国科学院加德满都科教中心小时数据，气温、气压、辐射和风速计算日平均，降雨计算日总和。 3）数据质量描述：这些参数中，气压数据质量较差缺失较多，2019年6-8月仪器故障，数据有缺失 4）该气象数据应用前景广泛，与南亚不同区域的资料对比分析，可服务于如大气科学、水文学、气候学、自然地理学和生态学等背景的研究生和科学家。
朱立平
泛第三极主要城市2000-2017年土地覆盖数据包含2000/2010/2017年14个城市（乌鲁木齐、西宁、兰州、达卡、加德满都、勒克瑙、德里、拉合尔、伊斯兰堡、喀布尔、杜尚别、塔什干、比什凯克、阿拉木图）30米分辨率的数据。包括植被、耕地、人造地表、水体和其它五种地类。利用GlobeLand30, MCD12Q1,Globcover2009识别了分类一致区域并保留，采用深度学习方法对分类不一致区域重新分类，融合两类区域得到最终的分类结果。 每年数据均经过人工目视解译验证。 数据应用于泛第三极城市建设用地变化、人类活动影响的研究。 数据类型：栅格。 投影方式：UTM投影。
栾文飞, 李新
青藏高原五大河源区冰川径流数据集覆盖时间从1971年到2015年, 时间分辨率为逐年，覆盖范围为青藏高原五条大江大河源区(黄河源，长江源，澜沧江源，怒江源，雅鲁藏布江源)。 数据以多源遥感和实测数据为基础，使用青藏高原五大河源区及其周边气象站点日尺度气象数据、UMD-1KM的全球植被产品、IGBP-DIS土壤数据库、第一、二次冰川编目数据等驱动模型，耦合了冰川模块的分布式水文模型VIC-CAS模拟形成了冰川径流数据。并使用站点实测数据对模拟结果进行了验证, 增强质量控制。 数据指标包含：冰川径流率（Rate of glacier runoff: %），总径流（Total Runoff，mm/a），雪径流率（Rate of snow runoff: %），降雨径流率 （降雨径流率:%）。
王世金
（1）本数据集是申扎高寒湿地2016-2019年的碳通量数据集，包含空气温度、土壤温度、降水、生态系统生产力等参数。（2）该数据集以野外涡度相关实测数据为基础，采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法，基本流程包括：野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集还包含了基于涡度相关数据集标定后的模型模拟数据。（3）该数据集已经过数据质量控制，数据缺失率为37.3%，缺失数据已采用插值方式补充。（4）该数据集对认识高寒湿地碳汇功能具有科学价值，也可以用于机理模型的矫正和验证等。
魏达
这组数据是1974-2016年期间珠峰北坡绒布流域三条绒布冰川及表碛覆盖冰川三个时间段的年均冰储量变化数据集，采用ESRI 矢量多边形格式存储,是由三个阶段的DEM高程差数据DHPRISM2006-DEM1974（DH2006-1974）、DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）、DHASTER2016-SRTM2000（DH2016-2000），结合冰川覆盖专题矢量数据、冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而来。DHPRISM2006-DEM1974, or DH2006-1974, 是2006年PRISM2006 数据和1974年DEM1974之间的高程差,即DH2006-1974 =PRISM2006 – DEM1974。PRISM2006是由2006年12月4日的光学立体像对遥感数据ALOS/PRISM生成。DEM1974是由我国早期1:50,000地形图生成的，这两期DEM都采用横轴墨卡托投影、Krasovsky1940椭球体。PRISM2006与DEM1974配准后，非冰川区高程数据精度为±0.24 m a-1。DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）是，2000年SRTM与DEM1974的高程差，两期DEM数据配准后，非冰川区高程数据精度为±0.03 m a-1。DHASTER2016-SRTM2000（DH2016-2000）是基于Brun et al. (2017) 发布的冰面高程差数据，采用与DH2006-1974、DH2000-1974一样的数据处理方法与处理过程而得到, 在非冰川区高程数据精度为±0.08 m a-1。表格中包括的数据项有：Shape_Area,冰川面积(m2)、Name冰川名,EC74_00表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_16表示2000-2016年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC74_2006是1974-2006年间冰川年均冰面高程变化（m a-1），MB74_00表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_16表示2000-2016年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB74_2006表示1974-2006年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2016表示2000-2016年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1），MC74_2006表示1974-2006年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1）, Uncerty_EC,是每条冰川冰面高程变化的最大误差范围（m a-1）、Uncerty_MB,是每条冰川冰川物质平衡的最大误差（m w.e. a-1），Uncerty_MC, 是每条冰川冰储量变化的最大误差（m3w.e. a-1）。 MinUnty_EC，是每条冰川冰面高程变化的最小误差范围，MinUnty_MB，每条冰川冰川物质平衡的最小误差（m w.e. a-1），MinUnty_MC是每条冰川冰储量变化的最小误差（m3w.e. a-1）。该组数据可用于喜马拉雅山脉与高亚洲地区冰川变化、冰川消融水文水资源效应及其气候原因。
叶庆华
该数据提供了青藏高原内陆流域582个面积大于1平方公里的湖泊从1986-2019的年湖泊面积。 首先根据JRC和SRTM DEM数据，识别研究区内582个大于1 km2的湖泊。利用Landsat5/7/8所有覆盖湖泊的遥感影像合成每年的Landsat影像，根据NDWI指数和Ostu算法动态分割每个湖泊，并据此计算每个湖泊1986-2019年湖泊面积大小。 本研究基于Landsat卫星遥感影像，利用Google Earth Engine 处理了所有Landsat影像，建立了至今为止最全的青藏高原地区大于1平方公里的年湖泊面积数据集；开发了一套湖泊面积自动提取算法，实现单个湖泊多年面积的批量计算；该数据对分析青藏高原地区湖泊面积动态、水量平衡，及研究青藏高原湖气候变化有重要意义。
朱立平, 彭萍
湖泊沉积物是重建过去气候变化的重要代用材料，其中沉积物的年代框架是基础。纹层是湖泊沉积物中成对形成的一种沉积层，通常一年为一个周期。依托中国科学院A类战略性先导科技专项“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设”和第二次青藏高原综合科学考察研究等研究计划，作者在青藏高原中部湖泊江错获取了长达1米的沉积物重力钻岩芯，发现保存完好的纹层。随后制作了岩芯薄片并对纹层及其厚度进行计数和测量，得到了从公元81年到2015年的年代序列。利用纹层厚度中粗颗粒层厚度百分比这一代表降水的指标重建了过去2000年这一地区的降水。高分辨率高精度的年代和降水记录可以提供可靠的气候环境变化的背景，对古气候模拟和古文明的兴衰等提供参考。
侯居峙
这组数据是2000-2014年间藏东南易贡藏布东段71条冰川的年均冰储量变化数据集，采用ESRI SHP矢量多边形数据格式存储。每条冰川的冰储量变化通过SRTM DEM、Dh2000-2014、冰川专题矢量数据（CGI2/TPG1976/RGI6.0）与冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而得。Dh2000-2014基于一对2014年2月7日TSX/TDX SAR影像与2000年SRTM DEM数据，采用差分干涉技术（D-InSAR）获取。基于CGI2/TPG1976/RGI6.0提取区域冰川矢量数据与冰川编号。SRTM DEM是参考DEM与基准DEM，在数据统计中用于划分不同海拔范围，其空间分辨率为30m。属性表中包括的数据项有：GLIMS-ID表示冰川编号、Area表示冰川面积（m2）、EC_m_a-1表示2000-2014年期间每条冰川的年均冰面高程变化(m a-1)、MB_m w.e.a-1表示2000-2014年期间每条冰川的年均物质平衡变化(m w.e.a-1)、MC_m3 w.e.a-1表示2000-2014年期间每条冰川的年均冰储量变化(m3 w.e.a-1)、MC_Gt.a-1表示2000-2014年期间每条冰川的年均冰储量变化(Gt a-1)、Uncerty_EC是每条冰川冰面高程变化的误差（±m a-1）、Uncerty_MB是每条冰川物质平衡误差（±m w.e. a-1），UT_MCm3w.e. a-1是每条冰川冰储量变化误差（±m3w.e. a-1）。该组数据可用于藏东南地区冰川消融水文水资源效应研究。
叶庆华
该数据集包含了2019年05月01日至2019年12月31日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合超级站的物候相机观测数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，本数据集中的物候照片是在每天12:10拍摄的，拍摄时间误差在±10 min。图片命名方式为BSDCJZ BEIJING_IR_Year_Month_Day_Time.
李小雁
34个关键节点百米级脆弱性评估数据集评估了“一带一路”重点区域在极端降水事件下的洪涝灾害危险性，为当地政府部门决策提供依据，同时以便在洪涝灾害发生前进行预警，从而可以争取到宝贵的时间采取防灾减灾措施，降低洪涝灾害所带来的人民群众生命财产损失。此数据集以“一带一路”34个关键节点的GDP、人口、土地利用、路网、河网数据为基础，结合ArcGIS中的空间分析方法，赋予各指标相应的权重，构建评估了34个关键节点在极端降水条件下发生洪涝灾害的脆弱性，并用自然断点法将脆弱性分为5个等级，分别代表无脆弱性，低脆弱性，中脆弱性，高脆弱性，极高脆弱性。
葛咏, 李强子, 李毅
2002-2018年北半球高纬地区中分辨率MODIS河湖冰覆盖度数据集是基于MODIS的归一化积雪指数数据，利用SNOWMAP算法对晴空条件下的逐日河湖冰覆盖范围进行检测，并通过对河湖面的时间、空间的连续性等一系列步骤重新确定云覆盖条件下的河湖冰覆盖范围。通过这一系列的处理后，获得少云的逐日河湖冰覆盖度数据集。该数据集中获得的湖冰物候信息与被动微波数据的信息高度一致，平均相关系数为0.91，RMSE值在0.07至0.13之间变化。
邱玉宝
This is a dataset of treeline shift rates including 143 alpine treeline sites in the Northern Hemisphere. It gives the following information for each treeline site: treeline form, study site, latitude, longitude, reference, tree species, elevation, study period and annual mean elevational shift rate (m/yr).
LU Xiaoming, Eryuan Liang
湖冰是冰冻圈的重要参数，其变化与气温、降水等气候参数密切相关，而且可以直接反映气候的变化，因此是区域气候参数变化的一个重要指标。但由于其研究区往往位于自然环境恶劣，人口稀少的区域，大规模的实地观测难以进行，因此利用哨兵1号卫星数据，以10m的空间分辨率和优于30天的时间分辨率对不同类型的湖冰变化进行监测，可填补观测空白。利用HMRF算法对不同类型的湖冰进行分类，通过时间序列分析三个极区中部分面积大于25km2的湖泊的不同类型湖冰的分布，形成湖冰类型数据集。数据包括了被处理湖泊的序号，所处年份及其在时间序列中的序号等信息，矢量数据集包括采用的算法，所使用的哨兵1号卫星数据，成像时间，所处极区，湖冰类型等信息，用户可以根据矢量文件确定时间序列上不同类型湖冰的变化。
田帮森, 邱玉宝
这组数据是1974-2017年期间希夏邦马峰地区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，包括1974-2000年和2000-2017年两个时段。采用ESRI 矢量多边形格式存储, 是由KH-9 DEM1974-SRTM DEM2000（DH1974-2000）与SRTM DEM2000-TSX/TDX 2017（DH2000-2017）两期DEM高程差（DH）数据，结合TPG1976/CGI2冰川专题矢量数据与冰密度（850 ± 60 kg m−3）计算而来。KH-9 DEM是由3景KH-9遥感影像数据，通过光学立体像对方法生成了研究区1974年数字高程模型。TSX/TDX2017数据通过与SRTM DEM数据进行差分干涉算法对得到研究区冰面高程变化DH2000-2017。1974-2000年间研究区年均冰面高程变化误差为±0.07 m，大地测量物质平衡误差为±0.06 m w.e. a-1。2000-2017年间年均冰面高程变化误差为±0.11 m，大地测量物质平衡误差为±0.10 m w.e. a-1。表格中包括的数据项有：GLIMSId代表从GLIMS冰川数据库读取的冰川编号、Area代表冰川面积（km2）、Area_m2是冰川面积（m2）,Name代表冰川名、EC74_2000表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_2017表示2000-2017年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_2000表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_2017表示2000-2017年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2017表示2000-2017年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1），Ut_EC74_00,是1974-2000年冰面高程变化误差（m a-1）、Ut_MB74_00,是每条冰川1974-2000年冰川物质平衡误差（m w.e. a-1），Ut_MC74_00, 是每条冰川1974-2000年冰储量变化误差（m3w.e. a-1）。 Ut_EC00_17，是2000-2017年冰面高程变化误差，Ut_MB00_17，每条冰川2000-2017年冰川物质平衡误差（m w.e. a-1），Ut_MC00_17是每条冰川2000-2017年冰储量变化误差（m3w.e. a-1）。该数据集可用于喜马拉雅山脉希夏邦马峰地区冰川消融及其水文水资源效应，以及气候变化与冰雪灾害研究等。
叶庆华
这组数据是1974-2014年期间尼泊尔Ponkar冰川区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，包括1974-2000年和2000-2014年两个时段。采用ESRI 矢量多边形格式存储, 是由KH-9 DEM1974-SRTM DEM2000（DH1974-2000）与SRTM DEM2000-TSX/TDX2014（DH2000-2014）两期DEM高程差（DH）数据，结合TPG1976/CGI2冰川专题矢量数据与冰密度（850 ± 60 kg m−3）计算而来。KH-9 DEM是由3景KH-9遥感影像数据，通过光学立体像对方法生成了研究区1974年数字高程模型。TSX/TDX2014数据通过与SRTM DEM数据进行差分干涉算法对得到研究区冰面高程变化DH2000-2014。1974-2000年间研究区年均冰面高程变化误差为±0.07 m，大地测量物质平衡误差为±0.06 m w.e. a-1。2000-2014年间Ponkar冰川区年均冰面高程变化误差为±0.13 m，大地测量物质平衡误差为±0.11 m w.e. a-1。表格中包括的数据项有：GLIMSId代表从GLIMS冰川数据库读取的冰川编号、Area代表冰川面积（km2）、Gla_area是冰川面积（m2）,Name代表冰川名、EC74_2000表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_2014表示2000-2014年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_2000表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_2014表示2000-2014年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2014表示2000-2014年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1），Ut_EC74_00,是1974-2000年冰面高程变化误差（m a-1）、Ut_MB74_00,是每条冰川1974-2000年冰川物质平衡误差（m w.e. a-1），Ut_MC74_00, 是每条冰川1974-2000年冰储量变化误差（m3 w.e. a-1）。 Ut_EC00_14，是2000-2014年冰面高程变化误差，Ut_MB00_14，每条冰川2000-2014年冰川物质平衡误差（m w.e. a-1），Ut_MC00_14是每条冰川2000-2014年冰储量变化误差（m3w.e. a-1）。该数据集可用于喜马拉雅山脉南坡Ponkar冰川区冰川消融及其水文水资源效应，以及气候变化与冰雪灾害研究等。
叶庆华
泛第三极历史极端降水数据集包括了2000-2018年极端降水识别数据。该数据集以GPM IMERG Final Run(GPM)日值降雨数据为基础，评估了一带一路重要节点区域的降雨量，用百分位法评估了34个重要节点的极端降水阈值，并运用计算出的阈值识别出了发生极端降水的日期，以此为基础制作了极端降水发生时地表的淹没范围。 数据范围主要是泛第三极34个关键节点（万象、亚历山大、仰光、加尔各答、华沙、卡拉奇、叶卡婕琳堡、吉大港、吉布提等国家） 该数据集可以为当地政府部门决策提供依据，以便正确识别极端降水，降低极端降水所带来的生命财产损失。
何雨枫
本数据集包括祁连山地区重点区域2019年5月至2019年10月的归一化植被指数、植被覆盖度、植被净初级生产力、草地生物量、森林蓄积量植被参数遥感产品，空间分辨率为10m。本数据集采用高分一号、高分六号、哨兵、资源三号等遥感数据源，结合气象、地面监测等基础数据，采用波段比值法、混合像元分解模型、CASA模型等植被参数反演算法和模型，生成祁连山重点区域生长季逐月植被指数遥感产品。本数据集通过构建以高分卫星为主的高时空分辨率生态环境监测数据集，为区域生态环境问题诊断与生态环境动态评估提供数据支持。
祁元, 张金龙, 曹永攀, 周圣明, 王宏伟
这组数据是1974-2013年期间喜马拉雅山脉西段纳木那尼峰地区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，采用ESRI 矢量多边形格式存储，是由两个阶段的DEM高程差数据DHSRTM2000-DEM1974（即DH2000-1974）、DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），结合冰川覆盖专题矢量数据、冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而来。DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）, 是2000年SRTM DEM2000数据和1974年1:50,000的DEM1974之间的高程差,即DH2000-1974 =SRTM2000 – DEM1974。DEM1974是由我国1974年航拍照片绘制1:50,000地形图生成的，两期DEM数据配准后，非冰川区高程数据精度为±0.13 m a-1。DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），是基于2013年10月17日一对TerraSAR-X和TanDEM-X (TSX/TDX)雷达数据与2000年SRTM DEM数据、采用差分干涉技术（D-InSAR）获取,在非冰川区高程数据精度为±0.04 m a-1。 表格中包括的数据项有： Area,冰川面积(m2)、GLIMS_Id表示冰川编号，EC74_00表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_13表示2000-2013年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_00表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_13表示2000-2013年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2013表示2000-2013年间每条冰川每年的冰储量变化（m3 w.e. a-1）, Uncerty_MB是每条冰川年均冰川物质平衡数据误差（m w.e. a-1）， Uncerty_MC表示每条冰川每年的冰储量变化的最大误差范围（m3 w.e. a-1）。该组数据可用于喜马拉雅山脉与高亚洲地区冰川变化、冰川消融水文水资源效应及其气候原因。
叶庆华
本数据集为2019年祁连山地区人类活动数据。以祁连山地区的矿山开采、违规房屋整改、新增道路、土地平整及生态修复等资料为基础，通过高分辨率遥感影像，对比统计前后变化地块。对祁连山地区地类发生变化的地块，逐块调查核实；对判图可疑的地块，重新判读验证；对影像无法反映的地类，实地核实地类，采集相关数据，核对并修正位置。同时进一步核对2019年祁连山地区矿山开采、违规房屋整改、新增道路、土地平整及生态修复等属性信息，统一进行图斑及其属性的录入和编辑，形成2019年祁连山地区人类活动数据集，实现祁连山地区生态治理的现势性和时效性，为2019年祁连山人类活动监测提供数据支撑。
祁元, 张金龙, 周圣明, 李娜, 王宏伟
本数据集包含国际脆弱生态系统国家公园遴选标准及其数据库，选取美国、加拿大、澳大利亚、新西兰、挪威、瑞典、南非、坦桑尼亚等典型国为代表，具体内容包括： 表一包括：不同级别的遴选标准，其中包括第一层级的指标4个，第二层级的指标16个，第三层级的指标72个； 表二包括：美国、加拿大、澳大利亚、新西兰、挪威、瑞典、南非、坦桑尼亚等典型国家的国家公园清单及相关信息，选取指标包括所属国家、国家公园名称、受保护时间与监理时间、面积、描述、IUCN管理类型、治理类型、管理机构、国际标准。
裴惠娟
青藏高原作为亚洲“水塔”为亚洲主要河流提供水资源。由生物质和化石燃料燃烧排放的BC气溶胶对辐射具有极强的吸收作用，进而对地球系统的能量收支和分布具有重要的影响，是气候环境变化不可忽视的影响因子。青藏高原周边地区排放的黑碳气溶胶经大气环流可被传输至高原内部，并沉降到雪冰表面，对降水和冰川物质平衡产生重要影响。分别在青藏高原5个台站架设黑碳仪，使用Aethalometer在线测量大气黑碳含量，数据时间分辨率：逐日．这对评估黑碳对青藏高原的气候环境影响和大气污染物的跨境传输提供数据基础。此数据是先前发布的《青藏高原大气黑碳含量5个站点观测资料（2018）》的更新。 5个站点信息如下： 纳木错：30°46'N, 90°59'E, 4730 m a.s.l 珠峰站：28.21°N, 86.56°E, 4276 m a.s.l 藏东南：29°46'N, 94°44'E, 3230 m a.s.l 阿里站：33.39°N, 79.70°E, 4270 m a.s.l 慕士塔格：38°24’N, 75°02’E, 3650 m a.s.l
王茉
本数据集包括藏东南站、阿里站、慕士塔格站、珠峰站和纳木错站的大气气溶胶颗粒物的PM2.5质量浓度（单位为μg/m3）。气溶胶PM2.5细颗粒物是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，对空气质量和能见度等有重要的影响，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。PM2.5的浓度特性数据以每5 min获取一组数据的频率进行产出，能实现小时、昼夜、季节和年际等不同时间尺度气溶胶质量浓度的分析，这为青藏高原地区不同位置的气溶胶质量浓度在不同时间尺度上的变化及其影响因素分析，以及当地空气质量评价，提供了重要的数据支撑。该数据为已发布数据《青藏高原不同站点气溶胶颗粒PM2.5浓度数据集（2018）》的更新。
邬光剑
地表温度是地表能量平衡的重要参量之一。本数据集为2019年7-9月逐月的黑河流域典型站点无人机遥感地表温度数据；飞行使用大疆M600 pro无人机搭载FLIR VUE pro热像仪，分别以湿地内的SD站、绿洲内的DM站和荒漠内的HZ站为中心，观测了地表温度获取了地表亮温图像，无人机的飞行高度约300m，热像仪的像素为336x256，图像的空间分辨率为0.4m。地表温度反演算法为改进的单通道算法，将该算法应用于无人机热红外遥感传感器获取的地表亮温数据，最终得到0.4m空间分辨率的地表温度数据。
周纪, 刘绍民, 王子卫
地表反照率是地表能量平衡的重要参量之一。本数据集为2019年植被生长季逐月的黑河流域典型站点无人机遥感地表反照率数据。地表反照率算法为统计回归方法，即基于6S模型和大量的典型地物光谱反射率数据，建立的从窄波段反射率到宽波段反照率的经验回归模型。将该回归模型应用于无人机多光谱遥感传感器获得的地表反射率，最终得到0.2 m空间分辨率的地表反照率数据。本数据集经过了辐射定标、几何校正，与地面站点实测数据的验证结果显示，均方根误差为0.049。本数据集提供了超高分辨率的地表反照率数据，可以作为卫星遥感尺度和地面观测尺度之间的“桥梁”，并为从事高分辨率和超高分辨率遥感数据工作的科研工作者提供数据支持。
周纪, 刘绍民, 董惟琛
为研究蔓菁的扩散与人类活动之间的关系，我们将来自青藏高原及周边区域，以及巴基斯坦，印度，尼泊尔，德国，日本等地的蔓菁品种进行重测序，同时对基因家族进行聚类，以及特有、共有基因和基因家族统计，此外还将进行基因家族扩张收缩分析，系统发育树的构建，全基因组复制事件等分析。目的是解析人类活动和区域气候环境双重压力下，高原各地的传统蔓菁品种适应高原的分子基础。因此这项研究有助于揭示蔓菁适应高原生态环境的适应性机制以及在进化过程中人工驯化和人类选择对其遗传分化的影响。
段元文
1)数据内容（包含的要素及意义）：高寒网19个站（藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、那曲站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站（西北院）、玉龙雪山站、那曲站（西北院）、海北站、三江源站、申扎站、若尔盖站（成都生物所）、那曲站（地理所）、拉萨站、青海湖站）2019年青藏高原气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和蒸发） 2)数据来源及加工方法：高寒网19个站实地观测Excel格式 3)数据质量描述：站点日分辨率 4)数据应用成果及前景：在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。
朱立平, 彭萍
本数据集包括黑河流域2019年5月至2019年10月的归一化植被指数、植被覆盖度、植被净初级生产力、草地生物量、森林蓄积量植被参数遥感产品，空间分辨率为10m。本数据集采用高分一号、高分六号、哨兵、资源三号等遥感数据源，结合气象、地面监测等基础数据，采用波段比值法、混合像元分解模型、CASA模型等植被参数反演算法和模型，生成祁连山重点区域生长季逐月植被指数遥感产品。本数据集通过构建以高分卫星为主的高时空分辨率生态环境监测数据集，为区域生态环境问题诊断与生态环境动态评估提供数据支持。
祁元, 张金龙, 曹永攀, 周圣明, 王宏伟
该数据集包含了2018年10月23日至2019年12月31日的青海湖流域水文气象观测网青海湖鱼雷发射基地站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省青海湖二郎剑景区鱼雷发射基地，下垫面是青海湖水面。观测点经纬度为：东经 100° 29' 59.726''E，北纬 36° 35' 27.337''N，海拔3209m。涡动相关仪的架高16.1m，采样频率是10Hz，超声朝向北向偏移西40°，超声风速温度仪（Gill-windmaster pro）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离约是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据采样频率为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间DATE/TIME，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为3级（质量标识0数据质量好，1数据质量较好，2数据质量较差（较插补数据好）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。
李小雁
该数据集包含了2018年10月23日至2019年12月31日青海湖流域水文气象观测网青海湖鱼雷发射基地站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省青海湖二郎剑景区鱼雷发射基地，下垫面是青海湖水面。观测点经纬度为：东经 100° 29' 59.726''E，北纬 36° 35' 27.337''N，海拔3209m。风速/风向架设在距湖面14m处，共1层，朝向正北；空气温度、相对湿度传感器分别架设在距湖面12m、12.5m处，共2层，朝向正北；翻斗式雨量计安装在距湖面10m处；四分量辐射仪安装在距湖面10m处，朝向正南；一个红外温度计安装在距湖面10m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；湖水温度探头设在水下0.2, 0.5, 1.0, 2.0, and 3.0 m处；光合有效辐射仪安装在距湖面10m处，探头朝向是垂直向下，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_14m）(单位：米/秒)、风向（WD_14m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_12m、Ta_12.5m和RH_12m、RH_12.5m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、湖表辐射温度（IRT_1）(单位：摄氏度)、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、湖水温度（Tw_20cm、Tw_50cm、Tw_100cm、Tw_200cm、Tw_300cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；2018.1.1-10.12由于由于采集器的问题，除四分量外的气象数据均无记录；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018-1-1 10:30。
李小雁
为描述青藏高原及周边地区主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景，并建立相应的遗传资源库。2019年集中在西藏自治区林芝地区察隅县共采集187份当地主要驯化动物样血液或、组织、粪便等品。本数据集包含西藏林芝察隅县家鸡、家猪、黄牛、家马、家犬、犏牛等的物种、品种、详细采样地、样品类型、采集时间、采集人、保存方式等基本样品信息，以excel表形式存储。本数据集还包含采样个体外观照片，以jpg格式存储。
彭旻晟, 尹婷婷
本数据集为青藏高原东南部腾冲青海湖10m岩芯叶蜡氢同位素数据。腾冲青海湖为中国西南地区高黎贡山一小型火山口湖，岩芯样品于2017年在距湖心约4m位置获取，利用AMS-14C测年建立年代序列。正构烷烃叶蜡氢同位素利用Agilent6890 GC气相色谱仪和DeltaPlus XL型色谱同位素质谱联用测定分析，该数据反应了该地区大气降水同位素的信息，对研究西南季风区过去4万年以来季风降水变化具有重要的作用。数据在样品采集、前处理提取及仪器测试各个环节严格按照相关操作规程完成。
赵成
为描述青藏高原及周边地区主要驯化动物疾病情况，调查青藏高原主要家养动物的疫病情况，对各主要家养动物的主要流行疾病进行抗病和易感个体的遗传样本及肠道微生物样品的采集工作。我们在青海省海西蒙古族藏族自治州乌兰县漠河骆驼场采集骆驼粪便。本数据集是青海省骆驼的肠道微生物16srRNA测序数据。通过提取骆驼粪便的微生物总DNA，设计引物扩增细菌的V3-V4区基因片段，再进行二代高通量测序得到相应数据。本数据集共测序44份样品。本数据集可应用于挖掘抗病个体基因层面的遗传资源，找到相应的候选基因。
段子渊
该数据集包含了2019年4月26日至2019年12月31日的青海湖流域水文气象观测网温性草原芨芨草站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县三角城种羊场南部，下垫面是温性草原。观测点经纬度为：东经 100°14'8.99"E，北纬 37°14'49.00"N，海拔3210m。风速/风向、风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018/8/31 10:30。
李小雁
数据为2019年夏天的巴尔喀什湖水质测量数据，通过数理统计、Piper 三线图、Gibbs 模型和主成分分析（PCA）等方法，对巴尔喀什湖流域不同水体的化学参数进行分析，初步研究了该区域水化学类型和同位素空间分布特征，探讨了其形成原因和环境意义。结果表明，不同水体的水化学类型不同，湖泊水体的主要化学类型为SO4-Na和Cl-Na，入湖河流的水化学类型为HCO3-Ca型，其中伊犁河水化学类型从上游到下游由重碳酸盐型过渡到硫酸化物型、氯化物型；Gibbs图显示湖泊水体离子组成位于蒸发作用区，河流水体离子组成位于蒸发作用和岩石风化作用之间，伊犁河从上游到下游向蒸发控制带偏移，反映了上游河水受降水、冰雪融水的补给影响较大，而下游水体受蒸发作用影响较大；此外，PCA分析指示人类活动对湖泊、伊犁河中下游和其他入湖河流水化学的影响。
吴敬禄
归一化植被指数在研究植被长势、地物分类方面有重要作用。本数据集为2019年植被生长季逐月的黑河流域典型站点无人机遥感NDVI（Normalized Differential Vegetation Index）数据，空间分辨率为0.2 m。NDVI数据获取流程为将无人机拍摄后的单幅影像通过pix4D mapper进行拼接，并由pix4D mapper自动进行拼接后影像的植被指数计算。最后将pix4D mapper拼接的单航次影像利用ArcGIS镶嵌得到整个飞行区域影像。
周纪, 刘绍民, 金子纯
该数据集包含了2019年4月28日至2019年12月31日青海湖流域地表过程综合观测网亚高山灌丛气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县沙柳河镇大寺附近，下垫面是亚高山灌丛。观测点经纬度为：东经100°6'3.62"E，北纬37°31'15.67"N，海拔3495m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧2m平台上；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和500cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和500cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_500cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_500cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集包含了2019年6月1日至2019年9月20日的黑河水文气象观测网下游混合林站叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是胡杨与柽柳混合。观测在混合林站（101.1335E, 41.9903N）旁开展，样方大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 徐自为
该数据集包含了2018年9月3日至2019年12月31日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处，共7层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧10m平台上；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的正东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集包含2019年1月1日至12月31日石羊河流域地表过程综合观测网西营河站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）、物候期及覆盖度（Fc）。
赵长明, 张仁懿
在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。 2019年中国高寒地区地表过程与环境观测网络水文数据集，主要收集：藏东南站、珠峰站、玉龙雪山站、纳木错站、阿里站、天山站等六个站 点实测水文（径流、水位、水温等）数据。 藏东南站：流量数据，包含2019年4次利用M9测流数，有平均流速、流量和最大水深等数据；相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年全年日均相对水位和水温数据。 纳木错站：流量数据，包括2019年4次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据，包含河宽和流量数据，水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年原始1小时的水压、水温和电量，通过水压可以计算相对水位； 珠峰站：绒布河流量，包括2019年6-9月13次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据，包含河宽和流量数据； 阿里站：流量数据：包括2019年利用河锚M9不定期测量的22次数据，相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年全年每小时水位和水温数据； 天山站：水位数据:包括3个点2019年的日平均水位 玉龙雪山站： 包括木家桥2019年1-10月流量数据
朱立平, 彭萍
1990-2015年中亚大湖区土地覆被数据集，数据范围包括5个国家：哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦。数据来源于欧空局，精度为300m。全球土地覆盖数据库使用的坐标参考系统是基于世界大地测量系统84 (WGS84)参考椭球面的地理坐标系统(GCS)。 数据共分为22个类别，在每个类别中还有亚类。分类类型使用联合国粮食及农业组织(FAO)开发的土地覆盖分类系统(LCCS)定义，其目的是尽可能与GLC2000、GlobCover 2005和2009产品兼容。
杨宇
该数据集包含2019年4月26日至10月31日大通河流域地表过程综合观测网连城站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）、物候期及覆盖度（Fc）。
赵长明, 张仁懿
本数据为近几年依据地质考察成果绘制的青藏高原北部的班戈地点的地质剖面图。采用方法为人工测量地层的厚度，由经验丰富的地质工作者鉴定各个不同地层的岩性。在剖面上寻找化石，并明确标明化石出产的位置。回到室内后将所获得的地层数据资料和岩性资料进行系统整理，使用绘图软件进行地质剖面图的绘制，添加文字说明。本图的描绘非常细致全面，对青藏高原北部班戈地点的地质地貌研究，尤其是古高度和高原隆升过程的研究有着重要作用。
孙博阳
该数据集包含了2019年4月28日至2019年12月31日的青海湖流域水文气象观测网亚高山灌丛涡动相关仪观测数据。站点位于青海省刚察县沙柳河镇大寺附近，下垫面是亚高山灌丛。观测点经纬度为：东经100°6'3.62"E，北纬37°31'15.67"N，海拔3495m。涡动相关仪的架高2.5m，采样频率是10Hz，超声朝北，超声风速温度仪（Gill-windmaster pro）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离约是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据采样频率为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间DATE/TIME，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为3级（质量标识0数据质量好，1数据质量较好，2数据质量较差）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。
李小雁
该数据集包含了2018年9月3日至2019年12月31日的青海湖流域水文气象观测网高寒草甸草原混合超级站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向为西北，超声风速温度仪（CSAT3A）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离约是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据采样频率为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间DATE/TIME，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为3级（质量标识0数据质量好，1数据质量较好，2数据质量较差（较插补数据好）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。
李小雁
该数据集包含了2019年4月26日至2019年12月31日的青海湖流域水文气象观测网温性草原涡动相关仪观测数据。站点位于青海省刚察县三角城种羊场南部，下垫面是温性草原。观测点经纬度为：东经 100°14'8.99"E，北纬 37°14'49.00"N，海拔3210m。涡动相关仪的架高2.5m，采样频率是10Hz，超声朝向为北，超声风速温度仪（CSAT3A）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离约是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据采样频率为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 发布的观测数据包括：日期/时间DATE/TIME，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为3级（质量标识0数据质量好，1数据质量较好，2数据质量较差（较插补数据好））。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。
李小雁
"坡度、坡向等地貌参数数据（Digital data including slope and aspect,Slope and Aspect）数据是地理信息系统的基础数据，可以作为描述地形特征信息的两个重要指标,不但能够间接表示地形的起伏形态和结构,而且是水文模型、滑坡监测与 分析、地表物质运动、土壤侵蚀、土地利用规划等 地学分析模型的基础数据。目前，坡度和坡向数据一般在数字高程模型( Digital Elevation Model, DEM)上通过一定的计算模型计算得到。本数据以泛第三极34个关键节点为研究区域，以分辨率30米DEM数据为基底，实现对地面地形数据中坡度及坡向的数字化模拟（即地形表面数据中坡度坡向形态的数字化表达），最终得到了泛第三极关键节点坡度、坡向等地貌参数数据。 数据的区域为泛第三极34个关键节点（阿巴斯、阿斯塔纳、科伦坡、瓜达尔、孟巴、德黑兰、万象等地区）。
尚成
山区受到复杂地形影响，其活动层厚度表现出极强的空间异质性。本数据集利用探地雷达方法和其他传统方法系统勘察了黑河上游活动层厚度。数据采集覆盖了不同海拔、地表类型、土壤质地和地形信息，因此具有较强的代表性。根据与其他直接测量活动层厚度方法对比后得到探地雷达测量的活动层厚度数据误差约为8cm，具有非常高的可信度。该数据集可为了解该区域活动层厚度提供详实的野外数据，验证陆面模型，尤其是冻土研究，提供验证数据集。
曹斌
该数据集包含2019年3月26日至10月31日疏勒河流域地表过程综合观测网瓜州站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）、物候期及覆盖度（Fc）。
赵长明, 张仁懿
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0931-4967287
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