数据内容包含了1985年、1993年、2000年、2005年、2010年以及2015年青藏高原全境农业开发对生态环境的影响的空间分布图。该数据集以农业开发对生态环境的影响为评价目标，运用压力-状态-响应模型（Press-State-Response, PSR）建立由3类要素14种指标所组成的生态环境评价指标体系，利用熵权法求得各指标权重，最后采用物元分析法分析各个指标与对应评价等级的关联度，构建青藏高原基于压力-状态-响应的熵权-可拓生态环境评价模型，揭示农业活动对生态环境的影响。
李丹
径流是大气降水形成的，并通过流域内不同路径进入河流、湖泊或海洋的水流。习惯上也表示一定时段内通过河流某一断面的水量，即径流量。径流数据在水文水资源研究中占据着重要的地位，影响中亚当地社会经济的发展。本数据为中亚五国(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)流量，来源于中亚各国水文气象局。时间尺度为2015年的年均数据。本数据为项目提供了基础数据，便于分析中亚生态水文水资源的情况，为项目数据分析提供了数据支持。
刘铁
该数据集包含了2012年7月至2013年8月采集的黑河流域典型土壤样点的土壤容重数据。2012年组织开展了第1次野外土壤调查采样。2013年在对已有土壤剖面样点进行定量评估的基础上，重点对已有剖面点代表性较差的景观区域进行土壤环境分析，形成补充性调查方案，组织开展了第2次土壤调查采样。黑河流域典型土壤样点采集方式为代表性采样，所采集样点覆盖了黑河流域的上游、中游、下游地区，涵盖了黑河流域的典型景观类型，能够反映黑河流域土壤属性整体的空间分布规律。野外土壤样品采集的深度参照中国土壤系统分类，以诊断层和诊断特性为基础，采取土壤剖面的土壤发生层样品。
宋效东, 张甘霖
2013-2018年，中国与"一带一路"沿线国家贸易数据，包括中国对"一带一路"沿线国家的出口数据、中国从"一带一路"沿线国家的进口数据，中国与"一带一路"沿线国家的贸易总额。 “一带一路”沿线国家是指传统的古丝绸之路沿线的64国，包括哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、蒙古、俄罗斯、越南、老挝、柬埔寨、泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚、文莱、菲律宾、缅甸、东帝汶、印度、巴基斯坦、孟加拉国、阿富汗、尼泊尔、不丹、斯里兰卡、马尔代夫、波兰、捷克、斯洛伐克、匈牙利、斯洛文尼亚、克罗地亚、罗马尼亚、保加利亚、塞尔维亚、黑山、马其顿王国、波黑、阿尔巴尼亚、爱沙尼亚、立陶宛、拉脱维亚、乌克兰、白俄罗斯、摩尔多瓦、土耳其、伊朗、叙利亚、伊拉克、阿联酋、沙特阿拉伯、卡塔尔、巴林、科威特、黎巴嫩、阿曼、也门、约旦、以色列、巴勒斯坦、亚美尼亚、格鲁吉亚、阿塞拜疆、埃及。
宋周莺
数据包括青藏高原地区县域尺度的特色农业分布县数据，为青藏高原特色农业空间布局及发展奠定基础。数据来源于西藏高原特色农产品基地发展规划（2015-2020年）等青藏高原地区各省份的规划文件。数据为县级尺度的特色农业分布，包含的种类有青稞、牦牛、绵羊和枸杞四种农产品，实现了县域尺度特色农业主要农产品的空间化，时间范围设定为2015-2020年，参照数据来源中的各省份的特色农业规划建设时间。数据可以应用于特色农业空间布局现状及未来地区特色农业发展的研究。
史文娇
1）数据内容：种植结构指的是一个地区或国家在农作物种类种植比例上的问题，一般以粮食作物为主，其他经济类作物为辅，本数据描述10M分辨率的灌区种植结构的空间分布。2）数据来源及加工方法：哨兵数据，随机森林法。3）数据质量描述：Kappa系数80%。4）数据应用成果及前景：各种水文生态模拟分析的基础数据，精细计算农业蒸散、农业需水、下渗、灌溉需求，农业结构达到田块级别，为了能够推动农业种植健康发展，调整和优化各因素，并明确各要素在农业种植结构中的作用显得尤为重要。5）种植结构是在GEE平台上利用随机森林算法并结合采集的样本点数据计算得出的，为了区分方便，在计算过程中我们将每一种相似作物类型用一个阿拉伯数字表示，计算完的.tif结果再用分区统计的方式链接到提取的耕地上，在这个过程中，我们把表示作物类型的字段保留下来，即max字段，每个阿拉伯数字对应的作物类见说明文档。
刘铁
青藏高原的水土资源匹配数据，由站点气象数据（2008-2016年，国家气象数据共享网）经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据，利用土地利用的不同土地类型，根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量；以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据，根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性，数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。
董凌霄
中亚土地利用类型数据来源于欧洲太空局气候变化项目全球土地覆盖产品，在中亚地区具有较高的数据质量，准确刻画了湖泊面积的年度动态变化过程。本数据包括22种土地利用类型，采用IPCC土地利用分类系统，经重分类处理得到了包括耕地、林地、草地、城镇、未利用地和水域等6种土地利用类型，空间分辨率为300米。包括2000，2005，2010，2015年中亚五国（包括哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）土地利用数据。
Pierre
该数据集包含了2012年7月至2013年8月采集的黑河流域典型土壤样点的土壤有机碳数据。2012年组织开展了第1次野外土壤调查采样。2013年在对已有土壤剖面样点进行定量评估的基础上，重点对已有剖面点代表性较差的景观区域进行土壤环境分析，形成补充性调查方案，组织开展了第2次土壤调查采样。黑河流域典型土壤样点采集方式为代表性采样，所采集样点覆盖了黑河流域的上游、中游、下游地区，涵盖了黑河流域的典型景观类型，能够反映黑河流域土壤属性整体的空间分布规律。野外土壤样品采集的深度参照中国土壤系统分类，以诊断层和诊断特性为基础，采取土壤剖面的土壤发生层样品。
宋效东, 张甘霖
国内生产总值(GDP)是衡指一个国家(或地区)所有常驻单位，在一定时期内，生产的全部最终产品和服务价值的总和，是衡量一个国家的总体经济状况重要指标。根据已有的2015年全球GDP公里格网数据集，通过利用夜间灯光遥感数据、土地覆被类型、植被覆盖情况和地形指数等辅助信息，构建支撑向量机回归克里格降尺度模型来实现34个关键节点区域的百米空间分辨率的GDP预测。针对辅助变量的数据缺失问题，采用克里格插值填补缺值；并通过聚合和重采样方法，获取1-km和500-m夜间灯光、植被指数、土地覆被数据和地形指数，以及100-m地形指数(包括高程、坡度和坡向)。所采用的降尺度模型由趋势和残差预测两部分组成，利用支撑向量机回归建立公里尺度GDP与辅助变量之间的非线性关系，基于变量关系尺度不变的假设，结合精细尺度辅助变量，获取精细尺度GDP趋势预测；再使用克里格插值方法，得到精细尺度GDP残差预测。在降尺度预测中，首先利用1-km和500-m数据，通过降尺度模型得到500-mGDP预测结果；然后根据500-m和100-m数据，再次利用降尺度模型获取34个关键节点区域的2015年百米分辨率GDP预测数据(单位：美元(2011年) )，为区域风险评估提供高分辨率GDP预测数据。
葛咏, 凌峰
研究气候变化背景下中亚各国水土热空间分布及动态变化，可为中亚国家水土资源开发和农业生产提供支撑，对于“丝绸之路经济带”核心区域的社会稳定具有重要意义。利用气象、水资源、土地利用和遥感数据，对中亚地区水土资源开发利用现状进行了分析，并引入水热积指数作为水热因子，运用线性趋势分析、偏相关分析法，研究了1995、2005、2015年中亚地区水土热资源的时空变化特征，采用广义农业水土资源匹配系数和水资源当量系数，对农业水土资源匹配特征及短缺程度进行评估。该数据集采用Albers投影，包括了中亚年降水资源空间分布，中亚热量资源空间分布，以及中亚耕地资源空间分布。本数据集拟在为后续中亚农业资源分析，自然区划分析，中亚水土热资源脆弱性等研究提供基础数据。
周宏飞, 姚海娇, 李莉, Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
本数据集为欧亚大陆温性草地类型时空变异图-中国区域三级分类图(1980S)。数据为tif栅格格式，空间分辨率为1公里，温性草地三级分类取值1-8分别为：1-温性草甸草原；2-温性典型草原；3-温性荒漠化草原；4-温性草原化荒漠；5-温性荒漠及三个非温性草地类型(6-高寒草地、7-其他植被区、8-非植被区)。 该数据以中国科学院植物研究所为主持单位的《中华人民共和国植被图(1 ∶1 000 000)》数据集为基础，结合历史气象等辅助资料分析处理而成，中华人民共和国植被图包含我国1980年代我国植被类型11 个植被型组、55 个植被型、960 个植被群系和亚群等植被信息，我们选择1980-1989历史气象数据，结合卫星数据进一步分析修正，并进行空间插值计算，得出我国温性草地三级分类。该数据可用于欧亚大陆温性草地分布信息以及时空变异分析提供依据。
唐家奎
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
晋锐
本研究以2015年青藏高原耕地、林地及草地为评价对象，分析对土地敏感性影响显著的地形、气候、土壤和植被因子（地形：海拔、坡度；气候：日照时数、≥0℃积温、年平均降水量；土壤：土壤质地、土壤侵蚀强度、土层厚度；植被：植被类型、NDVI），建立农业土地敏感性评价指标体系。使用AHP法确定评价因子权重，依据ArcGis自然间断点分级法得到耕地、林地以及草地的敏感性等级，输出250m分辨率的青藏高原农业土地敏感性图纸，并对结果校验分析。
姚明磊
中亚地区气温和辐射数据时间分辨率为月尺度，空间分辨率分别为0.5度和0.05度，采用GCS_WGS_1984投影坐标系统。其中，辐射数据计算采用了GLDAS的下行短波辐射、空气温度数据和空气水汽压数据、MOD11C3的地表温度/发射率数据、MCD43C3地表反照率数据和ASTER_GEDv4.1比辐射率数据计算得到；温度数据计算采用了MOD06_L2云产品和MOD07_L2大气剖面数据计算得到。本数据基于先进的遥感算法，充分利用目前精度较高的遥感数据和产品，区别于传统的气候模式对气候要素的估算原理。本数据可用于中亚地区水资源时空变化特征、农业水资源供需关系分析和水资源开发潜力评估等。
宋进喜, 蒋晓辉
TRMM 3B43数据是TRMM卫星与其他卫星以及地面观测联合反演的降水产品，该产品首先订正TRMM/TM1资料，并联合SSM/1，AMSR-E和AMSU-B资料估值降水，其次利用全球降水气候计划（GPCP）的红外降水估值订正微波降水，再进行微波和红外资料联合估值。此外，合同该数据的3B43算法是利用TRMM卫星和其他数据源来生产最佳降水率（mm*h-1）估计和降水误差估计的均方根（RMS）数据产品。该数据还融合了地面的雨量计资料，最大限度利用已有的探测资料，提供了每个标准观测时次每个网格降水的最优估值。以主要覆盖东南亚和中东的关键节点为研究区域，基于1998至2016年的TRMM 3B43数据，利用Google Earth Engine对数据进行研究区的裁剪，最终得到了34个泛第三极关键节点区域1998-2016每月的降雨数据。（明斯克、新西伯利亚、华沙三个地方由于纬度高于50°N，TRMM 3B43没有这三个地方的数据，故采用升尺度后的GPM数据。）
葛咏, 凌峰, 张一行
中亚五国农业水资源供给数据，分别计算中亚五国网格尺度的降水量和径流深，估算中亚五国农业水资源供给量。数据来源主要是GLDAS中NOAH模式的降水和径流数据产品；对原始0.25°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。数据提供了三个时间段2000s（2001-2005）、2010s（2006-2010）和2015s（2011-2015）三个时间段，空间分辨率为0.5°乘以0.5°；中亚农业需水数据包括冬小麦和棉花2006, 2010 和2015年的作物需水量，采用经典的FAO作物需水量计算公式计算而得。本数据集可为中亚五国分布式水循环模拟、水资源供需和开发利用分析等提供基础数据支撑。
张永勇, 杨鹏, 田静, 张永强
1)数据内容包括2019年新疆维吾尔自治区22个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集（2019年），数据单位为t/(hm2·a)。2）采用中国土壤侵蚀模型CSLE (A=R•K•LS•B•E•T)方法，在面图层降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度坡长因子LS、植被盖度FVC、轮作分区抽样调查单元的基础上，分别计算22个抽样单元土壤水蚀模数，评估土壤侵蚀状况。通过空间数据运算（包括图表链接及转换、矢栅转换、重采样等），将区域专题图降雨侵蚀力、土壤可蚀性、DEM转换为抽样单元的R、K、LS因子；通过半月FVC、NPV、半月降雨侵蚀力权重、其他地类B因子表分别计算抽样单元内各地类的B因子；通过遥感解译结果、工程措施因子表，计算抽样单元工程措施因子值；通过耕作分区图及耕作措施表获取抽样单元内耕作因子值，进而计算各抽样单元内土壤侵蚀模数。22个小流域的选取依据泛第三极地区抽样单元布设图。 3）通过和同年同区域已有土壤侵蚀强度数据对比，无明显差异，数据质量良好。4）土壤侵蚀模数数据对研究泛第三极土壤侵蚀现状，更好的贯彻“一带一路”发展政策具有重要的意义。
杨勤科
数据包括1911-2017年咸海水位-储水量-面积时序变化数据集、1977-2017年咸海湖滨的生态系统结构（NDVI）的10年际变化、2000-2018年咸海沙尘发生次数EDI指数数据。 利用地形数据融合技术进行湖盆地形的构建，基于遥感监测和实地调查采点，在对咸海地形数据分析的基础上，综合归纳分析了其水位-面积-储水量的变化关系，形成水位-储水量-面积时序变化数据集，可清晰反映咸海水体变化过程及现状，为咸海环境变化研究提供基础数据。 以植被覆盖指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)反映退缩区植被生态状况。NDVI数据采用Landsat卫星数据，空间分辨率为30m，共收集了1977、1987、1997、2007、2017年5期的NDVI数据。基于ENVI和GIS软件，通过遥感图像融合，指数计算和水体提取，确定咸海湖面和湖滨线。以南咸海湖滨线为起点，向水体退缩区延伸3 km，得到0-3 km之内的湖滨带的植被NDVI变化特征，以反映湖滨生态系统结构变化。 基于MODIS影像数据提取增强型沙尘指数（EDI，Enhanced Dust Index）。这一指数是引入因子沙尘光学密度（α）以增强沙尘信息形成增强型沙尘指数。基于遥感监测，利用增强型沙尘指数（EDI），建立了咸海面积-EDI指数关系曲线，该曲线的确定为构建咸海干涸湖床粉尘释放与气象因子、土壤理化性质定量关系奠定了基础，为确定控制沙/盐尘发生所需的咸海的合理面积提供了依据。
罗毅, 郑新军, 黄粤, 吉力力·阿不都外力
叶面积指数（leaf area index）又叫叶面积系数，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数，是反映作物群体大小的较好的动态指标。叶面积指数是森林生态系统的一个重要结构参数，表征叶片的疏密程度和冠层结构特征，影响着植被冠层内的光合、呼吸和蒸腾作用等生理生化过程，是描述土壤-植被-大气之间物质和能量交换的关键参数，也是估算多种生态过程与功能的重要变量。 本数据基于2000至2016年MODIS叶面积指数数据，对泛第三极关键节点区域的MCD15A3H产品数据进行了裁剪，最终得到了关键节点区域2002-2016年4天叶面积指数数据。数据投影：正弦投影 sinusoidal 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）。
阴海明
气温数据集来源于全球陆地数据同化系统(GLDAS)，该系统利用卫星和地面观测数，并基于先进的地表建模和数据同化技术，模型模拟初始化使用土壤湿度和来自LSM气候学的其他状态场,最终生成最优地表状态（例如土壤湿度和地表温度）和通量场，已广泛应用于全球变化与水循环研究中。原始气温数据为0.25˚×0.25˚的格网数据。以主要覆盖东南亚和中东的关键节点为研究区域，基于2001至2016年的森林冠层覆盖度数据，利用GEE对数据进行研究区的掩模裁剪并重采样，最终得到了34个关键节点区域2001-2016 16天合成的气温格网数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
基于计算所得青藏高原地区1985、1990、1995、2000、2010、2015共六个典型年的农牧业生态环境风险值，利用模糊加权马尔科夫链模型预测出2030、2050、2070年去除气象因子下的生态环境风险值。之后将其在Arcgis中与未来气候模式（RCP4.5）下提取的气象因子栅格图进行叠加，得到2030、2050、2070年青藏高原地区农牧业生态环境风险数据，可为未来青藏高原农牧业发展规划提供科学依据。
卢宏玮
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品（MOD13Q1 collection6）估算的三江源国家公园区域的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。共用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为2001年至2020年。空间分辨率为250m。数据中包含4个子文件夹，CJYYQ_phen是三江源国家公园长江源园区的物候结果，HHYYQ_phen是三江源国家公园黄河源园区的物候结果，LCJYYQ_phen是三江源国家公园澜沧江源园区的物候结果，SJY_phen是整个三江源区域的物候。 数据格式为geotif，建议使用arcmap或者Python+GDAL浏览和处理数据。
王旭峰
站点日月年统计数据集是反映站点气候情况的关键参数，是GSOM日月年数据集。气象在岩石圈、生物圈、土壤圈和大气圈中有着重要作用，为评价气候因素在全球的区域贡献和响应提供了基础。 本数据集以34个泛第三极关键节点区域为研究区域（阿巴斯、阿斯塔纳、曼谷等），基于2000至2016年日月年站点气候数据，对不同地区的气象因素进行了统计，最终得到了关键节点区域站点气象观测日月年数据集。 主要参数是：日月年平均最高值，平均最低值和平均温度；每月总降水量和降雪量等
贾小凤
降雨数据在空间和时间上的变化是干旱预警和环境监测的关键方面。但是由于地形的复杂，从卫星数据得出的估计值提供的面积平均值会导致偏差，从而会低估极端降水事件的强度。而由站点数据产生的降水网格会在雨量多测站较少的农村地区受到影响。 气候危害小组的红外降水的站点数（CHIRPS），从1981年到现在拥有从跨度50°S-50°N（及所有经度）35年以上的准全球降雨数据集。利用变入渗能力模型，建立在以前的“智能”插值技术和基于红外冷云持续时间(CCD)观测的高分辨率、长时间记录降水估算方法的基础上，以0.05°分辨率的卫星图像以及原位气象站数据来创建栅格化的降雨时间序列用于趋势分析和季节性干旱监测。最终得到了所有34个泛第三极关键节点区域的降雨数据。 本数据集作为所有遥感数据的研究基础，为项目提供了基底数据。根据官方或节点所在政府信息，本数据集可实时更新。
董明霞
该数据集结合了美国航空航天局中分辨率成像光谱辐射计(MODIS)、多角度成像光谱辐射计(MISR)和海洋观测宽视场传感器(SeaWiFS)等多种卫星设备的AOD检索。地球化学的化学传输模型被用来将气溶胶的总柱测量与近地表的PM2.5浓度联系起来。全球地面测量使用地理加权回归(GWR)来预测和调整初始卫星数据中每个网格单元的PM2.5偏差。提供0.01度的网格数据集，以便用户能够最好地满足他们的特殊需求。以34个泛第三极关键节点区域为研究区域，对全球2000-2016年的浓度数据进行裁剪和估算，得到了关键节点区域2000-2016年的PM2.5浓度数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集，包括总初级生产力（gross primary product, GPP），植被蒸腾（vegetation transpiration, Ec），土壤蒸发（soil evaporation, Es），冠层截流蒸发（vaporization of intercepted rainfall, Ei）和水体、冰雪蒸发（ET_water），共5个要素。数据格式为tiff，时空分辨率为8天、0.05°，时间跨度为2002.07-2019.08。 PML_V2在Penman-Monteith-Leuning (PML) 模型的基础上，根据气孔导度理论，耦合了GPP过程。GPP与ET相互制约、相互限制，使得PML_V2在ET模拟精度，相对于以往的模型有很大的提升。PML_V2的参数分不同的植被类型，在全球95个涡度相关通量站上率定。其后根据MODIS MCD12Q2.006 IGBP分类，将参数移植至全球。PML_V2采用GLDAS 2.1的气象驱动和MODIS 叶面积指数(LAI)、反射率(Albedo)，发射率(Emissivity)为输入，最终得到PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集。
张永强
“一带一路”沿线国家生物多样性基础数据集整合了 GBIF、NSII、中国植物物种信息数据库等国内外权威数据平台，提取了其中关于“一带一路”沿线国家的数据内容，以及历史研究文献中的研究记载。数据集建设过程中，按照Catalog of Life的物种命名体系，对沿线国家的生物多样性基础数据进行了数据清洗和科学整合。共获得历史分布数据约1.2亿条，包括物种分布信息、标本采集地信息等内容。开发了数据检索页面，通过http://pantpe.cn网站进行了发布。
王雨华, 王亚楠, 庄会富
Landsat植被连续场(VCF)的森林冠层覆盖度数据包含了高度大于5米的木质植被覆盖百分比，分辨率为30米。这些数据是由ASA/USGS全球土地调查(GLS)收集的Landsat数据汇编而成。该产品来源于Landsat-5主题成像仪(TM)和/或Landsat-7增强型主题成像仪 (ETM+)的七个波段，具体取决于GLS图像。以主要覆盖东南亚和中东的关键节点为研究区域，基于2000至2016年的森林冠层覆盖度数据，利用GEE对数据进行研究区的掩模裁剪，最终得到了34个关键节点区域2000-2016每5年的森林冠层覆盖度数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
本数据集的数据源为Landsat-5、Landsat-8卫星的大气顶层反射率数据第1至7波段。Landsat卫星为太阳同步卫星，重复周期为16天。本数据集以主要覆盖东南亚和中东的泛第三极关键节点区域为研究区域，基于2000至2016年的Landsat-5及Landsat-8大气顶层反射率数据，利用Google Earth Engine云计算平台对数据进行研究区的掩模裁剪，最终得到了TIFF格式的泛第三极区域2000-2016的30米分辨率多光谱遥感影像数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
过去五十年，阿拉斯加地区冰川对海平面贡献占全球山地冰川总贡献的三分之一。 在RGI6.0的基础上，我们利用遥感和地理信息系统技术对阿拉斯加地区冰川编目数据进行了更新。更新的冰川编目采用的数据源为2018年Landsat OLI空间分辨率15m遥感影像，使用的方法为人工解译。结果显示，阿拉斯加地区冰川编目包括了现有冰川27043条，总面积81285km2。数据误差4.3%。该数据将为研究全球变化大背景下阿拉斯加地区冰川变化评估、冰川变化的区域和全球影响提供重要的数据支撑。
上官冬辉, 李耀军
该套数据基于夜间灯光数据与宏观统计数据，运用遥感反演方法(500m*500m)得出国别及区域贫困发生率，具有三大优点:（1）计算单元可根据行政区边界调整，可反映统计上少有的大国次区域尺度上的贫困发生率；（2）调查及汇总周期限制了国家及大国次区域尺度上的更新速度，而基于夜间灯光数据估算的方法更新便捷。（3）因夜间灯光数据有多年连续的年际数据，克服了较长时间段内贫困发生率指标数据难以获取的困难。鉴于以上三大突出优点，该套数据集可以更好地支撑课题研究工作，并为摸清“一带一路”沿线国家及区域贫困的基本状况提供科学数据。
张倩, 张林秀
中国科学院西北生态环境资源研究院组织一行9人于2019年4月3日至4月30日针对阿姆河流域中下游至咸海周边开展“荒漠化土地植被恢复重建关键技术研发与集成示范”研究，考察了阿姆河流域中下游至咸海周边地区，主要考察节点包括塔什干、撒马尔罕、纳沃伊、布哈拉、努库斯、木伊那克、咸海海床等，全程4000余公里，主要针对不同退化程度的荒漠化地区开展无人机低空遥感、植物群落调查、土壤类型、气候和土壤水分状况的综合调查，并对植物、土壤、水体样品进行采样。共完成30个样地的调查工作，初步获得阿姆河流域的荒漠化程度及分布特征、植被类型及分布、土壤类型及其理化性质等数据集。
李新荣, 何明珠, 赵振勇
1）数据内容：西藏地区两栖爬行动物物种名录包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名；2）数据来源及加工方法：基于2010至2019年间对西藏两栖爬行动物野外科考，记录该地区两栖爬行动物物种组成和分布范围；3）数据质量描述：标本的调查、采集和鉴定人员均为专业人员，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；4）数据应用成果及前景：以西藏地区指示生物两栖爬行类为研究对象，获取关键类群的物种数量、分布相关数据，为评估生物多样性格局及制定保护策略提供科学依据。
车静
The dataset integrated glacier inventory data and 426 Landsat TM/ETM+/OLI images, and adopted manual visual interpretation to extract glacial lake boundaries within a 10-km buffer from glacier terminals using ArcGIS and ENVI software, normalized difference water index maps, and Google Earth images. It was established that 26,089 and 28,953 glacial lakes in HMA, with sizes of 0.0054–5.83 km2, covered a combined area of 1692.74 ± 231.44 and 1955.94 ± 259.68 km2 in 1990 and 2018, respectively. The current glacial lake inventory provided fundamental data for water resource evaluation, assessment of glacial lake outburst floods, and glacier hydrology studies in the mountain cryosphere region.
WANG Xin, GUO Xiaoyu, YANG Chengde, LIU Qionghuan, WEI Junfeng, ZHANG Yong, LIU Shiyin, ZHANG Yanlin, JIANG Zongli, TANG Zhiguang
土地覆盖数据是了解人类活动与全球变化之间复杂相互作用的关键信息来源。基于清华大学制作的30 m分辨率的FROM-GLC全球土地覆盖产品，利用34个泛第三极关键节点区域矢量对其进行裁剪等处理，获得本数据集。本数据集的一级分类体系为：10.农田；20.森林；30.草地；40.灌木丛；50.湿地；60.水体；70.苔原；80.不透水面；90.裸地；100.冰雪；120.云。其数据质量取决于FROM-GLC产品质量，本数据集作为所有遥感数据的研究基础，为项目提供了基底数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
地表实际蒸散发是陆表水循环的关键环节，同时也是能量平衡的重要支出项，且与地表碳收支密切相关，其准确估算不仅对于研究地球系统和全球气候变化具有重要意义，而且对于水资源有效开发利用、农作物需水生产管理、旱情监测和预测、天气预报等方面具有十分重要的应用价值。全球陆表实际蒸散发数据集(2013-2014) (ETMonitor-GlobalET-2013-2014) 是基于多参数化、适用于不同土地覆盖类型的地表蒸散发遥感估算模型ETMonitor计算得到。输入数据主要采用的遥感数据包括国家重大科学研究计划（973）项目“全球陆表能量与水分交换过程及其对全球变化作用的卫星观测与模拟研究”（2015CB953700）提供的较高空间分辨率的陆表净辐射和较高时间分辨率的水体等数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的ERA5全球大气再分析数据等。利用ETMonitor模型在日尺度上估算植被蒸腾、土壤蒸发、冠层降水截留蒸发、水面蒸发和冰雪升华，并对各分量求和获得逐日蒸散发量。计算在1km分辨率上开展，最终聚合到5km分辨率。利用FLUXNET地面观测数据进行直接验证，估算结果与地面实测数据一致性较好。该数据集覆盖全球，空间分辨率为5公里，时间步长为每天，单位为mm/d，数据类型为整型，缩放系数为0.1。
郑超磊, 贾立, 胡光成
中亚地区地形复杂，站点稀少且分布不均匀，尤其在山区高海拔地区缺乏气象观测资料。三套气候数据集来自于最近开发的全球再分析数据集。MERRA使用最新版本的全球地球观测系统（GEOS-5），该系统可以吸收卫星辐射和常规观测结果。ERA-Interim是一个全球陆地表面再分析数据集，以T255（80公里）水平分辨率生成，产品更新距实时大约1个月的延迟。CFSR是最新的全球再分析气候数据集之一，已广泛应用于气候变化研究。这些数据集具有不同的空间分辨率，并且涵盖1979年-2014年。大气再分析资料是在多种数据驱动下，结合严格质量控制的观测数据，利用资料同化技术和数值预报模式得到历史观测数据。近几年，新一代的历史再分析数据因其较高的空间分辨率而适用于降水空间异质性高、地形复杂的中亚区域的气候格局研究。 更多三套历史再分析数据精度验证及适用性可参考： 胡增运, 倪勇勇, 邵华, et al. CFSR、ERA-Interim和MERRA降水资料在中亚地区的适用性[J]. 干旱区地理, 2013, 36(4):700-708. 徐婷, 邵华, 张弛, et al. 近32a中亚地区气温时空格局分析[J]. 干旱区地理, 2015, 38(1):25-35. Hu Z , Zhang C , Hu Q , et al. Temperature Changes in Central Asia from 1979 to 2011 Based on Multiple Datasets*[J]. Journal of Climate, 2014, 27(3):1143-1167. 相关数据集已成功应用中亚生态领域研究，如朱士华, 艳燕, 邵华, et al. 1980—2014年中亚地区植被净初级生产力对气候和CO变化的响应[J]. 自然资源学报, 2017, 32(11):1844-1856.
张弛
1) 数据内容：为了描述青藏高原上的大气水资源，我们提供了两个变量。 一种叫做大气柱水汽收入（CWI），定义为单位面积大气柱水汽通量散度和地表面蒸发之和。 CWI变量为0.25×0.25度网格资料，单位为kg/m2或毫米。 另一个是大气水塔指数（AWTI），是整个TP区域大气水资源净收入的总和，AWTI即cwi乘以高原（75-105E， 25-40N， altitude> 2.5km）格点面积之和，单位为Gt. 2) 数据来源：基于ERA5再分析数据产品计算得到 3) 数据质量描述：ERA5是目前精度较高的再分析数据 4) 数据应用成果及前景: 上述两个变量提供了高原大气中水汽净收入量，
阎虹如
人类活动造成的全球气候变化是生物多样性的主要威胁之一，预测气候变化对物种分布的可能影响，对生物多样性保护具有重要的意义。我们通过长期野外考察和文献收集，获得了12个青藏高原独有的广布两栖爬行动物的分布数据。为保证数据质量，所有物种文献记录的分布点均有DNA测序数据。之后我们使用最大熵值法（Maxent）构建了物种分布模型，评估模型后预测了未来不同时期的物种潜在分布范围。这一结果为青藏高原生物多样性保护，青藏高原物种遗传多样性保护提供了理论支撑。
车静
古地磁学在认识"原青藏高原"中生代演化中起着重要的作用。我们在这里展示了来自北羌塘东部东部雁石坪地区中上侏罗统五个沉积序列的最新古磁数据（ 共99个采点，1,702个样品），揭示雀莫错组的古磁极为79.1°N/306.9°E (dp=3.9°, dm=6.3°) 、布曲组为68.9°N/313.8°E (dp=2.1°, dm=3.7°)、夏里组为66.1°N/332.1°E (dp=2.7°, dm=4.6°)、索瓦组为72.4°N/318.6°E (dp=3.9°, dm=6.7°)和雪山组为76.9°N/301.1°E (dp=7.9°, dm=13.2°)；这些结果表明，雁石坪在171.2-<157.5 Ma期间位于北纬〜24.5°-〜22.0º，伴随着〜171.2-161.7 Ma间〜19.8±9.4º逆时针旋转在〜161.7和<157.2 Ma之间〜15.4±13.4º顺时针旋转。这个旋转变形的调整可能指示拉萨和羌塘地块在~161Ma剪刀式碰撞引起的。结合拉萨、羌塘和塔里木地块其他已有古地磁数据，以及诸如构造相关的沉积序列，火山作用和HP变质作用等其他地质证据，我们提出了包括南-北羌塘地块、羌塘-松潘甘孜地块和拉萨羌塘地块3次陆陆碰撞和碰后拉张环境在内的中生代羌塘和特提斯洋新的演化模型。
颜茂都
针对青藏高原特色，按照科学性、系统性、完整性、可操作性、可度量性、简明性、独立性的原则，重点包含农牧业活动、工矿业发展、城镇化发展、旅游业活动、重大生态工程建设、污染物排放等主要人类活动构建了适宜青藏高原的人类活动强度评估指标体系，基于遥感数据、地面观测数据、气象数据及社会统计年鉴数据等，采用层次分析法，对人类活动的正面和负面效应进行了定量评价，综合评估了人类活动强度及其变化特征。数据不仅有助于增强人类活动在全球变化敏感区植被变化中所扮演角色的认识，而且可以为青藏高原社会经济可持续发展提供理论基础，同时为保护青藏高原生态环境和筑牢国家生态安全屏障提供科学依据。
张海燕, 辛良杰, 樊江文, 袁秀
海陆热力差异是形成季风的重要原因，印度夏季风的建立与欧亚大陆和印度洋之间产生的海陆热力差异有关。对流层中高层青藏高原和热带印度洋的热力差异与印度夏季风的爆发及其年际和年代际变化紧密相关。青藏高原和热带东印度洋上空温度是对印度夏季风变化最敏感的两个区域，基于此，用500-200hPa温度场定义了一个青藏高原与印度洋热力差异指数： TCI = Nor[T(25°N-38°N, 65°E-95°E) - T(5°S-8°N, 65°E-95°E)] 其中，Nor表示标准化，T表示500hPa-200hPa温度场。 青藏高原与印度洋热力差异指数（TCI）分为逐候、月、夏季3种时间分辨率序列。它可以从多种时间尺度反映高原与北印度洋之间的热力差异及其与后期印度夏季风变率的关系。并且，与单独的青藏高原或印度洋热力状况相比，该指数表现得更好，指数大时，后期印度夏季风强度往往偏强。另外，TCI的逐候增量对印度季风的演变具有预测意义，TCI逐候增量超前印度季风指数3候开始显著相关，且超前15候的时候相关最大。同时，TCI逐候增量前25候平均值的大小对印度季风爆发的早晚有一定的预报意义。 资助项目： 中国科学院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（XDA20060501 印度洋-第三极热力差异对季风的影响及其经向输送效应）
李张群, 肖子牛, 赵亮
1） 数据内容：该数据是对青藏高原雅江下游包括：昌果沟、立定、列那和曲贡等4个考古遗址点研究产生的古环境DNA数据，包括4个考古遗址点中10个古环境样本的HiseqX宏基因组测序。可以用来研究青藏高原考古遗址中古环境DNA的研究方法和可行性，及其在古代农业发展历程研究中可能具有的重要作用。 2） 数据来源及加工方法：课题组自有数据，利用Pair-end建库测序方法和illumina HiseqX测序平台检测获取。 3） 数据质量：279M数据量，Q30>85%。 4） 数据应用成果及前景：数据用于在古环境DNA水平揭示青藏高原古代农业的特征。
杨晓燕
采用sanger测序的方法，对青藏高原东南缘（云南西北部）258个样本进行线粒体DNA高变区测序。基于系统发育思想，我们对这些数据进行质量控制，确保没有样本污染等质量问题。以修订后的剑桥标准序列参考，进行突变位点的输出。根据世界范围内的人群的线粒体DNA系统发育树（PhyloTree.org），对每个样本进行单倍型类群划分。结合已发表的欧亚大陆其他人群的测序数据，系统研究青藏高原东南缘人群的母系遗传结构及其形成机制。结果表明，该地区人群中有着大量的古老世系，可能代表了早期迁徙到达东亚南部的人群遗传印记。此外，该地区人群中还包含有大量的东亚，尤其是东亚北部组分，可能与粟黍农业人群的迁徙和扩散有关。
孔庆鹏
中巴经济走廊，北起中国新疆喀什，南至巴基斯坦最南端瓜达尔港，全长3 000 km，是贯通南北丝路的关键枢纽，也是“一带一路”的重要组成部分，区内复杂的地质、地貌、气候、水文条件导致该区成为滑坡泥石流易发、频发区。通过野外考察和卫星影像结合，建立的中巴经济走廊典型滑坡泥石流影像解译标志；结合交互解译和野外调查验证，确定中巴经济走廊范围内滑坡、泥石流灾害空间分布数据集，对后续开展中巴经济走廊滑坡泥石流灾害风险分析以及防灾减灾提供重要的数据支撑。
邹强
黑河上游山区山体阴影时空分布图（2018年），本数据基于STRM数字高程模型和太阳位置变化(http://www.esrl.noaa.gov/gmd/grad/solcalc/azel.html)，采用通视分析计算得到，空间分辨率为100m，时间分辨率为15分钟，可用于冻土、积雪、生态水文和遥感研究等领域。利用黑河上游多个自动气象站观测的太阳辐射进行综合对比分析，对计算结果进行了精度验证，可以准确地捕捉气象站位置山体阴影的时空变化，其中时间误差20分钟以内。
张艳林
该数据集内包含2012-2015年月值净初级生产力数据，数据基于中国地面气候资料日值数据集的温度、降水、太阳辐射等气候要素以及蒸散ET、潜在PET、光合有效吸收比例FPAR、NDVI、最大光能利用率等数据通过CASA模型计算得到，计算结果用三江源采样点数据进行验证，相关系数达到0.718。该数据集可直接用于青藏高原草地植被变化的分析，为草地变化动态动态监测提供基础，为青藏高原草地变化治理提供依据。
樊江文, 辛良杰, 张海燕, 袁秀
本数据为青藏高原东部甘孜XS黄土剖面的粒度数据集，整个剖面厚10米，按照2.5cm间隔进行了粒度分析，共获得粒度数据398组。实验分析在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成。测量前通过双氧水和盐酸去除了样品中的有机质和碳酸盐，加入分散剂经超声波震荡后，利用Mastersizer 2000仪器进行粒度测量。该数据反应了该高原东部地区末次间冰期以来的黄土序列的粒径变化，对青藏高原东部古环境记录研究研究具有十分重要的作用。
杨胜利
为了了解北半球气温变化的时空变化特征，该研究用 CRU（Climatic Research Unit）网格数据计算了 30 年（1971-2000）年平均气温的空间分布。年平均气温随着纬度的升高而降低，变化范围从大于 30 °C 到小于-25 °C。在相同纬度地区，高海拔地区（比如青藏高原、蒙古高原和西西伯利亚山区）的年平均气温凸显低温的趋势。同时我们完成了分辨率为0.5 °× 0.5 °北半球1901-2016年间的年平均气温变化趋势分布图。
尹国安, 石亚亚
本数据为青藏高原东部甘孜XS黄土剖面的磁化率数据集，我们按照5cm间隔对剖面顶部的10m进行了磁化率分析，共获得磁化率数据200组。实验分析在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成。将样品风干研磨后放入无磁塑料盒，再使用英国产的 Bartington MS2 磁化率仪完成。该数据反应了该高原东部地区末次间冰期以来的黄土序列的低频磁化率的变化特征，对于青藏高原东部黄土古环境记录研究研究具有十分重要的作用。
杨胜利
利用长时间序列Landsat遥感数据，获取了整个青藏高原近50年（1970s~2021）共15期湖泊观测数据，对大于1平方公里湖泊的数量及面积变化进行了详细分析。研究发现青藏高原湖泊数量从1970年代的1080个增加到2021年的~1400个。相应地，湖泊面积从1970年代的4万平方公里增加到了2021年的5万平方公里，净增加了1万平方公里。青藏高原湖泊并非持续单调地增加。在1970s至1995年间，大部分湖泊呈现萎缩状态；但在1995年之后，除2015年外，青藏高原湖泊的数量和面积总体呈现出持续增加趋势。流域尺度上，除雅鲁藏布流域外，均在扩张。
张国庆
1）数据内容：青藏高原钩虾分布图；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软件制作青藏高原钩虾分布图；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；5）图例信息：褐色圆圈代表天山分布点；粉色圆圈代表青藏高原面上雅鲁藏布江以北分布点，其分化时间约为2-4个百万年；绿色三角代表雅鲁藏布江以南分布点，其分化时间约为4-6个百万年；黄色圆圈代表喜马拉雅分布点，其分化时间约为3个百万年；橙色正方形代表横断山分布点，其分化时间约为5-7个百万年；蓝色圆点为青藏高原东部分布点。
侯仲娥
结合对青藏高原的野外实地调查，并参考已有文献资料，本数据集归纳了分布于我国青藏高原及周边地区包括西藏、云南、四川、贵州四地的蝮亚科蝮蛇物种名录，以及它们的地理分布。青藏高原及周边地区共有蝮蛇24种，隶属于8属，分布的物种数占中国的蝮蛇物种数67%，有7种为该区域内的特有物种。在川、滇、黔、藏四个地区，以云南分布的蝮蛇物种数量最多，达13种；西藏和重庆分布的物种数量最少，仅有7种。数据集可以为青藏高原及周边区域生物多样性编目提供重要的资料。
郭鹏
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N，海拔1556m。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2m处；翻斗式雨量计安装在塔西侧约8m处，架高2.5m；四分量辐射仪安装在12m处，朝向正南；两个红外温度计安装在12m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，其中两块（Gs_2、Gs_3）埋设在棵间，一块（Gs_1）埋设在植株下面；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处，朝向正南，距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；光合有效辐射仪安装在12m处，探头朝向是垂直向上；另有四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内，冠层上方安装在12m（探头垂直向上和向下方向各一个）、冠层内安装在0.3m（探头垂直向上和向下方向各一个）高处，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)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度) 、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、冠层上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)和冠层下向上与向下光合有效辐射（PAR_D_up、PAR_D_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 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；2018.9.17-11.7由于采集器的问题，气象梯度部分的数据缺失；由于采集器通道问题，平均土壤温度TCAV数据在11月7日后数据不正确。（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：2018-6-10 10:30。 黑河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)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
1) 数据内容：包括青海沙蜥、荒漠沙蜥、丽斑麻蜥和密点麻蜥四种蜥蜴的形态和繁殖生活史数据，及室内外的活动体温、选择体温、耐受高温、耐受低温等生理生态数据，有助于了解及分析典型蜥蜴的生理生态特征。2) 数据来源及加工方法：基于2013至2019年期间对青藏高原及泛第三极典型蜥蜴的室内外实验，记录蜥蜴在野外的生理生态指标数据，及收集怀孕蜥蜴的繁殖生活史数据。3) 数据质量描述：蜥蜴室内外数据的收集人员均为研究生，进行过严格培训，以确保所收集数据的质量。4) 数据应用成果及前景：以青藏高原及周边地区的典型蜥蜴为对象，围绕气候变化对蜥蜴热调节行为及繁殖生活史等方面的影响为主题，获取气候变化条件下蜥蜴的生理生态变化特征，有助于模拟分析气候变暖环境下蜥蜴分布和种群变动的响应趋势。
曾治高
1）数据内容：准噶尔盆地沙蜥属和麻蜥属物种名录及其分布数据，包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名、国家、省、市县分布地；2）数据来源及加工方法：基于2007至2019年间对准噶尔盆地和干旱荒漠区两栖爬行动物野外科考，记录该地区沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种组成和分布范围；3）数据质量描述：标本的调查、采集和鉴定人员均为专业人员，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；4）数据应用成果及前景：综合分析准噶尔盆地沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种多样性和分布数据，可以为为亚洲中部干旱区生物多样性编目提供重要资料，为评估生物多样性格局及制定保护策略提供科学依据。
郭宪光
思茅盆地位于我国云南省南部，青藏高原东南侧，属于特提斯构造域东段的三江构造域。在盆地内部保存了巨厚且连续的早新生代地层，因而是恢复该区域和高原东南侧的构造演化历史的理想材料。思茅盆地出露最完整的早新生代地层位于景谷县小景谷镇，主要包括勐野井组、等黑组和勐腊组的沉积地层。前人对思茅盆地沉积地层的年代学研究主要集中在含钾盐的勐野井组，但现阶段各位学者对该组的沉积时间尚存在重大争议。而勐野井组中下部因植被覆盖以及村落建设无法获取完整的剖面。通过对获取的361.86米厚的、囊括整个勐野井组地层的岩芯进行系统热退磁分析工作，初步获得了本区域白垩纪-古新世的高分辨率磁性年代学结果。
颜茂都
使用的气候模式是由英国气象局与英国大学联合开发的快速海- 气耦合模式( FAMOUS). FAMOUS模式中的大气模式水平分辨率为5°×7.5°, 垂直方向有11层; 海洋模式的水平分辨率为2.5°×3.75°, 垂直方向有20层. 大气和海洋每天耦合一次, 无通量调整. 试验包括晚始新世(LE, ~40Ma BP，试验名称orog_40ma_4xCO2_sea_3d_**100yr_mean.nc)和现代(PD, ~0Ma BP，试验名称orog_0ma_4xCO2_sea_3d_**100yr_mean.nc)两组.海陆分布数据主要取自全球海岸线基础数据集(缩写为Gplates, 网址为http://www.gplates.org/), LE试验中对欧洲和亚洲地区参考一些区域地质证据(如Popov等, 2006)进行了适当修正. 对于古地形和古海深主要利用某些地质时期已有的重建结果(Herold等, 2008;Huber和Goldner, 2012), 并参考大量发表的文献进行了综合重建(Liu等, 2017). 重建的地形主要考虑了极地、落基山、安第斯山、青藏高原及其周边山地. LE中主要修正了落基山 (Fan和Carrapa, 2014)和青藏高原(例如, Wang等, 2014; Ding等, 2014; Rowley和Currie, 2006; DeCelles等, 2007; Polissar等, 2009)古地形. 在重建青藏高原古地形时还考虑了其古纬度的变化(Besse等, 1984; Chatterjee等, 2013; Wei等, 2013). 同时, 参考新生代大气CO2变化(Beerling和Royer, 2011), 试验LE中大气CO2浓度取为工业革命前的4倍，试验PD中大气CO2浓度取工业革命前值。所有试验都被积分了1000年,使用了每个试验最后100年的平均结果。
李新周
1）数据内容：泛第三极地区主要国家和地区社会经济数据，包含城镇化指标、经济产业指标、人口指标和社会指标四大类，涵盖城镇化率、人口总数、最大城市中的人口、人口超过100万的城市群中的人口、GDP、预期寿命等指标；2）数据来源及加工方法：数据来源世界银行，提取出泛第三极65个国家和地区，其他未进行加工；3）数据质量描述：部分数据1960-1992年数据出现缺失；4）数据应用成果及前景：可用于城镇化及其他社会经济分析。
李广东
本数据集为中亚阿姆河上游喷赤河干流Nijnii水文站-1967-2017年逐月径流量数据。该站位于塔吉克斯坦和阿富汗交界处的干流处。资料来源于塔吉克斯坦水文气象局，资料按照该国的水文观测规范和质量控制流程处理，资料时段为1967年-2017年，水文站点位置 北纬37.193121°，东经 68.590218°，海拔高度328m，径流量的单位是m3/s，该数据可以用于中亚山区水资源评估等科学研究和水利工程等服务。
尚华明
吉尔吉斯斯坦西天山Kara-Batkak冰川气象站（42°9'46″N，78°16'21″E，3280m）。 观测数据包括逐时气象要素（气温(℃)、气温最高(℃)、气温最高出现时间、气温最低(℃)、气温最低出现时间、0.1mm小时雨量(mm)、0.5mm小时雨量(mm)、瞬时风向(°)、瞬时风速(m/s)、2分钟风向(°)、2分钟风速(m/s)、10分钟风向(°)、10分钟风速(m/s)、最大风速时风向(°)、最大风速(m/s)、最大风速时间、极大风速时风向(°)、极大风速(m/s)、极大风速时间、分钟内极大瞬时风速风向(°)、分钟内极大瞬时风速(m/s)、相对湿度(%)、最小相对湿度(%)、最小相对湿度出现时间、水气压(hPa)、露点温度(℃)、气压(hPa)、海平面气压(hPa)、气压最高(hPa)、气压最高出现时间、气压最低(hPa)、气压最低出现时间）。 气象观测要素，经过积累和统计，加工成气候资料，为农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门进行规划、设计和研究，提供重要的数据。
霍文
1)数据内容：包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名、国家、省、分布地；2）数据来源及加工方法：基于2000至2019年间对青藏高原及泛第三极野外科考，记录该地区淡水甲壳动物钩虾的物种组成和分布范围；3）数据质量描述：样品的采集和检测人员均经过实验室的严格培训。样品采集过程中，低温保存，并在规定的时间内送达实验室。样品在实验室分析过程中，采用重复测定，确保检测数据的质量。4）数据应用成果及前景：以青藏高原湖泊中的优势类群钩虾为研究对象，围绕气候环境变化对生物多样性的影响以及生物对环境变化的响应这一主题，获取青藏高原及泛第三极湖泊水系中钩虾的物种数量、分布、以及遗传数据。
侯仲娥
时空连续的积雪覆盖面积对陆表能量水分交换、山区水文、陆面模式、数值天气预报以及气候变化研究具有重要意义，而云的大量存在，造成光学遥感积雪覆盖面积中严重的数据空缺。本数据集采用Terra和Aqua双星MODIS观测，以及FY-2E和FY-2F VISSR双星观测，获取受云影响较小的积雪覆盖 度（亚像元积雪覆盖），并根据时序信息补充剩余云像元的积雪覆盖度，最终得到无云积雪覆盖度。本数据集包括青藏高原0.005度(约500 m)和中国地区的0.05度(约5 km)空间分辨率逐日积雪覆盖度。
蒋玲梅
本数据集是2017年青藏高原冰川数据，使用了210景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，时间从2013年至2018年，90%来源于2017年,85%的Landsat8 OLI数据成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容： Value是冰川斑块在系统中自动生成的编码。 格网单元：30m 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 数据加工方法：基于210景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（RGB:654），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth和HJ1A/1B卫星同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137。 原始遥感资料数据精度：30m 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302）, 第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）、中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)。
叶庆华
首先，搜集各个国家的分行业用水数据，主要数据来源为FAO AUASTAT数据库、太平洋研究所学者Gleick的数据资料、各个国家统计和文献资料。由于数据的年份不一致，为了得到一致的数据，将数据年份全部统一到2015年。对于2013-2017年离2015年较近的年份的数据，直接使用这些年份的数值作为2015年用水。对于其他年份数据，搜集各个国家不同年份用水数据对应的GDP、人口、气温、降水、灌溉面积、二氧化碳排放、夜间灯光指数、煤炭产量、城镇人口，分别建立工业用水、农业用水和生活用水和这些因子之间的固定效应和随机效应面板数据回归模型。对各个国家2015年分行业的用水进行估算。
贾绍凤
中亚野外气象站观测数据集包括中亚10个野外气象站气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射、土壤热通量、日照时间和土壤温度等实地观测数据。10个野外站涵盖农田、森林、草地、沙漠、荒漠、湿地、高原、山地等不同生态系统类型。本数据集由地面气象观测站收集到的气象原始数据经筛查和审核后，进行格式转换后获得。数据质量良好。中亚地区气候类型多样，生态环境脆弱，气象灾害频繁，本数据集的建立对于开展长期的中亚生态环境监测、防灾减灾、中亚地区气候变化与生态环境等领域的研究提供了数据支撑，目前已经在中亚生态环境监测研究中获得了应用。
李耀明
1)数据内容：高分辨率西南极冰盖表面物质平衡格点数据库 投影：Polar Stereographic Projection 2)数据来源及加工方法：基于高分辨率冰芯代用资料、ERA-Interim再分析降水和蒸发数据和极地气候模式RACMO2.3输出结果，利用改进的类克里格插值方法，建立了西南极冰盖表面物质平衡格点数据集 3)数据质量描述：精度优于再分析资料。 4)数据应用成果及前景：该数据库可用于水文学、气候学及冰川学等学科领域，比如：气候模式（CMIP5及 CESM等）的验证，西南极冰盖物质平衡长时间尺度变化评估研究。
王叶堂
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站气象要素观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E,41.9903N，海拔874m。空气温度、相对湿度传感器架设在28m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在28m处；风速与风向传感器架设在28m，朝向正北；四分量辐射仪安装在24m处，朝向正南；两个红外温度计安装在24m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；两个光合有效辐射仪安装在24m处，朝向正南，探头垂直向上和向下方向各一个；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_28m、RH_28m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_28m）(单位：米/秒)、风向（WD_28m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm、Ts_160cm、Ts_200cm、Ts_240cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm、Ms_160cm、Ms_200cm、Ms_240cm）(单位：体积含水量，百分比)、向上与向下光合有效辐射（PAR_up、PAR_down）(单位：微摩尔/平方米秒)。 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； 由于采集器内部电池供电不足，导致1月6日至9日，11月10日至12月14日间数据间断出现一些缺失；（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：2018-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称 黑河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, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
本数据集是基于MODIS数据进行处理和分析后得到，通过改进不同下垫面下的不同积雪提取算法，提高了积雪范围识别精度，同时利用隐马尔科夫去云算法和SSM/I雪水当量结合，最终生成完全无云的逐日积雪面积产品。取值范围： 1：积雪；0 非积雪。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2000年2月24日至2019年12月31日。 数据格式为geotiff，推荐使用Arcmap或python +GDAL打开和处理数据
郝晓华
本数据为RCP4.5情景下的月干燥指数数据集（Aridity Index, AI）。AI数据为降水与潜在蒸散发的比值。本数据由14个模式平均计算得到。这14个模式分别为：CanESM2；CCSM4；CNRM-CM5；CSIRO-Mk3-6-0；GISS-E2-R；HadGEM2-CC；HadGEM2-ES；inmcm4；IPSL-CM5A-LR；MIROC5；MIROC-ESM-CHEM；MIROC-ESM；MPI-ESM-LR；MRI-CGCM3。空间分辨率为全球2度*2度，时间分辨率为2020年1月-2099年12月。该数据集即可用于中亚大湖区未来干湿变化情景分析，也可用于全球其他区域在未来情景下的干湿过去和格局的分析。
华丽娟
曲靖盆地位于云南省东部，盆地整体呈南北走向，为狭长型的断陷盆地。盆地内部保存了巨厚且连续的新生代沉积物，自下而上可划分为小屯组、蔡家冲组以及茨营组。这些沉积物是用来探讨该地区早新生代受印度-欧亚板块碰撞影响东南向逃逸和变形及印度季风形成演化历史的理想材料。此前该区域地层的宏观年代框架主要由生物化石所限定，而高分辨、具有精确年代控制的年代学工作并未开展，从而限制了对云南始新世以来的构造演化和气候环境变化的认识。本研究通过对厚约300 m的曲靖盆地渐新世地层钻孔进行古地磁测试，结合蔡家冲组顶部火山凝灰岩锆石U-Pb年代（35.49±0.78 Ma）测试分析结果，初步获得了曲靖盆地渐新世以来具有精确年代控制的、高分率磁性年代学结果。
颜茂都
本数据集来自藏南的定日和岗巴地区浅海含大有孔虫碳酸盐岩剖面，样品时代为约5600万年（古新世-始新世界线处）。在定日地区，我们研究了两个平行剖面（13ZS剖面和10-11TM剖面），在岗巴地区，我们研究了一个剖面（11TMG）。在13ZS剖面上，我们分析了碳酸盐岩全岩的碳氧同位素组成和碳酸钙含量，以及大有孔虫壳体上原位碳同位素组成和元素含量。在10-11TM剖面上，我们分析了全岩的碳氧锶同位素组成。在11TMG剖面上，我们分析了碳酸盐岩全岩的碳氧同位素组成。在这些数据中，全岩碳氧同位素组成是通过气体同位素质谱仪获得（MAT251），锶同位素是通过热电离质谱（TIMS）获得，碳酸钙含量通过酸溶法获得，原位碳同位素组成通过二次离子质谱获得（SIMS），原位元素含量通过激光剥蚀等离子体质谱仪获得（LA-ICPMS）。在这些数据中，原位碳同位素数据来自美国威斯康辛大学麦迪逊分校John Valley教授的实验室，其余数据均来自德国不来梅大学地球科学系的相关实验室。基于这些数据，我们在Gondwana Research, GSA Bulletin 和Global and Planetary Change 上共发表了3篇论文。
张清海
本数据集包含从2017年1月1日到2018年12月31日，纳木错台站观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射等日值。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 该数据的服务对象为从事大气物理、大气环境、气候、冰川、冻土等学科科学研究和人才培养的专业人员。主要应用于冰川学、气候学和环境变化、寒区水文过程以及冻土学等学科领域。 测量参数的单位和精度如下： 空气温度，单位：℃，精度：0.1℃； 空气相对湿度，单位：%，精度：0.1%； 风速，单位：m/s，精度：0.1m/s； 气压，单位：hPa，精度：0.1hPa； 降水，单位：mm，精度：0.1mm； 总辐射，单位：W/m2，精度：0.1W/m2。
王君波, 邬光剑
本数据包含陆面过程模式CLM 4.0的38个关键参数，涉及水文、土壤、植被等方面。关键参数的详情请参见说明文档。本数据使用两种分辨率：全球1度（f09网格），黑河流域0.1度。针对蒸散发（ET）、土壤水体积含水量（VSM）、冻融过程（FT）三个目标，分别进行逐个格点的参数优化。用于优化的ET、VSM、FT的数据均来自同一项目的其他课题。经过评估，逐格点优化可以减小ET模拟误差达23%，减小VSM误差52%，减小FT误差34%。但由于是单目标优化，上述三个改进量不可兼得。通过分析上述逐格点优化参数的空间分布，能够为进一步改进陆面模式提供支持。优化参数也可直接应用于陆面过程模式模拟，直接用数值替换CLM源代码中的对应部分即可。
龚伟
数据包含索尔库里盆地中-晚始新世850米天然剖面的79块样品的碳酸盐含量、无机碳酸盐的碳同位素和氧同位素分析结果。沉积物中的碳酸盐碳氧同位素记录了地质历史时期的水文和植被等信息，是目前古环境示踪研究应用的主要指标之一。沉积物样品经磨匀过筛后，由样品处理单元（碳酸盐装置）和MAT252同位素质谱联机的全自动在线系统完成碳氧同位素分析。样品的分析精度为：碳同位素优于±0.06‰，氧同位素优于±0.08‰。通过索尔库里剖面的碳、氧同位素数据分析，可以重建始新世以来干旱环境的演化历史，进而探讨青藏高原隆升与全球气候变化的古气候效应。
孙继敏
东南亚国家及澜湄流域水资源研究基础数据集（1901-2010）收集整理了东南亚国家及澜湄流域主要的水文气象数据，气象数据包括降水，平均气温，最高气温，最低气温，水汽压等，数据来源于全球广泛使用的CRU TS v. 4.03（Climatic Research Unit Time-Series Version 4.03），数据格式为nc，时间分辨率为逐月，时间长度为1901年1月至2018年12月。水文数据包括水文模型模拟得到的地表径流和地下径流，数据来源于GLDAS （Global Land Data Assimilation System），数据格式为nc，时间分辨率为逐月，时间长度为1979年1月至2019年2月。
CRU, Global Land Data Assimilation System
数据包含柴达木盆地花土沟剖面~4000米新生代沉积物的孢粉和微体炭屑数据。沉积物中的孢粉和炭屑记录了地质历史时期植被组合变化和野火演化等信息，是目前古环境研究的重要气候代用指标。花土沟沉积物样品经破碎和孢粉提取处理后在显微镜下按照孢粉统计标准和炭屑的粒径形态进行统计分析。通过孢粉分析，发现早期为相对湿润的环境，到了中后期随着全球变冷，该地区气候变得相对干冷，植被中耐旱类型增多，植被类型变得简单。通过对花土沟剖面的高分辨率微体炭屑的数据，可以重建柴达木盆地早渐新世以来的古火演化及其干旱环境的演化历史。
苗运法
积雪面积比例（fractional snow cover， FSC）是定量描述单位像元内积雪覆盖面积（Snow Cover Area SCA）与像元空间范围的比值。本数据集涵盖区域为北极地区（北纬35°至北纬90°），使用Google Earth Engine平台，采用的初始数据为MOD09GA 分辨率为1000m的全球地表反射率产品，数据制备时间为2000年2月24日至2019年11月18日。方法为：在训练样本区域，使用Landsat 8地表反射率的数据和SNOMAP算法制备FSC的参考数据集，将该数据集作为训练样本区域FSC真值，从而建立训练样本区域FSC与基于MODIS地表反射率产品的雪被指数NDSI之间的线性回归模型。使用该模型，将MODIS全球地表反射率产品作为输入，制备北极地区积雪面积比例时序数据。该数据集可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息。
马媛, 李弘毅
第三极地区近期冰川变化因其对下游水资源供给的重要意义而成为周边各国政府关注的热点。第三极地区冰川表面高程变化数据产品基于获取于2000年的SRTM和2015年前后ASTER立体像对，在第三极地区范围内选了40余个典型冰川区来进行相应时段冰川表面高程估算。本产品共计估算了第三极地区超过14000条冰川2000-2015s时段内的表面高程变化，调查面积约占整个第三极地区冰川面积的25%。数据的覆盖范围为除阿尔泰山以外的整个第三极地区，空间分辨率为30m。
陈安安
云南地区沉积的巨厚的新生代地层是用来探讨该地区早新生代受印度-欧亚板块碰撞影响东南向逃逸和变形及印度季风形成演化历史的理想材料。然而由于长期缺乏精细年代控制，使得云南地区早新生地层划分混乱、地层年代并不清楚。位于云南省北部的曲靖盆地保存了巨厚且连续的新生代沉积物，自下而上可划分为小屯组、蔡家冲组以及茨营组。通过野外露头剖面和钻孔岩芯相结合的方式，本研究小组在曲靖盆地获得了总厚度达251米的小屯组和蔡家冲组拼接地层，通过顶部火山凝灰岩层U-Pb年代学（35.49 ±0.78 Ma）和蔡家冲哺乳动物化石群（晚始新世）的年龄控制，磁性地层学揭示出小屯组底部的年龄为46.2 Ma，蔡家冲组顶部应< 36.2 Ma，两组地层的年代界线为41.2 Ma。但因蔡家冲盆地整体受后期构造活动影响较弱，地层变形程度小，盆地中部地势比较平坦，导致无法获取连续的蔡家冲组的顶部以及上覆茨营组的地层样品。通过在盆地中心开展的连续钻探任务，共取得320.1米岩芯，首次获得了贯穿整个茨营组与蔡家冲组的沉积序列。其中，茨营组（0-216.3 m）岩芯整体岩性为灰色泥岩、粉砂岩为主，并夹有数层煤层；而下部的蔡家冲组（216.3-305.5 m）则以灰白、灰绿色泥灰岩为主；小屯组（305.5-320.1 m）的岩性则以红色泥岩为主。
颜茂都
本数据集来源于中国长时间序列雪深数据集，利用三江源边界进行提取形成三江源雪深数据集。取值范围：0-100 cm。时间分辨率：逐日。空间分辨率为0.25 度（约25km），时间范围是1980年1月1日至2020年12月31日。雪深数据基于星载被动微波遥感数据生产，使用了三个不同的被动微波传感器数据，它们分别是SMMR,SSM/I和SSMI/S。由于不同的传感器之间存在一定的系统偏差，因此，首先对不同传感器的数据进行了交叉订正，然后再基于被动微波亮度温度梯度法制作中国长时间序列雪深数据集。头文件信息可参考数据集header.txt。
戴礼云
思茅盆地出露最完整的早新生代地层位于景谷县小景谷镇，主要包括勐野井组、等黑组和勐腊组的沉积地层。由于新生代晚期周边地区山体隆升俯冲产生向斜构造导致勐野井组顶部、等黑组以及勐腊组暴露于地表，但勐野井组中下部因植被覆盖以及村落建设无法获取完整的剖面；而前人对思茅盆地沉积地层的年代学研究主要集中在含钾盐的勐野井组，但现阶段各位学者对该组的沉积时间尚存在重大争议。通过对该组段开展的连续钻探任务获取了连续且完整的勐野井组地层高分辨序列，并获得了361.86米岩芯。其中，勐野井组（0-353.3 m）主要为一套紫红色泥质粉沙岩、泥岩组合，而下覆的曼岗组（353.3-361.86 m）则为一套灰白色砂岩。
颜茂都
该数据包括湄公河流域网格尺度的未来人口和GDP基于SSP2情景的预估数据。数据来源于跨领域国际影响模型比较计划（ISIMIP）提供的全球空间分辨率为5分（约10km）的人口预估数据和空间分辨率0.5度（约50km）的GDP预估数据。采用空间插值的方法从5分的人口预估数据升尺度得到0.25度的人口预估数据，从0.5度的GDP数据降尺度得到0.25度GDP预估数据。ISIMIP提供的数据经过良好的数据质量检测和控制，数据插值之后没有进一步验证。该数据可用于湄公河流域气候变化和极端气候事件的社会经济影响评估。
刘星才
该数据集记录了阿里荒漠环境综合观测研究站，2017-2018年气象数据集，数据时间分辨率为天。包含如下基本气象参数：气温（距地面1.5米，半小时观测一次，单位：摄氏度）、相对湿度（距地面1.5米，半小时一次，单位：%）、风速（距地面1.5米，半小时一次，单位：米/秒）、风向（距地面1.5米，半小时一次，单位：度）、气压（距地面1.5米，半小时一次，单位：hPa）、降水量（24时一次，单位：毫米）、水汽压（单位：Kpa）、蒸发（单位：毫米）、向下短波辐射（单位：W/m²）、向上短波辐射（单位：W/m²） 、向下长波辐射（单位：W/m²） 、向上长波辐射（单位：W/m²） 、净辐射（单位：W/m²）、地表反照率（单位：%）。 数据采集地点：中国科学院青藏高原研究所阿里荒漠环境综合观测研究站观测场，经度：79°42'5"；纬度：33°23'30"；海拔：4264米。 数据从阿里站自动气象站直接下载，其中降水数据是自动雨雪量计和人工观测校正得到每天的降水量，其它均为半小时的观测值经平均得到逐日均值。 观测仪器型号：温度和湿度：HMP45C空气温湿度探头；降水：T200-B雨雪量仪传感器；风速和风向： Vaisala 05013风速风向传感器；净辐射：Kipp Zonen NR01净辐射传感器；气压：Vaisala PTB210大气压传感器。采集器型号：CR 1000，采集时间：30分钟。 本数据表是由专人根据观测记录进行加工和质量控制。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，在加工生成数据表时，剔除了一些明显误差数据
赵华标
青藏高原湖泊广布，近年来呈现普遍扩张的趋势。掌握这些湖泊的水位及水量变化信息对认识区域水文-气候交互机制及其演变规律意义重大。本数据集包含青藏高原52个大、中型湖泊2000 - 2017年的水位、水量变化，面积-水位关系曲线等信息，多数湖泊的水位及水量变化时间分辨率在月尺度或旬尺度。本数据基于多源测高卫星数据和Landsat光学影像制作，将光学影像观测到的湖泊岸线变动转化为水位信息(简称光学水位)，并且借助光学水位移除了多源测高水位之间系统偏差。野外实验和理论分析的结果一致表明光学水位的精度在0.1 - 0.2 m，与测高水位精度相当，测高水位的不确定性用同一周期内有效水面足迹点高程的标准差表示，已经包含在数据集中。本数据集可以应用于水资源和水安全管理，湖泊流域水文分析，水量平衡分析等，尤其在湖泊溢流洪水监测方面有较大的潜力。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 韩鹏飞, 赵凡玉, 荣田佳秀
The data include daily precipitation (Precip) amount and daily mean near-surface air temperature (T2M) over the Pan Third Pole region. The data is downscaled by using the Weather Research and Forecasting (WRF) model (3.7.1). The boundary and initial condition come from the fifth-generation global reanalysis product by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), ERA5. The seasonal cycle and summer mean of precipitation over Tibet is well reproduced in comparison to the in situ observations.
Tinghai Ou
北极圈大河流域内缺乏一套长时间序列的高分辨率降水格点数据，本数据提供了北极主要大河流域的逐日降水，数据集的范围为北纬45°至76.15°，使用的元数据包括：GSOD的1980-2015年气象站点数据，ERA-interim 1980-2018年降水数据，方法为：对站点数据进行风速修正，将其使用空间插值方法获得一套高分辨率的插值降水格点数据，使用改进后的分位数映射法(Quantile-Mapping)，以插值降水数据作为背景数据，对ERA-interim数据进行频率订正，最终得到订正后的ERA-interim降水格点数据。可为北极大河流域水文过程的研究提供一套新的降水资料。
雷华锦, 李弘毅
青藏高原地温分布图是基于程国栋（1984）提出的多年冻土稳定型划分指标(表1)，利用统计模拟的年变化深度地温数据划分的。利用地理加权回归方法，融合2010年左右233个钻孔年变化深度处的年平均地温数据和遥感积雪日数、GLASS叶面积指数、SoilGrids250m的土壤沙粒含量、土壤粘粒含量、土壤粉粒含量、土壤有机质和土壤体密度数据产品、中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）输出的二版土壤湿度产品和融合了近4万区域自动气象站和FY2/EMSIP降水产品的融合产品。估计得到了代表2010年代的青藏高原1km分辨率年冻土稳定性分布图。数据格式为Arcgis Raster。
冉有华
本数据集是1990年至2015年青藏高原地区气候要素数据集，记录了青藏高原25年来每五年的年降雨量空间分布变化情况。数据为tif栅格格式，空间分辨率为1公里，年降雨量单位为0.1毫米。该数据来源于青藏高原上的气象站点日观测数据，通过时间聚合计算和空间插值处理生成，该数据集作为一种重要的气候要素可用于研究青藏高原的年际降雨量变化与气候变化，作为青藏高原生态环境变化的气候背景，为城镇化与生态环境交互胁迫研究提供数据支撑。
杜云艳, 易嘉伟
数据是根据《1：1,000,000中国植被图集》数字化而来，将图集中的60幅图件一一进行数字化（多边形属性），然后进行投影、匹配、拼接，最后为每个多边形赋植被属性，植被属性包括：vege_id（植被群系编号），新编号，植被群系和亚群系，植被型编号，植被型，植被型组编号，植被型组，植被大类，以及相应的英文属性信息。 《1：1,000,000中国植被图集》由著名植被生态学家侯学煜院士主编，由中国科学院有关研究所、有关部委和各省区有关部门、高等院校等53个单位250多位专家共同编制，于2001年科学出版社正式出版，国内外公开发行。 此图集是我国植被生态学工作者40多年来继《中国植被》等专著出版后又一项总结性成果，是国家自然资源和自然条件的基本图件。它详细反映了我国11个植被类型组、54个植被型的796个群系和亚群系植被单位的分布状况、水平地带性和垂直地带性分布规律，同时反映了我国2000多个植物优势种、主要农作物和经济作物的实际分布状况及优势种与土壤和地面地质的密切关系。由于此图集属于现实植被图图种，故反映出我国植被近斯的质量状况。 此图集为四开本，280页，包括1：1,000,000 分幅的中国植被类型图60幅、1：10,000,000 的中国地势图、中国植被图和中国植被区划图各1幅，附中英文对照图例。 此图集是国家自然资源和自然地理特征的基本图件，是研究全球环境变化、生物多样性、环境保护与监测等必不可少的科学资料和重要依据。植被图是现存植被空间分布在地图上的具体表达，百万分之一中国植被图是迄今为止以全国为对象的最详细、精确的植被图。数据收集时间为2011-2012年，可以服务于从事植被生态研究的学生和科研人员。本数据仅限于研究所内部交流。 图件采用 Albers投影，其参数如下： · 坐 标 系：大地坐标系 · 投 影：Albers正轴等面积双标准纬线圆锥投影 · 南标准纬线：25°N · 北标准纬线：47°N · 中央经线：105°E · 坐标原点：105°E与赤道的交点 · 纬向偏移：0 · 经向偏移：0
侯学煜
数据内容：本数据集包括1998-2017年青藏高原逐年的气温和降水格点数据，是进行气候变化及其对生态环境影响的基础性数据。数据来源及加工：源数据来自基于国家气象信息中心基础资料专项最新整编的中国地面高密度台站（2400多个国家级气象观测站）的气温和降水日值资料，对缺测站点进行预处理之后，利用ANUSPLIN软件的薄盘样条法 (TPS，Thin Plate Spline)进行空间插值，生成青藏高原及200km缓冲区空间分辨率1km的年值格点数据。数据应用：该数据可用于气候变化对生态环境影响的研究中。
丁明军
本数据集是2000-2018年青藏高原地区归一化植被指数的年内最大值数据（NDVI-AM）。数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为250米，栅格数据值域为[-1,1]。可用于青藏高原植被覆盖度变化、草地退化等生态环境变化的研究，也可以为城镇化与生态环境交互胁迫研究提供数据支持。该数据是基于MODIS中分辨传感器MOD13系列的陆地2级标准数据产品计算的（https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod13.php）。该2级产品数据是对原始的MODIS原始数据集进行加工后生成的特定应用数据产品。NDVI-AM数据根据其中的归一化植被指数珊格数据，计算每个像元NDVI的年内最大值而加工生成的。
杜云艳, 易嘉伟
试验所采用的区域气候模式（RCM）是国际理论物理中心的RegCM4 (Giorgi et al., 2012)，模拟区域为联合区域气候降尺度协同试验第二阶段东亚（CORDEX Phase II East Asia）的推荐区域，覆盖整个中国及其周边的东亚地区。模式的水平分辨率为25 km，模式垂直方向是18层，层顶高度为10 hPa，模式的参数设置按照Gao et al. (2016, 2017)，并根据韩振宇等 (2015) 更新了中国土地覆盖数据，以可以地描述下垫面植被状况。RegCM4所需的初始和侧边界条件由CMIP5全球气候模式HadGEM2-ES的模拟结果提供（RCP4.5情景），数据主要包含气温和降水要素。
高学杰
本数据集是1990年至2015年青藏高原地区气候要素数据集，记录了青藏高原25年来每五年的年平均气温空间分布变化情况。数据为tif栅格格式，空间分辨率为1公里，年平均气温单位为0.1摄氏度。该数据来源于青藏高原上的气象站点日观测数据，通过时间聚合计算和空间插值处理生成，该数据集作为一种重要的气候要素可用于研究青藏高原的年平均气温变化与气候变化，作为青藏高原生态环境变化的气候背景，为城镇化与生态环境交互胁迫研究提供数据支撑。
杜云艳, 易嘉伟
本数据集是1990年至2015年青藏高原地区土地资源要素数据集，记录了青海、西藏两省15个地级单元建成区用地每五年的面积占比变化情况。数据为excel文件，空间分辨率为地级行政单元尺度。该数据是根据青藏高原土地利用类型数据，通过计算每个地级单元面积内的建成区面积占地级单元面积的比例得到，数据集可用于青藏高原的城镇化空间格局、发展过程及演变机制研究，并为研究青藏高原城镇化对生态环境的影响提供数据支撑。
杜云艳, 易嘉伟
南北极海冰数据集原始数据由美国国家冰雪数据中心(The National Snow and Ice Data Center：NSIDC)通过遥感数据生成，数据格式为geotiff格式与image格式，数据空间分辨率为25km，时间分辨率为日。数据内容是南北极的海冰范围及海冰密集度。本研究工作通过对南北极海冰的范围与海冰密集度后处理后生成netcdf格式产品。产品数据包含1979-2019年南北极海冰范围与海冰密集度数据，其时间分辨率为逐日，覆盖范围为南极与北极，水平空间分辨率为12.5km，海冰范围矩阵中数据值为1表示该网格为海冰，海冰密集度用0-1000表示，该网格值除以10即为该网格海冰密集度值。
叶爱中
该数据为中国逐月平均温度数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2021.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。数据坐标系统建议使用WGS84。
彭守璋
本数据集是1990年至2015年青藏高原地区生态要素数据集，记录了青海西藏两省15个地级单元湿地、草地、林地、沙地四种类型用地每五年的面积占比变化情况。数据为excel文件，空间分辨率为地级行政单元尺度。该数据是根据青藏高原土地利用类型数据，通过计算每个地级单元面积内的湿地、草地、林地和沙地的面积占地级单元面积比例得到，数据集可用于青藏高原生态要素的变化分析研究，可以为城镇化与生态环境交互胁迫研究提供数据支撑。
杜云艳, 易嘉伟
高质量的多年冻土图是多年冻土环境效应研究和寒区工程应用的基础数据。该数据集是在系统整编青藏高原2005-2015年共237个钻孔位置年变化深度年平均地温测量数据基础上，利用支持向量回归模型融合了这些地面观测与遥感冻结指数、融化指数、积雪日数、叶面积指数、土壤容重、高程和高质量的土壤水分再分析资料, 集合模拟了代表2005-2015年的青藏高原1km分辨率年平均地温分布图。10折交叉验证表明，模拟的年平均地温的均方根误差约为0.75 °C, 偏差约0.01 °C。基于高海拔多年冻土稳定性分类体系，利用年平均地温，划分了多年冻土的热稳定类型。数据显示，青藏高原多年冻土面积约115.02 (105.47-129.59) *104 km2, 其中, 极稳定型(<-5.0 °C)、稳定型(-3.0~-5.0 °C)、亚稳定型(-1.5~-3.0 °C)、过渡型(-0.5~-1.5 °C)和不稳定型(>-0.5 °C)多年冻土面积分别为0.86*104 km2, 9.62*104 km2, 38.45*104 km2, 42.29*104 km2和23.80*104 km2。该数据集可用于寒区工程的规划、设计及生态规划与管理等，并可作为多年冻土现状的数据基准，用于评估未来青藏高原多年冻土的变化。关于该数据更详细的方法等信息可参考《中国科学：地球科学》的论文（Ran et al., 2020)。
冉有华, 李新
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0931-4967287
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