本数据集包含的气象、土壤水分、土壤温度、腾发和渗漏数据均在西藏自治区拉萨市澎波灌区监测获得。数据集包含了西藏澎波灌区2019~2022年以小时为序列的气象数据，由全自动气象站NHQXZ601监测获取，其中包括降雨、气温和相对湿度数据等。利用东方智感墒情仪监测青稞地、燕麦地和草地土壤水分及土壤温度变化，数据采集间隔以小时记，实测时间为2019~2022年。土壤温度和土壤水分数据较为详实，利用统计学方法可以反映出土壤水分和温度在时、天、月、季、年不同时间尺度的变化规律，也可较好的满足农田水热运移模型的率定和验证需求。数据集还包括了作物腾发数据和渗漏数据，利用LYS80蒸渗仪实测获得，此数据优助于解析西藏高寒地区农作物在整个生育期耗水量及不同生长阶段的耗水量及渗漏量，对明晰不同农田系统的水量平衡发挥重要作用。该数据集提供的西藏澎波灌区气象，土壤水分、土壤温度、蒸腾和渗漏数据，有助于揭示农田尺度、灌区尺度的水转化过程和充分认识西藏高寒区SPAC系统的水热传输过程，作物生长状态。
汤鹏程
华北平原（NCP）是中国最重要的农业生产基地之一，其面积约14万平方公里。除了从黄河取地表水进行渠灌，华北平原还开采大量地下水用于灌溉。高时空分辨率且连续完整的逐日蒸散（ET）估算，将极大提高我们对整个NCP农业用水消耗的认识，服务于农业水资源高效利用。基于双源能量平衡模型（TSEB）和数据融合，本研究在华北平原生成1 km空间分辨率和日尺度，且时间跨度为2008年1月至2019年12月的蒸散数据集。该数据集时空连续完整，且具有较高的空间分辨率。相较于其他产品，该数据集具有可靠的精度，甚至好于已发表的结果。此外，该数据集和相关方法对NCP以及其他农作物种植区的多尺度变化和趋势分析具有重要价值。
张才金, 龙笛
该数据来源于青藏高原农田生态系统科考队于2020年开展野外调查获取的无人机影像资料，调查区域涉及四川、西藏318沿线的农田生态系统集中区县，包括四川的理塘、巴塘，西藏的八宿、林芝、日喀则的江孜、白朗等区域，记录地物对象包括青稞、小麦等传统农作物，以及部分区域的露地蔬菜、设施大棚；飞行高度一般在50-300m，分辨率较高，拍摄设备为大疆御2Pro，图片自带GIS经纬度、海拔等信息，可用于卫星遥感的地面参考或校正数据。
伍小刚
该数据集为青藏高原农业生产经营管理历史数据，从青藏高原地区各市州的历年统计年鉴中收集整理，经过电子化后提取汇总而成；该数据包含了青藏高原范围内部分区县1995-2018年的农田有效灌溉面积数据。农田有效灌溉面积是重要的生产经营管理指标，青藏高原地区是典型的旱作农业为主，绝大部分地区农业灌溉以自然降水为主，人工灌溉所覆盖的区域较少，该数据对于分析青藏高原农田生态系统水资源利用、水足迹等有重要意义，数据以县为单位进行的统计，其结果可到县域尺度。
何秀林
祁连山北麓黑河流域中游张掖盆地玉米产量预测数据（2001-2015）是基于生态水文耦合模型HEIFLOW模拟结果将张掖市的实际玉米产量数据降尺度得到的。HEIFLOW模型是一个三维分布式生态水文模拟，由一个地表水模型（PRMS）、一个地下水模型（MODFLOW）和几个生态模块组成，能较为完整的描述流域水循环和植被生态过程。生成此数据的建模细节请参考Han et al. (2021)，关于HEIFLOW模型的技术细节请参考Han et al. (2021)，Tian et al. (2018)和Sun et al. (2018).
郑一, 韩峰, 田勇
本数据集包括青藏高原区域内甘肃、青海、四川、西藏、新疆和云南2000-2015年的社会、经济、资源等相关指标数据，数据来源于《甘肃统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《四川统计年鉴》、《西藏统计年鉴》、《新疆统计年鉴》、《云南统计年鉴》、《中国县（市）社会经济统计年鉴》以及中经网、国泰安等。统计尺度为县级单元尺度，包括甘肃省的玉门市、阿克塞哈萨克自治区、肃北蒙古族自治县等26个县级单位，青海省的德令哈市、乌兰县、天峻县等41个县级单位，四川省的石渠县、若尔盖县、阿坝县等46个县，西藏的日土县、改则县、班戈县等78个县，新疆省的乌恰县、阿克陶县、莎车县等14个县，云南省的德钦县、中甸县、福贡县等9个县；变量包括县域GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、规模以上工业企业工业总产值、社会消费品零售总额、居民储蓄存款余额、粮食产量、农作物总播种面积、普通中学在校生数和土地面积。该数据集可用于青藏高原社会、经济、资源状况评价等。
陈义忠
该数据集于2021年5月底至6月在青藏高原野外考察期间使用无人机航拍所得，航片数据量为 3.4 GB，共包含330余张无人机航片。拍摄地点主要位于西藏的拉萨、林芝，云南省的大理、怒江，四川甘孜、阿坝、凉山等州市地区的道路沿线、居民点及其周边地区。所拍航片主要反映拍摄时点当地的土地利用/覆被类型、设施农业用地分布、植被覆盖度等信息，航片具有经纬度和海拔等空间位置信息，不仅可以为土地利用分类提供基础验证信息，而且还能通过计算植被覆盖度，为大尺度区域植被覆盖度的遥感影像反演等工作提供参考。
吕昌河, 张泽民
青藏高原作为世界屋脊，亚洲水塔，世界第三极，是中国乃至亚洲重要的生态安全屏障。随着社会经济的快速发展，人类活动明显增加，对生态环境的影响越来越大。选取耕地、建筑用地、国道、省道、铁路、高速公路、GDP和人口密度8个因素为威胁因子，并基于专家打分法确定威胁因子的属性，对青藏高原生境质量进行评估，从而获得1990、1995、2000、2005、2010和2015年共6期青藏高原农牧区生境质量的数据集。制作生境质量的数据集将有助于探索青藏高原的生境质量，并为政府制定青藏高原的可持续发展政策提供有效支持。
刘世梁, 刘轶轩, 孙永秀, 李明琦
该数据集由2020年8月青藏高原野外考察期间无人机航拍所得，数据大小为10.1 GB，包括1500余张航片。拍摄地点主要包括拉萨、山南、日喀则等地区道路沿线、居民点及周边地区。航片主要反映了当地土地利用/覆被类型、设施农业分布、草地盖度情况等信息，航片均具有经纬度和海拔信息，可为土地利用/覆被遥感解译工作提供了较好的验证信息，还可用于植被覆盖度的估算工作，为研究区域土地利用研究提供了较好的参照信息。
吕昌河, 刘亚群
“一带一路”沿线的34个关键节点区域机场数据是从互联网收集并再加工处理而来的。该数据通过谷歌和百度搜索引擎获得各个国家的机场信息，并对机场相关网页信息进行解析，查看机场的统计数据、特征。提取了34个关键节点区域内各个机场的位置、名称、类型、所在城市、所属国家等核心信息。基于统计资料、电子资料最终整合成机场基础设施要素数据产品。该机场数据可为“一带一路”沿线关键节点和区域开展社会经济基础设施、交通运输等研究提供重要的基础数据。
葛咏, 凌峰
第三极1:100万机场及跑道分布数据集包括：机场（Tibet_Airport）及机场跑道（Tibet_Airport_runways）矢量空间数据及相关属性数据：机场名称（Name）、机场国家名称（CNTRY_NAME）、机场国家缩写（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
南极1:100万机场分布数据集包括南极范围内机场（Antarctic_Airport）及机场跑道（Antarctic_Airport_runways）矢量空间数据及相关属性数据：机场名称（Name）、机场国家名称（CNTRY_NAME）、机场国家缩写（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，南极地区数据集为南极专用投影参数（South_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
北极1:100万机场分布数据集包括北极范围内机场（Arctic_Airport）及机场跑道（Arctic_Airport_runways）矢量空间数据及相关属性数据：机场名称（Name）、机场国家名称（CNTRY_NAME）、机场国家缩写（CNTRY_CODE）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库等数据质量检查，是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，北极地区数据集为北极专用投影参数（North_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
为了解析蔓菁如何、何时进入青藏高原，探讨蔓菁在青藏高原传播与驯化与早期人类活动的高原定居和古丝绸交流之间的关系，2018年6月，课题组利用三代基因组测序技术，对一个青藏高原的蔓菁自交F1代品种进行全基因组测序和De Novo组装，得到组装基因组大小为409.69 Mb，Contig N50为1.21 Mb。这一结果可为研究植物扩散与人类活动之间的关系提供遗传基础。高原各地的传统蔓菁品种是人类选择和基于区域气候环境自然选择的综合作用结果，因此这项研究有助于揭示人工驯化和人类选择对蔓菁的遗传分化的影响，以及蔓菁适应高原生态环境的适应性机制。
段元文
本数据集包括拉萨农田试验站观测的春青稞试验样地的生物量和光合作用数据以及当雄草地试验站观测的气象数据。时间范围为2006-2009年。 生物量观测方法：每个样方取样面积25cm*25cm；光合作用数据观测：仪器为LiCor-6400。 生物量数据是人工根据记录本录入；光合数据是仪器自动记录；气象数据日值中的平均风速、主风向、气温、大气压和相对湿度用半小时数据进行日平均所得，降水量和总辐射数据是观测系统自动记录数据。 生物量数据的观测过程中，严格按照农学方法，可以应用于农业生产力的估算；光合数据观测过程中，仪器的操作、观测对象的选择等严格按照专业要求进行，可以用在植物叶片光合参数模拟和生产力估算中。 青藏高原农田生态系统观测数据，包含：1）地上生物量；2）CO2响应光合数据；3）光响应光合数据；4）当雄监测点气象数据日值。 数据采集地点中国科学院拉萨农业生态试验站，经度：91°20’，纬度：29°41’，海拔：3688m；当雄高寒草甸碳通量观测站，经度：91°05′，纬度：30°25′，海拔：4333m。
张宪洲
本数据集为叶片气孔计Leaf Porometer在张掖市大满水分控制实验场、EC站点、超级站和石桥样地测量的作物叶片气孔导度数据。 1） 测量目的 气孔导度数据测量的目的在于：获取黑河流域下垫面上作物叶片的气孔导度，作为先验知识用于作物生长模型参数、作物生物物理参数反演、蒸散发估算等用途。 2） 测量仪器 测量仪器：叶片气孔计Leaf Porometer。 3） 测量地点与内容 a.大满小麦水分控制实验场 分别在2012-5-17、2012-5-23、2012-5-29、2012-6-3、2012-6-9、2012-6-14、2012-6-24、2012-7-5、20127-12测量小麦叶片气孔导度。 b. EC站点 分别在2012-5-14、2012-5-21、2012-5-25、2012-5-31、2012-6-7、2012-6-13、2012-6-23、2012-6-28、2012-7-3、2012-7-13、2012-7-18、2012-7-23、2012-8-3、2012-8-12、2012-8-28测量EC-2、EC-3、EC-5、EC-6、EC-7、EC-8、EC-9、EC-10、EC-11、EC-12、EC-13、EC-14、EC-15、EC-16共14个EC站点,测定制种玉米叶片的气孔导度。 c. 超级站样地 分别在2012-5-22、2012-5-28、2012-6-5、2012-6-11、2012-6-18、2012-6-25、2012-7-1、2012-7-8、2012-7-15、2012-7-22、2012-7-31、2012-8-9、2012-8-15、2012-8-22、2012-9-3、2012-9-11测量超级站样地，测定制种玉米叶片的气孔导度。 d. 石桥样地 分别在2012-5-17、2012-5-22、2012-5-28、2012-6-4、2012-6-11、2012-6-17、2012-6-25、2012-7-1、2012-7-8、2012-7-15、2012-7-22、2012-7-30、2012-8-8、2012-8-16、2012-8-27、2012-9-9测量石桥样地，测定制种玉米叶片的气孔导度。 4） 数据处理 通过数据预处理并转换为文本格式文件，得到测量作物叶片气孔导度数据。
徐凤英, 王静, 庄金鑫, 黄永生, 李新, 马明国
本数据集为2012年06月14日在试验区5×5Km中13个涡动站点附近开展的作物物候和田间管理调查数据。 1.1 调查目的 为涡动、气象、生物物理参数试验提供配套数据集。 1.2调查地点与内容 调查地点：石桥九社（EC3）、小满南街（EC16）、五星五社（EC13）、小满五社（EC14）、石桥二社（EC5）、中华六社（EC11）、石桥六社（EC2）、EC6、金城五社（EC7）、金城六社（EC8）、康宁一社（EC9）、康宁二社（EC10）和金城四社（EC12）。 调查作物类型为制种玉米，调查内容包括两部分：作物物候和田间管理。其中作物物候数据包括作物类型、品种、播种日期、播种方式、株距、行距、垄向、田块面积、出苗期、三叶期、七叶期等，田间管理数据包括耕作时间、翻耕时间、灌溉时间、灌溉量、施肥时间、施肥类别、施肥量等。 1.3调查方式 该调查采用逐户调查方式，现场找到预调查田块主人，根据预先设计的调查内容，开展田块中作物的物候特征和田间管理方式的问卷调查。 作物物候及田间管理调查数据组织及格式详见“作物物候与田间管理调查数据说明文档”。 数据的文件格式为Excel2007格式，数据文件包括黑河综合遥感联合试验：中游人工绿洲生态水文试验区作物物候调查数据.xlsx和黑河综合遥感联合试验：中游人工绿洲生态水文试验区作物田间管理调查数据.xlsx。
盖迎春, 庄金鑫, 马春峰, 庄金鑫, 李新
根据所选田块及其周围区域特点，在玉米田块中布置一根Trime管，另在垂直于田间小路方向上布置5根Trime管，TDR垂直方向监测土壤含水率时，以每10cm为单位向下监测。地理位置：N 38°52′27.6″ E 100°21′14.0″ 提交数据包括盈科灌区所选一农田块三次灌水后农田及其周边土壤含水率（TDR监测），灌水后加密监测，24小时内每隔3小时监测一组，之后5天为每天3组，5-10天为每天两组，10-15天为每天一组。
黄冠华, 姜瑶
选择不同土壤质地与肥力水平的土壤，在2012年和2013年安排了玉米和棉花耗水和灌溉水生产力的田间试验，2014年安排了玉米和向日葵不同覆盖和耕作方式下的灌溉水生产力田间试验。得出了三种作物在不同土壤条件下的耗水特征及灌溉需水、以及关键土壤属性与作物产量、灌溉水生产力的关系。
苏永中
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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