植被覆盖度（Fractional vegetation cover, FVC）表示植被地面垂直投影面积与研究区总面积的百分比，是衡量生态保护和生态恢复有效性的重要指标，被广泛应用于气候、生态和土壤侵蚀等领域。FVC不仅是反映植被生产能力的理想参数，而且在评估地形差异、气候变化和区域生态环境质量时也能发挥较好的作用。本研究工作主要是对两套GLASS FVC数据进行后处理，通过数据融合、剔除异常值和剪裁后给出较为可靠的2013年和2018年的环北极圈（范围为北纬66°以北）和青藏高原（范围为北纬26°到39.85°，东经73.45°到104.65°）的植被覆盖度情况。
叶爱中
数据为青藏高原新生代植物大化石数据名录。包括叶片、种子、果。内容包括科属种的拉丁名和中文名、时代、产地、形态描述、讨论、标本和参考文献。物种名参照原始文献。对于有后人修订的化石记录，以修订后的记录为准；产地（化石点）年代以该化石产地的最新文献结果为准。叶形态描述的术语和描述范式以《叶结构手册》为准；描述中涉及的长度、角度等测量数据以原始文献的数据和图片为准。文档的化石记录按科、属拉丁名首字母升序排序。数据可为研究新生代青藏高原环境气候演变与植被和植物多样性演化之间的耦合关系提供重要参考资料。
周浙昆, 刘佳, 陈琳琳, Robert A. Spicer, 李树峰, 黄健, 张世涛, 黄永江, 贾林波, 胡瑾瑾, 苏涛
青藏高原被誉为“亚洲水塔”，其提供的径流作为重要的、易获取的水资源，维系着周边数十亿人口的生产生活，支撑着生态系统的多样性。准确估算青藏高原的径流，揭示径流的变化规律，有利于高原及周边地区的水资源管理和灾害风险规避。青藏高原五大河源区冰川径流分割数据集覆盖时间从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），空间分辨率为流域，以多源遥感和实测数据为基础使用耦合了冰川模块的分布式水文模型VIC-CAS模拟获得，使用站点实测数据对模拟结果进行了验证，其所有数据进行了质量控制。
王世金
为探究雅鲁藏布江上游干支流的无机水化学特征，于2020 年8 月在雅鲁藏布江上游河源和河流段采集干支流水样。现场用100ml聚乙烯（PE）塑料瓶采集河水并使用多参水质监测仪（YSI-EX02,USA）原位测定采样点的pH值（±0.2）、溶解氧（DO）（±1%）等基本理化参数，并用0.025mol/L的HCl滴定HCO3-浓度。在实验室内采用离子色谱仪（盛瀚CIC-D160型，中国）分析测定Na+、K+、Ca2+、Mg2+、SO42-、NO3-、Cl-离子浓度。采用Gibbs模型、相关性分析、主成分分析等方法，分析了雅江上游干支流主要离子浓度变化、河水水化学组成特征，并对离子来源进行了解析，旨在揭示青藏高原冰川融水径流的无机水化学特征，并为高原地区典型河流的水源解析及变化趋势预估提供基础支撑。
牛凤霞
数据集包含了2020年9月，2021年6月，2021年9月测量得到的3幅廓琼岗日冰川高精度表面地形数据及对应的正射影像图。该数据集的生成使用了大疆精灵4 RTK无人机拍摄的影像数据，经倾斜摄影测量技术计算生成了相关产品，数据空间分辨率达到了0.15米。该数据是对目前低分辨率开源地形数据的补充，能够反映2020年-2021年间廓琼岗日冰川的表面形态变化，有助于精确研究气候变化下廓琼岗日冰川的消融过程。
刘金涛
1）青海省湟水流域典型工业园土壤环境质量数据，为区域工业活动导致的土壤污染管控提供基础支撑； 2）数据来源为湟水流域典型区域土壤样品，样品采集后迅速放入-4℃冰箱保存送尽快至实验室，经前处理后完成相关参数的检测； 3）样品采集、转运过程符合规范，实验检测过程遵照相关标准严格执行结果，因土壤环境各因素的变化，该结果仅针对本次调查结果； 4）该数据可用于对区域土壤污染状况、重金属风险评估等内容进行分析；
王凌青
本数据为青藏高原CHNZ016号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中所有植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。
邓涛
本数据为青藏高原CHNAC006号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中91科200余属600余种植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。
邓涛
该数据集包含2016年11月至2020年8月在青藏高原采集的15条冰川共269个冰雪样品微生物扩增子测序数据，包括24K冰川（24K）、冬克玛底冰川（DKMD）、敦德冰川（DD）、杰玛央宗冰川（JMYZ）、廓琼岗日冰川（KQGR）、来古冰川（LG）、帕隆4号冰川（PL4）、羌塘1号冰川（QT）、枪勇冰川（QY）、曲玛冰川（QM）、唐古拉龙匣宰陇巴冰川（TGL）、夏岗江冰川（XGJ）、雅拉冰川（YA）、泽普沟冰川（ZPG）、珠峰东绒布冰川（ZF）。采样区域经纬度范围为28.020°N到38.100°N和86.28°E到95.651°E。 通过聚合酶链式反应（PCR），采用515F/907R（或515F/806R）引物对16s rRNA基因的V4-V5区（或V4区）片段进行扩增，并用Illumina Hiseq2500测序平台测序获得原始数据。所选引物序列分别为：“515F_GTGCCAGCMGCCGCGGTAA; 907R_CCGTCAATTCMTTTRAGTTT”“515F_GTGCCAGCMGCCGCGG, 806R_GGACTACHVGGGTWTCTAAT”。上传的数据包括：样品编号，样品描述，采样时间，经纬度坐标，样品类型，测序目标，测序片段，测序引物，测序平台，数据格式等基础信息，测序数据以序列文件数据格式正向 *.1.fq.gz和反向 *.2.fq.gz压缩文件储存。
刘勇勤
1. 总编号为测量年的统一编号，如：17-001（2017年的第一个测点），野外编号为单次野外编号。 2. 时间：测量时的北京时间，如： 2017/08/01 13:25（2017年8月1日13时25分）。 3. 地理位置：测量点的经纬度，如： 29.6584，101.0884（北纬29.6584°，东经101.0884°），野外由Garmin 63sc型GPS测定。 4. 海拔：测量点的绝对海拔高程，如4500m (海拔4500米)，野外由Garmin 63sc型GPS测定，精度为1 m。 5. 实测植被盖度（%）：在野外用样方（1000 m*1000 m）测得。 6. 大气压：野外用DPH-103型智能数字温湿度大气压计测得，如651.7kPa，精度：0.1 kPa。 7. 气温：野外用DPH-103型智能数字温湿度大气压计测得，如15.61℃，精度：0.01℃。 8. 相对湿度：野外用DPH-103型智能数字温湿度大气压计测得，如79.1%，精度：0.1%。 9. 相对氧含量：野外用TD400-Sh-O2便携式氧气检测仪测得，如20.16%，精度：0.01%。 其中，17-001至17-065采样点的海拔通过Garmin Oregon 450型GPS测定, 精度为1 m；大气压通过卡西欧prg-130gc型气压计测定, 精度为5 hPa；氧气相对含量利用CY-12C型数字测氧仪测得，0-50.0%量程,分辨率为0.1%，精度为±1%。
史培军
本数据为青藏高原CHNYB013号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中大量植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。
邓涛
本数据为青藏高原CHNAB005号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。 较去年不同的是，今年科考数据最多的网格发生了变化，可能有受到疫情或者环境的影响。
邓涛
为全面贯彻《科学数据管理办法》中针对“政府预算资金资助形成的科学数据应当按照开放为常态、不开放为例外的原则，由主管部门组织编制科学数据资源目录，有关目录和数据应及时接入国家数据共享交换平台，面向社会和相关部门开放共享，畅通科学数据军民共享渠道”的精神，依据相关汇交标准规范的有关要求，现面向第二次青藏高原综合科学考察研究项目建立本规范。 本规范主要起草单位：中国科学院地理科学与资源研究所。 本规范主要起草人：第二次青藏高原综合科学考察研究任务九项目组。
杨雅萍
日志、影像是野外科考特有的、重要的一手资料，也是科学数据的重要组成部分。为了进一步规范第二次青藏高原综合科学考察研究项目的考察日志、影像资料的收集整理和入库汇交，确保考察日志、影像资料入库的可操作性、条理性、规范性，特制定本技术规范。 本规范规定了考察日志、影像资料收集整理的程序、方法，包括工作准备、野外调查、资料整理等要求，以期能更好的为考察数据资料入库服务。 本规范适用于第二次青藏高原综合科学考察研究项目组织的野外考察调查的日志、影像资料的整理入库，其他野外科考形成的相关资料也可参照本技术规范执行。
杨雅萍
青藏高原是亚洲众多主要河流的源头，为亿万人口提供生活必需的水源，被称为“亚洲水塔”。亚洲水塔的主要补给水源为青藏高原地区的降水，其中高原低涡是青藏高原上重要的降水系统之一。由于青藏高原地形复杂、观测资料匮乏，对高原低涡的气候和结构特征及其形成和变化机制的认识仍然存在很多不足之处。本数据集利用多套再分析资料和高原低涡的客观识别方法，得到了一套长时间序列高原低涡数据集，包括高原低涡的位置、半径、强度、生命史和移动路径等特征，本数据集可用于高原低涡的气候特征分析、高原低涡对降水影响、高原低涡生成发展和移出机制研究等。数据集使用的再分析数据有：NCEP1（NCEP/NCAR），NCEP2（NCEP/DOE），ERA-Interim，ERA-40，ERA-5，CFSR，MERRA2，JRA55，NCEP FNL，CRA40等共10套再分析数据，其中NCEP1和NCEP2的分辨率较低，得到的高原低涡不适用作为气候特征分析。
林志强, 郭维栋
“亚洲水塔”青藏高原（TP）的降水在区域水和能源循环中发挥着关键作用，对下游国家的水资源供应有重要影响。气象站点所获取的降水信息通常被认为是最准确的，但在地形复杂、环境恶劣的青藏高原中，气象站数据却十分有限。卫星和再分析降水产品可以为地面测量提供补充信息，特别是在大面积测量不足的区域。在这里，我们通过使用人工神经网络 (ANN) 和环境变量（包括海拔、地表压力和风速）确定各种数据源的权重来最优地融合站点、卫星和再分析数据。在 1998-2017 年期间，以每日时间尺度和 0.1° 的空间分辨率生成了一个多源降水 (MSP) 数据集横跨青藏高原。与其他四颗卫星产品相比，MSP与标准观测的日降水相关系数（CC）最高（0.74），均方根误差第二低，表明MSP的质量和数据合并的有效性方法。我们使用分布式水文模型进一步评估了青藏高原长江和黄河源头测量不佳的不同降水产品的水文效用。在 2004-2014 年期间，MSP 实现了每日流量模拟的最佳 Nash-Sutcliffe 效率系数（超过 0.8）和 CC（超过 0.9）。此外，基于多重搭配评估，MSP 在未测量的西部 TP 上表现最好。该合并方法可应用于全球其他数据稀缺地区，为水文研究提供高质量的降水数据。整个 TP 的左下角的经纬度、行数和列数以及网格单元信息都包含在每个 ASCII 文件中。
洪仲坤, 龙笛
（1）数据内容为扎拉水电站高边坡环境监测数据，包含了扎拉水电站高边坡自动化监测的环境数据，对扎拉水电站边坡的稳定性具有一定的指导意义，可为扎拉水电站的防灾减灾提供数据支撑;（2）数据来源于自动化监测设备的自动传输，并通过监测预警平台的软件自动解译和处理，最终生成excel表格中的数据;（3）数据传输稳定，质量较高，可为扎拉水电站边坡稳定性提供依据;（4）数据可以反映扎拉水电站高边坡的环境变化情况，应用前景广泛。
徐昆振
（1）数据内容为扎拉水电站高边坡变形监测数据，包含了扎拉水电站高边坡自动化监测的变形数据，对扎拉水电站边坡的稳定性具有一定的指导意义，可为扎拉水电站的防灾减灾提供数据支撑;（2）数据来源于自动化监测设备的自动传输，并通过监测预警平台的软件自动解译和处理，最终生成excel表格中的数据;（3）数据传输稳定，质量较高，可为扎拉水电站边坡稳定性提供依据;（4）数据可以反映扎拉水电站高边坡的变形情况，应用前景广泛。
徐昆振
（1）数据内容为扎拉水电站高边坡应力监测数据，包含了扎拉水电站高边坡自动化监测的应力数据，对扎拉水电站边坡的稳定性具有一定的指导意义，可为扎拉水电站的防灾减灾提供数据支撑;（2）数据来源于自动化监测设备的自动传输，并通过监测预警平台的软件自动解译和处理，最终生成excel表格中的数据;（3）数据传输稳定，质量较高，可为扎拉水电站边坡稳定性提供依据;（4）数据可以反映扎拉水电站高边坡的应力变化情况，应用前景广泛。
徐昆振
（1）数据内容为扎拉水电站高边坡深部位移监测数据，包含了扎拉水电站高边坡自动化监测的深部位移数据，对扎拉水电站边坡的稳定性具有一定的指导意义，可为扎拉水电站的防灾减灾提供数据支撑;（2）数据来源于自动化监测设备的自动传输，并通过监测预警平台的软件自动解译和处理，最终生成excel表格中的数据;（3）数据传输稳定，质量较高，可为扎拉水电站边坡稳定性提供依据;（4）数据可以反映扎拉水电站高边坡的深部位移变化情况，应用前景广泛。
徐昆振
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0931-4967287
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