本数据是研究团队采用新方法定量重建获得的末次冰盛期以来青藏高原不同样点的植被变化数据。首先收集、整理青藏高原及其周边17个植被带1802条现代孢粉数据作为训练集，采用随机森林算法建立基于孢粉数据重建青藏高原植被的模型，该模型预测现代孢粉样点的植被时，与实际植被对比，显示出较高的一致性（>76%）。与传统的生物群区化法相比，新建立的随机森林模型基于孢粉数据预测青藏高原现代植被的准确性更高。随后，将新建立的随机森林模型用于青藏高原51条孢粉化石序列的古植被重建。用贝叶斯方法重新建立各孢粉化石序列的深度-年代模型，并用线性插值方法获取500年间隔的孢粉化石数据。最终用随机森林模型重建出青藏高原22000年以来500年间隔的植被时空格局变化。本数据可以为理解过去高寒植被的变化过程和机制提供依据，为研究过去气候变化对青藏高原植被的影响提供证据，为气候模拟提供边界条件。
秦锋, 赵艳, 曹现勇
本数据集来源于论文：Huang, R., Zhu, H.F., Liang, E.Y., Liu, B., Shi, J.F., Zhang, R.B., Yuan, Y.J., & Grießinger, J. (2019). A tree ring-based winter temperature reconstruction for the southeastern Tibetan Plateau since 1340 CE. Climate Dynamics, 53(5-6), 3221-3233. 在本文中，为了了解过去几百年冬季温度变化历史及其驱动因素，中国科学院青藏高原研究所高寒生态重点实验室、青藏高原地球科学卓越创新中心梁尔源研究员课题组，利用2007-2016年期间采集的树木年轮样本重建了青藏高原东南部地区公元1340年以来的冬季（11-2月）最低温度变化历史。 数据由论文作者提供，数据包含了1340-2007年青藏高原东南部昌都地区冬季的最低温度重建数据。 数据包含以下字段： year：年 Tmin.recon（ ℃）：重建的最低温度（ ℃） 数据详细信息参见附件：A tree ring-based winter temperature reconstruction for the southeasternTibetan Plateau since 1340 CE.pdf
黄茹, 朱海峰, 梁尔源
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