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
该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1°。此外,还包括在气候驱动下(无人类干扰)的以上11个生态系统参量在2001~2018年间的时空变化。因此,该数据集可以反映气候变化与人类活动对21世纪中国陆地生产系统的影响。
陈永喆, 冯晓明, 田汉勤, 武旭同, 高镇, 冯宇, 朴世龙, 吕楠, 潘乃青, 傅伯杰
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
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
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
植物功能型(PFT)是根据植物种的生态系统功能及其资源利用方式而对宠大的植物种进行的组合,每一种植物功能型共享相似的植物属性,是将植物种的多样性简化为植物功能和结构的多样性。植物功能型的概念受到生态学家特别是生态系统建模者的推崇。其基本假设是全球重要的生态系统动态可以通过有限的植物功能型表达和模拟。目前,植物功能型已被广泛用于生物地理模型、生物地球化学模型、陆面过程模型和全球动态植被模型,如美国国家大气研究中心(NCAR)的陆面过程模型已经将原来用土地覆盖信息变为应用植物功能型图(Bonan et al., 2002)。植物功能型已经被用于动态全球植被模型(DGVM)中,用以预测全球变化情景下生态系统结构与功能的变化。 参考全球植物功能型分类体系,根据模型需求,将土地覆盖类型与植物功能型合并考虑,确定该数据的分类体系下表。 1、植物功能型分类体系 1 Needleleaf evergreen tree, temperate 2 Needleleaf evergreen tree, boreal 3 Needleleaf deciduous tree 4 Broadleaf evergreen tree, tropical 5 Broadleaf evergreen tree, temperate 6 Broadleaf deciduous tree, tropical 7 Broadleaf deciduous tree, temperate 8 Broadleaf deciduous tree, boreal 9 Broadleaf evergreen shrub, temperate 10 Broadleaf deciduous shrub, temperate 11 Broadleaf deciduous shrub, boreal 12 C3 grass, arctic 13 C3 grass 14 C4 grass 15 Crop 16 Permanent wetlands 17 Urban and built-up lands 18 Snow and ice 19 Barren or sparsely vegetated lands 20 Bodies of water 2、制图方法 中国1公里植物功能型图是根据Bonan等(Bonan et al., 2002)提出的土地覆盖与植物功能型转换的气候规则,对MICLCover土地覆盖图(冉有华 等,2009;Ran et al., 2012)进行转换。MICLCover土地覆盖图是融合了2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植物型、中国1:10万冰川分布图、中国1:100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)的最新发布的土地覆盖数据,采用IGBP土地覆盖分类系统。评价显示,其可能是目前存在的全国1km尺度上精度最高的土地覆盖图。气候数据利用何杰等(2010)发展的1981-2008年的空间分辨率为0.1度、时间分辨率为3小时的中国大气驱动数据,是我国现存的在全国尺度上具有最高时空分辨率的气候数据,该数据融合了Princeton 陆面模式驱动数据(Sheffield et al., 2006)、GEWEX-SRB 辐射数据(Pinker et al., 2003)、TRMM 3B42 和APHRODITE 降水数据以及中国气象局740个气象台站的观测数据。根据RanYouhua等(2010)的评价结果,GLC2000在目前的全球土地覆盖数据集中,具有相对较高的精度,且其分类系统中没有混交林这一类,因此MICLCover土地覆盖图中的混交林利用GLC2000 (Bartholome and Belward, 2005; 徐文婷 等,2005)中的信息进行了替换。该数据可用于陆面过程模型等相关研究中。
冉有华, 李新
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