本数据集包含2019-2021年青藏高原多条科考线路土壤样品的生物性质数据，包括采集人、采集时间、采集地点、经纬度、海拔、植被类型、取样深度、磷酸酶活性、微生物呼吸、氮转化特征、功能基因丰度以及真菌、细菌、原生生物多样性等信息。各项土壤性质的分析参考《土壤环境质量监测技术规范》的要求，通过室内化验分析获得的一手数据，数据质量通过测定空白样品、重复样品和标准样品进行统一控制。该数据集可用于气候变化和人类活动影响下土壤质量和功能评价。
张丽梅
本数据集内容属于2019年在青藏高原中西部地区（西藏阿里地区、日喀则地区、那曲地区以及新疆喀什地区与和田地区）采集的土壤样点数据，数据内容包括样点编号、坐标（经纬度）、土壤类型（土纲、亚纲、土类）。土壤类型以中国土壤系统分类标准命名。数据主要来源于野外采样观察土壤剖面及周边景观后得出来的土壤类型，用GPS定位获取各个点位的坐标。由于疫情影响，2019年所采的样品理化属性分析滞后，部分土壤类型可能需要后续根据所测得的理化属性对诊断层进行更进一步的判断，然后对土壤类型进行更新。点位分布与青藏高原中西部地区，基本描述了青藏高原中西部地区土壤类型的分布情况，本数据集为后续研究及其他课题的研究提供了基础的土壤背景数据。
宋效东
该图集包括《青藏高原荒漠生态系统类型分布图》、《青藏高原农牧业适宜区分布图》和《青藏高原荒漠生态系统荒漠化发展趋势图》三幅专题地图。专题地图时间跨度是2010-2020年。原始气候数据来自于TerraClimate月尺度气候数据集，其空间分辨率为1/24°（约4 km），预处理将数据插值到30m。《青藏高原荒漠生态系统类型分布图》基于遥感影像、野外调查结果，综合国内现有的荒漠化评估体系及国际上大多数学者公认的荒漠生态系统分级标准，制定青藏高原荒漠生态系统的详细分类细则，引入机器学习、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等算法，进行青藏高原荒漠生态系统空间分布图编制。《青藏高原农牧业适宜区分布图》反映农牧业产品的供给服务，首先对青藏高原现代荒漠生态系统植被生产力进行评估，评估结果将显示该区域内潜在饲草供应量的空间分布，同时基于USDA的经验设定放牧红线，包括：1）潜在年均植被生物量小于225kg/ha；2）距离水源大于1.6km；3）坡度大于65%；4）高强度侵蚀区域。经红线排除区域将严格禁止放牧活动的发生。其次，通过有关文献检索，整理了近5年青藏高原内部及周边主要作物的种植区域，包括青稞、枸杞和小麦，基于现有种植区的气候及地质环境的最大信息熵分析，评估三种作物在青藏高原荒漠生态区的生长适应性，以求在青藏高原荒漠生态地区开发新的农业种植区。《青藏高原荒漠生态系统荒漠化发展趋势图》基于青藏高原现代荒漠生态系统与21世纪初期的历史荒漠化状况之间的对比，诊断了20年间该地区荒漠生态系统的演变格局，并在假设未来50a内气候变化趋势稳定的情景下模拟青藏高原荒漠生态系统产生与消退概率。此概率分布图将作为评定未来50a内青藏高原荒漠生态系统保护与开发适宜性的重要参考。本图集对于监测青藏高原荒漠生态系统、开发利用青藏高原荒漠生态系统服务功能有参考价值。
王训明
青藏高原典型县域特色畜种调查数据集主要包含青藏高原上典型县域的畜种种类、数量、分布特征、特色畜种生产性能的相关数据、畜种照片、畜种样品采集信息，为青藏高原畜种相关研究提供基础数据；数据主要来源为实地调查和文献收集，利用Excel进行整理分析；对数据进行查验，剔除差异较大的数据，并补充缺少数据，使数据有较好的代表性；调查数据收集完成后，分析评估畜种遗传多样性，为青藏高原地区畜牧业研究，提供有效的基础研究数据。
王飞
青藏高原典型县域特色牧草调查数据集主要包含青藏高原上典型县域的栽培牧草、野生牧草及毒害草种类、数量、分布特征、相关特性、天然草地样地调查数据、采集照片、植物标本采集信息等。该数据集可供建立该区域牧草相关数据库，用于分析研究该区域牧草资源分布发展状况，并提出利用保护对策。数据来源于野外考察和文献收集，利用Excel进行整理分析。对获得的数据进行查验，剔除差异较大数据，并补充缺失数据，使数据有较好的代表性。该数据集可用于青藏高原区域天然草地与人工草地的合理配置研究，规划人工草地的合理布局。
王飞
基于NASA的地球系统模型版本5（GEOS 5）。该算法能够同化所有原位和遥感大气数据。本数据主要用到MERRA-2的气溶胶场。这是首次将气象和气溶胶观测联合同化为全球同化系统的年代际再分析资料。MISR是通过指向9个不同方向的摄像机观察地球，可以知道在自然条件下散射到不同方向的辐射。本数据算法主要用到的数据产品有MERRA-2 气溶胶分析产品（M2T1NXAER）和MISR level 3版本四全球气溶胶产品（MIL3DAEN_4）。首先用MERRA-2提供的气溶胶信息计算得到每个格点中的PM2.5与AOD的比值，然后用MISR的AOD乘以该比值即为该格点的PM2.5浓度。利用该方法得到的PM2.5浓度平均预测误差在20微克/立方米以内。相应的PM2.5产品也可以为评估青藏高原地区颗粒物污染状况提供参考。
傅迪松
汞是一种全球性污染物。青藏高原毗邻当前大气汞排放最严重的地区南亚，可能受到长距离传输的影响。利用冰芯和湖芯可以很好地重建大气汞传输和沉降历史。基于青藏高原和喜马拉雅山南坡8支湖芯和1支冰芯重建了工业革命以来的大气汞沉降历史。本数据集包含青藏高原纳木错、班公错、令戈错、枪勇湖、唐古拉湖和喜马拉雅山南坡Gosainkunda湖、Gokyo湖和Phewa湖的8支湖芯数据，各拉丹冬1支冰芯数据。冰芯数据分辨率为1年，湖芯数据2~20年，数据包含汞浓度数据和沉降通量数据。
康世昌
陆地实际蒸散发(ETa)是陆地生态系统的重要组成部分，它连接着水文、能量和碳循环。然而，准确监测和理解青藏高原(TP)实际蒸散发(ETa)的时空变化仍然非常困难。在此，利用MOD16-STM模型，在土壤属性、气象条件和遥感数据集的支持下，对青藏高原多年（2000-2018年）月度ETa进行了估算。估算出的ETa与9个通量塔的测量结果相关性非常好，均方根误差（平均RMSE=13.48 mm/月）和平均偏差（平均MB=2.85 mm/月）较低，相关系数（R=0.88）和一致性指数（IOA=0.92）较高。2000年至2018年，整个TP和东部TP（Lon>90°E）的空间平均ETa显著增加，增速分别为1.34 mm/年（P<0.05）和2.84 mm/年（P<0.05），而西部TP（Lon<90°E）未发现明显趋势。ETa及其组分的空间分布不均匀，从东南向西北TP递减。东部ETa呈显著上升趋势，西南部ETa全年呈显著下降趋势，尤其是冬春两季。土壤蒸发(Es)占总ETa的84%以上，其时间趋势的空间分布与年平均ETa相似。春季和夏季的ETa变化幅度和速率最大。陆表ETa的多年平均年值(面积2444.18×10^3 km2)为376.91±13.13 mm/年，相当于976.52±35.7 km3/年。整个TP(包括所有高原湖泊，面积2539.49×10^3 km2)的年平均蒸发水量约为1028.22±37.8 km3/年。新的ETa数据集有助于研究土地覆被变化对水文的影响，有助于对整个TP的水资源管理。
马耀明, 陈学龙, 袁令
本数据集是2019年9月川藏铁路沿线典型植被无人机高光谱观测数据，使用的是大疆M600 Resonon成像系统的机载光谱仪。包括2019年在拉萨的草原区域观测的高光谱数据，自带经纬度。高光谱调查时基本为晴天。飞行前进行了白板校准；采集数据时设有靶标（即适于草地的标准反光布），用于光谱校准；设有地面标志点（即有字母的泡沫板照片），并记录了每个标志点的经纬度坐标，用于几何精确校准。无人机高光谱相机记录的dn值，可使用Spectronon Pro软件转换为反射率。高光谱数据用于提取不同植被类型光谱特征、植被分类、反演植被覆盖度等。
周广胜, 汲玉河, 吕晓敏, 宋兴阳
结合MODIS积雪产品Terra/Aqua（500 m）与IMS（4 km），发展了青藏高原每日无云高分辨率积雪产品 (TAI, 500 m)。其相对于原始的MODIS Terra（云覆盖46.6%）和Aqua（55.1%）、及MODIS Terra-Aqua结合（37.3%），将云遮蔽全部去除。同时，提高了积雪成图，新生成的TAI产品的积雪面积为19.1%，相对于原始的MODIS Terra/Aqua及MODIS Terra-Aqua结合（积雪面积4.7%～8.1%），显示了大大的提高。与青藏高原105个站点雪深数据验证表明，TAI产品的总精度为94%，相对于MODIS Terra（55%）、MODIS Aqua（50%）、及MODIS Terra-Aqua结合（64%），都显示了较大的提高，特别是雪深大于4 cm时效果较好。
张国庆
为描述青藏高原及周边地区主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景，并建立相应的遗传资源库，本科考队于2018至2019年集中在云南大理、云南香格里拉、西藏芒康、甘肃碌曲、西藏察隅、西藏阿里那曲昌都、新疆和田、新疆伊犁地区采集当地家养动物血液或组织样品，同时拍摄样品对应个体照片。每个文件夹包含1套当地家养动物照片和1个样品信息表。照片以jpg格式存储。信息表记录物种、品种、详细采样地、样品类型、采集时间、采集人、保存方式等基本样品信息，以excel表形式存储。
尹婷婷, 彭旻晟
青藏高原是世界上最大的高、低纬度多年冻土带，近几十年来，其多年冻土带迅速退化，其最显著的特征之一就是热融湖塘的形成。这样的湖泊由于能够调节碳循环、水和能量通量而引起了极大的关注。然而，这一地区的热融湖塘的分布在很大程度上仍不为人所知，这阻碍了我们对多年冻土的响应及其碳反馈对气候变化的理解。本数据集基于200余景Sentinel-2A影像，结合ArcGIS、NDWI和Google Earth Engine平台，通过GEE自动提取和人工目视解译的方法提提取青藏高原多年冻土区内热融湖塘边界。在2018年热融湖塘数据集中，青藏高原多年冻土区共有121,758个热融湖塘，面积为0.00035-0.5 km²，总面积为1730 km² 。本次热融湖塘编目数据集为青藏高原水资源评价、多年冻土退化评价、热喀斯特研究提供了基础数据。
陈旭, 牟翠翠, 贾麟, 李志龙, 范成彦, 母梅, 彭小清, 吴晓东
全面了解青藏高原多年冻土发生的变化，包括年平均地温(MAGT)和活动层厚度(ALT)的变化，对气候变化引起的多年冻土变化工程的实施具有重要意义。 青藏高原多年冻土活动层厚度和范围模拟数据集，参考2000-2015年CMFD再分析数据及中国气象局气象观测资料、1公里数字高程模型、地理空间环境预测因子、结合冰川和冰湖、钻孔数据等，利用统计和机器学习(ML)方法模拟了青藏高原多年冻土层磁通量和磁通量的当前和未来变化，得到RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种不同浓度情景下2000-2015、2061-2080年平均地温(MAGT)和活动层厚度（ALT）范围数据，分辨率为0.1*0.1度。 模拟结果表明，利用统计和ML相结合的方法模拟冻土热状态所需的参数和输入变量较少，可以有效地了解青藏高原冻土对气候变化的响应。
倪杰, 吴通华
采用计算草地实际净初级生产力，CASA模型是一种光能利用率模型，生产力的估算主要由植物吸收的光合有效辐射（APAR）与光能转化率（ε）2个变量决定。植被所吸收的光合有效辐射（APAR）取决于太阳总辐射和植被对光合有效辐射的吸收比例；采用TEM（Terrestrial Ecosystem Model）模型计算草地潜在生产力，首先计算草地的总初级生产力（GPP），再计算植物自养呼吸（Ra），最后得出草地净初级生产力（NPP）。TEM模型是气候驱动的生产力模型，所需的参数有：植被类型、土壤质地、土壤水分、潜在蒸散、太阳辐射、云量、降水、温度和大气CO2浓度；利用随机森林算法（RF）计算青藏高原草地潜在地上生物量，预测变量包含气候、土壤、地形等14个变量。气候变量包含生长季（5-9月）平均日较差、生长季总降水、生长季平均温度和非生长季（前一年10 - 当年4月）平均日较差、非生长季总降水、非生长季平均温度。地形变量包括高程、坡度、坡向。土壤变量包含土壤质地（砂、粉、粘土含量）、土壤pH值和土壤有机碳。 实际净初级生产力和潜在净生产力数据年限为2000-2017；潜在草地地上生物量数据年限为（2014-2018）。
牛犇, 张宪洲
本数据集为青藏高原区域2016年日分辨率0.02° x0.02° BRDF 核驱动模型核系数数据集。采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，联合极轨卫星数据MODIS反射率和静止卫星葵花8-AHI地表反射率数据反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF。MODIS地表反射率数据及AHI天顶反射率数据集为官方网站下载，经过配准、大气校正等处理，以5天为周期合成日分辨率BRDF。相较于同类产品,，该BRDF合成周期最短，且考虑了地形效应，对快速变化地表特征的捕捉更具有优势，且时空连续性更好。可有效支撑j反射率角度效应订正、或用于与BRDF相关地表参数的高精度估算。
闻建光, 唐勇, 游冬琴
第二次青藏高原综合科学考察研究任务五专题一“高原动物多样性保护和可持续利用”（2019QZKK0501）第一年度（2019年底至2020年初）本专题共计组织110支科考队，重点在青藏高原墨脱地区、祁连山、西天山开展野外科学考察60余次，基本覆盖了整个青藏高原地区。利用红外相机，样线，样点等方法对青藏高原脊椎动物（鸟类，哺乳类，爬行类，两栖类，鱼类），对青藏高原亚洲水塔区及喜马拉雅区所属的农牧交错区农牧昆虫进行了全面调查。完成雅鲁藏布江等典型水体外来鱼类、西藏自治区拉萨、林芝与青海省西宁市等地区外来两栖爬行动物物种、川藏北线鼠类、普氏原羚等物种的第一轮野外调查，开展并完成部分物种的遗传学（或组织学）样品采集工作。本数据集包含本专题第一年度科学考察收集的标本组织样品信息。数据以课题、子课题整理，每个文件夹包含1个数据集规范表，1个或多个标本组织样品信息表。信息报包含子课题编号、物种、采集地、采集时间、采集人、样品类型、保存方式等信息。
青藏高原动物资源共享平台
高原鼢鼠（Eospalax baileyi）是鼹形鼠科、鼢鼠属的动物，长期生活于地下黑暗封闭洞穴中，不冬眠，主要采食植物的地下根系，1年繁殖1次，每胎产仔数1-6只，主要栖息于高寒草甸、草甸化草原、草原化草甸、高寒灌丛、高原农田、荒坡等比较湿润的河岸阶地、山间盆地、滩地和山麓缓坡，仅分布在中国西部和西北部，海拔2800-4500米。分布在高海拔地区的高原鼢鼠不仅面临着地下洞穴的低氧胁迫，还面临着高原低氧的双重压力。长期的低氧生活除了在基因组序列上积累适应性突变，也会在基因组的结构和基因表达调控上体现适应性调控改变，通过分析不同海拔的高原鼢鼠的DNA甲基化和转录组数据，可以尝试解析高原鼢鼠在表观调控和基因表达水平的适应性进化和调控机制。
吕雪梅
本数据集为青藏高原区域2016年日分辨率0.02° x0.02°地表反照率产品。采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，联合极轨卫星数据MODIS反射率和静止卫星葵花8-AHI地表反射率数据反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF/反照率。MODIS地表反射率数据及AHI天顶反射率数据集为官方网站下载，经过配准、大气校正等处理，以5天为周期合成日分辨率BRDF，进而估算日分辨率的反照率。经过验证评估，满足反照率应用精度要求，相较于同类产品对快速变化地表特征的捕捉更具有优势，且时空连续性更好。可有效支撑青藏高原地区辐射平衡、环境变化研究。
闻建光, 唐勇, 游冬琴
该数据集包含纳木那尼冰川（北支）2008-2018年的年物质平衡数据，侧碛和末端自动气象站2011-2019年日气象数据及冰面上2018-2019年的月均气温和相对湿度数据。 冰川物质平衡数据观测时间为每年9月底或10月初，采用冰面测杆和雪坑结合的方法进行观测，获取测杆点的物质平衡数据，然后计算整条冰川的年净物质平衡（具体方法见参考文献）。 2台自动气象站（AWSs，Campbell公司）分别安装在纳木那尼冰川侧碛和末端。AWS1观测时间为2011年10月1日-2018年11月30日，观测数据包括气温(℃)、相对湿度(%)、太阳辐射(W/m2)，仪器半小时记录一次气象资料。AWS2观测时间为2010年10月19日-2018年11月30日，观测数据包括风速(m/s)、大气压(hPa)、降水 (mm)，仪器每小时记录一次气象资料。首先剔除原始记录中的少量异常数据，然后计算这些参数的日值。数据质量方面：原始数据质量较好，缺失较少。 两个温湿度探头（型号：Hobo MX2301）于2018年安装于冰面，半小时记录一次数据。将半小时数据处理为月均值。原始数据质量较好，没有缺失。 数据以excel文件存储。 该观测资料可以为研究喜马拉雅西段北坡气候、冰川、水资源及其之间的关系提供重要的基础数据，可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
赵华标
整编了目前北半球数量最多的年平均地温（1002个）和活动层厚度（452个）地面观测数据，利用四种统计学习模型融合这些地面观测与多源遥感等数据产品，集合模拟得到了代表2000-2016年北半球多年冻土区年平均地温、活动层厚度、多年冻土发生概率和多年冻土水热分带数据集，空间分辨率为1公里，验证表明具有更高的精度。可为北半球多年冻土区的工程规划、设计、环境模拟与评价等提供数据支持，也可作为北半球多年冻土现状的数据基准，评估未来多年冻土变化及其影响。
冉有华, 李新, 程国栋, 车金星, Juha Aalto, Olli Karjalainen, Jan Hjort, Miska Luoto, 金会军, Jaroslav Obu, Masahiro Hori, 俞祁浩, 常晓丽
联系方式
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0931-4967287
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