本数据为青藏高原CHNZ020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87科129属150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
本数据集是2020年8月三江源地区典型地物高光谱测量数据。使用大疆M600搭载Cubert S185高光谱成像仪拍摄。包括2020年在三江源区域观测的典型地物高光谱测量数据。高光谱拍摄当天为晴天,飞行前进行了白板校准;并使用差分GPS记录经纬度坐标,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。
刘林山, 谷昌军, 崔伯豪, 魏博
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、海拔、生态系统类型、不同土层(SOC0-100 (kg Cm-2); 0-100代表土层)、地下生物量含量。 2)数据来源 此部分数据是从文献中获取,具体文献来源参考说明文档。 3)数据质量描述 数据观测覆盖范围广,包含指标全面,展示了不同土层下的土壤有机碳含量,具有较高的完整性和精确性,能满足对青藏高原草地土壤碳储量的估算。 4)数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原土壤的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、生态系统类型、年降雨量、干旱指数、年净初级生产力、地上生物量、地下生物量等数据。 2)数据来源 一部分来源于文献(1980-1995),另一部分来源于实地采样(2005-2006)。 3)数据质量描述 数据观测年份长,时间跨度大,覆盖范围广,包含指标多,具有较高的完整性和精确性,能满足对青藏高原草地植被碳储量的估算。 4)数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
该数据集是基于16个动态全球植被模式(TRENDY v8)在S2情景下(CO2+Climate)模拟的GPP,表征生态系统总初级生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019),具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球,本数据集选取了青藏高原区域,空间上用最近邻方法插值到0.5度,时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据,常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局,且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考,具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
本数据为青藏高原地区季度合成卫星遥感影像集,通过对Sentinel-2表观反射率时间序列产品进行去云合成处理得到,含可见光和近红外共4波段,空间分辨率约为10米。每年按1月-3月、4月-6月、7月-9月、10月-12月分为4个季度,综合利用Sentinel-2数据的可见光波段、卷云波段、气溶胶波段及近红外波段信息得到各时相影像的云掩膜,并按中位数原则对一个季度内所有掩膜后的影像进行合成,得到青藏高原地区的无云卫星遥感影像。
龙腾飞
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
数据包含兰州大学地质科学与矿产资源学院古生物教研室2019年至2020年期间采自于甘肃、青海、云南的新生代植物大化石;化石均由团队成员赴野外采集而来,并在实验室中通过常规化石修复方法与角质层实验方法进行加工;化石保存基本完好,其中部分保存有角质层,可以进行实验并一步观察到气孔等微细结构,有助于分类鉴定及恢复古气候条件;对这些植物大化石的研究有助于深入了解青藏高原东部新生代古环境、古气候、古地理变化以及认识当时的植被面貌。
杨涛
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
(1)本数据集是申扎高寒湿地2016-2019年的碳通量数据集,包含空气温度、土壤温度、降水、生态系统生产力等参数。(2)该数据集以野外涡度相关实测数据为基础,采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法,基本流程包括:野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集还包含了基于涡度相关数据集标定后的模型模拟数据。(3)该数据集已经过数据质量控制,数据缺失率为37.3%,缺失数据已采用插值方式补充。(4)该数据集对认识高寒湿地碳汇功能具有科学价值,也可以用于机理模型的矫正和验证等。
魏达
通过对青藏高原宗日遗址、河西走廊三角城、火石梁、缸缸洼、一个地窝南、砂锅梁、官地、茂林山、冬给错那、诺木洪、曲贡、立定等40余处新石器-青铜时代遗址进行考古调查和发掘,获取了各遗址经纬度、高程、文化属性、文化遗物等基本信息;同时,对遗址调查和发掘过程中的动植物遗存进行科学收集、鉴定和实验室分析,得到了一批遗址碳十四年代数据、光释光年代数据、动物遗存鉴定数据、植物遗存鉴定数据、碳氮稳定同位素数据、孢粉数据、真菌孢子数据和环境指标数据。该数据集为研究青藏高原新石器-青铜时代先民的活动历史和生业模式提供了数据支撑。
杨晓燕, 吕红亮, 刘向军, 候光良
数据集包含1980,1990,2000,2010,2017年青藏高原草地产草量空间分布。基于中国科学院地理科学与资源研究所具有自主知识产权的生态水文动力模型VIP(Vegetation Interface Process) 模拟了青藏高原草地总初级生产力(GPP),利用经验系数估算了净初级生产力(NPP),将NPP换算为干物质,再根据根冠比估算了干草产量。空间分辨率1公里。该数据集将为草地资源管理、开发、利用以及“以草定畜”策略的制定提供依据。
莫兴国
数据集包含2000年,2010年,2018年青藏高原县级理论载畜量数据和1980年, 1990年, 2000年, 2010年, 2017年县级超载程度。基于地理科学与资源研究所具有自主知识产权的生态水文动力学模型VIP(Vegetation interface process) 模拟的NPP数据计算了产草量数据(1km分辨率),按照县行政区域尺度,计算县域产草量,并根据载畜量计算标准(NY/T 635-2015)计算得到县域范围内的理论载畜量。基于县级实际载畜量数据,计算了超载程度。数据将为草地恢复、管理和利用策略的制定提供借鉴。
莫兴国
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品(MOD13Q1 collection6)估算的三江源国家公园区域的植被生长季开始(Start of Season: SOS)和生长季结束的日期(End of Season: EOS)。共用了两种常见的物候期估算方法,分别是基于多项式拟合的阈值提取法(文件名中有poly字符)和基于双逻辑曲线(double logistic function)拟合后的拐点提取法(文件名中有sig字符)。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为2001年至2020年。空间分辨率为250m。数据中包含4个子文件夹,CJYYQ_phen是三江源国家公园长江源园区的物候结果,HHYYQ_phen是三江源国家公园黄河源园区的物候结果,LCJYYQ_phen是三江源国家公园澜沧江源园区的物候结果,SJY_phen是整个三江源区域的物候。 数据格式为geotif,建议使用arcmap或者Python+GDAL浏览和处理数据。
王旭峰
该数据集内包含2012-2015年月值净初级生产力数据,数据基于中国地面气候资料日值数据集的温度、降水、太阳辐射等气候要素以及蒸散ET、潜在PET、光合有效吸收比例FPAR、NDVI、最大光能利用率等数据通过CASA模型计算得到,计算结果用三江源采样点数据进行验证,相关系数达到0.718。该数据集可直接用于青藏高原草地植被变化的分析,为草地变化动态动态监测提供基础,为青藏高原草地变化治理提供依据。
樊江文, 辛良杰, 张海燕, 袁秀
植被调查数据是研究生态系统结构与功能必不可少的数据。藏北地区蕴含广袤的草地生态系统,主要包括高寒草甸、高寒草地、以及高寒荒漠化的草地。由于独特的地理位置以及高海拔缺氧的环境条件,在藏北高原的群落调查数据较为稀少。本课题组基于前期工作的积累,在2017年生长季对整个藏北高原15个县域开展了较为全面的植被调查。本数据集包括藏北样带上从那曲到日土县23个采样点的围栏内外的生物量数据。本数据集可用于生产力的空间分析与模型的校准工作。
张宪洲, 牛犇
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
本数据集是2008年青藏高原地区的土地覆被数据,数据为栅格TIFF格式,空间分辨率为300米,包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类,可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统,有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料,包括MERIS FR/RR,AVHRR,SPOT-VGT,PROBA-V等。经验证,该数据集的总体精度在70%以上,当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
本数据集是2013年青藏高原地区的土地覆被数据,数据为栅格TIFF格式,空间分辨率为300米,包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类,可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统,有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料,包括MERIS FR/RR,AVHRR,SPOT-VGT,PROBA-V等。经验证,该数据集的总体精度在70%以上,当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
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关注我们
时空三极环境大数据平台 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved | 京公网安备11010502040845号
数据中心技术支持: 数云软件