川藏铁路沿线洪水风险评估数据，包括自然指标、危险性、脆弱性和风险评估数据。数据来源：从地球大数据科学工程网站获取；根据USGS下载的DEM计算获取。加工方法：五年一遇最大24h降水通过根据评估区域内逐年最大24h降水序列进行频率计算获得；河网指数根据评估区域内海河版六级水网裁剪并处理获得；危险性将五年一遇最大24h降水和河网指数赋值计算获取；脆弱性将人口密度、交通造价、GDP总量数据赋权计算获得；风险数据根据危险性和脆弱性赋权计算获得。制定数字加工操作规范。加工过程中，规定操作人员严格遵守操作规范，同时由专人负责质量审查。经多人复查审核，其数据完整性、逻辑一致性、位置精度、属性精度、接边精度、现势性均符合国家测绘局制定的有关技术规定和标准的要求，质量优良可靠。
王中根
本数据根据1840-2019重大山洪灾害案例汇编，是川藏铁路沿线的山洪灾害调查数据，包括了时间、地点、灾害类型、成因、经度、纬度、降雨量、铁路段和灾害损失信息。根据2006版的《中国历史大洪水资料调查汇编》、《全国山洪灾害防治项目（2013-2015年）》四川省和西藏自治区山洪灾害调查成果及实地调查等不同数据源的特点对原始资料进行真实性、一致性的检查及规范化处理；然后根据数据源及资料进行分析，整理归纳；最后，运用SuperMap软件进行处理等。
王中根
横断山区地处四川盆地西部、云贵高原西北部和青藏高原东部，川藏铁路横跨14条大江大河、21座4000米以上的雪山，区内地质构造复杂、板块活动强烈、地貌形态多样、岩层风化破碎、重大工程扰动、气候变化等诸多因素影响，使得这一区域地震、泥石流、崩塌、滑坡、冰湖溃决、山洪、雪灾和干旱等多种灾害高发、频发，表现出明显的时空延拓性，灾害周期短、强度大、波及范围广。本数据集是我们在上述地区进行第二次青藏高原科学考察的无人机遥感影像及现场照片的集合，对支撑青藏高原防灾减灾、工程安全防护与区域发展战略需求有着重要意义。
张强, 周强, 吴文欢, 赵佳琪, 袁茹玥
本数据集包括6个数据文件，分别是：(1)高寒草甸海拔梯度土壤温度和水分数据_西藏当雄（2019-2020），该数据是2019-2020年西藏当雄高寒草甸海拔4400m，4500m，4650m，4800m，4950m，5100m不同土壤深度（5cm和20cm）的温度和含水量的逐小时观测数据。(2)色季拉山林线气象环境数据_西藏林芝(2019)，该数据是2019年西藏林芝色季拉山林线（包括阴坡林外、阴坡林内、阳坡林外、阳坡林内）的逐小时气象环境（包括风速、距离地表1m气温、距离地表1m相对湿度、距离地表3m气温、距离地表3m相对湿度、大气压、总辐射、净辐射、光合有效辐射、660nm红光辐射、730nm红外辐射、地表温度、大气长波辐射、地表长波辐射、地下5cm\20cm\60cm热通量、地下5cm\20cm\60cm土壤温度和湿度、雨量、雪厚）逐小时观测数据，其中由于高原地区设备电力故障，导致部分观测数据缺失，已在数据中说明。(3)主要气象站点的植被NDVI_青藏高原（2020），包括青藏高原25个气象站点附近的植被NDVI调查数据和计算平均值。(4)土地利用调查数据集_川藏铁路沿线(2019)，包括川藏铁路沿线35个调查点的土地利用调查数据，包括调查时间、地点、经纬度、海拔、坡度坡向、主要植被类型和优势物种。(5)叶面积指数调查数据_川藏铁路沿线（2019），包括川藏铁路沿线主要植被类型的叶面积指数调查数据和计算平均值，使用Sunscan冠层分析仪和LAI-2200测量。(6)土壤温湿度调查数据_川藏铁路沿线(2019)，包括川藏铁路沿线34个调查点：地点、经纬度、海拔、土壤表面温度、土壤30cm处湿度，数据记录为每个调查点3次重复测量。该数据集可用于青藏高原植被环境变化规律分析研究。
周广胜, 吕晓敏, 罗天祥, 杜军, 王玉辉, 周怀林
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