建立在碳、 氮稳定同位素分析方法基础上的古食谱分析的基本原理是我即我食（You are what you eat），即动物组织器官的化学组成与其生前饮食密切相关，通过对相关元素同位素比值的检测可直接揭示古代人与动物食物结构，进而探讨先民生业与家畜驯养研究的手段。骨骼胶原蛋白与牙齿釉蛋白在埋藏过程中不易污染却可以保持其结构的完整性，其蛋白质氨基酸及元素的组成与含量相对固定，是古食谱分析的主要对象。对青藏高原西南部云南怒江石岭岗遗址人骨和动物骨的胶原进行碳、氮稳定同位素分析。
董广辉, 任乐乐
青藏高原高寒缺氧环境是人类生存、生活的重大挑战，人类何时登上青藏高原并适应高原极端环境一直是学术界关注的热点问题。目前在青藏高原史前文化研究中，除了东北部地区，青藏高原大部分地区尚未建立起考古学文化序列。雅江流域是人类活动遗迹分布较为密集的地区之一，但是考古发掘和研究较少，对古人在此区域的活动历史尚不清楚。通过多年的考古调查和发掘，目前已对藏东南林芝地区具文化层的考古遗址进行系统测年，获得33个碳十四年代数据。
杨晓燕, 王彦人
三江源地区土地沙漠化分布数据集源自青藏高原沙漠化格局与变化数据，本数据基于遥感影像、辅助数据等多源数据集成得到。主要使用和参考的数据包括：1）遥感影像数据：选取Landsat提取6 ~ 9月份影像作为青藏高原土地沙漠化监测的主要数据源，共选择1980年、1990年、2000年、2010年和2015年五期影像监测土地沙漠化， 2）辅助数据：地形数据、土壤类型数据、植被类型数据、土地利用数据和Google Earth影像等辅助数据是沙漠化土地解译过程中的重要数据；3）沙漠化指征体系，以风蚀速率、流沙面积占地百分比、植被覆盖度为三个主要指标；4）三江源地区面积为382312 km2，该数据集是从青藏高原土地沙漠化分布数据中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析；5）本数据格式为Shapefile格式。推荐使用arcmap打开数据。
南维鸽
典型矿产开发工程区域土地覆被数据包含甘南藏族自治州土地覆被数据集（2000）、甘南藏族自治州土地覆被数据集（2010）、甘南藏族自治州土地覆被数据集（2020）。数据格式为shape file文件，空间分辨率为30m，包含耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪十大类，时间分辨率为年。数据来源于GlobeLand30（全球地理信息公共产品，http://www.globallandcover.com/），经过镶嵌和整编处理获得。源数据的数据精度评价由同济大学和中国科学院空天信息创新研究院牵头完成，数据的总体精度超过83.50%。该数据集可以为相关研究提供高精度的基础地理信息，可应用于青藏高原东北部祁连山成矿带超大型金矿带典型矿产开发区域的土地覆被综合效应评估，在矿产开发的环境效应评估、自然灾害风险评估以及防灾减灾等方面有重要应用。
程昊
青藏高原作为世界屋脊，亚洲水塔，世界第三极，是中国乃至亚洲重要的生态安全屏障。随着社会经济的快速发展，人类活动明显增加，对生态环境的影响越来越大。选取耕地、建筑用地、国道、省道、铁路、高速公路、GDP和人口密度8个因素为威胁因子，并基于专家打分法确定威胁因子的属性，对青藏高原生境质量进行评估，从而获得1990、1995、2000、2005、2010和2015年共6期青藏高原农牧区生境质量的数据集。制作生境质量的数据集将有助于探索青藏高原的生境质量，并为政府制定青藏高原的可持续发展政策提供有效支持。
刘世梁, 刘轶轩, 孙永秀, 李明琦
收集、整编与集成青藏高原人类活动、地理条件、环境质量、自然灾害、医疗卫生、自然资源等数据信息。（1980-2019 年气象数据（气温、气压、风速、降水量、蒸发量、日照时数、空气湿度），青藏高原大气含氧量、太阳辐射、400万数字地貌数据集、土壤侵蚀、青藏高原土壤持久性有机污染物浓度数据集、西藏、青海自然灾害、医疗资源、经济数据、青藏高原水资源量数据（1990、1995、2000、2005、2010年）等）
信忠保
地形起伏度是区域海拔高度和地表切割程度的综合表征。在参考中国人居环境评价背景下的地形起伏度定义及其计算公式基础上，将数字高程模型（ASTER GDEM 30 m）数据重采样成1 km，运用模型计算得到青藏高原地形起伏度公里网格数据集。该数据集包括：（1）青藏高原地形起伏度公里网格空间数据；（2）青藏高原地形适宜性评价数据。数据可用于分析青藏高原的地形起伏度空间差异，对青藏高原的人居环境及其自然适宜性研究有重要意义。
肖池伟, 李鹏, 封志明
数据集记录了西藏自治区的耕地基本信息，包含两个数据表。其中，数据表1共有7个字段，数据表共有5个字段，分别记录了西藏自治区以及各区县1959~2016年的耕地面积、旱地面积、水田面积、有效灌溉面积、国家基建占地面积等内容，单位均为公顷。数据来源于：《西藏统计年鉴》、《西藏社会经济统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。该数据集对了解西藏自治区耕地情况、评价耕地利用水平、研究农业生产及粮食安全等方面有重要的价值。
苏正安
南峰地区地广人稀，土地类型多样,自然资源亦较丰富,是我国西南天然林区的重要组成部分﹐也是西藏自治区的粮食基地和新兴的工业基地之一。由于地处祖国西南边陲，境内山高谷深,交通运输极不方便,大面积天然森林尚未充分利用,土地利用程度甚低。近年来,南峰地区国民经济建设与工农业生产虽有显著增长,但经济基础仍然相当薄弱,生产技术和管理水平落后,已开发利用的土地并未充分发挥生产潜力,粮食作物亩产远低于全国平均水平。而且,水土流失、泥石流活动等已有所增强和扩展,土地资源遭受损毁,生物产量降低,牧场退化,致使人类生态环境开始恶化,在一定程度上影响社会经济的发展。因此,深入调查研究南峰地区的土地资源及各类土地的自然属性,针对当前土地利用所存在的问题,充分考虑社会经济技术条件和管理水平,遵循自然环境发展的客观规律,因地制宜提出合理利用和保护土地资源的措施和途径,充分发挥土地生产潜力,以谋求最优的经济效益﹑生态效益和社会效益﹐这对改善南峰地区的经济面貌,促进西藏自治区国民经济发展,均有实际的重要意义。 根据考察资料分析,南峰地区土地的宏观结构明显地受地貌要素所制约,而且地貌条件控制着热量和水分的再分配,导致植物群落面貌和土壤理化性状的地域分异,形成具有不同生产潜力的各种土地类型。另外﹐南峰地区地广人稀,土地开发程度极低,绝大部分土地的自然属性尚未受人类活动影响而发生显著和改变。因此,南峰地区土地类型的划分应以地貌为主导因素,参照气候特征及天然植被状况为原则。 据此原则,南峰地区可划分出湿润山地类和半湿润山地类两个土地类和24个土地型。数据中包含了各土地型面积、分布范围、主要特征和主要利用方向。该数据集原始数据数字化自《南迦巴瓦峰地区自然地理与自然资源》一书。
彭补拙, 杨逸畴
该数据集记录了青海省全省土地与自然资源，数据是按土地与自然资源进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含5个数据表，分别为: 土地与自然资源1998年.xls 土地与自然资源1999年.xls 土地与自然资源2000年.xls 自然资源2001年.xls 自然资源2002年.xls，数据表结构相同。例如土地与自然资源1998年数据表共有3个字段： 字段1：指标 字段2：单位 字段3：1998年
青海省统计局
该数据集记录了2007年-2013年青海省退耕还林（草）监测调查户人均收支情况，数据是按年份进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含6个数据表，各数据表结构相同。例如1978-2004年的数据表共有6个字段： 字段1：项目 字段2：2007 字段3：2008 字段4：2009 字段5：2010 字段6：2011
青海省统计局
该数据集为青藏高原（主要为青海省与西藏自治区）过去100年来人口、耕地与畜牧业数据。 数据集主要包括青海省与西藏自治区1912-2016年年际人口数据、1931-1990年青海省耕地面积数据、1950-2000年西藏自治区耕地面积数据、1949-2017年青海省牲畜数量、1952-2017年西藏自治区牲畜数量。 数据主要来源于历代文献与现代统计资料，主要为广大科研人在青藏高原农牧业发展研究方面提供论据。
刘峰贵
本数据集包括1985-2018年间，中亚地区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的城市建设用地变化的逐年数据。该数据空间分辨率为30m，时间分辨率为一年，源自基于Landsat遥感影像提取的1985-2018年全球人工不透水面（GAIA）变化数据（宫鹏等）。研究者对该数据在1985至2015年间每隔5年的7组数据进行了评估，其平均整体精度超过90%，并且是唯一跨越30年的城市建设用地数据集。
徐晓凡, 谈明洪
该数据集基于未来人口预测数据，城市扩张驱动因子数据（路网密度、居民点、夜间灯光、GDP）等，利用FUTURES未来城市扩张模型模拟预测2050年西宁市城市扩张格局，及土地利用分布。数据集包含了4个数据结果，分别对应不同情景下2050年西宁市城市格局。分别是维持现状（BAU），城市紧凑发展型（infill），延续现有格局并保护耕地（Protect），紧凑发展并保护耕地（infill_protect）四种。
沈石
1.数据内容：该数据包含了国内外1280户家庭耕地、草地、林地等不同类型土地面积及属性，用来支撑分析可持续生计中的自然资本部分。2.数据来源：课题组入户调研收集的一手资料。3.数据质量：收集该数据前，课题组及邀请的专家进行了预调研，完善了调研问卷；正式调研前，对参加数据收集的人员进行了严格的培训；正式调研时，每份问卷均经过三次检查方可入档。4.该数据对于了解环境-经济脆弱区农户自然资本、土地禀赋具有重要价值，是该方面对国别、宏观数据的重要补充。
张林秀, 白云丽
该数据集由2020年8月青藏高原野外考察期间无人机航拍所得，数据大小为10.1 GB，包括1500余张航片。拍摄地点主要包括拉萨、山南、日喀则等地区道路沿线、居民点及周边地区。航片主要反映了当地土地利用/覆被类型、设施农业分布、草地盖度情况等信息，航片均具有经纬度和海拔信息，可为土地利用/覆被遥感解译工作提供了较好的验证信息，还可用于植被覆盖度的估算工作，为研究区域土地利用研究提供了较好的参照信息。
吕昌河, 刘亚群
该数据集记录了青海省2019年-2020年国土经略。数据集包含4个pdf文件，数据整理自青海省自然资源厅，分别为青海国土经略2019年第1期，青海国土经略2019年第2期，青海国土经略2019年第3期，青海国土经略2019年第4期，青海国土经略2019年第5期，青海国土经略2019年第6期，青海国土经略2020年第1期，青海国土经略2020年第2期。《青海国土经略》是2002年创刊的双月刊， 主办单位为青海省国土资源科技信息中心，宣传国家政策法律、开展学术理论研究、交流基层实践经验、展示青海国土风貌、指导敛国土资源开发，受众于全国国土资源系统及大、中型矿山企业的广大工作人员和科技工作者，科研院所和关心国土资源事业的各界人士。
青海省自然资源厅
青藏高原基础地理基本情况数据集主要包含青藏高原215个县域尺度的基础地理基本情况参数。数据时间范围为2000-2015，时间分辨率为5年。主要统计指标为降雨量、温度、湿度、人口和地类面积，涉及县域有乃东区、桑珠孜区、噶尔县、吉隆县、玛多县、曲麻莱县等地区，县域名称数据集主要基于“1:25万全国基础地理数据库-2015版”的数据，数据来源为气象站点数据、地区统计年鉴等，通过Excel表达。本数据为掌握青藏高原县域尺度自然地理本底条件提供参考。
冯晓明
瓜达尔深水港位于巴基斯坦俾路支省西南部瓜德尔城南部，在巴基斯坦靠近伊朗一侧，东距卡拉奇约460km，西距巴基斯坦伊朗边境约120km，南临印度洋的阿拉伯海，向西则是霍尔木兹海峡和红海，与阿曼首都马斯喀特(Muscat)遥遥相对，是一个极具战略地位的海港。 本数据为瓜达尔及其周边土地覆盖数据，数据源于GlobeLand30 (Chen, 2014)，数据空间分辨率为30米，数据格式为tiff。 GlobeLand30数据集研制所使用的分类影像主要包括美国陆地资源卫星(Landsat)的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像，采用基于像元对象知识(POK-based)的分类方法 (Chen, 2015)，总体精度为83.50%，Kappa系数0.78 (Xie, 2015)。
吴骅
面向中亚五国农业可持续发展，以耕地为目标，从土地资源开发利用风险角度开展了土地资源脆弱性评价。以耕地为目标的土地资源开发利用风险评价因子包括：地形因子（高程、坡度）、土地利用类型、土壤质地等，农业可持续发展评价因子包括：人均GDP、人均谷物产量、农业经济增长率、城市化水平、人口自然增长率、土壤有机质含量等。将上述指标中直接代表土地资源属性的土地利用类型、土壤质地、土壤有机质含量等作为土地资源脆弱性评价指标，基于指标加权平均获取了土地资源脆弱性，并将土地资源脆弱性评价作为土地资源开发利用风险评价的一部分，进行土地资源开发利用风险评估时采用多元线性回归方法确定土地资源脆弱性评价指标的权重。数据提供了1995s (1992-1996), 2000s (1997-2001), 2005s (2002-2006), 2010s (2007-2011), 2015s (2012-2017)和1995-2015六个时间段的中亚五国土地资源脆弱性，空间分辨率为0.5°×0.5°。数据集可为中亚五国土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
李兰海, 黄法融
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
