1) 数据内容：为了描述青藏高原上的大气水资源，我们提供了两个变量。 一种叫做大气柱水汽收入（CWI），定义为单位面积大气柱水汽通量散度和地表面蒸发之和。 CWI变量为0.25×0.25度网格资料，单位为kg/m2或毫米。 另一个是大气水塔指数（AWTI），是整个TP区域大气水资源净收入的总和，AWTI即cwi乘以高原（75-105E， 25-40N， altitude> 2.5km）格点面积之和，单位为Gt. 2) 数据来源：基于ERA5再分析数据产品计算得到 3) 数据质量描述：ERA5是目前精度较高的再分析数据 4) 数据应用成果及前景: 上述两个变量提供了高原大气中水汽净收入量，
阎虹如
人类活动造成的全球气候变化是生物多样性的主要威胁之一，预测气候变化对物种分布的可能影响，对生物多样性保护具有重要的意义。我们通过长期野外考察和文献收集，获得了12个青藏高原独有的广布两栖爬行动物的分布数据。为保证数据质量，所有物种文献记录的分布点均有DNA测序数据。之后我们使用最大熵值法（Maxent）构建了物种分布模型，评估模型后预测了未来不同时期的物种潜在分布范围。这一结果为青藏高原生物多样性保护，青藏高原物种遗传多样性保护提供了理论支撑。
车静
针对青藏高原特色，按照科学性、系统性、完整性、可操作性、可度量性、简明性、独立性的原则，重点包含农牧业活动、工矿业发展、城镇化发展、旅游业活动、重大生态工程建设、污染物排放等主要人类活动构建了适宜青藏高原的人类活动强度评估指标体系，基于遥感数据、地面观测数据、气象数据及社会统计年鉴数据等，采用层次分析法，对人类活动的正面和负面效应进行了定量评价，综合评估了人类活动强度及其变化特征。数据不仅有助于增强人类活动在全球变化敏感区植被变化中所扮演角色的认识，而且可以为青藏高原社会经济可持续发展提供理论基础，同时为保护青藏高原生态环境和筑牢国家生态安全屏障提供科学依据。
张海燕, 辛良杰, 樊江文, 袁秀
海陆热力差异是形成季风的重要原因，印度夏季风的建立与欧亚大陆和印度洋之间产生的海陆热力差异有关。对流层中高层青藏高原和热带印度洋的热力差异与印度夏季风的爆发及其年际和年代际变化紧密相关。青藏高原和热带东印度洋上空温度是对印度夏季风变化最敏感的两个区域，基于此，用500-200hPa温度场定义了一个青藏高原与印度洋热力差异指数： TCI = Nor[T(25°N-38°N, 65°E-95°E) - T(5°S-8°N, 65°E-95°E)] 其中，Nor表示标准化，T表示500hPa-200hPa温度场。 青藏高原与印度洋热力差异指数（TCI）分为逐候、月、夏季3种时间分辨率序列。它可以从多种时间尺度反映高原与北印度洋之间的热力差异及其与后期印度夏季风变率的关系。并且，与单独的青藏高原或印度洋热力状况相比，该指数表现得更好，指数大时，后期印度夏季风强度往往偏强。另外，TCI的逐候增量对印度季风的演变具有预测意义，TCI逐候增量超前印度季风指数3候开始显著相关，且超前15候的时候相关最大。同时，TCI逐候增量前25候平均值的大小对印度季风爆发的早晚有一定的预报意义。 资助项目： 中国科学院战略性先导科技专项泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设（XDA20060501 印度洋-第三极热力差异对季风的影响及其经向输送效应）
李张群, 肖子牛, 赵亮
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
本数据为青藏高原东部甘孜XS黄土剖面的粒度数据集，整个剖面厚10米，按照2.5cm间隔进行了粒度分析，共获得粒度数据398组。实验分析在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成。测量前通过双氧水和盐酸去除了样品中的有机质和碳酸盐，加入分散剂经超声波震荡后，利用Mastersizer 2000仪器进行粒度测量。该数据反应了该高原东部地区末次间冰期以来的黄土序列的粒径变化，对青藏高原东部古环境记录研究研究具有十分重要的作用。
杨胜利
本数据为青藏高原东部甘孜XS黄土剖面的磁化率数据集，我们按照5cm间隔对剖面顶部的10m进行了磁化率分析，共获得磁化率数据200组。实验分析在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成。将样品风干研磨后放入无磁塑料盒，再使用英国产的 Bartington MS2 磁化率仪完成。该数据反应了该高原东部地区末次间冰期以来的黄土序列的低频磁化率的变化特征，对于青藏高原东部黄土古环境记录研究研究具有十分重要的作用。
杨胜利
利用长时间序列Landsat遥感数据，获取了整个青藏高原近50年（1970s~2021）共15期湖泊观测数据，对大于1平方公里湖泊的数量及面积变化进行了详细分析。研究发现青藏高原湖泊数量从1970年代的1080个增加到2021年的~1400个。相应地，湖泊面积从1970年代的4万平方公里增加到了2021年的5万平方公里，净增加了1万平方公里。青藏高原湖泊并非持续单调地增加。在1970s至1995年间，大部分湖泊呈现萎缩状态；但在1995年之后，除2015年外，青藏高原湖泊的数量和面积总体呈现出持续增加趋势。流域尺度上，除雅鲁藏布流域外，均在扩张。
张国庆
1）数据内容：青藏高原钩虾分布图；2）数据来源及加工方法：基于西藏地区的钩虾物种名录及其分布基础数据库：包括经纬度、海拔，运用ArcView软件制作青藏高原钩虾分布图；3）数据质量描述：样品的采集和经纬度、海拔信息经过核对，确保分布数据的质量，分析人员均经过实验室的严格培训；4）数据应用成果及前景：综合分析西藏地区钩虾分布数据、物种多样性和遗传多样性，从进化、遗传的视角探讨气候环境变化对钩虾多样性的影响以及钩虾对环境变化的响应，为西藏地区生物多样性评估和生态保护提供科学依据；5）图例信息：褐色圆圈代表天山分布点；粉色圆圈代表青藏高原面上雅鲁藏布江以北分布点，其分化时间约为2-4个百万年；绿色三角代表雅鲁藏布江以南分布点，其分化时间约为4-6个百万年；黄色圆圈代表喜马拉雅分布点，其分化时间约为3个百万年；橙色正方形代表横断山分布点，其分化时间约为5-7个百万年；蓝色圆点为青藏高原东部分布点。
侯仲娥
结合对青藏高原的野外实地调查，并参考已有文献资料，本数据集归纳了分布于我国青藏高原及周边地区包括西藏、云南、四川、贵州四地的蝮亚科蝮蛇物种名录，以及它们的地理分布。青藏高原及周边地区共有蝮蛇24种，隶属于8属，分布的物种数占中国的蝮蛇物种数67%，有7种为该区域内的特有物种。在川、滇、黔、藏四个地区，以云南分布的蝮蛇物种数量最多，达13种；西藏和重庆分布的物种数量最少，仅有7种。数据集可以为青藏高原及周边区域生物多样性编目提供重要的资料。
郭鹏
1)数据内容：包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名、国家、省、分布地；2）数据来源及加工方法：基于2000至2019年间对青藏高原及泛第三极野外科考，记录该地区淡水甲壳动物钩虾的物种组成和分布范围；3）数据质量描述：样品的采集和检测人员均经过实验室的严格培训。样品采集过程中，低温保存，并在规定的时间内送达实验室。样品在实验室分析过程中，采用重复测定，确保检测数据的质量。4）数据应用成果及前景：以青藏高原湖泊中的优势类群钩虾为研究对象，围绕气候环境变化对生物多样性的影响以及生物对环境变化的响应这一主题，获取青藏高原及泛第三极湖泊水系中钩虾的物种数量、分布、以及遗传数据。
侯仲娥
时空连续的积雪覆盖面积对陆表能量水分交换、山区水文、陆面模式、数值天气预报以及气候变化研究具有重要意义，而云的大量存在，造成光学遥感积雪覆盖面积中严重的数据空缺。本数据集采用Terra和Aqua双星MODIS观测，以及FY-2E和FY-2F VISSR双星观测，获取受云影响较小的积雪覆盖 度（亚像元积雪覆盖），并根据时序信息补充剩余云像元的积雪覆盖度，最终得到无云积雪覆盖度。本数据集包括青藏高原0.005度(约500 m)和中国地区的0.05度(约5 km)空间分辨率逐日积雪覆盖度。
蒋玲梅
本数据集是2017年青藏高原冰川数据，使用了210景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，时间从2013年至2018年，90%来源于2017年,85%的Landsat8 OLI数据成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容： Value是冰川斑块在系统中自动生成的编码。 格网单元：30m 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 数据加工方法：基于210景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（RGB:654），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth和HJ1A/1B卫星同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137。 原始遥感资料数据精度：30m 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302）, 第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）、中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)。
叶庆华
本数据集是基于MODIS数据进行处理和分析后得到，通过改进不同下垫面下的不同积雪提取算法，提高了积雪范围识别精度，同时利用隐马尔科夫去云算法和SSM/I雪水当量结合，最终生成完全无云的逐日积雪面积产品。取值范围： 1：积雪；0 非积雪。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2000年2月24日至2019年12月31日。 数据格式为geotiff，推荐使用Arcmap或python +GDAL打开和处理数据
郝晓华
本数据集来源于中国长时间序列雪深数据集，利用三江源边界进行提取形成三江源雪深数据集。取值范围：0-100 cm。时间分辨率：逐日。空间分辨率为0.25 度（约25km），时间范围是1980年1月1日至2020年12月31日。雪深数据基于星载被动微波遥感数据生产，使用了三个不同的被动微波传感器数据，它们分别是SMMR,SSM/I和SSMI/S。由于不同的传感器之间存在一定的系统偏差，因此，首先对不同传感器的数据进行了交叉订正，然后再基于被动微波亮度温度梯度法制作中国长时间序列雪深数据集。头文件信息可参考数据集header.txt。
戴礼云
青藏高原湖泊广布，近年来呈现普遍扩张的趋势。掌握这些湖泊的水位及水量变化信息对认识区域水文-气候交互机制及其演变规律意义重大。本数据集包含青藏高原52个大、中型湖泊2000 - 2017年的水位、水量变化，面积-水位关系曲线等信息，多数湖泊的水位及水量变化时间分辨率在月尺度或旬尺度。本数据基于多源测高卫星数据和Landsat光学影像制作，将光学影像观测到的湖泊岸线变动转化为水位信息(简称光学水位)，并且借助光学水位移除了多源测高水位之间系统偏差。野外实验和理论分析的结果一致表明光学水位的精度在0.1 - 0.2 m，与测高水位精度相当，测高水位的不确定性用同一周期内有效水面足迹点高程的标准差表示，已经包含在数据集中。本数据集可以应用于水资源和水安全管理，湖泊流域水文分析，水量平衡分析等，尤其在湖泊溢流洪水监测方面有较大的潜力。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 韩鹏飞, 赵凡玉, 荣田佳秀
青藏高原地温分布图是基于程国栋（1984）提出的多年冻土稳定型划分指标(表1)，利用统计模拟的年变化深度地温数据划分的。利用地理加权回归方法，融合2010年左右233个钻孔年变化深度处的年平均地温数据和遥感积雪日数、GLASS叶面积指数、SoilGrids250m的土壤沙粒含量、土壤粘粒含量、土壤粉粒含量、土壤有机质和土壤体密度数据产品、中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）输出的二版土壤湿度产品和融合了近4万区域自动气象站和FY2/EMSIP降水产品的融合产品。估计得到了代表2010年代的青藏高原1km分辨率年冻土稳定性分布图。数据格式为Arcgis Raster。
冉有华
本数据集是1990年至2015年青藏高原地区气候要素数据集，记录了青藏高原25年来每五年的年降雨量空间分布变化情况。数据为tif栅格格式，空间分辨率为1公里，年降雨量单位为0.1毫米。该数据来源于青藏高原上的气象站点日观测数据，通过时间聚合计算和空间插值处理生成，该数据集作为一种重要的气候要素可用于研究青藏高原的年际降雨量变化与气候变化，作为青藏高原生态环境变化的气候背景，为城镇化与生态环境交互胁迫研究提供数据支撑。
杜云艳, 易嘉伟
本数据集是2000-2018年青藏高原地区归一化植被指数的年内最大值数据（NDVI-AM）。数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为250米，栅格数据值域为[-1,1]。可用于青藏高原植被覆盖度变化、草地退化等生态环境变化的研究，也可以为城镇化与生态环境交互胁迫研究提供数据支持。该数据是基于MODIS中分辨传感器MOD13系列的陆地2级标准数据产品计算的（https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod13.php）。该2级产品数据是对原始的MODIS原始数据集进行加工后生成的特定应用数据产品。NDVI-AM数据根据其中的归一化植被指数珊格数据，计算每个像元NDVI的年内最大值而加工生成的。
杜云艳, 易嘉伟
本数据集是1990年至2015年青藏高原地区气候要素数据集，记录了青藏高原25年来每五年的年平均气温空间分布变化情况。数据为tif栅格格式，空间分辨率为1公里，年平均气温单位为0.1摄氏度。该数据来源于青藏高原上的气象站点日观测数据，通过时间聚合计算和空间插值处理生成，该数据集作为一种重要的气候要素可用于研究青藏高原的年平均气温变化与气候变化，作为青藏高原生态环境变化的气候背景，为城镇化与生态环境交互胁迫研究提供数据支撑。
杜云艳, 易嘉伟
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
