多年冻土退化通过降低基底强度、增加物质运移和热融活动频率等方式威胁基础设施的安全，导致其维护成本增加、使用寿命缩短，造成现实的经济损害。 该数据集是发表在Communications Earth & Environment (2022,3,238.doi: 10.1038/s43247-022-00568-6)关于青藏高原未来多年冻土退化经济损害的论文数据。该数据集包括了预测的青藏高原空间分辨率为1km的未来多年冻土危险等级数据和论文中图2、3、4的原始数据。
冉有华, 程国栋, 董元宏, 李新
通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型（DTVGM: Distributed Time—Variant Gain Hydrological Model）进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上，实际蒸发模拟同气象局公开的站点观测基本一致。模型模拟出1998-2017年水循环过程，经过验证之后，给出全青藏高原空间0.01度日尺度实际蒸发(包含土壤蒸发和植物蒸腾)时空分布。
叶爱中
通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型(DTVGM: distributed time-variant gain model)进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上。模型模拟出1998-2017年水循环过程，给出全青藏高原空间0.01度日尺度径流时空分布。
叶爱中
《2015年第三极部分湖泊水体细菌后处理产品和常规水质参数》数据集收集了2015年期间青藏高原地区部分湖泊水体采样细菌分析结果和常规水质参数。通过整理归纳汇总得到2015年第三极部分湖泊水体细菌后处理产品，数据格式为excel，方便用户查看。样品由计慕侃老师采集于2015年7月1日至7月15日，包含28个湖泊（巴木错，白马纳木错，班戈错（盐湖）， 班公错，崩错，别若则错，错鄂（申扎），错鄂（那曲），达瓦错，当穹错，当惹雍错，洞错，鄂雅错，公珠错，果根错，甲热布错，玛旁雍错，纳木错，聂尔错（盐湖），诺尔玛错，朋彦错（盐湖），蓬错，枪勇错，色林错，吴如错，物玛错，扎日南木错，扎西错），共计138个样品。其中湖泊水体细菌DNA提取方法如下：湖水过滤到0.45膜上，然后通过MO BIO PowerSoil DNA试剂盒提取DNA。16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 909r (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3')。测序方式为Illumina MiSeq PE250，原始数据通过Mothur软件分析，包括quality filtering, chimera removal,序列分类依据Silva109数据库，古菌、真核和未知来源序列已被移除。OTU以97%相似度分类，然后移除仅在数据库中出现一次的序列。常规水质检测参数包括：溶解氧、电导率、溶解性总固体、盐度、氧化还原电位、不挥发有机碳、总氮等。其中，溶解氧采用电极极谱法；电导率采用电导率仪；盐度采用盐度计；溶解性总固体采用TDS测试仪；氧化还原电位采用ORP在线分析仪；不挥发有机碳采用TOC分析仪；总氮采用分光光度法分别得到水质参数结果供参考。
叶爱中
典型年三极冰雪微生物后处理产品收集了2010-2018年期间南北极以及青藏高原地区冰川、冰川雪和冰里采样细菌分析结果。通过整理归纳汇总得到三极区域土壤微生物后处理数据产品，数据格式为excel，方便用户查看。其中南北极和青藏高原地区冰川雪和冰里原核为刘勇勤老师实验组在2010-2018年间从NCBI数据库收集的细菌16S核糖体RNA基因序列。收集的序列通过使用DOTOUR软件计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于80%的情况下鉴定到属一级水平；青藏高原冰川采集时间为2010-2018年间，包含刘勇勤老师实验组分离的青藏高原7条冰川（珠峰东绒布冰川，天山一号冰川，古里雅冰川，老虎沟冰川，木孜塔格冰川，七一冰川和玉珠峰冰川），向述荣老师分离的马兰冰川和张新芳老师分离的若岗日冰川的细菌16S核糖体RNA基因序列。冰川样品采集后带回北京青藏高原院研究所生态实验室和兰州冰冻圈国家实验室，涂布平板后于不同温度下（4-25摄氏度）培养20天-90天并挑取单菌落纯化。分离的细菌提取DNA后以27F/1492R引物扩增16S核糖体RNA基因片段，并使用Sanger法测序。16S核糖体RNA基因序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于80%的情况下鉴定到属一级水平。
叶爱中
典型年三极土壤微生物后处理产品收集了2005-2006年期间南北极地区土壤采样细菌分布分析结果和2015年期间青藏高原地区土壤采样细菌分布分析结果。通过整理归纳汇总得到三极区域土壤微生物后处理数据产品，数据格式为excel，方便用户查看。其中南北极地区样品采集时间为2005年12月13日至2006年12月8日，包含北极3个地区52个样品（Spitsbergen Slijeringa，Spitsbergen Vestpynten，及Alexandra Fjord Highlands），南极5个地区171个样品（Mitchell Peninsula,Casey station main power house, Robinsons Ridge，Herring Island，Browning Peninsula）；青藏高原采集时间为2015年7月1日至7月15日，包含草甸，草原，荒漠3种生态系统，共计18个采样点位，每个采样点位样品个数为3-5个。采样点降水、气温和干旱度由气象信息估算得到，供读者参考。土壤表层样品采集后用液氮保存，运回悉尼实验室，通过FastPrep DNA试剂盒提取。提取后的DNA样品使用27F（5'-GAGTTTGATCNTGGCTCA-3'）和 519R (5'-GTNTTACNGCGGCKGCTG-3')扩增16S rRNA基因片段。扩增后的片段通过454方式测序，原始数据通过Mothur软件分析。首先去除测序质量不佳序列，之后进行排序并去除嵌合体序列。之后计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过与Silva数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。
叶爱中
该数据集为青藏高原主要农作物青稞和小麦的产量历史数据，包括要素为播种面积和产量，涵盖年份包括1988年-2018年，涵盖区域包括青藏高原范围内部分州市及区县。数据来源于《西藏统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《四川统计年鉴》、《甘肃统计年鉴》、《云南统计年鉴》及阿坝藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州农牧局，精度同数据摘取的统计年鉴。青稞和小麦是青藏高原主要的农作物，该数据集对于研究青藏高原粮食安全、农业生产等方面具有重要价值。
潘志芬
印度洋-第三极（青藏高原）大气和海洋的热力状况是影响亚洲季风活动和泛第三极区域气候变化的重要因素。在季节和年际尺度上，印度洋-第三极经向断面区域的大气和海洋热源状况与印度季风、孟加拉湾季风、热带印度洋海温模态演变等密切相关。基于此，我们计算并建立了印度洋-第三极经向断面区域的大气和海洋热源数据集。 为了得到每个等压面上大气加热率的水平分布，我们采用Yanai et al.（1973）提出的计算大气热源的倒算法： Q_1=c_p [∂T/∂t+V ⃑∙∇T+(p/p_0 )^κ ω ∂θ/∂p] 其中，Q_1为大气视热源，影响大气热源的因子有温度局地变化项、温度平流项和位温垂直变化项。T是气温，θ是位温，V ⃑是水平风矢量，ω是垂直速度，p_0=1013.25hPa。κ=R/c_p，R和c_p分别为干空气的气体常数和定压比热，κ≈0.286。 我们利用ERA5全球大气再分析资料（The Fifth Generation ECMWF Atmospheric Reanalysis of the Global Climate），计算了2000-2019年逐月的印度洋-第三极经向断面区域（30°S-60°N，60°E、70°E、80°E、90°E）大气垂直剖面加热率（单位：K/s，水平分辨率：1°×1°，垂直范围：1000-100hPa，共27层）。 参照Hall and Bryden（1982）可以给出在给定经度的垂直剖面上的海洋内部热能输送（Ocean Heat Transport，OHT）计算公式： OHT=∮_(Θ=Θ_i)▒∫_(z_b)^(z_0)▒〖ρ_0 c_p (θ-θ_r ) 〗∙udz 其中，ρ_0是海水密度，c_p是海水的比热容，θ是海水位温，基准温度θ_r可取0℃，u是纬向海水流速。z_0、z_b分别表示海表和海底深度。 我们利用CMEMS（Copernicus Marine Service）全球海洋集合再分析数据，计算了2000-2019年逐月的印度洋-第三极经向断面区域（30°S-30°N，60°E、70°E、80°E、90°E）海洋内部垂直剖面的热能输送（以向东为正，单位：PW（1015W），水平分辨率：1°×1°，垂直范围：从海表到海底约5900m深度，共75层）。 该数据集可以反映出印度洋-青藏高原地区经向剖面的大气和海洋热力状况与印度季风、孟加拉湾季风、热带印度洋海温模态演变的密切关联。比如，从印度洋-第三极70°E经向断面区域大气垂直剖面加热率的逐月演变（图1）能够看到，从3月至5月，大气热源区从热带南印度洋上空逐渐向北推进，特别是从5月到6月，大气热源区从赤道印度洋上空移向热带北印度洋上空，且强度显著加强、范围明显扩大，与此同时印度夏季风爆发。比如，从印度洋-第三极90°E经向断面区域大气垂直剖面加热率的逐月演变（图2）可以看到，4月到6月，大气热源区从热带印度洋上空向青藏高原南侧扩张并明显增强，与孟加拉湾季风的爆发和向北推进相一致。再比如，根据印度洋-第三极60°E和90°E经向断面区域海洋内部热能输送的逐月演变（图3和4）可知，赤道印度洋次表层有自西向东的海洋热能输送，它与印度洋赤道潜流的位置非常接近，且在西部的强度明显高于东部，这与风-温跃层-海温之间的反馈机制有关；另外值得注意的是，该次表层热能输送在春季（3-5月）较强，夏季减弱，秋末冬初（10-12月）再次显著加强，与印度洋偶极子的发展和形成存在相互作用。
李德琳, 肖子牛, 赵亮
玛曲草地观测点始建于 2005 年，海拔 3434 米，位于距离玛曲县城以南约 18公里的河曲马场（102°08′45″E，33°51′50″N），下垫面为典型的发育良好的高寒草原，属于季节性冻土区。本数据集为2017-2020年黄河源区玛曲草地观测站点的常规气象观测数据，使用Kipp&Zonen CNR4、Vaisala HMP155A、PTB110等仪器观测获得，时间分辨率为半小时，主要包括风速、风向、气温、相对湿度、气压、向下短波辐射、向下长波辐射、降水。
孟宪红, 李照国
采用WRF4.1.1模式制备的青藏高原高分辨率大气-水文模拟数据集，格点数为191*355，空间分辨率9km，覆盖范围如图1所示，时间分辨率为3h，模拟时采用的主要参数化方案包括：Thompson微物理方案、RRTM长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案、MYJ边界层方案、Noah陆面过程方案。数据的时间跨度为2000-2010年，变量包括：降水（Rain），地面2m高度的温度（T2）和湿度（Q2），地表温度（TSK）、地面气压（PSFC）、地面上10m风场的纬向分量（U10）、地面上10m风场的经向分量（V10）。地表向下的长波通量（GLW）、地表向下短波通量（SWDOWN）、地表热通量（GRDFLX）、感热通量（HFX）、潜热通量（LH）、地表径流（SFROFF）、地下径流（UDROFF）等。该数据可有效支撑青藏高原地区区域气候特征及气候变化研究。
孟宪红, 马媛媛
鄂陵湖是青藏高原最大的淡水湖泊，与邻近的扎陵湖一起构成了黄河源头的“姊妹湖”，并入选了国际重要湿地名录，也是三江源国家公园的核心区。本数据集为中国科学院若尔盖高原湿地生态系统研究站2017-2020年黄河源区鄂陵湖草地观测点的常规气象观测数据，使用Kipp&Zonen CNR4、Vaisala HMP155A、PTB110等仪器观测获得，时间分辨率为半小时，主要包括风速、风向、气温、相对湿度(2020年为比湿）、气压、向下短波辐射、向下长波辐射、降水。
孟宪红, 李照国
植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。EVI类似于归一化差异植被指数（NDVI），可用于量化植被绿度。然而，EVI对一些大气条件和树冠背景噪声进行了校正，并且在植被茂密的地区更为敏感。它包含一个“L”值来调整树冠背景，“C”值作为大气阻力系数，以及来自蓝色波段（B）的值。这些增强功能允许将指数计算R和NIR值之间的比率，同时在大多数情况下降低背景噪声、大气噪声和饱和度。本研究工作主要是对NDVI和EVI数据进行后处理，通过转换投影坐标系、数据融合、最大值合成法、剔除异常值和剪裁后给出较为可靠的2013年和2018年的青藏高原的植被情况。
叶爱中
植被覆盖度（Fractional vegetation cover, FVC）表示植被地面垂直投影面积与研究区总面积的百分比，是衡量生态保护和生态恢复有效性的重要指标，被广泛应用于气候、生态和土壤侵蚀等领域。FVC不仅是反映植被生产能力的理想参数，而且在评估地形差异、气候变化和区域生态环境质量时也能发挥较好的作用。本研究工作主要是对两套GLASS FVC数据进行后处理，通过数据融合、剔除异常值和剪裁后给出较为可靠的2013年和2018年的环北极圈（范围为北纬66°以北）和青藏高原（范围为北纬26°到39.85°，东经73.45°到104.65°）的植被覆盖度情况。
叶爱中
NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。植被修正指数Correct NDVI (C-NDVI) 是剔除气候要素（气温、降水等）对NDVI的影响后的NDVI的值。以降水为例，降水对植被生长影响的滞后效应的研究表明，不同地区由于植被组成和土壤类型的差异，降水影响的滞后时间不同。本研究工作主要是对MODIS NDVI数据进行后处理，首先将当月NDVI值与本月的降水量、本月与上月的降水量的平均值、本月与上两个月的降水量的平均值等分别进行相关分析,确定最优的滞后时间。将NDVI与降水和气温做回归分析，得到相关的系数，然后通过MODIS NDVI与气候因子回归的NDVI的差值计算出校正的NDVI值。我们利用气候数据对NDVI进行修正后给出可靠的2013年和2018年的环北极圈（范围为北纬66°以北）和青藏高原（范围为北纬26°到39.85°，东经73.45°到104.65°）的植被修正指数。数据空间分辨率为0.5度，时间分辨率为月度值。
叶爱中
三极多年冻土活动层厚度融合了两套数据产品，主要参考数据为通过GCM模型模拟生成的1990-2015年活动层厚度逐年值。本数据集的数据格式为NetCDF4格式，数据空间分辨率为0.5°，时间分辨率为年。参考校正数据集为利用统计和机器学习（ML）方法模拟得到2000-2015年的活动层厚度平均值，数据格式为GeoTIFF格式，空间分辨率为0.1°，数据单位为m。本研究工作通过对两套数据进行数据格式转换、空间插值、数据校正等后处理操作，生成了NetCDF4格式的多年冻土活动层厚度数据，其空间分辨率为0.1°，时间分辨率为年，时间范围为1990-2015年，数据单位为cm。
叶爱中
三极多年冻土区碳通量原始数据通过GCM模型模拟生成，原始数据来源于http://www.cryosphere.csdb.cn/portal/metadata/5abef388-3f3f-4802-b3de-f4d233cb333b。本数据集包含了未来2046-2065年间不同典型浓度路径（Representative Concentration Pathways，RCP）下的未来情景预估，包括RCP2.6情景、RCP4.5情景、RCP8.5情景。原始数据包括青藏高原多年冻土区NPP和GPP等表征碳通量的参数，数据格式为NetCDF4格式，数据空间分辨率为0.5°，时间分辨率为年。本研究工作通过对其进行数据格式转换、空间插值等后处理操作，生成了NetCDF4格式的多年冻土区NPP和GPP数据，其空间分辨率为0.1°，时间分辨率为年，时间范围为2046-2065年，数据单位为gc/m2yr。
叶爱中
三极多年冻土活动层厚度原始数据通过GCM模型模拟生成，原始数据来源于http://www.cryosphere.csdb.cn/portal/metadata/5abef388-3f3f-4802-b3de-f4d233cb333b。本数据集包含了未来2046-2065年间不同典型浓度路径（Representative Concentration Pathways，RCP）下的未来情景预估，包括RCP2.6情景、RCP4.5情景、RCP8.5情景。原始数据内容是青藏高原冻土区活动层厚，数据格式为NetCDF4格式，数据空间分辨率为0.5°，时间分辨率为年。本研究工作通过对其进行数据格式转换、空间插值等后处理操作，生成了NetCDF4格式的多年冻土区活动层厚度，其空间分辨率为0.1°，时间分辨率为年，时间范围为2046-2065年，单位为cm。
叶爱中
数据为青藏高原新生代植物大化石数据名录。包括叶片、种子、果。内容包括科属种的拉丁名和中文名、时代、产地、形态描述、讨论、标本和参考文献。物种名参照原始文献。对于有后人修订的化石记录，以修订后的记录为准；产地（化石点）年代以该化石产地的最新文献结果为准。叶形态描述的术语和描述范式以《叶结构手册》为准；描述中涉及的长度、角度等测量数据以原始文献的数据和图片为准。文档的化石记录按科、属拉丁名首字母升序排序。数据可为研究新生代青藏高原环境气候演变与植被和植物多样性演化之间的耦合关系提供重要参考资料。
周浙昆, 刘佳, 陈琳琳, Robert A. Spicer, 李树峰, 黄健, 张世涛, 黄永江, 贾林波, 胡瑾瑾, 苏涛
青藏高原被誉为“亚洲水塔”，其提供的径流作为重要的、易获取的水资源，维系着周边数十亿人口的生产生活，支撑着生态系统的多样性。准确估算青藏高原的径流，揭示径流的变化规律，有利于高原及周边地区的水资源管理和灾害风险规避。青藏高原五大河源区冰川径流分割数据集覆盖时间从1971年到2015年，时间分辨率为逐年，覆盖范围为青藏高原五条大江大河源区（黄河源，长江源，澜沧江源，怒江源，雅鲁藏布江源），空间分辨率为流域，以多源遥感和实测数据为基础使用耦合了冰川模块的分布式水文模型VIC-CAS模拟获得，使用站点实测数据对模拟结果进行了验证，其所有数据进行了质量控制。
王世金
青藏高原被誉为“亚洲水塔”，是东南亚众多河流的源区，其提供的径流作为重要的、易获取的水资源，维系着周边数十亿人口的生产生活，支撑着生态系统的多样性。青藏高原五大河源区冰川径流数据集覆盖时间从2005年到2010年，时间分辨率为每5年一期，覆盖范围为青藏高原五条大江大河源区（黄河源，长江源，澜沧江源，怒江源，雅鲁藏布江源），空间分辨率为1km，以多源遥感、模拟、统计和实测数据为基础，使用GIS方法和生态经济学方法结合，量化了江河源区冰冻圈水资源服务的价值，其所有数据进行了质量控制。
王世金
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0931-4967287
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