1) 数据内容：2000-2020五期青藏高原生态资产价值量数据集，每5年一期。内容包括水源涵养、水土保持、气候调节、固碳、生物多样性等潜在生态资产流量。 2) 数据来源及加工方法：以土地利用数据产品为基础，加工方法详见说明文档。 3) 数据质量描述：2000-2015年数据评价已发布的土地利用数据产品，2020年数据为土地利用数据产品预测值。 4) 数据应用成果及前景：为青藏高原生态安全屏障优化、自然资源和资产管理提供空间位置指引。
刘焱序
资源环境承载力定量评价与综合计量是资源环境承载力研究由分类走向综合的关键技术环节。在人居环境适宜性、资源承载限制性、社会经济适应性评价的基础上，依据“适宜性分区—限制性分类—适应性分等—警示性分级”的资源环境承载力由分类到综合的研究思路与技术路线，构建了具有平衡态意义的资源环境承载力综合评价的三维四面体模型。以10公里格网为基础，开展了资源环境承载能力综合研究，定量模拟了丝绸之路沿线地区资源环境承载指数，以1为平衡态意义，为丝绸之路沿线地区资源环境承载力综合评价提供支撑。
封志明, 游珍
青藏高原作为亚洲“水塔”为亚洲主要河流提供水资源。由生物质和化石燃料燃烧排放的BC气溶胶对辐射具有极强的吸收作用，进而对地球系统的能量收支和分布具有重要的影响，是气候环境变化不可忽视的影响因子。青藏高原周边地区排放的黑碳气溶胶经大气环流可被传输至高原内部，并沉降到雪冰表面，对降水和冰川物质平衡产生重要影响。分别在青藏高原5个台站架设黑碳仪，使用Aethalometer在线测量大气黑碳含量，数据时间分辨率：逐日．这对评估黑碳对青藏高原的气候环境影响和大气污染物的跨境传输提供数据基础。此数据是先前发布的《青藏高原大气黑碳含量5个站点观测资料（2018）》和《青藏高原大气黑碳含量5个站点观测资料（2019）》的更新。 5个站点信息如下： 纳木错：30°46'N, 90°59'E, 4730 m a.s.l 珠峰站：28.21°N, 86.56°E, 4276 m a.s.l 藏东南：29°46'N, 94°44'E, 3230 m a.s.l 阿里站：33.39°N, 79.70°E, 4270 m a.s.l 慕士塔格：38°24’N, 75°02’E, 3650 m a.s.l
王茉
该数据为新疆西昆仑成矿带矿产分布图，数据来源主要包括：1. 昆仑-阿尔金金属矿产成矿条件与成矿远景预测项目成果（西安地调中心）；2. 西昆仑-阿尔金成矿带基础地质调查成果集成项目成果（西安地调中心）；3. 中国矿产地质志新疆矿产成矿系列图（新疆地勘局）；4. 西昆仑铁铅锌资源基地调查与勘查示范项目成果（西安地调中心）。该矿产分布囊括西昆仑岩石地层和侵入岩时空结构，重点收集了该区域大中小型各类矿产87个，详细标注了矿床地理位置和矿床成因类型，展示了该区矿产资源分布特征，对下一步资源远景评估具有指导意义。
张江伟, 高永宝
食物消费是决定土地资源承载力的重要指标，也是反映居民生活水平的重要依据。青藏高原食物消费数据是基于西藏统计年鉴数据，整理城镇与农村主要食物种类与消费量，如粮食、肉、蛋、奶的消费量；结合典型县域问卷调研数据，统计整理典型县域食物消费种类与数量数据。该数据集包括：（1）青藏高原城镇与农村食物消费数据；（2）青藏高原典型县域消费数据。数据可用于分析青藏高原食物消费的空间差异，对青藏高原的土地承载力研究有重要意义。
杨艳昭
该数据包含了南亚五国（缅甸、泰国、老挝、越南、柬埔寨）网格尺度的未来水资源未来预估数据（2010-2100年）。数据来源于跨领域国际影响模型比较计划（ISIMIP）中DBH模型的输出结果，将多个气候模式的气象数据作为输入，并最终获取了高排放情景下（RCP8.5）的各个模式的平均值。采用空间插值的方法从0.5度的水资源量数据降尺度得到0.25度水资源量预估数据。ISIMIP提供的数据经过良好的数据质量检测和控制，数据插值之后没有进一步验证。该数据可用于南亚五国水资源评估。
刘星才
冰盖表面融化是影响格陵兰冰盖物质平衡的主要原因，同时冰雪的反射率较高，冰盖表面融化会造成辐射能量收支差异，进而影响海-陆-气之间能量交换。高分辨率冰盖表面融化产品的生成，对研究格陵兰冰盖表面融化及其对全球气候变化的响应提供重要信息支撑。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品，对微波辐射计当日、冬季（12-次年2月）平均和1月平均进行波段合成，利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合，使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取格陵兰冰盖表面融化，得到1985年、2000年、2015年格陵兰冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集，凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应，空间细节特征更加清晰，保持了原辐射计产品的动态范围，有效地抑制了辐射计噪声。该数据集的数据类型为整型，其中1代表融化，0代表未融化，255代表冰盖以外掩膜区域，数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
本数据是锆石和铌钽铁矿U-Pb年龄。采集5件样品（T-5为片麻状正长花岗岩、T-1为正片麻岩、T-3和T-5为黑云母二长花岗岩，T-9为Li-Be矿化的伟晶岩），破碎后手工淘洗分离出重砂矿物，经磁选和电磁选后，在双目镜下挑出铌钽铁矿（约500粒）和锆石（大于1000粒）。选取代表性铌钽铁矿和锆石制靶后通过显微镜透射光和反射光照相，采用BSE对铌钽铁矿内部结构进行研究。锆石U-Pb年代学在西安地调中心的193 nm激光剥蚀系统（New Wave）和多接收器电感耦合等离子体质谱仪上完成。铌钽铁矿U-Pb年代学测试在中国地质科学院S155激光剥蚀系统和多接收器电感耦合等离子体质谱仪上完成。T-5锆石15个测点的加权平均年龄为900±9 Ma；T-1锆石20个测点的加权平均年龄为899±7 Ma；T-3和T-5样品的锆石21和14个测点的加权平均年龄分别为482±5 和475±5 Ma。T-9铌钽铁矿12个测点加权平均年龄为472±8 Ma。该数据厘清阿尔金造山带Li-Be成矿时代，为下一步该地区的Li-Be找矿提供方向。
高永宝, 张江伟
此数据包含1992年-2020年时间段的中亚，南亚和中南半岛地区的空间分辨率为300m土地覆盖数据，包含10个一级类别，由原数据的二级类别合并而来。数据基于欧空局的1992年-2020年时间段地表覆盖产品 CCI-LC，对耕地、建设用地和水体等地类进行修正。基于清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）、美国NASA的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，500m栅格）、美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本全球林地数据的（PALSAR/PALSAR-2，25m）的一致区获取训练样本，应用谷歌地球数字引擎及其随机森林算法，对研究区待修正区域进行机器判别，获得修正的土地覆被产品。应用2019年和2020年的谷歌地球高清影像，对耕地、建设用地和水体变化区域的精度进行分层随机抽样验证，三种地类分别抽取了1200个、共计3600个，相比 CCI-LC数据，本修正产品在该变化区域的精度提升了11%到26%。
许尔琪
该数据集是刘勇勤课题组从2010年以来多次野外采样积累的数据汇总而成，包括青藏高原12个冰川的冰芯和雪坑微生物丰度数据（5409条记录）和38个冰川的溶解性有机碳和总氮数据（2532条记录，包括冰芯、雪坑、表面冰、表面雪和冰前径流等生境）。所采样的冰川覆盖范围广，气候条件多样，多年平均气温从-13.4℃（古里亚冰川）到2.9℃（朱溪沟冰川），多年平均降水量从76.9毫米（15号冰川）到927.8毫米（24K冰川）。这些数据可为研究冰川碳氮循环和全球变暖背景下冰川退缩对下游生态系统的影响提供基础数据。
刘勇勤
基于台站历史逐日最高温数据以及再分析资料数据集，发展了一个基于一阶自回归和多元线性回归模型的逐日最高温统计降尺度模型，并由全球气候模型（CNRM-CM6-1）的 IPCC CMIP6 情景数据驱动该统计降尺度模型，预估中亚65个台站2015-2100年5种热浪指数（热浪事件数 （HWM），热浪频数（HWF）， 热浪强度（HWM）， 热浪最大持续时间（HWD），热浪振幅（HWA））的未来变化情景。最终获得2015-2100年四种排放情景下（SSP126，SSP245，SSP370，SSP585），中亚65个台站热浪变化情景数据集。
范丽军
1） 数据内容：该数据是对云南省武定县己衣镇江西坟遗址的人骨骨胶原进行研究产生的碳氮同位素数据，可以用来初步分析武定县江西坟遗址人类食谱结构，揭示当地古代人群的生业模式情况。2） 数据来源及加工方法：兰州大学环境考古团队提供，利用酸-碱-酸实验流程和气体稳定同位素质谱仪（Finnigan DELTAplus Isotope Ratio Mass Spectrometer）获取。3） 数据质量：9.38KB数据量。4） 数据应用成果及前景：数据用于探索遗址人骨稳定同位素在揭示云南地区史前生业模式发展历程中的研究潜力。
马敏敏
1） 数据内容：该数据是对青藏高原林芝地区立定遗址文化层堆积剖面进行研究产生的古DNA数据，包括4个层位10个堆积物古DNA样本的HiseqX宏基因组预测序数据。可以用来初步分析林芝立定遗址堆积物古DNA记录的物种组成的历时性变化，揭示当地古代农业发展的历程。 2） 数据来源及加工方法：课题组自有数据，利用Pair-end建库测序方法和illumina HiseqX测序平台检测获取。 3） 数据质量：20.3MB数据量，Q30>85%。 4） 数据应用成果及前景：数据用于探索遗址堆积物古DNA在揭示青藏高原古代农业发展历程中的研究潜力。
杨晓燕
为描述青藏高原及周边地区（泛第三极地区）主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景，我们对15个番鸭大脑、肺、肝等组织，10个珍珠鸡大脑、心、肾等组织，12个猪肝组织，8个猪肌肉组织，45个狗脑、肝、脾等组织提取总RNA，利用illumina 2000平台开展双端测序，获得转录组重测序数据。本数据集包含1个数据信息表（excel）和90个转录组原始数据（fastq）。数据信息表记录样本采集时间、采集地、测序时间等基本信息。为探索泛第三极地区主要家养动物驯化、迁徙、扩张等群体历史事件提供基础数据，为进一步探讨驯化动物环境适应机理提供资料。
彭旻晟
为描述青藏高原及周边地区（泛第三极地区）主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景。我们对采集自中国广东省、海南省、浙江省、湖南省、贵州省的50个番鸭血液提取总DNA，利用illumina 2000平台开展双端测序，获得50个番鸭基因组重测序数据，本数据集包含1个数据信息表（excel）和50个基因组原始数据（fastq）。数据信息表记录样本采集时间、采集地、测序时间等基本信息。为探索泛第三极地区番鸭驯化、迁徙、扩张等群体历史事件提供基础数据，为进一步探讨驯化动物环境适应机理提供资料。
彭旻晟
本数据集包括藏东南站、阿里站、慕士塔格站、珠峰站和纳木错站的大气气溶胶颗粒物的PM2.5质量浓度（单位为μg/m3）。气溶胶PM2.5细颗粒物是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，对空气质量和能见度等有重要的影响，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。PM2.5的浓度特性数据以每5 min获取一组数据的频率进行产出，能实现小时、昼夜、季节和年际等不同时间尺度气溶胶质量浓度的分析，这为青藏高原地区不同位置的气溶胶质量浓度在不同时间尺度上的变化及其影响因素分析，以及当地空气质量评价，提供了重要的数据支撑。该数据为已发布数据《青藏高原不同站点气溶胶颗粒PM2.5浓度数据集（2018和2019）》的更新。
邬光剑
青藏高原是对人类生存最具挑战性的环境之一，被誉为地球的“第三极”。平均海拔在4000米以上，4000m的氧分压仅为海平面60％左右。高原缺氧对于人类生存是一个强烈的选择压力，大部分高原非适应性个体暴露于高原缺氧环境会导致红细胞数量增加（红细胞增多症）和红细胞积压（Hematocrit, HCT）水平升高。高原藏族遗传背景单一，长期高海拔环境对高原适应相关基因有正选择作用，造成不同海拔梯度在相关的单核苷酸多态性（SNP）存在稳定连锁遗传差异，适于研究高海拔适应性表型与基因型间的关联。本研究采用DNA微阵列（DNA Array）的方法，对比了150例高原藏族及非藏族东亚人的男性全基因组芯片数据，每个样品获取约70万位点（包括核基因组、线粒体DNA和Y染色体）分型结果，分析其差异SNPs、基因及信号通路，并检测高原藏族男性为适应高海拔低氧环境产生的分子水平的适应性进化特征。该数据有助于从核基因组角度解析藏族人群的遗传适应性，通过与高原周边人群数据的比较，可以较为全面地了解高原土著男性的适应性进化。为研究人类及生物进化、探究高低海拔人群的分子水平差异性、不同地理环境人群的同源关系和低氧对于基因的选择作用等提供基础的遗传参考数据。
孔庆鹏
为研究藏族人群的父系遗传结构，我们采集了阿里（n=211）、昌都（n=119）和林芝（n=117）的男性藏族个体共447个。首先，通过SNP分型的方法，确定了每个样本的单倍群归属。其次，采用ABI 3130XL，用荧光标记引物对8个STR位点进行检测，以进一步研究该人群的Y染色体遗传多样性。结果表明，三个地区的藏族人群以D类群为主（阿里54.50%、林芝64.10%、昌都67.23%），其中D-P47的频率最高（阿里29.39%、林芝51.28%、昌都55.46%），D-N1则呈现相反的趋势，昌都10.92%、林芝11.97%、阿里21.33%。其次是O-M117（平均频率25.28%），其中阿里最高（29.86%）、其次是林芝（26.50%）和昌都（15.97%）。此外，相比于其他两个群体，阿里藏族群体中还有着较多的欧亚西部组分，如R-M17（1.42%）、R-M343（1.42%）、以及J类群，这反映了欧亚西部人群对藏族人群的遗传影响。本数据及和去年发布的拉萨藏族Y染色体数据相整合，能够实现不同藏族人群的遗传结构的比较，进而通过系统发育以及溯祖分析，能够揭示不同藏族人群的群体历史。
孔庆鹏
1）本数据是依据最新的22个CMIP6耦合全球气候模式模拟结果计算的Aridity Index（干燥指数）数据；2）计算公式为P/PET(降水与潜在蒸散发的比值)，PET的计算依据PM公式；3）包括SSP2-4.5与SSP5-8.5两种情境的中亚大湖区1900年1月到2100年12月的月数据，分辨率为1度*1度；4）该数据可用于分析未来中等以及高排放情境下中亚大湖区干湿格局分布以及演变过程的预估。该数据已进行3个月滑动处理。
华丽娟
中亚西亚野外气象站观测数据集（2019-2020）包括哈萨克斯坦（5个站），吉尔吉斯斯坦（1个站），塔吉克斯坦（3个站），乌兹别克斯坦（1个站），伊朗（2个站）共12个野外气象观测站的气象月数据，涉及21个观测指标：月平均气温（TA）、月平均气压（PA）、月平均相对湿度（RH）、月总降雨量（Pr）、月平均风速（WS）、月平均风向（WD）、0cm月平均土壤温度（TS1）、5cm月平均土壤温度（TS2）、10cm月平均土壤温度（TS3）、15cm月平均土壤温度（TS4）、20cm月平均土壤温度（TS5）、40cm月平均土壤温度（TS6）、60cm月平均土壤温度（TS7）、100cm月平均土壤温度（TS8）、月总太阳总辐射（SR）、月总反射辐射（GR）、月总紫外辐射（UVR）、月总净辐射（NR）、月总光合有效辐射（PAR）、月总土壤热通量（HF）、月总日照时长（SD）。 12个野外站涵盖农田、森林、草地、沙漠、荒漠、湿地、高原、山地等不同生态系统类型，资料时间长度从2019年10月开始，至2020年12月。本数据集由地面气象观测站收集到的气象原始数据经筛查和审核后，进行格式转换后获得，数据质量良好。中亚地区气候类型多样，生态环境脆弱，气象灾害频繁，本数据集的建立对于开展长期的中亚生态环境监测、防灾减灾、中亚地区气候变化与生态环境等领域的研究提供了数据支撑，目前已经在中亚生态环境监测研究中获得了应用。
李耀明
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