本数据为青藏高原CHNZ020号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中87科129属150种植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。
邓涛
湖泊盐度是湖泊水环境的重要参数，是水资源的重要体现，也是气候变化研究的重要组成部分。本数据基于实测获取的青藏高原湖泊盐度数据，其中盐度以实用盐度单位（psu）进行表征，该盐度值使用电导率传感器测量获得的比电导率（SpC）转换得到。使用Arcgis软件将测量数据转化为空间矢量.shp格式，得到实测盐度空间分布数据文件。该数据可作为地区湖泊环境、水文、水生态、水资源等科学研究的基础数据以及相关研究参考。
朱立平
本数据集提供青藏高原124个湖泊实测水质参数，湖泊总面积为24,570 平方千米，占青藏高原湖泊总面积的53% 。实测湖泊水质参数包括水温、盐度、pH、叶绿素a浓度、蓝绿藻（BGA）浓度、浊度、溶解氧（DO）、荧光溶解有机物（fDOM）和水体透明度（SD）。测量方法中，盐度使用电导率是传感器测量获得的比电导率（SpC）转换得到，叶绿素a和蓝绿藻（BGA）浓度使用总藻类荧光传感器测量，温度使用温度传感器测量，pH使用pH传感器测量，溶解氧（DO）使用光学溶解氧传感器测量，fDOM使用荧光传感器测量，单位是硫酸奎宁单位（QSU），浊度使用浊度传感器测量，以Formazin比浊法为单位（FNU）。上述传感器测量获取的参数均使用YSIEXO或HACH多参数水质仪测量，测量时，传感器位于湖面以下约10-20厘米处。湖泊水体透明度使用塞氏盘测量法进行测量。
朱立平
本数据集是2020年8月三江源地区典型地物高光谱测量数据。使用大疆M600搭载Cubert S185高光谱成像仪拍摄。包括2020年在三江源区域观测的典型地物高光谱测量数据。高光谱拍摄当天为晴天，飞行前进行了白板校准；并使用差分GPS记录经纬度坐标，用于几何精确校准。无人机高光谱相机记录的dn值，可使用Spectronon Pro软件转换为反射率。高光谱数据用于提取不同植被类型光谱特征、植被分类、反演植被覆盖度等。
刘林山, 谷昌军, 崔伯豪, 魏博
1) 数据内容：数据集主要包括西藏部分湖泊及河段的典型水质参数指标（TN：总氮；TP：总磷；COD：化学需氧量；TOC：总有机碳）；2) 数据来源及加工方法：野外采得水样后经密封、遮光、冷冻存储，并在有效时间内送国重实验室进行室内实验分析检测；3) 数据质量描述：水样在存储时间内密封完整，遮光处理较好，并在有效时间内由专业实验人员检测完毕；4) 数据应用成果及前景：目前西藏地区关于湖泊的实测资料较少，该数据集包括的湖泊大多处于海拔4000米以上，因此该数据集对于今后西藏地区湖泊水质研究具有很大参考价值。
宋春桥
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
本数据集包含了青藏高原两湖地区恰规错、懂错、越恰错、格仁错、错那、诺尔玛错、达则错、赛布错、巴木错、戈芒错、乃日平错、蓬错、达如错、木地达拉玉错、错鄂、江错、果忙错和张乃措等18个湖泊表层沉积物的元素地球化学组成数据。具体包括Al，Ba，Be，Ca，Fe，K，Mg，Mn，Na，P，Sr，Ti，V，Zn，Cr，Co，Ni，Cu，As，Mo，Cd，Sb，Tl，Pb， TOC和TN数据。数据由中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室的ICP-AES，ICP-MS和元素分析仪完成，重复测量标准差在5%以内。该数据集反映了两湖地区沉积物的化学性质，可以用于湖泊沉积物-湖水盐度定量重建转换方程的建立，评估湖泊生态风险与识别人类活动的影响。
孙伟伟
本数据包含了2019年度，在色林错和纳木错周遭地区，共21个湖泊的底栖动物数据，采样主要在沿岸带使用底拖网和深水区使用Ekman采集器，将两种途径获取的材料整合之后，给出了各个湖泊底栖动物数据相对丰度，主要湖泊底栖种类分别为湖沼钩虾、水龟虫和摇蚊幼虫，但是螺类以及介形类出现频率较低，可能与采样点设置有关。该数据进一步将不同类型的底栖划分为21个分类单元，提高了识别精度和认知范围，将为高原湖泊水生动物多样性和渔业资源评估提供参考。
唐红渠
青藏高原南部扎日南木错湖一处湖相沉积物剖面的光释光与碳十四年代数据，该数据使用全自动光释光测年仪与加速质谱对样品进行测试，其中光释光实验在中国科学院青海盐湖研究所进行，碳十四测年实验在美国BETA实验室进行。该数据揭示了扎日南木错湖在过去5千年至2千年间的湖泊演化过程。并且，证明了光释光年龄在该处相较碳十四年龄更加合理。除此之外，在研究青藏高原腹地“古泛湖”的演化过程与该区域气候环境变化有着较好的应用价值。
刘向军
本数据集为青藏高原164个湖泊1978~2017年日尺度湖面温度产品。首先基于MOD11A1产品获取湖面像元均值得到2000~2017年日尺度湖面温度序列。其次改进湖泊水温模型air2water以实现全年湖面温度的逐日连续模拟。进而以气象站逐日气温数据为模型驱动数据，MOD11A1监测的湖面温度为模型率定和验证数据，重建青藏高原1978~2017年日尺度湖面温度序列。与遥感监测结果相比，所有湖泊纳什效率系数高于0.6，偏差分布于±055℃之间。数据集可用于分析青藏高原湖面温度过去几十年的长时序变化，对于评估气候变暖对青藏高原湖泊水热平衡、水质及湖泊生态系统变化具有重要意义。
郭立男, 吴艳红, 郑红星, 张兵, 文梦宣
本数据为青藏高原早白垩世花岗岩全岩的主量、稀土元素地球化学数据及锆石的微量元素，U-Pb年龄和Hf-O同位素数据。样品为采自那曲地区的S型花岗岩，岩性为二长花岗岩。样品的全岩主量、稀土元素地球化学数据分别由AAS及ICP-OES分析获得。锆石U-Pb年龄和稀土元素数据由LA-ICP-MS和SHRIMP分析获得，Lu-Hf同位素组成由LA-MC-ICP-MS分析获得。O同位素组成由SHRIMP分析获得。以上数据已发表于SCI期刊（International Geology Review），数据真实可靠。通过获得的数据可以研究拉萨地体的物源，以及该地块保存古老地壳的可能性。
孙赛军
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
植被净初级生产力（Net Primary Production，NPP）是维系人类及异养有机体生命的基础资源，是衡量生态系统结构特征与承载能力的基础指标。本数据采用基于植被光合呼吸模型（Vegetation Photosynthesis Model，VPM）研制的2015年植被总初级生产力（Gross Primary Production，GPP）数据，通过自养呼吸比率计算得到NPP数据。数据可用于分析青藏高原的植被生产力的空间分异格局，对青藏高原的生态保护研究具有重要意义。
闫慧敏
本数据集包括西藏和青海水资源统计数据,数据来源于《西藏水资源公报》和《青海水资源公报》，统计尺度为市级单元尺度，包括青海省的西宁市、海东市、海北州、海南州、黄南州、果洛州、玉树州和海西州等市级单元，西藏的拉萨、昌都、山南、日喀则、那曲、阿里和林芝等市级单元；变量包括年降水量、地表水资源量、地下水资源量、重复计算量、水资源总量、人均水资源量、产水模数、地表水源供水量、地下水源供水量、总供水量、农业用水量、工业用水量、生活用水量、生态环境用水量及总用水量等。该数据集可用于青藏高原水资源管理和生态环境保护等领域。
刘兆飞, 姚治君
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、海拔、生态系统类型、不同土层（SOC0-100 (kg Cm-2)； 0-100代表土层）、地下生物量含量。 2）数据来源 此部分数据是从文献中获取,具体文献来源参考说明文档。 3）数据质量描述 数据观测覆盖范围广，包含指标全面，展示了不同土层下的土壤有机碳含量，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地土壤碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原土壤的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、生态系统类型、年降雨量、干旱指数、年净初级生产力、地上生物量、地下生物量等数据。 2）数据来源 一部分来源于文献（1980-1995），另一部分来源于实地采样（2005-2006）。 3）数据质量描述 数据观测年份长，时间跨度大，覆盖范围广，包含指标多，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地植被碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民
本数据为同位素测年数据，锆石Hf-O同位素数据，岩石全岩主微量数据，岩石全岩同位素地球化学数据。样品采集自青藏高原南羌塘早古生代的岩浆岩。放射性同位素年代学数据是通过二次离子探针分析锆石U-Pb同位素获得。矿物Hf和O同位素分别通过激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱仪和二次离子探针分析获得，岩石全岩主微量和同位素地球化学数据是通过X荧光光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪分析获得，岩石全岩同位素地球化学数据电感耦合等离子体质谱仪分析获得。通过获得的数据，识别出南羌塘的基底岩石及其形成历史。
但卫
本数据为同位素测年数据，锆石Hf-O同位素数据，岩石全岩主微量数据，岩石全岩同位素地球化学数据。样品采集自青藏高原羌塘冈玛错早石炭世的岩浆岩。放射性同位素年代学数据是通过二次离子探针分析锆石U-Pb同位素获得。矿物Hf和O同位素分别通过激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱仪和二次离子探针分析获得，岩石全岩主微量和同位素地球化学数据是通过X荧光光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪分析获得，岩石全岩同位素地球化学数据电感耦合等离子体质谱仪分析获得。通过获得的数据，识别出羌塘古特提斯洋早期的洋内弧存在低氧岩浆以及其增生历史。
但卫
本数据为同位素测年数据，锆石Hf-O同位素数据，岩石全岩主微量数据，岩石全岩同位素地球化学数据。样品采集自青藏高原羌塘日湾茶卡晚泥盆世的岩浆岩。放射性同位素年代学数据是通过二次离子探针分析锆石U-Pb同位素获得。矿物Hf和O同位素分别通过激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱仪和二次离子探针分析获得，岩石全岩主微量和同位素地球化学数据是通过X荧光光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪分析获得，岩石全岩同位素地球化学数据电感耦合等离子体质谱仪分析获得。通过获得的数据，可以限定羌塘古特提斯洋的早期演化历史。
但卫
本数据为青藏高原羌塘中部片石山榴辉岩的同位素测年数据，矿物O同位素数据，矿物微量数据，以及岩石全岩主微量和同位素地球化学数据。样品采集自青藏高原羌塘中部片石山的榴辉岩。放射性同位素年代学数据是通过二次离子探针分析锆石U-Pb同位素获得。矿物O同位素是通过二次离子探针分析获得，矿物微量是激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱仪分析获得，岩石全岩主微量和同位素地球化学数据是通过X荧光光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪分析。通过获得的数据，可以限定区域变质岩的形成和演化历史。
但卫
项目研究对羌塘中部香桃湖地区的石榴石十字石云母片岩进行了系统的岩石学、矿物学、碎屑锆石分析以及白云母Ar-Ar定年。岩石学和矿物学研究显示，样品经历了早期蓝片岩相的地温高压变质作用和晚期的角闪岩相变质作用的叠加。碎屑锆石分析表明，样品物源来源于俯冲带上盘石炭纪岛弧岩浆作用。白云母Ar-Ar结果为263-259 Ma，代表其底辟进入上盘中下地壳后的冷却年龄。该项研究首次从变质演化角度揭示了大洋板块俯冲过程中的俯冲侵蚀作用，同时暗示在低温/高压变质带中出露的这类遭受中-高温变质叠加的特殊岩石可能对识别古俯冲带中的俯冲侵蚀作用具有重要启示意义。
张修政
1. 数据内容（包括的要素及意义） 冰川厚度即冰川表面与冰川底部间的垂直距离。冰川厚度的分布不仅受冰川规模与冰下地形控制，同时也随着冰川对气候响应阶段不同而变化。数据包含冰川测线经纬度、高程、单点厚度、测量冰川冰体总储量、测量仪器型号等信息。 2. 数据来源与加工方法 冰川厚度主要来源于钻孔和探地雷达测厚（Ground-Penetrating Radar, GPR）。钻孔法即在冰面进行钻孔至冰下基岩，从而获得单点的冰川厚度；冰川雷达测厚技术则能精确地测量出测线上冰川厚度的连续分布，同时获取冰下基岩的地形特征，从而为冰川储量估算和冰川动力学研究提供必要的参数 3. 数据质量描述 冰川钻孔数据精度达到分米级。GPR雷达测厚由于冰川性质及底界面雷达信号强度差异，测厚精度理论上在5%-15%之间，。 4. 数据应用成果与前景 冰川厚度是获取冰下地形和冰川储量信息的先决条件。在冰川动力学数值模拟与模型研究中，冰川厚度是一个重要的基本输入参数。同时，冰川储量是表征冰川规模和冰川水资源状况的最直接参数，不仅对冰川水资源的准确评估和合理规划及有效利用十分重要，更对于区域社会经济发展和生态安全具有重要和深远
邬光剑
青藏高原地区地震活动强烈，其地震活动的动力来源于印度板块与欧亚板块的俯冲碰撞及高原内部变形。本数据集包含在青藏高原及周边区（北纬20-40度，东经70-105度）1970年以来发生的2854次M≥4.7级地震的震中位置、发震时刻、地震震级等信息，其中M≥8级地震3次，M=7.0-7.9级地震33次， M=6.0-6.9级地震192次， M=5.0-5.9级地震1152次。地震主要沿青藏高原周边及高原内部的大型断裂带发生。
王继
本数据包含青藏高原地质地理环境与灾害风险科学考察数据资源建设规范和元数据规范两个标准规范。根据《中共中央办公厅、国务院办公厅关于加强信息资源开发利用的若干意见》、《中华人民共和国档案法》、《科学数据管理办法》、《科技基础条件平台建设纲要》等相关规定，结合任务九科学考察内容成果特征，特制定第二次青藏高原综合科学考察研究任务九的元数据内容标准框架、资源建设规范，方便科考数据的汇总与共享，实现简单高效管理复杂的项目成果数据，同时更好的保护数据资源生产者的知识产权等。保证各课题数据的规范化与标准化，以期更好服务于项目本身。
杨雅萍
本数据集是对羌塘地体南缘的班公湖、改则、东巧和安多地区花岗岩进行系统的LA-ICPMS 锆石U-Pb同位素定年结果，数据按照实验室标准获得，数据质量符合实验室要求，主要用于青藏高原地质研究。 数据中包含字段及其含义如下： Analysis：锆石测点编号 Element concentration Th (ppm)：元素Th含量 U (ppm) ：元素U含量 Th/U：元素Th和U含量比值 Isotope ratio ²⁰⁷Pb/²⁰⁶Pb：²⁰⁷Pb/²⁰⁶Pb同位素比值 ²⁰⁷Pb/²³⁵U：²⁰⁷Pb/²³⁵U同位素比值 ²⁰⁶Pb/²³⁸U：²⁰⁶Pb/²³⁸U同位素比值 1s：误差 Age (Ma) ²⁰⁷Pb/²⁰⁶Pb：²⁰⁷Pb/²⁰⁶Pb同位素年龄 ²⁰⁷Pb/²³⁵U：²⁰⁷Pb/²³⁵U同位素年龄 ²⁰⁶Pb/²³⁸U：²⁰⁶Pb/²³⁸U同位素年龄 1s：误差 Discordant (%) * ：不谐和度
刘德亮
该数据集是2015年青藏高原基础数据，原始数据来源于国家基础地理信息中心，通过分幅数据拼接裁剪，形成青藏高原区域的数据。数据内容包括1：100万省级行政区划、1：100万道路、1：25万水系的地理图层。行政区划数据属性包括NAME、CODE、pinyin（名称、代码、拼音）；道路数据属性包括：GB、RN、NAME、RTEG、TYPE（基础地理信息分类码、道路编码、道路名称、道路等级、道路类型）；水系数据属性包括：GB、HYDC、NAME、PERIOD（基础地理信息分类码、水系名称代码、名称、时令）。
杨雅萍
该数据集是基于16个动态全球植被模式（TRENDY v8）在S2情景下（CO2+Climate）模拟的NBP，表征净生态系统生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019)，具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域，空间上用最近邻方法插值到0.5度，时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据，常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局，且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考，具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
该数据集是基于16个动态全球植被模式（TRENDY v8）在S2情景下（CO2+Climate）模拟的NPP，表征生态系统净初级生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019)，具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域，空间上用最近邻方法插值到0.5度，时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据，常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局，且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考，具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
该数据集是基于16个动态全球植被模式（TRENDY v8）在S2情景下（CO2+Climate）模拟的GPP，表征生态系统总初级生产力。数据来源于Le Quéré et al. (2019)，具体信息和方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域，空间上用最近邻方法插值到0.5度，时间上保持了原有的月尺度。该数据集是标准的模型输出数据，常被用作评定总初级生产力的时间和空间格局，且与其它遥感观测、通量观测等数据进行比较和参考，具有实际意义和理论价值。
Stephen Sitch
依据前人研究成果，本文从国内外已发表的文献中搜集高原地层孢粉序列，遴选可靠记录，以期探讨该区的人类活动信息。选取原则为：（1）孢粉序列时间需涵盖中晚全新世（6.0kaBP.以来）；（2）具有较好年代控制，序列以日历年或14C年时间体系定量表达；（3）具有较高的分辨率；（4）序列地域分布需覆盖整个高原及其各分区。根据上述原则，选取了本区28条地层化石孢粉序列。年代校正：28条序列中有些为日历年有些为碳14测年，因此对其进行校正成日历年。数据获取：对序列进行定量化，读取序列的孢粉含量数值与对应年代，为保证数据的有效性，优先选取拐点数据，序列分辨不足100年的时段，选取该时段平均的孢粉含量数据。从28条序列中共获取568条伴人孢粉记录。利用青藏高原28处地点的地层化石孢粉数据，提取计算并合成本区中晚全新世以来（6.0~2.0kaB.P.）的伴人孢粉记录。对从28处地层化石孢粉序列中提取的原始伴人孢粉记录，以序列为单位，运用离差法进行标准化处理，目的在于消除不同孢粉类型间的量纲差异，相互间可以进行对比，经标准化后的原始数据转换为标准化数值。然后计算每个分区每条记录的平均值，从而合成本区伴人孢粉记录，本文称其为伴人指数，其含义为指数愈高人类活动强度愈强，愈低则愈弱。
候光良
本文所使用的数据为: 青藏高原范围与界线数据〔12〕; 中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站( http: / /www． gscloud． cn) 中的 90 m ×90 m 空间分辨率的 DEM 数据产品; 遗址数据主要基于全国第二次文物普查结果， 并结合相关省份文物地图集。在数据处理过程中， 首先确定遗址的具体位置，经纬度不详的遗址结合谷歌卫星地图加以判读; 其次， 参考中国文物普查认定标准进行分类、确定年代( 剔除年代不详的点) ， 少量跨年代遗址重复计算，最后按照考古学、历史学、年代学体系的特点， 将研究区遗址按文化类型和历史学的综合划分法统计。GIS 和 RS 等在聚落和区域考古研究的应用也渐趋成熟。利用 GIS 方法中最短路径模拟出青藏高原史前交通路线，利用核密度估计法根据输入的要素数据集计算整个区域的数据聚集状况， 从而产生一个连续的密度表面。能直观地表现研究对象的分布概率， 核密度值的大小代表遗址点在空间分布上的集聚程度， 核密度估计值越大， 遗址点的分布密度越密。在通过平均最邻近指数测量每个要素的质心与其最近要素质心位置之间的距离， 计算所有最邻近距离的平均值， 并将其与假设随机分布中的平均距离进行比较，从 而判断研究要素是否为聚集分布。对属性在整个区域空间分布特征的描述， 用于判断研究区域某一要素或现象在空间是否具有聚集特性存在本文采用全局Moran’s I 指数来测度青藏高原遗址点的全局空间自相关程度。
候光良
本数据集中表土孢粉数据来源于东亚孢粉数据库(http://eapd.sysu.edu.cn/database/及青藏高原东北缘表土孢粉数据。表土孢粉点的降水数据取自青 藏 高 原 及 周 边（新疆、甘肃、四川部分地区）126个气 象站点1950-1980年 器 测 的 逐 年 年 平均降水数据（数据来自于中国气象科学数据共享服务网http://www.data.ac.cn/xiazai/)由于 地形对气候变化影响很大，因此在 ArcGIS中将分布不均匀的气象台站年均降水数据运用克里金空间插值法转变成青藏高原面上的栅格数据，表土孢粉点所在的降水栅格数据即可以认为是该点的降水实际数据。利用转换函数法选取代表性表土孢粉类型，建立它们与现代气候的线性回归，将化石孢粉组合代入回归关系式，即求得古气候参数。再利用现代类比法(MAT)，假设过去植被类型与气候之间的关系是相对应的，将指示植被类型的地层孢粉谱与现代表土孢粉谱对比，揭示二者之间的相似性，再将其与对应点的现代降水数据进行矩阵运算，就能类比得到地层孢粉所对应的降水数据。
候光良
青藏高原3km分辨率逐月平均风速格点数据是基于国家气候中心为长年代时间序列中尺度数值模拟气象要素库研发的，水平分辨率3 km×3 km，时间分辨率1小时，时间长度1995⁓2016年。数据库的建立采用WRF中尺度模式的二重嵌套数值模拟方法，外重网格格距9 km，范围覆盖多半个欧亚大陆；内重网格共有4个，格距3 km，覆盖全国陆地和海域，其中第4个计算区域覆盖青藏高原（图1）。WRF模式顶高度为10 hPa，垂直方向共36层，地面至200 m高度划分9层。模式中物理过程参数化方案包括：Thompson（外重网格）和WSM6 ( 内重网格) 微物理参数化方案；外重网格设置K－F积云参数化方案，第二重不设置用积云对流参数化方案；RRTM（Rapid RadiativeTransfer Model）长波辐射参数化方案；Dudhia短波辐射参数化方案；ACM2边界层参数化方案；Noah陆面参数化方案。数值模拟采用四维资料同化技术融入全球大气环流模式格点再分析资料（CFSv2）、OISST海表面温度资料、全国2400多地面气象站和160多探空气象站的定时观测资料。 2009年中国气象局建立了包括400座测风塔的全国风能资源专业观测网，其中70 m测风塔329座，100 m测风塔68座，120 m测风塔3座，在2008～2009年期间逐步建成，主要分布与中国风能资源较丰富的地区。课题组采用测风塔70 m高度上2009年1月至2010年12月期间一个完整年的逐小时风向风速观测数据对相同时段中尺度WRF模式逐小时输出的风速模拟结果（水平分辨率3 km×3 km）进行误差检验，剔除观测资料完整率小于90%和年平均风速小于3.8 m/s的测风塔，实际用于误差检验的测风塔共有354座，每座塔的样本数8700小时左右。测风塔实测风速与数值模拟风速的相对误差检验分析表明：49%的测风塔检验得到相对误差小于5%；28%的测风塔检验得到相对误差为5～10%；14.4%测风塔的相对误差为10～15%；5.6%测风塔的相对误差为15～20%；3%测风塔的相对误差大于20%。相对误差较大的测风塔主要分布于内陆地形复杂的山区和沿海山地。此外，全国范围内逐小时风速对比的相关系数为0.6，按照16方位分别进行平均的风速的相关系数为0.8，超过99.9%的统计显著性检验，说明数值模拟的风速时空变化特征与实测风速的变化一致。西藏没有测风塔，青海省共13座测风塔，其中6座塔的相对误差小于5%，3座塔相对误差5～10%，3座塔相对误差10～15%，1座塔15～20%。
朱蓉, 孙朝阳
1）数据内容：本数据集包含2010-2019年青藏高原地区30米分辨率叶面积指数遥感产品。2）数据来源及加工方法：利用Landsat时间序列数据和物理机理模型反演得到的年最大合成叶面积指数产品。3）数据质量描述： 利用模拟数据的验证结果表明，产品的root-mean-square error(RMSE)约为1.16。4) 数据应用成果及前景：叶面积指数高度综合了植被的水平覆盖状况和垂直结构，是植被冠层的重要结构参数，该数据集可为陆面过程模拟、资源调查、生态环境监测、全球变化研究等相关领域的研究和应用提供数据产品支撑。
张兆明
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序FVC产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NDVI的像元二分模型进行反演的，裸土的NDVI值设为0.01，纯植被的NDVI值设为0.88；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：植被覆盖度是生态学的重要参数，广泛应用于生态环境监测研究。
张兆明
青藏高原鸟类的分布数据信息，是2020年12月至2021年01月期间对青藏高原鸟类分布记录的野外调查数据，调查团队主要由中国科学院动物研究所，西藏高原生物研究所，中国科学院微生物研究所，西藏自然博物馆等单位的科研人员共同组成。主要区域为雅鲁藏布江中下游地区及纳木错湖东岸，包括拉萨、林芝、山南、日喀则等地市的多个县区(East: 88.09E，West: 94.52E，South: 28.76N，North: 30.77N)。观测方法以样线法，样点法，和多样点同步计数法为主。观测器材有双筒望远镜，单筒望远镜，长焦相机等。数据内容包括物种名、经度、维度、观测时间、观测人等信息。
宋刚
该数据集包括2000–2009 和 2090–2099两个时段的NEX-GDDP （NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled Projections）的每日最低气温（Tmin）、最高气温数据（Tmax）和降水量（PPT）数据（v1.0），日最高温和日最低温单位为K；降水量单位为kgm-2s-1；背景填充值为-999。 本数据集在原始数据基础上裁取青藏高原范围内像元，原始数据于2020年8月下载自 https://portal.nccs.nasa.gov/datashare/NEXGDDP/BCSD/。 NEX-GDDP数据集由CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）历史气候和RCP（Representative Concentration Pathways）4.5情景模式下运行的大气环流模型（General Circulation Models）得到，共包括21个大气环流模型；其中 2000–2005为历史气候情景，2006–2009和2090–2099为RCP 4.5情景。原始数据相关说明请参见：https://www.nccs.nasa.gov/services/data-collections/land-based-products/nex-gddp。
沈妙根, 姜楠
载畜状态指利用实际载畜量与合理载畜量计算的草地承载状态，即通常所有的超载、平衡和不超载。本数据集包括草地载畜量压力指数和草畜平衡指数两个产品，草地载畜量压力指数=实际载畜量/合理载畜量，草畜平衡指数=（实际载畜量-合理载畜量）×100%/合理载畜量，实际载畜量数据来源于《青藏高原实际载畜量数据集（2000-2019）》，合理载畜量数据，来源于《青藏高原合理载畜量数据集（2000-2019）》。本数据集可以分析青藏高原载畜状态的时空变化特征，提取过渡放牧区域，评估青藏高原超载强度，对青藏高原生态保护、监测及预警具有重要应用价值。
刘斌涛
实际载畜量指一定面积的草地，在一定的利用时间段内，实际承养的家畜数量。实际载畜量通过青藏高原各省（区）、市（州）的统计年鉴和畜牧管理部门提供的统计资料整理得到，在统计资料中有存栏量、出栏量、出栏率、年末牲畜数量等多种统计口径，本数据集根据各区域统计资料情况统一采用年末牲畜存栏量作为实际载畜量计算标准。利用统计年鉴中的实际载畜量与人口密度、NPP、地形起伏度进行多元线性回归，建立了实际载畜量空间化模型，得到实际载畜量（羊单位，MU/km2）栅格数据，时间序列为2000-2019年，空间分辨率为250米。利用青藏高原核心牧区的果洛州、玉树州、昌都市、那曲市、阿坝州、甘孜州、甘南州的统计资料验证表明，空间化的绝对误差平均为27.48 MU/km2，相对误差平均为13.79%。本数据集可以分析青藏高原实际载畜量的时空变化特征，评估青藏高原草地承载特征，提取过渡放牧区域，对青藏高原生态保护、监测及预警具有重要应用价值。
刘斌涛
合理载畜量又称理论载畜量，指一定的草地面积，在某一利用时间段内，在适度放牧（或割草）利用并维持草地可持续生产的前提下，满足家畜正常生长、繁殖、生产的需要，所能承载的最多家畜数量。青藏高原合理载畜量数据利用基于MODIS反演的可食牧草产草量（鲜重，kg/hm2）数据，按照《草地载畜量及草畜平衡计算规范》（DB 51/T1480—2012）、《天然草地合理载畜量的计算》（NY/T 635—2015）评估得到草地的合理载畜量（羊单位，MU/km2）数据，时间序列为2000-2019年，空间分辨率为250米。本数据集可以分析青藏高原草地合理利用情况下理论承载量的时空变化特征，评估青藏高原草地承载特征，提取过渡放牧区域，对青藏高原生态保护、监测及预警具有重要应用价值。
刘斌涛
草地产草量是重要的草地生态参数，是监测草地生产力、估算草地合理载畜量和评估草地承载状态的重要依据。青藏高原草地产草量数据利用7、8月份采集的草地样方资料与MODIS NDVI、降水量、地形参数建立多元统计方程，反演得到总产草量（鲜重，kg/hm2）和可食牧草产草量（鲜重，kg/hm2）数据，时间序列为2000-2019年，空间分辨率为250米。利用分布于四川、西藏、青海、甘肃等区域的50个样方资料验证表明，遥感反演的总产草量绝对误差平均为734.75kg/hm2，相对误差平均为24.85%，可食牧草产草量绝对误差平均为715.81kg/hm2，相对误差平均为30.52%。由于青藏高原草地类型复杂，空间异质性高，实测草地样方与MODIS影像像元存在尺度不匹配等因素，这种精度扔能够满足大区域草地遥感监测要求。本数据集可以分析青藏高原草地生产力的时空变化特征，评估青藏高原草地承载特征，提取过渡放牧区域，对青藏高原生态保护、监测及预警具有重要应用价值。
刘斌涛
该数据集是基于对四川、青海、西藏道路沿线实地观测调查内容所整理汇总，在道路沿线选取100*100m的样地，在样地中根据植被分布情况选择1m*1m或2m*2m的样方。调查内容涉及调查样地的天气、地理位置、地貌特征、坡向、坡位、土壤类型、植被类型、植物群落名称、地表特征、样地人类活动方式及样地内植被状况。针对样地基本信息和植被状况的调查采用了人为观测及工具测量的方法。植被状况中植被名称参考“青海省草本植物种类”主要调查其高度、盖度、生活型等信息。通过该数据集的调查结果汇总可作为补充青藏高原草本植物多样性的一个参考依据。该数据集是实际样地植被调查内容，每天一个文件，文件命名方式为：年+天，如20200712表示2020年7月12日的调查表内容，202007023表示2020年7月23日的调查表内容。
李景吉
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区长时序30米分辨率火烧迹地产品。2）数据来源及加工方法：基于时间序列Landsat地表反射率和火烧迹地敏感光谱参量，利用机器学习算法研发并生产的30米分辨率火烧迹地产品；3）数据质量描述：产品总体精度在90%以上。4) 数据应用成果及前景：该数据集可为火灾监测、碳排放研究、生态环境监测、全球变化研究等相关领域的研究和应用提供数据产品支撑。
张兆明
地表太阳入射辐射（Surface Solar Irradiance，SSI）是FY-4A L2定量反演产品之一，覆盖范围为全圆盘，无投影，空间分辨率为4km，时间分辨率可达15min（20180921开始全天共40个观测时次，除每个整点时次的观测外，每3hr整点前后15min各有一次观测），光谱范围为0.2µm～5.0µm。产品输出要素包括总辐照度、水平面直接辐照度、散射辐照度，有效测量范围为0～1500 W/m2。FY-4A SSI产品在覆盖范围、空间分辨率、时间连续性、输出要素等方面质的提升为进一步开展其在太阳能、农业、生态、交通等专业气象服务中的精细化应用提供了可能。目前研究结果表明，与地基观测相比，FY-4A SSI 产品在中国地区的整体相关性在0.75以上，可用于中国地区太阳能资源评估。
申彦波, 胡玥明, 胡秀琴
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序地表温度产品。2）数据来源及加工方法：利用中国遥感卫星地面站接收存档的Landsat数据和实用单通道算法反演得到；3）数据质量描述：root-mean-square error (RMSE)约为1.23K。4) 数据应用成果及前景：地表温度是一个常用的陆地表面参数，该数据集可为资源调查、生态环境监测、全球变化研究等相关领域的研究和应用提供数据产品支撑。
张兆明
1）数据内容：本数据集包含从2000-2019年青藏高原地区MODIS长时序光合有效辐射分数(FPAR)产品、地表总初级生产力产品（GPP）产品、Npp产品、蒸散发产品（ET）和叶面积指数（LAI）产品。2）数据来源及加工方法：FPAR产品和LAI产品来自第六版MODIS Terra MOD15A2H产品集，GPP和NPP产品均来自MODIS Terra MOD17A2H产品集，蒸散发产品来自MODIS Terra MOD16A2；通过USGS网站下载，利用GDAL插件进行拼接和转投影得到；3）数据质量描述：每种产品均有相应的质量文件，标识了云、雪、无效值等,以有效位编码方式存储。4）数据应用成果及前景：在森林、农业、生态等领域长时序信息挖掘分析方面具有重要的应用价值。
贡成娟
本数据为青藏高原地区季度合成卫星遥感影像集，通过对Sentinel-2表观反射率时间序列产品进行去云合成处理得到，含可见光和近红外共4波段，空间分辨率约为10米。每年按1月-3月、4月-6月、7月-9月、10月-12月分为4个季度，综合利用Sentinel-2数据的可见光波段、卷云波段、气溶胶波段及近红外波段信息得到各时相影像的云掩膜，并按中位数原则对一个季度内所有掩膜后的影像进行合成，得到青藏高原地区的无云卫星遥感影像。
龙腾飞
青藏高原地区30米分辨率卫星遥感影像集，影像为真彩色，空间分辨率约为30米，以Geotiff格式分块存放。该产品是在Landsat地表反射率数据的基础上，通过海量影像快速自动化镶嵌和匀色等关键技术，制作青藏高原地区30米分辨率镶嵌影像，得到青藏高原地区的无云卫星遥感影像。该数据产品的几何精度为RMSD小于12m。该数据集可为青藏科考提供30m分辨率的时间序列卫星影像底图，也可用于土地覆盖类型的解译和自动提取。
龙腾飞
青藏高原1km分辨率风能资源数据是采用中国气象局风能资源数值模拟评估系统（WERAS/CMA）研制的，该系统包含典型地形分类模块、中尺度模式WRF和CALMET动力诊断模式。首先从历史上出现过的天气类型中随机抽取典型日进行逐小时风速模拟，再根据天气型出现的频率统计分析得到风能资源的气候平均分布。本数据集包括青藏高原风速和风功率密度，风速的数据精度为0.01m/s，风功率密度的数据精度为0.01W/m2，数据的垂直高度为100米。数据经过了气象站观测资料的检验和订正，主要用于风能资源详查和风电场宏观选址。该数据为2008-2012年全国风能资源详查和评价项目产出数据（项目经费2.9亿），之后成为风能资源相关研究的基础数据，近期财政部没有计划投资再延长这个数据集。
朱蓉, 孙朝阳
1）数据内容：本数据集包含从2000-2019年青藏高原地区MODIS长时序地表反射率产品，每期数据共包含13个文件：7个地表反射率文件，3个观测角度文件，2个质量控制文件和1个时间说明文件。2）数据来源及加工方法：主要来自第六版MODIS Terra MOD09A1产品集，青藏高原地区地表反射率产品是通过USGS网站下载，利用GDAL插件进行拼接和转投影得到；3）数据质量描述：sur_refl_qc_500m和sur_refl_state_500m为数据质量文件，其以有效位编码方式存储。4）数据应用成果及前景：在森林、水资源、气候变化等领域长时序信息挖掘分析方面具有重要的应用价值。
贡成娟
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
