生态系统生产力恢复力反映了沿线国家生态系统生产力恢复力水平，数据值越高，表明沿线国家生态系统生产力恢复力越强。生态系统生产力恢复力数据产品制备参考了2000—2015年全球中等分辨率植被总初级生产力数据集，数据集空间分辨率为0.05°，时间分辨率为1年，利用2000-2015年“一带一路”沿线国家植被总初级生产力的逐年数据，在考虑逐年变化的基础上，基于敏感性和适应性分析，通过综合诊断，制备生成了生态系统生产力恢复力产品。
徐新良
以中国科学院古脊椎动物与古人类研究所邓涛研究员和李强研究员为通讯作者、南京大学李刈昆博士为第一作者的中外合作团队在国际期刊《林奈动物学报》（Zoological Journal of the Linnean Society）在线发表题为“The early evolution of cranial appendages in Bovoidea revealed by new species of Amphimoschus (Mammalia: Ruminantia) from China”的论文，报道了青藏高原北缘、甘肃省塔奔布鲁克盆地西水沟地点反刍动物化石的最新研究成果。这次报道的材料包括一件部分保存的头骨，一件较为完整的下颌和两件部分保存的上颌。研究人员依据颊齿的形态学特征，如具有发育的下外附尖/下内尖，下原尖后外嵴（古鹿褶）缺失，下m3第三叶呈现双新月形、具有发育的下内小尖等，将其归为半麝属Amphimoschus；而依据该属首次出现的头骨附属物，包括眶上隆起、眶前隆起和加厚的额骨等，将其建立为新种西水半麝Amphimoschus xishuiensis。 图片说明： 1 采集地图 2 正型标本 3 上下颌齿列
邓涛
中国科学院古脊椎动物与古人类研究所邓涛团队的研究成果在《亚洲地球科学：X》在线发表，该研究报道了发现自山东山旺盆地早中新世地层的矮脚犀族骨架化石，对其演化迁徙历史提出了新的假设。但是，并角犀在南亚和东南亚地层的缺失表明，其从欧洲到东亚的迁徙路线更有可能是途径中亚哈萨克坦地区，即从青藏高原的北缘通过，为研究渐新世到中新世过渡期间哺乳动物的演化迁徙历史提供了新的线索，说明青藏高原的隆升已对动物地理区系的演化发展产生了显著的影响。 数据中包含： 1 并角犀属头骨化石 2 并角犀属脚骨化石。（中科院古脊椎动物与古人类研究所供图）
邓涛
1）数据内容：面对未来气候变化青藏高原10种两栖类爬行类遗传多样性的变化。2）数据来源及加工方法：基于青藏高原10种两栖爬行类条形码数据，结合SDM、MPTP approach等软件构建未来2050年、2070年、2090年等时期的遗传多样性及分布情况。3）数据质量描述：数据质量经过核查，分析数据人员经过实验室严格培训。4）数据应用成果及前景：发现分布于青藏高原北部的两栖爬行类需要在保护上给与更多的关注。
沈文菁
利用野外调查和文献调研收集到的青海沙蜥（Phrynocephalus vlangalii）分布点，结合五个来自于WorldClim数据库的气候因子，分别将当前（1960-1990年）和未来（2061-2080年）的气候数据输入训练好的物种分布模型，对当前和未来的适宜栖息地进行预测。预测结果表明，在青海沙蜥在气候变化下将会丧失大量原有栖息地，针对青海沙蜥的保护措施应重点关注青藏高原东缘，柴达木盆地北部和东部这些地区。模型也预测在气候变化后，新的适宜栖息地将在原本不适宜青海沙蜥生存的地区出现。然而，由于爬行动物的扩散能力非常有限（文献记录的最大年扩散距离不足500m），新出现的适宜栖息地不一定能被青海沙蜥利用。同时，通过野外工作收集三个海拔种群青海沙蜥的生理、生活史、行为及形态数据并结合微气候数据，利用机制生态位模型预测了气候变化在当前适宜分布区对青海沙蜥造成的生理后果。模型预测的结果表明，无论在SSP245还是SSP585气候变化情景下，青海沙蜥的活动时间在当前适宜分布区的大部分范围（> 93%）内都会增加，热安全阈在当前适宜分布区的所有地点都会减少。高海拔种群的活动时间增幅小于低海拔种群，而其热安全阈减少的幅度却大于低海拔种群。研究结果揭示了气候变化可能对分布在高海拔地区的蜥蜴种群造成更大影响。
曾治高
（1）本数据集包含多介质中多种重金属浓度数据，对水体重金属污染评价与重金属在水体中分配内在关系的探究有重要意义；（2）数据来源为实地采集湟水河及其支流水体、土壤、作物等样品，送至实验室后经过前处理，用相关仪器完成检测；（3）该数据集具有较高质量，采样过程规范，样品收集后迅速放入-4℃冰箱保存，并送至实验室检测，检测过程遵循相关标准严格进行；（4）该数据集主要可应用于生态风险及健康风险评价、空间分布分析、源解析、相关性分析等用途。
张丰松
道路噪音屏障（RNBs）是建设宜居城市的重要城市基础设施。然而，缺乏关于RNBs的大规模、准确的地理空间数据，阻碍了城市的合理规划、城市可持续发展和城市环境的不断改善。为了解决这个问题，本研究提出了一个地理空间人工智能框架，使用街景图像在中国创建矢量化RNB数据集。首先，基于OpenStreetMap对每个城市的路网进行密集采样，作为下载 600 万张百度街景 (BSV) 图像的地理参考。此外，还开发了基于集成学习策略的包含图像背景信息 (IC-CNN) 的卷积神经网络，以从BSV图像中检测RNB。随后，基于识别出的RNB位置生成以折线形式呈现的RNB数据集，总长度为2667.02公里，分布于222个城市。最后从两个角度评价RNB数据集的质量：一是检测精度；二是完整性和定位精度。基于一组随机选择的包含 10,000 张 BSV 图像的样本，计算了四个量化指标：总体准确率为 98.61%，召回率为 87.14%，准确率为 76.44%，F1-score 为 81.44%。此外，使用BSV图像对不同城市总长度254公里的道路进行人工调查，以评估生成的和调查的RNB之间的里程偏差和交并比：里程偏差的均方根误差为0.08公里，交并比为88.08 % ± 2.95 %。评估结果表明，生成的 RNB 数据集质量高，可作为准确可靠的数据集用于各种大规模城市研究。
陈旻
The site data used in this study are mainly from many years of archaeological excavations in Xinjiang. Based on publications such as “China Cultural Relics Atlas · Xinjiang Volume”, “A compilation of cultural relics and archaeological materials in Xinjiang”, “China Statistical Yearbook on Archaeology” and the third national cultural relics survey results, site data in the study area were collected, and the sites with unknown dates were eliminated. In this study, the name, latitude and longitude coordinates, site type, civilization and cultural age, time elapsed, area, altitude, slope, aspect, soil type, vegetation type, landform type and other information on the site were collected. Digital elevation model (DEM) elevation data with a resolution of 30 m were obtained from the geospatial data cloud website (http://www.gcloud.cn), and 1:1 million-scale vegetation type spatial distribution data for China come from the Chinese Academy of Sciences Resource and Environmental Science Data Center (http://www.resdc.cn/Default.aspx). Chinese soil attribute data come from the National Qinghai-Tibet Plateau Science Data Center (http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/), and Chinese landform type data come from the geographical conditions detection cloud platform (http://www.dsac.cn/). Based on the above data, ArcGIS10.2 was used to extract and produce data on elevation, slope, water system, slope, slope direction, soil type and landform type for each site.
谈波
本数据集是一个包含接近35年（1984-2018）的全球高分辨率光合有效辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于生态过程模拟和全球碳循环的理解。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据、MERRA-2气溶胶数据以及MODIS反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来生态过程模拟的研究和全球二氧化碳通量的估算。
唐文君
2020年8月份，对西藏藏北和三江源地区牧户的牧草供给和补饲进行了调研。 西藏藏北包括204份样本，调研区域包括拉萨市当雄县、那曲市色尼区、巴青县、索县、比如县、嘉黎县、班戈县、安多县、尼玛县、措勤县、改则县、噶尔县、日土县、普兰县、札达县。调研的指标包括承包的草地面积、禁牧面积、草蓄平衡草地面积、牲畜数量等。 青海三江源地区牧户调研样本数共224份，调研区包括果洛州玛沁县、甘德县、玛多县、久治县、班玛县、达日县和玉树州的囊谦县、杂多县、玉树县、称多县。调研的指标包括牲畜饲养的外购饲料和自产饲料数量等。
范玉枝
基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得2021年阿拉伯半岛栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到500m并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明阿拉伯半岛的荒漠化风险数据精度可靠。
许文强
此数据集是基于中科院中国土地利用现状遥感监测数据集，经过裁剪、拼接等操作得到的1985年祁连山国家公园土地利用类型的数据。数据生产制作是利用Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成，得到的矢量数据。土地利用类型包括耕地、森林、灌木林、草地、湿地、水体、苔原、人造表面、裸地、冰川和永久积雪这10个一级类型。可以分析祁连山区域历史的土地利用类型，并结合当前的土地利用类型数据，分析祁连山区域土地利用类型的变化。
年雁云
1）数据内容：过去千年（850AD~1850AD）11个模式集合年平均200 hPa和850 hPa纬向风速（反映高、低层西风）、HadCM3模式月平均850 hPa经向风速（反映季风环流），中世纪气候异常期为1000~1200AD，小冰期为1400~1600AD；2）数据来源：国际古气候模拟比较计划第3阶段(PMIP3)多模式试验逐月数据，加工方法：多模式等权重算术平均，气候平均，3）数据应用：用于古气候变化和动力学机制研究。
燕青, 江南萱, 王会军
1967-2020年湖水表面温度（LSWT, 下社站）； 1994-2020年湖冰冰厚和和结冰期（下社站）； 1956-2020年流域径流（布哈站）； 1956-2020年水位（下社站）； 1956-2020年湖泊面积 ( 根据2001-2020年Landsat数据提取的湖泊面积和实测的湖泊水位建立面积-水位关系，从而利用实测水位数据估算无Landsat影像年份的面积)； 1958-2019年气温（刚察站）； 1958-2019年降水量（刚察站）
张国庆
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
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
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
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
