班戈、伦坡拉地点的化石研究意义重大，化石的年代数据不可或缺。该地区发育有火山凝灰岩，其中的锆石可用来做U-Pb年龄分析，以此来判断地层及化石的年龄。本数据以图示的方式展示班戈、伦坡拉化石地点凝灰岩样品中的锆石U-Pb年龄分析结果，图中标明了大量锆石的外形，并在不同的锆石样品上标明了年龄分析结果，数据展示了相关研究所采用的较大的样本量，分析结果也较清晰。本数据的图片展示直观清楚，结果可靠，对青藏高原的研究有着较为重大的意义。
孙博阳
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的大气中PM2.5（粒径小于2.5μm的颗粒物）的质量浓度。测量仪器为RP 1400A型振荡天平法颗粒物质量浓度监测仪（Tapered Element Oscillating MicroBalance，TEOM），其观测时段为2019年7月8日至2019年8月2日，时间分辨率为1分钟。数据以TXT格式存储。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
该数据集为青藏高原及周边地区史前时代遗址分布数据，研究区主要为青藏高原及周边地区。青藏高原，平均海拔超过4000m，是世界上海拔最高、面积最大的高原，是地球上最不适宜人类长期生活的地区之一。考古遗址出土的遗存是古人类活动遗留下的直接证据。该数据集原始数据数字化自青藏高原文物普查和考古调查结果（中国文物地图集青海分册和西藏分册），主要根据其中的遗址分布地图进行了地图数字化，获取了经纬度坐标和海拔。遗址点共计6950处，大部分分布于高原北部地区，遗址的年代范围分布在7000BP至2300BP之间，遗址海拔分布在850m-5447m之间。本数据集对于研究史前时代人类向青藏高原扩散的过程与动力等与青藏高原、史前时代人类活动相关的研究具有参考价值。
董广辉, 刘峰文
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的大气中PM2.5（粒径小于2.5μm的颗粒物）在870nm波段处的散射系数与吸收系数。测量仪器为光声消光仪（Photo-Acoustic Extinctiometer，PAX），其观测时段为2019年7月13日至2019年8月2日，时间分辨率为1分钟。该数据集可用于研究青藏高原PM2.5的散射及吸收特征。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的大气中PM2.5（粒径小于2.5μm的颗粒物）在450nm、550nm和700nm波段处的散射系数。测量仪器为TSI-3563型积分浊度计，其观测时段为2019年7月8日至2019年8月2日，时间分辨率为10秒。可用于研究青藏高原西北部的PM2.5散射系数对入射光波长的依赖性，该依赖性可反映PM2.5的粒径分布特征。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
采自青藏高原的冰芯样品提供了冰雪同位素组成变化的高分辨率记录。该数据集包含了自1864-2006年各年的冰芯氧稳定同位素数据，冰芯是从青藏高原南部宁金岗桑冰川钻取得到，长度为55.1米，通过利用中国科学院青藏高原研究所 环境变化与地表过程重点实验室的MAT-253同位素质谱分析仪测得氧同位素数据，测量精度为0.05%。 数据采集地点: 宁金刚桑冰川（90.2°E，29.04°N，海拔高度5950米）
高晶
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的中流量气溶胶离线采样数据，测量仪器为崂应2030型中流量采样器，采集了直径90毫米的PM2.5、PM10、TSP石英滤膜样品，样品将用于元素碳、有机碳、水溶性离子和金属元素等化学成分分析。采样时段为2019年7月7日至2019年8月2日，于每日09:00开始采样，每次采样23小时，样品总量共81张。数据以excel文件存储。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的大气中0.5-20μm粒径范围内颗粒物的数浓度粒径分布谱，测量仪器为TSI-3321型空气动力学颗粒物粒径谱仪（APS），共有52个粒径通道。其观测时段为2019年7月7日至2019年8月2日，时间分辨率为5分钟。可利用数据资料及气溶胶球形假设和气溶胶密度获得气溶胶体积浓度与质量浓度的粒径分布谱，进而研究青藏高原西北部气溶胶的粒径分布特点。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
改进频率分布和风速纠正的青藏高原格点降水数据集是一套适合青藏高原，经过风引起的降水观测损失订正和降水频率分布优化后的数据集。数据为NETCDF格式，时间分辨率为1天，水平空间分辨率10km。该数据可作为数值模式降水频率纠正的参考数据源。 该数据集使用了164个来自中国气象局和GSOD的日观测数据作为数据源。数据的生成分为4步：（1）首先对观测数据进行了质量控制，包括异常值和坏值去除等。（2）进行主要由风引起的观测损失补偿。（3）分别采用考虑海拔的样条函数插值月降水总量，普通克里金法插值日降水与月降水的比值，将两部分相乘得得到1km空间分辨率的数据。（4）将1km空间分辨率数据均值聚合到10km空间分辨率，得到最终数据。 相比国际同类格点降水数据，该数据进行了风引起的降水观测损失订正，同时通过插值方法的优化使其在降水量频率分布上更佳准确。该数据适合用于数值模式输出降水的统计偏差纠正或分析格点上的降水频率特征。
马佳培, 李弘毅
按照计划，对柴达木盆地新生代大红沟剖面的252个地层沉积样品在实验室进行孢粉和碳屑的提取工作，实验采用HF提取方法，然后通过镜下鉴定种类并计算含量，进而开展孢粉-炭屑研究。前期通过现代观测和表土样品分析初步建立了孢粉（碳屑）-植被-气候之间的关系，在此基础上拟通过结合过去已开展的剖面和钻孔孢粉和微体炭屑数据，建立柴达木盆地过去近30 Ma以来的炭屑序列，进而探讨过去植被-古火的变化历史及其与重大生态气候环境事件之间的关系，为理解该地区古地理格局、古气候和古环境的演化及其驱动机制提供重要证据。本次提交的大红沟孢粉数据是严格按照申请书计划开展的孢粉样品分析结果，通过常规分析并对其中20%的样品进行复检，个别样品进行了多次鉴定统计。在大量时间、实验室条件得以保证的基础上，最终获得有效孢粉数量非常有限，基本能够满足上述科学问题研究需要，但未来需要进一步加强分析。
苗运法
2018年产生的蔓菁基因组序列，经过Hi-C测序后的生物信息学分析可以实现将初步组装的基因组草图中的大部分序列定位到染色体，并能够确定这些序列在染色体上的顺序和方向，为获得高质量的序列图谱奠定重要的基础。故课题组通过该技术把蔓菁基因组序列草图中的序列分别划分到同该物种染色体数目一致的群组（Group）中，并且确定每一群组中所有序列的顺序（Order）及方向（Orientation），之后可以结合参考蔓菁基因组、转录组组装序列（EST序列）、近缘物种及遗传图谱数据对划分群组的准确性及序列之间的顺序和方向进行评估。
段元文
1）数据内容：青藏高原气候变化背景下钩虾预测图；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、Maxent软件制作青藏高原钩虾现在、Mid-Holocene和LGM时期预测图；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。
侯仲娥
降水中稳定的氧同位素比（δ18O）是全球大气过程的综合示踪剂。 自1990年代以来，一直致力于研究位于青藏高原TP上20多个站点的降水同位素组成，这些站点位于西风和季风之间的气团交汇处。 在本文中，我们建立了一个青藏高原月尺度降水δ18 O的数据库，并使用不同的模型来评估TP上降水δ18 O的气候控制。 降水δ18 O的时空格局及其与温度和降水的关系揭示了三个不同的域，分别与西风（北TP），印度季风（南TP）及其之间的过渡有关。
高晶
基于青藏高原土壤温湿度观测网玛曲站点建立的地基L波段微波辐射计观测系统（ELBARA-III，由欧洲航空局提供），本数据集囊括了水平和垂直极化的L波段亮温数据，地表及以下不同层土壤湿度和温度数据，地表通量（如感热、潜热、碳通量），气象要素数据（如降水、上下行长波/短波辐射、空气温度和湿度、气压）以及植被叶面积指数LAI和土壤性质等辅助数据。此多年尺度的数据集可用于提高对陆面过程、微波辐射过程的理解，验证SMOS和SMAP卫星亮温观测和土壤湿度反演结果，校验微波辐射传输模型中的假设条件，验证陆面模式输出以及再分析资料，反演土壤物理性质，量化陆-气间的水、碳、能量交换，并将帮助定量化地球系统模型中参数化方案的偏差和不确定性，从而提出相应改进方案。 ELBARA-III双极化亮温数据可通过测量的辐射计电压和校准的内部噪声温度计算得到。该数据质量可靠，其质量控制主要通过：1）对辐射计输出的原始电压数据（以800Hz采样频率）进行直方图检验，利用统计指标过滤射频干扰对ELBARA-III微波信号数据的影响；2）检查辐射计进行天空辐射测量时两天线端口的电压值是否相似，天线电缆有无损耗；3）分析仪器内部温度、主动冷源温度和环境温度；4）分析不同入射角度的双极化亮温的特点。 - 时间分辨率：30分钟 - 空间分辨率：入射角为40°~ 70°，间隔为5°，观测覆盖范围为3.31 m^2~ 43.64 m^2 - 测量精度：亮温，1 K；土壤水分，0.001 m^3 m^-3；土壤温度，0.1 °C - 单位：亮温，K；土壤水分，m^3 m^-3；土壤温度，°C /K
Bob Su, 文军
本数据集来源于论文：Su, T. et al. (2019). No high tibetan plateau until the Neogene. Science Advances, 5(3), eaav2189. doi:10.1126/sciadv.aav2189 数据为该论文的补充数据，主要包含研究人员搜集的棕榈化石记录，与伦坡拉盆地棕榈化石相近的棕榈属的气候范围数据，以及伦坡拉盆地化石与现代棕榈属化石的形态比较数据。 2016年，研究团队在青藏高原中部伦坡拉盆地(32.033°N, 89.767°E)发现了保存较为完好的棕榈化石，将其与已有的棕榈化石进行了比较，发现它和已有的棕榈化石形态都不相同，因此，研究人员建立了一个新种——西藏似沙巴棕（<em>Sabalites tibensis</em> T. Su et Z.K. Zhou）。研究人员利用棕榈化石结合古气候模型重建了青藏高原中部的古高程，得出结论：新近纪之前青藏高原还没有出现。 数据中包含的表格如下： （1）Table S1. Fossil records of palms around the world（世界范围内的棕榈化石记录） （2）Table S2. Morphological comparisons between fossils from Lunpola Basin and modern palm genera（伦坡拉盆地化石与现代棕榈属化石的形态比较数据） （3）Table S3. Climate ranges of 12 living genera that show the closest morphological similarity to S. tibetensis T. Su et Z.K. Zhou sp. nov.（与新发现的西藏似沙巴棕化石（<em>S. tibetensis</em> T. Su et Z.K. Zhou sp. nov）形态最接近的12个现存棕榈属的气候范围） 数据也包含论文补充数据中的图形数据。
苏涛
数据内容：包含青藏高原湖泊采集点，钩虾遗传多样性图，项目对青藏高原及其周边地区620个溪流湖泊开展钩虾样品采集并开展了遗传多样性研究，以期为青藏高原湖泊水资源和生物多样性保护提供基础资料。 数据来源及加工方法：本数据集为第一手数据，自主产生。本数据集中标本采集点为项目组2017至2020年在青藏高原开展了4次采集考察所获得。分子数据是对采集标本提取COI序列，作为分子证据，开展遗传多样性分析；主要仪器为PCR仪，型号为Mastercycler X50s，厂家为eppendorf。 数据质量描述：数据集基本覆盖了青藏高原，并增加青藏高原周边地区的样品。 数据应用成果及前景：为生物多样性保护提供基础数据。
侯仲娥
本数据集包含2001-2018年青藏高原月平均地表实际蒸散发量，空间分辨率为0.1度。数据集主要以卫星遥感数据（MODIS）和再分析气象数据（CMFD）作为输入，利用地表能量平衡系统模型（SEBS）计算得到。在计算湍流通量的过程中引入了次网格地形拖曳参数化方案，提高了对地表感热通量和潜热通量的模拟。另外，利用青藏高原6个湍流通量站的观测数据对模型输出的蒸散发量进行了验证，显示出了较高的精度。该数据集可用于研究青藏高原陆气相互作用和水循环特征。
韩存博, 马耀明, 王宾宾, 仲雷, 马伟强, 陈学龙, 苏中波
本数据集来源于论文：Ding, J., Wang, T., Piao, S., Smith, P., Zhang, G., Yan, Z., Ren, S., Liu, D., Wang, S., Chen, S., Dai, F., He, J., Li, Y., Liu, Y., Mao, J., Arain, A., Tian, H., Shi, X., Yang, Y., Zeng, N., & Zhao, L. (2019). The paleoclimatic footprint in the soil carbon stock of the Tibetan permafrost region. Nature Communications, 10(1), 4195. doi:10.1038/s41467-019-12214-5. 数据中包含新评估的青藏高原3m深度土壤有机碳库格点数据及相应的R代码，格点数据空间分辨率为0.1°。 以往对青藏高原土壤碳库的评估多以现代气候、植被等特性为根据，未考虑古气候条件、土层厚度等因素的影响。本研究中，研究人员综合考虑了古气候和现代气候条件、土层厚度和土壤理化属性、植被和地形等因素，通过机器学习算法重新评估了青藏高原3m深度土壤碳库。新评估得到的青藏高原土壤碳储量为36.6 Pg C (38.9-34.2 Pg C)，约为陆地生态系统模型模拟均值的3倍(11.5±4.2 Pg C)。同时，研究指出，模型中缺乏对古气候影响的考虑是导致模拟偏差的重要原因。 数据中包含以下字段： Longitude (°E) Latitude (°N) SOCD (0-30cm) (kg C m-2) SOCD (0-300cm) (kg C m-2) GridArea (k㎡) 3mCstcok (10^6 kg C)
丁金枝, 汪涛
本数据集为青藏高原地区2005、2010、2015、2017、2018年逐日0.01°×0.01°地表土壤水分产品。采用多元统计回归模型，通过对“青藏高原地区SMAP时间扩展0.25°×0.25°地表土壤水分数据（SMsmapTE, V1）”进行降尺度，得到0.01°×0.01°地表土壤水分产品。参与多元统计回归的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC，周纪-中国西部1km全天候地表温度数据（V1），以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
本数据集为基于SMAP时间扩展方法生产的青藏高原地区0.25°×0.25°地表土壤水分产品。即采用随机森林方法，利用被动微波亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。其中，1980、1985、1990、1995和2000年为逐月产品，使用SMMR，SSM/I和SSMIS 19 GHz V/H及37 GHz V三个通道的亮温数据。2002年6月20日至2018年12月30日为逐日产品，使用AMSR-E和AMSR2 6.925 GHz V/H，10.65 GHz V/H及36.5 GHz V五个通道的亮温数据。 参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
1)数据内容（包含的要素及意义）：高寒网21个站（藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、那曲站、双湖站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站（西北院）、玉龙雪山站、那曲站（寒旱所）、海北站、三江源站、申扎站、贡嘎山站、若尔盖站（成都生物所）、那曲站（地理所）、拉萨站、青海湖站）2018年青藏高原气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和蒸发） 2)数据来源及加工方法：高寒网21个站实地观测Excel格式 3)数据质量描述：站点日分辨率 4)数据应用成果及前景：在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。
朱立平, 彭萍
本数据集来源于论文：Chen, J.*#, Huang, Y.*#, Brachi, B.*#, Yun, Q.*#, Zhang, W., Lu, W., Li, H., Li, W., Sun, X., Wang, G., He, J., Zhou, Z., Chen, K., Ji, Y., Shi, M., Sun, W., Yang, Y.*, Zhang, R.#, Abbott, R. J.*, & Sun, H.* (2019). Genome-wide analysis of Cushion willow provides insights into alpine plant divergence in a biodiversity hotspot. Nature Communications, 10(1), 5230. doi:10.1038/s41467-019-13128-y. 本数据集包含青藏高原高山植物小垫柳Fasta格式的基因组组装文件，包括核苷酸（DNA）、核糖核酸（RNA）、蛋白质编码序列（Protein）序列数据，以及gff格式的基因组组装注释文件。 组装等级：染色体级别 基因组覆盖程度：全基因组 参考基因组：是 组装方法：SMARTdenovo 1.0; CANU 1.3 测序方法及测序深度： PacBio, 125×; Illumina Hiseq X Ten, 43×; Oxford Nanopore Technologies, 74× 基因组组装统计： 基因组大小（bp）：339,587,529 GC含量：34.15% 染色体数量：19 细胞器基因组数量：2 基因组组装序列数量：30 最大组装序列长度（bp）：39,688,537 最小组装序列长度（bp）：57,080 平均组装序列长度（bp）：11,319,584 基因组组装序列N50（bp）：17,922,059 基因组组装序列N90（bp）：13,388,179 全基因组组装注释： Protein：30,209 tRNA：784 rRNA：118 ncRNA：671 详细的注释信息请参见附件。 本数据集中也包含文章中Supplementary Information中的表格数据，数据列表参见附件。 基因组项目号为：GWHAAAA00000000（https://bigd.big.ac.cn/gwh/Assembly/663/show）。
陈家辉, 杨永平, Richard John Abbott, 孙航
包含青藏高原地区气溶胶类型和气溶胶光学厚度，两类数据。 气溶胶类型数据产品是综合利用MEERA 2同化资料和主动卫星CALIPSO产品经过一系列数据预处理、质量控制、统计分析和对比分析等过程而融合得出的气溶胶类型结果。该气溶胶类型融合算法的关键是对CALIPSO气溶胶类型的判断。融合时根据CALIPSO气溶胶类型的种类和质控，并参考MERRA 2气溶胶类型得到最终气溶胶类型数据（共12种）和质量控制结果。充分考虑了气溶胶的垂直分布以及空间分布，具有较高的空间分辨率（0.625°×0.5°）和时间分辨率（月）。 气溶胶光学厚度（AOD）采用自主研发的可见光波段遥感反演方法，结合Merra-2模式数据与NASA的官方产品MOD04制作，数据覆盖时间从2000年到2019年，时间分辨率为逐日，空间分辨率为0.1度。反演方法主要采用自主研发的APRS算法，反演了冰雪上空的气溶胶光学厚度，算法考虑了冰雪地表的BRDF特性，适用于冰雪上空气溶胶光学厚度的反演。通过实测站点验证表明，数据相对偏差在35%以内，可有效提高极区气溶胶光学厚度的覆盖率和精度。
光洁, 赵传峰
青藏高原五大河源区冰川径流数据集覆盖时间从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)。 数据以多源遥感和实测数据为基础，使用青藏高原五大河源区及其周边气象站点日尺度气象数据、UMD-1KM的全球植被产品、IGBP-DIS土壤数据库、第一、二次冰川编目数据等驱动模型，耦合了冰川模块的分布式水文模型VIC-CAS模拟形成了冰川径流数据。并使用站点实测数据对模拟结果进行了验证, 增强质量控制。 数据指标包含：冰川径流率（Rate of glacier runoff: %），总径流（Total Runoff，mm/a），雪径流率（Rate of snow runoff: %），降雨径流率 （降雨径流率:%）。
王世金
（1）本数据集是申扎高寒湿地2016-2019年的碳通量数据集，包含空气温度、土壤温度、降水、生态系统生产力等参数。（2）该数据集以野外涡度相关实测数据为基础，采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法，基本流程包括：野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集还包含了基于涡度相关数据集标定后的模型模拟数据。（3）该数据集已经过数据质量控制，数据缺失率为37.3%，缺失数据已采用插值方式补充。（4）该数据集对认识高寒湿地碳汇功能具有科学价值，也可以用于机理模型的矫正和验证等。
魏达
湖泊沉积物是重建过去气候变化的重要代用材料，其中沉积物的年代框架是基础。纹层是湖泊沉积物中成对形成的一种沉积层，通常一年为一个周期。依托中国科学院A类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”和第二次青藏高原综合科学考察研究等研究计划，作者在青藏高原中部湖泊江错获取了长达1米的沉积物重力钻岩芯，发现保存完好的纹层。随后制作了岩芯薄片并对纹层及其厚度进行计数和测量，得到了从公元81年到2015年的年代序列。利用纹层厚度中粗颗粒层厚度百分比这一代表降水的指标重建了过去2000年这一地区的降水。高分辨率高精度的年代和降水记录可以提供可靠的气候环境变化的背景，对古气候模拟和古文明的兴衰等提供参考。
侯居峙
湖冰是冰冻圈的重要参数，其变化与气温、降水等气候参数密切相关，而且可以直接反映气候的变化，因此是区域气候参数变化的一个重要指标。但由于其研究区往往位于自然环境恶劣，人口稀少的区域，大规模的实地观测难以进行，因此利用哨兵1号卫星数据，以10m的空间分辨率和优于30天的时间分辨率对不同类型的湖冰变化进行监测，可填补观测空白。利用HMRF算法对不同类型的湖冰进行分类，通过时间序列分析三个极区中部分面积大于25km2的湖泊的不同类型湖冰的分布，形成湖冰类型数据集。数据包括了被处理湖泊的序号，所处年份及其在时间序列中的序号等信息，矢量数据集包括采用的算法，所使用的哨兵1号卫星数据，成像时间，所处极区，湖冰类型等信息，用户可以根据矢量文件确定时间序列上不同类型湖冰的变化。
田帮森, 邱玉宝
这组数据是1974-2017年期间希夏邦马峰地区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，包括1974-2000年和2000-2017年两个时段。采用ESRI 矢量多边形格式存储, 是由KH-9 DEM1974-SRTM DEM2000（DH1974-2000）与SRTM DEM2000-TSX/TDX 2017（DH2000-2017）两期DEM高程差（DH）数据，结合TPG1976/CGI2冰川专题矢量数据与冰密度（850 ± 60 kg m−3）计算而来。KH-9 DEM是由3景KH-9遥感影像数据，通过光学立体像对方法生成了研究区1974年数字高程模型。TSX/TDX2017数据通过与SRTM DEM数据进行差分干涉算法对得到研究区冰面高程变化DH2000-2017。1974-2000年间研究区年均冰面高程变化误差为±0.07 m，大地测量物质平衡误差为±0.06 m w.e. a-1。2000-2017年间年均冰面高程变化误差为±0.11 m，大地测量物质平衡误差为±0.10 m w.e. a-1。表格中包括的数据项有：GLIMSId代表从GLIMS冰川数据库读取的冰川编号、Area代表冰川面积（km2）、Area_m2是冰川面积（m2）,Name代表冰川名、EC74_2000表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_2017表示2000-2017年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_2000表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_2017表示2000-2017年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2017表示2000-2017年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1），Ut_EC74_00,是1974-2000年冰面高程变化误差（m a-1）、Ut_MB74_00,是每条冰川1974-2000年冰川物质平衡误差（m w.e. a-1），Ut_MC74_00, 是每条冰川1974-2000年冰储量变化误差（m3w.e. a-1）。 Ut_EC00_17，是2000-2017年冰面高程变化误差，Ut_MB00_17，每条冰川2000-2017年冰川物质平衡误差（m w.e. a-1），Ut_MC00_17是每条冰川2000-2017年冰储量变化误差（m3w.e. a-1）。该数据集可用于喜马拉雅山脉希夏邦马峰地区冰川消融及其水文水资源效应，以及气候变化与冰雪灾害研究等。
叶庆华
这组数据是1974-2013年期间喜马拉雅山脉西段纳木那尼峰地区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，采用ESRI 矢量多边形格式存储，是由两个阶段的DEM高程差数据DHSRTM2000-DEM1974（即DH2000-1974）、DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），结合冰川覆盖专题矢量数据、冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而来。DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）, 是2000年SRTM DEM2000数据和1974年1:50,000的DEM1974之间的高程差,即DH2000-1974 =SRTM2000 – DEM1974。DEM1974是由我国1974年航拍照片绘制1:50,000地形图生成的，两期DEM数据配准后，非冰川区高程数据精度为±0.13 m a-1。DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），是基于2013年10月17日一对TerraSAR-X和TanDEM-X (TSX/TDX)雷达数据与2000年SRTM DEM数据、采用差分干涉技术（D-InSAR）获取,在非冰川区高程数据精度为±0.04 m a-1。 表格中包括的数据项有： Area,冰川面积(m2)、GLIMS_Id表示冰川编号，EC74_00表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_13表示2000-2013年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_00表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_13表示2000-2013年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2013表示2000-2013年间每条冰川每年的冰储量变化（m3 w.e. a-1）, Uncerty_MB是每条冰川年均冰川物质平衡数据误差（m w.e. a-1）， Uncerty_MC表示每条冰川每年的冰储量变化的最大误差范围（m3 w.e. a-1）。该组数据可用于喜马拉雅山脉与高亚洲地区冰川变化、冰川消融水文水资源效应及其气候原因。
叶庆华
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）》的更新。
邬光剑
为研究蔓菁的扩散与人类活动之间的关系，我们将来自青藏高原及周边区域，以及巴基斯坦，印度，尼泊尔，德国，日本等地的蔓菁品种进行重测序，同时对基因家族进行聚类，以及特有、共有基因和基因家族统计，此外还将进行基因家族扩张收缩分析，系统发育树的构建，全基因组复制事件等分析。目的是解析人类活动和区域气候环境双重压力下，高原各地的传统蔓菁品种适应高原的分子基础。因此这项研究有助于揭示蔓菁适应高原生态环境的适应性机制以及在进化过程中人工驯化和人类选择对其遗传分化的影响。
段元文
1)数据内容（包含的要素及意义）：高寒网19个站（藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、那曲站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站（西北院）、玉龙雪山站、那曲站（西北院）、海北站、三江源站、申扎站、若尔盖站（成都生物所）、那曲站（地理所）、拉萨站、青海湖站）2019年青藏高原气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和蒸发） 2)数据来源及加工方法：高寒网19个站实地观测Excel格式 3)数据质量描述：站点日分辨率 4)数据应用成果及前景：在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。
朱立平, 彭萍
为描述青藏高原及周边地区主要驯化动物疾病情况，调查青藏高原主要家养动物的疫病情况，对各主要家养动物的主要流行疾病进行抗病和易感个体的遗传样本及肠道微生物样品的采集工作。我们在青海省海西蒙古族藏族自治州乌兰县漠河骆驼场采集骆驼粪便。本数据集是青海省骆驼的肠道微生物16srRNA测序数据。通过提取骆驼粪便的微生物总DNA，设计引物扩增细菌的V3-V4区基因片段，再进行二代高通量测序得到相应数据。本数据集共测序44份样品。本数据集可应用于挖掘抗病个体基因层面的遗传资源，找到相应的候选基因。
段子渊
在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。 2019年中国高寒地区地表过程与环境观测网络水文数据集，主要收集：藏东南站、珠峰站、玉龙雪山站、纳木错站、阿里站、天山站等六个站 点实测水文（径流、水位、水温等）数据。 藏东南站：流量数据，包含2019年4次利用M9测流数，有平均流速、流量和最大水深等数据；相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年全年日均相对水位和水温数据。 纳木错站：流量数据，包括2019年4次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据，包含河宽和流量数据，水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年原始1小时的水压、水温和电量，通过水压可以计算相对水位； 珠峰站：绒布河流量，包括2019年6-9月13次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据，包含河宽和流量数据； 阿里站：流量数据：包括2019年利用河锚M9不定期测量的22次数据，相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量，包含2019年全年每小时水位和水温数据； 天山站：水位数据:包括3个点2019年的日平均水位 玉龙雪山站： 包括木家桥2019年1-10月流量数据
朱立平, 彭萍
本数据为近几年依据地质考察成果绘制的青藏高原北部的班戈地点的地质剖面图。采用方法为人工测量地层的厚度，由经验丰富的地质工作者鉴定各个不同地层的岩性。在剖面上寻找化石，并明确标明化石出产的位置。回到室内后将所获得的地层数据资料和岩性资料进行系统整理，使用绘图软件进行地质剖面图的绘制，添加文字说明。本图的描绘非常细致全面，对青藏高原北部班戈地点的地质地貌研究，尤其是古高度和高原隆升过程的研究有着重要作用。
孙博阳
山区受到复杂地形影响，其活动层厚度表现出极强的空间异质性。本数据集利用探地雷达方法和其他传统方法系统勘察了黑河上游活动层厚度。数据采集覆盖了不同海拔、地表类型、土壤质地和地形信息，因此具有较强的代表性。根据与其他直接测量活动层厚度方法对比后得到探地雷达测量的活动层厚度数据误差约为8cm，具有非常高的可信度。该数据集可为了解该区域活动层厚度提供详实的野外数据，验证陆面模型，尤其是冻土研究，提供验证数据集。
曹斌
沉积物中的孢粉是重建过去植被和气候重要代用指标，在第四纪环境演变研究领域扮演着重要角色。准确的孢粉鉴定是孢粉学研究的基础，也是制作现代植物孢粉形态图集的目的所在。2018年，依托中国科学院A类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”和第二次青藏高原综合科学考察研究等研究计划，作者开展了青藏高原东部（玉树州、昌都市、甘孜州，那曲市等地）高寒草甸区以及东南部（林芝市）山地森林区植被和土壤考察，并采集了开花植物的花药标本和蕨类植物孢子囊标本共计401个（涵盖55科）。花粉和孢子标本经酸碱处理法提纯以及乙酸酐和硫酸混合液（比例9:1）醋解后，加入甘油并冷藏保存。孢粉形态照片使用LEICA-DM-2500光学显微镜及其配套成像系统拍摄，每个孢粉标本至少拍摄2张照片（配有比例尺）。孢粉形态图集对孢粉学研究及教学具有参考价值。
曹现勇, 田芳, 李凯, 倪健
本数据包括祁连山连续多年冻土、不连续多年冻土以及季节冻土的空间分布图。本数据基于野外科学考察、道路勘察钻孔点并结合前人所获得的多年冻土下界海拔资料，回归得出多年冻土下界海拔公式。其中，DEM数据采用美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量的SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)数据，数据转化为GCS·WGS·1984坐标系后，重采样成100 m的空间分辨率，采用以此数据海拔3 000 m作为界定祁连山区范围。借助ArcGIS平台在DEM数据的支持下，模拟出分辨率为100 m的祁连山区多年冻土分布图。回归得出祁连山区多年冻土分布下界模型，并通过了显著性检验。通过已有的548个钻孔数据点检验，多年冻土区验证正确率为90.11%。本数据可用于祁连山地下冰含量以及多年冻土退化释放水量估算，并对祁连山生态环境整治和生态文明建设具有一定借鉴意义。
盛煜
1）青藏高原地面气象观测数据产品（2017-2018) 地面气象要素驱动数据集，包括近地面气温、地面降水率、短波辐射和长波辐射4个要素。 2）该数据集是以国际上现有的Princeton再分析资料、GLDAS资料、GEWEX-SRB辐射资料，以及TRMM降水资料为背景场，以及融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成，通过空间插值形成。 3）数据为tiff格式，时间分辨率为日值，空间分辨率为0.1°。 4）方便不会使用nc格式的此类同化数据的科研人员和学生使用。在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。
朱立平, 彭萍
1) 基于多时相的Landsat影像获取317个大于10 km2的湖泊1976、1990、2000、2005和2013年的面积数据； 2）结合SRTM DEM和Landsat影像获取1976-1990、1990-2000、2000-2005、2005-2013年共四个时间段的湖泊水量变化数据； 3）湖泊面积的精度控制在一个像元，水量变化的精度约5%； 4）该数据已经被应用到青藏高原近期湖泊水量变化的研究工作中，成果已经发表于《Remote Sensing of Environment》；今后其他方面的研究中，该数据也能够作为基础数据，也能应用对生态环境变化、气候变化、湖泊水质等方面的分析中；
朱立平, 彭萍
1) 数据内容(包含的要素及意义) : 2000-2019年青藏高原152个大于50 km² 湖泊透明度数据（塞氏盘值）。 2) 数据来源及加工方法 : 数据反演基于高精度透明度反演模型以及MODIS-MODOCGA产品数据。遥感数据转化为遥感反射率R_rs反演透明度值，并计算出年均值。以湖泊几何中心3×3 像元均值代表该湖泊，对于几何中心位于湖泊以外的情况，则取该湖泊开阔水域计算。 3) 数据质量描述 : 湖泊年均值。 4) 数据应用成果及前景 : 气候变化可能改变湖泊透明度，湖泊透明度的变化则对区域气候变化起到反馈作用。本研究中青藏高原湖泊透明度的反演为湖-气界面能量交换提供了基础数据。
朱立平, 彭萍
本数据集来源于论文： Chen, F.H., Welker, F., Shen, C.C., Bailey, S.E., Bergmann, I., Davis, S., Xia, H., Wang, H., Fischer, R., Freidline, S.E., Yu, T.L., Skinner, M.M., Stelzer, S., Dong, G.R., Fu, Q.M., Dong, G.H., Wang, J., Zhang, D.J., & Hublin, J.J. (2019). A late Middle Pleistocene Denisovan mandible from the Tibetan Plateau. Nature, 569, 409-412. 该成果是陈发虎院士带领其团队多年来在青藏高原开展过去人类活动和环境适应研究获得的又一突破性进展。研究团队分析了甘肃夏河县新发现的古人类下颌骨化石，可以确定其为青藏高原的丹尼索瓦人，建议命名为夏河丹尼索瓦人，简称夏河人。研究团队针对该化石开展了年代学、体质形态学、分子考古学、生存环境、人类适应等多学科综合分析。结果发现，该化石目前是除阿尔泰山地区丹尼索瓦洞以外发现的首例丹尼索瓦人化石，也是青藏高原发现的最早人类活动证据（距今16万年前）。该研究为进一步探讨丹尼索瓦人的体质形态特征及其在东亚地区的分布、青藏高原早期人类活动历史及其对高海拔环境适应等问题提供了关键证据。 数据提取自论文中Supplementary Tables。 数据集包含6个数据表，数据表名称和内容分别为： t1: Distances in mm between meshes generated from CT versus photoscans (PS)（扫描图与CT形成的网格间以毫米为单位的距离）； t2: Measurements of the Xiahe mandible after reconstruction（对夏河人下颌重建后的测量）； t3: Comparative Dental metrics（牙科指标比较）； t4: Comparative crown morphology（牙冠形态比较）； t5: Uniprot accession numbers for protein sequences of extant primates used in the phylogenetic analyses（用在系统发育分析中的现存灵长类动物蛋白质序列在蛋白质仓库中的唯一标识号）； t6: Specimen names and numbers（样本的名称和编号）。
陈发虎
1) 数据内容：该数据是项目实施过程中产生的高原藏族与平原汉族人群的脐带内皮细胞染色质开放组数据，包括4例高原藏族脐带内皮细胞染色质开放组数据与4例平原汉族脐带内皮细胞染色质开放组数据，每个细胞染色质开放组数据量为>15G测序深度，可以用来研究高原藏族人群与平原汉族人群对高原低氧环境的染色质开放模式与基因表达调控模式。 2）数据来源及加工方法：课题组自有数据，利用illumina X-ten 测序平台Pair-end 150bp建库测序方法。 3）数据质量：>15G数据量，Q30>90%。 4）数据应用成果及前景：数据用于验证高原低氧适应基因对低氧环境下的细胞染色质开放模式与基因表达变化模式。
祁学斌
1) 数据内容：该数据是项目实施过程中产生的高原藏族与平原汉族人群的胎盘转录组数据，包括20例高原藏族胎盘组织RNA-seq数据与20例平原汉族胎盘组织RNA-seq数据，每个RNA-seq数据量为6G测序深度，可以用来研究高原藏族人群与平原汉族人群对高原低氧环境的基因表达差异模式。 2）数据来源及加工方法：课题组自有数据，利用illumina X-ten 测序平台Pair-end 150bp建库测序方法。 3）数据质量：6G数据量，Q30>90%。 4）数据应用成果及前景：数据用于在组织水平验证高原低氧适应基因对低氧环境的基因表达变化模式。
祁学斌
1) 数据内容：该数据是项目实施过程中产生的高原藏族与平原汉族人群的胎盘转录组数据，包括3例高原藏族脐带内皮细胞RNA-seq数据与3例平原汉族胎盘组织脐带内皮细胞RNA-seq数据，每个RNA-seq数据量为6G测序深度，可以用来研究高原藏族人群与平原汉族人群对高原低氧环境的基因表达差异模式。 2）数据来源及加工方法：课题组自有数据，利用illumina X-ten 测序平台Pair-end 150bp建库测序方法。 3）数据质量：6G数据量，Q30>90%。 4）数据应用成果及前景：数据用于在细胞水平验证高原低氧适应基因对低氧环境的基因表达变化模式。
祁学斌
青藏高原平均海拔4000米以上，高寒、低氧等恶劣环境对人类的生存构成了巨大的挑战。然而，高原藏族人群自旧石器晚期就已经达到青藏高原，并且在新石器时期进一步大规模永久定居高海拔地区。因此，青藏高原的人群迁徙历史成为了近年来不同领域关注的焦点。为从全基因组的角度解析藏族人群的遗传结构，追溯人类定居高原的历史，我们获得了20个藏族个体的全基因组变异数据开展研究。采用DNA 微阵列（DNA Array）的方法，对20个样本进行了SNP分型检测，获得每个样品约70万位点（包括核基因组、线粒体DNA和Y染色体）分型结果。基于上述数据，进行相关生物信息分析（主要包括芯片位点质控分析、Y染色体和线粒体DNA的单倍群分型分析）。该数据有助于从核基因组、Y染色体和线粒体DNA的角度，解析藏族人群的遗传结构，通过与高原周边人群数据的比较，可以较为全面地追溯高原人群的迁徙和定居历史。
孔庆鹏
该数据集包含1975-2013年青藏高原地区的海螺沟冰川、帕隆94号冰川、七一冰川、小冬克玛底冰川、慕士塔格冰川15号冰川、煤矿冰川以及NM551冰川物质平衡数据。基于世界冰川目录中收集的冰川物质平衡观测数据（World Glacier Inventory，https://nsidc.org/data/G10002/versions/1）以及姚檀栋等发布于第三极环境数据中心平台的（Third Pole Environment Database，http://en.tpedatabase.cn/）冰川物质平衡观测数据以及Global Land Data Assimilation System（GLDAS）数据集提供的气象要素数据（meteo.xlsx中为提取出的各冰川几何中心所在数据网格上的气象要素，包括降水、近地面气温、净辐射、雪面蒸发和雪深时间序列），采用冰川物质平衡计算公式重构了1975-2013年上述七个冰川的物质平衡序列。此重构数据是基于已发布的冰川物质平衡数据对冰川物质平衡公式中的参数进行了率定，并利用冰川物质平衡公式对长时间序列物质平衡进行了重构，其中参数率定结果以及长时间序列数据重构结果均与相关研究成果进行了比对，论证了该数据成果的合理性，具体可参考以下论文。该数据可用于所涉及冰川区域水资源变化研究、扩充了青藏高原冰川物质平衡数据集，并可为未来冰川物质平衡重构相关研究提供参考。
刘晓婉
青藏高原0.01°空间分辨率近地表气温数据集（1979-2018）通过对中国区域地面气象要素驱动数据集中空间分辨率为0.1°的气温数据进行降尺度得到。它包含日均气温和三小时分辨率的瞬时气温。其空间分辨率为0.01°（约1km）。时间范围为1979年到2018年。空间范围为73°E-106°E, 23°N-40°N。该数据集可以为地表辐射与能量平衡、气候变化、水文气象等领域的研究与应用提供较高空间分辨率的近地表气温数据。
丁利荣, 周纪, 王伟, 马晋
青藏高原野外观测研究平台是开展青藏高原科学观测和研究的前沿阵地。基于高原地表过程与环境变化的陆面-边界层立体综合观测为青藏高原地气相互作用机理及其影响研究提供了大量的珍贵数据。本数据集综合了珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站、那曲高寒气候环境观测研究站、纳木错多圈层综合观测研究站、阿里荒漠环境综合观测研究站、慕士塔格西风带环境综合观测研究站2005-2016年逐小时大气、土壤和涡动观测数据。包含了由多层风速风向、气温、湿度以及气压、降水组成的梯度观测数据，辐射四分量数据，多层土壤温湿度和土壤热通量观测数据以及感热通量、潜热通量和二氧化碳通量组成的湍流数据。这些数据能广泛的应用于青藏高原气象要素特征分析、遥感产品评估和遥感反演算法的发展、数值模拟的评估和发展等研究中。
马耀明
通过对青藏高原宗日遗址、河西走廊三角城、火石梁、缸缸洼、一个地窝南、砂锅梁、官地、茂林山、冬给错那、诺木洪、曲贡、立定等40余处新石器-青铜时代遗址进行考古调查和发掘，获取了各遗址经纬度、高程、文化属性、文化遗物等基本信息；同时，对遗址调查和发掘过程中的动植物遗存进行科学收集、鉴定和实验室分析，得到了一批遗址碳十四年代数据、光释光年代数据、动物遗存鉴定数据、植物遗存鉴定数据、碳氮稳定同位素数据、孢粉数据、真菌孢子数据和环境指标数据。该数据集为研究青藏高原新石器-青铜时代先民的活动历史和生业模式提供了数据支撑。
杨晓燕, 吕红亮, 刘向军, 候光良
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
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