中亚作为典型干旱半干旱区，其土地和农业的可持续发展受到了不同的程度的水热限制和环境限制。分析和预测土地利用的潜力，对保障区域粮食安全和减少气候变化的不利影响至关重要。本数据集面向中亚五国农业可持续发展，以旱作农业、灌溉农业、林业、草牧业为土地利用目标，从土地资源开发利用潜力角度开展了土地利用和农业生态的潜力评价。多目标土地资源开发利用评价因子包括：气候（热量、水资源）、地形、灌溉及取水条件、土壤条件等多个方面，它们分别是大于10℃积温，一月平均温度，七月平均温度，降水，降水变差系数，高程，坡度，取水距离，地下水位，土壤有机质，土壤质地，土壤酸碱度，其中降水变差系数基于降水转换而得，坡度信息从高程数据中提取。可变的气候要素包括未来月尺度的降水、平均温度、最大和最小气温、湿度，均来源于经过偏差校正和降尺度的CMIP6的ACCESS-CM2, BCC-CSM2-MR, CanESM5, CAS-ESM2–0, CESM2-WACCM, EC-Earth3, GFDL-ESM4, KACE-1–0-G多模式集合平均数据，其实验均为r1i1p1f1。该数据可为中亚五国未来土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
姚林林, 周宏飞
科考人员详细测量了位于西藏阿里地区民卓茶卡北岸的系列剖面，并采集和研究了其中的各门类化石（包括牙形类、蜓类、小有孔虫类）。牙形类以Sweetognathus, Mesogondolella等分子组成，蜓类主要有Neoschwagerina, Pseudodoliolina, Mesoschubertella等，小有孔虫类主要有Pachyphloia, Langella, Palaeotextularia, Tetrataxis等组成。从牙形来看，该牙形动物群的时代相当于早二叠世空谷晚期；从蜓类来看，它的时代是Murgabian期。因此，从年代地层上来看，国际地层标准空谷晚期相当于特提斯标准的Murgabian底界。从古生物地理上来看，当前剖面中的蜓类和牙形类都是以暖水动物群为主，但此时拉萨地块上的空谷期地层中都是以凉水动物群为主。因此，这些动物群的发现表明南羌塘地块和拉萨地块在空谷期时古生物地理完全不同。
张以春
高原鼠兔（Ochotona curzoniae）是青藏高原特有的草食性小型兽类，主要栖居于开阔的海拔2800-5000米的高寒草甸、草原及荒漠草原地带。子课题（2019QZKK05010212）拟选择对环境变化极为敏感的恒温小型兽类——高原鼠兔为代表，通过野外调查比较青藏高原及邻近地区不同海拔鼠兔种群的形态、生理和生活史的差异。本数据集包含2020年在青海，2021年在西藏自治区玛多县调查高原鼠兔并拍摄的个体照、生境照、工作照，包括高原鼠兔洞穴照片10余张、鼠兔活动视频1个。
张学英
高原鼠兔是青藏高原的关键物种，是伴随青藏高原隆升而形成的土著物种，在长期的进化过程中，演化出了独特的生活史策略适应高原极端环境。子课题（2019QZKK05010410）调查高原鼠兔的分布区域，分析其在全球气候变化的大背景下种群波动规律及其影响因素，探讨高原鼠兔在高寒草甸生态系统中的生态学意义。本数据集包含2020年在青海省海南州共和县、贵南县，果洛州玛沁县采集的213份高原鼢鼠组织样品信息表，记录包括物种、采集地、采集时间、采集人、样品类型等信息。信息表以子课题编号-年度-类群命名，用excel打开
曲家鹏
为摸清西藏牦牛现阶段资源数量、分布以及利用现状，为西藏牦牛多样性保护及利用奠定基础，子课题（2019QZKK05010705）2021-2022年期间在西藏自治区调查牦牛遗传资源并采集组织样品，包括查吾拉牦牛（20头）、江达牦牛（21头）、类乌齐牦牛（65头）、帕里牦牛（20头）、斯布牦牛（20头）、西藏高山牦牛（20头）。本数据集包含6个组织样品信息表和照片视频。信息表记录包含性别、年龄、体重、体高、采样地等信息，照片包含个体外观照，生境照，工作视频。
信金伟
为完成青藏高原及周边地区藏系绵羊资源调查，掌握藏系绵羊资源现状，2020年度对甘肃甘南藏族自治州玛曲县、夏河县开展藏系绵羊种质资源调查，采集500份血液及组织样品。本数据集包含1个组织样品信息表，包含物种、品种、采集地、采集时间、样品类型等信息，以excel格式存储。拍摄个体照片100张，生境照10张，工作照9张，视频2个。照片以jpg格式存储，视频以mp4格式存储。对每个个体产生50000个基因型数据，共计500个个体的SNP基因组分型数据，数据以“ped”和“map”格式存储。
李孟华
为描述青藏高原重要畜禽种质资源遗传多样性分布格局，厘清其相关遗传背景，并建立相应的遗传资源库。2022年集中在四川省九龙县、红原县、乡城县开展家养动物遗传资源调查，采集484份绵羊、牦牛、山羊、家犬、家猪、黄牛血液及组织样品，绵羊粪便样品40份，2只藏鸡各组织RNA样品，3只藏猪各组织RNA样品。本数据集包含1个样品信息表和个体照片685张，工作照片12张，生境照5张，工作视频12个。样品信息表包含物种、品种、详细采样地、样品类型、采集时间、采集人、保存方式等基本样品信息，以excel表形式存储。照片以jpg格式存储，视频以MP4格式存储。
彭旻晟
对偏远地区气溶胶的元素组成的了解对于评估人类活动的影响非常重要，本数据集报道了2019年11月至2020年12月青藏高原东南部偏远地区然乌的大气气溶胶（TSP）元素组成。数据中包括酸溶和全溶组分，酸溶组分结果通过加入1%样品体积的硝酸反应七天后进行测定；全溶组分的处理为使用硝酸和氢氟酸的混合物通过加压消解后测定。使用中国黄土参考物质（GBW07408）进行质量控制。总体看来，该地区的元素浓度与青藏高原东南部其他站点相比较低，而略高于高原内部（纳木错）站点，青藏高原内部是地壳来源元素的主要来源，典型的重金属元素则是有南亚和东南的人类活动排放的污染物远距离传输。该数据补充了青藏高原东南部气溶胶元素的数据库。
李潮流
该数据集包括青藏高原不同地区不同环境介质的碳质组分的碳同位素数据（10个青藏高原典型站点的气溶胶中黑碳和有机碳的碳同位素数据、11个雪坑不同年份的黑碳和水不溶性有机碳的碳同位素数据、及青藏高原及其周围地区11个站点季风期降水中水溶性有机碳的碳同位素数据），所有样品均为各个站点实地采集，测试了各碳质组分的含量及δ13C和Δ14C数据，利用该数据可以精确评估大气碳质气溶胶和沉降在冰川上碳质颗粒物以及降水中水溶性有机碳的来源以化石燃料和生物质燃料的贡献比例。
李潮流
本数据集为青藏高原地区各典型站点—纳木错站（2013-2017）、鲁朗站（2014-2017）、珠峰站（2015-2016）及拉萨站（2017-2018）降水中黑碳和水不溶性有机碳的含量及各个站点的降水量数据，实地采集各个站点的降水样品后，进行过滤处理，测试每个降水事件样品的黑碳和水不溶性有机碳的含量，通过该数据可评估青藏高原典型地区水不溶性碳质颗粒物湿沉降速率的时间和空间变化，是模型模拟重要的输入数据。
李潮流
本数据集包括青藏高原典型站点（然乌（2018-2021）、纳木错（2013-2016）、珠峰（2013-2016）、鲁朗站（2015-2016））的大气和降水中碳质组分的吸光数据，所有样品均来自于各个采样点实地采集，测试了黑碳和水溶性有机碳的浓度，以及吸光数据，利用表示吸光能力的指标（MAC值），计算了水溶性有机碳和黑碳的吸光的MAC值，该数据对于评估大气中碳质颗粒物的辐射强迫具有重要意义，是模型模拟输入的重要基础数据。
李潮流
1977-2017年的冰湖编目，基于Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像，采用半自动的水体分类方法来区分水体和非水体信息，然后提取湖泊边界，并通过与原始Landsat图像的比较进行目视检查和人工编辑。其中1977年，采用MSS传感器数据，分辨率为60 m。1987年后冰湖编目，采用的影像数据分辨率为30 m。根据RGI6.0冰川编目和Google Earth，判断冰川融水与冰湖的补给关系。
Nitesh Khadka, 张国庆
碳质颗粒是大气中一种重要的辐射强迫因子，其浓度和组成在时间和空间上有很大的变化，特别是在偏远地区。本数据集报到了青藏高原东部偏远地区-红原（两个采样点），总悬浮颗粒物（TSP）和PM2.5的总碳（TC）和水不溶性颗粒碳（IPC）的Δ14C和δ13C，该地区受到来自中国西南部的严重空气污染的影响。TSP和PM2.5样品中TC的化石燃料贡献率分别为18.91±7.22%和23.13±12.52%，均远低于中国西南地区，表明当地来源的非化石贡献的重要性。研究地点TSP样品中TC的δ13C为27.06±0.96‰，介于远距离输送源（如西南地区）和当地生物质燃烧排放之间，该数据补充了青藏高原东部碳质气溶胶碳同位素的数据库。
李潮流
数据文件包括波曲流域范围及多期冰湖编目。1964年的冰湖范围，采用人工勾绘方法，基于地理校正后的KH-4数据获取；1976-2017年的冰湖编目，基于Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像，采用半自动的水体分类方法来区分水体和非水体信息，然后提取湖泊边界，并通过与原始Landsat图像的比较进行目视检查和人工编辑。根据RGI6.0冰川编目和Google Earth，判断冰川融水与冰湖的补给关系。
张国庆
全球年度湖泊冰物候数据集包括北半球74245个湖泊的冻结日期和破裂日期。数据集分为三部分： 1：当前时间段数据，通过DLRM模型（提供了参数）从MODIS产品中获得，涵盖2001年至2020年74245个湖泊的冻融时间； 2-3： 历史（2）和未来（3）两个时间段湖泊冻融模拟，分别从1861-2005年和2006-2099年的基于温度的湖泊特定模型中获得（详见论文）。历史和未来的模拟仅针对30063个满足模型条件的湖泊。
王欣驰
该数据集包含了2021年4月13日至2021年12月31日的40m塔涡动相关仪观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7923E, 40.3574N，海拔480m。涡动相关仪的采集频率是10Hz，架高为3.5 m，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离是0 cm。 发布的数据是采用Eddypro软件对原始采集的10Hz数据进行后处理得到的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对处理后输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据每30min内缺失率大于10%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于0.1m/s）。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。在冬季EC150测量水汽密度出现很多负值，以-6999填充。 涡动相关仪发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（K），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度，感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 肖青, 徐自为, 柏军华
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的大孔径闪烁仪观测数据，分别架设了两台型号为BLS450和zzlas的大孔径闪烁仪。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。大孔径闪烁仪的有效高度为14m，光径长度是1870m，发射端经纬度是115.8023E，40.3596N，接收端的经纬度是115.7825E，40.3522N。BLS450和zzlas的采集频率分别为5Hz和1Hz，平均为1min输出。 大孔径闪烁仪原始数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的30min平均数据，其中感热通量主要是结合自动气象站数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到。在迭代计算过程中，对于BLS450，选取Thiermann and Grassl，1992的稳定度函数；对于zzlas，选取Andreas,1988的稳定度函数。主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据；（2）剔除解调信号强度较弱的数据；（3）剔除降水时刻及其前后一小时的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。 关于发布数据的几点说明：（1）LAS数据以BLS450为主，缺失时刻由zzlas观测补充，两者都缺失则以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time：日期/时间，Cn2：空气折射指数结构参数（m-2/3），H_LAS：感热通量（W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 观测试验或站点信息请参考Guo et al. (2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的40m塔自动气象站观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7923E, 40.3574N，海拔480m。 自动气象站安装在40m塔上，采集频率为30s，且10min输出一次。观测要素包括7层空气温度、相对湿度（3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m），朝向为正北；7层风速（3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m），风向（10 m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（3 m）；四分量辐射和光合有效辐射（4 m），朝向为正南；红外表面温度（8 m），支臂朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温湿度探头埋设在气象塔正南方1.5m处，土壤温度探头埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160 cm处，土壤水分传感器埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm；平均土壤温度埋在地下2, 4cm；土壤热流板埋设在地下6 cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2021-6-10 10:30。 自动气象站发布的数据包括：日期/时间Date/Time，空气温度（Ta_3m, Ta_10m, Ta_15m, Ta_20m, Ta_30m, Ta_40m）(℃)，相对湿度（RH_3m, RH_10m, RH_15m, RH_20m, RH_30m, RH_40m）（%），风速(Ws_3m, Ws_10m, Ws_15m, Ws_20m, Ws_30m)（m/s），风向（WD）（°），气压（Press）(hpa)，降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，光合有效辐射（PAR）（umol/s/m2），地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(℃)，土壤热通量（Gs）(W/m2)、 多层土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(%)、多层土壤温度（Ts_2cm 、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(℃)、平均土壤温度TCAV(℃)。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 肖青, 徐自为, 柏军华
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的10m塔自动气象站观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。 自动气象站安装在10m塔上，采集频率为30s，且10min输出一次。观测要素包括空气温度、相对湿度（5 m），朝向为正北；风速（10 m），风向（10 m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（10 m）；四分量辐射（5 m），朝向为正南；土壤温湿度探头埋设在气象塔正南方1.5m处，土壤温度探头埋设深度为0cm、2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160 cm处，土壤水分传感器埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm；平均土壤温度埋在地下2, 4cm；土壤热流板（3块）埋设在地下6 cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2021-6-10 10:30。 自动气象站发布的数据包括：日期/时间Date/Time，空气温湿观测（Ta_5m,RH_5m）(℃，%)，风速(Ws_10m)（m/s），风向（WD）（°），降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，地表辐射温度（IRT1、IRT2）（℃），土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(W/m2)、 多层土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(%)、多层土壤温度（Ts_0cm 、Ts_2cm 、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(℃)、平均土壤温度TCAV(℃) ，气压（Press）(hpa)。 观测试验或站点信息请参考Guo et al. (2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的10m塔涡动相关仪观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。涡动相关仪的采集频率是10Hz，架高为5 m，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是15 cm。 发布的数据是采用Eddypro软件对原始采集的10Hz数据进行后处理得到的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对处理后输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据每30min内缺失率大于10%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于0.1m/s）。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 涡动相关仪发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（K），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度，感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
联系方式
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0931-4967287
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