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
1）数据内容 本数据集包括巴木错、拉昂错2019-2021年夏秋季和龙木错2020-2021年夏秋季的湖泊蒸发数据。计算蒸发数据所需的气象数据通过在湖边架设的自动气象站获取，观测高度为1.5m。 湖泊位置：巴木错（90.59°E，31.29°N），拉昂错（81.24°E，30.72°N），龙木错（80.47°E，34.60°N）。 自动气象站坐标：巴木错AWS（90.65°E，31.30°N），拉昂错AWS（81.22°E，30.73°N），龙木错AWS（80.43°E，34.59°N）。 时间分辨率：1d 空间分辨率：- 单位：mm 2）数据来源及加工方法 整体输送法。计算公式如下： LH=l_v ρ_a c_E U(q_s-q_a ) E=LH/(ρl_v ) 其中LH、E分别为潜热、蒸发。 气象数据使用湖泊边架设的自动气象站，使用的观测数据包括1.5m处气温、风速、相对湿度等；湖表温度使用ERA5-land逐小时数据；动量粗糙度、水汽粗糙度及热量粗糙度通过巴木错和拉昂错架设的涡动相关仪获取的数据反算得到。 3）数据质量描述 将计算获取的2020年巴木错湖泊蒸发数据与架设在巴木错湖心岛的涡动相关仪获取的8-10月蒸发数据进行对比，pearson相关系数r=0.57，p=2.842E-8。 4）数据应用成果及前景 水面蒸发是水循环过程中的一个重要环节，是水文学研究中的一个重要课题。它作为湖泊水量损失的主要部分，也是研究陆面蒸发的基本参证资料。基于观测资料计算得到的蒸发量可以作为青藏高原湖泊的准确蒸发量，是研究湖泊水量平衡的重要基础，通过获取位于不同气候区的三个湖泊蒸发量，可以更好地探索湖泊水面蒸发在不同气候区的变化规律。
马卫垚, 马伟强, 何佳男, 谢志鹏, 苏荣明珠, 胡伟, 马耀明
青藏高原分区域动力降尺度（TPSDD）数据集是一个高空间-时间分辨率的网格数据集，用于整个青藏高原的陆地-空气交换过程和低层大气结构研究，并考虑到了青藏高原各分区域的气候特征。该数据集的时间跨度为1981年至2020年，时间分辨率为2小时，空间分辨率为10公里。数据集的气象要素包括近地表土地-空气交换参数，如向下/向上的长波/短波辐射通量、动量通量、显热通量、潜热通量等。此外，还包括从地表到对流层顶的3维风、温度、湿度和气压的垂直分布。通过比较观测数据和最新的ERA5再分析数据，对该数据集进行了独立评估。结果表明了该数据集的准确性和优越性，为未来的气候变化研究提供了巨大的潜力。
李斐, 马舒坡, 朱金焕, 邹捍, 李鹏, 周立波
数值试验：使用的气候模式是意大利理论物理研究中心（ICTP）开发的区域气候模式RegCM4.1。RegCM4.1区域模式模拟的试验中大气模式水平分辨率为50km，垂直方向18层；在线耦合沙尘模块。海温使用OISST插值的海温。试验包括中古新世地形试验（MP, ~60Ma BP，试验名称60ma_regcm4.1_xxx.nc）和晚渐新世（LO，~25Ma BP，试验名称25ma_regcM4.1_xxx.nc）两组。MP区域地形修改试验，将高原北部去掉，近似替代60Ma时期亚洲陆地的地形分布。BP区域地形修改试验，只将帕米尔高原地形去掉，近似替代25Ma时期亚洲陆地的地形分布。两个试验的沙尘源区没有变，均对在线打开了沙尘循环过程。 输出时间：所有试验都被积分了22年，使用了每个试验最后20年的平均结果。 数据可应用于解释高原周边不同区域干旱演化的差异。
孙辉
本数据集数据源为：欧洲航天局多光谱卫星Sentinel-2卫星。其中包含2017年青藏高原湖泊CDOM和DOC年均值数据。使用方法：基于实测样点的CDOM数据，提取影像反射率信息，通过皮尔森相关性分析选择最佳预测变量，构建多元逐步回归CDOM 预测模型，获得青藏高原水体CDOM结果。由于CDOM与DOC具有很好的相关性，所以DOC预测结果通过CDOM计算。最终青藏高原CDOM模型的调整R²达到0.81。
宋开山
数值试验：使用的气候模式是由英国气象局与英国大学联合开发的快速海-气耦合模式（FAMOUS）。FAMOUS模式中的大气模式水平分辨率为5°×7.5°，垂直方向有11层；海洋模式的水平分辨率为2.5°×3.75°，垂直方向有20层。大气和海洋每天耦合一次，无通量调整。 试验包括中古新世（MP, ~60Ma BP，试验名称flat_60ma_1xCO2_sea_3d_**100yr_mean.nc）和晚渐新世（LO, ~25Ma BP，试验名称orog_25ma_1xCO2_sea_3d_**100yr_mean.nc）。海陆分布数据主要取自全球海岸线基础数据集（缩写为Gplates，网址为http://www.gplates.org/），考虑到青藏高原等新生代地形的初始隆升约开始于50~55Ma（Searle等，1987），因而在MP试验中将全球地形高度均设置为0，以略去高原地形的作用。25Ma修正了格陵兰（Zachos等, 2001）、青藏高原（例如, Wang等，2014；Ding等，2014；Rowley和Currie, 2006；DeCelles等，2007；Polissar等，2009）。在重建青藏高原古地形时还考虑了其古纬度的变化(Besse等，1984；Chatterjee等，2013；Wei等，2013）。同时，参考新生代大气CO2变化（Beerling和Royer, 2011），2个时期的试验中大气CO2浓度均取工业革命前的值280ppmv（1ppmv=1mg L–1）。 为了简单起见，所有陆地植被和土壤特性都设置为全球均一的值，即在除南极洲外的每个陆地网格点上的各种陆面特性都被赋予工业革命前非冰川陆面的全球平均值，这样也便于突出检验海陆分布和地形变化的影响。此外，由于主要讨论百万年尺度特征地质时期的平均气候状态及其变化，因而可以略去轨道强迫的影响，即在所有试验中地球轨道参数均设置为其现代值。 输出时间：所有试验都被积分了1000年，使用了每个试验最后100年的平均结果。 本数据有助于探究新生代季风和干旱的形成演化机制。
刘晓东
全球3小时河道洪水再分析数据GRFR，包括1）1980-2019年全球0.05度，3小时/日格点陆面产流数据。2）全球294万条河段（基于90m数字高程模型提取），3小时/日天然径流模拟数据。3）全球3小时河道洪水事件数据。4）基础地形数据MERIT-Basins。 该数据集以分布式水文模型VIC和河道汇流模型RAPID为模型链核心，集合一系列多源数据和模型手段构建的全球高分辨率高精度天然河川径流模拟系统模拟而成。基于美国6000余个站点3小时和全球14000余个站点日径流观测资料的精度评估表明，该数据能够较好地再现3小时和日尺度径流过程，同时能够较好地捕捉洪水事件。详细过程请参阅参考文献。 该数据集为遥感卫星径流反演算法开发、全球洪水特性分析和物理机制分析尤其是无资料地区提供了强有力的新数据支撑。
杨媛, 潘铭, 林佩蓉
全球294万条河段的天然径流量模拟数据产品，单位m3/s。本数据是基于VIC水文过程模式与RAPID矢量河网汇流模型模拟得到。其中陆面水文过程模式空间分辨率为0.25°，矢量汇流模式中的河网数据基于90-m MERIT Hydro水文矫正地形数据产品提取。产流部分经过基于机器学习得到的径流特征值进行参数率定，并基于多分位数径流特征值进行了格点尺度的产流偏差矫正，经全球1.4万个径流观测站点验证，数据产品具有较优的验证精度。
林佩蓉, 潘铭, 杨媛
土壤水分是全球观测系统提出的关键气候变量之一，在陆气相互作用中起着重要作用。植被光学厚度是微波辐射传输过程中衡量植被衰减特性的关键参数，在植被水力学、植被物候学和生物量研究领域中有着广泛应用。 本数据集基于AMSR-E和AMSR2交叉定标亮度温度数据，使用多通道协同反演算法(MCCA)获得了全球第一套具有极化差异的多波段（C/X/Ku）植被光学厚度产品及土壤水分产品。该算法(MCCA)能综合考虑多个通道之间的物理关系，能同时反演出土壤水分和具有频率差异，极化差异的植被光学厚度。 本数据集使用了来自国际土壤水分观测网络和美国农业部发布的共25个土壤水分密集观测站网进行验证，结果表明，在目前公开的与AMSR-E/2相关的土壤水分数据集中，MCCA土壤水分的无偏均方根误差(ubRMSE)最小。此外，MCCA反演得到的具有频率和极化差异的植被光学厚度数据可为植被生理过程中的水通量研究提供新的见解。
胡路, 赵天杰, 居为民, 彭志晴, 姚盼盼, 施建成
通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上。采用了CMIP6提供的13个模型4种情景输出的降水与气温数据，对未来降水与气温数据进行后处理，后处理后的降水与气温驱动水文模型，模拟出2046-2065年水循环过程，给出全青藏高原空间0.1度日尺度径流未来可能时空分布。
叶爱中
采用三个不同的数据源，包括1920年代的民国初期地图、1960年代的数字化地形图和1970-2020年的Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像。1920年代民国初期地图进行了扫描、几何校正和地理参考校正。1960年代使用1:250 000的地形图。所有地图都是以Albers等圆锥投影法进行地理参照，均方根（RMS）误差小于1.5个像元。针对早期地图，选择目视解译和手工数字化来对湖泊边界进行矢量化。从1990年开始，对Landsat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。
张国庆, 冉有华
基于我国高分一号及二号数据，采用深度学习分类方法，结合人工目视解译修正，生产出青藏工程走廊冻融灾害分布数据。数据地理范围为青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围。数据包括热融湖塘分布数据及热融滑坡分布数据。该数据集可为青藏工程走廊冻融灾害的研究工作及工程防灾减灾提供数据基础。青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围冻融灾害空间分布基于国产高分二号影像数据自制。首先，利用深度学习方法从高分二号数据中提取泥流阶地区块；然后，利用ArcGIS进行人工编辑，将数据解译后合在一张图上可现实。
牛富俊, 罗京
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 柴晨好
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 刘虎
水是人类赖以生存与发展的物质基础，也是我们感知和应对气候变化的重要媒介。受独特季风气候与阶梯状地形影响，中国水资源分布极不均匀，缺水问题突出，是全球水资源极度脆弱的地区之一。人类活动与气候变化的复合作用，进一步加剧了中国水循环过程研究的复杂性。因此，迫切需要一套质量可靠、时空连续，且剔除大规模人类活动影响下的天然径流数据，为水循环研究提供本底数据支持。然而，中国现有的天然径流资料缺失率较高，参考站点密度不足，在年际和季节变化尺度上存在较大偏差，难以客观揭示大尺度径流变化的自然规律。本研究建立了一套长时序、全覆盖、高质量、时空连续的天然河川径流资料，命名为CNRD v1.0（The China Natural Runoff Dataset version 1.0）。CNRD v1.0提供1961年1月1日至2018年12月31日中国0.25°×0.25°天然径流估算量日值、月值和年值。200个有资料水文站点率定结果显示，模型参数在大多数站点得到了充分校准，模型纳什效率系数（NSE）在率定期和验证期的平均值分别为0.83和0.80。无资料流域交叉验证结果显示，MPR方法提供了最佳的区域化方案，率定期 NSE中位数为0.76，验证期NSE中位数为0.72。结果总体显示水文模型参数率定和区域化表现良好，可用于长时序径流资料重建。另外，通过与两套全球径流格点数据集ISIMIP和GRUN比较，发现CNRD v1.0数据集的径流空间分布上过渡更加连续，且在表示中国复杂地形和气候理分划下的水资源空间分布方面优于全球径流数据集。
缪驰远, 苟娇娇
该物候数据基于青藏高原2000-2015年MOD13A2数据（时间分辨率为16天，空间分辨率为1km），利用TIMESAT软件中分段高斯函数拟合NDVI曲线，采用动态阈值方法提取春季物候、秋季物候以及生长季长度，其中春季物候和秋季物候的阈值分别设置为0.2和0.7。此物候数据进行了掩膜处理。其中，掩膜规则为：1）必须满足NDVI的最大值出现在6-9月份之间；2）6-9月份NDVI均值不能小于0.2；3）冬季的NDVI均值不能超过0.3。
俎佳星, 张扬建
该数据集为全球植被生产力数据，包含总初级生产力（GPP）、净初级生产力（NPP）和净生态系统生产力（NEP）3部分，由耦合模式比较计划第6阶段（CMIP6）中BCC-ESM1模式在Historical情景下模拟得到。数据时间范围为1850-2014年，时间分辨率为月，空间分辨率约为2.8125°。模拟数据详细说明可见链接https://www.wdc-climate.de/ui/cmip6?input=CMIP6.CMIP.BCC.BCC-ESM1。
郑周涛
生物圈对大气的反馈是全球变化研究的核心内容之一，在大气CO2浓度上升的情况下，陆地生态系统的行为是预测这种反馈效应的主要不确定性因素。CO2浓度升高（eCO2）可以通过增加羧化作用和抑制光呼吸速率直接刺激植物生长和生态系统C的吸收。通过CO2施肥效应（CFE）对光合作用和碳固存的影响，陆地生态系统可以缓冲大气CO2浓度的激增，进而减缓气候变化。为研究CO2加富对植被生产力的影响，在青藏高原北部那曲草原站（31°38′31″N, 92°00′54″E，海拔4600m）开展了CO2加富试验。试验采用分区设计，CO2为主处理因子，N为次处理因子；总共四个实验处理，跨越两个CO2浓度水平[环境CO2 (aCO2)，升高CO2（eCO2）： +100ppm]。考虑到研究区域的植被高度低和多风的天气，采用八角形开顶室（OTCs）来控制二氧化碳浓度，而不是自由FACE系统。OTC设计高2.5米，每边长1.5米，每个OTC占地7.7平方米。
张扬建
该数据集是那曲通量站点（31.64°N 92.01°E, 4598 m a.s.l.）的每日涡度相关通量观测数据，包括生态系统净生态系统生产力（NEP）、总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸（ER）数据。该数据预处理主要步骤包括野点去除（±3σ）、坐标轴旋转（三维风旋转）、Webb-Pearman-Leuning校正、异常值剔除、碳通量插补与分解等，缺失数据通过CO2通量值（Fc）与环境因子之间的非线性经验公式进行插补。
张扬建
植被调查数据是研究生态系统结构与功能必不可少的数据。青藏高原地区蕴含广袤的草地生态系统，主要包括高寒草甸、高寒草地、以及高寒荒漠化的草地。由于独特的地理位置以及高海拔缺氧的环境条件，在藏北高原的群落调查数据较为稀少。本数据集包括2019年藏北样带上47个采样点的的地上生物量和盖度数据，采样时间为7-8月。样方大小为50cm×50cm，烘干后称取植物干重。本数据集可用于生产力的空间分析与模型的校准工作。
张扬建, 朱军涛
该数据集是那曲通量站点（31.64°N 92.01°E, 4598 m a.s.l.）的每日涡度相关通量观测数据，包括净生态系统生产力（NEP）、总初级生产力（GPP）、生态系统呼吸（ER）、蒸散、潜热、感热、空气温度、相对湿度、风速、土壤温度、土壤含水量等数据。该数据预处理主要步骤包括野点去除（±3σ）、坐标轴旋转（三维风旋转）、Webb-Pearman-Leuning校正、异常值剔除、碳通量插补与分解等，缺失数据通过CO2通量值（Fc）与环境因子之间的非线性经验公式进行插补。
张扬建
该数据集为全球呼吸数据，包含自养呼吸（ra）和异养呼吸（rh）两部分，由耦合模式比较计划第6阶段（CMIP6）中TaiESM1模式在Historical情景下模拟得到。数据时间范围为1850-2014年，时间分辨率为月，空间分辨率约为0.9°x1.25°。模拟数据详细说明可见链接https://www.wdc-climate.de/ui/cmip6?input=CMIP6.CMIP.AS-RCEC.TaiESM1.historical。
美国气候模式诊断和对比计划委员会
本数据集为基于PEW模型的全球地表蒸散发产品， PEW模型是基于等比例假设建立的水-能平衡蒸散发模型（Proportionality hypothesis-based surface Energy-Water balance model），其原理是在Priestley Taylor（PT）蒸散发算法的基础上，耦合基于等比例假设构造的水热平衡框架。PEW模型可以同时考虑水量平衡约束和能量收支过程的影响，使得PEW模型模拟精度相较于以往的模型有一定程度的提升。PEW的输入数据包括ERA5-land数据集气象和土壤含水量变化等数据，本数据集时间跨度为1982年-2018年，时间分辨率为逐月，空间分辨率为0.1°。本数据集可为研究长时间尺度水循环和气候变化提供基础。
傅健宇, 王卫光
本数据集为过去40年黄河源和祁连山区水量平衡（降水、蒸散发、径流、土壤液态含水量）、能量平衡（短波辐射、感热、潜热和表层土壤温度）数据集。初始数据源为ERA5-Land月平均数据，通过时间聚合累积/平均到年尺度。数据的时间范围为1981-2020年，空间范围为88.5°E – 104.5°E、32°N - 43°N，空间分辨率0.1°。数据集可进一步用于黄河源区与祁连山区生态-水文过程相关研究，为“山水林田湖草”系统优化调配提供科学依据。
郑东海
本数据集来源于论文：（1）He, C., Liu, Z., Tian, J., & Ma, Q., (2014). Urban expansion dynamics and natural habitat loss in China: a multiscale landscape perspective. Global change biology, 20(9), 2886-2902.（2）Xu, M., He, C., Liu, Z., Dou, Y. (2016). How Did Urban Land Expand in China between 1992 and 2015? A Multi-Scale Landscape Analysis. PLoS ONE 11(5): e0154839。本数据集的制作流程主要包括：（1）对夜间灯光数据、植被指数数据和地表温度数据进行预处理，得到了1992-2020年覆盖全国范围的多源遥感数据；（2）通过经济分区、选取训练样本、支持向量机分类和年际序列订正，获取城市建成区动态信息。利用Landsat TM/ETM+数据进行精度评价，得到Kappa系数为0.60，总体精度为92.62%。该数据集已用于评估城市扩展过程对自然生境和耕地的影响，能够为理解中国城市扩展过程及其影响提供数据支持。
何春阳, 刘志锋, 许敏, 卢文路
在全球变化的大背景下，时空连续的高质量高分辨率长时间序列降水数据集对理解全球“水-碳-能”和生物地球化学的循环机制具有重要意义。研究提出的基于总量控制的日尺度融合矫正算法（Daily Total Volume Controlled Merging and Disaggregation Algorithm, DTVCMDA），有效考虑了再分析降水数据时空连续且高时空分辨率的特点，以及地面分析数据高质量的特性，制作了一套亚洲地区七十余年长时间序列高质量高时空分辨率降水数据集AERA5-Asia (0.1°, hourly, 1951-2015, Asia)。该数据集的主要特点如下：（1）AERA5-Asia是一套具有高分辨率、高质量、时空连续以及长时间序列的数据集；（2）AERA5-Asia显著优于IMERG-Final和ERA5-Land降水数据，尤其是在系统偏差方面，总体来看，AERA5-Asia、IMERG-Final和ERA5-Land相比地面观测的偏差分别为~5%，~11%和~20%；（3）在极端强降水中（如台风“潭美”和“天兔”），AERA5-Asia的质量也是显著优于ERA5-Land和IMERG-Final。 AERA5-Asia将为亚洲地区、尤其是中国区域的天气气候和水文等领域的相关研究提供稳定可靠的降水数据支撑。
马自强, 马耀明, 马伟强, 许金涛
作物物候是指农作物达到关键生育期时对应的日期。华北平原的主要种植模式是冬小麦和夏玉米轮作，冬小麦和夏玉米关键物候期的变化反映了其生长发育对气候条件和生产管理措施的响应情况和适应性，是评估该地区作物生长状态、灌溉耗水情况的关键参数。 本研究以华北平原冬小麦-夏玉米稳定种植区为研究范围，使用1982-2015年GIMMS3g NDVI数据，综合曲线最大值、最小值、斜率、百分量值等多个特征参数，提取了冬小麦和夏玉米的关键物候期：开始日（SOS），峰值日（PEAK）和结束日（EOS）。提取物候与农气站点记录物候期进行对比，R²在0.9以上，准确度高。（详细过程请见参考文献） 该物候数据集可应用于该地区计算冬小麦和夏玉米生产力、对气候变化响应、灌溉耗水量估算等相关研究。
雷慧闽
华北平原是我国重要的粮食产区，耕地面积广大，种植结构复杂，准确识别该地区典型农作物分布，及时追踪种植结构的动态变化，是检测作物生长、评估作物灌溉耗水和优化农业水资源配置的重要基础。 本研究使用遥感MOD13Q1 NDVI数据，经傅里叶变换后选取0-5级谐波的振幅和初相位作物分类底图。基于现场调研的实测样本点和最大似然监督分类，识别了2001-2018年华北平原6类典型作物（冬小麦-夏玉米、冬小麦-水稻、其他双峰类作物、春玉米、棉花、其他单峰类作物）的种植区分布。识别结果经过混淆矩阵、与县级统计年鉴的冬小麦播种区比较以及与Landsat提取冬小麦占比比较进行了精度评价，均表现良好，准确度高。（详细过程请看参考文献） 数据可被应用于华北平原作物生产、灌溉耗水估算、地下水保护等相关研究分析。
雷慧闽
本数据集来源于论文：He, C., Liu, Z., Wu, J., Pan, X., Fang, Z., Li, J., Bryan., B.A. (2021). Future global urban water scarcity and potential solutions. Nature Communications, 12, 4667。本数据集包括2020-2070年全球不同共享社会经济路径下的城市建成区信息。本数据集的制作流程主要包括：（1）基于全球1992-2016年城市建成区数据（下载地址：https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.892684）和城市人口数据建立线性回归模型，计算未来城市建成区的数量需求；（2）使用LUSD-urban模型模拟未来城市建成区的空间格局。该数据集能够为评估全球未来城市扩展过程的影响提供数据支撑。
何春阳, 刘志锋, 杨延杰
本数据集来源于论文：Huang, M., Wang, Z.C., Pan, X.H., Gong, B.H., Tu, M.Z., & Liu, Z.F. (2022). Delimiting China's urban growth boundaries under localized shared socioeconomic pathways and various urban expansion modes. Earth's Future, 10, e2021EF002572。本套数据集展示了不同社会经济情景和不同扩展模式下中国2021-2100年城市建成区的扩展过程和城市空间增长边界（也可称为城市扩展边界）。本数据集的制作流程主要包括：（1）基于本地化后的共享社会经济路径，利用基于斑块的LUSD-urban模型，模拟了11种扩展模式下的城市扩展过程；（2）基于最大扩展范围，利用空间形态学方法对城市扩展动态信息进行处理，划定了中国各省级行政区的城市空间增长边界。作者利用该套数据分析了不同情景和不同扩展模式下城市扩展过程对生态系统服务的影响以及城市收缩压力，可为合理划定城镇开发边界提供参考。
黄妙, 王梓晨, 潘鑫豪, 龚炳华, 涂梦昭, 刘志锋
本数据集为过去20年间（2001-2020）青藏高原生长季NDVI与植被物候数据集，数据来源为MODIS（MOD13A2）产品，空间分辨率为1km。数据集内容包括：2001-2020年每年生长季（5-9月）平均NDVI、生长季开始日期（SOS）、生长季结束日期（EOS）与生长季长度（DOS）。提取物候采用了两种方法：动态阈值方法和双对数函数法。数据格式为TIFF格式，投影为Sphere_ARC_INFO_Lambert_Azimuthal_Equal_Area。
王泰华, 杨大文
地表实际蒸散发是陆表水循环的关键环节，同时也是能量平衡的重要支出项，且与地表碳收支密切相关，其准确估算不仅对于研究地球系统和全球气候变化具有重要意义，而且对于水资源有效开发利用、农作物需水生产管理、旱情监测和预测、天气预报等方面具有十分重要的应用价值。ETMonitor全球逐日1公里分辨率地表实际蒸散发数据集是基于多参数化、适用于不同土地覆盖类型的地表蒸散发遥感估算模型ETMonitor计算得到，输入数据主要采用的遥感数据包括GLASS产品（叶面积指数、植被覆盖度和反照率）、MODIS产品（地表覆盖、积雪覆盖）、动态地表水体覆盖、ESA CCI土壤水分、GPM降水等，并结合欧洲中期天气预报中心的ERA5全球大气再分析数据等。利用ETMonitor模型在日尺度上估算1公里分辨率像元尺度的植被蒸腾、土壤蒸发、冠层降水截留蒸发、水面蒸发和冰雪升华，并对各分量求和获得逐像元逐日蒸散发量。利用FLUXNET等地面观测数据进行直接验证，估算结果与地面实测数据一致性较好，逐日蒸散发验证RMSE为0.93mm/d，误差为0.08 mm/d，相关系数为0.75。本数据集将ETMonitor估算获得的逐日蒸散发值（https://doi.org//10.12237/casearth.6253cddc819aec49731a4bc2）进行累积求和运算，获得逐月蒸散发，并转为经纬度投影进行公开发布。本数据集覆盖全球，时间步长为每月，空间分辨率为1公里，单位为mm/月，数据类型为整型，缩放系数为0.1，无效值填充-1。
郑超磊, 贾立, 胡光成
水体覆盖是水循环、能量平衡的基本参数之一。本数据集以1982-2020年AVHRR逐日反射率时间序列为基础，生产了青藏高原39年超长期逐日水体制图产品（包含水体结冰信息）。本数据集包含39个文件夹，以年份命名（从1982年到2020年），每个文件夹包含365/366个GeoTiff文件，每个文件包含两个波段：（1）水体制图波段（WaterLayer）；（2）质量控制信息波段（QC）。本产品为青藏高原水体遥感监测提供数据支撑。
计璐艳
森林碳密度是量化区域碳储量及其变化的重要参数，然而现有研究存在分辨率粗且不确定大的问题。为此，研究基于地面调查数据，结合星载激光雷达(GEDI)和Landsat图像，利用深度学习自动挖掘了多维度图像特征，绘制了30米空间分辨率中国东北地区的森林地上碳密度。结果与野外实测数据具有较好的一致性（R2=0.84 RMSE=6.28 ），研究提供的结果将为区域碳动态监测提供基准数据。 碳密度数据单位MgC ha-1
王晓昳, 汪涛, 吕冠廷
该数据集是通过中国高分辨率对地观测中心获取了青藏工程走廊地区的高分1号卫星遥感影像资料，经过多光谱与全色波段的融合处理，得到了空间分辨率2 m的影像数据，在获取地面植被信息过程中，采用面向对象的计算机自动解译与人工目视解译相结合的分类技术，面向对象分类技术是集合邻近像元为对象来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。在实际操作中，借助 eCognition 软件对影像进行自动提取，主要过程为影像分割、信息提取和精度评价。经过与实地定点调查验证，整体提取精度大于90%。
牛富俊
本数据包括青藏高原中部的25个湖泊的细菌16S核糖体RNA基因序列数据，样品采集时间为2015年7月-8月，使用2.5升采样器对地表水进行了三次重复采样。样品采集后立即带回北京青藏高原研究所生态实验室，所取盐湖的盐度梯度为0.14 ~ 118.07 g/L。本数据为扩增子测序结果。将湖水在0.6 atm过滤压力下浓缩到至0.22μm膜上，然后通过FastDNA SPIN Kit 提试剂盒提取DNA，16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 909r (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3')。使用Illumina MiSeq PE250测序仪进行对端测序，原始数据通过Mothur软件进行分析，序列与Silva128数据库进行比对并以97%的同源性将序列划分为操作分类单元（OTU）。本数据可用于分析青藏高原湖泊微生物多样性研究。
孔维栋
本数据包括青藏高原纳木错地区土壤细菌分布数据，可用来探索围栏和放牧对纳木错地区土壤微生物的季节性影响，样品采集时间为2015年5月至9月，土壤样品用冰袋保存，运回北京青藏高原研究所生态实验室；本数据为扩增子测序结果，使用MoBio Powersoil™DNA分离试剂盒提取土壤DNA，引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3')和806R (5'GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3')，扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件进行分析，之后计算序列之间相似度，并在相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU。采用Greengenes参考文库进行序列比对，去除了只在数据库中出现一次的序列。土壤含水率和土壤温度由土壤温湿度计测得，土壤pH值用pH计测定(Sartorius PB-10, Germany)，用2 M KCl(土壤/溶液，1:5)提取土壤硝态氮(NO3−)和铵态氮(NH4+)浓度，并用Smartchem200离散自动分析仪进行分析。本数据集对研究干旱半干旱草原土壤微生物多样性具有重大意义。
孔维栋
青藏高原草地土壤细菌多样性数据。样品采集时间为2017年7月至8月，包含高寒草甸，典型草原，荒漠草原3种生态系统共计120个样品。土壤表层样品采集后用冰袋保存，运回北京青藏高原研究所生态实验室，通过MO BIO PowerSoil DNA试剂盒提取土壤DNA，16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 806R (5´GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3´)，扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件分析，序列分类依据Silva128数据库，将相似度在97%以上的序列聚类为一个操作分类单元（OTU）。本数据系统地比较了青藏高原样带草地土壤微生物的细菌多样性，对研究微生物在青藏高原的分布具有重大意义。
孔维栋
本数据集包括2000-2018年青藏高原植被生长季开始日期、结束日期多年平均空间分布格局，1982-1999年和2000-2020年青藏高原植被生长季开始日期、结束日期的时间变化趋势。该数据集以AVHRR NDVI、MODIS NDVI、EVI为基础，通过四个步骤最小化植被指数时间序列的偏差和噪声。首先，去除无植被覆盖、低植被覆盖或季节性较弱的植被对应的像元；其次，将冬季（12月至3月初）受积雪、冰或两者污染的植被指数替换为冬季未受污染的高质量的植被指数的平均值；其他季节由云和气溶胶引起的植被指数负偏差通过Savitzky-Golay方法进行校准；最后，使用双逻辑斯蒂或改良后的双逻辑斯蒂函数拟合年植被指数时间序列。基于阈值和拐点的方法，逐像元提取青藏高原植被生长季开始日期、结束日期。数据的空间分辨率为250m和1/12°。数据质量可靠。
沈妙根
数据内容：该数据集是青藏高原重点河湖研究区的国产高分系列（GF1/2/3/4）2015-2020年历史存档卫星数据，可覆盖典型河湖区进行有效监测，数据的时间范围为2015-2020年。数据来源和加工方法：数据为1级产品，经过均衡化辐射校正，通过不同检测器的均衡功能对影响传感器的变化进行校正，部分数据基于同时期的Landsat8影像为底图，选取控制点，进行图像几何校正，之后基于DEM数据进行正射校正，并对相应的数据进行波段融合处理。数据质量描述：高分系列卫星由中国资源卫星应用中心负责处理，有中科院空天院卫星地面接收站接收的原始数据和经过加工处理形成的各级产品。其中，1A级（预处理级辐射校正影像产品）：经数据解析、均一化辐射校正、去噪、MTFC、CCD拼接、波段配准等处理的影像数据；并提供卫星直传姿轨数据生产的RPC文件。具体参考中国资源卫星应用中心数据网站文件。数据应用成果及前景：数据为国产高分数据，分辨率高，可应用于监测青藏高原作为亚洲水塔的变化以及产生的影像，检验区内其他数据的准确性。
邱玉宝
及时准确地监测绿洲的时空格局和动态变化对干旱区社会经济的可持续发展至关重要。本研究基于1986年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2018年、2020年共计9期Landsat TM/OLI影像数据，采用OSTU阈值法和人工目视解译相结合的方法获取1986~2020年河西走廊绿洲分布数据，并结合高分辨率Google Earth影像和实地验证数据基于混淆矩阵的方法建立随机样点验证绿洲提取结果的准确性。河西走廊绿洲数据的总体精度超过94%，Kappa系数超过0.88。本数据集可以为河西绿洲生态环境保护提供数据支持。
颉耀文, 张学渊, 刘怡阳, 黄晓君, 李汝嫣, 宗乐丽, 肖敏, 秦梦瑶
青藏高原六大外流河（黄河、金沙江、雅砻江、怒江、澜沧江、雅鲁藏布江）平滩流量条件下河流表面SHP矢量数据，以1km为步长的平滩流量下河宽和面积的SHP矢量和XLS表格数据。 基于现场实测水文和大断面数据（1967-2020年），结合洪水频率分析，确定六大水系沿程的平滩流量、日期和河宽；采用MNDWI指数分别从Sentinel-2（2017-2020年）和Landsat5/7/8（1984-2020年）影像中提取平滩流量下河流表面矢量。 该数据库可作为全球水文数据集的补充，为研究青藏高原河床演变、河流生态、水文模拟、河流水-气界面物质交换等提供基础数据。
李丹, 薛源, 覃超, 吴保生, 陈博伟, 汪舸
（1）数据内容：全球气候-生态格局演变产品。时间范围包括历史时期1981-2020，空间分辨率0.5°，未来时期2021-2100（未来时期包含四个不同共享社会经济路径：SSP126，SSP245，SSP370，SSP585），空间分辨率1°，每20年1期。 （2）数据来源及加工方法：历史时期选用GLOBMAP 的叶面积指数数据为基础，未来时期融合三个CMIP6模式（ACCESS-ESM1-5，CanESM5，UKESM1-0-LL）的叶面积指数数据。通过多元线性回归构建温度、降水和辐射与叶面积指数之间的关系，提取相应的系数来表征各气候变量对叶面积指数的影响程度，最后通过RGB映射图来表征叶面积指数的气候因素的影响系数。 （3）数据质量描述：全球20年1期，历史时期2期（1981-2000；2001-2020），未来时期共包含四个共享社会经济路径（SSP126，SSP245，SSP370，SSP585），每个路径下4期（2021-2040；2041-2060；2061-2080；2081-2100）。 （4）数据应用成果及前景：该数据可用于气候变化背景下的植被和生态系统演变相关研究。
何斌
冰川表面反照率是冰川质量和能量平衡过程的一个关键参数。该数据内容包括亚洲高山区2000-2020消融期内（6月-8月）每年的年平均冰川表面反照率和年最小冰川表面反照率。基于MODIS 500m分辨率的每日积雪反照率产品（包括MOD10A1和MYD10A1），首先对上午星数据MOD10A1和下午星数据MYD10A1采用均值合成，其次采用±2天窗口内的数据采用均值滤波进行插值和空值填补，最后基于最小和平均值方法得到亚洲高山区冰川的年平均反照率和年最小反照率。相比较原始数据，数据的精度和覆盖程度都得到极大的提高。可为研究冰川反照率与物质平衡之间的关系以及建立相关冰川模型提供冰面反照率输入数据。
肖瑶
东南亚国家及澜湄流域水资源模拟数据（1980-2019）是使用WRF模式输出的气象数据作为驱动数据，并通过WAYS模型模拟的结果。数据包含东南亚陆地区域1980-2019年的蒸散发、地表径流、地下径流、总径流、地下水、下渗、土壤湿度数据，时间分辨率为每日，空间分辨率为3km。数据情况整体良好，但由于模型的局限性，少部分变量模拟结果存在一定误差，不推荐对数据精度有较高要求的研究使用。数据能一定程度上反应东南亚地区水资源情况，对相关研究提供数据支持。
刘俊国
本数据集基于2020年对西藏一江两河区、藏东南、川西藏东横断山区农田生产经营管理实地调查的数据。样本选择对西藏一江两河区、藏东南、川西藏东横断山区， 首先，运用典型抽样方法，确定样本县、样本镇、样本村; 然后根据农户的基本情况，在每个县抽取1个样本乡镇，每个乡镇抽取1个样本村，最后，运用随机抽样方法，在每个样本村随机抽取1个农户。该数据集访问记录了调查地块的基本信息，受访农户的基本情况，包括受教育水平、消费水平等信息，农业种植面积等。该数据集为实地调查、访问获得数据，可用于分析青藏高原农业种植基本情况分析，为进一步完善政府扶持政策的对策建议提供理论依据。
唐亚伟
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