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
数据包含了1979年之后的生态政策文件,涉及国家层面、地方政府层面关于生态治理、生态管护的法律法规、条款方案等。数据梳理了国家在生态环境治理方面的演变过程,以及建立在不同发展时期的环境策略。课题组于2018-2021年每年在政府官网、地方年鉴等收集生态政策的各类文件.为确保资料的相对完整性和针对性,本研究按照以下原则对政策文本进行整理和遴选: ① 政策主要来源是政府官网及其下属部门; ② 符合生态政策的文件;③ 选取法律法规、规划、意见、办法、细则、条例、公告、通知、决议等体现生态环境政策的文件。 对所研究的政策文件进行类目构建,即确定分析政策文本的角度,并对主、次类目进行定义,以便主编码员和副编码员能统一认知; ② 依据主类目拟定编码表后对政策进行逐一编码,即在认真阅读政策内容后,若其内容符合类目构建表需要的分析维度,将其代码填入编码表; ③进行政策分析. 本研究数据是基于官网和实地政策调研,对政策文本中涉及类目的内容能够进行有效的判别,因此本研究的内容分析具有良好的效度水平. 政策的革新和演变在一定程度上改变着人类活动对环境的影响,生态政策对环境脆弱地区的指导和影响更为明显,若能全面掌握生态政策动态变化的过程,了解生态政策的演变规律,方能制定有益于改善环境的生态政策.因此,本研究从生态政策演进的视角出发,利用内容分析法对1979年以来颁布的有关祁连山生态政策的演进规律进行研究,以期为祁连山生态政策的制定提供科学依据.
丁文广, 谢顺涛
本数据集包含两台部署在祁连山保护区的陆生脊椎动物红外相机及环境参量数据集。本设备部署在祁连山保护区寺大隆附近,时间跨度(2020.8-2021.10)。由于设备维护,光照不足等,部分数据不连续,但两台设备的数据可互为补充,可以重建出2020.8-2021.10祁连山保护区内观测点的全部信息。 两台设备有一台设备配备了红外相机,采集到4994张照片,可与上述传感器照片相互匹配后,或者拍照前后的生态因子信息。由于单个压缩文件较大,故采用分卷压缩,需要将三个压缩文件都下载后方可解压缩。 1. 祁连山保护区内出没的野生动物以及温度、湿度、光照、压强以及网络信号强度信息。采集间隔每半小时一次; 2. 数据来源:"陆生脊椎动物监测设备研制“课题,2016YFC0500104,完成单位:中国科学院动物研究所,原始数据,未加工; 3. 传感器数据采集间隔每半小时一次,温度精度正负0.1度,湿度精度正负0.5%,照片数据分为触发和定时两种,触发数据一般由出没在红外相机视野内的野生动物触发;定时拍照数据根据电池电量情况动态调节,采集间隔在1-12小时之间; 4. 本数据可用于记录保护区内的环境温度,结合红外相机数据,可用于分析野生动物活动节律,共存分析以及分布的限制因子等。
乔慧捷
采用计算草地实际净初级生产力,CASA模型是一种光能利用率模型,生产力的估算主要由植物吸收的光合有效辐射(APAR)与光能转化率(ε)2个变量决定。植被所吸收的光合有效辐射(APAR)取决于太阳总辐射和植被对光合有效辐射的吸收比例;采用TEM(Terrestrial Ecosystem Model)模型计算草地潜在生产力,首先计算草地的总初级生产力(GPP),再计算植物自养呼吸(Ra),最后得出草地净初级生产力(NPP)。TEM模型是气候驱动的生产力模型,所需的参数有:植被类型、土壤质地、土壤水分、潜在蒸散、太阳辐射、云量、降水、温度和大气CO2浓度;利用随机森林算法(RF)计算青藏高原草地潜在地上生物量,预测变量包含气候、土壤、地形等14个变量。气候变量包含生长季(5-9月)平均日较差、生长季总降水、生长季平均温度和非生长季(前一年10 - 当年4月)平均日较差、非生长季总降水、非生长季平均温度。地形变量包括高程、坡度、坡向。土壤变量包含土壤质地(砂、粉、粘土含量)、土壤pH值和土壤有机碳。 实际净初级生产力和潜在净生产力数据年限为2000-2017;潜在草地地上生物量数据年限为(2014-2018)。
牛犇, 张宪洲
数据集包含1980,1990,2000,2010,2017年青藏高原草地产草量空间分布。基于中国科学院地理科学与资源研究所具有自主知识产权的生态水文动力模型VIP(Vegetation Interface Process) 模拟了青藏高原草地总初级生产力(GPP),利用经验系数估算了净初级生产力(NPP),将NPP换算为干物质,再根据根冠比估算了干草产量。空间分辨率1公里。该数据集将为草地资源管理、开发、利用以及“以草定畜”策略的制定提供依据。
莫兴国
数据集包含2000年,2010年,2018年青藏高原县级理论载畜量数据和1980年, 1990年, 2000年, 2010年, 2017年县级超载程度。基于地理科学与资源研究所具有自主知识产权的生态水文动力学模型VIP(Vegetation interface process) 模拟的NPP数据计算了产草量数据(1km分辨率),按照县行政区域尺度,计算县域产草量,并根据载畜量计算标准(NY/T 635-2015)计算得到县域范围内的理论载畜量。基于县级实际载畜量数据,计算了超载程度。数据将为草地恢复、管理和利用策略的制定提供借鉴。
莫兴国
针对青藏高原特色,按照科学性、系统性、完整性、可操作性、可度量性、简明性、独立性的原则,重点包含农牧业活动、工矿业发展、城镇化发展、旅游业活动、重大生态工程建设、污染物排放等主要人类活动构建了适宜青藏高原的人类活动强度评估指标体系,基于遥感数据、地面观测数据、气象数据及社会统计年鉴数据等,采用层次分析法,对人类活动的正面和负面效应进行了定量评价,综合评估了人类活动强度及其变化特征。数据不仅有助于增强人类活动在全球变化敏感区植被变化中所扮演角色的认识,而且可以为青藏高原社会经济可持续发展提供理论基础,同时为保护青藏高原生态环境和筑牢国家生态安全屏障提供科学依据。
张海燕, 辛良杰, 樊江文, 袁秀
青藏高原重大生态工程布局图集 主要包括林地保护与建设工程、草地保护与建设工程、沙化土地治理工程、水土流失综合治理工程等主要生态保护工程;数据来源:西藏、三江源、横断山区和祁连山的重大生态工程规划及厅级单位资料调研,包括西藏生态安全屏障保护与建设工程(一期,三类10项)、三江源自然保护区生态保护与建设工程(三类13项),横断山区各类生态保护建设工程(长江中上游防护林体系建设、天然林保护、退耕还林工程、长江中上游水土保持重点防治工程、川西北藏区退牧还草、川西北沙化土地治理工程)、祁连山生态保护与建设综合治理工程一期(4类16项);加工方法:分类汇总,按照类型区域矢量化,形成以县级为单位的区域分布图。
魏达
1)供试草地1983年草畜平衡阶段的群落特征和主要植物生物学特征的初始资料; 2)4-5个放牧梯度草地家畜管理数据; 3)不同放牧梯度草地群落的多样性、生产力、功能群观测数据; 4)不同放牧梯度草地主要植物的高度、盖度、生物量,以及花形态、分蘖、叶性状等观测数据; 5)不同放牧梯度草地土壤养分和枯落物观测数据。
赵成章
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