数据集包含了2020年9月，2021年6月，2021年9月测量得到的3幅廓琼岗日冰川高精度表面地形数据及对应的正射影像图。该数据集的生成使用了大疆精灵4 RTK无人机拍摄的影像数据，经倾斜摄影测量技术计算生成了相关产品，数据空间分辨率达到了0.15米。该数据是对目前低分辨率开源地形数据的补充，能够反映2020年-2021年间廓琼岗日冰川的表面形态变化，有助于精确研究气候变化下廓琼岗日冰川的消融过程。
刘金涛
本数据集是基于青藏高原多年冻土分布区1114个样点的土壤调查数据，重点考虑了古气候在估算青藏高原土壤碳储量中的重要作用，在综合了气候（古气候和现代气候条件）、植被、土壤（土层厚度和土壤理化属性等）和地形等因素后，通过机器学习算法重新评估得到的青藏高原3m深度土壤碳储量。结果集表明当前陆地生态系统模型普遍低估了青藏高原冻土碳库大小，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。因此，未来模型模拟土壤碳循环应该将古气候的作用考虑在内。
丁金枝
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
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
该数据集主要是第四版本由 CIAT（国际热带农业中心）利用新的插值算法得到的SRTM地形数据，此方法更好的填补了SRTM 90的数据空洞。插值算法来自于Reuter et al.（2007）. SRTM的数据组织方式为：每5度经纬度方格划分一个文件，共分为24行（-60至60度）和72列（-180至180度），数据分辨率90米。 数据使用: SRTM的数据是用16位的数值表示高程数值的（-/+/32767米），最大的正高程9000米，负高程（海平面以下12000米），空值用-32767来表示。
Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
ASTER Global Digital Elevation Model （ASTER GDEM）是美国航空航天局 （NASA）和日本经济产业省（METI）联合发布的全球数字高程数据产品，该DEM数据是根据NASA新一代对地观测卫星TERRA的观测结果完成，是由ASTER（Advanced Space borne Thermal Emission and Reflection Radio meter）传感器搜集的130万个立体像对数据制作，其覆盖范围超过了地球99%陆地表面。本数据下载自ASTER GDEM数据分发网站，为了便于用户使用数据，在分幅ASTER GDEM数据的基础上，我们使用erdas软件进行拼接制备青藏高原ASTER GDEM镶嵌图。 ASTER GDEM发布了两个版本，第一个版本于2009年6月发布，第二个版本于2011年10月发布，本数据集为青藏高原地区第二版本的ASTER GDEM数据集。 本数据集共包括三个数据文件： ASTER_GDEM_TILES ASTERGDEM_MOSAIC_DEM ASTERGDEM_MOSAIC_NUM 青藏高原地区ASTER GDEM数据，精度30米，原始数据为tif格式，镶嵌数据使用img格式存储。 本数据集原始数据下载于ASTERGDEM网站，完全保留了数据的原貌，ASTER GDEM在分发时被分割为若干1×1度的数据块，分发格式为zip压缩格式，每个压缩包包括两个文件，文件命名格式如下： ASTGTM_NxxEyyy_dem.tif ASTGTM_NxxEyyy_num.tif 其中xx为起始纬度，yyy为起始经度。_dem.tif为dem数据文件，_num.tif为数据质量文件。 ASTER GDEM TILES：原始数据保留数据原貌，未进行处理 ASTERGDEM_MOSAIC_DEM：使用erdas软件对dem.tif数据进行镶嵌，参数设置使用默认值 ASRERGDEM_MOSAIC_NUM：使用erdas软件对num.tif数据进行镶嵌，参数设置使用默认值 原始数据保留数据原貌，精度同ASTERGDEM数据分发网站的数据精度，该数据的水平精度30米，高程精度为20米。镶嵌数据使用erdas制作，参数使用默认值。
METI, NASA
SRTM（Shuttle Radar Topography Mission，即航天飞机雷达地形测绘任务）数据，2000年2月由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合发射的“奋进”号航天飞机测量得到，“奋进”号上搭载的SRTM系统共计进行了222小时23分钟的数据采集工作，获取北纬60度至南纬56度之间，覆盖全球陆地表面的80%以上，覆盖中国全境。该计划获取的雷达影像数据经过两年多的处理，制成了数字地形高程模型。 本数据集原始数据下载自SRTM数据分发网站（http://srtm.csi.cgiar.org）。为了便于用户使用数据，在分幅STRM数据的基础上，我们使用erdas软件进行拼接制备青藏高原STRM镶嵌图。 精度30米，数据格式为geotif格式。 本数据集的原始数据下载于SRTM数据分发网站（http://srtm.csi.cgiar.org ） SRTM数据每经纬度方格提供一个文件，经度有1 arc-second和3 arc-second两种，称作SRTM1与SRTM3，或者称作30m与90m数据。本数据集为90m分辨率的SRTM3数据，数据版本SRTM V4.1（Geotiff格式）。
Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
本数据集为青藏高原数字高程模型，可用来辅助青藏高原区域的基础地理信息分析研究工作。 原始资料数据为Global Land Cover Network (GLCN)提供的Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)数据，原数据是分幅、经纬度的数据，WGS84坐标系，空间分辨率3″。经过镶嵌处理，对镶嵌过程中产生的Nodata空值数据进行插值填补，完成数据的填补工作后，进行投影转换处理，生成数据为Albers等面积圆锥投影，投影转换后数据空间分辨率为90m，最后用青藏高原的边界进行切割，获得最终数据。 本数据表共有两个字段 字段1：value 数据类型：长整型 解释：海拔高程 单位：米 字段2：count 数据类型：长整型 解释：对应海拔高程的图斑个数 数据精度：空间分辨率90m
Global Land Cover Network
本数据集包含青藏高原数字坡向分布及坡向度数数据，可用来辅助青藏高原区域的基础地理信息分析研究工作。 原始资料数据为Global Land Cover Network (GLCN)提供的Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)数据，原数据是分幅、经纬度的数据，WGS84坐标系，空间分辨率3″。经过镶嵌处理，对镶嵌过程中产生的Nodata空值数据进行插值填补，完成数据的填补工作后，进行投影转换处理，生成数据为Albers等面积圆锥投影，转换投影后，空间分辨率90m。最后用青藏高原的边界进行切割，获得DEM数据。在ArcMap下使用空间分析模块，计算坡向，生成坡向图。 像元值：value 数据类型：浮点型 解释：坡向度数 量纲：度 数据精度：空间分辨率90m
GLCN
本数据集包含青藏高原数字坡度分布及坡度度数数据，可用来辅助青藏高原区域的基础地理信息分析研究工作。原始资料数据为Global Land Cover Network (GLCN)提供的Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)数据，原数据是分幅、经纬度的数据，WGS84坐标系，空间分辨率3″。经过镶嵌处理，对镶嵌过程中产生的Nodata空值数据进行插值填补，完成数据的填补工作后，进行投影转换处理，生成数据为Albers等面积圆锥投影，转换投影后，空间分辨率90m。最后用青藏高原的边界进行切割，获得DEM数据。在ArcMap下使用空间分析模块，计算坡向，生成坡度图。 字段：value 数据类型：浮点型 解释：坡度度数 量纲：度 数据精度：空间分辨率90m
Global Land Cover Network
青藏高原典型冰川DEM采用双站InSAR方法制作，数据采集时间为2013年11月21日，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率10米，高程精度0.8m的DEM结果，精度可满足国家1∶10000地形制图的要求。冰川DEM采用TanDEM-X双站InSAR数据，采用改进的SAR干涉处理方法，顾及了双站InSAR在成像几何和相位解缠等方面的特点，高分辨率、高精度地生成了上述两个典型冰川的表面DEM。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川DEM存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川DEM数据集-数据说明。
江利明
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