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
《2015年第三极部分湖泊水体细菌后处理产品和常规水质参数》数据集收集了2015年期间青藏高原地区部分湖泊水体采样细菌分析结果和常规水质参数。通过整理归纳汇总得到2015年第三极部分湖泊水体细菌后处理产品，数据格式为excel，方便用户查看。样品由计慕侃老师采集于2015年7月1日至7月15日，包含28个湖泊（巴木错，白马纳木错，班戈错（盐湖）， 班公错，崩错，别若则错，错鄂（申扎），错鄂（那曲），达瓦错，当穹错，当惹雍错，洞错，鄂雅错，公珠错，果根错，甲热布错，玛旁雍错，纳木错，聂尔错（盐湖），诺尔玛错，朋彦错（盐湖），蓬错，枪勇错，色林错，吴如错，物玛错，扎日南木错，扎西错），共计138个样品。其中湖泊水体细菌DNA提取方法如下：湖水过滤到0.45膜上，然后通过MO BIO PowerSoil DNA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')。测序方式为Illumina MiSeq PE250，原始数据通过Mothur软件分析，包括quality filtering, chimera removal,序列分类依据Silva109数据库，古菌、真核和未知来源序列已被移除。OTU以97%相似度分类，然后移除仅在数据库中出现一次的序列。常规水质检测参数包括：溶解氧、电导率、溶解性总固体、盐度、氧化还原电位、不挥发有机碳、总氮等。其中，溶解氧采用电极极谱法；电导率采用电导率仪；盐度采用盐度计；溶解性总固体采用TDS测试仪；氧化还原电位采用ORP在线分析仪；不挥发有机碳采用TOC分析仪；总氮采用分光光度法分别得到水质参数结果供参考。
叶爱中
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
1）数据内容：柴达木盆地沙蜥属和麻蜥属物种名录及其分布数据，包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名、国家、省、市县、镇乡等分布地；2）数据来源及加工方法：基于2007至2021年间对柴达木盆地干旱荒漠区两栖爬行动物野外科考，记录该地区沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种组成和分布范围；3）数据质量描述：标本的调查、采集和鉴定人员均为专业人员，样品的采集信息经过核对，确保分布数据的质量；4）数据应用成果及前景：综合分析柴达木盆地沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种多样性和分布数据，可以为西北荒漠区及亚洲中部干旱区生物多样性编目提供重要资料，为评估生物多样性格局及制定保护策略提供科学依据。
郭宪光
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
数据包含：浮游动物物种名录；浮游动物密度；显微镜镜检；高通量测序；数据完善；为青藏高原湖泊构建原始数据集，浮游动物是湖泊水生态调查不可缺少的环节，在系统中处于承上启下的位置，是食物网物质循环和能量流动的重要载体，系统调查和研究青藏高原湖泊浮游动物的群里组成和生物多样性，对于认知青藏高原湖泊生态系统的稳定性和弹性尤为重要，此外浮游动物对环境变化十分敏感，其结构和功能类群的变化可以指示环境压力的强度和变化幅度。
李芸
青藏高原城镇化地区生物多样性调查数据集主要包括青海湖流域水鸟多样性调查数据集和植被多样性调查数据集。主要于2020年7-8月，在环青海湖区域设置了24个水鸟观测样地，分布于甘子河湿地、布哈河口等地区，利用望远镜、无人机等手段，记录水鸟种类和种群数量。依据环青海湖区域植被类型设置28个1m×1m样地，主要调查植被类型、频度、生物量。本数据集将为青藏高原重点城镇化地区生态安全屏障优化体系研究提供支持。
陈克龙, 陈治荣
本数据包括北极Barrow地区不同年龄冻土土壤细菌物种组成数据，可用来探索土壤微生物对冻土消融的响应及不同年龄冻土的土壤细菌差异；本数据为扩增子测序结果，引物为Earth Microbiome Project 标准引物 515F–806R，扩增范围为V4区，测序平台为Illumina Hiseq PE250; 数据通过质量控制，至少达到Q30水平；本数据用于发表于Cryospshere文章Permafrost thawing exhibits a greater influence on bacterial richness and community structure than permafrost age in Arctic permafrost soils. The Cryosphere, 2020, 14, 3907–3916, https://doi.org/10.5194/tc-14-3907-2020。本数据还可用于三极土壤微生物比较分析研究
孔维栋
采用全球陆表特征参量（叶面积指数LAI）产品，空间分辨率为5 km。该产品使用广义回归神经网络方法，由AVHRR地表反射率数据反演LAI。本研究下载了1981–2017年中亚5国、蒙古国和中国北方每年6-8月的12期LAI数据产品，来源于国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据中心。用ArcGIS软件对这些影像进行裁剪，并计算最大值，由此获得最大LAI的时空数据集。其中，中亚5国包括土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、哈萨克斯坦、塔吉克斯坦和乌兹别克斯坦；中国北方指中国长江以北地区。
张娜
1）数据内容：塔里木盆地沙蜥属和麻蜥属物种名录及其分布数据，包含纲、目、科中文名、科拉丁名、属中文名、属拉丁名、种拉丁名、种中文名、国家、省、市县分布地；2）数据来源及加工方法：基于2008至2020年间对塔里木盆地干旱荒漠区两栖爬行动物野外科考，记录该地区沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种组成和分布范围；3）数据质量描述：标本的调查、采集和鉴定人员均为专业人员，样品的采集信息经过核对，确保分布数据的质量；4）数据应用成果及前景：综合分析塔里木盆地沙蜥属和麻蜥属蜥蜴的物种多样性和分布数据，可以为为亚洲中部干旱区生物多样性编目提供重要资料，为评估生物多样性格局及制定保护策略提供科学依据。
郭宪光
为了解析蔓菁如何、何时进入青藏高原，探讨蔓菁在青藏高原传播与驯化与早期人类活动的高原定居和古丝绸交流之间的关系，2018年6月，课题组利用三代基因组测序技术，对青海省囊谦县的蔓菁自交F1代品种进行全基因组测序和De Novo组装，得到组装基因组大小为409.69 Mb，Contig N50为1.21 Mb。这一结果可为研究植物扩散与人类活动之间的关系提供遗传基础。同时，这项研究有助于揭示人工驯化和人类选择对蔓菁的遗传分化的影响，以及蔓菁适应高原生态环境的适应性机制。
段元文
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
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
此数据集包含2018全年及2019上半年全球重大林火案例数据，包括2018年11月美国加州林火、2018年7月希腊阿提卡区林火及2019年3月中国山西省林火3个案例数据。具体数据包括：监测范围的火烧强度数据及灾前灾后植被指数变化数据。该数据集主要用于描述2018-2019上半年全球重大林火事件的发生、发展、影响及恢复，数据主要来源于NASA官网和EM-DAT数据库，在EXCEL和ArcGIS中运用统计与空间分析方法，对数据进行处理。数据来源可靠，处理方法科学严谨，可有效运用于全球（林火）灾害案例分析研究。
杨雨晴, 宫阿都, 武建军, 周红敏
青藏高原土壤细菌多样性数据集提供了青藏高原土壤表层（0-2厘米）微生物分布特征。样品采集时间为2015年7月1日至7月15日，包含草甸，草原，荒漠3种生态系统。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。土壤DNA通过MO BIO PowerSoil DNA试剂盒提取。土壤表层样品采集后用液氮保存，运回悉尼实验室，通过FastPrep DNA试剂盒提取。提取后的DNA样品使用515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 909r (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3')扩增16S rRNA基因片段。扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序，原始数据通过Mothur软件分析。首先去除测序质量不佳序列，之后进行排序并去除嵌合体序列。之后计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过与Silva数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。本数据系统的比较了青藏高原微生物的多样性，对研究微生物在青藏高原的分布具有重大意义。
计慕侃
青藏高原湖水微生物多样性数据。样品采集时间为2015年7月1日至7月15日，包含28个湖泊(巴木措,白马湖,班戈盐湖,班公湖,崩错,别若则错,错萼措,错愕（平措北）,达瓦措,当穹错,当惹雍措,洞措,鄂雅错琼,公珠措,果根错,甲热布错,玛旁雍错,纳木错,聂尔错（盐湖）,诺尔玛措,朋彦错,蓬错,枪勇,色林错,吴如错,物玛错,扎日南木措,扎西措,)，138个样品。盐度梯度为0.07-118 ppm。 DNA提取方法：湖水过滤到0.45膜上，然后通过MO BIO PowerSoil DNA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')。测序方式为Illumina MiSeq PE250，原始数据通过Mothur软件分析，包括quality filtering, chimera removal, 序列分类依据Silva109数据库，古菌、真核和未知来源序列已被移除。OTU以97%相似度分类，然后只在数据库中出现一次的序列被移除。最后每个样品被重取样到7，230序列/样品。 GPS坐标,进化信息，环境因子见数据内。
计慕侃
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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