该数据集提供了位于拉萨市区北郊的夺底沟径流实验站的流量、降水、气温监测数据。其中，径流监测站点2处，提供了2019年6月至12月的径流数据，数据步长为10分钟；降水监测站点5处，提供了2018-2021年的降水数据，数据步长为1日；气温监测站点8处，提供了2018-2021年的气温数据，数据步长为30分钟。径流数据、降水和气温数据均为实测数据。该数据集可以为青藏高原的水文和气象过程研究提供数据支撑。
刘金涛
数据集包含了雅鲁藏布江流域148个点位的实测土壤厚度数据，以及40个点位的土壤样品的物理性质及水力特性（粒径、饱和含水量、有机质含量、饱和导水率等）。采样点遍布雅鲁藏布江流域上游仲巴县至下游林芝市之间。土壤厚度数据通过开挖剖面测量得到，其他土壤数据由采集的环刀样品按标准化实验流程测试得到，因此数据精度较高。该数据集提供的雅鲁藏布江流域土壤数据，可以为青藏高原尺度的大范围土壤制图提供参照，提升相关研究的预测精度。
刘金涛
于2020年9月3日-9月9日在怒江流域上游（即怒江源区那曲流域）采集地下水与地表水，样品采集后立即放入100 ml高密度聚乙烯（HDPE）瓶。18O和D采用液态水同位素分析仪（Picarro L2140-i，USA）进行分析测试，稳定同位素比率用相对于Vienna“标准平均海水”（VSMOW）的千分差来表示。δ18O和δD的分析误差分别为±0.1‰和±1‰。为后续分析那曲流域地下水的水源解析提供基础的数据支撑。
刘亚平, 陈政豪
为探究那曲流域的无机水化学特征，于2020 年9 月以及2021年9月在那曲流域采集河水以及地下水。现场用550ml塑料瓶采集河水以及地下水。主要阴阳离子（Ca2+、Na+、Mg2+、K+、SO42-和Cl-）使用离子色谱仪（Metrohm ECOIC, Switzerland）进行测量，测量误差为1μg/L。重碳酸根（HCO3-）采用酸碱指示剂滴定法，使用50ml酸式滴定管测定。旨在揭示那曲流域的各水体的无机水化学特征，并为那曲流域地下水的补给来源解析提供数据支撑。
刘亚平, 陈政豪
充分利用多源植被分类/土地覆盖分类产品各自的优势，通过专门设计与青藏高原植被类型相适应的植被分类体系，选用集成分类方法，在数据可靠性的基础上遵循一致性的原则，制作了青藏高原现状植被图，其在现势性、分类体系的针对性和分类精度上均表现更优。从分类结果的现势性来看，青藏高原现状植被图较早期中国植被图能更好地反映青藏高原植被覆盖现状；从分类体系的针对性来看，青藏高原现状植被图采用了针对青藏高原植被专门设计的分类体系，有利于从多源数据产品中充分提取出具备高可靠性和一致性的植被覆盖信息；从分类精度来看，青藏高原现状植被图的总体精度（78.09%，Kappa系数0.75）较已有相关数据产品提高了18.84% ~ 37.17%，特别是对草地、灌丛等植被类型的分类精度有明显提升。
张慧, 赵涔良, 朱文泉
1）青海省湟水流域典型工业园土壤环境质量数据，为区域工业活动导致的土壤污染管控提供基础支撑； 2）数据来源为湟水流域典型区域土壤样品，样品采集后迅速放入-4℃冰箱保存送尽快至实验室，经前处理后完成相关参数的检测； 3）样品采集、转运过程符合规范，实验检测过程遵照相关标准严格执行结果，因土壤环境各因素的变化，该结果仅针对本次调查结果； 4）该数据可用于对区域土壤污染状况、重金属风险评估等内容进行分析；
王凌青
本数据为青藏高原CHNZ016号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中所有植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。
邓涛
本数据为青藏高原CHNAC006号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中91科200余属600余种植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。
邓涛
该数据集包含2016年11月至2020年8月在青藏高原采集的15条冰川共269个冰雪样品微生物扩增子测序数据，包括24K冰川（24K）、冬克玛底冰川（DKMD）、敦德冰川（DD）、杰玛央宗冰川（JMYZ）、廓琼岗日冰川（KQGR）、来古冰川（LG）、帕隆4号冰川（PL4）、羌塘1号冰川（QT）、枪勇冰川（QY）、曲玛冰川（QM）、唐古拉龙匣宰陇巴冰川（TGL）、夏岗江冰川（XGJ）、雅拉冰川（YA）、泽普沟冰川（ZPG）、珠峰东绒布冰川（ZF）。采样区域经纬度范围为28.020°N到38.100°N和86.28°E到95.651°E。 通过聚合酶链式反应（PCR），采用515F/907R（或515F/806R）引物对16s rRNA基因的V4-V5区（或V4区）片段进行扩增，并用Illumina Hiseq2500测序平台测序获得原始数据。所选引物序列分别为：“515F_GTGCCAGCMGCCGCGGTAA; 907R_CCGTCAATTCMTTTRAGTTT”“515F_GTGCCAGCMGCCGCGG, 806R_GGACTACHVGGGTWTCTAAT”。上传的数据包括：样品编号，样品描述，采样时间，经纬度坐标，样品类型，测序目标，测序片段，测序引物，测序平台，数据格式等基础信息，测序数据以序列文件数据格式正向 *.1.fq.gz和反向 *.2.fq.gz压缩文件储存。
刘勇勤
（1）所有数据是按每次完成每条科考路线，在所在驻点测得的数据。 （2）样本编号代表参加科考的队员，数据贡献者；不同编号代表不同人。 （3）收缩压、舒张压、脉搏的数据是通过欧姆龙臂式电子血压计测得；血氧饱和度（SPO2）、心率的数据通过鱼跃指夹式血氧仪测得；各个激素是通过上海酶联试剂盒测定所得。 （4）每批血压、脉搏、血氧饱和度、心率数据有两组；一组（晚上）为到达一个新的目的地后所测得，另外一组（早上）是每日到达一个新的住宿点吃早餐前所测得；激素数据为在部分住宿点采血后拿回实验室处理测得。 （5）人体进入高原低氧环境，心率、血氧饱和度、血压等是很敏感的反应指标，血压、心率、血氧饱和度等是反映机体缺氧程度的重要指标, 尤其是连续检测受试者, 可以表现出低氧应激和调整适应的变化过程。 （6）从生理学角度分析人们面对低氧应激后，机体为维持正常生命活动而提高或降低激素水平来达到一种适应性的保护机制，这为日后开发应对低氧药物提供了理论依据；同时，在深刻了解急进或首进高原对机体产生的不利影响时，我们可以选择进阶式入高原旅行，既有效预防了高原病的发生，又有利于青藏高原旅游业的发展。
李亚兄
1. 总编号为测量年的统一编号，如：17-001（2017年的第一个测点），野外编号为单次野外编号。 2. 时间：测量时的北京时间，如： 2017/08/01 13:25（2017年8月1日13时25分）。 3. 地理位置：测量点的经纬度，如： 29.6584，101.0884（北纬29.6584°，东经101.0884°），野外由Garmin 63sc型GPS测定。 4. 海拔：测量点的绝对海拔高程，如4500m (海拔4500米)，野外由Garmin 63sc型GPS测定，精度为1 m。 5. 实测植被盖度（%）：在野外用样方（1000 m*1000 m）测得。 6. 大气压：野外用DPH-103型智能数字温湿度大气压计测得，如651.7kPa，精度：0.1 kPa。 7. 气温：野外用DPH-103型智能数字温湿度大气压计测得，如15.61℃，精度：0.01℃。 8. 相对湿度：野外用DPH-103型智能数字温湿度大气压计测得，如79.1%，精度：0.1%。 9. 相对氧含量：野外用TD400-Sh-O2便携式氧气检测仪测得，如20.16%，精度：0.01%。 其中，17-001至17-065采样点的海拔通过Garmin Oregon 450型GPS测定, 精度为1 m；大气压通过卡西欧prg-130gc型气压计测定, 精度为5 hPa；氧气相对含量利用CY-12C型数字测氧仪测得，0-50.0%量程,分辨率为0.1%，精度为±1%。
史培军
本数据为青藏高原CHNYB013号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中大量植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。
邓涛
本数据为青藏高原CHNAB005号网格植物多样性与分布数据，包含此网格中植物的中文名、拉丁名、纬经度、海拔、采集编号、分子材料份数、标本份数、行政区划、小地点、采集人、采集时间及创建者等信息。该数据获取自e科考网站（http://ekk.kib.ac.cn/web/index/#/），并部分完成鉴定。此数据已涵盖本区系中植物名录和具体分布信息。此数据既可用于本区域的区系性质研究，亦可用于探讨本区域植物水平和垂直梯度格局等。 较去年不同的是，今年科考数据最多的网格发生了变化，可能有受到疫情或者环境的影响。
邓涛
青藏高原1km分辨率可利用风能资源分布数据是以数值模拟得到的青藏高原地区多年年平均风速为基础，考虑地形、水体、城镇等土地利用对风能开发的制约和限制，综合得到的非常丰富、丰富、较丰富和一般几个风能资源等级。根据地形坡度、土地利用类型来设置土地可利用率，并将城镇周边3km范围扣除，将土地可利用率按照0.2的间隔划分成从0到1的5个区间，再将年平均风速大小划分成4个区间，通过土地利用可利用率和风速两个因子的组合得到风能资源的等级划分。数据主要用于风能资源详查和风电场宏观选址。
朱蓉, 孙朝阳
该数据包括雅鲁藏布江、布拉马普特拉河以及恒河流域共72个河流砂样品的主量元素、微量元素、钕同位素和锶同位素地球化学数据，包括：雅鲁藏布江及其支流48个样品、布拉马普特拉河及其支流19个样品、以及恒河5个样品。主量元素包括全部72个样品的SiO2、Al2O3、Fe2O3等共10种元素氧化物数据，以百分比表示；微量元素包括30个样品的Li、Be、Sc等44种元素含量数据，以百万分比（ppm）表示；钕同位素包括26个样品的143Nd/144Nd数据及其误差值；锶同位素包括26个样品的87Sr/86Sr数据及其误差值。主量元素分析使用PANalytical Axios X射线荧光分析仪（XRF），采用溶片法进行测试，测试误差<3%；微量元素使用Thermo Fisher VG-X7电感耦合等离子质谱仪（ICP-MS），采用溶样法测试，测试误差<5%；钕和锶同位素测试采用Thermo Fisher NEPTUNE plus多接受电感耦合等离子质谱仪（MC-ICP-MS）测试, 相对国际标样测试值与参考值锶同位素的偏差<0.005%，钕同位素的偏差<0.004%。以上全部实验室测试分析均在同济大学海洋地质国家重点实验室完成。该数据对于认识青藏高原大型流域盆地构造活动、化学风化作用、河流沉积物从源到汇搬运过程、以及评估自然过程和人类活动相互关系都具有重要的科学意义和社会应用价值。
刘志飞, 赵玉龙, 于名扬, 林宝治, H.M. Zakir Hossain, Suchana Taral, Tapan Chakraborty
制图范围：张镱锂等2002版青藏高原范围。 数据源：1980年代青藏高原植被图，气候、地形、地貌、土壤数据等。 制图方法：复原植被图是反映未受人类经济活动破坏以前的原始植被分布状况的植被图。由于缺乏青藏高原早期植被分布图，在本项目组编制的1980年代青藏高原植被图的基础上，通过以下方法编制近似复原植被图。采用1980年代青藏高原植被图，使用1980年的WorldClim19个生物气候数据，分析生物气候数据与自然植被的关系，确定各类自然植被分布所对应的气候数据变化范围。对于1980年代植被图中的人工植被，使用最早的1960年的WorldClim19个生物气候数据，根据人工植被分布区的气候数据，以及上面得到的植被分布与气候关系，判断对应的自然植被，将该区人工植被替换为自然植被。在此基础上，进一步考虑植被分布地带性规律及其与地形、地貌、土壤的关系，依据人工植被周边残存的自然植被、周边地带性植被，对前面的判断结果进行分析，交叉验证人工植被替换结果的准确性，并进行适当修正。对于1980年代植被图中的自然植被，如针叶林、阔叶林、灌丛、荒漠、草原、草甸等则保持不变。综合以上分析结果，获得近似复原植被图。植被分类单位与1980年代青藏高原植被图相同。基于制图使用数据精度，本图出图比例尺最大为1:50万。
周继华, 郑元润, 宋长青, 程昌秀, 高培超, 沈石, 叶思菁
1980年代青藏高原植被图制图说明： 制图范围：张镱锂等2021版青藏高原范围。 数据源：1980-1988年Landsat 4-5 TM 影像（空间分辨率约30米）、野外调查数据、1:100万植被图、Google Earth影像、气候、地形、地貌、土壤、土地覆盖数据等。 制图方法：（1）初步图斑分割，采用面向对象的方法初步分割遥感影像，形成初步制图斑块；（2）目视解译，综合野外调查数据、1:100万植被图、Google Earth影像、气候、地形、地貌、土壤、土地覆盖数据等，对初步制图斑块进行目视解译制图；（3）交叉验证，使用地形图、1:100万植被图、土地利用图进行逻辑验证；（4）图例系统，采用《中华人民共和国植被图 (1:1, 000, 000)，2007》的分类标准、图例单位和系统，包括植被型组、植被型2个单位，制图区域共有植被型组11个，植被型46个，无植被地段10个；（5）植被图整饰，采用图斑和数字相结合的方法，表示不同植被类型和制图单位；（6）基于制图使用数据精度，本图出图比例尺最大为1:50万。
周继华, 郑元润, 宋长青, 程昌秀, 高培超, 沈石, 叶思菁
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
全面认识青藏高原现代孢粉与植被、气候及人类土地用的关系，是定量重建过去植被、气候及人类扰动强度的基础。依托第二次青藏高原综合科学考察研究项目，项目组开展网格状的表层土壤样品采集和植被调查工作，共采集700余个表层土壤样品。该数据集是阶段性完成的318个样品的孢粉百分比数据，这些样点已经能够涵盖青藏高原中东部地区的大部分区域，也能够涵盖高原的常见植被类型。该数据集可以用于构建孢粉与植被及气候的转换函数。
曹现勇
本数据提供了2014-2101青藏高原二氧化碳气体排放数据，数据来源于CMIP6 ScenarioMIP 对比计划，选取了三种未来社会经济共享路径下的二氧化碳排放：SSP126, SSP370, SSP585。对青藏高原格点提取了2014-2101年数据，数据精度为0.9x1.25度。txt文件中包括三列，第一列是纬度，第二列是经度，第三列是年二氧化碳通量，单位为kg m-2 s-1。本数据集提供的青藏高原不同未来情景下二氧化碳排放，可为站点观测，数值模拟提供参考。
吕雅琼
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