1) 数据内容：本数据库包含空间范围：①我国青藏高原、新疆；②中亚（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦）；③西亚（巴基斯坦、阿富汗、伊朗）；④东南亚（泰国、越南、老挝、缅甸、柬埔寨）。数据内容主要有：①1:500万地质数据集（地质体和构造）；②1:100万各国地质矿产数据集（地质体、构造、矿产）；②金属矿产数据集（矿床、矿点、矿化点）；③新疆-中亚成矿地质背景数据集（岩石建造组合、构造分区、成矿区带、远景区、靶区、矿产）；主要图件包括：泛第三极地质矿产图（1:500万）、中亚四国地质矿产图（1:150万）、巴基斯坦地质矿产图（1:100万）、阿富汗地质矿产图（1:100万）、伊朗地质矿产图（1:100万）、中国新疆-中亚廊带地质矿产图（1:250万）、中国新疆-中亚廊带成矿规律图（1:250万）、我国青藏高原地质矿产图（1:150万）。空间数据库采用ArcGIS平台，可为区域成矿规律研究、资源潜力评估、战略远景区圈定以及各类专题图件编制提供基础数据支撑。数据库格式为文件数据库（.GDB），图件包括工程文件（MXD）和栅格图（JPG）,也可根据需要生成各类常见图形格式（PDF、TIF、EPS等）。泛第三极全区（1:500万）采用兰伯特等形圆锥投影，中央经线为东经84度，双纬分别为20度和55度。中国新疆-中亚廊带地质矿产数据采用兰伯特等形圆锥投影，中央经线为东经75度，双纬分别为30度和50度。中亚和西亚主要国别1:100万地质矿产数据采用采用兰伯特等形圆锥投影，中央经线和双纬根据各国所在位置具体确定。 2) 数据来源及加工方法；基础地质数据主要来源于任继舜院士编亚洲地质图（2015）（1:500万）、中欧亚构造成矿图和地质图（2008）（1:250万）、域内各国地质调查部门地质图（1:100万）；②矿产数据主要来源包括全国矿产资源潜力评价项目成果（2012）、英国伦敦自然历史博物馆中亚矿产数据库及专题图（2014）、美国地质调查局阿富汗数据集（2008）、域内各国地质调查部门相关资料数据、域内矿产相关论文论著。此外，为满足各类数据修改及完善大量采用遥感数据，具体包括：ETM+、OLI、ASTER、Worldview等影像数据以及90m、30米、12.5mDEM数据等。 3) 数据质量描述；为满足泛第三极区域成矿规律研究、地质矿产图和成矿预测图编制需要，在数据空间准确性、逻辑一致性和数据完整性方面进行编辑、处理以及补充完善。具体包括：①矢量化，基于前述资料进行了大量矢量化工作，用于补充数字资料缺失区域（伊朗、巴基斯坦），同时根据资料更新程度合并、分割各类面要素和线要素，矢量化工作按照我国相关规范要求比例尺精度要求下完成；②拓扑处理，消除重叠面、空区等拓扑错误；③完善要素属性结构和补充要素属性内容，围绕区域成矿规律研究、地质矿产图和成矿预测图编制目标，依据我国相关规范，结合具体资料和数据内容，建立了相应数据模型，完善了地质体、构造、矿产要素类属性结构并完成了相应属性的填写工作；④基于以上数据处理内容，结合泛第三极研究成果和最新认识，对区内相关地质内容进行了进一步修改和完善。 4) 数据应用成果及前景：泛第三极地质矿产数据库主要服务于泛第三极全区、重要成矿带以及国别区域成矿规律研究、地质矿产图和成矿预测图编制，比例尺为1:500万（泛第三极全区）、1:250万（中国新疆-中亚廊带）、1:100万（重要成矿带、中西亚各国别）。
刘琰
采用三种广泛使用的基于模型的蒸散发数据集，包括ERA5，MERRA2和GLDAS2-Noah再分析数据，使用变异系数选取具有高一致性的融合区域，基于可靠性集合平均法融合获得了空间分辨率为0.25°的长序列（1980-2017年）全球逐日蒸散发产品（REA ET）。以GLEAM3.2a和通量塔观测数据作为参考数据和验证数据，结果表明，融合产品很好地捕捉了不同地区的蒸散发趋势，在所有植被覆盖情景下表现良好。数据集以NetCDF格式存储，包含变量E，代表陆地实际蒸散发，以毫米(mm)为单位。数据集包含三个维度：经度、纬度和时间，经度范围为-179.875E~179.875E，纬度范围为-59.875N~89.875N。完整时间覆盖范围为1980年1月1日~2017年12月31日。
陆姣, 王国杰, 陈铁喜, 李世杰, Daniel Fiifi Tawia Hagan, Giri Kattel, 彭建, 姜彤, 苏布达
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
数据内容：伊塞克湖流域2019年种植结构数据集。 数据来源及加工方法：从2019年中提取出5月-6月，7月-8月和9月-10月三个时间段，将每个时间段内云量最少，质量最高的哨兵2号数据拼接为一张完整地图，得到咸海流域三期哨兵2号遥感影像。在此基础上求出三期影像的NDVI结果，以哨兵2数据的不同波段和NDVI结果为基础，再结合耕地数据和实地采样数据，用随机森林算法对其分类，最终得到每个地块上的种植结构类型。 数据质量：空间分辨率为10m×10m，时间分辨率为年，Kappa系数0.8。 数据应用成果：可用于农作物产量估算和水资源利用效率计算。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年归一化植被指数数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD13A2产品第一波段作为归一化植被指数数据，乘以比例因子0.0001。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为一个月，每个像元的值为每个月的归一化植被指数的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年反照率数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MCD43A1产品中的"BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_01"，“BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_02“和“BRDF_Albedo_Parameters_nn. Num_Parameters_03”波段，参考MODIS官方算法，计算得出白天反照率和夜间反照率，乘以比例因子0.001。 数据质量：空间分辨率为500m×500m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天地表反照率的平均值。 数据应用成果：作为重要参数可反演地表蒸散发。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年地表温度数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD11A2产品第一波段作为地表温度数据，乘以比例因子0.02。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天地表温度的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
（1）本数据集包含多介质中多种重金属浓度数据，对水体重金属污染评价与重金属在水体中分配内在关系的探究有重要意义；（2）数据来源为实地采集湟水河及其支流水体、土壤、作物等样品，送至实验室后经过前处理，用相关仪器完成检测；（3）该数据集具有较高质量，采样过程规范，样品收集后迅速放入-4℃冰箱保存，并送至实验室检测，检测过程遵循相关标准严格进行；（4）该数据集主要可应用于生态风险及健康风险评价、空间分布分析、源解析、相关性分析等用途。
张丰松
本数据集为未来50年黄河源和祁连山区水量平衡数据集（径流、降水、蒸散发、土壤液态含水量），采用基于地貌的生态水文模型GBEHM模拟获取，数据集变量包含月径流、月降水、月蒸散发、月均5cm土壤液态含水量以及月均50cm土壤液态含水量，数据时间范围为2020-2070年，空间分辨率为1km。模型输入数据包含气象驱动、植被、土壤、土地利用等，气象驱动采用38个CMIP6模型SSP2-4.5情景下的集合平均结果，模拟结果能够较好反映黄河源区与祁连山区水文变量的时空变异特征。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。
王泰华, 杨大文
数据内容：咸海流域2019年土壤湿度数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局，对每天的土壤湿度数据相加得到各月土壤湿度之和，再除以天数得到每月土壤湿度的平均值。 数据质量：空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为月，每个像元的值为每月土壤湿度的平均值。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布
刘铁
冰川区域内的近地表气温变化和温度预测的可靠性是水文和冰川学研究的重要问题，由于缺乏高海拔观测，这些问题仍然难以捉摸。本研究基于从 6 个不同流域的 12 个自动气象站、43 个温度记录仪和 6 个国家气象站收集的 2019 年气温数据，展示了不同冰川/非冰川地区的气温变化，并评估了不同温度预测的可靠性，以减少消融估计中的误差。结果表明，不同气候背景下温度递减率 (LRs) 的空间异质性很大，最陡峭的 LRs 位于寒冷干燥的青藏高原西北部，最低的 LRs 位于受暖湿季风影响的青藏高原东南部。青藏高原西部和中部高海拔冰川区的近地表气温受下降风的影响较小，因此可以从冰川外的记录中线性预测。相比之下，青藏高原东南部温带冰川上盛行的局地降风风对环境气温的降温作用明显，因此，冰川上气温明显低于同等海拔的非冰川地区。因此，来自低海拔非冰川站的线性温度预测可能导致正度日数高估 40%，特别是对于流线距离长且冷却效果显着的大型冰川。这些发现提供了值得注意的证据，表明在估算青藏高原冰川融化时，应仔细考虑不同气候条件下高海拔冰川的不同 LR 和相关冷却效应。
杨威
本数据集为过去40年黄河源和祁连山区水量平衡数据集（径流、降水、蒸散发、土壤液态含水量），采用基于地貌的生态水文模型GBEHM模拟获取，数据集变量包含月径流、月降水、月蒸散发、月均5cm土壤液态含水量以及月均50cm土壤液态含水量，数据时间范围为1980-2019年，空间分辨率为1km。模型输入数据包含气象驱动、植被、土壤、土地利用等，模拟结果能够较好反映黄河源区与祁连山区水文变量的时空变异特征。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。
王泰华, 杨大文
数据内容：咸海流域2019年叶面积指数数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD15A2产品第二波段作为叶面积指数数据，乘以比例因子0.1。 数据质量：空间分辨率为500m×500m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天叶面积指数的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
数据内容：咸海流域2019年蒸散发数据集。 数据来源及加工方法：借助IDL平台，利用SEBS算法和美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪（MODIS）相关数据，求出2019年咸海流域蒸散发结果。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据和生态数据相结合分析土地退化和水资源利用效率情况。
刘铁
（1）数据内容：该数据集包含了咸海流域2000-2020年的土地利用情况；（2）数据来源及加工方法：该数据集来源于欧洲航天局的气候变化倡议土地覆盖地图（http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI），在此基础上用咸海流域的边界数据进行掩膜处理，提取出咸海流域的土地利用，同时，根据一定的规则进行合并，将原始的二级类数据合并为包含7个土地利用类型的一级类数据，坐标系为：WGS-1984；（3）数据质量描述：根据现有研究，该数据集的整体准确率达到80%；（4）该数据集可以为生态保护和环境评估提供基础数据支撑，也可以做为土地利用模拟的原始数据。
刘铁
采用样方调查方法，在西藏江湖源区布设天然草地、围栏天然草地、人工草地等样方，调查草地类型、盖度、物种构成、地上生物量以及土壤温度、土壤容重、土壤含水量、土壤质地、土壤pH、土壤有机质、土壤全P、土壤全K，对比分析不同草地利用方式下的植被群落和土壤质量特征，研究草地利用对植被和土壤环境的影响。数据采集年份为2019年8月-2021年8月，采集地点为江湖源区及周边地区。样点海拔为GPS记录数据，植被类型为样点在中国植被图中的映射，土壤温湿度为土壤4参数速测仪数据，土壤容重为样点实测数据，草本物种数、草地盖度、地上生物量为样方调查数据，土壤粒径、有机质和养分含量为样品实验室分析数据。
徐增让, 靳茗茗, 乔添
于2020年8月~9月在西藏自治区的河湖源区开展规范的野外调查和土壤样品采集工作，采集土壤样品共150个。数据集包括序号、样地号、经纬度、海拔、土壤含水量、容重、有机质、全氮、全磷、全钾、pH和机械组成（砂粒、粉粒和粘粒含量），数据格式为Excel表。各项土壤性质的测定参考《土壤环境质量监测技术规范》的要求，通过野外采样和室内测试获得。土壤容重分别测量5–10 cm和15-20 cm土层。机械组成根据国际制分类标准，划分为砂粒（2–0.02 mm）、粉粒（0.02–0.002 mm）和粘粒（< 0.002 mm）。土壤去除石砾、根系等杂质并粉碎，土壤有机质、全氮、全磷、全钾的测定是全样。pH用电位法测定，水土比为2.5：1。土壤样品的采集参照土壤样品采集规范，室内分析测试参照标准的分析方法，通过测定重复样品和标准样品对数据质量进行控制。此数据可以为综合评估典型土地利用变化的环境效应提供数据支撑。
汪霞
2019年3月，中科院南古所与巴基斯坦Comsats大学学者组成的联合科考团队对巴基斯坦南部盐岭地区开展合作研究，研究的目的是揭示特提斯喜马拉雅北缘在二叠纪晚期的地层的演化和动物群的演化并建立和西藏藏南的对比关系。此次测量的剖面是科考团队在野外用米尺测量并高分辨率采集有孔虫化石。共测量了2个剖面, 分别是Zaluch Nala A和B剖面。有孔虫化石是通过实验室切片并制成薄片，在显微镜下观察并鉴定。该数据集包含了Zaluch Nala A剖面和B剖面中的䗴类和小有孔虫动物群的鉴定名单。该区二叠系剖面露头出露良好，主要由Amb组、Wargal组和Chhidru组组成。Amb组主要以钙质砂岩为主，仅含有一个䗴类Monodiexodina kattaensis. 时代相当于中二叠世。Wargal组下段是以中薄层灰岩为主，上部是薄层瘤状灰岩。Chhidru组中主要是以灰岩夹有砂岩为主。Wargal组和Chhidru组中的䗴类主要有Codonofusiella, Nankinella, Nanlingella, Reichelina组成，分异度较低。小有孔虫类是以Colaniella, Climacammina, Multidiscus等为主。有孔虫显示Wargal组中上部和Chhidru组的时代是晚二叠世。盐岭地区位于冈瓦纳北缘，因此，从古生物地理上来看，中晚二叠世的有孔虫的分异度要比西藏拉萨地块、雅鲁藏布江中灰岩外来体要低的多，但它比西藏南部色龙和曲布一带晚二叠世中的环境暖，因为后者在晚二叠世完全处于冷水环境中，并不发育䗴类化石。
张以春
于2020年8月~9月在西藏自治区的河湖源区开展规范的野外调查，共调查样点25个，75个样方。数据集包括样点编号、样方号、经纬度、海拔、样方的地上生物量、物种数和盖度，数据格式为Excel表。调查样方面积为100cm*100cm，每个样点（site）有3个样方，命名为Plot1、Plot2、Plot3。数据全为实地采集和测量数据，野外调查按照植被调查规范确保数据质量完好。该数据集为合理利用草地资源提供理论依据，并为综合评估典型土地利用变化的环境效应提供数据支撑。
汪霞
2019年3月，中科院南古所与巴基斯坦Comsats大学学者组成的联合科考团队对巴基斯坦南部盐岭地区开展合作研究，研究的目的是揭示特提斯喜马拉雅北缘在二叠纪晚期的地层的演化和动物群的演化并建立和西藏藏南的对比关系。此次测量的剖面是科考团队在野外用米尺测量并高分辨率采集有孔虫化石。共测量了2个剖面。Zaluch Nala A和B剖面位于盐岭地区Mianwali市的东北方向。该剖面保存了Amb组、Wargal组的上部和Chhidru组的地层。其中A剖面包含了Wargal组上部的Kalabagh段以及Chhidru组；B剖面位于A剖面的层位之下，主要包括Wargal组的下部和Amb组。Amb组主要以钙质砂岩为主，仅含有一个䗴类分子Monodiexodina kattaensis，时代属于中二叠世；Wargal组下段是以中薄层灰岩为主，从Wargal组中下部出现Pseudocolaniella,指示时代已经进入晚二叠世。Wargal组上部（A剖面）是薄层瘤状灰岩，称为Kalabagh段；Chhidru组中主要是以灰岩夹有砂岩为主。Wargal组上部和Chhidru组中含有Reichelina, Codonofusiella, Reichelina等，动物群的时代属于晚二叠世。
张以春
城市建成区的变化反映了城市的发展情况，因此对建成区变化过程的信息提取是研究城市发展和区域经济的重要前提。该数据集包含1985 年至 2018 年关键节点建成区表面积的年变化信息，分辨率为 30m。 使用监督分类和时间一致性检查的组合方法，以汉班托塔、仰光和达卡三个关键节点为研究区域，确定从非建成区到建成区的变化。 建成区像素定义为 50% 以上不透水。 发生转变的年份（从非建成区到建成区）可以从像素值中识别，范围从34（年份：1985）到1（年份：2018）。 例如，1990 年的建成区可以显示为像素值大于 29。 在从非建成区到建成区单调转换之后，该数据集在时间上是一致的。
刘林志, 凌峰
遥感为大范围地表监测提供重要的技术手段。得益于Landsat TM、ETM+、和OLI/TIRS丰富的时序影像数据和高性能的Google Earth Engine（GEE）云平台，大尺度地表覆盖制图成为了可能。本数据以仰光、汉班托塔、达卡三个关键节点为研究区域，借助 Google Earth Engine 平台，利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像，结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等方法，研制了一套高时空一致性的2000–2020年30 m分辨率逐年土地覆盖变化数据集。
刘林志, 凌峰
道路噪音屏障（RNBs）是建设宜居城市的重要城市基础设施。然而，缺乏关于RNBs的大规模、准确的地理空间数据，阻碍了城市的合理规划、城市可持续发展和城市环境的不断改善。为了解决这个问题，本研究提出了一个地理空间人工智能框架，使用街景图像在中国创建矢量化RNB数据集。首先，基于OpenStreetMap对每个城市的路网进行密集采样，作为下载 600 万张百度街景 (BSV) 图像的地理参考。此外，还开发了基于集成学习策略的包含图像背景信息 (IC-CNN) 的卷积神经网络，以从BSV图像中检测RNB。随后，基于识别出的RNB位置生成以折线形式呈现的RNB数据集，总长度为2667.02公里，分布于222个城市。最后从两个角度评价RNB数据集的质量：一是检测精度；二是完整性和定位精度。基于一组随机选择的包含 10,000 张 BSV 图像的样本，计算了四个量化指标：总体准确率为 98.61%，召回率为 87.14%，准确率为 76.44%，F1-score 为 81.44%。此外，使用BSV图像对不同城市总长度254公里的道路进行人工调查，以评估生成的和调查的RNB之间的里程偏差和交并比：里程偏差的均方根误差为0.08公里，交并比为88.08 % ± 2.95 %。评估结果表明，生成的 RNB 数据集质量高，可作为准确可靠的数据集用于各种大规模城市研究。
陈旻
那曲土壤温湿度观测网位于青藏高原中部100 km x 100 km的空间范围，站点平均海拔4650米。观测网提供三个空间尺度（1°、0.3°、0.1°）的土壤水分、温度以及冻融信息，旨在为一系列卫星遥感和水文气象研究提供支持。 观测网详细信息： （1）站点数目：57 （2）观测变量：土壤湿度、土壤温度 （3）观测深度：0-5 cm、10 cm、20 cm、40cm （4）空间范围：31°-32°N； 91.5°-92.5°E （5）空间尺度：1°x 1°（对应GCM网格尺度）、0.3°x 0.3°（对应被动微波卫星象元尺度）、0.1°x 0.1°（对应主被动融合微波象元尺度） （6）记录间隔：30 min （7）测量精度： ±2%（土壤水分）；±1℃（土壤温度） 数据文件字段描述： （1）变量1-6：观测时间（yyyy-mm-dd-hh-mm-ss；北京时间，UTC+8） （2）变量7-78：各站点观测值（实型，缺省值：-99.00） （3）土壤水分（SM）：体积含量，单位：%vol（m3/m3） （4）土壤温度（ST）： 单位：℃ 数据校正与质量控制： （1）土壤水分：基于实测土壤质地和有机质对“介电常数-土壤水分”转换公式进行校正 （2）土壤温度：针对实测数据进行合理物理范围内的质量控制
阳坤
本数据集记录了沙化土地植被恢复重建技术模拟区（宁夏/中卫/沙坡头）2021.01-2021.12的气象要素以及不同深度土壤三参数数据，以及为探明咸海高矿化度咸水用于植被建设的可行性，课题成员于2020-2021年在新疆塔里木河下游农二师31团2连、甘泉堡、克拉玛依、轮台、图木舒克等盐碱地开展咸水灌溉种植盐地碱蓬试验，用以研究不同植物在高矿化度咸水灌溉下的表型特征。收集到的数据包括土壤含水量、电导率、土壤盐分等土壤理化性质以及耐盐植物生理等数据。
李新荣, 何明珠, 赵振勇
本数据为末次冰盛期以来亚洲高山区冰川分布的模拟数据，其中包括典型区域（亚洲高山区、天山、喜马拉雅山、帕米尔高原）年分辨率的冰川面积变化序列以及典型时期（LGM（20000~19000ka），HS1（17000~16000ka），BA（~14900~14350ka），YD（12900~12000ka），EH（9500~8500ka），MH（6500~5500ka），LH（3500~2500ka）和Modern（1951~1990））1km分辨率的亚洲高山区冰川分布。该数据以基于CCSM3气候模式的TRACE全强迫模拟试验数据为外强迫场，驱动1km分辨率的PISM冰盖模式，从而获取末次盛冰期以来亚洲高山区冰川的可能分布。该数据可以用于研究末次冰盛期以来亚洲高山区冰川分布的变化及其对湖泊水位、径流、地貌等环境和气候要素的影响。
燕青
The site data used in this study are mainly from many years of archaeological excavations in Xinjiang. Based on publications such as “China Cultural Relics Atlas · Xinjiang Volume”, “A compilation of cultural relics and archaeological materials in Xinjiang”, “China Statistical Yearbook on Archaeology” and the third national cultural relics survey results, site data in the study area were collected, and the sites with unknown dates were eliminated. In this study, the name, latitude and longitude coordinates, site type, civilization and cultural age, time elapsed, area, altitude, slope, aspect, soil type, vegetation type, landform type and other information on the site were collected. Digital elevation model (DEM) elevation data with a resolution of 30 m were obtained from the geospatial data cloud website (http://www.gcloud.cn), and 1:1 million-scale vegetation type spatial distribution data for China come from the Chinese Academy of Sciences Resource and Environmental Science Data Center (http://www.resdc.cn/Default.aspx). Chinese soil attribute data come from the National Qinghai-Tibet Plateau Science Data Center (http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/), and Chinese landform type data come from the geographical conditions detection cloud platform (http://www.dsac.cn/). Based on the above data, ArcGIS10.2 was used to extract and produce data on elevation, slope, water system, slope, slope direction, soil type and landform type for each site.
谈波
该数据集的评价区域为青藏高原地区。该数据集以地质灾害危险性、地震危险性、洪水危险性和冻融危险性空间分布数据集为基础，分别赋予0.25、0.4、0.15和0.05的权重，将灾害危险性分为5级，分别代表极低、低、中、高、极高危险性等级，最终得到了青藏高原多灾种灾害危险性评价结果。 青藏高原多灾种灾害危险性数据利用考察调查数据和公开数据，在ArcGIS中将各单灾种危险性数据进行加权分析，得到青藏高原多灾种灾害危险性数据。
刘连友
该数据集使用了( Ye et al. 2019)构建的青藏高原牲畜多灾种风险评估模型，对因冬季雪灾、大风、低温、高海拔缺氧以及夏季干旱等多个灾种对牲畜的综合叠加影响造成的牲畜死亡开展模型模拟，评估年期望死亡数。该数据可以提供喜马拉雅山周边及亚洲水塔区多灾种牲畜死亡风险信息。数据来源于中国气象科学数据共享服务系统CN05.1、国家青藏高原数据中心青藏高原多源遥感合成1km积雪覆盖数据集（1995-2018）、MOD13Q1.006植被指数数据、SRTM 1 Arc-Second Global高程数据。
叶涛
本数据组合了地震和地质灾害的直接经济损失风险评估结果，按所得损失评估结果大小将研究区按风险等级划分为九类，分别为地震地质低风险区，地质中地震低风险区，地震中地质低风险区，地震地质中风险区，地质高地震中风险区，地震高地质低风险区，地质高地震低风险区，地震高地质低风险区以及地震地质高风险区。本次多灾种直接经济损失风险评估的数据结果为亚洲水塔区和喜马拉雅山周边地区未来直接经济损失在空间上的分布提供了依据。
吴吉东
数据采集于海北高寒草甸生态系统研究站样地（101°19′E，37°36′N，海拔3250m），位于青藏高原东北隅祁连山北支冷龙岭东段，高寒草甸是该地区主要的植被类型。数据记录了高山植物冠层上方光照、空气温湿度以及风温风速数据。通过LI-190R 光合有效辐射传感器（LI-COR，Lincoln NE，USA）和LR8515数据采集器（Hioki E. E. Co., Nagano, Japan）记录高山植物冠层上方辐射强度，记录间隔为每秒一次。用S580-EX温湿度记录仪（深圳华图）以及万向风速记录仪（北京天建华仪）记录空气温湿度以及风温风速的日动态，记录间隔为每三秒一次。记录时间为从北京时间7月13日10点至8月17日21点，由于每日需要使用USB存储时间以及更换电池，所以每日有3-5min的数据缺失，缺失的时间段不固定。目前该数据暂未发表。通过研究该数据可以进一步探讨高山植物叶片所处的微环境以及可能的对叶片生理反应的影响。
唐艳鸿, 郑天宇
基于青藏科考实地收集的各灾种的损毁率进行单灾种相对风险等级的划分。采用综合自然灾害风险等级评估方法，在单灾种灾害风险评价结果的基础上，根据各灾种发生频次所得到的权重进行综合评价。喜马拉雅周边地区道路交通综合风险数据包括喜马拉雅周边地区道路矢量数据，以及各个路段的综合风险等级，共分为低风险（1）、中低风险（2）、中风险（3）、中高风险（4）和高风险（5）五个等级。表征研究区域内多种自然灾害的综合影响下，可能导致的道路交通系统损失或损害的相对大小，可以为道路风险防范与应急管理提供参考依据。
杨赛霓
该数据集包含了2020年青藏高原草原水平及垂直样带土壤和植被碳氮含量。土壤中碳（C）、氮（N）元素作为植物生长发育所需的重要营养元素，其含量高低及其化学计量特征不仅可以反映植物制造同化产物的能力和养分利用效率，还能判断影响植物生长发育的限制性元素。其中，C:N是判定叶片光合作用固碳能力的重要依据，因此分析高原地区水平及垂直样带上土壤及植物的碳氮含量，对生态环境建设具有重要意义。该数据主要是通过2020年的样带考察时实地观测获得（此后在实验室内进行分析测定）。获得样方植物样品后利用中科院植物所分析中心元素分析仪及总碳/总氮分析仪测试。其中，土壤有机碳及总氮为三个重复取样所得平均数。共获得了8个样点不同草地类型水平样带样点的土壤碳氮含量及22个水平样带样方、5个垂直样带样方的植被叶片碳氮含量。
许振柱
该数据集包含青藏高原东南地区和东北地区两个典型环境（鲁朗：29.8oN，94.7oE，3300 m a.s.l.，西海镇：36.9oN，100.9oE，3080 m a.s.l.）的气象要素、大气常规痕量气体、PM2.5/PM10、气溶胶粒径分布（12-530纳米）、气溶胶化学成分（PM2.5颗粒物中硫酸盐和硝酸盐成分）的定点观测数据。数据集时间段分别为2021年4-5月（藏东南地区）和2021年6月（藏东北地区）。数据来自南京大学大气科学学院科考团队在2021年利用南京大学移动观测平台中多台在线观测仪器，在鲁朗和西海镇所进行的两期定点观测实验。数据集中的数据为经过数据矫正和数据质控后的数据，其中数据矫正根据仪器标定结果进行，数据质控根据多台仪器之间的数据闭合研究结果进行。大气成分数据，包括痕量气体、PM2.5/PM10、气溶胶粒径分布和气溶胶化学成分，是高原实际气压条件下的观测数据。该数据集可直接用来分析青藏高原东南和东北地区的大气物理化学过程相关科学问题，数据集补充了青藏高原东北地区大气环境相关外场观测数据的不足。
聂玮, 迟旭光
全新世单独温室气体浓度变化对年平均200hPa纬向风速（代表高层西风）和夏季平均850hPa经向风速（代表夏季风）影响的模拟结果（11.5-0 ka）数据集是利用地球系统模式CESM模式（水平分辨率：大气与陆面模块约为2°、海洋与海冰模块约为1°），开展考虑温室气体浓度变化的全新世瞬变模拟试验。空间分辨率为2°；空间范围：北：90°N，南：90 °S，西：-180 °，东：180°；地域范围为：全球；时间范围为全新世。模拟结果可用于开展全新世单独温室气体浓度变化影响下欧亚大陆西风季风等变化的分析研究。
田芝平, 张冉
本数据包括1971-2021年青藏高原亚洲水塔区域和喜马拉雅山区域的地震数据，主要属性有地震发生时间（UTC），经度，纬度，地震深度，震级，震级类型和发生区域，分为shp文件和表格数据，可以更加方便相关人员的使用。本数据可帮助相关人员了解青藏高原地震分布情况，判读地震发生位置和相关构造带之间的关系。本数据来源于https://earthquake.usgs.gov/data/pager/，通过选择初始目标区域和时间进行下载，利用ArcGIS工具进行进行导出，根据青藏高原科考区域编辑文件进行筛选，进行制作。
刘吉夫
本洪水危险性等级数据集是基于最近邻河道相对高度模型划定了洪泛区，建立了研究区洪泛区的洪水危险性等级空间分布。将研究区的洪水危险性分为1-5个等级，其中5代表极高的危险性，4代表高危险性，3代表中危险性，2代表低危险性，1代表极低的危险性。研究表明，HAND相对于经典的DEM能够补充提供局地地形信息，更有利于建立局地地形与水文响应之间的关系，基于HAND的洪水危险性等级结果具有合理性，可为洪水风险管理提供参考。
陈波
监测段位于楚玛尔河高平原（DK1043＋500-DK1067＋022），断面处路基下冻土为以多冰冻土、饱冰冻土及厚层地下冰为主，属于低温基本稳定多年冻土亚区（Ⅲ区）。该段共布设5个监测断面，其中素土路基断面2个，块石基底路基、块石护坡路基、U型块石路基断面各1个。每个断面布置4-5个测试孔，每孔测试深度15～20m，段内最深孔为40m，监测的主要要素为多年冻土地温，监测周期为2003至2021年。该数据基于冻土工程国家重点实验室自制的测温探头通过现场监测获得。每年现场通过CR3000型数据采集仪收集各监测断面的监测数据，通过一定的质量控制包括剔除传感器未完全适应土壤环境时的数据和传感器出现故障造成的系统误差。经过矫正的最终数据以excel文件存储。获取的现场数据经多人复查审核，数据完整性和准确度达到95%以上。该数据可为块石路基长期稳定性评估提供参考。
牛富俊
冻融灾害是由冻土热学力学稳定性变化引起的冻胀和融沉，以及由此引起的地质灾害，如冻胀丘、冰锥、热融滑塌、热融沉陷、融冻泥流等。为揭示喜马拉雅山周边与亚洲水塔区冻融灾害的区域危险性特征，开展喜马拉雅山周边及亚洲水塔区冻融灾害的致灾因子危险性评价意义十分重要。冻融灾害致灾因子的危险性评价主要以评价区的气候、地理、环境等要素为主，同时考虑区内地质条件作为本次危险性评价的主要因子，进行致灾因子危险性分级评价。
张国明
本数据集整理和收集了各类地质灾害点位、地形起伏度、等滑坡、高程、土地利用等影响因子，分辨率为90米，利用以上因子图层以及样本数据，用随机森林得出危险性等级图。 数据集/图集产生的方式主要包括：原始数据（考察调查、收集购置等），加工处理数据（计算模拟）。部分数据源来自开源网站下载，精度为90米，利用自己的随机森林代码在SPIDER进行计算训练集80%，测试集20%。使用可以运行ARCGIS的电脑打开。
杨文涛
数据集包括4个数据文件，分别是（1）土地利用数据集_祁连山-阿尔金综合区（2021），包括祁连山-阿尔金综合区31个点的土地利用调查数据，包括调查时间、地点、经纬度、海拔、坡度坡向、主要植被类型和优势物种；（2）优势物种叶绿素含量数据集_祁连山-阿尔金综合区（2021），包括祁连山-阿尔金综合区31个调查点优势物种的叶绿素含量，每株植物选择5片叶，分别测定叶片上部、中部和下部的叶绿素含量；（3）叶面积调查数据_祁连山-阿尔金综合区（2021），包括祁连山-阿尔金综合区31个调查点主要植被类型的叶面积指数调查数据和计算求得的平均值，使用Sunscan冠层分析仪进行测量；（4）土壤温湿度数据集_祁连山-阿尔金综合区（2021），包括祁连山-阿尔金综合区31个调查点的经纬度、海拔、土壤表面温度、土壤30cm处湿度，数据记录为每个调查点3次重复测量。该数据集可用于青藏高原植被环境变化规律分析研究。
周广胜, 周怀林, 王玉辉
本数据集是一个包含接近35年（1984-2018）的全球高分辨率光合有效辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于生态过程模拟和全球碳循环的理解。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据、MERRA-2气溶胶数据以及MODIS反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来生态过程模拟的研究和全球二氧化碳通量的估算。
唐文君
本数据集是2017年8月-9月于阿里地区采集的典型地物光谱测量数据。高光谱数据使用ASD便携式地物光谱仪FieldSpec 4测量。进行光谱测量时基本为光线稳定的晴天，测量时记录了云量情况。测量前使用白板进行校准；并使用GPS记录经纬度坐标；记录了测量的植被类型；同时测量了周围土壤的光谱数据。地物光谱仪记录的DN值为.asd格式文件，可使用ViewSpecPro软件读取，并利用EXCEL结合白板数据转换为反射率。光谱数据用于提取不同植被类型光谱特征、植被分类、反演植被覆盖度等。
刘林山, 张炳华
2021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-11
1）数据内容：采用修正通用水土流失方程（RUSLE）估算地块尺度土壤水蚀模数，利用土壤保持量衡量生态系统减少降水导致土壤侵蚀的能力，表征植被作用引起的水蚀减少量，即实际地表覆盖条件下与极度退化状态下土壤水蚀量的差值。依据上述过程做出30年（1990-2020年，每5年一期）青藏高原生态功能图，包含水源涵养和土壤保持数据集两部分。 2）数据来源及加工方法：该图集基于生态系统类型数据、MODIS的NDVI产品、1：100万土壤属性数据、气象插值与高程等数据，采用降水贮存量法估算森林、草地生态系统的水源涵养量，以生态系统水文调节效应衡量其涵养水分的能力, 即与裸地相比涵养水分的增量。 3）数据质量：数据时间分辨率5年，空间分辨率1000m，可满足青藏高原高精度生态系统评估研究需求。 4）数据应用成果及前景：统计结果表明，近30年，青藏高原水源涵养功能量空间分布上呈现东南部高、西北部低，自东南部向西北部逐渐降低的总体分布格局。土壤保持量整体呈现波动中增加趋势，西部与南部大部分区域土壤保持功能量呈现减少趋势，其中南部减小趋势明显，东部地区呈现增加趋势。
曹巍, 黄麟
本数据为基于WRF模式4.1.2版本和WRFDA同化系统4.1.2版本建立的中亚区域再分析资料，变量包含气温、气压、风速、降水、辐射。再分析的建立使用了循环同化的方式，每6小时使用3DVAR同化一次，同化的资料包括常规大气观测和卫星辐射资料。其中常规资料主要来源为GTS，来源包括人工站、自动站、探空和飞机报，观测要素包括气温、气压、风速和湿度。卫星观测包括反演数据和辐射数据，反演数据主要为极轨气象卫星（NOAA-18、NOAA-19、METOP-A和METOP-B）反演的云导风，并重采样到54km水平分辨率；辐射数据包含了MSU、AMSU和MHS等微波辐射和HIRS红外辐射数据。模拟采用双层嵌套的方式，水平分辨率分别为27公里和9公里，垂直方向共38层，模式层顶为10hPa。模式的侧边界条件由ERA-Interim再分析逐6小时的分析场提供，模式使用的物理方案为Thompson微物理方案，CAM辐射方案，MYJ边界层方案、Grell对流方案和Noah陆面模式。本资料覆盖区域包括中亚地区的哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦五个国家以及里海、咸海、巴尔喀什湖、伊萨克湖等中亚地区的湖泊，可用于该区域的气候、生态、水文等方面的研究。以中亚地区台站观测的降水为参照，本数据的模拟效果和融合降水产品MSWEP相似，优于ERA5和ERA-Interim。
姚遥
河湟谷地是青藏高原最主要的农业发展区之一，尤其到了清朝，该区土地覆被发生了重大变化，通过整理、校正该区历史文献中记载的1726年田亩数据，以期为揭示青藏高原典型河谷农业区耕地变化和人类活动的基本状况提供理论依据。本数据包含河湟谷地1726年耕地空间分布格局栅格数据，空间分辨率为1km×1km。1726年河湟谷地耕地数据主要来自于成书于乾隆二十年的《西宁府新志》、《循化厅志》《甘肃新通志》。县域行政界线的确定参考谭其骧主编的《中国历史地图集》及牛汉平主编的《清代政区沿革综表》。搜集耕地数据后将原始田亩数据进行校正，将历史耕地数据转换为统一的现代单位（km2），后采用网格化模型将耕地数据进行空间化。
刘峰贵, 罗静
包括典型冰川（浪卡子县枪勇冰川：东经90.23°，北纬28.88°，海拔4898米，地表覆被为基岩；申扎县甲岗山冰川：东经88.69°，北纬30.82°，海拔5362米，地表覆被为碎石和杂草）水下20cm左右，绝对压力和水体温度。该自动水位计的数据采用USB离线获取的方式收集，初始记录时间为2021年6月19日20时00分，记录间隔为10分钟，2021年9月18日11:00现场下载数据。数据完整。
张东启
2020年8月份，对西藏藏北和三江源地区牧户的牧草供给和补饲进行了调研。 西藏藏北包括204份样本，调研区域包括拉萨市当雄县、那曲市色尼区、巴青县、索县、比如县、嘉黎县、班戈县、安多县、尼玛县、措勤县、改则县、噶尔县、日土县、普兰县、札达县。调研的指标包括承包的草地面积、禁牧面积、草蓄平衡草地面积、牲畜数量等。 青海三江源地区牧户调研样本数共224份，调研区包括果洛州玛沁县、甘德县、玛多县、久治县、班玛县、达日县和玉树州的囊谦县、杂多县、玉树县、称多县。调研的指标包括牲畜饲养的外购饲料和自产饲料数量等。
范玉枝
青藏高原海拔高、气候寒冷，自然条件恶劣，生态环境极其脆弱，是全球气候变化的脆弱区和启动区，对青藏高原历史时期的土地开垦研究既是参与全球环境变化的具体途径，也能为土地利用变化的综合研究提供丰富的区域性信息，对于我国乃至全球的历史土地利用/土地覆被变化研究有着重要意义。“一江两河”是青藏高原农牧交错带典型农业区之一，也是西藏近 300 年来土地开垦活动最剧烈和人口增长最快的区域，充分挖掘该地区丰富的历史文献资料重建该地区过去300 年的耕地分布格局，对研究全球气候变化背景下的人类土地利用活动有重要意义。1730年耕地数据主要来源于《铁虎清册》。将资料中记载的土地面积换算成现代亩制单位，某几个缺失的县用该地区的人均耕地数量和人口数量计算得到。
刘峰贵, 顾锡静
青藏高原及周边地区雪冰吸光性杂质数据集包含9条冰川（乌鲁木齐河源1号冰川，老虎沟12号冰川，小冬克玛底冰川，仁龙巴冰川，白水河1号冰川，以及帕米尔地区的Golubin冰川，Abramov冰川，Syek ZapadniyI并处和No.354冰川）的黑碳与粉尘浓度数据，及其吸光截面（MAC）数据。雪冰黑碳数据利用DRI 2015 model热光碳分析仪测试获得，粉尘数据利用称重法获得。采样以及实验过程均严格按照要求执行。数据可用于雪冰反照率以及气候效应研究。
康世昌
基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得2021年阿拉伯半岛栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到500m并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明阿拉伯半岛的荒漠化风险数据精度可靠。
许文强
本数据为石羊河流域中下游的青土湖沉积物记录，包含QTH01和QTH02两个湖泊剖面的沉积物指标。石羊河流域位于100°57'～104°57' E，37°02'～39°17' N，流域全长300余公里，总面积4.16×104km2。流域地处西北干旱区与东部季风区的交汇过渡地带，具有独特的气候模式。现代气候学研究表明，该区域水文变化剧烈，生态系统脆弱，对全球气候变化十分敏感。本数据中所涉及的两个剖面QTH01和QTH02，地理坐标39°03′N 103°40′E，海拔1309m。剖面深度分别为692cm（QTH01）和736cm（QTH02）。AMS14C放射性碳年代测定均在北京大学测年实验室进行，在兰州大学预处理实验室进行预处理。测年样品尽量避开植物根系较多的层位和砂层。 使用OxCal v4.4.2和 IntCal20 大气廓线校准了放射性碳 14C 日期。利用 X'Pert Pro MPD测定了沉积物矿物成分，沉积物粒度通过Mastersizer 2000激光衍射粒度分析仪测定，以上实验均在兰州大学西部环境教育部重点实验完成。粒度数据QTH01和QTH02剖面均以2cm为间隔取样测量，矿物数据QTH01以10cm为间隔取样测量，QTH02以20cm为间隔取样测量。粒度和矿物含量的波动展现了石羊河中下游全新世以来显著的气候变化，全新世早期（11.0 - 7.4 cal. kyr BP）气候相对干旱；全新世中期（7.4 - 4.7 cal. kyr BP）处于气候适宜期；在全新世晚期（4.7 - 0 cal. kyr BP）干旱化趋势明显，1.6 cal. kyr BP后这种干旱化变得加剧。
李育
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
本数据集包含了青藏高原及周边地区（南亚：尼泊尔、不丹、印度、巴基斯坦、孟加拉、斯里兰卡、马尔代夫；中亚：土克曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦、阿富汗斯坦；西亚：伊朗、伊拉克、阿塞拜疆、格鲁吉亚、亚美尼亚、土耳其、叙利亚、约旦、以色列、巴勒斯坦、沙特、巴林、卡塔尔、也门、阿曼、阿拉伯联合酋长国、科威特、黎巴嫩、塞浦路斯）的2017年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于IIASA网络公开的数据集，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为50km*50km的网格数据集，其质量可以保证。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
本数据集包含了中国第三极地区（西藏、新疆、云南、青海）的2019年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于清华大学王书肖教授课题组排放清单数据库，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为1km*1km的网格数据集。排放计算的基础数据基于公开数据搜集、卫星观测数据、文献搜集等方式，以排放因子法进行计算，数据来自于国家统计局数据及其它行业统计年鉴。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
1）数据内容：草地围栏工程内外对比土壤理化性质数据集，包含样方编号、草地类型、调查县、调查地点、工程类型、采样时间、工程开始时间、持续时间、"经度（°E）"、"纬度（°N）"、"海拔（m）"、"pH (0-15cm)"、"pH(15-30cm)"、"SOM (0-15cm（‰）)"、"SOM(15-30cm（‰）)"、"TN(0-15（‰）)"、"TN(15-30（‰）)"、"TP(0-15（‰）)"、"TP(15-30（‰）)" 2）数据来源：实地采样数据 3）数据质量：质量较高 4）数据应用前景：青藏高原草地围栏工程将在保护草地、恢复区域植被生产力上获得显著成效，工程的实施为区域畜牧业发展提供了更广阔的空间，保障了当地农牧民收入与地区经济的稳定增长。此外，工程的实施保证并支持了藏区牧民的正常生产和生活, 实现了牧区草地保护与牧民畜牧业生产的稳定发展，这对维护西藏社会全面稳定，促进西藏地区又好又快发展具有重要意义。
洪江涛, 王小丹
在共享社会经济路径（SSP）5-8.5情景下4个CMIP6模式2015-2100年的模拟结果。选取标准为这四个模式水平分辨率均小于1°，且均有日数据。从原始模拟结果中提取了8个代表极端气候的变量，分别是日最高气温的极高值（TXx）、日最低气温的极高值（TNx）、日最高气温的极低值（TXn）、日最低气温的极低值（TNn）、连续干旱日数（CDD）、连续湿润日数（CWD）、降水强度（SDII）和强降水日数（R20mm）。数据时间分辨率为年，空间范围为青藏高原地区，时间范围为2015-2100年。
张冉
该数据主要为中国科学院藏东南站2014年4月架设位于昌都市八宿县然乌镇阿日村，然乌中湖边的气象站的气温数据，地理位置96.7699E, 29.4364N，3920m. 仪器探头型号为HMP155A，探头距离地表2m，下垫面为高寒草甸，部分原始数据有缺失，通过同样位于该地的通量站以及附近的四道班气象站和气象局的然乌站进行矫正，插值得到。 该数据为区域内少有的可共享数据，该数据可作为区域气候、河流、湖泊、冰川、生态等的背景基础数据。 数据使用时，文章中应该体现中科院藏东南站，更高精度的数据可以和数据作者联系。
罗伦
此数据集是基于中科院中国土地利用现状遥感监测数据集，经过裁剪、拼接等操作得到的1985年祁连山国家公园土地利用类型的数据。数据生产制作是利用Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成，得到的矢量数据。土地利用类型包括耕地、森林、灌木林、草地、湿地、水体、苔原、人造表面、裸地、冰川和永久积雪这10个一级类型。可以分析祁连山区域历史的土地利用类型，并结合当前的土地利用类型数据，分析祁连山区域土地利用类型的变化。
年雁云
数据为青藏高原地区FY-4A地面太阳辐射产品，包括GHI\DNI\DIF.FY4地表太阳入射辐射反演算法涉及的通道包括成像仪可见光、近红外和短波红外的6个通道：CH1(0.45-0.49微米)、CH2(0.55-0.75微米)、CH3(0.75-0.90微米)、CH4(1.36-1.39微米)、CH5(1.58-1.64微米)、CH6(2.1-2.35微米)。算法依赖的回归模型需要事先通过辐射传输模拟和统计分析建立，回归模型定义了地表太阳入射辐射与成像仪多通道辐射观测之间的回归关系式，是太阳观测几何与最重要影响参数（云、气溶胶、水汽含量、地表反照率、地表海拔高度等）的函数。算法利用FY-4卫星成像仪通道1至通道6的短波辐射观测，来获取大气和地表的瞬时状态参数信息，同时由地表高程数据获取地表海拔高度信息。在确定瞬时的大气和地表状态后，结合太阳角度和观测角度，根据事先建立的回归模型数据，进行多维线性插值，获取地表太阳入射辐射反演产品。
申彦波, 胡玥明, 胡丽琴
1) 数据内容：2021年青藏高原为中心的泛第三极钩虾物种多样性比较分析结果；2) 数据来源及加工方法：基于青藏高原及其周边地区567条遗传数据运用BEAST软件构建系统发育树；基于青藏高原3180条分布数据，包括经纬度、海拔，运用ArcView、Maxent软件构建LGM、Mid-Holocene、现在、和未来时期的预测分布图；3) 数据质量描述：样品的采集和经纬度、海拔信息经过核对，确保分布数据的质量，分析人员均进过实验室的严格培训；4) 数据应用成果及前景：发现以青藏高原为核心的泛第三极包括丰富的钩虾物种多样性，但大多数物种还没有正式描记和发表，有待下一步工作的开展。该研究为西藏地区生物多样性评估和生态保护提供科学依据。
侯仲娥
本数据为青藏高原东北部门源盆地乱海子湖泊岩芯的年代和孢粉数据。课题组采用AMS14C方法对LHZ18岩芯9个年代样品进行测试，测年材料为植物残体和富含有机质的全岩样品，AMS14C定年样品在美国Beta实验室和兰州大学完成测试。孢粉分析在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成，孢粉鉴定统计在光学生物显微镜下进行，地层孢粉样品共计140个，表土孢粉样品10个。孢粉结果主要包含乔木、灌木、草本和水生植物等科属的粒数。
黄小忠, 张军, 王涛
采用板块构造、古地理学、含油气盆地分析和沉积盆地动力学理论作为指导，在大量收集泛第三极近年来地质研究和油气地质研究的各种资料成果，包括地层、沉积、古生物、古地理、古环境、古气候、构造、油气（钾盐）地质等基础材料，特别是以古地磁、古生物以及碎屑锆石、地球化学等资料的基础上，结合典型实测地层剖面的成果，对新生代岩相和气候古地理格局进行恢复与重建，得到泛第三极新生代岩相古地理图（1张）及泛第三极新生代气候古地理图（3张），旨在探讨古地理、古构造、古气候等对油气（含钾盐）资源的控制和影响作用，以揭示油气形成的地质条件和资源分布规律，为我国海外和境内油气勘探部署提供科学依据和技术支撑。
李亚林
基于2019-2020年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。在制作过程中，规定操作人员严格遵守操作规范，同时由专人负责质量审查。
牛富俊, 罗京
该数据集主要内容为青藏公路G109、青藏铁路以及新藏公路G219国道沿线地质灾害、路面病害以及桥涵病害调查数据集，调查时间为2020年8月12日--2020年8月19日，2021年7月26日--2021年8月15日。调查对象为南亚通道及喜马拉雅山区工程。调查的病害类型主要包括冻融诱发的地质灾害（落石、危岩体、泥石流冲沟及碎屑坡）、路面裂缝类病害、松散类病害、坑槽类病害、路基变形类病害以及桥涵病害等等。采用人工调查的方法，观察各类病害破损情况，按要求详细记录路面、桥涵以及地质灾害各种破坏类型的数量（范围）、破坏程度及所在位置。该数据集可为全面了解南亚通道及喜马拉雅山区工程冻融病害情况及相关研究提供依据。
李国玉
1）数据内容：过去千年（850AD~1850AD）11个模式集合年平均200 hPa和850 hPa纬向风速（反映高、低层西风）、HadCM3模式月平均850 hPa经向风速（反映季风环流），中世纪气候异常期为1000~1200AD，小冰期为1400~1600AD；2）数据来源：国际古气候模拟比较计划第3阶段(PMIP3)多模式试验逐月数据，加工方法：多模式等权重算术平均，气候平均，3）数据应用：用于古气候变化和动力学机制研究。
燕青, 江南萱, 王会军
1967-2020年湖水表面温度（LSWT, 下社站）； 1994-2020年湖冰冰厚和和结冰期（下社站）； 1956-2020年流域径流（布哈站）； 1956-2020年水位（下社站）； 1956-2020年湖泊面积 ( 根据2001-2020年Landsat数据提取的湖泊面积和实测的湖泊水位建立面积-水位关系，从而利用实测水位数据估算无Landsat影像年份的面积)； 1958-2019年气温（刚察站）； 1958-2019年降水量（刚察站）
张国庆
本数据为“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设”专项数据中的生态供给NPP数据集。该数据集基于植被光合作用模型（Vegetation Photosynthesis Model，VPM）模型遥感反演生成，其中，VPM （Vegetation Photosynthesis Model） 模型是一个基于卫星遥感数据和通量观测数据发展起来的光能利用率模型，模型的主要遥感驱动数据是EVI（Enhanced Vegetation Index）与LSWI（Land Surface Water Index）时间序列数据。NPP数据集的时间尺度为2000-2015年，空间分辨率为500 m，空间范围为“一带一路”沿线国家。该数据集表现出良好的模拟能力，可用于“一带一路”地区及其中个别国家的生态供给量、生态承载力等的准确估算，以及陆地生态系统碳循环的时空动态研究。
胡云锋
该数据集于2021年5月底至6月在青藏高原野外考察期间使用无人机航拍所得，航片数据量为 3.4 GB，共包含330余张无人机航片。拍摄地点主要位于西藏的拉萨、林芝，云南省的大理、怒江，四川甘孜、阿坝、凉山等州市地区的道路沿线、居民点及其周边地区。所拍航片主要反映拍摄时点当地的土地利用/覆被类型、设施农业用地分布、植被覆盖度等信息，航片具有经纬度和海拔等空间位置信息，不仅可以为土地利用分类提供基础验证信息，而且还能通过计算植被覆盖度，为大尺度区域植被覆盖度的遥感影像反演等工作提供参考。
吕昌河, 张泽民
1. 冰湖面积数据（1960s-2020年） 该数据包含基于1960s的Korona KH-4和2016-2020年的Sentinel-2和Sentinel-1等卫星绘制的不丹喜马拉雅冰湖面积。 2. 冰湖潜在溃决洪水灾害等级 该数据包含面积大于0.05平方公里（n=278）不丹喜马拉雅冰湖潜在溃决洪水灾害等级。 数据详细处理流程请见论文。
Sonam Rinzin, 张国庆
数据包括4种：CryoSat-2 L1B Baseline D 提取的244个湖泊水位 （2010-2020年）；ICESat-2 ATL13 提取的356个湖泊水位 （2018-2020年）；Sentinel-3A SRAL L2 提取的125个湖泊水位 （2016-2020年）；Sentinel-3B SRAL L2 提取120个湖泊的水位 （2018-2020年）。数据包括日期、十进制日期、水位、标准差以及每个湖泊的地理位置。数据详细处理流程请见论文。
许凤林, 张国庆
土地资源供给能力是决定土地资源承载力的重要指标。该数据集包括：（1）青藏高原耕地资源供给能力数据；（2）青藏高原草地资源供给能力数据。耕地资源供给能力是基于西藏统计局主要农产品产量，归纳关键节点粮食、肉、蛋、奶畜产品产量；草地资源供给能力是基于西藏统计局草地面积和牲畜数量数据，结合野外采样数据与气候数据，依据地上生物量模型，计算关键节点典型县域草地平均生物量与总生物量。数据可用于分析青藏高原的土地供给能力空间差异，对青藏高原的土地承载力研究有重要意义。
杨艳昭
1) 数据内容：2000-2020五期青藏高原生态资产价值量数据集，每5年一期。内容包括水源涵养、水土保持、气候调节、固碳、生物多样性等潜在生态资产流量。 2) 数据来源及加工方法：以土地利用数据产品为基础，加工方法详见说明文档。 3) 数据质量描述：2000-2015年数据评价已发布的土地利用数据产品，2020年数据为土地利用数据产品预测值。 4) 数据应用成果及前景：为青藏高原生态安全屏障优化、自然资源和资产管理提供空间位置指引。
刘焱序
资源环境承载力定量评价与综合计量是资源环境承载力研究由分类走向综合的关键技术环节。在人居环境适宜性、资源承载限制性、社会经济适应性评价的基础上，依据“适宜性分区—限制性分类—适应性分等—警示性分级”的资源环境承载力由分类到综合的研究思路与技术路线，构建了具有平衡态意义的资源环境承载力综合评价的三维四面体模型。以10公里格网为基础，开展了资源环境承载能力综合研究，定量模拟了丝绸之路沿线地区资源环境承载指数，以1为平衡态意义，为丝绸之路沿线地区资源环境承载力综合评价提供支撑。
封志明, 游珍
青藏高原作为亚洲“水塔”为亚洲主要河流提供水资源。由生物质和化石燃料燃烧排放的BC气溶胶对辐射具有极强的吸收作用，进而对地球系统的能量收支和分布具有重要的影响，是气候环境变化不可忽视的影响因子。青藏高原周边地区排放的黑碳气溶胶经大气环流可被传输至高原内部，并沉降到雪冰表面，对降水和冰川物质平衡产生重要影响。分别在青藏高原5个台站架设黑碳仪，使用Aethalometer在线测量大气黑碳含量，数据时间分辨率：逐日．这对评估黑碳对青藏高原的气候环境影响和大气污染物的跨境传输提供数据基础。此数据是先前发布的《青藏高原大气黑碳含量5个站点观测资料（2018）》和《青藏高原大气黑碳含量5个站点观测资料（2019）》的更新。 5个站点信息如下： 纳木错：30°46'N, 90°59'E, 4730 m a.s.l 珠峰站：28.21°N, 86.56°E, 4276 m a.s.l 藏东南：29°46'N, 94°44'E, 3230 m a.s.l 阿里站：33.39°N, 79.70°E, 4270 m a.s.l 慕士塔格：38°24’N, 75°02’E, 3650 m a.s.l
王茉
该数据为新疆西昆仑成矿带矿产分布图，数据来源主要包括：1. 昆仑-阿尔金金属矿产成矿条件与成矿远景预测项目成果（西安地调中心）；2. 西昆仑-阿尔金成矿带基础地质调查成果集成项目成果（西安地调中心）；3. 中国矿产地质志新疆矿产成矿系列图（新疆地勘局）；4. 西昆仑铁铅锌资源基地调查与勘查示范项目成果（西安地调中心）。该矿产分布囊括西昆仑岩石地层和侵入岩时空结构，重点收集了该区域大中小型各类矿产87个，详细标注了矿床地理位置和矿床成因类型，展示了该区矿产资源分布特征，对下一步资源远景评估具有指导意义。
张江伟, 高永宝
食物消费是决定土地资源承载力的重要指标，也是反映居民生活水平的重要依据。青藏高原食物消费数据是基于西藏统计年鉴数据，整理城镇与农村主要食物种类与消费量，如粮食、肉、蛋、奶的消费量；结合典型县域问卷调研数据，统计整理典型县域食物消费种类与数量数据。该数据集包括：（1）青藏高原城镇与农村食物消费数据；（2）青藏高原典型县域消费数据。数据可用于分析青藏高原食物消费的空间差异，对青藏高原的土地承载力研究有重要意义。
杨艳昭
该数据包含了南亚五国（缅甸、泰国、老挝、越南、柬埔寨）网格尺度的未来水资源未来预估数据（2010-2100年）。数据来源于跨领域国际影响模型比较计划（ISIMIP）中DBH模型的输出结果，将多个气候模式的气象数据作为输入，并最终获取了高排放情景下（RCP8.5）的各个模式的平均值。采用空间插值的方法从0.5度的水资源量数据降尺度得到0.25度水资源量预估数据。ISIMIP提供的数据经过良好的数据质量检测和控制，数据插值之后没有进一步验证。该数据可用于南亚五国水资源评估。
刘星才
冰盖表面融化是影响格陵兰冰盖物质平衡的主要原因，同时冰雪的反射率较高，冰盖表面融化会造成辐射能量收支差异，进而影响海-陆-气之间能量交换。高分辨率冰盖表面融化产品的生成，对研究格陵兰冰盖表面融化及其对全球气候变化的响应提供重要信息支撑。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品，对微波辐射计当日、冬季（12-次年2月）平均和1月平均进行波段合成，利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合，使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取格陵兰冰盖表面融化，得到1985年、2000年、2015年格陵兰冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集，凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应，空间细节特征更加清晰，保持了原辐射计产品的动态范围，有效地抑制了辐射计噪声。该数据集的数据类型为整型，其中1代表融化，0代表未融化，255代表冰盖以外掩膜区域，数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
本数据是锆石和铌钽铁矿U-Pb年龄。采集5件样品（T-5为片麻状正长花岗岩、T-1为正片麻岩、T-3和T-5为黑云母二长花岗岩，T-9为Li-Be矿化的伟晶岩），破碎后手工淘洗分离出重砂矿物，经磁选和电磁选后，在双目镜下挑出铌钽铁矿（约500粒）和锆石（大于1000粒）。选取代表性铌钽铁矿和锆石制靶后通过显微镜透射光和反射光照相，采用BSE对铌钽铁矿内部结构进行研究。锆石U-Pb年代学在西安地调中心的193 nm激光剥蚀系统（New Wave）和多接收器电感耦合等离子体质谱仪上完成。铌钽铁矿U-Pb年代学测试在中国地质科学院S155激光剥蚀系统和多接收器电感耦合等离子体质谱仪上完成。T-5锆石15个测点的加权平均年龄为900±9 Ma；T-1锆石20个测点的加权平均年龄为899±7 Ma；T-3和T-5样品的锆石21和14个测点的加权平均年龄分别为482±5 和475±5 Ma。T-9铌钽铁矿12个测点加权平均年龄为472±8 Ma。该数据厘清阿尔金造山带Li-Be成矿时代，为下一步该地区的Li-Be找矿提供方向。
高永宝, 张江伟
此数据包含1992年-2020年时间段的中亚，南亚和中南半岛地区的空间分辨率为300m土地覆盖数据，包含10个一级类别，由原数据的二级类别合并而来。数据基于欧空局的1992年-2020年时间段地表覆盖产品 CCI-LC，对耕地、建设用地和水体等地类进行修正。基于清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）、美国NASA的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，500m栅格）、美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本全球林地数据的（PALSAR/PALSAR-2，25m）的一致区获取训练样本，应用谷歌地球数字引擎及其随机森林算法，对研究区待修正区域进行机器判别，获得修正的土地覆被产品。应用2019年和2020年的谷歌地球高清影像，对耕地、建设用地和水体变化区域的精度进行分层随机抽样验证，三种地类分别抽取了1200个、共计3600个，相比 CCI-LC数据，本修正产品在该变化区域的精度提升了11%到26%。
许尔琪
基于台站历史逐日最高温数据以及再分析资料数据集，发展了一个基于一阶自回归和多元线性回归模型的逐日最高温统计降尺度模型，并由全球气候模型（CNRM-CM6-1）的 IPCC CMIP6 情景数据驱动该统计降尺度模型，预估中亚65个台站2015-2100年5种热浪指数（热浪事件数 （HWM），热浪频数（HWF）， 热浪强度（HWM）， 热浪最大持续时间（HWD），热浪振幅（HWA））的未来变化情景。最终获得2015-2100年四种排放情景下（SSP126，SSP245，SSP370，SSP585），中亚65个台站热浪变化情景数据集。
范丽军
1） 数据内容：该数据是对云南省武定县己衣镇江西坟遗址的人骨骨胶原进行研究产生的碳氮同位素数据，可以用来初步分析武定县江西坟遗址人类食谱结构，揭示当地古代人群的生业模式情况。2） 数据来源及加工方法：兰州大学环境考古团队提供，利用酸-碱-酸实验流程和气体稳定同位素质谱仪（Finnigan DELTAplus Isotope Ratio Mass Spectrometer）获取。3） 数据质量：9.38KB数据量。4） 数据应用成果及前景：数据用于探索遗址人骨稳定同位素在揭示云南地区史前生业模式发展历程中的研究潜力。
马敏敏
1） 数据内容：该数据是对青藏高原林芝地区立定遗址文化层堆积剖面进行研究产生的古DNA数据，包括4个层位10个堆积物古DNA样本的HiseqX宏基因组预测序数据。可以用来初步分析林芝立定遗址堆积物古DNA记录的物种组成的历时性变化，揭示当地古代农业发展的历程。 2） 数据来源及加工方法：课题组自有数据，利用Pair-end建库测序方法和illumina HiseqX测序平台检测获取。 3） 数据质量：20.3MB数据量，Q30>85%。 4） 数据应用成果及前景：数据用于探索遗址堆积物古DNA在揭示青藏高原古代农业发展历程中的研究潜力。
杨晓燕
为描述青藏高原及周边地区（泛第三极地区）主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景，我们对15个番鸭大脑、肺、肝等组织，10个珍珠鸡大脑、心、肾等组织，12个猪肝组织，8个猪肌肉组织，45个狗脑、肝、脾等组织提取总RNA，利用illumina 2000平台开展双端测序，获得转录组重测序数据。本数据集包含1个数据信息表（excel）和90个转录组原始数据（fastq）。数据信息表记录样本采集时间、采集地、测序时间等基本信息。为探索泛第三极地区主要家养动物驯化、迁徙、扩张等群体历史事件提供基础数据，为进一步探讨驯化动物环境适应机理提供资料。
彭旻晟
为描述青藏高原及周边地区（泛第三极地区）主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景。我们对采集自中国广东省、海南省、浙江省、湖南省、贵州省的50个番鸭血液提取总DNA，利用illumina 2000平台开展双端测序，获得50个番鸭基因组重测序数据，本数据集包含1个数据信息表（excel）和50个基因组原始数据（fastq）。数据信息表记录样本采集时间、采集地、测序时间等基本信息。为探索泛第三极地区番鸭驯化、迁徙、扩张等群体历史事件提供基础数据，为进一步探讨驯化动物环境适应机理提供资料。
彭旻晟
本数据集包括藏东南站、阿里站、慕士塔格站、珠峰站和纳木错站的大气气溶胶颗粒物的PM2.5质量浓度（单位为μg/m3）。气溶胶PM2.5细颗粒物是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，对空气质量和能见度等有重要的影响，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。PM2.5的浓度特性数据以每5 min获取一组数据的频率进行产出，能实现小时、昼夜、季节和年际等不同时间尺度气溶胶质量浓度的分析，这为青藏高原地区不同位置的气溶胶质量浓度在不同时间尺度上的变化及其影响因素分析，以及当地空气质量评价，提供了重要的数据支撑。该数据为已发布数据《青藏高原不同站点气溶胶颗粒PM2.5浓度数据集（2018和2019）》的更新。
邬光剑
青藏高原是对人类生存最具挑战性的环境之一，被誉为地球的“第三极”。平均海拔在4000米以上，4000m的氧分压仅为海平面60％左右。高原缺氧对于人类生存是一个强烈的选择压力，大部分高原非适应性个体暴露于高原缺氧环境会导致红细胞数量增加（红细胞增多症）和红细胞积压（Hematocrit, HCT）水平升高。高原藏族遗传背景单一，长期高海拔环境对高原适应相关基因有正选择作用，造成不同海拔梯度在相关的单核苷酸多态性（SNP）存在稳定连锁遗传差异，适于研究高海拔适应性表型与基因型间的关联。本研究采用DNA微阵列（DNA Array）的方法，对比了150例高原藏族及非藏族东亚人的男性全基因组芯片数据，每个样品获取约70万位点（包括核基因组、线粒体DNA和Y染色体）分型结果，分析其差异SNPs、基因及信号通路，并检测高原藏族男性为适应高海拔低氧环境产生的分子水平的适应性进化特征。该数据有助于从核基因组角度解析藏族人群的遗传适应性，通过与高原周边人群数据的比较，可以较为全面地了解高原土著男性的适应性进化。为研究人类及生物进化、探究高低海拔人群的分子水平差异性、不同地理环境人群的同源关系和低氧对于基因的选择作用等提供基础的遗传参考数据。
孔庆鹏
为研究藏族人群的父系遗传结构，我们采集了阿里（n=211）、昌都（n=119）和林芝（n=117）的男性藏族个体共447个。首先，通过SNP分型的方法，确定了每个样本的单倍群归属。其次，采用ABI 3130XL，用荧光标记引物对8个STR位点进行检测，以进一步研究该人群的Y染色体遗传多样性。结果表明，三个地区的藏族人群以D类群为主（阿里54.50%、林芝64.10%、昌都67.23%），其中D-P47的频率最高（阿里29.39%、林芝51.28%、昌都55.46%），D-N1则呈现相反的趋势，昌都10.92%、林芝11.97%、阿里21.33%。其次是O-M117（平均频率25.28%），其中阿里最高（29.86%）、其次是林芝（26.50%）和昌都（15.97%）。此外，相比于其他两个群体，阿里藏族群体中还有着较多的欧亚西部组分，如R-M17（1.42%）、R-M343（1.42%）、以及J类群，这反映了欧亚西部人群对藏族人群的遗传影响。本数据及和去年发布的拉萨藏族Y染色体数据相整合，能够实现不同藏族人群的遗传结构的比较，进而通过系统发育以及溯祖分析，能够揭示不同藏族人群的群体历史。
孔庆鹏
1）本数据是依据最新的22个CMIP6耦合全球气候模式模拟结果计算的Aridity Index（干燥指数）数据；2）计算公式为P/PET(降水与潜在蒸散发的比值)，PET的计算依据PM公式；3）包括SSP2-4.5与SSP5-8.5两种情境的中亚大湖区1900年1月到2100年12月的月数据，分辨率为1度*1度；4）该数据可用于分析未来中等以及高排放情境下中亚大湖区干湿格局分布以及演变过程的预估。该数据已进行3个月滑动处理。
华丽娟
中亚西亚野外气象站观测数据集（2019-2020）包括哈萨克斯坦（5个站），吉尔吉斯斯坦（1个站），塔吉克斯坦（3个站），乌兹别克斯坦（1个站），伊朗（2个站）共12个野外气象观测站的气象月数据，涉及21个观测指标：月平均气温（TA）、月平均气压（PA）、月平均相对湿度（RH）、月总降雨量（Pr）、月平均风速（WS）、月平均风向（WD）、0cm月平均土壤温度（TS1）、5cm月平均土壤温度（TS2）、10cm月平均土壤温度（TS3）、15cm月平均土壤温度（TS4）、20cm月平均土壤温度（TS5）、40cm月平均土壤温度（TS6）、60cm月平均土壤温度（TS7）、100cm月平均土壤温度（TS8）、月总太阳总辐射（SR）、月总反射辐射（GR）、月总紫外辐射（UVR）、月总净辐射（NR）、月总光合有效辐射（PAR）、月总土壤热通量（HF）、月总日照时长（SD）。 12个野外站涵盖农田、森林、草地、沙漠、荒漠、湿地、高原、山地等不同生态系统类型，资料时间长度从2019年10月开始，至2020年12月。本数据集由地面气象观测站收集到的气象原始数据经筛查和审核后，进行格式转换后获得，数据质量良好。中亚地区气候类型多样，生态环境脆弱，气象灾害频繁，本数据集的建立对于开展长期的中亚生态环境监测、防灾减灾、中亚地区气候变化与生态环境等领域的研究提供了数据支撑，目前已经在中亚生态环境监测研究中获得了应用。
李耀明
1) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020），包括地表温度（Land surface temperature）、地表降水率（Mean total precipitation rate）、下行短波辐射（Mean surface downward long-wave radiation flux）以及下行长波辐射（Mean surface downward short-wave radiation flux）4个气象要素。 2) 该数据集以ERA5再分析数据为基础，辅以MODIS NDVI、MODIS DEM、FY3D MWRI DEM数据产品。通过多元线性回归方法对ERA5再分析数据进行降尺度处理，最后通过重采样生成。 3) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020）各数据要素均以TIFF格式存储，时间分辨率包括（每日、每月、每年），空间分辨率统一为0.1°×0.1°。 4) 本数据方便不会使用.nc格式的此类同化数据的科研人员和学生使用。在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。
朱立平, 杜宝隆
1）数据内容（包含的要素及意义）：高寒网19个站（藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站（共2个点，西北院和成都生物所）、玉龙雪山站、那曲站（含3个站点，青藏所、西北院和地理所）、海北站、三江源站、申扎站、拉萨站、青海湖站）2020年青藏高原气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和通量等数据） 2）数据来源及加工方法：高寒网19个站实地观测Excel格式 3）数据质量描述：站点日分辨率 4）数据应用成果及前景：在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。另外，该数据集是对中国高寒区地表环境与观测网络气象数据（2019）的更新。
朱立平
该数据集是根据24个CMIP6全球气候模式的historical（1951–2014年）、SSP2-4.5和SSP5-8.5（2015–2100年）试验数据，计算得出的在一带一路地区模拟性能较好的五个极端气温指数（最冷昼温TXn、最冷夜温TNn、夏日天数SU、热带夜数TR和霜冻日数FD）的未来集合预估数据。空间分辨率是1.875°×1.25°（经度×纬度），时间分辨率是年。该数据可以用于一带一路地区极端气温预估及风险防范。
钱诚
数据包含14块位于帕米尔-天山碰撞带内铁热克萨孜剖面白垩纪-上新世砂岩样品的碎屑锆石年代数据，沉积物中的碎屑锆石指示了沉积盆地的沉积过程与周缘造山带剥蚀过程间的耦合，是目前针对沉积盆地物源示踪的主要手段，同时也可以反应造山带的隆升过程。标准的提纯锆石样品过程包括碎样、震荡、磁选和重液分离，分离后的锆石经过制片与抛光后用于LA-ICP-MS测试，利用阴极发光照片选取不少于120个靶区测试样品铀铅同位素含量，样品通过Agilent 7500a Q-ICP-MS 和 a 193 nm COMPex Pro laser测试，并在DensityPlotter程序中进行年代的统计与处理。通过铁热克萨孜剖面的铀铅年代数据，得到了剖面内白垩纪-上新世地层的年代，铁热克萨孜地处狭窄的帕米尔和天山碰撞带，中生代-新生代沉积物源分别来自帕米尔和天山的剥蚀，给物源示踪分析提供了条件。通过此项数据，我们可以重建帕米尔北部与西南天山白垩系-上新世的构造演化过程。
付碧宏
通过对西城驿遗址、金蝉口遗址、山那树扎遗址、江西坟遗址、宗日遗址和邦嘎遗址等进行考古调查和发掘，获取了各遗址经纬度、高程、文化属性、文化遗物等基本信息；并且，对遗址发掘过程中的石制品、动植物遗存以及沉积物样品进行科学收集、鉴定和实验室分析，得到了一批遗址碳十四年代数据、孢粉数据、动物遗存骨骼单元分布鉴定数据、植物遗存鉴定数据以及相关同位素数据；同时，对青藏高原及其周边地区相关动植物遗存及同位素进行了整理。基于自然地理因子和不同时期遗址点，在最低成本的控制下实现节点间累积联结的方法，使用GIS（R语言）工具进行空间数值计算，将其结果作为史前时期（新石器—青铜时期)的交流路线。发现路线的形 态由新石器时期的东北—东部—东南—西南边缘呈月牙形环绕发展至青铜时期的由边缘延伸 至腹地呈网络化发展的趋势，这是由高原边缘的交流逐步演化成边缘—腹地的交流、并不断强化的表现。且通过采集青藏高原东部高寒草甸区共49个放牧家畜粪样品（牦牛粪 样品30个、马粪样品11个、羊粪样品8个），并在区域植被调查的基础上，对粪样品开展了花粉分析。该数据集为研究青藏高原新石器时代-青铜先民的活动历史和生业模式提供了数据支撑。
董广辉, 马敏敏, 侯光良, 杨晓燕
本数据集内容主要包括东昆仑造山带沟里金矿床（果洛龙洼和阿斯哈金矿床）黄铁矿原位微量元素（Table 1）以及原位硫同位素数据（Table 2）。黄铁矿的微量元素分析一部分在中国科学院地球化学研究所矿床地球化学国家重点实验室，采用配备相干Compex Pro 193 nm ArF准分子激光器的ASI分辨率-LR-S155激光微探针以及安捷伦7700x电感耦合等离子体质谱仪完成测试。另一部分在武汉上谱分析科技有限责任公司利用COMPexPro 102 ArF 193 nm准分子激光器搭载Agilent 7700e电感耦合等离子体质谱仪完成测试。微量元素含量处理中采用玻璃标准物质NIST 610，NIST 612进行多外标无内标校正(Liu et al., 2008)，USGS的硫化物标准物质MASS-1作为监控标样验证校正方法的可靠性。对分析数据的离线处理采用软件ICPMSDataCal (Liu et al., 2008)完成。黄铁矿的硫同位元素分析一部分在在中国科学院地球化学研究所矿床地球化学国家重点实验室，采用搭载了155arf-193nm激光烧蚀系统的Nu-Plasma III型多采集器(MC)-ICP-MS完成。另一部分在武汉上谱分析科技有限责任公司利用Geolas HD激光剥蚀Neptune Plus多接收杯电感耦合等离子体质谱（LA-MC-ICP-MS）完成。硫同位素质量分馏采用SSB方法校正。磁黄铁矿参考物质SP-Po-01（δ34Sv-CDT=1.4±0.4），黄铁矿参考物质SP-Py-01（δ34Sv-CDT=2.0±0.5‰）作为质量监控样品被重复分析，验证实验方法的准确性。该套数据已经发表在国际权威期刊《Ore Geology Reviews》（Li X.H., Fan H.R. *, Liang G.Z., Zhu R.X., Yang K.F., Steele-MacInnis M., Hu H.L. (2021). Texture, trace elements, sulfur and He-Ar isotopes in pyrite: Implication for ore-forming processes and fluid source of the Guoluolongwa gold deposit,East Kunlun metallogenic belt. Ore Geology Reviews 136）和《Journal of Asian Earth Sciences》上（Liang G.Z., Yang K.F. *, Sun W.Q., Fan H.R., Li X.H., Lan T.G., Hu H.L., Chen Y.W. （2021）. Multistage ore-forming processes and metal source recorded in texture and composition of pyrite from the Late Triassic Asiha gold deposit, Eastern Kunlun Orogenic Belt, western China. Journal of Asian Earth Sciences 220.）。主要成果如下：（1）通过对黄铁矿结构和地球化学综合研究，探讨了果洛龙洼金矿床和阿斯哈金矿床成矿流体性质和来源及多阶段成矿过程。区分出具有不同结构、微量元素含量和硫同位素的四种类型的黄铁矿，划分了四个成矿阶段；（2）果洛龙洼金矿床热液黄铁矿的S同位素特征和低Co-Ni含量，以及黄铁矿中流体包裹体的He-Ar同位素特征均指示，成矿流体主要来源于壳源长英质岩浆发生多期流体出溶，与H-O同位素分析结果以及东昆仑造山带东部出露大量的花岗岩一致;（3）阿斯哈金矿黄铁矿的硫同位素特征和微量元素特征指示，成矿流体均来源于近同期的花岗斑岩岩浆热液。成矿阶段流体在上升过程中，都混染了基性火山岩和沉积岩围岩，且混入量呈递增趋势。以上数据系统阐释了沟里金矿床的成矿流体性质特征和来源，精细刻画了多阶段成矿过程，明确了成矿机制，并构建了成矿模式图，对于探索东昆仑造山带金资源的勘探与开采具有重要意义。此外，该套数据可为东昆仑造山带其他金矿区成矿机制研究提供对比参考，对于系统探究东昆仑造山带金矿床的形成具有重大科学价值。
李兴辉, 梁改忠
通过在色林错流域和大通河的调查和苏热遗址的发掘，获取了11个旧石器-中石器时代遗址的经纬度、分布范围、地形特征、海拔高程、文化属性、文化遗物等基本信息；并且，对遗址发掘过程中的人工遗物、动植物遗存、土壤样品等进行了科学收集提取和实验室分析，得到了一批放射性碳测年数据、石制品测量数据和环境测试数据。该数据集丰富了青藏高原旧石器时代遗址的信息，为构建时空框架和文化序列提供了重要基础，为进一步研究青藏高原腹地的史前人类活动和生业模式提供了数据支撑。
张晓凌, 张东菊
"基于青藏高原不同的退化过程，分别将1990和2015的冻土退化、植被退化、盐碱化、沙漠化、土壤侵蚀过程作为主要的退化类型，选择对高原土地退化影响显著的退化过程进行叠加，评估从1990到2015时期内青藏高原土地退化变化趋势。土地退化类型分类：0 - No degradation； 1 - Salinization； 10 - Permafrost degradation； 11 - Salinization and permafrost degradation； 100 - Soil erosion； 101 - Soil erosion and salinization； 110 - Soi erosion and permafrost degradation； 111 - Soi erosion, permafrost degradation and salinization； 1000 - Desertification； 1001 - Desertification and salinization； 1010 - Desertification and permafrost degradation； 1011 - Desertification, permafrost degradation and salinization； 1100 - Desertification and soil erosion； 1101 - Desertification, soil erosion and salinization； 1110 - Desertification, soil erosion and permafrost degradation； 1111 - Desertification, soil erosion, permafrost degradation and salinization； 10000 - Vegetation degradation； 10001 - Vegetation degradation and salinization； 10010 - Vegetation degradation and permafrost degradation； 10011 - Vegetation degradation, permafrost degradation and salinization； 10100 - Vegetation degradation and soil erosion； 10101 - Vegetation degradation, soil erosion and salinization； 10110 - Vegetation degradation, soil erosion and permafrost degradation； 10111 - Vegetation degradation, soil erosion, permafrost degradation and salinization； 11000 - Vegetation degradation and desertification； 11001 - Vegetation degradation, desertification and salinization； 11010 - Vegetation degradation, desertification and permafrost degradation； 11011 - Vegetation degradation, desertification, permafrost degradation and salinization； 11100 - Vegetation degradation, desertification and soil erosion； 11101 - Vegetation degradation, desertification, soil erosion and salinization； 11110 - Vegetation degradation, desertification, soil erosion and permafrost degradation； 11111 - Vegetation degradation, desertification, soil erosion, permafrost degradation and salinization；"
赵广举
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