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。
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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。
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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。
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