本数据集包括藏东南地区（Southeastern Tibetan Plateau, SETP）的矢量边界以及DEM、坡度、坡向、曲率等地形数据： 1、SETP_Boundary: 以帕隆藏布流域为中心，利用周边河网（包括雅鲁藏布江、怒江、澜沧江及各自支流）划分藏东南地区。该区域包括了念青唐古拉山东段、喜马拉雅山东段及横断山的西侧部分，是我国海洋性冰川分布最为集中的地区。 2、地形数据：基于NASA Earthdata数据中心提供的NASADEM数据，拼接生成了藏东南地区的DEM、坡度（SLOPE）、坡向（ASPECT）、剖面曲率（PROFC）和水体掩膜（SWB）数据。 3、山体阴影：基于藏东南地区的NASADEM进行表面分析，生产了高度角为45°的山体阴影数据。
赵凡玉, 龙笛, 李兴东, 黄琦, 韩鹏飞
1）将广域而复杂的地理空间区域，甚至一个完整的流域自动划分为可重复、地貌学上具有一致性的地形单元，这项工作仍然停留在理论概念阶段，在实际操作中存在巨大的挑战。地形单元是地形地貌的进一步细分，能够保证斜坡单元内部地貌特征具有最大均一性和不同单元之间的最大异质性，适用于地貌或水文建模、遥感图像中的滑坡检测、滑坡敏感性分析和地质灾害风险评价。2）斜坡单元是重要的地形单元类型，斜坡单元定义为分水线和汇水线围成的区域，而实际上分水线和汇水线围成的区域往往为多个斜坡甚至一个小流域。理论上，每个斜坡单元需要确保内部最大均质性和不同单元之间的最大异质性，斜坡单元是一块与邻近区域具有明显不同地形特征的区域，这些地形特征差异可以依据汇水或排水分界线、坡度和坡向等特征，例如山脊线、山谷线、台地边界、谷底边界等地貌分界线。依据高精度数字高程模型，可以手动绘制规模和质量适宜的斜坡单元，但是手动绘制的方法既费时又容易出错，划分的斜坡单元质量依赖于专家的主观经验，适用于小范围区域，不具有广域、普遍应用价值。我们针对该领域在实际操作中的空白，提出了一个创新的建模软件系统，实现斜坡单元的最佳划分。3）基于汇流分析和坡向分割的斜坡单元自动划分系统V1.0，基于Python编程语言编写，作为GRASS GIS内插模块进行运行和计算，在给定数字高程数据和一组预先定义的参数实现斜坡单元的自动划分。4）基于 Python编程语言，代码具有灵活可变性，适用于具有不同专业知识的科学人员进行大范围的自定义和个性化定制。此外，该软件能够提供高质量的斜坡单元划分结果，反映区域主要地貌特征，为精细化滑坡灾害评价和预报提供基于的评价单元。可服务于地区土地利用规划，灾害风险评价与管理，极端诱发事件（地震或降雨等）下的灾害应急，以及对滑坡监测设备的遴选和预警网络的合理有效布置和运行具有重大的现实指导意义，在滑坡发育严重的地区都可以推广应用。
杨仲康
1）在山区，由于复杂的地形地质背景条件，在降雨、融雪、地震和人类工程活动等外界因子触发下，极易发生滑坡，导致生命财产损失和自然环境的破坏。为了满足工程场地建设的安全性、土地利用规划的合理性和灾害减缓的迫切性需求，需要展开区域滑坡敏感性评价。当利用多种不同的方法得到多个不同评价结果时，如何有效的将这些结果进行组合以得到最优的预测是当前仍未很难解决的一个技术难题，在确定某个区域滑坡敏感性评价的最优策略和最佳方法的操作执行方面仍然十分欠缺。2）利用传统经典的多元分类技术，通过对模型结果评估和误差量化，将最优评价模型进行组合，快速实现区域滑坡敏感性高质量评价。源代码基于R语言软件平台编写，用户需要单独准备一个本地文件夹，用来读取和储存软件运行结果，用户需要记住文件夹储存路径并在软件源代码中进行相应的设置。3）源代码设计了两种不同的模式来展示模型运行结果，以文本和图形格式的标准格式分析结果输出和需要空间数据并以标准地理格式展示的地理空间模式，4）适用于所有对滑坡风险评价工作感兴趣的人群。该软件能够为大专院校经验丰富的科研人员高效使用，也可以被国土环境规划、管理领域的政府人员和公益组织方便快捷、正确可靠的获取滑坡敏感性分级结果。可服务于地区土地利用规划，灾害风险评价与管理，极端诱发事件（地震或降雨等）下的灾害应急，以及对滑坡监测设备的遴选和预警网络的合理有效布置和运行具有重大的现实指导意义，在滑坡发育严重的地区都可以推广应用
杨仲康
本数据集包括青藏高原区域内甘肃、青海、四川、西藏、新疆和云南2000-2015年的社会、经济、资源等相关指标数据，数据来源于《甘肃统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《四川统计年鉴》、《西藏统计年鉴》、《新疆统计年鉴》、《云南统计年鉴》、《中国县（市）社会经济统计年鉴》以及中经网、国泰安等。统计尺度为县级单元尺度，包括甘肃省的玉门市、阿克塞哈萨克自治区、肃北蒙古族自治县等26个县级单位，青海省的德令哈市、乌兰县、天峻县等41个县级单位，四川省的石渠县、若尔盖县、阿坝县等46个县，西藏的日土县、改则县、班戈县等78个县，新疆省的乌恰县、阿克陶县、莎车县等14个县，云南省的德钦县、中甸县、福贡县等9个县；变量包括县域GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、规模以上工业企业工业总产值、社会消费品零售总额、居民储蓄存款余额、粮食产量、农作物总播种面积、普通中学在校生数和土地面积。该数据集可用于青藏高原社会、经济、资源状况评价等。
陈义忠
青藏高原作为世界屋脊，亚洲水塔，世界第三极，是中国乃至亚洲重要的生态安全屏障。随着社会经济的快速发展，人类活动明显增加，对生态环境的影响越来越大。选取耕地、建筑用地、国道、省道、铁路、高速公路、GDP和人口密度8个因素为威胁因子，并基于专家打分法确定威胁因子的属性，对青藏高原生境质量进行评估，从而获得1990、1995、2000、2005、2010和2015年共6期青藏高原农牧区生境质量的数据集。制作生境质量的数据集将有助于探索青藏高原的生境质量，并为政府制定青藏高原的可持续发展政策提供有效支持。
刘世梁, 刘轶轩, 刘世梁, 孙永秀, 李明琦
基于中国地面逐日气象要素数据集、全国地理基础数据、自然环境基础数据集，运用像元二分模型、密度分析、RclimDex、非平稳标准化降水蒸散指数(NSPEI)和双线性内插法等多种指标计算方法计算了横断山区的极端降水、极端气温、干旱强度、干旱频率等多种指标。该数据集包括横断山区的孕灾环境基础数据集、极端降水指标基础数据集、极端气温指标基础数据集、干旱强度和干旱频率基础数据集。该数据集可为区域内极端高温、降水和干旱风险评估提供基本的指标体系。我们得出横断山区内90%以上站点的极端气温暖指数显著上升，极端气温冷指数显著下降。南北气温差异显著，以青藏高原为界，北部气温日较差大，平均在13.83℃，南部气温日较差小，平均为11.38℃，南部平均的冰冻日数在1d左右。随着重现期的增加，持续干燥期（CDD）大于110d的区域逐渐由西部扩大到金沙江下游流域；在不同重现期下，持续降雨期（CWD）和年降水总量（PRCPTOT）的高值区集中在西部和南部的边缘；北部的日最大降水量（RX1day）在不同重现期下变化不显著，在60mm以下；最低气温极小值（TNn）和最高气温极大值（TXx）在空间分布上北低南高，40℃以上的高温普遍发生在南部的干旱河谷。
孙鹏
该数据集是2015年青藏高原基础数据，原始数据来源于国家基础地理信息中心，通过分幅数据拼接裁剪，形成青藏高原区域的数据。数据内容包括1：100万省级行政区划、1：100万道路、1：25万水系的地理图层。行政区划数据属性包括NAME、CODE、pinyin（名称、代码、拼音）；道路数据属性包括：GB、RN、NAME、RTEG、TYPE（基础地理信息分类码、道路编码、道路名称、道路等级、道路类型）；水系数据属性包括：GB、HYDC、NAME、PERIOD（基础地理信息分类码、水系名称代码、名称、时令）。
杨雅萍
该数据集记录了青海省全省行政区划，数据是按全省行政区划进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含9个数据表，分别为: 全省行政区划(2001年底).xls 全省行政区划(2002年底).xls 全省行政区划(2003年底).xls 全省行政区划(2006年底).xls 全省行政区划(2007年底).xls 全省行政区划(2008年底).xls 全省行政区划(2009年底).xls 全省行政区划(2013年底).xls 全省行政区划(2004年底).xls 数据表结构相同。例如全省行政区划（2001年底）数据表共有5个字段： 字段1：地区 字段2：土地面积（平方公里） 字段3：县级行政单位数 字段4：县级行政单位（地区）名称 字段5：街道办事处
青海省统计局, 青海省统计局, 青海省统计局
该数据集记录了青海省行政区划及州、地、市、县区名称1998-2000年的统计数据，数据按行业、区域、隶属关系和注册类型等划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含4个数据表，分别为： 行政区划及州、地、市、县区名称.xlsx 行政区划及州、地、市、县区名称1998年.xls 行政区划及州、地、市、县区名称1999年.xls 行政区划及州、地、市、县区名称2000年.xls 数据表结构相同。例如行政区划及州、地、市、县区名称1998年数据表共有9个字段： 字段1：地区 字段2：县级行政单位数个 字段3：县级行政单位地区名称 字段4：街道办事处 字段5：镇 字段6：农村乡政府 字段7：村民委员会 字段8：居民委员会 字段9：家属委员会
青海省统计局, 青海省统计局, 青海省统计局
该数据集记录了2013年-2014年青海省县（市）基本情况，数据是按年份进行划分的，数据统计区域涵盖西宁市、海东、海南、黄南、榆树、果洛、海西、海北等共计46个县市。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含2个数据表，分别为：县（市）基本情况（2013年）.xls，县（市）基本情况（2014年）.xls。数据表结构相同。例如2013年的数据表共有5个字段： 字段1：地区 字段2：行政区域土地面积 字段3：乡个数 字段4：镇个数 字段5：街道办事处个数
青海省统计局, 青海省统计局, 青海省统计局
本数据集包含2000-2015年青藏高原地区城镇分布、城镇人口和建成区。城镇分布数据为2015年县级矢量边界，城镇人口及建成区数据年份为2000年、2005年、2010年和2015年。其中，城镇分布与建成区数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所匡文慧老师研究团队，城镇人口数据来源于各年份人口普查数据、青藏高原所含各省统计年鉴等数据。数据质量优良，可用于青藏高原人口增长趋势分析、城镇扩展分析以及人类活动对城镇周边环境影响分析。
匡文慧
青藏高原农业发展总体区划图以乡镇为基本划分单元，综合考虑气候、地形、植被类型和盖度、土地利用类型及占比、自然保护区分布，以及生态保护重点和农业发展方向，提出了青藏高原面向生态保护的农牧业调控分区方案，将青藏高原划分为8个区（3个以生态保护为重点农牧业限控区、5个农业适度发展区）和23个小区，分区命名采用保护+农牧业发展方向的方式。该分区图旨在有效保护生态大基础上，适度发展青藏高原农牧业，可为保障生态安全屏障功能和可持续管理提供参考信息。
吕昌河, 吕昌河, 刘亚群, 刘亚群
基于“暴露性-敏感性-适应性”的脆弱性评估框架，构建了青藏高原农牧区脆弱性评估指标体系。指标体系数据包括气象数据、土壤数据、植被数据、地形数据和社会经济数据5大类，共计12个数据指标，主要来原于国家青藏高原科学数据中心和中国科学院资源与环境科学数据中心。基于6位相关领域专家的问卷调查，利用层次分析法确定指标权重，最终形成涉及青藏高原农牧区生态暴露性、敏感性、适应性和生态脆弱性4个1公里网格数据。数据可为青藏高原生态脆弱区识别提供参考。
刘世梁, 战金艳, 滕艳敏, 刘世梁
青藏高原基础地理基本情况数据集主要包含青藏高原215个县域尺度的基础地理基本情况参数。数据时间范围为2000-2015，时间分辨率为5年。主要统计指标为降雨量、温度、湿度、人口和地类面积，涉及县域有乃东区、桑珠孜区、噶尔县、吉隆县、玛多县、曲麻莱县等地区，县域名称数据集主要基于“1:25万全国基础地理数据库-2015版”的数据，数据来源为气象站点数据、地区统计年鉴等，通过Excel表达。本数据为掌握青藏高原县域尺度自然地理本底条件提供参考。
冯晓明
汉班托塔和科伦坡地区防灾减灾设施空间分布数据集（2016-2018年）是基于高分辨率遥感影像进行分类信息提取获得的。基于融合得到的1-2米的遥感影像数据，结合POI数据，分别开展了医院、消防和避难设施等相关的基础设施分布信息提取，在此基础上，将OSM的相关图层、POI图层与提取的结果、影像进行叠加，通过目视检查等方式发现错误，进行提取结果的修正，最后形成汉班托塔节点和科伦坡区域的防灾减灾相关设施分布矢量图层数据。
董文
“一带一路”沿线的34个关键节点区域城市化率数据是收集并降尺度而来。首先收集到国家尺度或省级尺度的城市化率统计数据，采用GIS空间分析技术，分析城市化率与夜间灯光NPP-VIIRS、路网密度等协变量的关系，运用空间回归分析方法建立了城市化率与协变量的空间回归模型，得到县级尺度城市化率数据，实现了城市化率的降尺度模拟。基于统计资料和空间分析最终整合成城市化率数据。该数据可为“一带一路”沿线关键节点和区域开展社会经济等研究提供重要的基础数据。
葛咏, 凌峰
1、数据内容为塔里木河流城迪那河、库车-渭干河、喀什噶尔河河流尾间实测地下水水位月数据，要求是30眼井水位数据，但本数据井数达到44眼水位数据；2、通过HOBO解译为CSV，通过MATLAB寻找单位为时缺值，再经过Excel筛选，提取，计算，即：经过原始数据解译，通过时、日数据，计算得出月数据；3、数据为实测数据，保留2位小数，单位为米，数据准确；4、数据可应用于科学研究及为地方健康发展地下水水位数据。
陈亚宁, 郝兴明
三江源国家公园包括长江源、黄河源、澜沧江源3 个园区，总面积为12.31 万平方公里，介于东经89°50'57"—99°14'57"，北纬32°22'36"—36°47'53"，占三江源国土面积的31.16%。 本数据集是基于《三江源国家公园总体规划》中的三江源国家公园区位图进行数字化而产生。数据包含长江源园区、黄河源园区和澜沧江园区的边界。 数据格式为Shapefile格式。推荐使用arcmap打开数据。
王旭峰
青藏高原生态保护和农牧业调控区划图以乡镇为基本划分单元，综合考虑地形（海拔、坡度）、植被类型和盖度、土地利用现状和农业利用类型、自然保护区分布，以及生态保护重点和农业发展方向，提出了青藏高原面向生态保护的农牧业调控分区方案，将青藏高原划分为8个区（3个以生态保护为重点农牧业限控区、5个农业适度发展区）和23个小区，分区命名采用保护+农牧业发展方向的方式。该分区图旨在有效保护生态大基础上，适度发展青藏高原农牧业，可为保障生态安全屏障功能和可持续管理提供参考信息。
吕昌河, 吕昌河, 刘亚群, 刘亚群
该数据集分析了2018-2019年全球典型洪水灾害事件的时空分布规律、影响及损失情况。2018年，全球洪水灾害发生次数共109起，死亡人口1995人，受灾人口总数达1262万人次，直接经济损失约为45亿美元，在全球近30年中处于较低水平。2018年全球洪灾事件发生次数上半年较下半年多，5月至7月发生频次较高。因此，以2018年美国弗罗伦斯飓风洪水、2018年尼日利亚尼日尔河洪水及2018年中国山东寿光洪水等三个典型灾害事件为案例，从灾害背景、致灾因子、受灾情况等方面进行了分析。
蒋梓杰, 蒋卫国, 武建军, 周红敏
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统中1:100万全国基础地理数据库，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将青藏高原作为一个整体进行了拼接融合、裁切，以便于青藏高原研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为青藏高原1:100万行政边界，包括行政国界线（National_Tibet_line）、省界（Province_Tibet），市（州）界（City_Tibet）县界图层（County_Tibet_poly）和县界线图层(County_Tibet_line)。 行政境界面图层（County_Tibet_poly）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 PAC 行政区划代码 513230 NAME 名称 县界名称 行政边界线图层(BOUL)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 630200 行政边界线图层(County_Tibet_line)属性项含义： 属性项 代码 描述 GB 630200 省级界线 GB 640200 地、市、州级行政区界 GB 650201 县级行政区界（已定）
国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心
本数据集包括祁连山地区2018年每日0.01°×0.01°地表温度产品。采用MYD21A1的温度数据（分辨率：0.01°）以及相关辅助数据，实现祁连山地区地表温度月/日合成产品的生产。参与反演的辅助数据包括经/纬度和儒略日信息。MYD21A1的温度数据（分辨率：0.01°）为MODIS官方产品，数据分为白天和夜晚，采用TES算法。下载地址：https://urs.earthdata.nasa.gov。
历华
此边界数据总集包含五种类型的边界： １、TPBoundary_2500m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程2500米的数据。 ２、TPBoundary_3000m：基于ETOPO5 Global Surface Relief，采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度（65~105E），纬度（20~45N）范围内海拔高程3000米的数据。 ３、TPBoundary_HF（high_frequency）：李炳元（1987）曾对确定青藏高原范围的原则与具体界线进行了较系统的讨论，从高原地貌形成和基本特征角度，提出了依据地貌特征、高原面及其海拔高度，同时考虑山体完整性作为确定高原范围的基本原则。张镱锂（2002） 根据相关领域研究的新成果和多年野外实践，论证确定青藏高原范围和界线的原则， 结合信息技术方法对青藏高原范围与界线位置进行了精确的定位和定量分析，得出：青藏高 原在中国境内部分西起帕米尔高原，东至横断山脉，南自喜马拉雅山脉南缘，北迄昆仑山— 祁连山北侧。 2017年4月14日，中华人民共和国民政部发布《关于增补藏南地区公开使用地名（第一批）的公告》，增加了乌间岭、米拉日、曲登嘎布日、梅楚卡、白明拉山口、纳姆卡姆等6个藏南地区地名。 ４、TPBoundary_new (2021)：伴随青藏高原研究的深入，高原内外多学科研究程度和认识的提高，及地理大数据、地球观测科学和技术的进步，张镱锂等2021年版青藏高原范围界线数据研发基于ASTER GDEM和Google Earth 遥感影像等资料综合分析完成，该范围界线北起西昆仑山-祁连山山脉北麓，南抵喜马拉雅山等山脉南麓，南北最宽达1560 km；西自兴都库什山脉和帕米尔高原西缘，东抵横断山等山脉东缘，东西最长约3360 km；经纬度范围为25°59′30″N~40°1′0″N、67°40′37″E~104°40′57″E，总面积为308.34万km2，平均海拔约4320 m。在行政区域上，青藏高原分布于中国、印度、巴基斯坦、塔吉克斯坦、阿富汗、尼泊尔、不丹、缅甸、吉尔吉斯斯坦等9个国家。 ５、TPBoundary_rectangle：根据范围Lon（63~105E） Lat（20~45N），画取长方形，数据采用经纬度投影WGS84。 青藏高原边界作为基础数据，可以为各类地学数据及科学研究青藏高原作参考依据。
张镱锂, 任慧霞, 潘小多
青藏高原流域边界数据集使用2000年的航天飞机雷达地形任务收集的干涉合成孔径雷达SRTM DEM 数据、参考河流、湖泊等水系辅助数据，利用arcgis水文模型，分析、提取河网，将青藏高原划分为AmuDayra、Brahmaputra、Ganges、Hexi、Indus、Inner、Mekong、Qaidam、Salween、Tarim、Yangtze、Yellow等12个子流域。其中研究区外围边界是基于2500米等高线。
张国庆
本数据集是2015年青藏高原县级地级行政单元边界矢量数据，数据为Shapefile格式，包含西藏自治区、青海省、甘肃省、云南省、新疆维族自治区、四川省等各省级行政单元在青藏高原范围内的县级行政单元边界，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究，是统计青藏高原各县级单元社会、经济、人口等城镇化指标的基础地理数据。该数据是以数据抓取的方式，通过高德地图提供的行政区划数据获取API接口收集整理获得。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统。
杜云艳, 杜云艳, 杜云艳, 杜云艳
南极行政边界数据集包括南极范围内国家的国界（Antarctic_National）矢量空间数据集及其对应的名称、类型相关属性数据：（CITY_POP）、（ENG_NAME）、（CNTRY_NAME）、(TYPE)、(CNTRY_CODE)、（YEAR）。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，南极地区数据集为南极专用投影参数（South_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap, ADC WorldMap
本数据集是2015年青藏高原地区地级行政单元边界矢量数据，数据为Shapefile格式，包含西藏自治区、青海省、甘肃省、云南省、新疆维族自治区等各省级行政单元在青藏高原范围内的38个地级行政单元，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究，是统计青藏高原各地级单元社会、经济、人口等城镇化指标的基础地理数据。该数据是以数据抓取的方式，通过高德地图提供的行政区划数据获取API接口收集整理获得。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统。
杜云艳, 杜云艳, 杜云艳, 杜云艳
本数据集是2009年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳, 杜云艳, 杜云艳, 杜云艳
北极行政边界数据集包括北极范围内国家的国界（Arctic_National），省界（Arctic_Provincial）、县界（Arctic_Prefecture）矢量空间数据集及其对应的名称、类型相关属性数据：（LOCAL_NAME）、（ENG_NAME）、（CNTRY_NAME）、(TYPE)、(CNTRY_CODE)、（CONTINENT） 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，北极地区数据集为北极专用投影参数（North_Pole_Stereographic）
ADC WorldMap, ADC WorldMap
本数据集是2015年青藏高原省级地级行政单元边界矢量数据，数据为Shapefile格式，包含西藏自治区、青海省、甘肃省、云南省、新疆维族自治区、四川省等各省级行政单元在青藏高原范围内的行政边界，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究，是统计青藏高原各省级单元社会、经济、人口等城镇化指标的基础地理数据。该数据是以数据抓取的方式，通过高德地图提供的行政区划数据获取API接口收集整理获得。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统。
杜云艳, 杜云艳, 杜云艳, 杜云艳
北极的两个区域是由北极监测和评估方案工作组和北极人类发展报告确定的。 AMAP北极的地理覆盖范围从高北极地区一直延伸到加拿大、丹麦王国(格陵兰和法罗群岛)、芬兰、冰岛、挪威、俄罗斯联邦、瑞典和美国的亚北极地区，包括相关海域。阿拉斯加北极包含所有《阿拉伯国家、加拿大北部60°N与魁北克省北部和拉布拉多,格陵兰岛,法罗群岛,和冰岛,北县的挪威、瑞典和芬兰。俄罗斯的局势很难用简单的语言来描述。 人口学家划定的区域包括:摩尔曼斯克大爆炸区、涅涅茨人、亚马朗涅茨人、泰梅尔和楚科塔自治州、科米共和国的沃库塔市、克拉斯诺亚尔斯基克雷的诺里尔斯克和伊戈尔卡，以及萨哈共和国边界最接近北极圈的地区。
Arctic Monitoring And Assessment Programme
本数据包含黄河源园区、澜沧江源园区、长江源园区内的乡界矢量数据。本数据根据青海省测绘地理信息局发布的青海省电子地图册中三江源国家公园所在县的电子地图数字化得到。数据为ARCGIS的shp格式，属性数据中主要包含三个属性，乡镇名称：各个乡镇的名字（如：花石峡镇）；PAC：是行政区划代码（如：513230）；NAME：是属县的名称（如玛多县）。数据采用2000国家大地坐标系和1985国家高程基准。该数据是三江源国家公园重要的基础地理数据，为该区域的制图、调查提供基本信息。
青海省基础地理信息中心
中亚-西亚地区资源环境基础地理数据集主要包括6部分：中亚-西亚地区行政区划图、地形地貌图、水系图、年累积降水图、年平均温度图和潜在蒸散发分布图。其中行政区划图为最新的国家边界数据，地形地貌图DEM分辨率为90米，水系图为最新的一级河流矢量数据。年累积降水图和年平均温度图中降水和温度数据由长时间序列的站点数据插值得到，而潜在蒸散发分布图中的潜在蒸散数据是基于Penman-Monteith公式计算得到，降水、温度和潜在蒸散数据均由原始0.5°的CRU数据基于ArcGIS软件的双线性插值方法重采样为0.25°得到，且数据集经过严格的质量控制和一致性检查，相关研究(Deng and Chen, 2017; Li et al., 2017; Li et al., 2016)表明该数据集在中西亚地区对气候相关研究具有很好的适用性。数据由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。
许文强
纳木错观测的大气和湖水中持久性有机污染物的浓度，包括：大气气态有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）、多环芳烃（PAHs）浓度的时间序列；大气颗粒态PAHs浓度的时间序列；湖水中溶解态持久性有机污染物（POPs）的浓度；湖水悬浮颗粒物中POPs的浓度。大气样品由纳木错多圈层综合观测站的大气主动采样器采集，采样器的流量为60 L min-1，隔天采集，每半个月为1个样品，采样体积约为600 m3。每个大气样品包括吸附颗粒态POPs的玻璃纤维滤膜（GFF，0.45 μm，Whatman）和收集气态POPs的聚氨酯泡沫（PUF，7.5×6 cm）。湖水样品为环纳木错15个采样点采集的表层湖水样品，水深0-1 m，每个样品体积为200 L。水样先通过0.7 μm的GFF膜过滤得到水中的总悬浮颗粒物，然后使用XAD-2填充的固相萃取柱富集水中的溶解态POPs。各介质样品均在青藏高原研究所环境变化与地表过程重点实验室进行样品前处理和仪器分析。样品前处理步骤包括索式提取、硅胶-氧化铝柱净化、过GPC柱去除大分子杂质、浓缩定容等步骤。分析测试仪器为美国热电公司生产的气相色谱-质谱联用仪（GC-MS, Finnigan-Trace GC/PolarisQ）。分离OCPs和PCBs的色谱柱为CP-Sil 8CB毛细柱（50 m×0.25 mm×0.25 μm），分离PAHs的色谱柱为DB-5MS毛细柱（60 m×0.25 mm×0.25 μm）。采样和实验室分析过程均遵循严格的质量控制措施，设置了实验室空白和野外空白。PAHs的回收率在65-92%之间，OCPs的回收率在64-112%之间，样品浓度未使用回收率进行校正。
王小萍, 王小萍
杜尚别土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，测量时间分别为1990.03.03和2018.03.16。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）
欧空局, 欧空局, 马海涛, 黄金川, 马海涛, 黄金川
本数据集为青藏高原土壤持久性有机污染物（POPs）的浓度数据,包括有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）、多溴联苯醚（PBDEs）和多环芳烃（PAHs)。本研究于 2007 年在 8 个土壤分区共采集土壤样品 40个。土壤样品主要在远离道路、居民区、农田等受人类活动影响的地区采集。采样方法是：利用不锈钢铲采集 0-5cm 表层土壤样品，在每个采样点 100 m2范围内各采集 5 个土壤样品（中心和每个角各一个样品）并混合成为一个样品。为减少可能的污染，所有土壤样品都用两层铝箔纸包裹，并放置于两层自封袋内密封保存。所有样品的分析工作均在中国科学院青藏高原环境变化与地表过程重点实验室完成。样品前处理步骤包括索式提取、硅胶-氧化铝柱净化、过GPC柱去除大分子杂质、浓缩定容等步骤。分析测试仪器为热电公司生产的气相色谱/离子阱质谱（Finnigan-TRACE GC/PolarisQ），分离OCPs和PCBs的色谱柱为CP-Sil 8CB毛细柱（50 m×0.25 mm×0.25 μm），分离PAHs的色谱柱为DB-5MS毛细柱（60 m×0.25 mm×0.25 μm）。实验过程中设置了实验流程空白。所有化合物实验室空白都没有检测到，这说明样品的分析过程中并没有造成污染。PAHs实验室样品的回收率在58-92%之间，OCPs的实验室样品的回收率在53-130%之间，样品浓度未使用回收率进行校正。
王小萍, 王小萍
中亚地区粗糙度数据，数据格式为“.tif”的栅格数据集。范围包含了里海在内的中亚五国地区。该数据由MODIS-NDVI数据集，根据地表植被覆盖度与地表中值粒径计算得到。该数据空间分辨率为500m，时间分辨率为16天，时间范围为2017年1月1日至2017年12月18日，其坐标系统为大地坐标系统。该数据集可为中亚地区沙漠油气田与绿洲城镇风沙灾害评估提供数据基础。该数据由中国科学院新疆生态与地理研究所提供。
高鑫
比什凯克土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，测量时间分别为1990.03.30和2018.04.12。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）。
欧空局, 欧空局, 马海涛, 黄金川, 马海涛, 黄金川
水系与流域分区数据（Inland water system and river basin regional dataset）是全球变化研究中的关键水文参数，其分布对研究节点各类水体性质、形态特征、变化和时程分配以及地域分异规律等具有重要研究意义。 本数据的基底数据从DIVA-GIS下载，以泛第三极范围内31个关键节点（Abbas, Alexander, Ankara, Astana, Bangkok, Chittagong, Colombo, Dhaka, Djibouti, Ekaterinburg, Gwadar, Hambantota, Karachi, Kolkata, Kuantan, Kyaukpyu, Maldives, Mandalay, Melaka, Minsk, Mumbai, Novosibirsk, Piraeus, Rayong, Sihanouk, Tashkent, Teheran, Valencia, Vientiane, Warsaw, Yangon）为研究区域，以行政边界数据为研究范围，保留了湖泊水库（面状水系）与江流河流（线状流域）的分布。最终得到了31个关键节点区域的水系与流域分区数据。 本数据集作为所有水文遥感数据的研究基础，为项目提供了水文基底数据。根据官方或节点所在政府信息和水系的变化趋势，本数据集可实时更新。
尚成
中亚沙漠油气田分布城镇分布数据，数据格式为“.shp”格式矢量数据。包括了中亚五国油气田及主要城镇居民点的分布。该数据由MODIS-MCD12Q产品提取裁切而成，该产品空间分辨率为500 m，时间分辨率为1年，其分类标准采用的是IGBP全球植被分类方案，该方案共分为17种土地覆被类型，其中城镇数据利用该分类方案中的建筑与城镇用地。该数据可为中亚地区沙漠油气田与绿城城镇风沙灾害评估和防治提供数据支撑。
高鑫
行政边界（Administrative boundary）是全球变化研究中的基底数据，是项目研究的关键基础。目前，DIVA-GIS是行政边界的重要数据源。 本数据的基底数据从DIVA-GIS下载，以泛第三极范围内31个关键节点（Abbas, Alexander, Ankara, Astana, Bangkok, Chittagong, Colombo, Dhaka, Djibouti, Ekaterinburg, Gwadar, Hambantota, Karachi, Kolkata, Kuantan, Kyaukpyu, Maldives, Mandalay, Melaka, Minsk, Mumbai, Novosibirsk, Piraeus, Rayong, Sihanouk, Tashkent, Teheran, Valencia, Vientiane, Warsaw, Yangon）为研究区域，基于官方行政单位（市）为基本单位，保留市级所在上一级（省级）行政单位为研究对象。如果所在节点的省级单位面积已超过1万平方千米，则保留该省级单位为研究区域。同时，如果所在节点的省级单位面积较小，则考虑了所在省级及其周边的政治经济影响，结合邻域省级单位，合并并保留至少1万平方千米的区域为研究对象。最终得到了所有31个关键节点区域的行政区域数据。 本数据集作为所有遥感数据的研究基础，为项目提供了基底数据。根据官方或节点所在政府信息，本数据集可实时更新。
尚成
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统中1:100万全国基础地理数据库，由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切，以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万行政边界，包括行政边界面图层（BOUA）和行政边界线图层(BOUL)。 政境界面图层（BOUA）属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 PAC 行政区划代码 513230 NAME 名称 壤塘县 行政边界线图层(BOUL)属性项名称及定义： 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 630200 行政边界线图层(BOUL)属性项含义： 属性项 代码 描述 GB 630200 省级界线 GB 640200 地、市、州级行政区界 GB 650201 县级行政区界（已定）
全国地理信息资源目录服务系统
该数据集包含了黄河源、长江源、澜沧江三个源区的每个流域的边界、总边界及其流域内部各个县的边界。 观测项目有：黄河源、长江源、澜沧江三个源区的每个流域的边界、总边界及其流域内部各个县的边界。
魏彦强, 三江源国家公园星空地一体化生态监测及数据平台建设和开发应用
该数据集记录青海省各行政区划中文名称，英文名称及地区与区县之间的所属关系。数据整理自统计年鉴： 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据集包含2个数据表，分别为：青海行政区划，分县区域变化。 数据表1：青海行政区划 数据表共有5个字段 字段1：地区 解释：地区中文名 字段2：地区英文名 解释：地区英文名 字段3：区县 解释：区县中文名 字段4：区县英文名 解释：区县英文名 字段5：土地面积 平方公里 数据表2：分县区域变化 数据表共有5个字段 字段1：区县 字段2：年份 字段3：面积 平方公里 字段4：乡镇个数 字段5：村民委员会个数
青海省统计局
西藏是国内自然生态系统类型最多的地域，是地学、生物学等有关学科十分理想的科学研究基地和天然实验室。为了更好保护这些宝贵的自然遗产，合理开发利用自然资源和开展科学研究，从1984年以来，在西藏自治区已建立了13个国家级和自治区级自然保护区，占地面积32.6万平方公里，占全国自然保护区总面积的49.3%。截至2012年底，西藏已建立各类自然保护区47个，其中国家级9个、省级14个、市级3个、县级21个，总面积41.22万平方公里，占自治区国土面积的34.35%，各类生态功能保护区达22个。 数据摘自中国自然保护区标本资源共享平台 。 数据表共有9个字段： 字段1：序号：保护区统一编号 字段2：保护区名称 字段3：行政区域：所属行政区域 字段4：面积（公顷） 字段5：主要保护对象 字段6：类型：保护区类型 字段7：级别：保护区所属级别 字段8：始建时间：创立时间 字段9：主管部门
中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所
基于中国科学院资源环境科学数据中心全球100万基础地理数据（2010年），在AarcGIS里分别提取北极八国（美国、加拿大、俄罗斯、挪威（含Greenland格陵兰和Faro岛）、丹麦、瑞典、芬兰、冰岛）在国家、省级层面的行政区划，分国别保存。数据格式是arcgis的shp格式，投影方式为GCS_WGS_1984. 国家级数据源自http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=205； 省级数据源自http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=206.
杨林生, 王利
“水权框架下黑河流域治理的水文-生态-经济过程耦合与演化”（91125018）项目数据汇交4-Basin-Plan-MDB 1.数据概述：澳大利亚墨累达令河2012年通过的流域规划修订版，以进行流域比较 2.数据内容：规划公开本（英文）
王忠静
一、概述 黄河是我国第二长河，黄河泥沙问题引起全世界人民的关注。流域是重要的自然单元，以SRTM-DEM与ASTER-GEDEM数据集为数据源，在ArcGIS软件平台下，利用河道烧录法与河道标量法相结合的方法，对黄河上游流域边界进行了提取，获得自黄河源区至河口镇整个黄河上游的流域边界。 二、数据处理说明 以美国发布的SRTM-DEM与ASTER-GDEM为数据源，在ArcGIS软件平台下，利用河道烧录法与河道标量法相结合的方法，对黄河上游流域边界进行了提取。由于三湖河口至河口镇河流比降极小，因此该段流域边界存在一定误差。 三、数据内容说明 该图以ArcGIS,.shp文件存储，流域边界横跨青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙五个省（自治区），总面积达55.06 × 104 km2。 四、数据使用说明 流域边界是水文、土壤侵蚀及非点源污染研究的重要自然单元，通过流域边界的提取，可以划定土壤侵蚀及非点源污染的迁移范围。
薛娴, 杜鹤强
“黑河流域生态-水文综合地图集”获黑河流域生态-水文过程集成研究-重点项目的支持，旨在面向黑河流域生态-水文过程集成研究的数据整理与服务，图集将为研究人员提供一个全面而详实的黑河流域背景介绍及基础数据集。 黑河流域水系图是图集水文水资源篇中一幅，比例尺1:2500000，正轴等积圆锥投影，标准纬线：北纬 25 47。 数据源：黑河流域河流数据、黑河流域水库分布数据、2009年黑河流域居民点数据、2008年100万黑河流域行政边界数据、黑河流域湖泊数据等基础地理数据。 黑河流域上游属青海海北藏族自治州祁连县和甘肃张掖、酒泉市肃南、肃北等县祁连山北麓部分，中游属甘肃山丹、民乐、甘州、临泽、高台、肃南、苏州、嘉峪关和玉门等市县，下游属甘肃金塔和内蒙古额济纳旗、阿拉善右旗，涉及三省（自治区），16个市、县（区，旗），56个镇、45个乡和4个苏木。表1为黑河流域行政区划的相关信息。
王建华, 王建华, 赵军, 赵军, 王建华, 王小敏, 王小敏, 冯斌, 冯斌
“黑河流域生态-水文综合地图集”获黑河流域生态-水文过程集成研究-重点项目的支持，旨在面向黑河流域生态-水文过程集成研究的数据整理与服务，图集将为研究人员提供一个全面而详实的黑河流域背景介绍及基础数据集。 黑河流域张掖灌溉渠系图比例尺1:2500000，正轴等积圆锥投影，标准纬线：北纬 25 47 数据源：黑河流域张掖灌溉渠系数据、2008年100万黑河流域行政边界数据、2009年黑河流域。 黑河流域的渠道主要分布在张掖，分为干、支、斗、农、毛五级渠道。
王建华, 王建华, 赵军, 赵军, 王建华, 王小敏, 王小敏, 冯斌, 冯斌
数据集为塔里木河流域行政边界矢量图，比例尺250000，投影：经纬度，数据包含空间数据和属性数据，主要为塔里木河流域县界名称及行政编码。
国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心
数据为塔里木河流域边界分布图，比例尺250000，投影经纬度，包括塔里木河流域子流域空间数据和属性数据，属性数据字段：Area（面积）、Perimeter（周长）、WRRNM（流域名称）、WRRCD（流域编码）
吴立宗, 吴立宗, 吴立宗, 吴立宗
疏勒河流域是河西走廊三大内陆河流域之一，近年来,随着气候的明显变化和人类活动的加剧,疏勒河流域水资源短缺和生态环境问题日益突出。研究疏勒河流域在未来气候情境下径流变化,对于制定合理的水资源规划以及展开生态环境保护具有重要意义。 数据集为疏勒河流域行政边界矢量图，比例尺250000，数据包含空间数据和属性数据，属性字段：Name（县界名称）、Code（行政编码）。 收集整理疏勒河流域基础、气象、地形地貌，专题数据等，为疏勒河流域治理提供数据支持。
国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心
一、黑河流域盆地边界，系基于高精度的数字高程模型（DEM），利用GIS水文分析功能分析获得的，并参考了遥感影像、地形图、地面考察和前人的研究成果。黑河流域地表集水区范围约25.5万km2，南起祁连山中段，北部边界是蒙古国境内的戈壁阿尔泰山脉，西起马鬃山山区，东至雅布赖山。与传统的黑河流域范围相比，新的流域增加了巴丹吉林沙漠、拐子湖、马鬃山北部区域以及外蒙古戈壁阿尔泰山南麓区域。 说明：南石河和北石河是由疏勒河冲积扇渗漏形成的河流，与石油河、白杨河和断山口河形成以干海子为尾闾湖的独立水文单元（花海盆地诸水系）。无论是从地表集水条件还是历史水系变迁，该水文单元与黑河流域的关系都大于其与疏勒河的联系，应该视为黑河流域的一部分。考虑到现代水资源利用现状，北石河经过人工改造已经与疏勒河干流直接贯通，是疏勒河向干海子输水的重要通道，已经成为疏勒河事实上的重要支流。在系列水利工程的影响下，石油河和白杨河与疏勒河的地表水力联系也远大于其与讨赖河的联系。 二、黑河流域黄委会修正边界 黑河流域黄委会修正边界是在“水利部黄河水利委员会”2005年编制的黑河流域边界的基础上，利用高精度的数字高程模型（DEM)，参考遥感影像、1：10万地形图、地面考察等资料获得。流域边界范围约7.6万km2，其中上游祁连山中段边界利用DEM根据GIS水文分析功能，严格按照山脊线提取，下游北部边界根据国际公约按照国界线划分。 三、黑河流域研究区边界 根据黑河流域盆地边界生成的扩展研究区，主要为了模型数据输入的需求。 以上三个边界是给黑河流域计划项目提供统一的研究区边界，建议使用黑河流域黄委会修正边界为核心研究区边界。
吴立宗, 吴立宗, 吴立宗, 吴立宗
数据集为青海湖流域行政边界矢量图，比例尺25万，投影：经纬度，数据包含空间数据和属性数据，主要为青海湖流域县界名称及行政编码。
国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心
数据集为天山北麓诸河流域行政边界矢量图，比例尺250000，投影：经纬度，数据包含空间数据和属性数据，属性字段：Name（县界名称）、Code（行政编码）。
国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心
数据集为柴达木河流域行政边界矢量图，比例尺250000，投影：经纬度，数据包含空间数据和属性数据，主要为柴达木河流域县界名称及行政编码。
吴立宗, 吴立宗, 吴立宗, 吴立宗
数据为柴达木河流域分布图，比例尺250000，投影经纬度，包括柴达木河流域空间数据和属性数据，属性数据字段：Area（面积）、Perimeter（周长）、WRRNM（流域名称）、WRRCD（流域编码）。
国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心, 国家基础地理信息中心
黑河流域是我国第二大内陆河流域，近30年来，黑河流域建立了较为完善的流域观测系统，已经成为我国重要的内陆河研究基地。流域是重要的自然研究单元，但黑河流域边界并不统一，为了便于用户使用数据，我们收集整理了文献中常见的5种黑河流域边界： 1）1985-1986年我国开始将黑河流域作为整体进行系统性的研究，在基础调查和掌握的大量资料的基础上，绘制了早期的黑河流域图，流域面积13.89万km^2。整个流域被划分为三个水文平衡区，分别为：黑河干流水系平衡区、北大河干流水系平衡区和马营-丰乐山前水系平衡区。 2）“九五”国家重点科技攻关项目子专题“黑河流域水资源合理利用与经济社会和生态环境协调发展研究”，考虑了县级行政单元的完整性，在第一个流域边界的基础上利用当时的行政界线对流域边界进行了修订，形成了目前“数字黑河”信息系统( http://heihe.westgis.ac.cn) 公布的黑河流域边界，流域面积12.87万km^2。水文单元的划分继承了原有的思路，共划分为三大水系，分别为东部水系、中部水系和西部水系。 3）在水利部黑河流域综合治理规划中，黑河流域面积被确定为14.29万km^2，水文单元被划分为中西部和东部两个独立的水系，面积分别为2.7万km2和11.6万km^2。 4）在2002-2006年开展的全国水资源综合规划中，“黄河流域（片）水资源综合规划”编制工作组于2005年编制《西北诸河水资源及其开发利用调查评价简要报告》，以水资源二级区和三级区为单位，完成了一系列自然地理与社会经济的统计表格和图件。在这次综合规划中，黑河流域的面积约为15.17万km^2，该方案并没有给出更加详细的子流域划分方案； 5）基于高精度数字高程模型（SRTM 和 ASTER GDEM），利用GIS水文分析方法确定的黑河流域边界。该边界经过了遥感和实地考察验证，在流域边界确定和子流域划分过程中同时还考虑了现代水资源利用现状。
王建华, 吴立宗, 吴立宗, 王建华, 吴立宗, 吴立宗, 王建华, 年雁云
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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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