该数据集是实测数据，通过2019-2021年三年的野外调查获得，共59个样点，590个样方。包含了祁连山地区14个典型县（阿克塞、大柴旦、德令哈市、都兰县、刚察县、高台县、格尔木市、皇城镇、茫崖市、门源县、祁连县、山丹县、肃南县、乌兰县）不同草地类型的草地生长状况，指标有物种多样性，优势物种，可食牧草、毒杂草、可食牧草干重和毒杂草的干重，该数据集将可食牧草和毒杂草分开调查可为计算有效的载畜量提供精准的数据支撑。
彭泽晨
沱沱河源区植被类型图是基于 319 个地面采样点数据结合随机森林(RF)分类方法进行创建的。随机森林分类器的16个输入变量包括了Landsat-8的可见光、短波红外和热红外波段值及其反演的植被指数和地表温度数据等。根据研究区的植被特征及多年冻土模拟的需要，该图对高寒沼泽草甸(alpine swamp meadow)、高寒草甸(alpine meadow)、高寒草原(alpine steppe)和高寒沙漠(alpine desert )等4种植被类型进行了分类。图件的空间分辨率为30 m，可以提供更细节的植被类型的位置信息。
邹德富, 赵林, 刘广岳, 杜二计, 胡国杰, 李智斌, 吴通华, 吴晓东, 陈杰
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
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
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
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
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
黑河大满站植物物候自动观测仪示范数据集数据是植物物候观测仪在黑河大满站搜集的玉米物候观测数据集，植物物候观测仪可通过基于多光谱成像仪和无线传输模块的物候观测硬件系统采集物候图像，通过在线计算与可视化的图像管理、物候信息处理和系统控制软件，实现对植物个体和群落尺度关键物候期的自动识别。通过植物物候自动观测仪采集的数据可以计算植被绿度指数、NDVI指数等指标，可以监测植物关键物候期变化过程，可以反映植被物候变化规律。
宋创业, 高立瑶, 吴冬秀
本数据包括第二次青藏高原野外综合科学考察的影像资料。影像资料内容包括科考途中自然保护区采集样方的样地照片，云南西北部和四川西部自然保护区的森林生态系统，草地生态系统，湖泊生态系统的影像，植被情况，野生动植物生境，保护区内的动物，植物和真菌类数据。此外，影像数据还包括科考的样品采集过程和社区调查中科考队员入户调查以及与当地保护部门访谈的影像资料。数据来源于无人机和相机拍摄，可为科学研究提供佐证和参考。
苏旭坤
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、海拔、生态系统类型、不同土层（SOC0-100 (kg Cm-2)； 0-100代表土层）、地下生物量含量。 2）数据来源 此部分数据是从文献中获取,具体文献来源参考说明文档。 3）数据质量描述 数据观测覆盖范围广，包含指标全面，展示了不同土层下的土壤有机碳含量，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地土壤碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原土壤的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民, 胡中民
1)数据内容 包括采样点的观测年份、经纬度、生态系统类型、年降雨量、干旱指数、年净初级生产力、地上生物量、地下生物量等数据。 2）数据来源 一部分来源于文献（1980-1995），另一部分来源于实地采样（2005-2006）。 3）数据质量描述 数据观测年份长，时间跨度大，覆盖范围广，包含指标多，具有较高的完整性和精确性，能满足对青藏高原草地植被碳储量的估算。 4）数据应用成果及前景 为预测未来青藏高原的碳源–汇效应及实现生态系统碳可持续发展提供基础数据。
胡中民, 胡中民
This file contains the datasets used in a manuscript published in JGR Biogeosciences (Nieberding, F., Wille, C., Ma, Y., Wang, Y., Maurischat, P., Lehnert, L., and Sachs, T.: Winter daytime warming and shift in summer monsoon increase plant cover and net CO2 uptake in a central Tibetan alpine steppe ecosystem, Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 126, e2021JG006441, doi:10.1029/2021JG006441, 2021.). The manuscript contains all the details on how the data was generated and processed and the corresponding code was published in the supplementary material.
Felix Nieberding, 马耀明, Christian Wille, Lukas Lehnert, Yuyang Wang, Philipp Maurischat, Weiqiang Ma, Torsten Sachs
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
载畜状态指利用实际载畜量与合理载畜量计算的草地承载状态，即通常所有的超载、平衡和不超载。本数据集包括草地载畜量压力指数和草畜平衡指数两个产品，草地载畜量压力指数=实际载畜量/合理载畜量，草畜平衡指数=（实际载畜量-合理载畜量）×100%/合理载畜量，实际载畜量数据来源于《青藏高原实际载畜量数据集（2000-2019）》，合理载畜量数据，来源于《青藏高原合理载畜量数据集（2000-2019）》。本数据集可以分析青藏高原载畜状态的时空变化特征，提取过渡放牧区域，评估青藏高原超载强度，对青藏高原生态保护、监测及预警具有重要应用价值。
刘斌涛, 刘斌涛, 刘斌涛, 刘斌涛
实际载畜量指一定面积的草地，在一定的利用时间段内，实际承养的家畜数量。实际载畜量通过青藏高原各省（区）、市（州）的统计年鉴和畜牧管理部门提供的统计资料整理得到，在统计资料中有存栏量、出栏量、出栏率、年末牲畜数量等多种统计口径，本数据集根据各区域统计资料情况统一采用年末牲畜存栏量作为实际载畜量计算标准。利用统计年鉴中的实际载畜量与人口密度、NPP、地形起伏度进行多元线性回归，建立了实际载畜量空间化模型，得到实际载畜量（羊单位，MU/km2）栅格数据，时间序列为2000-2019年，空间分辨率为250米。利用青藏高原核心牧区的果洛州、玉树州、昌都市、那曲市、阿坝州、甘孜州、甘南州的统计资料验证表明，空间化的绝对误差平均为27.48 MU/km2，相对误差平均为13.79%。本数据集可以分析青藏高原实际载畜量的时空变化特征，评估青藏高原草地承载特征，提取过渡放牧区域，对青藏高原生态保护、监测及预警具有重要应用价值。
刘斌涛, 刘斌涛, 刘斌涛, 刘斌涛
合理载畜量又称理论载畜量，指一定的草地面积，在某一利用时间段内，在适度放牧（或割草）利用并维持草地可持续生产的前提下，满足家畜正常生长、繁殖、生产的需要，所能承载的最多家畜数量。青藏高原合理载畜量数据利用基于MODIS反演的可食牧草产草量（鲜重，kg/hm2）数据，按照《草地载畜量及草畜平衡计算规范》（DB 51/T1480—2012）、《天然草地合理载畜量的计算》（NY/T 635—2015）评估得到草地的合理载畜量（羊单位，MU/km2）数据，时间序列为2000-2019年，空间分辨率为250米。本数据集可以分析青藏高原草地合理利用情况下理论承载量的时空变化特征，评估青藏高原草地承载特征，提取过渡放牧区域，对青藏高原生态保护、监测及预警具有重要应用价值。
刘斌涛, 刘斌涛, 刘斌涛, 刘斌涛
草地产草量是重要的草地生态参数，是监测草地生产力、估算草地合理载畜量和评估草地承载状态的重要依据。青藏高原草地产草量数据利用7、8月份采集的草地样方资料与MODIS NDVI、降水量、地形参数建立多元统计方程，反演得到总产草量（鲜重，kg/hm2）和可食牧草产草量（鲜重，kg/hm2）数据，时间序列为2000-2019年，空间分辨率为250米。利用分布于四川、西藏、青海、甘肃等区域的50个样方资料验证表明，遥感反演的总产草量绝对误差平均为734.75kg/hm2，相对误差平均为24.85%，可食牧草产草量绝对误差平均为715.81kg/hm2，相对误差平均为30.52%。由于青藏高原草地类型复杂，空间异质性高，实测草地样方与MODIS影像像元存在尺度不匹配等因素，这种精度扔能够满足大区域草地遥感监测要求。本数据集可以分析青藏高原草地生产力的时空变化特征，评估青藏高原草地承载特征，提取过渡放牧区域，对青藏高原生态保护、监测及预警具有重要应用价值。
刘斌涛, 刘斌涛, 刘斌涛, 刘斌涛
该数据为中国科学院藏东南高山环境综合观测研究站2016年在色季拉山西坡山顶架设自动气象站数据（AWS，Campbell公司），地理坐标为北纬29.5919，东经94.6102，海拔4640m，下垫面为高山草地。 数据包括气温（℃）、相对湿度（%）、风速（m/s）和气压(mb)日算术平均数据和降水的日累计值，原始数据2018年10月之前为30分钟一个平均值，此后为10分钟记录一个平均值。温湿度采用HMP155A温湿度探头测定，降雨量仪器型号为RG3-M，大气压力传感器探头为PTB210，风速传感器为05103，这些探头离地面2 m。数据质量方面：剔除了明显异常值，2019年上半年积雪导致电池损坏，数据有缺失，缺失的气温数据利用了附近站点4390m气温拟合回归矫正，已在数中标据黄，使用时请注意；降水量的监测从2019年8月开始。该数据站点为藏东南地区较高海拔的气象站，后续会不定期更新，可供研究生态、气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
罗伦
本数据集以大量的地面实测草地地上生物量数据为基础，以1980s中国植被类型图划分出温性草地类型，借助Google Earth Engine平台上的Landsat遥感数据，在不同草地类型分别构建了草地地上实测生物量-遥感数据的随机森林模型，在验证可靠的基础上，对1993～2019年间逐年的草地地上生物量进行了估算，从而形成了1993～2019年中国北方温性草地地上生物量的逐年空间数据集。地上生物量定义为单位面积内地面以上实存生活的植被有机物质总量。已对原有栅格值乘以系数100，单位：0.01克/平方米（g/m²）。本数据集可为中国北方温性草地资源、生态环境的动态监测和评价提供科学基础。
张娜
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0931-4967287
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