Randolph冰川目录（Randolph Glacier Inventory,RGI）是GLIMS（Global Land Ice Measurements from Space）发布的全球冰川轮廓的完整目录，目前共发布6个版本：2012年2月发布1.0，2012年6月发布2.0，2013年4月发布3.0，2014年12月发布4.0，2015年7月发布5.0，2017年7月发布6.0。本数据集包括6.0，5.0，4.0和3.2（修正版，2013年8月）共四个版本。 数据按照不同地区进行组织，每个地区包括一个shape文件（.shp文件及其相应的.dbf、.prj和.shx等文件），一个测高数据的.csv文件，每条冰川包含一条记录。 数据来源于GLIMS: Global Land Ice Measurements from Space（http://www.glims.org/RGI/） 数据质量检查包括几何、拓扑和属性检查，包括： 1） 所有多边形都使用ArcGIS Repair Geometry工具进行检查； 2） 删除了小于0.01平方公里的冰川； 3） 拓扑使用Does Not Overlap规则进行检查； 4） 属性表利用Fortran子程序和Python脚本进行数据质量检查。
Global Land Ice Measurements from Space（GLIMS）
数据包括纳木错和慕士塔格大气气溶胶数据集：TSP及锂、钠等元素成分月均值；纳木错和慕士塔格大气降水化学数据集：可溶性钠、钾、镁、钙等离子月均值；纳木错流域扎当冰川雪冰化学成分数据集：不同月份采集的雪坑可溶性钠、钾、镁、钙等离子浓度。数据用于对纳木错和慕士塔格地区的大气气溶胶元素含量、降水化学以及冰川雪冰化学记录进行定位观测。 样品在中国科学院青藏高原研究所青藏高原环境变化与地表过程重点实验室采用离子色谱分析仪ICS2500和ICS2000分别测定样品中可溶性阴阳离子浓度。 数据采集处理过程： 1.选择在青藏高原典型地区纳木错流域和慕士塔格峰地区架自动雨量筒采集降水样品。降水样品由SYC-2型降雨采样器采集，该采样器由采集器、感雨器和压盖驱动组成，样品采集器设有降雨采集桶和降尘采集桶，通过感雨器感知天气状况，当降雨开始时降雨采集桶打开，压盖压在降尘采集桶上，采集降雨样品时仪器自动记录降雨日期及降雨起止时间。降雨停止时，压盖自动翻转到降雨采集桶，完成一次降雨记录。降水结束后收集的样品置入20mL高密度聚乙烯洁净塑料瓶内并在-20℃的冰箱中冷藏。样品在运输、保存过程中处于冷冻状态，直至实验分析前从冰箱内取出在室温（20℃）下融化。降水样品采用中国科学院青藏高原研究所青藏高原环境变化与地表过程重点实验室的离子色谱分析仪ICS2500和ICS2000分别测定降水中可溶性阴阳离子。 2.架设于纳木错站的大气气溶胶采样仪距离地面高度为4m，安装有一台真空泵，利用太阳能电池板和蓄电池联合供电，空气流量由自动流量计记录，瞬时流量约合为16.7L/min。空气流量按纳木错地区的气象参数转化为标准体积。采用直径为47mm、孔径为0.4μm的Teflon滤膜，样品间隔天数为7天，每个样品的采样总流量约为120-150m³。采样后每个样品单独放置于一次性滤膜盒中并于冰箱中低温保存。采样前后将滤膜放置在恒温（20±5℃）恒湿（40±2%）环境中48小时，用万分之一电子天平（AUW220D，Shimadu）称重，前后重量之差即为滤膜上气溶胶样品的重量。采集到的样品在中国科学院青藏高原研究所环境变化与地表过程重点实验室利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测定18种元素的质量浓度。在室内外的操作过程中都采取严格措施防止可能的污染。 3.采用预先清洗的塑料小铲子从雪坑的下部向上每隔5cm（有的雪坑是每隔10cm）采集一个样品。样品在室温下溶化后置入20mL高密度聚乙烯洁净塑料瓶内并置于-20℃的冰箱中冷藏。样品在运输、保存过程中处于冷冻状态，直至实验分析前从冰箱内取出在室温下融化。样品在中国科学院青藏高原研究所青藏高原环境变化与地表过程重点实验室采用离子色谱分析仪ICS2500和ICS2000分别测定样品中可溶性阴阳离子浓度。人工采集冰川雪冰化学样品过程中均需穿戴洁净服、一次性口罩和塑料手套以防止产生污染。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成月均值连续序列。符合中国和世界降水、气溶胶、雪冰记录常规监测研究精度，满足与相关气候变化记录的对比研究。
康世昌
该数据集记录了西藏地区1951-2016年历年各地各种农作物产量数据。 数据集包含2个表： 主要农作物产量（包括：年份、粮食总产量、稻谷、小麦、冬小麦、青稞、豆类、其他、油菜籽、花生、蔬菜、青饲料等12个字段） 历年各县主要农作物产量（包括：年份、区县、粮食、谷物、豆类、油菜籽等6个字段）。 数据来自统计年鉴：《西藏社会经济统计年鉴》和《西藏统计年鉴》。
国家统计局
该数据集记录了青海省人口出生率、死亡率和自然增长率等人口变化指标。数据来自统计年鉴：《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，从青海统计年鉴中摘录，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表共有8个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：常住人口 解释：常住人口数量 万人 字段3：出生人口 解释：出生人口数目 人 字段4：出生率 ‰ 字段5：死亡人口 解释：死亡人口数目 人 字段6：死亡率 ‰ 字段7：自然增加人数 人 字段8：自然增长率 ‰
青海省统计局
数据源描述：数据根据文献资料整理得来：Huang, Q.S., Shi, R.D., O’Reilly, S.Y., Griffin, W.L., Zhang, M., Liu, D.L., &Zhang, X.R. (2015). Re-Os isotopic constraints on the evolution of the Bangong-Nujiang Tethyan oceanic mantle, Central Tibet. Lithos, 224-225, 32-45。 测试方法：主量元素XRF测试；微量元素ICP-MS测试；矿物EPMA测试；全岩Re-Os同位素稀释剂法TIMS测试；原位硫化物LA-MC-PMS测试。 数据加工方法：数据由分析仪器自动获取，年龄数据用ISOPLOT软件计算得来。 原始资料数据精度：主量元素分析精度为1-5%；微量元素分析精度为10%；Re-Os同位素分析精度见表中误差分析值。 数据生产过程：第一作者亲自分析获得，严格按照实验规范操作。 应用范围：地质学领域。 加工后数据精度：在加工生成数据表后精度与分析精度基本相同。 数据包含7个表： （1）橄榄岩全岩主量元素组成 （2）橄榄岩全岩Re-Os同位素 （3）硫化物Re-Os同位素 （4）橄榄岩全岩微量元素 （5）橄榄石组成 （6）尖晶石组成 （7）硫化物组成 橄榄岩全岩主量元素组成数据25个；全岩Re-Os42个；硫化物Re-Os13个；全岩微量25个；橄榄石组成40个；尖晶石组成52个；硫化物组成16个。 数据类型： 表1：全岩主量元素 数据类型：数字型 表2：全岩Re-Os同位素 数据类型：数字型 表3：硫化物Re-Os同位素 数据类型：数字型 表4：全岩微量元素 数据类型：数字型 表5：橄榄石组成 数据类型：数字型 表6：尖晶石组成 数据类型：数字型 表7：硫化物组成 数据类型：数字型 量纲（度量单位）： “全岩主量组成”量纲：百分比%；“Re-Os同位素”量纲：比值；“微量元素”量纲：ppm；“矿物组成”量纲：百分比%
丁林
本数据集为对南羌塘的班公湖、改则、东巧和安多地区花岗岩进行系统的多接收激光剥蚀电感耦合等离子体质谱（Laser Ablation MultiCollector Inductively Coupled Plasma Mass Spectrum，LA-MC-ICPMS）锆石Hf同位素测试得出的结果。 数据按照实验室标准获得，质量符合实验室要求。 数据主要用于青藏高原地质研究。
刘德亮
该数据集记录了西藏八宿地区然乌湖2009-05-15至2017-12-31，水温和水位变化的日值。观测仪器型号：HOBO 水位温度自动记录仪 U20-001-01，采集时间：30分钟。数字化自动采集数据。 严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，并已经在相关学术期刊发表。剔除了一些明显误差数据，缺失数据用空格表示。 数据采集地点：西藏东南部然乌湖 中湖出水口：经度：96°46'16"；纬度：29°29'28"；海拔：3928米。 下湖出水口：经度：96°38'52"；纬度：29°28'52"；海拔：3923米。 来古上湖： 经度：94°49'49"；纬度：29°18'07"；海拔：4025米。 数据包含以下字段： 字段1：站点编号 数据类型：字符型（50） 字段2：时间 数据类型：日期型 字段3：水温 ℃ 数据类型：双精度浮点型 字段4：相对水位 cm 数据类型：双精度浮点型
罗伦
该数据集包含了西藏自治区1965-2016年人均主要经济指标: 地区生产总值、农业总产值、工业总产值、粮食产量、社会消费品零售总额、储蓄存款余额、农牧民人均纯收入、全区职工人均纯收入等序列数据。数据整理自统计年鉴：《西藏社会经济统计年鉴》和《西藏统计年鉴》，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：人均主要经济指标，分县人均指标。 数据表1：人均主要经济指标 数据表共有9个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：地区生产总值 单位 元 字段3：农业总产值 单位 元 字段4：工业总产值 单位 元 字段5：粮食产量 单位 公斤 字段6：社会消费品零售总额 单位 元 字段7：储蓄存款余额 单位 元 字段8：农牧民人均纯收入 单位 元 字段9：全区职工人均纯收入 单位 元 数据表2：分县人均指标 数据表共有6个字段 字段1：区县 字段2：年份 解释：数据的年份 字段3：人均粮食占有量 单位 公斤 字段4：人均国内生产总值 单位 元 字段5：人均地方财政收入 单位 元 字段6：城乡居民储蓄存款余额 单位 万元
国家统计局
本数据集为基于Landsat卫星影像获取的喜马拉雅中段波曲流域1976、1991、2000、2010年四期冰川、冰湖的矢量数据。 数据源来自Landsat遥感影像 1976：LM21510411975306AAA05、LM21510401976355AAA04 1991：LT41410401991334XXX02、LT41410411991334XXX02 2000：LE71410402000279SGS00、LE71400412000304SGS00、LE71410402000327EDC00、LE71410412000327EDC00 2010：LT51400412009288KHC00、LT51410402009295KHC00、LT51410412009311KHC00、LT51410402011237KHC00。 从各期遥感影像上人工提取冰川、冰湖边界。 冰川、冰湖边界提取误差估计为0.5个像元。 数据文件： Glacial_1976：1976年冰川矢量数据 Glacial_1991：1991年冰川矢量数据 Glacial_2000：2000年冰川矢量数据 Glacial_2010：2010年冰川矢量数据 Glacial_Lake_1976：1976年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_1991：1991年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_2000：2000年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_2010：2010年冰湖矢量数据 冰湖矢量数据字段包括： 编号、名字、经纬度、海拔、面积、朝向、冰湖类型、长度、宽度、与冰川的距离
王伟财
青藏高原东北部1957-2009年0.25度气候数据集，包含降水、最高和最低气温、风速四个气象要素值，时间分辨率为逐日。 数据集包含2400个文本文件，每个文件里有降水（第一列）、最高（第二列）和最低（第三列）气温、风速（第四列）。每个文件名含有经纬度，每个文件代表相应网格点（0.25*0.25度）的四个气象要素值。 本数据是由高原东北部81个气象站观测资料网格化形成。考虑了气象条件随高程的变化。 网格化方法和步骤如下： 从气象局数据共享网（http://data.cma.cn）下载原始的逐日最高和最低气温、降水、风速。之后对数据进行质量控制。所用的原则为1)去除小于0，大于150mm逐日降水；小于-50°C，大于50°C逐日气温；小于0m/s风速；2）画出年序列降水、气温和风速，检查不正常的逐年变化，并通过台站迁移记录进行质量控制。对有非正常变化，但有台站迁移记录的数据，通过修改台站名称，对数据进行分段，如西宁站（52866）1996年出现不正常气温变化，通过记录发现西宁站在1996年后迁移，因此将1996年前的记录记为虚拟台站52867数据，1996年之后的仍记录为52866站的数据。如果数据出现异常变化，但没有台站迁移记录，则将异常变化的数据剔除，如1975年之前的德令哈站数据。有些台站有迁移记录，但数据没有异常变化，即假定迁移前后的台站仍处于相同的气候环境下，因此台站名称和数据记录没有任何改变。 质量控制后开始内插，其方法为1）计算日平均气温、降水和风速随海拔高度的变化。得出气温随海拔高度递减率为4.3°C/km,其决定系数R2为0.65。暖湿季（5-9月）逐日平均降水量随海拔高度有一个不显著的增加（0.5mm/km，R2为0.1）。冷干季（10-4月）逐日平均降水量不随海拔变化。风速也随海拔高度有一个不显著的增加，其增加率为0.4m/s/km，R2为0.1。气温和风速随海拔的变化率用在整个时间段里，而降水随海拔递增率只用在暖湿季，冷干季递增率为0。2）空间内插时利用Synographic Mapping System (SYMAP,Shepard, 1984)方法。这个方法在内插时考虑台站之间的距离以及周围台站之间的角度以表示台站的密集程度。将距离和角度综合为一个权重，用在内插中。距离近且台站之间的夹角大的台站赋予大权重。3）将台站的经纬度、气象要素值、海拔、随海拔的变化率和权重同时考虑，内插出目标网格的值。内插时最大的搜索范围为周围55个台站，最小的搜索范围为周围4个台站。4）综合暖湿和冷干季节的降水，形成整个时段的降水序列。5）在方法测试期，留出了部分台站以检查网格化后的数据。6）验证通过后，所有的81个台站均用在最终网格化过程，并形成本套数据集。 Shepard, D. S., 1984: Computer Mapping: The SYMAP interpolation algorithm. Spatial Statistics and Models, G.Gaile and C. Willmot, Eds., Reidel 133-145.
兰措
本数据集包括青海果洛军牧场草甸碳通量站观测的生物量调查数据。时间范围为2005-2009年。 碳通量数据观测方法：采用涡度相关观测仪器，均为自动记录；生物量观测方法：收获法，置于60度烘箱中48小时承重。碳通量数据均为仪器自动记录，并进行了人工检查。 严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，并已经在相关学术期刊发表，数据观测过程中，仪器的操作、观测对象的选择等严格按照专业要求进行，可以用在植物叶片光合参数模拟和生产力估算中。 1) 果洛草甸生态系统生物观测数据 ： 日期, 站点编号, 植被类型 , 样地编号 , 地上生物量(g/m²) , 地下生物量(g/m²) , 总生物量(g/m²) 2) 果洛草甸生态系统碳通量观测数据： 站点编号, 日期 , 植被类型 , 土壤类型, 水汽通量(w/m²) , 碳通量(mg/m²·S) 数据精度良好，为定点观测数据。
赵新全
该数据集是2017年河湖源考察期间昂拉仁错的深度测量数据，可用于制作湖泊等深线图，用于湖泊水量估算以及流域内水量平衡研究。 数据观测时间为2017年8月29日至2017年8月30日。测量仪器为Lowrance HDS-5声纳测深仪。所测原始数据包含较多的无效深度数据，后期整理时已经过筛选剔除；选择的测线合理，保证数据涵盖了各个深度梯度。数据以excel文件存储。
王君波
本数据集包含2013-1-9至2013-10-16，班公湖水位的人工监测资料。每周读取水尺记录的水位资料。本数据表是由专人根据观测记录进行加工和质量控制。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，在加工生成数据表时，剔除了一些明显误差数据。 水位，单位：cm
赵华标
包含了西藏地区1989-1994年各地降水和雹日、大风日数据。数据整理自统计年鉴：《西藏社会经济统计年鉴》和《西藏统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表共有7个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：地点 字段3：年降水量 mm 字段4：5--10月降水量 mm 字段5：11--4月降水量 mm 字段6：雹日 day 字段7：大风日 day
国家统计局
该数据集记录西藏自治区1965-2016年人口出生率、死亡率和自然增长率等人口变化指标信息。数据整理自统计年鉴：《西藏社会经济统计年鉴》和《西藏统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表共有4个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：出生率 单位 ‰ 字段3：死亡率 单位 ‰ 字段4：自然增长率 单位 ‰
国家统计局
该数据集包含了西藏自治区1959-2016年农林牧渔业、工业总产值等序列数据。数据整理自统计年鉴：《西藏社会经济统计年鉴》和《西藏统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据集包含3个表：各县级农林牧渔产值，各县级农林牧渔工业产值，农林牧渔总产值。 数据表1：各县级农林牧渔产值 数据表共有3个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：区县 解释：统计区县 字段3： 产值 解释：当年农林牧渔产产值 万元 数据表2：各县级农林牧渔工业产值 数据表共有9个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：区县 解释：统计区县 字段3：农林牧渔总产值 万元 字段4：农业 万元 字段5：林业 万元 字段6：牧业 万元 字段7：渔业 万元 字段8：服务业 万元 字段9：工业 万元 数据表3：农林牧渔总产值 数据表共有7个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：总产值 万元 字段3：农业 万元 字段4：林业 万元 字段5：牧业 万元 字段6：渔业 万元 字段7：农林牧渔服务业 万元
国家统计局
该数据集包含了青海省1952～2016年农林牧渔及其服务业总产值和分别统计产值序列数据。数据来自统计年鉴： 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，从青海统计年鉴中摘录，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表共有8个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：农林牧渔总产值 万元 字段3：农业 解释：农业总产值 万元 字段4：林业 解释：林业总产值 万元 字段5：牧业 解释：牧业总产值 万元 字段6：副业 解释：副业总产值 万元 字段7：渔业 解释：渔业总产值 万元 字段8：农林牧渔服务业 解释：农林牧渔服务业总产值 万元
青海省统计局
该数据集记录了青海省1985-2016年进出口总额、进口总额、出口总额等序列数据。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。 数据表共有4个字段 字段1：年份 解释：数据的年份 字段2：进出口总额 万美元 字段3：进口总额 万美元 字段4：出口总额 万美元
青海省统计局
该数据集是2017年色林错流域典型下垫面径流场坡面产流观测数据，可用于寒区水文过程以及冻土学等学科领域。 观测点的下垫面为典型高寒草原。观测时间为2017年7月2日、2017年8月10日、2017年8月17日、2017年8月26日、2017年8月30日、2017年8月31日、2017年9月1日、2017年9月2日、2017年9月3日、2017年9月4日。观测内容包括 降雨时间、降雨时长、降雨量、平均降雨江都、径流量及径流系数。 降水时长精确到分、降水观测精确到0.1mm、径流量观测换算为mm，精确到0.01mm。原始数据经过质量控制后形成连续时间序列，通过计算得到每日均值指标数据。数据以excel文件存储。
张寅生
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0931-4967287
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