近期，国家青藏高原科学数据中心作为科研论文关联数据仓储，发布共享了“青藏高原逐年500米分辨率植被图（2000-2022）”。该数据集由中国气象科学研究院周广胜研究员团队和太原理工大学任鸿瑞教授团队共同开发，用户可开放获取，关联论文发表于Earth System Science Data。

植被作为地球生态系统的重要组成部分，在维持气候稳定、保护生物多样性等方面发挥着不可替代的作用。然而，随着全球气候变暖和人类活动增强，植被生态系统正经历显著变化，其结构、功能和空间分布均受到不同程度的影响。因此，构建长时序植被分布数据对于揭示气候变化和人类活动对植被生态系统的影响至关重要。

青藏高原（QTP）被誉为“第三极”和“亚洲水塔”，是全球气候调节、生物多样性保护以及区域社会经济发展的关键。本研究提出了一种结合参考植被图与年度动态更新的长时序植被制图方法，利用遥感、地形和气象数据，绘制了2000-2022年青藏高原逐年500米分辨率植被图（图1）。

图1：技术路线图

研究团队基于实地调查和现有的青藏高原植被分布数据，利用纯净度指标构建了植被类型样本库，并通过随机森林模型绘制了青藏高原2020年植被图（图2）。在此基础上，利用长时序MODIS遥感数据、地形和气象数据，结合连续变化检测（CCD）、潜在变化区域识别、真实植被类型识别和时空约束等方法，绘制了青藏高原2000-2022逐年植被图。

图2：青藏高原2020年500米分辨率植被图

本数据集具有较好的时空一致性。在所选区域中，CCD结果表明该区域的地表反射率在2011年出现明显变化（以黄色高亮显示），结合Landsat遥感影像可确定其在2011年前后发生了水体扩张（图3）。本数据集成功捕捉了这一变化，其分类结果与实际变化趋势一致，即由高寒荒漠（棕黄色）转变为水体（深蓝色）。此外，相较于MCD12Q1、CLCD和GLC-FCS30D等地表覆盖产品，本数据集进一步细化了青藏高原独特的高山植被、高寒草甸和高寒草原等类型（图4），能够更加准确地反映青藏高原的植被分布特征。

图3：植被制图验证：通过CCD、Landsat和本数据集对水体样本（35.2425° N,
82.9294° E）进行一致性变化检测

图4：本数据集与MCD12Q1、CLCD和GLC-FCS30D的比较. (a)高寒草甸和高寒草原为主的区域，(b)常绿针叶林和高寒草甸为主的区域

数据集及关联成果由中国气象科学研究院和太原理工大学的研究人员合作完成。相关研究得到了第二次青藏高原综合科学考察研究项目（2019QZKK0106）和国家自然科学基金（42141007）的资助。

论文信息：

Zhou, G., Ren, H.,Zhang, L., Lv, X., & Zhou, M. (2025). Annual vegetation maps in the Qinghai–Tibet Plateau (QTP) from 2000 to 2022 based on MODIS series satellite imagery. Earth Syst. Sci. Data, 17, 773–797, https://doi.org/10.5194/essd-17-773-2025.

数据信息：

周广胜, 任鸿瑞, 张磊, 吕晓敏, 周梦子. (2024). 青藏高原逐年500米分辨率植被图（2000-2022）. 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.301205. https://cstr.cn/18406.11.Terre.tpdc.301205.

Zhou, G., Ren, H.,Zhang, L., Lv, X., Zhou, M. (2024). 500 m annual vegetation maps of Qinghai Tibet Plateau (2000-2022). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.301205. https://cstr.cn/18406.11.Terre.tpdc.301205.