中亚野外气象站观测数据集包括中亚10个野外气象站气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射、土壤热通量、日照时间和土壤温度等实地观测数据。10个野外站涵盖农田、森林、草地、沙漠、荒漠、湿地、高原、山地等不同生态系统类型。本数据集由地面气象观测站收集到的气象原始数据经筛查和审核后，进行格式转换后获得。数据质量良好。中亚地区气候类型多样，生态环境脆弱，气象灾害频繁，本数据集的建立对于开展长期的中亚生态环境监测、防灾减灾、中亚地区气候变化与生态环境等领域的研究提供了数据支撑，目前已经在中亚生态环境监测研究中获得了应用。
3320 2019-01-02
该数据集是刘勇勤课题组从2010年以来多次野外采样积累的数据汇总而成，包括青藏高原12个冰川的冰芯和雪坑微生物丰度数据（5409条记录）和38个冰川的溶解性有机碳和总氮数据（2532条记录，包括冰芯、雪坑、表面冰、表面雪和冰前径流等生境）。所采样的冰川覆盖范围广，气候条件多样，多年平均气温从-13.4℃（古里亚冰川）到2.9℃（朱溪沟冰川），多年平均降水量从76.9毫米（15号冰川）到927.8毫米（24K冰川）。这些数据可为研究冰川碳氮循环和全球变暖背景下冰川退缩对下游生态系统的影响提供基础数据。
288 2021-11-30
海冰表面积雪由于其高的反射率和低热导率，能够有效的调节海冰的变化（生长和消融），控制能量收支，是海冰厚度估算的重要参数。本数据集为2012-2020年（9月-4月）逐日的北极海冰表面积雪厚度数据。我们在原有的再分析重构模型（NASA欧拉海冰积雪模型）基础上，增加了一个融化过程，然后结合粒子滤波方法构建了北极海冰表面积雪厚度估算模型。利用ERA5提供的再分析数据（降雪、气温、风场）、OSI SAF提供的海冰漂移数据、NSIDC提供的海冰密集度数据驱动再分析重构模型获得模拟的积雪厚度，然后将遥感获取的积雪厚度数据同化到模型中得到结冰期（10月-4月）北极海冰表面积雪厚度数据。由于9月无遥感数据用于同化。因此，利用线性回归分析构建模拟积雪厚度与同化后积雪厚度的关系，得到9月份最终的积雪厚度数据。最后生成了2012-2020年（9月-4月）50 km分辨率的海冰表面积雪厚度数据。本数据集能有效的综合遥感数据和模拟数据的优势，与三种OIB数据均吻合良好（分别为NSIDC OIB Quick Look产品、NSIDC OIB L4级产品和NOAA提供的OIB产品），均方根误差分别为5.80 cm、4.61 cm和6.50 cm。本数据集能够为海冰厚度和体积的估算提供高精度的输入参数，有助于分析北极物质平衡和能量平衡，进一步推动气候模式的发展。
132 2021-12-09
我们提供了2019年夏季的青藏高原（TP）东北部的达日（4096米海拔，33.55°N，99.95°E）和德令哈（3137米海拔，37.47°N，96.81°E）的雨滴谱数据。雨滴谱数据由OTT HydroMet厂家制造的OTT PARSIVEL2雨滴谱仪的观测数据计算而来。雨滴谱数据质量控制（QC）流程在论文《雨滴大小分布的微观物理特征及对青藏高原东北部雷达降水估算的影响》中有所描述。提供的数据包括Nt（雨滴总数量浓度，m-3）、W（液态水含量，g m-3）、R（雨强，mm h-1）、Z（雷达反射率，mm6 m-3）、D0（体积中值直径，mm）和σm（质谱标准偏差）。提供了用矩法（MM）估计的伽马参数（N0、μ和λ）。还提供了标准化的伽马分布参数Nw和Dm。降水的微观物理特征的测量对于研究青藏高原上空降水的物理和动态过程非常重要。
115 2021-12-14
中亚是一个高度农业化的地区，其农业资源有限且非常脆弱。为了评估未来气候变化对中亚农业的潜在影响，我们基于3个全球气候模式的9千米动力降尺度结果生产了一个中亚农业气候指数（agroclimatic indicators）高分辨率预估数据集。这些农业气候指数是生长季长度（growing season length, GSL, days），有效积温（biologically effective degree days, BEDD, ℃），霜冻天数（frost days, FD, days），夏日天数（summer days, SU, days），热浪天数（warm spell duration index, WSDI, days）和热夜天数（tropical nights, TR, days）。时段是1986-2005和2031-2050，空间分辨率为0.1°。由于这些指数（除了WSDI）都是基于温度的绝对阈值定义的，对区域模拟结果的系统偏差非常敏感，我们首先用分位数映射法（quantile mapping, QM）订正了模拟的气温，然后基于订正后的气温计算指数。评估结果显示：QM方法大幅减小了指数的偏差。预估结果显示：GSL，SU，WSDI和TR在整个中亚将显著增大，而FD将显著减小；BEDD的变化具有明显的空间差异性，在中亚北部和山区是增大的，在平原的中部和南部是减小的。这个高分辨率的数据集可被用于评估未来气候变化对中亚农业的风险影响。
1504 2022-01-05
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。
1468 2022-01-05
本数据集为TCA(Triple Collocation Analysis)算法代码集，用于生成2011-2018年全球日尺度土壤水分融合数据。
94 2022-02-12
This is the supporting data for the paper entitled 'understanding key processes associated with alpine lake ice phenology using a coupled atmosphere-lake model', which is planned to submit to Geophysical Research Letters. This data includes the model code and simulation data at lake Nam-Co based on WRF-Flake.
150 2022-04-06
1）数据内容：泛第三极地区基于遥感反演的主要生态环境数据，包含PM2.5浓度、森林覆盖率、EVI、土地覆被、CO2等指标；2）数据来源及加工方法：PM2.5数据来源于the Atmospheric Composition Analysis Group Web site at Dalhousie University、森林覆盖度数据来源于MODIS Vegetation Continuous Fields (VCF)，CO2数据来源于ODIAC Fossil fuel emission dataset，EVI数据来源于MODIS Vegetation Index Products，土地覆被数据来源ESA CCI Land cover。提取出泛第三极65个国家和地区，其他未进行加工；3）数据质量描述：数据2000-2015年数据时间序列较好；4）数据应用成果及前景：可用于生态环境变化分析。
2260 2020-12-22
青藏高原(TP)在春季和夏季作为一个巨大的高架式地表和大气热源，对区域和全球气候和气候具有重要影响。为了探讨TP的热强迫效应的多尺度时间变化，制备了青藏高原大气热源/汇数据集，作为计算气柱热收支的定量分析工具。 大气热源/汇数据集包含三个变量:地表感热通量SH、潜热释放LH和净辐射通量NR。 基于中国气象局(CMA)1979-2016年80(32)气象站6-h的常规观测数据：1.5m气温、10m地面温度和风速计算地表热通量数据，降水估算潜热释放量。用于计算净辐射通量的卫星数据集为全球能源和水循环实验地表辐射预算卫星辐射(GEWEX/SRB）和云和地球的辐射能系统(CERES/EBAF），利用GEWEX/SRB和CERES/EBAF大气表面和顶部(TOA)的短波和长波月辐射通量(short - twave and longwave radiation fluxes, TOA)，通过统计方法得到1984-2015年期间的净辐射通量。
7042 2019-03-31
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