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珠峰太阳辐射数据集(2007-2020)

太阳总辐射采用辐射表(CM21, Kipp & Zonen, 荷兰)测量,波长范围200-3600 nm。温湿度分别采用温湿度传感器HMP45C-GM (Vaisala Inc., Vantaa, Finland)测量。本数据集包括:利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射(小时累计值,单位MJ/m2)、大气顶和地表反照率;还包括散射因子(AF)地面水汽压(E,单位hPa)。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量,数据覆盖时间为2007-2020年。关于数据处理和太阳总辐射计算等可参考文献:Bai, J.; Zong, X.; Ma, Y.; Wang, B.; Zhao, C.; Yang, Y.; Guang, J.; Cong, Z.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations in Global Solar Radiation and Its Interaction with Atmospheric Substances at Qomolangma. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 8906. https://doi.org/10.3390/ijerph19158906。该数据集可以用于珠峰地区太阳辐射及其衰减等相关研究。珠峰站太阳辐射和其他气象数据可以参考:https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/b9ab35b2-81fb-4330-925f-4d9860ac47c3/。

2022-07-26

青藏高原及周边地区大气污染物(SO2,NOx,PM2.5)网格排放数据集(2017)

本数据集包含了青藏高原及周边地区(南亚:尼泊尔、不丹、印度、巴基斯坦、孟加拉、斯里兰卡、马尔代夫;中亚:土克曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦、阿富汗斯坦;西亚:伊朗、伊拉克、阿塞拜疆、格鲁吉亚、亚美尼亚、土耳其、叙利亚、约旦、以色列、巴勒斯坦、沙特、巴林、卡塔尔、也门、阿曼、阿拉伯联合酋长国、科威特、黎巴嫩、塞浦路斯)的2017年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于IIASA网络公开的数据集,通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为50km*50km的网格数据集,其质量可以保证。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。

2021-12-10

中国第三极地区大气污染物(SO2,NOx,PM2.5)网格排放数据集(2019)

本数据集包含了中国第三极地区(西藏、新疆、云南、青海)的2019年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于清华大学王书肖教授课题组排放清单数据库,通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为1km*1km的网格数据集。排放计算的基础数据基于公开数据搜集、卫星观测数据、文献搜集等方式,以排放因子法进行计算,数据来自于国家统计局数据及其它行业统计年鉴。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。

2021-12-10

青藏高原地面气象驱动数据集(2019-2020)

1) 青藏高原地面气象驱动数据集(2019-2020),包括地表温度(Land surface temperature)、地表降水率(Mean total precipitation rate)、下行短波辐射(Mean surface downward long-wave radiation flux)以及下行长波辐射(Mean surface downward short-wave radiation flux)4个气象要素。 2) 该数据集以ERA5再分析数据为基础,辅以MODIS NDVI、MODIS DEM、FY3D MWRI DEM数据产品。通过多元线性回归方法对ERA5再分析数据进行降尺度处理,最后通过重采样生成。 3) 青藏高原地面气象驱动数据集(2019-2020)各数据要素均以TIFF格式存储,时间分辨率包括(每日、每月、每年),空间分辨率统一为0.1°×0.1°。 4) 本数据方便不会使用.nc格式的此类同化数据的科研人员和学生使用。在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上,建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集;通过重点区域的强化观测与样地和样点验证,完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演;基于物联网技术,研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台,实现联网数据实时获取与远程控制及共享。

2021-11-27

塔吉克斯坦-帕米尔高原气象观测数据(2019-2021)

观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2019年建设的塔吉克斯坦帕米尔高原冰川观测站,包含空气温湿度、大气压、风速风向、降水、雪深等数据。资料时间段为2019年11月1日—2020年11月30日,运用MS Office处理所得*.xlsx格式,数据质量较好,此数据可为研究冰川消融及其水文特征、水资源、生态环境等的潜在影响提供参考。气象观测要素,经过积累统计,加工成气候资料,为天气预报和经济活动提供珍贵的数据支持。广泛应用于农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门领域。

2021-10-18

帕米尔高原红其拉甫气象观测数据(2019-2021)

观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2017年建设的帕米尔高原红其拉甫梯度气象观测试验站,包含各气象要素的梯度数据。资料时间段为2019年11月18日—2021年10月8日,运用TOA5合并工具及MS Office等处理所得*.xlsx格式,数据质量较好,此数据可为开展帕米尔高原和中巴经济走廊地表辐射与能量收支规律研究提供支持,为陆面过程提供参考依据。 红其拉甫气象站在我国帕米尔高原,海拔4600m,靠近中国与巴基斯坦边境,资料及其珍贵。

2021-10-14

吉尔吉斯斯坦冰川气象站(2018-2020)

吉尔吉斯斯坦西天山Kara-Batkak冰川气象站(42°9'46″N,78°16'21″E,3280m)。 观测数据包括逐时气象要素(小时雨量(mm)、瞬时风向(°)、瞬时风速(m/s)、2分钟风向(°)、2分钟风速(m/s)、10分钟风向(°)、10分钟风速(m/s)、最大风速时风向(°)、最大风速(m/s)、最大风速时间、极大风速时风向(°)、极大风速(m/s)、极大风速时间、分钟内极大瞬时风速风向(°)、分钟内极大瞬时风速(m/s)、气压(hPa)、气压最高(hPa)、气压最高出现时间、气压最低(hPa)、气压最低出现时间)。 气象观测要素,经过积累和统计,加工成气候资料,为农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门进行规划、设计和研究,提供重要的数据。

2021-10-13

青藏高原卫星遥感降水再分析数据集(1998-2018)

本数据为降水数据,是热带降水测量任务TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)逐月降水产品TRMM 3B43,融合青藏高原为主主体的范围区域(25~40°N;73~105°E)内332个气象站点降水数据,该气象站降水数据源自中国气象局国家气象信息中心。本数据集采用站点3°插值优化变分订正方法计算获得的再分析数据集。时间跨度为1998年1月至2018年12月的月样本资料,空间覆盖范围是25~40°N;73~105°E,空间分辨率为1°*1°。

2021-07-20

青藏高原冰川末端自动气象站数据(2019-2020)

冰川表面微气象是观测冰川表面一定高度处风向风速、气温、湿度、气压、四分量辐射、冰温及降水等气象要素。冰川表面微气象监测是进行冰川监测的重要内容之一,是开展冰川表面能量-物质平衡、冰川运动、冰川融水径流、冰芯等研究及相关模型模拟研究的重要基础数据,为探究气候变化与冰川变化之间的相互关系奠定基础。主要通过在冰川表面架设高山气象站进行自动监测,也可使用便携式气象站进行短期的流动监测。近年来,在天山、西昆仑、祁连山、羌塘内陆、唐古拉山、念青唐古拉、藏东南、横断山和喜马拉雅山地区20多条冰川表面开展了相关的气象监测研究。该数据集为冰川区及冰川末端月值气象数据。

2021-06-04

青藏高原FY-4A地面太阳辐射产品数据集(2018-2020)

地表太阳入射辐射(Surface Solar Irradiance,SSI)是FY-4A L2定量反演产品之一,覆盖范围为全圆盘,无投影,空间分辨率为4km,时间分辨率可达15min(20180921开始全天共40个观测时次,除每个整点时次的观测外,每3hr整点前后15min各有一次观测),光谱范围为0.2µm~5.0µm。产品输出要素包括总辐照度、水平面直接辐照度、散射辐照度,有效测量范围为0~1500 W/m2。FY-4A SSI产品在覆盖范围、空间分辨率、时间连续性、输出要素等方面质的提升为进一步开展其在太阳能、农业、生态、交通等专业气象服务中的精细化应用提供了可能。目前研究结果表明,与地基观测相比,FY-4A SSI 产品在中国地区的整体相关性在0.75以上,可用于中国地区太阳能资源评估。

2021-04-27