冰川区域内的近地表气温变化和温度预测的可靠性是水文和冰川学研究的重要问题，由于缺乏高海拔观测，这些问题仍然难以捉摸。本研究基于从 6 个不同流域的 12 个自动气象站、43 个温度记录仪和 6 个国家气象站收集的 2019 年气温数据，展示了不同冰川/非冰川地区的气温变化，并评估了不同温度预测的可靠性，以减少消融估计中的误差。结果表明，不同气候背景下温度递减率 (LRs) 的空间异质性很大，最陡峭的 LRs 位于寒冷干燥的青藏高原西北部，最低的 LRs 位于受暖湿季风影响的青藏高原东南部。青藏高原西部和中部高海拔冰川区的近地表气温受下降风的影响较小，因此可以从冰川外的记录中线性预测。相比之下，青藏高原东南部温带冰川上盛行的局地降风风对环境气温的降温作用明显，因此，冰川上气温明显低于同等海拔的非冰川地区。因此，来自低海拔非冰川站的线性温度预测可能导致正度日数高估 40%，特别是对于流线距离长且冷却效果显着的大型冰川。这些发现提供了值得注意的证据，表明在估算青藏高原冰川融化时，应仔细考虑不同气候条件下高海拔冰川的不同 LR 和相关冷却效应。
杨威
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。
朱立平, 杜宝隆
青藏高原0.01°空间分辨率近地表气温数据集（1979-2018）通过对中国区域地面气象要素驱动数据集中空间分辨率为0.1°的气温数据进行降尺度得到。它包含日均气温和三小时分辨率的瞬时气温。其空间分辨率为0.01°（约1km）。时间范围为1979年到2018年。空间范围为73°E-106°E, 23°N-40°N。该数据集可以为地表辐射与能量平衡、气候变化、水文气象等领域的研究与应用提供较高空间分辨率的近地表气温数据。
周纪, 王伟, 马晋
青藏高原野外观测研究平台是开展青藏高原科学观测和研究的前沿阵地。基于高原地表过程与环境变化的陆面-边界层立体综合观测为青藏高原地气相互作用机理及其影响研究提供了大量的珍贵数据。本数据集综合了珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站、那曲高寒气候环境观测研究站、纳木错多圈层综合观测研究站、阿里荒漠环境综合观测研究站、慕士塔格西风带环境综合观测研究站2005-2016年逐小时大气、土壤和涡动观测数据。包含了由多层风速风向、气温、湿度以及气压、降水组成的梯度观测数据，辐射四分量数据，多层土壤温湿度和土壤热通量观测数据以及感热通量、潜热通量和二氧化碳通量组成的湍流数据。这些数据能广泛的应用于青藏高原气象要素特征分析、遥感产品评估和遥感反演算法的发展、数值模拟的评估和发展等研究中。
马耀明
基于WRF模式，以ERA5再分析资料为初始和边界场，通过动力降尺度的方法，初步获得了青藏高原高分辨率低层大气结构和地气交换数据集。该数据集时间范围为2014年8月1日－8月31日，时间分辨率1小时，水平范围25oN-40oN，70oE-105oE，水平分辨率为0.05°。数据格式为NetCDF，每一小时数据输出一个文件，文件以日期命名。低层大气结构数据包含温度、相对湿度、水汽混合比、位势高度、经向风、纬向风气象要素，垂直方向为34层等压面；地气交换数据集包含地表接收的向上/向下短波辐射、向上/向下长波辐射、地表感热和通量、2米气温和水汽混合比、10米风等。该数据集可对青藏高原天气过程和气候环境研究提供数据支撑。
马舒坡
数据内容：本数据集包含3种分辨率（0.25度、0.75度和2度）青藏高原多年平均月温度递减率（单位：℃/m）网格数据 数据来源及加工方法：基于高程标准差和相关性阈值动态检测不同分辨率网格内MODIS地温-海拔样本的有效性来获得局部可靠的温度递减率 数据质量描述：基于青藏高原113个站点的1980-2014年间日平均气温观测，对ERA-Interim气温数据应用0.75度气温递减率产品进行日平均气温的空间降尺度，使其验证误差（均方根误差）由~4℃降低到~2℃。 数据应用成果及前景：该数据集可应用于多种再分析资料的气温降尺度。
张凡, 张宏波
采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集，时间范围：2000-2010，空间范围：25-40 ºN，75-105 ºE，时间分辨率：逐时，空间分辨率：10 km，格点数为150*300。 总计有33个变量，其中包含的近地表大气变量11个： 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个：各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量（感热通量）、地表面处向上的水量通量（感热通量）。 其他变量3个：经度、纬度和行星边界层高度。
潘小多
本数据集包含自1951年1月至2006年12月，青藏高原地区历年各季度和历年各月份的温度距平序列。依照气候距平法（CAM），基于《中国均一化历史气温数据集（1951-2004）1.0版》与2005-2006逐日平均气温资料，对青藏高原及其邻近区域共123个站点的逐月平均气温网格化，进而以面积加权法建立了高原1951-2006年逐月平均气温距平序列。其中，为最大限度地利用观测资料，着重探讨了利用参考站订正短序列气温资料气候标准值的方法。参考文献：任雨，张雪芹，彭莉莉.青藏高原1951-2006年气温距平序列的建立与分析.高原气象,2010. 《中国均一化历史气温数据集（1951-2004）1.0版》与2005-2006逐日平均气温资料，符合相关国家标准。 年各月温度距平数据表共有五个字段 字段1：年 字段2：月份 字段3：网格数 参加计算的网格数 字段4：站点数 参加计算的站点数 字段5：月温度距平 单位 ℃ 历年及各季温度距平数据表共有五个字段 字段1：年 字段2：季度 字段3：网格数 参加计算的网格数 字段4：站点数 解释：参加计算的站点数 字段5：温距平 ℃ 其中，季度字段中 1. 如果为空值，表示为年温度距平 2. DJF：冬季（上年12月至当年2月）温度距平值 ℃ 3. MAM：春季（3-5月）温度距平值 ℃ 4. JJA：夏季（6-8月）温度距平值 ℃ 5. SON：秋季（9-11月）温度距平值 ℃ 数据精度：月均温距平到小数点后三位，年均温与季均温距平到小数点后两位。
刘林山
青藏高原地区属于高原山地气候，气温及其季节变化一直是全球气候变化研究的热点之一。 数据包含青藏高原地区的气温数据，空间分辨率为1km*1km，时间分辨率为月、年，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年、2015年。数据通过对青藏高原地区国家气象站数据进行Kring插值得到。 数据可用于分析青藏高原的气温的时间空间分布情况，此外数据还可用于分析青藏高原的气温随时间变化的规律，对青藏高原的生态环境研究有重要意义。
方华军
1、数据内容：气温、相对湿度、降水、气压、风速、平均总辐射、总净辐射值及水汽压日平均数据。 2、数据来源及加工方法：由美国campel高山型自动气象站观测，其中空气温湿度传感器型号HMP155A；风速风向仪型号：05103-45；净辐射仪：CNR 4 Net Radiometer four component；大气压力传感器：CS106；雨量筒：TE525MM。自动气象站每隔10分钟自动采集一次数据，每日采集完自动统计计算得出日均值气象数据。 3、数据质量描述：数据自动连续获取。 4、数据应用成果及前景：该气象站设置在冰川中部，气象数据可为模拟预测未来气候变化背景下海洋型冰川变化对全球气候变化的响应研究提供了数据保证。
刘婧
该数据集记录了阿里荒漠环境综合观测研究站，2009-2017年气象数据集，数据时间分辨率为天。包含如下基本气象参数：气温（距地面1.5米，半小时观测一次，单位：摄氏度）、相对湿度（距地面1.5米，半小时一次，单位：%）、风速（距地面1.5米，半小时一次，单位：米/秒）、风向（距地面1.5米，半小时一次，单位：度）、气压（距地面1.5米，半小时一次，单位：hPa）、降水量（24时一次，单位：毫米）、水汽压（单位：Kpa）、蒸发（单位：毫米）、向下短波辐射（单位：W/m²）、向上短波辐射（单位：W/m²） 、向下长波辐射（单位：W/m²） 、向上长波辐射（单位：W/m²） 、净辐射（单位：W/m²）、地表反照率（单位：%）。 数据采集地点：中国科学院青藏高原研究所阿里荒漠环境综合观测研究站观测场，经度：79°42'5"；纬度：33°23'30"；海拔：4264米。 数据从阿里站自动气象站直接下载，其中降水数据是自动雨雪量计和人工观测校正得到每天的降水量，其它均为半小时的观测值经平均得到逐日均值。 观测仪器型号：温度和湿度：HMP45C空气温湿度探头；降水：T200-B雨雪量仪传感器；风速和风向： Vaisala 05013风速风向传感器；净辐射：Kipp Zonen NR01净辐射传感器；气压：Vaisala PTB210大气压传感器。采集器型号：CR 1000，采集时间：30分钟。 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。
赵华标
基于青藏高原国家气象站站点数据通过PRISM模型插值生成的高原气象要素分布图，主要包括气温和降水。 青藏高原1961-1990月均温分布图(30年平均值)： t1960-90_1.e00，t1960-90_2.e00，t1960-90_3.e00，t1960-90_4.e00，t1960-90_5.e00， t1960-90_6.e00，t1960-90_7.e00，t1960-90_8.e00，t1960-90_9.e00，t1960-90_10.e00， t1960-90_11.e00，t1960-90_12.e00 青藏高原1991-2020月均温分布图(30年平均值)： t1991-20_1.e00，t1991-20_2.e00，t1991-20_3.e00，t1991-20_4.e00，t1991-20_5.e00， t1991-20_6.e00，t1991-20_7.e00，t1991-20_8.e00，t1991-20_9.e00，t1991-20_10.e00， t1991-20_11.e00，t1991-20_12.e00， 青藏高原1961-1990月降水分布图(30年平均值)： p1960-90_1.e00，p1960-90_2.e00，p1960-90_3.e00，p1960-90_4.e00，p1960-90_5.e00， p1960-90_6.e00，p1960-90_7.e00，p1960-90_8.e00，p1960-90_9.e00，p1960-90_10.e00， p1960-90_11.e00，p1960-90_12.e00 青藏高原1991-2020月降水分布图(30年平均值)： p1991-2020_1.e00，p1991-2020_2.e00，p1991-2020_3.e00，p1991-2020_4.e00，p1991-2020_5.e00， p1991-2020_6.e00，p1991-2020_7.e00，p1991-2020_8.e00，p1991-2020_9.e00，p1991-2020_10.e00， p1991-2020_11.e00，p1991-2020_12.e00， 数据时间范围分为1961-1990年、1991-2020年。 数据覆盖的空间范围为东经73°～104.95°，北纬26.5°～44.95°，空间分辨率0.05度×0.05度（经度×纬度），大地坐标投影。 名称解释： 月均温：一个月中每天的日平均气温的平均数； 月降水：一个月降水量的总和。 量纲：数据的文件格式为E00文件，DN值为1～12月的月均温平均值（×0.01℃）、月降水平均值（×0.01mm）。 数据类型：整型。 数据精度：0.05度×0.05度（经度×纬度）。 本数据原始来源为两组数据集：1）青藏高原及周边地区128个气象站自建站至2000年的月均温、月降水观测资料；2）青藏高原50×50km网格的HadRM3区域气候情景模拟数据，即1991-2020年下月平均温度、月降水模拟值。 1961-1990年，对源数据集采用PRISM（Parameter elevation Regressions on Independent Slopes Model）插值方法生成网格数据，基于站点数据对插值模型进行调参和验证。1991-2020年，对区域气候情景模拟数据以地形趋势面插值方法降尺度生成网格数据。部分源数据来自GCM模型模拟的结果：GCM模型采用Hadley Centre climate model HadCM2-SUL。 a) Mitchell JFB, Johns TC, Gregory JM, Tett SFB (1995) Climate response to increasing levels of greenhouse gases and sulphate aerosols. Nature, 376, 501-504. b) Johns TC, Carnell RE, Crossley JF et al. (1997) The second Hadley Centre coupled ocean-atmosphere GCM: model description, spinup and validation. Climate Dynamics, 13, 103-134. 对气象数据进行空间插值采用PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)方法： Daly,C., R.P. Neilson, and D.L. Phillips, 1994: A statistical-topographic model for mapping climatological precipitation over mountainous terrain. J. Appl. Meteor., 33, 140~158. 因高原地区观测条件艰苦，基础研究数据缺乏，部分地区气象数据有缺失的现象。本数据集经调参和验证，精度尚可，但仅可做为宏观尺度气候研究的参考之用。青藏高原1961-1990月均温分布数据平均相对误差率为8.9%，青藏高原1991-2020月均温分布数据平均相对误差率为9.7%，青藏高原1961-1990月降水分布数据平均相对误差率为20.9%，青藏高原1991-2020月降水分布数据平均相对误差率为22.7%。对部分缺失数据的区域进行了插补，对明显错误的个别数值进行了修改。
周才平
数据集综合了藏北高原大气、水文和土壤的多站点长期监测项目，包含了藏北高原青藏公路/铁路沿线9个站点（D66，NewD66，沱沱河，D105，D110，安多，MS3478/NPAM，那曲布交，MS3608）多层或单层大气基本要素（风、温、湿、压和降雨/雪等），地面辐射各分量及多层土壤温、湿和热流等观测资料。 数据集通过架设在野外的自动气象站（AWS）、大气边界层塔（PBL）所获得的监测数据组成。所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产；风速风向传感器由美国的MetOne公司生产；辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产；气体分析仪由美国的Licor公司生产；土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期（每年2-3次）由专业人员对观测系统进行维护，对传感器进行标定和更换，对采集的数据进行下载和整编。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度，质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 数据包含如下观测指标： 空气温度，单位：℃，精度：0.05℃； 空气相对湿度，单位：%，精度：2%； 风速，单位：m/s，精度：0.1m/s； 气压，单位：hPa，精度：0.5hPa； 风向，单位：°，精度：4°； 降水，单位：mm，精度：0.05mm； 辐射，单位：W/m²，精度：5%； 土壤热流，单位：W/m²，精度：2%； 土壤温度，单位：℃，精度：0.2℃； 土壤体积含水量，单位：v/v%，精度：2%。
胡泽勇
第三极地区降水资料库包含7个指标：降水量（Precipitation），订正后降水 （Corrected Precipitation），订正系数（Correction Factor），风速损失（Wind-induced loss），蒸发损失（Evaporation loss），湿润损失（Wetting loss），微降水（Trace precipitation）。涵盖了第三极地区台站观测降水数据，同时包含了订正后的降水数据、订正系数，以及由风速、蒸发、湿润等引起的降水损失、微量降水等。 (1)中国境内观测降水数据来自于中国气象局-国家气象信息中心(http://data.cma.gov.cn/site/index.html) (2)国外观测降水数据来自NCDC国际气候数据中心-NOAA卫星信息服务中心(http://www7.ncdc.noaa.gov/CDO/country)，巴基斯坦气象局，尼泊尔气象局等。 原始数据已经由气象业务部门经过严格的质量控制，并已经在相关学术期刊发表。因各个国家气象数据集的规范不同，订正前需要统一气象要素单位，即气温、风速、降水等单位各自统一为℃、m/s、mm。 该数据集包含2个表格： 第三极地区中国境内降水日资料； 第三极地区境外降水日资料。 表格1，2包含如下字段：台站编号，日期，观测降水，订正后降水，订正系数，风速损失，蒸发损失，湿润损失，微降水。
张寅生
本数据集包含从2005年10月1日到2016年12月31日，纳木错台站观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射等日值。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 该数据的服务对象为从事大气物理、大气环境、气候、冰川、冻土等学科科学研究和人才培养的专业人员。主要应用于冰川学、气候学和环境变化、寒区水文过程以及冻土学等学科领域。 测量参数的单位和精度如下： 空气温度，单位：℃，精度：0.1℃； 空气相对湿度，单位：%，精度：0.1%； 风速，单位：m/s，精度：0.1m/s； 风向，单位：°，精度：0.1°； 气压，单位：hPa，精度：0.1hPa； 降水，单位：mm，精度：0.1mm； 总辐射，单位：W/m2，精度：0.1W/m2。
汪远伟, 邬光剑
本数据集包括2007年1月1日至2017年12月31日藏东南站，大气气温、相对湿度、降水、风速、风向、净辐射、气压等的日平均数据。 该数据服务对象为从事气象、大气环境、生态研究的学生和科研人员。 其中各种气象要素的单位如下：气温℃；降水mm；相对湿度%；风速m/s；风向°；净辐射W/m2；气压hPa；可入肺颗粒物μg/m3。 所有数据均是原始观测数据计算得到的日平均值。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；加工过程中剔除了一些明显误差数据，缺失数据用空值。 2015年由于台站观测探头老化问题，风速数据只保留后8个月数据。
罗伦
本数据集包含珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站，2005-2016年观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射、P2.5浓度等日平均值。 数据服务对象为从事青藏高原气象研究的学生和科研人员。 其中降水数据是人工雨量桶观测，蒸发数据为Φ20mm蒸发皿观测，其它均为半小时的观测值处理后得到的日均值。 所有数据严格按照仪器操作规范进行观测和采集，在加工生成数据时，剔除了一些明显的误差数据。
马耀明
青藏高原过去的冻土图主要基于稀少的台站气温观测，采用基于连续性的分类系统。本数据集利用地理加权回归模型（GWR）综合了经过时空重建的MODIS地表温度、叶面积指数、积雪比例和国家气象信息中心多模型土壤水分预报产品、融合了4万多个气象站降水观测和FY2卫星观测的降水产品及152个气象台站2000-2010年的多年平均气温观测数据，模拟得到了青藏高原过去1公里分辨率的多年平均气温数据，利用多年冻土热条件分类系统，将多年冻土分为非常冷（Very cold）、冷（Cold）、凉（Cool）、暖（Warm）、非常暖（Very warm）和可能解冻（Likely thawing）几个类型。该图显示，扣除湖泊和冰川，青藏高原多年冻土总面积约为107.19万平方公里。验证表明该图具有更高的精度。可为今后冻土工程规划设计与环境管理等提供支持。
冉有华, 李新
全球变化背景下青藏高原关键区水份循环特征变化及其影响作用项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为中国气象科学研究院徐祥德院士，项目运行时间为2006.1-2008.12。 该项目汇交的数据为"JICA" 中日气象灾害合作研究中心"项目数据集: 1.观测类别、时间段及站点数 1)JICA AWS资料：08年 01－07 月（西藏、云南、四川等省(自治区)73 个自动站，包括中科院 5个自动站） 2)JICA GPS 水汽资料：08 年 01－10 月（西藏、云南、四川等省(市、自治区)24 个观测 站） 3)JICA 加密观测 GPS 探空资料：08 年03－07月（西藏、云南、四川等省(自治区)18 个 观测站，具体观测时间地点详见 JICA 加密观测探空资料目录） 2. 观测类别、资料内容 1) GPS 水汽 （1）资料内容：序号、站名（中文）、站号、经度、纬度、海拔、年月日、时间、地面 气压、地面气温、相对湿度、总延迟(m)、可降水（cm）（1次/1 小时）。 2) GPS 加密探空 （1） 资料内容：气压 P、温度 T、相对湿度 RH、V 分量、U 分量、垂直高度 H、 露点温度 Td、水汽含量 Mr、风向 Wd、风速 Ws、经度Lon、纬度Lat、雷达高度RdH， “-999.90” 表示无观测值。 3) AWS （1）资料内容：区站号、经度、纬度、拔海高度、站点级别、总云量、风向、风速、海 平面气压、3小时变压、过去天气 1、过去天气 2、6 小时降水、低云状、低云量、低云高、露点、能见度、现在天气、温度、中云状、高云状、24 小时变温、24 小时变压 项目科学顾问: 郑国光、许小峰、周秀骥、李泽椿、丑纪范、许健民、陈联寿、秦大河、丁一汇 项目总负责: 喻纪新 项目执行人: 张人禾、徐祥德 本数据集主持完成单位： 中国气象科学研究院、灾害天气国家重点实验室JICA项目执行专家组、JICA项目实施办公室 本数据集协作完成单位： 中国气象科学研究院、灾害天气国家重点实验室、国家卫星气象中心、大气探测技术中心、国家气象中心、国家气象信息中心、国家气候中心、四川省气象局、云南省气象局、西藏自治区气象局、中国科学院青藏高原研究所、中国科学院寒区旱区环境与工程研究所、天津市气象局。 本数据集实施机构： JICA项目北京总部；四川省、云南省、西藏自治区JICA项目分中心；中国科学院青藏高原所分中心。
徐祥德
GAME/ Tibet 项目于1997 年夏季在安多(Amdo) 站作过短期预试验观测( PIOP) 。1998 年5～9 月, 安排了连续5 个加强观测期( IOP) , 每个IOP 约一个月。中、日、韩三国80 余名科学工作者分批赴青藏高原，进行了艰苦而卓有成效的工作。 各项观测试验计划顺利完成。并且从1998 年9 月加强观测结束后，5 个自动气象站(AWS) 、1 个自动气象综合观测站( PAM) 、1 个边界层塔及辐射综合观测站(Amdo) 及9 个土壤温度和湿度观测站一直连续观测至今, 取得了连续8 年零6 个月(从1997 年6 月开始) 极其珍贵的资料。 试验区设在藏北那曲地区的一个150 km ×200 km 的区域内(图1)，同时在青藏公路沿线的D66,沱沱河和唐古拉山口(D105) 也建立了观测点。包括高原草甸、高原湖泊、荒漠化草原等不同下垫面上, 设置了以下观测站(点)：(1) 两个包括大气和土壤的多学科综合观测站:安多(Amdo) 和那曲(NaquFx) 。这两个站含有多分量辐射观测系统、梯度观测塔、湍流通量直测系统、土壤温湿度梯度观测、无线电探空以及作为卫星资料地面真值利用的地面土壤湿度观测网和多角度光谱仪观测等；(2) 6 个自动气象站(D66 、沱沱河、D105 、D110 、Naqu 和MS3608) 。每个测站都有风、温、湿、压、辐射、地表温度、土壤温湿度和降水等观测；(3) 设在那曲北和南各约80 km 处的PAM( Portable Automated Meso - net) 站(MS3478和MS3637) 有类似于上述两个综合观测站(Amdo和NaquFx) 的主要项目, 同时有风、温、湿的湍流观测；(4) 9 个土壤温度和湿度观测点(D66 、沱沱河、D110 、WADD、NODA、Amdo 、MS3478、MS3478和MS3637) , 每个测站都包含有6 层土壤温度和9 层土壤湿度测量；(5) 一个设在那曲以南的三维多普勒雷达站和邻近(约100 km) 区域内的7 个加密雨量站( Precipitation gauge) , 辐射观测系统主要研究高原云与降水系统, 并作为TRMM 卫星一个地面真值站。 GAME-Tibet项目力求通过不同空间尺度的加强观测试验和长期监测，深入了解青藏高原的地气相互作用以及对亚洲季风系统的影响。 GAME/ Tibet 项目2000 年结束后, 已加入GEWEX(全球能量和水循环试验) 与CL IVAR (气候变化和预测) 两个大型国际计划联合组织的“全球协调加强观测计划(CEOP) ”, 开始执行“全球协调加强观测计划(CEOP) 亚澳季风之青藏高原试验研究”(CAMP/ Tibet ) 数据内容分为Prephase Observation Preriod (POP)1997年和IOP1998年 一、POP1997年数据内容： 1、Precipitation Guage Network (PGN) 2、Radiosonde Observation at Naqu 3、Analysis of Stable Isotope for Water Cycle Studies 4、Doppler radar observation 5、Large-Scale Hydrological Cycle in Tibet (Link to Numaguchi's home page) 6、Portable Automated Mesonet (PAM) [Japanese] 7、Ground Truth Data Collection(GTDC) for Satellite Remote Sensing 8、Tanggula AWS ( D105 station in Tibet ) 9、Syamboche AWS (GEN/GAME AWS in Nepal) 二、IOP1998年数据内容： 1、Anduo （1）PBL Tower 、（2）Radiation 、（3）Turbulence SMTMS 2、D66 （1）AWS （2）SMTMS （3）GTDC（4)Precipitation 3、Toutouhe （1）AWS（2）SMTMS（3）GTDC 4、D110 （1）AWS （2）SMTMS (3)GTDC(4)SMTMS 5、MS3608 （1）AWS （2）SMTMS （3）Precipitation 6、D105 （1）Precipitation (2)GTDC 7、MS3478(NPAM) （1）PAM （2）Precipitation 8、 MS3637 （1）PAM （2）SMTMS （3）Precipitation 9、NODAA （1）SMTMS (2)Precipitation 10、WADD （1）SMTMS （2）Precipitation （3）Barometricmd 11、AQB （1）Precipitation 12、Dienpa( RS2 ) （1）Precipitation 13、Zuri （1）Precipitation（2）Barometricmd 14、Juze （1）Precipitation 15、Naqu hydrological station （1）Precipitation 16、MSofNaqu（1）Barometricmd 16、Naquradarsite （1）Radarsystem（2）Precipitation 17、Syangboche[Nepal]（1）AWS 18、Shiqu-anhe（1）AWS（2）GTDC 19、Seqin-Xiang（1）Barometricmd 20、NODA（1）Barometricmd（2）Precipitation（3)SMTMS 21、NaquHY（1）Barometricmd（2）Precipitation 22、NaquFx(BJ)（1）GTDC（2)PBLmd(3)Precipitation 23、MS3543（1）Precipitation 24、MNofAmdo（1）Barometricmd 25、Mardi（1）Runoff 26、Gaize（1）AWS（2）GTDC（3）Sonde
马耀明
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中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
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