中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室研发的全球气候系统模式FGOALS-f3-H/L 参加CMIP6 高分辨率模式比较计划数据集。CAS FGOALS-f3-H的水平分辨率为0.25°,CAS FGOALS-f3-L的水平分辨率为1°,由标准的外部条件强迫,对1950-2014年和2015-2050年时间段进行了2套模拟,实验ID分别为 "highresSST-present "和 "highresSST-future"。模式输出包含多种时间尺度,包括:小时平均值、三小时平均值、六小时瞬时值、日平均值和月平均值数据集。
包庆
风速数据被广泛用于科学、管理和政策领域,在评估可再生能源潜力、解决风灾、研究生物现象和探索气候变化等方面发挥着重要作用。但现有的风速产品存在很大的局限性:气象观测数据在空间和时间上存在不连续性,再分析产品和气候模型模拟虽然实现了数据的连续性,但大多未能重现观测到的风速趋势。此外,风速数据的高变异性及站点分布的不均匀和稀缺性,使得传统的统计插值方法,如克里金或主成分分析,在重构全球风速上表现不佳。因而,风速数据成为风速研究中“卡脖子”的难题。 在此,研究团队基于部分卷积神经网络算法(the partial convolutional neural network),融合了34个气候模式数据和气象站点观测数据HadISD(由Met Office Hadley Centre提供),重构了1973-2021年间共588个月的全球10米近地风速,空间分辨率为1.25°×2.5°(纬度×经度),该数据集包含了观测到的风速趋势信息。详细的重构过程请见参考文献中的方法部分。
周俐宏, 曾振中, 江鑫
CMIP6是世界气候研究项目(WCRP)组织的第六次气候模式比较计划。原始数据来源于https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6。该数据集包含了CMIP6中情景模式比较子计划(ScenarioMIP)的4种SSP情景组合。(1) SSP126:在SSP1(低强迫情景)基础上对RCP2.6情景的升级(辐射强迫在2100年达到2.6W/m2)。(2)SSP245:在SSP2(中等强迫情景)基础上对RCP4.5情景的升级 (辐射强迫在2100年达到4.5 W/m2)。(3)SSP370:在SSP3(中等强迫情景)基础上新增的RCP7.0排放路径 (辐射强迫在2100年达到7.0 W/m2)。(4)SSP585:在SSP5(高强迫情景)基础上对RCP8.5情景的升级(SSP585是唯一能使辐射强迫在2100年达到8.5 W/m2的SSP场景)。 利用GRU数据对原始CMIP数据进行后处理偏差校正得到2046-2065年月尺度降水(pr)和气温(tas)预估后处理数据集, 参考期为1985-2014年。
叶爱中
冻融指数是气候变化的一个重要敏感指示器,也被广泛应用于冻土变化研究中。研究全球范围内冻融指数的空间分布特征与时间变化趋势,可为全球冻土环境评估、工程建设以及应对气候变化提供依据。该数据集基于1973—2021年覆盖全球陆地且超过14 000个站点的逐日气温观测数据,计算空气冻结指数(FI)和空气融化指数(TI)。冻结/融化指数,是冻结/融化期内日平均气温低于/高于 0 ℃的温度累计值。考虑到指数计算要覆盖整个冻结/融化期,并保证计算时段的连续,北半球以该年7月1日至次年6月30日为一个冻结期,以该年1月1日至12月30日为一个融化期,南半球冻结/融化时段相反。对于有缺测年份的站点未进行填补处理,一方面避免了插值对结果带来的不确定性误差,二是尽可能保留了数据的真实性与准确性。开展全球冻融指数研究,可以有效全面了解近地表热状态,并可以为探究冻融状态变化提供重要的支撑。
彭小清, 陈聪, 牟翠翠
大气水汽是研究水循环的重要参数,在全球气候变暖的背景下,为了更好地研究大气水汽对水循环的影响,构建了空间分辨率为0.25°的全球日尺度AMSR-E/AMSR2全天候大气可降水(Total Precipitable Water,TPW)数据集。数据集中,陆地上空的TPW主要有我们新开发的基于AMSR-E、AMSR2的18.7和23.8GHz亮温数据反演算法获取;海洋上空TPW数据融合了AMSR-E/AMSR2官方TPW产品。作为后处理,为了消除AMSR-E TPW和AMSR2 TPW之间的系统性偏差,以AIRSX2RET TPW为基准,使用直方图匹配方法分别对AMSR-E和AMSR2的TPW数据在全球尺度上进行了系统偏差校正,保证数据的连续性,最终得到全球日尺度AMSR-E和AMSR2 TPW全天候数据集。其中,AMSR-E数据时间范围为2002年7月8日至2011年9月27日,AMSR2数据时间范围为2013年1月1日至2017年8月31。每个日期下均包含升轨和降轨两个文件,数据格式为Geotiff。数据层数为2,第一个层为TPW数据,单位为mm,第二层为时间信息,表示以UTC为时间基准的像元观测时间距离当天0时0分0秒所经过的秒数。数据集具有可靠的质量,通过与全球SuomiNET GPS TPW验证分析,数据集的均方根误差为3.5-5.2mm。由于大气可降水是影响地表遥感重要的地球物理参数,对地球的气候变化也有重要影响,故此数据可用于气候变暖的背景下大气水汽对水循环的影响、大气水资源的评估以及大气校正等方面的研究。
姬大彬, 施建成, 胡斯勒图, 李薇, 张红星, 尚华哲
数据集是基于CESM2.1.3模式进行数值模拟数据集。数据集为全球多情景逐月气候数据。空间分辨率为1.9x2.5度,时间为2015年1月-2100年12月(里面还包含了历史数据1850-2014),数据为NetCDF格式。 数据集包括1850-2014年的历史数据(简称为Hist)以及SSP情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585),其中每个情景包含三组(默认排放数据CMIP6(简称为CMIP6)、中国区域CO2排放实现碳中情景(简称为CNCN)和中国区域实现碳中和情景下,且CH4和N2O的伴随着碳中和情景下的变化(简称为CNCNext),数据集地理空间范围:90°N–90°S,180°E–180°W。
李龙辉
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,制备了青藏高原感热异常的全球模拟 敏感性试验数据集。 本数据包含三组敏感性试验:(1)全耦合模式CESM1.2.0中春季3-5月高原感热偏强cgcm_lar_mon_3-12-2.nc和高原感热偏弱cgcm_sma_mon_3-12-2.nc的敏感性试验;(2)单独大气环流模式CAM4.0中春季3-5月高原感热偏强cam_lar_mon3-8.nc和高原感热偏弱cam_sma_mon3-8.nc的敏感性试验。 包括:三维风、位势高度、气温、地表温度、比湿、感热通量、潜热通量、降水等常规变量 空间范围:全球模拟结果
段安民
根据 CMIP5 3 个未来情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)资料,获得了 2006-2100 世纪全球年平均气温的空间分布。经分析发现在 RCP2.6 情景下,年平均气温呈现增长的趋势,增长率介于 0.0 °C/decade 至 0.2 °C/decade 之间(P<0.05),其中,高纬度地区增长较快,介于 0.1 °C/decade 至 0.2 °C/decade之间。综合 21 世纪全球年平均气温空间和时间变化特征,年平均气温在不同的气候情景下都呈现出变暖的趋势,高纬度地区年平均气温呈现出更加敏感和快速的增长。
牛富俊
1990-2020年全球高分辨率模拟近海洋表层气温-降水-海温数据集来源于最新CMIP6计划。CMIP6是世界气候研究项目(WCRP)组织的第六次气候模式比较计划。原始数据来源于https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6。该数据集中包含了全球近海洋表层气温(tmp)、降水(pr)和海温(tos)数据。其中气温和降水数据包含CMIP6中情景模式比较子计划(ScenarioMIP)的4种不同实验场景的共享经济路径(shared socioeconomic pathway, SSP)与辐射强迫(representative concentration pathway, RCP)的矩形组合。(1) SSP126: 在SSP1(低强迫情景)基础上对RCP2.6情景的升级 (辐射强迫在2100年达到2.6W/m2)。(2) SSP245: 在SSP2(中等强迫情景)基础上对RCP4.5情景的升级 (辐射强迫在2100年达到4.5 W/m2)。(3) SSP370: 在SSP3(中等强迫情景)基础上新增的RCP7.0排放路径 (辐射强迫在2100年达到7.0 W/m2)。(4) SSP585: 在SSP5(高强迫情景)基础上对RCP8.5情景的升级(SSP585是唯一能使辐射强迫在2100年达到8.5 W/m2的SSP场景)。海温数据提供SSP126情景数据。
叶爱中
气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)反映到达地表的太阳辐射受气溶胶的衰减程度,气溶胶类型根据气溶胶光学厚度AOD计算得到。本数据集来源于最新MODIS气溶胶二级产品MOD04_L2和MYD04_L2,其中 MOD 和 MYD 分别代表 Terra 和 Aqua 卫星。目前,MODIS反演气溶胶算法分别为暗目标算法(Dark Target,DT)和深蓝算法(Deep Blue,DB)。根据元数据字段表Quality Assuracne Confidence(QAC)反演精度,融合DT和DB算法产品,分别处理陆地、海洋和海岸等,索引质量最优(QAF=3)或次优(QAF=2)或满足基本需求(QAF=1),得到全覆盖、长时间序列的高分辨率AOD产品(0.1度,日尺度)。按照AOD经验阈值(AOD:0~0.2,清洁型;0.2~0.6,城市或工业型;大于0.6,沙尘型。)分类将气溶胶类型标记为三种:清洁型(1)、城市或工业型(2)和沙尘型(3)。本数据集提供MOD,MYD以及根据过境时间得到的融合产品。
叶爱中
气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)反映到达地表的太阳辐射受气溶胶的衰减程度。本数据集来源于最新MODIS气溶胶二级产品MOD04_L2和MYD04_L2,其中 MOD 和 MYD 分别代表 Terra 和 Aqua 卫星。目前,MODIS反演气溶胶算法分别为暗目标算法(Dark Target,DT)和深蓝算法(Deep Blue,DB)。根据元数据字段表Quality Assuracne Confidence(QAC)反演精度,融合DT和DB算法产品,分别处理陆地、海洋和海岸等,索引质量最优(QAF=3)或次优(QAF=2)或满足基本需求(QAF=1),得到全覆盖、长时间序列的高分辨率AOD产品(0.1度,日尺度)。本数据集提供MOD,MYD以及根据过境时间得到的融合产品。
叶爱中
该数据集利用机器学习算法,生成了一套全球陆地高分辨率边界层高度数据集,时间范围为2017至2021年,其时间、空间分辨率分别为3小时和0.25º。机器学习以ERA5再分析资料和GLDAS地表参数为输入,高分辨率探空资料与ERA5获得的边界层高度之差作为输出,以此来建立训练模型。输入参量包括地形标准差、感热通量、潜热通量、向下长波辐射、向下短波辐射、总降水率、地表压强、地表温度等18个参数。无线电探空数据集包含全球370个站的约180万个剖面。总体而言,与从无线电探空仪反演得到的边界层高度相比,该数据集在时空覆盖和精度方面表现突出。该数据集对大量的科学研究和应用都有重要意义,包括空气质量、对流触发、气候和气候变化等。
郭建平, 张健, 邵佳
地表长波下行辐射(LWDR)作为地球能量平衡系统的关键分量,对生态和气候变化研究具有重要意义。随着遥感估算精度的不断提高和再分析资料时空分辨率与精度的提升,遥感和再分析数据融合将是进一步提高地表辐射等关键参量可信度和时空连续性的新途径。考虑到当前多源LWDR数据在时空分辨率和局部区域精度的差异,研究结合全球范围内的站点实测数据,将遥感观测数据(CERES)与再分析数据ERA5、GLDAS进行时空融合,研制了2000-2020年、覆盖全球、时空分辨率为1h/0.25°的高精度地表长波下行辐射数据集。新研制的LWDR数据集,与站点实测数据在陆地表面验证的相关系数 (R)、平均偏差误差 (BIAS) 和均方根误差 (RMSE) 分别为 0.97、-0.95 Wm-2 和 22.38 Wm-2 ;在海洋表面分别为 0.99、-0.88 Wm-2 和 10.96 Wm-2,特别指出的是,相比于已有数据,新数据集在中低纬度和复杂地形区表现出更好的精度和稳定性。
王天星, 王世遥
1)数据内容:过去千年(850AD~1850AD)11个模式集合年平均200 hPa和850 hPa纬向风速(反映高、低层西风)、HadCM3模式月平均850 hPa经向风速(反映季风环流),中世纪气候异常期为1000~1200AD,小冰期为1400~1600AD;2)数据来源:国际古气候模拟比较计划第3阶段(PMIP3)多模式试验逐月数据,加工方法:多模式等权重算术平均,气候平均,3)数据应用:用于古气候变化和动力学机制研究。
燕青, 江南萱, 王会军
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数(SZIsnow),该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程,尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程,导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估,该指数很好地弥补了这一不足,解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾,不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述,其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
热带气旋(TC)最佳路径数据已经作为单独的风暴路径存在于其他机构。 IBTrACS将这些数据集合并到一个全球TC数据库中。目的是克服数据可用性问题,通过直接与所有区域专门气象中心和其他国际中心和个人合作,创建全球最佳轨道数据集,将多个中心的风暴信息合并成一个产品,并将数据存档供公众使用。 世界气象组织热带气旋方案已批准IBTrACS作为热带气旋最佳路径数据的官方归档和分发资源。 IBTrACS 包含最完整的全球历史热带气旋集,结合来自许多热带气旋数据集的信息 , 通过在一个地方提供来自多个源的风暴数据,简化机构间比较, 提供流行格式的数据以方便分析, 检查风暴库存、位置、压力和风速的质量,将信息传递给用户。在集中位置提供热带气旋最佳路径数据,以帮助我们了解全球热带气旋的分布、频率和强度。IBTrACS的主要目的是支持科学研究工作。
葛咏, 李强子, 董文
本数据为RCP4.5情景下的月干燥指数数据集(Aridity Index, AI)。AI数据为降水与潜在蒸散发的比值。本数据由14个模式平均计算得到。这14个模式分别为:CanESM2;CCSM4;CNRM-CM5;CSIRO-Mk3-6-0;GISS-E2-R;HadGEM2-CC;HadGEM2-ES;inmcm4;IPSL-CM5A-LR;MIROC5;MIROC-ESM-CHEM;MIROC-ESM;MPI-ESM-LR;MRI-CGCM3。空间分辨率为全球2度*2度,时间分辨率为2020年1月-2099年12月。该数据集即可用于中亚大湖区未来干湿变化情景分析,也可用于全球其他区域在未来情景下的干湿过去和格局的分析。
华丽娟
本数据集是一个包含接近36年(1983.7-2018.12)的全球高分辨率地表太阳辐射数据集,其分辨率为3小时/逐日/逐月,10公里,数据单位为W/㎡,瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据以及MODIS气溶胶和反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明,该数据集的精度通常比ISCCP-FD、GEWEX-SRB和CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来地表过程模拟的研究和光伏发电的应用。
唐文君
全球ERA-Interim 地面气温再分析数据集(1979-2016)是欧洲中长期天气预报中心(ECMWF)采用ECMWF IFS预报系统(T255,60层),经过窗口为12小时的四维变分同化系统(4DVAR)同化全球不同地区和来源的地表和上层大气的常规观测和卫星遥感资料(TOVS,GOES,Meteosat等)获得。该地面气温(2米气温)数据覆盖时间从1979年1月到2016年12月,时间分辨率为6小时,水平分辨率0.75°,覆盖全球,投影方式为等经纬度投影。数据每个月存放一个NetCDF格式文件,包含经度(longitude)、纬度(latitude)、时间(time)、气温(t2m,单位:K)四个变量,纬向241个格点,经向480个格点。
李斐
本数据集是通过卫星数据和地表能量平衡法得到的全球陆地地表每天和每月的蒸散发量。该数据集的空间分辨率是5公里。ET数据生产的算法主要采用Chen et al. 2019 JGR 和Chen et al. 2013 (JAMC)最新修订的SEBS 算法。如何采用热红外得到无缝的每日蒸发资料请参考 Chen et al. 2021 JGR, 该文还对不同蒸发产品做了对比,结果发现该产品在灌溉区显著优于Landflux, GLEAM, MOD16, GLDAS, 和ERA-Interim 产品,再分析驱动数据的降尺度详见该文。MODIS LST,NDVI,全球森林高度,GlobAlbedo都已经用于此ET数据集的计算中。模型产生的全球地表感热通量、净辐射通量和潜热通量可以联系作者获得。 日蒸散发文件命名规则: 20001201-ET-V1.mat, 2000-year, 12-month,01-day, ET-Evapotranspiration, V1-version 1;蒸发单位: 毫米每天 (数据存储采用unit8格式,需转成单精度或双精度,转换后需要除10再使用);数据类型: 为了减小数据保存空间,采用unit8的数据保存格式,海洋和陆地水体象元为固定值255. 月蒸散发文件命名规则: ETm200012-ET-V1.mat, 2000-year, 12-month, ET-Evapotranspiration, V1-version 1; 蒸发单位:毫米每月 (数据存储采用int16格式,转成单精度或双精度使用,另外转换后需要除10); 数据类型:为减少存储空间采用int16的数据格式,海洋和陆地水体象元为固定值0.
陈学龙
1)该套数据集为来自美国国家环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)联合研制的全球大气再分析数据,是利用观测资料、预报模式和同化系统对全球从1948年到目前的气象资料进行再分析形成的格点资料。数据变量包括地表、近地表(.995sigma层)和不同气压层的多个气象变量,如降水、温度、相对湿度、海平面气压、位势高度、风场和热通量等。 2)覆盖时间为1948年至2018年,其中1948至1957年数据是非高斯格点数据;覆盖范围为全球。空间分辨率为2.5°经纬网格。垂直分层为17个标准气压层,分别为1000、925、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、70、50、30、20、10 hPa,和28 sigma层。部分变量为8层(omega)和12层(humidities);时间分辨率为逐6小时、逐日、逐月和长期逐月平均(1981年至2010年平均)。逐日数据由每日0Z,6Z,12Z和18Z 4个时次值作平均得到的。 3)缺测值为-9.96921e+36f。数据以nc格式存放,文件名为var.time.stat.nc, 每个文件包括经纬度、时间和大气要素变量。 数据的详细情况见数据说明链接http://www.esrl.noaa.gov/pad/data 。
NOAA, NCAR
NCEP/NCAR再分析数据工程(1.0)是美国国家环境预报中心-国家大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction–National Center for Atmospheric Research: NCEP–NCAR)利用美国国家先进的分析/预测系统去对过去的资料(1948-最近)进行数据同化处理。 这些数据大部分都是来自PSD(物理科学部:Physical Sciences Division)原始日平均的数据。然而,自1948到1957阶段数据有一点不同,属于常规(非高斯)栅格数据。目前官方网站公布的资料一般是从1948至今,最新一天的资料一般会更新到当天的前两日。对于等压面上的资料,一般垂直分辨率会有17层,从1000hPa到10hPa。水平分辨率一般为2.5°×2.5°。NCEP再分析资料是国际上比较系统的大气科学再分析数据集,与欧洲中心的再分析资料相比,其覆盖的起始年份要早一些,最新的资料更新也更快一些。两套再分析数据集是目前国际上使用最为广泛的数据集。 数据的详细情况见https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html
罗德海, 姚遥
北美多模型集合NMME是由美国模式中心(包括NOAA/NCEP、NOAA/GFDL、IRI、NCAR、NASA)和加拿大CMC联合发布的多模式集合季节预报系统数据集。数据包含1982-2010年回报数据和2011年至今的实时气象预报数据。其时间分辨率为逐月,覆盖范围为全球,水平空间分辨率为1°。NMME共有9个气候预报模式,每个模式包含6-28个集合成员,预见期为9-12个月。其气候模式的名称、来源、集合成员和预见期如下: 1)CMC1-CanCM3,Environment Canada,10个模式,12个月 2)CMC2-CanCM4,Environment Canada,10个模式,12个月 3)COLA-RSMAS-CCSM3,National Center for Atmospheric Research,6个模式,12个月 4)COLA-RSMAS-CCSM34,National Center for Atmospheric Research,10个模式,12个月 5)GFDL-CM2p1-aer04,NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory,10个模式,12个月 6)GFDL-CM2p5-FLOR-A06,NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory,12个模式,12个月 7)GFDL-CM2p5-FLOR-B01,NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory,12个模式,12个月 8)NASA-GMAO-062012,NASA Global Modeling and Assimilation Office,12个模式,9个月 9)NCEP-CFSv2,NOAA National Centers for Environmental Prediction,24/28个模式,10个月 除CFSv2模式外(只含降水和平均气温),其他模式数据变量包含降水、平均气温、最高气温和最低气温。每个模式集合成员每月的一个变量数据存放一个nc文件。各变量的气象要素、变量名、单位和物理意义如下: 1)平均气温,tref,K,月平均近地面(2m)平均气温 2)最高气温,tmax,K,月平均近地面(2m)最高气温 3)最低气温,tmin,K,月平均近地面(2m)最低气温 4)降水,prec,mm/day,月平均降水量。 该数据集在气候预报,水文预报驱动,量化模式预报不确定性方面得到广泛的应用。
叶爱中
本数据集考虑到搭载在Aqua卫星上的高级微波扫描辐射计(AMSR-E)和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的同步观测特点,采用MODIS的地表温度和大气水汽数据作为输入,通过考虑大气影响的发射率估算模型,生产了全球晴空条件下AMSR-E传感器运行期间(2002年6月~2011年10月)的陆表多通道双极化微波瞬时发射率。通过产品低频无线电信号影响、数据间比对、统计分析、不同地表覆盖条件的发射率特征、频率依赖和相关性研究等开展验证性分析,结果表明瞬时发射率的动态细节丰富,月内日变化标准差在0.02以内,其时空变化、频率依赖和相关性符合自然物理过程的理解。此套数据集包括AMSR-E全生命周期的全球陆表逐日、侯、旬、半月及月产品,可用于开展星载被动微波遥感模拟、陆面模型以及陆表温度、积雪、大气降水/水汽/可降水量等反演研究。数据的投影坐标采用标准的EASE-GRID投影,数据存储方式为二进制浮点型格点(矩阵大小为1383*586),数据获得之后可用ENVI/IDL等软件或者相应程序代码以二进制文件的方式读取。
邱玉宝
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