1) 数据内容：中亚大湖区数据库的2020年度更新数据库文件，包含2020年中亚大湖区生态站点中辐射总量的观测数据。 2) 数据来源及加工方法：数据来源于6个生态站点（站点号：1130、1131、1132、1133、1134、1137）的站点观测数据未经加工处理。 3) 数据质量描述：本数据为站点数据，时间分辨率为1分钟。数据质量控制过程包括2个步骤（1）内部一致性检查；（2）时间一致性检查。 4) 数据应用成果及前景：本数据为基本观测数据，为中亚大湖区数据库的重要年度补充，可为后续的气象、生态、水文、环境等研究领域提供数据支持、为项目研究的开展提供支撑。
刘铁
1) 数据内容：中亚大湖区数据库文件，包含2020-2021年中亚大湖区基础生态站点中总辐射要素的观测数据。 2) 数据来源及加工方法：数据来源于8个生态站点（站点号：1130、1131、1132、1133、1134、1135、1137、1138）的站点观测数据未经加工处理。 3) 数据质量描述：本数据为站点数据，时间分辨率为每1分钟。数据质量控制过程包括2个步骤（2）内部一致性检查；（2）时间一致性检查。 4) 数据应用成果及前景：本数据为基本观测数据，为中亚大湖区数据库的重要组成部分，可为后续的气象、生态、水文、环境等研究领域提供数据支持、为项目研究的开展提供支撑。
刘铁
中亚的生态系统脆弱，自然灾害频发，水资源短缺，冰川加速融化，是气候变化敏感区之一。在评估该地区的脆弱性、影响性和适应性时，急需高分辨率的气候预估数据集。为此，我们对来自CMIP5的三个偏差订正后的全球气候模式（MPI-ESM-MR、CCSM4和HadGEM2-ES），在中亚地区开展了9千米的动力降尺度，继而生产了一个中亚高分辨率气候预估数据集，将其命名为HCPD-CA（High-resolution Climate Projection Dataset in Central Asia）。它的历史时段是1986-2005，未来时段是2031-2050，排放情景是RCP4.5。这个数据集有4个静态变量和10个常被用于驱动生态和水文模型的气象要素。静态变量有地形高度（HGT, m）、土地利用类型（LU_INDEX, 21 categories）、陆地水体（LANDMASK, 1代表陆地, 0代表水体）和土壤类型（ISLTYP, 16 categories）。10个气象要素是日降水量（PREC，mm/day）、2米日平均/最高/最低温（T2MEAN/T2MAX/T2MIN，K）、2米日平均相对湿度（RH2MEAN，%）、10米日平均维向和经向风（U10MEAN/V10MEAN，m/s）、日平均向下短波/长波辐射（SWD/LWD，W/m2）和日平均地表气压（PSFC，Pa）。评估结果显示：这个数据产品在描述中亚各个气象要素的平均态上有很高的质量，这保证了其可用性。未来气候变化的主要特征是：升温剧烈（年均温升高1.62-2.02℃），向下短波和长波辐射显著增强，其他气象要素变化很小。HCPD-CA数据集可被用于评估未来气候变化对中亚的多方面影响，特别是在生态和水文系统上。
邱源
中亚地区气温和辐射数据时间分辨率为月尺度，空间分辨率分别为0.5度和0.05度，采用GCS_WGS_1984投影坐标系统。其中，辐射数据计算采用了GLDAS的下行短波辐射、空气温度数据和空气水汽压数据、MOD11C3的地表温度/发射率数据、MCD43C3地表反照率数据和ASTER_GEDv4.1比辐射率数据计算得到；温度数据计算采用了MOD06_L2云产品和MOD07_L2大气剖面数据计算得到。本数据基于先进的遥感算法，充分利用目前精度较高的遥感数据和产品，区别于传统的气候模式对气候要素的估算原理。本数据可用于中亚地区水资源时空变化特征、农业水资源供需关系分析和水资源开发潜力评估等。
宋进喜, 蒋晓辉
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