中亚作为典型干旱半干旱区，其土地和农业的可持续发展受到了不同的程度的水热限制和环境限制。分析和预测土地利用的潜力，对保障区域粮食安全和减少气候变化的不利影响至关重要。本数据集面向中亚五国农业可持续发展，以旱作农业、灌溉农业、林业、草牧业为土地利用目标，从土地资源开发利用潜力角度开展了土地利用和农业生态的潜力评价。多目标土地资源开发利用评价因子包括：气候（热量、水资源）、地形、灌溉及取水条件、土壤条件等多个方面，它们分别是大于10℃积温，一月平均温度，七月平均温度，降水，降水变差系数，高程，坡度，取水距离，地下水位，土壤有机质，土壤质地，土壤酸碱度，其中降水变差系数基于降水转换而得，坡度信息从高程数据中提取。可变的气候要素包括未来月尺度的降水、平均温度、最大和最小气温、湿度，均来源于经过偏差校正和降尺度的CMIP6的ACCESS-CM2, BCC-CSM2-MR, CanESM5, CAS-ESM2–0, CESM2-WACCM, EC-Earth3, GFDL-ESM4, KACE-1–0-G多模式集合平均数据，其实验均为r1i1p1f1。该数据可为中亚五国未来土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
姚林林, 周宏飞
科考人员详细测量了位于西藏阿里地区民卓茶卡北岸的系列剖面，并采集和研究了其中的各门类化石（包括牙形类、蜓类、小有孔虫类）。牙形类以Sweetognathus, Mesogondolella等分子组成，蜓类主要有Neoschwagerina, Pseudodoliolina, Mesoschubertella等，小有孔虫类主要有Pachyphloia, Langella, Palaeotextularia, Tetrataxis等组成。从牙形来看，该牙形动物群的时代相当于早二叠世空谷晚期；从蜓类来看，它的时代是Murgabian期。因此，从年代地层上来看，国际地层标准空谷晚期相当于特提斯标准的Murgabian底界。从古生物地理上来看，当前剖面中的蜓类和牙形类都是以暖水动物群为主，但此时拉萨地块上的空谷期地层中都是以凉水动物群为主。因此，这些动物群的发现表明南羌塘地块和拉萨地块在空谷期时古生物地理完全不同。
张以春
高原鼠兔（Ochotona curzoniae）是青藏高原特有的草食性小型兽类，主要栖居于开阔的海拔2800-5000米的高寒草甸、草原及荒漠草原地带。子课题（2019QZKK05010212）拟选择对环境变化极为敏感的恒温小型兽类——高原鼠兔为代表，通过野外调查比较青藏高原及邻近地区不同海拔鼠兔种群的形态、生理和生活史的差异。本数据集包含2020年在青海，2021年在西藏自治区玛多县调查高原鼠兔并拍摄的个体照、生境照、工作照，包括高原鼠兔洞穴照片10余张、鼠兔活动视频1个。
张学英
高原鼠兔是青藏高原的关键物种，是伴随青藏高原隆升而形成的土著物种，在长期的进化过程中，演化出了独特的生活史策略适应高原极端环境。子课题（2019QZKK05010410）调查高原鼠兔的分布区域，分析其在全球气候变化的大背景下种群波动规律及其影响因素，探讨高原鼠兔在高寒草甸生态系统中的生态学意义。本数据集包含2020年在青海省海南州共和县、贵南县，果洛州玛沁县采集的213份高原鼢鼠组织样品信息表，记录包括物种、采集地、采集时间、采集人、样品类型等信息。信息表以子课题编号-年度-类群命名，用excel打开
曲家鹏
为摸清西藏牦牛现阶段资源数量、分布以及利用现状，为西藏牦牛多样性保护及利用奠定基础，子课题（2019QZKK05010705）2021-2022年期间在西藏自治区调查牦牛遗传资源并采集组织样品，包括查吾拉牦牛（20头）、江达牦牛（21头）、类乌齐牦牛（65头）、帕里牦牛（20头）、斯布牦牛（20头）、西藏高山牦牛（20头）。本数据集包含6个组织样品信息表和照片视频。信息表记录包含性别、年龄、体重、体高、采样地等信息，照片包含个体外观照，生境照，工作视频。
信金伟
为完成青藏高原及周边地区藏系绵羊资源调查，掌握藏系绵羊资源现状，2020年度对甘肃甘南藏族自治州玛曲县、夏河县开展藏系绵羊种质资源调查，采集500份血液及组织样品。本数据集包含1个组织样品信息表，包含物种、品种、采集地、采集时间、样品类型等信息，以excel格式存储。拍摄个体照片100张，生境照10张，工作照9张，视频2个。照片以jpg格式存储，视频以mp4格式存储。对每个个体产生50000个基因型数据，共计500个个体的SNP基因组分型数据，数据以“ped”和“map”格式存储。
李孟华
为描述青藏高原重要畜禽种质资源遗传多样性分布格局，厘清其相关遗传背景，并建立相应的遗传资源库。2022年集中在四川省九龙县、红原县、乡城县开展家养动物遗传资源调查，采集484份绵羊、牦牛、山羊、家犬、家猪、黄牛血液及组织样品，绵羊粪便样品40份，2只藏鸡各组织RNA样品，3只藏猪各组织RNA样品。本数据集包含1个样品信息表和个体照片685张，工作照片12张，生境照5张，工作视频12个。样品信息表包含物种、品种、详细采样地、样品类型、采集时间、采集人、保存方式等基本样品信息，以excel表形式存储。照片以jpg格式存储，视频以MP4格式存储。
彭旻晟
对偏远地区气溶胶的元素组成的了解对于评估人类活动的影响非常重要，本数据集报道了2019年11月至2020年12月青藏高原东南部偏远地区然乌的大气气溶胶（TSP）元素组成。数据中包括酸溶和全溶组分，酸溶组分结果通过加入1%样品体积的硝酸反应七天后进行测定；全溶组分的处理为使用硝酸和氢氟酸的混合物通过加压消解后测定。使用中国黄土参考物质（GBW07408）进行质量控制。总体看来，该地区的元素浓度与青藏高原东南部其他站点相比较低，而略高于高原内部（纳木错）站点，青藏高原内部是地壳来源元素的主要来源，典型的重金属元素则是有南亚和东南的人类活动排放的污染物远距离传输。该数据补充了青藏高原东南部气溶胶元素的数据库。
李潮流
该数据集包括青藏高原不同地区不同环境介质的碳质组分的碳同位素数据（10个青藏高原典型站点的气溶胶中黑碳和有机碳的碳同位素数据、11个雪坑不同年份的黑碳和水不溶性有机碳的碳同位素数据、及青藏高原及其周围地区11个站点季风期降水中水溶性有机碳的碳同位素数据），所有样品均为各个站点实地采集，测试了各碳质组分的含量及δ13C和Δ14C数据，利用该数据可以精确评估大气碳质气溶胶和沉降在冰川上碳质颗粒物以及降水中水溶性有机碳的来源以化石燃料和生物质燃料的贡献比例。
李潮流
本数据集为青藏高原地区各典型站点—纳木错站（2013-2017）、鲁朗站（2014-2017）、珠峰站（2015-2016）及拉萨站（2017-2018）降水中黑碳和水不溶性有机碳的含量及各个站点的降水量数据，实地采集各个站点的降水样品后，进行过滤处理，测试每个降水事件样品的黑碳和水不溶性有机碳的含量，通过该数据可评估青藏高原典型地区水不溶性碳质颗粒物湿沉降速率的时间和空间变化，是模型模拟重要的输入数据。
李潮流
本数据集包括青藏高原典型站点（然乌（2018-2021）、纳木错（2013-2016）、珠峰（2013-2016）、鲁朗站（2015-2016））的大气和降水中碳质组分的吸光数据，所有样品均来自于各个采样点实地采集，测试了黑碳和水溶性有机碳的浓度，以及吸光数据，利用表示吸光能力的指标（MAC值），计算了水溶性有机碳和黑碳的吸光的MAC值，该数据对于评估大气中碳质颗粒物的辐射强迫具有重要意义，是模型模拟输入的重要基础数据。
李潮流
1977-2017年的冰湖编目，基于Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像，采用半自动的水体分类方法来区分水体和非水体信息，然后提取湖泊边界，并通过与原始Landsat图像的比较进行目视检查和人工编辑。其中1977年，采用MSS传感器数据，分辨率为60 m。1987年后冰湖编目，采用的影像数据分辨率为30 m。根据RGI6.0冰川编目和Google Earth，判断冰川融水与冰湖的补给关系。
Nitesh Khadka, 张国庆
碳质颗粒是大气中一种重要的辐射强迫因子，其浓度和组成在时间和空间上有很大的变化，特别是在偏远地区。本数据集报到了青藏高原东部偏远地区-红原（两个采样点），总悬浮颗粒物（TSP）和PM2.5的总碳（TC）和水不溶性颗粒碳（IPC）的Δ14C和δ13C，该地区受到来自中国西南部的严重空气污染的影响。TSP和PM2.5样品中TC的化石燃料贡献率分别为18.91±7.22%和23.13±12.52%，均远低于中国西南地区，表明当地来源的非化石贡献的重要性。研究地点TSP样品中TC的δ13C为27.06±0.96‰，介于远距离输送源（如西南地区）和当地生物质燃烧排放之间，该数据补充了青藏高原东部碳质气溶胶碳同位素的数据库。
李潮流
数据文件包括波曲流域范围及多期冰湖编目。1964年的冰湖范围，采用人工勾绘方法，基于地理校正后的KH-4数据获取；1976-2017年的冰湖编目，基于Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像，采用半自动的水体分类方法来区分水体和非水体信息，然后提取湖泊边界，并通过与原始Landsat图像的比较进行目视检查和人工编辑。根据RGI6.0冰川编目和Google Earth，判断冰川融水与冰湖的补给关系。
张国庆
全球年度湖泊冰物候数据集包括北半球74245个湖泊的冻结日期和破裂日期。数据集分为三部分： 1：当前时间段数据，通过DLRM模型（提供了参数）从MODIS产品中获得，涵盖2001年至2020年74245个湖泊的冻融时间； 2-3： 历史（2）和未来（3）两个时间段湖泊冻融模拟，分别从1861-2005年和2006-2099年的基于温度的湖泊特定模型中获得（详见论文）。历史和未来的模拟仅针对30063个满足模型条件的湖泊。
王欣驰
该数据集包含了2021年4月13日至2021年12月31日的40m塔涡动相关仪观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7923E, 40.3574N，海拔480m。涡动相关仪的采集频率是10Hz，架高为3.5 m，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离是0 cm。 发布的数据是采用Eddypro软件对原始采集的10Hz数据进行后处理得到的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对处理后输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据每30min内缺失率大于10%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于0.1m/s）。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。在冬季EC150测量水汽密度出现很多负值，以-6999填充。 涡动相关仪发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（K），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度，感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 肖青, 徐自为, 柏军华
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的大孔径闪烁仪观测数据，分别架设了两台型号为BLS450和zzlas的大孔径闪烁仪。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。大孔径闪烁仪的有效高度为14m，光径长度是1870m，发射端经纬度是115.8023E，40.3596N，接收端的经纬度是115.7825E，40.3522N。BLS450和zzlas的采集频率分别为5Hz和1Hz，平均为1min输出。 大孔径闪烁仪原始数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的30min平均数据，其中感热通量主要是结合自动气象站数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到。在迭代计算过程中，对于BLS450，选取Thiermann and Grassl，1992的稳定度函数；对于zzlas，选取Andreas,1988的稳定度函数。主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据；（2）剔除解调信号强度较弱的数据；（3）剔除降水时刻及其前后一小时的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。 关于发布数据的几点说明：（1）LAS数据以BLS450为主，缺失时刻由zzlas观测补充，两者都缺失则以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time：日期/时间，Cn2：空气折射指数结构参数（m-2/3），H_LAS：感热通量（W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 观测试验或站点信息请参考Guo et al. (2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的40m塔自动气象站观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7923E, 40.3574N，海拔480m。 自动气象站安装在40m塔上，采集频率为30s，且10min输出一次。观测要素包括7层空气温度、相对湿度（3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m），朝向为正北；7层风速（3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m），风向（10 m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（3 m）；四分量辐射和光合有效辐射（4 m），朝向为正南；红外表面温度（8 m），支臂朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温湿度探头埋设在气象塔正南方1.5m处，土壤温度探头埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160 cm处，土壤水分传感器埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm；平均土壤温度埋在地下2, 4cm；土壤热流板埋设在地下6 cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2021-6-10 10:30。 自动气象站发布的数据包括：日期/时间Date/Time，空气温度（Ta_3m, Ta_10m, Ta_15m, Ta_20m, Ta_30m, Ta_40m）(℃)，相对湿度（RH_3m, RH_10m, RH_15m, RH_20m, RH_30m, RH_40m）（%），风速(Ws_3m, Ws_10m, Ws_15m, Ws_20m, Ws_30m)（m/s），风向（WD）（°），气压（Press）(hpa)，降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，光合有效辐射（PAR）（umol/s/m2），地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(℃)，土壤热通量（Gs）(W/m2)、 多层土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(%)、多层土壤温度（Ts_2cm 、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(℃)、平均土壤温度TCAV(℃)。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 肖青, 徐自为, 柏军华
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的10m塔自动气象站观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。 自动气象站安装在10m塔上，采集频率为30s，且10min输出一次。观测要素包括空气温度、相对湿度（5 m），朝向为正北；风速（10 m），风向（10 m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（10 m）；四分量辐射（5 m），朝向为正南；土壤温湿度探头埋设在气象塔正南方1.5m处，土壤温度探头埋设深度为0cm、2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160 cm处，土壤水分传感器埋设深度为2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm；平均土壤温度埋在地下2, 4cm；土壤热流板（3块）埋设在地下6 cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2021-6-10 10:30。 自动气象站发布的数据包括：日期/时间Date/Time，空气温湿观测（Ta_5m,RH_5m）(℃，%)，风速(Ws_10m)（m/s），风向（WD）（°），降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，地表辐射温度（IRT1、IRT2）（℃），土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(W/m2)、 多层土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(%)、多层土壤温度（Ts_0cm 、Ts_2cm 、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(℃)、平均土壤温度TCAV(℃) ，气压（Press）(hpa)。 观测试验或站点信息请参考Guo et al. (2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日的10m塔涡动相关仪观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面水浇地玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。涡动相关仪的采集频率是10Hz，架高为5 m，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是15 cm。 发布的数据是采用Eddypro软件对原始采集的10Hz数据进行后处理得到的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对处理后输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据每30min内缺失率大于10%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于0.1m/s）。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。 涡动相关仪发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（K），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度，感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
该数据集提供了2001-2020年青藏高原71个湖泊的湖冰物候，包括开始冻结日、完全冻结日、开始消融日、完全消融日、完全封冻时间和湖冰覆盖时间。数据集采用动态阈值法提取自经过双星去云和临近日去云后的MODIS每日积雪产品。与粗分辨率被动微波AMSR-E/2湖冰物候数据集对比，开始冻结日的平均绝对误差为2.33-7.25天，完全消融日的平均绝对误差为1.75-4.67天。该数据可为青藏高原湖泊系统响应气候变化的相关研究提供数据基础。
蔡宇, 柯长青
1）数据内容 本数据集包括巴木错、拉昂错2019-2021年夏秋季和龙木错2020-2021年夏秋季的湖泊蒸发数据。计算蒸发数据所需的气象数据通过在湖边架设的自动气象站获取，观测高度为1.5m。 湖泊位置：巴木错（90.59°E，31.29°N），拉昂错（81.24°E，30.72°N），龙木错（80.47°E，34.60°N）。 自动气象站坐标：巴木错AWS（90.65°E，31.30°N），拉昂错AWS（81.22°E，30.73°N），龙木错AWS（80.43°E，34.59°N）。 时间分辨率：1d 空间分辨率：- 单位：mm 2）数据来源及加工方法 整体输送法。计算公式如下： LH=l_v ρ_a c_E U(q_s-q_a ) E=LH/(ρl_v ) 其中LH、E分别为潜热、蒸发。 气象数据使用湖泊边架设的自动气象站，使用的观测数据包括1.5m处气温、风速、相对湿度等；湖表温度使用ERA5-land逐小时数据；动量粗糙度、水汽粗糙度及热量粗糙度通过巴木错和拉昂错架设的涡动相关仪获取的数据反算得到。 3）数据质量描述 将计算获取的2020年巴木错湖泊蒸发数据与架设在巴木错湖心岛的涡动相关仪获取的8-10月蒸发数据进行对比，pearson相关系数r=0.57，p=2.842E-8。 4）数据应用成果及前景 水面蒸发是水循环过程中的一个重要环节，是水文学研究中的一个重要课题。它作为湖泊水量损失的主要部分，也是研究陆面蒸发的基本参证资料。基于观测资料计算得到的蒸发量可以作为青藏高原湖泊的准确蒸发量，是研究湖泊水量平衡的重要基础，通过获取位于不同气候区的三个湖泊蒸发量，可以更好地探索湖泊水面蒸发在不同气候区的变化规律。
马卫垚, 马伟强, 何佳男, 谢志鹏, 苏荣明珠, 胡伟, 马耀明
中国科学院（CAS）气候系统模式FGOALS-f3-L于近期完成了第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）试验中的全球季风比较计划（GMMIP）的Tier-1和Tier-3试验并发布了相应数据。本文是FGOALS-f3-L参加GMMIP试验的数据描述文章。在GMMIP Tier-1试验中，基于观测的海温和海冰强迫，FGOALS-f3-L模式完成了三组不同初始场的历史模拟试验。在GMMIP Tier-3试验中，FGOALS-f3-L模式完成了5组地形和热力扰动的敏感性试验。具体来说，包括四组地形敏感性试验，分别去除了青藏高原、东非和阿拉伯半岛高原、北美马德雷山脉和南美的安第斯山脉，以及一组热力敏感性试验，去除了青藏-伊朗高原及邻近区域500m以上地形的地表感热加热。这组数据集将贡献于CMIP6用于评估海温对全球季风环流和降水的长期以及短期趋势的影响，以及更好的理解大地形在影响全球季风中的作用。
何编
北极放大效应是 20 世纪最显著的气候变化现象。为理解北极放大效应对全球气候变化的响应及影响，科学家们开展了 CMIP6 子计划北极放大效应比较计划（PAMIP）。 中国科学院大气物理研究所的气候系统模式 FGOALS-f3-L 参加了上述计划并完成和提交了 8 组大样本集合试验。这些试验基于陆气耦合模式，分别考虑了不同下垫面强迫的组合在工业革命前情景、 现代气候情景和未来气候变化情景下，全球海温和海冰变化对大气环流及全球气候系统的影响。所有的试验外强迫固定在 2000 年，采用 100 个集合，从 2000 年 4 月 1 日开始积分到 2001 年 6 月 30 日。以上数据为进一步理解北极放大效应现象及其影响提供了新的科学数据和科学依据。
何编
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
青藏高原分区域动力降尺度（TPSDD）数据集是一个高空间-时间分辨率的网格数据集，用于整个青藏高原的陆地-空气交换过程和低层大气结构研究，并考虑到了青藏高原各分区域的气候特征。该数据集的时间跨度为1981年至2020年，时间分辨率为2小时，空间分辨率为10公里。数据集的气象要素包括近地表土地-空气交换参数，如向下/向上的长波/短波辐射通量、动量通量、显热通量、潜热通量等。此外，还包括从地表到对流层顶的3维风、温度、湿度和气压的垂直分布。通过比较观测数据和最新的ERA5再分析数据，对该数据集进行了独立评估。结果表明了该数据集的准确性和优越性，为未来的气候变化研究提供了巨大的潜力。
李斐, 马舒坡, 朱金焕, 邹捍, 李鹏, 周立波
青藏高原分区域动力降尺度数据集-标准年（TPSDD-Standard）是一个高空间-时间分辨率的网格数据集，用于整个青藏高原的陆地-大气交换过程和低层大气结构研究，并考虑到了青藏高原各分区域的气候特征。根据青藏高原上空500 hPa多年平均位势高度场，选取与该位势高度场空间相关系数最大的年份（2014年）作为标准年，它能粗略反映青藏高原大气多年平均状况。该数据时间分辨率为1小时，空间分辨率为5公里。数据集的气象要素包括近地表土地-空气交换参数，如向下/向上的长波/短波辐射通量、感热通量、潜热通量等。此外，还包括从地表到对流层顶的3维风、温度、湿度和气压的垂直分布。通过比较观测数据和最新的ERA5再分析数据，对该数据集进行了独立评估。结果表明了该数据集的准确性和优越性，为未来的气候变化研究提供了巨大的潜力。
李斐, 马舒坡, 朱金焕, 周立波, 李鹏, 邹捍
冰川表面运动提取在冰川动力学与物质平衡变化研究中具有重要意义，针对当前我国自主遥感卫星数据在冰川运动监测应用中存在的不足，选用GF-3卫星FSI模式下获取的2019—2020年间覆盖青藏高原高山区典型冰川的SAR数据，借助并行化偏移量跟踪算法获取了研究区冰川表面流速分布。GF-3影像凭借其良好的空间分辨率，在规模较小、运动缓慢的冰川运动提取方面具有显著的优势，能够更好地体现冰川运动细节信息及其差异性。该研究有助于分析气候变化背景下青藏高原地区冰川的运动规律及其时空演变特征。
闫世勇
数值试验：使用的气候模式是意大利理论物理研究中心（ICTP）开发的区域气候模式RegCM4.1。RegCM4.1区域模式模拟的试验中大气模式水平分辨率为50km，垂直方向18层；在线耦合沙尘模块。海温使用OISST插值的海温。试验包括中古新世地形试验（MP, ~60Ma BP，试验名称60ma_regcm4.1_xxx.nc）和晚渐新世（LO，~25Ma BP，试验名称25ma_regcM4.1_xxx.nc）两组。MP区域地形修改试验，将高原北部去掉，近似替代60Ma时期亚洲陆地的地形分布。BP区域地形修改试验，只将帕米尔高原地形去掉，近似替代25Ma时期亚洲陆地的地形分布。两个试验的沙尘源区没有变，均对在线打开了沙尘循环过程。 输出时间：所有试验都被积分了22年，使用了每个试验最后20年的平均结果。 数据可应用于解释高原周边不同区域干旱演化的差异。
孙辉
南极McMurdo Dry Valleys 冰川表面流速遥感后处理产品，基于Antarctic Ice Sheet Velocity and Mapping Project（AIV）数据，通过先进的算法和数值工具后处理得到。该产品利用Sentinel-1/2/Landsat数据绘制，提供了McMurdo Dry Valleys 均匀、高分辨率（60m）的冰流速结果，时间覆盖范围从2015到2020。
江利明
本数据集数据源为：欧洲航天局多光谱卫星Sentinel-2卫星。其中包含2017年青藏高原湖泊CDOM和DOC年均值数据。使用方法：基于实测样点的CDOM数据，提取影像反射率信息，通过皮尔森相关性分析选择最佳预测变量，构建多元逐步回归CDOM 预测模型，获得青藏高原水体CDOM结果。由于CDOM与DOC具有很好的相关性，所以DOC预测结果通过CDOM计算。最终青藏高原CDOM模型的调整R²达到0.81。
宋开山
数值试验：使用的气候模式是由英国气象局与英国大学联合开发的快速海-气耦合模式（FAMOUS）。FAMOUS模式中的大气模式水平分辨率为5°×7.5°，垂直方向有11层；海洋模式的水平分辨率为2.5°×3.75°，垂直方向有20层。大气和海洋每天耦合一次，无通量调整。 试验包括中古新世（MP, ~60Ma BP，试验名称flat_60ma_1xCO2_sea_3d_**100yr_mean.nc）和晚渐新世（LO, ~25Ma BP，试验名称orog_25ma_1xCO2_sea_3d_**100yr_mean.nc）。海陆分布数据主要取自全球海岸线基础数据集（缩写为Gplates，网址为http://www.gplates.org/），考虑到青藏高原等新生代地形的初始隆升约开始于50~55Ma（Searle等，1987），因而在MP试验中将全球地形高度均设置为0，以略去高原地形的作用。25Ma修正了格陵兰（Zachos等, 2001）、青藏高原（例如, Wang等，2014；Ding等，2014；Rowley和Currie, 2006；DeCelles等，2007；Polissar等，2009）。在重建青藏高原古地形时还考虑了其古纬度的变化(Besse等，1984；Chatterjee等，2013；Wei等，2013）。同时，参考新生代大气CO2变化（Beerling和Royer, 2011），2个时期的试验中大气CO2浓度均取工业革命前的值280ppmv（1ppmv=1mg L–1）。 为了简单起见，所有陆地植被和土壤特性都设置为全球均一的值，即在除南极洲外的每个陆地网格点上的各种陆面特性都被赋予工业革命前非冰川陆面的全球平均值，这样也便于突出检验海陆分布和地形变化的影响。此外，由于主要讨论百万年尺度特征地质时期的平均气候状态及其变化，因而可以略去轨道强迫的影响，即在所有试验中地球轨道参数均设置为其现代值。 输出时间：所有试验都被积分了1000年，使用了每个试验最后100年的平均结果。 本数据有助于探究新生代季风和干旱的形成演化机制。
刘晓东
全球3小时河道洪水再分析数据GRFR，包括1）1980-2019年全球0.05度，3小时/日格点陆面产流数据。2）全球294万条河段（基于90m数字高程模型提取），3小时/日天然径流模拟数据。3）全球3小时河道洪水事件数据。4）基础地形数据MERIT-Basins。 该数据集以分布式水文模型VIC和河道汇流模型RAPID为模型链核心，集合一系列多源数据和模型手段构建的全球高分辨率高精度天然河川径流模拟系统模拟而成。基于美国6000余个站点3小时和全球14000余个站点日径流观测资料的精度评估表明，该数据能够较好地再现3小时和日尺度径流过程，同时能够较好地捕捉洪水事件。详细过程请参阅参考文献。 该数据集为遥感卫星径流反演算法开发、全球洪水特性分析和物理机制分析尤其是无资料地区提供了强有力的新数据支撑。
杨媛, 潘铭, 林佩蓉
全球294万条河段的天然径流量模拟数据产品，单位m3/s。本数据是基于VIC水文过程模式与RAPID矢量河网汇流模型模拟得到。其中陆面水文过程模式空间分辨率为0.25°，矢量汇流模式中的河网数据基于90-m MERIT Hydro水文矫正地形数据产品提取。产流部分经过基于机器学习得到的径流特征值进行参数率定，并基于多分位数径流特征值进行了格点尺度的产流偏差矫正，经全球1.4万个径流观测站点验证，数据产品具有较优的验证精度。
林佩蓉, 潘铭, 杨媛
该数据为第六次国际耦合模式比较计划 （CMIP6）在中等排放场景（ssp245）下对2020年-2100年南极海冰密集度数据的模拟。对CMIP6的25个模式数据统一插值后进行集合平均。海冰密集度数据大小在0-1之间，数据时间范围从2020年1月至2100年12月，时间分辨率为月，空间范围为南纬45°以南，空间分辨率为1°×1°。该数据提供了中等排放情景下，南极海冰的的状态和演变，可为南极未来变化等研究提供参考。
李双林, 王惠
面向中亚五国农业可持续发展，基于ESA的CCI-LC Maps数据，绘制了中亚的农业格局图，具体包含哈萨克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦以及乌兹别克斯坦五国，将现有的农业用地分为雨养耕地，雨养耕地（草本覆盖），雨养耕地（林木覆盖），灌溉耕地，耕地（>50%）/自然植被（<50%）以及耕地（<50%）/自然植被（>50%）六类。数据年份为2020年，数据的空间分辨率为300m×300m，即约0.003°×0.003°。数据集可为中亚五国未来土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
张俊俊, 蒋晓辉
面向中亚五国农业可持续发展，以土地资源为目标，为探究近20年气候变化下中亚地区的土地资源评价以及未来30年气候变化下中亚土地资源状况，收集了中亚的土地资源评价要素，包括：土壤要素（土壤盐渍化程度、土壤质地、土壤有机质含量、土壤pH值、土壤全氮）、地形要素（高程、坡度）、气候要素（降雨、气温、太阳辐射）。地形要素与土壤要素均以2020年为基准，气候要素包括2000年，2010年，2020年，以及采用CMIP6中的ESM1气候模式预估的未来SSP5-8.5情景下2030年和2050年的平均降水和气温，空间分辨率介于0.05°-0.1°。数据集可为中亚五国未来土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
张俊俊, 蒋晓辉
土壤水分是全球观测系统提出的关键气候变量之一，在陆气相互作用中起着重要作用。植被光学厚度是微波辐射传输过程中衡量植被衰减特性的关键参数，在植被水力学、植被物候学和生物量研究领域中有着广泛应用。 本数据集基于AMSR-E和AMSR2交叉定标亮度温度数据，使用多通道协同反演算法(MCCA)获得了全球第一套具有极化差异的多波段（C/X/Ku）植被光学厚度产品及土壤水分产品。该算法(MCCA)能综合考虑多个通道之间的物理关系，能同时反演出土壤水分和具有频率差异，极化差异的植被光学厚度。 本数据集使用了来自国际土壤水分观测网络和美国农业部发布的共25个土壤水分密集观测站网进行验证，结果表明，在目前公开的与AMSR-E/2相关的土壤水分数据集中，MCCA土壤水分的无偏均方根误差(ubRMSE)最小。此外，MCCA反演得到的具有频率和极化差异的植被光学厚度数据可为植被生理过程中的水通量研究提供新的见解。
胡路, 赵天杰, 居为民, 彭志晴, 姚盼盼, 施建成
本数据集包括雅鲁藏布江和横断山区主要河流中全氟化合物的浓度和分布数据。样品采集于2020年和2021年，采样范围包括雅鲁藏布江、怒江、澜沧江和金沙江四条大河，共83个采样点。水样经固相萃取-净化-浓缩等前处理步骤制备后，由高效液相色谱-质谱联用仪进行测定。目标化合物包括10种全氟羧酸（PFCAs）和3种全氟磺酸（PFSAs），具体为全氟丁酸(PFBA)、全氟戊酸(PFPeA)、全氟己酸(PFHxA)、全氟庚酸(PFHpA)、全氟辛酸(PFOA)、全氟任酸(PFNA)、全氟癸酸(PFDA)、全氟十一烷酸(PFUnDA)、全氟十二烷酸(PFDoA)、全氟十三烷酸(PFTrA)、全氟丁烷磺酸(PFBS)、全氟戊烷磺酸(PFHxS)、全氟辛烷磺酸(PFOS)。样品前处理过程中，均加入同位素标记的回收率标志物，经计算样品回收率在53%-96%之间。河流水质检测参数包括：温度、溶解氧、pH、电导率、盐度和溶解性有机碳，参数精度分别为0.1℃、0.01mg/L、0.01、0.1μS/cm、0.01ppt和0.01mg/L。其中，溶解性有机碳采用TOC分析仪测量，其余水质参数均采用YSI ProPlus便携式多参数水质仪现场测定获得。该数据集可为青藏高原大尺度范围的有机污染空间分布制图和亚洲水塔水质安全评估提供科学依据。
任娇, 王小萍
通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型进行建模，以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上。采用了CMIP6提供的13个模型4种情景输出的降水与气温数据，对未来降水与气温数据进行后处理，后处理后的降水与气温驱动水文模型，模拟出2046-2065年水循环过程，给出全青藏高原空间0.1度日尺度径流未来可能时空分布。
叶爱中
基于CMIP6模式资料（模式列表见表1）估算了历史时期（1990-2014年）和未来（2046-2065年）不同气候变化情景下（包括SSP126, SSP245, SSP585），青藏高原和环北极地区冻土分布、冻土活动层厚度，以及冻土区陆地生态系统碳通量（总初级生产力GPP和生态系统碳源汇NEP）数据，空间分辨率为1°×1°。其中冻土分布利用空间约束方法 (Chadburn et al., 2017)，基于现阶段不同温度梯度下冻土出现的概率，结合地球系统模式模拟的未来温度变化，估算未来气候变暖情景下的冻土分布。活动层厚度变化方面，利用现阶段基于遥感估算的活动层厚度对温度变化的敏感性约束地球系统模式模拟的活动层厚度变化，从而校正模型对冻土活动层厚度模拟的误差。未来冻土区碳通量为地球系统模式模拟结果的多模式集合平均值。 模拟结果表明，未来气候变化情景下青藏高原冻土将显著退化，随着未来温度升高，连续多年冻土区表现为碳源，但升温促进植被生长，在非连续冻土区碳汇能力增强。与青藏高原类似，未来环北极地区冻土也将普遍退化，未来气候变暖促进北极地区植被增长，从而增强区域碳汇。
汪涛, 刘丹, 魏建军
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
采用三个不同的数据源，包括1920年代的民国初期地图、1960年代的数字化地形图和1970-2020年的Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像。1920年代民国初期地图进行了扫描、几何校正和地理参考校正。1960年代使用1:250 000的地形图。所有地图都是以Albers等圆锥投影法进行地理参照，均方根（RMS）误差小于1.5个像元。针对早期地图，选择目视解译和手工数字化来对湖泊边界进行矢量化。从1990年开始，对Landsat影像采用半自动的水体分类方法来区分水体和非水体信息，然后提取湖泊边界，并通过与原始Landsat图像的比较进行目视检查和人工编辑。
张国庆, 冉有华
基于中国第33次南极科学考察，在东南极中山站至Dome A断面上获取的雪冰金属元素浓度时空分布数据集，主要包括：1、距离中山站202公里处获取的一支浅冰芯，冰芯涵盖时间长度为1990年至2017年，分辨率为年，包括金属元素铁以及氢氧同位素等数据。2、沿着东南极中山站-Dome A断面，每个10公里采集一个样品，金属元素包括稀土元素和钡等元素。数据可用于研究自然源和人类活动对南极雪冰的污染和贡献等。
杜志恒
基于雅鲁藏布江流域内已有的262个雨量筒逐月降水数据、WRF和ERA5降水数据，利用随机森林学习算法重建了雅鲁藏布江流域及7个子流域1951–2020年10km分辨率的逐日降水数据。该数据经过了站点单点验证，在年和季节变化方面表现较好。并且该数据经过了水文模型反向评估，利用该数据驱动VIC水文模型模拟了雅江流域及各子流域径流变化，并利用实测径流、MODIS及冰川编目数据进行验证。该数据在原有第一版基础上考虑了降水空间分配特征，能更好描述高山区降水特征。
孙赫
基于我国高分一号及二号数据，采用深度学习分类方法，结合人工目视解译修正，生产出青藏工程走廊冻融灾害分布数据。数据地理范围为青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围。数据包括热融湖塘分布数据及热融滑坡分布数据。该数据集可为青藏工程走廊冻融灾害的研究工作及工程防灾减灾提供数据基础。青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围冻融灾害空间分布基于国产高分二号影像数据自制。首先，利用深度学习方法从高分二号数据中提取泥流阶地区块；然后，利用ArcGIS进行人工编辑，将数据解译后合在一张图上可现实。
牛富俊, 罗京
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 柴晨好
北半球过去千年温度代用资料序列，总计396条，其中：370树轮、15条冰芯、9条湖泊沉积物、2条历史文献资料；该资料来源于PAGES2k Consoritum组织在2017年发布的全球温度代用资料数据集；在开展北半球过去千年（1000-2000 AD）温度同化的过程中对该资料进行了进一步的筛选，只保留了年分辨率的资料；该数据集中所包含的代用资料都已经经过了严格的质量检验和温度信号的验证；该数据集可用于北半球过去千年半球尺度和区域尺度温度重建。
方苗
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 刘虎
青藏高原气溶胶光学特性地基观测数据集采用Cimel 318太阳光度计连续观测获得，涉及珠峰站和纳木错站共两个站点。这些产品是经过云检测之后的结果。数据覆盖时间从2021年1月1日到2021年12月31日，时间分辨率为逐日。太阳光度计在可见光至近红外设有8个观测通道，中心波长分别为：340、380、440、500、670、870、940和1120 nm。仪器的视场角为1.2°，太阳跟踪精度为0.1°。根据太阳直接辐射可获得6个波段的气溶胶光学厚度，精度估计为0.01-0.02。最终采用AERONET统一反演算法，获得气溶胶光学厚度、Ångström指数、粒度谱、单次散射反照率、相函数、复折射指数和不对称因子等。
丛志远
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