该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站宇宙射线观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.372° E, 38.856° N，海拔1556m。仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。剔除及缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)。
2465 2022-05-30
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔超级站宇宙射线观测系统数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374° E, 42.0012° N，海拔873 m。仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。剔除及缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)。
2106 2022-05-30
该数据集包含2021年1月1日至12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游阿柔超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
2553 2022-06-14
该数据集包含2021年1月1日至12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集为相对绿度指数（Gcc）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
2617 2022-06-14
该数据集包含2021年5月2日至12月26日黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/（R+G+B）, R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
2400 2022-06-14
该数据集包含了2021年7月22日至2021年9月5日的黑河水文气象观测网中游大满超级站叶面积指数观测数据。站点（100.376° E, 38.853° N）位于甘肃省张掖市大满灌区内，海拔1556m，下垫面是玉米。观测样方共计3个，每个样方大小约30m×30m，经纬度分别为（100.374°E, 38.855°N）、（100.371° E, 38.854°N）、（100.369°E, 38.854°N）。每个样方内布设4个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并5天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
2758 2022-06-14
夏季阳光照射下，覆盖在冰面上的积雪融化，在冰面上形成的不同形状大小的冰上水池融池。海冰表面融化造成的融池会降低海冰反照率，因而会对极区能量平衡造成显著影响，增加吸收进而加速海冰融化过程。在影响海冰反照率的因素中，融池是最重要且变化最剧烈的因素之一。随着气候的变化，夏季冰融化速度也越来越快。对地球表层的能量平衡具有重要的影响，冰融速度加快也可能使融池这种重要的自然现象成为北极海冰融化季节最显著的冰表面特征之一。融池的反照率介于海水与海冰之间，研究冰上融池也是研究北极海冰快速变化机理的一个重要组成部分。由于海冰融池和海面具有相似的微波信号特征，且受到风速、海冰融化等因素影响利用微波数据进行融池覆盖度的制图具有明显的不确定性，因此最为可靠的融池覆盖度遥感方法为利用中分辨率光学遥感数据（如MODIS）进行亚像元融池覆盖度的制图。本数据集包含利用MODIS数据进行基于动态端元反射率的亚像元分解反演的北极海冰融池覆盖度和海冰密集度。
5358 2019-10-20
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。
3621 2022-10-23
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。
2670 2022-11-08
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。
3014 2022-11-08
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