中亚是一个高度农业化的地区，其农业资源有限且非常脆弱。为了评估未来气候变化对中亚农业的潜在影响，我们基于3个全球气候模式的9千米动力降尺度结果生产了一个中亚农业气候指数（agroclimatic indicators）高分辨率预估数据集。这些农业气候指数是生长季长度（growing season length, GSL, days），有效积温（biologically effective degree days, BEDD, ℃），霜冻天数（frost days, FD, days），夏日天数（summer days, SU, days），热浪天数（warm spell duration index, WSDI, days）和热夜天数（tropical nights, TR, days）。时段是1986-2005和2031-2050，空间分辨率为0.1°。由于这些指数（除了WSDI）都是基于温度的绝对阈值定义的，对区域模拟结果的系统偏差非常敏感，我们首先用分位数映射法（quantile mapping, QM）订正了模拟的气温，然后基于订正后的气温计算指数。评估结果显示：QM方法大幅减小了指数的偏差。预估结果显示：GSL，SU，WSDI和TR在整个中亚将显著增大，而FD将显著减小；BEDD的变化具有明显的空间差异性，在中亚北部和山区是增大的，在平原的中部和南部是减小的。这个高分辨率的数据集可被用于评估未来气候变化对中亚农业的风险影响。
邱源
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
本数据集是一个包含接近35年（1984-2018）的全球高分辨率光合有效辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于生态过程模拟和全球碳循环的理解。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、MERRA-2气溶胶数据以及MODIS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生态过程模拟的研究和全球二氧化碳通量的估算。
唐文君
本数据为基于WRF模式4.1.2版本和WRFDA同化系统4.1.2版本建立的中亚区域再分析资料，变量包含气温、气压、风速、降水、辐射。再分析的建立使用了循环同化的方式，每6小时使用3DVAR同化一次，同化的资料包括常规大气观测和卫星辐射资料。其中常规资料主要来源为GTS，来源包括人工站、自动站、探空和飞机报，观测要素包括气温、气压、风速和湿度。卫星观测包括反演数据和辐射数据，反演数据主要为极轨气象卫星（NOAA-18、NOAA-19、METOP-A和METOP-B）反演的云导风，并重采样到54km水平分辨率；辐射数据包含了MSU、AMSU和MHS等微波辐射和HIRS红外辐射数据。模拟采用双层嵌套的方式，水平分辨率分别为27公里和9公里，垂直方向共38层，模式层顶为10hPa。模式的侧边界条件由ERA-Interim再分析逐6小时的分析场提供，模式使用的物理方案为Thompson微物理方案，CAM辐射方案，MYJ边界层方案、Grell对流方案和Noah陆面模式。本资料覆盖区域包括中亚地区的哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦五个国家以及里海、咸海、巴尔喀什湖、伊萨克湖等中亚地区的湖泊，可用于该区域的气候、生态、水文等方面的研究。以中亚地区台站观测的降水为参照，本数据的模拟效果和融合降水产品MSWEP相似，优于ERA5和ERA-Interim。
姚遥
本数据集包含了青藏高原及周边地区（南亚：尼泊尔、不丹、印度、巴基斯坦、孟加拉、斯里兰卡、马尔代夫；中亚：土克曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦、阿富汗斯坦；西亚：伊朗、伊拉克、阿塞拜疆、格鲁吉亚、亚美尼亚、土耳其、叙利亚、约旦、以色列、巴勒斯坦、沙特、巴林、卡塔尔、也门、阿曼、阿拉伯联合酋长国、科威特、黎巴嫩、塞浦路斯）的2017年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于IIASA网络公开的数据集，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为50km*50km的网格数据集，其质量可以保证。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
本数据集包含了中国第三极地区（西藏、新疆、云南、青海）的2019年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于清华大学王书肖教授课题组排放清单数据库，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为1km*1km的网格数据集。排放计算的基础数据基于公开数据搜集、卫星观测数据、文献搜集等方式，以排放因子法进行计算，数据来自于国家统计局数据及其它行业统计年鉴。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
在共享社会经济路径（SSP）5-8.5情景下4个CMIP6模式2015-2100年的模拟结果。选取标准为这四个模式水平分辨率均小于1°，且均有日数据。从原始模拟结果中提取了8个代表极端气候的变量，分别是日最高气温的极高值（TXx）、日最低气温的极高值（TNx）、日最高气温的极低值（TXn）、日最低气温的极低值（TNn）、连续干旱日数（CDD）、连续湿润日数（CWD）、降水强度（SDII）和强降水日数（R20mm）。数据时间分辨率为年，空间范围为青藏高原地区，时间范围为2015-2100年。
张冉
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
本数据集包含了2012-2020年东亚地区高分辨率对流层二氧化氮垂直柱浓度POMINO v2.1数据，是v2.0.1错误修复后的新版本数据，为研究中国地区对流层二氧化氮的空间分布特征和时间变化趋势提供了重要的数据基础。该数据基于KNMI提供的对流层二氧化氮斜柱浓度，通过自行开发的对流层AMF反演算法，计算得到POMINO对流层二氧化氮垂直柱浓度。与地基观测资料的对比表明，POMINO的对流层二氧化氮柱浓度能够更好地抓住日际间的变化趋势，同时与地基观测数据的相关性也更好。目前该数据已被国内外多家高校以及科研机构用于科研使用，在未来，该数据集将对青藏高原科考项目提供更加全面的数据支持。
林金泰
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
观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2019年建设的塔吉克斯坦帕米尔高原冰川观测站，包含空气温湿度、大气压、风速风向、降水、雪深等数据。资料时间段为2019年11月1日—2020年11月30日，运用MS Office处理所得*.xlsx格式，数据质量较好，此数据可为研究冰川消融及其水文特征、水资源、生态环境等的潜在影响提供参考。气象观测要素，经过积累统计，加工成气候资料，为天气预报和经济活动提供珍贵的数据支持。广泛应用于农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门领域。
霍文
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
观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2017年建设的帕米尔高原红其拉甫梯度气象观测试验站，包含各气象要素的梯度数据。资料时间段为2019年11月18日—2021年10月8日，运用TOA5合并工具及MS Office等处理所得*.xlsx格式，数据质量较好，此数据可为开展帕米尔高原和中巴经济走廊地表辐射与能量收支规律研究提供支持，为陆面过程提供参考依据。 红其拉甫气象站在我国帕米尔高原，海拔4600m，靠近中国与巴基斯坦边境，资料及其珍贵。
霍文
吉尔吉斯斯坦西天山Kara-Batkak冰川气象站（42°9'46″N，78°16'21″E，3280m）。 观测数据包括逐时气象要素（小时雨量(mm)、瞬时风向(°)、瞬时风速(m/s)、2分钟风向(°)、2分钟风速(m/s)、10分钟风向(°)、10分钟风速(m/s)、最大风速时风向(°)、最大风速(m/s)、最大风速时间、极大风速时风向(°)、极大风速(m/s)、极大风速时间、分钟内极大瞬时风速风向(°)、分钟内极大瞬时风速(m/s)、气压(hPa)、气压最高(hPa)、气压最高出现时间、气压最低(hPa)、气压最低出现时间）。 气象观测要素，经过积累和统计，加工成气候资料，为农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门进行规划、设计和研究，提供重要的数据。
霍文
充分了解中国温带半干旱草地蒸散发的时空变化，可以提高我们对全球半干旱区气候、水文和生态过程的认识。本研究基于区域内13个站点的涡度相关系统观测数据，结合气象及遥感数据，利用机器学习方法(支持向量机)，生产了年限为1982-2015年，空间分辨率为1km，时间分辨率为8天的长序列中国温带半干旱草地蒸散发数据集。该数据集在站点实测数据的验证和流域水量平衡的对比中，均表现较好。(详细过程请参阅参考文献)
雷慧闽
本数据为降水数据，是热带降水测量任务TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）逐月降水产品TRMM 3B43，融合青藏高原为主主体的范围区域（25~40°N；73~105°E）内332个气象站点降水数据，该气象站降水数据源自中国气象局国家气象信息中心。本数据集采用站点3°插值优化变分订正方法计算获得的再分析数据集。时间跨度为1998年1月至2018年12月的月样本资料，空间覆盖范围是25~40°N；73~105°E，空间分辨率为1°*1°。
徐祥德, 孙婵
冰川表面微气象是观测冰川表面一定高度处风向风速、气温、湿度、气压、四分量辐射、冰温及降水等气象要素。冰川表面微气象监测是进行冰川监测的重要内容之一，是开展冰川表面能量-物质平衡、冰川运动、冰川融水径流、冰芯等研究及相关模型模拟研究的重要基础数据，为探究气候变化与冰川变化之间的相互关系奠定基础。主要通过在冰川表面架设高山气象站进行自动监测，也可使用便携式气象站进行短期的流动监测。近年来，在天山、西昆仑、祁连山、羌塘内陆、唐古拉山、念青唐古拉、藏东南、横断山和喜马拉雅山地区20多条冰川表面开展了相关的气象监测研究。该数据集为冰川区及冰川末端月值气象数据。
杨威
北极大河流域地面气象要素驱动数据集，包括地表日最大、最小及平均气温、日降水量、日均风速共5个要素。数据为NETCDF格式，水平空间分辨率约为0.1度（0.083°），范围包括了Yenisy、Lena、Ob、Yukon及Mackenzie流域，该数据可为北极大河流域水文过程模拟提供驱动数据。利用进一步质量控制的全球历史气候网数据集(GHCN)、全球日气象数据集（GSOD）、美国历史气候网数据集（USHCN）、加拿大气候数据集（AHCCD）、前苏联/俄罗斯气候数据集（USSR/Russia）的气象站点日观测数据，以ClimateNA（北美）、Worldclim（欧亚）数据作为背景场，采用薄板样条函数插值方法生成。
赵求东, 吴玉伟
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥站的大孔径闪烁仪通量观测数据。下游四道桥站分别架设了BLS450、BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为接收端，南塔为发射端。观测时间为2020年1月1日至2020年12月31日。站点位于内蒙古额济纳旗，下垫面是柽柳、胡杨、裸地和耕地。北塔的经纬度是101.137E，42.008N，南塔的经纬度是101.131E，41.987N，海拔高度约873m。大孔径闪烁仪的有效高度25.5m，光径长度是2350m，采样频率是1min。 大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据（BLS900&BLS450：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900&BLS450：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。在迭代计算过程中，对于BLS900&BLS450，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器故障，大孔径闪烁仪数据缺失的日期为：2020.02.13-2020.02.14；2020.05.18-2020.15.19。 关于发布数据的几点说明：（1）下游LAS数据以BLS900为主，其次为BLS450，最后为RR-RSS460，最终缺失时刻以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H：感热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网中游大满站的大孔径闪烁仪通量观测数据。中游大满站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为BLS900的接收端和RR-RSS460的发射端，南塔为BLS900的发射端和RR-RSS460的接收端。观测时间为2020年1月1日至2020年12月6日。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米、果园和大棚，以玉米为主。北塔的经纬度是100.3785E，38.8607N，南塔的经纬度是100.3685E，38.8468N，海拔高度约1556m。大孔径闪烁仪的有效高度24.1m，光径长度是1854m，采样频率是1min。 大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据（BLS900：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。在迭代计算过程中，对于BLS900，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器维修、供电不足和信号问题，大孔径闪烁仪数据缺失的日期为：2020.06.21-2020.06.23；2020.09.21-2020.10.14。 关于发布数据的几点说明：（1）中游LAS数据以BLS900为主，缺失时刻由RR-RSS460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（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H：感热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx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Liu et al. (2011)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
联系方式
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0931-4967287
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