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
三极气溶胶类型数据产品是综合利用MEERA 2同化资料和主动卫星CALIPSO产品经过一系列数据预处理、质量控制、统计分析和对比分析等过程而融合得出的气溶胶类型结果。该气溶胶类型融合算法的关键是对CALIPSO气溶胶类型的判断。气溶胶类型数据融合时根据CALIPSO气溶胶类型的种类和质控，并参考MERRA 2气溶胶类型得到最终的三极地区气溶胶类型数据（共12种）和质量控制结果。该数据产品充分考虑了气溶胶的垂直分布以及空间分布，具有较高的空间分辨率（0.625°×0.5°）和时间分辨率（月）。
赵传峰
“亚洲水塔”青藏高原（TP）的降水在区域水和能源循环中发挥着关键作用，对下游国家的水资源供应有重要影响。气象站点所获取的降水信息通常被认为是最准确的，但在地形复杂、环境恶劣的青藏高原中，气象站数据却十分有限。卫星和再分析降水产品可以为地面测量提供补充信息，特别是在大面积测量不足的区域。在这里，我们通过使用人工神经网络 (ANN) 和环境变量（包括海拔、地表压力和风速）确定各种数据源的权重来最优地融合站点、卫星和再分析数据。在 1998-2017 年期间，以每日时间尺度和 0.1° 的空间分辨率生成了一个多源降水 (MSP) 数据集横跨青藏高原。与其他四颗卫星产品相比，MSP与标准观测的日降水相关系数（CC）最高（0.74），均方根误差第二低，表明MSP的质量和数据合并的有效性方法。我们使用分布式水文模型进一步评估了青藏高原长江和黄河源头测量不佳的不同降水产品的水文效用。在 2004-2014 年期间，MSP 实现了每日流量模拟的最佳 Nash-Sutcliffe 效率系数（超过 0.8）和 CC（超过 0.9）。此外，基于多重搭配评估，MSP 在未测量的西部 TP 上表现最好。该合并方法可应用于全球其他数据稀缺地区，为水文研究提供高质量的降水数据。整个 TP 的左下角的经纬度、行数和列数以及网格单元信息都包含在每个 ASCII 文件中。
洪仲坤, 龙笛
本数据为2002.07.04-2010.12.31青藏高原地区MODIS逐日无云积雪产品。由于积雪和云的反射特性，使用光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰。本产品是在综合了目前最常用的去云算法的基础上，利用MODIS逐日积雪产品和被动微波数据AMSR-E雪水当量产品，开发的青藏高原地区逐日无云积雪产品，准确度较高，该产品对实时监测青藏高原雪盖动态变化具有重要的使用价值。 投影方式：Albers Conical Equal Area（阿尔伯斯等积投影） 基准面：D_Krasovsky_1940 空间分辨率：500 m 数据格式：tif 命名规则：maYYMMDD.tif，其中ma代表数据名称；YY代表年（01表示2001,02表示2002……）；MM代表月（01表示1月，02表示2月……）；DD表示日（01表示1日，02表示2日……）。
黄晓东
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