太阳总辐射和散射采用辐射表（CM22, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度数据来源于IPEV/PNRA 项目 “Routine Meteorological Observation at Station Concordia” ，http://www.climantartide.it，地面水汽压单位为hPa。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（S/G）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2006-2016年（Bai, J.; Zong, X.; Lanconelli, C.; Lupi, A.; Driemel, A.; Vitale, V.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations of Global Solar Radiation and Its Potential Effects at Dome C (Antarctica). Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 3084. https://doi.org/10.3390/ijerph19053084）。该数据集可以用于南极Dome C地区太阳辐射及其衰减等相关研究。地面太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://doi.org/10.1594/PANGAEA.935421
白建辉
太阳总辐射采用辐射表（CM21, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度分别采用温湿度传感器HMP45C-GM （Vaisala Inc., Vantaa, Finland）测量。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（AF）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2007-2020年。关于数据处理和太阳总辐射计算等可参考文献：Bai, J.; Zong, X.; Ma, Y.; Wang, B.; Zhao, C.; Yang, Y.; Guang, J.; Cong, Z.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations in Global Solar Radiation and Its Interaction with Atmospheric Substances at Qomolangma. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 8906. https://doi.org/10.3390/ijerph19158906。该数据集可以用于珠峰地区太阳辐射及其衰减等相关研究。珠峰站太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/b9ab35b2-81fb-4330-925f-4d9860ac47c3/。
白建辉
公里级、空间完整（无缝）的地表温度产品在全球变化等领域具有广泛的应用需求。基于遥感观测反演的地表温度具有较高的可信度，融合从热红外和微波观测反演的地表温度，是获取具有一定精度、空间完整地表温度的有效途径。基于这一指导思想，作者发展了反演中国区域1km、无缝地表温度的方法框架，并生成了相应的数据集（2002-2020）. 首先采用基于查找表的AMSR-E/AMSR2 地表温度反演算法反演得到AMSR-E/AMSR2 地表温度，之后采用地理加权回归对AMSR-E/AMSR2 地表温度进行降尺度，得到1km 地表温度，最后使用多尺度卡尔曼滤波融合AMSR-E/AMSR2 1km地表温度和MODIS地表温度，生成1km无缝地表温度数据集。 地面验证评价结果表明，该LST的均方根误差（RMSE）约为3K，空间分布于MODIS LST、CLDAS LST的一致性较好。
程洁, 董胜越, 施建成
本数据集是基于MODIS数据进行处理和分析后得到，通过改进不同下垫面下的不同积雪提取算法，提高了积雪范围识别精度，同时利用隐马尔科夫去云算法和SSM/I雪水当量结合，最终生成完全无云的逐日积雪面积产品。取值范围： 1：积雪；0 非积雪。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2000年2月24日至2019年12月31日。 数据格式为geotiff，推荐使用Arcmap或python +GDAL打开和处理数据
郝晓华
本数据集包括了青藏高原祁连山地区自从1980年到2013年以来的逐月的地表平均温度数据。本数据集来源于欧洲中期天气预报中心的第三代ERA-Interim再分析资料，该数据集采用四维变分分析，结合卫星数据误差校正等技术，实现了再分析资料的质量提升。数据集的空间分辨率为0.125°。本数据集是祁连山地区过去30多年以来地表温度网格数据集，可为祁连山地区的气候变化、生态系统发展演替及相关地球系统模型的研究提供数据基础。
吴晓东
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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0931-4967287
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