该数据集包含了2017年1月1日至2017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，下垫面为水浇地玉米。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3.5m，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0cm。 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三级（质量标识0：（Δst<30, ITC<30）; 1：（Δst<100, ITC<100）; 其余为2）。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。数据在5.26-5.29期间由于仪器标定，数据缺失。 站点介绍用guo et al, 2020; 数据处理用liu et al, 2013.
刘绍民, 徐自为, 肖青
该数据集包含了2015年1月1日至2017年12月25日的黑河水文气象观测网上游大沙龙站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县，下垫面是高山草地。观测点的经纬度是98.9406E, 38.8399N，海拔3739 m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500）之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的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Eddypro软件输出的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原始数据中每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。因仪器漂移等原因引起的可疑数据用红色字体标识。4月16-18日涡动系统Li7500标定，数据缺失；CO2浓度在9月23日之后出现异常，导致二氧化碳通量出错；当存储卡存储数据出现问题导致10Hz数据缺失时(1.8-3.8,7.23-9.13)，数据由采集器输出的30min通量数据替代。 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（℃），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L（m），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，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为三级（质量标识0:（Δst <30, ITC<30）; 1: （Δst <100, ITC<100）; 其余为2）。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。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
车涛, 刘绍民, 李新, 徐自为, 张阳, 谭俊磊
该数据集包含了2016年1月1日至2016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（10m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（3m）；四分量辐射和光合有效辐射（4m），朝向为正南；红外表面温度（8m），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160cm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6cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144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：2016-6-10 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_5m, Ta_10m, Ta_15m, Ta_20m, Ta_30m, Ta_40m）（℃），相对湿度（RH_3m, RH_5m, RH_10m, RH_15m, RH_20m, RH_30m, RH_40m）（%），风速（Ws_3m, Ws_5m, Ws_10m, Ws_15m, Ws_20m, Ws_30m, Ws_40m）（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_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_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）（℃）、平均土壤温度TCAV（℃）。 站点介绍用guo et al, 2020; 数据处理用liu et al, 2013.
刘绍民, 徐自为, 肖青
该数据集包含了2017年1月1日至2017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（5m），朝向为正北；风速（10m），风向（10m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（10m）；四分量辐射（5m），朝向为正南；红外表面温度（5m），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0cm、2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm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6cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144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：2017-6-10 10:30。1月1日至4月15日期间由于40cm深度土壤温度传感器出现问题，数据缺失。 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）（°），气压（Press）（hpa），降水（Rain）（mm），四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）（W/m2），地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）（℃），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_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）（℃）、平均土壤温度TCAV（℃）。 站点介绍用guo et al, 2020; 数据处理用liu et al, 2013.
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2016年1月1日至2016年12月31日的蒸渗仪观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为玉米。观测点的经纬度是115.7880E，40.3491N，海拔480m。 蒸渗仪的采集频率是1次/分钟，发布数据为10min输出数据。蒸渗仪为圆柱形结构，表面积为1m2，土柱埋深1.5m，蒸散量观测精度为0.01mm。蒸渗仪安装有两台，一台保持裸土（lysimeter_1），另一台在生长季（5月10日-9月15日）为玉米下垫面（lysimeter_2）。蒸渗仪内还安装有土壤温湿度探头、土壤水势探头和土壤热流板。土壤温度传感器埋设深度为5cm、30cm、50cm、100cm、140cm；土壤水分传感器埋设深度为2cm、10cm、20cm、40cm；土壤热流板埋设在地下10cm处；土壤水势传感器埋设深度为30cm和140cm处。观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）删除了维护期间造成的观测异常的数据；（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：2016-6-10 10:30。 蒸渗仪发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，称重质量（I.L_1_WAG_L_000（Kg）、I.L_2_WAG_L_000（Kg）），渗漏质量（I.L_1_WAG_D_000（Kg）、I.L_2_WAG_D_000（Kg）），土壤热通量（Gs_1_10cm、Gs_2_10cm）（W/m2），多层土壤水分（Ms_1_5cm、Ms_1_10cm、Ms_1_30cm、Ms_1_50cm、Ms_1_100cm、Ms_2_5cm、Ms_2_10cm、Ms_2_30cm、Ms_2_50cm、Ms_2_100cm）（%），多层土壤温度（Ts_1_5cm、Ts_1_30cm、Ts_1_50cm、Ts_1_100cm、Ts_1_140cm、Ts_2_5cm、Ts_2_30cm、Ts_2_50cm、Ts_2_100cm、Ts_2_140cm）（℃），土壤水势（TS_1_30（hPa）、TS_1_140（hPa）、TS_2_30（hPa）、TS_2_140（hPa））；数据以*.xls格式存储。
刘绍民, 徐自为, 朱忠礼
该数据集包含了2017年1月1日至2017年12月31日的蒸渗仪观测数据。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面为玉米。观测点的经纬度是115.7880E，40.3491N，海拔480m。 蒸渗仪的采集频率是1次/分钟，发布数据为10min输出数据。蒸渗仪为圆柱形结构，表面积为1m2，土柱埋深1.5m，蒸散量观测精度为0.01mm。蒸渗仪安装有两台，一台保持裸土（lysimeter_1），另一台在生长季（5月10日-9月15日）为玉米下垫面（lysimeter_2）。蒸渗仪内还安装有土壤温湿度探头、土壤水势探头和土壤热流板。土壤温度传感器埋设深度为5cm、30cm、50cm、100cm、140cm；土壤水分传感器埋设深度为2cm、10cm、20cm、40cm；土壤热流板埋设在地下10cm处；土壤水势传感器埋设深度为30cm和140cm处。观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；（2）删除了维护期间造成的观测异常的数据；（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：2016-6-10 10:30。 蒸渗仪发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，称重质量（I.L_1_WAG_L_000（Kg）、I.L_2_WAG_L_000（Kg）），渗漏质量（I.L_1_WAG_D_000（Kg）、I.L_2_WAG_D_000（Kg）），土壤热通量（Gs_1_10cm、Gs_2_10cm）（W/m2），多层土壤水分（Ms_1_5cm、Ms_1_10cm、Ms_1_30cm、Ms_1_50cm、Ms_1_100cm、Ms_2_5cm、Ms_2_10cm、Ms_2_30cm、Ms_2_50cm、Ms_2_100cm）（%），多层土壤温度（Ts_1_5cm、Ts_1_30cm、Ts_1_50cm、Ts_1_100cm、Ts_1_140cm、Ts_2_5cm、Ts_2_30cm、Ts_2_50cm、Ts_2_100cm、Ts_2_140cm）（℃），土壤水势（TS_1_30（hPa）、TS_1_140（hPa）、TS_2_30（hPa）、TS_2_140（hPa））；数据以*.xls格式存储。
刘绍民, 徐自为, 朱忠礼
该数据集包含了2016年1月1日至2016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，下垫面为水浇地玉米。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5m，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15cm。 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。5月27日至7月22日由于超声风速仪出现问题，数据缺失。 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三级（质量标识0：（Δst <30, ITC<30）; 1：（Δst <100, ITC<100）; 其余为2）。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。 站点介绍用guo et al, 2020; 数据处理用liu et al, 2013.
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2016年1月1日至2016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（5m），朝向为正北；风速（10m），风向（10m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（10m）；四分量辐射（5m），朝向为正南；红外表面温度（5m），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0cm、2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm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6cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144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：2016-6-10 10:30。1月1日至4月15日期间由于40cm深度土壤温度传感器出现问题，数据缺失。 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）（°），气压（Press）（hpa），降水（Rain）（mm），四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）（W/m2），地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）（℃），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_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）（℃）、平均土壤温度TCAV（℃）。 站点介绍用guo et al, 2020; 数据处理用liu et al, 2013.
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2017年1月1日至2017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（10m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（3m）；四分量辐射和光合有效辐射（4m），朝向为正南；红外表面温度（8m），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160cm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6cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144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：2017-6-10 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_5m, Ta_10m, Ta_15m, Ta_20m, Ta_30m, Ta_40m）（℃），相对湿度（RH_3m, RH_5m, RH_10m, RH_15m, RH_20m, RH_30m, RH_40m）（%），风速（Ws_3m, Ws_5m, Ws_10m, Ws_15m, Ws_20m, Ws_30m, Ws_40m）（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_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_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）（℃）、平均土壤温度TCAV（℃）。 站点介绍用guo et al, 2020; 数据处理用liu et al, 2013.
刘绍民, 徐自为, 肖青
该数据集包含了2017年1月7日至2017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，下垫面为玉米。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。 站点介绍用guo et al, 2020; 数据处理用liu et al, 2013.
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2016年1月1日至2016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，下垫面为水浇地玉米。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3.5m，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0cm。 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三级（质量标识0：（Δst<30, ITC<30）; 1：（Δst<100, ITC<100）; 其余为2）。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。数据在5.26-5.29期间由于仪器标定，数据缺失。 站点介绍用guo et al, 2020; 数据处理用liu et al, 2013.
刘绍民, 徐自为, 肖青
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。 数据包含中国高寒网17个站点2014-2017年青藏高原地区逐日气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和蒸发），三江源的数据有所缺失。
朱立平, 彭萍
“一带一路”沿线国家2000-2015年大气强迫数据集来源于CRUNCEP。CRUNCEP是一套供陆面模式使用的大气强迫场数据集。具体来说，这个长时间序列数据集（包括气温、降水、温度等）是用来长期驱动Community Land Model（CLM）土地模型的。 CRUNCEP是两个现有数据集的融合；CRU TS3.2 0.5°×0.5°月数据涵盖1901年至2002年期间，NCEP再分析2.5°×2.5°度6小时数据涵盖1948至2016年期间。融合后的CRUNCEP数据集空间分辨率为0.5°X0.5°，时间分辨率为6小时。CRUNCEP数据集被用来驱动CLM，用于研究植被生长、蒸散和初级生产力、陆-气碳交换变化趋势项目（1980-2010）以及许多其他应用。目前数据集的最新版本是版本7。
NCAR, 曹巍
1)数据内容（包含的要素及意义）:1979-2016青藏高原地面气象观测数据产品 2)数据来源及加工方法:tif格式，可以采用arcgis打开查看和分析 3)数据质量描述:日分辨率 4)数据应用成果及前景: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, 彭萍
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2m高的气温数据。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多年以来的气温的网格数据集，可以为祁连山地区的气温变化、生态系统发展演替及相关地球系统模型的研究提供基础依据。
吴晓东
青藏高原作为亚洲“水塔”为亚洲主要河流提供水资源。由生物质和化石燃料燃烧排放的BC气溶胶对辐射具有极强的吸收作用，进而对地球系统的能量收支和分布具有重要的影响，是气候环境变化不可忽视的影响因子。青藏高原周边地区排放的黑碳气溶胶经大气环流可被传输至高原内部，并沉降到雪冰表面，对降水和冰川物质平衡产生重要影响。分别在青藏高原5个台站架设黑碳仪，在线测量大气黑碳含量。这对评估黑碳对青藏高原的气候环境影响和大气污染物的跨境传输提供数据基础。
王茉
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
本数据集包括大气气溶胶颗粒物的PM2.5质量浓度（单位为μg/m3）和当时的温度（摄氏度）、相对湿度（%）、大气压（hPa）。气溶胶PM2.5细颗粒物是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，对空气质量和能见度等有重要的影响，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。PM2.5的浓度特性数据以每5 min获取一组数据的频率进行产出，能实现小时、昼夜、季节和年际等不同时间尺度气溶胶质量浓度的分析，这为青藏高原地区不同位置的气溶胶质量浓度在不同时间尺度上的变化及其影响因素分析，以及当地空气质量评价，提供了重要的数据支撑。
邬光剑
该数据集共包含717个文件，其中station.txt文件主要描述716个站的站点信息，每列分别对应为：经度、纬度和高程；另外以站号命名的716个文件对应716个站的数据，文件中每列分别为：年、月、日和日平均太阳辐射。 该数据是基于中国气象局常规气象观测要素：温度、湿度、气压和日照时数等估算得到的。估算方法采用两个模型得到，分别为：人工神经网络模型和Yang混合模型。Yang混合模型在晴天情况下考虑了气溶胶散射和吸收、瑞利散射、水汽吸收、臭氧吸收和均一混合气体吸收五中衰减过程，云天情况下通过日照时数来参数化云对辐射的影响；而人工神经网络模型利用ANN模型在每个辐射站上建立了辐射和地面常规气象变量的关系。由于人工神经网络模型精度要比Yang混合模型估算精度高，因此通过人工神经网络模型估算值在月尺度上动态校正Yang混合模型估算值最终得到数据集合。
唐文君
采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集，时间范围：2000-2010，空间范围：25-40 ºN，75-105 ºE，时间分辨率：逐时，空间分辨率：10 km，格点数为150*300。 总计有33个变量，其中包含的近地表大气变量11个： 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个：各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量（感热通量）、地表面处向上的水量通量（感热通量）。 其他变量3个：经度、纬度和行星边界层高度。
潘小多
Koppen Geiger 气候类型地图为Rubel（2017）降尺度后的高分辨率格点数据集，提供了两个数据子集：一个数据Netcdf文件和一个用于单独可视化的NCL代码。数据集代表了1986-2010年的气候类型分布，分辨率为5弧分（1/12度，约10km）。 使用Rubel等人（2017）发展的降尺度算法，重新分析的Köppen-Geiger气候类型数据得到了5弧分的高分辨率版本。它代表了最近的25年气候类型的分布。 此外，颜色表针对更高的分辨率进行了优化，导致地图外观略有不同。
何永利
本数据集包含了自1010至2005年内各年代氧同位素数据，用于研究青藏高原希夏邦马地区环境变化。 冰芯氧同位素利用仪器测量得出，由仪器或者实验完成后直接得到数据，各个环节严格按照相关操作规程进行样品和数据采集，符合各实验室操作标准规范。 本数据包含两个字段： 字段1：年代 AD 字段2：氧同位素 ‰
田立德
1) 数据内容（包含的要素及意义）: 大气柱总含水量/可降水量、 儒略日Julian Day、经纬度和海拔高度； 2) 数据来源及加工方法: ECMWF-interm逐月再分析资料集 monthly mean analysis； 3) 数据质量描述：时间分辨率为逐月，空间分辨率：0.7°*0.7°； 4) 数据应用成果及前景：数据集给出了高原空中大气水资源的空间情况，用于分析高原空中水汽的时空变化及对周边地区降水的影响。
阎虹如
GPCC月平均降水数据集基于全球每月约80,000个台站的全球陆地表面降水数据产品，其记录持续时间长达近百年。 每月的数据覆盖范围从~6,000（1900年之前）到超过50,000个站。 完整数据每月产品将在重大数据库改进后的不定时间间隔进行更新。 此产品的空间分辨率为0.5°x 0.5°。 对站点处的降水异常进行插值，然后以相应的分辨率叠加在GPCC气候态V2018 (DOIs: 10.5676/DWD_GPCC/Clim_M_V2018_050)上。数据集的时间范围从1891年1月到2016年12月。 GPCC月平均数据产品是最准确的站点降水再分析数据集。此外，它还支持区域气候监测，模型验证，气候变率分析和水资源评估研究。
何永利
纳木错观测的大气和湖水中持久性有机污染物的浓度，包括：大气气态有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）、多环芳烃（PAHs）浓度的时间序列；大气颗粒态PAHs浓度的时间序列；湖水中溶解态持久性有机污染物（POPs）的浓度；湖水悬浮颗粒物中POPs的浓度。大气样品由纳木错多圈层综合观测站的大气主动采样器采集，采样器的流量为60 L min-1，隔天采集，每半个月为1个样品，采样体积约为600 m3。每个大气样品包括吸附颗粒态POPs的玻璃纤维滤膜（GFF，0.45 μm，Whatman）和收集气态POPs的聚氨酯泡沫（PUF，7.5×6 cm）。湖水样品为环纳木错15个采样点采集的表层湖水样品，水深0-1 m，每个样品体积为200 L。水样先通过0.7 μm的GFF膜过滤得到水中的总悬浮颗粒物，然后使用XAD-2填充的固相萃取柱富集水中的溶解态POPs。各介质样品均在青藏高原研究所环境变化与地表过程重点实验室进行样品前处理和仪器分析。样品前处理步骤包括索式提取、硅胶-氧化铝柱净化、过GPC柱去除大分子杂质、浓缩定容等步骤。分析测试仪器为美国热电公司生产的气相色谱-质谱联用仪（GC-MS, Finnigan-Trace GC/PolarisQ）。分离OCPs和PCBs的色谱柱为CP-Sil 8CB毛细柱（50 m×0.25 mm×0.25 μm），分离PAHs的色谱柱为DB-5MS毛细柱（60 m×0.25 mm×0.25 μm）。采样和实验室分析过程均遵循严格的质量控制措施，设置了实验室空白和野外空白。PAHs的回收率在65-92%之间，OCPs的回收率在64-112%之间，样品浓度未使用回收率进行校正。
王小萍
本数据集来源于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）所发布的基于4维变分（4D-Var）的全球大气再分析数据集ERA-Interim。 ERA-Interim是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的一项主要任务，旨在通过改进的大气模型和同化系统来进行再分析，以取代ERA-40中使用的模型和同化系统，尤其在数据丰富的1990年代和2000年代下，并将继续作为ECMWF气候数据同化系统（ECDAS），直到被新的系统所取代。 自1997年起，由于计算力的系统性提升，使得4维变分同化（4D-Var）逐步可行并成为了ECMWF同化系统的一部分，这为ERA-Interim基于4D-Var打下了基础。计算力的加强还将水平分辨率从T159提升到了T255，且可以开始应用最新的集成预测系统（IFS CY31r1和CY31r2）和经过改进的物理参数化方案。 在垂直层上，ERA-interim与ERA-40一样又60层，最高层为0.1 hPa。此外，ERA-Interim的数据同化效果的提高还得益于质量控制，该质量控制借鉴了ERA-40和JRA-25的经验，卫星辐射数据的偏差校正以及通过改进的快速辐射传输模型更广泛地使用辐射。 在数据上，ERA-Interim使用了新的ERS（欧洲遥感卫星）高度波高度，EUMETSAT（欧洲气象卫星开发组织）重新处理的风和晴空辐射，来自卢瑟福·阿普尔顿实验室的GOME（全球臭氧监测实验）臭氧数据以及CHAMP（具有挑战性的微型卫星有效载荷），GRACE（重力恢复和气候实验）和COSMIC（气象，电离层和气候星座观测系统）由UCAR（大学大气研究公司）处理和存档的GPS无线电掩星测量。
邓创武
“额尔齐斯河流域标准气象站气象观测数据集”包含额尔齐斯河流域哈巴河气象站、吉木乃气象站、布尔津气象站、福海气象站、阿勒泰气象站、富蕴气象站共6个观测站点月尺度的气温和降水观测资料，数据的时间尺度为月。该数据集起始于1961年1月（其中富蕴站1961年1-5月数据缺失），结束于2015年12月。地面基础资料专项工作对历史信息化文件重新进行了质量检测，并对存在问题和分歧的站点文件进行了修订。该数据集没有对资料进行均一性订正，只是对明显存在非均一性的台站进行了分段处理。
张伟
气象数据是一组反映天气的数据，气象数据可分为气候资料和天气资料。本数据集主要包含了气象数据中的降雨数据以及气温数据（数据集中pre代表降雨、T2代表气温）。该数据集来自英国东安格利亚大学（University of East Anglia）提供的CRU（Climate Research Unit）全球格网数据（http://www.cgiar-csi.org/）。CRU数据集通过对中亚365个地区的观测站点资料插值得到，在中亚地区有较高的准确度。本数据集利用CRU通过Arcgis批量裁剪的方式得到中亚五国的降雨以及气温数据。数据格式：GeoTIFF；空间分辨率：0.5°；时间尺度：月尺度。该气象数据应用十分广泛，其可与不同领域资源相融合，在交通运输、新能源、农业、移动互联软件开发和服务、公共管理及基于大数据技术的智慧城市、智慧交通、智慧粮食等领域的开发建设中起到重要作用。
刘铁
青藏高原地区属于高原山地气候，降水量及其季节分配与降水形式变化一直是全球气候变化研究的热点之一。数据包含青藏高原地区的降水数据，空间分辨率为1km*1km，时间分辨率为月、年，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年、2015年。数据通过对国家气象科学信息中心气象数据进行Kring插值得到。数据可用于分析青藏高原的降水的时空分布情况，此外数据还可用于分析青藏高原的降水随时间变化的规律，对青藏高原的生态环境研究有重要意义。
方华军
本数据集包含自1951年1月至2006年12月，青藏高原地区历年各季度和历年各月份的温度距平序列。依照气候距平法（CAM），基于《中国均一化历史气温数据集（1951-2004）1.0版》与2005-2006逐日平均气温资料，对青藏高原及其邻近区域共123个站点的逐月平均气温网格化，进而以面积加权法建立了高原1951-2006年逐月平均气温距平序列。其中，为最大限度地利用观测资料，着重探讨了利用参考站订正短序列气温资料气候标准值的方法。参考文献：任雨，张雪芹，彭莉莉.青藏高原1951-2006年气温距平序列的建立与分析.高原气象,2010. 《中国均一化历史气温数据集（1951-2004）1.0版》与2005-2006逐日平均气温资料，符合相关国家标准。 年各月温度距平数据表共有五个字段 字段1：年 字段2：月份 字段3：网格数 参加计算的网格数 字段4：站点数 参加计算的站点数 字段5：月温度距平 单位 ℃ 历年及各季温度距平数据表共有五个字段 字段1：年 字段2：季度 字段3：网格数 参加计算的网格数 字段4：站点数 解释：参加计算的站点数 字段5：温距平 ℃ 其中，季度字段中 1. 如果为空值，表示为年温度距平 2. DJF：冬季（上年12月至当年2月）温度距平值 ℃ 3. MAM：春季（3-5月）温度距平值 ℃ 4. JJA：夏季（6-8月）温度距平值 ℃ 5. SON：秋季（9-11月）温度距平值 ℃ 数据精度：月均温距平到小数点后三位，年均温与季均温距平到小数点后两位。
刘林山
色季拉山气象数据，记录西藏林芝鲁朗附近进地表（1.2-1.5m）常规气象观测，数据集包括色季拉山东坡2005-2017年和113道班林外林线附近的2005-2012年的温度、湿度、降水量等的日平均数据。 数据采集地点色季拉山东坡林线附近29°39′25.2″N; 94°42′25.62″E; 4390m；色季拉山113道班阴坡林外29°35′50.9″N; 94°36′42.7″E; 4390m。 采集器型号Campbell Co CR1000，采集时间：30分钟。数字化自动采集数据，人工计算日均值。 包含如下基本气象参数： 道班阴坡林外数据： 风速，单位：m/s 气温，单位：℃ 相对湿度，单位：% 大气压，单位：hPa 总辐射，单位：w/m2 土壤热通量，单位：w/m2 土壤温度，单位：℃ 土壤湿度，单位：% 雨量，单位：mm 超声波测量的雪厚，单位：cm 东坡林线附近数据： 气温，单位：℃ 相对湿度，单位：% 气压，单位：hPa 风速，单位：m/s 降雨量，单位：mm 辐射，单位：w/m2 土壤含水率，单位：% 土壤热通量，单位：w/m2
罗伦
光合有效辐射吸收系数光合有效辐射分量是重要的生物物理参数，是生态系统功能模型、作物生长模型、净初级生产力模型、大气模型、生物地球化学模型、生态模型等的重要陆地特征参量，是估算植被生物量的理想参数。 数据集包含青藏高原地区的光合有效辐射吸收系数数据，空间分辨率为500m，时间分辨率为8d，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年、2015年。数据来源为NASA网站MODIS LAI/FPAR产品数据MOD15A2H(C6)。 数据对于分析青藏高原的植被生态环境有重要意义。
方华军, Ranga Myneni
本数据集包含从2008年1月1日到2018年10月1日，斯里兰卡22个国际交换站观测的气温、气压、相对湿度、风速、风向、降水、辐射、水汽压等日值。 数据来源于NOAA的NCDC。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。满足对气象观测原始数据的精度，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 本数据集所包含的气象站点信息如下： LATITUDE LONGITUDE ELEVATION  COUNTRY  STATION NAME +09.800  +080.067   +0015.0   SRI LANKA  KANKASANTURAI +09.650  +080.017   +0003.0   SRI LANKA  JAFFNA +09.267  +080.817   +0002.0   SRI LANKA  MULLAITTIVU +08.983  +079.917   +0003.0   SRI LANKA  MANNAR +08.750  +080.500   +0098.0   SRI LANKA  VAVUNIYA +08.539  +081.182   +0001.8   SRI LANKA  CHINA BAY +08.301  +080.428   +0098.8   SRI LANKA  ANURADHAPURA +08.117  +080.467   +0117.0   SRI LANKA  MAHA ILLUPPALLAMA +08.033  +079.833   +0002.0   SRI LANKA  PUTTALAM +07.706  +081.679   +0006.1   SRI LANKA  BATTICALOA +07.467  +080.367   +0116.0   SRI LANKA  KURUNEGALA +07.333  +080.633   +0477.0   SRI LANKA  KANDY +07.181  +079.866   +0008.8   SRI LANKA  BANDARANAIKE INTL COLOMBO +06.900  +079.867   +0007.0   SRI LANKA  COLOMBO +06.822  +079.886   +0006.7   SRI LANKA  COLOMBO RATMALANA +06.967  +080.767   +1880.0   SRI LANKA  NUWARA ELIYA +06.883  +081.833   +0008.0   SRI LANKA  POTTUVIL +06.817  +080.967   +1250.0   SRI LANKA  DIYATALAWA +06.983  +081.050   +0667.0   SRI LANKA  BADULLA +06.683  +080.400   +0088.0   SRI LANKA  RATNAPURA +06.033  +080.217   +0013.0   SRI LANKA  GALLE +06.117  +081.133   +0020.0   SRI LANKA  HAMBANTOTA
邓创武
黑碳气溶胶主要来源于化石燃料以及生物质的不完全燃烧。作为大气中的细颗粒组成部分，光吸收特性导致其沉降在雪冰表面后能够显著降低雪冰表面的反照率，进而促进冰川和积雪的消融。新一代黑碳仪AE-33依靠气溶胶在不同波段的光吸收和衰减特性来计算实时的黑碳浓度。此外，AE-33采用了双点位补偿算法，能够补偿点位负载效应，提供高质量的黑碳浓度数据。通过珠峰站AE-33实时观测数据，分析了黑碳的季节变化和日内变化特征，探讨了其源区和传输过程，并对严重污染事件的传输机制进行了分析，能够对未来该地区黑碳造成的气候效应的评估工作提供依据。
康世昌
本数据集为在藏东南站（鲁朗）实际观测的大气持久性有机污染物（POPs）长时间序列的浓度数据,包括有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）、多环芳烃（PAHs)。样品采集使用了安装玻璃纤维膜-聚氨酯泡沫串联采样头的大气主动采样器，采集气态污染物和大气总悬浮颗粒物。其中玻璃纤维膜用于采集总悬浮颗粒物、聚氨酯泡沫用于吸附大气中的气态污染物。采样期间，采样器隔天运行，每次运行约24小时，每个样品采集2周。每个样品采集的大气体积为700立方米。气态和颗粒态POPs样品均在青藏高原研究所环境变化与地表过程重点实验室进行样品前处理和仪器分析。样品前处理步骤包括索式提取、硅胶-氧化铝柱净化、过GPC柱去除大分子杂质、浓缩定容等步骤。分析测试仪器为热电公司生产的气相色谱/离子阱质谱（Finnigan-TRACE GC/PolarisQ），分离OCPs和PCBs的色谱柱为CP-Sil 8CB毛细柱（50 m×0.25 mm×0.25 μm），分离PAHs的色谱柱为DB-5MS毛细柱（60 m×0.25 mm×0.25 μm）。野外样品均进行了严格质量控制，设置了实验室空白和野外空白。PAHs实验室样品的回收率在65-92%之间，OCPs的实验室样品的回收率在64-112%之间，样品浓度未使用回收率进行校正。
王小萍
青藏高原地区属于高原山地气候，气温及其季节变化一直是全球气候变化研究的热点之一。 数据包含青藏高原地区的气温数据，空间分辨率为1km*1km，时间分辨率为月、年，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年、2015年。数据通过对青藏高原地区国家气象站数据进行Kring插值得到。 数据可用于分析青藏高原的气温的时间空间分布情况，此外数据还可用于分析青藏高原的气温随时间变化的规律，对青藏高原的生态环境研究有重要意义。
方华军
北麓河站气象数据集主要包括2m的大气温度、风速、风向、湿度、大气压力、太阳辐射以及日降雨量等7个气象要素，该数据集的监测站点位于92°E，35°N，海拔4600米，监测场地地势平坦，植被类型为高寒草甸，测量传感器均为Campell公司制造，其中大气温湿度测量传感器型号为HMP45C，风速风向传感器型号为05103，大气压力测量传感器型号为PTB-210，太阳辐射传感器型号为NR01，雨量筒传感器型号为T-200B，该数据集的时间间隔为1天，是通过30分钟数据的计算得到，监测期间数据稳定、连续性较好，通过气象数据分析，对认知北麓河局地气候的变化情况有重要帮助，同时也是对冻土环境及工程研究中不可或缺的重要指标。
陈继
本数据集来自中国科学院西北生态环境资源研究院那曲高寒气候环境观测研究站那曲观测场（31.37ºN，91.90º E，海拔高度4509m），观测场地平坦开阔，不均匀的生长着高度为3-20cm的植被。本数据集观测时间为2014年1月1日至2017年12月31日，观测要素主要包括风速、气温、空气相对湿度、气压、向下短波辐射、降水量、蒸发、潜热通量和CO2通量。其中降水量、蒸发和CO2通量数据为日累积值，其他观测要素为日平均值。观测数据总体上连续性较好，但由于供电故障导致部分数据缺测，数据中的缺测值标记为NAN。
胡泽勇, 谷良雷, 孙方林, 王树金
东亚夏季风是北半球夏季地球气候系统最活跃的成员之一，指数是研究东亚夏季风的重要工具。东亚夏季风及其变率既包含了赤道和中纬度的环流系统，又涉及对流层低层和高层的系统。基于此，用200hPa纬向风场定义了一个新的东亚夏季风指数。 NEWI = Nor[u(2.5°–10°N, 105°– 140°E) - u(17.5°–22.5°N, 105°– 140E) + u(30°– 37.5°N, 105°– 140°E)] 其中，Nor表示标准化，u表示200hPa纬向风场。 该指数可以很好地抓住东亚夏季风的年际和年代际变率。与之前的指数相比，新指数在描述东亚降水和温度方面有更好的表现，还可以表征前夏和后夏的不同气候异常特征。另外，新指数与东亚-太平洋遥相关型（太平洋-日本遥相关型）有很好的联系。同时，新指数与ENSO以及赤道印度洋海表温度联系密切，在观测和模式中都能得到很好的预测。利用NCEP，ERA，20CR高空200hPa纬向风场数据计算了1851-2021年东亚夏季风指数，指数强代表长江流域降水偏多。新指数对东亚夏季风的研究、监测和预测有重要意义；同时，该指数可用于古气候研究、模式评估以及季风的未来预估方面（Zhao et al，2015，J Clim）。
黄刚, 赵桂洁
中亚野外气象站观测数据集包括中亚10个野外气象站气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射、土壤热通量、日照时间和土壤温度等实地观测数据。10个野外站涵盖农田、森林、草地、沙漠、荒漠、湿地、高原、山地等不同生态系统类型。本数据集由地面气象观测站收集到的气象原始数据经筛查和审核后，进行格式转换后获得。数据质量良好。中亚地区气候类型多样，生态环境脆弱，气象灾害频繁，本数据集的建立对于开展长期的中亚生态环境监测、防灾减灾、中亚地区气候变化与生态环境等领域的研究提供了数据支撑，目前已经在中亚生态环境监测研究中获得了应用。
李耀明
1、数据内容：气温、相对湿度、降水、气压、风速、平均总辐射、总净辐射值及水汽压日平均数据。 2、数据来源及加工方法：由美国campel高山型自动气象站观测，其中空气温湿度传感器型号HMP155A；风速风向仪型号：05103-45；净辐射仪：CNR 4 Net Radiometer four component；大气压力传感器：CS106；雨量筒：TE525MM。自动气象站每隔10分钟自动采集一次数据，每日采集完自动统计计算得出日均值气象数据。 3、数据质量描述：数据自动连续获取。 4、数据应用成果及前景：该气象站设置在冰川中部，气象数据可为模拟预测未来气候变化背景下海洋型冰川变化对全球气候变化的响应研究提供了数据保证。
刘婧
中亚五国1980-2015年农业水资源供需和开发利用数据集，来源全球陆面数据同化系统，分别包括基于Noah、Mosaic和VIC模型输出的降水、蒸发和径流数据。该数据集时间和空间分辨率高，具有较好的数据精度，在全球尺度和区域尺度研究中应用广泛。Noah、Mosaic和VIC模型的降水、蒸发和径流模拟结果在空间分布上的表现较为一致。可用于中亚地区水资源时空变化特征、农业水资源供需关系分析和水资源开发潜力评估等。
张永勇
1、数据内容：气温、相对湿度、降水、气压、风速、总净辐射值及水汽压日平均数据。 2、数据来源及加工方法：由美国campel高山型自动气象站观测，其中空气温湿度传感器型号HMP155A；风速风向仪型号：05103-45；净辐射仪：CNR 4 Net Radiometer four component；大气压力传感器：CS106；雨量筒：TE525MM。自动气象站每隔10分钟自动采集一次数据，逐日采集完自动统计计算得出日均值气象数据。 3、数据质量描述：数据自动连续获取。 4、数据应用成果及前景：该气象站设置在冰川上部，气象数据可为海洋型冰川积雪-径流模型等提供数据支持，为冰川动力学模式和模拟研究提供了数据保证。
刘婧
本数据为祁连老虎沟大本营2014-2018年气象塔日志数据集，"老虎沟12号冰川10米气象塔位于大本营，海拔4200米，其观测要素包括气温、降水、风速、风向、相对湿度、气压、向下辐射、向上辐射、向下长波辐射、向上长波辐射，分辨率为日值，气象仪器经过中国气象局的标定和调试后，都与耐低温（-55℃）数据采集器CR1000（Campbell，美国）连接，数据质量完整，多篇文章成果的数据均来源于此数据，祁连山冰川融水哺育的河西走廊作为国家战略“一带一路”的重要通道，研究其变化对于甘肃、青海乃至全国都具有重大的影响，因此此数据具有极大的研究价值和应用价值。
秦翔
1、数据内容：气温、相对湿度、降水、气压、风速及水汽压日平均数据。 2、数据来源及加工方法：由美国campel高山型自动气象站观测，其中空气温湿度传感器型号HMP155A；风速风向仪型号：05103-45；大气压力传感器：CS106；雨量筒：TE525MM。自动气象站每隔10分钟自动采集一次，每日采集完自动统计计算得出日均值气象数据。 3、数据质量描述：数据自动连续获取。 4、数据应用成果及前景：该气象站设置在冰川末端上部，气象数据可为模拟预测未来气候变化背景下海洋型冰川变化对全球气候变化的响应研究提供了数据保证。
刘婧
1、数据内容：气温、相对湿度、降水、气压、风速、平均总辐射及水汽压日平均数据。 2、数据来源及加工方法：由美国campel高山型自动气象站观测，其中空气温湿度传感器型号HMP155A；风速风向仪型号：05103-45；净辐射仪：CNR 4 Net Radiometer four component；大气压力传感器：CS106；雨量筒：TE525MM。自动气象站每隔10分钟自动采集一次，每日采集完自动统计计算得出日均值气象数据。 3、数据质量描述：数据自动连续获取。 4、数据应用成果及前景：该气象站的下垫面类型为高山草甸，气象数据可为高寒区陆面过程模拟提供基础数据保障。
刘婧
本数据集为2014-2018青藏高原西大滩（XDT）气象要素数据集。气象要素包括：2m空气温度（℃）、2m空气湿度（%）、降水（mm）、2m风速（m/s）、总辐射（w/㎡）。降水观测采用T200B。数据来源于中国科学院青藏高原冰冻圈观测研究站位于青藏线西大滩的综合监测场（场点编号：XDTMS），数据根据原始监测数据（监测频率为每半小时一次）计算日均值，缺测部分或不满足计算日均值条件的以NAN表示。数据经过人工整理及校验，缺测时段为2017-7-7至2017-10-3。
赵林
该数据集包含了2017年1月1日至2017年12月31日的黑河水文气象观测网中游大满超级站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内，下垫面是玉米。观测点的经纬度是100.37223E, 38.85551N，海拔1556.06m。涡动相关仪的架高4.5m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的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Eddypro软件输出的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原始数据中每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。4月3日-4日涡动系统的Li7500A进行标定，8月29日-9月5日采集器的问题，导致数据缺失。 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（℃），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L（m），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，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为三级（质量标识0:（Δst <30, ITC<30）; 1: （Δst <100, ITC<100）; 其余为2）。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。 水文气象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, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
该数据集包含了2017年1月1日至2017年12月31日黑河水文气象观测网上游阿柔超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E,38.0473N，海拔3033m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在1m、2m、5m、10m、15m、25m处，共6层，朝向正北；风向传感器架设在10m处，朝向正北；气压计安装在2m处；翻斗式雨量计安装在阿柔超级站28m观测塔上；四分量辐射仪安装在5m处，朝向正南；两个红外温度计安装在5m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；光合有效辐射仪安装在5m处，朝向正南，探头朝向是垂直向上；土壤部分传感器埋设在塔体正南方向2m处，其中土壤热流板（自校正式）（3块）均埋设在地下6cm处；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处，其中4cm和10cm这两层有三个重复；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处，其中4cm和10cm这两层有三个重复。 观测项目有：风速（WS_1m、WS_2m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_25m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1m、Ta_2m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_25m和RH_1m、RH_2m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_25m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm_1、Ms_4cm_2、Ms_4cm_3、Ms_6cm、Ms_10cm_1、Ms_10cm_2、Ms_10cm_3、Ms_15cm、Ms_20cm、Ms_30cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm Ms_200cm、Ms_240cm、Ms_280cm、Ms_320cm）(单位：体积含水量，百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm_1、Ts_4cm_2、Ts_4cm_3、Ts_6cm、Ts_10cm_1、Ts_10cm_2、Ts_10cm_3、Ts_15cm、Ts_20cm、Ts_30cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm Ts_200cm、Ts_240cm、Ts_280cm、Ts_320cm）(单位：摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；土壤热通量G1在2017.1.1-2.28和2017.8.8-8.23之间，土壤热通量G3在4.16-7.6由于传感器问题，数据缺失；（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）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2017-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 水文气象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, 李新, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊
全球ERA-Interim 地面气温再分析数据集（1979-2016）是欧洲中长期天气预报中心（ECMWF）采用ECMWF IFS预报系统（T255，60层），经过窗口为12小时的四维变分同化系统（4DVAR）同化全球不同地区和来源的地表和上层大气的常规观测和卫星遥感资料（TOVS,GOES,Meteosat等）获得。该地面气温（2米气温）数据覆盖时间从1979年1月到2016年12月，时间分辨率为6小时，水平分辨率0.75°，覆盖全球，投影方式为等经纬度投影。数据每个月存放一个NetCDF格式文件，包含经度（longitude）、纬度（latitude）、时间（time）、气温（t2m，单位：K）四个变量，纬向241个格点，经向480个格点。
李斐
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0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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