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
CMIP6是世界气候研究项目（WCRP）组织的第六次气候模式比较计划。原始数据来源于https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6。该数据集包含了CMIP6中情景模式比较子计划（ScenarioMIP）的4种SSP情景组合。（1） SSP126：在SSP1（低强迫情景）基础上对RCP2.6情景的升级（辐射强迫在2100年达到2.6W/m2）。（2）SSP245：在SSP2（中等强迫情景）基础上对RCP4.5情景的升级 (辐射强迫在2100年达到4.5 W/m2)。（3）SSP370：在SSP3（中等强迫情景）基础上新增的RCP7.0排放路径 (辐射强迫在2100年达到7.0 W/m2)。（4）SSP585：在SSP5（高强迫情景）基础上对RCP8.5情景的升级（SSP585是唯一能使辐射强迫在2100年达到8.5 W/m2的SSP场景）。 利用GRU数据对原始CMIP数据进行后处理偏差校正得到2046-2065年月尺度降水（pr）和气温（tas）预估后处理数据集， 参考期为1985-2014年。
叶爱中
青藏高原作为强大的热源，影响到亚洲季风的爆发与进退，西风带和季风带的相互作用。为了研究高原热力作用的变化及其对周边地区气候的影响，需要高原热源相关的基础数据。 本数据集由再分析资料计算得到得青藏高原及其周边地区逐月热源基础数据构成，变量包括青藏高原及周边地区大气热源、潜热通量、感热通量等，其水平范围覆盖为40°E-180°，20°S-80°N。空间分辨率为2.5°x2.5°，主要包括ERA5和NCEP/NCAR两种再分析资料数据。
李清泉
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
冻融指数是气候变化的一个重要敏感指示器，也被广泛应用于冻土变化研究中。研究全球范围内冻融指数的空间分布特征与时间变化趋势，可为全球冻土环境评估、工程建设以及应对气候变化提供依据。该数据集基于1973—2021年覆盖全球陆地且超过14 000个站点的逐日气温观测数据，计算空气冻结指数（FI）和空气融化指数(TI)。冻结/融化指数，是冻结/融化期内日平均气温低于/高于 0 ℃的温度累计值。考虑到指数计算要覆盖整个冻结/融化期，并保证计算时段的连续，北半球以该年7月1日至次年6月30日为一个冻结期，以该年1月1日至12月30日为一个融化期，南半球冻结/融化时段相反。对于有缺测年份的站点未进行填补处理，一方面避免了插值对结果带来的不确定性误差，二是尽可能保留了数据的真实性与准确性。开展全球冻融指数研究，可以有效全面了解近地表热状态，并可以为探究冻融状态变化提供重要的支撑。
彭小清, 陈聪, 牟翠翠
2000-2020年三极地区0.1º气溶胶光学厚度数据集(也称为“Poles AOD Collection 1.0”气溶胶光学厚度（AOD）数据集），结合Merra-2模式数据与MODIS卫星传感器AOD制作，数据覆盖时间从2000年到2020年，时间分辨率为逐日，覆盖范围为“三极”（南极、北极和青藏高原）地区，空间分辨率为0.1度。通过实测站点验证表明，数据相对偏差在35%以内，可有效提高极区气溶胶光学厚度的覆盖率和精度。
光洁
数据集包括基本的温湿压风气象要素、黑碳浓度、散射系数、粒径谱数据和化学成分分析。自动气象站能够测量气温、相对湿度、气压、风向、风速和累计降水量。AE-33型黑碳仪（Aethalometer，以下简称AE-33）能够在线测量大气中TSP（总悬浮颗粒物）在370nm、470nm、520nm、590nm、660nm、880nm和950nm波段处的黑碳气溶胶浓度，使用的质量吸收截面分别为18.47、14.54、13.14、11.58、10.35、7.77和7.19 m2/g。其正式观测时段为2021年6月12日至2021年8月31日，时间分辨率为1分钟。表格数据已经过后续处理，为逐小时数据。积分浊度计（Integrating Nephelometer）能够在线测量大气中PM2.5在450nm、550nm和700nm波段处的散射系数。其正式观测时段为2021年6月12日至2021年8月31日，时间分辨率为10秒。表格数据已经过后续处理，为逐小时数据。空气动力学粒径谱仪（Aerodynamic Particle Sizer Spectrometer，以下简称APS）能够在线测量大气中0.5-20μm(空气动力学直径)粒径范围内颗粒物的数浓度粒径分布谱，共有50个粒径通道。其正式观测时段为2021年6月12日至2021年8月31日，时间分辨率为5分钟。表格数据已经过后续处理，为逐小时数据。扫描电迁移率粒径谱仪（SMPS）能够在线测量大气中13.6 - 514 nm （Stokes 直径）颗粒物粒径分布；TSI 3752型凝聚核粒子计数器（CPC）用于测量颗粒物数量浓度。其正式观测时段为2021年6月29日至2021年8月31日，时间分辨率为5分钟。表格数据已经过后续处理，为逐小时数据。使用国产中流量采样器采集了TSP粒径段的直径90毫米的石英滤膜、泡水处理过的石英滤膜和特氟龙滤膜，样品可用于元素碳、有机碳、水溶性离子和金属元素等化学成分分析。采样时段为2021年6月23日至2021年8月29日，于早上11:00开始采样，每次采样71小时。
田鹏飞, 黄建平, 张镭, 史晋森
青藏高原地区是除南北极和格陵兰之外中低纬度最大的冰川富集区，固态水体冰川与液态水体湖泊、河流共同组成了亚洲水塔。高原的热力和动力作用及其变率是高原影响亚洲季风与全球大气环流异常的主要驱动力之一。研究青藏高原本身的热力性质以及反馈作用，需要利用气候模式，开展青藏高原与周围地区的百年历史检验和未来百年的预估（温度、降水、辐射等）。 本数据集由青藏高原及其周边地区的格点温度、降水、辐射等数据构成，其水平范围覆盖为40°E-180°，20°S-80°N，时间分辨率包括年、季平均。数据采用第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）中国国家气候中心BCC-CSM2-MR模式试验结果，包括historical，SSP126，SSP245，SSP370，SSP585试验的百年历史模拟与未来预估数据，根据双线性插值方法，统一插值到1°x1°分辨率水平。该数据可以为第二次青藏高原考察时段提供区域气候和水循环变化的基本信息，为外场考察结果提供参考，研究可能的变化机理。
李清泉
在全球变化的大背景下，时空连续的高质量高分辨率长时间序列降水数据集对理解全球“水-碳-能”和生物地球化学的循环机制具有重要意义。研究提出的基于总量控制的日尺度融合矫正算法（Daily Total Volume Controlled Merging and Disaggregation Algorithm, DTVCMDA），有效考虑了再分析降水数据时空连续且高时空分辨率的特点，以及地面分析数据高质量的特性，制作了一套亚洲地区七十余年长时间序列高质量高时空分辨率降水数据集AERA5-Asia (0.1°, hourly, 1951-2015, Asia)。该数据集的主要特点如下：（1）AERA5-Asia是一套具有高分辨率、高质量、时空连续以及长时间序列的数据集；（2）AERA5-Asia显著优于IMERG-Final和ERA5-Land降水数据，尤其是在系统偏差方面，总体来看，AERA5-Asia、IMERG-Final和ERA5-Land相比地面观测的偏差分别为~5%，~11%和~20%；（3）在极端强降水中（如台风“潭美”和“天兔”），AERA5-Asia的质量也是显著优于ERA5-Land和IMERG-Final。 AERA5-Asia将为亚洲地区、尤其是中国区域的天气气候和水文等领域的相关研究提供稳定可靠的降水数据支撑。
马自强, 马耀明, 马伟强, 许金涛
1）数据内容包含青海省玉树清水河镇、西藏日喀则鲁孜沟小流域径流小区降雨量、径流量、含沙量数据。2）数据是称重式自动雨量计和径流泥沙自动监测仪实测数据，称重式自动雨量计和径流泥沙自动监测仪均为中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心自主研制，雨量数据时间均为是2021年，径流泥沙数据西藏日喀则鲁孜沟小流域时间为2020年5月25日至9月2日。3）数据为实测数据，并进行了异常值剔出，监测期间由于仪器状态问题，存在数据缺失。4）本数据应用前景广泛，可服务于如大气科学、土壤侵蚀学等学科领域。
安绍山
青藏高原地面PM2.5浓度数据以日期命名（YYYYMMDD）。其中每个nc文件包含一天的数据，里面包含该区域的PM2.5浓度，经纬度以及时间信息（对应数据中的变量名为PM2.5，lon，lat，time）。数据反演依赖美国国家航空航天局NASA发布的再分析资料MERRA-2和多角度成像光谱仪MISR的AOD产品。MERRA-2主要基于NASA的地球系统模型版本5（GEOS 5）。该算法能够同化所有原位和遥感大气数据。本数据主要用到MERRA-2的气溶胶场。这是首次将气象和气溶胶观测联合同化为全球同化系统的年代际再分析资料。MISR是通过指向9个不同方向的摄像机观察地球，可以知道在自然条件下散射到不同方向的辐射。本数据算法主要用到的数据产品有MERRA-2 气溶胶分析产品（M2T1NXAER）和MISR level 3版本四全球气溶胶产品（MIL3DAEN_4）。首先用MERRA-2提供的气溶胶信息计算得到每个格点中的PM2.5与AOD的比值，然后用MISR的AOD乘以该比值即为该格点的PM2.5浓度。利用该方法得到的PM2.5浓度平均预测误差在20微克/立方米以内。相应的PM2.5产品也可以为评估青藏高原地区颗粒物污染状况提供参考。
傅迪松
大气水汽是研究水循环的重要参数，在全球气候变暖的背景下，为了更好地研究大气水汽对水循环的影响，构建了空间分辨率为0.25°的全球日尺度AMSR-E/AMSR2全天候大气可降水（Total Precipitable Water，TPW）数据集。数据集中，陆地上空的TPW主要有我们新开发的基于AMSR-E、AMSR2的18.7和23.8GHz亮温数据反演算法获取；海洋上空TPW数据融合了AMSR-E/AMSR2官方TPW产品。作为后处理，为了消除AMSR-E TPW和AMSR2 TPW之间的系统性偏差，以AIRSX2RET TPW为基准，使用直方图匹配方法分别对AMSR-E和AMSR2的TPW数据在全球尺度上进行了系统偏差校正，保证数据的连续性，最终得到全球日尺度AMSR-E和AMSR2 TPW全天候数据集。其中，AMSR-E数据时间范围为2002年7月8日至2011年9月27日，AMSR2数据时间范围为2013年1月1日至2017年8月31。每个日期下均包含升轨和降轨两个文件，数据格式为Geotiff。数据层数为2，第一个层为TPW数据，单位为mm，第二层为时间信息，表示以UTC为时间基准的像元观测时间距离当天0时0分0秒所经过的秒数。数据集具有可靠的质量，通过与全球SuomiNET GPS TPW验证分析，数据集的均方根误差为3.5-5.2mm。由于大气可降水是影响地表遥感重要的地球物理参数，对地球的气候变化也有重要影响，故此数据可用于气候变暖的背景下大气水汽对水循环的影响、大气水资源的评估以及大气校正等方面的研究。
姬大彬, 施建成, 胡斯勒图, 李薇, 张红星, 尚华哲
日照时数重建可以较好的反应地表太阳辐射的长期变化趋势，但只是站点数据。因此要得到高分辨率网格点数据，同时保证其在长期变化方面上的精度，需要融合多种地表太阳辐射相关数据。利用地理加权回归（GWR）方法，融合了MODIS 0.1°分辨率云量和气溶胶反演以及地面日照时数重建地表太阳辐射站点数据。通过增加相邻点数方案的组合判断，有效地提高了地理加权回归降尺度结果的准确性，得到的中国区域多年平均值、长期趋势与观测和卫星遥感反演结果基本一致。采用地理加权回归等方法，生成0.1度网格的地表风速和相对湿度数据；利用改进的彭曼公式计算了陆表蒸散数据。
王开存
云覆盖着70%的地球表面，是影响大气辐射收支平衡以及气候变化的重要因素之一，同时也是全球水循环的重要组成部分。考虑到东亚-太平洋（EAP）地区缺乏具有高时空分辨率的可靠云参数数据，利用下一代地球静止卫星Himawari-8开发了2016年、时间辨率为1h、空间分辨率为0.1°、0.25°、1°的云参数数据集。本数据集所提供的云产品包括宏观参数和微观参数，其中宏观参数包括：云量（CF）、云检测（CM）、云相态检测（CP）、云顶压强（CTP）、云顶高度（CTH）、云顶温度（CTT）、云类型（CT）、过冷水检测（SWC）；微观参数包括：云光学厚度（COT）、云粒子有效半径（CER）。所生产的这些云参数在精度方面均达到了国际先进水平。
胡斯勒图
数据集是基于CESM2.1.3模式进行数值模拟数据集。数据集为全球多情景逐月气候数据。空间分辨率为1.9x2.5度，时间为2015年1月-2100年12月(里面还包含了历史数据1850-2014)，数据为NetCDF格式。 数据集包括1850-2014年的历史数据（简称为Hist）以及SSP情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585),其中每个情景包含三组（默认排放数据CMIP6（简称为CMIP6）、中国区域CO2排放实现碳中情景（简称为CNCN）和中国区域实现碳中和情景下，且CH4和N2O的伴随着碳中和情景下的变化（简称为CNCNext），数据集地理空间范围：90°N–90°S，180°E–180°W。
李龙辉
（1）数据内容：1500-2000年年平均的北半球环状模指数和南半球环状模指数；（2）数据来源及加工方法：该数据由作者自主生产，基于PAGES2k代用资料数据集，利用机器学习模型（随机森林、极端随机树、轻量梯度提升机、CatBoost）重建而产生。（3）数据质量描述：该数据集与多个器测数据在器测时段内有较高的一致性，重建效果更好。数据可用于研究多时间尺度（年际、年代际、多年代际）上南北半球主要大气环流的变化规律及机理。
杨佼
基于12套过去千年温度资料（包括2套青藏高原夏季温度格点重建数据集、2条北极温度重建序列、1套北极格点温度重建序列、6套全球温度格点重建数据集，以及1套过去千年全球再分析数据集），利用最优信号提取法重建了过去千年（900–1999 CE）青藏高原和北极夏季年分辨率气温变化序列。青藏高原的选取范围是（27°N–36°N, 77°E–106°E），北极的选取范围是（60°N–90°N）。重建目标是仪器观测数据CRUTEM4v数据集6月至8月夏季平均气温基于1961–1990 CE时段的异常值。数据可用于研究过去千年青藏高原和北极的温度变化规律及机理。
史锋
青藏高原（TP）在春季和夏季作为一个巨大的高架式地表和大气热源，对区域和全球气候和气候具有重要影响。为了探讨TP的热强迫效应，制备了青藏高原感热异常的全球模拟 敏感性试验数据集。 本数据包含三组敏感性试验：（1）全耦合模式CESM1.2.0中春季3-5月高原感热偏强cgcm_lar_mon_3-12-2.nc和高原感热偏弱cgcm_sma_mon_3-12-2.nc的敏感性试验；（2）单独大气环流模式CAM4.0中春季3-5月高原感热偏强cam_lar_mon3-8.nc和高原感热偏弱cam_sma_mon3-8.nc的敏感性试验。 包括：三维风、位势高度、气温、地表温度、比湿、感热通量、潜热通量、降水等常规变量 空间范围：全球模拟结果
段安民
青藏工程走廊北起格尔木，南至拉萨，其穿越青藏高原核心区域、是连通内地与西藏的重要通道。地表温度作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气候学、水文学和生态学等的研究中。本文利用Aqua和Terra星白天和晚上的四次观测值求得了年平均地表温度。先下载了分辨率为1公里的8天地表温度合成产品MOD11A2、MYD11A2，再通过MRT（MODIS Reprojection Tool）对两景数据进行了批量拼接和投影转化，最后使用IDL计算得到了2010年以后的年平均MODIS地表温度数据。
牛富俊
数据集包含西藏纳木错地区大气气溶胶总悬浮颗粒物（TSP）的数据以及环境空气温湿度，以及离线采样的气溶胶样品。在线观测仪器为多角度吸收光度计（Multi-Angle Absorption Photometer，简称MAAP）、积分浊度计（Integrating Nephelometer），观测时间为2020年8月5日至2020年9月11日，在线仪器的数据时间分辨率为10秒，仪器工作过程中产生的异常数据已经剔除。离线采样为47小时的TSP样品。本数据集为研究高原中部地区大气粉尘气溶胶物理特性、时空变化特征和来源解析提供了基础数据。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题二（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
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中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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