该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月13日的青海湖流域水文气象观测网温性草原气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县三角城种羊场，下垫面是温性草原。观测点经纬度为：东经 100°14'8.99"E，北纬 37°14'49.00"N，海拔3210m。风速/风向、风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3层，朝向正北；气压计安装在3m处；翻斗式雨量计安装在塔西偏北侧；四分量辐射仪安装在6m处，朝向正南；两个红外温度计安装在6m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤热流板（自校正式）（3块）依次埋设在地下6cm处，朝向正南距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；土壤水分传感器分别埋设在地下5cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、200cm、300cm和400cm处，在距离气象塔2m的东方；光合有效辐射仪安装在6m处，探头垂直向上和向下方向各一个，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_3m、WS_5m、WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_200cm、Ms_300cm、Ms_400cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_200cm、Ts_300cm、Ts_400cm）(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；（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：2018/8/31 10:30。
李小雁
该数据集利用机器学习算法，生成了一套全球陆地高分辨率边界层高度数据集，时间范围为2017至2021年，其时间、空间分辨率分别为3小时和0.25º。机器学习以ERA5再分析资料和GLDAS地表参数为输入，高分辨率探空资料与ERA5获得的边界层高度之差作为输出，以此来建立训练模型。输入参量包括地形标准差、感热通量、潜热通量、向下长波辐射、向下短波辐射、总降水率、地表压强、地表温度等18个参数。无线电探空数据集包含全球370个站的约180万个剖面。总体而言，与从无线电探空仪反演得到的边界层高度相比，该数据集在时空覆盖和精度方面表现突出。该数据集对大量的科学研究和应用都有重要意义，包括空气质量、对流触发、气候和气候变化等。
郭建平, 张健, 邵佳
地表长波下行辐射（LWDR）作为地球能量平衡系统的关键分量，对生态和气候变化研究具有重要意义。随着遥感估算精度的不断提高和再分析资料时空分辨率与精度的提升，遥感和再分析数据融合将是进一步提高地表辐射等关键参量可信度和时空连续性的新途径。考虑到当前多源LWDR数据在时空分辨率和局部区域精度的差异，研究结合全球范围内的站点实测数据，将遥感观测数据（CERES）与再分析数据ERA5、GLDAS进行时空融合，研制了2000-2020年、覆盖全球、时空分辨率为1h/0.25°的高精度地表长波下行辐射数据集。新研制的LWDR数据集，与站点实测数据在陆地表面验证的相关系数 (R)、平均偏差误差 (BIAS) 和均方根误差 (RMSE) 分别为 0.97、-0.95 Wm-2 和 22.38 Wm-2 ；在海洋表面分别为 0.99、-0.88 Wm-2 和 10.96 Wm-2，特别指出的是，相比于已有数据，新数据集在中低纬度和复杂地形区表现出更好的精度和稳定性。
王天星, 王世遥
不同相态降水（降雪、雨夹雪和降雨）对地表水循环和能量收支产生不同性质影响。因此，对不同相态降水进行区分至关重要，特别是在气候变化背景下。基于Ding et al.（2014）提出的不同相态降水分离参数化方案和基于观测的逐日格点数据集（CN05.1），以湿球温度、相对湿度、地表气压和高程数据作为输入，我们生成了一套1961-2016年期间中国区域不同相态降水（降雪、雨夹雪和降雨）及其湿球温度阈值的逐日格点数据集，空间分辨率为0.25°。在此基础上，进一步计算了逐年降雪、雨夹雪和降雨总量。该数据可为冰冻圈科学、水文学、生态学和气候变化相关研究提供基础数据。
苏勃, 赵宏宇
该数据集包含了2021年7月22日至2021年9月5日的黑河水文气象观测网中游大满超级站叶面积指数观测数据。站点（100.376° E, 38.853° N）位于甘肃省张掖市大满灌区内，海拔1556m，下垫面是玉米。观测样方共计3个，每个样方大小约30m×30m，经纬度分别为（100.374°E, 38.855°N）、（100.371° E, 38.854°N）、（100.369°E, 38.854°N）。每个样方内布设4个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并5天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls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Qu et al. (2014)。
刘绍民, 车涛, 屈永华, 徐自为, 谭俊磊, 李新
数据内容：Nukus灌区2021年1月至2021年12月气压数据，单位为Pa。 数据来源及加工方法：本数据来源于Nukus灌区地下水自动监测站采集。 数据质量描述：本数据为站点数据，时间分辨率为3小时。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和地下水特征相关关系分析，也可以与其它水文气象数据相结合分析地下水时间以及空间分布变化特征。同时也可作为诸如极端气候、粮食减产以及人类健康等相关领域研究的基础数据。
刘铁
1) 数据内容：中亚大湖区数据库的2020年度更新数据库文件，包含2020年中亚大湖区生态站点中辐射总量的观测数据。 2) 数据来源及加工方法：数据来源于6个生态站点（站点号：1130、1131、1132、1133、1134、1137）的站点观测数据未经加工处理。 3) 数据质量描述：本数据为站点数据，时间分辨率为1分钟。数据质量控制过程包括2个步骤（1）内部一致性检查；（2）时间一致性检查。 4) 数据应用成果及前景：本数据为基本观测数据，为中亚大湖区数据库的重要年度补充，可为后续的气象、生态、水文、环境等研究领域提供数据支持、为项目研究的开展提供支撑。
刘铁
数据内容：Nukus灌区2021年1月至2021年12月气温数据，单位为0.1℃。 数据来源及加工方法：本数据来源于Nukus灌区地下水自动监测站采集。 数据质量描述：本数据为站点数据，时间分辨率为3小时。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和地下水特征相关关系分析，也可以与其它水文气象数据相结合分析地下水时间以及空间分布变化特征。同时也可作为诸如极端气候、粮食减产以及人类健康等相关领域研究的基础数据。
刘铁
1) 数据内容：中亚大湖区数据库文件，包含2020-2021年中亚大湖区基础生态站点中总辐射要素的观测数据。 2) 数据来源及加工方法：数据来源于8个生态站点（站点号：1130、1131、1132、1133、1134、1135、1137、1138）的站点观测数据未经加工处理。 3) 数据质量描述：本数据为站点数据，时间分辨率为每1分钟。数据质量控制过程包括2个步骤（2）内部一致性检查；（2）时间一致性检查。 4) 数据应用成果及前景：本数据为基本观测数据，为中亚大湖区数据库的重要组成部分，可为后续的气象、生态、水文、环境等研究领域提供数据支持、为项目研究的开展提供支撑。
刘铁
本数据在中国科学院纳木错多圈层综合观测研究站（2019）、中国科学院藏东南高山环境综合观测研究站（2021）观测获得，包括O3、NOx、HONO、H2O及HCHO等物种的地气交换通量或垂直梯度。时间范围为2019年4月28日到2019年7月10日（纳木错站）、2021年5月2日到2021年5月13日（藏东南站）。 数据共包含5个文件，文件1-4分别为2019年于纳木错站观测的通量数据及H2O垂直梯度、HONO垂直梯度、NO2垂直梯度。文件5为2021年于藏东南站观测的通量数据。 监测期间由于仪器状态问题，存在数据缺失。本数据应用前景广泛，可服务于如大气科学、气候学、和生态学等背景的研究生和科学家。
叶春翔
该数据集基于2010–2018年FY-2E卫星（FY-2E）探测全圆盘区域内的TBB产品、云分类（Cloud Classification，CLC）产品以及全球闪电定位网（World Wide Lightning Location Network，WWLLN）的闪电定位数据计算建立雷暴云特征数据集。对WWLLN闪电聚类使用的算法为DBSCAN算法，参考Hutchins et al.（2014）要求雷暴云中的每个闪电簇中的闪电数大于2且都落在半径12 km以内。数据集包括雷暴云时间、位置信息，用拟合椭圆表示的雷暴云形态（长、短轴、旋转角等）信息，表征雷暴云结构的云面积、相当黑体亮度温度（Black Body Temperature，TBB）统计值、包含的闪电信息以及包含的强对流核、闪电簇信息等数据信息。
马瑞阳, 郑栋
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔超级站宇宙射线观测系统数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374° E, 42.0012° N，海拔873 m。仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。剔除及缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 黑河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Zhu et al. (2015)。
刘绍民, 车涛, 朱忠礼, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站宇宙射线观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.372° E, 38.856° N，海拔1556m。仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。剔除及缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 黑河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Zhu et al. (2015)。
刘绍民, 车涛, 朱忠礼, 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和BLS900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2021年1月1日至2021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）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900&BLS450：Average X Intensity<1000）；（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；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：2021.03.15-2021.03.18；2021.9.12-2021.9.18。 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2021年1月1日至2021年12月31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： 2021.05.15-2021.06.10。 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
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔站的大孔径闪烁仪通量观测数据。上游阿柔站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为RR-RSS460的接收端和BLS900的发射端，南塔为RR-RSS460的发射端和BLS900的接收端。观测时间为2021年1月1日至2021年12月31日。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是高寒草地。北塔的经纬度是100.4712E，38.0568N，南塔的经纬度是100.4572E，38.0384N，海拔高度约3033m。大孔径闪烁仪的有效高度13.0m，光径长度是2390m，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)。 关于发布数据的几点说明：（1）上游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, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
地表蒸散发（Evapotranspiration，ET）是连接着陆地能量平衡、水循环以及碳循环等的重要变量，地表蒸散发的准确获取有助于全球气候变化、作物估产、干旱监测等研究，并且对区域与全球的水资源规划管理具有重要的意义。遥感技术是监测蒸散发的有效手段，目前已经生产和发布了多种蒸散发遥感产品，然而，在真实性检验过程中，存在地表蒸散发遥感估算值与站点观测值的空间尺度不匹配问题，在异质性地表尤为严重。因此，在异质性地表，通过尺度扩展方法获取卫星像元尺度地表蒸散发相对真值十分关键。本研究利用站点观测数据，结合多源遥感信息，将地面单站点观测的蒸散发扩展至卫星像元尺度，获得了黑河流域卫星像元尺度地表蒸散发相对真值数据集。 以黑河流域地表过程综合观测网中15个站点（3个超级站和12个普通站）的涡动相关仪观测的地表蒸散发数据为基础，结合融合的高分辨率遥感数据（地表温度、植被指数、净辐射等）、大气再分析数据开展尺度扩展，获取卫星像元尺度地表蒸散发相对真值。分布图见图1。具体来说，首先进行地表水热状况空间异质性评价；其次通过直接检验和交叉检验对九种尺度扩展方法（基于Priestley-Taylor公式的方法、Penman-Monteith公式结合EnKF的方法、Penman-Monteith结合SCE_UA的方法、人工神经网络、贝叶斯线性回归、深度信念网络、高斯过程回归、随机森林以及直接把涡动相关仪观测值作为像元尺度相对真值）进行比较和分析，最终优选一种综合的方法（在均匀下垫面，直接采用涡动相关仪观测值；在中度和高度非均匀下垫面，采用高斯过程回归方法进行尺度扩展），获取了黑河流域15个主要下垫面的逐日卫星像元尺度地表蒸散发相对真值（2010-2016，空间分辨率为1km）。结果表明，卫星像元尺度地表蒸散发相对真值较为可靠。与像元尺度参考值（LAS观测值）相比，三个超级站的MAPE分别为1.57%、3.23%和4.59%，能够满足地表蒸散发遥感产品真实性检验的需求。所有站点信息和数据处理请参考Liu et al. (2018)，尺度扩展方法请参考Li et al. (2021)。
刘绍民, 李相, 徐自为
本数据包含川藏铁路沿线及周边地区内所有子流域单元的十年一遇、二十年一遇、一百年一遇最大24h降水值，根据《中国地面气象站逐小时观测资料》中原始数据，对评估区域内逐年最大24h降水序列进行频率计算得到。数据根据1979-2018各栅格点逐时降雨过程累加得到逐年最大24h降水序列，拟合评估区域的降水频率曲线，求得十年一遇最大24h降水值，并使用GIS统计到子流域评估单元。可用于川藏铁路沿线及周边地区天气气候监测、气候变化研究、模式检验及水文预报等领域的研究。
王中根
本数据集整理和收集了川藏铁路沿线及周边地区实测和调查最大24H降雨量点数据。含有流域KID、station、省份、X坐标、Y坐标、rain、date等字段数据。共计43条记录。数据来源于中国暴雨统计参数图集（2006版）。将中国暴雨统计参数图集（2006版）实测和调查最大24H降雨量点数据在川藏铁路沿线及周边地区范围内的点人工数字化。原始数据精度是1°×1°网格数据，适用于全国范围设计暴雨综合研究。
王中根
本数据在中国科学院纳木错多圈层综合观测研究站（2019）、中国科学院藏东南高山环境综合观测研究站（2021）观测获得，包括O3、NOx、HONO、H2O及HCHO等物种的地气交换通量或垂直梯度。时间范围为2019年4月28日到2019年7月10日（纳木错站）、2021年5月2日到2021年5月13日（藏东南站）。 数据共包含5个文件，文件1-4分别为2019年于纳木错站观测的通量数据及H2O垂直梯度、HONO垂直梯度、NO2垂直梯度。文件5为2021年于藏东南站观测的通量数据。 监测期间由于仪器状态问题，存在数据缺失。本数据应用前景广泛，可服务于如大气科学、气候学、和生态学等背景的研究生和科学家。
叶春翔
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
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