该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集，源自2020年期间在祁连山南北坡开展的综合考察试验，空中观测以空中国王飞机为主，地基考察包括自动气象站、雨滴谱仪、微波辐射计、云雷达、探空秒数据等，其中自动气象站观测要素包括气温、气压、湿度、风向、风速、降水量，雨滴谱仪观测要素包括粒子谱、降水强度等，微波辐射计观测要素为大气温度、湿度廓线，云雷达观测要素主要为定点垂直观测数据，并开展气溶胶、雨水、冰雹、土壤样品采集，可为揭示西风-季风对祁连山云降水过程和大气水循环的影响研究提供数据支持。
付丹红
该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集，源自2019-2021年期间在林芝地区开展的云降水物理过程外场观测试验，观测仪器包括Ka波段毫米波云雷达、微雨雷达和雨滴谱仪，其中Ka波段毫米波云雷达观测要素包括定点垂直观测、RHI扫描观测、体扫观测数据，微雨雷达观测要素包括粒子谱、液态含水量、降水强度等，雨滴谱仪观测要素包括粒子谱、降水强度等，该数据集可为藏东南区域云降水物理过程的形成机理和变化趋势，以及对西风-季风变化的响应机制研究提供数据支撑。
付丹红
拉萨地区2019年-2021年雷暴活动大气平均电场及地面气象要素观测资料，包含连续监测的每秒/每分钟大气平均电场强度及极性，每分钟降水量、风速、气温、相对湿度、大气压强等气象要素，以及设备状态参量。数据来源于2019-2021年在拉萨城区开展的强对流及闪电灾害外场观测实验。数据可应用于青藏高原强对流及闪电灾害研究。 观测和数据采集严格按照仪器操作规范进行，大气平均电场测量精度：±5%×测量值+8V/m偏移；气温、RH、风速、风向测量精度：±0.1℃、±0.8% 、±0.3m/s、±3º；降水量测量精度：±1%（≤10mm/hr），±3%（10~20mm/hr），±5%（20~30mm/hr） 大气压测量精度：±0.3hPa @20℃，±0.6hPa @0~40℃，±1.0hPa @-20~45℃，±1.5hPa @-40~60℃。
付丹红
冰川区域内的近地表气温变化和温度预测的可靠性是水文和冰川学研究的重要问题，由于缺乏高海拔观测，这些问题仍然难以捉摸。本研究基于从 6 个不同流域的 12 个自动气象站、43 个温度记录仪和 6 个国家气象站收集的 2019 年气温数据，展示了不同冰川/非冰川地区的气温变化，并评估了不同温度预测的可靠性，以减少消融估计中的误差。结果表明，不同气候背景下温度递减率 (LRs) 的空间异质性很大，最陡峭的 LRs 位于寒冷干燥的青藏高原西北部，最低的 LRs 位于受暖湿季风影响的青藏高原东南部。青藏高原西部和中部高海拔冰川区的近地表气温受下降风的影响较小，因此可以从冰川外的记录中线性预测。相比之下，青藏高原东南部温带冰川上盛行的局地降风风对环境气温的降温作用明显，因此，冰川上气温明显低于同等海拔的非冰川地区。因此，来自低海拔非冰川站的线性温度预测可能导致正度日数高估 40%，特别是对于流线距离长且冷却效果显着的大型冰川。这些发现提供了值得注意的证据，表明在估算青藏高原冰川融化时，应仔细考虑不同气候条件下高海拔冰川的不同 LR 和相关冷却效应。
杨威
数据采集于海北高寒草甸生态系统研究站样地（101°19′E，37°36′N，海拔3250m），位于青藏高原东北隅祁连山北支冷龙岭东段，高寒草甸是该地区主要的植被类型。数据记录了高山植物冠层上方光照、空气温湿度以及风温风速数据。通过LI-190R 光合有效辐射传感器（LI-COR，Lincoln NE，USA）和LR8515数据采集器（Hioki E. E. Co., Nagano, Japan）记录高山植物冠层上方辐射强度，记录间隔为每秒一次。用S580-EX温湿度记录仪（深圳华图）以及万向风速记录仪（北京天建华仪）记录空气温湿度以及风温风速的日动态，记录间隔为每三秒一次。记录时间为从北京时间7月13日10点至8月17日21点，由于每日需要使用USB存储时间以及更换电池，所以每日有3-5min的数据缺失，缺失的时间段不固定。目前该数据暂未发表。通过研究该数据可以进一步探讨高山植物叶片所处的微环境以及可能的对叶片生理反应的影响。
唐艳鸿, 郑天宇
该数据集包含青藏高原东南地区和东北地区两个典型环境（鲁朗：29.8oN，94.7oE，3300 m a.s.l.，西海镇：36.9oN，100.9oE，3080 m a.s.l.）的气象要素、大气常规痕量气体、PM2.5/PM10、气溶胶粒径分布（12-530纳米）、气溶胶化学成分（PM2.5颗粒物中硫酸盐和硝酸盐成分）的定点观测数据。数据集时间段分别为2021年4-5月（藏东南地区）和2021年6月（藏东北地区）。数据来自南京大学大气科学学院科考团队在2021年利用南京大学移动观测平台中多台在线观测仪器，在鲁朗和西海镇所进行的两期定点观测实验。数据集中的数据为经过数据矫正和数据质控后的数据，其中数据矫正根据仪器标定结果进行，数据质控根据多台仪器之间的数据闭合研究结果进行。大气成分数据，包括痕量气体、PM2.5/PM10、气溶胶粒径分布和气溶胶化学成分，是高原实际气压条件下的观测数据。该数据集可直接用来分析青藏高原东南和东北地区的大气物理化学过程相关科学问题，数据集补充了青藏高原东北地区大气环境相关外场观测数据的不足。
聂玮, 迟旭光
全新世单独温室气体浓度变化对年平均200hPa纬向风速（代表高层西风）和夏季平均850hPa经向风速（代表夏季风）影响的模拟结果（11.5-0 ka）数据集是利用地球系统模式CESM模式（水平分辨率：大气与陆面模块约为2°、海洋与海冰模块约为1°），开展考虑温室气体浓度变化的全新世瞬变模拟试验。空间分辨率为2°；空间范围：北：90°N，南：90 °S，西：-180 °，东：180°；地域范围为：全球；时间范围为全新世。模拟结果可用于开展全新世单独温室气体浓度变化影响下欧亚大陆西风季风等变化的分析研究。
田芝平, 张冉
本数据集是一个包含接近35年（1984-2018）的全球高分辨率光合有效辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于生态过程模拟和全球碳循环的理解。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据、MERRA-2气溶胶数据以及MODIS反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来生态过程模拟的研究和全球二氧化碳通量的估算。
唐文君
本数据为基于WRF模式4.1.2版本和WRFDA同化系统4.1.2版本建立的中亚区域再分析资料，变量包含气温、气压、风速、降水、辐射。再分析的建立使用了循环同化的方式，每6小时使用3DVAR同化一次，同化的资料包括常规大气观测和卫星辐射资料。其中常规资料主要来源为GTS，来源包括人工站、自动站、探空和飞机报，观测要素包括气温、气压、风速和湿度。卫星观测包括反演数据和辐射数据，反演数据主要为极轨气象卫星（NOAA-18、NOAA-19、METOP-A和METOP-B）反演的云导风，并重采样到54km水平分辨率；辐射数据包含了MSU、AMSU和MHS等微波辐射和HIRS红外辐射数据。模拟采用双层嵌套的方式，水平分辨率分别为27公里和9公里，垂直方向共38层，模式层顶为10hPa。模式的侧边界条件由ERA-Interim再分析逐6小时的分析场提供，模式使用的物理方案为Thompson微物理方案，CAM辐射方案，MYJ边界层方案、Grell对流方案和Noah陆面模式。本资料覆盖区域包括中亚地区的哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦五个国家以及里海、咸海、巴尔喀什湖、伊萨克湖等中亚地区的湖泊，可用于该区域的气候、生态、水文等方面的研究。以中亚地区台站观测的降水为参照，本数据的模拟效果和融合降水产品MSWEP相似，优于ERA5和ERA-Interim。
姚遥
本数据集包含了青藏高原及周边地区（南亚：尼泊尔、不丹、印度、巴基斯坦、孟加拉、斯里兰卡、马尔代夫；中亚：土克曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦、阿富汗斯坦；西亚：伊朗、伊拉克、阿塞拜疆、格鲁吉亚、亚美尼亚、土耳其、叙利亚、约旦、以色列、巴勒斯坦、沙特、巴林、卡塔尔、也门、阿曼、阿拉伯联合酋长国、科威特、黎巴嫩、塞浦路斯）的2017年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于IIASA网络公开的数据集，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为50km*50km的网格数据集，其质量可以保证。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
本数据集包含了中国第三极地区（西藏、新疆、云南、青海）的2019年二氧化硫、氮氧化物、PM2.5排放网格化清单。排放清单来源于清华大学王书肖教授课题组排放清单数据库，通过使用ArcGIS软件技术将排放清单处理为1km*1km的网格数据集。排放计算的基础数据基于公开数据搜集、卫星观测数据、文献搜集等方式，以排放因子法进行计算，数据来自于国家统计局数据及其它行业统计年鉴。该数据可用于模型工作者对于第三极区域气候及空气质量的进一步研究。
吴清茹
在共享社会经济路径（SSP）5-8.5情景下4个CMIP6模式2015-2100年的模拟结果。选取标准为这四个模式水平分辨率均小于1°，且均有日数据。从原始模拟结果中提取了8个代表极端气候的变量，分别是日最高气温的极高值（TXx）、日最低气温的极高值（TNx）、日最高气温的极低值（TXn）、日最低气温的极低值（TNn）、连续干旱日数（CDD）、连续湿润日数（CWD）、降水强度（SDII）和强降水日数（R20mm）。数据时间分辨率为年，空间范围为青藏高原地区，时间范围为2015-2100年。
张冉
该数据主要为中国科学院藏东南站2014年4月架设位于昌都市八宿县然乌镇阿日村，然乌中湖边的气象站的气温数据，地理位置96.7699E, 29.4364N，3920m. 仪器探头型号为HMP155A，探头距离地表2m，下垫面为高寒草甸，部分原始数据有缺失，通过同样位于该地的通量站以及附近的四道班气象站和气象局的然乌站进行矫正，插值得到。 该数据为区域内少有的可共享数据，该数据可作为区域气候、河流、湖泊、冰川、生态等的背景基础数据。 数据使用时，文章中应该体现中科院藏东南站，更高精度的数据可以和数据作者联系。
罗伦
数据为青藏高原地区FY-4A地面太阳辐射产品，包括GHI\DNI\DIF.FY4地表太阳入射辐射反演算法涉及的通道包括成像仪可见光、近红外和短波红外的6个通道：CH1(0.45-0.49微米)、CH2(0.55-0.75微米)、CH3(0.75-0.90微米)、CH4(1.36-1.39微米)、CH5(1.58-1.64微米)、CH6(2.1-2.35微米)。算法依赖的回归模型需要事先通过辐射传输模拟和统计分析建立，回归模型定义了地表太阳入射辐射与成像仪多通道辐射观测之间的回归关系式，是太阳观测几何与最重要影响参数（云、气溶胶、水汽含量、地表反照率、地表海拔高度等）的函数。算法利用FY-4卫星成像仪通道1至通道6的短波辐射观测，来获取大气和地表的瞬时状态参数信息，同时由地表高程数据获取地表海拔高度信息。在确定瞬时的大气和地表状态后，结合太阳角度和观测角度，根据事先建立的回归模型数据，进行多维线性插值，获取地表太阳入射辐射反演产品。
申彦波, 胡玥明, 胡丽琴
1）数据内容：过去千年（850AD~1850AD）11个模式集合年平均200 hPa和850 hPa纬向风速（反映高、低层西风）、HadCM3模式月平均850 hPa经向风速（反映季风环流），中世纪气候异常期为1000~1200AD，小冰期为1400~1600AD；2）数据来源：国际古气候模拟比较计划第3阶段(PMIP3)多模式试验逐月数据，加工方法：多模式等权重算术平均，气候平均，3）数据应用：用于古气候变化和动力学机制研究。
燕青, 江南萱, 王会军
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，使用Aethalometer在线测量大气黑碳含量，数据时间分辨率：逐日．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。此数据是先前发布的《青藏高原大气黑碳含量5个站点观测资料（2018）》和《青藏高原大气黑碳含量5个站点观测资料（2019）》的更新。 5个站点信息如下： 纳木错：30°46'N, 90°59'E, 4730 m a.s.l 珠峰站：28.21°N, 86.56°E, 4276 m a.s.l 藏东南：29°46'N, 94°44'E, 3230 m a.s.l 阿里站：33.39°N, 79.70°E, 4270 m a.s.l 慕士塔格：38°24’N, 75°02’E, 3650 m a.s.l
王茉
基于台站历史逐日最高温数据以及再分析资料数据集，发展了一个基于一阶自回归和多元线性回归模型的逐日最高温统计降尺度模型，并由全球气候模型（CNRM-CM6-1）的 IPCC CMIP6 情景数据驱动该统计降尺度模型，预估中亚65个台站2015-2100年5种热浪指数（热浪事件数 （HWM），热浪频数（HWF）， 热浪强度（HWM）， 热浪最大持续时间（HWD），热浪振幅（HWA））的未来变化情景。最终获得2015-2100年四种排放情景下（SSP126，SSP245，SSP370，SSP585），中亚65个台站热浪变化情景数据集。
范丽军
本数据集包括藏东南站、阿里站、慕士塔格站、珠峰站和纳木错站的大气气溶胶颗粒物的PM2.5质量浓度（单位为μg/m3）。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。该数据为已发布数据《青藏高原不同站点气溶胶颗粒PM2.5浓度数据集（2018和2019）》的更新。
邬光剑
1）本数据是依据最新的22个CMIP6耦合全球气候模式模拟结果计算的Aridity Index（干燥指数）数据；2）计算公式为P/PET(降水与潜在蒸散发的比值)，PET的计算依据PM公式；3）包括SSP2-4.5与SSP5-8.5两种情境的中亚大湖区1900年1月到2100年12月的月数据，分辨率为1度*1度；4）该数据可用于分析未来中等以及高排放情境下中亚大湖区干湿格局分布以及演变过程的预估。该数据已进行3个月滑动处理。
华丽娟
中亚西亚野外气象站观测数据集（2019-2020）包括哈萨克斯坦（5个站），吉尔吉斯斯坦（1个站），塔吉克斯坦（3个站），乌兹别克斯坦（1个站），伊朗（2个站）共12个野外气象观测站的气象月数据，涉及21个观测指标：月平均气温（TA）、月平均气压（PA）、月平均相对湿度（RH）、月总降雨量（Pr）、月平均风速（WS）、月平均风向（WD）、0cm月平均土壤温度（TS1）、5cm月平均土壤温度（TS2）、10cm月平均土壤温度（TS3）、15cm月平均土壤温度（TS4）、20cm月平均土壤温度（TS5）、40cm月平均土壤温度（TS6）、60cm月平均土壤温度（TS7）、100cm月平均土壤温度（TS8）、月总太阳总辐射（SR）、月总反射辐射（GR）、月总紫外辐射（UVR）、月总净辐射（NR）、月总光合有效辐射（PAR）、月总土壤热通量（HF）、月总日照时长（SD）。 12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，资料时间长度从2019年10月开始，至2020年12月。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) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020），包括地表温度（Land surface temperature）、地表降水率（Mean total precipitation rate）、下行短波辐射（Mean surface downward long-wave radiation flux）以及下行长波辐射（Mean surface downward short-wave radiation flux）4个气象要素。 2) 该数据集以ERA5再分析数据为基础，辅以MODIS NDVI、MODIS DEM、FY3D MWRI DEM数据产品。通过多元线性回归方法对ERA5再分析数据进行降尺度处理，最后通过重采样生成。 3) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020）各数据要素均以TIFF格式存储，时间分辨率包括（每日、每月、每年），空间分辨率统一为0.1°×0.1°。 4) 本数据方便不会使用.nc格式的此类同化数据的科研人员和学生使用。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, 杜宝隆
1）数据内容（包含的要素及意义）：高寒网19个站（藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站（共2个点，西北院和成都生物所）、玉龙雪山站、那曲站（含3个站点，青藏所、西北院和地理所）、海北站、三江源站、申扎站、拉萨站、青海湖站）2020年青藏高原气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和通量等数据） 2）数据来源及加工方法：高寒网19个站实地观测Excel格式 3）数据质量描述：站点日分辨率 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。另外，该数据集是对中国高寒区地表环境与观测网络气象数据（2019）的更新。
朱立平
该数据集是根据24个CMIP6全球气候模式的historical（1951–2014年）、SSP2-4.5和SSP5-8.5（2015–2100年）试验数据，计算得出的在一带一路地区模拟性能较好的五个极端气温指数（最冷昼温TXn、最冷夜温TNn、夏日天数SU、热带夜数TR和霜冻日数FD）的未来集合预估数据。空间分辨率是1.875°×1.25°（经度×纬度），时间分辨率是年。该数据可以用于一带一路地区极端气温预估及风险防范。
钱诚
本数据集包含了2004-2020年东亚地区高分辨率对流层二氧化氮垂直柱浓度POMINO v2.0.1数据，为研究中国地区对流层二氧化氮的空间分布特征和时间变化趋势提供了重要的数据基础。该数据基于KNMI提供的对流层二氧化氮斜柱浓度，通过自行开发的对流层AMF反演算法，计算得到POMINO对流层二氧化氮垂直柱浓度。与地基观测资料的对比表明，POMINO的对流层二氧化氮柱浓度能够更好地抓住日际间的变化趋势，同时与地基观测数据的相关性也更好。目前该数据已被国内外多家高校以及科研机构用于科研使用，在未来，该数据集将对青藏高原科考项目提供更加全面的数据支持。
林金泰
本数据集包含了2012-2020年东亚地区高分辨率对流层二氧化氮垂直柱浓度POMINO v2.1数据，是v2.0.1错误修复后的新版本数据，为研究中国地区对流层二氧化氮的空间分布特征和时间变化趋势提供了重要的数据基础。该数据基于KNMI提供的对流层二氧化氮斜柱浓度，通过自行开发的对流层AMF反演算法，计算得到POMINO对流层二氧化氮垂直柱浓度。与地基观测资料的对比表明，POMINO的对流层二氧化氮柱浓度能够更好地抓住日际间的变化趋势，同时与地基观测数据的相关性也更好。目前该数据已被国内外多家高校以及科研机构用于科研使用，在未来，该数据集将对青藏高原科考项目提供更加全面的数据支持。
林金泰
该数据集是“雅鲁藏布江流域高时空分辨率降水数据（1981-2016）”的第二版，在原有基础上增加了2017-2019年的数据。 该数据集描述了雅鲁藏布江流域的降水时空分布，融合了 CMA、GLDAS、ITP-Forcing、MERRA2、TRMM五套再分析降水产品和卫星降水产品， 并结合流域内9个国家气象站和166个水利部雨量筒的观测降水制作而成，时间范围为1981-2019年，时间分辨率为3 h，空间分辨率为5 km，单位是mm/h。该数据将为雅江流域的研究提供更好的数据支撑，可用于研究流域水文过程对气候变化的响应等领域。具体使用信息请看随数据一同上传的说明文档。
汪远伟, 王磊, 李秀萍, 周璟
本数据集为1948-2018 干旱指数AI年数据集，空间覆盖范围为60S-60N，180E-180W，空间分辨率为0.5°，时间分辨率为逐年。其基于Penman–Monteith model 计算潜在蒸散发（PET），其中用到的风速、相对湿度、感热、潜热、土壤热通量、地表气压数据来自于GLDAS，气温数据来自CPC，降水数据也来自于CPC。GLDAS资料分为两段，第一段来自于GLDAS_NOAH10_M V2.0系列，覆盖时间段为1948-2015年；第二段来自于GLDAS_NOAH10_M V2.1，覆盖时间段为2000-至今，我们利用2000-2014年的重合数据段进行拼接，将这一时期两套数据的风速、相对湿度、感热、潜热、土壤热通量、地表气压数据平均值相减，得到差值，将差值加到V2.1的数据集中，从而计算PET。
于海鹏
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数（SZIsnow)，该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程，尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程，导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估，该指数很好地弥补了这一不足，解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾，不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述，其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
数据集包含西藏墨脱地区墨脱国家气候观象台（29°18’N，95°19’E，海拔1305.0米）的大气气溶胶PM10， PM2.5 和PM1数据以及环境空气温湿度。观测仪器为GRIMM-180 环境颗粒物分析仪，观测时间为2021年4月8日至2021年5月22日，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。在观测期间，由于受南亚季风影响，空气湿度较大，观测场地周边受人为活动干扰较少。本数据集为研究藏东南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
数据集包含西藏墨脱地区墨脱国家气候观象台（29°18’N，95°19’E，海拔1305.0米）的大气气溶胶在450nm、550nm和700nm波段处的散射系数数据。观测仪器为积分浊度计，观测时间为2021年4月8日至2021年5月22日，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。在观测期间，由于受南亚季风影响，空气湿度较大，观测场地周边受人为活动干扰较少。本数据集为研究藏东南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
数据集包含西藏墨脱地区墨脱国家气候观象台（29°18’N，95°19’E，海拔高度1305.0米）的大气黑碳气溶胶浓度的逐小时数据。观测仪器为AE31，观测时间为2021年4月9日至2021年5月20日，采样过程中产生的异常数据已经剔除。在观测期间，由于受南亚季风影响，空气湿度较大，观测场地周边受人为活动干扰较少。本数据集为研究藏东南地区大气黑碳气溶胶物理特性、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
青藏高原被全球碳气溶胶高排放区域包围，周边排放的黑碳棕碳可传输到高原。吸光性黑碳和棕碳具增温效应，其沉降在冰雪表面亦会加速冰川及积雪融化。目前对该区域棕碳研究较少，棕碳组分与光学关联研究处于起步阶段。因此，在青藏高原开展大气黑碳、棕碳研究具有重要的气候环境意义。在青藏高原不同区域开展观测，获得大气黑碳、棕碳的气溶胶光学吸收特征。揭示青藏高原不同地区不同波段下黑碳、一次棕碳二次棕碳气溶胶光学吸收的空间差异。
朱崇抒
青藏高原牧区由于居民特有的生活方式和燃料来源单一等特点，区域内的主要燃料为干燥的牦牛粪。牦牛粪被收集并制成粪饼，风干后堆积存放，使用时多在铸铁炉灶内燃烧，其释放的黑碳类颗粒物，是广大牧区除了机动车外唯一的黑碳气溶胶排放源。本数据集测定了青藏高原典型牧区牦牛粪燃烧排放单颗粒的形貌、粒径和元素组成，采样点包括那曲地区当雄县和拉萨市达孜县，外场采样位置为民居烟囱口，颗粒物被采集至聚碳酸酯滤膜上，实验室内借助计算机控制的扫描电子显微镜和x-射线能谱仪分析。牧区牦牛粪燃烧排放的环境单颗粒包括黑碳聚集体、焦油球粒子、含有重金属元素的碳质颗粒、矿物尘和可溶盐类粒子等，本数据集包括具有统计意义的各类型粒子的数量百分含量、单颗粒粒径、形貌因子（长宽比、圆度和形状系数等），既是人为活动影响大气环境基础数据的有效补充，也对评估高原本地源含碳气溶胶的光学特征、辐射效应、健康效应和环境影响研究，具有潜在的意义。
胡塔峰, 吴枫, 朱崇抒, 戴文婷, 王启元, 张宁宁
1) 数据内容（包含的要素及意义）：数据包含气温（℃）、降水（mm）、相对湿度（%）和风速（m/s）和辐射（W/m2）四个指标的日值。 2) 数据来源及加工方法：气温、相对湿度、辐射和风速为日均值，降水为日累计值；数据采集地点为色季拉山东坡林线附近：29°39′25.2″N，94°42′25.62″E，4390m；下垫面为自然草地；采集器型号：Campbell Co CR1000，采集间隔时长：10分钟。数字化自动采集数据。气温和相对湿度仪器探头为HMP155A；风速传感器为05103；降水为TE525MM；辐射为Li200X。 3) 数据质量描述：气温、相对湿度和风速原始数据为10分钟一个的平均值，降水为10分钟的累积值；分别通过算术平均或求和得到日平均气温、相对湿度、降水量和风速。由于传感器限制，冬季降水量可能有一定的误差。 4) 数据应用成果及前景：此数据是已有数据《色季拉山气象数据（2007-2017）》和《中科院藏东南站色季拉山东坡林线基本气象数据（2018）》的更新，数据时间尺度跨度大，方便大气物理、生态、大气环境等方面的科学家或研究生使用。每年会不定期更新此数据。
罗伦
地点：西藏自治区那曲市色尼区罗玛镇4村凯玛村； 坐标：东经 92°6′19″、北纬 31°16′35″； 下垫面类型：高寒草甸，紧邻一个小村落和那曲河 数据要素：向上短波辐射、向下短波辐射、向上长波辐射、向下长波辐射、净辐射传感器温度、短波净辐射、长波净辐射、反照率、净辐射传感器温度、短波净辐射、长波净辐射、反照率、空气温度、相对湿度、土壤热通量、土壤温度(0cm)、土壤温度(10cm)、土壤温度(20cm)、土壤温度(30cm)、土壤温度(100cm)、土壤温度(150cm)、土壤温度(200cm)、土壤温度(250cm) 、土壤体积含水量、大气压、光合有效辐射、风速、风速、风向、太阳辐射、净辐射。 数据来源：那曲站自动气象站，所有数据都是日值数据、原始数据未加工。 数据质量描述：数据真实、完备、准确。 数据应用成果及前景：提供科研人员原始数据，为各种科学试验提供基础气象数据。
次仁曲宗
本数据由中国科学院纳木错多圈层综合观测研究站自动气象站观测获得，地理位置坐标为北纬30.77，东经90.96，海拔4730m，日尺度，降水量数据经过校正处理。数据集要素包括气温、降水量、相对湿度、风速、总辐射、气压。时间范围为2019年1月1日到2020年12月29日。监测期间数据稳定、连续性较好，通过气象数据分析，对认知该区域局地气候变化的情况有重要帮助，同时，本数据应用前景广泛，可服务于如大气科学、水文学、气候学、自然地理学和生态学等背景的研究生和科学家。
王君波
1，数据内容包含：年、月、日、小时、经度、纬度、高度、水汽通量的经向（uq）和纬向（vq）分量； 2，数据来源及加工方法：热带印度洋海洋大气综合科学考察关键断面GPS气象探空数据，通过相对湿度、风场、气压和高度计算水汽通量； 3，数据质量描述：垂向1秒间隔连续观测 4，数据应用成果及前景：通过掌握热带印度洋水汽输送的变化特征，研究印度季风雨带的变化特征，同时为季风和西风协同作用的分布特征研究提供数据基础。
王东晓
该气象数据为位于中科院藏东南站观测场内（94.738286°E， 29.76562°N，3326m）观测的气温、相对湿度、风速、降水量和气压等基本气象数据，下垫面为林间草地。原始数据的时间分辨率为10 min，气温、相对湿度、风速和气压通过计算算术平均值得到，降水量为日累计值。气象站架设于2006年底，2020年8月对各探头进行了更换，使用时请注意，更新前后各仪器探头型号如下：温湿度探头型号由HMP45C更换为HMP155；气压探头型号由PTB220更换为PTB110；风速传感器型号由034B更换为0513，雨量筒传感器型号没有改变均为RG13H。 该数据可供从事气象、大气环境或生态等研究的学生和科研人员使用（注意：使用时必须在文章中标明数据来源于中国科学院藏东南高山环境综合观测研究站，South-East Tibetan plateau Station for integrated observation and research of alpine environment，CAS）
罗伦
1）数据内容为65国平均降雨侵蚀力R栅格数据，空间分辨率为1km。2）数据源为Climate Prediction Center（CPC）发布的基于全球站点数据，基于此生成的0.5°×0.5°网格日降雨数据，从而计算了65国降雨侵蚀力R因子。3）采用中国气象局全国2358个气象站1986-2015年日降雨数据计算R值，对建立CPC数据源计算的R值进行复核修订，最终取得的数据质量良好。4）降雨侵蚀力R因子作为CSLE模型的动力因子，其数据可分析65国土壤侵蚀模拟及其空间格局分析，对于研究土壤侵蚀机理等具有重要意义。
章文波
该数据集包含了2020年1月1日至2020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（10 m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（3 m）；四分量辐射和光合有效辐射（4 m），朝向为正南；红外表面温度（8 m），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160 cm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；土壤热流板埋设在地下6 cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440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：2020-6-10 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_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）(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(℃)。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 肖青, 徐自为, 柏军华
观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2019年建设的塔吉克斯坦帕米尔高原冰川观测站，包含空气温湿度、大气压、风速风向、降水、雪深等数据。资料时间段为2019年11月1日—2020年11月30日，运用MS Office处理所得*.xlsx格式，数据质量较好，此数据可为研究冰川消融及其水文特征、水资源、生态环境等的潜在影响提供参考。气象观测要素，经过积累统计，加工成气候资料，为天气预报和经济活动提供珍贵的数据支持。广泛应用于农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门领域。
霍文
该数据集包含了2020年1月14日至2020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5 m，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15 cm。 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。 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。 观测试验或站点信息请参考Guo et al.(2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
该数据集包含了2020年1月1日至2020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（5 m），朝向为正北；风速（10 m），风向（10 m），朝向为正北；气压（安装在防水箱内）；雨量（10 m）；四分量辐射（5 m），朝向为正南；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160 cm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6 cm处。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天1440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：2020-6-10 10:30。 自动气象站发布的数据包括：日期/时间Date/Time，空气温湿观测（Ta_5m,RH_5m）(℃，%)，风速(Ws_10m)（m/s），风向（WD）（°），降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，地表辐射温度（IRT1、IRT2）（℃），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(℃) ，气压（Press）(hpa)。 观测试验或站点信息请参考Guo et al. (2020)，数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
中亚的生态系统脆弱，自然灾害频发，水资源短缺，冰川加速融化，是气候变化敏感区之一。在评估该地区的脆弱性、影响性和适应性时，急需高分辨率的气候预估数据集。为此，我们对来自CMIP5的三个偏差订正后的全球气候模式（MPI-ESM-MR、CCSM4和HadGEM2-ES），在中亚地区开展了9千米的动力降尺度，继而生产了一个中亚高分辨率气候预估数据集，将其命名为HCPD-CA（High-resolution Climate Projection Dataset in Central Asia）。它的历史时段是1986-2005，未来时段是2031-2050，排放情景是RCP4.5。这个数据集有4个静态变量和10个常被用于驱动生态和水文模型的气象要素。静态变量有地形高度（HGT, m）、土地利用类型（LU_INDEX, 21 categories）、陆地水体（LANDMASK, 1代表陆地, 0代表水体）和土壤类型（ISLTYP, 16 categories）。10个气象要素是日降水量（PREC，mm/day）、2米日平均/最高/最低温（T2MEAN/T2MAX/T2MIN，K）、2米日平均相对湿度（RH2MEAN，%）、10米日平均维向和经向风（U10MEAN/V10MEAN，m/s）、日平均向下短波/长波辐射（SWD/LWD，W/m2）和日平均地表气压（PSFC，Pa）。评估结果显示：这个数据产品在描述中亚各个气象要素的平均态上有很高的质量，这保证了其可用性。未来气候变化的主要特征是：升温剧烈（年均温升高1.62-2.02℃），向下短波和长波辐射显著增强，其他气象要素变化很小。HCPD-CA数据集可被用于评估未来气候变化对中亚的多方面影响，特别是在生态和水文系统上。
邱源
观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2017年建设的帕米尔高原红其拉甫梯度气象观测试验站，包含各气象要素的梯度数据。资料时间段为2019年11月18日—2021年10月8日，运用TOA5合并工具及MS Office等处理所得*.xlsx格式，数据质量较好，此数据可为开展帕米尔高原和中巴经济走廊地表辐射与能量收支规律研究提供支持，为陆面过程提供参考依据。 红其拉甫气象站在我国帕米尔高原，海拔4600m，靠近中国与巴基斯坦边境，资料及其珍贵。
霍文
观测数据来自中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2016年建设的乌鲁木齐白杨沟乌拉斯台地区中天山草地陆—气相互作用观测试验站（分别为中天山草地生态系统监测站、中天山森林生态系统监测站与中天山山顶草地站），站内有辐射观测系统、梯度探测系统以及涡动相关系统，包含辐射、土壤与各气象要素数据。资料时间段为2019年9月1日—2021年10月13日，运用Eddrpro、LoggerNet、TOA5合并工具及MS Office等处理所得*.xlsx格式，数据质量较好，此数据可为开展草地与森林下垫面地表辐射与能量收支研究规律研究提供支持，为陆面过程提供参考依据。
霍文
吉尔吉斯斯坦西天山Kara-Batkak冰川气象站（42°9'46″N，78°16'21″E，3280m）。 观测数据包括逐时气象要素（小时雨量(mm)、瞬时风向(°)、瞬时风速(m/s)、2分钟风向(°)、2分钟风速(m/s)、10分钟风向(°)、10分钟风速(m/s)、最大风速时风向(°)、最大风速(m/s)、最大风速时间、极大风速时风向(°)、极大风速(m/s)、极大风速时间、分钟内极大瞬时风速风向(°)、分钟内极大瞬时风速(m/s)、气压(hPa)、气压最高(hPa)、气压最高出现时间、气压最低(hPa)、气压最低出现时间）。 气象观测要素，经过积累和统计，加工成气候资料，为农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门进行规划、设计和研究，提供重要的数据。
霍文
1）数据内容为重点区域20国30年（1986-2015）平均降雨侵蚀力R栅格数据，空间分辨率为300米。2）采用Climate Prediction Center (CPC)发布的基于全球站点数据生成的0.5°×0.5°网格日降雨数据计算重点区域20国降雨侵蚀力R因子。3）采用中国气象局全国2358个气象站1986-2015年日降雨数据计算R值，对采用CPC数据源计算的R值进行复核校验，发现CPC数据计算的R值系统偏低，并对CPC数据计算的R值结果进行修订，最终取得的数据质量良好。4）降雨侵蚀力R因子作为CSLE模型的动力因子，其数据对重点区域20国土壤侵蚀的模拟及其空间格局分析等具有重要意义。
章文波
地表向下辐射（SDR）包括短波向下辐射（SWDR）和长波向下辐射（LWDR），对能源和气候研究具有重要意义。考虑到东亚-太平洋（EAP）地区缺乏具有高时空分辨率的可靠SDR数据，利用下一代地球静止卫星Himawari-8开发了2016至2020年、时空分辨率为10min/0.05°的短波和长波数据集。SDR产品充分考虑了云、高气溶胶背景和地形效应对SWDR的影响。与云和地球辐射能系统（CERES）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、下一代再分析（ERA5）和全球陆表特征参量产品（GLASS）等辐射产品对比，新SDR产品不仅分辨率明显更高，而且产品精度也更优。在精度方面，新SWDR的每小时和每日均方根误差分别为104.9和31.5 Wm-2，远小于CERES（分别为121.6和38.6 Wm-2）、ERA5（分别为176.6和39.5 Wm-2）和GLASS（每日36.5 Wm-2）。同时，新LWDR每小时和每日值的RMSE分别为19.6和14.4 Wm-2，与CERES和ERA5相当，在高海拔地区甚至更优。
胡斯勒图, 王天星, 杜艺涵
本数据包括第二次青藏高原野外综合科学考察的影像资料。影像资料内容包括科考途中自然保护区采集样方的样地照片，云南西北部和四川西部自然保护区的森林生态系统，草地生态系统，湖泊生态系统的影像，植被情况，野生动植物生境，保护区内的动物，植物和真菌类数据。此外，影像数据还包括科考的样品采集过程和社区调查中科考队员入户调查以及与当地保护部门访谈的影像资料。数据来源于无人机和相机拍摄，可为科学研究提供佐证和参考。
苏旭坤
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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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