在全球增暖的背景下，中蒙俄经济走廊面临的安全问题十分突出，主要表现为冻土层退化和土地沙漠化问题日趋严重。冻土退化使中蒙俄交通管线沿线区域泥石流、水毁、冰雪害等灾害频发，同时引起水土流失，进而造成冻土管道露管等严重问题。沙漠化则使研究区生态环境更为脆弱，水土流失、沙尘暴等复合危害频繁发生。因此，本数据集将为中蒙俄经济走廊气候变化及其对冻土、沙漠化等影响研究提供基础气候数据。数据选取了ERA5气候再分析数据的陆地表面气候再分析数据集（ERA5-Land）（来源：https://cds.climate.copernicus.eu）。本数据集采用反距离权重（IDW）法对原始数据进行插值，使其空间分辨率达到10km。基于该数据集，可得到过去40年中蒙俄经济走廊区气候要素时空分布格局。
张雪芹
对未来气候变化的有效评价，特别是对未来降水量的预测，是制定适应战略的重要依据。本数据是基于RegCM4.6模型，对CanEMS2 (RCP 45和RCP85)、GFDL-ESM2M （RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）、HadGEM2-ES（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）、IPSL-CM5A-LR（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）、MIROC5（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）和NorESM1-M（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）等多模型不同碳排放浓度情景下进行区域动力降尺度，获得2007-2099年空间分辨率为0.25度，时间分辨率分别为3小时（部分为6小时）、逐日和逐年的21套中国全境未来气候数据。
潘小多, 张磊
通过近30年的研究，人们对青藏高原，特别是喜马拉雅山以北地区降水稳定同位素（2H和18O）的气候控制作用有了充分的认识。然而，尼泊尔（喜马拉雅山以南）对降水稳定同位素的控制知识还远远不够。 本研究描述了2016年5月10日至2018年9月21日期间尼泊尔加德满都降水稳定同位素的季节内和年度变化，并分析了对降水稳定同位素的可能控制因素。所有样品均位于尼泊尔首都加德满都(27°42′N, 85°20′E)，平均海拔约1400m。并结合了2001年1月1日至2018年9月21日的气象资料，给出了降水量（P）、温度（T）和相对湿度（RH）的值。
高晶
该数据为中国科学院藏东南高山环境综合观测研究站在嘎隆拉24k冰川的表碛区自动气象站数据（AWS，Campbell公司），地理坐标为北纬29.765°，东经95.712°，海拔3950 m。数据包括气温（℃）、相对湿度（%）、风速（m/s）、净辐射辐射（w/m2）、水汽压（Kpa）和气压（mbar）日算术平均数据，原始数据中2018年10月之前每30分钟记录一个平均值，之后为10分钟记录一个平均值。温湿度采用HMP155A温湿度探头测定，净辐射探头型号为NR01，大气压力传感器探头为PTB210，风速传感器为05103，这些探头离地面2 m高。数据质量方面：本数据经过了严格的质量控制，先剔除了原始的10分钟和30分钟的异常数据，然后计算了每小时的算术平均数，最后计算日值，在计算日值时，如果小时数据的个数不足24个，予以剔除，数据表中对应的日期的数据为空。视为空值为剔除异常值后的数据除由于冬春季积雪较厚，气温低，导致部分参数数据有缺失外，数据经过严格质量控制，可供研究气候、冰川和水文等的科研工作者使用。
罗伦
本套数据集连接了CSR RL06 Mascon和JPL RL06 Mascon数据在GRACE和GRACE-FO之间的间断期。以中国区域作为研究区域，数据集包括“Decimal_time”, “lat”, “lon”, “time”, “time_bounds”, “TWSA_REC”和“Uncertainty”7个参数。其中“Decimal_time”对应为十进制时间，2002年4月-2019年12月份一共191个月（GRACE数据163个月，GRACE-FO数据17个月，GRACE与GRACE-FO间断期11个月，一共191个月。我们并未弥补GRACE或GRACE-FO各自数据之间存在的个别月份的缺失数据）；“lat”对应为数据纬度范围；“lon”对应为数据经度范围；“time”对应为数据从2002年1月1日起的年积日；“time_bounds”；对应为数据每个月开始日期和结束日期所对应的年积日。“TWSA_REC”为2002年4月-2019年12月份每个月的中国区域陆地水储量变化；“Uncertainty”是数据与CSR RL06 Mascon产品之间的不确定性。使用GRACE卫星重力数据CSR GRACE/GRACE-FO RL06 Mascon Solutions (version 02)、中国逐日网格降水量实时分析系统（1.0版）数据、CN05.1温度数据等数据集，通过建立降水重构模型，并考虑Mascon产品的季节项和趋势项，得到中国区域基于降水重构陆地水储量变化数据集。数据质量整体较好，全国大部分区域的误差在5cm以内。本数据集补充了GRACE与GRACE-FO卫星中间一年多的数据间断期，为中国区域长期的陆地水储量变化分析提供了完整的时间序列。本数据集与CSR RL06 Mascon产品一样扣除了2004.0000 - 2009.999间的平均值，所以可以直接提取本数据的第164-174个月（即2017年7月至2018年5月）的数据作为间断期的陆地水储量变化的估计。JPL RL06 Mascon数据间断期的构建与CSR RL06 Mascon方法是一致的。
钟玉龙, 冯伟, 钟敏, 明祖涛
The data include daily precipitation (Precip) amount and daily mean near-surface air temperature (T2m) over southeast Asia with a spatial resolution of 3 km. The data is downscaled by using the Weather Research and Forecasting (WRF) model (3.7.1) nested in a 9 km simulation over the Pan Third Pole region. The boundary and initial condition come from the fifth-generation global reanalysis product by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), ERA5.
Tinghai Ou
本数据集为青海可可西里地区气候要素数据集，涵盖十四个观测站点数据，详细记录了1990年的各项气候观测数据。青海可可西里地区地势高亢，平均海拔在5000m以上，气候寒冷，空气稀薄，自然环境恶劣，广大地区至今仍为无人区，有“人类禁区”之称。该区由于受到人类活动的干扰较小，大部分地区仍保持着原始的自然状态，其特殊的地理位置、地壳结构和自然环境以及特有的生物区系组成等，一直为国内外科学界所注目。该数据集原始数据数字化自《青海可可西里自然环境》一书，气候观测数据具体包括太阳辐射、温度、降水、气压、风速等。本数据集对于研究青海可可西里地区提供了基础数据，对于相关领域的研究具有参考价值。
李炳元
在使用三维变分方法进行资料同化时，需要利用误差协方差来确定背景场和观测各自的贡献。其中，背景场误差协方差不仅取决于所用的大气预报模式（如分辨率、参数化方案等），还取决于开展模拟的区域。本数据基于天气预报与研究（WRF）模式，通过对中亚大湖区（27公里水平分辨率）进行2017年一整年的模拟，使用NMC方法估计得到。其中包含的变量为流函数、速度势函数、温度、相对湿度和地表气压。本数据可应用于基于WRF模式开展的中亚大湖区资料同化研究与应用。
姚遥
1)数据内容（包含的要素及意义）：高寒网21个站（藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、那曲站、双湖站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站（西北院）、玉龙雪山站、那曲站（寒旱所）、海北站、三江源站、申扎站、贡嘎山站、若尔盖站（成都生物所）、那曲站（地理所）、拉萨站、青海湖站）2018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、辐射和蒸发） 2)数据来源及加工方法：高寒网21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。
朱立平, 彭萍
1）本数据包含中科院加德满都科教中心2019年基本气象数据；参数有：气温 ℃，相对湿度%，气压Kpa, 降水mm, 辐射W/m2, 风速 m/s。表2为气象站说明表格，包含地理位置及下垫面情况。 2）数据来源及加工方法：数据来源于中国科学院加德满都科教中心小时数据，气温、气压、辐射和风速计算日平均，降雨计算日总和。 3）数据质量描述：这些参数中，气压数据质量较差缺失较多，2019年6-8月仪器故障，数据有缺失 4）该气象数据应用前景广泛，与南亚不同区域的资料对比分析，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。
朱立平
（1）本数据集是申扎高寒湿地2016-2019年的碳通量数据集，包含空气温度、土壤温度、降水、生态系统生产力等参数。（2）该数据集以野外涡度相关实测数据为基础，采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法，基本流程包括：野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集还包含了基于涡度相关数据集标定后的模型模拟数据。（3）该数据集已经过数据质量控制，数据缺失率为37.3%，缺失数据已采用插值方式补充。（4）该数据集对认识高寒湿地碳汇功能具有科学价值，也可以用于机理模型的矫正和验证等。
魏达
大气中的花粉是植物在开花期散布在大气中产生的，受植物的开花物候和气候等因素的影响。作为一种大气生物颗粒，大气花粉能够反映植物物候、气候条件、大气环流等的变化。大气花粉由珠峰站Burkard大气花粉采样器收集，该收集器是容积式花粉收集器，每分钟气流为10L，大气花粉颗粒被吸附在聚酯薄膜上，每周更换一次，收集下来的样品用甘油胶制成玻片，放在奥林巴斯显微镜400倍下进行鉴定，统计花粉科属类型和数量。数据集的时间覆盖范围是2011-2013年，时间分辨率为逐日。所采用的大气花粉采样装备为国际通用的采样器，遵循标准的采样和实验室处理流程，并由经验丰富的孢粉鉴定人员鉴定，确保数据真实、可靠。该数据可供该区域利用花粉分析重建古环境、植物物候响应气候变化等生态学研究做参考。
吕新苗
本数据集包含珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站，2017-2018年观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射、P2.5浓度、短波辐射等日平均值。 数据服务对象为从事青藏高原气象研究的学生和科研人员。 其中降水数据是人工雨量桶观测，蒸发数据为Φ20mm蒸发皿观测，其它均为半小时的观测值处理后得到的日均值。 所有数据严格按照仪器操作规范进行观测和采集，在加工生成数据时，剔除了一些明显的误差数据。
马耀明
本数据集包括2017年1月1日至2018年12月31日藏东南站，大气气温、相对湿度、降水、风速、风向、净辐射、气压等的日平均数据。 该数据服务对象为从事气象、大气环境、生态研究的学生和科研人员。 其中各种气象要素的单位如下：气温℃；降水mm；相对湿度%；风速m/s；风向°；净辐射W/m2；气压hPa；可入肺颗粒物μg/m3。 所有数据均是原始观测数据计算得到的日平均值。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，并已经在相关学术期刊发表；加工过程中剔除了一些明显误差数据，缺失数据用空值。
罗伦, 朱立平
1）青藏高原地面气象观测数据产品（2017-2018) 地面气象要素驱动数据集，包括近地面气温、地面降水率、短波辐射和长波辐射4个要素。 2）该数据集是以国际上现有的Princeton再分析资料、GLDAS资料、GEWEX-SRB辐射资料，以及TRMM降水资料为背景场，以及融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成，通过空间插值形成。 3）数据为tiff格式，时间分辨率为日值，空间分辨率为0.1°。 4）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, 彭萍
黑河流域近地表大气驱动数据，是采用Weather Research and Forecasting（WRF）模式制备的黑河流域逐时0.05°× 0.05°包括2m气温、地表气压、2m水汽混合比、辐射、10m风场和累积降水等近地表大气要素的驱动数据。通过与15个中国气象局常规自动气象站（CMA）站点逐日观测资料和两期黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验（WATER和HiWATER）的站点逐时观测资料在不同时间尺度上进行验证，得出以下结论：2m地表气温、地表气压和相对湿度都是比较可信的，尤其是2m地表气温和地表气压，平均误差都很小且相关系数都达到0.96以上；向下短波辐射与WATER站点观测数据的相关性达到0.9以上；降水资料通过降雨和降雪两种相态与观测资料在不同时间尺度和空间尺度上进行验证，降雨与观测资料在年、月、日和时尺度上吻合得很好，与观测资料在年和月尺度上的相关系数高达0.94和0.84；降雪与观测资料在月尺度上的相关性达到0.78，与积雪覆盖率MODIS遥感产品的空间分布相当吻合，峰值分布也一致。液态和固态降水的验证表明WRF模式能够在地形复杂而干旱的黑河流域进行降尺度分析，所模拟的资料能够满足流域尺度水文建模和水资源平衡研究。 2013年提供了2000-2012年数据。 2016年更新了2013-2015年数据。 2019年更新了2016-2018年数据。 2022年更新了2019-2021年数据。
潘小多
1) Data content (including elements and meanings): Gridded daily average air temperature of the Tibetan Plateau during 1980-2014 at 1-km resolution 2) Data source and processing method: Developed by integrating 8 types of reanalysis data (i.e., NNRP-2, 20CRV2c, JRA-55, ERA-Interim, MERRA2, CFSR, GLDAS and ERA5) downscaled with MODIS-estimated temperature lapse rates based on machine learing 3) Data quality description: According to leave-one-out validation based on stations, the average RMSE at China Adimistration Stations is about 1.7 ℃ and that at high-elevation field stations is about 1.9 ℃ 4) Data application results and prospects: This dataset can be used as air temperature input for driving long-term hydrologial modelling or evaluated for use in climate analysis
ZHANG Fan, ZHANG Hongbo
该数据为中国逐月最低温度数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2021.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。数据坐标系统建议使用WGS84。
彭守璋
青藏高原0.01°空间分辨率近地表气温数据集（1979-2018）通过对中国区域地面气象要素驱动数据集中空间分辨率为0.1°的气温数据进行降尺度得到。它包含日均气温和三小时分辨率的瞬时气温。其空间分辨率为0.01°（约1km）。时间范围为1979年到2018年。空间范围为73°E-106°E, 23°N-40°N。该数据集可以为地表辐射与能量平衡、气候变化、水文气象等领域的研究与应用提供较高空间分辨率的近地表气温数据。
丁利荣, 周纪, 王伟, 马晋
该数据为中国逐月最高温度数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2021.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。数据坐标系统建议使用WGS84。
彭守璋
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
关注我们
时空三极环境大数据平台 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
数据中心技术支持: 数云软件
