该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合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。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。 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九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(较插补数据好);9数据质量差))。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。 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2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔超级站涡动相关仪观测数据。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。涡动相关仪的架高3.5m,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。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。8月23-29日,由于仪器问题,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九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(较插补数据好);9数据质量差))。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。 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
该数据集包含了2020年1月1日至2020年4月12日兰州大学寒旱区科学观测网络寺大隆站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖市肃南县康乐乡,下垫面是森林。观测点的经纬度是99.926E,38.428N,海拔3146m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在0.5m、3m、13m、24m、48m处,共5层;气压计安装在1.5m采集箱内;翻斗式雨量计安装在塔24m处;两个红外温度计分别安装在4m(冠层下)、24m(冠层下)处,探头朝向垂直向下;土壤热通量板(自校正式)(2块)依次埋设在植被下5cm和10cm处;土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm、10cm、20cm、40cm、60cm处;光合有效辐射传感器分别安装在4m(冠层下)、24m(冠层下)处;日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在24m处。 观测项目有:风速(WS_0.5m、WS_3m、WS_13m、WS_24m、WS_48m)(单位:米/秒)、风向(WD_0.5m、WD_3m、WD_13m、WD_24m、WD_48m)(单位:度)、空气温湿度(TA_0.5m、TA_3m、TA_13m、TA_24m、TA_48m和RH_0.5m、RH_3m、RH_13m、RH_24m、RH_48m)(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_A、IRT_B)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_5cm、Gs_10cm)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm (单位:百分比)、土壤温度(Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm)(单位:摄氏度) 、土壤水势(SWP_5cm、SWP_10cm、SWP_20cm、SWP_40cm、SWP_60cm)(单位:千帕)、土壤电导率(EC_5cm、EC_10cm、EC_20cm、EC_40cm、EC_60cm)(单位:微西门子/厘米)、光合有效辐射(PAR_A、PAR_B)(单位:微摩尔/平方米秒)、日照时数(Sun_time)(单位:小时)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),缺失或异常数据以-6999代替(因SDI12通道总线故障,风速风向、土壤三参数、土壤水势等传感器较大范围缺失数据);(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。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络西营河站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海海北门源县仙米乡讨拉村,下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是101.855E,37.561N,海拔3616m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在2m、4m、8m处,共3层,朝向正北;气压计安装在1.5m采集箱内;翻斗式雨量计安装在塔4m处;红外温度计安装在4m处,朝向正南,探头朝向垂直向下;土壤热通量板(自校正式)(2块)依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处;土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下20cm和40cm处;光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处,朝向正南。 观测项目有:风速(WS_2m、WS_4m、WS_8m)(单位:米/秒)、风向(WD_2m、WD_4m、WD_8m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_2m、Ta_4m、Ta_8m和RH_2m、RH_4m、RH_8m)(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)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_5cm、Gs_10cm)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_20cm、Ms_40cm)(单位:百分比)、土壤温度(Ts_20cm、Ts_40cm)(单位:摄氏度) 、土壤水势(SWP_20cm,SWP_40cm)(单位:千帕)、土壤电导率(EC_20cm、EC_40cm)(单位:微西门子/厘米)、光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、日照时数(Sun_time)(单位:小时)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),缺失或异常数据以-6999代替;(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。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2020年8月16日至2020年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络民勤站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃省武威市民勤县,地处中国西部地区巴丹吉林沙漠和腾格里沙漠之间。观测点的经纬度是103.668E,39.208N,海拔1020m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处,共2层,朝向正北;气压计安装在1.5m采集箱内;翻斗式雨量计安装在塔4m处;红外温度计安装在4m处,朝向正南,探头朝向垂直向下;土壤热通量板(自校正式)(2块)依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处;土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下10cm和20cm处;光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处,朝向正南。 观测项目有:风速(WS_4m、WS_8m)(单位:米/秒)、风向(WD_4m、WD_8m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_4m、Ta_8m和RH_4m、RH_8m)(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)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_5cm、Gs_10cm)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_10cm、Ms_20cm)(单位:百分比)、土壤温度(Ts_10cm、Ts_20cm)(单位:摄氏度) 、土壤水势(SWP_10cm,SWP_20cm)(单位:千帕)、土壤电导率(EC_10cm、EC_20cm)(单位:微西门子/厘米)、光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、日照时数(Sun_time)(单位:小时)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),缺失或异常数据以-6999代替(因SDI12通道总线故障,风速风向、土壤三参数、土壤水势等传感器较大范围缺失数据);(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。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络临泽站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖临泽新华镇古寨村,下垫面是农田。观测点的经纬度是100.062E,39.238N,海拔1402m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处,共2层,朝向正北;气压计安装在1m采集箱内;翻斗式雨量计安装在塔4m处;红外温度计安装在4m处,朝向正南,探头朝向垂直向下;土壤热通量板(自校正式)(2块)依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处;土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下20cm和40cm处;光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处,朝向正南。 观测项目有:风速(WS_4m、WS_8m)(单位:米/秒)、风向(WD_4m、WD_8m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_4m、Ta_8m和RH_4m、RH_8m)(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)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_5cm、Gs_10cm)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_5cm、Ms_10cm)(单位:百分比)、土壤温度(Ts_5cm、Ts_10cm)(单位:摄氏度) 、土壤水势(SWP_5cm,SWP_10cm)(单位:千帕)、土壤电导率(EC_5cm、EC_10cm)(单位:微西门子/厘米)、光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、日照时数(Sun_time)(单位:小时)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),缺失或异常值以-6999替代;(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。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络瓜州站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃酒泉瓜州县柳园镇,下垫面是荒漠。观测点的经纬度是95.673E,41.405N,海拔2014m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在2m、4m、8m、16m、32m、48m处,共6层,朝向正北;气压计安装在1.5m采集箱内;翻斗式雨量计安装在塔4m处;红外温度计安装在4m处,朝向正南,探头朝向垂直向下;土壤热通量板(自校正式)(2块)依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处;土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm、10cm、20cm、40cm、60cm、80cm处;光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处,朝向正南。 观测项目有:风速(WS_2m、WS_4m、WS_8m、WS_16m、WS_32m、WS_48m)(单位:米/秒)、风向(WD_2m、WD_4m、WD_8m、WD_16m、WD_32m、WD_48m)(单位:度)、空气温湿度(TA_2m、TA_4m、TA_8m、TA_16m、TA_32m、TA_48m和RH_2m、RH_4m、RH_8m、RH_16m、RH_32m、RH_48m)(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)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_5cm、Gs_10cm)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_5cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_80cm)(单位:百分比)、土壤温度(Ts_5cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_80cm)(单位:摄氏度) 、土壤水势(SWP_5cm、SWP_10cm、SWP_20cm、SWP_40cm、SWP_60cm、SWP_80cm)(单位:千帕)、土壤电导率(EC_5cm、EC_10cm、EC_20cm、EC_40cm、EC_60cm、EC_80cm)(单位:微西门子/厘米)、光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、日照时数(Sun_time)(单位:小时)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),缺失或异常数据以-6999代替(因SDI12通道总线故障,风速风向、土壤三参数、土壤水势等传感器较大范围缺失数据);(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。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日兰州大学兰州大学寒旱区科学观测网络敦煌站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃敦煌西湖,下垫面是湿地。观测点的经纬度是93.709E,40.348N,海拔993m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处,朝向正北;气压计安装在1m采集箱内;翻斗式雨量计安装在塔4m处;红外温度计安装在4m处,朝向正南,探头朝向垂直向下;土壤热通量板(自校正式)(2块)依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处;土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm和20cm处;光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处,朝向正南。 观测项目有:风速(WS_4m、WS_8m)(单位:米/秒)、风向(WD_4m、WD_8m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_4m、Ta_8m和RH_2m、RH_4m、RH_8m)(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)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_5cm、Gs_10cm)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_5cm、Ms_20cm)(单位:百分比)、土壤温度(Ts_5cm、Ts_20cm)(单位:摄氏度)、土壤水势(SWP_5cm,SWP_20cm)(单位:千帕)、土壤电导率(EC_5cm,EC_20cm)(单位:微西门子/厘米)光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、日照时数(Sun_time)(单位:小时)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),缺失或异常数据以-6999表示;(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。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络大野口站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃张掖大野口排露沟,下垫面是林缘草地。观测点的经纬度是100.286E,38.556N,海拔2703m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在8m处;气压计安装在1.5m采集箱内;翻斗式雨量计安装在塔2m处;红外温度计安装在2m处,朝向正南,探头朝向垂直向下;土壤热通量板(自校正式)埋设在塔南侧植被下5cm处;土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm处;光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在2m处,朝向正南。 观测项目有:风速(WS_8m)(单位:米/秒)、风向(WD_8m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_8m和RH_8m)(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)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_5cm)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_5cm)(单位:百分比)、土壤温度(Ts_5cm)(单位:摄氏度) 、土壤水势(SWP_5cm)(单位:千帕)、土壤电导率(EC_5cm)(单位:微西门子/厘米)光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、日照时数(Sun_time)(单位:小时)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),缺失和异常数据以-6999代替;(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。
赵长明, 张仁懿
该数据集为云南丽江高美古地区观测,高美古地区经纬度、海拔高度分别为东经100 °01′51″,北纬26 °42′32″,海拔3200米。该数据集包含:1.连续观测大气中的颗粒物可熔性化学组分质量浓度,包含的化学组分有有机物、硝酸盐、硫酸盐、氯盐、氨盐。 测量仪器为气溶胶化学成分在线监测仪(ACSM),其观测时段为2018年3月13日00:29至2018年4月7日 01:27,时间分辨率为30分钟。中间仪器运行良好,数据偶尔有缺失。数据文件包含仪器测量得到的各组分质量浓度数据。2.连续观测大气中的黑炭(Black carbon)的质量浓度。 测量仪器为MAGEE公司生产的Aethalometer AE33黑炭仪,其观测时段为2018年3月14日00:00至2018年5月13日 23:59,观测的时间分辨率为1分钟。整个观测中间仪器运行良好,数据偶尔有缺失。数据文件包含仪器的信息及测量得到的黑炭的质量浓度数据和仪器运行的各个参数数据,包括 温度、压力、流量等。3.连续观测大气中的一氧化氮和氮氧化物气体的质量浓度。 测量仪器为 赛默飞世尔公司生产的氮氧化物分析仪,其观测时段为2018年4月10日00:00至2018年5月13日 23:59,观测的时间分辨率为1分钟。整个观测中间仪器运行良好,数据偶尔有缺失。数据文件包含仪器测量得到的氮氧化物和一氧化氮气体的质量浓度数据。4.连续观测大气中的臭氧气体的质量浓度。 测量仪器为 赛默飞世尔公司生产的49i臭氧分析仪,其观测时段为2018年3月15日00:00至2018年5月13日 23:59,观测的时间分辨率为1分钟。整个观测中间仪器运行良好,数据偶尔有缺失。数据文件包含仪器测量得到的臭氧气体的质量浓度数据。5.连续观测大气中的二氧化硫气体的质量浓度。 测量仪器为 赛默飞世尔公司生产的二氧化硫分析仪,其观测时段为2018年3月15日00:00至2018年5月13日 23:59,观测的时间分辨率为1分钟。整个观测中间仪器运行良好,数据偶尔有缺失。数据文件包含仪器测量得到的二氧化硫气体的质量浓度数据。资助项目:第二次青藏高原综合科学考察研究2019QZKK0602。
王启元, 张宁宁, 朱崇抒, 胡塔峰, 吴枫, 戴文婷, 冉伟康
基于中国地面逐日气象要素数据集、全国地理基础数据、自然环境基础数据集,运用像元二分模型、密度分析、RclimDex、非平稳标准化降水蒸散指数(NSPEI)和双线性内插法等多种指标计算方法计算了横断山区的极端降水、极端气温、干旱强度、干旱频率等多种指标。该数据集包括横断山区的孕灾环境基础数据集、极端降水指标基础数据集、极端气温指标基础数据集、干旱强度和干旱频率基础数据集。该数据集可为区域内极端高温、降水和干旱风险评估提供基本的指标体系。我们得出横断山区内90%以上站点的极端气温暖指数显著上升,极端气温冷指数显著下降。南北气温差异显著,以青藏高原为界,北部气温日较差大,平均在13.83℃,南部气温日较差小,平均为11.38℃,南部平均的冰冻日数在1d左右。随着重现期的增加,持续干燥期(CDD)大于110d的区域逐渐由西部扩大到金沙江下游流域;在不同重现期下,持续降雨期(CWD)和年降水总量(PRCPTOT)的高值区集中在西部和南部的边缘;北部的日最大降水量(RX1day)在不同重现期下变化不显著,在60mm以下;最低气温极小值(TNn)和最高气温极大值(TXx)在空间分布上北低南高,40℃以上的高温普遍发生在南部的干旱河谷。
孙鹏
泛第三极区域数据集呈现海量、零散等特征,现有数据集种类较多,覆盖范围广,涉及水文、生态、大气以及灾害等多个领域,但这些数据集来自不同平台,在尺度、数据格式等方面各不相同,数据的可利用性较差,不利于科研人员展开泛第三极地区的科学研究,同时也无法发挥出这些数据集的巨大潜力。本研究采用来自多个数据平台的最新数据使用数据集成、数据融合等集成方法生产更高质量和更新年份的泛第三极综合数据集。根据不同来源、不同分辨率的数据,对这些数据进行质量控制,根据数据科学内容进行集成。对部分数据,利用数据融合技术,融合不同来源的数据,产生数据质量更高、年份更新的创新性数据产品,更好地服务于陆面过程模型等研究中。泛第三极数据集根据自然数据和社会经济数据分别采用泛第三极流域边界和泛第三极国家边界获取数据,统一采用罗宾逊(Robinson)投影格式。获得了多源集成的包含基础数据集、冰冻圈数据集、水文大气数据集、生态数据集、灾害数据集和人文地理数据集共六类数据集。 (1)基础数据集包含边界数据集、30米土地覆被数据、植被功能数据、30米SRTM数字高程数据和HWSD土壤质地数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极基础数据集数据文档.docx”。 (2)冰冻圈数据集包含冻土数据集、冰川分布数据、冰湖分布数据和积雪深度数据。其中,冻土数据集又包含冻土分布数据、冻土水热分带数据、冻土指数数据和冻土表面粗糙度数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极冰冻圈数据集数据文档.docx”。 (3)水文大气数据集包含河流湖泊数据集、蒸散发数据集和大气数据集。河流湖泊数据集包含河流数据和湖泊数据,蒸散发数据集包含MODIS蒸散发数据、土壤蒸发数据、水体冰雪蒸发数据和冠层截流蒸发数据,大气数据集包含ERA5-Land再分析数据集中的地表热辐射数据、地表太阳辐射数据、降水数据、气压数据、温度数据和风场数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极水文大气数据集数据文档.docx”。 (4)生态数据集包含总初级生产力数据和植被蒸腾数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极生态数据集数据文档.docx”。 (5)灾害数据集包含滑坡数据和地震区划数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极灾害数据集数据文档.docx”。 (6)人文地理数据集则包含交通道路数据、铁路机场数据、人口密度数据、主要国家人均GDP数据、收入水平数据和世界遗产分布数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极人文地理数据集数据文档.docx”。 泛第三极综合数据集将为相关研究者提供便利,避免相关研究在获取数据和处理数据的过程中重复劳动,节省研究者宝贵的时间,并且在陆面过程模型、水文模型和生态模型等科学研究中起到重要作用,促进泛第三极地区科学研究的发展,为泛第三极地区的科学研究提供数据支撑。
李虎, 潘小多, 李新, 盖春梅, 冉有华
该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的青海湖流域自动气象站观测数据。共有两个站点,其中鸟岛站位于青海省海南州共和县,观测点经纬度36°58′N,99°52′E;瓦颜山站位于青海省海北州刚察县伊克乌兰乡观测点经纬度37°44′ N,100°05′ E。观测要素包括3层(1m、5m、10m)空气温度(℃)和相对湿度(%),大气压强(hpa)和光合有效辐射(W/m2)。数据基于CR1000 数据采集器收集,使用hmp155a测量空气温度与湿度,使用CS106测量大气压强, 使用LI200R测量光合辐射,每半小时进行一次数据记录。本数据集将为青藏高原重点城镇化地区生态安全屏障优化体系研究提供支持。
陈克龙, 陈治荣
该数据集包含位于西藏自治区昌都市江达县岗托镇矮拉山附近(98°29′16″E, 31°36′36″N)冻融滑坡及融冻泥流浅层地温、水分及现场气象要素监测数据,基于Hobo温度、水分及小型气象站通过现场监测获得。观测时间在2019年8月31日-2020年7月14日之间。通过一个完整冻融周期的现场监测,下载现场传感器自动获取的地温、水分及气象要素监测数据,通过一定的质量控制包括剔除传感器未完全适应土壤环境时的数据和传感器出现故障造成的系统误差。地温、水分观测时间间隔4小时,地温的观测深度为10cm, 20cm, 40cm, 60cm,80cm,100cm,150cm及200cm,共8层,水分的观测深度为20cm,50cm,100cm及200cm共4层。气象观测要素主要包括气温、降雨量、风速、风向及太阳辐射等,观测的时间间隔为30分钟(注:太阳辐射传感器最大量程为1276.8 W/m2,实际太阳辐射值大于最大量程时显示为1276.9 W/m2;风速传感器的最小启动风速为0.5m/s,当实际风速小于启动风速时,显示值为0。因此该数据无法体现超太阳常数现象和低于0.5m/s的风速)。质量控制包括剔除传感器未完全适应土壤环境时的数据和传感器出现故障造成的系统误差。经过矫正的最终数据以excel文件存储。获取的现场数据经多人复查审核,数据完整性和准确度达到95%以上。监测数据可为后期开展藏东南地区冻融滑坡和融冻泥流相关研究工作提供必要的数据支撑。
牛富俊
This file contains the datasets used in a manuscript published in JGR Biogeosciences (Nieberding, F., Wille, C., Ma, Y., Wang, Y., Maurischat, P., Lehnert, L., and Sachs, T.: Winter daytime warming and shift in summer monsoon increase plant cover and net CO2 uptake in a central Tibetan alpine steppe ecosystem, Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 126, e2021JG006441, doi:10.1029/2021JG006441, 2021.). The manuscript contains all the details on how the data was generated and processed and the corresponding code was published in the supplementary material.
Felix Nieberding, 马耀明, Christian Wille, Lukas Lehnert, Yuyang Wang, Philipp Maurischat, Weiqiang Ma, Torsten Sachs
青藏高原3km分辨率逐月平均风速格点数据是基于国家气候中心为长年代时间序列中尺度数值模拟气象要素库研发的,水平分辨率3 km×3 km,时间分辨率1小时,时间长度1995⁓2016年。数据库的建立采用WRF中尺度模式的二重嵌套数值模拟方法,外重网格格距9 km,范围覆盖多半个欧亚大陆;内重网格共有4个,格距3 km,覆盖全国陆地和海域,其中第4个计算区域覆盖青藏高原(图1)。WRF模式顶高度为10 hPa,垂直方向共36层,地面至200 m高度划分9层。模式中物理过程参数化方案包括:Thompson(外重网格)和WSM6 ( 内重网格) 微物理参数化方案;外重网格设置K-F积云参数化方案,第二重不设置用积云对流参数化方案;RRTM(Rapid RadiativeTransfer Model)长波辐射参数化方案;Dudhia短波辐射参数化方案;ACM2边界层参数化方案;Noah陆面参数化方案。数值模拟采用四维资料同化技术融入全球大气环流模式格点再分析资料(CFSv2)、OISST海表面温度资料、全国2400多地面气象站和160多探空气象站的定时观测资料。 2009年中国气象局建立了包括400座测风塔的全国风能资源专业观测网,其中70 m测风塔329座,100 m测风塔68座,120 m测风塔3座,在2008~2009年期间逐步建成,主要分布与中国风能资源较丰富的地区。课题组采用测风塔70 m高度上2009年1月至2010年12月期间一个完整年的逐小时风向风速观测数据对相同时段中尺度WRF模式逐小时输出的风速模拟结果(水平分辨率3 km×3 km)进行误差检验,剔除观测资料完整率小于90%和年平均风速小于3.8 m/s的测风塔,实际用于误差检验的测风塔共有354座,每座塔的样本数8700小时左右。测风塔实测风速与数值模拟风速的相对误差检验分析表明:49%的测风塔检验得到相对误差小于5%;28%的测风塔检验得到相对误差为5~10%;14.4%测风塔的相对误差为10~15%;5.6%测风塔的相对误差为15~20%;3%测风塔的相对误差大于20%。相对误差较大的测风塔主要分布于内陆地形复杂的山区和沿海山地。此外,全国范围内逐小时风速对比的相关系数为0.6,按照16方位分别进行平均的风速的相关系数为0.8,超过99.9%的统计显著性检验,说明数值模拟的风速时空变化特征与实测风速的变化一致。西藏没有测风塔,青海省共13座测风塔,其中6座塔的相对误差小于5%,3座塔相对误差5~10%,3座塔相对误差10~15%,1座塔15~20%。
朱蓉, 孙朝阳
数据采集时间为2020年1月至8月。在柴达木盆地南部沿着主风向自西向东共设置了8个采样点,选择的范围内两点间最远距离约为400公里,分别为小灶火气象站(XZH)、河西八连(HXB)、新华村(XHC)、格尔木市气象局(GEM)、宝库村(BKC)、诺木洪气象站(NMH)、巴隆乡(BLX)、都兰县气象站(DLX)。对收集的降尘中盐类矿物和化学成分进行测试,得到了柴达木盆地降尘可溶性矿物和水溶性离子含量数据。
张西营
收集中国气象局气象数据共享中心1980-2018年的日气象数据,湿润度指数(HI)通过年降水与潜在蒸散发的比值计算,使用Anusplin插值软件获得HI 1km分辨率的空间数据集。通过空间数据收集对生态系统生产、碳固定、水文调节和土壤保持等典型水土生态系统服务时空格局模型模拟,揭示流域水土生态系统服务时空变化格局,结合气候变化、社会经济数据和生态环境保护政策实施、土地利用转变等因素,将权衡分析和结构方程模型结合定量这些水土生态系统服务的权衡与协同关系及其主要驱动力,为若尔盖湿地更加有效、更加科学的生态保护与多目标的土地利用优化管理提供理论支撑。
胡健
若尔盖高原1km逐月基于Penman-Monteith公式的潜在蒸散发数据集(1980-2018)。我们收集了中国气象局气象数据共享中心1980-2018年的日气象数据,通过Penman-Monteith方程计算日尺度潜在蒸散发,累加日尺度潜在蒸散发获得月、年潜在蒸散发(PET mm/月),通过Anusplin专业气象插值软件,各气象站点计算的多年年均温(MAT)和年均降水(MAP)插值获得1km分辨率的空间数据集。
胡健
该数据集包括2000–2009 和 2090–2099两个时段的NEX-GDDP (NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled Projections)的每日最低气温(Tmin)、最高气温数据(Tmax)和降水量(PPT)数据(v1.0),日最高温和日最低温单位为K;降水量单位为kgm-2s-1;背景填充值为-999。 本数据集在原始数据基础上裁取青藏高原范围内像元,原始数据于2020年8月下载自 https://portal.nccs.nasa.gov/datashare/NEXGDDP/BCSD/。 NEX-GDDP数据集由CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)历史气候和RCP(Representative Concentration Pathways)4.5情景模式下运行的大气环流模型(General Circulation Models)得到,共包括21个大气环流模型;其中 2000–2005为历史气候情景,2006–2009和2090–2099为RCP 4.5情景。原始数据相关说明请参见:https://www.nccs.nasa.gov/services/data-collections/land-based-products/nex-gddp。
沈妙根, 姜楠
地表太阳入射辐射(Surface Solar Irradiance,SSI)是FY-4A L2定量反演产品之一,覆盖范围为全圆盘,无投影,空间分辨率为4km,时间分辨率可达15min(20180921开始全天共40个观测时次,除每个整点时次的观测外,每3hr整点前后15min各有一次观测),光谱范围为0.2µm~5.0µm。产品输出要素包括总辐照度、水平面直接辐照度、散射辐照度,有效测量范围为0~1500 W/m2。FY-4A SSI产品在覆盖范围、空间分辨率、时间连续性、输出要素等方面质的提升为进一步开展其在太阳能、农业、生态、交通等专业气象服务中的精细化应用提供了可能。目前研究结果表明,与地基观测相比,FY-4A SSI 产品在中国地区的整体相关性在0.75以上,可用于中国地区太阳能资源评估。
申彦波, 胡玥明, 胡秀琴
青藏高原1km分辨率风能资源数据是采用中国气象局风能资源数值模拟评估系统(WERAS/CMA)研制的,该系统包含典型地形分类模块、中尺度模式WRF和CALMET动力诊断模式。首先从历史上出现过的天气类型中随机抽取典型日进行逐小时风速模拟,再根据天气型出现的频率统计分析得到风能资源的气候平均分布。本数据集包括青藏高原风速和风功率密度,风速的数据精度为0.01m/s,风功率密度的数据精度为0.01W/m2,数据的垂直高度为100米。数据经过了气象站观测资料的检验和订正,主要用于风能资源详查和风电场宏观选址。该数据为2008-2012年全国风能资源详查和评价项目产出数据(项目经费2.9亿),之后成为风能资源相关研究的基础数据,近期财政部没有计划投资再延长这个数据集。
朱蓉, 孙朝阳
西藏自治区纳木错、珠峰和日土的边界层下层风速数据是用声雷达仪器AQ510观测得到的。AQ510声雷达以多普勒效应为理论基础,其内部有三个扬声器相继循环着向空中发射声波, 大概每5秒循环一次。发射到空中的声波在遇到大气中微小的温度变化时会被反射,被反射的声波会被扬声器接收。由于多普勒效应,声波和风在相对运动过程中, 反射声波的频率较传播之前会发生改变,利用接收(反射)和发送声波频率之间的不同可以同时计算风的速度和方向。数据包含40-200m高度间隔5m的风速和风向,时间分辨率为10分钟,主要用于风资源特性的研究。
朱蓉, 孙朝阳
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
汞是一种全球性污染物。青藏高原毗邻当前大气汞排放最严重的地区南亚,可能受到长距离传输的影响。利用冰芯和湖芯可以很好地重建大气汞传输和沉降历史。基于青藏高原和喜马拉雅山南坡8支湖芯和1支冰芯重建了工业革命以来的大气汞沉降历史。本数据集包含青藏高原纳木错、班公错、令戈错、枪勇湖、唐古拉湖和喜马拉雅山南坡Gosainkunda湖、Gokyo湖和Phewa湖的8支湖芯数据,各拉丹冬1支冰芯数据。冰芯数据分辨率为1年,湖芯数据2~20年,数据包含汞浓度数据和沉降通量数据。
康世昌
陆地实际蒸散发(ETa)是陆地生态系统的重要组成部分,它连接着水文、能量和碳循环。然而,准确监测和理解青藏高原(TP)实际蒸散发(ETa)的时空变化仍然非常困难。在此,利用MOD16-STM模型,在土壤属性、气象条件和遥感数据集的支持下,对青藏高原多年(2000-2018年)月度ETa进行了估算。估算出的ETa与9个通量塔的测量结果相关性非常好,均方根误差(平均RMSE=13.48 mm/月)和平均偏差(平均MB=2.85 mm/月)较低,相关系数(R=0.88)和一致性指数(IOA=0.92)较高。2000年至2018年,整个TP和东部TP(Lon>90°E)的空间平均ETa显著增加,增速分别为1.34 mm/年(P<0.05)和2.84 mm/年(P<0.05),而西部TP(Lon<90°E)未发现明显趋势。ETa及其组分的空间分布不均匀,从东南向西北TP递减。东部ETa呈显著上升趋势,西南部ETa全年呈显著下降趋势,尤其是冬春两季。土壤蒸发(Es)占总ETa的84%以上,其时间趋势的空间分布与年平均ETa相似。春季和夏季的ETa变化幅度和速率最大。陆表ETa的多年平均年值(面积2444.18×10^3 km2)为376.91±13.13 mm/年,相当于976.52±35.7 km3/年。整个TP(包括所有高原湖泊,面积2539.49×10^3 km2)的年平均蒸发水量约为1028.22±37.8 km3/年。新的ETa数据集有助于研究土地覆被变化对水文的影响,有助于对整个TP的水资源管理。
马耀明, 陈学龙, 袁令
该数据集包含青藏高原东北地区两个典型环境(格尔木:36.4oN,94.8oE,2800 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、硝酸盐和重金属成分)的定点观测数据和高原东北地区大气痕量气体的走航观测数据。数据集时间段为2019年9-10月 和2020年9-10月。数据来自南京大学大气科学学院科考团队在2019年和2020年,利用南京大学移动观测平台中多台在线观测仪器(Duvas-DV3000,microAeth®-MA200,Vaisala 气象探头),在格尔木和西海镇所进行的两期定点观测实验和走航观测实验。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
包括典型冰川(浪卡子县枪勇冰川:东经90.23°,北纬28.88°,海拔4898米,地表覆被为基岩;申扎县甲岗山冰川:东经88.69°,北纬30.82°,海拔5362米,地表覆被为碎石和杂草)2019-2020年自动气象观测数据。枪勇冰川记录包含1.5米温度、1.5米湿度、2米风速、2米风向、地表温度等数据。该自动气象站的数据采用USB离线获取的方式收集,初始记录时间为2019年8月6日19时10分,记录间隔为10分钟,2019年10月24日现场下载数据,未能连接上。2020年12月20日16:30到现场下载数据,仍然无法连接到电脑,于是将数采仪取回带到北京后将数据读出。数据未缺失,但风速数据在2020年7月14日9:30之后有问题(极可能是风向标被破坏所致)。甲岗山冰川初始记录时间为2019年8月9日15时00分,记录间隔为1分钟,电源主要是通过蓄电池和太阳能板来维持。该自动气象站无内部存储,数据每小时通过GPRS上传至HOBO网站,由专人定期下载。2020年1月5日23:34,1.5米温湿度传感器出现异常,温度和湿度数据丢失。2020年6月30日21:20之后所有数据完全无法通过网站下载。2020年12月19日将数采仪取回,下载到2020年6月23日19:43至9月25日3:36的数据。之后更换温湿度传感器,于12月21日12:27重新开始观测。目前数据由三段组成(2019.8.9-2020.6.30;2020.6.23-2020.9.25;2020.12.19-2020.12.29),经检查,数据有部分缺失,个别数据因记录电池电压,时间上有重复,需要核对。甲岗山冰川前端气象观测数据使用美国ONSET 公司HOBO RX3004-00-01型号自动气象站采集,温湿度探头型号为S-THB-M002 ,风速风向传感器型号S-WSET-B ,地温温度传感器型号S-TMB-M006 。枪勇冰川前端气象观测数据使用美国ONSET 公司HOBO U21-USB型号自动气象站采集,温湿度探头型号为S-THB-M002 ,风速风向传感器型号S-WSET-B ,地温温度传感器型号S-TMB-M006 。
张东启
气溶胶光学厚度可以反映大气气溶胶浓度水平,广泛用于大气气溶胶污染方面的研究。地面太阳光度计观测的光学厚度具有连续和高时间分变率等特点。珠峰是南亚大气污染物跨境传输的通道,在该站点开展观测可以很好的分析南亚大气污染物跨境传输的特征和机制。珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站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。数据覆盖时间从2020.01到2020.12,时间分辨率为逐日。根据太阳直接辐射可获得7个波段的气溶胶光学厚度,精度估计为0.01-0.02。
丛志远
"该数据集记录了1998-2020年青海省主要地区平均日照时数,数据是按月份和全年尺度进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含23个数据表,各数据表结构相同。例如2001年的数据表共有9个字段: 字段1:月份 字段2:西宁 字段3:平安 字段4:门源 字段5:恰卜恰 字段6:同仁 字段7:大武 字段8:结古 字段9:德令哈"
青海省统计局
该数据集记录了1998-2020年青海省主要地区平均气温,数据是按月份和年平均值指标进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含20个数据表,数据表结构相同。例如2020年的数据表共有11个字段: 字段1:月份 字段2:地区 字段3:西宁 字段4:海东 字段5:海北 字段6:黄南 字段7:海南 字段8:果洛 字段9:玉树 字段10:海西 字段11:格尔木市
青海省统计局
该数据集记录了1998-2020年青海省主要地区平均风速。数据是按月份和年均值进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含21个数据表,分别为:青海省主要地区平均风速1998年.xls,青海省主要地区平均风速1999年.xls,青海省主要地区平均风速2000年.xls,青海省主要地区平均风速2018年.xls、青海省主要地区平均风速2020年等。数据表结构相同。例如1999年的数据表共有9个字段: 字段1:月份 字段2:西宁 字段3:平安 字段4:门源 字段5:恰卜恰 字段6:同仁 字段7:大武 字段8:结古 字段9:德令哈
青海省统计局
该数据集记录了2001-2020年青海省主要地区降水量统计,数据是按月份和全年进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含20个数据表,各数据表结构相同。例如2020年的数据表共有11个字段: 字段1:月份 字段2:地区 字段3:西宁 字段4:海东 字段5:海北 字段6:黄南 字段7:海南 字段8:果洛 字段9:玉树 字段10:海西 字段11:格尔木市
青海省统计局
该数据集包含纳木那尼冰川(北支)2008-2018年的年物质平衡数据,侧碛和末端自动气象站2011-2019年日气象数据及冰面上2018-2019年的月均气温和相对湿度数据。 冰川物质平衡数据观测时间为每年9月底或10月初,采用冰面测杆和雪坑结合的方法进行观测,获取测杆点的物质平衡数据,然后计算整条冰川的年净物质平衡(具体方法见参考文献)。 2台自动气象站(AWSs,Campbell公司)分别安装在纳木那尼冰川侧碛和末端。AWS1观测时间为2011年10月1日-2018年11月30日,观测数据包括气温(℃)、相对湿度(%)、太阳辐射(W/m2),仪器半小时记录一次气象资料。AWS2观测时间为2010年10月19日-2018年11月30日,观测数据包括风速(m/s)、大气压(hPa)、降水 (mm),仪器每小时记录一次气象资料。首先剔除原始记录中的少量异常数据,然后计算这些参数的日值。数据质量方面:原始数据质量较好,缺失较少。 两个温湿度探头(型号:Hobo MX2301)于2018年安装于冰面,半小时记录一次数据。将半小时数据处理为月均值。原始数据质量较好,没有缺失。 数据以excel文件存储。 该观测资料可以为研究喜马拉雅西段北坡气候、冰川、水资源及其之间的关系提供重要的基础数据,可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
赵华标
数据内容:咸海流域2015年-2018年降雨量数据。 数据来源及加工方法:来源于美国国家航空航天局新一代的全球降水计划GPM(Global Precipitation Measurement,V06,全球降水观测计划),对三小时的降雨量数据相加得到日降雨量,再累计相加得到八天降雨量。 数据质量:空间分辨率为0.1°×0.1°,时间分辨率为8天,每个像元的值为八天降雨量之和。 数据应用成果:在气候变化背景下,可用于气象要素和植被特征相关关系分析。
刘铁
数据内容:咸海流域2015年-2018年地表温度数据。 数据来源及加工方法:来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪,提取MOD11A2产品第一波段作为地表温度数据,乘以比例因子0.02。 数据质量:空间分辨率为1000m×1000m,时间分辨率为8天,每个像元的值为八天地表温度的平均值。 数据应用成果:在气候变化背景下,可用于气象要素和植被特征相关关系分析,也可以与其它气象数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
本数据采用Chen et al. 2017 JHM研究的方法,利用MYD11C3.006和MOD11C3.006两种产品计算得到全天空的地表温度结果,具体计算程序见本数据集的Global_monthly_LST.m。数据格式为*.mat, Global_monthly_LST.m程序给出了实例如何读取该数据。该数据空间分辨率为0.05度,网格中心的经纬度信息分别保存在latitude.mat和Lonitud.mat,由于内陆湖泊、水体的发射率反演的问题,本数据将所有内陆湖泊和水体的地表温度给了NaN值,具体采用的mask见mask.mat文件。经过与全球156个站点观测的LST的验证,总体RMSE为2.69k,mean bias为0.4K,在干旱和半干旱地区的RMSE为2.62K, mean bias为0.94.K.
陈学龙, Bob Su, 马耀明
塔吉克斯坦西帕米尔冰川气象站(38°3′15″N,72°16′52″E,3730m),该站为中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所和塔吉克斯坦国家科学院水问题水能与生态研究所、塔吉克斯坦水文气象局合作建设。观测数据包括逐时气象要素(风向平均值(°)、内风速平均值(m/s)、风速最大时的风向(°)、风速最大值(m/s)、平均气温(℃)、最高气温(℃)、最低气温(℃)、平均相对湿度(%)、最低相对湿度(%)、平均大气压(hPa)、最高大气压(hPa)、最低大气压(hPa))。 资料时段为2019年11月1日至2020年11月30日 气象观测资料可以为研究西帕米尔山区气候变化、冰川、水资源之间的关系提供重要基础数据,为塔吉克斯坦阿姆河流域下游经济建设提供重要的数据。
霍文, 张瑞波
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
本数据是基于Chen et al. 2016, Chen et al. 2011, Chen et al. 2013 所使用的2008年改则无线电探空观测数据基础之上再加工处理成的资料,加工的大气风速、风向、气温、相对湿度、气压的垂直分辨率为20m,共处理了2008年三个观测阶段的资料,即IOP1,IOP2和IOP3。IOP1从2008年2月25日开始到2008年3月19日,IOP2从2008年5月13日到6月12日,IOP3从2008年7月7日到7月16日,一天4次观测。原始无线电探空仪型号为Vaisala RS-92,原数据为每2s一条数据记录,根据Chen et al. 的文章需要对该资料采用高度等间距法对所有变量进行了线性插值。
陈学龙, 马耀明
(1)阿里站大气黑碳日平均值(ng/m3)。(2)观测仪器:黑碳仪(AE33);仪器采样间隔为1分钟;日平均值计算方法参考《GB 3095-2012环境空气质量标准》中PM2.5方法。(3)仪器刚开机和仪器故障时的异常数据已经剔除;2018年5月8日至11月,阿里站旁边野生动物保护站施工,不时排放大量颗粒物质,黑碳含量远高于历年同期,该时段数据请谨慎使用;其它时段由于仪器故障或供电故障等原因,数据有缺失。(5)仪器放置于中国科学院阿里荒漠环境综合观测研究站观测场(79.70°E,33.39°N,海拔4270m)。
王茉, 徐柏青, 赵华标, 杨松
(1)本数据是慕士塔格站2015-2018年的气象数据,观测点位置为东经75.29°,北纬38.40°,海拔4924米,参数包括:气温,相对湿度,气压, 降水量和风速。 (2) 数据来源及加工方法:数据来源于该站点自动气象站的半小时数据,首先剔除原始记录中的异常数据,然后计算这些参数的日值。 (3)数据质量描述:在1月至3月份部分时段数据不连续 (4)该气象数据可用于如大气科学、气候学、自然地理学和冰川学等方面的研究工作。
谢营
(1)本数据是慕士塔格站2019年的气象数据,观测点位置为东经75°03.35′,北纬38°24.77′,海拔3650米,参数包括:气温,相对湿度,气压,降水量,辐射,风速,土壤温度和土壤湿度。 (2) 数据来源及加工方法:数据来源于该站点自动气象站的半小时数据,首先剔除原始记录中的异常和错误数据,然后计算这些参数的日值。 (3)该数据可用于如大气科学、气候学、自然地理学和生态学等方面的研究工作。
谢营
该数据为中国科学院藏东南高山环境综合观测研究站2016年在色季拉山西坡山顶架设自动气象站数据(AWS,Campbell公司),地理坐标为北纬29.5919,东经94.6102,海拔4640m,下垫面为高山草地。 数据包括气温(℃)、相对湿度(%)、风速(m/s)和气压(mb)日算术平均数据和降水的日累计值,原始数据2018年10月之前为30分钟一个平均值,此后为10分钟记录一个平均值。温湿度采用HMP155A温湿度探头测定,降雨量仪器型号为RG3-M,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。数据质量方面:剔除了明显异常值,2019年上半年积雪导致电池损坏,数据有缺失,缺失的气温数据利用了附近站点4390m气温拟合回归矫正,已在数中标据黄,使用时请注意;降水量的监测从2019年8月开始。该数据站点为藏东南地区较高海拔的气象站,后续会不定期更新,可供研究生态、气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
罗伦
该数据为中国科学院藏东南高山环境综合观测研究站2018年在易贡藏布流域架设自动气象站数据(AWS,Campbell公司),地理坐标为北纬30.1741,东经94.9334,海拔2282m,下垫面为草地。 数据包括气温(℃)、相对湿度(%)、风速(m/s)、水汽压(Kpa)和气压(mb)日算术平均数据和降水的日累计值,原始数据为10分钟记录一个平均值。温湿度采用HMP155A温湿度探头测定,降雨量仪器型号为TB4,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:原始数据质量较好,缺失较少。该数据站点为青藏高原较低海拔的气象站,后续会不定期更新,可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
罗伦
基于1980-2019年青藏高原及附近105个气象站点的气象数据(数据源于中国气象局数据国家气象科学数据中心)计算含氧量,发现含氧量和海拔显著线性相关,y=-0.0263x+283.8,R2=0.9819。因此基于DEM数据栅格计算得到含氧量分布图。由于青藏高原地区自然环境的限制,相关定点观察机构较少,本数据可在一定程度上反应青藏高原地区含氧量的分布情况,对青藏高原人类生存环境等相关研究有一定的借鉴意义。
信忠保
中亚干旱区极端降水指数长时间序列数据集包含了49个站点的10项极端降水指数长时间序列数据。该数据集以全球日气候历史数据网络(GHCN-D)的逐日降水数据为基础,经过数据质量控制和异常值剔除,选取符合极端降水指数计算的站点,计算了气候变化检测和指数联合专家组(ETCCDI)定义的10项极端降水指数(PRCPTOT、SDII、RX1day、RX5day、R95pTOT、R99pTOT、R10、R20、CWD、CDD)。其中,有15站时间序列为1925-2005年。本数据集可以作为在全球气候变化下中亚干旱区极端降水事件发生频率和趋势探测分析的材料,也可以作为基础数据来探索极端降水事件对农牧业生产和生命财产损失的影响。
姚俊强, 陈静, 李建刚
该数据集包含了2018年1月1日至2018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1Hz,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10 cm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:2018-6-10 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)(℃);数据以*.xls格式存储。
刘绍民, 朱忠礼, 徐自为
该数据集包含了2019年1月1日至2019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1Hz,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10 cm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:2019-6-10 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, 朱忠礼, 徐自为
该数据集包含了2019年1月1日至2019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(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:2019-6-10 10:30。有疑问的数据用红色字体标注。 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_15m, Ws_20m, Ws_30m, Ws_40m)(m/s),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(℃)。 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
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