试验所采用的区域气候模式（RCM）是国际理论物理中心的RegCM4 (Giorgi et al., 2012)，模拟区域为联合区域气候降尺度协同试验第二阶段东亚（CORDEX Phase II East Asia）的推荐区域，覆盖整个中国及其周边的东亚地区。模式的水平分辨率为25 km，模式垂直方向是18层，层顶高度为10 hPa，模式的参数设置按照Gao et al. (2016, 2017)，并根据韩振宇等 (2015) 更新了中国土地覆盖数据，以可以地描述下垫面植被状况。RegCM4所需的初始和侧边界条件由CMIP5全球气候模式HadGEM2-ES的模拟结果提供（RCP4.5情景），数据主要包含气温和降水要素。
高学杰
本数据集是1990年至2015年青藏高原地区气候要素数据集，记录了青藏高原25年来每五年的年平均气温空间分布变化情况。数据为tif栅格格式，空间分辨率为1公里，年平均气温单位为0.1摄氏度。该数据来源于青藏高原上的气象站点日观测数据，通过时间聚合计算和空间插值处理生成，该数据集作为一种重要的气候要素可用于研究青藏高原的年平均气温变化与气候变化，作为青藏高原生态环境变化的气候背景，为城镇化与生态环境交互胁迫研究提供数据支撑。
杜云艳, 易嘉伟
该数据为中国逐月平均温度数据，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
本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。
王磊
基于WRF模式，以ERA5再分析资料为初始和边界场，通过动力降尺度的方法，初步获得了青藏高原高分辨率低层大气结构和地气交换数据集。该数据集时间范围为2014年8月1日－8月31日，时间分辨率1小时，水平范围25oN-40oN，70oE-105oE，水平分辨率为0.05°。数据格式为NetCDF，每一小时数据输出一个文件，文件以日期命名。低层大气结构数据包含温度、相对湿度、水汽混合比、位势高度、经向风、纬向风气象要素，垂直方向为34层等压面；地气交换数据集包含地表接收的向上/向下短波辐射、向上/向下长波辐射、地表感热和通量、2米气温和水汽混合比、10米风等。该数据集可对青藏高原天气过程和气候环境研究提供数据支撑。
马舒坡
数据内容：本数据集包含3种分辨率（0.25度、0.75度和2度）青藏高原多年平均月温度递减率（单位：℃/m）网格数据 数据来源及加工方法：基于高程标准差和相关性阈值动态检测不同分辨率网格内MODIS地温-海拔样本的有效性来获得局部可靠的温度递减率 数据质量描述：基于青藏高原113个站点的1980-2014年间日平均气温观测，对ERA-Interim气温数据应用0.75度气温递减率产品进行日平均气温的空间降尺度，使其验证误差（均方根误差）由~4℃降低到~2℃。 数据应用成果及前景：该数据集可应用于多种再分析资料的气温降尺度。
张凡, 张宏波
中蒙俄经济走廊气象站基础气象数据集包括风速、风向、降水量、气温及雪深。时间分辨率为3小时。站点散布在走廊周围，站点数量为29个。该数据集基于美国国家海洋和大气管理局的国家环境信息中心（NCEI）小时/亚小时观测数据集提取得到。各个数据除了包括数据本身之外，还包括数据质量评估结果、数据获取方式等信息。此外，各个站点降水量数据由4个检测设备共同获取组成，以确保数据稳定性。雪深数据包括雪深度和等效水深尺寸，即雪融化后成水的深度。
李生宇, 范敬龙
对未来气候变化的有效评价，特别是对未来降水量的预测，是西北地区生态环境脆弱、干旱半干旱地区合理制定适应战略的重要依据。本数据是基于RegCM4.6模型和HadGEM2-ES的未来四种不同碳排放浓度（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）情景下，未来2007-2099年空间分辨率为0.25度，时间分辨率分别为3小时，逐日和逐年的多套中国西北（甘肃、宁夏、青海、新疆和陕西5省）气候预测。这些数据表明，在RCP8.5情景下，未来中国西北地区近地表气温将持续变暖，到21世纪末，气温将变得更为显著，超过6℃，未来的降水量将继续增加，到21世纪末将增加100毫米；极端气候指数夏季高温天数将继续增加，这表明中国西北地区的高温将更加频繁，相比之下，连续干燥日将减少。
潘小多, 张磊
该数据集是从中国科学院青藏高原研究所开发的一套中国区域近地面气象与环境要素再分析数据集中提取得到。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，融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成。其时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率 0.1°，包含近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率，共 7 个要素（变量）。 各变量的物理意义： 气象要素 变量名 单位 物理意义 近地面气温 temp K 瞬时近地面（2m）气温 地表气压 pres Pa 瞬时地表气压 近地面空气比湿 shum kg/ kg 瞬时近地面空气比湿 近地面全风速 wind m /s 瞬时近地面（风速仪高度）全风速 向下短波辐射 srad W /平方米 3 小时平均 （-1.5hr ～ +1.5hr） 向下短波辐射 向下长波辐射 lrad W /平方米 3 小时平均 （-1.5hr ～ +1.5hr） 向下长波辐射。 降水率 prec mm/hr 3 小时平均 （-3.0hr ～ 0.0hr） 降水率。 更多信息，请参见随数据一同发布的《User’s Guide for China Meteorological Forcing Dataset》。
阳坤
（1）数据提供了申扎站高寒草原观测场的空气温度（地面2米）、湿度、降水、气压、风速、辐射等关键气象要素的监测（2015年--至今）。中国科学院申扎高寒草原与湿地观测试验站是海拔4730米，是青藏高原第一个针对高寒草原建立的综合生态监测站。申扎生态监测站地处藏北腹地，位于冈底斯山和色林错之间，属南羌塘高原大湖盆地带，地势较缓，丘陵、高山与盆地相间。气候属于高原亚寒带半干旱季风气候区，紫花针茅群落是该区的优势群落。 （2）数据由自动气象站采集，并进行了日均值处理； （3）已对数据质量进行检查，所有数据均为原始数据； （4）数据集可作为相关研究的基础数据使用。
魏达, 王小丹
本数据是通过建立长江黄河源WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，以GAME-TIBET数据作为验证数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。数据是基于WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气温等（源自itp-forcing和CMA）为输入数据，以GLASS、MODIA、AVHRR为植被数据，SOILGRID及FAO为土壤参数建立起的模型，并通过对径流、土壤温湿度的率定与验证获得的1998-2017年长江黄河源5公里逐月格网径流与蒸发。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊
该数据集包含了2018年8月31日至2018年12月24日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合草原超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处，共7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10m平台上；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的正东方；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的正东方；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、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m）(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_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、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) 、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)。 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
本数据集来源于论文：Huang, R., Zhu, H.F., Liang, E.Y., Liu, B., Shi, J.F., Zhang, R.B., Yuan, Y.J., & Grießinger, J. (2019). A tree ring-based winter temperature reconstruction for the southeastern Tibetan Plateau since 1340 CE. Climate Dynamics, 53(5-6), 3221-3233. 在本文中，为了了解过去几百年冬季温度变化历史及其驱动因素，中国科学院青藏高原研究所高寒生态重点实验室、青藏高原地球科学卓越创新中心梁尔源研究员课题组，利用2007-2016年期间采集的树木年轮样本重建了青藏高原东南部地区公元1340年以来的冬季（11-2月）最低温度变化历史。 数据由论文作者提供，数据包含了1340-2007年青藏高原东南部昌都地区冬季的最低温度重建数据。 数据包含以下字段： year：年 Tmin.recon（ ℃）：重建的最低温度（ ℃） 数据详细信息参见附件：A tree ring-based winter temperature reconstruction for the southeasternTibetan Plateau since 1340 CE.pdf
黄茹, 朱海峰, 梁尔源
本研究基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据，利用ANUSPLIN软件的局部薄盘光滑样条法进行插值，重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025°（~2.5 km）格点数据集（简称LZU0025）。数据集的质量评估主要基于以下三个方面：（1）分析ANUSPLIN在日志文件中提供的一系列用于判别误差来源和插值质量的统计参数。结果表明在1951-2011年，表征最佳插值模型的广义交叉验证GCV（generalized cross validation）值较小，在气温插值时为1.06℃，在降水进行开方运算插值时为1.97mm1/2。（2）对比LZU0025格点值与预留的265个站点实测数据。结果表明在1951-2011年，LZU0025月插值数据与实测数据接近，两者的平均绝对差为0.59℃和70.5mm，标准差为1.27℃和122.6mm，并且标准差的变化与GCV变化一致。（3）将LZU0025与现有数据集进行对比。首先以插值所用站点较多的中国气象局发布的0.5°数据集（简称CMA）为基准，利用泰勒图对比了基于不同数据集刻画的气候平均状态均值（Mean）、距离平均状态的标准差（Standard deviation）以及随时间变化的气候趋势（Time trend）。结果表明与基于其他数据集衍生的三类指标相比，LZU与基准CMA相关系数较高，标准差较接近，并且归一化的均方根误差较小。其次，将LZU0025格点数据与能量和水循环观测项目-亚洲季风项目西藏地区（CAMP-Tibet）气象站数据进行对比，结果表明仅有少数台站降水数据与LZU0025相关性不显著，但多数台站气温和降水数据与LZU0025显著相关且相关性高于0.87。基于以上评估分析，LZU0025数据集可靠。高分辨率的LZU0025能刻画更多的气候类型如喜马拉雅山脉地区未被粗分辨率数据集识别的苔原和极地气候。LZU0025可作为研究全球气候变化下区域气候变化和精准农业气候的基础数据。
黄伟, 赵虹
中国区域地面气象要素驱动数据集，包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率共7个要素。数据为NETCDF格式，时间分辨率为3小时，水平空间分辨率为0.1°。可为中国区陆面过程模拟提供驱动数据。 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，融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成。详细过程请参阅参考文献。原始资料来自于气象局观测数据、再分析资料和卫星遥感数据。已去除非物理范围的值，采用ANU-Spline统计插值。精度介于气象局观测数据和卫星遥感数据之间，好于国际上已有再分析数据的精度。
阳坤, 何杰, 唐文君, 卢麾, 秦军, 陈莹莹, 李新
该数据集包含了2015年1月1日至2015年12月31日黑河文气象观测网上游垭口站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县大冬树垭口，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是100.2421E, 38.0142N，海拔4148m。发布的数据包括两个观测点，均在垭口观测站，相距10m左右，一套在2015年持续进行观测（30min输出），另一套为2015年9月18日在垭口新建的10m高气象站（10min输出），具体包括：空气温度、相对湿度传感器架设在5m处，朝向正北（两组观测，分别10min和30min输出）；气压计安装在地面上的防撬箱内（两组观测，分别10min和30min输出）；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器架设在10m，朝向正北（两组，分别10min和30min输出）；四分量辐射仪包含两个观测点，其中一个安装在气象塔6m处，朝向正南（10min输出），另一个安装在离地1.5m高的支架上（30min输出）；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；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处（两组观测，分别10min和30min输出）；土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处（两组观测，分别10min和30min输出）；土壤热流板埋设在地下6cm处（两组观测，分别10min（3块热流板）和30min（2块热流板）输出）。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、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_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：体积含水量，百分比)。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144或48个数据（每10min或30min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；30min输出的四分量长波辐射在2015.1.1-4.1之间由于传感器的问题，数据缺失；30min观测数据在5.24-7.12之间由于采集器问题，数据缺失。（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：2015-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
车涛, 刘绍民, 李新, 徐自为, 张阳, 谭俊磊
该数据集包含了2015年1月1日至2016年12月31日黑河水文气象观测网上游峨堡站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县峨堡镇草场，下垫面是高寒草地。观测点的经纬度是100.9151E, 37.9492N，海拔3294m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在10m处；风速与风向传感器架设在10m，朝向正北；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；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_5m、RH_5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、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_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：体积含水量，百分比)。 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；四分量辐射与红外温度在2015.10.11-11.05之间由于传感器的问题，数据缺失；11.1-11.5之间重新调试观测塔仪器，数据缺失；（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：2015-9-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
车涛, 刘绍民, 李新, 徐自为, 张阳, 谭俊磊
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。 数据包含中国高寒网17个站点2014-2017年青藏高原地区逐日气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和蒸发），三江源的数据有所缺失。
朱立平, 彭萍
“一带一路”沿线国家2000-2015年大气强迫数据集来源于CRUNCEP。CRUNCEP是一套供陆面模式使用的大气强迫场数据集。具体来说，这个长时间序列数据集（包括气温、降水、温度等）是用来长期驱动Community Land Model（CLM）土地模型的。 CRUNCEP是两个现有数据集的融合；CRU TS3.2 0.5°×0.5°月数据涵盖1901年至2002年期间，NCEP再分析2.5°×2.5°度6小时数据涵盖1948至2016年期间。融合后的CRUNCEP数据集空间分辨率为0.5°X0.5°，时间分辨率为6小时。CRUNCEP数据集被用来驱动CLM，用于研究植被生长、蒸散和初级生产力、陆-气碳交换变化趋势项目（1980-2010）以及许多其他应用。目前数据集的最新版本是版本7。
NCAR, 曹巍
本数据集包括了青藏高原祁连山地区自从1980年到2013年以来的逐月的2m高的气温数据。本数据集来源于欧洲中期天气预报中心的第三代ERA-Interim再分析资料，该数据集采用四维变分分析，结合卫星数据误差校正等技术，实现了再分析资料的质量提升。数据集的空间分辨率为0.125°。本数据集是祁连山地区过去30多年以来的气温的网格数据集，可以为祁连山地区的气温变化、生态系统发展演替及相关地球系统模型的研究提供基础依据。
吴晓东
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0931-4967287
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