该数据集包含了2018年1月1日至2018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：2018-6-10 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_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_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
该数据集包含了2019年1月1日至2019年10月24日的40m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115.7923E, 40.3574N，海拔480m。涡动相关仪的采集频率是10Hz，架高为3.5 m，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离是0 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。在冬季EC150测量水汽密度出现很多负值，以-6999填充。8月16-8月26日由于供电问题，数据缺失。 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, 肖青, 徐自为, 柏军华
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日的40m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115.7923E, 40.3574N，海拔480m。涡动相关仪的采集频率是10Hz，架高为3.5 m，超声朝向是正北向，超声风速仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（EC150）之间的距离是0 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。在冬季EC150测量水汽密度出现很多负值，以-6999填充。1月13-1月20日由于供电问题，数据缺失。 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。数据在2.22-3.08期间由于供电的问题，数据缺失。 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
该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月3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。5月19-5月31日由于供电问题，导致数据缺失。 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2018年1月1日至2018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。6月17-6月28，9月30-10月20日由于观测仪器问题，导致数据缺失。 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
数据集包含了2019年1月1日至2019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：2019-6-10 10:30。8月5-8月21日间由于供电问题，数据缺失。 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）（°），气压（Press）(hpa)，降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，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, 徐自为
该数据集包含了2018年1月1日至2018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：2018-6-10 10:30。7月15-7月24日间由于采集器故障，数据缺失；风速风向在12月8日后由于传感器的故障，数据缺失。 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）（°），气压（Press）(hpa)，降水（Rain）(mm)，四分量辐射（DR、UR、DLR、ULR、Rn）(W/m2)，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, 徐自为
该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的大孔径闪烁仪观测数据，分别架设了两台型号为BLS450和zzlas的大孔径闪烁仪。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面玉米。观测点的经纬度是115.7880E, 40.3491N，海拔480m。大孔径闪烁仪的有效高度为14m，光径长度是1870m，发射端经纬度是115.8023E，40.3596N，接收端的经纬度是115.7825E，40.3522N。BLS450和zzlas的采集频率分别为5Hz和1Hz，平均为1min输出。 大孔径闪烁仪原始数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的30min平均数据，其中感热通量主要是结合自动气象站数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到。在迭代计算过程中，对于BLS450，选取Thiermann and Grassl,1992的稳定度函数；对于zzlas，选取Andreas,1988的稳定度函数。主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据；（2）剔除解调信号强度较弱的数据；（3）剔除降水时刻及其前后一小时的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。 关于发布数据的几点说明：（1）LAS数据以BLS450为主，缺失时刻由zzlas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，Cn2：空气折射指数结构参数（m-2/3），H_LAS：感热通量（W/m2）。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
该数据集包含了怀来站的大孔径闪烁仪通量观测数据。怀来站分别架设了BLS450和zzlas型号的大孔径闪烁仪，北塔为zzlas的接收端和BLS450的发射端，南塔为zzlas的发射端和BLS450的接收端。观测时间为2018年1月1日至2018年12月31日。站点位于河北省怀来县东花园镇，下垫面是玉米。北塔的经纬度是115.8023E，40.3596N，南塔的经纬度是115.7825E，40.3522N，海拔高度约480m。大孔径闪烁仪的有效高度14m，光径长度是1870m，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（BLS450：Cn2>1.39E-13，zzlas：Cn2>1.51E-13）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS450：Average X Intensity<1000；zzlas：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BLS450，选取Thiermann and Grassl (1992)的稳定度普适函数；对于zzlas，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）怀来站LAS数据以BLS450为主，缺失时刻由zzlas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_LAS ：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。 观测试验或站点信息请参考Guo et al. (2020)，观测数据处理请参考Liu et al. (2013)。
刘绍民, 徐自为
该数据集记录了玉树州空气质量月报(2017.7-2019.12)。数据统计自玉树州生态环境局，数据集包含6个文件，分别为：玉树州环境监测站2019年1月-12月份环境空气自动站监测数据报告表，玉树州空气质量月报，玉树州空气质量月报（2017年7月），玉树州空气质量月报（2017年8月），玉树州空气质量月报（2017年9月）玉树州空气质量月报（2017年10月）。数据表包含10个字段： 字段1：城市 字段2：站点名称 字段3：时间 字段4：二氧化硫μg/m3 字段5：PM10μg/m3 字段6：二氧化氮μg/m3 字段7：氮氧化物μg/m3 字段8：PM2.5μg/m3 字段9：一氧化碳mg/m3 字段10：臭氧8hμg/m3
玉树州生态环境局
该数据集记录了玉树市2016年7月-2017年6月大气环境监测状况的公示数据。数据统计自玉树州生态环境局，数据集包含11个文件，分别为：玉树市2016年7月大气环境公示，玉树市2016年8月大气环境公示，玉树市2016年9月大气环境公示……玉树市2017年6月大气环境公示等。数据内容包括：总监测天数、总有效监测天数、Ⅰ级占比、Ⅰ级占总监测天数比例、Ⅱ级占比、Ⅱ级占总监测天数比例、月度空气质量优良率。
玉树州生态环境局
该数据集记录了青海省2018年-2020年西宁空气质量月报。数据来源于青海省生态环境厅，数据集包含146个文件，分别为：青海环保--西宁空气质量月报－2012年01月，青海环保--西宁空气质量月报－2012年03月，青海环保--西宁空气质量月报－2012年04月，青海环保--西宁空气质量月报－2012年05月，青海环保--西宁空气质量月报－2012年06月，青海环保--西宁空气质量月报－2012年07月，青海环保--西宁空气质量月报－2012年08月，青海环保--西宁空气质量月报－2012年09月，青海环保--西宁空气质量月报－2012年10月……青海环保--西宁空气质量月报－2020年06月等。数据提供了优良天数比例、优良天数变化等数据。
青海省生态环境厅
该数据集记录了青海省西宁2008-2016空气质量季报（青海环保）。数据统计自青海省生态环境厅，数据集包含20个pdf文件，4个数据表，7个word文档，分别为：青海环保--西宁空气质量季报－2012年第一季度，青海环保--西宁空气质量季报－2012年第二季度，青海环保--西宁空气质量季报－2012年第三季度，青海环保--西宁空气质量季报－2012年第四季度等，数据表结构相同。 数据表包含3个字段： 字段1：级别 字段2：天数 字段3：占总监测天数的比例（%）
青海省生态环境厅
该数据集记录了西宁环境空气质量，数据统计自青海省生态环境厅数据集包含1个数据表，分别为：2007-2008年西宁环境空气质量状况，数据表结构相同。 每个数据表共有3个字段，2007-2008年西宁环境空气质量状况表： 字段1：级别 字段2：天数 字段3：占检测天数的比例 数据表中的环境空气功能区分类、标准分级、污染物项目、平均时间及浓度限值、监测方法、数据统计的有效性规定及实施与监督等，均符合《环境空气质量标准》（GB3095-2012）的相关规定。
青海省生态环境厅
该数据集记录了青海省2020年海西州德令哈、格尔木市空气质量状况。数据整理自海西州生态环境局。数据集包含5个数据表，分别为：2020年3月份、4月份、5月份、6月份、7月份海西州德令哈、格尔木市空气质量状况统计，数据表结构相同。 每个数据表共有10个字段，例如2020年6月份海西州德令哈、格尔木市空气质量状况统计表： 字段1：地区 字段2：主要污染物 字段3：PM10浓度 字段4：PM2.5浓度 字段5：SO2浓度 字段6：NO2浓度 字段7：环境空气质量综合指数 字段8：有效监测天数 字段9：达标天数 字段10：达标天数比例
青海省海西州生态环境局
该数据集记录了青海省海南州2015年、2017-2020年空气质量监测月报。数据整理自海南州生态环境局。数据集包含4个数据表，分别为：2020.5、2020.6、2020.7、2020.8的海南州空气质量月报，数据表结构相同。还包含34个文本文件。 每个数据表共有5个字段，例如2020年5月海南州空气质量月报： 字段1：排名 字段2：地区 字段3：主要污染物 字段4：环境空气质量综合指数 数据记录分贵南、贵德、同德、兴海、共和五个县区域统计
海南州生态环境局
该数据集是来自CMIP5的3个全球气候模式（CCSM4、HadGEM2-ES和MPI-ESM-MR)的高分辨率动力降尺度结果，使用的区域模式是WRF，覆盖中亚五国，空间分辨率是9km，未来时段是2031-2050(包含1.5-2℃升温阈值对应的10年区间），历史参考时段是1986-2005，碳排放情景是RCP4.5，包含的变量是2米气温和降水（对流和非对流降水），时间分辨率是年。该数据可以用于中亚气候预估。
邱源
瓜达尔深水港位于巴基斯坦俾路支省西南部瓜德尔城南部，在巴基斯坦靠近伊朗一侧，东距卡拉奇约460km，西距巴基斯坦伊朗边境约120km，南临印度洋的阿拉伯海，向西则是霍尔木兹海峡和红海，与阿曼首都马斯喀特（Muscat）遥遥相对，是一个极具战略地位的海港。 本数据为瓜达尔港区气象站点(62.329494E, 25.233308N)实测气象数据，数据时间范围为2014-2015年，数据时间分辨率为日。
吴骅
1）沙尘、硫酸盐、有机碳、黑碳和海盐气溶胶以及总气溶胶的光学厚度、垂直质量浓度和消光系数； 2）数据来源：数值模拟，加工方法：基于CALIPSO卫星垂直观测和全球气溶胶模式，通过四维局地集合转换卡尔曼滤波同化方法产生； 3）数据质量良好； 4）该气溶胶同化数据时空覆盖完整，可用于泛第三极地区气溶胶及其化学组分的时空分布特征及其演变规律研究，还可用于气溶胶-云互馈对降水和水汽输送及其辐射、气候以及环境效应研究。
戴铁, 程越茗
CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）是气候耦合模型相互比较项目的第五阶段实验，提供了一个多气候模式环境，可用于预估“一带一路”关键节点区域未来气候变化，以应对关键节点区域的环境气候问题。本数据集以“一带一路”关键节点区域为研究区，对CMIP5的43个气候模式对研究区未来气候变化的预估能力进行评估，以模拟结果的均方根误差为标准，分别选取RCP4.5及RCP8.5情景下模拟能力最优的气候模式，对研究区进行气候模拟，得到研究区2006至2065年降雨量、气温的未来预估数据，并使用统计降尺度方法使数据集空间分辨率达到10km，时间分辨率为每月。每一期数据具有三个波段，分别是气温最大值、气温最小值和降雨量。本数据集中，降雨量单位为kg/(m^2*s)，气温单位为K。本数据集为应对关键节点区域的环境气候问题提供数据基础。
李炘妍, 凌峰
该数据集包含中亚地区1982-2015年逐次干旱事件的开始时间（年、月）、发生位置（经度、纬度）、持续时间（月）、干旱强度，以及植被响应干旱的脆弱性数据，空间分辨率为1/12°。其中，干旱事件通过12月尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI12）<-1.0识别。干旱特征及植被脆弱性的具体算法详见引文。该数据集已在中亚植被响应干旱脆弱性等研究上得到应用，并在干旱事件时空特征、干旱-植被影响机理、干旱风险评估等研究领域具有应用前景。
邓浩宇
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)四个指标的日值 2) 数据来源及加工方法；气温、相对湿度和风速为日均值，降水为日累计值；数据采集地点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，采集时间：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; 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）》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
1）数据内容：末次冰盛期（lgm）、全新世中期（midHolocene）和工业革命前期（piControl）多模式集合平均200 hPa和850 hPa纬向风速（反映高、低层西风）、850 hPa经向和纬向风（反映东亚季风环流）、纬向质量流函数（反映沃克环流）；2）数据来源：国际古气候模拟比较计划第2和第3阶段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。
田芝平, 王娜
本数据集是一个包含34年（1983.7-2017.6）的全国高分辨率地表太阳辐射数据集，其分辨率为10公里，数据单位为W/㎡。该数据集是基于以ISCCP-HXG云产品为主要输入的全球高分辨率（3小时，10公里）地表太阳辐射数据集（1983-2017）上，通过地理加权回归方式，融合全国2261个气象台站日照时数反演的地表太阳辐射站点数据而生成的全国地表太阳辐射分布数据。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集在长期趋势模拟上比GEWEX-SRB、CMSAF-CLARA-A2、ISCCP-HXG卫星辐射产品的精度要高。本数据可为陆地表面过程模拟的水文生态学的长期变化应用和研究中提供有利的数据支持。
冯飞, 王开存
1）数据包括泛第三极固体民用源的各种污染物（CO2、CO、CH4、NOx、SO2、PM2.5、PM10）的排放信息，分别按照中国和泛第三极其他地区两个部分进行数据整理。 2）该数据是在泛第三极固体民用源排放清单的基础上，根据LANDSCAN提供的1km*1km（2017年）的人口数据进行了网格化分配。 3）数据格式为shpfile格式，为高空间分辨率的网格化排放数据。 4）该数据可以为之后泛第三极地区的污染物排放研究提供数据支撑。
王书肖
在过去几十年中，相对于热带气旋(在印度洋称为热带风暴)的路径预报，热带气旋强度的预报能力提高非常有限。 降雨的潜热释放通常认为驱动热带气旋增强非常重要的过程。 很多研究表明热带气旋的降雨和对流特征是影响热带气旋强度变化的非常重要过程，而环境变量相对来说对强度预报的作用非常有限。基于此，提取和热带气旋最佳路径数据500公里范围内匹配的卫星观测降雨和对流(云顶亮温)数据，来研究这些变量和热带气旋强度和强度变化的关系。 首先将不同来源资料进行时空匹配，包括对原始的热带气旋最佳路径数据与卫星降水和对流数据进行了时空匹配，包括位置对应，时间和空间分辨率的匹配，同时采用线性插值将路径中心位置插值到每小时；热带气旋对应的降雨数据基于TRMM卫星观测计算，热带气旋对应的云顶亮温数据基于多源定轨红外卫星计算，然后根据最佳路径空间位置、时间和影响半径（距气旋中心500km），动态提取和计算相关范围内的TRMM卫星降水和多源定轨红外卫星的红外亮温数据，得到台风路径3小时分辨率的降水和对流数据，其中降水空间分辨率0.25°，对流空间分辨率4km。 该数据显示降雨和热带气旋的强度有非常好的线性关系，降雨越大的热带气旋对应的热带气旋的强度越强。但是这不能说明热带气旋增强是由降雨引起的，快速增强的热带气旋和快速减弱的热带气旋对应的降雨都可以很强。热带气旋从快速减弱到快速增强，深对流云（云顶亮温<208 K）的强度和面积都逐步增大，而与热带气旋的强度没有线性的对应关系。这一部分深对流云的变化领先于热带气旋强度24小时变化, 因此可以作为判断热带气旋强度变化非常重要的指标（Ruan and Wu，2018，GRL）。与热带气旋相对应的降雨和对流特征，可以很好的用来研究热带气旋强度以及强度变化。同时，该数据的降雨具有3小时的分辨率，云顶温度具有半小时的分辨率， 可以做日变化尺度上的相关研究。
吴巧燕
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
该数据包含波密2008年降水稳定同位素δ18O日均值，气温和降水量；降水样品由波密气象局采集，降水稳定同位素是在法国气候与环境科学实验室（Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement, France）测定，δ18O由MAT-252质谱仪测定。气温和降水量由波密气象局在降水事件发生时记录，气温为降水事件开始与结束的平均值。降水稳定同位素δ18O精度为0.05‰。 该数据研究已发表在JOURNAL OF CLIMATE，题为Precipitation Water Stable Isotopes in the South Tibetan Plateau: Observations and Modeling。
高晶
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的大气中PM2.5（粒径小于2.5μm的颗粒物）的质量浓度。测量仪器为RP 1400A型振荡天平法颗粒物质量浓度监测仪（Tapered Element Oscillating MicroBalance，TEOM），其观测时段为2019年7月8日至2019年8月2日，时间分辨率为1分钟。数据以TXT格式存储。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
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
该数据集为孟加拉，Satkhira、Barisal、Sylhet3个观测站点2017-2018年的日降水稳定同位素数据(δ18O,δD,d-excess)，由Bangladesh Atomic Energy Commission (BAEC)采集，在中国科学院青藏高原研究所环境与地表过程重点实验室用Picarro L2130i 波长扫描光腔衰荡光谱仪测得。 三个观测点样品采集地点及时间： Satkhira ：2017.03.11-2018.07.16 Barisal：2017.03.05-2018.07.02 Sylhet : 2017.02.20-2018.09.04
高晶
该数据集为阿里地区驻地狮泉河镇观测数据。阿里地区驻地的经纬度、海拔高度分别为32.50，80.10；4360m。连续观测大气中黑碳（Black carbon）的质量浓度。测量仪器为AE31（Aethalometer），其观测时段为2019年7月13日12：00:00至2020年7月17日21:35:00，时间分辨率为5分钟，中间因仪器故障，有数据缺失。数据文件包括仪器信息、流量参数设置（LPM）及具体观测浓度。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究2019QZKK0602。
朱崇抒, 胡塔峰, 吴枫, 王启元, 张宁宁, 戴文婷
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
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的大气中PM2.5（粒径小于2.5μm的颗粒物）在870nm波段处的散射系数与吸收系数。测量仪器为光声消光仪（Photo-Acoustic Extinctiometer，PAX），其观测时段为2019年7月13日至2019年8月2日，时间分辨率为1分钟。该数据集可用于研究青藏高原PM2.5的散射及吸收特征。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
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
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的大气中PM2.5（粒径小于2.5μm的颗粒物）在450nm、550nm和700nm波段处的散射系数。测量仪器为TSI-3563型积分浊度计，其观测时段为2019年7月8日至2019年8月2日，时间分辨率为10秒。可用于研究青藏高原西北部的PM2.5散射系数对入射光波长的依赖性，该依赖性可反映PM2.5的粒径分布特征。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
采自青藏高原的冰芯样品提供了冰雪同位素组成变化的高分辨率记录。该数据集包含了自1864-2006年各年的冰芯氧稳定同位素数据，冰芯是从青藏高原南部宁金岗桑冰川钻取得到，长度为55.1米，通过利用中国科学院青藏高原研究所 环境变化与地表过程重点实验室的MAT-253同位素质谱分析仪测得氧同位素数据，测量精度为0.05%。 数据采集地点: 宁金刚桑冰川（90.2°E，29.04°N，海拔高度5950米）
高晶
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国（约960万平方公里土地）的地表温度数据，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据（MOD11C1和MYD11C1），月数据（MOD11C3和MYD11C3）和气象站数据，以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的，然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明，重建结果与现场测量结果密切相关，平均RMSE为1.39°C，MAE为1.30°C，R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
毛克彪
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的中流量气溶胶离线采样数据，测量仪器为崂应2030型中流量采样器，采集了直径90毫米的PM2.5、PM10、TSP石英滤膜样品，样品将用于元素碳、有机碳、水溶性离子和金属元素等化学成分分析。采样时段为2019年7月7日至2019年8月2日，于每日09:00开始采样，每次采样23小时，样品总量共81张。数据以excel文件存储。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
该数据集包含阿里地区狮泉河国家基准气候站（32°30’N，80°05’E，海拔4278.6米）的大气中0.5-20μm粒径范围内颗粒物的数浓度粒径分布谱，测量仪器为TSI-3321型空气动力学颗粒物粒径谱仪（APS），共有52个粒径通道。其观测时段为2019年7月7日至2019年8月2日，时间分辨率为5分钟。可利用数据资料及气溶胶球形假设和气溶胶密度获得气溶胶体积浓度与质量浓度的粒径分布谱，进而研究青藏高原西北部气溶胶的粒径分布特点。资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究任务六专题2（2019QZKK0602）。
黄建平, 张镭, 田鹏飞, 史晋森
改进频率分布和风速纠正的青藏高原格点降水数据集是一套适合青藏高原，经过风引起的降水观测损失订正和降水频率分布优化后的数据集。数据为NETCDF格式，时间分辨率为1天，水平空间分辨率10km。该数据可作为数值模式降水频率纠正的参考数据源。 该数据集使用了164个来自中国气象局和GSOD的日观测数据作为数据源。数据的生成分为4步：（1）首先对观测数据进行了质量控制，包括异常值和坏值去除等。（2）进行主要由风引起的观测损失补偿。（3）分别采用考虑海拔的样条函数插值月降水总量，普通克里金法插值日降水与月降水的比值，将两部分相乘得得到1km空间分辨率的数据。（4）将1km空间分辨率数据均值聚合到10km空间分辨率，得到最终数据。 相比国际同类格点降水数据，该数据进行了风引起的降水观测损失订正，同时通过插值方法的优化使其在降水量频率分布上更佳准确。该数据适合用于数值模式输出降水的统计偏差纠正或分析格点上的降水频率特征。
马佳培, 李弘毅
该数据集包含了2019年8月29日至2019年12月31日的兰州大学寒旱区科学观测网络民勤站涡动相关仪观测数据。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。涡动相关仪的架高4m，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。
赵长明, 张仁懿
降水中稳定的氧同位素比（δ18O）是全球大气过程的综合示踪剂。 自1990年代以来，一直致力于研究位于青藏高原TP上20多个站点的降水同位素组成，这些站点位于西风和季风之间的气团交汇处。 在本文中，我们建立了一个青藏高原月尺度降水δ18 O的数据库，并使用不同的模型来评估TP上降水δ18 O的气候控制。 降水δ18 O的时空格局及其与温度和降水的关系揭示了三个不同的域，分别与西风（北TP），印度季风（南TP）及其之间的过渡有关。
高晶
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
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2019年1月1日至2019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：2019.01.22-2019.01.24；2019.03.01-2019.04.26；2019.08.05-2019.08.07；2019.10.28-2019.10.31；2019.11.29-2019.12.21。 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)。
车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊, 张阳, 李新
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
该数据集包含了2019年1月1日至2019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（比插补数据好）；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
本数据集包含2001-2018年青藏高原月平均地表实际蒸散发量，空间分辨率为0.1度。数据集主要以卫星遥感数据（MODIS）和再分析气象数据（CMFD）作为输入，利用地表能量平衡系统模型（SEBS）计算得到。在计算湍流通量的过程中引入了次网格地形拖曳参数化方案，提高了对地表感热通量和潜热通量的模拟。另外，利用青藏高原6个湍流通量站的观测数据对模型输出的蒸散发量进行了验证，显示出了较高的精度。该数据集可用于研究青藏高原陆气相互作用和水循环特征。
韩存博, 马耀明, 王宾宾, 仲雷, 马伟强, 陈学龙, 苏中波
本数据集来源于论文：Ding, J., Wang, T., Piao, S., Smith, P., Zhang, G., Yan, Z., Ren, S., Liu, D., Wang, S., Chen, S., Dai, F., He, J., Li, Y., Liu, Y., Mao, J., Arain, A., Tian, H., Shi, X., Yang, Y., Zeng, N., & Zhao, L. (2019). The paleoclimatic footprint in the soil carbon stock of the Tibetan permafrost region. Nature Communications, 10(1), 4195. doi:10.1038/s41467-019-12214-5. 数据中包含新评估的青藏高原3m深度土壤有机碳库格点数据及相应的R代码，格点数据空间分辨率为0.1°。 以往对青藏高原土壤碳库的评估多以现代气候、植被等特性为根据，未考虑古气候条件、土层厚度等因素的影响。本研究中，研究人员综合考虑了古气候和现代气候条件、土层厚度和土壤理化属性、植被和地形等因素，通过机器学习算法重新评估了青藏高原3m深度土壤碳库。新评估得到的青藏高原土壤碳储量为36.6 Pg C (38.9-34.2 Pg C)，约为陆地生态系统模型模拟均值的3倍(11.5±4.2 Pg C)。同时，研究指出，模型中缺乏对古气候影响的考虑是导致模拟偏差的重要原因。 数据中包含以下字段： Longitude (°E) Latitude (°N) SOCD (0-30cm) (kg C m-2) SOCD (0-300cm) (kg C m-2) GridArea (k㎡) 3mCstcok (10^6 kg C)
丁金枝, 汪涛
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0931-4967287
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