云覆盖着70%的地球表面，是影响大气辐射收支平衡以及气候变化的重要因素之一，同时也是全球水循环的重要组成部分。考虑到东亚-太平洋（EAP）地区缺乏具有高时空分辨率的可靠云参数数据，利用下一代地球静止卫星Himawari-8开发了2016年、时间辨率为1h、空间分辨率为0.1°、0.25°、1°的云参数数据集。本数据集所提供的云产品包括宏观参数和微观参数，其中宏观参数包括：云量（CF）、云检测（CM）、云相态检测（CP）、云顶压强（CTP）、云顶高度（CTH）、云顶温度（CTT）、云类型（CT）、过冷水检测（SWC）；微观参数包括：云光学厚度（COT）、云粒子有效半径（CER）。所生产的这些云参数在精度方面均达到了国际先进水平。
胡斯勒图
逐小时空间完整的地表温度产品在冻融状态监测、夏季高温热浪监测等领域具有广泛的应用需求。基于热红外遥感反演的地表温度精度较高，但是容易受到云雾的影响，空间上不连续，这给用户带来诸多不便，也极大地限制了其应用。模式模拟的地表温度虽时空完整，但空间分辨率低，精度差。因此融合遥感反演的地表温度和模式模拟的地表温度，是获取逐小时空间完整地表温度的有效途径。基于此，作者发展了生成东亚区域0.02°逐小时无缝地表温度的融合方法，并制备了相应的数据集（2016-2021）。 本数据集为东亚区域0.02°逐小时无缝地表温度数据集产品（2016-2021年）。首先采用iTES算法反演葵花8/AHI 地表温度，之后对CLDAS LST 进行偏差校正以消除其系统偏差，最后使用多尺度卡尔曼滤波融合葵花8/AHI LST和CLDAS LST，生成0.02°逐小时无缝地表温度数据集。地面验证结果表明，全天地表温度的均方根误差（RMSE）约为3K，精度较好。 本数据集的时间分辨率为1小时，空间分辨率0.02°，时间跨度为2016年-2021年，空间范围为0-60°N，80°E-140°E。
程洁, 董胜越, 施建成
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
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
东亚夏季风是北半球夏季地球气候系统最活跃的成员之一，指数是研究东亚夏季风的重要工具。东亚夏季风及其变率既包含了赤道和中纬度的环流系统，又涉及对流层低层和高层的系统。基于此，用200hPa纬向风场定义了一个新的东亚夏季风指数。 NEWI = Nor[u(2.5°–10°N, 105°– 140°E) - u(17.5°–22.5°N, 105°– 140E) + u(30°– 37.5°N, 105°– 140°E)] 其中，Nor表示标准化，u表示200hPa纬向风场。 该指数可以很好地抓住东亚夏季风的年际和年代际变率。与之前的指数相比，新指数在描述东亚降水和温度方面有更好的表现，还可以表征前夏和后夏的不同气候异常特征。另外，新指数与东亚-太平洋遥相关型（太平洋-日本遥相关型）有很好的联系。同时，新指数与ENSO以及赤道印度洋海表温度联系密切，在观测和模式中都能得到很好的预测。利用NCEP，ERA，20CR高空200hPa纬向风场数据计算了1851-2021年东亚夏季风指数，指数强代表长江流域降水偏多。新指数对东亚夏季风的研究、监测和预测有重要意义；同时，该指数可用于古气候研究、模式评估以及季风的未来预估方面（Zhao et al，2015，J Clim）。
黄刚, 赵桂洁
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