该数据集基于2010–2018年FY-2E卫星（FY-2E）探测全圆盘区域内的TBB产品、云分类（Cloud Classification，CLC）产品以及全球闪电定位网（World Wide Lightning Location Network，WWLLN）的闪电定位数据计算建立雷暴云特征数据集。对WWLLN闪电聚类使用的算法为DBSCAN算法，参考Hutchins et al.（2014）要求雷暴云中的每个闪电簇中的闪电数大于2且都落在半径12 km以内。数据集包括雷暴云时间、位置信息，用拟合椭圆表示的雷暴云形态（长、短轴、旋转角等）信息，表征雷暴云结构的云面积、相当黑体亮度温度（Black Body Temperature，TBB）统计值、包含的闪电信息以及包含的强对流核、闪电簇信息等数据信息。
马瑞阳, 郑栋
拉萨地区2019年-2021年雷暴活动大气平均电场及地面气象要素观测资料，包含连续监测的每秒/每分钟大气平均电场强度及极性，每分钟降水量、风速、气温、相对湿度、大气压强等气象要素，以及设备状态参量。数据来源于2019-2021年在拉萨城区开展的强对流及闪电灾害外场观测实验。数据可应用于青藏高原强对流及闪电灾害研究。 观测和数据采集严格按照仪器操作规范进行，大气平均电场测量精度：±5%×测量值+8V/m偏移；气温、RH、风速、风向测量精度：±0.1℃、±0.8% 、±0.3m/s、±3º；降水量测量精度：±1%（≤10mm/hr），±3%（10~20mm/hr），±5%（20~30mm/hr） 大气压测量精度：±0.3hPa @20℃，±0.6hPa @0~40℃，±1.0hPa @-20~45℃，±1.5hPa @-40~60℃。
付丹红
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数（SZIsnow)，该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程，尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程，导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估，该指数很好地弥补了这一不足，解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾，不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述，其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
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
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
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
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
根据中国气象局在黑河流域布设的各常规气象台站逐月的气温的观测资料，计算了各气象台站逐年的空气冻融指数，进而获取了其1960-2004年的多年平均值。最后，基于各气象台站空气冻融指数的多年均值与海拔高度之间的回归关系，并借助于1km的DEM数据，构建了黑河流域空气冻融指数的空间分布图。
张廷军
云南元江干热河谷植被退化机理和重建试验项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为中国科学院西双版纳热带植物园曹坤芳研究员，项目运行时间为2004.1-2007.12。 该项目汇交数据包括： 1.元江干热河谷多年平均温度和降雨量 （1961-2004）excel表,属性字段包括月平均温,月平均降雨量. 2.基于树轮的中国横断山中部年平均温（1750-2006年） excel表,属性字段包括年份,重建平均温度. 3.基于树轮的中国南部横断山脉中部夏季温度（1750-2006年） excel表,属性字段包括年份,夏季(4月-9月)重建平均温度. 4.基于树轮的中国横断山中部干旱指数（1655-2005年） excel表,属性字段包括年份,春季(3月-5月)干旱指数重建. 5.叶片和枝条生长动态图 pdf文件.记录了从2004年3月22日到2005年4月8日枝条为S型、F型、中间型和S+SD型的植物的生长动态趋势线和叶片动态趋势图 . 6.32种木本植物的物候总结表（种名、观察株数/枝条数、枝条伸长类型、叶片物候、当年生枝条长度(cm)、枝条上总叶片数、叶面积(cm2)、无叶期(月数)、花期、果熟期和果实类型）word文档 7.元江干热河谷代表植物叶片相对含水量的季节变化（2003.3-2004.2） excel表 8.元江干热河谷6种代表植物光合作用的季节变化（最大光合速率、气孔导度、水分利用效率、光系统II的最大量子效率） excle表（2003-2005） 9.元江干热河谷代表植物的长期水分利用效率(同位素)数据 excle表(虾子花、红皮水锦树、三叶漆、余甘子、珠仔树、天干果、毛枝青冈、华西小石积、清香木、虎刺、鬼柳和猪屎豆进行干湿季节的水分利用率) 10.元江曼旦前山植物名录 word文档
曹坤芳
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0931-4967287
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