北极放大效应是 20 世纪最显著的气候变化现象。为理解北极放大效应对全球气候变化的响应及影响，科学家们开展了 CMIP6 子计划北极放大效应比较计划（PAMIP）。 中国科学院大气物理研究所的气候系统模式 FGOALS-f3-L 参加了上述计划并完成和提交了 8 组大样本集合试验。这些试验基于陆气耦合模式，分别考虑了不同下垫面强迫的组合在工业革命前情景、 现代气候情景和未来气候变化情景下，全球海温和海冰变化对大气环流及全球气候系统的影响。所有的试验外强迫固定在 2000 年，采用 100 个集合，从 2000 年 4 月 1 日开始积分到 2001 年 6 月 30 日。以上数据为进一步理解北极放大效应现象及其影响提供了新的科学数据和科学依据。
何编
青藏高原分区域动力降尺度（TPSDD）数据集是一个高空间-时间分辨率的网格数据集，用于整个青藏高原的陆地-空气交换过程和低层大气结构研究，并考虑到了青藏高原各分区域的气候特征。该数据集的时间跨度为1981年至2020年，时间分辨率为2小时，空间分辨率为10公里。数据集的气象要素包括近地表土地-空气交换参数，如向下/向上的长波/短波辐射通量、动量通量、显热通量、潜热通量等。此外，还包括从地表到对流层顶的3维风、温度、湿度和气压的垂直分布。通过比较观测数据和最新的ERA5再分析数据，对该数据集进行了独立评估。结果表明了该数据集的准确性和优越性，为未来的气候变化研究提供了巨大的潜力。
李斐, 马舒坡, 朱金焕, 邹捍, 李鹏, 周立波
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类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）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 柴晨好
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类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）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 刘虎
CMIP6是世界气候研究项目（WCRP）组织的第六次气候模式比较计划。原始数据来源于https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6。该数据集包含了CMIP6中情景模式比较子计划（ScenarioMIP）的4种SSP情景组合。（1） SSP126：在SSP1（低强迫情景）基础上对RCP2.6情景的升级（辐射强迫在2100年达到2.6W/m2）。（2）SSP245：在SSP2（中等强迫情景）基础上对RCP4.5情景的升级 (辐射强迫在2100年达到4.5 W/m2)。（3）SSP370：在SSP3（中等强迫情景）基础上新增的RCP7.0排放路径 (辐射强迫在2100年达到7.0 W/m2)。（4）SSP585：在SSP5（高强迫情景）基础上对RCP8.5情景的升级（SSP585是唯一能使辐射强迫在2100年达到8.5 W/m2的SSP场景）。 利用GRU数据对原始CMIP数据进行后处理偏差校正得到2046-2065年月尺度降水（pr）和气温（tas）预估后处理数据集， 参考期为1985-2014年。
叶爱中
冻融指数是气候变化的一个重要敏感指示器，也被广泛应用于冻土变化研究中。研究全球范围内冻融指数的空间分布特征与时间变化趋势，可为全球冻土环境评估、工程建设以及应对气候变化提供依据。该数据集基于1973—2021年覆盖全球陆地且超过14 000个站点的逐日气温观测数据，计算空气冻结指数（FI）和空气融化指数(TI)。冻结/融化指数，是冻结/融化期内日平均气温低于/高于 0 ℃的温度累计值。考虑到指数计算要覆盖整个冻结/融化期，并保证计算时段的连续，北半球以该年7月1日至次年6月30日为一个冻结期，以该年1月1日至12月30日为一个融化期，南半球冻结/融化时段相反。对于有缺测年份的站点未进行填补处理，一方面避免了插值对结果带来的不确定性误差，二是尽可能保留了数据的真实性与准确性。开展全球冻融指数研究，可以有效全面了解近地表热状态，并可以为探究冻融状态变化提供重要的支撑。
彭小清, 陈聪, 牟翠翠
基于12套过去千年温度资料（包括2套青藏高原夏季温度格点重建数据集、2条北极温度重建序列、1套北极格点温度重建序列、6套全球温度格点重建数据集，以及1套过去千年全球再分析数据集），利用最优信号提取法重建了过去千年（900–1999 CE）青藏高原和北极夏季年分辨率气温变化序列。青藏高原的选取范围是（27°N–36°N, 77°E–106°E），北极的选取范围是（60°N–90°N）。重建目标是仪器观测数据CRUTEM4v数据集6月至8月夏季平均气温基于1961–1990 CE时段的异常值。数据可用于研究过去千年青藏高原和北极的温度变化规律及机理。
史锋
青藏高原（TP）在春季和夏季作为一个巨大的高架式地表和大气热源，对区域和全球气候和气候具有重要影响。为了探讨TP的热强迫效应，制备了青藏高原感热异常的全球模拟 敏感性试验数据集。 本数据包含三组敏感性试验：（1）全耦合模式CESM1.2.0中春季3-5月高原感热偏强cgcm_lar_mon_3-12-2.nc和高原感热偏弱cgcm_sma_mon_3-12-2.nc的敏感性试验；（2）单独大气环流模式CAM4.0中春季3-5月高原感热偏强cam_lar_mon3-8.nc和高原感热偏弱cam_sma_mon3-8.nc的敏感性试验。 包括：三维风、位势高度、气温、地表温度、比湿、感热通量、潜热通量、降水等常规变量 空间范围：全球模拟结果
段安民
青藏工程走廊北起格尔木，南至拉萨，其穿越青藏高原核心区域、是连通内地与西藏的重要通道。地表温度作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气候学、水文学和生态学等的研究中。本文利用Aqua和Terra星白天和晚上的四次观测值求得了年平均地表温度。先下载了分辨率为1公里的8天地表温度合成产品MOD11A2、MYD11A2，再通过MRT（MODIS Reprojection Tool）对两景数据进行了批量拼接和投影转化，最后使用IDL计算得到了2010年以后的年平均MODIS地表温度数据。
牛富俊
根据 CMIP5 3 个未来情景（RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5）资料，获得了 2006-2100 世纪全球年平均气温的空间分布。经分析发现在 RCP2.6 情景下，年平均气温呈现增长的趋势，增长率介于 0.0 °C/decade 至 0.2 °C/decade 之间（P<0.05），其中，高纬度地区增长较快，介于 0.1 °C/decade 至 0.2 °C/decade之间。综合 21 世纪全球年平均气温空间和时间变化特征，年平均气温在不同的气候情景下都呈现出变暖的趋势，高纬度地区年平均气温呈现出更加敏感和快速的增长。
牛富俊
1990-2020年全球高分辨率模拟近海洋表层气温-降水-海温数据集来源于最新CMIP6计划。CMIP6是世界气候研究项目（WCRP）组织的第六次气候模式比较计划。原始数据来源于https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6。该数据集中包含了全球近海洋表层气温（tmp）、降水（pr）和海温（tos）数据。其中气温和降水数据包含CMIP6中情景模式比较子计划（ScenarioMIP）的4种不同实验场景的共享经济路径(shared socioeconomic pathway, SSP)与辐射强迫(representative concentration pathway, RCP)的矩形组合。(1) SSP126: 在SSP1（低强迫情景）基础上对RCP2.6情景的升级 (辐射强迫在2100年达到2.6W/m2)。(2) SSP245: 在SSP2（中等强迫情景）基础上对RCP4.5情景的升级 (辐射强迫在2100年达到4.5 W/m2)。(3) SSP370: 在SSP3（中等强迫情景）基础上新增的RCP7.0排放路径 (辐射强迫在2100年达到7.0 W/m2)。(4) SSP585: 在SSP5（高强迫情景）基础上对RCP8.5情景的升级(SSP585是唯一能使辐射强迫在2100年达到8.5 W/m2的SSP场景)。海温数据提供SSP126情景数据。
叶爱中
印度洋-第三极（青藏高原）大气和海洋的热力状况是影响亚洲季风活动和泛第三极区域气候变化的重要因素。在季节和年际尺度上，印度洋-第三极经向断面区域的大气和海洋热源状况与印度季风、孟加拉湾季风、热带印度洋海温模态演变等密切相关。基于此，我们计算并建立了印度洋-第三极经向断面区域的大气和海洋热源数据集。 为了得到每个等压面上大气加热率的水平分布，我们采用Yanai et al.（1973）提出的计算大气热源的倒算法： Q_1=c_p [∂T/∂t+V ⃑∙∇T+(p/p_0 )^κ ω ∂θ/∂p] 其中，Q_1为大气视热源，影响大气热源的因子有温度局地变化项、温度平流项和位温垂直变化项。T是气温，θ是位温，V ⃑是水平风矢量，ω是垂直速度，p_0=1013.25hPa。κ=R/c_p，R和c_p分别为干空气的气体常数和定压比热，κ≈0.286。 我们利用ERA5全球大气再分析资料（The Fifth Generation ECMWF Atmospheric Reanalysis of the Global Climate），计算了2000-2019年逐月的印度洋-第三极经向断面区域（30°S-60°N，60°E、70°E、80°E、90°E）大气垂直剖面加热率（单位：K/s，水平分辨率：1°×1°，垂直范围：1000-100hPa，共27层）。 参照Hall and Bryden（1982）可以给出在给定经度的垂直剖面上的海洋内部热能输送（Ocean Heat Transport，OHT）计算公式： OHT=∮_(Θ=Θ_i)▒∫_(z_b)^(z_0)▒〖ρ_0 c_p (θ-θ_r ) 〗∙udz 其中，ρ_0是海水密度，c_p是海水的比热容，θ是海水位温，基准温度θ_r可取0℃，u是纬向海水流速。z_0、z_b分别表示海表和海底深度。 我们利用CMEMS（Copernicus Marine Service）全球海洋集合再分析数据，计算了2000-2019年逐月的印度洋-第三极经向断面区域（30°S-30°N，60°E、70°E、80°E、90°E）海洋内部垂直剖面的热能输送（以向东为正，单位：PW（1015W），水平分辨率：1°×1°，垂直范围：从海表到海底约5900m深度，共75层）。 该数据集可以反映出印度洋-青藏高原地区经向剖面的大气和海洋热力状况与印度季风、孟加拉湾季风、热带印度洋海温模态演变的密切关联。比如，从印度洋-第三极70°E经向断面区域大气垂直剖面加热率的逐月演变（图1）能够看到，从3月至5月，大气热源区从热带南印度洋上空逐渐向北推进，特别是从5月到6月，大气热源区从赤道印度洋上空移向热带北印度洋上空，且强度显著加强、范围明显扩大，与此同时印度夏季风爆发。比如，从印度洋-第三极90°E经向断面区域大气垂直剖面加热率的逐月演变（图2）可以看到，4月到6月，大气热源区从热带印度洋上空向青藏高原南侧扩张并明显增强，与孟加拉湾季风的爆发和向北推进相一致。再比如，根据印度洋-第三极60°E和90°E经向断面区域海洋内部热能输送的逐月演变（图3和4）可知，赤道印度洋次表层有自西向东的海洋热能输送，它与印度洋赤道潜流的位置非常接近，且在西部的强度明显高于东部，这与风-温跃层-海温之间的反馈机制有关；另外值得注意的是，该次表层热能输送在春季（3-5月）较强，夏季减弱，秋末冬初（10-12月）再次显著加强，与印度洋偶极子的发展和形成存在相互作用。
李德琳, 肖子牛, 赵亮
采用WRF4.1.1模式制备的青藏高原高分辨率大气-水文模拟数据集，格点数为191*355，空间分辨率9km，覆盖范围如图1所示，时间分辨率为3h，模拟时采用的主要参数化方案包括：Thompson微物理方案、RRTM长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案、MYJ边界层方案、Noah陆面过程方案。数据的时间跨度为2000-2010年，变量包括：降水（Rain），地面2m高度的温度（T2）和湿度（Q2），地表温度（TSK）、地面气压（PSFC）、地面上10m风场的纬向分量（U10）、地面上10m风场的经向分量（V10）。地表向下的长波通量（GLW）、地表向下短波通量（SWDOWN）、地表热通量（GRDFLX）、感热通量（HFX）、潜热通量（LH）、地表径流（SFROFF）、地下径流（UDROFF）等。该数据可有效支撑青藏高原地区区域气候特征及气候变化研究。
孟宪红, 马媛媛
鄂陵湖是青藏高原最大的淡水湖泊，与邻近的扎陵湖一起构成了黄河源头的“姊妹湖”，并入选了国际重要湿地名录，也是三江源国家公园的核心区。本数据集为中国科学院若尔盖高原湿地生态系统研究站2017-2020年黄河源区鄂陵湖草地观测点的常规气象观测数据，使用Kipp&Zonen CNR4、Vaisala HMP155A、PTB110等仪器观测获得，时间分辨率为半小时，主要包括风速、风向、气温、相对湿度(2020年为比湿）、气压、向下短波辐射、向下长波辐射、降水。
孟宪红, 李照国
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月9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)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(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) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、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)。 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
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月13日青海湖流域地表过程综合观测网亚高山灌丛气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县沙柳河镇大寺附近，下垫面是亚高山灌丛。观测点经纬度为：东经100°6'3.62"E，北纬37°31'15.67" N，海拔3495m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3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2m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500cm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500cm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）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(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) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、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_500cm）(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_500cm）(单位：摄氏度)。 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
该数据集包含了2021年1月1日至2021年10月13日的青海湖流域水文气象观测网温性草原气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省刚察县三角城种羊场，下垫面是温性草原。观测点经纬度为：东经 100°14'8.99"E，北纬 37°14'49.00"N，海拔3210m。风速/风向、风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m处，共3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；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）(单位：米/秒)、风向（WD_3m、WD_5m、WD_10m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m和RH_3m、RH_5m、RH_10m）(单位：摄氏度、百分比)、降水量（Rain）(单位：毫米)、气压（Press）(单位：百帕)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(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) 、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、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)。 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
数据内容：Nukus灌区2021年1月至2021年12月气温数据，单位为0.1℃。 数据来源及加工方法：本数据来源于Nukus灌区地下水自动监测站采集。 数据质量描述：本数据为站点数据，时间分辨率为3小时。 数据应用成果及前景：在气候变化背景下，可用于气象要素和地下水特征相关关系分析，也可以与其它水文气象数据相结合分析地下水时间以及空间分布变化特征。同时也可作为诸如极端气候、粮食减产以及人类健康等相关领域研究的基础数据。
刘铁
该数据集提供了位于拉萨市区北郊的夺底沟径流实验站的流量、降水、气温监测数据。其中，径流监测站点2处，提供了2019年6月至12月的径流数据，数据步长为10分钟；降水监测站点5处，提供了2018-2021年的降水数据，数据步长为1日；气温监测站点8处，提供了2018-2021年的气温数据，数据步长为30分钟。径流数据、降水和气温数据均为实测数据。该数据集可以为青藏高原的水文和气象过程研究提供数据支撑。
刘金涛
该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔站的大孔径闪烁仪通量观测数据。上游阿柔站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为RR-RSS460的接收端和BLS900的发射端，南塔为RR-RSS460的发射端和BLS900的接收端。观测时间为2021年1月1日至2021年12月31日。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是高寒草地。北塔的经纬度是100.4712E，38.0568N，南塔的经纬度是100.4572E，38.0384N，海拔高度约3033m。大孔径闪烁仪的有效高度13.0m，光径长度是2390m，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)。 关于发布数据的几点说明：（1）上游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)。
刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国, 李新
青藏高原作为“亚洲水塔”，对全球自然环境和气候变化有着深远的影响。因此，研究青藏高原对流层-平流层水汽分布特征是理解高原水塔的水汽来源和变化规律的重要环节。而在此地区缺乏原位观测，急需水汽探空数据集。为此，我们在青藏高原拉萨、昆明测站开展了探空观测，继而获得青藏高原对流层-平流层夏季水汽垂直分布。将数据集命名为泛第三极水汽探空数据集（Pan-Third Pole Water Vapor Sounding），主要是2009年7月至2019年8月在拉萨、昆明测站开展探空气球实验，获取的水汽廓线数据。通过常规高空探测气球搭载低温霜点湿度计（CFH）及无线电探空仪（iMet）等获取大气高度（Altitude）、水汽（H2O）、温度（Temp）、气压（Press）和位温（Theta）等从近地面到20 km高度数据。通过无线电探空仪将数据实时传回地面接收站。
卞建春
以中国科学院区域气候-环境重点实验室研制的区域环境集成系统模式为基础，建成了青藏高原对流解析区域气候模式。 模式模拟区域的网格中心位于（34N，100E）, 水平分辨率为3km，模式的模拟网格点数为465（经向）X 375（纬向）。垂直方向为27层。模式层顶气压为50 百帕。缓冲区为15个网格，积分时间为2010年一年，采用欧洲中期天气预报中心的水平分辨率为0.25X0.25时间间隔为6小时的ERA5再分析资料作为驱动场，生成水平分辨为3公里*3公里时间间隔为1小时2010年青藏高原地面气象要素驱动数据 采用青藏高原对流解析区域气候模式进行动力降尺度后，解决青藏高原等地区缺乏长时间序列高时空分辨率的气象数据集的瓶颈问题,为青藏高原气候和环境未来变化、生态安全屏障建设等提供坚实可靠的科学数据基础。
熊喆
青藏高原及周边地区孕灾、致灾、承灾数据集包含了地貌数据、归一化植被指数数据、年均气温与降雨数据、承灾价值等级数据，覆盖656万平方公里的范围。该数据集主要是为了进行灾害、风险评价而准备。由于覆盖范围巨大，地貌数据采用了150m空间分辨率，其他数据采用了1000m空间分辨率。地貌、植被指数、气温降雨数据主要通过加工开源数据生产，承灾价值等级数据为叠加计算生产，综合考虑了人口数据、夜间灯光指数、建筑物、地表覆被类型。
唐晨晓
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2020年12月10日至2021年10月13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
青藏高原2018-2019年1km分辨率逐月气象数据集时间为2018年1月-2019年12月。原始数据来自地球陆地表面高分辨率气候学数据（CHELSA, Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas），经过空间校正、精度验证和裁剪等得到1km分辨率降水量、风速、气温、湿度数据。 数据可用ArcGIS、ENVI或其他地理信息系统和遥感软件打开使用。
杨雅萍
该数据集包含了2021年1月1日至2021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。站点位于甘肃武威西营镇，下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是101.853E，37.561N，海拔3614m。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5cm、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_1_2_1、WS_1_4_1、WS_1_8_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_2_1、WD_1_4_1、WD_1_8_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_2_1、Ta_1_4_1、Ta_1_8_1和RH_1_2_1、RH_1_4_1、RH_1_8_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_4_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_4_1、SWOUT_1_4_1、LWIN_1_4_1、LWOUT_1_4_1、RN_1_4_1）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_4_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1、SHF_1_10_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_5_1、SWC_1_20_1、SWC_1_40_1）(单位：百分比)、土壤温度（TS_1_5_1、TS_1_20_1、TS_1_40_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_5_1、SWP_1_20_1，SWP_1_40_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_5_1、EC_1_20_1、EC_1_40_1）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PPFD_1_4_1）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time_1_4_1）（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）；缺失或异常数据用-6999代替；2021.1.1-2021.7.23日，大气压传感器故障，该位置大气压数据错误；2021.9.15-2021.12.31日，20cm土壤三参数传感器故障，该位置土壤三参数数据错误；（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：2021-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络苏干湖站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃苏干湖，下垫面是湿地。观测点的经纬度是94.125E，38.992N，海拔2823m。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10cm、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_1_4_1、WS_1_8_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_4_1、WD_1_8_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_4_1、Ta_1_8_1和RH_1_4_1、RH_1_8_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_4_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_4_1、SWOUT_1_4_1、LWIN_1_4_1、LWOUT_1_4_1、RN_1_4_1）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_4_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1、SHF_1_5_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_10_1、SWC_1_20_1、SWC_1_40_1）(单位：百分比)、土壤温度（TS_1_10_1、TS_1_20_1、TS_1_40_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_10_1，SWP_1_20_1、SWP_1_40_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_10_1，EC_1_20_1、EC_1_40_1）（单位：微西门子/厘米）光合有效辐射（PPFD_1_4_1）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time_1_4_1）（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）；缺失或异常数据用-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。如，时间为：2021-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31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1m、2m、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和60cm处；光合有效辐射传感器分别安装在4m（冠层下）、30m（冠层下）处；日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在30m处。 观测项目有：风速（WS_1_1_1、WS_1_2_1、WS_1_13_1、WS_1_24_1、WS_1_48_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_1_1、WD_1_2_1、WD_1_13_1、WD_1_24_1、WD_1_48_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_1_1、Ta_1_2_1、Ta_1_13_1、Ta_1_24_1、Ta_1_48_1和RH_1_1_1、RH_1_2_1、RH_1_13_1、RH_1_24_1、RH_1_48_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_24_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_30_1、SWOUT_1_30_1、LWIN_1_30_1、LWOUT_1_30_1、RN_1_30_1）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_4_1、TC_1_30_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1、SHF_1_10_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_5_1、SWC_1_10_1、SWC_1_20_1、SWC_1_40_1、SWC_1_60_1 (单位：百分比)、土壤温度（TS_1_5_1、TS_1_10_1、TS_1_20_1、TS_1_40_1、TS_1_60_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_5_1、SWP_1_10_1、SWP_1_20_1、SWP_1_40_1、SWP_1_60_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_5_1、EC_1_10_1、EC_1_20_1、EC_1_40_1、EC_1_60_1）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PPFD_1_4_1、PPFD_1_30_1）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time_1_30_1）（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）；缺失或异常数据用-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。如，时间为：2021-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2021年1月1日至2021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_1_4_1、WS_1_8_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_4_1、WD_1_8_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_4_1、Ta_1_8_1和RH_1_4_1、RH_1_8_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_4_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_4_1、SWOUT_1_4_1、LWIN_1_4_1、LWOUT_1_4_1、Rn_1_4_1）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_4_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1、SHF_1_5_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_10_1、SWC_1_20_1）(单位：百分比)、土壤温度（TS_1_10_1、TS_1_20_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_10_1，SWP_1_20_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_10_1、EC_1_20_1）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PPFD_1_4_1）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time_1_4_1）（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）；缺失或异常数据用-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。如，时间为：2021-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日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_1_4_1、WS_1_8_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_4_1、WD_1_8_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_4_1、Ta_1_8_1和RH_1_4_1、RH_1_8_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_4_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_4_1、SWOUT_1_4_1、LWIN_1_4_1、LWOUT_1_4_1、RN_1_4_1）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_4_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1、SHF_1_10_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_5_1、SWC_1_20_1）(单位：百分比)、土壤温度（TS_1_5_1、TS_1_10_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_5_1，SWP_1_20_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_5_1、EC_1_20_1）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PPFD_1_4_1）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time_1_4_1）（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）；缺失或异常数据用-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。如，时间为：2021-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2021年1月4日至2021年12月31日兰州大学寒旱区科学观测网络连城站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃永登连城吐鲁沟国家森林公园吐鲁坪，下垫面是森林。观测点的经纬度是102.737E，36.692N，海拔2903m。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2m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10cm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_1_4_1、WS_1_8_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_4_1、WD_1_8_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_4_1、Ta_1_8_1和RH_1_4_1、RH_1_8_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_4_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_4_1、SWOUT_1_4_1、LWIN_1_4_1、LWOUT_1_4_1、Rn_1_4_1）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_4_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1、SHF_1_10_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_5_1、SWC_1_10_1）(单位：百分比)、土壤温度（TS_1_5_1、TS_1_10_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_5_1，SWP_1_10_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_5_1、EC_1_10_1）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PPFD_1_1_1）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time_1_4_1）（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）；缺失或异常数据用-6999代替；2021.6.13-3021.9.8日，由于电线被老鼠咬断，导致所有传感器数据缺失；2021.1.4-2021.9.8日，8m风速风向传感器、5/10cm土壤温/湿/电导率传感器、5/10土壤水势传感器、4m红外地温传感器故障（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：2021-8-20 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2021年1月1日至2021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_1_2_1、WS_1_4_1、WS_1_8_1、WS_1_16_1、WS_1_32_1、WS_1_48_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_2_1、WD_1_4_1、WD_1_8_1、WD_1_16_1、WD_1_32_1、WD_1_48_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_2_1、Ta_1_4_1、Ta_1_8_1、Ta_1_16_1、Ta_1_32_1、Ta_1_48_1和RH_1_2_1、RH_1_4_1、RH_1_8_1、RH_1_16_1、RH_1_32_1、RH_1_48_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_4_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_4_1、SWOUT_1_4_1、LWIN_1_4_1、LWOUT_1_4_1、RN_1_4_1）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_4_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1、SHF_1_10_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_5_1、SWC_1_10_1、SWC_1_20_1、SWC_1_40_1、SWC_1_60_1、SWC_1_80_1）(单位：百分比)、土壤温度（TS_1_5_1、TS_1_10_1、TS_1_20_1、TS_1_40_1、TS_1_60_1、TS_1_80_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_5_1、SWP_1_10_1、SWP_1_20_1、SWP_1_40_1、SWP_1_60_1、SWP_1_80_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_5_1、EC_1_10_1、EC_1_20_1、EC_1_40_1、EC_1_60_1、EC_1_80_1）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PPFD_1_4_1）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time_1_4_1）（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）；缺失或异常数据用-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。如，时间为：2021-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日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994m。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_1_4_1、WS_1_8_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_4_1、WD_1_8_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_4_1、Ta_1_8_1和RH_1_4_1、RH_1_8_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_4_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_4_1、SWOUT_1_4_1、LWIN_1_4_1、LWOUT_1_4_1、RN_1_4_1）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_4_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1、SHF_1_10_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_5_1、SWC_1_20_1）(单位：百分比)、土壤温度（TS_1_5_1、TS_1_20_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_5_1，SWP_1_20_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_5_1，EC_1_20_1）（单位：微西门子/厘米）光合有效辐射（PPFD_1_4_1）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time_1_4_1）（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）；缺失或异常数据用-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。如，时间为：2021-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2021年1月1日至2021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2m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_1_8_1）(单位：米/秒)、风向（WD_1_8_1）(单位：度)、空气温湿度（Ta_1_8_1和RH_1_8_1）(单位：摄氏度、百分比)、气压（PA_1_1_1）(单位：百帕)、降水量（P_1_4_1）(单位：毫米)、四分量辐射（SWIN_1_4_1、SWOUT_1_4_1、LWIN_1_4_1、LWOUT_1_4_1、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（TC_1_1_1）(单位：摄氏度)、土壤热通量（SHF_1_5_1）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（SWC_1_20_1）(单位：百分比)、土壤温度（TS_1_20_1）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_1_20_1）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_1_20_1）（单位：微西门子/厘米）光合有效辐射（PPFD_1_4_1）(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）；缺失或异常数据用-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。如，时间为：2021-6-10 10:30。
赵长明, 张仁懿
本数据集综合了2014年珠峰、林芝、纳木错（探空观测时段为6月、8月和11月的 08时，14时和20时）站点和2019年第二次青藏高原科考“地-气相互作用与气候效应”立体综合加强期观测试验狮泉河（探空观测时段为5月、7月和10月的02时， 08时，14时和20时）站点探空观测数据。本数据是由位温、比湿、风速、风向和相对高度组成的梯度观测数据，数据采集频率为2s，使用时间均为北京时，数据完整性文件命名规则为：年份+要素.xlsx。
李茂善, 马耀明, 胡泽勇, 陈学龙, 孙方林, 马伟强
1）数据内容：2001-2018年南极冰盖近地面月气温时空数据集。 2）数据来源及加工方法：利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)地表温度测量数据，结合119个气象站的现场气温记录，利用神经网络模型重建了南极冰盖(AIS)近地面气温数据，分辨率为0.05°×0.05°，时间尺度为2001-2018。 3）数据质量描述：精度优于ERA5再分析资料。 4）数据应用成果及前景：该数据库可用于研究南极冰盖近地面气温的时空分布特征，研究SAM和ENSO等对南极气温年际变化的影响。此外，由于数值天气预报模式输入的独立性，该数据集有可能用于气候模式验证和数据同化。
张雪影
数据集为中国多情景多模式逐月平均气温数据，空间分辨率为0.0083333°(约1km)，时间为2021年1月-2100年12月。数据为NETCDF格式。数据是根据IPCC耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）发布的全球>100 km气候模式数据集以及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。数据采用IPCC最新发布的SSP情景(SSP119、SSP245、SSP585),每个情景包含三个GCMs（EC-Earth3、GFDL-ESM4、MRI-ESM2-0）气候数据，数据集包含的地理空间范围是中国主要陆地，不含南海岛礁等区域。单位为0.1℃。文件命名是GCM_SSP_tmp-30s-序号.nc，30s即0.0083333°，序号从1-40，序号1表示2021.1-2022.12，依次表示年份；以EC-Earth3_ssp119_tmp-30s-1.nc文件为例，表示SSP119情景下EC-Earth3气候模的1km分辨率2021.1-2022.12逐月均温数据，含24个图层。欲更深入的理解数据请参阅文献引用方式下的数据作者已发表的论文。
彭守璋
近地表气温是反映气候变化的重要物理参数。为了获得中国地区高时空分辨率的日数据(Tmax、Tmin和Tavg)，我们充分分析了各种现有数据(再分析数据、遥感数据和原位数据)的优缺点。针对不同的天气条件建立了不同的Ta重建模型，并通过建立不同区域的修正方程进一步提高数据精度。最后，获得了1979 - 2018年中国逐日气温数据集(Tmax、Tmin和Tavg)，空间分辨率为0.1°。 对于Tmax，使用原位数据的验证表明，均方根误差(RMSE)范围为0.86°C至1.78°C，平均绝对误差(MAE)范围为0.63°C至1.40°C，皮尔逊系数(R2)范围为0.96至0.99。Tmin的RMSE为0.78°C ~ 2.09°C, MAE为0.58°C ~ 1.61°C, R2为0.95 ~ 0.99。对于Tavg, RMSE范围为0.35°C ~ 1.00°C, MAE范围为0.27°C ~ 0.68°C, R2范围为0.99 ~ 1.00。此外，利用多种评价指标分析Ta的时空变化趋势，Tavg增加幅度大于0.0°C/a，与全球变暖的总体趋势一致。 综上所述，该数据集具有较高的空间分辨率和可靠的精度，弥补了之前在高空间分辨率下缺失的温度值(Tmax、Tmin和Tavg)。该数据集也为研究气候变化，特别是高温干旱和低温冷害提供了关键参数。
方舒, 毛克彪
由于气象站点在三江流域内分布不均，并且多沿着交通干线，无观测数据的地区多，普通的空间插值方法难以获得准确的空间分布特征。基于WorldClim v2.1空间数据集中的气温数据，采用MATLAB语言读取三江流域研究区内空气温度数据，进行计算并输出为GIS格式的数据，采用ArcGIS软件实现三江流域2007-2018年平均气温状况的空间分布数据集。通过该数据集，有效解决了三江流域因地势复杂、高山峡谷众多导致气象站点在区内分布不均的问题，可较好的反映三江流域空气气温的2007-2018年长期的平均分布状况。
刘明浩
气温是重要的外动力环境要素之一。收集研究区三江流域内典型区域10处气象观测站点五道梁、沱沱河、曲麻莱、那曲、玉树、丁青、昌都、巴塘、得荣、丽江的气温日值数据，对收集数据进行筛选、剔除、分类计算等加工程序，获得研究区关键区域的年平均气温外动力环境因素2000-2020年时序数据集，通过该数据集，可反映三江流域关键区2000-2020年年平均气温变化规律及趋势，了解影响青藏高原滑坡的外动力因素气温的变化情况。
刘明浩
本数据集的制备是基于提出的针对藏东南冰川地区的全天候地表温度数据降尺度方法，通过分析全天候地表温度与其时空影响因子高程、地表覆盖类型、植被指数、积雪指数、地表反射率等数据之间的关系，构建了全天候地表温度的降尺度模型，将全天候地表温度产品的空间分辨率由1 km提升至250 m。通过地面站点实测数据进行验证，验证结果表明降尺度地表温度在站点处的RMSE白天与夜间分别为2.25 K、2.16 K左右，较原始1 km地表温度产品精度提升约0.5 K。图像质量指数的计算结果表明降尺度地表温度不仅获得了大量的细节热信息，而且在空间格局和幅值上与原始1 km地表温度保持了高度的一致性。本数据集对藏东南冰川地区高分辨率全天候地表温度生成和灾害监测具有一定的意义。
周纪, 黄志明, 钟海玲, 唐文彬
波密县天摩沟地面气象数据是由布置在帕隆藏布流域天摩沟中游的气象监测点采集获得的，数据采集时间为2020年。数据主要内容包括天摩沟雨量和气温观测数据，雨量数据通过HOBO雨量计采集得到，HOBO雨量计为翻斗式雨量计，每0.2mm降雨量记录为一次事件，输出记录的事件次数，事件次数乘以0.2mm即为雨量值；气温由数据记录仪中内置的一个10位分辨率温度传感器测量，采集方式为每小时采集存储一次，可以获得气温小时均值。该数据质量可靠、精度较高，可用于反映天摩沟雨量和气温实时变化动态，监测泥石流起动临界条件，预报该地区未来泥石流事件发生的可能性。
侯伟鹏
该数据集记录了阿里荒漠环境综合观测研究站观测场内（33°23.42′ N, 79°42.18′ E, 4270 m asl）2019-2020年的气象数据，数据时间分辨率为天。包含如下基本参数：气温（℃）、相对湿度（%）、风速（m/s）、风向（°）、气压（hPa）、降水量（mm）、水汽压（Kpa）、向下短波辐射（W/m²）、向上短波辐射（W/m²） 、向下长波辐射（W/m²） 、向上长波辐射（W/m²） 、净辐射（W/m²）、地表反照率（%）、土壤温度（℃）、土壤含水量（％）。 观测仪器的传感器型号：大气温度和湿度：HMP45C；降水：T200-B；风速和风向： Vaisala 05013；净辐射：Kipp Zonen NR01；气压：Vaisala PTB210；土壤温度：109温度探头；土壤含水量：CS616。数据采集器：CR 1000。原始数据的时间分辨率为30 min。 该数据可供从事气象、大气环境或生态等研究的科研人员使用。
赵华标
该气象数据为中国科学院珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站观测场内（86.56°E， 28.21°N，4276m）2019-2020年观测的气温、相对湿度、风速、降水量、气压、辐射、土壤温湿度等基本气象数据。降水量为日累计值。 所有数据严格按照仪器操作规范进行观测和采集，在加工生成数据时，剔除了一些明显的误差数据。 该数据可供从事气象、大气环境或生态等研究的学生和科研人员使用（注意：使用时必须在文章中标明数据来源于中国科学院珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站，Qomolangma Station for Atmospheric and Environmental Observation and Research, Chinese Academy of Sciences (QOMS/CAS)）
席振华
冰川区域内的近地表气温变化和温度预测的可靠性是水文和冰川学研究的重要问题，由于缺乏高海拔观测，这些问题仍然难以捉摸。本研究基于从 6 个不同流域的 12 个自动气象站、43 个温度记录仪和 6 个国家气象站收集的 2019 年气温数据，展示了不同冰川/非冰川地区的气温变化，并评估了不同温度预测的可靠性，以减少消融估计中的误差。结果表明，不同气候背景下温度递减率 (LRs) 的空间异质性很大，最陡峭的 LRs 位于寒冷干燥的青藏高原西北部，最低的 LRs 位于受暖湿季风影响的青藏高原东南部。青藏高原西部和中部高海拔冰川区的近地表气温受下降风的影响较小，因此可以从冰川外的记录中线性预测。相比之下，青藏高原东南部温带冰川上盛行的局地降风风对环境气温的降温作用明显，因此，冰川上气温明显低于同等海拔的非冰川地区。因此，来自低海拔非冰川站的线性温度预测可能导致正度日数高估 40%，特别是对于流线距离长且冷却效果显着的大型冰川。这些发现提供了值得注意的证据，表明在估算青藏高原冰川融化时，应仔细考虑不同气候条件下高海拔冰川的不同 LR 和相关冷却效应。
杨威
数据采集于海北高寒草甸生态系统研究站样地（101°19′E，37°36′N，海拔3250m），位于青藏高原东北隅祁连山北支冷龙岭东段，高寒草甸是该地区主要的植被类型。数据记录了高山植物冠层上方光照、空气温湿度以及风温风速数据。通过LI-190R 光合有效辐射传感器（LI-COR，Lincoln NE，USA）和LR8515数据采集器（Hioki E. E. Co., Nagano, Japan）记录高山植物冠层上方辐射强度，记录间隔为每秒一次。用S580-EX温湿度记录仪（深圳华图）以及万向风速记录仪（北京天建华仪）记录空气温湿度以及风温风速的日动态，记录间隔为每三秒一次。记录时间为从北京时间7月13日10点至8月17日21点，由于每日需要使用USB存储时间以及更换电池，所以每日有3-5min的数据缺失，缺失的时间段不固定。目前该数据暂未发表。通过研究该数据可以进一步探讨高山植物叶片所处的微环境以及可能的对叶片生理反应的影响。
唐艳鸿, 郑天宇
本数据为基于WRF模式4.1.2版本和WRFDA同化系统4.1.2版本建立的中亚区域再分析资料，变量包含气温、气压、风速、降水、辐射。再分析的建立使用了循环同化的方式，每6小时使用3DVAR同化一次，同化的资料包括常规大气观测和卫星辐射资料。其中常规资料主要来源为GTS，来源包括人工站、自动站、探空和飞机报，观测要素包括气温、气压、风速和湿度。卫星观测包括反演数据和辐射数据，反演数据主要为极轨气象卫星（NOAA-18、NOAA-19、METOP-A和METOP-B）反演的云导风，并重采样到54km水平分辨率；辐射数据包含了MSU、AMSU和MHS等微波辐射和HIRS红外辐射数据。模拟采用双层嵌套的方式，水平分辨率分别为27公里和9公里，垂直方向共38层，模式层顶为10hPa。模式的侧边界条件由ERA-Interim再分析逐6小时的分析场提供，模式使用的物理方案为Thompson微物理方案，CAM辐射方案，MYJ边界层方案、Grell对流方案和Noah陆面模式。本资料覆盖区域包括中亚地区的哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦五个国家以及里海、咸海、巴尔喀什湖、伊萨克湖等中亚地区的湖泊，可用于该区域的气候、生态、水文等方面的研究。以中亚地区台站观测的降水为参照，本数据的模拟效果和融合降水产品MSWEP相似，优于ERA5和ERA-Interim。
姚遥
该数据主要为中国科学院藏东南站2014年4月架设位于昌都市八宿县然乌镇阿日村，然乌中湖边的气象站的气温数据，地理位置96.7699E, 29.4364N，3920m. 仪器探头型号为HMP155A，探头距离地表2m，下垫面为高寒草甸，部分原始数据有缺失，通过同样位于该地的通量站以及附近的四道班气象站和气象局的然乌站进行矫正，插值得到。 该数据为区域内少有的可共享数据，该数据可作为区域气候、河流、湖泊、冰川、生态等的背景基础数据。 数据使用时，文章中应该体现中科院藏东南站，更高精度的数据可以和数据作者联系。
罗伦
基于台站历史逐日最高温数据以及再分析资料数据集，发展了一个基于一阶自回归和多元线性回归模型的逐日最高温统计降尺度模型，并由全球气候模型（CNRM-CM6-1）的 IPCC CMIP6 情景数据驱动该统计降尺度模型，预估中亚65个台站2015-2100年5种热浪指数（热浪事件数 （HWM），热浪频数（HWF）， 热浪强度（HWM）， 热浪最大持续时间（HWD），热浪振幅（HWA））的未来变化情景。最终获得2015-2100年四种排放情景下（SSP126，SSP245，SSP370，SSP585），中亚65个台站热浪变化情景数据集。
范丽军
中亚西亚野外气象站观测数据集（2019-2020）包括哈萨克斯坦（5个站），吉尔吉斯斯坦（1个站），塔吉克斯坦（3个站），乌兹别克斯坦（1个站），伊朗（2个站）共12个野外气象观测站的气象月数据，涉及21个观测指标：月平均气温（TA）、月平均气压（PA）、月平均相对湿度（RH）、月总降雨量（Pr）、月平均风速（WS）、月平均风向（WD）、0cm月平均土壤温度（TS1）、5cm月平均土壤温度（TS2）、10cm月平均土壤温度（TS3）、15cm月平均土壤温度（TS4）、20cm月平均土壤温度（TS5）、40cm月平均土壤温度（TS6）、60cm月平均土壤温度（TS7）、100cm月平均土壤温度（TS8）、月总太阳总辐射（SR）、月总反射辐射（GR）、月总紫外辐射（UVR）、月总净辐射（NR）、月总光合有效辐射（PAR）、月总土壤热通量（HF）、月总日照时长（SD）。 12个野外站涵盖农田、森林、草地、沙漠、荒漠、湿地、高原、山地等不同生态系统类型，资料时间长度从2019年10月开始，至2020年12月。本数据集由地面气象观测站收集到的气象原始数据经筛查和审核后，进行格式转换后获得，数据质量良好。中亚地区气候类型多样，生态环境脆弱，气象灾害频繁，本数据集的建立对于开展长期的中亚生态环境监测、防灾减灾、中亚地区气候变化与生态环境等领域的研究提供了数据支撑，目前已经在中亚生态环境监测研究中获得了应用。
李耀明
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