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
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
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
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
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
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
1) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020），包括地表温度（Land surface temperature）、地表降水率（Mean total precipitation rate）、下行短波辐射（Mean surface downward long-wave radiation flux）以及下行长波辐射（Mean surface downward short-wave radiation flux）4个气象要素。 2) 该数据集以ERA5再分析数据为基础，辅以MODIS NDVI、MODIS DEM、FY3D MWRI DEM数据产品。通过多元线性回归方法对ERA5再分析数据进行降尺度处理，最后通过重采样生成。 3) 青藏高原地面气象驱动数据集（2019-2020）各数据要素均以TIFF格式存储，时间分辨率包括（每日、每月、每年），空间分辨率统一为0.1°×0.1°。 4) 本数据方便不会使用.nc格式的此类同化数据的科研人员和学生使用。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。
朱立平, 杜宝隆
中亚的生态系统脆弱，自然灾害频发，水资源短缺，冰川加速融化，是气候变化敏感区之一。在评估该地区的脆弱性、影响性和适应性时，急需高分辨率的气候预估数据集。为此，我们对来自CMIP5的三个偏差订正后的全球气候模式（MPI-ESM-MR、CCSM4和HadGEM2-ES），在中亚地区开展了9千米的动力降尺度，继而生产了一个中亚高分辨率气候预估数据集，将其命名为HCPD-CA（High-resolution Climate Projection Dataset in Central Asia）。它的历史时段是1986-2005，未来时段是2031-2050，排放情景是RCP4.5。这个数据集有4个静态变量和10个常被用于驱动生态和水文模型的气象要素。静态变量有地形高度（HGT, m）、土地利用类型（LU_INDEX, 21 categories）、陆地水体（LANDMASK, 1代表陆地, 0代表水体）和土壤类型（ISLTYP, 16 categories）。10个气象要素是日降水量（PREC，mm/day）、2米日平均/最高/最低温（T2MEAN/T2MAX/T2MIN，K）、2米日平均相对湿度（RH2MEAN，%）、10米日平均维向和经向风（U10MEAN/V10MEAN，m/s）、日平均向下短波/长波辐射（SWD/LWD，W/m2）和日平均地表气压（PSFC，Pa）。评估结果显示：这个数据产品在描述中亚各个气象要素的平均态上有很高的质量，这保证了其可用性。未来气候变化的主要特征是：升温剧烈（年均温升高1.62-2.02℃），向下短波和长波辐射显著增强，其他气象要素变化很小。HCPD-CA数据集可被用于评估未来气候变化对中亚的多方面影响，特别是在生态和水文系统上。
邱源
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