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。
3110 2022-03-29
土壤水分是地气交互作用的重要边界条件，是全球观测系统提出的关键气候变量之一；植被光学厚度是微波辐射传输过程中衡量植被衰减特性的物理量，在表征植被水分与生物量动态变化中具有重要作用。 本数据集使用多通道协同反演算法获取SMAP观测的土壤水分与植被光学厚度。该算法利用参数间的自约束关系与通道间的理论转换关系进行地表参数反演，反演过程不依赖于其他辅助数据，并适用于多种不同载荷配置。本数据集的土壤水分反演结果包含了融化期的土壤水分含量与冻结期的液态水含量；同时反演了水平和垂直两个极化的植被光学厚度，是全球第一套具有极化差异的L波段植被光学厚度产品。 本数据集基于国际土壤水分观测网络发布的22个土壤水分密集观测站网进行验证，其中包含9个SMAP核心验证站点以及SMAP尚未使用的13个密集观测站点，结果发现MCCA土壤水分反演结果的ubRMSE（无偏均方根误差）明显优于MTDCA和SMAP官方产品（DCA、SCA-H和SCA-V），MCCA算法在其中21个站点表现优于MTDCA，19个站点优于DCA，16个站点优于SCA-H，15个站点优于SCA-V。
1072 2022-03-04
该数据集主要包括北温带湖泊在1985-2020年间4个时段的结冰观测频率值（ICO），以及湖泊所在位置、面积、高程等信息。其中，4个时间段分别为1985-1998（P1）、1999-2006（P2）、2007-2014（P3）以及2015-2020（P4），目的是提高计算时段内的“有效观测”次数，进而提高准确度。4个时段的ICO由各个时段内所有Landsat影像统计的“结冰”次数与“有效观测”次数的比值计算，其他的湖泊信息通过表格中的“Hylak_id”列与HydroLAKEs数据集相对应。此外，该数据仅保留了P1-P4均观测有效，且面积大于1平方千米的湖泊，约为3万个。该数据集可以反映近几十年来湖泊结冰情况对气候变化的响应。(详见论文)
2996 2021-10-09
第三极地区近期冰川变化因其对下游水资源供给的重要意义而成为周边各国政府关注的热点。第三极地区冰川表面高程变化数据产品基于获取于2000年的SRTM和2015年前后ASTER立体像对，在第三极地区范围内选了40余个典型冰川区来进行相应时段冰川表面高程估算。本产品共计估算了第三极地区超过14000条冰川2000-2015s时段内的表面高程变化，调查面积约占整个第三极地区冰川面积的25%。数据的覆盖范围为除阿尔泰山以外的整个第三极地区，空间分辨率为30m。
5613 2019-12-04
1. 数据内容（包括的要素及意义） 冰川厚度即冰川表面与冰川底部间的垂直距离。冰川厚度的分布不仅受冰川规模与冰下地形控制，同时也随着冰川对气候响应阶段不同而变化。数据包含冰川测线经纬度、高程、单点厚度、测量冰川冰体总储量、测量仪器型号等信息。 2. 数据来源与加工方法 冰川厚度主要来源于钻孔和探地雷达测厚（Ground-Penetrating Radar, GPR）。钻孔法即在冰面进行钻孔至冰下基岩，从而获得单点的冰川厚度；冰川雷达测厚技术则能精确地测量出测线上冰川厚度的连续分布，同时获取冰下基岩的地形特征，从而为冰川储量估算和冰川动力学研究提供必要的参数 3. 数据质量描述 冰川钻孔数据精度达到分米级。GPR雷达测厚由于冰川性质及底界面雷达信号强度差异，测厚精度理论上在5%-15%之间，。 4. 数据应用成果与前景 冰川厚度是获取冰下地形和冰川储量信息的先决条件。在冰川动力学数值模拟与模型研究中，冰川厚度是一个重要的基本输入参数。同时，冰川储量是表征冰川规模和冰川水资源状况的最直接参数，不仅对冰川水资源的准确评估和合理规划及有效利用十分重要，更对于区域社会经济发展和生态安全具有重要和深远
2857 2021-05-20
包括典型冰川（浪卡子县枪勇冰川：东经90.23°，北纬28.88°，海拔4898米，地表覆被为基岩；申扎县甲岗山冰川：东经88.69°，北纬30.82°，海拔5362米，地表覆被为碎石和杂草）水下20cm左右，绝对压力和水体温度。该自动水位计的数据采用USB离线获取的方式收集，初始记录时间为2021年6月19日20时00分，记录间隔为10分钟，2021年9月18日11:00现场下载数据。数据完整。
896 2021-12-14
包括典型冰川（浪卡子县枪勇冰川：东经90.23°，北纬28.88°，海拔4898米，地表覆被为基岩；申扎县甲岗山冰川：东经88.69°，北纬30.82°，海拔5362米，地表覆被为碎石和杂草）2019-2020年自动气象观测数据。枪勇冰川记录包含1.5米温度、1.5米湿度、2米风速、2米风向、地表温度等数据。该自动气象站的数据采用USB离线获取的方式收集，初始记录时间为2019年8月6日19时10分，记录间隔为10分钟，2019年10月24日现场下载数据，未能连接上。2020年12月20日16:30到现场下载数据，仍然无法连接到电脑，于是将数采仪取回带到北京后将数据读出。数据未缺失，但风速数据在2020年7月14日9:30之后有问题（极可能是风向标被破坏所致）。甲岗山冰川初始记录时间为2019年8月9日15时00分，记录间隔为1分钟，电源主要是通过蓄电池和太阳能板来维持。该自动气象站无内部存储，数据每小时通过GPRS上传至HOBO网站，由专人定期下载。2020年1月5日23:34，1.5米温湿度传感器出现异常，温度和湿度数据丢失。2020年6月30日21:20之后所有数据完全无法通过网站下载。2020年12月19日将数采仪取回，下载到2020年6月23日19:43至9月25日3:36的数据。之后更换温湿度传感器，于12月21日12:27重新开始观测。目前数据由三段组成（2019.8.9-2020.6.30；2020.6.23-2020.9.25；2020.12.19-2020.12.29），经检查，数据有部分缺失，个别数据因记录电池电压，时间上有重复，需要核对。甲岗山冰川前端气象观测数据使用美国ONSET 公司HOBO RX3004-00-01型号自动气象站采集，温湿度探头型号为S-THB-M002 ，风速风向传感器型号S-WSET-B ，地温温度传感器型号S-TMB-M006 。枪勇冰川前端气象观测数据使用美国ONSET 公司HOBO U21-USB型号自动气象站采集，温湿度探头型号为S-THB-M002 ，风速风向传感器型号S-WSET-B ，地温温度传感器型号S-TMB-M006 。
2229 2021-03-30
本数据集是在东绒布冰川通过野外架设气象站实测获得的气象观测资料，以excel形式存储，内含2个数据列表：Surface_energy_budget和Cycle。Surface_energy_budget数据集包括四分量辐射，风速风向温度湿度（1.5 m和2.5 m）。与辐射相关的气象要素为：向下短波、反射短波、向下长波、向上长波、净短波、净长波、净辐射、感热、潜热、地下传导热、云量（cloud index_根据Faiver et al. 2004, JGR）、南亚季风指数、反照率；Cycle列表，是5-7月气象要素的日循环值；第1行字段名称前缀“1”、“2”和“3”表示观测期的三个时段，分别是：1 May-28 May、29 May -16 June、17 June - 22 July。
1240 2021-03-22
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。
3291 2019-11-21
采用实地调查的方法，收集了青藏高原藏北那曲、东部若尔盖高原、风火山2015-2017年植被地上地下生物量及土壤碳氮数据，并对数据进行整理和初步分析。数据集主要包括不同增温梯度、不同海拔梯度（亚高山草甸、高山草甸、高山灌丛草甸）、不同水分梯度（沼泽湿地、退化沼泽、沼泽草甸、湿草甸、干草甸、退化草甸）和不同沙化程度（轻度沙化、中度沙化、重度沙化、完全沙化）下的高寒地区植被地上和地下生物量以及土壤碳含量。综合分析了以上不同梯度下植被生物量和土壤碳氮含量的差异和变化趋势。该数据集为了解及合理利用草地资源提供理论依据，也为探讨全球气候变化背景下高寒草地生产力预测提供有力支持。
4083 2019-01-09
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