该数据集描述了雅鲁藏布江流域的降水时空分布，融合了 CMA、GLDAS、ITP-Forcing、MERRA2、TRMM五套再分析降水产品和卫星降水产品， 并结合流域内9个国家气象站和166个水利部雨量筒的观测降水制作而成，时间范围为1981-2016年，时间分辨率为3 h，空间分辨率为5 km，单位是mm/h。该数据将为雅江流域的研究提供更好的数据支撑，可用于研究流域水文过程对气候变化的响应等领域。具体使用信息请看随数据一同上传的说明文档。
汪远伟, 王磊, 李秀萍, 周璟
本数据为中亚大湖区2017年逐6小时分辨率常规和卫星资料。其中常规资料包含中亚大湖区及其周边地区（中国、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、阿富汗、俄罗斯、伊朗、巴基斯坦、印度等）的地面台站和探空站点观测，观测要素包含气温、气压、风速和湿度，每个时次的站点数平在600个左右，站点间距离在10-100km之间；卫星资料来源于极轨气象卫星（NOAA-18、NOAA-19、METOP-A和METOP-B）反演的云导风，并重采样到30km水平分辨率。云导风通过追踪示踪云的移动来估计风速，由示踪云的高度确定风场高度。本数据全部来源于全球电信系统Geostationary Tether Satellite（GTS），经过质量控制剔除了质量较差的观测资料。该数据可应用于中亚大湖区的资料同化，也可用于检验和评估模式对中亚大湖区的数值模拟。
姚遥
青藏高原的水土资源匹配数据，由站点气象数据（2008-2016年，国家气象数据共享网）经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据，利用土地利用的不同土地类型，根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量；以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据，根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性，数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。
董凌霄
中亚地区气温和辐射数据时间分辨率为月尺度，空间分辨率分别为0.5度和0.05度，采用GCS_WGS_1984投影坐标系统。其中，辐射数据计算采用了GLDAS的下行短波辐射、空气温度数据和空气水汽压数据、MOD11C3的地表温度/发射率数据、MCD43C3地表反照率数据和ASTER_GEDv4.1比辐射率数据计算得到；温度数据计算采用了MOD06_L2云产品和MOD07_L2大气剖面数据计算得到。本数据基于先进的遥感算法，充分利用目前精度较高的遥感数据和产品，区别于传统的气候模式对气候要素的估算原理。本数据可用于中亚地区水资源时空变化特征、农业水资源供需关系分析和水资源开发潜力评估等。
宋进喜, 蒋晓辉
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品（MOD13Q1 collection6）估算的三江源国家公园区域的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。共用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为2001年至2020年。空间分辨率为250m。数据中包含4个子文件夹，CJYYQ_phen是三江源国家公园长江源园区的物候结果，HHYYQ_phen是三江源国家公园黄河源园区的物候结果，LCJYYQ_phen是三江源国家公园澜沧江源园区的物候结果，SJY_phen是整个三江源区域的物候。 数据格式为geotif，建议使用arcmap或者Python+GDAL浏览和处理数据。
王旭峰
1) 数据内容：为了描述青藏高原上的大气水资源，我们提供了两个变量。 一种叫做大气柱水汽收入（CWI），定义为单位面积大气柱水汽通量散度和地表面蒸发之和。 CWI变量为0.25×0.25度网格资料，单位为kg/m2或毫米。 另一个是大气水塔指数（AWTI），是整个TP区域大气水资源净收入的总和，AWTI即cwi乘以高原（75-105E， 25-40N， altitude> 2.5km）格点面积之和，单位为Gt. 2) 数据来源：基于ERA5再分析数据产品计算得到 3) 数据质量描述：ERA5是目前精度较高的再分析数据 4) 数据应用成果及前景: 上述两个变量提供了高原大气中水汽净收入量，
阎虹如
为了了解北半球气温变化的时空变化特征，该研究用 CRU（Climatic Research Unit）网格数据计算了 30 年（1971-2000）年平均气温的空间分布。年平均气温随着纬度的升高而降低，变化范围从大于 30 °C 到小于-25 °C。在相同纬度地区，高海拔地区（比如青藏高原、蒙古高原和西西伯利亚山区）的年平均气温凸显低温的趋势。同时我们完成了分辨率为0.5 °× 0.5 °北半球1901-2016年间的年平均气温变化趋势分布图。
尹国安, 石亚亚
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N，海拔1556m。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2m处；翻斗式雨量计安装在塔西侧约8m处，架高2.5m；四分量辐射仪安装在12m处，朝向正南；两个红外温度计安装在12m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，其中两块（Gs_2、Gs_3）埋设在棵间，一块（Gs_1）埋设在植株下面；平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处，朝向正南，距离塔体2m处；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处，在距离气象塔2m的正南方；光合有效辐射仪安装在12m处，探头朝向是垂直向上；另有四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内，冠层上方安装在12m（探头垂直向上和向下方向各一个）、冠层内安装在0.3m（探头垂直向上和向下方向各一个）高处，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)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、平均土壤温度（TCAV）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度) 、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、冠层上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)和冠层下向上与向下光合有效辐射（PAR_D_up、PAR_D_down）(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），若出现数据的缺失，则由-6999标示；2018.9.17-11.7由于采集器的问题，气象梯度部分的数据缺失；由于采集器通道问题，平均土壤温度TCAV数据在11月7日后数据不正确。（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：2018-6-10 10:30。 黑河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)。
李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
吉尔吉斯斯坦西天山Kara-Batkak冰川气象站（42°9'46″N，78°16'21″E，3280m）。 观测数据包括逐时气象要素（气温(℃)、气温最高(℃)、气温最高出现时间、气温最低(℃)、气温最低出现时间、0.1mm小时雨量(mm)、0.5mm小时雨量(mm)、瞬时风向(°)、瞬时风速(m/s)、2分钟风向(°)、2分钟风速(m/s)、10分钟风向(°)、10分钟风速(m/s)、最大风速时风向(°)、最大风速(m/s)、最大风速时间、极大风速时风向(°)、极大风速(m/s)、极大风速时间、分钟内极大瞬时风速风向(°)、分钟内极大瞬时风速(m/s)、相对湿度(%)、最小相对湿度(%)、最小相对湿度出现时间、水气压(hPa)、露点温度(℃)、气压(hPa)、海平面气压(hPa)、气压最高(hPa)、气压最高出现时间、气压最低(hPa)、气压最低出现时间）。 气象观测要素，经过积累和统计，加工成气候资料，为农业、林业、工业、交通、军事、水文、医疗卫生和环境保护等部门进行规划、设计和研究，提供重要的数据。
霍文
该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站气象要素观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E,41.9903N，海拔874m。空气温度、相对湿度传感器架设在28m处，朝向正北；气压计安装在地面上的防撬箱内；翻斗式雨量计安装在28m处；风速与风向传感器架设在28m，朝向正北；四分量辐射仪安装在24m处，朝向正南；两个红外温度计安装在24m处，朝向正南，探头朝向是垂直向下；两个光合有效辐射仪安装在24m处，朝向正南，探头垂直向上和向下方向各一个；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤水分探头埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处，在距离气象塔2m的正南方；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处，在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有：空气温湿度（Ta_28m、RH_28m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_28m）(单位：米/秒)、风向（WD_28m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm、Ts_160cm、Ts_200cm、Ts_240cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm、Ms_160cm、Ms_200cm、Ms_240cm）(单位：体积含水量，百分比)、向上与向下光合有效辐射（PAR_up、PAR_down）(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），若出现数据的缺失，则由-6999标示； 由于采集器内部电池供电不足，导致1月6日至9日，11月10日至12月14日间数据间断出现一些缺失；（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：2018-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称 黑河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, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊
本数据集是基于MODIS数据进行处理和分析后得到，通过改进不同下垫面下的不同积雪提取算法，提高了积雪范围识别精度，同时利用隐马尔科夫去云算法和SSM/I雪水当量结合，最终生成完全无云的逐日积雪面积产品。取值范围： 1：积雪；0 非积雪。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2000年2月24日至2019年12月31日。 数据格式为geotiff，推荐使用Arcmap或python +GDAL打开和处理数据
郝晓华
本数据为RCP4.5情景下的月干燥指数数据集（Aridity Index, AI）。AI数据为降水与潜在蒸散发的比值。本数据由14个模式平均计算得到。这14个模式分别为：CanESM2；CCSM4；CNRM-CM5；CSIRO-Mk3-6-0；GISS-E2-R；HadGEM2-CC；HadGEM2-ES；inmcm4；IPSL-CM5A-LR；MIROC5；MIROC-ESM-CHEM；MIROC-ESM；MPI-ESM-LR；MRI-CGCM3。空间分辨率为全球2度*2度，时间分辨率为2020年1月-2099年12月。该数据集即可用于中亚大湖区未来干湿变化情景分析，也可用于全球其他区域在未来情景下的干湿过去和格局的分析。
华丽娟
本数据集包含从2017年1月1日到2018年12月31日，纳木错台站观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射等日值。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 该数据的服务对象为从事大气物理、大气环境、气候、冰川、冻土等学科科学研究和人才培养的专业人员。主要应用于冰川学、气候学和环境变化、寒区水文过程以及冻土学等学科领域。 测量参数的单位和精度如下： 空气温度，单位：℃，精度：0.1℃； 空气相对湿度，单位：%，精度：0.1%； 风速，单位：m/s，精度：0.1m/s； 气压，单位：hPa，精度：0.1hPa； 降水，单位：mm，精度：0.1mm； 总辐射，单位：W/m2，精度：0.1W/m2。
王君波, 邬光剑
该数据集记录了阿里荒漠环境综合观测研究站，2017-2018年气象数据集，数据时间分辨率为天。包含如下基本气象参数：气温（距地面1.5米，半小时观测一次，单位：摄氏度）、相对湿度（距地面1.5米，半小时一次，单位：%）、风速（距地面1.5米，半小时一次，单位：米/秒）、风向（距地面1.5米，半小时一次，单位：度）、气压（距地面1.5米，半小时一次，单位：hPa）、降水量（24时一次，单位：毫米）、水汽压（单位：Kpa）、蒸发（单位：毫米）、向下短波辐射（单位：W/m²）、向上短波辐射（单位：W/m²） 、向下长波辐射（单位：W/m²） 、向上长波辐射（单位：W/m²） 、净辐射（单位：W/m²）、地表反照率（单位：%）。 数据采集地点：中国科学院青藏高原研究所阿里荒漠环境综合观测研究站观测场，经度：79°42'5"；纬度：33°23'30"；海拔：4264米。 数据从阿里站自动气象站直接下载，其中降水数据是自动雨雪量计和人工观测校正得到每天的降水量，其它均为半小时的观测值经平均得到逐日均值。 观测仪器型号：温度和湿度：HMP45C空气温湿度探头；降水：T200-B雨雪量仪传感器；风速和风向： Vaisala 05013风速风向传感器；净辐射：Kipp Zonen NR01净辐射传感器；气压：Vaisala PTB210大气压传感器。采集器型号：CR 1000，采集时间：30分钟。 本数据表是由专人根据观测记录进行加工和质量控制。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，在加工生成数据表时，剔除了一些明显误差数据
赵华标
数据内容：本数据集包括1998-2017年青藏高原逐年的气温和降水格点数据，是进行气候变化及其对生态环境影响的基础性数据。数据来源及加工：源数据来自基于国家气象信息中心基础资料专项最新整编的中国地面高密度台站（2400多个国家级气象观测站）的气温和降水日值资料，对缺测站点进行预处理之后，利用ANUSPLIN软件的薄盘样条法 (TPS，Thin Plate Spline)进行空间插值，生成青藏高原及200km缓冲区空间分辨率1km的年值格点数据。数据应用：该数据可用于气候变化对生态环境影响的研究中。
丁明军
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
本数据集是一个包含接近36年（1983.7-2018.12）的全球高分辨率地表太阳辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据以及MODIS气溶胶和反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比ISCCP-FD、GEWEX-SRB和CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来地表过程模拟的研究和光伏发电的应用。
唐文君
本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，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）。本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，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）。
王磊
三极气溶胶类型数据产品是综合利用MEERA 2同化资料和主动卫星CALIPSO产品经过一系列数据预处理、质量控制、统计分析和对比分析等过程而融合得出的气溶胶类型结果。该气溶胶类型融合算法的关键是对CALIPSO气溶胶类型的判断。气溶胶类型数据融合时根据CALIPSO气溶胶类型的种类和质控，并参考MERRA 2气溶胶类型得到最终的三极地区气溶胶类型数据（共12种）和质量控制结果。该数据产品充分考虑了气溶胶的垂直分布以及空间分布，具有较高的空间分辨率（0.625°×0.5°）和时间分辨率（月）。
赵传峰
基于WRF模式，以ERA5再分析资料为初始和边界场，通过动力降尺度的方法，初步获得了青藏高原高分辨率低层大气结构和地气交换数据集。该数据集时间范围为2014年8月1日－8月31日，时间分辨率1小时，水平范围25oN-40oN，70oE-105oE，水平分辨率为0.05°。数据格式为NetCDF，每一小时数据输出一个文件，文件以日期命名。低层大气结构数据包含温度、相对湿度、水汽混合比、位势高度、经向风、纬向风气象要素，垂直方向为34层等压面；地气交换数据集包含地表接收的向上/向下短波辐射、向上/向下长波辐射、地表感热和通量、2米气温和水汽混合比、10米风等。该数据集可对青藏高原天气过程和气候环境研究提供数据支撑。
马舒坡
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0931-4967287
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