该数据集包含了2021年1月1日至2021年12月31日青海湖流域水文气象观测网青海湖鱼雷发射基地站气象要素梯度观测系统数据。但是由于2021年青海省于研究站点鱼雷发射基地进行翻修,打造鱼雷发射基地的红色旅游区。该站点所有仪器于2021年5月30日全部拆除,准备于2022年7月重新安装。因此该站点2021年实际获得数据为2021年1月1日至2021年5月29日数据。2021年5月30日到12月31日数据缺失。站点位于青海省青海湖二郎剑景区鱼雷发射基地,下垫面是青海湖水面。观测点经纬度为:东经 100° 29' 59.726'' E,北纬 36° 35' 27.337'' N,海拔3209m。风速/风向架设在距湖面14m处,共1层,朝向正北;空气温度、相对湿度传感器分别架设在距湖面12m、12.5m处,共2层,朝向正北;翻斗式雨量计安装在距湖面10m处;四分量辐射仪安装在距湖面10m处,朝向正南;一个红外温度计安装在距湖面10m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;湖水温度探头设在水下0.2, 0.5, 1.0, 2.0, and 3.0 m处;光合有效辐射仪安装在距湖面10m处,探头朝向是垂直向下,朝向正南。 观测项目有:风速(WS_14m)(单位:米/秒)、风向(WD_14m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_12m、Ta_12.5m和RH_12m、RH_12.5m)(单位:摄氏度、百分比)、降水量(Rain)(单位:毫米)、湖表辐射温度(IRT_1)(单位:摄氏度)、光合有效辐射(PAR)(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)、湖水温度(Tw_20cm、Tw_50cm、Tw_100cm、Tw_200cm、Tw_300cm)(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;由于冬季湖水结冰故将水温探头收回,故2021.1.1-2021.5.31期间无水温数据记录;(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:2018-1-1 10:30。
李小雁
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
不同相态降水(降雪、雨夹雪和降雨)对地表水循环和能量收支产生不同性质影响。因此,对不同相态降水进行区分至关重要,特别是在气候变化背景下。基于Ding et al.(2014)提出的不同相态降水分离参数化方案和基于观测的逐日格点数据集(CN05.1),以湿球温度、相对湿度、地表气压和高程数据作为输入,我们生成了一套1961-2016年期间中国区域不同相态降水(降雪、雨夹雪和降雨)及其湿球温度阈值的逐日格点数据集,空间分辨率为0.25°。在此基础上,进一步计算了逐年降雪、雨夹雪和降雨总量。该数据可为冰冻圈科学、水文学、生态学和气候变化相关研究提供基础数据。
苏勃, 赵宏宇
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中游大满站的大孔径闪烁仪通量观测数据。中游大满站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪,北塔为BLS900的接收端和RR-RSS460的发射端,南塔为BLS900的发射端和RR-RSS460的接收端。观测时间为2021年1月1日至2021年12月31日。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内,下垫面是玉米、果园和大棚,以玉米为主。北塔的经纬度是100.3785E,38.8607N,南塔的经纬度是100.3685E,38.8468N,海拔高度约1556m。大孔径闪烁仪的有效高度24.1m,光径长度是1854m,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)。由于仪器维修、供电不足和信号问题,大孔径闪烁仪数据缺失的日期为: 2021.05.15-2021.06.10。 关于发布数据的几点说明:(1)中游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, 任志国, 谭俊磊, 张阳
本数据包含川藏铁路沿线及周边地区内所有子流域单元的十年一遇、二十年一遇、一百年一遇最大24h降水值,根据《中国地面气象站逐小时观测资料》中原始数据,对评估区域内逐年最大24h降水序列进行频率计算得到。数据根据1979-2018各栅格点逐时降雨过程累加得到逐年最大24h降水序列,拟合评估区域的降水频率曲线,求得十年一遇最大24h降水值,并使用GIS统计到子流域评估单元。可用于川藏铁路沿线及周边地区天气气候监测、气候变化研究、模式检验及水文预报等领域的研究。
王中根
本数据集整理和收集了川藏铁路沿线及周边地区实测和调查最大24H降雨量点数据。含有流域KID、station、省份、X坐标、Y坐标、rain、date等字段数据。共计43条记录。数据来源于中国暴雨统计参数图集(2006版)。将中国暴雨统计参数图集(2006版)实测和调查最大24H降雨量点数据在川藏铁路沿线及周边地区范围内的点人工数字化。原始数据精度是1°×1°网格数据,适用于全国范围设计暴雨综合研究。
王中根
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
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
本数据集整理和收集了川藏铁路沿线及周边地区实测和调查最大24H降雨量点数据。含有流域KID、station、省份、X坐标、Y坐标、rain、date等字段数据。共计43条记录。数据来源:《中国暴雨统计参数图集》(2006版)。加工方法:将中国暴雨统计参数图集(2006版)实测和调查最大24H降雨量点数据在川藏铁路沿线及周边地区范围内的点人工数字化。数据集内还包含了川藏铁路沿线评估区域内所有子流域单元的十年、二十年、百年一遇最大24h降水值(1950s-2010s),根据评估区域内逐年最大24h降水序列进行频率计算得到。加工过程中,规定操作人员严格遵守操作规范,同时由专人负责质量审查。经多人复查审核,其数据完整性、逻辑一致性、位置精度、属性精度、接边精度、现势性均符合国家测绘局制定的有关技术规定和标准的要求,质量优良可靠。
王中根
数据集为中国多情景多模式逐月降水量数据,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)的气候数据,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0.1mm。文件命名是GCM_SSP_pre-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_pre-30s-1.nc文件为例,表示SSP119情景下EC-Earth3气候模式的1km分辨率2021.1-2022.12逐月降水数据。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
“亚洲水塔”青藏高原(TP)的降水在区域水和能源循环中发挥着关键作用,对下游国家的水资源供应有重要影响。气象站点所获取的降水信息通常被认为是最准确的,但在地形复杂、环境恶劣的青藏高原中,气象站数据却十分有限。卫星和再分析降水产品可以为地面测量提供补充信息,特别是在大面积测量不足的区域。在这里,我们通过使用人工神经网络 (ANN) 和环境变量(包括海拔、地表压力和风速)确定各种数据源的权重来最优地融合站点、卫星和再分析数据。在 1998-2017 年期间,以每日时间尺度和 0.1° 的空间分辨率生成了一个多源降水 (MSP) 数据集横跨青藏高原。与其他四颗卫星产品相比,MSP与标准观测的日降水相关系数(CC)最高(0.74),均方根误差第二低,表明MSP的质量和数据合并的有效性方法。我们使用分布式水文模型进一步评估了青藏高原长江和黄河源头测量不佳的不同降水产品的水文效用。在 2004-2014 年期间,MSP 实现了每日流量模拟的最佳 Nash-Sutcliffe 效率系数(超过 0.8)和 CC(超过 0.9)。此外,基于多重搭配评估,MSP 在未测量的西部 TP 上表现最好。该合并方法可应用于全球其他数据稀缺地区,为水文研究提供高质量的降水数据。整个 TP 的左下角的经纬度、行数和列数以及网格单元信息都包含在每个 ASCII 文件中。
洪仲坤, 龙笛
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空间数据集中的降雨量数据,采用MATLAB语言读取三江流域研究区内降雨量数据,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年平均年降雨量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年降雨量的2007-2018年长期的平均分布状况。为区域内滑坡发育的外动力环境因素提供了基础。
刘明浩
降雨量是重要影响青藏高原三江流域滑坡稳定性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、丽江的降雨量月值数据,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降雨量外动力环境因素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年年年降雨量变化规律及趋势,了解影响青藏高原滑坡的外动力因素降雨量的变化情况。
刘明浩
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
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