该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集，源自2020年期间在祁连山南北坡开展的综合考察试验，空中观测以空中国王飞机为主，地基考察包括自动气象站、雨滴谱仪、微波辐射计、云雷达、探空秒数据等，其中自动气象站观测要素包括气温、气压、湿度、风向、风速、降水量，雨滴谱仪观测要素包括粒子谱、降水强度等，微波辐射计观测要素为大气温度、湿度廓线，云雷达观测要素主要为定点垂直观测数据，并开展气溶胶、雨水、冰雹、土壤样品采集，可为揭示西风-季风对祁连山云降水过程和大气水循环的影响研究提供数据支持。
付丹红
1，数据内容包含：年、月、日、小时、经度、纬度、高度、水汽通量的经向（uq）和纬向（vq）分量； 2，数据来源及加工方法：热带印度洋海洋大气综合科学考察关键断面GPS气象探空数据，通过相对湿度、风场、气压和高度计算水汽通量； 3，数据质量描述：垂向1秒间隔连续观测 4，数据应用成果及前景：通过掌握热带印度洋水汽输送的变化特征，研究印度季风雨带的变化特征，同时为季风和西风协同作用的分布特征研究提供数据基础。
王东晓
This dataset includes daily water vapor and precipitation isotopes (δ18O and δD) and daily meteorological parameters including temperature, relative humidity, vapor concentration, air pressure, and precipitation amount at Nanjing, eastern China. Water vapor isotopes (δ18Ov and δDv) were online measured during November 2012 to December 2018 by a Wavelength Scanned Cavity Ring-Down Spectrometer (WS-CRDS, model: Picarro L2120-i) at the Station for Observing Regional Processes of the Earth System of Nanjing University (SORPES-NJU, 32.12°N, 118.95°E, 55 m above sea level) on the Xianlin Campus of the Nanjing University, about 20 km east of downtown Nanjing in the Eastern China. The uncertainties were determined to be less than 0.2‰ for δ18Ov and 1.0‰ for δDv. Precipitation isotopes were also measured by Picarro L2120-i during September 2011 to December 2018, with the analytical uncertainty of less than 0.1‰ for δ18O and 0.5‰ for δD.
庞洪喜
分别于2014年4月和2016年5月在黄河源区（黄河沿以上）采集的21个湖泊（7个非热融湖塘，14个热融湖塘），在加拿大维多利亚Inno Tech Alberta实验室通过Delta V Advantage Dual Inlet/HDevice system 测试氢氧同位素丰度，同位素丰度表达为δ（‰）形式（相对于维也纳平均海水丰度） 测试误差：δ18O： 0.1‰，δD： 1‰ ，数据还包括通过Google earth engine中 Landsat 2017影像数据提取得到的湖泊面积和湖泊流域面积。 通过的长期气象资料数据（多年平均气温，多年平均相对湿度，多年平均年降水量，多年平均年水面蒸发量），基于水量平衡及同位素质量守恒模型（模型参数也包括在数据集中）对湖泊水文信息，包括蒸发/入流比例（E/I）和湖泊流域产水量（WY）进行估算。
万程炜
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
海陆热力差异是形成季风的重要原因，印度夏季风的建立与欧亚大陆和印度洋之间产生的海陆热力差异有关。对流层中高层青藏高原和热带印度洋的热力差异与印度夏季风的爆发及其年际和年代际变化紧密相关。青藏高原和热带东印度洋上空温度是对印度夏季风变化最敏感的两个区域，基于此，用500-200hPa温度场定义了一个青藏高原与印度洋热力差异指数： TCI = Nor[T(25°N-38°N, 65°E-95°E) - T(5°S-8°N, 65°E-95°E)] 其中，Nor表示标准化，T表示500hPa-200hPa温度场。 青藏高原与印度洋热力差异指数（TCI）分为逐候、月、夏季3种时间分辨率序列。它可以从多种时间尺度反映高原与北印度洋之间的热力差异及其与后期印度夏季风变率的关系。并且，与单独的青藏高原或印度洋热力状况相比，该指数表现得更好，指数大时，后期印度夏季风强度往往偏强。另外，TCI的逐候增量对印度季风的演变具有预测意义，TCI逐候增量超前印度季风指数3候开始显著相关，且超前15候的时候相关最大。同时，TCI逐候增量前25候平均值的大小对印度季风爆发的早晚有一定的预报意义。 资助项目： 中国科学院战略性先导科技专项泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设（XDA20060501 印度洋-第三极热力差异对季风的影响及其经向输送效应）
李张群, 肖子牛, 赵亮
本数据集为基于蒸散发互补方法建立的中国地表蒸散发产品(v1.5)，输入数据包括CMFD向下短波辐射、向下长波辐射、气温、气压，以及GLASS地表发射率和反照率、ERA5-land地表温度和空气湿度、NCEP散射辐射率等。本数据集时间跨度为1982年-2017年，空间范围为中国陆地区域。本数据集可为研究长时间尺度水循环和气候变化提供基础。 陆地实际蒸散发 (Ea)，单位: mm month-1。 时间分辨率为逐月； 空间分辨率为0.1°； 数据类型：NetCDF； 本数据仅为陆地实际蒸散发，不含水面。
马宁, Jozsef Szilagyi, 张寅生, 刘文彬
该数据集包含了2018年9月24日至2018年12月31日的兰州大学寒旱区科学观测网络瓜州站涡动相关仪观测数据。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。涡动相关仪的架高4m，采样频率是10Hz，超声朝向是正北向，超声风速温度仪（CSAT3）与CO2/H2O分析仪（Li7500A）之间的距离是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz，发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据，其处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性（Δst）和湍流相似性特征（ITC）的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后1h的数据；（3）剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟，一天48个数据，缺失数据标记为-6999。4月3日-4日涡动系统的Li7500A进行标定，导致数据缺失。 发布的观测数据包括：日期/时间Date/Time，风向Wdir（°），水平风速Wnd（m/s），侧向风速标准差Std_Uy（m/s），超声虚温Tv（℃），水汽密度H2O（g/m3），二氧化碳浓度CO2（mg/m3），摩擦速度Ustar（m/s），奥布霍夫长度L（m），感热通量Hs（W/m2），潜热通量LE（W/m2），二氧化碳通量Fc（mg/(m2s)），感热通量的质量标识QA_Hs，潜热通量的质量标识QA_LE，二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级（质量标识1-3数据质量好，4-6数据质量较好，7-8数据质量较差（较插补数据好）；9数据质量差）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xls格式存储。 观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
赵长明, 张仁懿
地表蒸散发（Evapotranspiration，ET）是连接着陆地能量平衡、水循环以及碳循环等的重要变量，地表蒸散发的准确获取有助于全球气候变化、作物估产、干旱监测等研究，并且对区域与全球的水资源规划管理具有重要的意义。地表蒸散发的获取方法主要包括地面观测、遥感估算、模式模拟与同化等。地面观测可以获得高精度的地表蒸散发数据，但观测站点的空间代表性十分有限；遥感估算、模式模拟与同化方法可以获得空间连续的地表蒸散发，但存在精度与时空分布格局合理性的验证问题。因此，本研究充分利用众多的高精度站点观测数据，结合多源遥感信息，将地面站点观测尺度扩展至区域上，获得高精度、时空分布连续的地表蒸散发量。 基于近年来开展的“黑河综合遥感联合试验”（WATER）、“黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验”（HiWATER）、所积累的站点观测数据（自动气象站、涡动相关仪、大孔径闪烁仪等），共选用36个站点（65个站年，分布图见图1），结合多源遥感数据（土地覆盖与植被类型图，叶面积指数、地表温度等）和大气驱动数据等，运用五种机器学习方法（回归树、随机森林、人工神经网络、支持向量机、深度信念网络）分别构建了不同的地表蒸散发尺度扩展模型，对各尺度扩展模型进行了全面的对比分析，结果表明：相比于其他四种方法，随机森林方法更适合于黑河流域由站点到区域的地表蒸散发尺度扩展研究。基于优选出的随机森林尺度扩展模型，以遥感及大气驱动数据作为输入，生产了2012~2016年生长季（5~9月）黑河流域地表蒸散发时空分布图（ETMap，时间分辨率为逐日，空间分辨率为1km）。以LAS观测值为真值进行验证，结果表明：ETMap整体精度良好，上游 (LAS1)、中游 (LAS2-LAS5)和下游 (LAS6 - LAS8)的RMSE (MAPE)分别为0.65 mm/day(18.86%)、0.99 mm/day (19.13%)和0.91 mm/day (22.82%)。总之，ETMap是基于站点观测数据运用随机森林算法进行尺度扩展得到的精度较高的黑河流域地表蒸散发产品。所有站点信息和尺度扩展方法请参考Xu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2018)。
刘绍民, 徐同仁
1) 数据内容（包含的要素及意义）: 大气柱总含水量/可降水量、 儒略日Julian Day、经纬度和海拔高度； 2) 数据来源及加工方法: ECMWF-interm逐月再分析资料集 monthly mean analysis； 3) 数据质量描述：时间分辨率为逐月，空间分辨率：0.7°*0.7°； 4) 数据应用成果及前景：数据集给出了高原空中大气水资源的空间情况，用于分析高原空中水汽的时空变化及对周边地区降水的影响。
阎虹如
本数据集包含从2008年1月1日到2018年10月1日，斯里兰卡22个国际交换站观测的气温、气压、相对湿度、风速、风向、降水、辐射、水汽压等日值。 数据来源于NOAA的NCDC。 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。 本数据集所包含的气象站点信息如下： LATITUDE LONGITUDE ELEVATION  COUNTRY  STATION NAME +09.800  +080.067   +0015.0   SRI LANKA  KANKASANTURAI +09.650  +080.017   +0003.0   SRI LANKA  JAFFNA +09.267  +080.817   +0002.0   SRI LANKA  MULLAITTIVU +08.983  +079.917   +0003.0   SRI LANKA  MANNAR +08.750  +080.500   +0098.0   SRI LANKA  VAVUNIYA +08.539  +081.182   +0001.8   SRI LANKA  CHINA BAY +08.301  +080.428   +0098.8   SRI LANKA  ANURADHAPURA +08.117  +080.467   +0117.0   SRI LANKA  MAHA ILLUPPALLAMA +08.033  +079.833   +0002.0   SRI LANKA  PUTTALAM +07.706  +081.679   +0006.1   SRI LANKA  BATTICALOA +07.467  +080.367   +0116.0   SRI LANKA  KURUNEGALA +07.333  +080.633   +0477.0   SRI LANKA  KANDY +07.181  +079.866   +0008.8   SRI LANKA  BANDARANAIKE INTL COLOMBO +06.900  +079.867   +0007.0   SRI LANKA  COLOMBO +06.822  +079.886   +0006.7   SRI LANKA  COLOMBO RATMALANA +06.967  +080.767   +1880.0   SRI LANKA  NUWARA ELIYA +06.883  +081.833   +0008.0   SRI LANKA  POTTUVIL +06.817  +080.967   +1250.0   SRI LANKA  DIYATALAWA +06.983  +081.050   +0667.0   SRI LANKA  BADULLA +06.683  +080.400   +0088.0   SRI LANKA  RATNAPURA +06.033  +080.217   +0013.0   SRI LANKA  GALLE +06.117  +081.133   +0020.0   SRI LANKA  HAMBANTOTA
邓创武
青藏高原东北部德令哈、天峻和乌兰的树轮宽度和重建的降水量、土壤水分条件数据序列以及德令哈地区过去3500年树轮的定年数据。本数据集由实验室测量获取，由仪器或者实验完成后直接得到数据。在各个环节严格按照相关操作规程进行样品和数据采集。 本数据集共有3个子表： 子表1为德令哈天峻乌兰轮宽，共有4个字段，其中每三个字段代表一个站点的数据，分别为站点编号，公元年份，样本量和宽度指数； 子表2为降水量和土壤水分重建，有5个字段，分别为公元、降水量、土壤相对湿度、植物生长需水量和实际蒸发量；其代表的实际含义分别为： ppt: 德令哈上一年7月至当年6月降水量； rsm_56：德令哈56月土壤相对湿度； accdef：上一年7月至当年6月植物生长需水量； ae16：1月－6月实际蒸发量； 子表3为3500年轮宽指数，共有3个字段，分别为年份、轮宽指数和样本量；其中年份中负号代表公元前； 各子表中轮宽指数无量纲，蒸发量、降水量、植物生长需水量单位均为mm，样本量单位为个。
王君波, 邵雪梅
本数据集包括2007年1月1日至2017年12月31日藏东南站，大气气温、相对湿度、降水、风速、风向、净辐射、气压等的日平均数据。 该数据服务对象为从事气象、大气环境、生态研究的学生和科研人员。 其中各种气象要素的单位如下：气温℃；降水mm；相对湿度%；风速m/s；风向°；净辐射W/m2；气压hPa；可入肺颗粒物μg/m3。 所有数据均是原始观测数据计算得到的日平均值。严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集，并已经在相关学术期刊发表；加工过程中剔除了一些明显误差数据，缺失数据用空值。 2015年由于台站观测探头老化问题，风速数据只保留后8个月数据。
罗伦
1）该套数据集为来自美国国家环境预报中心（NCEP）和国家大气研究中心（NCAR）联合研制的全球大气再分析数据，是利用观测资料、预报模式和同化系统对全球从1948年到目前的气象资料进行再分析形成的格点资料。数据变量包括地表、近地表（.995sigma层）和不同气压层的多个气象变量，如降水、温度、相对湿度、海平面气压、位势高度、风场和热通量等。 2）覆盖时间为1948年至2018年，其中1948至1957年数据是非高斯格点数据；覆盖范围为全球。空间分辨率为2.5°经纬网格。垂直分层为17个标准气压层，分别为1000、925、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、70、50、30、20、10 hPa，和28 sigma层。部分变量为8层（omega）和12层（humidities）；时间分辨率为逐6小时、逐日、逐月和长期逐月平均（1981年至2010年平均）。逐日数据由每日0Z，6Z，12Z和18Z 4个时次值作平均得到的。 3）缺测值为-9.96921e+36f。数据以nc格式存放，文件名为var.time.stat.nc, 每个文件包括经纬度、时间和大气要素变量。 数据的详细情况见数据说明链接http://www.esrl.noaa.gov/pad/data 。
NOAA, NCAR
太阳分光光度计的测量数据可以直接用来反演非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、大气气柱的水汽含量（使用水汽通道936nm处的测量数据）。青藏高原气溶胶光学特性地基观测数据集采用Cimel 318太阳光度计连续观测获得，涉及珠峰站和纳木错站共两个站点。数据覆盖时间从2009年到2016年，时间分辨率为逐日。太阳光度计在可见光至近红外设有8个观测通道，中心波长分别为：340、380、440、500、670、870、940和1120 nm。仪器的视场角为1.2°，太阳跟踪精度为0.1°。根据太阳直接辐射可获得6个波段的气溶胶光学厚度，精度估计为0.01-0.02。最终采用AERONET统一反演算法，获得气溶胶光学厚度、Angstrom指数、粒度谱、单次散射反照率、相函数、复折射指数和不对称因子等。
丛志远
太阳光度计的架设目的在于获取大气气溶胶、水汽、臭氧等成分的特性，支持卫星和航空遥感数据的大气校正。本数据集由两部分组成：常规观测数据和飞行同步观测数据。常规观测仪器的架设位置包括五星村五星嘉苑7#楼顶（6月1日至6月24日）、五星村超级站向南70m左右的沟渠（6月25日以后）。测量采用CE318-NE型太阳分光光度计，可提 供1640nm、1020nm、936nm、870nm、670nm、500nm、440nm、380nm和340nm共9个波段观测的大气光学厚度，以及 936nm测量数据反演大气柱水汽含量。本数据集提供的常规观测数据包括2012年6月1日至9月20日的太阳分光光度计原始数据和预处理后的数据，数据采样的时间间隔为1分钟。飞行同步观测架设的位置包括高崖水文站（7月3日和7月4日）、阿柔超级站（8月1日）站和葫芦沟小流域（8月25日和8月28日），所使用仪器主要是CE318-N型太阳光度计，观测波段包括340nm、380nm、440nm、500nm、670nm、870nm、936nm、1020nm共8个波段。本数据集提供同步观测时间8个波段的大气光学厚度和936nm波段反演的大气柱水汽含量，以及原始观测数据，数据采样时间为1分钟。
于文凭, 王增艳, 马明国
数据来源：中国国家气象站网； 数据内容：黑河流域各区域1990-2004年日降雨数据系列；黑河流域各区域2000年-2012年月蒸发数据。 数据空间范围：降雨数据（莺落峡、山丹、高崖、平川、甘州平山湖、正义峡、梨园河）；蒸发数据（张掖、高台、鼎新、酒泉、金塔、山丹、额济纳、河曲）
王忠静, 郑航
采用黑河计划数据管理中心提供的每日四次常规气象观测数据集，包括13个站点。对逐日蒸发进行统计整理，计算逐个站点的2000-2009年多年逐月蒸发数据。对其进行空间平稳性分析，计算变异系数，若变异系数大于100%，则采用地理加权回归计算站点与地理地形因素关系，得逐月蒸发分布趋势；若变异系数小于等于100%，则采用普通最小二乘回归计算站点蒸发值与地理地形因素（经纬度、高程、坡度、坡向等）的关系，得逐月蒸发分布趋势；对去掉趋势后的残差采用HASM（High Accuracy Surface Modeling Method）进行拟合修正。最后将趋势面结果与残差修正结果相加即得1961-2010年黑河流域多年月平均蒸发分布。时间分辨率：2000-2009年多年月平均蒸发。空间分辨率：500m。
岳天祥, 赵娜
该数据集包含了通量观测矩阵中15测点(大满超级站)2012年5月27日至9月21日的大气水汽氢氧稳定同位素比值和通量数据集、玉米土壤和茎秆氢氧稳定同位素比值数据集；13测点航空遥感飞行时大气水汽氢氧稳定同位素比值数据集、13和15测点航空遥感飞行时玉米土壤和茎秆氢氧稳定同位素比值数据集。站点位于甘肃省张掖市盈科灌区农田内，下垫面均是玉米。15测点的经纬度是100.3722E，38.8555N， 13测点的经纬度是 100.3785E，38.8607N，海拔1552.75m。15测点采用大气水汽δ18O和δD比值和通量的原位连续观测系统进行连续观测，该系统两个进气口高度为玉米冠层上方0.5m和1.5m，采样频率为0.2Hz，进气口切换时间为2min，数据时间间隔为1hr；玉米土壤和茎秆水样品的采样频率为1~3d。13测点采用大气水汽δ18O和δD比值和通量的移动观测系统进行短期观测；大气水汽、玉米土壤和茎秆水样品的采样频率与航空遥感飞行相匹配。 15测点大气水汽氢氧稳定同位素比值和通量数据集的项目包括：Timestamp（时间，timestamp without time zone），Number（有效数据数量），δD of r1（下进气口δD，‰），δD of r2（上进气口δD，‰），δ18O of r1（下进气口δ18O，‰），δ18O of r2上进气口δ18O（‰），vapor mixing ratio of r1（下进气口水汽混合比，mmol/mol)，vapor mixing ratio of r2（上进气口水汽混合比，mmol/mol），δET_D（蒸散δD，‰），δET_18O（蒸散δ18O，‰）；15测点玉米土壤和茎秆氢氧稳定同位素比值数据集的项目包括Timestamp（时间，timestamp without time zone)，Remark（处理：裸地土壤Ld=1；覆膜土壤Fm=2；父本土壤F=3；茎秆Xylem=4），δD（‰），δ18O（‰）。15测点土壤蒸发和植物蒸腾占蒸散比例的数据集的项目包括Timestamp（时间，timestamp without time zone），E/ET（土壤蒸发占蒸散比例，%），T/ET（植物蒸腾占蒸散比例，%）。植物蒸腾占蒸散的比例变异范围为53.6~99.8%，平均值(±标准偏差)86.7±5.2% 。土壤蒸发占蒸散的比例变异范围为0.2~46.4%，平均值(±标准偏差) 13.3 ±5.2%。 13测点航空遥感飞行时大气水汽氢氧稳定同位素比值数据集的项目包括Timestamp1（开始时间，timestamp without time zone)，Timetamp2（结束时间，timestamp without time zone)，Height（观测高度，cm），δD（‰），δ18O（‰）。13和15测点航空遥感飞行时玉米土壤和茎秆氢氧稳定同位素比值数据集的项目包括Timestamp(时间，timestamp without time zone)，Remark（处理：裸地土壤Ld=1；覆膜土壤Fm=2；茎秆Xylem=4），δD（‰），δ18O（‰），Location（测点：13或15测点）；缺失数据标记为-6999。 多尺度观测试验或站点信息请参考Liu et al. (2016)，观测数据处理请参考Wen et al.(2016)。
温学发, 刘绍民, 李新
对红外温度数据做了定标；原纪录中A样区的红外温度计编号为冯磊-#3，缺少对应的标定系数，因此无法进行红外温度定标；B样区的航带10没有数据记录；C样区的航带8数据的line7和120m样方数据的line5没有记录结束时间； 在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区利用CE318太阳分光光度计获得了红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）飞行、成像光谱仪OMIS-2飞行同步，TM、ASTER、CHRIS和Hyperion等卫星同步、以及常规观测的大气参数数据，为进行各个遥感影像和地面测量数据的大气纠正提供重要大气参数。 测量内容： CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞丽散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量。根据需要，其数据可以获得550nm处的各种参数，从而在MODTRAN或者6S等软件的辅助下获得水平能见度。 试验仪器： 采用了北京师范大学和中科院遥感所CE318各一台，其中北京师范大学CE318，可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量；中科院遥感所CE318一台，可提供1640nm、1020nm、936nm、870nm、670nm、550nm、440nm、380nm和340nm共9个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。 测量时间： 两台仪器在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区、张掖市加密观测区共进行了15天24次观测，时间分别为：2008-05-20，2008-05-23，2008-05-25，2008-05-27，2008-06-04，2008-06-06，2008-06-16，2008-06-20，2008-06-22，2008-06-23，2008-06-27，2008-06-29，2008-07-01，2008-07-07，2008-07-11，并与红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）航空飞行、成像光谱仪OMIS-2航空飞行同步，TM、ASTER、CHRIS和Hyperion等卫星进行了同步观测。 数据处理： 影响CE318数据精度的因素：当地大气压、仪器的定标参数和各个转换因子。 （1）预处理数据在运算过程中，大气压采用了大气压与高程经验关系获得，大部分与实际不符，因此，要得到精确的反演结果，需要同步的气象站数据； （2）仪器定标数据的误差引起反演结果的系统误差，需要组织进行野外定标或者仪器室内定标； （3）在反演水汽通道的气溶胶光学厚度以及水汽含量时需要各个转换因子，转换因子都为经验参数，实用性需要进一步验证。 室外定标：在大气参数稳定情况下，获取大气质量数在3-7之间的测量数据，利用Langly原理进行定标； 室内定标：标准光源。 数据内容： （1） 原始数据以CE318特有文件格式.k7存储，可用ASTPWin软件打开，同时附带说明文件ReadMe.txt。 （2） 预处理文件：包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞丽散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。数据预处理结果文件包括两部分：数据处理说明和数据处理结果。前者介绍数据处理的基本原理；后者给出了数据的处理结果，包括“几何位置与各个通道总的光学厚度”和“各个通道的瑞利散射和气溶胶光学厚度”两小部分。
任华忠, 阎广建, 光洁, 苏高利, 王颖, 周春艳
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中国科学院西北生态环境资源研究院
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