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
该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集,源自2021年期间在六盘山地区开展的综合考察试验。六盘山科考在大湾站、径源站、六盘山站、隆德站等多地实施,其中大湾站主要布署CFL-06型风廓线雷达、HT101型云雷达、MRR-2微雨雷达、DSG5型雨滴谱仪、三维风速仪、C12激光云高仪,径源站主要布署QFW-6000型微波辐射计、HMB-KPS型云雷达、DSG5型雨滴谱仪、CL51激光云高仪,六盘山站主要布署HT101型云雷达、MRR-2微雨雷达、OTT型激光雨滴谱仪、云凝结核(CCN)计数器、三维风速仪、FM120雾滴谱仪、C12激光云高仪,隆德站主要布署RPG-HATPRO-G4型微波辐射计、CFL-06型风廓线雷达、HT101型云雷达、MRR-2微雨雷达、OTT型激光雨滴谱仪、C12激光云高仪,同时开展自动气象站、铁塔(和尚铺)和X波段全固态双线偏振多普勒天气雷达(彭阳县),以及梯度站等观测,可为高原系统东移对下游的影响研究,以及为揭示高山地区大气边界层和自由大气交换过程对气溶胶、云、雾和降水及其相互作用的影响提供数据支撑。
付丹红
该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集,源自2021年期间在三江源地区开展的综合考察试验。三江源科考以先进的空中国王飞机观测为主,机载观测系统包括气溶胶、云粒子谱仪和图像仪观测,观测要素包括IP探头降水粒子浓度及图像、CIP探头云粒子浓度及图像、CAS探头云和气溶胶粒子数据、Hotwire_LWC探头液水数据、CAPS Summary 气溶胶、云、降水综合数据、AIMMS探头常规气象要素、PCASP-100探头气溶胶粒子数据。地面观测包括雨滴谱仪、微波辐射计和X波段雷达,其中雨滴谱仪主要观测等效体积直径、粒子下降速度,微波辐射计主要观测温度、湿度、水汽和液态水等,X波段雷达主要观测强度,速度,谱宽等,可为西风-季风协同影响对三江源云降水过程的影响研究提供数据支持。
付丹红
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
该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集,源自2019-2021年期间在林芝地区开展的云降水物理过程外场观测试验,观测仪器包括Ka波段毫米波云雷达、微雨雷达和雨滴谱仪,其中Ka波段毫米波云雷达观测要素包括定点垂直观测、RHI扫描观测、体扫观测数据,微雨雷达观测要素包括粒子谱、液态含水量、降水强度等,雨滴谱仪观测要素包括粒子谱、降水强度等,该数据集可为藏东南区域云降水物理过程的形成机理和变化趋势,以及对西风-季风变化的响应机制研究提供数据支撑。
付丹红
2021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-11
tester
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
在共享社会经济路径(SSP)5-8.5情景下4个CMIP6模式2015-2100年的模拟结果。选取标准为这四个模式水平分辨率均小于1°,且均有日数据。从原始模拟结果中提取了8个代表极端气候的变量,分别是日最高气温的极高值(TXx)、日最低气温的极高值(TNx)、日最高气温的极低值(TXn)、日最低气温的极低值(TNn)、连续干旱日数(CDD)、连续湿润日数(CWD)、降水强度(SDII)和强降水日数(R20mm)。数据时间分辨率为年,空间范围为青藏高原地区,时间范围为2015-2100年。
张冉
1)本数据是依据最新的22个CMIP6耦合全球气候模式模拟结果计算的Aridity Index(干燥指数)数据;2)计算公式为P/PET(降水与潜在蒸散发的比值),PET的计算依据PM公式;3)包括SSP2-4.5与SSP5-8.5两种情境的中亚大湖区1900年1月到2100年12月的月数据,分辨率为1度*1度;4)该数据可用于分析未来中等以及高排放情境下中亚大湖区干湿格局分布以及演变过程的预估。该数据已进行3个月滑动处理。
华丽娟
中亚西亚野外气象站观测数据集(2019-2020)包括哈萨克斯坦(5个站),吉尔吉斯斯坦(1个站),塔吉克斯坦(3个站),乌兹别克斯坦(1个站),伊朗(2个站)共12个野外气象观测站的气象月数据,涉及21个观测指标:月平均气温(TA)、月平均气压(PA)、月平均相对湿度(RH)、月总降雨量(Pr)、月平均风速(WS)、月平均风向(WD)、0cm月平均土壤温度(TS1)、5cm月平均土壤温度(TS2)、10cm月平均土壤温度(TS3)、15cm月平均土壤温度(TS4)、20cm月平均土壤温度(TS5)、40cm月平均土壤温度(TS6)、60cm月平均土壤温度(TS7)、100cm月平均土壤温度(TS8)、月总太阳总辐射(SR)、月总反射辐射(GR)、月总紫外辐射(UVR)、月总净辐射(NR)、月总光合有效辐射(PAR)、月总土壤热通量(HF)、月总日照时长(SD)。 12个野外站涵盖农田、森林、草地、沙漠、荒漠、湿地、高原、山地等不同生态系统类型,资料时间长度从2019年10月开始,至2020年12月。本数据集由地面气象观测站收集到的气象原始数据经筛查和审核后,进行格式转换后获得,数据质量良好。中亚地区气候类型多样,生态环境脆弱,气象灾害频繁,本数据集的建立对于开展长期的中亚生态环境监测、防灾减灾、中亚地区气候变化与生态环境等领域的研究提供了数据支撑,目前已经在中亚生态环境监测研究中获得了应用。
李耀明
1)数据内容(包含的要素及意义):高寒网19个站(藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站(共2个点,西北院和成都生物所)、玉龙雪山站、那曲站(含3个站点,青藏所、西北院和地理所)、海北站、三江源站、申扎站、拉萨站、青海湖站)2020年青藏高原气象观测数据集(气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和通量等数据) 2)数据来源及加工方法:高寒网19个站实地观测Excel格式 3)数据质量描述:站点日分辨率 4)数据应用成果及前景: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。另外,该数据集是对中国高寒区地表环境与观测网络气象数据(2019)的更新。
朱立平
该数据集是“雅鲁藏布江流域高时空分辨率降水数据(1981-2016)”的第二版,在原有基础上增加了2017-2019年的数据。 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1981-2019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
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数(SZIsnow),该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程,尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程,导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估,该指数很好地弥补了这一不足,解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾,不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述,其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
1) 数据内容(包含的要素及意义):数据包含气温(℃)、降水(mm)、相对湿度(%)和风速(m/s)和辐射(W/m2)四个指标的日值。 2) 数据来源及加工方法:气温、相对湿度、辐射和风速为日均值,降水为日累计值;数据采集地点为色季拉山东坡林线附近:29°39′25.2″N,94°42′25.62″E,4390m;下垫面为自然草地;采集器型号:Campbell Co CR1000,采集间隔时长:10分钟。数字化自动采集数据。气温和相对湿度仪器探头为HMP155A;风速传感器为05103;降水为TE525MM;辐射为Li200X。 3) 数据质量描述:气温、相对湿度和风速原始数据为10分钟一个的平均值,降水为10分钟的累积值;分别通过算术平均或求和得到日平均气温、相对湿度、降水量和风速。由于传感器限制,冬季降水量可能有一定的误差。 4) 数据应用成果及前景:此数据是已有数据《色季拉山气象数据(2007-2017)》和《中科院藏东南站色季拉山东坡林线基本气象数据(2018)》的更新,数据时间尺度跨度大,方便大气物理、生态、大气环境等方面的科学家或研究生使用。每年会不定期更新此数据。
罗伦
本数据由中国科学院纳木错多圈层综合观测研究站自动气象站观测获得,地理位置坐标为北纬30.77,东经90.96,海拔4730m,日尺度,降水量数据经过校正处理。数据集要素包括气温、降水量、相对湿度、风速、总辐射、气压。时间范围为2019年1月1日到2020年12月29日。监测期间数据稳定、连续性较好,通过气象数据分析,对认知该区域局地气候变化的情况有重要帮助,同时,本数据应用前景广泛,可服务于如大气科学、水文学、气候学、自然地理学和生态学等背景的研究生和科学家。
王君波
该气象数据为位于中科院藏东南站观测场内(94.738286°E, 29.76562°N,3326m)观测的气温、相对湿度、风速、降水量和气压等基本气象数据,下垫面为林间草地。原始数据的时间分辨率为10 min,气温、相对湿度、风速和气压通过计算算术平均值得到,降水量为日累计值。气象站架设于2006年底,2020年8月对各探头进行了更换,使用时请注意,更新前后各仪器探头型号如下:温湿度探头型号由HMP45C更换为HMP155;气压探头型号由PTB220更换为PTB110;风速传感器型号由034B更换为0513,雨量筒传感器型号没有改变均为RG13H。 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藏东南高山环境综合观测研究站,South-East Tibetan plateau Station for integrated observation and research of alpine environment,CAS)
罗伦
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