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
数据采集于海北高寒草甸生态系统研究站样地（101°19′E，37°36′N，海拔3250m），位于青藏高原东北隅祁连山北支冷龙岭东段，高寒草甸是该地区主要的植被类型。数据记录了高山植物冠层上方光照、空气温湿度以及风温风速数据。通过LI-190R 光合有效辐射传感器（LI-COR，Lincoln NE，USA）和LR8515数据采集器（Hioki E. E. Co., Nagano, Japan）记录高山植物冠层上方辐射强度，记录间隔为每秒一次。用S580-EX温湿度记录仪（深圳华图）以及万向风速记录仪（北京天建华仪）记录空气温湿度以及风温风速的日动态，记录间隔为每三秒一次。记录时间为从北京时间7月13日10点至8月17日21点，由于每日需要使用USB存储时间以及更换电池，所以每日有3-5min的数据缺失，缺失的时间段不固定。目前该数据暂未发表。通过研究该数据可以进一步探讨高山植物叶片所处的微环境以及可能的对叶片生理反应的影响。
唐艳鸿, 郑天宇
全新世单独温室气体浓度变化对年平均200hPa纬向风速（代表高层西风）和夏季平均850hPa经向风速（代表夏季风）影响的模拟结果（11.5-0 ka）数据集是利用地球系统模式CESM模式（水平分辨率：大气与陆面模块约为2°、海洋与海冰模块约为1°），开展考虑温室气体浓度变化的全新世瞬变模拟试验。空间分辨率为2°；空间范围：北：90°N，南：90 °S，西：-180 °，东：180°；地域范围为：全球；时间范围为全新世。模拟结果可用于开展全新世单独温室气体浓度变化影响下欧亚大陆西风季风等变化的分析研究。
田芝平, 张冉
1）数据内容：过去千年（850AD~1850AD）11个模式集合年平均200 hPa和850 hPa纬向风速（反映高、低层西风）、HadCM3模式月平均850 hPa经向风速（反映季风环流），中世纪气候异常期为1000~1200AD，小冰期为1400~1600AD；2）数据来源：国际古气候模拟比较计划第3阶段(PMIP3)多模式试验逐月数据，加工方法：多模式等权重算术平均，气候平均，3）数据应用：用于古气候变化和动力学机制研究。
燕青, 江南萱, 王会军
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
中亚的生态系统脆弱，自然灾害频发，水资源短缺，冰川加速融化，是气候变化敏感区之一。在评估该地区的脆弱性、影响性和适应性时，急需高分辨率的气候预估数据集。为此，我们对来自CMIP5的三个偏差订正后的全球气候模式（MPI-ESM-MR、CCSM4和HadGEM2-ES），在中亚地区开展了9千米的动力降尺度，继而生产了一个中亚高分辨率气候预估数据集，将其命名为HCPD-CA（High-resolution Climate Projection Dataset in Central Asia）。它的历史时段是1986-2005，未来时段是2031-2050，排放情景是RCP4.5。这个数据集有4个静态变量和10个常被用于驱动生态和水文模型的气象要素。静态变量有地形高度（HGT, m）、土地利用类型（LU_INDEX, 21 categories）、陆地水体（LANDMASK, 1代表陆地, 0代表水体）和土壤类型（ISLTYP, 16 categories）。10个气象要素是日降水量（PREC，mm/day）、2米日平均/最高/最低温（T2MEAN/T2MAX/T2MIN，K）、2米日平均相对湿度（RH2MEAN，%）、10米日平均维向和经向风（U10MEAN/V10MEAN，m/s）、日平均向下短波/长波辐射（SWD/LWD，W/m2）和日平均地表气压（PSFC，Pa）。评估结果显示：这个数据产品在描述中亚各个气象要素的平均态上有很高的质量，这保证了其可用性。未来气候变化的主要特征是：升温剧烈（年均温升高1.62-2.02℃），向下短波和长波辐射显著增强，其他气象要素变化很小。HCPD-CA数据集可被用于评估未来气候变化对中亚的多方面影响，特别是在生态和水文系统上。
邱源
该数据集包含了2005年5月17日至2006年9月26日的清华大学位山（高营）站涡度相关系统通量及气象观测数据。站点（116.0542°E，36.6487°N，海拔30m）建于2005年3月18日，地处山东省聊城市茌平区肖庄镇境内，属于位山引黄灌区。气候为暖温带半湿润大陆性季风气候，多年平均气温13.8℃，多年平均降水量为553mm，大部分降水发生在6月至10月之间，多年平均潜在蒸发量为1950mm。站点土壤类型为粉砂壤土，表层5cm土壤饱和含水量为0.43 m3m-3，田间持水量为0.33 m3m-3，凋萎点为0.10 m3m-3。通量塔高10m，下垫面为冬小麦-夏玉米轮种制农田。冬小麦一般在10月中旬播种，次年6月初收割；收完小麦后立即播种玉米，玉米通常在9月底或10月初收割。具体的播种、收割及灌溉日期见数据集中名为Supplementary data_WeishanGaoying20052006.xlsx的文件。 地表通量数据由涡度相关系统测得，该系统由三维超声风速计（CSAT3, Campbell Scientific, Inc., Logan, UT, USA）和开路式红外气体分析仪组成（Li7500, LI-COR, Inc., Lincoln, NE, USA），安装高度为3.7m。采用Eddypro软件对原始10Hz数据进行处理后得到30分钟净生态系统碳交换量（NEE）、潜热通量（LE）、显热通量（H）数据。预处理步骤包含：野点识别和剔除，30分钟时段平均，两次坐标旋转，频谱校正，WPL密度校正并采用“0-1-2”方案对数据质量进行标记。对Eddypro处理后输出的30分钟通量值进行质量控制：（1）剔除标记为2的质量差的通量；（2）将H和LE分别限制在-200~500 W m-2和-200~800 W m-2的范围内；（3）剔除降雨时段的数据。之后，采用REddyproc软件对低湍流混合状况下的数据进行剔除（即根据摩擦风速u*对通量数据进行过滤），对数据序列中的空缺值进行插补，然后采用夜间分割法将NEE分割成生态系统呼吸（Reco）和总初级生产力（GPP）。 发布的观测数据包括：年（year），月（month），日（day），时间（time），大气压（P），红外地表温度（Tsurf），风速（Ws），风向（Wd），2m处空气温度（Tair）和相对湿度（rH），向下短波辐射（Rsd），向上短波辐射（Rsu），向下长波辐射（Rld），向上长波辐射（Rlu），净辐射（Rn），太阳光合有效辐射（PAR_dn），反射光合有效辐射（PAR_up），降雨量（precip），地下水位（GW），5cm/10cm/20cm/40cm/80cm/160cm土壤含水量（soil_VW_5cm/10cm/20cm/40cm/80cm/160cm）及土壤温度（soil_T_5cm/10cm/20cm/40cm/80cm/160cm），5cm深度处的土壤热通量（soil_G），净生态系统碳交换量原始值（NEE_raw），潜热通量原始值（LE_raw），显热通量原始值（H_raw），净生态系统碳交换量插补值（NEE_f），潜热通量插补值（LE_f），显热通量插补值（H_f），生态系统呼吸插补值（Reco_f），总初级生产力插补值（GPP_f）。数据均为30分钟时间间隔，以.xlsx格式存储。数据集中空值用NA表示。 具体的站点信息及观测仪器型号请参考Lei and Yang (2010a, 2010b)。
雷慧闽
全新世单独轨道参数变化模拟结果（2019-2020）数据集是利用地球系统模式CESM模式（水平分辨率：大气与陆面模块约为2°、海洋与海冰模块约为1°），开展考虑地球轨道参数变化的全新世瞬变模拟试验。空间分辨率为2°；空间范围：北：50°N，南：20 °N，西：60 °E，东：130°E；地域范围为：欧亚大陆；时间范围为全新世。模拟结果可用于分析全新世单独轨道参数变化影响下欧亚大陆西风季风等变化的分析研究。
张冉
该数据集包含了2020年1月1日至2020年11月2日兰州大学寒旱区科学观测网络连城站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃永登连城吐鲁沟国家森林公园吐鲁坪，下垫面是森林。观测点的经纬度是102.737E，36.692N，海拔2903m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处，共2层，朝向正北；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔2m处；红外温度计安装在2m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_2m、WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_2m、WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_4m、Ta_8m和RH_4m、RH_8m）(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）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm，SWP_10cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；（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。
赵长明, 张仁懿
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31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
青藏高原3km分辨率逐月平均风速格点数据是基于国家气候中心为长年代时间序列中尺度数值模拟气象要素库研发的，水平分辨率3 km×3 km，时间分辨率1小时，时间长度1995⁓2016年。数据库的建立采用WRF中尺度模式的二重嵌套数值模拟方法，外重网格格距9 km，范围覆盖多半个欧亚大陆；内重网格共有4个，格距3 km，覆盖全国陆地和海域，其中第4个计算区域覆盖青藏高原（图1）。WRF模式顶高度为10 hPa，垂直方向共36层，地面至200 m高度划分9层。模式中物理过程参数化方案包括：Thompson（外重网格）和WSM6 ( 内重网格) 微物理参数化方案；外重网格设置K－F积云参数化方案，第二重不设置用积云对流参数化方案；RRTM（Rapid RadiativeTransfer Model）长波辐射参数化方案；Dudhia短波辐射参数化方案；ACM2边界层参数化方案；Noah陆面参数化方案。数值模拟采用四维资料同化技术融入全球大气环流模式格点再分析资料（CFSv2）、OISST海表面温度资料、全国2400多地面气象站和160多探空气象站的定时观测资料。 2009年中国气象局建立了包括400座测风塔的全国风能资源专业观测网，其中70 m测风塔329座，100 m测风塔68座，120 m测风塔3座，在2008～2009年期间逐步建成，主要分布与中国风能资源较丰富的地区。课题组采用测风塔70 m高度上2009年1月至2010年12月期间一个完整年的逐小时风向风速观测数据对相同时段中尺度WRF模式逐小时输出的风速模拟结果（水平分辨率3 km×3 km）进行误差检验，剔除观测资料完整率小于90%和年平均风速小于3.8 m/s的测风塔，实际用于误差检验的测风塔共有354座，每座塔的样本数8700小时左右。测风塔实测风速与数值模拟风速的相对误差检验分析表明：49%的测风塔检验得到相对误差小于5%；28%的测风塔检验得到相对误差为5～10%；14.4%测风塔的相对误差为10～15%；5.6%测风塔的相对误差为15～20%；3%测风塔的相对误差大于20%。相对误差较大的测风塔主要分布于内陆地形复杂的山区和沿海山地。此外，全国范围内逐小时风速对比的相关系数为0.6，按照16方位分别进行平均的风速的相关系数为0.8，超过99.9%的统计显著性检验，说明数值模拟的风速时空变化特征与实测风速的变化一致。西藏没有测风塔，青海省共13座测风塔，其中6座塔的相对误差小于5%，3座塔相对误差5～10%，3座塔相对误差10～15%，1座塔15～20%。
朱蓉, 孙朝阳
青藏高原1km分辨率风能资源数据是采用中国气象局风能资源数值模拟评估系统（WERAS/CMA）研制的，该系统包含典型地形分类模块、中尺度模式WRF和CALMET动力诊断模式。首先从历史上出现过的天气类型中随机抽取典型日进行逐小时风速模拟，再根据天气型出现的频率统计分析得到风能资源的气候平均分布。本数据集包括青藏高原风速和风功率密度，风速的数据精度为0.01m/s，风功率密度的数据精度为0.01W/m2，数据的垂直高度为100米。数据经过了气象站观测资料的检验和订正，主要用于风能资源详查和风电场宏观选址。该数据为2008-2012年全国风能资源详查和评价项目产出数据（项目经费2.9亿），之后成为风能资源相关研究的基础数据，近期财政部没有计划投资再延长这个数据集。
朱蓉, 孙朝阳
西藏自治区纳木错、珠峰和日土的边界层下层风速数据是用声雷达仪器AQ510观测得到的。AQ510声雷达以多普勒效应为理论基础，其内部有三个扬声器相继循环着向空中发射声波， 大概每5秒循环一次。发射到空中的声波在遇到大气中微小的温度变化时会被反射，被反射的声波会被扬声器接收。由于多普勒效应，声波和风在相对运动过程中， 反射声波的频率较传播之前会发生改变，利用接收（反射）和发送声波频率之间的不同可以同时计算风的速度和方向。数据包含40-200m高度间隔5m的风速和风向，时间分辨率为10分钟，主要用于风资源特性的研究。
朱蓉, 孙朝阳
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 。
张东启
该数据集记录了1998-2020年青海省主要地区平均风速。数据是按月份和年均值进行划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含21个数据表，分别为：青海省主要地区平均风速1998年.xls，青海省主要地区平均风速1999年.xls，青海省主要地区平均风速2000年.xls，青海省主要地区平均风速2018年.xls、青海省主要地区平均风速2020年等。数据表结构相同。例如1999年的数据表共有9个字段： 字段1：月份 字段2：西宁 字段3：平安 字段4：门源 字段5：恰卜恰 字段6：同仁 字段7：大武 字段8：结古 字段9：德令哈
青海省统计局
塔吉克斯坦西帕米尔冰川气象站（38°3′15″N，72°16′52″E，3730m），该站为中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所和塔吉克斯坦国家科学院水问题水能与生态研究所、塔吉克斯坦水文气象局合作建设。观测数据包括逐时气象要素（风向平均值(°)、内风速平均值(m/s)、风速最大时的风向(°)、风速最大值(m/s)、平均气温(℃)、最高气温(℃)、最低气温(℃)、平均相对湿度(%)、最低相对湿度(%)、平均大气压(hPa)、最高大气压(hPa)、最低大气压(hPa)）。 资料时段为2019年11月1日至2020年11月30日 气象观测资料可以为研究西帕米尔山区气候变化、冰川、水资源之间的关系提供重要基础数据，为塔吉克斯坦阿姆河流域下游经济建设提供重要的数据。
霍文, 张瑞波
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（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)、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
1）数据内容：末次冰盛期（lgm）、全新世中期（midHolocene）和工业革命前期（piControl）多模式集合平均200 hPa和850 hPa纬向风速（反映高、低层西风）、850 hPa经向和纬向风（反映东亚季风环流）、纬向质量流函数（反映沃克环流）；2）数据来源：国际古气候模拟比较计划第2和第3阶段多模式试验逐月数据，加工方法：多模式等权重算术平均，气候平均，3）数据应用：用于古气候变化和动力学机制研究。
田芝平, 王娜
在全球增暖的背景下，中蒙俄经济走廊面临的安全问题十分突出，主要表现为冻土层退化和土地沙漠化问题日趋严重。冻土退化使中蒙俄交通管线沿线区域泥石流、水毁、冰雪害等灾害频发，同时引起水土流失，进而造成冻土管道露管等严重问题。沙漠化则使研究区生态环境更为脆弱，水土流失、沙尘暴等复合危害频繁发生。因此，本数据集将为中蒙俄经济走廊气候变化及其对冻土、沙漠化等影响研究提供基础气候数据。数据选取了ERA5气候再分析数据的陆地表面气候再分析数据集（ERA5-Land）（来源：https://cds.climate.copernicus.eu）。本数据集采用反距离权重（IDW）法对原始数据进行插值，使其空间分辨率达到10km。基于该数据集，可得到过去40年中蒙俄经济走廊区气候要素时空分布格局。
张雪芹
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