基于NASA的地球系统模型版本5（GEOS 5）。该算法能够同化所有原位和遥感大气数据。本数据主要用到MERRA-2的气溶胶场。这是首次将气象和气溶胶观测联合同化为全球同化系统的年代际再分析资料。MISR是通过指向9个不同方向的摄像机观察地球，可以知道在自然条件下散射到不同方向的辐射。本数据算法主要用到的数据产品有MERRA-2 气溶胶分析产品（M2T1NXAER）和MISR level 3版本四全球气溶胶产品（MIL3DAEN_4）。首先用MERRA-2提供的气溶胶信息计算得到每个格点中的PM2.5与AOD的比值，然后用MISR的AOD乘以该比值即为该格点的PM2.5浓度。利用该方法得到的PM2.5浓度平均预测误差在20微克/立方米以内。相应的PM2.5产品也可以为评估青藏高原地区颗粒物污染状况提供参考。
2021-04-09
该数据集包含青藏高原东北地区两个典型环境（格尔木：36.4oN，94.8oE，2800 m a.s.l.，西海镇：36.9oN，100.9oE，3080 m a.s.l.）的气象要素、大气常规痕量气体、PM2.5/PM10、气溶胶粒径分布（12-530纳米）、气溶胶化学成分（PM2.5颗粒物中硫酸盐、硝酸盐和重金属成分）的定点观测数据和高原东北地区大气痕量气体的走航观测数据。数据集时间段为2019年9-10月 和2020年9-10月。数据来自南京大学大气科学学院科考团队在2019年和2020年，利用南京大学移动观测平台中多台在线观测仪器（Duvas-DV3000，microAeth®-MA200，Vaisala 气象探头），在格尔木和西海镇所进行的两期定点观测实验和走航观测实验。数据集中的数据为经过数据矫正和数据质控后的数据，其中数据矫正根据仪器标定结果进行，数据质控根据多台仪器之间的数据闭合研究结果进行。大气成分数据，包括痕量气体、PM2.5/PM10、气溶胶粒径分布和气溶胶化学成分，是高原实际气压条件下的观测数据。该数据集可直接用来分析青藏高原东北地区的大气物理化学过程相关科学问题，数据集补充了青藏高原东北地区大气环境相关外场观测数据的不足。
2021-03-31
本数据集包括藏东南站、阿里站、慕士塔格站、珠峰站和纳木错站的大气气溶胶颗粒物的PM2.5质量浓度（单位为μg/m3）。气溶胶PM2.5细颗粒物是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，对空气质量和能见度等有重要的影响，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。PM2.5的浓度特性数据以每5 min获取一组数据的频率进行产出，能实现小时、昼夜、季节和年际等不同时间尺度气溶胶质量浓度的分析，这为青藏高原地区不同位置的气溶胶质量浓度在不同时间尺度上的变化及其影响因素分析，以及当地空气质量评价，提供了重要的数据支撑。该数据为已发布数据《青藏高原不同站点气溶胶颗粒PM2.5浓度数据集（2018）》的更新。
2020-07-25
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