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中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集
China Meteorological Forcing Dataset


中国区域地面气象要素数据集是中国科学院青藏高原研究所开发的一套近地面气象与环境要素再分析数据集。该数据集是以国际上现有的 Princeton 再分析资料、GLDAS 资料、GEWEX-SRB 辐射资料,以及 TRMM 降水资料为背景场,融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成。其时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率 0.1°,包含近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率,共 7 个要素(变量)。

各变量的物理意义:

气象要素变量名单位物理意义
近地面气温 temp K 瞬时近地面(2m)气温
地表气压 pres Pa 瞬时地表气压
近地面空气比湿 shum kg/ kg 瞬时近地面空气比湿
近地面全风速 wind m /s 瞬时近地面(风速仪高度)全风速
向下短波辐射 srad W /平方米 3 小时平均 (-1.5hr ~ +1.5hr) 向下短波辐射
向下长波辐射lrad W /平方米 3 小时平均 (-1.5hr ~ +1.5hr) 向下长波辐射。
降水率precmm/hr 3 小时平均 (-3.0hr ~ 0.0hr) 降水率。

更多信息,请参见随数据一同发布的《User’s Guide for China Meteorological Forcing Dataset》。

最新版本(01.06.0014)的主要变化有:

1. 将数据延伸到 2015 年 12 月(短波和长波数据例外,只到 2015 年 10 月,2015 年 11-12 月的数据系根据 GLDAS 数据插值得到,误差可能会偏大);

2. 设定风速最小值为 0.05 m/s;

3. 修正了之前辐射算法中的一个 bug,使我们的短波和长波数据在晨昏时段更合理。

4. 修正了降水数据的 bug,更改涉及的时段是 2011-2015 年。


本数据引用方式数据引用帮助

文章的引用 Chen, Y. Y., K. Yang, J. He, J. Qin, J-C Shi, J-Y Du, Q. He, 2011: Improving land surface temperature modeling for dry land of China. J. Geophys. Res., 116, D20104, doi:10.1029/2011JD015921.

数据的引用何杰,阳坤. 中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集. 寒区旱区科学数据中心, 2011. doi:10.3972/westdc.002.2014.db [He Jie,Yang Kun. China Meteorological Forcing Dataset. Cold and Arid Regions Science Data Center at Lanzhou, 2011. doi:10.3972/westdc.002.2014.db] (下载引用:RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式)


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  2. Chen, Y. Y., K. Yang, J. He, J. Qin, J-C Shi, J-Y Du, Q. He, 2011: Improving land surface temperature modeling for dry land of China. J. Geophys. Res., 116, D20104, doi:10.1029/2011JD015921.查看

数据施引文献

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  11. 张鑫, 吴艳红. 1972-2012年青藏高原中南部内陆湖泊的水位变化. 地理学报, 2014, 69(7):993-1001. doi:10.11821/dlxb201407011查看
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  13. Han, Qifei, Luo, Geping, Li, Chaofan, Xu, WenQiang. Modeling the grazing effect on dry grassland carbon cycling with Biome-BGC model. Ecological Complexity, 2014, 17:149-157. doi:10.1016/j.ecocom.2013.12.002查看
  14. Zhang, Xue-Jun, Tang, Qiuhong, Pan, Ming, Tang, Yin. A Long-Term Land Surface Hydrologic Fluxes and States Dataset for China. Journal of Hydrometeorology, 2014, 15(5):2067-2084. doi:10.1175/JHM-D-13-0170.1查看
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  16. 更多施引文献

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    1. 2018-05-24 中国地质大学 陈炜哲 用途:目前本人的课题是中国GPP极端事件及归因研究,论文题目是“Detection and attribution of extreme events in gross primary productivity for the past three decades in China”。需要分析是那些气候原因导致了中国极端GPP负异常,所以希望获取贵单位的高分辨率中国气象栅格数据。
    2. 2018-05-22 成都理工大学 利利 用途:研究生小论文的撰写,希望有贵数据的帮助得以对论文的撰写有大幅度的提升。
    3. 2018-05-22 北京大学 韦飞黎 用途:用于分析自然要素变化对城市化的影响
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