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SWAT模型中国大气同化驱动集-土壤温度(CMADS-ST V1.0)
China Meteorological Assimilation Datasets for the SWAT model - Soil Temperature Version 1.0


CMADS(The China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT model)土壤温度分量(以下简称CMADS-ST)利用中国大气同化系统(China Meteorological Administration Land Data Assimilation System [CLDAS])强迫公用陆面模式 (Community Land model 3.5 [CLM3.5]), 进行陆面数值模拟实验,循环10次进行spin-up模拟,得到基本稳定的模式初始场,获取高时空分辨率的土壤温度数据集,最终利用数据模式分层提取、质量控制、循环嵌套、重采样,及双线性插值等多种技术手段最终建立。

CMADS-ST系列数据集空间覆盖整个东亚(0°N-65°N, 60°E-160°E), 空间分辨率分别为CMADS-ST V1.0版本: 1/3°, CMADS-ST V1.1版本: 1/4°, CMADS-ST V1.2版本: 1/8°及CMADS-ST V1.3版本: 1/16°, 以上分辨率均为逐日(CLM3.5模式输出土壤温度分量基本分辨率为1/16°,保证了CMADS-ST数据集最高分辨率达1/16°),时间尺度为2009-2013年。本页发布的数据集为CMADS-ST V1.0版本数据集(空间分辨率:1/3°。时间分辨率:逐日。空间覆盖范围:东亚(0°N-65°N,60°E-160°E)。站点数量:58500站。提供要素:日平均10层土壤温度 (节点层次深度依次为, 第一层:0.00710063521m, 第二层:0.0279249996m, 第三层:0.0622585751m, 第四层:0.118865065m, 第五层:0.2121934m, 第六层:0.3660658m, 第七层:0.619758487m, 第八层:1.03802705m, 第九层:1.72763526m, 第十层:2.8646071m)。提供数据格式: txt。

CMADS-ST V1.0 土壤温度数据集路径为:

CMADS-ST-V1.0\2009\layer1 至CMADS-ST V1.0\2009\layer10

CMADS-ST-V1.0\2010\layer1 至CMADS-ST V1.0\2010\layer10

CMADS-ST-V1.0\2011\layer1 至CMADS-ST V1.0\2011\layer10

CMADS-ST-V1.0\2012\layer1 至CMADS-ST V1.0\2012\layer10

CMADS-ST-V1.0\2013\layer1 至CMADS-ST V1.0\2013\layer10

CMADS-ST V1.0子集文件路径及文件名说明

其中layer1-layer10\目录下为逐日土壤温度(十层)。分别位于以下目录(以2009年为例):

\2009\layer1\ 2009年第一层(0.00710063521m)土壤温度目录

\2009\layer2\ 2009年第二层(0.0279249996m)土壤温度目录

\2009\layer3\ 2009年第三层(0.0622585751m)土壤温度目录

\2009\layer4\ 2009年第四层(0.118865065m)土壤温度目录

\2009\layer5\ 2009年第五层(0.2121934m)土壤温度目录

\2009\layer6\ 2009年第六层(0.3660658m)土壤温度目录

\2009\layer7\ 2009年第七层(0.619758487m)土壤温度目录

\2009\layer8\ 2009年第八层(1.03802705m)土壤温度目录

\2009\layer9\ 2009年第九层(1.72763526m)土壤温度目录

\2009\layer10\ 2009年第十层(2.8646071m)土壤温度目录

CMADS-ST V1.0数据子集命名格式

(以尾站:195-300为例):

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L1_195_300.txt 195_300格网站点第一层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L2_195_300.txt 195_300格网站点第二层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L3_195_300.txt 195_300格网站点第三层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L4_195_300.txt 195_300格网站点第四层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L5_195_300.txt 195_300格网站点第五层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L6_195_300.txt 195_300格网站点第六层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L7_195_300.txt 195_300格网站点第七层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L8_195_300.txt 195_300格网站点第八层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L9_195_300.txt 195_300格网站点第九层土壤温度(K)

CMADS_V1.0_SOIL_TMP_L10_195_300.txt 195_300格网站点第十层土壤温度(K)

数据集贡献人

孟现勇,王浩,王建华,师春香,吴一平,龙爱华,薛联青,杨昌兵,殷刚,张涛,蒋云钟,阳坤,张雪松,杨宗良,刘时银,左其亭,刘世梁,杨明祥,田雨,尚毅梓,吉晓楠

制作单位:中国水利水电科学研究院

合作发布单位:

东亚水环境可持续发展研究中心

中国气象局国家气象信息中心

西安交通大学人居环境与建筑工程学院

河海大学水文水资源学院

美国德克萨斯大学奥斯汀分校

清华大学地球系统科学系

西北太平洋国家实验室

美国马里兰大学

云南大学国际河流与生态安全研究院

郑州大学环境与水利学院

北京师范大学环境学院

中国科学院新疆生态与地理研究所


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  1. Meng,X.Y., Wang, H., Wu,Y. P., Long, A.H., Wang, J.H., Shi, C.X. et al. (2017). Investigating spatiotemporal changes of the land surface processes in Xinjiang using high-resolution CLM3.5 and CLDAS: Soil temperature. Scientific Reports. 7. doi:10.1038/s41598-017-10665-8.查看
  2. Meng, X., Wang, H. (2017). Significance of the China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT Model (CMADS) of East Asia. Water. 9, (10),765. doi:10.3390/w9100765.查看
  3. Meng, X.; Wang, H.; Cai, S.; Zhang, X. et al. (2017). The China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT Model (CMADS) Application in China: A Case Study in Heihe River Basin. Preprints. 2016120091 (doi:10.20944/preprints201612.0091.v2).查看
  4. Shi C X, Xie Z H, Qian H. et al. China land soil moisture EnKF data assimilation based on satellite remote sensing data. Sci China Earth Sci, 2011, doi:10.1007/s11430-010-4160-3.查看
  5. Meng, X.Y., Wang, H. et al. (2017).Hydrological Modeling in the Manas River Basin Using Soil and Water Assessment Tool Driven by CMADS. Tehnicki Vjesnik-Technical Gazette, 24, (2), 525-534. doi:10.17559/TV-20170108133334.查看
  6. 孟现勇,师春香,刘时银,王浩, 等.CMADS数据集及其在流域水文模型中的驱动作用——以黑河流域为例[J].人民珠江,2016,37(7):1-19.查看
  7. 孟现勇,王浩,等. 基于CMDAS驱动SWAT模式的精博河流域水文相关分量模拟、验证及分析[J].生态学报,2017.39(3)DOI:10.5846/stxb201608231719.查看
  8. 孟现勇,吉晓楠,刘志辉等. SWAT模型融雪模块的改进与应用研究[J].自然资源学报,2014.29(3):528-539.查看
  9. Meng,X.Y., Yu,D.L., LIU,Z.H.(2015).Energy Balance-Based SWAT Model to Simulate the Mountain Snowmelt and Runoff–Taking the Application in Juntanghu Watershed (China) as an Example. Journal of Mountain Sciences,12(2),368-381.doi:10.1007/s11629-014-3081-6.查看
  10. Meng, X.Y, et al.(2016).Snowmelt Runoff Analysis Under Generated Climate Change Scenarios for the Juntanghu River Basin in Xinjiang, China. Tecnología y Ciencias del Agua, (4),41-54.查看

数据使用声明

为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力,请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中(包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果),明确注明数据来源和数据作者。对于转载(二次或多次发布)的数据,作者还须注明原始数据来源。

中文发表的成果参考以下规范注明: 数据来源于黑河计划数据管理中心、寒区旱区科学数据中心(http://westdc.westgis.ac.cn)

英文发表的成果依据以下规范注明: The data set is provided by Cold and Arid Regions Sciences Data Center at Lanzhou (http://westdc.westgis.ac.cn)

资助项目

国家自然科学基金“天山北坡融雪期非点源污染迁移机理与模式优化预报究”(41701076),中国博士后科学基金面上资助(第61批)(2017M610950),十三五国家重点研发计划“全国大江大河洪水/径流过程精细化模拟及超级集合预报”(2017YFB0203100),十三五国家重点研发计划“西北内陆区水资源安全保障技术集成与应用”(2017YFC0404300),国家重点研发计划资助项目“跨境水资源科学调控与利益共享研究”(2016YFA0601600),国家重点研发计划资助项目“跨境水资源科学调控与利益共享究”(2016YFA0601600);“西北内陆区水资源安全保障技术集成与应用”(2017YFC0404300);“荒漠绿洲生态保护的水资源调控关键技术集成示范”(2017YFC0404305);十二五科技支撑计划“南水北调中东线工程运行管理关键技术研究与示范”(2015BAB07BO3).


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    1. 2019-04-20 兰州大学资源环境学院 张慧琳 用途:主要用于论文写作
    2. 2019-04-20 江西农业大学 叶晶萍 用途:硕士毕业论文:《SWAT模型在寻乌水流域中的应用》,导师:刘士余教授
    3. 2019-04-17 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 任兵 用途:硕士论文写作,题目待定,内容为基于SWAT的泥沙运移研究
    4. 2019-03-30 内蒙古农业大学 张阿龙 用途:硕士论文:《高原内陆河流域水、径流SWAT模拟》,导师:高瑞忠教授。
    5. 2019-03-29 安徽工业大学 牛司平 用途:目前从事城市面源污染管理与控制方面的研究,需要降雨、下垫面类型与特征等方面的数据
    6. 2019-03-20 中国地质调查局水文地质环境地质调查中心 王赛 用途:地下水模型 数据校正
    7. 2019-03-15 中科院地理所 管子隆 用途:用于柴达木盆地土壤状况的分析研究
    8. 2019-03-05 中国地质科学院岩溶地质研究所 李建鸿 用途:本项目是国家重点研发计划项目“喀斯特断陷盆地石漠化演变及综合治理技术与示范”的课题一中的一个专题项目“断陷盆地生态环境地质分异的生态水文过程”,项目选择蒙自南洞流域为石漠化治理示范区,为了定量研究气候变化和人类活动对南洞流域水资源的影响,利用SWAT模型进行模拟分析,试图为喀斯特断陷盆地石漠化区域水资源合理利用提供理论依据。因此申请下载SWAT模型中国大气同化驱动数据集。
    9. 2019-03-04 中国矿业大学北京 于慧 用途:学习ArcSWAT软件需要土壤数据
    10. 2019-03-01 西北师范大学地理与环境科学学院 尚辰蔚 用途:1.本科生毕业论文:《资源环境承载能力监测及预警》,导师:魏伟 2.该矢量数据用于祁连山国家自然保护区的研究,根据土地资源利用情况,建立土地资源承载力指标,进而得出该地区的环境承载能力。祁连山包括青海省部分区域,由于青海省数据缺失,无法进行后续研究。(注:需要矢量数据)

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