清华大学地球系统科学系阳坤教授课题组在《科学数据》(Scientific Data)上发表题为“The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China”的研究成果,发布了过去十年间阳坤团队开发的一套服务于陆面、水文、生态等地表过程模型的中国高时空分辨率气象数据集。该数据采用严格的数据质量控制,统一的站点数据、卫星数据和再分析数据的融合方法,避免了不同学者对同一研究区域气象数据的重复处理。
近地面气象数据是地表模型的主要驱动。自2004年美国国家航空航天局(NASA)发布全球陆面数据同化(GLDAS)气象数据以来,北美、欧洲等区域高分辨率气象驱动数据集也不断涌现。阳坤教授团队自2008年起利用中国气象局数据共享的契机,开始了中国区域高分辨率气象驱动数据集的开发,建立了气象数据的预处理系统和融合系统,完成了首套相对稳定可靠的长时间序列数据产品。该数据集覆盖了中国陆地区域,时间跨度为40年(1979-2018),空间分辨率0.1度,时间分辨率3小时,包括了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等 7 个变量。基于独立站点数据的评估表明,该数据集较国际上广泛使用的 GLDAS 数据集具有更高精度。目前,该中国区域高分辨率气象驱动数据集已发布在国家青藏高原科学数据中心,可免费获取。
原文链接:
https://www.nature.com/articles/s41597-020-0369-y
数据网址:
https://doi.org/10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249369.file
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