Long-term irrigation water use data with high spatiotemporal resolution (monthly, 1km) across the continental United States (2000-2020)
全球约70%的取水用于农业，而灌溉用水占总耗水的90%以上。受灌溉水源、灌溉设施、作物种植类型等影响，灌溉用水量空间异质性大。灌溉水可通过蒸散消耗，或形成土壤水储存在根区土壤层中，而超过饱和带的部分将补给地下水。以上灌溉过程的复杂性导致灌溉用水量估算难度极大、充满挑战。
基于灌溉条件下的土壤水量平衡，考虑灌溉用水量的多重构成，本研究系统推导了灌溉用水量计算公式，提出了利用遥感反演的实际蒸散和模型模拟的实际蒸散及土壤水分，估算灌溉用水量的新方法，并生成了美国大陆2000–2020年高时空分辨率（1 km，逐月）灌溉用水量数据集。经美国州、县尺度灌溉取用水统计值及与以往研究对比验证，结果表明本研究提出的方法具备刻画灌溉多过程的物理基础，且能够获得高时空分辨率且精度更高的灌溉用水量数据。
逐年、逐月灌溉用水数据以tif格式存储，单位为“km³/年”或者“km³/月”，文件的名称为"yyyy_IWU_irr_area.tif"或者“yyyymm_IWU_irr_area.tif”，其中yyyy代表年，mm代表月份，比如200501_IWU_irr_area.tif就代表这个tif文件描述2005年1月该像元区域内使用的灌溉用水量。该灌溉用水量值考虑了逐像元的面积大小，可以通过算术平均得到州、县尺度以及美国大陆的灌溉用水量。
数据读取方式：该数据集中的所有tif文件可以直接使用ArcGIS或者MATLAB等工具读取。
张才金, 龙笛. (2022). 美国大陆长序列高时空分辨率（逐月1km）灌溉用水量数据（2000-2020）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.1029/2021WR031382.
[Zhang, C., Long, D. (2022). Long-term irrigation water use data with high spatiotemporal resolution (monthly, 1km) across the continental United States (2000-2020). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.1029/2021WR031382.
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1. Zhang, C., & Long, D. (2021). Estimating spatially explicit irrigation water use based on remotely sensed evapotranspiration and modeled root zone soil moisture. Water Resources Research, 57, e2021WR031382. https://doi.org/10.1029/2021WR031382( 查看 | Bibtex格式)
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