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珠峰太阳辐射数据集(2007-2020)

太阳总辐射采用辐射表(CM21, Kipp & Zonen, 荷兰)测量,波长范围200-3600 nm。温湿度分别采用温湿度传感器HMP45C-GM (Vaisala Inc., Vantaa, Finland)测量。本数据集包括:利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射(小时累计值,单位MJ/m2)、大气顶和地表反照率;还包括散射因子(AF)地面水汽压(E,单位hPa)。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量,数据覆盖时间为2007-2020年。关于数据处理和太阳总辐射计算等可参考文献:Bai, J.; Zong, X.; Ma, Y.; Wang, B.; Zhao, C.; Yang, Y.; Guang, J.; Cong, Z.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations in Global Solar Radiation and Its Interaction with Atmospheric Substances at Qomolangma. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 8906. https://doi.org/10.3390/ijerph19158906。该数据集可以用于珠峰地区太阳辐射及其衰减等相关研究。珠峰站太阳辐射和其他气象数据可以参考:https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/b9ab35b2-81fb-4330-925f-4d9860ac47c3/。

2022-07-26

青藏高原FY-4A地面太阳辐射产品数据集(2018-2020)

地表太阳入射辐射(Surface Solar Irradiance,SSI)是FY-4A L2定量反演产品之一,覆盖范围为全圆盘,无投影,空间分辨率为4km,时间分辨率可达15min(20180921开始全天共40个观测时次,除每个整点时次的观测外,每3hr整点前后15min各有一次观测),光谱范围为0.2µm~5.0µm。产品输出要素包括总辐照度、水平面直接辐照度、散射辐照度,有效测量范围为0~1500 W/m2。FY-4A SSI产品在覆盖范围、空间分辨率、时间连续性、输出要素等方面质的提升为进一步开展其在太阳能、农业、生态、交通等专业气象服务中的精细化应用提供了可能。目前研究结果表明,与地基观测相比,FY-4A SSI 产品在中国地区的整体相关性在0.75以上,可用于中国地区太阳能资源评估。

2021-04-27

中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集(TRIMS LST;2000-2021)

地表温度(Land surface temperature, LST)是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现,又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此,地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提,还是众多模型的直接输入参数,在许多领域有广泛的应用,如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化,学术界对卫星遥感的全天候地表温度(All-weather LST)具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是一种基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据,辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性,最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明,本数据集具有良好的图像质量和精度,不仅在空间上无缝,还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时,该数据集在白天和夜间的平均偏差(MBE)为0.08K至0.16K,偏差标准差(STD)为1.12K至1.46K。基于分布于黑河流域、东北、华北和华南地区的15个站点实测数据的检验结果表明,其MBE为-0.06K至-1.17K,RMSE为1.52K至3.71K,且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日2次,空间分辨率为1km,时间跨度为2000年-2021年(注:通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐);空间范围包括我国陆域的主要区域(包含港澳台地区,暂不包含我国南海诸岛)及周边区域(72°E-135°E,19°N-55°N)。本数据集的缩写名为TRIMS LST(Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST),以便用户使用。需要说明的是,TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP(中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集(TRIMS LST-TP;2000-2021)V2)同步在国家青藏高原科学数据中心发布,以减少相关用户数据下载和处理的工作量。

2021-04-09

中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集(TRIMS LST-TP;2000-2021)V2

青藏高原是全球气候变化的敏感区域。地表温度(Land Surface Temperature, LST)作为地表能量平衡中的主要参数,表征了地气间能量和水分交换的程度,广泛应用于气象气候、水文、生态等领域的研究中。青藏高原的陆地-大气相互作用等研究,迫切需要较长时间序列和较高时空分辨率的全天候地表温度数据集。然而,该区域较为频繁的云覆盖特征,使现有卫星热红外遥感地表温度数据集的使用受到较大的局限。 相较于2019年发布的前一个版本——中国西部逐日1km空间分辨率全天候地表温度数据集(2003-2018)V1,本数据集(V2)采用了一种新的制备方法,即基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据,辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。该方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性。 评价结果表明,本数据集具有良好的图像质量和精度,不仅在空间上无缝,还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。以MODIS LST为参考值时,该数据集在白天和夜间平均偏差(MBE)分别为-0.28 K和-0.29 K,偏差标准差(STD)分别为1.25 K和1.36 K。基于青藏高原和黑河流域的6个站点实测数据的检验结果表明,晴空条件下,本数据集在白天/夜间与实测LST均具有高度的一致性,其MBE为-0.42~0.25 K/-0.35~0.19 K;均方根误差 (RMSE)为1.03~2.28 K/1.05~2.05 K;非晴空条件下,本数据集在白天/夜间的MBE为-0.55~1.42 K/-0.46~1.27 K;RMSE为2.24~3.87 K/2.03~3.62 K。与V1版本的数据相比,两种全天候地表温度均在空间维度上表现除了空间无缝(即无缺失值)的特性,且在大部分区域内,两种全天候地表温度的空间分布和幅值均与MODIS地表温度高度一致。然而,在AMSR-E/AMSR2轨道间隙亮温缺失的区域内,V1版本的地表温度产生了低估。TRIMS地表温度与V1版本地表温度在AMSR-E/AMSR2轨道间隙外的质量接近,而在轨道间隙内前者的质量更加可靠。因此,建议用户使用V2版本。 本数据集的时间分辨率为逐日2次,空间分辨率为1km,时间跨度为2000年-2021年(注:通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐)。本数据集的空间范围包括青藏高原为核心的我国西部及周边地区(72°E-104°E,20°N-45°N)。因此,本数据集的缩写名为TRIMS LST-TP(Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST – Tibetan Plateau),以便用户使用。

2019-12-21

黑河生态水文遥感试验:黑河流域中游地表温度产品(2012年7月4日)

2012年7月4日,在黑河中游的临泽测区和黑河河道,利用运12飞机,搭载TASI传感器开展了热红外高光谱航空遥感数据飞行试验。TASI传感器波长范围为8-11.5um,空间分辨率为3米。航空测量获取的数据,利用同步测量的坐标数据和大气数据,经过几何和大气校正,得到大气校正后的地表辐亮度,并进行温度发射率分离,得到地表温度数据。

2017-08-25

黑河生态水文遥感试验:黑河流域中游地表温度产品(2012年6月30日)

2012年6月30日,在黑河中游的30*30公里核心观测区域,利用运12飞机,搭载TASI传感器开展了热红外高光谱航空遥感数据飞行试验。TASI传感器波长范围为8-11.5um,空间分辨率为3米。航空测量获取的数据,利用同步测量的坐标数据和大气数据,经过几何和大气校正,得到大气校正后的地表辐亮度,并进行温度发射率分离,得到地表温度数据。

2017-08-25

黑河生态水文遥感试验:黑河流域中游地表温度产品(2012年7月10日)

2012年7月10日,在黑河中游的30*30公里核心观测区域,利用运12飞机,搭载TASI传感器开展了热红外高光谱航空遥感数据飞行试验。TASI传感器波长范围为8-11.5um,空间分辨率为3米。航空测量获取的数据,利用同步测量的坐标数据和大气数据,经过几何和大气校正,得到大气校正后的地表辐亮度,并进行温度发射率分离,得到地表温度数据。

2017-08-24

黑河中游日蒸散发遥感反演产品(2012)

蒸散发监测对农业水资源管理、区域水资源利用规划和社会经济可持续发展至关重要。传统监测ET 方法的局限性主要在于无法做到大面积同时观测,只能局限于观测点上,因此人员设备成本相对较高,既不能提供面上的ET 数据,也不能提供不同土地利用类型和作物类型的ET 数据。利用遥感可以做到ET的定量监测,遥感信息的特点是既能反映地球表面的宏观结构特性,又能反映微观局部的差异。 本数据使用2012年6-9月份MODIS数据和M-SEBAL 模型以及基于参考蒸发比的时间尺度扩展方案估算了黑河中游整个生长季的蒸散发的时空分布,并使用地面观测数据对M-SEBAL 模型和时间尺度扩展方案进行了详细的评估。 其时间分辨率为逐日尺度,空间分辨率为250米,数据覆盖范围为黑河中游,单位为毫米。 数据的投影信息如下:UTM投影,47N

2015-02-24