中国长时序逐月降水量数据集(1901-2021)

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此星光明 发表于 2023/09/30 19:52:35 2023/09/30
【摘要】 ​简介:中国逐月降水量数据集(1901-2021)是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。使用了496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。数据集的空间分辨率为0.0083333°(约1km),降水单位为0.1mm,包含全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。https:...

简介:

中国逐月降水量数据集(1901-2021)是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。使用了496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。数据集的空间分辨率为0.0083333°(约1km),降水单位为0.1mm,包含全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。https://www.cbedai.net/xg

逐月降水数据观测有以下几个重要意义:

1. 研究气候变化:逐月降水数据观测可以帮助我们了解气候的长期趋势和变化,从而预测未来气候的趋势和变化。

2. 水资源管理:逐月降水数据观测可以提供有关水资源的信息,例如水文循环、水库储备和水灾预警。

3. 农业生产:逐月降水数据观测可以帮助农民预测降雨量和灌溉需求,从而指导农业生产活动。

4. 生态环境保护:逐月降水数据观测可以帮助我们了解不同地区的降水量和降水季节,从而指导生态环境保护工作。

5. 交通运输:逐月降水数据观测可以帮助交通部门预测天气状况,从而指导路面养护和交通管理。

数据集ID: 

TPDC/CHINA_1KM_PRE_MONTH

时间范围: 1901年-2021年

范围: 全国

来源: 国家青藏高原科学数据中心

复制代码段: 

var images = pie.ImageCollection("TPDC/CHINA_1KM_PRE_MONTH")

名称 单位(mm) 类型 分辨率(km) 无效值 描述信息
B1 0.1 int16 1 -32768 月降水量

 

名称 单位(mm) 类型 分辨率(km) 无效值 描述信息
B1 0.1 int16 1 -32768 月降水量

var img = pie.ImageCollection("TPDC/CHINA_1KM_PRE_MONTH")
            .filterDate("2000-01-01", "2006-01-01")
            .select("B1").first()
            //.mean();
print(img);
//设定颜色预览组合
visParams = {
            palette: ['#0D0887','#5B02A3','#9A179B','#CB4678','#EB7852','#FBB32F','#F0F921']};
//定位地图中心
Map.centerObject(img, 3);
//加载影像
Map.addLayer(img, visParams, "img");

数据引用:
彭守璋. 中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2017). 国家青藏高原科学数据中心, 2020. DOI: 10.5281/zenodo.3185722.

文章引用:
1. Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477.
2. Peng, S.Z., Ding, Y.X., Wen, Z.M., Chen, Y.M., Cao, Y., & Ren, J.Y. (2017). Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011–2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183–194.
3. Peng, S.Z., Ding, Y.X., Liu, W.Z., & Li, Z. (2019). 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019.
4. Peng, S. , Gang, C. , Cao, Y. , & Chen, Y. . (2017). Assessment of climate change trends over the loess plateau in china from 1901 to 2100. International Journal of Climatology.

 

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