资源介绍

【数据简介】

(相关资料图)

该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2022.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据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。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位分别为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

【数据文件命名方式和使用方法】

2019QZKK0603-zgyjsl：其中2019QZKK是项目编号，06代表任务6，03代表专题3，zgyjsl是数据汉语拼音首字母；数据格式为NETCDF，nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。

【本数据要求的引用方式】

数据引用必读数据的引用彭守璋. (2020). 中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2022）. 时空三极环境大数据平台.Peng, S. (2020). 1-km monthly precipitation dataset for China (1901-2022). A Big Earth Data Platform for Three Poles. https://doi.org/10.5281/zenodo.3185722.【文章的引用】

1、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. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.129 

2、Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477. 

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. 使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献，并进行数据的引用

中文发表的成果致谢中参考以下规范注明：数据来源于“国家青藏高原科学数据中心” (http://data.tpdc.ac.cn)。英文发表的成果致谢中依据以下规范注明：The datasets is provided by National Tibetan Plateau Data Center (http://data.tpdc.ac.cn).

详情请点击下方：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTQyMzE0OA==&mid=2247524163&idx=2&sn=7f99bdaed2e07a6f3381cf803b44a706&chksm=ce588500f92f0c16c6c208be0bc992b013cd96c15762d539dafdba38d96970e1880bc53c553f&token=488436009&lang=zh_CN#rd

更多资源请点击下方：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTQyMzE0OA==&mid=2247523536&idx=1&sn=2a5cb170f80506600e1773235b69d332&chksm=ce588693f92f0f85593ac89c69e43830fadba381c859ecf84307735ba2ae422cd4b46820e8d7&scene=21#wechat_redirect

标签：