青藏高原地区在不同RCP情景下未来水资源时空分布后处理数据集(2046-2065)

The post-processing spatial and temporal distribution of water resources (runoff) in the Tibet Plateau from 2046 to 2065


通过国家气象信息中心、水文年鉴、中国统计年鉴及中国科学院地理科学与资源研究所等单位收集了水文气象及、土地利用及DEM等基础数据。采用具有自主知识产权的分布式时变增益水文模型进行建模,以100平方千米阈值将青藏高原划分成10937个子流域。在黑河、雅鲁藏布江、长江源、黄河源、雅砻江、岷江、澜沧江流域选取了14个流量站观测日流量数据对模型进行了拟定与验证。日尺度纳西效率系数达到0.7以上相关系数达到0.8以上。采用了CMIP6提供的13个模型4种情景输出的降水与气温数据,对未来降水与气温数据进行后处理,后处理后的降水与气温驱动水文模型,模拟出2046-2065年水循环过程,给出全青藏高原空间0.1度日尺度径流未来可能时空分布。


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每种情景每个模型1个NetCdf文件


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数据的引用

叶爱中. (2022). 青藏高原地区在不同RCP情景下未来水资源时空分布后处理数据集(2046-2065). 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Terre.tpdc.272895. CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.272895.
[Ye, A. (2022). The post-processing spatial and temporal distribution of water resources (runoff) in the Tibet Plateau from 2046 to 2065. A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Terre.tpdc.272895. CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.272895. ] (下载引用: RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

文章的引用

1. Xia, J., Wang, G.S., Tan, G., Ye, A.Z., & Huang, G.H. (2005). Development of distributed time-variant gain model for nonlinear hydrological systems. Science in china series d:earth sciences, 48(6), 713-723.( 查看 | Bibtex格式)

2. Ye, A., Duan, Q., Zeng, H., Li, L., & Wang, C. (2010). A Distributed Time—Variant Gain Hydrological Model Based on Remote Sensing. Journal of Resources and Ecology, 1, 222-30.( 查看 | Bibtex格式)

3. Wang, Y., Ye, A*., Peng, D., Miao, C., Di, Z., & Gong, W. (2022). Spatiotemporal variations in water conservation function of the Tibetan Plateau under climate change based on InVEST model. Journal of Hydrology: Regional Studies, 41, 101064.( 查看 | Bibtex格式)

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资助项目

地球大数据科学工程专项时空三极环境项目(XDA19000000) (项目编号:XDA19000000) CASEarth:Big Earth Data for Three Poles(grant No. XDA19070000)

三极环境大数据分析方法库及其科学应用示范(XDA19070104) (项目编号:XDA19070104) [XDA19070104] the Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences

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  • 时间分辨率: 日
  • 空间分辨率: 1km - 10km
  • 大小: 90,000 MB
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  • 共享方式: 开放获取
  • 数据时间范围: 2046-01-01 至 2065-12-31
  • 元数据更新时间: 2022-11-04
联系信息
叶爱中  

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

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