黑河生态水文遥感试验:水文气象观测网数据集(大满超级站宇宙射线土壤水分-2017)

HiWATER: Dataset of hydrometeorological observation network (cosmic-ray soil moisture of Daman Superstation, 2017)


该数据集包含了2017年1月1日至2017年12月31日的宇宙射线仪器(crs)观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内,下垫面是玉米地。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N,海拔1556m,仪器探头底部距地面0.5m,采样频率是1小时。

宇宙射线仪器的原始观测项目包括:电压Batt(V)、温度T(℃)、相对湿度RH(%)、气压P(hPa)、快中子数N1C(个/小时)、热中子数N2C(个/小时)、快中子采样时间N1ET(s)及热中子采样时间N2ET(s)。发布的数据为经过处理计算后的数据,数据表头包括:Date Time(日期 时间)、P(气压 hPa)、N1C(快中子数 个/小时)、N1C_cor(气压订正的快中子数 个/小时)和VWC(土壤体积含水量 %),其处理的主要步骤包括:

1) 数据筛选

数据筛选共四条标准:(1)剔除电压小于和等于11.8伏特的数据;(2)剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据;(3)剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据;(4) 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。此外缺失数据用-6999补充。

2) 气压订正

根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式,对原始数据进行气压订正,得到订正后的快中子数N1C_cor。

3) 仪器率定

在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数,通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分(或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取)θm(Zreda et al. 2012)和对应时间段内的快中子校正数据N,再通过公式反求得到N0。

在此,根据仪器源区内的Soilnet土壤水分数据对仪器进行率定,建立土壤体积含水量θv和快中子之间的关系。分别选取干湿状况差异比较明显的2012年6月26日-27日和7月16日-17日四天的数据,其中6月26日-27日率定数据显示土壤水分较小,因此选取4厘米、10厘米和20厘米的三个值平均值作为率定数据,其变化范围为22%-30%,而7月16日-17日率定数据显示土壤水分较大,因此选取4厘米、10厘米的两个值平均值作为率定数据,其变化范围为28%-39%,最后平均N0为3597。

4) 土壤水分计算

根据公式,计算得到每小时的土壤含水量数据。

水文气象网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)


数据文件命名方式和使用方法

该数据集包含了2017年1月1日至2017年12月31日的宇宙射线仪器(crs)观测数据。


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数据的引用

刘绍民, 朱忠礼, 徐自为, 李新, 车涛, 谭俊磊, 任志国. (2018). 黑河生态水文遥感试验:水文气象观测网数据集(大满超级站宇宙射线土壤水分-2017). 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.3972/hiwater.1.2018.db. CSTR: 18406.11.hiwater.1.2018.db.
[Liu, S., Zhu, Z., Xu, Z., Li, X., Che, T., Tan, J., Ren, Z. (2018). HiWATER: Dataset of hydrometeorological observation network (cosmic-ray soil moisture of Daman Superstation, 2017). A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.3972/hiwater.1.2018.db. CSTR: 18406.11.hiwater.1.2018.db. ] (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. Liu, S.M., Li, X., Xu, Z.W., Che, T., Xiao, Q., Ma, M.G., Liu, Q.H., Jin, R., Guo, J.W., Wang, L.X., Wang, W.Z., Qi, Y., Li, H.Y., Xu, T.R., Ran, Y.H., Hu, X.L., Shi, S.J., Zhu, Z.L., Tan, J.L., Zhang, Y., & Ren, Z.G. (2018). The Heihe Integrated Observatory Network: A Basin-Scale Land Surface Processes Observatory in China. Vadose Zone Journal, 17(1), 180072. doi:10.2136/vzj2018.04.0072.( 查看 | 下载 | Bibtex格式)

2. Wang, Binbin, Ma, Yaoming, Chen, Xuelong, Ma, Weiqiang, Su, Zhongbo, Menenti, Massimo. Observation and simulation of lake-air heat and water transfer processes in a high-altitude shallow lake on the Tibetan Plateau. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2015, 120(24):2015JD023863. doi:10.1002/2015JD023863( 查看 | Bibtex格式)

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


参考文献

1.焦其顺, 朱忠礼, 刘绍民, 晋锐, 杜帆. 宇宙射线快中子法在农田土壤水分测量中的研究与应用. 地球科学进展, 2013, 28(10):1136-1143. (查看 | 下载 )

2.李新, 刘绍民, 马明国, 肖青, 柳钦火, 晋锐, 车涛, 王维真, 祁元, 李弘毅, 朱高峰, 郭建文, 冉有华, 闻建光, 王树果. (2012). 黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验总体设计. 地球科学进展, 27(5), 481-498. doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2012.05.0481. (查看 | 下载 )

3.Han, X.J., Jin, R., Li, X., Wang, S.G., (2014). Soil Moisture Estimation Using Cosmic-Ray Soil Moisture Sensing at Heterogeneous Farmland. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11(9), 1659-1663. (查看 )

4.Li X, Cheng GD, Liu SM, Xiao Q, Ma MG, Jin R, Che T, Liu QH, Wang WZ, Qi Y, Wen JG, Li HY, Zhu GF, Guo JW, Ran YH, Wang SG, Zhu ZL, Zhou J, Hu XL, Xu ZW. Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research (HiWATER): Scientific objectives and experimental design. Bulletin of the American Meteorological Society, 2013, 94(8): 1145-1160, 10.1175/BAMS-D-12-00154.1. (查看 )


资助项目

陆表遥感产品真实性检验中的关键理论与方法研究(41531174) (项目编号:41531174)

数据使用声明

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