Daily precipitation data with 10km resolution in the upper Brahmaputra (Yarlung Zangbo River) Basin-V2 (1951-2020)
基于雅鲁藏布江流域内已有的262个雨量筒逐月降水数据、WRF和ERA5降水数据，利用随机森林学习算法重建了雅鲁藏布江流域及7个子流域1951–2020年10km分辨率的逐日降水数据。该数据经过了站点单点验证，在年和季节变化方面表现较好。并且该数据经过了水文模型反向评估，利用该数据驱动VIC水文模型模拟了雅江流域及各子流域径流变化，并利用实测径流、MODIS及冰川编目数据进行验证。该数据在原有第一版基础上考虑了降水空间分配特征，能更好描述高山区降水特征。
该数据包含3390个格点文件，每一个文件有四列，分别为年、月、日和降水，文件命名为data_纬度_经度。
孙赫. (2022). 雅鲁藏布江流域逐日10km分辨率降水数据-V2（1951-2020）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Atmos.tpdc.272885.
CSTR:
18406.11.Atmos.tpdc.272885.
[Sun, H. (2022). Daily precipitation data with 10km resolution in the upper Brahmaputra (Yarlung Zangbo River) Basin-V2 (1951-2020). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Atmos.tpdc.272885.
CSTR:
18406.11.Atmos.tpdc.272885.
]
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1. Sun, H., Yao, T., & Su, F., et al. (2022). Corrected ERA5 precipitation by machine learning significantly improved flow simulations for the Third Pole basins. Journal of Hydrometeorology, 23(10). DOI:10.1175/JHM-D-22-0015.1( 查看 | Bibtex格式)
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第二次青藏高原综合科学考察研究 Second Tibetan Plateau Scientific Expedition Program
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