Global gridded near-surface wind speed dataset on a monthly scale (1973-2021)
风速数据被广泛用于科学、管理和政策领域，在评估可再生能源潜力、解决风灾、研究生物现象和探索气候变化等方面发挥着重要作用。但现有的风速产品存在很大的局限性：气象观测数据在空间和时间上存在不连续性，再分析产品和气候模型模拟虽然实现了数据的连续性，但大多未能重现观测到的风速趋势。此外，风速数据的高变异性及站点分布的不均匀和稀缺性，使得传统的统计插值方法，如克里金或主成分分析，在重构全球风速上表现不佳。因而，风速数据成为风速研究中“卡脖子”的难题。
在此，研究团队基于部分卷积神经网络算法（the partial convolutional neural network），融合了34个气候模式数据和气象站点观测数据HadISD（由Met Office Hadley Centre提供），重构了1973-2021年间共588个月的全球10米近地风速，空间分辨率为1.25°×2.5°（纬度×经度），该数据集包含了观测到的风速趋势信息。详细的重构过程请见参考文献中的方法部分。
该数据以nc文件储存，文件的名称为GGWS-PCNN-wind_speed-yyyymmyyyymm_vX.nc。以GGWS-PCNN-wind_speed-197301202012_v312202105p.nc为例， GGWS-PCNN为该数据集的英文简称（来自global gridded monthly wind speed dataset by the partial convolutional neural network），wind_speed表示该数据集存储了风速变量，197301202012代表该数据的覆盖时期为1973年1月到2020年12月，v312202105p表示该数据集采用了版本号为v312202105p的HadISD数据。该数据可用Matlab、ArcGIS等软件读取打开。
注意事项：由于现有的人工智能算法在重建有许多缺失值的数据方面的局限性，我们的产品存在少量的离群值（如风速小于零或极高的风速），其中大部分位于南极地区的太平洋附近。您在使用这套数据前需要剔除这些离群值。
周俐宏, 曾振中, 江鑫. (2022). 全球10米风速栅格数据（1973-2021）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Atmos.tpdc.272893.
CSTR:
18406.11.Atmos.tpdc.272893.
[Zhou, L., Zeng, Z., Jiang, X. (2022). Global gridded near-surface wind speed dataset on a monthly scale (1973-2021). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Atmos.tpdc.272893.
CSTR:
18406.11.Atmos.tpdc.272893.
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1. Zhou, L.H., Liu., H.F., Jiang, X., Ziegler, A.D., Azorin-Molina, C., Liu, J., & Zeng, Z.Z. (2022). An artificial intelligence reconstruction of global gridded surface winds. Science Bulletin, online.( 查看 | Bibtex格式)
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