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国家青藏高原科学数据中心发布全球的日尺度天然径流模拟数据和小时尺度河道洪水再分析数据

近期，国家青藏高原科学数据中心共享发布了原普林斯顿大学陆地水文学团队，现北京大学地空学院林佩蓉研究员、美国加州大学圣地亚哥分校潘铭研究员和杨媛博士合作的“全球294万条河段的天然径流模拟数据（GRADES）”和“全球3小时河道洪水再分析数据GRFR V1.0 （1980-2019）”，用户可开放获取。其关联的两篇研究论文“ Global reconstruction of naturalized river flows at 2.94 million reaches ”与“ Global Reach-level 3-hourly river flood reanalysis (1980-2019) ”分别在水文气象领域顶级期刊Water Resources Research和Bulletin of the American Meteorological Society上发表。

数据集一：全球294万条河段的天然径流模拟数据（GRADES）以VIC陆面水文模式与RAPID矢量河网汇流模型，采用全球站点、卫星和再分析数据多源融合降水产品MSWEP和CFSR作为气象驱动，并利用机器学习方法得到的全球径流特征值进行格点尺度的参数率定和产流偏差矫正。其中水文过程模式空间分辨率为0.25°，矢量河网汇流模型中的河网数据来源于90-m MERIT Hydro水文矫正地形数据产品。数据集包括：全球294万条河段1979-2013年日尺度的天然径流模拟数据。经全球1.4万个径流观测站点验证，35%（64%）的百分比偏差在±20%（±50%）以内，29%（62%）的月尺度KGE（Kling-Gupta Efficiency）≥0.6（0.2），数据产品具有较优的验证精度（图1）。研究结果可为全球水文气象领域研究人员提供产品验证，也为遥感卫星径流反演算法开发、了解全球陆表径流循环过程提供了科技支撑。该论文还获得了地球与空间科学权威平台Eos的亮点报道，以及WRR Editor’s Choice Award（前1%论文奖）。

图1 全球294万条河段的天然径流模拟数据（GRADES）的精度验证结果

数据集二：全球3小时河道洪水再分析数据GRFR V1.0（1980-2019）采用与GRADES一致的模型框架，并进行更新：1）采用更新后的MERIT-Hydro及其矢量水文地形数据；2）VIC时空分辨率提高至0.05°，3小时；3）采用质量更优更为精细的ERA5替代CFSR；4）数据覆盖时段延长至于2019年，5）在模拟径流的基础上，采用2年重现期的径流值作为洪水阈值，提取全球河流3小时尺度的洪水事件。数据集包括：1）1980-2019年全球0.05°，3小时/日的格点陆面产流数据（runoff）；2）全球294万条河段（基于90m数字高程模型提取）3小时/日天然径流模拟数据（discharge）；3）全球3小时河道洪水事件数据（flood events）；4）基础地形数据MERIT-Basins。经美国6000余个站点3小时和全球14000余个站点日尺度径流观测资料验证，数据产品能够较好地再现3小时和日尺度径流过程，同时能够较好地捕捉洪水事件。研究结果为遥感卫星径流反演算法开发、全球洪水特性分析和物理机制分析尤其是无资料地区提供了强有力的新数据支撑（该论文为featured articles in BAMS）。

图2 全球3小时河道洪水再分析数据GRFR V1.0（1980-2019）的技术路线

论文信息：

1. Lin, P., Pan, M., Beck, H.E., Yang, Y., Yamazaki, D., Frasson, R., David, C.H., Durand, M., Pavelsky, T., Allen, G., Gleason, C., & Wood, E.F. (2019). Global reconstruction of naturalized river flows at 2.94 million reaches. Water Resources Research, 55 (8), 6499-6516. https://doi.org/10.1029/2019WR025287

2. Yang, Y., Pan, M., Lin, P.R., Beck, H.E., Zeng, Z.Z., Yamazaki, D., David, C.H., Lu, H., Yang, K., Hong, Y., and Wood, E.F. (2021). Global Reach-level 3-hourly river flood reanalysis (1980-2019). Bulletin of the American Meteorological Society, 102(11), E2086-E2105. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-20-0057.1

数据信息：

1. 林佩蓉, 潘铭, 杨媛. (2022). 全球294万条河段的天然径流模拟数据（GRADES）. 国家青藏高原科学数据中心, DOI:10.11888/Terre.tpdc.272898. CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.272898.

2. 杨媛, 潘铭, 林佩蓉. (2022). 全球3小时河道洪水再分析数据GRFR V1.0（1980-2019）. 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/Terre.tpdc.272901.CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.272901.