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。
孙赫
本数据集是以UEA-CRU与UDEL提供的长时间尺度(1901-2016年)温度计算的冻结指数作为输入数据,通过Stefan经验公式计算雅鲁藏布江流域土壤冻结深度,并插值模拟输出的30年尺度平均土壤冻结深度数据集。本数据集是以UEA-CRU与UDEL提供的长时间尺度(1901-2016年)温度计算的冻结指数作为输入数据,通过Stefan经验公式计算雅鲁藏布江流域土壤冻结深度,并插值模拟输出的30年尺度平均土壤冻结深度数据集。
刘磊, 罗栋梁, 王磊
本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型,以气温、降水、气压等作为输入数据,模拟输出的5km逐月水文数据集,包括格网径流与蒸发(若蒸发小于0,则表示凝华;若径流小于0,则表示当月降水小于蒸发)。本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型,以气温、降水、气压等作为输入数据,模拟输出的5km逐月水文数据集,包括格网径流与蒸发(若蒸发小于0,则表示凝华;若径流小于0,则表示当月降水小于蒸发)。
王磊
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