查看大图

中国站点尺度天然径流量估算数据集，包括全国多个水文站1961–2018年月值天然径流量（数据将继续更新），数据为ASCII格式。该数据是基于VIC（The Variable Infiltration Capacity）分布式水文模型，结合参数不确定分析、流向校正和统计后处理等数据质量方法重建的，是中国长时序、高质量与时间连续的天然河川径流资料。研究中涉及到的全国水文站分别约有83％和56％水文站的NSE值、KGE值大于0.70。偏差校正后全国站点平均偏差百分比从约17%降至2%，NSE与KGE平均值分别为0.85与0.91。该天然径流数据集质量较高，可以为变化环境下水文过程模拟与水资源综合管理提供重要基础数据与科学服务。

数据文件命名方式和使用方法

文件命名：径流数据以文本格式存储，文件的名称为“station”，其中station代表站点对应英文名（拼音）。
数据读取方式：该数据集中的所有ASCII码文件可以直接用文本程序（如记事本）打开，除了头文件，主体内容为径流量月值数据。文件第一列为年份，第二列为月份，第三列为径流量（m3/s）。

本数据要求的引用方式 查看数据引用帮助 数据引用必读

缪驰远, 苟娇娇. (2021). 中国站点尺度天然径流量估算数据集（1961–2018）. 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Hydro.tpdc.271644. CSTR: 18406.11.Hydro.tpdc.271644.
[Miao, C., Gou, J. (2021). China's high-quality natural streamflow gauge-based dataset (1961–2018). A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Hydro.tpdc.271644. CSTR: 18406.11.Hydro.tpdc.271644. ] (下载引用： RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

1. Miao, C. Y., Gou, J. J., Fu, B. J., Tang, Q. H., Duan, Q. Y., Chen, Z. S., Lei, H. M., Chen, J., Guo, J. L., Borthwick, A. G. L., Ding, W. F., Duan, X. W., Li, Y. G., Kong, D. X., Guo, X. Y., Wu, J. W. (2021). High-quality reconstruction of China's natural streamflow. Science Bulletin. (Under Review)( 查看 | Bibtex格式)

2. Gou, J. J., Miao, C. Y., Samaniego, L., Xiao, M., Wu, J. W. & Guo, X. Y. (2021). CNRD v1.0: a high-quality natural runoff dataset for hydrological and climate studies in China. Bulletin of the American Meteorological Society, 102(5), E929-E947.( 查看 | Bibtex格式)

3. Gou, J. J., Miao, C. Y., Duan, Q. Y., Tang, Q. H., Di, Z. H., Liao, W. H., Wu, J. W. & Zhou, R. (2020). Sensitivity analysis-based automatic parameter calibration of the VIC model for streamflow simulations over China. Water Resources Research, 56: 1-19.( 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

资助项目

生态安全屏障功能与优化体系(2019QZKK0405) (项目编号:2019QZKK0405) The second comprehensive scientific investigation of Tibetan Plateau

气候变化背景下黄土高原降雨侵蚀力估算(41877155) National Natural Science Foundation of China (No. 41877155)

数据使用声明

为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力，请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），明确注明数据来源和数据作者。对于转载（二次或多次发布）的数据，作者还须注明原始数据来源。

License： This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

相关资源

数据评论

当前页面默认显示 中文 评论 显示所有语种的评论