Nujiang River Water Resources Temporal and Spatial Distribution Data Set (1998-2017)
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类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）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
数据为ASCII文本格式，数据命名方式：观测项+年月日，如：Acc_Q.199801.asc。
径流单位为mm，蒸发单位为mm，可用arcgis等软件打开。
王磊, 柴晨好. (2022). 怒江水资源时空分布数据集（1998-2017）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Terre.tpdc.272890.
CSTR:
18406.11.Terre.tpdc.272890.
[Wang, L., Chai, C. (2022). Nujiang River Water Resources Temporal and Spatial Distribution Data Set (1998-2017). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Terre.tpdc.272890.
CSTR:
18406.11.Terre.tpdc.272890.
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1.Wang L, Koike T, Yang K, et al.(2009). Development of a distributed biosphere hydrological model and its evaluation with the Southern Great Plains Experiments (SGP97 and SGP99)[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 114(D8). (查看 )
2.Wang, L., Zhou, J., Qi, J., Sun, L., Yang, K., & Tian, L., et al. (2017). Development of a land surface model with coupled snow and frozen soil physics. Water Resources Research, 53(6), 5085-5103. (查看 )
3.Chai, C., Wang, L., Chen, D., Zhou, J., Liu, H., Zhang, J., Wang, Y., Chen, T., & Liu, R. (2022). Future snow changes and their impact on the upstream runoff in Salween. Hydrol. Earth Syst. Sci. 26(18), 4657–4683. https://doi.org/10.5194/hess-26-4657-2022 (查看 )
“地球大数据科学工程”专项“时空三极环境”项目(项目编号:XDA19000000)“青藏高原水资源时空动态”子课题(子课题编号：XDA19070301) CASEarth:Big Earth Data for Three Poles（grant No. XDA19070000）"Spatial–temporal changes in the polar water and ecosystem" subproject (subproject No: XDA19070301)
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