“一带一路”沿线国家径流系数和径流深数据(2015)

Dataset of Runoff Coefficient and Runoff Depth in Belt and Road Region (2015)


水资源估算的主要思路是使用径流系数和径流影响因子(包括气候、地形、土地利用、土壤等)建立机器学习模型,然后再根据模型估算的径流深和降水数据计算出成径流系数。首先,基于全球公开资料,建立径流深和地形、气候、土壤、土地利用的多种机器学习模型,评估不同模型的模拟精度和有效性,选择最优模型用于径流深估算。最后,利用最优模型估算并生成“一带一路”地区径流深分布,根据2015年的降水分布数据,计算得到径流系数分布。


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数据的引用

贾绍凤. (2020). “一带一路”沿线国家径流系数和径流深数据(2015). 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Hydro.tpdc.271013. CSTR: 18406.11.Hydro.tpdc.271013.
[ (2020). Dataset of Runoff Coefficient and Runoff Depth in Belt and Road Region (2015). A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Hydro.tpdc.271013. CSTR: 18406.11.Hydro.tpdc.271013. ] (下载引用: RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

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参考文献

1.Yan, J.B., Jia, S.F., Lv, A.F., & Zhu, W.B. (2019). Water resources assessment of China's transboundary river basins using a machine learning approach. Water Resources Research, 55(1), 632-655. (查看 )


资助项目

泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设专项(XDA20000000) (项目编号:XDA20000000) Pan-Third Pole Environment Study for a Green Silk Road-A CAS Strategic Priority A Program

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  • 共享方式: 开放获取
  • 数据时间范围: 2015-01-01 至 2015-12-31
  • 元数据更新时间: 2021-04-19
联系信息
贾绍凤  

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

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