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中国长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集（1951-2011）发布

气温和降水是研究区域和全球气候变化的两个最基本要素，但是由于气象观测台站的空间分布多不均匀，各观测台站的气象观测序列长短不一，台站数据量也有限，导致对气象数据应用及其对区域或者全球气候变化的分析带来困难。为此，兰州大学黄伟教授团队基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据，利用ANUSPLIN软件的局部薄盘光滑样条法进行插值，重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025°（~2.5 km）格点数据集。该数据集近日在国家青藏高原科学数据中心发布，可免费下载。

对比该数据集与预留的265个站点实测数据，结果表明在1951-2011年，该数据集月插值数据与实测数据接近，两者的平均绝对差为0.59℃和70.5mm，标准差为1.27℃和122.6mm，并且标准差的变化与GCV（表征最佳插值模型的广义交叉验证Generalized Cross Validation）变化一致；将该数据集与中国气象局发布的0.5°数据集对比，结果表明该数据集与基准CMA相关系数较高，标准差较接近，并且归一化的均方根误差较小；将该数据集与能量和水循环观测项目-亚洲季风项目西藏地区（CAMP-Tibet）气象站数据进行对比，结果表明仅有少数台站降水数据与该数据集相关性不显著，但多数台站气温和降水数据与该数据集显著相关且相关性高于0.87。

该数据集的高分辨率特性能刻画更多的气候类型如喜马拉雅山脉地区未被粗分辨率数据集识别的苔原和极地气候，也可作为研究全球气候变化下区域气候变化和精准农业气候的基础数据。

2010年月均温度和降水的动态图

文章原文： Zhao, H. , Huang, W. , Xie, T. , Wu, X. , Xie, Y. , Feng, S. , Chen, F.H. (2019). Optimization and evaluation of a monthly air temperature and precipitation gridded dataset with a 0.025° spatial resolution in china during 1951–2011. Theoretical and Applied Climatology, 1-17, https://doi.org/10.1007/s00704-019-02830-y

数据下载地址：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/1121cc40-f1a6-405a-a34a-f27f2c8e63f3/