陆地实际蒸散发(ETa)是陆地生态系统的重要组成部分,它连接着水文、能量和碳循环。然而,准确监测和理解青藏高原(TP)实际蒸散发(ETa)的时空变化仍然非常困难。在此,利用MOD16-STM模型,在土壤属性、气象条件和遥感数据集的支持下,对青藏高原多年(2000-2018年)月度ETa进行了估算。估算出的ETa与9个通量塔的测量结果相关性非常好,均方根误差(平均RMSE=13.48 mm/月)和平均偏差(平均MB=2.85 mm/月)较低,相关系数(R=0.88)和一致性指数(IOA=0.92)较高。2000年至2018年,整个TP和东部TP(Lon>90°E)的空间平均ETa显著增加,增速分别为1.34 mm/年(P<0.05)和2.84 mm/年(P<0.05),而西部TP(Lon<90°E)未发现明显趋势。ETa及其组分的空间分布不均匀,从东南向西北TP递减。东部ETa呈显著上升趋势,西南部ETa全年呈显著下降趋势,尤其是冬春两季。土壤蒸发(Es)占总ETa的84%以上,其时间趋势的空间分布与年平均ETa相似。春季和夏季的ETa变化幅度和速率最大。陆表ETa的多年平均年值(面积2444.18×10^3 km2)为376.91±13.13 mm/年,相当于976.52±35.7 km3/年。整个TP(包括所有高原湖泊,面积2539.49×10^3 km2)的年平均蒸发水量约为1028.22±37.8 km3/年。新的ETa数据集有助于研究土地覆被变化对水文的影响,有助于对整个TP的水资源管理。
马耀明, 陈学龙, 袁令
青藏高原野外观测研究平台是开展青藏高原科学观测和研究的前沿阵地。基于高原地表过程与环境变化的陆面-边界层立体综合观测为青藏高原地气相互作用机理及其影响研究提供了大量的珍贵数据。本数据集综合了珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站、那曲高寒气候环境观测研究站、纳木错多圈层综合观测研究站、阿里荒漠环境综合观测研究站、慕士塔格西风带环境综合观测研究站2005-2016年逐小时大气、土壤和涡动观测数据。包含了由多层风速风向、气温、湿度以及气压、降水组成的梯度观测数据,辐射四分量数据,多层土壤温湿度和土壤热通量观测数据以及感热通量、潜热通量和二氧化碳通量组成的湍流数据。这些数据能广泛的应用于青藏高原气象要素特征分析、遥感产品评估和遥感反演算法的发展、数值模拟的评估和发展等研究中。
马耀明
采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集,时间范围:2000-2010,空间范围:25-40 ºN,75-105 ºE,时间分辨率:逐时,空间分辨率:10 km,格点数为150*300。 总计有33个变量,其中包含的近地表大气变量11个: 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个:各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量(感热通量)、地表面处向上的水量通量(感热通量)。 其他变量3个:经度、纬度和行星边界层高度。
潘小多
数据集综合了纳木错多圈层综合观测研究站、珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站的大气、水文和土壤的长期监测数据。数据有三种分辨率,包括0.1秒、10分钟、30分钟、24小时不等。 野外的大气边界层塔(PBL)所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产,风速风向传感器由美国的MetOne公司生产,辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产,气体分析仪由美国的Licor公司生产,土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期(每年2-3次)由专业人员对观测系统进行维护,对传感器进行标定和更换,对采集的数据进行下载和整编,满足国家气象局和世界气象组织(WMO)的气象观测规范。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列,质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。
马耀明
青藏高原东缘贡嘎山森林生态系统试验站观测的气象、土壤、植被等数据,时间主要是从2005-2008年。 气象数据:气温、气压、相对湿度、露点温度、水气压、地温、土壤温度(5cm、10cm、20cm、40cm)、10分钟平均风、10分钟最大风速、降水、总辐射、净辐射 乔木层生物观测数据:胸径、树高、生活型 灌木层生物观测数据:株数、高度、盖度、生活型、地上生物量、地下生物量 草本层生物观测数据:株(丛)数、平均高度、盖度、生活型、地上生物量、地下生物量 叶面积指数:乔木层叶面积指数、灌木层叶面积指数、草木层叶面积指数 土壤有机质及养分:土壤有机质、全氮、全磷、全钾、硝态氮、铵态氮、速效氮(碱解氮)、有效磷、速效钾、缓效钾、水溶液提pH值 土壤含水量:深度、含水量
王小丹
青藏高原东北部德令哈、天峻和乌兰的树轮宽度和重建的降水量、土壤水分条件数据序列以及德令哈地区过去3500年树轮的定年数据。本数据集由实验室测量获取,由仪器或者实验完成后直接得到数据。在各个环节严格按照相关操作规程进行样品和数据采集。 本数据集共有3个子表: 子表1为德令哈天峻乌兰轮宽,共有4个字段,其中每三个字段代表一个站点的数据,分别为站点编号,公元年份,样本量和宽度指数; 子表2为降水量和土壤水分重建,有5个字段,分别为公元、降水量、土壤相对湿度、植物生长需水量和实际蒸发量;其代表的实际含义分别为: ppt: 德令哈上一年7月至当年6月降水量; rsm_56:德令哈56月土壤相对湿度; accdef:上一年7月至当年6月植物生长需水量; ae16:1月-6月实际蒸发量; 子表3为3500年轮宽指数,共有3个字段,分别为年份、轮宽指数和样本量;其中年份中负号代表公元前; 各子表中轮宽指数无量纲,蒸发量、降水量、植物生长需水量单位均为mm,样本量单位为个。
王君波, 邵雪梅
数据集综合了藏北高原大气、水文和土壤的多站点长期监测项目,包含了藏北高原青藏公路/铁路沿线9个站点(D66,NewD66,沱沱河,D105,D110,安多,MS3478/NPAM,那曲布交,MS3608)多层或单层大气基本要素(风、温、湿、压和降雨/雪等),地面辐射各分量及多层土壤温、湿和热流等观测资料。 数据集通过架设在野外的自动气象站(AWS)、大气边界层塔(PBL)所获得的监测数据组成。所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产;风速风向传感器由美国的MetOne公司生产;辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产;气体分析仪由美国的Licor公司生产;土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期(每年2-3次)由专业人员对观测系统进行维护,对传感器进行标定和更换,对采集的数据进行下载和整编。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列。满足国家气象局和世界气象组织(WMO)对气象观测原始数据的精度,质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 数据包含如下观测指标: 空气温度,单位:℃,精度:0.05℃; 空气相对湿度,单位:%,精度:2%; 风速,单位:m/s,精度:0.1m/s; 气压,单位:hPa,精度:0.5hPa; 风向,单位:°,精度:4°; 降水,单位:mm,精度:0.05mm; 辐射,单位:W/m²,精度:5%; 土壤热流,单位:W/m²,精度:2%; 土壤温度,单位:℃,精度:0.2℃; 土壤体积含水量,单位:v/v%,精度:2%。
胡泽勇
本数据集主要包括藏东南高山环境综合观测研究站色季拉山高山林线观测场2005-2008年观测的气象数据和土壤水分数据。 藏东南山地林线观测数据集,包含:1)气象数据集 ;2)土壤水分数据。其中:气象数据集内容包括:风速、气温(1,3m)、相对湿度(1,3m)、土壤热通量(-5,-20,-60cm)、土壤温度(-5,-20,-60cm)、气压、总辐射、净辐射、光合有效辐射、红光辐射(660,730nm)、大气长波辐射、地面长波辐射、地表温度、降水量、雪厚;土壤水分数据包括:植被类型、土壤含水量(-5,-20,-60cm)。 各观测指标所使用的仪器情况: 气温:气温传感器( Air Temperature Probe),产自台湾,型号为TRH-S。 相对湿度:型号为TRH-S,产自台湾。 风速:风速仪(Anemoscope), 产自台湾,型号为03102。 气压:气压仪(Barometric Pressure sensor),产自台湾,型号为BP0611A。 大气长波辐射:大气长波辐射仪(pyrgeometer),产自荷Kipp & Zonen公司,型号为CG3。 地面长波辐射:地面长波辐射仪(pyrgeometer),产自荷兰Kipp & Zonen公司,型号为CG3。 总辐射:总辐射仪(Pyranometer),产自荷兰Kipp & Zonen公司,型号为CM3。 净辐射:净辐射仪(Net Radiometer), 产自荷兰Kipp & Zonen公司,型号为NR-Lite。 光合有效辐射:有效光合辐射仪(PAR-Sensor),产自产自荷兰Kipp & Zonen公司,型号为MS-PAR。 红外辐射:红外辐射仪(Infrared radiation sensor) ,产自英国Skye公司,型号为SKY110。 雨量:雨量筒(Rain Gauge), 产自台湾,型号为7852M。 雪厚:超声波雪厚仪(ultrasonic snow depth sensor),产自美国,型号为260-700。 土壤温度:土壤温度传感器(Soil temperature probe), 产自美国Onset公司,型号为12-Bit。 土壤热通量:土壤热通量板(Soil heat flux plate),产自荷兰Hukseflux公司,型号为HFP01。 土壤含水量:土壤水分传感器(Soil moisture sensor),产自美国Onset公司,型号为S-SMA-M003。 严格按照仪器操作规范进行观测和数据采集, 每项观测仪器在安装前都经过了供应商严格的调试并校正,从而确保了观测数据的准确性。在加工生成数据表时,剔除了一些明显误差数据。
刘新圣, 罗天祥
GAME/ Tibet 项目于1997 年夏季在安多(Amdo) 站作过短期预试验观测( PIOP) 。1998 年5~9 月, 安排了连续5 个加强观测期( IOP) , 每个IOP 约一个月。中、日、韩三国80 余名科学工作者分批赴青藏高原,进行了艰苦而卓有成效的工作。 各项观测试验计划顺利完成。并且从1998 年9 月加强观测结束后,5 个自动气象站(AWS) 、1 个自动气象综合观测站( PAM) 、1 个边界层塔及辐射综合观测站(Amdo) 及9 个土壤温度和湿度观测站一直连续观测至今, 取得了连续8 年零6 个月(从1997 年6 月开始) 极其珍贵的资料。 试验区设在藏北那曲地区的一个150 km ×200 km 的区域内(图1),同时在青藏公路沿线的D66,沱沱河和唐古拉山口(D105) 也建立了观测点。包括高原草甸、高原湖泊、荒漠化草原等不同下垫面上, 设置了以下观测站(点):(1) 两个包括大气和土壤的多学科综合观测站:安多(Amdo) 和那曲(NaquFx) 。这两个站含有多分量辐射观测系统、梯度观测塔、湍流通量直测系统、土壤温湿度梯度观测、无线电探空以及作为卫星资料地面真值利用的地面土壤湿度观测网和多角度光谱仪观测等;(2) 6 个自动气象站(D66 、沱沱河、D105 、D110 、Naqu 和MS3608) 。每个测站都有风、温、湿、压、辐射、地表温度、土壤温湿度和降水等观测;(3) 设在那曲北和南各约80 km 处的PAM( Portable Automated Meso - net) 站(MS3478和MS3637) 有类似于上述两个综合观测站(Amdo和NaquFx) 的主要项目, 同时有风、温、湿的湍流观测;(4) 9 个土壤温度和湿度观测点(D66 、沱沱河、D110 、WADD、NODA、Amdo 、MS3478、MS3478和MS3637) , 每个测站都包含有6 层土壤温度和9 层土壤湿度测量;(5) 一个设在那曲以南的三维多普勒雷达站和邻近(约100 km) 区域内的7 个加密雨量站( Precipitation gauge) , 辐射观测系统主要研究高原云与降水系统, 并作为TRMM 卫星一个地面真值站。 GAME-Tibet项目力求通过不同空间尺度的加强观测试验和长期监测,深入了解青藏高原的地气相互作用以及对亚洲季风系统的影响。 GAME/ Tibet 项目2000 年结束后, 已加入GEWEX(全球能量和水循环试验) 与CL IVAR (气候变化和预测) 两个大型国际计划联合组织的“全球协调加强观测计划(CEOP) ”, 开始执行“全球协调加强观测计划(CEOP) 亚澳季风之青藏高原试验研究”(CAMP/ Tibet ) 数据内容分为Prephase Observation Preriod (POP)1997年和IOP1998年 一、POP1997年数据内容: 1、Precipitation Guage Network (PGN) 2、Radiosonde Observation at Naqu 3、Analysis of Stable Isotope for Water Cycle Studies 4、Doppler radar observation 5、Large-Scale Hydrological Cycle in Tibet (Link to Numaguchi's home page) 6、Portable Automated Mesonet (PAM) [Japanese] 7、Ground Truth Data Collection(GTDC) for Satellite Remote Sensing 8、Tanggula AWS ( D105 station in Tibet ) 9、Syamboche AWS (GEN/GAME AWS in Nepal) 二、IOP1998年数据内容: 1、Anduo (1)PBL Tower 、(2)Radiation 、(3)Turbulence SMTMS 2、D66 (1)AWS (2)SMTMS (3)GTDC(4)Precipitation 3、Toutouhe (1)AWS(2)SMTMS(3)GTDC 4、D110 (1)AWS (2)SMTMS (3)GTDC(4)SMTMS 5、MS3608 (1)AWS (2)SMTMS (3)Precipitation 6、D105 (1)Precipitation (2)GTDC 7、MS3478(NPAM) (1)PAM (2)Precipitation 8、 MS3637 (1)PAM (2)SMTMS (3)Precipitation 9、NODAA (1)SMTMS (2)Precipitation 10、WADD (1)SMTMS (2)Precipitation (3)Barometricmd 11、AQB (1)Precipitation 12、Dienpa( RS2 ) (1)Precipitation 13、Zuri (1)Precipitation(2)Barometricmd 14、Juze (1)Precipitation 15、Naqu hydrological station (1)Precipitation 16、MSofNaqu(1)Barometricmd 16、Naquradarsite (1)Radarsystem(2)Precipitation 17、Syangboche[Nepal](1)AWS 18、Shiqu-anhe(1)AWS(2)GTDC 19、Seqin-Xiang(1)Barometricmd 20、NODA(1)Barometricmd(2)Precipitation(3)SMTMS 21、NaquHY(1)Barometricmd(2)Precipitation 22、NaquFx(BJ)(1)GTDC(2)PBLmd(3)Precipitation 23、MS3543(1)Precipitation 24、MNofAmdo(1)Barometricmd 25、Mardi(1)Runoff 26、Gaize(1)AWS(2)GTDC(3)Sonde
马耀明
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