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標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù) (SPEI) 是國際上通用的干旱指數(shù)之一。目前，SPEI指數(shù)已廣泛應(yīng)用于氣象干旱、水文干旱、農(nóng)業(yè)干旱和社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)研究。然而，已有的SPEI數(shù)據(jù)集存在覆蓋范圍小、空間不連續(xù)或空間分辨率低等問題。因此，本研究基于氣象站點(diǎn)計(jì)算的SPEI，結(jié)合GPM (Global Precipitation Measurement) 降水、MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 地表溫度 (LST)、ERA5-Land短波輻射、SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 數(shù)字高程模型 (DEM) 數(shù)據(jù)以及隨機(jī)森林回歸模型，開發(fā)了一種在大區(qū)域尺度上計(jì)算柵格SPEI指數(shù)的高精度機(jī)器學(xué)習(xí)算法，生產(chǎn)了一套跨越2001-2020年、覆蓋整個(gè)中國大陸地區(qū)的具有多時(shí)間尺度 (1 month, 3 months, 6 months, 12 months, 24 months) 、高空間分辨率 (1km) 的SPEI柵格數(shù)據(jù)集 (SPEI_RF)。我們發(fā)現(xiàn)，本研究開發(fā)的SPEI_RF數(shù)據(jù)集和目前國際社會(huì)廣泛認(rèn)可的SPEIbase v.2.6 (由Vicente-Serrano主導(dǎo)開發(fā)) 數(shù)據(jù)集具有高度一致的時(shí)空分布特征。與SPEIbase v.2.6數(shù)據(jù)集相比，SPEI_RF數(shù)據(jù)集具有空間分辨率更高且對(duì)局部小范圍干旱的識(shí)別更加精準(zhǔn)的優(yōu)點(diǎn)?？傮w來說，本研究開發(fā)的SPEI_RF數(shù)據(jù)集能夠精確模擬中國大陸地區(qū)2001-2020年期間干旱的時(shí)空演變特征，對(duì)未來干旱研究的進(jìn)一步深入具有重要推動(dòng)作用。該數(shù)據(jù)集生產(chǎn)算法請(qǐng)參考國家發(fā)明專利：夏浩銘, 趙曉陽, 趙偉. 基于隨機(jī)森林回歸模型的高分辨率SPEI數(shù)據(jù)集開發(fā)方法, 2023.05.30, 中國，CN 02211123216.8。

【數(shù)據(jù)引用方式】

夏浩銘, 趙曉陽, 焦文哲, 等. 2001-2020年中國1km分辨率多時(shí)間尺度SPEI數(shù)據(jù)集[DS/OL]. V1. National Ecosystem Data Bank, 2023[2023-07-23]. https://cstr.cn/15732.11.sciencedb.ecodb.00090. CSTR:15732.11.sciencedb.ecodb.00090.

夏浩銘, 趙曉陽, 焦文哲, 等. 2001-2020年中國1km分辨率多時(shí)間尺度SPEI數(shù)據(jù)集[DS/OL]. V1. National Ecosystem Data Bank, 2023[2023-07-23]. https://doi.org/10.57760/sciencedb.ecodb.00090. DOI:10.57760/sciencedb.ecodb.00090.

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