資源介紹

風速數(shù)據(jù)被廣泛用于科學、管理和政策領域，在評估可再生能源潛力、解決風災、研究生物現(xiàn)象和探索氣候變化等方面發(fā)揮著重要作用。但現(xiàn)有的風速產(chǎn)品存在很大的局限性：氣象觀測數(shù)據(jù)在空間和時間上存在不連續(xù)性，再分析產(chǎn)品和氣候模型模擬雖然實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的連續(xù)性，但大多未能重現(xiàn)觀測到的風速趨勢。此外，風速數(shù)據(jù)的高變異性及站點分布的不均勻和稀缺性，使得傳統(tǒng)的統(tǒng)計插值方法，如克里金或主成分分析，在重構(gòu)全球風速上表現(xiàn)不佳。因而，風速數(shù)據(jù)成為風速研究中“卡脖子”的難題。

在此，研究團隊基于部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法（the partial convolutional neural network），融合了34個氣候模式數(shù)據(jù)和氣象站點觀測數(shù)據(jù)HadISD（由Met Office Hadley Centre提供），重構(gòu)了1973-2021年間共588個月的全球10米近地風速，空間分辨率為1.25°×2.5°（緯度×經(jīng)度），該數(shù)據(jù)集包含了觀測到的風速趨勢信息。詳細的重構(gòu)過程請見參考文獻中的方法部分。

數(shù)據(jù)文件命名方式和使用方法

該數(shù)據(jù)以nc文件儲存，文件的名稱為GGWS-PCNN-wind_speed-yyyymmyyyymm_vX.nc。以GGWS-PCNN-wind_speed-197301202012_v312202105p.nc為例， GGWS-PCNN為該數(shù)據(jù)集的英文簡稱（來自global gridded monthly wind speed dataset by the partial convolutional neural network），wind_speed表示該數(shù)據(jù)集存儲了風速變量，197301202012代表該數(shù)據(jù)的覆蓋時期為1973年1月到2020年12月，v312202105p表示該數(shù)據(jù)集采用了版本號為v312202105p的HadISD數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)可用Matlab、ArcGIS等軟件讀取打開。

注意事項：由于現(xiàn)有的人工智能算法在重建有許多缺失值的數(shù)據(jù)方面的局限性，我們的產(chǎn)品存在少量的離群值（如風速小于零或極高的風速），其中大部分位于南極地區(qū)的太平洋附近。您在使用這套數(shù)據(jù)前需要剔除這些離群值。

數(shù)據(jù)說明時間分辨率：月

空間分辨率：1o-10o

大小：190MB

作者：周俐宏, 曾振中, 江鑫

EMAIL:lihongwinner@163.com

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