資源介紹

【數(shù)據(jù)簡介】

該數(shù)據(jù)集為中國逐月降水量數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.0083333°（約1km），時間為1901.1-2022.12。數(shù)據(jù)格式為NETCDF，即.nc格式。該數(shù)據(jù)集是根據(jù)CRU發(fā)布的全球0.5°氣候數(shù)據(jù)集以及WorldClim發(fā)布的全球高分辨率氣候數(shù)據(jù)集，通過Delta空間降尺度方案在中國地區(qū)降尺度生成的。并且，使用496個獨立氣象觀測點數(shù)據(jù)進行驗證，驗證結(jié)果可信。本數(shù)據(jù)集包含的地理空間范圍是全國主要陸地（包含港澳臺地區(qū)），不含南海島礁等區(qū)域。為了便于存儲，數(shù)據(jù)均為int16型存于nc文件中，降水單位分別為0.1mm。 nc數(shù)據(jù)可使用ArcMAP軟件打開制圖; 并可用Matlab軟件進行提取處理，Matlab發(fā)布了讀入與存儲nc文件的函數(shù)，讀取函數(shù)為ncread，切換到nc文件存儲文件夾，語句表達為：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc為文件名，為字符串需要’’；var是從XXX.nc中讀取的變量名，為字符串需要’’；i、j、t分別為讀取數(shù)據(jù)的起始行、列、時間，leni、lenj、lent i分別為在行、列、時間維度上讀取的長度。這樣，研究區(qū)內(nèi)任何地區(qū)、任何時間段均可用此函數(shù)讀取。Matlab的help里面有很多關(guān)于nc數(shù)據(jù)的命令，可查看。數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)建議使用WGS84。

【數(shù)據(jù)文件命名方式和使用方法】

2019QZKK0603-zgyjsl：其中2019QZKK是項目編號，06代表任務(wù)6，03代表專題3，zgyjsl是數(shù)據(jù)漢語拼音首字母；數(shù)據(jù)格式為NETCDF，nc數(shù)據(jù)可使用ArcMAP軟件打開制圖; 并可用Matlab軟件進行提取處理，Matlab發(fā)布了讀入與存儲nc文件的函數(shù)，讀取函數(shù)為ncread，切換到nc文件存儲文件夾，語句表達為：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc為文件名，為字符串需要’’；var是從XXX.nc中讀取的變量名，為字符串需要’’；i、j、t分別為讀取數(shù)據(jù)的起始行、列、時間，leni、lenj、lent i分別為在行、列、時間維度上讀取的長度。這樣，研究區(qū)內(nèi)任何地區(qū)、任何時間段均可用此函數(shù)讀取。

【本數(shù)據(jù)要求的引用方式】

數(shù)據(jù)引用必讀數(shù)據(jù)的引用彭守璋. (2020). 中國1km分辨率逐月降水量數(shù)據(jù)集（1901-2022）. 時空三極環(huán)境大數(shù)據(jù)平臺.Peng, S. (2020). 1-km monthly precipitation dataset for China (1901-2022). A Big Earth Data Platform for Three Poles.?https://doi.org/10.5281/zenodo.3185722.
【文章的引用】

1、Peng, S.Z., Ding, Y.X., Wen, Z.M., Chen, Y.M., Cao, Y., & Ren, J.Y. (2017). Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011-2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183-194. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.129?

2、Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477.?

3、Peng, S.Z., Ding, Y.X., Liu, W.Z., & Li, Z. (2019). 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019?

4、Peng, S. , Gang, C. , Cao, Y. , & Chen, Y. . (2017). Assessment of climate change trends over the loess plateau in china from 1901 to 2100. International Journal of Climatology.

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中文發(fā)表的成果致謝中參考以下規(guī)范注明：數(shù)據(jù)來源于“國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心”?(http://data.tpdc.ac.cn)。
英文發(fā)表的成果致謝中依據(jù)以下規(guī)范注明：The datasets is provided by National Tibetan Plateau Data Center?(http://data.tpdc.ac.cn).

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