本数据集是第一个提供中国流域气象时间序列和流域属性的数据集。该数据集由数字高程模型(DEM)导出的所有流域边界组成,该模型是全球流域数据集。GDBD以高分辨率(100 m-1 km)导出,与中国现有的全球流域数据具有良好的地理一致性。其中汇编了不同的数据源,包括土壤、土地覆盖、气候、地形和地质。该数据集还包括了每个流域从1990年到2020年共31年的气象数据。
数据集由中国流域属性与气象数据集和HydroMLYR两个部分组成。第一个数据集提供了中国流域的日气象时间序列和120多个属性。日气象时间序列包括降水、温度、蒸散发、风速、地表温度、气压、湿度、日照时数和潜在蒸散发。流域属性包括地形、气候、水文、土地覆盖、地质和土壤等属性。HydroMLYR(黄河流域机器学习水文数据集)包括每日气象时间序列、标准化周平均流量和102个集水区的120多个属性。
| 采集时间 | 1990/01/01 - 2020/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 中国 |
| 数据量 | 3.4 GiB |
| 数据格式 | shp,json,txt,excel |
| 数据时间分辨率 | 年 |
| 坐标系 | WGS84 |
数据来源于Zenodo网站https://zenodo.org/records/5729444
汇编不同的数据源,包括土壤、土地覆盖、气候、地形和地质,以开发数据集。基于Penman方程推导各流域的潜在蒸散发时间序列。
数据质量较好。
本作品采用
CC BY 4.0 (知识共享 署名 4.0 国际许可协议)进行许可。
| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | 中国流域属性和气象数据集.zip | 3.4 GiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/06/23 05:34 | 袁* |
撰写论文,论文方向为使用FEFLOW地下水模拟软件模拟北汝河流域地下水位变化情况,模型需要使用降水量作为输入要素。
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| 2 | 2026/06/15 05:15 | 程*悦 |
我是淮阴师范学院地理信息科学专业学生,正在开展湖北省农田生产潜力与农业适宜性评价课程设计。本次申请土壤质地(砂粒含量)、土壤 pH、熟制、多年平均降水、≥10℃积温、人口密度、GDP等栅格数据,用于农业生态与土地质量评价建模,仅用于教学与学术研究,不用于商业用途,研究成果将注明数据来源并严格遵守数据使用协议。
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| 3 | 2026/06/04 23:01 | 冯*懿 |
GARNN:一种用于径流预测的图注意力循环神经网络 硕士
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| 4 | 2026/05/26 18:03 | 王* |
用于探索研究人工智能技术在水文预报领域的应用场景和路径
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| 5 | 2026/05/24 12:34 | 陈*彬 |
本科生毕业论文需要,需要做一个与气象数据有关的论文
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| 6 | 2026/05/06 06:03 | 黄*星 |
论文题目:基于LSTM模型的黄河流域水量预测研究
摘要:黄河流域水资源时空分布不均,来水规律复杂,精准的水量预测对流域水资源调度与防洪抗旱具有重要意义。本研究基于长短期记忆网络(LSTM)模型,利用CCAM数据集中的高分辨率气候与水文模拟资料,结合黄河流域历史径流、降水及蒸发等要素,构建适用于黄河干流关键断面的水量预测模型。研究将评估不同输入组合与网络结构对预测精度的影响,并与传统水文模型进行对比,以期提升黄河流域中长期水量预测的可靠性,为流域水资源管理提供科学支撑。
论文类型:期刊论文
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| 7 | 2026/04/25 23:38 | 孙*鑫 |
验证模型生成的实际蒸散发数据是否可以相信
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| 8 | 2026/04/20 18:52 | 张* |
需要用到里面的日照时数作为环境数据分析猕猴桃的品质与日照时数的关系
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| 9 | 2026/04/20 09:28 | 熊*珊 |
为开展2000—2025 年中国各地级市年均相对湿度相关研究,本人拟基于气象观测数据开展时空变化分析、区域差异对比及影响因素探究。申请获取该时段各地级市年均相对湿度数据,用于学术研究与数据分析,不用于商业用途,严格遵守数据使用规范,确保数据安全与保密。
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| 10 | 2026/04/18 20:36 | 杨* |
我们在写论文,主题是长江的小水电于生态的关系,需要构建异构图的空间边,这个数据集与我们当前手头的数据形成了完美互补,能在空间、时间、变量、因果推断四个维度上,为你的模型提供关键支持,非常感谢可以通过申请。空间维度:补齐河网拓扑:这正是我们之前讨论过的 第一优先级 数据。CCAM包含全国4911个流域的高精度矢量边界(.shp格式),这个由DEM生成的标准化河网,可以作为你构建图神经网络邻接矩阵的精确骨架。
时间维度:延长分析序列:它提供1990-2020年,长达31年的日尺度气象数据,将你的研究从2020-2025年的“横截面”拉长为能捕捉基线-开发-运行全过程的长时序分析。你的NDVI数据(2018-2025年)正好可以与之匹配,分析长期趋势。
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