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多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品（ChinaMet）
  • 2025/01/07 00:53
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  • 1706
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中文名称
多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品（ChinaMet）
英文名称
ChinaMet: A High-resolution Multi-element Meteorological Driving Dataset for China via Multi-source Data Fusion
CSTR
CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6722.2025
DOI
10.12072/ncdc.nieer.db6722.2025
数据共享方式
在线下载
数据分类
气象
来源站点
平台服务中心
数据贡献者
张凌 , 胡英屹 , 赵彦博 , 车涛
数据集摘要

  ChinaMet 一个中国高分辨率（1km）和长时间序列（1980-2024）全要素气象驱动产品，通过融合多源遥感数据、再分析资料以及超过 2000 个气象站的观测数据研制而成。ChinaMet 包括 8个气象要素，分别为：降水量（pre）、近地面2米平均气温（tmpmean）、最高气温（tmpmax）、最低气温（tmpmin）、 10米风速（wind）、相对湿度（rhu）、地面气压（pres）和潜在蒸散发（pet）。数据的时间覆盖范围为1980-2024年，空间分辨率分别为0.1° 和 0.01° ，时间分辨率为年/月/日。每个文件的命名方式为 ChinaMet_%S_%V_%T.nc"，"%S"代表数据空间分辨率，"%V"代表变量名称，"%T"代表时间，例如1982_01_01。

基本信息
采集时间 1980/01/01  -  2024/12/31
采集地点 中国
数据量 3.5 TiB
数据格式 nc4
数据时间分辨率 年
坐标系 WGS84
数据缩略图
数据源描述

  气象站点观测数据来自于国家气象数据中心（CMA）；融合的遥感降水产品主要包括IMERG、SM2RAIN-ASCAT 和 CMORPH；再分析资料使用欧洲中期天气预报中心(ECWMF)最新发布的ERA5-Land产品；其它遥感产品包括AVHRR NDVI数据，MODIS的地表温度数据。

数据加工方法

  基于知识引导的机器学习方法，并结合气候场辅助空间降尺度技术研制而成。潜在蒸散发 (PET) 分为两个版本，即 petHG 和 petPM，分别采用 Hargreaves 方法和 Penman-Monteith 方法估算而得。

数据质量描述

  数据的时空分辨率及精度优于同类产品。

项目支持信息
# 编号 名称 类型
1 42271286 多源数据支持下的中国灌溉信息反演与重建研究 国家自然科学基金
2 2023454 中科院青促会项目 其他
3 23ZDKA0004 甘肃省科技计划 其他
引用和标注
为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

中文发表的成果中参考以下规范注明： 数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。
英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用
  1. 张凌,胡英屹,赵彦博,车涛. 多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品（ChinaMet）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6722.2025.
  2. 张凌,胡英屹,赵彦博,车涛. 多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品（ChinaMet）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db6722.2025.
文章引用
  1. Zhang Ling, Li Xin, Zheng Donghai, Zhang Kun, Ma Qimin, Zhao Yanbo, Ge Yingchun. Merging multiple satellite-based precipitation products and gauge observations using a novel double machine learning approach[J]. Journal of Hydrology, 2021, 594:125969.
    引用格式： Endnote Bibtex RIS
  2. Hu Yingyi, Zhang Ling. Added value of merging techniques in precipitation estimates relative to gauge-interpolation algorithms of varying complexity[J]. Journal of Hydrology, 2024, 645:132214. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.132214.
    引用格式： Endnote Bibtex RIS
许可协议
知识共享许可协议   本作品采用 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 _ncdc_meta_.json 6.7 KiB
2 CIrrMap250
3 ChinaMet
最近10条服务记录如下
# 时间 姓名 用途
1 2025/12/24 07:16 王*璇
学习气象多年变化规律，想使用降水、蒸散发、风俗等数据，查看其特征
2 2025/12/24 06:09 刘*晗
Paper title：中国北方风沙区2020年防风固沙服务空间流动 Paper type：硕士论文 Tutor：赵媛媛
3 2025/12/24 05:48 吴*辉
论文题目：监测事权上收对水质的影响研究 数据在研究中的作用：作为控制变量控制天气的影响
4 2025/12/24 05:27 周*磊
论文题目： 数据在研究中的作用： 论文类型： 导师姓名：
5 2025/12/24 05:18 王*
论文题目：中国大陆地区干旱监测分析 数据在研究中的作用：用于计算干旱指数 论文类型：SCI期刊论文 导师姓名：张晓
6 2025/12/24 03:39 郭*申
Paper title：洞庭湖湿地碳汇动态、主控机制及未来预测定量评估 Paper abstract：湿地作为全球重要的碳汇生态系统，对应对气候变化和缓解CO₂浓度上升具有关键作用。然而，随着社会经济发展和气候变化，湿地碳汇的评估和管理面临新的挑战。为预测不同气候情景下土地利用和NEP的未来变化，本研究以中国洞庭湖湿地为例，整合LUH2数据集的三种SSP-RCP情景，松散耦合PLUS-CASA-GSMSR模型，并考虑水域动态变化，探讨多因素耦合作用下NEP的时空演变及其驱动机制。结果表明，2000-2020年湿地土地利用格局稳定，但内部转化剧烈，水域与植被类型频繁转换，呈现出水域缩减、芦苇扩张、农田退化、苔草回升和林地阶段性变化的特征。NEP年均值为45.93 g C/m²/a，呈波动下降趋势，碳汇集中在西洞庭湖北部及东洞庭湖中部，环湖水域区为低碳汇区，春秋是主要的碳汇季节。不同情景下土地利用变化显著，至2060年SSP1-2.6情景下苔草和林地面积增加，NEP增幅最大达140.12%，而SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下耕地面积增加，苔草面积分别稳定或增加，NEP增幅在SSP2-4.5情景下最小，仅为52.13%。土地利用变化是影响NEP空间分异的主要因素，特别是林地、苔草和农田的变化。林地和高质量耕地的扩展对提升碳汇潜力至关重要。自然因素(地形、气候)对NEP的影响大于社会经济因素，水文因素也发挥了关键作用，生长季水位与NEP呈负相关(r=–0.542)。在SSP5-8.5情景下，人类活动对NEP的影响显著增强。未来需采取“因地优化–水文联动–情景适应”的多维管理策略，特别是在自然排放情景下加强保护与管控。研究为湿地碳汇的保护和管理提供了科学依据，对区域湿地的可持续管理具有重要意义。 Paper type：博士论文 Tutor周念清
7 2025/12/24 03:26 朱*
分析数据使用，具体论文题目未定，处于摸索阶段。目的是分析长期热浪暴露与健康结局的关联，需要使用气象数据。
8 2025/12/24 02:38 张*雅
论文题目：中国湖泊表层温度变化及其影响因素的统计研究 数据在研究中的作用：湖泊表层水温归因分析 论文类型：硕士论文 导师姓名：王中玉
9 2025/12/24 01:26 李*瑜
Paper title：The CCER Impact on Forest Paper abstract：None Paper type：Journal Tutor Ruoyu Li
10 2025/12/24 01:14 左*娇
数据将用于区域森林潜力研究，作为影响因子参与，从而帮助了解与掌握在气候适应和固碳方面的森林资源状况和贡献。
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数据服务信息
联系人：
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服务电话：
0931-4967592
服务邮箱：
lihongxing@lzb.ac.cn
联系信息
数据贡献者：
张凌 , 胡英屹 , 赵彦博 , 车涛
元数据作者：
张凌
数据管理者：
张凌

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