中国高分辨率月尺度灌溉取水数据集 (2000-2020) - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心

中文名称

中国高分辨率月尺度灌溉取水数据集 (2000-2020)

英文名称

CIWW1km:China High-Resolution Monthly Irrigation Water Withdrawal Dataset (2000–2020)

CSTR

CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB7058.2026

DOI

10.12072/ncdc.nieer.db7058.2026

数据共享方式

登录获取

数据分类

水文

数据贡献者

张凌 , 车涛 , 张琨 , 郑东海 , 马慧 , 胡英屹 , 王艺晓 , 赵彦博 , 李新

数据集摘要

CIWW1km 数据集基于一种基于物理-机器学习耦合模型研制。首先通过融合多源遥感观测数据（包括蒸散发和土壤水分产品）与再分析气象数据，基于土壤水分平衡原理，实现了灌溉用水各组成分量的物理一致性估算（Zhang, Che*, et al., 2026）。在此基础上，引入可解释性机器学习方法，对物理模型估算结果的进行优化，进一步提升灌溉取水量的估算精度（Zhang* et al., 2025）。 CIWW1km 系统刻画了过去二十年来中国灌溉取水的时空演变特征，为水资源管理、农业规划以及人类活动影响下的水文循环研究提供了重要的数据基础。

基本信息

采集时间	2000/01/01 - 2020/12/31
采集地点	中国
数据量	5.9 GiB
数据格式	*.tif
数据空间分辨率(/米)	1km
数据时间分辨率	月
坐标系	WGS84

数据源描述

该数据集在像元尺度上提供两个关键变量：灌溉取水深（mm，网格单位面积灌溉用水量）和灌溉取水量（km³，网格的总用水量）。数据以GeoTIFF格式呈现，采用WGS84地理坐标，例如：

CIWW_1km_depth_mm_2000_v2.tif, 表示2000年灌溉取水深，v2表示版本号。

CIWW_1km_depth_mm_2000_01_v2.tif表示2000年1月灌溉取水深。

CIWW_1km_depth_km3_2000_v2.tif, 表示2000年灌溉取水量。

CIWW_1km_depth_mm_2000_01_v2.tif表示2000年1月灌溉取水量。

数据加工方法

利用物理约束的机器学习模型，通过融合灌溉耕地分布、多源遥感蒸散发和土壤水分产品、再分析资料、以及社会经济等数据研制而成。

数据质量描述

数集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	内陆河流域水与生态变化对比研究	甘肃省科技重大专项

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

张凌,车涛,张琨,郑东海,马慧,胡英屹,王艺晓,赵彦博,李新. 中国高分辨率月尺度灌溉取水数据集 (2000-2020). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2026. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB7058.2026.
张凌,车涛,张琨,郑东海,马慧,胡英屹,王艺晓,赵彦博,李新. 中国高分辨率月尺度灌溉取水数据集 (2000-2020). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2026. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db7058.2026.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

文章引用

Zhang Ling, Ma Hui, Hu Yingyi, Wang Yixiao, Ma Qimin, Zhao Yanbo. On the Use of Knowledge-Informed Machine Learning and Multisource Data for Spatially Explicit Estimation of Irrigation Water Withdrawal[J/OL]. Earth’s Future, 2025, 13(12): e2025EF006704. DOI: https://doi.org/10.1029/2025EF006704.

引用格式： Endnote Bibtex RIS
Zhang Ling, Che Tao, Zhang Kun, Zheng Donghai, Li Xin. A novel framework for pixel-wise estimation of irrigation water use by integrating remote sensing and reanalysis data[J/OL]. Agricultural Water Management, 2026, 323: 110077. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2025.110077.

引用格式： Endnote Bibtex RIS

许可协议

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。

#	数据集标题
1	全球1km分辨率月尺度地下水储量异常变化数据集
2	中国高分辨率逐日 CO₂ 数据集 (2016–2020年)
3	中国灌溉耕地分布数据集（2000-2020年）
4	HRLT：中国气温和降水的高分辨率长期网格数据集（1961-2019 年）
5	中国1951-2020年月尺度积雪融水数据集
6	中国西北干旱区月尺度降水数据集（2000-2024年）
7	中国高分辨率卫星太阳诱导叶绿素荧光数据集（2000-2022年）
8	中国高分辨率空气质量再分析数据集 (CAQRA)（2013-2018年）
9	中国高分辨率三维土壤微观结构数据集：CHARM3D
10	中国天山地区高分辨率气温数据集（1979-2016年）

#	标题	文件大小
1	CIWW1km

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2026/08/25 05:09	宋*成	本申请用于论文《2003—2024 年三江平原地下水储量时空变化及干旱特征》研究，论文为硕士毕业论文。研究以三江平原为研究区，已利用 GRACE 卫星反演得到地下水储量 GWSA 序列，完成地下水储量时空变化、地下水干旱事件识别。三江平原水田灌溉取水是驱动地下水变化重要人为因素，缺少空间精细化灌溉取水数据，难以定量解析农业灌溉对地下水储量与干旱过程的影响。CIWW1km 数据集为 2000‑2020 年 1 km 分辨率月尺度灌溉取水栅格产品，可提取三江平原网格灌溉取水量，用于开展灌溉取水与 GWSA 的关联分析，识别人为用水对地下水亏损、地下水干旱事件的驱动贡献，完善研究驱动机制分析。本数据集仅用于本论文科学研究，不作其他用途；论文发表时将按照平台规范标注数据来源：数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 ([http://www.ncdc.ac.cn](http://www.ncdc.ac.cn))，严格遵守数据集使用版权协议。
2	2026/08/23 22:20	钟*洋	子课题“津冀盐碱区水土资源时空匹配与分区分类方案” 实施方案汇报
3	2026/08/16 01:45	朱*	水资源承载力分析，围绕水资源耕地等进行分析
4	2026/08/14 23:17	魏*玉	补充研究数据，用于后续的研究，保持研究的真实性和严谨性
5	2026/08/12 16:49	卢*	The agricultural activities contribute to the largest share of water consumption in the arid and semi-arid basins. In this study, we demonstrate the application of Water Accounting Plus (WA+) for estimation of the green water consumption (ETGreen) and blue water consumption (ETBlue) for assessing the water productivity (WP) and land productivity (LP) to identify the bright-spots and hot-spots at the district administrative unit level for effectively managing the scarce water resources and sustaining food security in a highly non-resilient semi-arid basin of India. The WA+ framework uses satellite remote sensing datasets from different sources for this purpose and we used the data from 2003 to 2020. The long-term average of ETGreen and ETBlue in the Mahi basin is found to be 15.8 km3/year and 12.32 km3/year, respectively. The blue water index (BWI) and green water index (GWI) in the basin vary from 0.282 to 0.598 and 0.40–0.72. We found that the BWI is highest for the districts of Gujarat, whereas, the GWI is highest for the districts of Madhya Pradesh. The long-term average of the LP and WP for both the irrigated and rainfed cereals in the basin is found as 2287.71 kg/ha & 1713.62 kg/ha and 0.721 kg/ m3 & 0.483 kg/m3 , respectively from 2003 to 2020. The WP (rainfed) of all the districts of the Gujarat is comparatively lower (varying from 0.34 kg/m3 to 0.5 kg/m3) than the districts of the Madhya Pradesh (varying from 0.59 kg/m3 to 0.70 kg/m3 ) and the Rajasthan (varying from 0.48 kg/m3 to 0.73 kg/m3 ). Based on the results, we found that the Ratlam district of the Madhya Pradesh has both highest LP and WP (irrigated) as 2573.96 kg/ha and 2.14 kg/m3, respectively among all the districts of the Mahi basin, and hence it is classified as the ‘Bright spot-district’. The Anand district is found to have the lowest WP and LP as 0.44 kg/m3 and 2467.51 kg/ha, respectively and hence it is classified as the ‘hot spot-district’. For rainfed cereals, we found that the Neemuch district of Madhya Pradesh has the highest WP and LP as 0.59 kg/m3 and 1948.13 kg /ha, respectively, and the Anand district with the lowest WP as 0.34 kg/m3 and LP of 1572.21 kg/ha, respectively. Therefore, we classified the Neemach district as the ‘Bright spot-district’ and the Anand district as the hot spot- district for rainfed cereals. These findings will help develop sustainable and actionable agricultural water management plans by the policymakers and stakeholders in the basin.
6	2026/08/12 16:19	夏*扬	论文题目：基于多变量约束的海河流域自然来水模拟与人类水活动残差诊断研究。论文摘要：本研究以 ESSI3 分布式水文模型为基础，在月尺度评估海河流域自然产流模拟与实测过站流量之间的差异，并综合流量、蒸散发、表层土壤水分和陆地水储量等观测约束，区分自然水文过程误差与人类调控影响。拟申请的中国高分辨率月尺度灌溉取水数据集将用于表征灌溉取水的时空分布，构建显式灌溉供水情景，并检验灌溉取水对流量残差、蒸散发和水储量变化的影响，从而避免将未表示的人类用水错误归因于模型参数。论文类型：期刊论文。
7	2026/08/12 01:40	常*	该数据用于浅层地下水埋深的估算研究（硕士论文）
8	2026/08/09 20:35	崔*莹	需要在论文中获取灌溉水量用于DNDC模型的构建
9	2026/08/05 04:37	郭*涵	博士论文轮作对于土壤有机碳的影响，需要这个数据及逆行RothC输入
10	2026/08/01 20:48	薛*阳	本人为沈阳农业大学硕士研究生，正在开展硕士学位论文研究，论文题目暂定为《毛乌素沙地植被恢复与区域水资源变化关系研究》。研究拟结合植被指数、陆地水储量、地下水储量、降水、蒸散发、土地利用及灌溉等多源数据，分析2000年以来毛乌素沙地植被变化、水储量变化及其驱动机制。申请“中国高分辨率月尺度灌溉取水数据集（2000—2020）”，主要用于识别研究区农业灌溉用水的时空变化特征，并与植被变化、地下水储量变化、降水和蒸散发等数据进行空间匹配和统计分析。重点比较灌溉扩张区、非灌溉扩张区、稳定草地区及土地利用变化区中植被与水资源关系的差异，进一步评估农业灌溉活动对区域地下水变化和植被恢复的可能影响。该数据仅用于本人硕士学位论文及相关学术研究，不用于商业用途。研究过程中将严格遵守数据使用规定，并在论文、研究报告及相关成果中规范标注数据来源、作者和引用信息。