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

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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	中国灌溉耕地分布数据集（2000-2020年）
3	HRLT：中国气温和降水的高分辨率长期网格数据集（1961-2019 年）
4	中国1951-2020年月尺度积雪融水数据集
5	中国西北干旱区月尺度降水数据集（2000-2024年）
6	中国高分辨率卫星太阳诱导叶绿素荧光数据集（2000-2022年）
7	中国高分辨率空气质量再分析数据集 (CAQRA)（2013-2018年）
8	中国天山地区高分辨率气温数据集（1979-2016年）
9	中国高空间分辨率(1km)人体热指数月度数据集(2003-2020年)
10	1954-2014年中国高寒山区月降水数据集（CAPD）

#	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	2026/05/25 23:39	韩*斌	用于论文数据分析，分析灌溉用水量对灌溉产量的影响
2	2026/05/25 22:54	刘*春	论文撰写，数据分析，研究流域内灌溉用水与地下水下降的关系
3	2026/05/23 00:36	黄*鸽	本人为河南理工大学测绘工程专业的硕士生，因撰写论文《多维度干旱胁迫下华北冬小麦总初级生产力损失风险》，需要申请“中国高分辨率月尺度灌溉取水数据集（2000-2020）”。该数据将用于分析2001-2022年间中国灌溉用水的时空变化，并与干旱指数（SPEI）结合研究灌溉对干旱的缓解作用。本人承诺遵守数据使用协议，仅用于学术研究，不扩散不商用。
4	2026/05/18 00:23	石*轩	申请CIWW1km灌溉数据集（1km,2000-2020），用于考虑人类活动下的流域聚类研究。利用月尺度灌溉取水深/量，刻画灌溉活动时空特征，结合自然因子，构建包含人为作用指标的聚类框架，划分自然-人为复合流域类型，服务水资源分区与节水管理。恳请批准。
5	2026/05/17 03:47	王*怡	硕士论文题目为远程产能耦合视角下北方地区耕地利用优化，论文主要是在计算全国作物潜在熟制下的产量差基础上，分析全国的产能情况，对北方地区进行耕地利用优化的调整
6	2026/05/16 04:07	韩*斐	用于本科生大创项目《自然还是人为？——基于可解释性Budyko-ML混合模型的区域蒸散发时空演变与因果解析》中的数据，谢谢您
7	2026/05/14 01:55	朱*	因本人的研究方向为灌区生态水文，目前正在进行灌区农业水文的研究，现有灌溉水数据不足，因此想要下载该数据集与已收集的灌溉水数据进行对比，并用于研究的开展，研究成果将以论文呈现，但目前论文具体内容还未确定，但如果有用到该数据集会按要求进行引用说明。
8	2026/05/14 01:18	辛*然	气候变化下农业适应与温室气体减排优化研究近年来，气候变化正以极端天气频发、降水模式显著改变以及全球温度持续升高等方式，对全球农业生产与粮食安全构成严重威胁，且这种影响在发展中国家表现得尤为突出。虽然部分地区因CH4排放、CO2浓度上升与气候变暖，短期作物产量有所提升，但气候带与作物适宜种植区的北移、长期风险（如干旱、洪涝）对农业的破坏仍居全球主导，且愈演愈烈。农业排放是全球温室气体（GHG）排放的主要来源之一，约占全球土壤GHG排放的13%。自工业化以来，大气中N2O浓度已上升约23%。N2O的全球增温潜势在100年尺度上是CO2的273倍，同时还会破坏平流层臭氧。而CH4在20年尺度上的增温潜势更是CO2的84-87倍，是短期内对全球变暖贡献最大的温室气体之一。中国是农业N2O和CH4排放大国，其中氮肥的广泛且过量使用是造成N2O排放的主要原因，而水稻种植中的厌氧发酵、反刍动物肠道发酵以及畜禽粪便管理则是CH4的主要来源。面对全球变暖带来的严峻挑战，国际社会已经认识到必须采取行动来减少温室气体排放。为了应对这一全球性问题，各国政府和国际组织已经制定了一系列政策和协议，以促进减排和实现可持续发展。在面对全球变暖的严峻挑战时，中国作为负责任的大国，推动农业绿色低碳发展已成为落实“双碳”目标（即碳达峰和碳中和）的战略路径。通过化肥农药减量增效、推广保护性耕作、发展可再生能源等举措，农业正从碳排放源向固碳汇转变，为全球可持续发展贡献中国方案。因此，在气候变化日益严峻的现实背景下，农业领域必须积极制定并实施有效的适应策略，以从容应对各类环境风险，同时大力降低温室气体排放量，全力支持全球减缓气候变暖的目标。为实现农业适应与减排的双重目标，亟需构建“观测-模拟-决策”一体化技术体系。遥感技术如同“天眼”，可对作物长势、土壤墒情、灾害范围等进行实时监测；过程模型则如同“数字实验室”，可模拟不同气候情景与管理措施下的产量、水分与排放响应。二者深度融合，能为各区域农业系统提供定制化的精准方案，推动农业从被动应对转向主动规划，迈向智慧低碳的可持续发展路径。类型：硕士
9	2026/05/14 00:27	蒙*辰	本科毕业论文，题目：基于HBV模型与机器学习的宁蒙灌区蒸散发模拟与归因分析
10	2026/05/12 17:53	武*阳	用于数值模拟灌溉的气候效应，提供灌溉量的验证数据