天山是世界上距离海洋最远的山系,世界七大山系之一。该区域属于我国典型的高寒山区,被誉为“中亚水塔”,对于新疆乃至中亚地区均具有重要的战略意义。随着遥感技术的发展,卫星反演降水成为估算山区降水的重要手段,但是山区地形复杂且不均匀,致使山区降水反演产品精度不高。针对此问题,本研究开展天山山区多源降水融合数据集研制,以GSMaP卫星降水数据为初始场,同期区域1065个台站的实况降水数据,发展一种基于最优插值的星地降水产品融合方法,最终生成2000-2022年天山山区逐日降水产品集。本数据集在研制过程中对实况数据进行了严格质控,对逐日融合降水数据进行了质量评估,可望为复杂地形区域水资源管理与高效利用提供数据支撑。
| 采集时间 | 2000/01/01 - 2022/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 新疆天山山区 |
| 数据量 | 1.2 GiB |
| 数据格式 | csv |
| 数据空间分辨率(/米) | 10km |
| 数据时间分辨率 | 日 |
| 坐标系 | WGS84 |
本数据集生产主要基于GSMaP卫星降水以及雨量站实况降水数据。
(1) GSMaP卫星降水:全球卫星降水图(GSMaP)提供了分辨率为0.1 x 0.1度的全球小时降雨量。GSMaP是全球降水测量任务的产物,该任务使用GPM核心卫星的多波段无源微波和红外辐射计,并在其他卫星星座的协助下估计得到每隔三小时全球降水观测。GSMaP 使用低轨卫星观测提供的微波数据集和地球同步卫星观测提供的可见光/红外数据集作为反演算法输入源,主要采用了云移动矢量法和卡尔曼滤波方法对源数据进行处理,生产了3种不同的遥感降水数据产品:GSMaP_NRT、GSMaP_MVK、GSMaP_Gauge,其中近实时数据产品 GSMaP_NRT 处理过程中采用的是前向云矢量运动方案,而标准产品 GSMaP_MVK 采用了双向(前向和后向)云矢量运动方案,GSMaP_Gauge 则是基于GSMaP_MVK与CPC(Climate Prediction Center)全球地面雨量站观测资料的校正版本。3套产品的时空分辨率均为 1 h 和 0.1°×0.1°。对比评估显示,GSMaP日降水在众多卫星降水产品中准确率最高,因此本研究选取经过雨量站校正的GSMaP_Gauge作为初始场开展融合降水数据集研制。
(2) 实况降水:选取天山山区104个固态降水站(其中包含57个国家站,并已剔除8个国际交换站)、961个区域自动站逐时降水数据,实况降水时间范围与GSMaP降水数据一致。该数据由新疆气象局信息中心整理并通过气候极值检验、单站极值检验和数据一致性检验等质量控制。需要指出的是,固态降水站安装的是称重式降水测量仪器,既可测量降雨也可测量降雪,而区域自动站安装的是翻斗式雨量计,只能测量降雨。由于961个区域自动站雨量计在冷季停止观测,因此本研究选取暖季的5-9月开展研究。按照10折交叉验证,将实况站点按不同海拔分为10组,每次选取每组中的9份,共计90%用于建模,剩余每组中的1份共计10%组成独立数据集进行融合产品的精度验证,以此保证训练样本及验证样本的代表性。
本研究开展天山山区多源降水融合数据集研制,以GSMaP卫星降水数据为初始场,同期区域1065个台站的实况降水数据,发展一种基于最优插值的星地降水产品融合方法,最终生成2000-2022年天山山区逐日降水产品集。本研究中最优插值分析以GSMaP降水作为初估场,以站点实况降水为真值,每个格点上的最终降水分析值Ak等于该点的初估值Fk加上该格点上实况观测值与初估值的偏差,而这个偏差由一定范围内n个格点上已知的实况观测值Oi与初估值Fi的偏差加权估计得到。
本数据集在研制过程中对实况数据进行了严格质控,对逐日融合降水数据进行了质量评估,可望为复杂地形区域水资源管理与高效利用提供数据支撑。选取天山山区 104 个固态降水站、以及 961 个区域自动站逐时降水数据,实况降水时间范围与 GSMaP降水数据一致,该数据由新疆气象局信息中心整理并通过气候极值检验、单站极值检验和数据一致性检验等质量控制。此外,基于本数据集的融合方法对比研究成果已通过同行专家评审,发表在业内权威期刊《Journal of Hydrology》,表明数据具有较高的可信度。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2023D01A17 | 基于GPM双频雷达的天山山区夏季降水反演及其参数化研究 | 其他 |
| 2 | 2023TSYCCX0079 | 新疆维吾尔自治区天山英才项目 | 其他 |
| 3 | 2021kf06 | 天山山区多源融合产品集研制 | 其他 |
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | _ncdc_meta_.json | 9.1 KiB |
| 2 | gsmap_oi_2000.csv | 52.0 MiB |
| 3 | gsmap_oi_2001.csv | 62.1 MiB |
| 4 | gsmap_oi_2002.csv | 62.1 MiB |
| 5 | gsmap_oi_2003.csv | 62.1 MiB |
| 6 | gsmap_oi_2004.csv | 62.2 MiB |
| 7 | gsmap_oi_2005.csv | 62.1 MiB |
| 8 | gsmap_oi_2006.csv | 62.1 MiB |
| 9 | gsmap_oi_2007.csv | 48.6 MiB |
| 10 | gsmap_oi_2008.csv | 49.5 MiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2025/10/29 00:40 | 匿名 [114.247.113.* ] |
[开放下载]
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| 2 | 2025/10/29 00:39 | 匿名 [114.247.113.* ] |
[开放下载]
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| 3 | 2025/10/24 23:26 | 匿名 [124.16.165.* ] |
[开放下载]
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| 4 | 2025/10/15 23:45 | 匿名 [210.77.67.* ] |
[开放下载]
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| 5 | 2025/10/08 23:24 | 匿名 [221.11.46.* ] |
[开放下载]
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| 6 | 2025/10/06 09:15 | 匿名 [221.198.131.* ] |
[开放下载]
|
| 7 | 2025/10/06 09:15 | 匿名 [221.198.131.* ] |
[开放下载]
|
| 8 | 2025/10/06 09:15 | 匿名 [221.198.131.* ] |
[开放下载]
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| 9 | 2025/09/19 01:43 | 匿名 [202.113.99.* ] |
[开放下载]
|
| 10 | 2025/07/20 19:27 | 匿名 [124.119.50.* ] |
[开放下载]
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