TY  - Data
T1  - 1960–1979年4 km分辨率长江黄河源区逐日2 m气温数据集
A1  - 吴晓东
A1  - 刘桂民
A1  - 邵美琪
A1  - 闫旭春
DO  - 10.12072/ncdc.nieer.db7004.2025
PY  - 2025
DA  - 2025-11-07
PB  - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
AB  - 1.本数据集面向青藏高原长江、黄河源区复杂地形区域的高精度气象驱动需求，提供长江、黄河源区区域尺度上的逐日2米近地气温的nc格式数据，空间分辨率为4.0 km（约 0.03333°），时间范围覆盖1960-01-01至1979-12-31。研究地点位于青藏高原腹地，被称为“中华水塔”，主要分布在青海省的唐古拉山和巴颜喀拉山脉一带。该区域平均海拔约4500m，气候寒冷干燥，冰川和多年冻土广泛分布。黄河源区位于黄河干流龙阳峡水库上方，集中在巴颜喀拉山北麓的约古宗列盆地及扎陵湖、鄂陵湖附近，地理坐标介于 95°55'E-98°41'E、33°56'N-35°31'N 之间。属典型的大陆性高原气候，年平均气温大致在-3 ℃~ -4.1 ℃，年降雨量通常在300~700 mm。长江源区以直门达水文站为界，位于唐古拉山和昆仑山之间，范围在 90°43′E-97°45′E，32°30′N-36°35′N之间，整体气候干冷少雨，年均气温-1.7 ℃~-5.5 ℃，年均降水量约为270~410 mm。研制流程如下：首先，开展了为期2年(1960和1961年)空间分辨率为1/30°的WRF模拟；其次，利用WRF模拟结果在日尺度上分别训练基于卷积神经网络CNN的降尺度模型。该降尺度模型由四个卷积层(用于特征提取)和一个亚像元卷积层(Subpixel convolution，用于构建高分辨率数据)组成。模型的输入包括粗分辨率气温数据、粗分辨率地形数据(即网格内的海拔和海拔标准差)及高分辨率地形数据，输出为高分辨率气象数据；然后，利用训练好的模型对长时间序列ERA5再分析数据进行降尺度，以生成高分辨率(1/30°≈4 km)的格点气温数据（ERA5_CNN），并利用源区台站观测实施CDF（累积分布函数）偏差订正，最后裁剪到长江—黄河源区边界生成区域产品。数据严格遵循 CF-1.8 / ACDD-1.3 元数据规范，提供 NetCDF-4格式文件，既便于python科学计算，也能在 ArcGIS Pro 中直接加载。2.数据内容与要素：变量：T_2m(time, lat, lon)——2 m 逐日平均气温（°C），standard_name=air_temperature；关联标量坐标 height=2.0 m；grid_mapping=crs（WGS84）。3.时空范围：经度 90.547953–103.413333°E，纬度 32.148290–36.114560°N；时间 1960-01-01 至 1979-12-31（含闰年）。4.分辨率：空间 0.03333° × 0.03333°（约 4 km），时间 日。5.命名方法：逐日文件 ERA5_CNN_t2m_4km_daily_YYYYMMDD.nc（time=1）。6.坐标：lat/degN、lon/degE 升序；CRS：EPSG:4326。7.生产背景与方法概述：青藏高原地形起伏大、下垫面差异显著，常规 0.25° 再分析或简单插值方法难以刻画局地热力—地形效应。本数据集利用 WRF 短期高分辨率模拟学习“高分辨率—低分辨率”的映射关系，并以 CNN 捕捉非线性空间特征，在全时段对 ERA5 进行统计降尺度；随后以源区台站观测实施 CDF订正（站点尺度构建映射并经 IDW 空间插值），显著削弱高海拔冷偏差，提升站点一致性。8.优势与特点：①更高空间分辨率与地形细节保持（≈4 km vs 0.25°）；②物理先验（动力降尺度） + 深度学习（统计降尺度）的组合，优于仅插值的空间锐化；③偏差订正后与台站更一致，极值表现与年际变化更可信；9.应用范围：多年冻土/活动层热状况评估、冻融指数与 N 因子计算、流域水文与生态模型驱动、区域气候变化检测、地表过程模拟与灾害风险评估等。
DB  - NCDC
UR  - http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/f6b9ca6a-8fe4-4da0-b8a4-690ef8e8bda1
ER  -