吐哈盆地小河各季节降水量数据集（1979-2017年） - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心

中文名称

吐哈盆地小河各季节降水量数据集（1979-2017年）

英文名称

Data set of seasonal precipitation of small rivers in Turpan Hami basin (1979-2017)

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.XBSAQ.db2319.2022

DOI

10.12072/ncdc.XBSAQ.db2319.2022

数据共享方式

离线申请

数据分类

水文

来源站点

西北内陆区水资源安全保障技术集成与应用

数据贡献者

钟德钰

数据集摘要

基于空中水资源基本理论，将大气中由特殊的边界层形成的次生环流锁定且具备发生相变转化为云和降水潜力的水物质定义为有效水汽，然后基于水汽辐合区开发有效水汽识别算法，并对区域可开发空中水资源（即有效水汽）的总量和空中水资源降水潜力进行评估。

基本信息

采集时间	1979/01/01 - 2017/12/31
采集地点	吐哈盆地小河
数据量	9.5 KiB
数据格式	excel
数据时间分辨率	年
坐标系

数据源描述

源数据为国家气象信息中心中国地面降水月值格点数据，下载地址为：http://data.cma.cn/data/detail/dataCode/SURF_CLI_CHN_PRE_MON_GRID_0.5.html

数据加工方法

基于国家气象信息中心中国地面降水月值格点数据，采用python统计分析库裁取研究区域内数据点，区域平均后得降水数据。之后进行季平均及年平均，得到区域内各级季节数据。

数据质量描述

严格按照相关方法和标准规范进行统计分析，数据质量良好。

项目支持信息

#	编号	名称	类型
1	2017YFC0404300	西北内陆区水资源安全保障技术集成与应用	国家重点研发计划

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

钟德钰. 吐哈盆地小河各季节降水量数据集（1979-2017年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2021. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.XBSAQ.db2319.2022.
钟德钰. 吐哈盆地小河各季节降水量数据集（1979-2017年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2021. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.XBSAQ.db2319.2022.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

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。

#	数据集标题
1	吐哈盆地小河各季节可降水量数据集（1979-2017年）
2	吐哈盆地小河各季节可增加降水数据集（1979-2017年）
3	吐哈盆地小河未来各季节降水量数据集（2021-2080年）
4	吐哈盆地小河各季节可降水转化率数据集（1979-2017年）
5	吐哈盆地小河各季节可增加径流数据集（1979-2017年）
6	吐哈盆地小河未来各季节可降水量数据集（2021-2080年）
7	昆仑山北麓小河各季节降水量数据集（1979-2017年）
8	河西内陆河各季节降水量数据集（1979-2017年）
9	天山北麓诸河各季节降水量数据集（1979-2017年）
10	塔里木盆地荒漠区各季节降水量数据集（1979-2017年）

#	标题	文件大小
1	26-1979年-2017年吐哈盆地小河各季节降水量.xls	9.5 KiB

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2024/03/26 00:40	胡*虎	论文题目：吐哈地区植被生态需水估算数据在研究中的作用：计算河流降雨对植被需水的贡献度论文类型：期刊论文与硕士论文导师姓名：丁建丽
2	2023/09/20 18:07	李*苗	论文题目：基于WRF-chem的主要大气污染物与气候变化的定量分析论文摘要：当前，我们正面临愈演愈烈的极端热浪天气、干旱、野火、洪涝、流行病的侵袭，呼吸着污染空气，这些对人类健康和福祉构成了重大威胁[1]。据WHO统计，全球几乎所有人口（99%）暴露于空气污染水平，致使心脑血管及呼吸系统等疾病死亡率增加，而暴露在不适宜的气候下会损害人体的系统和器官，早在2019年大气污染与气候变化已被列为威胁人类健康的十大问题之首[2-4]。大气污染与气候变化紧密相连、相互作用，它会通过改变地-气辐射平衡来影响气候，而气候变化也将影响大气污染的形成、传播和沉积[5]，该问题引起了普遍的关注。大气污染物是指直接/间接地对人类健康或自然环境产生有害影响并产生气候变化的气体、固体或液体悬浮物，研究最广泛的污染物包括：PM（颗粒物）、SO2、NO2、CO、O3 [6]。污染物的来源主要包括人为排放、生物排放、海洋喷溅和火山喷发等，其中人为排放可分为燃料燃烧、工业排放、地面扬尘、汽车尾气和生活排放等几类[7]。随着我国经济水平快速发展，工农业活动加剧、城市化进程加快，大气污染物排放居世界排放大国前列，对气候变化和大气环境有着重大影响，我国成为世界环境外交谈判的焦点，大气防治仍面临着巨大的挑战和难题[8]。因此，为实现大气污染防治的科学管理，改善空气质量，促进可持续发展，减缓气候变化，针对区域大气污染，对大气污染物浓度与变化趋势及污染物分布情况进行准确模拟与评估，定量分析大气污染物与区域气候变化之间的关系，具有重要的现实意义。大气污染物与气候变化和污染物排放情况都密切相关，同时污染物形成对气象条件也产生反馈作用，污染物通过辐射效应影响地-气平衡，造成地表温度和近地面气温升高或降低而气候变化会使污染物无法及时扩散，导致污染物积累[9]。区域气候-化学耦合模式WRF-chem可以很好的再现这一过程，实现大气环境与污染物的实时反馈[10]。WRF-chem模式是新一代中尺度气象预报模式，可用于分辨率1~10km的系统模拟，同时模式支持多网格嵌套，具有数据资料同化功能，应用于各种尺度、各种地域的天气过程和气象过程模拟[11, 12]。大气环境污染日益呈现出区域化和复合化的特点[13]，我国工业排放量大，污染物排放位居前列，加上多地采暖期较长、地理因素较为特殊，导致污染过程复杂、污染情况严重，我国的空气质量及污染物排放是国内外许多专家以及学者的关注重点。综上，本研究拟对CMIP6全球气候预估数据和气候再分析数据进行动力降尺度，利用污染物长期观测资料和区域气候-化学耦合模式WRF-chem对全国大气污染状况与区域气候变化进行深入研究，以更加系统、全面地反映全国大气污染过去、现在、未来的状况，为全国大气污染的预测和防治提供独立、客观的科学信息。论文类型：硕士论文导师姓名：张喆