该数据集包含了黑河水文气象观测网上游阿柔站的大孔径闪烁仪通量观测数据。上游阿柔站分别架设了两台型号为德国BLS450_AR和国产zzlas的大孔径闪烁仪,北塔为zzlas的接收端和BLS450_AR的发射端,南塔为zzlas的发射端和BLS450_AR的接收端。其中zzlas观测时间段为2014年1月1日至2014年12月31日,BLS450_AR的观测时间为2014年1月19日至2014年12月12日。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村,下垫面是高寒草地。北塔的经纬度是100.4712E,38.0568N,南塔的经纬度是100.4572E,38.0384N,海拔高度约3033m。大孔径闪烁仪的有效高度9.5m,光径长度是2390m,采样频率是1min。
大孔径闪烁仪原始观测数据为1min,发布的数据为经过处理与质量控制后的30min数据,其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据,基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到,主要的质量控制步骤包括:
(1)剔除Cn2达到饱和的数据(BLS450_AR:Cn2 >7.25E-14,zzlas:Cn2 >7.84 E-14);
(2)剔除解调信号强度较弱的数据(BLS450_AR: Average X Intensity<1000,zzlas: Demod>-20mv);
(3)剔除降水时刻的数据;
(4)剔除稳定条件下的弱湍流的数据(u*小于0.1m/s)。
在迭代计算过程中,对于BLS450_AR,选取Thiermann and Grassl, 1992的稳定度普适函数;对于zzlas,选取Andreas, 1988的稳定度普适函数。详细介绍请参考Liu et al.(2011, 2013)。
关于发布数据的几点说明:
(1)上游LAS数据以BLS450_AR为主,缺失时刻由zzlas观测补充,两者都缺失则以-6999标记。
(2)缺失时段:2014年8月10日至16日、2014年10月3日至13日、2014年10月17日至20日由于仪器故障,期间数据缺失。
(3)数据表头:Date/Time :日期/时间(格式:yyyy-m-d h:mm),Cn2 :空气折射指数结构参数(单位:m-2/3),H_LAS :感热通量(单位:W/m2)。数据时间的含义,如0:30代表0:00-0:30的平均;数据以*.xls格式存储,详细信息请查参考文献。
水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al.(2011)。
采集时间 | 2014/01/01 - 2014/12/31 |
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采集地点 | 黑河流域, 阿柔超级站, 上游寒区水文试验区 |
数据量 | 557.8 KiB |
数据格式 | word |
数据时间分辨率 | 年 |
坐标系 | WGS84 |
上游阿柔站分别架设了两台型号为德国BLS450_AR和国产zzlas的大孔径闪烁仪,北塔为zzlas的接收端和BLS450_AR的发射端,南塔为zzlas的发射端和BLS450_AR的接收端。其中zzlas观测时间段为2014年1月1日至2014年12月31日,BLS450_AR的观测时间为2014年1月19日至2014年12月12日。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村,下垫面是高寒草地。北塔的经纬度是100.4712E,38.0568N,南塔的经纬度是100.4572E,38.0384N,海拔高度约3033m。大孔径闪烁仪的有效高度9.5m,光径长度是2390m,采样频率是1min。
仪器自动观测,人工校准。
数据质量良好。
# | 编号 | 名称 | 类型 |
1 | 91125002 | 黑河流域生态-水文过程综合遥感观测试验:水文气象要素与多尺度蒸散发观测 | 国家自然科学基金 |
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 上游LAS.xlsx | 557.8 KiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2024/03/12 07:26 | 曾* |
尊敬的国家数据中心团队: 您好!我是中国科学院地理科学与资源研究所的一名学生,我们正在进行关于黑河流域的蒸散发研究,希望能够获取关于2022年黑河流域地表过程综合观测网的数据。我了解到您的数据将对我的研究产生巨大帮助。我承诺将遵守数据使用协议并仅将数据用于科学研究和教育目的。 非常感谢您的时间和考虑,期待您的回复,谢谢! 此致 敬礼!
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2 | 2023/11/07 04:24 | 刘*洋 |
论文题目:青藏高原不同下垫面能量通量研究及验证
数据在研究中的作用:将不同站点的能量通量及气象数据进行整理进行分析,基于这些站点的数据进行不同时期(植被生长季、非生长季)能量通量对比,并作为模型精度验证的验证数据。因此需要申请该数据,望批准。
论文类型:期刊论文
导师姓名:张乐乐
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3 | 2023/05/15 18:14 | 全*民 |
数据用于水文预报模型训练,参数优化率定。用于模型检验和校正。也用于概念性水文模型中的基于神经网络模型的水文数学模型训练
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