1949年-2002年黑河流域、石羊河流域和疏勒河流域年径流量数据

中文名称

英文名称

Annual runoff data of Heihe River Basin, Shiyang River Basin and Shule River Basin from 1949 to 2002

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.NIEER.2021.1769

DOI

10.12072/ncdc.nieer.db2982.2023

数据共享方式

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数据分类

水文

来源站点

平台服务中心

数据贡献者

吴立宗

数据集摘要

本数据集主要内容为三个流域1949年-2002年总流量、各个流域支流的年径流量、详细调查地区如酒泉的年径流量和鸳鸯池水库上游来水量等数据。为1949年-2002年黑河流域、石羊河流域和疏勒河流域的年径流量数据。黑河年径流量：为1949年-2002年的黑河、梨园河、讨赖河、洪水河、清水河、丰乐河和红沙河等支流的年径流量数据。石羊河年径流量：为1949年-2002年的西大河、东大河、西营河、金塔河、杂木河、黄羊河、古浪河和大景河等支流的年径流量数据。疏勒河年径流量：为1950年-2002年的党河、疏勒河和哈尔腾河等支流的年径流量数据。酒泉地区河流年径流量：为酒泉地区1950年-2002年的疏勒河的昌马峡、党河的党城湾、石油河的君庙、白杨河、讨赖河的冰沟、讨赖河的鸳鸯池、洪水河的新地、丰乐河、马营河的红沙河和榆林河的踏实河等支流的年经流量数据。鸳鸯池水库上游来水量统计表：为1959年-2001年鸳鸯池水库上游来水量数据。

基本信息

采集时间	1949/01/01 - 2002/02/13
采集地点	黑河流域、石羊河流域和疏勒河流域
数据量	49.0 KiB
数据格式	Excel
数据时间分辨率	月
坐标系	WGS84

数据源描述

仪器监测，人工采集。

数据加工方法

人工监测

数据质量描述

数据质量良好

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：数据来源于黄河数据中心 (http://huanghe.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by Yellow River Data Center. (http://huanghe.ncdc.ac.cn).

数据引用

吴立宗. 1949年-2002年黑河流域、石羊河流域和疏勒河流域年径流量数据. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2019. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.NIEER.2021.1769.

吴立宗. 1949年-2002年黑河流域、石羊河流域和疏勒河流域年径流量数据. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2019. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db2982.2023.

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许可协议

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#	数据集标题
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2	河西三大内陆河流域（黑河、石羊河、疏勒河）高分辨率土壤有机碳密度（0~100cm）数据
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4	黑河流域居延海水文站逐月逐年径流资料数据集（2003-2016年）
5	黑河流域狼心山水文站逐月逐年径流资料数据集（1997-2016年）
6	黑河流域哨马营水文站逐月逐年径流资料数据集（1998-2016年）
7	黑河流域莺落峡水文站逐月逐年径流资料数据集（1944-2016年）
8	祁连山自然保护区属地代表水文站年径流量（1956-1997年）
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10	2014年河西三大内陆河（黑河、石羊河、疏勒河）流域冰川变化影响典型地区的社会调查数据集

#	标题	文件大小
1	河流径流量.rar	49.0 KiB

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#	时间	姓名	用途
1	2025/04/15 01:40	张*洋	本人系 [宝鸡文理学院计算机学院计算机技术专业研一的学生（学号： 202496027014）]，因课程学习与实践能力提升需求，现向贵机构申请使用数据集二、确切用途（一）具体研究方向本次学习聚焦河流径流 / 洪水水位时间序列预测模型构建与应用，具体研究目标为：掌握水文数据特征分析：分析目标数据中的关键变量（如降雨量、蒸发量、河道水位、流速等），理解水文要素之间的相关性与时空分布规律；识别数据中的季节性、周期性波动（如雨季 / 旱季径流变化），掌握时间序列数据的基本预处理方法（滑动平均、差分平稳化）。实践水文预测模型构建：对比传统统计模型（如 ARIMA、SARIMA）与机器学习算法（随机森林、LSTM 神经网络）在河流预测中的效果差异；针对数据特点（如高维度水文指标、长序列时间特征），优化模型输入参数（如滞后阶数、时间窗口长度），提升预测精度。验证预测模型可靠性：使用历史数据划分训练集与测试集，通过均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估模型性能；结合流域地理特征（如地形、植被覆盖）分析预测结果，探索数据驱动模型与物理机制模型的结合方式。（二）数据在研究中的具体作用基础数据处理训练：练习水文数据清洗（如剔除异常监测值、填补缺失时段数据），掌握地理信息数据（如经纬度、流域边界）与数值型数据的融合方法；使用 Python 库（Pandas、NumPy）完成数据格式转换（如将 Excel 表格转换为时间序列索引数据），为模型输入做准备。预测模型构建实践：在课程作业中，使用目标数据实现 ARIMA 模型的参数调优，完成径流预测曲线绘制与误差分析报告；在科创项目中，构建 LSTM 神经网络模型，探索降雨量、上游水库调度数据对下游洪水水位的影响权重，形成模型特征重要性分析报告。成果验证与学术输出：若数据用于毕业设计，目标数据将作为实证分析的核心支撑，研究成果（预测模型代码、精度评估表）仅用于校内答辩与学术存档；数据结论将在论文中明确标注来源，如需公开成果（如课程优秀作业展示），提前申请数据脱敏处理（如隐去具体监测点坐标）。学生身份承诺：用途合规性：仅将数据用于上述课程学习、学术训练及个人技能提升，不涉及任何商业用途、盈利活动或非法传播；数据安全性：严格遵守贵机构数据使用协议，不向任何第三方泄露数据内容及来源，学习结束后删除本地存储数据或按要求封存；学术诚信：若在课程报告、项目成果中使用数据结论，将明确标注数据来源（如需脱敏处理，提前申请并按规范执行），杜绝学术不端行为。
2	2025/03/16 05:46	王*淞	论文题目：基于混合机器HBV模型的黑河流域未来径流变化预测分析数据在研究中的作用：作为模型观测数据论文类型：期刊导师姓名：姜云超
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5	2025/02/21 01:42	刘*	尊敬的国家冰川冻土沙漠科学数据中心以及数据提供者，您好。由于本项目开始于2025年，目前正在进行未来气候变化下流域水资源安全风险评估的数据搜集和整理工作，主要流域涉及黄河，渭河，石羊河，再次表示对该平台的感谢，谢谢
6	2025/01/09 19:28	聂*然	研究黑河流域的生态补偿情况，计算梯级水库的发电效益时需要水库、河流径流等数据，恳请贵方批准我的数据申请！
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8	2024/12/21 00:54	甘*靖	为完成国家自然科学基金项目及撰写论文，需要用到西北流域水文数据。
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10	2024/12/01 18:42	李*华	收集研究河西走廊-塔克拉玛干沙漠区域生态本底特征