%0 Dataset
%T 全球综合性同质化太阳表面辐射数据集
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/42879a63-111d-4065-add7-12436d9e0f9d
%W NCDC
%R https://doi.
%A 李庆祥
%K 地表太阳辐射;SSRIH;卷积神经网络
%X 地表太阳辐射（SSR）是地表能量流动的一个重要因素，可以准确捕捉长期气候变化，了解地球大气系统的能量平衡。然而，由于原位观测数据的时间不均匀性和空间分布不均衡性，太阳表面辐射量的长期趋势估计存在很大的不确定性。本文通过整合所有可用的 SSR 观测数据，包括现有的同质化 SSR 结果，建立了一个观测集成和同质化的全球陆地（南极洲除外）站点 SSR 数据集（SSRIHstation）。然后对该序列进行内插，以获得 5° × 5° 分辨率的网格数据集（SSRIHgrid）。在此基础上，我们以 20 世纪再分析第 3 版（20CRv3）为基础，通过训练改进的部分卷积神经网络深度学习方法，进一步重建了 5° × 2.5° 分辨率的全球陆地（除南极洲外）SSR 长期（1955-2018 年）异常数据集（SSRIH20CR）。