祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(混合林站涡动相关仪-2018)

Qilian Mountains integrated observatory network: Dataset of Heihe integrated observatory network (eddy covariance system of mixed forest station, 2018)

祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(混合林站涡动相关仪-2018)

该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站涡动相关仪观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥,下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E, 41.9903N,海拔874 m。涡动相关仪的架高22m,采样频率是10Hz,超声朝向是正北向,超声风速温度仪(CSAT3)与CO2/H2O分析仪(Li7500)之间的距离是17cm。

涡动相关仪的原始观测数据为10Hz,发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据,其处理的主要步骤包括:野点值剔除,延迟时间校正,坐标旋转(二次坐标旋转),频率响应修正,超声虚温修正和密度(WPL)修正等。同时对各通量值进行质量评价,主要是大气平稳性(Δst)和湍流相似性特征(ITC)的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选:(1)剔除仪器出错时的数据;(2)剔除降水前后1h的数据;(3)剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟,一天48个数据,缺失数据标记为-6999。2月7日-11日由于供电问题,导致数据缺失。

发布的观测数据包括:日期/时间Date/Time,风向Wdir(°),水平风速Wnd(m/s),侧向风速标准差Std_Uy(m/s),超声虚温Tv(℃),水汽密度H2O(g/m3),二氧化碳浓度CO2(mg/m3),摩擦速度Ustar(m/s),奥布霍夫长度L(m),感热通量Hs(W/m2),潜热通量LE(W/m2),二氧化碳通量Fc(mg/(m2s)),感热通量的质量标识QA_Hs,潜热通量的质量标识QA_LE,二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(较插补数据好);9数据质量差))。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。

黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

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年份+**观测网+站点名称+EC

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1. Liu, S.M., Li, X., Xu, Z.W., Che, T., Xiao, Q., Ma, M.G., Liu, Q.H., Jin, R., Guo, J.W., Wang, L.X., Wang, W.Z., Qi, Y., Li, H.Y., Xu, T.R., Ran, Y.H., Hu, X.L., Shi, S.J., Zhu, Z.L., Tan, J.L., Zhang, Y., & Ren, Z.G. (2018). The Heihe Integrated Observatory Network: A Basin-Scale Land Surface Processes Observatory in China. Vadose Zone Journal, 17(1), 180072. doi:10.2136/vzj2018.04.0072.(查看 |下载 )

2. Liu, S.M., Xu, Z.W., Wang, W.Z., Bai, J., Jia, Z., Zhu, M., & Wang, J.M. (2011). A comparison of eddy-covariance and large aperture scintillometer measurements with respect to the energy balance closure problem. Hydrology and Earth System Sciences, 15(4), 1291-1306.(查看 |下载 )

数据的引用

刘绍民, 李新, 车涛, 徐自为, 任志国, 谭俊磊. (2019). <b>祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(混合林站涡动相关仪-2018)</b>2019. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.270785.
[Liu, S., Li, X., Che, T., Xu, Z., Ren, Z., Tan, J. (2019). < b>Qilian Mountains integrated observatory network: Dataset of Heihe integrated observatory network (eddy covariance system of mixed forest station, 2018)</b>2019. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.270785. ] (下载引用: RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

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参考文献

1.Xu, Z.W., Ma, Y.F., Liu, S.M., Shi, S.J., &Wang, J.M. (2017). Assessment of the energy balance closure under advective conditions and its impact using remote sensing data. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 56, 127-140. (查看 |下载)

2.Liu, S.M., Xu, Z.W., Song, L.S., Zhao, Q.Y., Ge, Y., Xu, T.R., Ma, Y.F., Zhu, Z.L., Jia, Z.Z., &Zhang, F. (2016). Upscaling evapotranspiration measurements from multi-site to the satellite pixel scale over heterogeneous land surfaces. Agricultural and Forest Meteorology, 230-231, 97-113. (查看 |下载)

3.Song, L.S., Liu, S.M., Kustas, W.P., Zhou, J., Xu, Z.W., Xia, T., & Li, M.S. (2016). Application of remote sensing-based two-source energy balance model for mapping field surface fluxes with composite and component surface temperatures. Agricultural and Forest Meteorology, 230-231, 8-19. (查看 |下载)

4.Song, L.S., Kustas WP, Liu, S.M., Colaizzi PD, Nieto H, Xu, Z.W., Ma, Y.F., Li, M.S., Xu, T.R., Agam, N., Tolk, J., & Evett, S. (2016). Applications of a thermal-based two-source energy balance model using Priestley-Taylor approach for surface temperature partitioning under advective conditions. Journal of Hydrology, doi:10.1016/j.jhydrol.2016.06.034. (查看 )

5.Zhang, Q., Sun, R., Jiang, G.Q., Xu, Z.W., & Liu, S.M. (2016). Carbon and energy flux from a Phragmites australis wetland in Zhangye oasis-desert area, China. Agricultural and Forest Meteorology, 230-231, 45-57. (查看 )

6.Xu, T.R., Bateni, S.M., & Liang, S.L. (2015). Estimating turbulent heat fluxes with a weak-constraint data assimilation scheme: A case study (HiWATER-MUSOEXE). IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(1), 68-72. (查看 )

7.Wang, J.M., Zhuang, J.X., Wang, W.Z., Liu, S.M., &Xu, Z.W. (2015). Assessment of uncertainties in eddy covariance flux measurement based on intensive flux matrix of HiWATER-MUSOEXE. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(2), 259-263. (查看 )

8.Song, L.S., Liu, S.M., Zhang, X., Zhou, J., & Li, M.S. (2015). Estimating and Validating Soil Evaporation and Crop Transpiration During the HiWATER-MUSOEXE. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(2), 334-338. (查看 |下载)

9.Su, P.X., Yan, Q.D., Xie, T.T., Zhou,Z.J., & Gao, S. (2012). Associated growth of C3 and C4 desert plants helps the C3 species at the cost of the C4 species. Acta Physiologiae Plantarum, 34(6), 2057-2068. (查看 )

10.Wang, Binbin, Ma, Yaoming, Chen, Xuelong, Ma, Weiqiang, Su, Zhongbo, Menenti, Massimo. Observation and simulation of lake-air heat and water transfer processes in a high-altitude shallow lake on the Tibetan Plateau. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2015, 120(24):2015JD023863. doi:10.1002/2015JD023863 (查看 )

11.Ge, Y., Liang, Y.Z., Wang, J.H., Zhao, Q.Y., &Liu, S.M. (2015). Upscaling sensible heat fluxes with area-to-area regression kriging. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(3), 656-660. (查看 )

12.Ma, Y.F., Liu, S.M., Zhang, F., Zhou, J., & Jia, Z.Z. (2015). Estimations of regional surface energy fluxes over heterogeneous oasis-desert surfaces in the middle reaches of the Heihe River during HiWATER-MUSOEXE. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(3), 671-675. doi:10.1109/LGRS.2014.2356652. (查看 )

13.Bai, J., Jia, L., Liu, S., Xu, Z., Hu, G., Zhu, M., &Song, L. (2015). Characterizing the Footprint of Eddy Covariance System and Large Aperture Scintillometer Measurements to Validate Satellite-Based Surface Fluxes. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(5), 943-947. (查看 |下载)

14.Xu, T.R., Liu, S.M., Xu, Z.W., Liang, S.L., &Xu, L. (2015). A dual-pass data assimilation scheme for estimating surface fluxes with FY3A-VIRR land surface temperature. Science China Earth Science, 58(2), 211-230. (查看 |下载)

15.Xu, T., Liu, S., Xu, L., Chen ,Y., Jia, Z., Xu, Z., &Nielson, J. (2015). Temporal Upscaling and Reconstruction of Thermal Remotely Sensed Instantaneous Evapotranspiration. Remote Sensing, 7(3), 3400-3425. (查看 |下载)

16.Zhang, L., Sun, R., Xu, Z.W., Qiao, C., &Jiang, G.Q. (2015). Diurnal and Seasonal Variations in Carbon Dioxide Exchange in Ecosystems in the Zhangye Oasis Area, Northwest China. PLOS ONE, 10(6). (查看 )

17.Song, L.S., Liu, S.M., William Kustas, P., Zhou, J., &Ma, Y.F. (2015). Using the Surface Temperature-Albedo Space to Separate Regional Soil and Vegetation Temperatures from ASTER Data. Remote Sensing, 7(5), 5828-5848. (查看 |下载)

18.Hu, M.G., Wang, J.H., Ge, Y., Liu, M.X., Liu, S.M., Xu, Z.W., &Xu, T.R. (2015). Scaling Flux Tower Observations of Sensible Heat Flux Using Weighted Area-to-Area Regression Kriging. Atmosphere, 6(8), 1032-1044. (查看 |下载)

19.Zhou, J., Li, M.S., Liu, S.M., Jia, Z.Z., &Ma, Y.F. (2015). Validation and performance evaluations of methods for estimating land surface temperatures from ASTER data in the middle reach of the Heihe River Basin, Northwest China. Remote Sensing, 7, 7126-7156. (查看 )

20.Gao, S.G., Zhu, Z.L., Liu, S.M., Jin, R., Yang, G.C., Tan, L. (2014). Estimating spatial distribution of soil moisture based on Bayesian maximum entropy method with auxiliary data from remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 32, 54-66. doi:10.1016/j.jag.2014.03.003. (查看 )

21.Li, Y., Sun, R., &Liu, S.M. (2015). Vegetation Physiological Parameters Setting in the Simple Biosphere Model 2 (SiB2) for alpine meadows in upper reaches of Heihe River. Science China Earth Sciences, 58(5), 755-769. (查看 |下载)

22.Xu, Z.W., Liu, S.M., Li, X., Shi, S.J., Wang, J.M., Zhu, Z.L., Xu, T.R., Wang, W.Z., & Ma, M.G. (2013). Intercomparison of surface energy flux measurement systems used during the HiWATER-MUSOEXE. Journal of Geophysical Research, 118, 13140-13157, doi:10.1002/2013JD020260. (查看 |下载)

23.Liu, S.M., Xu, Z.W., Zhu, Z.L., Jia, Z.Z., &Zhu, M.J. (2013). Measurements of evapotranspiration from eddy-covariance systems and large aperture scintillometers in the Hai River Basin, China. Journal of Hydrology, 487, 24-38. (查看 )


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13. 2023-03-17 中国林科院 牛晓栋 用途:分析生态系统碳通量的空间变异驱动机制

14. 2023-03-17 中国林科院 牛晓栋 用途:分析生态系统碳通量的空间变异驱动机制

15. 2023-03-17 中国林科院 牛晓栋 用途:分析生态系统碳通量的空间变异驱动机制

16. 2023-03-17 中国林科院 牛晓栋 用途:分析生态系统碳通量的空间变异驱动机制

17. 2023-03-17 中国林科院 牛晓栋 用途:分析生态系统碳通量的空间变异驱动机制

18. 2023-03-17 中国林科院 牛晓栋 用途:分析生态系统碳通量的空间变异驱动机制

19. 2023-03-17 中国林科院 牛晓栋 用途:分析生态系统碳通量的空间变异驱动机制

20. 2023-03-17 中国林科院 牛晓栋 用途:分析生态系统碳通量的空间变异驱动机制

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  • 更新时间:2021-04-19
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资源提供者: 刘绍民   李新   车涛   徐自为   任志国   谭俊磊  

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