祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(大满超级站大孔径闪烁仪-2018)

Qilian Mountains integrated observatory network: Dataset of Heihe integrated observatory network (large aperture scintillometer of Daman Superstation, 2018)

祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(大满超级站大孔径闪烁仪-2018)

该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网中游大满站的大孔径闪烁仪通量观测数据。中游大满站分别架设了BLS450和BLS900型号的大孔径闪烁仪,北塔为BLS900的接收端和BLS450的发射端,南塔为BLS900的发射端和BLS450的接收端。观测时间为2018年1月1日至2018年12月31日。站点位于甘肃省张掖市大满灌区内,下垫面是玉米、果园和大棚,以玉米为主。北塔的经纬度是100.3785E,38.8607N,南塔的经纬度是100.3685E,38.8468N,海拔高度约1556m。大孔径闪烁仪的有效高度22.45m,光径长度是1854m,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(Cn2>1.43E-13);(2)剔除解调信号强度较弱的数据(Average X Intensity<1000);(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,选取Thiermann and Grassl(1992)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)中游LAS数据以BLS900为主,缺失时刻由BLS450观测补充,两者都缺失则以-6999标记。(2)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*.xlsx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)。

数据使用方法

年份+**观测网+站点名称+LAS

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文章的引用

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

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(大满超级站大孔径闪烁仪-2018)</b>2019. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.270766.
[Li, X., Che, T., Xu, Z., Ren, Z., Tan, J. (2019). < b>Qilian Mountains integrated observatory network: Dataset of Heihe integrated observatory network (large aperture scintillometer of Daman Superstation, 2018)</b>2019. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.270766. ] (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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14. 2022-05-13 中国科学院水土保持与生态环境研究中心 Haixiang ZHOU 用途:老师,您好,本人申请贵单位黑河流域大满超级站、四道桥超级站、阿柔超级站和混合林站等具有不同下垫面类型的站点部分年度的涡动相关潜热通量、大孔径闪烁仪气象数据验证模拟估算的蒸散,完成论文《黑河流域蒸散变化及归因分析》,希望贵单位同意。

15. 2022-05-13 中国科学院水土保持与生态环境研究中心 Haixiang ZHOU 用途:老师,您好,本人申请贵单位黑河流域大满超级站、四道桥超级站、阿柔超级站和混合林站等具有不同下垫面类型的站点部分年度的涡动相关潜热通量、大孔径闪烁仪气象数据验证模拟估算的蒸散,完成论文《黑河流域蒸散变化及归因分析》,希望贵单位同意。

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

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