HiWATER: Dataset of hydrometeorological observation network (an observation system of meteorological elements gradient of Daman superstation, 2014)
该数据集包含了2014年1月1日至2014年12月31日黑河水文气象观测网中游大满超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内,下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N,海拔1556m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处,共7层,朝向正北;气压计安装在2m处;翻斗式雨量计安装在塔西侧约8m处,架高2.5m;四分量辐射仪安装在12m处,朝向正南;两个红外温度计安装在12m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;土壤热流板(自校正式)(3块)依次埋设在地下6cm处,朝向正南距离塔体2m处,其中两块(Gs_2、Gs_3)埋设在棵间,一块(Gs_1)埋设在植株下面;平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处,朝向正南,距离塔体2m处;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处,在距离气象塔2m的正南方;光合有效辐射仪安装在12m处,探头朝向是垂直向上;另有四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内,冠层上方安装在12m(探头垂直向上和向下方向各一个)、冠层内安装在0.3m(探头垂直向上和向下方向各一个)高处,朝向正南。
观测项目有:风速(WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m)(单位:米/秒)、风向(WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、平均土壤温度(TCAV)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm)(单位:百分比)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm)(单位:摄氏度) 、光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、冠层上向上与向下光合有效辐射(PAR_U_up、PAR_U_down)(单位:微摩尔/平方米秒)和冠层下向上与向下光合有效辐射(PAR_D_up、PAR_D_down)(单位:微摩尔/平方米秒)。
观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;非土壤部分数据(风速、风向、空气温湿度、气压、降水量、四分量辐射、地表辐射温度、光合有效辐射)由于数据采集器的原因,在2014.6.20-6.27之间数据缺失;3m风速和风向在2014.1.17-1.21和2014.2.10-3.2之间由于传感器的问题,数据缺失;5m风速和风向在2014.2.10-3.2之间由于传感器的问题,数据缺失;土壤温度在2014.6.10-6.12之间由于数据采集器的问题,数据缺失;(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2014-6-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称。
水文气象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)。
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. (2016). <b>黑河生态水文遥感试验:水文气象观测网数据集(大满超级站气象要素梯度观测系统-2014)</b>2016. doi:
10.3972/hiwater.258.2015.db.
[Li, X., Che, T., Xu, Z., Ren, Z., Tan, J. (2016). < b>HiWATER: Dataset of hydrometeorological observation network (an observation system of meteorological elements gradient of Daman superstation, 2014)</b>2016.
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10.3972/hiwater.258.2015.db. ]
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使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献,并进行数据的引用
1.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 )
2.Li, X., Liu, S.M., Xiao, Q., Ma, M.G., Jin, R., Che, T., Wang, W.Z., Hu, X.L., Xu, Z.W., Wen, J.G., Wang, L.X. (2017). A multiscale dataset for understanding complex eco-hydrological processes in a heterogeneous oasis system. Scientific Data, 4, 170083. doi:10.1038/sdata.2017.83. (查看 |下载)
3.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 )
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.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 )
6.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)
7.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 )
8.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)
9.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)
10.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)
11.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 )
12.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)
13.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)
14.李新, 刘绍民, 马明国, 肖青, 柳钦火, 晋锐, 车涛, 王维真, 祁元, 李弘毅, 朱高峰, 郭建文, 冉有华, 闻建光, 王树果. (2012). 黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验总体设计. 地球科学进展, 27(5), 481-498. doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2012.05.0481. (查看 |下载)
15.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 )
16.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)
17.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 )
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.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 )
20.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 )
21.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)
22.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 )
23.Li X, Cheng GD, Liu SM, Xiao Q, Ma MG, Jin R, Che T, Liu QH, Wang WZ, Qi Y, Wen JG, Li HY, Zhu GF, Guo JW, Ran YH, Wang SG, Zhu ZL, Zhou J, Hu XL, Xu ZW. Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research (HiWATER): Scientific objectives and experimental design. Bulletin of the American Meteorological Society, 2013, 94(8): 1145-1160, 10.1175/BAMS-D-12-00154.1. (查看 )
24.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)
25.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 )
本数据由“黑河生态水文遥感试验(HiWATER)”产生,用户在使用数据时请在正文中明确声明数据的来源,并在参考文献部分引用本元数据提供的引用方式。
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(91125002)
1.黑河流域生态水文综合地图集:黑河流域沙漠(沙地)、冰川图
2.黑河生态水文遥感试验:水文气象观测网数据集(裸地站自动气象站-2013)
3.黑河生态水文遥感试验:黑河流域中游大满超级站TerraSAR-X地面同步观测数据集(2012年6月15日)
4.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)
6.黑河生态水文遥感试验:水文气象观测网数据集(景阳岭站自动气象站-2014)
8.黑河综合遥感联合试验:冰沟流域加密观测区K&Ka波段机载微波辐射计地面同步观测数据集(2008年3月29日)
1. 2024-11-08 中国科学院西北生态环境资源研究院 王淑敏 用途:博士论文工作需要
2. 2024-11-08 中国科学院西北生态环境资源研究院 王淑敏 用途:博士论文工作需要
3. 2024-11-08 中国科学院西北生态环境资源研究院 王淑敏 用途:博士论文工作需要
4. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
5. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
6. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
7. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
8. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
9. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
10. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
11. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
12. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
13. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
14. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
15. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
16. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
17. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
18. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
19. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
20. 2024-10-24 成都理工大学 代相龙 用途:用于毕业论文青藏高原研究区蒸散发估算结果验证,为了充分验证实验的结果,申请了覆盖研究区和时间的站点数据
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