1981~2010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集

责编: 本文撰写认真,但数据集无法审核。有少量文字和格式上的问题已直接修改(含英文标题),请下载最新版本,并参考如下意见修改。重传的文档末尾请以“V3作者”命名。 1. 作者在ScienceDB上提供的在线地址,点击进去之后,能看到该数据集的详细元数据信息,在元数据信息右边有一个“下载”按钮,点击按钮之后,会提醒用户进行用户登陆或注册,在完成注册认证之后,用户登陆进去,再点击“下载”按钮,直接就跳转到了网页:http://rs.cern.ac.cn/,而这个网页并没有发现有提示在哪下载该数据集,建议作者对这一问题进行修改,使用户在注册认证之后能对数据直接进行下载。 2. 图1中第1行第3个模块“756个站日照时数数据”有两个箭头都指向下一行的“Angstrom方程……”,是否可删除一个箭头?第3行导出的箭头有重合,是否会引起歧义? 3. 第1.2节中的“基于Boland模型(式2),利用辐射站观测的总辐射和散射辐射数据估计模型参数 ”有改动,请确认是否改变原意。 4. 参考文献7中的刊名是否应改为“Journal of Geophysical Research: Atmospheres”? 5. 参考文献12中的“.1.”是否应改为“Part I.”? 【2016-10-19】 评论来自:版本 2
作者: 1. 修改网址,并在文中说明下载方式。2. 删除了一个箭头;将第3行三个箭头合并为1个。3. 改为“利用同时观测总辐射和散射辐射的辐射站的观测数据估计模型参数”。4. 改为“Journal of Geophysical Research: Atmospheres”。5. 改为“Part 1”。 【2016-10-24】 评论来自:版本 2
责编: 请删除文中的批注,参考数据审核员的如下意见修改论文或数据集,新版本的文档末尾请以“V4+作者”命名:1、论文的“数据库(集)基本信息简介”--“数据库(集)组成”里面介绍,数据集为文件夹:dPAR_month_mol_submit,但是是网站上下载下来的数据集文件夹名称为DATAPAPER_RXL,里面二级的文件夹名称为DATAPAPER_RXL_dPAR_month_mol_submit,里面又包含三极文件夹的名称dPAR_month_mol_submit才是论文所提到的文件名。建议作者修改网站提供下载的数据集文件夹的层级,与论文中描述相一致,使用户下载下来的文件夹名称直接就是论文中说的dPAR_month_mol_submit,这个文件的下一级文件就是最终的360个文件。 2、因在ScienceDB里面上传的在线网址是http://www.cnern.org.cn,用户不看论文的话并不能找到与数据集名称相一致的下载地址,并且在ScienceDB的元数据里面也没有对下载的地址有相关描述,所以建议作者重新上传在ScienceDB的在线网址,将http://www.cnern.org.cn改为:http://rs.cern.ac.cn/data/initDRsearch?classcode=DPAPER,以便用户即使在注册后又跳回主页、没有详细描述下载地址的情况下,也能通过此网页的路径找到该数据集。 【2016-10-26】 评论来自:版本 2
作者: 批注已删除。1. 由于数据不能以文件夹方式获取,以压缩文件提供,因此在数据集组成中删除了“(文件夹:dPAR_month_mol_submit)”的说明。2. ScienceDB中网址已修改。 【2016-10-27】 评论来自:版本 2
责编委:

数据集加工方法明确、步骤清晰,具有一定的研究重用价值,建议进入同行评议。

建议再修改时确认摘要个别措辞。

【2016-11-17】 评论来自:版本 2
责编:

数据集加工方法明确、步骤清晰,具有一定的研究重用价值。

请下载最新版本,并在此基础上参考如下意见,回复、修改并重传文章,重传的文档末尾请以“同评后作者修改”命名。

  1.  建议再修改时确认摘要个别措辞。
  2. 0引言部分:“本研究组”这样的写法去掉;本文在其基础上,不明确,在谁的基础上?
  3. 1.2 生产方法:第一段:....进而估算得到站点散射PAR数据,最后利用...没有把图1中利用模型点出来
  4. 文中提到数据精度仅列出参考文献,鉴于数据精度对于数据使用及适用性的重要作用,建议对数据精度在文中进行总结描述,以保证数据信息描述的完整性。
【2017-01-11】 评论来自:版本 2
作者: 文稿已用审阅模式认真修改,以下是针对逐条建议的具体回复: 1. 摘要措辞已认真修改,详见文稿 2. 引言部分已认真修改,详见文稿 3. 已认真修改,体现模型的应用,详见文稿 4. 已对数据精度进行了总结性描述,详见文稿 【2017-02-09】 评论来自:版本 2
责编:

经编委会投票,同意录用本文。

【2017-03-03】 评论来自:版本 2

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1981~2010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集

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1981~2010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集

作者发表的论文

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            数据来源:CSCD中国科学引文数据库

19812010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集

任小丽1,何洪林1,2*,张黎1,2,苏文1,于贵瑞1,2

1. 中国科学院地理科学与资源研究所,生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京  100101

2. 中国科学院大学,资源与环境学院,北京  100190

联系人(Email: hehl@igsnrr.ac.cn)

摘要太阳辐射中的光合有效辐射(Photosynthetically Active RadiationPAR)是植物光合作用的主要能量来源。其散射组分能够增强植被冠层光能利用率,从而增加植被生产力。为准确模拟陆地生态系统生产力,需要在生态系统模型中显式地加入散射PAR的影响。因此,本文系统地估算了中国19812010年的散射PAR逐月空间数据,并提供公开共享和下载服务,为中国陆地生态系统生产力估算提供基础数据。

关键词总辐射;散射辐射;光合有效辐射;散射光合有效辐射;中国

Monthly diffuse photosynthetically active radiation dataset of China (1981 – 2010)

Ren Xiaoli 1, He Honglin 1,2*, Zhang Li1,2, Su Wen1, Yu Guirui1,2

1. Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, P. R. China;

2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, P. R. China

*Email: hehl@igsnrr.ac.cn

Abstract: Photosynthetically active radiation (PAR) in solar radiation is the main energy source of plant photosynthesis. Diffuse PAR can enhance canopy light use efficiency, thus increasing ecosystem productivity. In order to predict terrestrial ecosystem production precisely, we need to include diffuse PAR data explicitly in ecosystem models. Therefore, we estimated monthly diffuse PAR data of China from 1981 to 2010, which will lay a foundation for further analysis of impacts of diffuse PAR on terrestrial ecosystem productivity. Meanwhile, we share this dataset publicly and provide online access and download services.

Keywords: solar radiation; diffuse radiation; photosynthetically active radiation (PAR); diffuse PAR; China

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)中文名称

19812010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集

数据库(集)英文名称

Monthly diffuse photosynthetically active radiation dataset of China (1981 – 2010)

联系人

何洪林(hehl@igsnrr.ac.cn

数据生产者

任小丽、何洪林、张黎、苏文、于贵瑞

数据时间范围

19812010

地理区域

中国大陆地区

空间分辨率

10 km

数据量

835 MB

数据格式

ArcGIS GRID

数据服务系统网址

http://rs.cern.ac.cn/data/initDRsearch?classcode=DPAPER,

http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/142

基金项目

中国科学院科技服务网络计划(STS计划,KFJ-SW-STS-167

国家重点研发计划项目(2016YFC0500204

 数据库(集)组成

数据集共包括360个文件,每个文件为一个全国范围的月尺度散射PAR GRID数据,命名规则为radYYYYMM_grd,数据单位为mol·m-2·d-1

 

太阳辐射是地球上所有生物的主要能量来源[1-2]。散射辐射在太阳总辐射中占有相当的比重。据祝昌汉[3]统计,中国散射辐射与总辐射年总量的平均比率为46波长在400700 nm之间的光合有效辐射(Photosynthetically Active RadiationPAR)是植物光合作用的能量来源,是生态系统生产力模型的主要驱动因子[4]。其散射组分即散射PAR,能够到达植被冠层深处,降低冠层的光合饱和点,增强冠层光能利用率[5-6],从而增强陆地碳汇。因此,研究散射PAR对生态系统生产力的影响已成为热点问题[2,7]利用生态系统模型研究区域尺度散射PAR对生态系统生产力的影响,需要在模型驱动数据中显式地包含散射PAR空间数据[6]。因此,散射PAR空间数据集的获取,对于分析其对生态系统生产力的影响以及准确估计生态系统碳收支具有重要意义。

Zhu[4]计算了全国近50年的PAR,但没有给出PAR估算的精度验证;Ren[8]计算了我国近30年的散射比例和散射辐射,并对其估算精度做了交叉验证,结果表明估算精度较高;Ren[9]利用全国气象站、辐射站以及中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research NetworkCERN)的观测数据,首先验证了PAR具有较高的估算精度,进而利用得到的PAR和散射辐射数据估算得到散射PAR。本文基于已有研究,估算并系统整理了19812010年我国逐月散射PAR空间数据集,为进一步分析散射PAR的变化对我国陆地生态系统生产力的影响奠定了数据基础。

数据采集和处理方法

1.1  基础数据

19812010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集生产所使用的基础数据包括中国气象局提供的19812010年逐日日照时数(756个站点)、太阳总辐射(122个站点)和散射辐射(81个站点)数据集(可在线申请,见http://data.cma.cn),CERN综合中心提供的全国39个野外台站20042010年逐日太阳总辐射和PAR数据(可离线申请,见http://www.cern.ac.cn/0index/index.asp),以及中国科学院地理科学与资源研究所提供的全国DEM数据(可离线申请,见http://www.resdc.cn)。   

1.2  散射PAR数据生产方法

由于我国几乎没有散射PAR的观测站点,因此需要利用总辐射、散射辐射和PAR数据估算得到。由于这三项辐射要素的观测站点较少,而日照时数观测站点分布较广,因此利用日照时数数据结合模型扩展这三项辐射要素数据,进而估算得到站点散射PAR数据,最后利用ANUSPLIN软件插值得到空间化的散射PAR数据。主要的技术流程如图1所示,具体流程详见Ren[9],下面简要描述关键过程。

数据集生产技术路线图

1. 总辐射的估算

基于Angstrom模型(式1[10],利用122个辐射站的总辐射和日照时数数据估计模型参数,然后利用756个气象站的日照时数数据和参数化后的Angstrom模型估算756个站的总辐射。

式中:kt为晴空指数,n N 代表实际日照时数和可能日照时数;Q Q’ 代表总辐射和天文辐射;ab 是待定系数。可能日照时数和天文辐射是利用每个站的地理纬度和太阳赤纬计算得到的。

2. 散射辐射的估算

基于Boland模型(式2[11],利用同时观测总辐射和散射辐射的辐射站的观测数据估计模型参数,然后利用参数化后的Boland模型和上一步得到的总辐射数据来估计756个站的散射辐射数据。

式中:kd为散射比例,Qd为散射辐射,cd 是待定系数。

3. PAR的估算

采用Zhu[4]描述的方法(式3)进行PAR的站点扩展。利用CERN 39个野外台站的PAR和太阳总辐射数据估计模型参数,然后利用扩展后的总辐射数据以及参数化的模型估计756个气象站的PAR数据。

式中:PAR为光合有效辐射,ef为待定系数。

4. 散射PAR的估算

采用Spitters[12]提出的散射PAR计算方法(式4)估算我国756个气象站的散射PAR

式中:PARd为散射PAR

5. 散射PAR的空间化

利用ANUSPLIN空间插值软件包对散射PAR进行空间插值,主要步骤如下:1)利用ArcGIS完成辅助数据的处理,包括站点经纬度、高程提取等;2)利用Matlab进行散射PAR数据预处理,包括异常值剔除、数据插补和统计等;3)在Matlab中进行散射PAR数据的格式化输出,以及ANUSPLIN参数文件的编写;4)利用ANUSPLIN进行散射PAR空间插值:调用Splina模块拟合样条函数,Lapgrd模块进行空间插值;5)利用Python完成散射PAR空间数据的后期处理,包括将ANUSPLIN输出的文本文件转换为GRID文件、定义投影等。

2   数据样本描述

经过一系列处理,获取19812010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集,数据空间分辨率为10 km,单位为mol·m-2·d-1,格式为ArcGIS GRID。以2009年为例,展示散射PAR112月逐月数据情况(图2)。

2  散射PAR逐月空间数据(以2009年为例,单位:mol·m-2·d-1

数据质量控制和评估

中国气象局对站点原始观测数据进行了初步的质量检查。在此基础上,我们对数据做了进一步的质量控制:1)日尺度日照时数不能超过可能日照时数;2)日尺度总辐射(Q)不能大于天文辐射(Q’);3)日尺度散射辐射(Qd)不能超过总辐射,并且还需满足式5中的两个条件;4)日尺度PAR不能超过总辐射;5)日尺度PAR不能大于天文辐射的40

为确定散射光合有效辐射空间数据集生产所用到的总辐射、散射辐射和PAR等数据扩展的精度,基于实测数据,利用交叉验证方法对Angstrom模型、Boland模型和PAR模型进行了参数化和验证。结果显示三个模型模拟效果均较好,表明数据扩展精度较高,详见Ren [8-9]。散射PAR的空间化插值误差由ANUSPLIN软件生成,平均相对误差约为3.66

数据使用方法和建议

本数据集通过CERN综合中心数据资源服务网站(http://www.cnern.org.cn)和Science Data Bankhttp://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/142)提供下载服务。用户登录系统后,在首页点击“数据论文数据”图标或在“数据资源”栏目选择“数据论文数据”,进入相应页面后可以下载完整数据。本数据集的数据格式为ArcGIS GRID,可用ArcGIS软件打开,若用户需要其他格式,可在ArcGIS中进行格式转换。用户使用时需要注意数据单位,本数据集的数据单位统一为mol·m-2·d-1

 

本数据集的获取得到中国气象局、中国生态系统研究网络和中国科学院计算机网络信息中心大数据技术与应用发展部的数据支持和大力帮助,在此表示衷心的感谢。

作者分工职责

任小丽(1984—),女,河北邢台人,博士,助理研究员,研究方向为碳循环模型数据融合。主要承担工作:基础数据处理、散射PAR的空间插值及论文撰写。

何洪林(1971—),男,湖南冷水江人,博士,研究员,研究方向为碳循环模型和生态信息学。主要承担工作:总体方案设计。

张黎(1982—),女,安徽宣城人,博士,副研究员。主要承担工作:基础数据收集。

苏文(1968),女,北京人,高级工程师。主要承担工作:基础数据整理。

于贵瑞(1959),男,辽宁大连人,博士,研究员。主要承担工作:技术指导。

参考文献

[1]  Wild M, Gilgen H, Roesch A, et al. From dimming to brightening: Decadal changes in solar radiation at Earth’s surface[J]. Science, 2005, 308(5723): 847–850.

[2]  Mercado L, Bellouin N, Sitch S, et al. Impact of changes in diffuse radiation on the global land carbon sink[J]. Nature, 2009, 458(7241): 1014–1017.

[3]  祝昌汉. 我国散射辐射的计算方法及其分布[J]. 太阳能学报, 1984(3): 242–249

[4]  Zhu X, He H, Liu M, et al. Spatio-temporal variation of photosynthetically active radiation in China in recent 50 years[J]. Journal of Geographical Sciences, 2010, 20(6): 803–817.

[5]  Farquhar G, Roderick M. Atmospheric science: Pinatubo, diffuse light, and the carbon cycle[J]. Science, 2003, 299(5615): 1997–1998.

[6]  Kanniah K, Beringer J, North P, et al. Control of atmospheric particles on diffuse radiation and terrestrial plant productivity: a review[J]. Progress in Physical Geography, 2012, 36(2): 209–237.

[7]  Gu L, Baldocchi D, Verma S, et al. Advantages of diffuse radiation for terrestrial ecosystem productivity[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2002, 107(D6): ACL 2-1–ACL 2-23.

[8]  Ren X, He H, Zhang L, et al. Spatiotemporal variability analysis of diffuse radiation in China during 1981–2010[J]. Ann Geophys, 2013, 31(2): 277–289.

[9]  Ren X, He H, Zhang L, et al. Estimation of diffuse photosynthetically active radiation and the spatiotemporal variation analysis in China from 1981 to 2010[J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(4): 579–592.

[10]  Angstrom A. Solar and terrestrial radiation. Report to the international commission for solar research on actinometric investigations of solar and atmospheric radiation[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1924, 50(210): 121–126.

[11]  Boland J, Ridley B, Brown B. Models of diffuse solar radiation[J]. Renewable Energy, 2008, 33(4): 575–584.

[12]  Spitters C, Toussaint H, Goudriaan J. Separating the Diffuse and Direct Component of Global Radiation and Its Implications for Modeling Canopy Photosynthesis Part I. Components of Incoming Radiation[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 1986, 38(1-3): 217–229.

引用数据

(1) 任小丽, 何洪林, 张黎, 等. 1981~2010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集[DB/OL]. Science Data Bank. DOI: 10.11922/sciencedb.142.

 

引文格式:任小丽, 何洪林, 张黎, 等. 1981~2010年中国逐月散射光合有效辐射空间数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(1): 67–72. DOI: 10.11922/csdata.180.2016.0090.

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