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1998~2015年“一带一路”地区逐月干旱时空分布数据集

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1998~2015年“一带一路”地区逐月干旱时空分布数据集

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1998~2015年“一带一路”地区逐月干旱时空分布数据集

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            数据来源:CSCD中国科学引文数据库

1998~2015年“一带一路”地区逐月干旱时空分布数据集

柏永青1,2 ,王卷乐1,3*

1. 中国科学院地理科学与资源研究所,资源与环境信息系统国家重点实验室,北京,100101;

2. 中国科学院大学,北京 100049;

3. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023

*通讯作者(Email: wangjl@igsnrr.ac.cn)

摘要:干旱是人类社会长期面临的自然灾害之一,给各国国民经济特别是农业生产带来了巨大的经济损失。“一带一路”地区处于全球主要干旱半干旱区和亚湿润生态脆弱带,准确把握该地区历史干旱发生的严重程度和干旱变化模式,可为该地区应对和减轻干旱损失提供决策支撑。本文利用热带测雨任务卫星TRMM 3B43降雨资料,基于降水距平百分率模型,计算出了“一带一路”地区61国1998~2015年逐月干旱空间分布情况,为分析该地区干旱的分布格局和动态变化提供了数据基础。

关键词:热带测雨任务卫星(TRMM);干旱时空分布;降水距平百分率;“一带一路”地区

Time and space distribution of monthly drought dataset in One Belt One Road area (1998 – 2015)

Bai Yongqing1, 2, Wang Juanle1, 3*

1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, P. R. China;

2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P. R. China;

3. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, P. R. China

*Email: wangjl@igsnrr.ac.cn

Abstract: Drought is one of the natural disasters that the human society has faced over a long period of time, which has brought serious losses to national economic and agricultural production especially. One Belt One Road areas are primarily covered with arid and semi-arid zones and sub-humid ecological fragile zones. Some decision making supports could be summarized to response and reduce the losses of drought in the region where the severities and change patterns of drought occurred are grasped accurately. In this paper, the Tropical Rainfall Measuring Mission Satellite (TRMM) 3B43 precipitation data was used to calculate the time and space distribution of monthly drought in One Belt One Road area from 1998 to 2015 based on the Precipitation Abnormity Percentage model, which provided reliable basic input data for analyzing the distribution patterns and dynamic changes of drought in the region.

Keywords: Tropical Rainfall Measuring Mission Satellite (TRMM); time and space distribution of monthly drought; precipitation abnormity percentage; One Belt One Road (OBOR) area

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)中文名称

1998~2015年“一带一路”地区逐月干旱时空分布数据集

数据库(集)英文名称

Time and space distribution of monthly drought dataset in One Belt One Road area (1998 – 2015)

数据作者

柏永青、王卷乐

通讯作者

王卷乐(wangjl@igsnrr.ac.cn)

数据时间范围

1998~2015年

地理区域

地理范围为10°55′48″S~50°00′00″N,12°23′53″E~155°24′17″E。涉及国家包括蒙古、俄罗斯、中国、新加坡、印度尼西亚、马来西亚、泰国、越南、菲律宾、柬埔寨、缅甸、老挝、文莱、东帝汶、印度、巴基斯坦、斯里兰卡、孟加拉国、尼泊尔、马尔代夫、不丹、阿联酋、科威特、土耳其、卡塔尔、阿曼、黎巴嫩、沙特阿拉伯、巴林、以色列、也门、埃及、伊朗、约旦、叙利亚、伊拉克、阿富汗、巴勒斯坦、阿塞拜疆、格鲁吉亚、亚美尼亚、波兰、阿尔巴尼亚、斯洛文尼亚、保加利亚、捷克、匈牙利、马其顿、塞尔维亚、罗马尼亚、斯洛伐克、克罗地亚、波黑、黑山、乌克兰、摩尔多瓦、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦。

空间分辨率

0.25°

数据量

324 MB

数据格式

ArcGIS GRID

数据服务系统网址

http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/381

基金项目

中国工程院国际工程科技知识中心(IKCEST)项目,防灾减灾知识服务系统(CKCEST-2016-3-7);中国科学院特色研究所培育建设服务项目,依托大数据的突发性公共安全事件预警与决策模拟平台(TSYJS03)

数据库(集)组成

本数据集由3个压缩文件组成:“Dataset.rar”中包含了216个TIF格式的文件,表示了基于TRMM数据的“一带一路”区域61国1998~2015月尺度干旱程度即降水距平百分率的空间分布,命名规则为YYYYMM.tif,总数据量为324 MB,压缩后为39.42MB;“Drought Map(1998-2006).rar”和“Drought Map(2007-2015).rar”中分别包含了1998~2006年和2007~2015年“一带一路”地区逐月干旱时空分布图,命名规则为YYYYMM.jpg,数据量分别为157.47 MB和161.22 MB。

引 言

干旱以其发生频率高、持续时间长、影响范围广、伴随灾害多等特点,长久以来给各国国民经济特别是农业生产带来了巨大的经济损失[1-3]。由于人类活动导致的全球变暖不断加剧,使得干旱发生更加频繁,从而影响农、林、牧、副、渔业的发展,加剧草场退化和土地荒漠化的程度[4]。“一带一路”地区处于全球主要干旱半干旱区和亚湿润生态脆弱带,且沿线国家多为农业大国,频繁的气象灾害尤其是干旱,对各国农业生产带来了严重影响。准确把握“一带一路”沿线地区干旱的长时间序列时空分布可为该地区应对和减轻干旱损失提供决策支撑,服务全球防灾减灾项目的实施。

本文基于热带降雨测量卫星(TRMM)3B43降水数据,利用降水距平百分率干旱模型计算了“一带一路”地区61国1998~2015年逐月干旱空间分布情况,为进一步分析该地区干旱的分布格局和动态变化以及干旱对于农业生产和人类生活的影响提供了数据基础。

1  数据采集和处理方法

1.1 基础数据

本文选取TRMM 3B43数据研究降水因素带来的气象干旱时空分布。3B43资料序列是由TRMM 3B42 数据产品、美国国家海洋和大气管理局(NOAA)气候预测中心气候异常监测系统(CAMS)的全球格点雨量测量器资料、全球降水气候中心(GPCC)的全球降水资料合成的覆盖南北纬50°之间逐月平均的全球格点化数据集(资料等级:Level3;版本号:Version 6)。

通过wget工具在戈达德地球科学资料和信息服务中心(http://mirador.gsfc.nasa.gov/)网站下载获取到的TRMM影像数据共216幅,共计1.04 GB,时间范围从1998年1月到2015年12月,数据格式为HDF,空间分辨率为0.25°×0.25°,全球包含1440×400个网格,网格对应的降雨量值为网格内的平均值,单位为mm/hr。

本文研究区域为“一带一路”地区,由于TRMM数据范围限制,本数据集空间范围包括“一带一路”地区50°N以南的61个国家。

1.2 数据处理

原始的TRMM影像数据在ENVI中显示为一个竖状的条带,无空间参考。结合数据说明文档,利用Matlab进行图像校正。首先围绕图像中心逆时针旋转90度,然后上下翻转,得到初步校正TRMM影像数据。已知左上角第一个格子中心的纬度为49.875°N,经度为179.875°W,右下角最后一个格子中心的纬度为49.875°S,经度为179.875°E,利用Matlab中的georasterref函数进行配准,赋给每个格子正确的经纬度值,然后输出为TIFF格式(图1)。由于TRMM降水数据的统计单位为mm/hr,为了表征月时间尺度下的降雨及干旱,利用Matlab对校正后的数据进行汇总,得到逐月降水数据。利用ArcGIS中的Extract by Mask工具,沿“一带一路”矢量边界对遥感影像进行掩膜提取,得到研究范围内的降水时间序列数据。图2为1998年1月TRMM降水数据。

图 1 校正后的TRMM降雨数据

图 2 19981“一带一路”地区降雨量分布

1.3 降水距平百分率

降水距平百分率( )是表征某时段降水量较常年值偏多或偏少的指标之一,能直观地反映降水异常引起的干旱,适合应用于半湿润、半干旱地区平均气温高于10℃的时段[5]。表1给出了降水距平百分率干旱等级参考。

表 1 降水距平百分率干旱等级

某时段降水距平百分率( )的计算方式如公式(1)所示。

式中: 为某时段降水量,单位为毫米(mm); 为计算时段同期气候平均降水量,单位为毫米(mm),计算方式如公式(2)所示。

式中:n为待求平均降雨量的月份数量,i = 1,2,…,n。

根据以上降水距平百分率的计算方式,依次求取每个格子对应的1998~2015年共216个月份降雨量的平均值,然后以网格为单位分别计算每月降雨量与平均月降雨量的差值,再用差值和平均月降雨量做比值得到降水距平百分率。

2  数据样本描述

通过计算得到“一带一路”地区降水距平百分率分布图,按照表1给出的月尺度干旱等级划分标准,利用ArcGIS空间分析工具集中的Reclassify工具进行降水距平百分率(Pa)的重分类,用特旱、重旱、中旱、轻旱和无旱5个等级来描述“一带一路”地区的干旱分布。图3展示了1998年1~12月研究区的干旱时空分布。

图 3 1998112“一带一路”地区干旱序列图

3  数据质量控制和评估

因获取到的气象站点观测资料时间范围的限制,本文以1998~2013年7月中国大陆地区的气象站点资料作为真实值对TRMM观测降水数据的有效性进行检验。通过在ArcGIS中叠加研究区TRMM数据和气象站点降雨数据,利用ArcToolbox中的Extract Value to Points工具提取每个气象站点对应的遥感降雨数据,然后以气象站观测的月降水量值作为自变量,与其对应位置的TRMM各网格内的平均月降水量值作为因变量,在SPSS中对两组降雨量值进行线性回归分析,得到气象站点监测数据和遥感监测数据的回归判定系数R2和概率值。图4给出了对1998~2013年7月TRMM数据真实性分析的散点图和线性回归方程。

图 4 TRMM数据有效性分析散点图和线性回归方程

从1998~2013年7月TRMM降水数据有效性验证结果(表2)可以看出,受二者空间尺度差异的影响,TRMM与地面站点观测的月降水量存在一定的偏差,但总体上二者有明显的线性相关性,降雨量值一致性较高,可以用于“一带一路”地区大尺度的干旱时空分布研究。

表 2 199820137TRMM降水数据有效性验证结果

4  数据价值

本数据集包含了“一带一路”地区61国1998~2015年逐月干旱空间分布,数据资料来源可靠,通过程序批量计算输出,保证了较高的数据质量,给“一带一路”地区干旱的时空分布格局和态势分析提供了数据基础。

致 谢

本数据得到中国气象科学数据共享网的数据支持,在此表示衷心感谢。

数据作者分工职责

柏永青(1992—),男,甘肃平凉人,硕士研究生,研究方向为农业信息化。主要承担工作:基础数据处理、干旱时空分布计算及论文撰写。

王卷乐(1976—),男,河南洛阳人,博士,研究员,研究方向为地球系统科学数据共享、GIS和遥感应用。主要承担工作:总体方案设计和技术指导。

参考文献

[1] 叶笃正. 长江黄河流域旱涝规律和成因研究[M]. 山东: 山东科学技术出版社, 1996.

[2] Wilhite D. Drought as a natural hazard: Concepts and definitions[J]. Drought A Global Assessment, 2000, 1: 3–18.

[3] 孙智辉, 王治亮, 曹雪梅, 等. 3种干旱指标在陕西黄土高原的应用对比分析[J]. 中国农学通报, 2014 (20): 308–315.

[4] Neelin J, Münnich M, Su H, et al. Tropical drying trends in global warming models and observations[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2006, 103 (16): 6110–6115.

[5] 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局, 中国国家标准化管理委员会. 中华人民共和国国家标准GB/T20481-2006 气象干旱等级[S].北京: 中国标准出版社, 2006.

引用数据

(1)  柏永青, 王卷乐. 1998~2015年“一带一路”地区逐月干旱时空分布数据集(讨论版)[DB/OL]. Science Data Bank. DOI: 10.11922/sciencedb.381.

其  他

请使用以下方式引用本文:柏永青, 王卷乐. 1998~2015年“一带一路”地区逐月干旱时空分布数据集(讨论版)[J/OL]. 中国科学数据, 2017. DOI: 10.11922/csdata.170.2017.0130.

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