当前位置: 首页 > news >正文

2002-2025年全球逐日土壤水分栅格数据

土壤水分是干旱监测、洪水预报、作物产量估算、滑坡预警等应用中最重要的基础数据之一。大尺度土壤水分的研究有助于实现区域乃至全球范围内的动态监测,揭示水分时空分布特征,对理解水文循环、应对气候变化和制定可持续发展策略具有重要意义。

今日分享的是2002-2025年全球逐日土壤水分栅格数据!该数据集由清华大学卢麾团队开发,并于2021年5月发表在Scientific data平台上的数据。该数据持续更新,我们下载了截至到2025年6月15号的数据,因此本次本次分享的数据的时间范围是2002年1月1号——2025年6月15号。数据包括tif和nc两种格式,数据空间分辨率为36km*36km,数据坐标为EASE-Grid 2.0,数据单位为m3/m3(体积含水量的单位,表示单位体积土壤中,水所占据的体积比例)。该数据集是研究团队利用AMSR-E/AMSR2亮温数据反演得到的。经精度验证,该数据集的精度与SMAP卫星土壤水分产品相当。

以下为数据的详细介绍:

01

数据展示

该数据包括tif和nc两种格式。两种格式的数据内容一样,只是格式不同。下面我们以tif格式为例来介绍下数据。

每个年份的土壤水分tif文件保存在一个文件夹中,如下图:

我们以2024年的数据为例来打开看一下,打开后每一日一张tif文件。Tif文件的命名方式为“yyyyddd.tif”,其中yyyy代表年,ddd代表天数计数。比如2024年2月1号,是2024年的第32天,也就是2024032.tif;再比如2024年12月31号,是2024年的最后一天,也就是2024366.tif。如下图:

需要补充说明的是:2025年内tif文件的命名方式和2002——2024年内tif文件的命名方式不一样。比如2025年2月1号,文件名为20250201.tif。我们推测只有数据出全的年份才会改为上面的文件命名方式。等2025年的数据出完,也会改为上面的文件名方式。

下面我们以2025年1月1号的数据为例来预览下具体数据:

需要说明的是:土壤水分数据的逐日缺失主要由卫星轨道特性导致,无法每天覆盖全球。

该数据除了提供tif格式和nc格式的数据以外,还提供了一个名为为EASEGrid2_36km.tif的栅格文件,该文件是基于EASE-Grid 2.0等面积投影的全球网格数据。

02

数据的其他指标

数据来源网站:

该数据集发布于国家青藏高原科学数据中心

数据格式:

tif/nc

数据单位:

m3/m3

数据坐标系:

EASE-Grid 2.0

数据时间范围:

本次分享的数据从2002年7月27日到2025年6月15日,该数据在发布网站中持续更新,如研究需要请持续关注!

数据空间范围:

全球

数据引用:

姚盼盼, 卢麾. (2020). 基于AMSR-E和AMSR2数据的全球长时序日尺度土壤水分数据集(2002-至今). 国家青藏高原科学数据中心.

Yao, P., Lu, H. (2020). A long term global daily soil moisture dataset derived from AMSR-E and AMSR2 (2002-present). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center.

文章引用:

1. Yao, P.P., Shi, J.C., Zhao, T.J., Lu, H. & Al-Yaari, A. (2017). Rebuilding Long Time Series Global Soil Moisture Products Using the Neural Network Adopting the Microwave Vegetation Index. Remote Sensing 9(1), 35.

2. Yao, P.P., Lu, H., Shi, J.C., Zhao, T.J., Yang K., Cosh, M.H., Gianotti, D.J.S., & Entekhabi, D. (2021). A long term global daily soil moisture dataset derived from AMSR-E and AMSR2 (2002-2019). Scientific Data, 8, 143 (2021).

如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用,更多数据详情可以查看官网获悉!

【下载→

方式一(推荐):主页 *个人* 简介

城数派-CSDN博客

方式二:数据下载方式汇总-CSDN博客

http://www.jsqmd.com/news/617786/

相关文章:

  • 西安纹眉推荐!西安纹眉价格?夏天出汗脱妆?久匠纹眉让我告别无眉大侠的尴尬 - 新闻快传
  • ThreeFlowX接入3D体积云和谷歌3D瓦片地图
  • Obsidian Style Settings插件:可视化界面定制的终极指南
  • Speechless:3分钟学会用Chrome插件永久保存你的微博记忆 [特殊字符]
  • 2026年3月怀宁月子中心选择指南,靠谱测评 - 界川
  • ubuntu 输入法优化
  • 数据同化与集合卡尔曼滤波入门教程:从零基础到实战应用
  • SteamCleaner:高效游戏平台残留文件清理工具全面解析
  • 告别硬件调试器:用QEMU+GDB在Mac/Windows上单步调试Linux内核(保姆级避坑)
  • VMware Unlocker:5分钟解锁macOS虚拟机安装权限的完整指南
  • 5分钟体验OpenClaw:基于Qwen3.5-9B镜像的云端沙盒快速入门
  • STM32CubeMX-STM31F103片内Flash读写操作
  • PlugY终极指南:暗黑破坏神2单机玩家的完整生存工具包
  • 一键搞定Windows系统优化:Win11Debloat终极指南 [特殊字符]
  • 移动端UI设计避坑指南:为什么你的按钮总被用户忽略?
  • 科研绘图不再熬通宵!虎贲等考 AI:一键出学术级图表,论文 / 期刊直接用
  • 【EI复现】售电市场环境下电力用户选择售电公司行为研究(Matlab代码实现)
  • 实战AI快速开发微信智能客服系统(四)- 从PRD到代码生成的自动化实践
  • Voron 2.4 3D打印机:从零开始构建高性能开源打印机的完整指南
  • 人呼吸系统体外模型构建:Epithelix人原代肺细胞与3D ALI模型技术方案详解【曼博生物】
  • YOLO引入Slide Loss:优化难例检测的实战指南
  • 如何在Mac上轻松实现桌面歌词显示:LyricsX完整使用指南
  • 5分钟搞懂勒让德定理:如何高效计算阶乘中的质因数指数?
  • QKeyMapper:Windows系统下输入重定向的终极解决方案
  • 目标检测中的复制粘贴数据增强:原理、实现与性能提升
  • 3个简单步骤快速解决Jellyfin元数据插件MetaShark安装与使用问题
  • Nintendo Switch NAND高级管理工具:NxNandManager技术深度解析与操作指南
  • 航天动力学基础(二)——角动量
  • AUTOSAR实战入门01-从零构建集成开发环境
  • 从“卖软件”到“卖效果”:Agent时代,ToB交付模式正在发生什么变化?