祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(阿柔超级站气象要素梯度观测系统-2020)

Qilian Mountains integrated observatory network: Dataset of Heihe integrated observatory network (an observation system of Meteorological elements gradient of A’rou Superstation, 2020)


该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日黑河水文气象观测网上游阿柔超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村,下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N,海拔3033m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在1m、2m、5m、10m、15m、25m处,共6层,朝向正北;风向传感器架设在10m处,朝向正北;气压计安装在2m处;翻斗式雨量计安装在阿柔超级站28m观测塔上;四分量辐射仪安装在5m处,朝向正南;两个红外温度计安装在5m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;光合有效辐射仪安装在5m处,朝向正南,探头朝向是垂直向上;土壤部分传感器埋设在塔体正南方向2m处,其中土壤热流板(自校正式)(3块)均埋设在地下6cm处;平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处,其中4cm和10cm这两层有三个重复;土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处,其中4cm和10cm这两层有三个重复。

观测项目有:风速(WS_1m、WS_2m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_25m)(单位:米/秒)、风向(WD_10m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_1m、Ta_2m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_25m和RH_1m、RH_2m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_25m)(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)、光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、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_1、Ms_4cm_2、Ms_4cm_3、Ms_6cm、Ms_10cm_1、Ms_10cm_2、Ms_10cm_3、Ms_15cm、Ms_20cm、Ms_30cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm Ms_200cm、Ms_240cm、Ms_280cm、Ms_320cm)(单位:体积含水量,百分比)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm_1、Ts_4cm_2、Ts_4cm_3、Ts_6cm、Ts_10cm_1、Ts_10cm_2、Ts_10cm_3、Ts_15cm、Ts_20cm、Ts_30cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm Ts_200cm、Ts_240cm、Ts_280cm、Ts_320cm)(单位:摄氏度)。

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;(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:2020-6-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称。

黑河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+AWS


本数据要求的引用方式
文章的引用

1. 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)

2. 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.(查看)

数据的引用

刘绍民, 车涛, 徐自为, 张阳, 谭俊磊, 任志国. (2021). 祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(阿柔超级站气象要素梯度观测系统-2020). 国家青藏高原科学数据中心, 2021. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.271415.
[Liu, S., Che, T., Xu, Z., Zhang, Y., Tan, J., Ren, Z. (2021). Qilian Mountains integrated observatory network: Dataset of Heihe integrated observatory network (an observation system of Meteorological elements gradient of A’rou Superstation, 2020). National Tibetan Plateau Data Center, 2021]

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

参考文献

1.Xu, Z.W., Liu, S.M., Zhu, Z.L., Zhou, J., Shi, W.J., Xu, T.R., Yang, X.F., Zhang, Y., & He X.L. (2020). Exploring evapotranspiration changes in a typical endorheic basin through the integrated observatory network. Agricultural and Forest Meteorology, 290, 108010.( 查看 )

2.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 )

3.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 )

4.Song, L.S., Liu, S.M., Kustas WP, 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.doi:10.1016/j.agrformet.2016.01.005.( 查看 )

5.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, 540(540), 574-587.( 查看 | 下载 )


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刘绍民、 车涛、 徐自为、 张阳、 谭俊磊、 任志国

分发方: 时空三极环境大数据平台

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