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祁连山综合观测网：黑河流域地表过程综合观测网（阿柔超级站大孔径闪烁仪-2020）

Qilian Mountains integrated observatory network: Dataset of Heihe integrated observatory network (Large aperture scintillometer of A'rou Superstation, 2020)

祁连山综合观测网：黑河流域地表过程综合观测网（阿柔超级站大孔径闪烁仪-2020）

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该数据集包含了黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔站的大孔径闪烁仪通量观测数据。上游阿柔站分别架设了BLS900和RR-RSS460型号的大孔径闪烁仪，北塔为RR-RSS460的接收端和BLS900的发射端，南塔为RR-RSS460的发射端和BLS900的接收端。观测时间为2020年1月18日至2020年12月31日。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是高寒草地。北塔的经纬度是100.4712E，38.0568N，南塔的经纬度是100.4572E，38.0384N，海拔高度约3033m。大孔径闪烁仪的有效高度13.0m，光径长度是2390m，采样频率是1min。

大孔径闪烁仪原始观测数据为1min，发布的数据为经过处理与质量控制后的数据，其中感热通量主要是结合自动气象站观测数据，基于莫宁-奥布霍夫相似理论通过迭代计算得到，主要的质量控制步骤包括：（1）剔除Cn2达到饱和的数据（BLS900：Cn2>7.25E-14，RR-RSS460：Cn2>7.84 E-14）；（2）剔除解调信号强度较弱的数据（BLS900：Average X Intensity<1000；RR-RSS460：Demod>-20mv）；（3）剔除降水时刻的数据；（4）剔除稳定条件下的弱湍流的数据（u*小于0.1m/s）。在迭代计算过程中，对于BLS900，选取Thiermann and Grassl(1992)的稳定度普适函数；对于RR-RSS460，选取Andreas(1988)的稳定度普适函数，详细介绍请参考Liu et al. (2011, 2013)。由于仪器调整和供电不足，大孔径闪烁仪数据由于信号和供电等问题缺失的日期为：2020.09.25-2020.10.16。

关于发布数据的几点说明：（1）上游LAS数据以BLS900为主，缺失时刻由RR-RSS460观测补充，两者都缺失则以-6999标记。（2）数据表头：Date/Time ：日期/时间（格式：yyyy/m/d h:mm），Cn2 ：空气折射指数结构参数（单位：m-2/3），H ：感热通量（单位：W/m2）。数据时间的含义，如0:30代表0:00-0:30的平均；数据以*.xlsx格式存储。

黑河流域地表过程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+LAS

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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（阿柔超级站大孔径闪烁仪-2020）. 国家青藏高原科学数据中心, 2021. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.271438.
[Liu, S., Che, T., Xu, Z., Zhang, Y., Tan, J., Ren, Z. (2021). Qilian Mountains integrated observatory network: Dataset of Heihe integrated observatory network (Large aperture scintillometer 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.( 查看 | 下载 )

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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