【数据分享】均一化中国陆表气候观测格点数据集（地表太阳辐射、地表风速、相对湿度和陆表蒸散）

日照时数重建可以较好的反应地表太阳辐射的长期变化趋势，但只是站点数据。因此要得到高分辨率网格点数据，同时保证其在长期变化方面上的精度，需要融合多种地表太阳辐射相关数据。利用地理加权回归（GWR）方法，融合了MODIS 0.1°分辨率云量和气溶胶反演以及地面日照时数重建地表太阳辐射站点数据。通过增加相邻点数方案的组合判断，有效地提高了地理加权回归降尺度结果的准确性，得到的中国区域多年平均值、长期趋势与观测和卫星遥感反演结果基本一致。采用地理加权回归等方法，生成0.1度网格的地表风速和相对湿度数据；利用改进的彭曼公式计算了陆表蒸散数据。

数据文件命名方式和使用方法

数据包含近几十年以来融合生成的地表太阳辐射、地表风速、相对湿度和陆表蒸散数据集，包含精度、维度和数值大小。地表太阳辐射和陆表蒸散为1983年以来，地表风速和相对湿度为1979年以来。

时间分辨率：月

空间分辨率：10km - 100km

王开存. (2022). 均一化中国陆表气候观测格点数据集（地表太阳辐射、地表风速、相对湿度和陆表蒸散）. 国家青藏高原科学数据中心,https://doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.272817.https://cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.272817.

Wang, K. (2022). Homogeneous grid dataset of Chinaese land surface observation(surface solar radiation, surface wind speed, relative humidity and land surface evapotranspiration). National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center,https://doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.272817.https://cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.272817.(下载引用：RIS格式| RIS英文格式| Bibtex格式| Bibtex英文格式)

1.Feng, F., Wang, K.C. (2018). Merging satellite retrievals and reanalyses to produce global long-term and consistent surface incident solar radiation datasets. Remote Sensing, 10, 115, doi:10.3390/rs10010115 (查看|Bibtex格式)

2.Feng, Fei., Wang, K.C. (2021). Merging ground-based sunshine duration observations with satellite cloud and aerosol retrievals to produce high-resolution long-term surface solar radiation over China. Earth System Science Data, 13, 907-922. (查看|Bibtex格式)

3.Mao, Y.N., Wang, K.C., Liu, X.M., & Liu, C.M. (2016). Water storage in reservoirs built from 1997 to 2014 significantly altered the calculated evapotranspiration trends over China. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 121, 10097-10112. (查看|Bibtex格式)

4.Mao, Y.N., Wang, K.C. (2017). Comparison of Evapotranspiration Estimates based on the Surface Water Balance, Modified Penman-Monteith Model, and Reanalysis Datasets for Continental China. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 122(6), 3228-3244. (查看|Bibtex格式)

1、数据来源于“国家青藏高原科学数据中心”(http://data.tpdc.ac.cn)

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