多情景融合方法预测全球地表土壤水分实验数据集（2015-2100）
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DOI:10.3974/geodb.2024.11.10.V1
出版时间:2024年11月
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关键词：
地表土壤水分,未来多情景,全球,融合
摘要:
土壤水分是表达全球气候变化效应的关键陆面要素。作者首先利用改进的三重搭配（Enhanced Triple Collocation）对22套CMIP6土壤水分数据开展精度评价，获取随机误差标准差（random error standard deviation，RESD）和相关系数（Correlation Coefficient，CC），选出参与融合的地球系统模式；其次，基于RESD和CC的归一化加权对9套地球系统模式数据进行融合，预测全球地表土壤水分分布；最后，通过站点实测数据评价验证融合数据的精度。数据集内容包括：（1）基于SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5情景预测的2015-2100年每月的土壤水分空间分布数据，空间分辨率为0.5°；（2）用于验证的NAQU、REMEDHUS、SMOSMANIA、TWENTE四个站点的实测数据。数据集存储为.tif、.shp和.csv格式，由3124个数据文件组成，数据量为829 MB（压缩为4个文件，770 MB）。基于该数据集的分析研究成果发表在Journal of Hydrology，2024年636卷。
基金项目：
国家自然科学基金（42101475）；
数据引用方式：
1. 多情景融合方法预测全球地表土壤水分实验数据集（2015-2100）[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2024. https://doi.org/10.3974/geodb.2024.11.10.V1.
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