AEM的驱动数据集如表1所示,包括气象数据集(日最高气温℃、日最低气温℃、日平均气温℃、降水mm/day、短波辐射W·m−2/day、相对湿度%),地形数据(高程、坡向和坡度),土壤质地(粉砂、粘土和砂土),植被功能类型图,CO2浓度等。模型输入数据的时间分辨率为日尺度,输出数据的时间分辨率为年尺度。
序号 | 名称 | 时间 | 来源 |
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1 | MERRA | 1980–2014年 | NASA |
2 | ERA-Interim | 1980–2014年 | 美国国家环境预报中心 |
3 | CFSR | 1980–2014年 | 欧洲中尺度天气预测中心 |
4 | 高程,坡度,坡向 | 2008年 | ASTER全球高程数据集 |
5 | 中国干旱半干旱区植被图 | 2007年 | 中国植被图 |
6 | 中国干旱半干旱区土壤图 | 2008年 | 世界和谐土壤数据库v1.2 |
气象数据的处理首先将下载的1980–2014年中国干旱区气象的NetCDF(Network Common Data Format)文件使用Python脚本转换成栅格格式,再利用CDO(Climate Data Operators)工具和Python脚本将下载的小时数据整合为天数据,再求相对湿度,接下来使用AML语言对数据进行检查,重投影, 数据掩膜,将数据转成bin格式,最后将每年的数据整合成一个文件,作为最终的模型输入数据。
模型所需土壤数据来自version 1.2全球土壤数据集
[18],数据的空间分辨率为1 km×1 km。对数据进行重采样后得到50 km×50 km空间分辨率的数据,使其与其他输入数据的空间分辨率保持一致。
地形数据包括坡度、坡向、高程等数据,高程数据来源于ASTER(Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer)30 m全球高程数据集
[19]。下载的数据利用ArcGIS表面分析工具生成坡度和坡向的空间分布图。然后聚合或重新采样到50 km×50 km的空间分辨率。
中国干旱区植被功能类型图是模型输入的基础数据集,决定着模型输入输出的植被分布格局,是模型输入数据中重要的一部分。将中国干旱区植被功能类型分为针叶林、阔叶林(其中新疆的阔叶林为胡杨林)、草地、梭梭(非深根灌木)、柽柳(深根灌木)、农田、高山草甸。中国干旱区植被功能类型图来自于1∶100万的中国植被图
[20]。CO
2浓度数据源自于美国Mauna Loa观测台观测的全球年平均浓度数据(
http://co2now.org)。