稅軍峰，任婧宇，彭守璋*，展小云

1. 西北農(nóng)林科技大學(xué)黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，楊陵712100

數(shù)據(jù)庫(kù)（集）基本信息簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)址6. 黃土高原 1 k m 分辨率月均氣溫?cái)?shù)據(jù)集（1 9 5 1–1 9 6 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=1 3 3 4 6 8 2 6 8 4 5 6 8 2 1&d o c i d=1 7）7. 黃土高原 1 k m 分辨率月均氣溫?cái)?shù)據(jù)集（1 9 6 1–1 9 7 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=2 1 7 0 3 1 1 7 4 5 9 4 1 6 0&d o c I d=1 6）8. 黃土高原 1 k m 分辨率月均氣溫?cái)?shù)據(jù)集（1 9 7 1–1 9 8 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=2 2 3 6 2 8 2 4 3 6 1 9 5 4 4&d o c I d=1 5）9. 黃土高原 1 k m 分辨率月均氣溫?cái)?shù)據(jù)集（1 9 8 1–1 9 9 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=6 0 9 0 0 5 2 4 1 2 8 1 2 0&d o c i d=1 4）1 0. 黃土高原 1 k m 分辨率月均氣溫?cái)?shù)據(jù)集（1 9 9 1–2 0 0 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=1 6 8 6 5 2 6 6 4 2 2 9 5 6 3&d o c i d=1 3）1 1. 黃土高原 1 k m 分辨率月均氣溫?cái)?shù)據(jù)集（2 0 0 1–2 0 1 4 年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=1 9 2 8 4 1 9 2 0 7 0 6 8 2 1&d o c i d=2 1）（二）月降水量數(shù)據(jù)集1. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 0 1–1 9 1 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=2 5 7 1 5 6 9 5 4 4 9 1 3 5&d o c I d=8）2. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 1 1–1 9 2 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=1 9 7 2 3 9 5 2 4 6 0 4 2 8 2&d o c i d=7）3. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 2 1–1 9 3 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=1 9 9 4 3 8 5 4 8 7 2 2 0 1 3&d o c i d=6）4. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 3 1–1 9 4 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=1 6 2 0 5 5 1 5 3 8 8 3 5 3 4&d o c i d=9）5. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 4 1–1 9 5 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=1 9 9 4 3 8 5 4 9 5 7 0 6 5 4&d o c i d=1 0）6. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 5 1–1 9 6 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=2 2 3 6 2 7 8 0 5 6 6 2 5 4 6&d o c i d=5）7. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 6 1–1 9 7 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=2 0 1 6 3 7 5 7 3 5 4 8 8 5 6&d o c i d=4）8. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 7 1–1 9 8 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=2 4 5 6 1 8 0 3 8 8 8 8 1 8 6&d o c i d=3）9. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 8 1–1 9 9 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=2 2 5 8 2 6 8 2 9 7 7 7 3 5 2&d o c i d=0）1 0. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（1 9 9 1–2 0 0 0年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=2 4 7 8 1 7 0 6 2 6 1 2 4 4 2&d o c i d=2）1 1. 黃土高原 1 k m 分辨率月降水?dāng)?shù)據(jù)集（2 0 0 1–2 0 1 4年）（h t t p://l o e s s.g e o d a t a.c n/d a t a/d a t a d e t a i l s.h t m l?d a t a g u i d=1 2 0 2 7 3 7 1 4 0 5 0 9 3 5&d o c i d=1）基金項(xiàng)目 國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目（2 0 0 5 D K A 3 2 3 0 0）；中國(guó)科學(xué)院“十三五”信息化專(zhuān)項(xiàng)科學(xué)大數(shù)據(jù)工程項(xiàng)目（X X H 1 3 5 0 5-0 7）；國(guó)家自然科學(xué)基金（4 1 6 0 1 0 5 8）。數(shù)據(jù)集組成 數(shù)據(jù)集共包含2 2個(gè)文件，從1 9 0 1–2 0 1 4年，每1 0年數(shù)據(jù)為一個(gè)文件。月均氣溫、月降水量數(shù)據(jù)集分別包括1 9 0 1–1 9 1 0，1 9 1 1–1 9 2 0，…，2 0 0 1–2 0 1 4年1 1個(gè)文件。

引 言

氣候變化已成為全球科學(xué)研究的熱點(diǎn)，顯著影響著人類(lèi)的生存和發(fā)展。黃土高原地區(qū)（33○43′–41○16′N(xiāo)，100○54′–114○33′E）橫貫黃河中上游，年降水量從西北部的 200 mm 到東南部 750 mm[1]，年平均氣溫從西北部3.6 ℃到東南部14.3 ℃，被公認(rèn)為對(duì)氣候變化敏感的半干旱到半濕潤(rùn)的過(guò)渡區(qū)[2]。作為世界上最大的黃土地區(qū)，黃土高原面積約為67.8萬(wàn)平方公里，在生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等方面對(duì)中國(guó)的發(fā)展有著重要作用。在過(guò)去的幾十年間，針對(duì)黃土高原地區(qū)的氣候變化學(xué)界開(kāi)展了諸多研究，這些研究均揭示了其年降水量減少、氣溫升高的趨勢(shì)[3-5]。

多個(gè)氣候研究組織先后發(fā)布了全球到次大陸尺度的多種長(zhǎng)期氣候網(wǎng)格數(shù)據(jù)集，其具有時(shí)序長(zhǎng)、氣候要素豐富等特點(diǎn)，但大多空間分辨率偏低，在描繪區(qū)域小尺度氣候信息時(shí)存在較大的偏差[6]，阻礙了其在小地理尺度上的應(yīng)用。例如英國(guó)東英格利亞大學(xué)氣候研究中心（Climatic Research Unit，CRU）[7]數(shù)據(jù)，其空間分辨率為0.5○，在小地理尺度上表達(dá)復(fù)雜地形、地表特征及氣候系統(tǒng)中其他過(guò)程的能力有限[8]。因此，為了提高這些數(shù)據(jù)集在中小尺度地理研究中的應(yīng)用能力，將其與地面高空間分辨率的參考?xì)夂驍?shù)據(jù)集（包含氣象站記錄（校準(zhǔn)）和觀測(cè)記錄的地形效應(yīng)）相結(jié)合以實(shí)現(xiàn)空間降尺度，一方面可以減少原始數(shù)據(jù)的不確定性，另一方面可以實(shí)現(xiàn)空間分辨率的提高[8-9]。

氣候數(shù)據(jù)空間降尺度方法主要有統(tǒng)計(jì)降尺度和動(dòng)力降尺度兩類(lèi)。與統(tǒng)計(jì)降尺度相比，動(dòng)力降尺度需要大量參數(shù)和較多計(jì)算資源驅(qū)動(dòng)[10]，而且有時(shí)不能真實(shí)地反映小尺度上的氣候變化特征[11-12]，因此，統(tǒng)計(jì)降尺度往往應(yīng)用更加廣泛。常用的統(tǒng)計(jì)降尺度法有Delta法和線性回歸法。線性回歸法是在歷史時(shí)期建立網(wǎng)格數(shù)據(jù)與站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系，并將這種關(guān)系應(yīng)用到未來(lái)時(shí)期的網(wǎng)格數(shù)據(jù)[13]，以生成多種未來(lái)氣候數(shù)據(jù)集，但其一般仍應(yīng)用在站點(diǎn)尺度。Delta法使用低空間分辨率的月氣候數(shù)據(jù)和高空間分辨率的參考?xì)夂驍?shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，與直接插值不同，該方法可引入地形地貌對(duì)氣候的影響[9]。因此，使用Delta法對(duì)網(wǎng)格氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行降尺度可得到小地理尺度上精準(zhǔn)的氣候數(shù)據(jù)。

本數(shù)據(jù)集采用CRU發(fā)布的全球0.5○氣候數(shù)據(jù)集和國(guó)家生態(tài)系統(tǒng)觀測(cè)研究網(wǎng)絡(luò)（CNERN）發(fā)布的中國(guó)區(qū)高分辨率氣候數(shù)據(jù)集，通過(guò)Delta空間降尺度方案在黃土高原地區(qū)降尺度生成，可應(yīng)用于中小地理尺度的環(huán)境科學(xué)研究，為研究黃土高原地區(qū)生態(tài)環(huán)境、水文水資源提供氣候數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

1.1 數(shù)據(jù)源

Delta降尺度所需數(shù)據(jù)包括長(zhǎng)時(shí)間序列、低空間分辨率的氣候數(shù)據(jù)集和高空間分辨率的參考?xì)夂驍?shù)據(jù)集（包含地形、地貌等因素）。前者來(lái)自英國(guó)東英吉利大學(xué)氣候研究中心提供的月氣溫和月降水量數(shù)據(jù)集（CRU TS3.23，https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/）；該數(shù)據(jù)集的空間覆蓋范圍是全球所有陸地（不含南極），空間分辨率為0.5○，時(shí)間長(zhǎng)度是1901–2014年。后者來(lái)源于國(guó)家生態(tài)系統(tǒng)觀測(cè)研究網(wǎng)絡(luò)（CNERN，http://www.cnern.org.cn）；該數(shù)據(jù)資料是利用全國(guó)740個(gè)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，使用空間插值和地理信息系統(tǒng)生成的氣象要素柵格數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)為 1961–2000年各月的均值，空間分辨率是 1 km。

同時(shí)本研究使用研究區(qū)內(nèi)及周邊113個(gè)氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)降尺度后的氣候數(shù)據(jù)集進(jìn)行評(píng)估、篩選。該站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn），時(shí)間跨度為1954–2014年，本研究從中選取連續(xù)性較好、缺測(cè)值較少的2001–2014年數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

Delta法是統(tǒng)計(jì)降尺度法中的一種，其主要計(jì)算流程及公式如下[14-16]。

對(duì)降水進(jìn)行降尺度：

對(duì)溫度進(jìn)行降尺度：

公式(1)、(2)中，Xm_n為長(zhǎng)時(shí)間序列低空間分辨率的氣候數(shù)據(jù)， Em_n為低空間分辨率的殘差值，E′m_n為高空間分辨率的殘差值，為長(zhǎng)時(shí)間序列、高空間分辨率的參考?xì)夂驍?shù)據(jù)，Ya_n為生成的降尺度數(shù)據(jù)；其中，m為年時(shí)間尺度序列值，n為月時(shí)間尺度序列值，a為選取的參考?xì)夂蚰陼r(shí)間尺度序列值。本研究中，m常數(shù)取值為1901，1902，…，2014；n常數(shù)取值為1–12，a常數(shù)取值為1961–2000。

為了更直觀地說(shuō)明Delta降尺度的計(jì)算流程，結(jié)合降水降尺度公式（1），以本研究2014年8月黃土高原降水的降尺度結(jié)果為例進(jìn)行說(shuō)明（圖1）。首先由圖1（a）數(shù)據(jù)（X2014_8）除以圖1（b）數(shù)據(jù)得到圖 1（c）中 0.5○分辨率的殘差值（E2014_8）；再利用插值法將此殘差值圖層內(nèi)插到空間分辨率為1 km的網(wǎng)格上，得到圖1（d）中高空間分辨率的殘差值；最后，將圖1（d）中的殘差值（E′2014_8）乘以圖1（e）數(shù)據(jù)，即可得到圖1（f）中2014年8月1 km分辨率的降水降尺度結(jié)果（Y2014_8）。

圖1 Delta降尺度法處理流程

2 數(shù)據(jù)樣本描述

黃土高原1 km分辨率氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)集共包含1901–2014年，月均氣溫和月降水量數(shù)據(jù)集共包含22個(gè)數(shù)據(jù)文件，命名方式為：xxxyyyy-yyyy.nc，xxx為氣候類(lèi)型，包括月降水量pre，月均氣溫tmp，yyyy-yyyy為數(shù)據(jù)起止年份。圖2為2001年1月和7月月均氣溫變化，圖3為2001年1月和7月月降水量變化。

圖2 2001年1月和7月月均氣溫變化

圖3 2001年1月和7月月降水量變化

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估

為驗(yàn)證Delta降尺度結(jié)果的可靠性，使用黃土高原地區(qū)內(nèi)部及外部113個(gè)氣象觀測(cè)點(diǎn)2001年1月至2014年12月的觀測(cè)數(shù)據(jù)中的月均氣溫和月降水量來(lái)驗(yàn)證CRU數(shù)據(jù)的縮減結(jié)果。

采用平均絕對(duì)誤差（MAE）來(lái)量化平均模型性能誤差，MAE是比均方根誤差（RMSE）更自然的平均誤差度量指標(biāo)[17-18]。由于離差被絕對(duì)值化，不會(huì)出現(xiàn)正負(fù)相抵消的情況，因而MAE能更好地反映模擬值誤差的實(shí)際情況。精度估算公式為：

其中Pi是降尺度或原始值，Oi是觀測(cè)值，n是所有驗(yàn)證站的記錄數(shù)。

在用Delta法進(jìn)行降尺度的過(guò)程中，插值方法的使用會(huì)影響所獲得降尺度數(shù)據(jù)的精確性，本研究探討了雙三次插值法、雙線性插值法、最近鄰點(diǎn)插值法和三次樣條插值法等4種插值方法，并將降尺度結(jié)果與站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，選出其中最適合黃土高原區(qū)域的插值法。

從表1中可以看出，雙線性插值法的MAE是4種插值方法中最小的，月均氣溫和月降水量分別為0.8 ℃和14.2 mm。因此，降尺度過(guò)程中使用雙線性插值法對(duì)月均氣溫和月降水量進(jìn)行處理的結(jié)果相比其他3種方法具有更高的精度。

表1 4種插值法的降尺度結(jié)果比較

采用回歸分析顯示，雙線性插值法的降尺度值與觀測(cè)值具有較好的線性關(guān)系，月降水量和月均氣溫的決定系數(shù)分別為0.72和0.99（圖4）。

綜上所述，采用雙線性插值法進(jìn)行Delta降尺度處理，以獲取研究區(qū)1901–2014年1 km空間分辨率的月均氣溫和月降水量數(shù)據(jù)集。并經(jīng)觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明，雙線性插值法是最適合黃土高原地區(qū)降尺度過(guò)程，Delta降尺度的月均氣溫和月降水量具有較高的精度，結(jié)果可信。

圖4 降尺度值和觀測(cè)值回歸關(guān)系圖

4 數(shù)據(jù)使用方法和建議

本數(shù)據(jù)已于 2018年在國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)–黃土高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://loess.geodata.cn）發(fā)布并提供共享服務(wù)。在網(wǎng)站下載本數(shù)據(jù)解壓后可使用ArcMap或Matlab軟件打開(kāi)、顯示、編輯、查看、統(tǒng)計(jì)分析等。為了便于存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)均為int 16型存于NetCDF文件中，降水單位為0.1 mm，氣溫單位為0.1 ℃。

Matlab 2010版之后，發(fā)布了讀入與存儲(chǔ)nc文件的函數(shù)，讀取函數(shù)為ncread，切換到nc文件存儲(chǔ)文件夾，語(yǔ)句表達(dá)為：ncread (‘XXX.nc’, ‘var’, [i j t],[leni lenj lent])。其中，XXX.nc 為文件名，為字符串類(lèi)型；var是從XXX.nc中讀取的變量名，為字符串類(lèi)型；i、j、t分別為讀取數(shù)據(jù)的起始行、列、時(shí)間，leni、lenj、lent分別為在行、列、時(shí)間維度上讀取的長(zhǎng)度。研究區(qū)內(nèi)任何地區(qū)、任何時(shí)間段均可用此函數(shù)讀取。

NetCDF格式數(shù)據(jù)可用高版本ArcMap（Multidimension Tools）讀取生成柵格數(shù)據(jù)或MATLAB直接讀寫(xiě)。以1951–1960年逐月降水量數(shù)據(jù)為例，一共有120個(gè)圖層，如果用ArcMap打開(kāi)，在Dimension選項(xiàng)value處選擇所需月份圖層，如圖5所示。

圖5 ArcMap讀取NetCDF數(shù)據(jù)示例

本數(shù)據(jù)集是通過(guò)降尺度方法獲取的獨(dú)立數(shù)據(jù)集，跟其他基于觀測(cè)數(shù)據(jù)插補(bǔ)的數(shù)據(jù)可能存在一定的差異，這種差異主要是由方法的不同所引起的。

致 謝

感謝國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)–黃土高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://loess.geodata.cn）提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。