甘肃武威绿洲农业高效用水国家野外科学观测研究站发布绿洲气象及农田蒸散发等监测数据
2022-06-30阅读 132
锐共享
我要关注
锐共享
微信号
nsti-gxw
功能介绍
宣传国家关于科技资源管理和开放共享的政策与战略,发布科学数据、生物种质、实验材料
近期,甘肃武威绿洲农业高效用水国家野外科学观测研究站(以下简称中国农业大学石羊河实验站)在国家生态科学数据中心生态网络云平台(http://www.nesdc.org.cn)发布了“2020-2021年中国农业大学石羊河实验站日气象数据”、“2018-2020年中国农业大学石羊河实验站主要农作物的无人机观测数据”等6个数据集,用户可在线访问获取数据。相关研究成果发表在Agricultural Water Management、Geoderma、European Journal of Agronomy等期刊。
实验站数据发布主页:
http://www.nesdc.org.cn/otherProject/index?menuId=station&projectId=1054
中国农业大学石羊河实验站位于甘肃省武威市凉州区,东临腾格里沙漠,南靠祁连山,北接巴丹吉林沙漠。该区域属大陆性温带干旱气候,光照充足,昼夜温差大,蒸发剧烈,降雨稀少,多年平均降水量164mm,多年平均水面蒸发量2000mm,为典型荒漠绿洲灌溉农业区。
该站起源于1978年成立的甘肃省武威地区农田灌溉试验站,2004年成立中国农业大学石羊河流域农业与生态节水试验站,在此基础上合作建设发展成为中国农业大学石羊河实验站,2021年获科技部批准成为甘肃武威绿洲农业高效用水国家野外科学观测研究站。
该站立足绿洲农业水资源高效利用国际学科与研究前沿,紧密结合西北干旱绿洲区经济社会发展需求,以深刻认知绿洲农业水循环与伴生过程及优化调控机理为主线,围绕“绿洲农业水循环与伴生过程监测及模拟、作物水盐胁迫响应与调控机理、农业水效率多要素协同提升机制与途径、绿洲高水效农业与可持续管理”四个方面开展野外科学研究。该站在区域上具有绿洲农业的代表性,在学科方向上具有农业水资源高效利用的唯一性,对绿洲农业持续发展和水资源高效永续利用意义重大。
中国农业大学石羊河实验站长期致力于台站数据的开放与共享,近期整编、发布共享了一批地面定位监测、热成像仪及无人机近地面遥感、区域卫星遥感数据集,主要包括:
(1)2012年中国农业大学石羊河实验站大型称重式蒸渗仪实测玉米日耗水数据,时间分辨率为日尺度,灌溉方式为畦灌; http://www.nesdc.org.cn/sdo/detail?id=6269fa4b7e28172589a71fed&subjectCode=1054&menuId=station (2)2020-2021年石羊河实验站日气象观测数据,包含温度、湿度、风速、降雨、蒸发、辐射等指标; http://www.nesdc.org.cn/sdo/detail?id=6269fa4b7e28172589a71fee&subjectCode=1054&menuId=station (3)2017-2020年中国农业大学石羊河实验站玉米、小麦、大豆、苜蓿、葡萄等主要作物蒸散发、NDVI、叶面积指数数据,基于手持热成像仪和无人机可见光、热红外、多光谱遥感数据经过三温模型、波段运算、回归模型反演获得; http://www.nesdc.org.cn/sdo/detail?id=62aaf0797e281714dcb60383&subjectCode=1054&menuId=station http://www.nesdc.org.cn/sdo/detail?id=62aaf0797e281714dcb60384&subjectCode=1054&menuId=station (4)2019年石羊河流域中游绿洲区-凉州区的农田日蒸散发和NDVI数据集,基于Landsat 8卫星数据经三温模型和波段运算反演获得,空间分辨率为30m。 http://www.nesdc.org.cn/sdo/detail?id=62aaf0797e281714dcb60385&subjectCode=1054&menuId=station http://www.nesdc.org.cn/sdo/detail?id=62aaf0797e281714dcb60386&subjectCode=1054&menuId=station 图2 石羊河流域中游绿洲区-凉州区的农田日蒸散发
这些数据产 品的发布和共享可以为深入探讨缺水条件下农业水资源的高效利用提供基础资料和数据支撑,为绿洲农业持续发展及相关领域的创新性研究提供参考。
(来源:国家生态科学数据中心 )
点击“阅读原文”查看原文网址 ↓↓↓
上一篇:国家天文科学数据中心开放GaiaDR3镜像数据
下一篇:国家地球系统科学数据中心发布黄土高原植被恢复过程中土壤有机碳储量时空变化数据集(2010-2019年)