写在前面
基于可靠的降水资料研究降水时空分布特征以及气候变化背景下极端降水演变规律，对中国的农业、生态和经济都有重要意义，可为防灾减灾工作提供科学依据。然而，由于降水在空间上的复杂变异性，推断降水的空间分布变得十分具有挑战性。CHM_PRE数据集是中国范围内最新的一个降水数据集，时空分辨率较高，数据质量高且免费公开，推荐给大家。
数据简介
CHM_PRE数据集为北京师范大学缪驰远研究团队发布。该数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。
图1. （a）用于插值的2839个台站；（b）用于验证的45992个台站。
经评估认为，CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集（CGDPA、CN05.1、CMA V2.0）有很好的一致性。数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
图2. 中国1961–2022年多年平均年总降水量
数据细节
数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.5°、0.25°和0.1°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。其他信息可见原文章及数据集附件。
图3. 附件信息
03
数据下载
该数据可从国家青藏高原科学数据中心免费下载：
https://cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.300523
具体操作方法可见本公众号的指南：
国家青藏高原科学数据中心怎么下载数据
04
数据引用与致谢
数据的引用
缪驰远, 韩静雅, 苟娇娇. (2023). 中国逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）. 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.300523. https://cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.300523.
Miao, C., Han, J., Gou, J. (2023). A new daily gridded precipitation dataset for the Chinese mainland based on gauge observations. National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.300523. https://cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.300523.
文章的引用
Han, J.Y., Miao C.Y., Gou, J.J., Zheng, H.Y., Zhang, Q., & Guo, X.Y., (2023). A new daily gridded precipitation dataset for the Chinese mainland based on gauge observations. Earth System Science Data,15(7)：3147-3161.
Miao, C.Y., Gou, J.J., Fu, B.J., Tang, Q.H., Duan, Q.Y., Chen, Z.S., Lei, H.M., Chen, J., Guo, J.L., Borthwick, A.G.L., Ding, W.F., Duan, X.W., Li, Y.G., Kong, D.X., Guo, X.Y., & Wu, J.W. (2022). High-quality reconstruction of China’s natural streamflow. Science Bulletin, 67(5), 547-556.
Gou, J.J., Miao, C.Y., Samaniego, L., Xiao, M., Wu, J.W., & Guo, X.Y. (2021). CNRD v1.0: a high-quality natural runoff dataset for hydrological and climate studies in China. Bulletin of the American Meteorological Society, 102(5), E929-E947.
声明：本资源仅用作为学习用途，不能用于商业通途，如发现违规使用者将拉黑处理。本公众号只负责数据的搜集和整理工作，不能保证资料的准确性和时效性。如文章内容涉及侵权或其它问题，请与本号联系，本号将及时进行处理。
