农业灌溉需要消耗大量的可利用淡水资源，是人类对自然水循环过程最直接的扰动，加速了区域水循环的同时伴随着冷却作用。因此，估算灌溉用水对于探索人类活动对自然水循环的影响、量化水资源收支、优化农业水资源管理配置等具有重要意义。然而，目前灌溉用水数据主要是基于调查统计结果，数据空间分布离散且缺乏统一性，无法满足对灌溉用水的时空变化进行估算的需求。全球灌溉农田灌溉用水量遥感估算数据集（2011-2018）是基于卫星土壤湿度、降水、植被指数以及气象资料入辐射与气温等要素，通过土壤水量平衡原理，耦合遥感蒸散发过程模块以及利用基于差分优化的数据-模型融合算法来估算全球灌溉农田实际灌溉用水量。该数据集的灌溉用水估算结果相比传统的离散调查统计数据在不同空间尺度（区域、州/省和国家）上具有较小的偏差，如中国各省2015年农业用水统计结果对比（bias = −3.10 km^3），美国各州2013年调查数据结果对比（bias = −0.42 km^3）以及粮农组织各个国家尺度对比结果（bias = −10.84 km^3）。而且，相较于基于单个降水和土壤水分卫星产品的估算结果，该集合数据显示出更低的不确定性。此外，数据统一采用全球地理经纬度格网，相关元数据存储在对应的NetCDF文件内，空间分辨率约为25公里，时间分辨率为月尺度，时间跨度为2011年−2018年。该数据集将有助于定量评估历史时期农业灌溉用水的时空格局和支撑科学农业用水管理等。
2021-03-25
数据内容：咸海流域耕地数据。 数据来源及加工方法：原始卫星影像来源于美国谷歌地球，为了获得高分辨率下的无云影像，谷歌地球采用拼接方法将不同年份的数据整合到一起，因此下载的影像数据时间跨度为2016-2019年。使用机器识别方法预测出地块边界，将边界转为矢量数据，之后再将结果与谷歌影像叠加，由人工逐个检查修改错误信息，得到咸海流域耕地数据。最终结果采用WGS-1984坐标系。 数据质量：空间分辨率为0.45m×0.45m，准确率达90.32%。 数据应用成果：在气候变化背景下，可与气象要素和植被特征相结合分析土地退化情况；可结合植被特征与采样点分析种植结构，也可以与气象数据和统计数据结合计算水资源利用效率和粮食产量。
2021-02-09
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