基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。
2021-10-27
地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
2021-10-14
本数据集来源于滦河流域土壤水分遥感试验中的多频多角度地基微波辐射计与雷达主被动协同观测试验。试验地点位于内蒙古自治区正蓝旗昕元牧场（115.93°E, 42.04°N），数据获取于2018年夏季。数据集包含四个部分，即：亮温数据、后向散射数据、土壤数据和植被数据。微波亮温数据由RPG-6CH-DP车载微波辐射计观测得到，包含三个微波波段（L, C和X）的水平和垂直极化亮温，观测入射角变化范围为30-65° （2.5°间隔），数据测量时间间隔为0.5小时。主动微波数据由地基雷达（GBSAR）观测得到，包含了L和C波段四种极化（VV, VH, HH, HV）下的后向散射系数，观测入射角变化范围为30-65°（2.5°间隔）。土壤数据包含地表粗糙度和6层土壤水分和土壤温度（1 cm, 3 cm, 5 cm, 10 cm, 20 cm, 50 cm），采样间隔为10分钟；植被数据为草地的植被含水量。 试验观测时间从2018年8月18日持续到9月25日，数据涵盖的草地多频多角度微波亮温、后向散射系数以及土壤和植被等相关配套数据为陆表微波辐射散射建模与验证、主被动微波亮温降尺度、土壤水分反演算法发展和验证提供了重要资料。
2021-07-25
本数据集是一个包含21年（1988-2008）的青藏高原地区地表土壤水分数据集，时间分辨率为yearly，空间分辨率为25km，数据单位为m3/m3。数据集是在van der Velde et al.（2014）反演的高原土壤湿度的基础上，利用三维离散变换方法弥补了缺值生成的。该数据经过了站点验证，并且和再分析数据进行了比较，发现数据质量较好。该数据可以应用于高原春季土壤湿度的时空变化等方面的研究。
2021-07-13
本数据集来源于滦河流域土壤水分遥感试验中的多频多角度地基微波辐射观测试验，试验地点位于内蒙古自治区多伦县 (42.18°N, 116.47°E)，数据获取于2017年。数据集共包含三个部分，即亮温数据、土壤数据和植被数据。微波亮温数据由RPG-6CH-DP车载微波辐射计观测得到，涵盖三种农作物 (玉米、莜麦和荞麦)，包括三个微波波段 (L, C和X)的水平和垂直极化亮温，观测入射角变化范围为30-65° (2.5°间隔)，时间分辨率为0.5小时。土壤数据包含了三种农作物土壤的5层土壤水分和土壤温度 (2.5 cm, 10 cm, 20 cm, 30 cm, 50 cm)，采样间隔为10分钟；土壤数据还包括地表粗糙度、降雨量、灌溉标记和土壤质地。植被数据包括叶面积指数、植株高度、植被含水量等。 试验观测时间从2017年7月19日持续到8月30日，其所涵盖的不同农作物的多频多角度微波亮温及土壤和植被等相关配套数据为陆表微波辐射建模与验证、土壤水分反演算法发展和验证提供了重要资料。
2021-06-15
本数据集包含来自闪电河流域土壤温湿度无线传感器网络（以下简称SMN-SDR）的34个站点的土壤水分、土壤温度和降水的原位测量数据。整个观测网络覆盖约10000平方公里（115.5-116.5°E，41.5-42.5°N）。SMN-SDR 所覆盖的闪电河流域地势相对平坦，地表覆盖类型以草地和农田为主。网络中共计包含34个站点，分别设置了100公里（大尺度）、50公里（中尺度）和10公里（小尺度）三种采样尺度。站点观测使用Decagon 5TM 土壤水分传感器，每个站点统一按照五个测量深度（分别为3、5、10、20和50厘米）进行测量，其中有20个站点配备了HOBO雨量计。测量数据稳定后定期针对每个站点的每一层土壤采集土壤样品，分析重量/体积含水量、容重和土壤质地等，以对原始测量数据进行校准。数据采样间隔为10分钟（2019年6月之前）或15分钟（2019年6月之后）。 闪电河流域土壤温湿度无线传感器网络将为卫星反演和模型模拟的土壤水分产品真实性检验提供长期的地面参考数据。
2021-06-09
本数据集包含来自闪电河流域土壤温湿度无线传感器网络（以下简称SMN-SDR）的34个站点的土壤水分、土壤温度和降水的原位测量数据。整个观测网络覆盖约10000平方公里（115.5-116.5°E，41.5-42.5°N）。SMN-SDR 所覆盖的闪电河流域地势相对平坦，地表覆盖类型以草地和农田为主。网络中共计包含34个站点，分别设置了100公里（大尺度）、50公里（中尺度）和10公里（小尺度）三种采样尺度。站点观测使用Decagon 5TM 土壤水分传感器，每个站点统一按照五个测量深度（分别为3、5、10、20和50厘米）进行测量，其中有20个站点配备了HOBO雨量计。测量数据稳定后定期针对每个站点的每一层土壤采集土壤样品，分析重量/体积含水量、容重和土壤质地等，以对原始测量数据进行校准。数据采样间隔为10分钟（2019年6月之前）或15分钟（2019年6月之后）。 闪电河流域土壤温湿度无线传感器网络将为卫星反演和模型模拟的土壤水分产品真实性检验提供长期的地面参考数据。
2021-06-02
陆地实际蒸散发(ETa)是陆地生态系统的重要组成部分，它连接着水文、能量和碳循环。然而，准确监测和理解青藏高原(TP)实际蒸散发(ETa)的时空变化仍然非常困难。在此，利用MOD16-STM模型，在土壤属性、气象条件和遥感数据集的支持下，对青藏高原多年（2000-2018年）月度ETa进行了估算。估算出的ETa与9个通量塔的测量结果相关性非常好，均方根误差（平均RMSE=13.48 mm/月）和平均偏差（平均MB=2.85 mm/月）较低，相关系数（R=0.88）和一致性指数（IOA=0.92）较高。2000年至2018年，整个TP和东部TP（Lon>90°E）的空间平均ETa显著增加，增速分别为1.34 mm/年（P<0.05）和2.84 mm/年（P<0.05），而西部TP（Lon<90°E）未发现明显趋势。ETa及其组分的空间分布不均匀，从东南向西北TP递减。东部ETa呈显著上升趋势，西南部ETa全年呈显著下降趋势，尤其是冬春两季。土壤蒸发(Es)占总ETa的84%以上，其时间趋势的空间分布与年平均ETa相似。春季和夏季的ETa变化幅度和速率最大。陆表ETa的多年平均年值(面积2444.18×10^3 km2)为376.91±13.13 mm/年，相当于976.52±35.7 km3/年。整个TP(包括所有高原湖泊，面积2539.49×10^3 km2)的年平均蒸发水量约为1028.22±37.8 km3/年。新的ETa数据集有助于研究土地覆被变化对水文的影响，有助于对整个TP的水资源管理。
2021-04-02
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
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