Earth Syst. Sci. Data | 中国新型高分辨率多干旱指数数据集

主要观点总结

本文主要介绍了一个创新而全面的长期气象干旱数据集CHM_Drought，该数据集包含六个关键气象干旱指数，并具有稳健性，能够准确捕捉中国大陆的干旱事件。数据集采用了高密度气象站数据，从基本气象要素开始构建了完整的框架，弥补了中国高精度多指标干旱数据的空白。文章还介绍了数据集的获取方式及主要图表内容。

关键观点总结

关键观点1: 创新而全面的长期气象干旱数据集CHM_Drought。

该数据集包含六个关键气象干旱指数，采用高密度气象站数据，构建了一个完整的框架，具有稳健性，能够准确捕捉中国大陆的干旱事件。

关键观点2: 数据集的一致性测试。

数据集基于气候研究单位 (CRU) 和 CN05.1 数据计算的干旱指数进行一致性测试，所有指数总体上具有较高的一致性。

关键观点3: 数据集的贡献和意义。

数据集有助于增强对中国干旱模式和趋势的认识，填补了高精度多指标干旱数据的空白。

文章预览

DOI： https://doi.org/10.5194/essd-2024-270 主要内容： 干旱指数对于评估和管理水资源短缺和农业风险至关重要，然而现有数据集缺乏统一的数据基础，导致不一致，对干旱指数的可比性提出了挑战。本研究致力于创建CHM_Drought，这是一个创新而全面的长期气象干旱数据集，空间分辨率为0.1°，数据收集时间为1961年至2022年中国大陆地区。它包含六个关键气象干旱指数： 标准化降水指数（SPI）、标准化降水蒸散指数（SPEI）、蒸发需求干旱指数（EDDI）、帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）、自校准帕尔默干旱严重程度指数（SC-PDSI）和水汽压差（VPD），其中SPI、SPEI和EDDI包含2周和1至12个月的多尺度特征。 该数据集全面应用了高密度气象站数据，从基本气象要素（中国水文气象数据集，CHM）开始构建了完整的框架。 主要结论： 该数据集具有稳健性，能够准确捕捉 ………………………………