--- title: "全球水文数据云" author: 舒乐乐 [shulele@lzb.ac.cn](mailto:shulele@lzb.ac.cn) date: 2022/10/05 output: html_document: toc: true theme: united df_print: paged --- ![](../static/res/logo_cn.png) ## 数据平台介绍 全球水文数据云(Global Hydrologic Data Cloud, GHDC),是一个快速获取水文建模基础数据,实现快速模型部署的云平台,可实现全球任意流域、任意大陆、任意国家范围快速水文模型部署。用户仅需提供欲建模的流域边界,GHDC即可自动化完成数据前处理,不仅生成建模所需要的基础数据(高程、土地利用、土壤质地、水系等),并能够制备SHUD(Simulator of Hydrologic Unstructured Domains)模型所需要的输入数据。用户可根据需要进行水文模拟、空间分析、数据挖掘等工作。 ![GHDC的工作流程](../static/res/GHDC_flow.png) ### 版权和权益 GHDC并不生成数据,仅提供提供数据处理服务。数据版权和权益全部归属于原始数据的作者们。当前平台处理的数据全部为开放版权(Public Domains)的数据产品——允许数据处理、修改和重发布,放弃数据版权权益。本平台不提供未使用开放版权的数据产品的数据处理。例如GLDAS, NLDAS和FLDAS数据都使用了开放版权,本平台可提供数据处理服务;但是CMFD,CLDAS等再分析数据资料未使用开放版权,因此本平台无法提供数据处理服务。 若用户需要CMFD等未开放版权的数据集的处理任务,请联系网站作者[(shulele@lzb.ac.cn)](mailto:shulele@lzb.ac.cn)商讨。 ### 原始数据源 当前可用数据见表: | 数据分类 | 数据名称 | 数据属性 | 数据版权 | 数据源 | |:---------|:---------|:---------|:---------|:---------| | 高程 | ASTER GDEM | 全球 30m| Public Domain | | | 土地利用 | USGS Land Cover | 全球 1km| Public Domain | | | 土壤质地 | HWSD v1.0 | 全球 1km | Public Domain | | | 气象再分析资料 | GLDAS | 全球 0.25度,1950至今| Public Domain | | | 气象再分析资料 | FLDAS | 全部部分区域 0.1度,1979至今| Public Domain | | | 气象再分析资料 | NLDAS | 美国 0.125度,1979至今 | Public Domain | | | 气象再分析资料 | CLDAS | 中国 0.125度 | **版权私有** | | | 气象再分析资料 | CMFD | 中国 0.1度 | **版权私有** | | | | | | | | ![ASTER Global DEM](../static/res/Aster_GDEM.png) ![GLDAS, FLDAS, NLDAS, NCA-LDAS覆盖范围](../static/res/ldas-domain.jpg) ## 如何获取数据 1. 提供流域边界,文件格式为ESRI Shapefile。请将Shapefile包含的四个基本子文件(.shp, .shx, .dbf, .shx)打包为.zip文件,并上传。 2. 提供模拟所需要的参数,包含项目名称、模拟年份、最小单元数,最大单元面积,含水层厚度等。 3. 填写邮箱地址,并提交任务。 请查看您的邮箱,GHDC会发送一封邮件;请点击邮箱内的确认链接。点击确认链接之后,GHDC才会启动数据处理任务。 4. GHDC数据处理完成后,会向您的邮箱再发送一封邮件,包含数据下载链接。 5. 请通过数据下载链接下载处理好的数据。 6. 模拟愉快~~~ ## 数据引用 每个使用本平台的数据服务的用户都需要给GHDC平台建设者、程序开发者、SHUD模型作者和原始数据作者足够的学术肯定,因此**强烈建议您使用以下引用**。 - 数据服务和SHUD模型 - Shu, L., Ullrich, P. A., & Duffy, C. J. (2020). Simulator for Hydrologic Unstructured Domains (SHUD v1.0): numerical modeling of watershed hydrology with the finite volume method. Geoscientific Model Development, 13(6), 2743–2762. https://doi.org/10.5194/gmd-13-2743-2020 - Shu L.,Chang Y.,Wang J.,et al. A brief review of numerical distributed hydrological model SHUD[J]. Advances in Earth Science,2022,37(7):680-691. DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2022.025. - NLDAS - Cosgrove, B. A. (2003). Real-time and retrospective forcing in the North American Land Data Assimilation System (NLDAS) project. Journal of Geophysical Research, 108(D22), 8842. https://doi.org/10.1029/2002JD003118 - Landuse, USGS 0.5 km MODIS-based Global Land Cover Climatology - Broxton, P.D., Zeng, X., Sulla-Menashe, D., Troch, P.A., 2014a: A Global Land Cover Climatology Using MODIS Data. J. Appl. Meteor. Climatol., 53, 1593-1605. doi: http://dx.doi.org/10.1175/JAMC-D-13-0270.1 ## 致谢 本平台的开发受到多个机构的研究经费支持。 - 中国科学院率先行动“BR计划”:数值方法水文模型 - 中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室:CLM-SHUD耦合模型研发 - 青海省防灾减灾重点实验室开放基金项目:布哈河流域径流变化及水循环机理研究 - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心:水文模型自动化建模系统研发 - 美国能源部(DOE): Model Integration through Knowledge-Rich Data and Process Composition - 美国自然科学基金(NSE):Knowledge-Guided Machine Learning: A Framework to Accelerate Scientific Discovery ## 微信群 公众号二维码 ![公众号](Figure/weixin_search.png) 使用微信扫描二维码添加管理员,可以加入微信群。 ![拉群微信](Figure/shudxyz.jpeg)