径流是水文循环中的关键环节之一指大气降水或冰雪融水在重力驱动下沿地表或地下通道汇入河流、湖泊及海洋的水流。它受到气候条件、地形地貌、植被覆盖以及人类活动等多重因素的共同影响其物理与化学特性直接关系到区域生态系统的稳定性和水资源的可持续利用。作为工农业生产和城市生活用水的重要补给来源径流数据的获取与分析对于水资源管理、防洪减灾以及气候变化研究具有举足轻重的意义。本文介绍的 TerraClimate 数据集是由美国爱达荷大学University of Idaho地理系的 John T. Abatzoglou 团队于 2018 年 1 月在 Scientific Data 期刊上首次发布的全球气候栅格数据产品。该数据集最初覆盖 1958 年至 2015 年此后持续更新目前已扩展至 2024 年。TerraClimate 提供了包括径流在内的多种气候与水平衡变量空间分辨率为 4km约 1/24°地理坐标系采用 WGS_1984单位为毫米mm数据以逐月频率组织广泛适用于大尺度水文模拟、气候变化评估以及生态响应分析等领域。下表汇总了该数据集的核心技术参数参数说明数据集名称TerraClimate变量逐月径流Runoff时间范围1958年 — 2024年逐月空间范围全球空间分辨率4km约 1/24°坐标系统WGS_1984数据单位毫米mm数据格式NetCDF.nc/ GeoTIFF.tif发布机构美国爱达荷大学地理系首次发布时间2018年1月Scientific Data 期刊官方网址https://www.climatologylab.org/terraclimate.html一、数据格式与文件结构原始数据集以 NetCDF.nc格式存储每个年份对应一个独立的 nc 文件文件命名规则为 TerraClimate_q_year.nc其中 q 表示径流指标的缩写year 代表数据年份。每个 nc 文件内部包含该年度 12 个月的径流栅格图层。用户在 GIS 平台如 ArcGIS中打开 nc 格式数据时需使用多维工具进行加载和可视化。以下为数据文件夹的结构示意图图1TerraClimate 径流数据 nc 文件目录结构考虑到 nc 格式在部分桌面 GIS 软件中的操作门槛数据提供方已将所有 nc 文件转换为更为通用的 GeoTIFF.tif格式。在 tif 版本中每个月份对应一个独立的栅格文件便于直接在 ArcGIS、QGIS 等平台中加载和分析。以 2024 年的 tif 文件为例其文件列表如下图22024年各月径流 tif 栅格文件列表二、数据可视化预览为直观展示数据内容的可靠性下面以 2024 年 9 月的全球径流 tif 栅格为例进行可视化渲染。图中不同颜色代表径流量的空间分布差异可以清晰地识别出赤道附近降水充沛地区的高径流量区域以及干旱、半干旱地区的低径流量特征图32024年9月全球径流栅格数据可视化tif格式进一步聚焦海南省区域可以观察到该省在相同月份的径流空间分布格局。海南省地处热带季风气候区降水丰富径流量的季节变化和空间分异均较为显著是检验数据质量的理想案例图4海南省2024年9月径流数据局部放大展示三、数据来源与学术引用TerraClimate 数据集的官方发布平台为 Climatology Lab具体访问地址为https://www.climatologylab.org/terraclimate.html。用户可在该网站上查阅完整的数据说明文档、变量列表、数据处理方法以及后续更新计划。在使用该数据集开展学术研究或发表论文时请务必按照以下格式进行引用Abatzoglou, J., Dobrowski, S., Parks, S. et al. TerraClimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958–2015. Sci Data 5, 170191 (2018). https://doi.org/10.1038/sdata.2017.191四、应用场景与使用建议TerraClimate 径流数据凭借其长时间序列、全球覆盖和较高空间分辨率的优势在以下几类研究中具有广泛的应用前景1.水文模型驱动与率定可将逐月径流数据作为分布式水文模型如 SWAT、VIC的参考输入或验证数据用于流域水量平衡模拟和参数校准。2.气候变化影响评估结合 CMIP6 等气候模式输出分析历史径流趋势并预测未来径流变化情景服务于区域水资源规划。3.干旱监测与预警利用径流距平或百分位数法构建水文干旱指标识别历史干旱事件的发生频率、持续时间和严重程度。4.生态系统服务评估径流是评估区域水源涵养能力、水土保持效益以及生态补偿机制设计的基础变量。5.跨界流域管理全球覆盖特性使其适用于跨境河流的水资源分配分析和国际合作研究。在使用数据时建议注意以下几点首先4km 分辨率适用于区域至全球尺度的宏观分析对于小流域或局地尺度的精细化模拟可能需要进一步降尺度处理其次数据集提供的径流为网格单元内的总径流量包括地表径流和基流在区分径流组分时需结合其他数据源进行分离最后在极端气候年份或地形复杂的山区建议结合地面观测数据进行交叉验证。五、数据获取途径该数据集可从 Climatology Lab 官方网站直接下载访问 https://www.climatologylab.org/terraclimate.html 即可获取原始 nc 格式数据。官方提供了两种下载方式通过 Web 界面逐文件下载或使用脚本批量获取网站提供 Python 和 R 语言的示例代码。若需要使用已转换为 tif 格式的版本可查阅相关 GIS 数据共享平台或社区资源。数据来源Climatology Lab引用格式Abatzoglou, J., Dobrowski, S., Parks, S. et al. TerraClimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958–2015. Sci Data 5, 170191 (2018).【下载→方式一顶部专栏方式二数据下载方式汇总-CSDN博客来源城数派
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