Big Earth Data·10月21日 · 周三论文农业遥感与作物表型精选阅读 0

A four-decadal (1981–2024) quality-assured ground-based soybean phenology dataset from Northeast China: a FAIR-compliant resource for climate impact and agricultural adaptation studies

Quanjun Zhang · Dongli Wu

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发布东北大豆1981–2024年44年地面物候数据集,含8个物候期与6个间隔期。

方法

整合43个农气站纸质与电子记录,经自动校验、统计离群检测和专家仲裁质控。

发现

数据完整度超99%,并提供核密度分布、线性趋势与656张诊断图。

机会点

可基于该地面真值校准遥感物候产品与作物模型,量化气候变化对大豆物候的影响。

影响力22
信息增量24
专业深度19
信源权威14
时效性10

覆盖东北44年、43站的大豆物候地面观测数据集,质控严格且FAIR开放,对遥感验证与气候影响研究有实质价值,值得入选。

原文摘要

尽管卫星遥感已被广泛用于监测地表物候,但长期、高质量的地面观测对于验证和校准这些产品至关重要,尤其是对于理解农业生态系统对气候变化的响应而言。然而,此类地面真值数据集仍然稀缺,限制了地球系统数据应用潜力的充分发挥。本文介绍了一套面向中国东北地区的综合性大豆物候地面数据集,该地区对国家粮食安全至关重要。该数据集整合了中国气象局(CMA)运营的43个国家农业气象站的历史纸质记录(20世纪80—90年代)与现代电子记录(2000年代至今),覆盖黑龙江、吉林和辽宁三省跨越15°纬度梯度(38—53°N)、时间跨度44年(1981—2024年)。数据集提供了8个关键物候期(播种、出苗、三叶、分枝、开花、结荚、鼓粒、成熟)的发生时间(年积日,DOY)以及6个中间生长间隔的持续时间。一套多层质量保证框架结合了自动一致性检查、统计异常值检测以及依据农学原理和辅助气候数据进行的专家仲裁,确保了高数据完整性和完整性(>99%;纸质时代:93.8%;电子时代:98.1%)。为便于重复使用,我们提供了每个站点和物候变量的预计算核密度估计(概率分布)和单变量线性回归趋势,以及656幅诊断图。该数据集以CC BY 4.0许可在Science Data Bank公开提供,包括主数据表(XLSX)和诊断图(JPEG,1200 dpi)(https://doi.org/10.57760/sciencedb.37245)。作为一个长期、空间明确、符合FAIR原则的地面真值资源,该数据集对于验证卫星反演的物候产品、校准作物模块以及研究气候驱动对农业系统的影响具有重要价值。

信源(1 个)

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