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摘要：

潛在蒸散(Potential evapotranspiration，PET)是衡量大氣通過蒸散失去水分的能力，是蒸發和蒸騰兩個過程的總和，兩者的速率取決於太陽輻射、空氣溫度、相對濕度(即飽和水汽壓差)、風速以及植物特性和種植方式。乾旱指數(aridity index，AI)是廣泛用於評估乾旱狀況的指標，其定義為降水與潛在蒸散的比值。

基於全球氣候數據集WorldClim(1.4版:1960-1990)得到的第一版全球乾旱指數和潛在蒸散數據庫（Global- AI_PET_v1），自2009年起提供線上服務，基於WorldClim(2.0版:1970-2000)和Penman-Monteith公式的後續版本的數據庫（Global- AI_PET_v2）也於2019年上線。這些數據集廣泛應用於水資源管理、作物生產農業、與可持續發展相關的社會生態和社會經濟應用、氣候變化影響等。

2022年，第三版全球乾旱指數和潛在蒸散數據庫(Global-AI_PET_v3)正式上線，該數據庫在世界糧農組織（FAO）的Penman-Monteith參考蒸散（ET0）方程的基礎上提供了全球高分辨率(30弧秒)的水文氣候月和年平均數據（1970-2000年）。該數據庫是基於FAO-56 Penman-Monteith公式進行完全參數化，在每個地理網格單元（30弧秒，1km空間分辨率）採用FAO-56 Penman-Monteith方程進行計算，用於參數化得到ET0估計所需的各種分量方程的數據來自worldclim 2.1氣候數據集，該數據集提供了1970-2000年期間的最低氣溫、最高氣溫和平均氣溫的平均值、太陽輻射、風速和水汽壓。在研究結果的技術對比驗證中，與FAO的「CLIMWAT2.0 for CROPWAT」氣象站數據對比，ET0: r2= 0.85；AI: r2= 0.90，與英國的「氣候研究機構的時間序列v4.04版本數據」對比，ET0: r2= 0.89；AI: r2= 0.83，同時顯示與較早版本的數據庫有顯著差異。當前版本的Global-AI_PET_v3取代了以前的版本，顯示出與現實世界氣象站數據之間更高的相關性。該數據庫使用普遍認同的估算參考ET0的標準方法開發，特別是附帶的源代碼，在氣候條件迅速變化的時代為各領域的科學應用提供了強大的工具。

關鍵詞：

乾旱指數，潛在蒸散

數據集信息：

記錄數:

27 條

數據量:

5.67GB

項目資助:

中國科學院國際人才計劃（2020vca0025）；國家自然科學基金委員會（NSFC）與國際農業研究磋商組織（CGIAR）合作研究項目（31861143002）；雲南省基礎研究專項重點項目（202101AS070045）

共享方式:

全部共享（數據保護期外，提供全部數據和媒體下載）

開放日期:

2022/7/27

使用許可:

署名-非商業性使用-禁止演繹 CC 4.0 國際版 (CC BY-NC-ND 4.0)

使用方法:

參見附件 Global-AI_PET_v3 - Readme.pdf (861.76KB)https://figshare.com/articles/dataset/Global_Aridity_Index_and_Potential_Evapotranspiration_ET0_Climate_Database_v2/7504448/5

數據引用：

必引文獻:

Zomer, R. & Trabucco, A. Source Code for: Global Aridity Index and Potential Evapotranspiration Database v3 - (Python). fgshare https://doi.org/10.6084/m9.fgshare.20005589.v1 (2022)；Trabucco, A. & Zomer, R. J. Global Aridity Index and Potential Evapotranspiration (ET0) Climate Database v2 (Global_AI_PET_v2). fgshare https://doi.org/10.6084/m9.fgshare.7504448.v3 (2019).；Trabucco, A. & Zomer, R. J. Global Aridity Index and PET Database v1 (Global_AI_PET_v1). https://cgiarcsi.community/data/ global-aridity-and-pet-database/ (2008).

數據引用:

數據來源於：第三版全球乾旱指數和潛在蒸散數據庫,Robert J. Zomer ；JianchuXu；AntonioTrabucco(Kunming Institute of Botany, Chinese Academy of Science；Euro-Mediterranean Center on Climate Change, IAFES Division, Sassari, Italy), 2022, 中國科學院植物科學數據中心, DOI:doi.org/10.6084,CSTR:34735.11.PLANTDATA.0065Normative references：Version 3 of the Global Aridity Index and Potential Evapotranspiration Database, 2022, Plant Data Center of Chinese Academy of Sciences, DOI:doi.org/10.6084,CSTR:34735.11.PLANTDATA.0065

數據使用條款：

為尊重知識產權、保障數據作者的權益、擴展數據中心的服務、評估數據的應用潛力，請數據使用者在使用數據所產生的研究成果中（包括公開發表的論文、論著、數據產品和未公開發表的研究報告、數據產品等成果），明確註明數據來源和數據作者。對於轉載（二次或多次發布）的數據，作者還須註明原始數據來源。
致謝方式：
感謝中國科學院植物科學數據中心(Plant Data Center of Chinese Academy of Sciences, https://www.plantplus.cn) 提供數據支撐。
To respect the intellectual property rights, protect the rights of data authors, expand services of the data center, and evaluate the application potential of data, data users should clearly indicate the source of the data and the author of the data in the research results generated by using the data (including published papers, articles, data products, and unpublished research reports, data products and other results). For re-posting (second or multiple releases) data, the author must also indicate the source of the original data.
Acknowledgements：
Acknowledgement for the data support from Plant Data Center of Chinese Academy of Sciences (https://www.plantplus.cn).

數據集查看與下載鏈接：

https://www.plantplus.cn/doi/doi.org/10.6084（可直接點擊下方閱讀原文）
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