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基于微波数据同化的中国土壤水分数据集包含2002-2011年3层土壤水分数据（0-5cm，5-20cm，20-100cm）。数据采用Yang et al.(2007) 发展的自动标定参数的陆面同化系统（ITPLDAS），以中国区域高时空分辨率的地面气象要素数据集（ITP-forcing数据集）驱动陆面过程模型SiB2，同化AMSR-E 卫星观测亮温，输出三层土壤水分数据。土壤水分均方根误差：5%VWC（在青藏高原那曲和玛曲的评估精度）。

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SM_ITPLDAS_daily_0.25yyyyddd2.1.tif,yyyy是年份，ddd是天

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阳坤. (2022). 基于微波数据同化的中国西南地区25KM土壤水分数据集（2002-2011）. 长江上游科学数据中心,
[Yang, K. (2022). 25km Soil Moisture Data Set in Southwest China Based on Microwave Data Assimilation (2002-2011). Upper Yangtze River Scientific Data Center, ] (下载引用：

1. Yang, K., Watanabe, T., Koike, T., Li, X., Fujii, H., Tamagawa, K., Ma, Y.M., &Ishikawa, H. (2007). Auto-calibration system developed to assimilate AMSR-E data into a land surface model for estimating soil moisture and the surface energy budget. Journal of The Meteorological Society of Japan, 85A, 229-242( 查看 | Bibtex格式)

2. Yang, K., Chen, Y.Y., He, J., Zhao, L., Lu, H., Qin, J., Zheng, D.H., Li, X. (2020). Development of a daily soil moisture product for the period of 2002–2011 in Chinese Mainland. Science China - Earth Sciences, doi: 10.1007/s11430-019-9588-5( 查看 | Bibtex格式)

3. 阳坤. (2018). 基于微波数据同化的中国土壤水分数据集（2002-2011）. 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249448.file. CSTR: 18406.11.AtmosphericPhysics.tpe.249448.file( 查看 | Bibtex格式)

4. Yang, Kun, Zhu, La, Chen, Yingying, Zhao, Long, Qin, Jun, Lu, Hui, Tang, Wenjun, Han, Menglei, Ding, Baohong, Fang, Nan. Land surface model calibration through microwave data assimilation for improving soil moisture simulations. Journal of Hydrology, 2016, 533:266-276. doi:10.1016/j.jhydrol.2015.12.018( 查看 | Bibtex格式)

5. Yang, K., T. Koike, I. Kaihotsu, and J. Qin, 2009: Validation of a Dual-Pass Microwave Land Data Assimilation System for Estimating Surface Soil Moisture in Semiarid Regions, J. Hydrometeorol., 10(3), 780-793, doi:10.1175/2008JHM1065( 查看 | Bibtex格式)

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