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安徽地处中国华东地区，在气候上属暖温带与亚热带的过渡地区。在淮河以北属暖温带半湿润季风气候，淮河以南属亚热湿润季风气候。其主要特点是：季风明显，四季分明，春暖多变，夏雨集中，秋高气爽，冬季寒冷。全年平均降水量在773～1670毫米，有南多北少，山区多、平原丘陵少的特点，夏季降水丰沛，占年降水量的40～60%。
天然河川径流资料对于认识水文自然规律、国家水资源可持续利用以及适应气候变化政策制定具有重要意义。我国现有的天然河川径流资料存在时间缺失率高、水文站点密度不足等问题，在年际和季节变化尺度上存在较大的流量偏差。
引言
大气降水落到地面后，一部分蒸发变成水蒸气返回大气，一部分下渗到土壤成为地下水，其余的水沿着斜坡形成漫流，通过冲沟，溪涧，注入河流，汇入海洋。这种水流称为地表径流。
正文
数据简介
来自降雨、融雪或土壤深处的一些水保留在土壤中。否则，水会在地表（地表径流）或地下（地下径流）上流失，这两者的总和简称为“径流”。该变量是从预测时间开始到预测步骤结束的累积水量。径流的单位是深度，以mm为单位。这是水均匀分布在网格盒上时的深度。将模型变量与观测值进行比较时应小心，因为观测值通常位于特定点的局部，而不是在方格区域内进行平均。径流是衡量土壤中水分可用性的指标，例如，可以用作干旱或洪水的指标。
地理遥感生态网http://www.gisrs.cn结合1970-2021年各地区水文站点监测站数据，应用气候数据空间插值预测安徽省径流分布数据成果。得出全国各个省市自治区径流分布图，全国各省市自治区径流数据产品是地理遥感生态网推出的水文数据产品之一，产品数据精度高，质量良好。
数据名称 全国地表径流分布数据
数据类型 栅格 、文本
数据格式 GRID、TIFF、excel、shp
分辨率/比例尺 10m、30m、100m、250m、500m、1km等多种分辨率 ；年度、月度、日度、小时
覆盖范围 中国全境陆地国土
坐标系 默认投影为Krasovsky_1940_Albers，其他坐标系可进行投影转换
时间序列 基本时间序列: 1970年-至今可定制产品: 2021 2022年以后任意年份
1、地理遥感生态网http://www.gisrs.cn
2.地理空间数据云
（1）2000年全球土地覆盖计划（GLC2000）
（2）欧空局全球陆地覆盖数据（ESA GlobCover）
3.地理科学生态网
网站地址http://www.csdn.store
4.马里兰大学数据集
UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过又一次组合建议数据矩阵，用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据集
还看什么呢？赶紧三连获取数据吧
安徽地处中国华东地区，在气候上属暖温带与亚热带的过渡地区。在淮河以北属暖温带半湿润季风气候，淮河以南属亚热湿润季风气候。其主要特点是：季风明显，四季分明，春暖多变，夏雨集中，秋高气爽，冬季寒冷。全年平均降水量在773～1670毫米，有南多北少，山区多、平原丘陵少的特点，夏季降水丰沛，占年降水量的40～60%。
天然河川径流资料对于认识水文自然规律、国家水资源可持续利用以及适应气候变化政策制定具有重要意义。我国现有的天然河川径流资料存在时间缺失率高、水文站点密度不足等问题，在年际和季节变化尺度上存在较大的流量偏差。
引言
大气降水落到地面后，一部分蒸发变成水蒸气返回大气，一部分下渗到土壤成为地下水，其余的水沿着斜坡形成漫流，通过冲沟，溪涧，注入河流，汇入海洋。这种水流称为地表径流。
正文
数据简介
来自降雨、融雪或土壤深处的一些水保留在土壤中。否则，水会在地表（地表径流）或地下（地下径流）上流失，这两者的总和简称为“径流”。该变量是从预测时间开始到预测步骤结束的累积水量。径流的单位是深度，以mm为单位。这是水均匀分布在网格盒上时的深度。将模型变量与观测值进行比较时应小心，因为观测值通常位于特定点的局部，而不是在方格区域内进行平均。径流是衡量土壤中水分可用性的指标，例如，可以用作干旱或洪水的指标。
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数据名称 全国地表径流分布数据
数据类型 栅格 、文本
数据格式 GRID、TIFF、excel、shp
分辨率/比例尺 10m、30m、100m、250m、500m、1km等多种分辨率 ；年度、月度、日度、小时
覆盖范围 中国全境陆地国土
坐标系 默认投影为Krasovsky_1940_Albers，其他坐标系可进行投影转换
时间序列 基本时间序列: 1970年-至今可定制产品: 2021 2022年以后任意年份
1、地理遥感生态网http://www.gisrs.cn
2.地理空间数据云
（1）2000年全球土地覆盖计划（GLC2000）
（2）欧空局全球陆地覆盖数据（ESA GlobCover）
3.地理科学生态网
网站地址http://www.csdn.store
4.马里兰大学数据集
UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过又一次组合建议数据矩阵，用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据集
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