饱和蒸汽压差（Vapor Pressure Deficit，VPD）是大气干旱的重要表征指标，同时也是生态系统光合作用的重要气候调节因子。其作为驱动植被生态变化的主力之一，在黄河流域植被演变和生态演化中发挥着重要作用。建立长序列、高精度、高光滑度的VPD时空变化数据集可为黄河流域植被演变机理，生态环境保护等研究提供科学的基础数据支撑。本数据集基于全国蒸汽压数据和1km分辨率DEM数据，利用气象插值软件ANUSPLIN及Python语言代码，通过插值（以高程为协变量）、投影转换、裁剪等处理生成。数据空间范围为黄河流域，空间分辨率为1km，时间范围为1980年至2019年，时间分辨率为月。坐标系为GCS_WGS_1984。数据格式为NETCDF，即.nc格式。
数据集的生成需要黄河流域各气象站点饱和水汽压和实际水汽压值，黄河流域DEM。1）各气象站点的饱和蒸汽压差通过给定温度下空气饱和水汽压与实际水汽压作差求得。空气饱和水汽压和实际水汽压数据来自于国家气象科学数据中心（http://www.nmic.cn/）；2）插值计算时，作为协变量的DEM数据来自中国科学院地理科学与资源研究所的全国DEM 1km、500m和250m数据（SRTM 90m）（https://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=123）。
本数据集的处理流程如下：1）基于黄河流域102个气象站点的空气饱和水汽压和实际水汽压数据，作差求得各站点的饱和蒸汽压差值；2）利用气象插值软件ANUSPLIN，以地理高程为协变量，对各气象站点的饱和蒸气压差数据进行批量插值处理，得到空间分辨率为1km的逐月饱和蒸汽压差数据；3）利用Python语言代码及Arcpy库对数据进行投影转换、裁剪、数据格式转换等处理得到最终数据集。
为提高数据的精度，在数据处理过程中采取以下措施：1）作为协变量的DEM数据范围大于黄河流域边界，以减少插值边界误差；2）插值处理时，对气象站点VPD数据进行开方运算，降低其峰度，再使用薄盘样条函数进行拟合，在保证处理结果为非负值的基础上提高插值精度。基于ANUSPLIN软件插值处理后，GCV很小，模型残差比MRR和信噪比SNR（信号自由度与剩余自由度之比很小，信号自由度小于站点一半，且模型成功率判断中无*提示，表示处理得到的数据精度合理，质量可靠。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | U2243226 | 变化环境下黄河中游生态水文模型及洪旱灾害风险评估 | 国家自然科学基金 |
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CSTR:11738.11.NCDC.YRIVER.DB4159.2024
10.12072/ncdc.yriver.db4159.2024
