作者构建了两种降尺度方案：从像元时间连续性出发采用半监督变分自编码器算法（SSVAER），以及基于像元空间相关性采用多尺度地理加权回归模型（MGWR）。以塔里木河流域为研究区，采用德克萨斯大学奥斯汀分校空间研究中心（CSR-RL06M）和喷气推进实验室（JPL-RL06M）两种GRACE发行机构的Mascon产品均值作为数据源，时间尺度为2002年4月至2022年6月，共210个月。预测因子选择降水、雪水当量、陆地表面温度、蒸发、径流和NDVI。两种方案均实现了GRACE反演地下水储量异常（GWSA）空间分辨率从0.5°提高至0.1°。研究结果表明：在80%以上的研究区域内，降尺度前后的GWSA数据相关性介于0.94-0.98之间；基于SSVAER和MGWR两种方案分别将GWSA与地下水位之间的相关性从0.27提高至0.59和0.52。均方根误差均低于8。本数据集内容包括：（1）基于SSVAER方案的降尺度结果；（2）基于MGWR方案的降尺度结果。该数据集以.tif格式存储，空间分辨率为0.1°。数据集由420个数据文件组成，数据量为62.2 MB（压缩为1个文件，50.1 MB）。基于该数据集的论文发表在Science of the Total Environment，2024年907卷。
采用德克萨斯大学奥斯汀分校空间研究中心（CSR-RL06M）和喷气推进实验室（JPL-RL06M）两种GRACE发行机构的Mascon产品均值作为数据源，时间尺度为2002年4月至2022年6月，共210个月。
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10.3974/geodb.2025.03.01.V1
