Long-term (1982-2018) global gross primary production dataset based on NIRv
植被光合作用是陆地生态系统碳循环的关键组成部分，模拟不同时空尺度上的光合作用活动有助于解决陆地碳收支的难题，也是准确预测未来气候变化方向的重要途径和科学认识陆地生态系统对人类社会可持续发展支持能力的重要前提。目前，虽然多种估算生态系统总初级生产力（GPP）的算法和产品已经相对较为成熟，但是长时间序列的全球GPP产品仍存在较大的差异和不确定性，尤其是其时间变化趋势。日光诱导叶绿素荧光（SIF）遥感是近年快速发展起来的新型遥感技术，SIF与光合过程的紧密联系使得其成为指示植被光合变化的有效探针，也是监测GPP强有力的手段。基于遥感数据获取的一种新型植被指数（NIRv），即归一化植被指数NDVI与近红外波段反射率的乘积，与遥感SIF产品高度相关；基于机理推导、模型模拟和遥感数据的分析结果均显示，NIRv可以作为SIF的替代产品，用于估算全球GPP。
因此，在分析了NIRv作为SIF和GPP探针的可行性基础上，本数据集基于长达40年左右的遥感AVHRR数据和全球数百个通量站点观测，生成了1982-2018年的全球高分辨率长时间序列GP数据，并分析了全球GPP的时空变化趋势，其分辨率为月，0.05度，数据单位为gC m-2 d-1，多年平均的全球GPP大约为128.3 ± 4.0 Pg C yr−1，基于地面通量站点的检验结果表明该数据的均方根误差（RMSE）为1.95 gC m-2 d-1。该数据集可用于全球气候变化和碳循环的相关研究。
每个数据文件命名为yyyy.zip（例如1982.zip，里面包含了1982年12个月的数据，共计12个nc文件，数据存储为netcdf格式）。每个nc文件提供了某个月的全球GPP数据，单位为gC m-2 d-1，存储方式为整型，scale factor为0.001，空值填充为-9999. 如有问题，请联系王松寒（wangsonghan2@gmail.com）或张永光（yongguang_zhang@nju.edu.cn）
王松寒, 张永光. (2020). 基于遥感NIRv的全球生态系统总初级生产力（GPP）长时间序列数据（1982-2018）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.6084/m9.figshare.12981977.v2.
[Wang, S., Zhang, Y. (2020). Long-term (1982-2018) global gross primary production dataset based on NIRv. A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.6084/m9.figshare.12981977.v2.
]
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1. Wang, S., Zhang, Y., Ju, W., Qiu, B. & Zhang, Z. (2021). Tracking the seasonal and inter-annual variations of global gross primary production during last four decades using satellite near-infrared reflectance data, Science of The Total Environment, 755, 142569, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142569.( 查看 | Bibtex格式)
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1.黑河生态水文遥感试验：黑河流域中游大满超级站TerraSAR-X地面同步观测数据集（2012年6月15日）
3.黑河综合遥感联合试验：冰沟流域加密观测区K&Ka波段机载微波辐射计地面同步观测数据集（2008年3月29日）
4.青藏高原0.05°逐日积雪深度数据集（2000-2018）
5.黑河综合遥感联合试验：扁都口加密观测区MODIS、ALOS PALSAR和AMSR-E地面同步观测数据集（2008年5月24日）
6.中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2021）
7.黑河综合遥感联合试验：临泽-扁都口飞行区L&K波段机载微波辐射计数据集（2008年5月25日）
8.黑河生态水文遥感试验：黑河流域中游河道温度同步观测数据集（2012年7月3日和4日）
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