地表温度(Land Surface Temperature,LST)是地表能量平衡研究的关键参数,被广泛用于气象、气候、水文、农业和生态等领域研究。卫星(热红外)遥感作为获取全球和区域尺度LST信息的重要手段,容易受到云层覆盖和其他大气条件的影响,导致LST遥感产品时空不连续,极大限制了LST遥感产品在相关研究领域的应用。 本数据集的制备首先基于经验正交函数插值方法,利用Terra/Aqua MODIS 地表温度产品重建理想晴空条件下的LST,然后使用累积分布函数匹配方法融合 ERA5-Land再分析数据获取全天候条件下的LST。该方法充分利用了原始MODIS遥感产品的时空信息以及再分析数据中的云影响信息,缓解了云层覆盖对LST估算的影响,最终重建得到较高质量的全球0.05°时空连续的理想晴空和全天候LST数据集。 本数据集不仅实现了时空无缝覆盖,并且具有良好的验证精度。重建的理想晴空LST数据在全球17种土地覆盖类型实验区内,平均相关系数(R)为0.971,偏差(Bias)为-0.001 K至0.049 K,均方根误差(RMSE)为1.436 K至2.688 K。重建的全天候 LST 数据与地面站点实测数据的验证结果:平均 R 为 0.895,Bias为0.025 K 至 2.599 K, RMSE为4.503 K至7.299 K。 本数据集的时间分辨率为逐日4次,空间分辨率为0.05°,时间跨度为2002年-2020年,空间范围覆盖全球。
赵天杰, 余沛
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