日照时数重建可以较好的反应地表太阳辐射的长期变化趋势，但只是站点数据。因此要得到高分辨率网格点数据，同时保证其在长期变化方面上的精度，需要融合多种地表太阳辐射相关数据。利用地理加权回归（GWR）方法，融合了MODIS 0.1°分辨率云量和气溶胶反演以及地面日照时数重建地表太阳辐射站点数据。通过增加相邻点数方案的组合判断，有效地提高了地理加权回归降尺度结果的准确性，得到的中国区域多年平均值、长期趋势与观测和卫星遥感反演结果基本一致。采用地理加权回归等方法，生成0.1度网格的地表风速和相对湿度数据；利用改进的彭曼公式计算了陆表蒸散数据。
王开存
数据集为中国逐月潜在蒸散发，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1990.1-2021.12（将每年更新），单位为0.1mm。该数据集是基于中国1km逐月均温、最低温、最高温数据集（本站已发布，Peng at al. 2019），采用Hargreaves潜在蒸散发计算式得到（Peng at al. 2017）。公式如下： PET = 0.0023 × S0 ×（MaxT − MinT）0.5 ×（MeanT + 17.8）, 其中，PET为潜在蒸散发，mm/月；MaxT、MinT、MeanT分别为月最高温、最低温、均温；S0为到达地球大气层顶的理论太阳辐射，根据太阳常数、日地距离、儒略日、赤纬等计算得到。 为便于存储，数据均为int16型存于nc（NETCDF）文件中。nc数据可用ArcMAP软件打开制图，并可用Matlab、R软件提取处理。数据坐标系统建议使用WGS84。
彭守璋
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