Accurate estimation of the gross primary production (GPP) of terrestrial vegetation is vital for understanding the global carbon cycle and predicting future climate change. Multiple GPP products are currently available based on different methods, but their performances vary substantially when validated against GPP estimates from eddy covariance data. This paper provides a new GPP dataset at moderate spatial (500 m) and temporal (8-day) resolutions over the entire globe for 2000–2016. This GPP dataset is based on an improved light use efficiency theory and is driven by satellite data from MODIS and climate data from NCEP Reanalysis II. It also employs a state-of-the-art vegetation index (VI) gap-filling and smoothing algorithm and a separate treatment for C3/C4 photosynthesis pathways. All these improvements aim to solve several critical problems existing in current GPP products. With a satisfactory performance when validated against in situ GPP estimates, this dataset offers an alternative GPP estimate for regional to global carbon cycle studies.
张尧
该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1°。此外，还包括在气候驱动下（无人类干扰）的以上11个生态系统参量在2001~2018年间的时空变化。因此，该数据集可以反映气候变化与人类活动对21世纪中国陆地生产系统的影响。
陈永喆, 冯晓明, 田汉勤, 武旭同, 高镇, 冯宇, 朴世龙, 吕楠, 潘乃青, 傅伯杰
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
本数据采用Chen et al. 2017 JHM研究的方法，利用MYD11C3.00６和MＯD11C3.006两种产品计算得到全天空的地表温度结果，具体计算程序见本数据集的Global_monthly_LST.m。数据格式为*.mat, Global_monthly_LST.m程序给出了实例如何读取该数据。该数据空间分辨率为0.05度，网格中心的经纬度信息分别保存在latitude.mat和Lonitud.mat，由于内陆湖泊、水体的发射率反演的问题，本数据将所有内陆湖泊和水体的地表温度给了NaN值，具体采用的mask见mask.mat文件。经过与全球156个站点观测的LST的验证，总体RMSE为2.69k,mean bias为0.4K，在干旱和半干旱地区的RMSE为2.62K, mean bias为0.94.K.
陈学龙, Bob Su, 马耀明
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国（约960万平方公里土地）的地表温度数据，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据（MOD11C1和MYD11C1），月数据（MOD11C3和MYD11C3）和气象站数据，以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的，然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明，重建结果与现场测量结果密切相关，平均RMSE为1.39°C，MAE为1.30°C，R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
毛克彪
地表温度是地表能量平衡的重要参量之一。本数据集为2019年7-9月逐月的黑河流域典型站点无人机遥感地表温度数据；飞行使用大疆M600 pro无人机搭载FLIR VUE pro热像仪，分别以湿地内的SD站、绿洲内的DM站和荒漠内的HZ站为中心，观测了地表温度获取了地表亮温图像，无人机的飞行高度约300m，热像仪的像素为336x256，图像的空间分辨率为0.4m。地表温度反演算法为改进的单通道算法，将该算法应用于无人机热红外遥感传感器获取的地表亮温数据，最终得到0.4m空间分辨率的地表温度数据。
周纪, 刘绍民, 王子卫
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品（MOD13Q1 collection6）估算的三江源国家公园区域的植被生长季开始（Start of Season: SOS）和生长季结束的日期（End of Season: EOS）。共用了两种常见的物候期估算方法，分别是基于多项式拟合的阈值提取法（文件名中有poly字符）和基于双逻辑曲线（double logistic function）拟合后的拐点提取法（文件名中有sig字符）。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为2001年至2020年。空间分辨率为250m。数据中包含4个子文件夹，CJYYQ_phen是三江源国家公园长江源园区的物候结果，HHYYQ_phen是三江源国家公园黄河源园区的物候结果，LCJYYQ_phen是三江源国家公园澜沧江源园区的物候结果，SJY_phen是整个三江源区域的物候。 数据格式为geotif，建议使用arcmap或者Python+GDAL浏览和处理数据。
王旭峰
该数据集分析了2018-2019年全球典型洪水灾害事件的时空分布规律、影响及损失情况。2018年，全球洪水灾害发生次数共109起，死亡人口1995人，受灾人口总数达1262万人次，直接经济损失约为45亿美元，在全球近30年中处于较低水平。2018年全球洪灾事件发生次数上半年较下半年多，5月至7月发生频次较高。因此，以2018年美国弗罗伦斯飓风洪水、2018年尼日利亚尼日尔河洪水及2018年中国山东寿光洪水等三个典型灾害事件为案例，从灾害背景、致灾因子、受灾情况等方面进行了分析。
蒋梓杰, 蒋卫国, 武建军, 周红敏
本数据集是通过卫星数据和地表能量平衡法得到的全球陆地地表每天和每月的蒸散发量。该数据集的空间分辨率是5公里。ET数据生产的算法主要采用Chen et al. 2019 JGR 和Chen et al. 2013 (JAMC)最新修订的SEBS 算法。如何采用热红外得到无缝的每日蒸发资料请参考 Chen et al. 2021 JGR, 该文还对不同蒸发产品做了对比，结果发现该产品在灌溉区显著优于Landflux, GLEAM, MOD16, GLDAS, 和ERA-Interim 产品，再分析驱动数据的降尺度详见该文。MODIS LST，NDVI，全球森林高度，GlobAlbedo都已经用于此ET数据集的计算中。模型产生的全球地表感热通量、净辐射通量和潜热通量可以联系作者获得。 日蒸散发文件命名规则: 20001201-ET-V1.mat, 2000-year, 12-month,01-day, ET-Evapotranspiration, V1-version 1;蒸发单位: 毫米每天 (数据存储采用unit8格式，需转成单精度或双精度，转换后需要除10再使用)；数据类型: 为了减小数据保存空间，采用unit8的数据保存格式，海洋和陆地水体象元为固定值255. 月蒸散发文件命名规则: ETm200012-ET-V1.mat, 2000-year, 12-month, ET-Evapotranspiration, V1-version 1; 蒸发单位:毫米每月 (数据存储采用int16格式，转成单精度或双精度使用，另外转换后需要除10); 数据类型:为减少存储空间采用int16的数据格式，海洋和陆地水体象元为固定值0.
陈学龙
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