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1982-2024年中国逐月1000米分辨率净生态系统生产力（NEP）数据集

本数据集提供了 1982 年至 2024 年全球 净生态系统生产力 （ NEP ）数据，空间分辨率为 1000 米。数据集基于多源遥感数据、气象再分析数据和生态系统过程模型生成，反映了在标准气候与环境驱动场条件下陆地生态系统的碳源汇时空动态。数据经过了一致性处理和误差分析等质量控制，确保了其在长时间序列上的可比性与可靠性。该数据集对于评估全球及区域碳收支、研究气候变化对生态系统的影响以及支持相关环境政策制定具有重要的利用价值。 关键词 ： 净生态系统生产力； NEP ； CASA 模型； 1000 米分辨率 引 言 陆地生态系统作为全球碳循环的关键组成部分，其碳源汇格局的动态变化深刻影响着大气二氧化碳浓度的增长速率，进而对气候变化产生重要反馈。精确量化陆地生态系统碳收支的时空变异，是当前全球变化生态学和地球系统科学研究的核心问题之一，对于理解和预测气候变化、制定科学合理的碳管理政策具有重要意义。 传统的站点观测虽然能够提供精确的生态系统通量数据，但在空间代表性上存在局限，难以直接扩展到区域和全球尺度。随着遥感技术的发展，利用卫星遥感数据驱动生态系统模型或基于光能利用率原理的反演模型，已成为估算大尺度、长时间序列生态系统生产力（如总初级生产力 GPP 和净初级生产力 NPP ）的主流方法。净生态系统生产力（ NEP ）作为 GPP 扣除自养呼吸和异养呼吸后的剩余部分，直接表征了生态系统与大气之间的净碳交换量，是判断区域为碳源或碳汇的关键指标。 为满足对长时间序列、高空间分辨率全球 NEP 数据的需求，我们在整合多源遥感数据（如 NDVI 、 EVI 等）、气象再分析数据以及生态系统过程模型的基础上，开发了本数据集。它延续并拓展了先前在区域碳循环模拟和基于遥感的生产力估算等方面的研究工作。本数据集提供了 1982 - 2024 年间、 1 公里分辨率的全球 NEP 数据，能够清晰地揭示近 40 年来全球碳源汇的时空分异特征与演变趋势。 本数据集可为全球变化研究、碳循环模型验证、生态脆弱性评估以及国家尺度碳汇核算提供关键的数据支撑，具有广泛的重用价值。 1 数据采集和处理方法 1.1 数据采集方法 本数据集计算使用了归一化植被指数（ NDVI ），土地利用，太阳辐射 , 降水，温度。分为预处理和计算两个部分，预处理部分主要通过裁剪，投影的方式统一数据的范围，行列数，投影，分辨率。计算部分通过公式分步计算。