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全球PM_V2逐年500米分辨率ET数据集(2000-2024)

本数据集基于 Google Earth Engine （ GEE ）平台发布的 PML_V2.2a （ Penman–Monteith–Leuning Version 2.2a ）蒸散发模型产品，通过对 8 天时间分辨率的蒸散发（ Evapotranspiration ， ET ）数据进行年度时间窗口统计与合成处理，生成 2000–2024 年全球 500 米空间分辨率的逐年实际蒸散发数据。蒸散发是陆地水循环的重要组成部分，主要由植被蒸腾、土壤蒸发以及植被冠层截留蒸发等过程共同构成，是连接水循环、能量循环和碳循环的重要纽带。 PML 模型通过将 Penman–Monteith 能量平衡理论与 Leuning 气孔导度模型相结合，能够在同一框架下模拟生态系统的蒸散发和光合作用过程。该模型利用 MODIS 遥感观测数据以及多源气象数据作为驱动变量，并通过全球通量观测站点数据进行校准，从而提高了蒸散发模拟的精度与可靠性。本数据集提供了长时间序列、高空间分辨率的全球蒸散发信息，可为全球水循环研究、区域水资源管理、生态系统水分利用效率评估以及气候变化影响分析等研究提供重要的数据支撑。 关键词： GEE ；蒸散发； ET ； PML 模型； 500 米分辨率 引言 蒸散发（ Evapotranspiration，ET）是陆地水循环中的关键过程之一，是地表水分向大气输送的重要途径。蒸散发主要包括植物蒸腾、土壤蒸发以及植被冠层截留蒸发三个组成部分，其变化直接影响区域水资源分布、气候系统以及生态系统水分平衡。蒸散发过程不仅是水循环的重要环节，同时也是能量交换和碳循环的重要驱动因素，因此在气候变化研究、水资源管理以及农业生产评估中具有重要意义。 本研究基于 PML_V2.2a数据集，在Google Earth Engine平台上对8天时间分辨率的ET数据进行年度统计处理，生成2000–2024年全球500米分辨率的逐年蒸散发数据集。该数据集为研究全球蒸散发变化趋势、评估区域水资源状况以及开展气候变化响应研究提供了重要的数据基础。 1数据采集和处理方法 1.1数据采集 本数据集来源于 Google Earth Engine 平台发布的 PML_V22a 数据集。 该数据集基于 MODIS 遥感观测数据和多源气象数据（ MSWEP 降水数据、 MSWX 气象数据）驱动生成，并经过 208 个涡度相关通量站点的校准与验证 。 1.2数据处理方法