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全球PM_V2逐年500米分辨率Ei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 ）生态水文模型产品，通过对 8 天时间分辨率的冠层截留蒸发（ Canopy Interception Evaporation ， Ei ）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冠层截留蒸发数据。冠层截留蒸发是蒸散发的重要组成部分，是指降水被植被冠层截留后直接蒸发回大气的过程。该过程在森林和高植被覆盖地区尤为显著，对区域水循环、能量平衡以及生态系统水分分配具有重要影响。 PML 模型通过耦合 Penman–Monteith 能量平衡理论与植被生理过程模型，并结合 MODIS 遥感观测数据和多源气象数据，对全球陆地生态系统蒸散发过程进行模拟计算。通过对模型输出的 8 天时间分辨率 Ei 数据进行年度统计处理，本数据集生成了长时间序列、高空间分辨率的全球冠层截留蒸发数据，可为全球水循环研究、森林水文过程分析以及气候变化影响评估提供重要的数据支持。 关键词： GEE ；冠层截留蒸发； Ei ； PML 模型； 500 米分辨率 引言 在陆地生态系统水循环过程中，降水并不会全部直接进入土壤或形成地表径流，其中一部分会被植被冠层截留并滞留在叶片、枝条以及树干表面。随后，这部分水分会在降雨结束后通过蒸发重新返回大气，这一过程称为冠层截留蒸发（ Interception Evaporation）。冠层截留蒸发是蒸散发的重要组成部分，在森林生态系统中尤为显著。 在森林或高植被覆盖地区，降水中约有 10%至30%会被植被冠层截留。截留水量的大小受到植被结构、叶面积指数、降水强度以及气象条件等多种因素的影响。冠层截留蒸发不仅影响生态系统的水分分配，还会影响土壤入渗量、径流形成以及区域水资源分布。因此，在水文模型和生态系统水分平衡研究中，准确估算冠层截留蒸发具有重要意义。 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E i 数据进行年度统计处理，生成 2000–2024年全球500米分辨率的逐年冠层截留蒸发数据集。为全球水文过程研究提供重要数据基础。 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 。