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2000-2026年中国逐月500米分辨率GPP数据集

本数据集是基于 MODIS 遥感数据产品 MOD17A2H Version 6 和 MOD17A2H Version 6 .1 生成的 2000 年至 2026 年全球 逐月总初级 生产力（ GPP ）数据集，空间分辨率为 500 米。数据集的生产严格遵循 MOD17 算法，该算法利用光能利用率模型，以 MODIS 的叶面积指数 / 光合有效辐射吸收比例（ LAI/FPAR ）产品、日气象数据等作为主要输入，估算植被通过光合作用所固定的碳总量。数据集覆盖全球陆地范围，时间跨度为 27 年，提供了连续、一致的 GPP 栅格数据。数据经过了标准的质量控制程序，包含质量评估层以识别像元级别的数据可靠性。本数据集对于评估全球及区域植被生产力、研究碳循环动态、监测生态系统对气候变化的响应以及支持环境管理与决策具有重要的科学价值与应用潜力。 关键词 ： GEE ；总初级生产力； GPP ； 500 米分辨率； MODIS 引 言 总初级 生产力（ GPP ）是指绿色植物在单位时间和单位面积上所固定的有机碳总量，是表征陆地生态系统碳汇能力的关键生理参数，也是理解全球碳循环、评估生态系统服务功能及应对气候变化的核心指标之一。传统的地面测量方法难以实现大范围、连续性的 GPP 监测，而卫星遥感技术为此提供了强有力的工具。 基于 MODI S 传感器的数据产品，为全球及区域尺度的生态环境监测研究提供了长期、一致的数据支持。其中， MOD17A2H 作为标准的年际 GPP 产品，被广泛应用于植被动态、碳收支评估等相关研究中。该产品基于光能利用率原理，通过整合遥感观测与气象数据，实现了对陆地植被 GPP 的估算。 尽管 MOD17A2H 产品本身可直接获取，但将其多年的原始数据文件进行集成、整理、格式统一与质量一致性处理，形成一套便于使用的、覆盖长时序（如 2000 - 2026 年）的连续数据集，本身是一项重要的数据科学工作。这有助于降低用户的数据预处理门槛，确保不同年份间数据的可比性，从而支持更高效、可靠的时空趋势分析和模型验证。 本工作旨在基于 MOD17A2H Version 6 .1 数据，生产一套 2000 - 2026 年全球 逐月 GPP 数据集，空间分辨率为 500 米。该数据集直接继承了 MODIS 产品的算法优势与质量特征，其集成化与规范化的处理增强了数据的易用性与可访问性。本数据集可为全球变化生态学、地理学、环境科学等领域的科研人员提供一个基础数据平台，潜在的重用价值包括但不限于：分析全球及区域植被生产力的时空格局与演变趋势，探究气候变化与人类活动对生态系统的影响，以及作为生态系统模型校验的基准数据。 1 数据采集和处理方法 1.1 数据采集方法 本数据集 依靠 GEE （ Google Earth Engine ）平台，使用 MOD17A2H Version 6 和 MOD17A2H Version 6 .1 数据集。其中使用 MOD17A2H Version 6 获取 2000 年数据，其余年份使用 MOD17A2H Version 6 .1 获取。