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2000-2026年中国逐月500米分辨率PET数据集

本数据集提供了 2000 年至 2026 年 逐月 的潜在 蒸散量 （ PET ）数据，空间分辨率为 500 米。数据基于 MODIS 卫星遥感产品 MOD16A2 ，该产品采用 Penman - Monteith 方程为核心算法，通过整合 MODIS 的植被指数、地表反照率以及来自全球再分析资料的大气驱动数据（如温度、湿度、辐射）进行计算。数据集覆盖全球陆表，时间序列完整，以 月 为单位聚合，便于进行长时间尺度的气候变化、水文循环及生态环境演变研究。数据经过严格的质控处理，剔除了原始 MOD16A2 产品中的低质量像元，确保了结果的可靠性。本数据集对于评估区域干湿状况、农业水资源规划、干旱监测以及全球变化研究具有重要的科学价值与应用潜力。 关键词 ： GEE ；潜在蒸散量； PET ； 500 米分辨率； MODIS 引 言 潜在 蒸散量 （ PET ）是表征地表水分和能量平衡的关键水文气象参数，对于理解气候变化下的水文循环、农业灌溉管理、干旱监测与评估以及生态系统蒸散研究具有不可替代的作用。传统上， PET 主要通过站点观测的气象数据利用经验或物理公式（如 Penman - Monteith 公式）进行计算，但其空间代表性有限，难以满足区域乃至全球尺度研究的需求。 随着卫星遥感技术的发展，利用多源遥感数据估算区域 PET 已成为解决上述空间连续性难题的有效途径。其中，基于 MODIS 数据的 MOD16 系列产品是目前应用最为广泛的全球 蒸散量 （ PET ）与 PET 遥感数据集之一。该产品采用基于 Penman - Monteith 方法的能量平衡物理模型，实现了对全球陆表 PET / ET 的连续观测，为宏观尺度的水文气象研究提供了宝贵的数据支持。 尽管 MOD16A2 产品提供了 8 天合成的 PET 数据，但对于许多着眼于 月 际变化和长期趋势的气候学、生态学研究而言，更高时间粒度的聚合数据（如 逐月 数据）更具实用价值。因此，对原始的 MOD16A2 数据进行时间序列重建、质量控制和 月 尺度聚合，生成一套连续、一致的 逐月 PET 数据集，是深化其数据科学应用的重要步骤。 本工作基于 MOD16A2 版本 6 .1 数据，生产了一套 2000 - 2026 年、空间分辨率为 500 米的全球 逐月 PET 数据集。该数据集通过严格的质控流程，有效识别并处理了因云覆盖、气溶胶等导致的原始数据缺失或低质量问题，确保了时间序列的完整性与一致性。本数据集可直接服务于长时间序列的干旱时空演变分析、水资源评估、气候变化响应研究等领域，为相关领域的科研人员提供了一个即用型的数据基础，具有重要的重用价值。 1 数据采集和处理方法 1.1 数据采集方法 本数据集 依靠 GEE （ Google Earth Engine ）平台，使用 MOD16A2 Version 6.1 数据集。 MOD16A2 版本 6.1 蒸散 / 潜热通量产品是一种以 500 米像素分辨率生成的 8 天合成产品。 MOD16 数据产品集合所用的算法基于 Penman - Monteith 方程的逻辑，该方程包含每日气象再分析数据以及 MODIS 遥感数据产品（例如植被属性动态、反照率和土地覆盖）的输入。两个蒸发量层（ ET 和 PET ）的像素值是合成周期内所有 8 天的总和。