环北极逐月土壤表层温度数据（2003-2023）

土壤表层温度（SST）是地气能量交换的重要变量，也是评估冻土状态变化的关键指标。遥感技术能够反演出大范围、长时序的陆表温度数据（LST），然而，陆表温度与土壤表层温度之间受到植被、积雪等因素影响存在偏差。本研究基于MODIS LST数据，结合植被、积雪、土壤组分、地形和太阳辐射五种环境因子，通过逐月建立这些数据与土壤表层温度之间随机森林模型的方法，生产了2003–2023年环北极（45°N以北）1 km空间分辨率的月平均SST数据集。使用站点观测数据进行精度验证发现，SST数据集均方根误差（RMSE）范围为1.14–2.09 °C，R²在0.7以上，优于现有的分季相建立多元线性回归模型方法生产的SST数据集，在低植被区域（如，稀树苔原、草地、湿地等）的冷季（9月至次年4月）和高植被区（如，森林）的暖季（5月至8月）精度优势明显。该数据集可为多年冻土分布制图、活动层厚度估算等研究提供基础支撑。