Datasets for "The direct and indirect effects of the environmental factors on global terrestrial gross primary productivity over the past four decades"

环境变化不仅会改变光合作用系统的生物地球化学特征(直接影响),还会改变植被冠层的结构(间接影响),从而影响总初级生产力(GPP)。然而,全面量化环境变化对 GPP 的多途径影响目前具有挑战性。我们提出了一个结合嵌套机器学习模型和理论光合作用模型来分析全球 GPP 变化的框架。我们量化了 1982 年至 2020 年关键环境因素(大气 CO2 浓度、温度、太阳辐射、蒸气压赤字 (VPD) 和土壤湿度)变化对全球 GPP 的直接和间接影响。三个数据集(RF_LAI、RF_GPP 和RF_GPPlai)分别源自LAI随机森林模型、GPP随机森林模型和层次嵌套模型。