中国区域逐日1km分辨率多源融合土壤湿度数据集（2000–2025）

CSMX（China Soil Moisture multi-source fusion，X代表融合）是一套中国区域高分辨率多源融合土壤湿度数据集。该数据集利用集成学习模型CatBoost，以全国超过2000个土壤湿度自动观测站的数据作为训练标签，并融合了多套土壤湿度数据。输入数据源包括：ERA5、ERA5-Land、GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM等再分析数据产品，以及相应的气象要素、地形和土壤属性数据。该融合框架强调高效性、自动化与结果可解释性：在模型训练中，采用基于XGBoost结合SHAP的递归特征消除（XGB-SHAP-RFE）方法优化特征选择，利用Optuna框架优化超参数配置，以此提升模型预测精度；同时，结合SHAP方法为融合结果提供可视化解释分析。验证结果表明，CSMX数据精度与CLDAS土壤湿度数据相当，且在系统性偏差校正方面优于CLDAS。

本页面发布的CSMX数据集为中国区域2000~2025年逐日表层（0~10 cm）土壤湿度产品。为满足不同研究需求，提供三个空间分辨率版本：1km（原始模型输出分辨率）、9km及25km（通过对1km数据进行面积平均空间聚合生成）。