GloSVeT：全球5km月均表层土壤和植被温度数据集（2003-2023）

相较于传统的混合像元地表温度数据，亚像元尺度的土壤和植被组分温度具有更明确的物理意义和更显著的生态指示作用，因而在农业管理、生态监测、干旱评估等领域具有更广泛的应用价值。本数据集基于MODIS提供的全球5 km分辨率昼夜地表温度产品MOD11C1和MYD11C1，融合ERA5-Land再分析数据以提升组分温度的反演效率、估算精度与时空完整性。首先，借助月尺度温度昼夜循环模型与几何光学原理，将组分温度反演问题转化为11个组分温度循环参数的优化求解过程。随后，利用ERA5-Land数据的时空无缝特性，约束模型中部分未知参数，减少解算自由度。最后，引入组分温度差等先验信息，并采用贝叶斯优化算法求解参数以获取土壤和植被的组分温度。本数据集通过多源数据进行验证，包括通量塔站点实测数据、地面空气温度观测以及高分辨率卫星产品，在点和面两个尺度上评估其精度。验证结果显示，该数据集在大多数情况下的温度估算误差优于2 K，具备良好的稳定性与适用性。