全球日尺度时空连续地表土壤水分数据集（2002-2020）

土壤水分是陆地水循环中的重要状态变量，在陆-气相互作用研究、区域水文过程及水资源管理等研究领域具有重要作用。微波遥感技术是一种非常有效的土壤水分监测方法，其敏感性、全天候性、空间范围大和重复周期短等优点为土壤水分监测提供了便利。然而，由于受卫星传感器观测轨道观测范围、环境因素、以及反演算法等影响，卫星遥感反演地表土壤水分数据产品存在数据缺失，影响其在区域气候变化和水文过程分析等应用中的适用性。因此，我们以“基于AMSR-E和AMSR2数据的全球长时序日尺度土壤水分数据集（2002-2020）”（https://doi.org/10.11888/Soil.tpdc.270960）为基础（以下简称NN-SM），考虑土壤水分与其它地表变量（植被指数、地表温度、降水、土地覆盖类型和地理位置信息）的相互关系，发展了基于逐像元随机森林算法的土壤水分重建模型，研发了2002-2020年全球时空连续地表土壤水分数据集。利用国际土壤水分网络站点和长期农业生态系统研究的观测网络的地面观测数据作为参考，对构建的数据集进行了精度评估，表明重建后的时空连续地表土壤水分无偏均方根误差（ubRMSE）为 0.051 m3/m3。本数据集时间分辨率为逐日，空间分辨率为36km，时间跨度为2002年-2020年，空间范围覆盖全球。数据集保留了NN-SM产品的精度高、时空分布格局可靠等特点，同时具有时空连续覆盖的优势，适合进一步应用于全球土壤水分分析、地表水文过程、地气能量和水交换等研究。