Large contribution of antecedent climate to ecosystem productivity anomalies
收藏DataCite Commons2025-08-19 更新2025-09-08 收录
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This dataset provides global weekly gross primary productivity (GPP) estimates derived from in-situ eddy covariance data through a data-driven approach. We employ an interpretable machine learning framework to predict GPP dynamics based on meteorological and static variables.<b>Data format:</b> GeoTIFF (.tif)<br><b>Spatial extent:</b> 90°S–90°N, 180°W–180°E<br><b>Temporal coverage:</b> 1980–2022<br><b>Unit:</b> gC m⁻² d⁻¹
本数据集提供基于数据驱动方法、由原位涡度协方差观测数据推导得到的全球总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）周度估算结果。我们采用可解释机器学习框架，基于气象变量与静态变量对总初级生产力的动态变化进行预测。<br><b>数据格式：</b>GeoTIFF（.tif）<br><b>空间覆盖范围：</b>南纬90°至北纬90°，西经180°至东经180°<br><b>时间覆盖范围：</b>1980年至2022年<br><b>单位：</b>gC m⁻² d⁻¹
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2025-08-19
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