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TERRA-MODIS Global Photosynthesis Dataset|光合作用数据集|碳循环数据集
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该数据集提供了全球范围内的光合作用数据，主要基于TERRA卫星上的MODIS传感器观测。数据包括植被指数、光合有效辐射吸收比率（FPAR）、净初级生产力（NPP）等指标，用于研究全球植被的光合作用过程和碳循环。
提供机构：
lpdaac.usgs.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
TERRA-MODIS全球光合作用数据集的构建基于MODIS卫星遥感数据，通过整合多光谱影像与地面观测数据，采用先进的算法模型，如光能利用率模型（LUE）和光合作用速率模型（P-model），对全球范围内的植被光合作用进行估算。数据处理流程包括数据预处理、光合作用参数提取、空间插值与校正等步骤，确保数据的高精度和全球覆盖。
使用方法
TERRA-MODIS全球光合作用数据集可用于多种研究目的，包括但不限于气候模型验证、生态系统生产力评估、碳循环模拟等。用户可通过NASA的Earthdata平台访问和下载数据，利用GIS软件进行空间分析和可视化。数据集的详细文档和使用指南提供了数据处理和分析的参考，帮助用户高效利用这一宝贵的遥感资源。
背景与挑战
背景概述
TERRA-MODIS全球光合作用数据集是由NASA的TERRA卫星搭载的MODIS传感器采集的，旨在提供全球范围内的光合作用数据。该数据集的创建始于2000年，由NASA的地球观测系统（EOS）项目主导，主要研究人员包括NASA的科学家团队以及全球多个研究机构的合作者。其核心研究问题是如何在全球尺度上监测和量化植物光合作用过程，这对于理解全球碳循环、气候变化以及农业生产具有重要意义。该数据集的发布极大地推动了生态学、气象学和农业科学等领域的研究进展，为全球环境监测和资源管理提供了宝贵的数据支持。
当前挑战
TERRA-MODIS全球光合作用数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，数据集的精度依赖于卫星传感器的分辨率和校准，这要求高精度的数据处理和校正技术。其次，全球范围内的光合作用受到多种环境因素的影响，如气候、土壤和植被类型，这增加了数据分析的复杂性。此外，数据集的更新频率和覆盖范围需要持续的技术支持和资源投入，以确保数据的实时性和全面性。最后，如何将这些高维度的遥感数据与地面观测数据有效结合，以提高模型的预测能力和应用价值，是当前研究中的一个重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
TERRA-MODIS全球光合作用数据集创建于2000年，由NASA的TERRA卫星搭载的MODIS传感器采集数据。该数据集自创建以来，持续进行更新，最新版本的数据涵盖至2022年，确保了数据的时效性和连续性。
重要里程碑
TERRA-MODIS全球光合作用数据集的重要里程碑包括：2002年，首次发布全球尺度上的光合作用估算数据，标志着全球碳循环研究进入新纪元；2010年，数据集引入了高分辨率数据处理技术，显著提升了数据的空间分辨率和精度；2018年，数据集与欧洲空间局的Sentinel-2数据集进行融合，进一步增强了数据的多源性和应用潜力。
当前发展情况
当前，TERRA-MODIS全球光合作用数据集已成为全球气候变化和生态系统研究的重要工具。其高精度和高时空分辨率的数据为全球碳循环模型、气候预测和生态系统管理提供了关键支持。此外，数据集的开放获取政策促进了全球科学家的广泛应用和合作，推动了相关领域的研究进展。未来，随着更多卫星数据的加入和数据处理技术的进步，该数据集将继续在全球环境科学研究中发挥核心作用。
发展历程
- TERRA卫星搭载的MODIS传感器首次发射，为全球植被监测和光合作用研究提供了新的数据源。
- 首次发布基于MODIS数据的全球光合作用估算产品，标志着TERRA-MODIS全球光合作用数据集的初步形成。
- 数据集开始应用于全球气候变化研究，特别是在碳循环和生态系统模型中的应用，显著提升了研究精度。
- 数据集的更新频率和覆盖范围进一步扩大，开始支持全球农业监测和作物产量预测。
- 数据集的算法和模型得到优化，提高了光合作用估算的准确性和时空分辨率。
- 数据集在全球环境变化和可持续发展研究中发挥了重要作用，成为国际合作项目的重要数据支撑。
常用场景
经典使用场景
在生态学与环境科学领域，TERRA-MODIS全球光合作用数据集被广泛用于研究全球植被的光合作用效率。该数据集通过整合MODIS卫星遥感数据，提供了高分辨率的全球光合作用速率信息，使得科学家能够精确分析不同生态系统中的光合作用动态变化。这一数据集的经典使用场景包括全球碳循环模型构建、气候变化对植被生产力的影响评估以及生态系统健康监测等。
解决学术问题
TERRA-MODIS全球光合作用数据集解决了生态学研究中长期存在的全球尺度光合作用监测难题。通过提供高精度的光合作用速率数据，该数据集显著提升了全球碳循环模型的准确性，为气候变化研究提供了关键数据支持。此外，它还为生态系统健康评估提供了量化依据，有助于揭示环境变化对植被生产力的直接影响，从而推动了生态学和环境科学的发展。
实际应用
在实际应用中，TERRA-MODIS全球光合作用数据集被广泛应用于农业管理和自然资源保护。例如，农业科学家利用该数据集监测作物生长状况，优化灌溉和施肥策略，从而提高农业生产效率。同时，环保机构利用这些数据评估森林和草原的健康状况，制定有效的保护措施。此外，该数据集还支持气候变化适应策略的制定，为全球环境保护和可持续发展提供了科学依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在生态学与环境科学领域，TERRA-MODIS全球光合作用数据集已成为研究全球碳循环和气候变化的关键资源。最新研究方向聚焦于利用该数据集的高分辨率光合作用数据，结合机器学习算法，以提高对全球植被动态和碳汇能力的预测精度。此外，研究者们正探索如何将该数据集与其他遥感数据集（如Landsat和Sentinel系列）融合，以增强对复杂生态系统的理解。这些研究不仅有助于提升气候模型的准确性，还为制定有效的环境保护政策提供了科学依据。
相关研究论文
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
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