全球水循环数据库V1.1

该数据库包含4套数据集：（1）全球陆地实际蒸散发数据集，采用三种广泛使用的基于模型的蒸散发数据集，包括ERA5，MERRA2和GLDAS2-Noah再分析数据，使用变异系数选取具有高一致性的融合区域，基于可靠性集合平均法融合获得了空间分辨率为0.25°的长序列（1980-2017年）全球逐日蒸散发产品（REA ET）。融合产品很好地捕捉了不同地区的蒸散发趋势，在所有植被覆盖情景下表现良好。包含变量E，代表陆地实际蒸散发，经度范围为-179.875E~179.875E，纬度范围为-59.875N~89.875N。（2）中国区域多模式融合表层土壤湿度数据集（1850-2100），表层7cm土壤湿度月值数据，历史时期1850-2014，未来时期2015-2100（包含四个不同共享社会经济路径：SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5）该数据基于深度学习方法，以ERA5-Land 表层7cm土壤湿度数据为参考，融合降尺度25个CMIP6模式的表层土壤湿度数据。经过评估，融合的土壤湿度产品在准确性和空间分布方面明显优于单个模式和模式的集成平均值。（3）基于AMSR-E和AMSR2数据的全球长时序日尺度土壤水分数据集（1998-2015），空间分辨率0.25°。基于一种最大化时间相关性的LPRM融合算法，融合了6套卫星遥感数据生成全球土壤湿度数据。（4）全球降水测量数据集（2000-2022），在数据准备阶段下载SMAP（Soil Moisture Active and Passive）和基于观测的数据对全球降水测量数据集进行校正，采用粒子滤波方法将SMAP土壤水分同化成一个简单的水文模型。使用线性、非线性和累积分布函数(CDF)三种拟合方法结合SMAP土壤湿度数据，然后用于校正GPM。