全国逐年地表潜在蒸散发(PET)数据集

        全国500米逐年蒸散量(PET)数据集是基于MODIS表蒸散发每8天500米数据产品(MOD16A2)计算获取的年度数据。该数据集的时间范围为2000年至2023年,空间分辨率为500米。

       蒸散量数据在生态学和农业科学中有着广泛的应用。例如,它可以用于评估生态系统的水分平衡、监测植被生长状况以及优化农业灌溉管理。通过分析蒸散量数据,可以更好地理解地表碳循环过程,评估陆地生态系统的可持续发展能力。

      该数据集主要以tiff的格式存储,数据时间为2023年,空间分辨率为500M。

### 适用于散发反演的 MODIS 数据类型 在散发反演的研究中,MODIS 数据因其高时间分辨率和全球覆盖的特点而被广泛应用于地表能量平衡计算以及相关模型输入参数的提取。以下是常用的 MODIS 数据类型及其用途: #### 1. 地表反射率 (MOD09GA/MYD09GA 和 MOD09Q1/MYD09Q1) 这些产品提供了地表反射率数据,可用于估算植被指数(如 NDVI 和 EVI),从而反映地表植被覆盖率的变化情况。NDVI 是许多散发模型中的重要变量之一,能够间接表示植物生长状态和水分需求状况[^1]。 #### 2. 土地表面温度 (MOD11A1/MYD11A1)地表面温度是 ETWatch 方法以及其他基于物理过程的地表散模型的关键输入因子之一。通过使用分裂窗算法处理 MODIS 波段 31 和波段 32 的亮度温度数据来获取更精确的土地表面温度值[^3]。 #### 3. 叶面积指数与FPAR (MOD15A2H/MOD15A2HGF) 叶面积指数(LAI)反映了单位地面面积上的叶片总面积大小;而 FPAR 表示光合有效辐射吸收比例。两者共同决定了冠层结构特征对于太阳辐射拦截效率的影响程度,在 Penman-Monteith 方程中有直接体现作用[^2]。 #### 4. 汽压亏缺 (MOD07_L2 或其他再分析资料补充) 虽然标准 MODIS 数据集中并不包含大气湿度信息,但是可以通过结合气象站点观测或者再分析数据集得到近似估计值作为输入条件参与最终计算过程中去调整潜在发速率项下的实际贡献份额占比关系。 ```python import numpy as np from pyhdf.SD import SD, SDC def read_modis_lai(file_path): hdf = SD(file_path, SDC.READ) datasets_dict = {} for idx,sds in enumerate(hdf.datasets().keys()): sds_obj=hdf.select(sds) data=sds_obj[:,:].astype(np.float64) scale_factor= getattr(sds_obj,"scale_factor",None) if scale_factor is not None: data *= float(scale_factor) fillvalue=getattr(sds_obj,'_FillValue',None) if fillvalue is not None: invalid=np.where(data==float(fillvalue)) data[invalid]=np.nan datasets_dict[sds]=data return datasets_dict['Lai'] ``` 上述代码片段展示了如何读取并预处理 MODIS LAI 数据的一个简单例子。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

地球资源数据云

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值