【数据分享】全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003-2018）

摘要

     全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003-2018）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，融入9个微波遥感反演土壤水分影响因子，采用神经网络计算方法研发完成。数据空间分辨率是0.1°，时间分辨率为旬，时长为16年。该数据集采取.MDD数据格式存储，每年1个数据文件（共16个数据文件）。出版时，每4年的数据压缩成1个数据文件，共4个压缩文件。为了便于用户使用，本数据集出版也采用了惯用的.tif格式。.tif 格式数据每旬1个文件，共576个数据文件。出版时，压缩成4个数据文件。此外，数据集还包括验证点数据和11个参考数据集列表。数据集的数据量为21.7 GB（压缩为10个文件，4.04 GB）。本数据集是在预出版（Pangaea）基础上修改完成， 数据论文发表在Earth System Science Data. 数据集正式出版的补充论文拟发表于《全球变化数据学报（中英文）》。

Part1数据引用方式

陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰. 全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003-2018）[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2021. https://doi.org/10.3974/geodb.2021.02.01.V1.

Part2关联论文

Chen, Y., Feng, X., Fu, B. An improved global remote-sensing-based surface soil moisture (RSSSM) dataset covering 2003–2018 [J]. Earth System Science Data, 2021, 13(1): 1–31. DOI: 10.5194/essd-13-63-2021.

Part3参考文献

[1] Albergel, C., Rüdiger, C., Pellarin, T., et al. From near-surface to root-zone soil moisture using an exponential filter: an assessment of the method based on in-situ observations and model simulations [J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2008, 12(6): 1323-1337. DOI: 10.5194/hess-12-1323-2008.
[2] Fujii, H., Koike, T., Imaoka, K. Improvement of the AMSR-E algorithm for soil moisture estimation by introducing a fractional vegetation coverage dataset derived from MODIS data [J]. Journal of the Remote Sensing Society of Japan, 2009, 29(1):282-292. DOI: 10.11440/rssj.29.282.
 [3] Fernandez-Moran, R., Al-Yaari, A., Mialon, A., et al. SMOS-IC: An alternative SMOS soil moisture and vegetation optical depth product [J]. Remote Sensing, 2017, 9(5): 457. DOI: 10.3390/rs9050457.
[4] Yang, H., Weng, F., Lv, L., et al. The FengYun-3 microwave radiation imager on-orbit verification [J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2011, 49(11): 4552-4560. DOI: 10.1109/TGRS.2011.2148200.
[5] Baret, F., Weiss, M., Lacaze, R., et al. GEOV1: LAI, FAPAR essential climate variables and FCOVER global time series capitalizing over existing products. Part1: Principles of development and production [J]. Remote Sensing of Environment, 2013, 137: 299-309. DOI: 10.1016/j.rse.2012.12.027.
[6] Hoffmann, L., Günther, G., Li, D., et al. From ERA-Interim to ERA5: the considerable impact of ECMWF's next-generation reanalysis on Lagrangian transport simulations [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2019, 19: 3097-3124. DOI: 10.5194/acp-19-3097-2019.
 [7] Gruber, A., Scanlon, T., Schalie, R. V. D., et al. Evolution of the ESA CCI soil moisture climate data records and their underlying merging methodology [J]. Earth System Science Data, 2019, 11(2): 717-739. DOI: 10.5194/essd-11-717-2019.
 [8] Dorigo, W. A., Wagner, W., Hohensinn, R., et al. The international soil moisture network: a data hosting facility for global in situ soil moisture measurements [J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2011, 15(5): 1675-1698. DOI: 10.5194/hess-15-1675-2011.

Part4数据获取方式

方式一：转发本次数据文章到朋友圈，全部公开可见并集赞15个，保留2小时

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InVEST模型实践技术应用及论文写作 

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     白杨老师：长期从事生态系统结构-格局-过程-功能-服务的变化与响应关系等研究工作；重点围绕生物多样性、生态系统服务与价值等，构建生物地球化学模型和评价指标体系，为城市、区域和自然保护区的可持续发展和生态环境建设提供理论、方法与途径，发表多篇SCI论文。

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2

陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化 

INTRODUCE

     徐老师（副教授），长期从事定量遥感、遥感数据同化、地表水热通量转化等相关领域的研究，发表多篇相关领域核心期刊论文，具有丰富的实践技术经验。

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3

环境土壤物理Hydrus1D2D3D模型实践应用

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    长期利用Hydrus从事环境土壤物理学和土壤修复研究工作。发表SCI/EI论文30余篇，独立编写Hydrus模型专著1部。主持国家自然科学基金等各类纵向科研项目9项。

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4

环境土壤物理HYDRUS2D/3D模型实践应用

INTRODUCE

     长期利用Hydrus从事环境土壤物理学和土壤修复研究工作。发表SCI/EI论文30余篇，独立编写Hydrus模型专著1部。主持国家自然科学基金等各类纵向科研项目9项。

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5

高光谱遥感数值建模

INTRODUCE

     张东辉老师，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事高光谱遥感技术与应用研究，主持多项国家级科研项目，编写著作2部，第一作者发表科研论文20余篇。对高光谱遥感的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ENVI、R语言和Unscrambler等分析工具，具有丰富的科研及地表水体、植被、土壤、岩矿和人工目标提取经验。

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6

Biome-BGC生态系统模型

INTRODUCE

     胡中民老师（教授）：来自相关科研院所专家，主讲教师拥有丰富的科研及教学经验，长期从事生态系统陆面模型研究。以第一作者和通讯作者发表SCI论文16篇，其中8篇发表于所在领域的顶级学术期刊。

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7

R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用

INTRODUCE

    肖博士，来自重点高校，拥有丰富的科研和教学经验，具有资深的技术底蕴和专业背景，且长期从事作物生长模型、智慧农业、农业信息化、作物模型与遥感、GIS的结合方面的研究工作。

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8

【SWH】陆地生态系统蒸散模拟

INTRODUCE

     胡中民老师（教授）：在国内研究机构长期从事陆地生态系统蒸散以及生态系统碳水循环的理论与应用研究，主持国家自然科学基金项目，国家重点研发项目课题等10余项。以第一或通讯作者在Global Change Biology, Agriculture and Forest Meteorology, Journal of Hydrology, Journal of Climate等前沿SCI刊物发表论文20余篇。

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9

CLM陆面过程模式

INTRODUCE

     主讲专家来自中国科研院所、重点高校，长期从事CLM模式、气象水文地质灾害预报及数值模式研发工作。具有丰富科研经验，已发表多篇论文及相关专著。

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