【数据分享】GLASS全球蒸散数据（1982-2018）免费下载

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摘要

  GLASS全球蒸散数据利用贝叶斯平均方法集合传统的五种潜热通量算法(MODIS算法、改进的PM、PT-JPL、MS-PT以及半经验彭曼算法)，通过全球240个通量站点观测数据作为参考值来确定每种算法的权重值，降低单一算法的不确定性，实现估算全球陆表潜热通量。

GLASS ET产品特点：

(1)率先基于算法集合的理念，集成多种算法生成了GLASS ET产品，降低了单一算法的不确定性，保证了产品的精度和质量。

(2)GLASS ET产品具有长时间序列(1981-2018)、高时空分辨率、时空连续高精度的特色，比现有ET产品具有一定优势。

Part1数据介绍

原始数据：

马里兰大学GLASS网站

范围：全球

空间分辨率：0.05deg

时间分辨率：8d

时间范围：1981-2018

数据来源：http://www.glass.umd.edu/

Part2数据制作方法

     GLASS蒸散产品利用贝叶斯方法集合传统的五种潜热通量算法（MOD16算法、改进的PM、PT-JPL、MS-PT以及半经验彭曼算法），通过全球240个通量站点观测数据作为参考值来确定每种算法的权重值，估算全球陆表潜热通量。

Part3参考文献

1. 梁顺林等.全球变化遥感产品的生产与应用, 科学出版社，2017. ISBN：9787030508072

2. Yao Yunjun, Liang Shunlin, et al. Bayesian multimodel estimation of global terrestrial latent heat flux from eddy covariance, meteorological, and satellite observations. Journal of Geophysical Research. 2014, 119(8): 4521-4545.

3. Yao Yunjun, Liang Shunlin, et al. A satellite-based hybrid algorithm to determine the Priestley-Taylor parameter for global terrestrial latent heat flux estimation across multiple biomes. Remote Sensing of Environment. 2015, 165(165): 216-233.

4. Yao Yunjun, Liang Shunlin, et al. Improving global terrestrial evapotranspiration estimation using support vector machineby integrating three process-based algorithms. Agricultural and Forest Meteorology. 2017, 55-74.

5. Guo Xiaozheng, Yao Yunjun, et al. Discrepancies in the Simulated Global Terrestrial Latent Heat Flux from GLASS and MERRA-2 Surface Net Radiation Products. Remote Sensing. 2020, 12: 2763.

Part4数据获取方式

方式一：将推文分享至朋友圈，附文“推荐这个科研技术资源公众号”，集赞15个并保留2小时

方式二：转发相关科研技术交流群（＞50人）保留10分钟

两种方式任选其一

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