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全球（逐月/逐年）碳通量数据集（2000-2024）

碳通量数据（如GPP、NEE、RECO）对理解全球碳循环和气候变化至关重要，但现有产品面临挑战：站点分布不均（欧洲和北美密集，亚洲稀疏）、对NEE和RECO的估计不足、以及依赖单一遥感数据。为此，本研究开发了全球碳通量数据集GloFlux，通过融合多源通量网络观测（包括FLUXNET、AmeriFlux、ICOS、JapanFlux2024和HBRFlux）、遥感数据（如SIF和LAI）和气象再分析数据（ERA5-Land），旨在提供高精度、时空连续的全球碳通量产品。GloFlux覆盖2000-2024年，空间分辨率0.1°×0.1°，月时间分辨率，包含GPP（总初级生产力）、NEE（净生态系统交换）和RECO（生态系统呼吸）三个关键变量，为评估植被动态和生态系统响应气候变化提供可靠资源。

数据介绍

1. 数据与方法

数据集整合了多源观测：

通量站点数据：来自全球411个站点（经质量控制），涵盖13种植被功能类型（PFT），如常绿针叶林（ENF）、草地（GRA）和农田（CRO）。站点分布（图1a）显示亚洲区域因纳入JapanFlux2024和HBRFlux（共59个站点）得到增强，缓解了空间偏差。

遥感数据：包括MCD12C1植被分类（年分辨率，0.05°）、MCD15A3H LAI（4天分辨率，500m）和GOSIF SIF（月分辨率，0.05°），SIF能直接反映光合作用。

气候数据：来自ERA5-Land再分析数据集（月分辨率，0.1°），变量包括气温、降水、太阳辐射等，并计算了蒸汽压赤字（VPD）。

模型设计：采用XGBoost机器学习模型，结合迁移学习的两阶段策略：

第一阶段：使用全部站点数据训练基础模型。

第二阶段：按PFT微调模型，保留通用知识并适应不同生态系统的碳响应机制（如热带森林与农田的异质性）。

模型优化包括粒子群算法（PSO）调参和早停法防过拟合，最终生成每个PFT的独立模型。

2. 模型性能评估

站点级验证：使用50个独立站点（未参与训练）评估GloFlux：

整体相关系数高（GPP: 0.84, NEE: 0.66, RECO: 0.80），RMSE低（GPP: 2.24 gC/m²/天, RECO: 1.55 gC/m²/天），优于FLUXCOM、MODIS和EC-LUE等产品（图3）。

分PFT分析：在农田（CRO）、常绿针叶林（ENF）和开放灌丛（OSH）等类型中表现最佳（表4-5），但在木本稀树草原（WSA）等少数类型精度略低。

全球站点相关性地图（图4）显示亚洲区域因新增站点数据，相关性最强（GPP和RECO > 0.8）。

时空模式验证：

空间一致性：GPP空间分布与现有产品高度相关（与FLUXCOM相关系数0.95），热带雨林（如亚马逊）为高值区（图5）。NEE和RECO与FLUXCOM空间模式相似（相关系数分别为0.80和0.94），但GloFlux在干旱区（如中亚）因VPD敏感性显示更强碳源效应（图6-7）。

时间动态：全球GPP年均值120.86 PgC/年（2001-2015），呈上升趋势（与MODIS一致），而FLUXCOM和EC-LUE呈下降趋势（图8）。NEE无明显趋势，RECO增长显著（99.35 PgC/年）。2008和2022年的转折点与LAI、SIF等特征变量下降相关（图9）。

长期趋势：GPP在印度、澳大利亚沿海等区域呈正趋势，与MODIS一致，但与其他产品在热带区存在差异（图10）。

3. 结论与意义

GloFlux通过融合亚洲通量网络和两阶段XGBoost模型，显著提升了碳通量估计的全球代表性和准确性，尤其在亚洲和高产区域（如农田）。数据集在时空模式上与主流产品一致，且变量间相关性更强，为全球碳预算评估、气候模型验证和政策制定提供了可靠基础。未来工作需解决非洲/南美站点稀疏和数据不确定性问题，以进一步优化长期趋势捕捉。

数据信息

内容：包含GPP、NEE、RECO的月/年数据（TIFF格式），以及站点元数据（site_info_train.csv和site_info_test.csv），支持模型复现。

已GPP月数据为例打开：

时空范围：2000年3月至2024年12月（受SIF和LAI数据起始时间限制），月分辨率和年分辨率数据均可用。

空间分辨率：0.1°

空间覆盖：全球陆地区域，排除贫瘠/稀疏植被（BSV）、水体（WAT）、冰雪（SNO）和城市（BRU）。

变量单位：月数据单位为gC/m²/天，年数据为gC/m²/年。

数据组织：以TIFF格式存储，目录结构按变量（GPP、NEE、RECO）和时间层级划分，文件名示例为"map_<年><月>.tif"。

数据容量：23.48GB（数据包内含引用方法和数据来源）

数据获取

数据资源：2000-2024全球逐年/逐月碳通量数据集，包含总初级生产力、净生态系统交换、生态系统呼吸树谷-科研领域树人助学基地https://mp.weixin.qq.com/s/UGH4I-gbkdsnkpgQSoRmCA