地表温度是地球系统中陆地-大气界面的重要参数，与地表辐射和能量平衡密切相关，广泛应用于冰冻圈、气候学、水文学等地球科学的多个领域。地表温度具有时空异质性，通常通过热红外遥感卫星获取大区域范围的地表温度信息。由于受云、雨等天气状况的影响，加之采样频率、传感器故障、反演算法误差等，导致大量的数据缺失，降低了遥感数据产品的可用性。温度年循环模型是填补地表温度时空缺失的一种稳健方法。
当前温度年循环参数多是基于年内不连续数据序列拟合得出，难以反映完整序列下的变化特征。为获取详尽的温度年内变化特征，我们基于最新的EAR5-Land逐时地表温度集，建立一个5参数地表温度年循环模型，采用分布式计算的方式，制备了2000-2023年中国及周边地区地表温度年内循环参数集。
该数据地理范围为3°N–54°N，60°E–136°E，覆盖中国、蒙古、巴基斯坦、阿富汗、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦等29个国家，时间分辨率为年，空间分辨率为1 km和10 km。数据文件格式为GeoTIFF，命名规则为：CSA_skt_APC_[SP1] [SP2] [SP3]_YYYY.tif，其中SP1表示空间分辨率，有10km和1km两种。SP2标识APC模型拟合的参数和评价指标，共7个。APC模型拟合出的参数有5个，分别是A、T0、d、Theta和deltaT。A 为地表温度年变化的振幅（A≥0）。T0为年平均温度（℃）。d为相对于春分日的相位偏移天数。Theta为春分日所对应的日序数。deltaT为残差，其受气候、植被、土壤等条件以及外部干扰。APC模型的评价指标有2个分别是均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）。SP3标识温度数据的类型，共5种，分别是日平均温度、日最高温度、日最低温度、夜间平均温度、白天平均温度，依次用avg、max、min、nighttime和daytime标识。这种大区域范围、多尺度、多变量的参数集可应用于地表温度时空数据集的缺失填补、重建、融合以及气候变化、环境演变等相关研究。
基础数据来源于欧洲中期天气预报中心的ERA5-Land逐时地表温度数据。
数据制备流程主要涉及3主要步骤：(1) 从EAR5数据集中提取日最高温度、日最低温度、白天均温、夜间均温、日均温，并进行数据值域检测，若存在异常，则进行校准；(2) 采用正弦函数，逐网格构建5参数的温度年循环模型，基于蒙脱卡洛模拟的方法，求解模型参数；(3) 将参数带入模型，将重建出的温度序列与原始数据进行对比，采用均方根误差和决定系数进行度量每个年份、每个网格的参数精度。
本数据集随附了数据质量评估文件，按照年份，对每种温度类型的年内循环参数拟合质量进行了评估。用户可查看CSA_skt_APC_[SP1]RMSE[SP3]YYYY.tif 和CSA_skt_APC[SP1] R2 [SP3]_YYYY.tif文件，获取每个网格对应的均方根误差和决定系数。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022YFF07117 | 冰冻圈大数据挖掘分析关键技术及应用 | 国家重点研发计划 |
本作品采用
知识共享署名
4.0 国际许可协议进行许可。
CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB7007.2025
10.12072/ncdc.nieer.db7007.2025
