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。\n
\n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。\n
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_SODskt_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。
", "ds_source": "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。
", "ds_process_way": "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。
", "ds_quality": "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。
", "ds_acq_start_time": "2000-01-01 00:00:00", "ds_acq_end_time": "2023-12-31 00:00:00", "ds_acq_place": "亚洲", "ds_acq_lon_east": 136.0, "ds_acq_lat_south": 3.0, "ds_acq_lon_west": 60.0, "ds_acq_lat_north": 54.0, "ds_acq_alt_low": 2662.0, "ds_acq_alt_high": 6479.0, "ds_share_type": "apply-access", "ds_total_size": 60707519222, "ds_files_count": 1681, "ds_format": "GeoTIFF", "ds_space_res": "1千米，10千米", "ds_time_res": "年", "ds_coordinate": "WGS84", "ds_projection": "GCS_WGS_1984", "ds_thumbnail": "33f116d6-a9b1-4b70-8d19-5d9f059f44db.jpg", "ds_thumb_from": 0, "ds_ref_way": "", "paper_ref_way": "", "ds_ref_instruction": "", "ds_from_station": null, "organization_id": "9de89acc-5714-4927-aba3-ac88067dff8a", "ds_serv_man": "李红星", "ds_serv_phone": "0931-4967592", "ds_serv_mail": "lihongxing@lzb.ac.cn", "doi_value": "", "subject_codes": [ "170", "170.45", "170.4510" ], "quality_level": 3, "publish_time": "2025-11-19 17:32:03", "last_updated": "2025-11-21 10:57:08", "protected": false, "protected_to": null, "lang": "zh", "cstr": "11738.11.NCDC.NIEER.DB7007.2025", "license": null, "i18n": { "en": { "title": "Annual Surface Temperature Cycle Parameter Set for China and Surrounding Regions (2000–2023)", "ds_format": "", "ds_source": "", "ds_quality": "", "ds_ref_way": "", "ds_abstract": "", "ds_time_res": "年", "ds_acq_place": "Asia", "ds_space_res": "1千米，10千米", "ds_projection": "", "ds_process_way": "", "ds_ref_instruction": "" } }, "submit_center_id": "ncdc", "data_level": 0, "license_type": "CC BY 4.0", "ds_topic_tags": [ "地表温度", "中国", "中国周边地区", "年内循环", "参数集", "2000-2023", "温度" ], "ds_subject_tags": [ "地球科学", "地理学", "自然地理学" ], "ds_class_tags": [], "ds_locus_tags": [ "亚洲", "中国", "巴基斯坦", "蒙古", "阿富汗", "塔吉克斯坦", "吉尔斯斯坦", "中巴经济走廊", "一带一路", "黄河流域", "青藏高原", "中亚" ], "ds_time_tags": [ 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023 ], "ds_contributors": [ { "true_name": "赵国辉", "email": "zhgh@lzb.ac.cn", "work_for": "中国科学院西北生态环境资源研究院", "country": "中国" } ], "ds_meta_authors": [ { "true_name": "赵国辉", "email": "zhgh@lzb.ac.cn", "work_for": "中国科学院西北生态环境资源研究院", "country": "中国" } ], "ds_managers": [ { "true_name": "赵国辉", "email": "zhgh@lzb.ac.cn", "work_for": "中国科学院西北生态环境资源研究院", "country": "中国" } ], "category": "冻土" }