中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2024）
- 时间分辨率：日
- 空间分辨率：100m - 1km
- 共享方式：开放获取
- 数据大小：474.31 GB
- 数据时间范围：2000-01-01 — 2024-12-31
- 元数据更新时间：2025-05-31
数据集摘要
青藏高原是全球气候变化的敏感区域。地表温度（Land Surface Temperature, LST）作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气象气候、水文、生态等领域的研究中。青藏高原的陆地-大气相互作用等研究，迫切需要较长时间序列和较高时空分辨率的全天候地表温度数据集。然而，该区域较为频繁的云覆盖特征，使现有卫星热红外遥感地表温度数据集的使用受到较大的局限。 相较于2019年发布的前一个版本——中国西部逐日1km空间分辨率全天候地表温度数据集（2003-2018）V1，本数据集（V2）采用了一种新的制备方法，即基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。该方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性。
评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。以MODIS LST为参考值时，该数据集在白天和夜间平均偏差（MBE）分别为-0.28 K和-0.29 K，偏差标准差（STD）分别为1.25 K和1.36 K。基于青藏高原和黑河流域的6个站点实测数据的检验结果表明，晴空条件下，本数据集在白天/夜间与实测LST均具有高度的一致性，其MBE为-0.42~0.25 K/-0.35~0.19 K；均方根误差 （RMSE）为1.03~2.28 K/1.05~2.05 K；非晴空条件下，本数据集在白天/夜间的MBE为-0.55~1.42 K/-0.46~1.27 K；RMSE为2.24~3.87 K/2.03~3.62 K。与V1版本的数据相比，两种全天候地表温度均在空间维度上表现除了空间无缝（即无缺失值）的特性，且在大部分区域内，两种全天候地表温度的空间分布和幅值均与MODIS地表温度高度一致。
然而，在AMSR-E/AMSR2轨道间隙亮温缺失的区域内，V1版本的地表温度产生了低估。TRIMS地表温度与V1版本地表温度在AMSR-E/AMSR2轨道间隙外的质量接近，而在轨道间隙内前者的质量更加可靠。因此，建议用户使用V2版本。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2024年（注：通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐）。
本数据集的空间范围包括青藏高原为核心的我国西部及周边地区（72°E-104°E，20°N-45°N）。因此，本数据集的缩写名为TRIMS LST-TP（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST – Tibetan Plateau），以便用户使用。
数据文件命名方式和使用方法
文件命名：地表温度数据有GEOTIFF和NETCDF两种格式，每个GEOTIFF文件约14MB。不同年份的数据分别存放于以“年”命名的文件夹下， 该年数据按照白天DAY和晚上NIGHT两个文件夹分别存储。具体文件命名方式为“TRIMS_Aqua/TRIMS_Terra+year+DOY+D/N.tif/.nc”，其中DOY代表年积日，D/N代表白天/夜间，如TRIMS_Aqua2020001D.tif/.nc。 数据格式为：整型 使用方式：可直接使用GIS软件或matlab等软件进行读取和后续处理，像元值/100=地表温度值（保留小数点后两位）； 数据分辨率：逐日4次，1 km。 数据时间：对应MODIS像元的瞬时过境时间，具体处理方式详见数据说明文档。 数据集关键参数： （1） 投影方式：Albers equal area （2） 缺失值：统一以0标注
本数据要求的引用方式
数据的引用
周纪, 张晓东, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 张旭. (2019). 中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2024）V2. 国家青藏高原科学数据中心. https://doi.org/10.11888/Meteoro.tpdc.270953. https://cstr.cn/18406.11.Meteoro.tpdc.270953.
Zhou, J., Zhang, X., Tang, W., Ding, L., Ma, J., Zhang, X. (2019). Daily 1-km all-weather land surface temperature dataset for Western China (TRIMS LST-TP; 2000-2024) V2. National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.11888/Meteoro.tpdc.270953. https://cstr.cn/18406.11.Meteoro.tpdc.270953.
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文章的引用
1、Tang, W., Zhou, J., Ma, J., Wang, Z., Ding, L., Zhang, X., and Zhang, X. (2024). TRIMS LST: a daily 1 km all-weather land surface temperature dataset for China's landmass and surrounding areas (2000–2022). Earth Syst. Sci. Data, 16, 387–419, https://doi.org/10.5194/essd-16-387-2024. ( 查看 Bibtex格式 )
2、Zhang, X., Zhou, J., Liang, S., Wang, D. (2021). A practical reanalysis data and thermal infrared remote sensing data merging (RTM) method for reconstruction of a 1-km all-weather land surface temperature. Remote Sensing of Environment, 260, 112437. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112437. ( 查看 Bibtex格式 )
3、Zhang, X., Zhou, J., Göttsche, F., Zhan, W., Liu, S., & Cao, R. (2019). A Method Based on Temporal Component Decomposition for Estimating 1-km All-Weather Land Surface Temperature by Merging Satellite Thermal Infrared and Passive Microwave Observations. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57, 4670–4691. https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2892417 ( 查看 下载 Bibtex格式 )
4、Zhou, J., Zhang, X., Zhan, W., Göttsche, F.-M., Liu, S., Olesen, F.-S., Hu, W., & Dai, F. (2017). A thermal sampling depth correction method for land surface temperature estimation from satellite passive microwave observation over barren land. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55, 4743–4756. https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2698828 ( 查看 下载 Bibtex格式 )