Nature Scientific Data: Глобальный непрерывный с заполненными пробелами набор данных MODIS о температуре поверхности суши
Спутниковые данные о температуре поверхности Земли (Land Surface Temperature, LST) имеют жизненно важное значение для климатологических и экологических исследований. Однако наборы данных LST не являются непрерывными во времени и пространстве, главным образом из-за облачности. Здесь скомбинированы LST с температурами, смоделированными в Системе прогнозирования климата версии 2 (CFSv2), для получения глобального набора данных LST с непрерывным заполнением пробелов с пространственным разрешением 1 км. Временной анализ Фурье используется для определения сезонности (климатологии) на поэлементной (пиксел за пикселем) основе для температур LST и CFSv2. Пробелы заполняются путём добавления температурной аномалии из CFSv2 к климатологической LST. Точность оценивается в девяти регионах земного шара с использованием LST без облачности (средние значения: R2 = 0,93, среднеквадратичная ошибка (RMSE) = 2,7°C, средняя абсолютная ошибка (MAE) = 2,1°C). Предоставленный набор данных содержит дневное, ночное и дневное среднее значение LST для Восточного Средиземноморья. Предоставлены код Google Earth Engine и веб-приложение, которое генерирует LST с заполнением пробелов в любой части мира, наряду с пиксельной оценкой данных с точки зрения MAE, RMSE и коэффициента корреляции R.
