本文介绍全球主流植被生产力数据产品——以总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）和净初级生产力（Net primary productivity，NPP）为核心，包括其获取平台的基本信息、数据参数、时空范围与分辨率等，涵盖遥感反演估算、机器学习升尺度、机理生态模型及多源融合综合产品4大类。

作者：疯狂学习GIS | 更新日期：2026 年 05 月 15日

1 整体概览

植被生产力数据是全球碳循环、生态系统功能评估和气候变化研究的核心基础。总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）指单位时间和单位面积上绿色植物通过光合作用所固定的有机碳总量；净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）则进一步扣除植物自养呼吸后剩余的净碳积累量。GPP 和 NPP 共同构成了理解陆地生态系统碳汇能力的关键指标。

GPP 和 NPP 数据按生产方式大致可分为以下几类：

以下表格对本文所有收录数据集进行总体对比，便于快速定位符合研究需求的数据。

2 遥感反演与模型估算产品

2.1 MODIS MOD17A2H / MOD17A3HGF

• 全称：MODIS/Terra Gross Primary Productivity (GPP) 8-Day L4 Global 500m SIN Grid / MODIS/Terra Net Primary Production Gap-Filled Yearly L4 Global 500m SIN Grid
• 数据网站：https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod17.php
• 数据来源：NASA MODIS Land Science Team、NASA LP DAAC（哈佛大学等机构负责处理）
• 时间范围：MOD17A2H：2000 年 2 月 26 日–至今（V6.1）；MOD17A3HGF：2001 年–至今（V6.1）
• 时间分辨率：MOD17A2H：8 天（逐 8 天复合）；MOD17A3HGF：年度（每年一个文件）
• 空间范围：全球
• 空间分辨率：500 m×500 m（MOD17A2H 逐景镶嵌）；1 km（MOD17A3HGF 年值重采样）
• 主要参数：MOD17A2H 包含 GPP（PsnNet，GPP 减去维护性呼吸）和光合光子通量密度（PsnPARsrf）；MOD17A3HGF 包含 GPP 年总量和 NPP 年总量（Gap-Filled 版本填充了质量标志差的数据缺口）
• 数据格式：HDF-EOS / GeoTIFF
• 获取方式：LP DAAC 下载；Google Earth Engine；Python（modisDownload/rgee）；Microsoft Planetary Computer
• 适用场景：全球碳循环研究、植被生产力时空格局分析、生态系统功能评估
• 备注：基于辐射利用效率（RUE）概念，利用 MODIS 获取的光合有效辐射（PAR）和植被覆盖度信息估算 GPP；MOD17A3HGF NPP 由 MOD17A2H 的 8 天 PSN 逐年求和得到；Gap-Filled 版本用上年同期数据填补质量不良的像元

2.2 MUSES GPP/NPP（500m）

• 全称：MUltiscale Satellite remotE Sensing Global Gross and Net Primary Productivity（MUSES 全球植被生产力产品 500m 版本）
• 数据网站：https://muses.bnu.edu.cn/
• 数据来源：北京师范大学（BNU）MUSES 产品研发团队
• 时间范围：8 天合成产品：2000–2019 年；年总量产品：2001–2019 年（年总量 2024 年 12 月发布）
• 时间分辨率：8 天合成；年总量（逐年求和）
• 空间范围：全球
• 空间分辨率：500 m×500 m（SIN 投影）
• 主要参数：GPP（8 天累积，g C/m²/8day）、NPP（8 天累积，g C/m²/8day）
• 数据格式：HDF（8 天产品）；GeoTIFF（年总量）；整数格式栅格
• 获取方式：Zenodo 直接下载（www.geodata.cn 注册免费下载）
• 适用场景：全球植被生产力时空格局分析、中高分辨率碳循环评估、生态系统功能评估
• 备注：MUSES 利用晴空指数（Clearness Index, CI）区分直接辐射和散射辐射对光合效率的不同贡献，改进了传统 LUE 模型；500m 高分辨率可捕捉精细植被结构变化；年总量产品已于 2024 年 12 月发布（覆盖 2001–2019 年）

2.3 MuSyQ GPP/NPP（0.05°）

• 全称：New Global MuSyQ GPP/NPP Remote Sensing Products（MuSyQ 多源协同定量遥感 0.05° 全球 GPP/NPP 产品）
• 数据网站：https://ieeexplore.ieee.org/document/9416851
• 数据来源：北京师范大学（BNU）
• 时间范围：1981 年–2018 年
• 时间分辨率：8 天合成
• 空间范围：全球
• 空间分辨率：0.05°×0.05°（约 5.6 km）
• 主要参数：GPP（8 天，g C/m²/day）；NPP（8 天，g C/m²/day）
• 数据格式：GeoTIFF
• 获取方式：Zenodo 直接下载（逐年 tar.gz 文件，如 GPP1981.tar.gz ~ GPP2018.tar.gz）
• 适用场景：长期 GPP/NPP 趋势重建（1981 年起）、气候变化影响研究、植被碳汇历史变化分析
• 备注：该产品于 2021 年正式发表于 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（Wang et al. 2021），是首个利用 MuSyQ 算法体系生成的全球长时序植被生产力产品；时间覆盖长达 38 年（1981–2018），填补了 MODIS 前时代（2000 年前）全球 GPP/NPP 数据的空白；比例因子 100，单位 g C/m²/day

2.4 GOSIF GPP

• 全称：Global, OCO-2 based Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence GPP（GOSIF GPP，由 GOSIF SIF 驱动 SIF–GPP 经验关系估算的全球 GPP 产品）
• 数据网站：https://globalecology.unh.edu/data/GOSIF-GPP.html
• 数据来源：美国新罕布什尔大学全球生态研究组（Global Ecology Group, University of New Hampshire）
• 时间范围：2000 年–2024 年 12 月（v2，持续更新）
• 时间分辨率：8 天（逐 8 天复合）；月值
• 空间范围：全球
• 空间分辨率：0.05°×0.05°（约 5.5 km）
• 主要参数：GPP（g C/m²/day，包含均值和标准差）
• 数据格式：NetCDF（*.nc*）；GeoTIFF
• 获取方式：UNH 数据仓库直接下载；Google Earth Engine（GEE Community Catalog）
• 适用场景：全球 GPP 时空格局分析、碳循环遥感监测、生态系统生产力趋势评估
• 备注：基于 OCO-2 卫星 SIF 观测，融合 MODIS 植被指数和 MERRA-2 气象数据重建全球 GPP；GPP 由 8 种不同的 SIF–GPP 回归关系集成估算，包含不确定性估计；建议使用均值用于分析，标准差用于不确定性量化

2.5 VPM GPP

• 全称：Global Gross Primary Production from Vegetation Photosynthesis Model
• 数据网站：https://www.nature.com/articles/sdata2017165
• 数据来源：美国俄克拉荷马大学 Xiangming Xiao 团队
• 时间范围：2000 年–2016 年（v1）
• 时间分辨率：8 天 / 月值 / 年值（三种时间分辨率均提供）
• 空间范围：全球
• 空间分辨率：500 m（原始）；0.05°（重采样产品）
• 主要参数：GPP（g C/m²/day）
• 数据格式：NetCDF / HDF
• 获取方式：TPDC 注册免费下载；PANGAEA 下载；USDA Ag Data Commons
• 适用场景：全球植被 GPP 时空动态分析、遥感模型验证、碳循环研究
• 备注：VPM（Vegetation Photosynthesis Model）利用光合有效辐射（PAR）、温度、植被绿度指数（VCI/EVI）等驱动光合电子传输模型；区分 C3/C4 植被；VPM v3.0 已发布于 2025 年（Remote Sensing），纳入站点最适温度等改进

2.6 GLASS GPP/NPP

• 全称：Global LAnd Surface Satellite GPP/NPP Product
• 数据网站：http://glass-product.bnu.edu.cn/
• 数据来源：北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院
• 时间范围：1981 年–2020 年（部分参数持续更新）
• 时间分辨率：8 天 / 月值
• 空间范围：全球
• 空间分辨率：1 km（0.00833°，部分产品）；0.05°（0.05° 产品）
• 主要参数：GPP（总初级生产力）；NPP（净初级生产力）；LST（地表温度）；Albedo（反照率）等 GLASS 全套陆表参量
• 数据格式：HDF
• 获取方式：TPDC 注册免费下载；BNU 下载中心；GLASS@HKUgeography
• 适用场景：全球生态系统生产力监测、陆地碳循环研究、遥感产品验证
• 备注：GLASS 是北京师范大学主持的 863 计划成果，产品涵盖植被指数、LAI、GPP/NPP、地表温度、反照率等多个陆表参数；NPP 基于 GLASS GPP 数据，结合 TRENDY 模型中动态植被模型对植物自养呼吸与 GPP 比值的模拟生成；数据批量下载需联系 geodata@igsnrr.ac.cn

2.7 EC-LUE GPP

• 全称：Improved Estimate of Global Gross Primary Production using Revised EC-LUE Model（修订 EC-LUE 模型的全球 GPP 估算）
• 数据网站：https://essd.copernicus.org/articles/12/2725/2020/
• 数据来源：中山大学 Zheng Yi 团队
• 时间范围：1982 年–2017 年（36 年连续数据）
• 时间分辨率：8 天
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：0.05°×0.05°
• 主要参数：GPP（g C/m²/day）
• 数据格式：HDF
• 获取方式：Figshare 直接下载
• 适用场景：长期 GPP 趋势分析（1982 年起）、植被碳汇能力评估、气候变化影响研究
• 备注：通过修订 EC-LUE 模型生成长时间序列全球 GPP 数据；全球年均GPP约 106.2 ± 2.9 Pg C yr⁻¹；长期趋势显示全球 GPP 以 0.15 Pg C yr⁻¹ 速率增加；该数据集填补了 1982–1999 年 MODIS 前时代 GPP 数据的空白

2.8 NIRv GPP

• 全称：Long-term (1982–2018) Global Gross Primary Production Dataset Based on NIRv（基于植被近红外反射率的全球长时序 GPP 数据集）
• 数据网站：https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142569

• 数据来源：王松含、张永光、居为民等（南京大学）
• 时间范围：1982 年–2018 年
• 时间分辨率：月均
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：0.05°×0.05°
• 主要参数：GPP（g C/m²/day）
• 数据格式：NetCDF（逐年压缩包，每包含全年 12 个月数据）
• 获取方式：Figshare 直接下载；TPDC 注册免费下载
• 适用场景：长期 GPP 趋势监测（1982 年起）、与 SIF 产品对比验证、碳循环历史变化研究
• 备注：NIRv 是植被指数 NDVI 与近红外反射率的乘积，与遥感 SIF（日光诱导叶绿素荧光）高度相关；全球 104 个 FLUXNET 通量站点的验证显示月尺度 R² = 0.71、年尺度 R² = 0.74；比例因子 0.001，填充值 -9999；数据由 Songhan Wang（wangsonghan2@gmail.com）团队发布

3 机器学习升尺度产品

机器学习升尺度方法以 FLUXNET 站点通量观测为”真值”，融合遥感植被指数和气象驱动数据训练随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）等模型，将站点尺度 GPP 估算扩展到全球格点尺度。

3.1 FLUXCOM GPP

• 全称：FLUXCOM Global Land Carbon Fluxes using Machine Learning
• 数据网站：https://fluxcom.org/
• 数据来源：马普生物地球化学研究所（BGC-Jena）、ICOS 碳门户（Carbon Portal）
• 时间范围：RS 产品：2001–2015 年（固定）；RS+METEO 产品：依赖所选气象强迫（ERA5/CRUJRA/WFDEI/GSWP3 等，各有不同覆盖期）
• 时间分辨率：RS 方案：8 天；RS+METEO 方案：逐日
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：RS 方案：0.0833°×0.0833°（约 9 km）；RS+METEO 方案：0.5°×0.5°
• 主要参数：GPP、NEE（净生态系统交换）、TER（总生态系统呼吸）；提供多 ML 方法（RF、ANN、MARS 等）集成成员
• 数据格式：NetCDF
• 获取方式：ICOS Carbon Portal 注册后免费下载；支持直接在线预览
• 适用场景：全球碳循环格局研究、气候变化对生态系统碳汇影响评估、遥感 GPP 产品验证
• 备注：提供 120 个全球网格化产品（RS 方案 9 种 ML 方法 × 多种分区方案；RS+METEO 方案 3 种 ML 方法）；建议使用集成均值产品；RS 方案分辨率更高但不含气象约束，RS+METEO 方案可利用气象数据改善估算但分辨率较低

3.2 GloFlux 全球碳通量数据集

• 全称：Global Carbon Flux Dataset Generated by Fusing Remote Sensing and Multiple Flux Networks Observation（GloFlux，基于遥感与多通量网络融合的全球碳通量数据集）
• 数据网站：https://www.nature.com/articles/s41597-025-05672-8
• 数据来源：中国地质大学（武汉）袁奇旺团队
• 时间范围：2000 年 2 月–2023 年 12 月
• 时间分辨率：月均；提供月度文件和年度文件
• 空间范围：全球陆地（排除稀疏植被、水体、冰雪、城市建筑区）
• 空间分辨率：0.1°×0.1°
• 主要参数：GPP（总初级生产力）、NEE（净生态系统交换）、RECO（生态系统呼吸）；单位：月度 gC/m²/day，年度 gC/m²/year
• 数据格式：GeoTIFF（*.tif*，约 23 GB）；含站点元数据（CSV）
• 获取方式：TPDC 注册免费下载；GitHub 提供模型代码
• 适用场景：全球碳循环格局研究、气候变化对碳汇影响评估、与其他 GPP 产品（FLUXCOM、MODIS、EC-LUE）对比验证
• 备注：基于 XGBoost 和迁移学习两阶段策略构建；第一阶段用全量数据训练基础模型，第二阶段按植被功能类型（PFT）微调；在 50 个独立验证站点上 GPP 的 r=0.84、RMSE=2.24 gC/m²/day，精度优于 FLUXCOM（r=0.81）和 MODIS（r=0.77）；是目前时间覆盖最新的机器学习升尺度 GPP 产品之一（至 2023 年）

4 多源融合与综合产品

4.1 GPP_SUNLIT_SHADED

• 全称：Global Sunlit and Shaded GPP for Vegetation Canopies（全球阴阳叶总初级生产力数据集）
• 数据网站：https://www.nature.com/articles/s41597-022-01309-2
• 数据来源：南京大学周艳莲研究组
• 时间范围：1992 年–2020 年（共 29 年）
• 时间分辨率：8 天复合 / 月值 / 年值（三种时间分辨率均提供）
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：0.05°（约 5.6 km）
• 主要参数：GPP（总 GPP）、GPPsun（阳叶 GPP）、GPPshade（阴叶 GPP）；单位：8 天 gC m⁻² 8day⁻¹（×0.01）、月值 gC m⁻² month⁻¹（×0.1）
• 数据格式：NetCDF（*.nc*）；GEE ImageCollection
• 获取方式：Dryad 直接下载；Google Earth Engine 在线访问
• 适用场景：光合作用机理研究、冠层光合效率分层分析、阴阳叶对 GPP 贡献的长期变化趋势
• 备注：该数据集将 GPP 分解为阳叶GPP（GPPsun）和阴叶GPP（GPPshade），揭示了不同光照条件下植被光合作用的差异；GEE 提供完整的 8 天、月值、年值三套 ImageCollection；数据采用 CC0 公共领域贡献许可

4.2 NESDC BEPS GPP/NPP

• 全称：1981–2019年全球逐日GPP/NPP模拟数据产品（南京大学 BEPS 模型版本）
• 数据网站：http://nesdc.org.cn/sdo/detail?id=612f42ee7e28172cbed3d809
• 数据来源：南京大学居为民、周艳莲研究组
• 时间范围：1981 年–2019 年
• 时间分辨率：逐日
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：约 0.0727°（~8 km）
• 主要参数：GPP（逐日，g C/m²/day）；NPP（逐日）；关联 NEP 数据同期发布
• 数据格式：NetCDF
• 获取方式：国家生态科学数据中心注册后免费下载；支持 API 程序化获取（NESDC 提供 getFileListByResourceId、downloadOneFile、downloadFiles 等接口）
• 适用场景：全球陆地碳通量长期趋势分析、生态系统碳汇能力评估、BEPS 模型应用验证
• 备注：该产品为南京大学居为民、周艳莲团队基于国家重点研发计划生产，数据DOI完整可溯源；可与 NESDC 同期发布的 NEP 数据联合使用；另有 Zenodo 上的 BEPS_v4.11 模型代码可供参考（https://zenodo.org/records/10804469）

4.3 BESS GPP

• 全称：Breathing Earth System Simulator GPP/ET（呼吸地球系统模拟器GPP/蒸散发产品）
• 数据网站：https://www.environment.snu.ac.kr/bessv2
• 数据来源：首尔国立大学（SNU）生态传感 AI 实验室
• 时间范围：1982 年–2019 年
• 时间分辨率：日数据（逐日求和）；月数据（月均值）
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：0.05°×0.05°
• 主要参数：GPP（总初级生产力）、ET（蒸散发）、NEE（净生态系统交换）、TER（总生态系统呼吸）、净辐射（Net radiation）
• 数据格式：NetCDF4
• 获取方式：Google Drive 直接下载
• 适用场景：水-碳耦合研究、全球碳循环分析、生态系统功能评估
• 备注：BESS_v2.0 是耦合大气-冠层辐射转移、光合作用、蒸腾作用和能量平衡的简化过程模型；数据为 Integer 16 格式，缺失值 -9999，使用前需 ×0.01 转换为实际通量值；该版本整合了 30 年卫星观测数据

4.4 PML_V2

• 全称：Penman-Monteith-Leuning Evapotranspiration and Gross Primary Productivity Version 2
• 数据网站：https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.12.031

• 数据来源：澳大利亚 CSIRO（Land and Water）、清华大学
• 时间范围：2002 年 7 月–2023 年（持续更新中）
• 时间分辨率：8 天（逐 8 天复合）
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：500 m×500 m（约 0.0046°）
• 主要参数：GPP（总初级生产力）、ET（总蒸散发）、Ec（植被蒸腾）、Ei（冠层截留蒸发）、Es（土壤蒸发）、ET_water（开阔水面蒸散发）；真实值 = 像素值 × 0.01（scale_factor = 0.01）
• 数据格式：GeoTIFF（逐 8 天 tif 文件，命名为 yyyy-mm-dd.tif）
• 获取方式：TPDC 注册免费下载；Google Earth Engine；香港大学镜像
• 适用场景：全球水-碳耦合研究、植被蒸腾与土壤蒸发分离、陆地水平衡分析、碳循环-水循环交互研究
• 备注：PML_V2 将 Penman-Monteith 方程与植被导度模型耦合，同时估算 GPP 和 ET 的三个组分；被广泛认可为当前精度最高的全球 ET/GPP 产品之一；提供 GPP 和 ET 联合估算，更适合水-碳耦合研究

4.5 VODCA2GPP

• 全称：Vegetation Optical Depth Carbon Assimilation 2 GPP
• 数据网站：https://essd.copernicus.org/articles/14/1063/2022/
• 数据来源：芬兰气象研究所（Finnish Meteorological Institute, FMI）
• 时间范围：1988 年–2020 年
• 时间分辨率：月均
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：0.25°×0.25°
• 主要参数：GPP（g C/m²/month）；提供多卫星 VOD 融合方案的产品不确定性
• 数据格式：NetCDF
• 获取方式：Zenodo 开源免费下载；ESSD 论文补充材料关联下载
• 适用场景：GPP 长期趋势重建（1988 年起）；与光学遥感 GPP 产品互补；碳循环历史变化研究
• 备注：首个利用微波遥感 VOD 数据估算的全球 GPP 产品；微波信号不受云层影响，可在热带等云量丰富区域提供连续观测；时间覆盖超 30 年，是目前时间跨度最长的 GPP 产品之一

4.6 Muengext GPP

• 全称：Muengext GPP Global Dataset（基于 AVHRR NDVI 的全球GPP延长数据集）
• 数据网站：https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.010

• 数据来源：俄亥俄州立大学
• 时间范围：1982 年–2018 年
• 时间分辨率：月均
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：0.5°×0.5°
• 主要参数：GPP（月值，g C/m²/month）
• 数据格式：NetCDF
• 适用场景：长期植被 GPP 重建（1980s 起）、与 MODIS GPP 互补比较、历史碳汇评估
• 备注：利用 AVHRR 长期卫星记录重建了 1982 年以来的全球 GPP 时空格局，时间跨度超过 35 年；基于半机理方法，较纯统计方法有更强的物理基础；分辨率较低（0.5°），适合大尺度分析

4.7 Copernicus CLMS GPP/NPP

• 全称：Copernicus Land Monitoring Service Global GPP and NPP（欧盟哥白尼陆地监测服务全球植被生产力产品）
• 数据网站：https://land.copernicus.eu/en/products/vegetation/gross-primary-production-v1-0-300m
• 数据来源：欧洲环境局（EEA）、哥白尼陆地监测服务（CLMS）
• 时间范围：2023 年–至今（持续更新，定期归档）
• 时间分辨率：10 天合成（每 10 天一个观测值）
• 空间范围：全球
• 空间分辨率：300 m×300 m
• 主要参数：GPP（总初级生产力，g C/m²/10day）；NPP（净初级生产力，g C/m²/10day）
• 数据格式：GeoTIFF / COG（Cloud Optimized GeoTIFF，通过 Copernicus BYOC 机制提供）
• 获取方式：Copernicus Data Space 注册后免费下载；Copernicus Browser 在线访问；S3 API 程序化下载；OData API 访问
• 适用场景：近实时全球植被生产力监测、欧盟碳核算框架、哨兵卫星集成应用
• 备注：Copernicus CLMS 于 2023 年 9 月新增 GPP 和 NPP 两个产品，是当前最新发布的全球植被生产力卫星遥感产品；数据经质量验证（Validated）；支持在线预览和 API 程序化批量获取；适合与 Sentinel-3 系列数据集成分析

4.8 P-model GPP

• 全称：Global P-model GPP Simulation Dataset（P 模型全球总初级生产力模拟数据集，Stocker et al. 2019）
• 数据网站：https://www.nature.com/articles/s41561-019-0318-6
• 数据来源：Benjamin D. Stocker（CREAF, Barcelona）等
• 时间范围：约覆盖 1982–2016 年（具体由 FAPAR3G v2 驱动数据时段决定）
• 时间分辨率：逐日
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：约 0.5°（FAPAR3G v2 驱动输入分辨率，具体见 NetCDF 文件元信息）
• 主要参数：GPP（g C/m²/day）；土壤湿度（soilm）；同时包含站点级 GPP 模拟与全球 NetCDF 输出两套数据
• 数据格式：NetCDF（全球格点，约 40 GB）；CSV（站点级时间序列）
• 获取方式：Zenodo 直接下载（CC BY 4.0 许可，免费开放）
• 适用场景：干旱对 GPP 影响研究（尤其是土壤水分胁迫对光能利用效率的抑制量化）；与卫星遥感 GPP 产品对比；P-model 框架验证
• 备注：该数据集用于支撑 Stocker et al. (2019) 在 Nature Geoscience 发表的研究，核心发现为卫星遥感产品（如 MODIS GPP、VPM、BESS）系统性低估了干旱对陆地初级生产力的影响；P-model 通过耦合土壤水分胁迫函数（fLUE）修正了这一偏差；数据集包含 s0（无土壤水分胁迫）和 s1b（含土壤水分胁迫）两个情景的模拟结果，可直接用于量化干旱影响；因引入 fLUE 机制，该数据在干旱响应研究中具有独特参考价值

4.9 TRAX GPP

• 全称：TRAX GPP – A Global 0.05° Gross Primary Production Dataset from 2001 to 2024
• 数据网站：https://www.nature.com/articles/s41597-026-07046-0
• 数据来源：中国科学院空天信息创新研究院
• 时间范围：2001 年–2024 年
• 时间分辨率：月均
• 空间范围：全球陆地
• 空间分辨率：0.05°×0.05°
• 主要参数：GPP（月均，g C/m²/month）
• 数据格式：NetCDF
• 适用场景：全球 GPP 时空格局分析、碳循环趋势监测、遥感产品对比验证
• 备注：2026 年 4 月发表于 Nature Scientific Data 的最新全球 GPP 产品；覆盖时间至 2024 年，是目前时间覆盖最新的 GPP 数据集之一；采用集成学习方法结合遥感植被指数与气象数据估算GPP

4.10 FAO World maps of climatological NPP

• 全称：World maps of climatological net primary production of biomass（FAO 全球气候态植被净初级生产力地图集）
• 数据网站：http://www.juergen-grieser.de/downloads/NetPrimaryProduction/npp.htm
• 数据来源：联合国粮农组织（FAO）
• 时间范围：1951 年–2000 年（气候态多年平均，无具体年份序列，只有 1951-2000 平均值）
• 时间分辨率：气候态（多年平均，无年际变化）
• 空间范围：全球
• 空间分辨率：0.5°（约 5 arc-minutes，约 5.6 km）
• 主要参数：NPP（气候态年值，kg DM/ha/yr 或 g C/m²/yr，具体单位需查阅元数据）
• 数据格式：GeoTIFF / ASCII Grid（.asc）
• 获取方式：FAO Geonetwork 或 FAO 资源搜索页面直接下载；提供多个气候期平均值的时段选择
• 适用场景：历史气候态 NPP 基准估算、与现代 NPP 产品对比、长时序植被生产力变化参考
• 备注：该数据集是 FAO 基于 Miami 模型发布的全球气候态 NPP 地图，核心方法是 Lieth (1972) 提出的 Miami 模型——利用年平均温度（T）和年降水量（P）两个气候变量估算 NPP；重要提示：此数据集为气候态平均数据（1951-2000 年平均），不含年际变化，仅反映长期平均气候条件下的潜在 NPP 水平，不能用于年际变化分析；适合与 GLASS NPP、MUSES NPP 等现代遥感产品对比，评估历史到现代的 NPP 变化

5 区域高分辨率数据产品

以下数据集覆盖特定区域，以高空间分辨率（30–250 m）见长，适用于精细尺度碳循环研究、农田/林地生产力评估及区域碳汇核算。

5.1 SLOPE GPP（美国 250m 逐日）

• 全称：A Daily, 250m and Real-Time Gross Primary Productivity Product (2000–present) Covering the Contiguous United States（SLOPE GPP，美国本土 250m 逐日GPP实时产品）
• 数据网站：https://essd.copernicus.org/articles/13/281/2021/
• 数据来源：伊利诺伊大学香槟分校 Kaiyu Guan、Chongya Jiang 团队
• 时间范围：2000 年至今（2000–2019 年数据已存档，2020 年后数据向作者申请）
• 时间分辨率：逐日
• 空间范围：美国本土（CONUS）
• 空间分辨率：250 m×250 m
• 主要参数：GPP（逐日，gC/m²/day）；SANIRV（土壤调整NIRv）；PAR（光合有效辐射）；C4作物比例
• 数据格式：GeoTIFF（16位整型，MODIS 正弦投影瓦片）；逐像素不确定性估算
• 获取方式：ORNL DAAC 注册免费下载（需注册账号）；2020 年后数据联系 kaiyuguan@gmail.com / chongyajiang@email.com
• 适用场景：美国区域精细碳循环研究、农田GPP实时监测、高分辨率遥感GPP验证
• 备注：SLOPE（SatelLite Only Photosynthesis Estimation）模型仅依赖卫星观测，无需地面气象输入；两个参数（parsimonious）的简洁模型减少了过拟合风险；在 49 个 AmeriFlux 站点验证 GPP R²=0.85、RMSE=1.63 gC/m²/day；C4 作物（GPP R²=0.94）精度最高，针叶林（R²=0.69）相对较低；提供逐像素日尺度不确定性估算

5.2 Landsat Productivity GPP/NPP（美国 30m）

• 全称：Landsat/MODIS Terrestrial Primary Production for the Conterminous United States（蒙大拿大学 NTSG Landsat/MODIS 美国本土生产力产品）
• 数据网站：https://www.umt.edu/numerical-terradynamic-simulation-group/project/landsat/landsat-productivity.php
• 数据来源：蒙大拿大学数值陆面模拟组（Numerical Terradynamic Simulation Group, NTSG）
• 时间范围：Landsat 产品：1986 年–2021 年（GEE 显示至 2021-12-19）；MODIS 250m 产品：2001 年–2021 年
• 时间分辨率：Landsat 产品：16 天复合 / 年度；MODIS 250m 产品：8 天复合 / 年度
• 空间范围：美国本土（CONUS，48 州 + 华盛顿特区）
• 空间分辨率：Landsat 产品：30 m×30 m；MODIS 250m 产品：250 m×250 m
• 主要参数：GPP（总初级生产力，16 天 / 8 天）；NPP（净初级生产力，年度总量）；提供年度总GPP和NPP估算
• 数据格式：GeoTIFF / HDF；逐年数据文件夹组织
• 获取方式：NTSG 服务器直接下载（FTP/HTTP）；GEE 在线访问（UMT_NTSG_v2_LANDSAT_GPP）
• 适用场景：美国区域精细植被生产力评估（1986 年起）、景观尺度碳循环研究、与 MODIS 250m 产品交叉验证
• 备注：基于 MOD17 算法框架，针对美国本土优化了土地覆盖输入和气象驱动参数；30m 分辨率可捕捉单块农田和林地的精细结构变化；使用 FLUXNET2015 站点数据进行生物群系特异参数优化；GEE 版本数据持续更新（至 2021 年）

5.3 Hi-GLASS GPP v1（中国 30m）

• 全称：A 30-m Gross Primary Production Dataset from 2016 to 2020 in China（Hi-GLASS GPP v1，中国 2016–2020 年 30 米分辨率 GPP 数据集）
• 数据网站：https://www.nature.com/articles/s41597-024-03893-x
• 数据来源：中山大学袁文平团队（林尚荣等）
• 时间范围：2016 年–2020 年（月时间步长，共 60 个月）
• 时间分辨率：月均
• 空间范围：中国全境（22 个一级网格、16,685 个二级分片）
• 空间分辨率：30 m×30 m（Landsat 原始分辨率）
• 主要参数：GPP（月值，gC/m²/month）；QC（数据质量标签，0–3 级，对应云掩膜和插值程度）
• 数据格式：GeoTIFF（正弦投影，比例因子 0.01）；按网格分片组织
• 获取方式：Science Data Bank 直接下载（CC BY-NC-ND 4.0 许可）
• 适用场景：中国区域精细植被生产力评估、农田碳汇核算、高分辨率GPP验证与尺度上推
• 备注：首个整合玉米种植分布图（区分 C3/C4 作物）的 30m GPP 数据集；采用修订 EC-LUE（rEC-LUE）模型，纠正了传统方法将所有农田按 C3 作物计算导致的 GPP 低估；在 42 个通量塔验证月尺度 R²=0.77、RMSE=50.53 gC/m²/month；全国年度总GPP约 6.79–6.97 Pg C yr⁻¹；提供质量标签（0=直接合成，1/2/3=2/4/>4 个月插值）

📌 说明：数据集版本持续迭代，建议访问各平台官网获取最新版本信息。

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