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• • 1GEE中的npp数据
  • 2 与其他数据的比较

1GEE中的npp数据

在GEE上查阅npp，可以看到有连个数据集，一个是Terra的，另一个是Aqua的。
我比较了两个的不同，发现Terra是2000-目前的，而Aqua是2002-目前的，都是基于年的数据。
这两者的数据说明是一样的，而且来自于同一个数据集。

描述
MOD17A3HGF 第 6 版产品以 500 米 (m) 像素分辨率提供有关年度净初级生产 (NPP) 的信息。年度 NPP 源自给定年份的所有 8 天净光合作用 (PSN) 产品 (MOD17A2H) 的总和。 PSN 值是总初级生产力 (GPP) 和维持呼吸 (MR) 之差。 MOD17A3HGF 将在每年年底生成，届时整个年度 8 天的OD15A2H 可用。

因此，填充间隙的 MOD17A3HGF 是改进的 MOD17，它根据每个像素的质量控制 (QC) 标签清除了来自 8 天叶面积指数和光合有效辐射分数(LAI/FPAR) 的劣质输入.如果任何 LAI/FPAR 像素不符合质量筛选标准，则通过线性插值确定其值。然而，用户无法近乎实时地获得 MOD17A3HGF，因为它只会在给定年份的年底生成。

但是这里用GEE生成的数据还存在两个问题：
1、在Terra中2000年的数据可能是不完整的。（第一年数据为02_18结尾的而其他的是01_01结尾的。）
2、在Aqua中2002年的数据可能是不完整的。（第一年的数据为07_04结尾的而其他数据则是01_01结尾的）

2 与其他数据的比较

当然对于npp数据有很多数据来源，刚刚在GEE中的数据是基于modies的。但其实有很多数据来源的npp数据，那么哪一个好些呢？这个需要我们探讨。在此，我找了一些我能找到的npp数据。
我找的数据：陈永喆, 冯晓明, 田汉勤, 武旭同, 高镇, 冯宇, 朴世龙, 吕楠, 潘乃青, 傅伯杰. (2021). 气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）. 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/Ecolo.tpdc.271667. CSTR: 18406.11.Ecolo.tpdc.271667.
这个数据可以直接在（https://www.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/515d3a4d-fb66-4b56-9851-35622bac9576/）下载。
我在GEE上下载了几年的数据，同时拿它这里的数据做了一个比较，但同样的数据GEE上算出的数据和国家青藏高原科学数据中心差了很多。见下图。

我在想为什么会这样？于是我查了青高所数据所在的文献，找到了它的附件。下面是文章（1. Chen, Y., Feng, X., Tian, H., Wu, X., Gao, Z., Feng, Y., Piao, S., Lv, N., Pan, N., & Fu, B. (2021). Accelerated increase in vegetation carbon sequestration in China after 2010: A turning point resulting from climate and human interaction. Global Change Biology, 00, 1– 17. https://doi.org/10.1111/gcb.15854( 查看 | Bibtex格式)）的附件对应npp的内容。


它这个数据集比较的是全球生态系统与环境观测分析研究合作(GEOARC)和资源环境科学数据中心（RESDC）比较的结果，这里的结果的斜率都是0.7、0.8了。所有我觉得青高所的效果并不是很好，建议用GEE算出的结果。

后续准备做
1、GEE的年npp数据对应第一年的数据能不能用
2、青高所数据和GEE生成的modies数据比较