地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。本数据集在全国数据集的基础上，裁切出中国西南地区数据进行共享。
地表土壤水分数据以hdf5存储，文件的名称为“SM_yyyyddd.tif”，其中yyyy代表年，ddd代表Julian日期，比如SM_2005001.h5就代表2005年第一天午夜1:30左右时中国西南地区的地表土壤水分状况。
宋沛林, 张永强. (2022). 中国西南地区1千米分辨率逐日全天气地表土壤水分数据集（2003-2019）. 长江上游科学数据中心,
[Song, P., Zhang, Y. (2022). 1 km resolution daily all weather surface soil moisture data set in Southwest China (2003-2019). Upper Yangtze River Scientific Data Center,
]
(下载引用：
1. 宋沛林, 张永强. (2021). 中国1千米分辨率逐日全天气地表土壤水分数据集（2003-2019）. 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/Hydro.tpdc.271762. CSTR: 18406.11.Hydro.tpdc.271762.( 查看 | Bibtex格式)
2. Song, P., Zhang, Y., Guo, J., Shi, J., Zhao, T., and Tong, B. (2022). A 1 km daily surface soil moisture dataset of enhanced coverage under all-weather conditions over China in 2003–2019, Earth Syst. Sci. Data, 14, 2613–2637, https://doi.org/10.5194/essd-14-2613-2022.( 查看 | Bibtex格式)
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1.中国西南地区基于MODIS MOD11A1的25km地表温度数据产品 (2003-2018)
2.长江上游及西南地区JRA55再分析3小时数据集（1958-2022）
4.中国长江上游地区500m和1kmMOD09GA061 地表反射率数据集（2000-2022）
6.基于ERA5模拟的25km年尺度地表温度产品数据集 (1998-2020)
7.基于BESS模拟的5km光合有效辐射产品数据集 (2002-2021)
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