1数据采集和处理方法1.1数据采集方法本数据集依靠GEEGoogle Earth Engine平台使用MOD11A2数据集。MOD11A2中的每个像素值都是在 8 天内收集的所有相应MOD11A1 LST像素的简单平均值。MOD11A2会对所有每日LST值进行简单的平均处理而不会对特定质量检查位进行任何过滤。每个MOD11A2质量检查值均根据任何给定像素的大多数输入每日质量检查值而设置。之所以选择 8 天的合成周期是因为Terra和Aqua平台的确切地面轨道重复周期是该周期的两倍。此产品中包含日间和夜间地表温度波段及其质量指标 (QC) 图层以及MODIS波段 31 和 32 以及 8 个观测图层。1.2 数据处理通过GEEGoogle Earth Engine平台编写代码实现日期筛选裁剪导出功能。选取每月1日至每月最后一日作为起止时间。通过上传的矢量边界筛选影像范围。并逐月导出至谷歌云空间。投影统一采用WGS84投影。实际值需乘0.02。单位为K。2数据样本描述本数据集包含2000-2026共27年的1000米分辨率的LST的TIFF影像全国影像命名格式例如MOD11A2_LST_Day_mean_09_2024.tif。代表由日数据平均值合成的2024年9月份LST数据。3数据质量控制和评估本数据集的质量控制严格遵循原始MOD11A2产品的质量评估QC波段在月度平均值合成过程中优先采用高质量像元并对因云覆盖等导致的潜在误差像元进行了标识确保了数据的可靠性。对于连续性问题平均值合成法有效减少了数据缺失但仍存在因整月无有效观测导致的个别像元数据空缺已在最终产品中以“NoData”明确标识供用户甄别。4数据价值本数据集的价值在于其针对中国区域通过专项的平均值合成方法将标准的全球MODIS地表温度产品MOD11A2加工成一个可直接用于极端高温事件分析的、覆盖范围完整且时间跨度长达27年2000-2026年的专题月度序列相较于原始数据或其他区域性子集本数据集在加工方法上强调了极端热胁迫的指示意义在覆盖范围上保证了国家尺度的长期一致性从而在城市化热环境监测、干旱评估、生态系统脆弱性研究等领域具有更直接、更高效的重用价值。
