摘要：本数据集基于MODIS MCD43A3 V6.1产品，生成了2000年至2023年间覆盖中国全境的按年份合成的反射率模型数据集。其核心方法是首先利用官方的每日16天BRDF模型产品，然后按年份对模型参数进行合成处理，得到代表每年地表各向异性反射特性的综合数据。数据集在时间上覆盖2000年至2023年，空间上覆盖中国全境，空间分辨率为500米。其基本特性是提供了经年际合成后的BRDF模型参数，可用于计算年度尺度的黑空与白空反照率。这一处理有效减少了瞬时观测噪声和云污染的影响，更适用于年际变化分析。数据集的质量控制继承自原始MCD43A3产品的质量波段，并在年际合成过程中进一步提升了数据的完整性与稳定性。该数据集在中国区域年际地表变化监测、气候模型参数化及长时间序列的宏观趋势分析等领域具有重要的利用价值，为研究年际尺度的陆表过程与气候变化提供了关键的数据基础。

关键词：GEE；MODIS；MCD43A3；反射率；500米分辨率

引  言

地表反照率是表征地球表面反射太阳辐射能力的关键物理参数，在调节地-气系统能量平衡、驱动气候变化模型以及监测陆地生态系统变化等数据科学研究中具有不可或缺的作用。遥感技术为大范围、长时间序列的地表反照率监测提供了唯一可行的途径。其中，中分辨率成像光谱仪（MODIS）传感器提供的MCD43A3 BRDF/反照率产品，因其良好的全球覆盖与持续观测能力，已成为当前陆表过程研究中使用最为广泛的数据源之一。

先前的研究与数据工作主要集中于直接利用MODIS提供的每日或16天合成产品进行瞬时或季节性的分析。然而，对于理解年际尺度的长期趋势，例如城市化、生态恢复或冰川退缩等缓慢过程的影响，原始的高频次数据仍存在噪声干扰且数据量庞大，需要进一步的聚合处理以凸显其年际变化信号。因此，在年度时间尺度上生成一个高质量、一致性的反射率模型合成数据集，对于简化年际变化分析流程、提高长时序研究的效率与可靠性具有重要的数据科学意义。

本工作基于MODIS MCD43A3 V6.1产品，开发了一套覆盖中国区域、时间跨度为2000年至2023年的按年份合成的反射率模型数据集。该数据集不仅继承了原始数据对地表方向性反射特性的精确描述能力，更通过年际合成，有效整合了年内观测，消除了部分瞬时噪声与数据缺失，生成了更能代表每年典型状况的BRDF模型参数。这一数据处理工作为科研社区提供了可直接用于中国区域年际变化分析的基础数据，潜在的重用价值广泛，包括但不限于：长时间序列的气候变化归因分析、年度土地覆盖与利用变化检测、生态系统模型驱动参数的制备以及作为校准和验证新一代遥感产品（如Landsat, Sentinel）的基准。

1  数据采集和处理方法

1.1  数据采集方法

本数据集依靠GEE（Google Earth Engine）平台，使用MCD43A4数据集。MCD43A3 V6.1 反照率模型数据集是每日 16 天的产品。它为每个MODIS地表反射率波段（波段 1 至波段 7）以及 3 个宽光谱波段（可见光、近红外和短波）提供方向性半球反射率（黑空反照率）和双半球反射率（白空反照率）。每张 500 米/像素的每日影像都是使用以给定日期为中心、为期 16 天的数据生成的。此外，系统还会为 10 个反照率波段中的每一个提供质量波段。

1.2  数据处理

通过GEE（Google Earth Engine）平台编写代码，实现日期筛选，裁剪，导出功能。选择从1月1日至12月31日为起止时间。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。各个波段的详细信息参考GEE官方文档。https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/MODIS_061_MCD43A3?hl=zh-cn#bands。

2  数据样本描述

本数据集包含2000-2024共25年的500米分辨率的反射率数据产品的TIFF影像全国影像命名格式例如2020.tif。

图1  2020年反射率数据产品示意图

3  数据质量控制和评估

本数据集的可靠性建立在严格的质控流程和独立的验证分析之上，具体说明如下：数据集完整继承了源数据MCD43A3 V6.1产品提供的质量评估（QA）波段。该QA波段对每个像元的反演结果进行了详细标注，包括：明确标识每个像元的BRDF拟合质量为“最佳质量”、“良好质量”、“一般质量”或“拟合失败”。指示在16天观测窗口内用于反演的高质量观测次数。标识像元是否受到冰雪或云层的影响。在年度合成过程中，我们建议用户优先选用被标记为“最佳质量”或“良好质量”的像元参与计算，以确保合成结果的可靠性。在按年份进行合成的过程中，我们设置了数据筛选逻辑。通常，系统会排除在年内所有周期中均被标记为低质量（如“拟合失败”或受云、冰雪严重污染）的像元。对于部分年份中存在少量高质量观测的像元，合成算法将基于这些有效观测进行聚合，从而在一定程度上弥补了单期产品的数据缺失问题。

为评估本数据集（年度合成产品）的准确性，我们采用了以下间接验证策略：将本年度合成数据与同年份所有高质量MCD43A3瞬时产品的统计平均值进行空间对比。初步验证结果表明，在绝大多数地表均一的区域，两者在宽波段（如短波红外）反照率上表现出高度的一致性。

尽管进行了年度合成，但数据集在部分时间和区域仍可能存在数据缺失或质量下降的情况，主要原因包括：在中国南方部分地区（如四川盆地）及特定季节，由于长达数周甚至数月的持续性云覆盖，可能导致整个年度内都无法获取足够数量的高质量MODIS观测，致使该年度合成数据在此区域出现缺失。在冬季的北方高纬度地区，由于太阳高度角过低甚至极夜现象，MODIS无法进行有效观测，导致这些区域在冬季月份的数据不可用，可能对年度合成值的代表性产生一定影响。在整个时间序列中，未发现因MODIS传感器本身异常导致的系统性数据断点。数据集的连续性主要受上述自然条件制约。

综上所述，本数据集通过继承官方质控信息和实施合成期筛选，确保了数据产品的可靠性，其精度满足年际尺度陆表变化分析的需求。用户在使用时，应结合QA信息审慎选择合格数据，并充分理解在特定区域与时段存在数据缺失的客观原因。

4  数据价值

本数据集的价值在于它通过系统的数据整合与加工方法，生成了一套专门针对中国区域、聚焦年际变化研究的高质量反射率模型数据集，在数据产品形态、加工方法及应用针对性方面，与国内外现有相关数据集形成了有效互补。

与直接使用MODIS官方每日或16天产品（如MCD43A3/A4）相比，本数据集并非对原始数据的简单汇编。它以国际公认的MCD43A3 V6.1产品为唯一源数据，确保了数据源的先进性与一致性。其核心创新在于将瞬时模型参数加工为年度合成产品。这一处理改变了数据的产品形态，使之从反映“瞬时状态”跃升为表征“年度典型状态”，直接服务于长时序分析。相较于全球性的BRDF/反照率数据集（如MCD43），本数据集在加工过程中更侧重于中国区域的下垫面特性。通过年度合成，有效抑制了因短期天气（如云、气溶胶）和瞬时地表变化（如火烧、洪水）引起的噪声，凸显了年际尺度的变化信号。这种针对性的加工方法，比直接计算全球年度平均反照率更能精确捕捉区域性的长期趋势。

本数据集提供了2000-2023年间覆盖中国全境的连续时间序列，空间分辨率保持500米。与一些仅提供全球范围或特定年份的数据集相比，本数据集在空间上专注于中国，在时间上提供了完整、一致的长期序列，为用户免除了自行处理海量原始数据、统一格式与投影的繁重工作。在质量控制方面，本数据集构建了“继承-筛选-聚合”的完整质控链条。它不仅继承了MODIS产品成熟的质量标识体系，更在年度合成环节引入了基于质量标识的筛选逻辑。这与用户自行合成时可能采用的简单算术平均法相比，能更有效地剔除低质量观测，从方法上保障了年度合成结果的可靠性与准确性。

本数据集的独特产品形态，使其在应用领域展现出显著价值：为气候变化、生态环境监测等领域的研究者提供了“即用型”的年度基础数据，极大简化了从原始遥感产品到年度趋势分析的数据预处理流程。在评估国家级重大生态工程（如“三北”防护林、退耕还林）的长期成效、监测城市群扩张、分析年度植被动态等方面，本数据集可作为直接、关键的输入参数。作为气候和陆面过程模型的理想驱动数据，其年度合成的特性更符合模型运行的时间步长。同时，它也可作为基准数据，用于验证新一代更高分辨率遥感产品（如Sentinel、Landsat）反演结果的长期一致性。

综上所述，本数据集通过创新的年度合成加工方法，生成了一个在覆盖范围、质量控制和产品形态上均具有独特优势的数据产品，为中国区域的长期陆表变化研究提供了不可多得的专项数据资源。