本数据集是基于MODIS遥感数据产品MOD17A3H Version 6和MOD17A3HGF Version 6.1生成的2000年至2024年全球逐年总初级生产力（GPP）数据集，空间分辨率为500米。数据集的生产严格遵循MOD17算法，该算法利用光能利用率模型，以MODIS的叶面积指数/光合有效辐射吸收比例（LAI/FPAR）产品、日气象数据等作为主要输入，估算植被通过光合作用所固定的碳总量。数据集覆盖全球陆地范围，时间跨度为25年，提供了连续、一致的GPP栅格数据。数据经过了标准的质量控制程序，包含质量评估层以识别像元级别的数据可靠性。本数据集对于评估全球及区域植被生产力、研究碳循环动态、监测生态系统对气候变化的响应以及支持环境管理与决策具有重要的科学价值与应用潜力。

本数据集提供了2000年至2024年中国区域500米空间分辨率的逐年植被覆盖度（FVC）产品。数据基于MODIS系列卫星影像，采用像元二分模型并结合辐射定标、大气校正等预处理方法生成。覆盖全国陆地区域，时间跨度为25年，具备时空连续性与一致性。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与遥感影像云噪声处理，可靠性高。本数据集对长时间序列生态环境监测、气候变化研究及可持续发展评价具有重要的支撑价值。

本数据集基于《HJ 1172-2021》国家标准，生成了2000-2024年中国陆域500米分辨率的逐年生态系统质量指数（EQI）。通过反演植被覆盖度、叶面积指数和总初级生产力三个关键参数，并分区、分生态系统类型计算相对密度后合成EQI，最终将生态系统质量划分为优、良、中、低、差五个等级。该数据集时间序列完整、空间覆盖全面、方法规范统一，经过严格质量控制，能够可靠反映近二十五年来中国生态系统质量的宏观时空动态，为生态状况评估、保护成效监测和环境管理决策提供了重要的空间信息支撑。

本数据集提供了2000年至2024年逐年的潜在蒸散发（PET）数据，空间分辨率为500米。数据基于MODIS卫星遥感产品MOD16A2，该产品采用Penman-Monteith方程为核心算法，通过整合MODIS的植被指数、地表反照率以及来自全球再分析资料的大气驱动数据（如温度、湿度、辐射）进行计算。数据集覆盖全球陆表，时间序列完整，以年为单位聚合，便于进行长时间尺度的气候变化、水文循环及生态环境演变研究。数据经过严格的质控处理，剔除了原始MOD16A2产品中的低质量像元，确保了结果的可靠性。本数据集对于评估区域干湿状况、农业水资源规划、干旱监测以及全球变化研究具有重要的科学价值与应用潜力。

本数据集为2000-2024年全球500米空间分辨率逐年平均增强型植被指数（EVI）数据产品。基于MODIS传感器数据，采用经过验证的合成算法计算生成，有效减少了大气噪声和冠层背景影响，相比NDVI更能准确反映高生物量区植被动态。数据覆盖全球陆表，时间跨度为25年，格式为GeoTIFF，采用等经纬度投影（WGS84）。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与平滑修复，一致性良好。本数据集可为长时间序列植被动态监测、气候变化影响评估、生态环境研究及可持续发展目标相关研究提供可靠的数据基础。

本数据集是基于500米空间分辨率的遥感数据，通过逐年平均值合成方法生成的2000–2024年全球叶面积指数（LAI）产品。数据制备主要利用MODIS等卫星遥感资料，采用基于物理辐射传输模型或经验统计关系的反演算法，辅以严格的质量控制流程，包括异常值剔除和一致性检查，以提升数据可靠性。数据集具备年际连续性与全球覆盖特征，适用于植被动态监测、气候变化研究及生态系统建模等领域，为理解陆地植被变化及其环境响应提供了重要的长时间序列数据基础。

本数据集基于500米空间分辨率遥感影像，集成2000年至2024年逐年平均归一化植被指数（NDVI）数据而成。数据制备过程中采用经过大气校正的地表反射率产品，通过标准NDVI计算公式处理生成年度均值，以消除季节波动并凸显植被变化的长期趋势。覆盖全球陆地区域，具备年度时间分辨率和中等空间尺度特征。数据集经过严格的异常值剔除与一致性检验，质量可靠，适用于大尺度植被动态监测、环境变化研究及生态评估等领域，为长期植被变化分析提供了稳定有效的数据基础。

本数据集是基于MODIS遥感数据产品MOD17A3H Version 6和MOD17A3HGF Version 6.1生成的2000年至2024年全球逐年净初级生产力（NPP）数据集，空间分辨率为500米。数据集的生产严格遵循MOD17算法，该算法利用光能利用率模型，以MODIS的叶面积指数/光合有效辐射吸收比例（LAI/FPAR）产品、日气象数据等作为主要输入，估算植被通过光合作用所固定的碳总量。数据集覆盖全球陆地范围，时间跨度为25年，提供了连续、一致的NPP栅格数据。数据经过了标准的质量控制程序，包含质量评估层以识别像元级别的数据可靠性。本数据集对于评估全球及区域植被生产力、研究碳循环动态、监测生态系统对气候变化的响应以及支持环境管理与决策具有重要的科学价值与应用潜力。

本数据集为2000-2025年全球250米空间分辨率逐月最大增强型植被指数（EVI）数据产品。基于MODIS传感器数据，采用经过验证的合成算法计算生成，有效减少了大气噪声和冠层背景影响，相比NDVI更能准确反映高生物量区植被动态。数据覆盖全球陆表，时间跨度为25年，格式为GeoTIFF，采用等经纬度投影（WGS84）。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与平滑修复，一致性良好。本数据集可为长时间序列植被动态监测、气候变化影响评估、生态环境研究及可持续发展目标相关研究提供可靠的数据基础。

本数据集基于250米空间分辨率遥感影像，集成2000年至2025年逐月平均归一化植被指数（NDVI）数据而成。数据制备过程中采用经过大气校正的地表反射率产品，通过标准NDVI计算公式处理生成月度均值，以消除季节波动并凸显植被变化的长期趋势。覆盖全球陆地区域，具备月度时间分辨率和中等空间尺度特征。数据集经过严格的异常值剔除与一致性检验，质量可靠，适用于大尺度植被动态监测、环境变化研究及生态评估等领域，为长期植被变化分析提供了稳定有效的数据基础。

本数据集为2000-2025年全球250米空间分辨率逐月平均增强型植被指数（EVI）数据产品。基于MODIS传感器数据，采用经过验证的合成算法计算生成，有效减少了大气噪声和冠层背景影响，相比NDVI更能准确反映高生物量区植被动态。数据覆盖全球陆表，时间跨度为25年，格式为GeoTIFF，采用等经纬度投影（WGS84）。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与平滑修复，一致性良好。本数据集可为长时间序列植被动态监测、气候变化影响评估、生态环境研究及可持续发展目标相关研究提供可靠的数据基础。

本数据集提供了2000年至2025年中国区域250米空间分辨率的逐月植被覆盖度（FVC）产品。数据基于MODIS系列卫星影像，采用像元二分模型并结合辐射定标、大气校正等预处理方法生成。覆盖全国陆地区域，具备时空连续性与一致性。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与遥感影像云噪声处理，可靠性高。本数据集对长时间序列生态环境监测、气候变化研究及可持续发展评价具有重要的支撑价值。