本数据集基于MODIS Terra卫星的MOD13Q1产品，采用最大值合成法生成2000-2025年全球1000米分辨率的逐月NDVI数据。该方法通过选取月度内NDVI最大值，有效抑制了云层、大气噪声和观测角度的影响，最优地反映了每年植被生长的峰值空间分布。数据集已继承MOD13Q1的严格质量控制流程，具备良好的时间一致性与空间可比性，是进行大尺度植被动态监测、环境变化评估及生态系统研究的权威基础数据。

本数据集基于MODIS遥感数据与CASA模型融合生产，实现了2000–2024年中国区域逐年30米空间分辨率的总初级生产力（GPP）估算。采用气象再分析资料、土地利用分类及植被参数等多源数据驱动，通过辐射传输与光能利用率模型耦合，实现高时空一致性反演。数据集覆盖全国陆域范围，时间跨度为25年，具备高分辨率、长时序及良好可比性，但由于插值原因，水体存在高估情况。可为生态系统碳循环研究、气候变化评估及生态管理决策提供数据支撑。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐月净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为1000米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为1000米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为250米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了2000年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为30米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为500米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐月净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为250米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了2019年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为10米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于Thornthwaite模型生成，提供了1982年至2024年中国区域逐年30米空间分辨率的潜在蒸散发（PET）数据。模型的核心输入数据为经过严格质量控制的月均气温栅格数据，其计算主要依赖于热量条件，体现了该方法对温度敏感的特性。数据集覆盖全国陆域范围，时间序列完整，具有较高的时空一致性与连续性。数据生产过程中采用了统一的计算流程与参数，并经过异常值检测与逻辑一致性检查等质量控制步骤，确保了结果的可靠性。本数据集为长时间序列、高精度的水文循环、干旱监测、生态需水及气候变化影响评估研究提供了重要的基础数据支撑，具有广泛的应用价值。

本数据集基于修正风蚀方程模型（RWEQ）生成，空间分辨率为250米，时间跨度为2000年至2024年，逐年提供了中国区域的防风固沙量空间分布信息。数据生产主要利用了同期遥感影像、气象、土壤、地形及土地利用等数据作为模型输入，在统一框架下进行模拟计算。数据生产过程经过了严格的质控措施，包括输入数据一致性检查、模型参数本地化验证以及与实地观测数据的交叉验证，确保了数据产品的可靠性与可比性。本数据集具有高时空分辨率与长时间序列的特点，能够精细刻画风蚀动态变化，对于评估生态系统服务功能、指导风蚀防治与生态恢复工程、支撑区域可持续发展政策制定具有重要的科学价值与应用意义。

本数据集基于InVEST模型（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs）生成，空间分辨率为500米，时间跨度为2001年至2024年，逐年提供中国水源涵养量分布数据。数据输入采用多源遥感与再分析数据，经模型参数本地化校准及严格的质量控制，包括输入数据验证与结果一致性检查，确保了数据的可靠性与可比性。本数据集可用于评估水资源供给、生态系统服务功能及水资源管理策略效应，对区域水资源规划与生态保护具有重要的支撑价值。