植被總初級生產(chǎn)力（GPP）是生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的關鍵參量，其精確估算對理解全球氣候變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)的相互作用至關重要。當前，全球GPP研究多聚焦于提升空間分辨率，但現(xiàn)有主流GPP產(chǎn)品的時間分辨率難以捕捉日間乃至小時尺度的生產(chǎn)力動態(tài)變化，限制了對生態(tài)系統(tǒng)快速響應環(huán)境脅迫機制的深入認識。

中國科學院成都山地災害與環(huán)境研究所研究團隊應用RTL-LUE模型，融合多源遙感與再分析數(shù)據(jù)，成功研制并發(fā)布了全球長時序小時尺度GPP數(shù)據(jù)集。

該數(shù)據(jù)集揭示了全球GPP在小時尺度下的波動幅度可達到約0.10gC/m2/h，為深入分析碳通量在短時尺度上的動態(tài)變化提供了重要依據(jù)。基于該數(shù)據(jù)集，全球GPP年總值約為124.77PgC，略低于基于8天時間分辨率的同類GPP產(chǎn)品（126.92PgC）。這種差異主要源于模型在使用較粗時間尺度進行計算時，通常會平滑極端環(huán)境脅迫事件，導致GPP估算值偏高。相比之下，小時尺度的模擬過程能夠更好地捕捉這些極端脅迫事件的影響，從而提供更為精準的GPP估算。

針對現(xiàn)有GPP數(shù)據(jù)時間分辨率不足的問題，研究團隊還開發(fā)了一種高效的時序降尺度算法。該算法以6小時分辨率的全球GPP數(shù)據(jù)為基礎，通過引入每小時太陽天頂角作為權(quán)重進行分配，最終可獲取1小時分辨率的GPP數(shù)據(jù)集。全球尺度驗證結(jié)果表明，降尺度處理使得GPP的年總值偏差從4.14gC/yr顯著降低至0.53gC/yr，小時尺度的平均相對誤差從32.40%下降至18.49%。

隨著數(shù)據(jù)集時間分辨率的提升，該研究為碳循環(huán)與氣候變化研究提供了新的視角，推動了生態(tài)系統(tǒng)碳動態(tài)理解的精細化進展，為全球氣候變化應對策略的精準制定提供了科學依據(jù)。

相關研究成果發(fā)表在International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation和Scientific Data上。研究工作得到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金和中國科學院青年創(chuàng)新促進會項目等的支持。