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 简介

全球PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集，包括总初级生产力（gross primary product, GPP），植被蒸腾（vegetation transpiration, Ec），土壤蒸发（soil evaporation, Es），冠层截流蒸发（vaporization of intercepted rainfall, Ei）和水体、冰雪蒸发（ET_water），共5个要素。时空分辨率为8天、0.05°，时间跨度为2002.07-2019.08。
PML_V2在Penman-Monteith-Leuning (PML) 模型的基础上，根据气孔导度理论，耦合了GPP过程。GPP与ET相互制约、相互限制，使得PML_V2在ET模拟精度，相对于以往的模型有很大的提升。PML_V2的参数分不同的植被类型，在全球95个涡度相关通量站上率定。其后根据MODIS MCD12Q2.006 IGBP分类，将参数移植至全球。PML_V2采用GLDAS 2.1的气象驱动和MODIS叶面积指数(LAI)、反射率(Albedo)，发射率(Emissivity)为输入，最终得到PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集。前言 – 人工智能教程
数据文件的名称为2002-07-04.tif，其对应的是2002-07-04至2002-07-11这8天里GPP和ET要素的平均。

总初级生产力是指在一定时期内，一个国家或地区所拥有的所有生产因素的总和。这些生产因素包括土地、劳动力、自然资源和资本等。总初级生产力是一个国家或地区经济发展的基础，它直接决定了国家或地区经济能够生产出多少物质财富和服务。

数据集ID: 

TPDC/GLOBAL_PML_V2

时间范围: 2002年-2019年

范围: 全国

来源: 国家青藏高原科学数据中心

复制代码段: 

var images = pie.ImageCollection("TPDC/GLOBAL_PML_V2")

代码：

/**
* @File    :   TPDC/GLOBAL_PML_V2
* @Time    :   2021/05/20
* @Author  :   piesat
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* @Contact :   400-890-0662
* @License :   (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司
* @Desc    :   加载全球PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集
*/

//加载全球PML_V2总初级生产力数据
var img = pie.ImageCollection('TPDC/GLOBAL_PML_V2')
            .filterDate("2015-01-01", "2015-02-01")
            .select("GPP")
            .first();
print(img);
//设定预览参数
visParams = {min: 0, max: 10,
            palette: ["a50026", "d73027", "f46d43", "fdae61", "fee08b", "ffffbf",
                        "d9ef8b", "a6d96a", "66bd63", "1a9850", "006837"]};
//加载显示影像
Map.centerObject(img, 2);
Map.addLayer(img, visParams, "2015-01蒸散发量");
//图例
var data = {title: "GPP",
            colors: ["#a50026", "#d73027", "#f46d43", "#fdae61", "#fee08b", "#ffffbf",
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            labels: ["0", "2", "4", "6", "8", "10"],
            step: 30};
var style = {left: "60%", top: "70%", height: "70px", width: "350px"};
var legend = ui.Legend(data, style);
Map.addUI(legend);

波段 

数据引用：

张永强. 全球PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集（2002.07-2019.08）. 国家青藏高原科学数据中心, 2020. DOI: 10.11888/Geogra.tpdc.270251. CSTR: 18406.11.Geogra.tpdc.270251.

文章引用：
1.Zhang, Y., Kong, D., Gan, R., Chiew, F.H.S., McVicar, T.R., Zhang, Q., & Yang, Y. (2019). Coupled estimation of 500m and 8-day resolution global evapotranspiration and gross primary production in 2002-2017. Remote Sensing. Environ. 222, 165-182. https://doi:10.1016/j.rse.2018.12.031
2. Zhang, Y., Peña-Arancibia, J.L., McVicar, T.R., Chiew, F.H.S., Vaze, J., Liu, C., Lu, X., Zheng, H., Wang, Y., Liu, Y.Y., Miralles, D.G., & Pan, M. (2016). Multi-decadal trends in global terrestrial evapotranspiration and its components. Scientific Reports. 6, 19124. https://doi.org/10.1038/srep19124

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