中山大学孙庆龄团队联合北京大学袁文平团队发布2000–2022年全球0.005°草地地上生物量数据集
- ：中山大学孙庆龄团队
- ：2026-11-04
近期，中山大学大气科学学院孙庆龄副教授团队联合北京大学袁文平教授团队，通过国家生态科学数据中心生态网络云平台（https://www.nesdc.org.cn）发布了2000–2022年全球0.005°草地地上生物量数据集，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以"A long-term (2000–2022), high-resolution (0.005°) aboveground biomass dataset of global grasslands"为题发表在Scientific Data期刊。
草地生态系统是陆地生物圈的重要组成部分，在全球碳循环、畜牧业生产和生态系统服务中具有重要作用。地上生物量（aboveground biomass, AGB）是表征草地生产力和承载力的重要指标，可用于评估草地生长状态及其对环境变化的响应。然而，现有全球草地AGB数据产品普遍存在空间分辨率较粗、时间序列不连续或区域受限等问题，难以满足全球草地碳动态研究、碳储量估算和可持续放牧管理的需求。孙庆龄团队长期从事生态遥感、气候变化影响、陆地生态系统碳循环和地理信息系统应用等研究，本研究旨在建立时空连续、空间分辨率较高的全球草地AGB数据，为全球草地碳循环研究和生态管理提供基础数据。
研究团队汇集了来自野外调查、国家草地资源清查、公开发表文献及多个国内外科学数据平台的21,246条原始草地AGB观测数据，经单位统一（涉及的含碳系数为0.45）、质量控制、样本过滤、空间聚合及环境变量匹配后，获得11,265个覆盖2000–2022年、五大柯本气候区的空间聚合训练样本。在26个候选环境变量基础上，通过相关性分析、变量重要性和模型性能比较筛选出10个预测变量——生长季平均NDVI、大气CO2年均浓度、年总降水量、年平均最低气温、地表向下太阳辐射、土壤温度、高程（DEM）、土壤水分、地表净太阳辐射和坡度（按重要性排序）。随后，基于11,265个训练样本构建优化的最终RF模型。将最终RF模型逐年、逐像元应用于全球环境变量数据，并依据MODIS土地覆盖产品进行全球草地掩膜，最终生成2000–2022年、空间分辨率为0.005°的全球草地 AGB 数据产品。
图1数据集生成流程
数据集以GeoTIFF格式存储，地理坐标系为WGS84（EPSG: 4326），空间分辨率为0.005°×0.005°（赤道附近约500 m），包含23个年度文件（命名为AGB_YYYY.tif），像素值单位为g m⁻²，代表逐年峰值地上生物量，草地掩膜外的像元赋值为NoData。
模型在交叉验证和独立测试中均表现稳定，决定系数（R²）均为0.60，均方根误差（RMSE）分别为85.97和93.69 g m⁻²。模型较好地捕捉了AGB的年际动态，在42个长期观测站点上，80.95%的站点相关系数r>0.9。数据集2000–2022年全球草地平均AGB为178.39 ± 155.61 g m⁻²，空间上呈明显纬度梯度，热带草地较高，干旱区及高纬度草地较低；时间上全球AGB整体呈微弱下降趋势，其中热带草地显著减少，而极地草地显著增加。
图2 2000–2022年全球草地多年平均地上生物量空间分布及气候区统计
该项研究工作得到了广东省自然科学基金面上项目（2024A1515012731）、国家自然科学基金（42201059）、广东省科技计划项目（2024B1212070012）以及草地生物量数据集开发与气候分析技术服务项目（202603FWF00056）的资助。
论文信息：Wu, P., Sun, Q., Wang, D. et al. A long-term (2000–2022), high-resolution (0.005°) aboveground biomass dataset of global grasslands. Sci Data 13, 1271 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07544-1
数据链接：2000–2022年全球0.005°草地地上生物量数据集