2018年1月19日Nature公众号介绍了复旦大学生态学科肖向明教授的工作：

复旦大学肖向明课题组提供全新全球植被总初级生产量的中等分辨率数据集

准确地估算陆地植被的总初级生产量（GPP）对于了解全球碳循环和预测未来气候变化至关重要。目前有基于不同方法的多个GPP产量版本，但是在根据来自涡流相关性数据的GPP估值对它们进行验证时，性能差别很大。

复旦大学生命科学学院的肖向明教授及其团队提供了一个全新的跨越全球2000-2016年间的具有中等的空间（500 m）和时间（8天）分辨率的GPP数据集。该GPP数据集以改进的光利用效率理论为基础，来源于MODIS的卫星数据和NCEP Reanalysis II的气候数据。它还采用了最先进的植被指数（VI）填隙和平滑算法，并且单独处理C3/C4光合作用通路。所有这些改进都旨在解决当前GPP产品中存在的几个关键问题。在对原位GPP估值进行验证时，该数据集具有较好的性能，为区域乃至全球性的碳循环研究提供了另一种GPP估值选择。

2000 - 2016年平均每年和每日最大GPP的空间模型。（Zhang et al.）

Scientific Data|doi:10.1038/sdata.2017.165

原文链接

A global moderate resolution dataset of gross primary production of vegetation for 2000–2016