地表温度（LST）是表征气候、农业、生态和水文过程的关键变量。 热红外（TIR）遥感为获取地表温度信息提供了高时间和空间分辨率。 然而，基于 TIR 的卫星 LST 产品经常因云干扰而出现缺失值。 先前关于估算全天候瞬时地表温度的研究主要集中在区域或大陆尺度上。 本研究涉及使用 XGBOOST 生成 2000 年至 2020 年的全球全天候瞬时和日平均 LST 产品。 采用了多源数据，包括中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 大气层顶层 (TOA) 观测、表面辐射产品和再分析数据。 使用 77 个独立站点的独立数据集进行的验证证明了我们产品的高精度，产生的 RMSE 为 2.787 K（瞬时）和 2.175 K（每日）。 晴空条件下瞬时产品的 RMSE 为 2.614 K，略低于阴天 RMSE 2.931 K。与 MODIS 官方 LST 产品相比，我们的瞬时和日平均 LST 产品表现出更高的精度（RMSE=3.583 K 瞬时产品） ，每日 3.105 K）和第五代欧洲 ReAnalysis (ERA5-Land) LST 产品的陆地部分（RMSE=4.048 K 瞬时，每日 2.988 K）。 与官方 MODIS LST 产品相比，我们的 LST 产品有显着改进，尤其是在高纬度地区。2000年至2020年月尺度的LST数据集，可以从https://doi.org/10.5281/zenodo.4292068  免费下载（Li et al. 2024）,完整产品可在 https://glass-product.bnu.edu.cn/dload.html 获取。（全文由ChatGPT翻译而来，可能有不当翻译之处，若有疑问可详见原文：https://essd.copernicus.org/preprints/essd-2024-16/）

基于MODIS LST 全球日平均 LST(a,c)和模拟的全球日平均 LST （b,d）空间分布格局