写在前面
土壤湿度与水循环有着内在的联系，并受到天气和气候模式的影响。它也是生态系统的重要组成部分，影响着许多动植物物种的存在、缺失和丰富程度。因此，准确监测土壤湿度对于理解和管理农业动态、生物多样性监测和水资源管理等环境和社会挑战至关重要。土壤湿度监测还可以主动应对干旱等环境挑战，确保可以根据需要调整使用模式。
哥白尼土地监测服务提供了全面的土壤水分数据集，包括表层土壤水分，它提供了顶部几厘米土壤相对含水量的信息，以及土壤水分指数，它量化了土壤中不同深度的水分状况。对于欧洲，这些产品具有1公里的分辨率，并利用来自Sentinel-1和其他支持任务的数据。从2007年至今，全球土壤水分指数以12.5公里分辨率提供。这些数据集对农业、水管理、天气预报、生态建模和保护工作的应用至关重要。它们的高精度和相对较长的时间序列相结合，为用户形成了有价值的、一致的资源。
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（Copernicus Global Land Service (CGLS) Soil Water Index (SWI)
哥白尼每日全球土壤水分指数
图1 Copernicus Global Land Service (CGLS) Soil Water Index (SWI) 主要产品空间分布图
数据简介
SWI算法最初由维也纳科技大学（TU Wien）开发，后来经过其他研究小组的改进，采用了一种渗透模型，描述了表层土壤水分与剖面土壤水分之间随时间变化的关系。该算法基于一个二层水量平衡模型，用于从散射仪数据获取的SSM（表层土壤水分）估算剖面土壤水分。遥感得到的表土水分代表了第一层，而第二层则从表层底部向下延伸。在此模型中，储水层的水分含量通过一个指标来描述，该指标仅受表层土壤水分条件的控制，且随着时间的推移，测量值的影响逐渐减小。SWI处理算法使用近实时的ASCAT-25km SSM产品作为输入，生成每日全球SWI图像。因此，SWI算法的计算已根据递归公式进行了适配。在此方法中，引入了一个增益因子，该因子将过去的SWI测量值与当前的测量值联系起来。SWI图像是为八个不同的T值（1、5、10、15、20、40、60、100）计算的，并附有相应的质量标志。SWI质量标志是与用于计算时间t时SWIT的可用SSM测量数量相关的参数。它同样通过递归公式计算，并在归一化后以百分比表示。
时间范围: Data available from 2007 to the present.
更新频率: Daily (real-time data).
空间分辨率: 0.1° (~10km).
时间分辨率: Daily, with long-term data archives.
深度范围: Represents root-zone soil moisture.
数据下载
下载地址：https://land.copernicus.eu/en/products/soil-moisture/daily-soil-water-index-global-v3-0-12-5km#download
也可以根据API 方式下载，网址如下：
https://eea.github.io/clms-api-docs/download.html#auxiliary-api-to-get-direct-download-links-for-non-eea-datasets
图2 Copernicus Global Land Service (CGLS) Soil Water Index (SWI) 下载界面
往期回顾
·HD.056-071，059-061，072，073 | 全球土壤水数据集
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编辑: 何坤龙 ｜校稿：Hydro90校稿团
