中国雪深长时间序列数据集(1979-2023) -->

Long-term series of daily snow depth dataset in China (1979-2023)


该数据集是“中国雪深长时间序列数据集(1978-2012)”的升级版本。 中国雪深长时间序列数据集(1979-2023)采用经纬度投影方式,数据为浮点型。数据集按年份存储,每个年份是一个压缩包,每个压缩包内包含每天的积雪深度文件。每天的雪深用一个txt文件存储,文件的名称为“yyyyddd.txt”,其中yyyy代表年,ddd代表Julian日期,雪深单位为厘米(cm)。比如2005001.txt就代表这个ASCII文件描述2005年第一天我国的积雪覆盖状况。数据集的ASCII码文件是由头文件和主体内容构成,头文件包括行数、列数、x-轴中心点坐标、y-轴中心点坐标、栅格大小、无数据区标值等6行描述信息组成,主体内容就是根据行数列数组成的二维数组,雪深单位为厘米(cm)。因为该数据集中的所有ASCII码文件所描述的空间为我国全国范围,所以这些文件的头文件是不变的,现将头文件摘录如下(其中xllcenter, yllcenter, cellsize单位为度): ncols 321 nrows 161 xllcenter 60 yllcenter 15 cellsize 0.25 NODATA_value -1。

该数据集是采用中国被动微波雪深反演算法Che算法,从星载被动微波亮度温度数据提取。星载被动微波亮度温度数据来自多个传感器,本数据采用的传感器包括Nimbus7上的SMMR(1979-1988),DMSP-F08,F11,F13上的SSMI(1988-2008),DMSP-F17上的SSMI/S(2009-2020),Aqua上的AMSR-E (2002-2011),GCOM-W1上的AMSR2 (2012-)。考虑到不同传感器之间的系统差异,在进行雪深反演前,已对对不同传感器进行了交叉订正。

数据包含三个压缩文件:daily snow depth _smmr_ssmis_China (1978-2020),daily snow depth _amsre_China(2002-2011),daily snow depth_amsr2_China(2012-2023)。第一个是从SMMR,SSMI,SSMI/S提取的1978-2020年逐日雪深,第二个是从AMSR-E提取的2002-2011年逐日雪深,第三个是从AMSR2提取的2012-2023年逐日雪深。从2021年开始SSMI/S数据与之前差异较大,因此,之后的数据不再根据SSMI/S数据更新。AMSR-E数据结束时间是2011年9月27日。AMSR2数据从2012年9月1日开始,目前仍在运行,今后将根据AMSR2数据继续更新中国长时间序列数据集。


数据文件命名方式和使用方法

文件命名方式为:年+天,如1990001表示1990年第一天,1990207表示1990年第207天


本数据要求的引用方式 查看数据引用帮助 数据引用必读
数据的引用

车涛, 戴礼云, 李新. (2015). 中国雪深长时间序列数据集(1979-2023). 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Geogra.tpdc.270194. CSTR: 18406.11.Geogra.tpdc.270194.
[Che, T., Dai, L., Li, X. (2015). Long-term series of daily snow depth dataset in China (1979-2023). A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Geogra.tpdc.270194. CSTR: 18406.11.Geogra.tpdc.270194. ] (下载引用: RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

文章的引用

1. Che, T., Li, X., Jin, R., Armstrong, R., &Zhang, T.J. (2008). Snow depth derived from passive microwave remote-sensing data in China. Annals of Glaciology, 49, 145-154.( 查看 | Bibtex格式)

2. Dai, L.Y., Che, T., &Ding, Y.J. (2015). Inter-calibrating SMMR, SSM/I and SSMI/S data to improve the consistency of snow-depth products in China. Remote Sensing, 7(6), 7212-7230.( 查看 | 下载 | Bibtex格式)

3. Dai, L.Y., Che, T., Ding, Y.J., &Hao, X.H. (2017). Evaluation of snow cover and snow depth on the Qinghai–Tibetan Plateau derived from passive microwave remote sensing. The Cryosphere, 11(4), 1933-1948.( 查看 | Bibtex格式)

使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献,并进行数据的引用


资助项目

地球大数据科学工程专项时空三极环境项目(XDA19000000) (项目编号:XDA19000000) CASEarth:Big Earth Data for Three Poles(grant No. XDA19070000)

三极大数据平台建设(XDA19070101) (项目编号:XDA19070101) [XDA19070101] The Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences

数据使用声明

为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力,请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中(包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果),明确注明数据来源和数据作者。对于转载(二次或多次发布)的数据,作者还须注明原始数据来源。中文发表的成果参考以下规范注明: 数据来源于“黑河计划数据管理中心”(http://westdc.westgis.ac.cn);英文发表的成果依据以下规范注明: The data set is provided by Cold and Arid Regions Sciences Data Center at Lanzhou (http://westdc.westgis.ac.cn)。


License: This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)


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数据评论

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GISRSer
2021-10-09 09:59
水土研究科研使用,感谢平台提供数据
邓婕
2021-06-26 09:37
数据质量很好很有用。
 管理员回复 : 感谢您的支持与肯定,我们会继续努力做到更好。
Jing
2021-06-26 08:47
用于数据分析,论文撰写
1259923740@qq.com
2020-12-23 07:32
数据很好,有个小建议,1980年是瑞年,在“瑞年最后一天”的压缩文件里少了1980年
rong960308
2020-10-15 15:30
感谢平台提供该数据,很有用。
dinggo
2019-11-25 09:40
非常感谢老师们提供的数据!
weber
2019-09-01 14:30
数据质量很好,👍。
 管理员回复 : 数据专业共享平台。
weber
2019-09-01 14:24
感谢平台提供该数据,很有用。
weber
2019-09-01 14:24
感谢平台提供该数据,很有用。
 管理员回复 : 感谢您的评论!
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数据细节
  • 时间分辨率: 日
  • 空间分辨率: km
  • 大小: 5,493 MB
  • 浏览: 55505 次
  • 下载量: 3387 次
  • 共享方式: 开放获取
  • 数据时间范围: 1979-01-01 至 2023-12-31
  • 元数据更新时间: 2023-12-27
联系信息
车涛   戴礼云   李新  

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

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