三江源国家公园位于地球“第三极”青藏高原腹地，由长江源园区、黄河源园区、澜沧江源园区组成，总面积为12.31万平方公里。三江源国家公园遥感积雪结束日期数据产品是基于中国2000-2020年逐日无云500 m积雪面积产品，依据积雪初日为一个水文年中最后一次出现连续5天是雪的终日对应日期计算得到，其中水文年为每年的9月1日到次年的8月31日。数据格式是TIFF，数据投影为WGS84投影,分辨率是500m。积雪日数取值范围为1~365天或者366天，无效值为0,其中1表示9月1日，依次类推具体日期。
郝晓华
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 柴晨好
本数据是基于气象观测数据、水文站点数据，结合各种同化数据和遥感数据，通过耦合积雪、冰川和冻土物理过程的青藏高原多圈层水文模型系统WEB-DHM（基于水和能量平衡的分布式水文模型）制备生成，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5km，原始数据格式为ASCII文本格式，数据种类包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊, 刘虎
数据为excel文件，文件包括4个表格，表格名称分别为：阿勒泰积雪DOC时间系列、阿勒泰积雪雪坑数据、阿勒泰积雪MAC（吸收截面）和中亚木斯岛冰川BC、OC、DUST数据四个表格。 阿勒泰积雪DOC表格含：样品编号、采样日期、采样时间、采样深度、DOC-PPM、BC-PPb和TN-PPM共七列，47个样品数据。 阿勒泰积雪雪坑表格含：雪坑号、样品编号、采样日期、采样时间、采样深度、DOC-PPM、BC-PPb和TN-PPM共8列，238个样品数据。 阿勒泰积雪MAC表格含：采样时间、MAC和AAE共3列，46个样品数据。 中亚木斯岛冰川BC、OC、DUST数据表格含：code no(样品号)、Latitute(纬度)、Longitude(经度)、/m a.s.l(海拔高度)、snow type(积雪类型)、BC、OC和DUST共8列，按采样时间分析。共105行数据。 缩写解释： DOC：Dissolved Organic Carbon 溶解性有机碳 MAC：mass absorption cross section吸收截面 BC：black Carbon黑碳 DUST：粉尘 OC：有机碳 TN：Total Nitrate （总氮） PPM：ug g-1 （微克每克 ） PPb：ng g-1（ 纳克每克）
张玉兰
该数据集包含北极两条大河 （北美：Mackenzie，欧亚：Lena）的观测及模拟的入海径流量及各径流成分（总径流、冰川径流、融雪径流、降雨径流）的组成，时间分辨率为月。该数据是利用项目组制作的气象驱动场数据驱动发展的VIC-CAS模型，利用观测的径流及遥感积雪数据进行校正，径流的模拟的Nash效率系数达到0.85以上，模型也能较好地模拟积雪的空间分布和年内、年际变化。 该数据可用于分析长期的流域径流的组成及变化原因，加深对北极大河径流变化的理解。
赵求东, 吴玉伟
本产品提供了项目组发展的陆面模式VIC-CAS数值模拟的1971-2017年北极两条大河（北美大陆：Mackenzie，欧亚大陆：Lena）的水循环关键变量数据集，包括：降水量、蒸散发、地表径流、地下径流、冰川径流、雪水当量和三层土壤湿度等7个变量。该数据集空间分辨率为0.1degree，时间分辨率为月。该数据集可用于长期气候变化下北极大河流域水量平衡变化分析，也可用于遥感数据产品及其他模型模拟结果的对比和验证。
赵求东, 王宁练, 吴玉伟
本产品提供了项目组发展的陆面模式VIC-CAS数值模拟的1998-2017年北极两条大河（北美大陆：Mackenzie，欧亚大陆：Lena）的水循环关键变量数据集，包括：降水量、蒸散发、地表径流、地下径流、冰川径流、雪水当量和三层土壤湿度等7个变量。该数据集空间分辨率为50km，时间分辨率为月。该数据集可用于气候变化下北极大河流域水量平衡变化分析，也可用于遥感数据产品及其他模型模拟结果的对比和验证。
赵求东, 王宁练, 吴玉伟
积雪面积比例（fractional snow cover， FSC）是单位像元内积雪覆盖面积（Snow Cover Area SCA）与单位像元面积的比值。本数据集的制作方法为BV-BLRM积雪面积比例线性回归经验模型；采用的源数据为MOD09GA 500米全球逐日地表反射率产品，以及MOD09A1 500m的8天合成全球地表反射率产品；制作平台使用的是Google Earth Engine；数据范围为全球范围，数据制备时间为2000至2021年，空间分辨率为500米，时间分辨率为逐年。该套数据可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息。
马媛
基于长时间序列MODIS积雪产品，采用隐马尔可夫随机场（Hidden Markov Random Field, HMRF）建模框架，制备了青藏高原2002-2021年空间分辨率为500 m的逐日无云积雪数据集。该建模框架将MODIS积雪产品的光谱信息、时空背景信息，以及环境相关信息以最优形式进行整合，不仅填补了云层遮挡引起的数据空缺，而且提高了原始MODIS积雪产品的精度。特别地，本数据集在环境背景信息中引入了太阳辐射能量对积雪分布的影响，有效改进了地形复杂山区的积雪识别精度。通过与实测雪深、Landsat-8 OLI识别的积雪分布对比分析，本数据集精度依次为98.31%和92.44%，并且在积雪转化期、海拔较高、太阳辐射较多的阳坡提升效果显著。本数据集改善了原始MODIS积雪产品时空不连续和在地形复杂山区精度较低的问题，能为青藏高原气候变化研究和水资源管理提供重要的数据基础。
黄艳, 许嘉慧
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数（SZIsnow)，该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程，尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程，导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估，该指数很好地弥补了这一不足，解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾，不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述，其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
本数据集来源于论文：Xiaodan Wu, Kathrin Naegeli, Valentina Premier, Carlo Marin, Dujuan Ma, Jingping Wang, Stefan Wunderle. (2021). Evaluation of snow extent time series derived from AVHRR GAC data (1982-2018) in the Himalaya-Hindukush. The Cryosphere, 15, 4261–4279. 在这篇文章中，分别基于地面站点数据、Landsat数据和MODIS积雪产品，首次在长时间尺度上（1982-2018）对AVHRR GAC 积雪产品在兴都库什喜马拉雅山脉的表现进行全面的评估，包括该产品的精度/准确性在长时间序列上的一致性，以及该产品与Landsat和MODIS积雪数据在空间分布上的一致性，并揭示了影响AVHRR GAC积雪产品精度的主要因素。
吴小丹
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制“的资助下，中国科学院青藏高原研究所张寅生课题组发展了青藏高原地区降尺度雪深产品。青藏高原积雪深度降尺度数据集来源于积雪概率数据和中国雪深长时间序列数据集的融合结果,采用新发展的亚像元时空分解算法对原始0.25度的积雪深度数据进行时空降尺度，得到0.05度逐日积雪深度产品。通过降尺度前后的雪深产品精度评估的对比，发现降尺度后雪深产品的均方根误差由原产品的2.15 cm减少到了1.54 cm。 青藏高原积雪深度降尺度数据集（2000-2018）的产品信息细节如下。投影为经纬度，空间分辨率0.05 度（约5公里），时间范围为2000年9月1日-2018年9月1日，为Tif格式文件，命名规则为：SD_YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365）。积雪深度（SD），单位：厘米（cm）。空间分辨率为0.05度。时间分辨率为逐日。
闫大江, 马宁, 张寅生
在地球大数据科学工程专项时空三极环境项目第一课题“三极大数据共享与集成” (XDA19070100)资助下，中国科学院西北生态环境资源研究院车涛课题组利用机器学习方法结合多源雪深产品数据、环境因子变量及地面观测雪深数据等制备了北半球长时间序列逐日雪深数据集。 首先将人工神经网络、支持向量机和随机森林方法在积雪深度融合的适用性进行对比研究，发现随机森林方法在雪深数据融合上表现出较强优势。其次，利用随机森林方法，结合AMSR-E，AMSR2，NHSD和GlobSnow等遥感雪深产品及ERA-Interim和MERRA2等再分析资料格网雪深产品和环境因子变量等作为模型的输入自变量，用中国气象台站数据（945）、俄罗斯气象台站（620）、俄罗斯积雪调查数据（514）和全球历史气象网络逐日数据（41261）等43340个地面观测站点的雪深数据作为参考真值对模型训练与验证，在专项“地球大数据科学工程”提供的云平台上制备1980~2019年积雪水文年（上一年9月1日至本年度5月31日）的逐日格网雪深数据集。由于1980~1987年微波亮温数据为隔日数据，所以这段时间的数据会出现少量条带缺失现象。利用全球积雪模型对比计划及独立的地面观测数据进行验证，融合数据集的质量在整体上有所提升。利用地面观测数据及融合前的雪深产品对比来看，融合数据的决定系数（R2）从6种融合前产品中最高的0.23（GlobSnow雪深产品）提升至0.81，而相应的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）也减小至7.7 cm 和2.7 cm。
车涛, 胡艳兴, 戴礼云, 肖林
中国逐日雪深模拟预估数据集是采用人工神经网络模型，以NEX-GDPP模式数据集作为依托，预估的中国未来逐日雪深数据，其中雪深模拟的人工神经网络模型是以当天的最高温度、最低温度、降水数据和当天雪深数据作为模型的输入层，次日的雪深数据作为模型目标层对模型搭建，然后运用国家气象站数据对搭建的雪深模拟模型进行训练和验证进行训练，模型验证结果显示：模型迭代时空模拟能力较好；累积雪盖持续时间、累积积雪深度的模拟值和验证值的空间相关性为0.97和0.87，累积雪深的时间和空间相关性分别为0.92和0.91。在模型最优基础上，用此模型迭代模拟未来中国区域内逐日雪深数据。该数据集可以为中国未来雪灾风险评估、积雪范围变化研究以及气候变化研究提供数据支持。该数据基本信息如下：历史基准时段(1986～2005年)、未来模拟（2016～2065年）两个时间段，以及RCP4.5和RCP8.5两种情景，20个气候模式。其空间分辨率为0.25°*0.25°。该数据的投影方式为EASE-Gr，数据保存格式为nc格式。 下面是nc中数据文件信息 time：时长（单位：天）历史基准时段（起始时间：1986年1月1日，终止时期：2005年12月31日） 未来模拟（起始时间：2016年1月1日，终止时期：2065年12月31日） longitude = 320矩阵共320列 latitude = 160矩阵共160行 depth：雪深（cm） X Dimension: Xmin = 60.125; //矩阵x方向左下角网格的角落点坐标 Y Dimension: Ymin = 15.125; //矩阵y方向轴左下角网格的角落点坐标
陈虹举, 杨建平, 丁永建
雪水当量（Snow water equivalent，SWE）是地表水文模型和气候模型的重要参数。本数据基于机器学习的岭回归算法融合了多种现有的雪水当量数据产品，形成了一套时间序列连续且精度较高的雪水当量数据产品。数据的空间范围为泛北极地区（北纬45°至北纬90°），数据时间序列为1979-2019年。该数据集有望为水文模型和气候模型提供更为精确的雪水当量数据，为冰冻圈变化及全球变化提供数据支撑。
李弘毅, 邵东航, 李浩杰, 王卫国, 马媛, 雷华锦
Based on AVHRR-CDR SR products, a daily cloud-free snow cover extent dataset with a spatial resolution of 5 km from 1981 to 2019 was prepared by using decision tree classification method. Each HDF4 file contains 18 data elements, including data value, data start date, longitude and latitude, etc. At the same time, to quickly preview the snow distribution, the daily file contains the snow area thumbnail, which is stored in JPG format. This data set will be continuously supplemented and improved according to the real-time satellite remote sensing data and algorithm update (up to may 2019), and will be fully open and shared.
HAO Xiaohua
数据包含珠西沟冰川径流的钾、钠、钙、镁、氟离子、氯离子、硫酸根和硝酸根等指标，涵盖了大部分无机溶解组分。上述阴阳离子分别采用离子色谱和电感耦合等离子光谱仪等仪器测得，检测限低于0.01mg/L，误差低于10%；本数据可以用于反映珠西沟流域硫化物氧化、碳酸盐岩溶解和硅酸盐岩风化等化学风化过程对河水溶质的贡献，进而精准计算碳酸盐岩风化速率和硅酸盐岩风化速率，最终为评估冰川作用对岩石化学风化及其碳汇效应的影响提供科学依据。
邬光剑
泛第三极区域数据集呈现海量、零散等特征，现有数据集种类较多，覆盖范围广，涉及水文、生态、大气以及灾害等多个领域，但这些数据集来自不同平台，在尺度、数据格式等方面各不相同，数据的可利用性较差，不利于科研人员展开泛第三极地区的科学研究，同时也无法发挥出这些数据集的巨大潜力。本研究采用来自多个数据平台的最新数据使用数据集成、数据融合等集成方法生产更高质量和更新年份的泛第三极综合数据集。根据不同来源、不同分辨率的数据，对这些数据进行质量控制，根据数据科学内容进行集成。对部分数据，利用数据融合技术，融合不同来源的数据，产生数据质量更高、年份更新的创新性数据产品，更好地服务于陆面过程模型等研究中。泛第三极数据集根据自然数据和社会经济数据分别采用泛第三极流域边界和泛第三极国家边界获取数据，统一采用罗宾逊（Robinson）投影格式。获得了多源集成的包含基础数据集、冰冻圈数据集、水文大气数据集、生态数据集、灾害数据集和人文地理数据集共六类数据集。 （1）基础数据集包含边界数据集、30米土地覆被数据、植被功能数据、30米SRTM数字高程数据和HWSD土壤质地数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极基础数据集数据文档.docx”。 （2）冰冻圈数据集包含冻土数据集、冰川分布数据、冰湖分布数据和积雪深度数据。其中，冻土数据集又包含冻土分布数据、冻土水热分带数据、冻土指数数据和冻土表面粗糙度数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极冰冻圈数据集数据文档.docx”。 （3）水文大气数据集包含河流湖泊数据集、蒸散发数据集和大气数据集。河流湖泊数据集包含河流数据和湖泊数据，蒸散发数据集包含MODIS蒸散发数据、土壤蒸发数据、水体冰雪蒸发数据和冠层截流蒸发数据，大气数据集包含ERA5-Land再分析数据集中的地表热辐射数据、地表太阳辐射数据、降水数据、气压数据、温度数据和风场数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极水文大气数据集数据文档.docx”。 （4）生态数据集包含总初级生产力数据和植被蒸腾数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极生态数据集数据文档.docx”。 （5）灾害数据集包含滑坡数据和地震区划数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极灾害数据集数据文档.docx”。 （6）人文地理数据集则包含交通道路数据、铁路机场数据、人口密度数据、主要国家人均GDP数据、收入水平数据和世界遗产分布数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极人文地理数据集数据文档.docx”。 泛第三极综合数据集将为相关研究者提供便利，避免相关研究在获取数据和处理数据的过程中重复劳动，节省研究者宝贵的时间，并且在陆面过程模型、水文模型和生态模型等科学研究中起到重要作用，促进泛第三极地区科学研究的发展，为泛第三极地区的科学研究提供数据支撑。
李虎, 潘小多, 李新, 盖春梅, 冉有华
本数据集来源于书籍：《横断山区冰川》，该书籍的归属于青藏高原横断山区科学考察丛书，主编为李吉均，副主编为苏珍，指导单位为中国科学院地理研究所。该书所指考察队为中国科学院青藏高原综合考察队，出版社为科学出版社。由于横断山一些地区，降水充沛，积雪深厚，雪崩、风吹雪和异常降雪成为一种常见的自然灾害，给当地居民的工作与生活造成了极大的伤害，本书就此对于横断山地区的雪害进行了详细的记录。该数据包含了2张工作簿和2张图片，分别是雪害状况及危害程度统计表、雪崩的区域特征、川西滇北藏东南地形切割程度图、横断山雪崩危害范围图。
李吉均
亚洲高山区是地球上除南极和北极地区之外的第三大冰冻圈，分布着大量冰川积雪，不仅对全球水循环而且对亚洲中部干旱区的水资源及生态环境均有举足轻重的影响。在冰川学中，雪线作为消融期末积雪存在的下限，其高度变化信息是冰雪水资源变化的直观反映，也常用于指示冰川物质平衡，直接反映着冰川的进退。本数据集以2001—2019年逐日MODIS积雪产品为主要数据源，首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理，获得积雪覆盖日数（SCD）数据集；并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定；然后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取，最后得到2001-2019年亚洲高山区30km格网雪线高度数据集。本数据集可为亚洲高山区冰冻圈及气候变化等相关研究提供数据支持。
唐志光, 邓刚, 王晓茹
数据集包括2015年11月27日- 2016年3月26日阿勒泰基站(lon:88.07, lon: 44.73)地面被动微波亮温、多角度亮温、10分钟四分量辐射和雪温、雪坑日观测数据和逐时气象数据。 日雪坑参数包括:积雪分层、分层厚度、密度、粒度、温度。 这些数据存储在5个NetCDF文件中，TBdata.nc, TBdata-multiangle.nc, Ten-minute 4 component radiation and snow temperature.nc, Hourly meteorological and soil data.nc and Daily snow pit data.nc,以及readme.doc。 TBdata.nc 为六通道双偏振微波辐射计RPG-6CH-DP自动采集的两偏振三个通道的亮度温度。内容包括年、月、日、时、分、秒、Tb1h、Tb1v、Tb18h、Tb18v、Tb36h、Tb36v、入射角、方位角。 TBdata-multiangle.nc为两种极化的3个通道的7组多角度亮度温度。 包括年、月、日、时、分、秒、Tb1h、Tb1v、Tb18h、Tb18v、Tb36h、Tb36v、入射角、方位角。 The ten-minute 4 component radiation and snow temperature. nc 为4组分辐射和层状雪温度。 内容包括:年、月、日、时、分、SR_DOWN、SR_UP、LR_DOWN、LR_UP、T_Sensor、ST_0cm、ST_5cm、ST_15cm、ST_25cm、ST_35cm、ST_45cm、ST_55cm。 The hourly meteorological and soil data.nc为每小时天气数据和分层土壤数据。内容包括年、月、日、时、Tair、Wair、Pair、Win、SM_10cm、SM_20cm、Tsoil_5cm、Tsoil_10cm、tsoil_15cm、Tsoil_20cm。 The daily snow pit data.nc为人工雪坑数据。观测时间为当地时间上午8:00-10:100。内容包括年、月、日、雪深、thickness_layer1、thickness_layer2、thickness_layer4、thickness_layer5、thickness_layer6、Long_layer1、Short_layer1、Long_layer2、Short_layer2、Long_layer3、Short_layer4、Long_layer5、Short_layer5、Long_layer6、short_layer6、Stube、snow shovel_0-10、 雪铲_10-20、雪铲_20-30、雪铲_30-40、雪铲_40-50、雪叉_10、雪叉_15、雪叉_20、雪叉_25、雪叉_30、雪叉_35、雪叉_40、雪叉_45、雪叉_50、形状1、形状2、形状3、形状4、形状5。
戴礼云
高亚洲地区对气候变化非常敏感，是全球变化研究的热点区域。气温和降水的变化会在冰雪冻融的时间上反映出来。星载微波遥感能提供时空连续的冰雪表面状态监测能力，当冰雪中很小一部分开始融化造成微量液态水，也会反映在主动和被动微波遥感信号中。在微波波段，冰与液态水的介电常数差异巨大，因此为微波遥感监测冰雪融化提供了基础理论。在被动微波情况下，当冰雪开始融化而出现液态水时，其吸收和发射率迅速增加，因此其发射率和亮度温度、后向散射系数也会迅速改变。本数据集为利用1979年至2018年长时间序列卫星微波辐射计和散射计观测反演的高亚洲地区冰雪融化的初始时间。被动微波遥感数据为搭载在卫星上的SMMR（1979~1987年），以及搭载于DMSP上的SSM/I-SSMIS辐射计（1988年至今）。主动微波遥感数据为QuikSCAT卫星散射计（2000~2009年）。
熊川, 施建成, 姚汝桢, 雷永荟, 潘金梅
Snow is a significant component of the ecosystem and water resources in high-mountain Asia (HMA). Therefore, accurate, continuous, and long-term snow monitoring is indispensable for the water resources management and economic development. The present study improves the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Terra and Aqua satellites 8 d (“d” denotes “day”) composite snow cover Collection 6 (C6) products, named MOD10A2.006 (Terra) and MYD10A2.006 (Aqua), for HMA with a multistep approach. The primary purpose of this study was to reduce uncertainty in the Terra–Aqua MODIS snow cover products and generate a combined snow cover product. For reducing underestimation mainly caused by cloud cover, we used seasonal, temporal, and spatial filters. For reducing overestimation caused by MODIS sensors, we combined Terra and Aqua MODIS snow cover products, considering snow only if a pixel represents snow in both the products; otherwise it is classified as no snow, unlike some previous studies which consider snow if any of the Terra or Aqua product identifies snow. Our methodology generates a new product which removes a significant amount of uncertainty in Terra and Aqua MODIS 8 d composite C6 products comprising 46 % overestimation and 3.66 % underestimation, mainly caused by sensor limitations and cloud cover, respectively. The results were validated using Landsat 8 data, both for winter and summer at 20 well-distributed sites in the study area. Our validated adopted methodology improved accuracy by 10 % on average, compared to Landsat data. The final product covers the period from 2002 to 2018, comprising a combination of snow and glaciers created by merging Randolph Glacier Inventory version 6.0 (RGI 6.0) separated as debris-covered and debris-free with the final snow product MOYDGL06*. We have processed approximately 746 images of both Terra and Aqua MODIS snow containing approximately 100 000 satellite individual images. Furthermore, this product can serve as a valuable input dataset for hydrological and glaciological modelling to assess the melt contribution of snow-covered areas. The data, which can be used in various climatological and water-related studies, are available for end users at https://doi.org/10.1594/PANGAEA.901821 (Muhammad and Thapa, 2019).
Sher Muhammad
时空连续的积雪覆盖面积对陆表能量水分交换、山区水文、陆面模式、数值天气预报以及气候变化研究具有重要意义，而云的大量存在，造成光学遥感积雪覆盖面积中严重的数据空缺。本数据集采用Terra和Aqua双星MODIS观测，以及FY-2E和FY-2F VISSR双星观测，获取受云影响较小的积雪覆盖 度（亚像元积雪覆盖），并根据时序信息补充剩余云像元的积雪覆盖度，最终得到无云积雪覆盖度。本数据集包括青藏高原0.005度(约500 m)和中国地区的0.05度(约5 km)空间分辨率逐日积雪覆盖度。
蒋玲梅
本数据集是基于MODIS数据进行处理和分析后得到，通过改进不同下垫面下的不同积雪提取算法，提高了积雪范围识别精度，同时利用隐马尔科夫去云算法和SSM/I雪水当量结合，最终生成完全无云的逐日积雪面积产品。取值范围： 1：积雪；0 非积雪。空间分辨率为0.005 度（约500m），时间范围是2000年2月24日至2019年12月31日。 数据格式为geotiff，推荐使用Arcmap或python +GDAL打开和处理数据
郝晓华
积雪面积比例（fractional snow cover， FSC）是定量描述单位像元内积雪覆盖面积（Snow Cover Area SCA）与像元空间范围的比值。本数据集涵盖区域为北极地区（北纬35°至北纬90°），使用Google Earth Engine平台，采用的初始数据为MOD09GA 分辨率为1000m的全球地表反射率产品，数据制备时间为2000年2月24日至2019年11月18日。方法为：在训练样本区域，使用Landsat 8地表反射率的数据和SNOMAP算法制备FSC的参考数据集，将该数据集作为训练样本区域FSC真值，从而建立训练样本区域FSC与基于MODIS地表反射率产品的雪被指数NDSI之间的线性回归模型。使用该模型，将MODIS全球地表反射率产品作为输入，制备北极地区积雪面积比例时序数据。该数据集可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息。
马媛, 李弘毅
本数据集来源于中国长时间序列雪深数据集，利用三江源边界进行提取形成三江源雪深数据集。取值范围：0-100 cm。时间分辨率：逐日。空间分辨率为0.25 度（约25km），时间范围是1980年1月1日至2020年12月31日。雪深数据基于星载被动微波遥感数据生产，使用了三个不同的被动微波传感器数据，它们分别是SMMR,SSM/I和SSMI/S。由于不同的传感器之间存在一定的系统偏差，因此，首先对不同传感器的数据进行了交叉订正，然后再基于被动微波亮度温度梯度法制作中国长时间序列雪深数据集。头文件信息可参考数据集header.txt。
戴礼云
本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。本数据是通过建立雅鲁藏布江流域WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。
王磊
该数据集提供1978年10月24日到2012年12月31日逐日的中国范围的积雪厚度分布数据，其空间分辨率为25km。用于反演该雪深数据集的原始数据来自美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的SMMR（1978-1987年)，SSM/I（1987-2008年)和AMSR-E(2002-2012)逐日被动微波亮温数据。由于三个传感器搭载在不同的平台上，所以得到的数据存在一定的系统不一致性。通过对不同传感器的亮温进行交叉定标提高亮温数据在时间上的一致性。然后利用车涛博士在Chang算法基础上针对中国地区进行修正的算法进行雪深反演。具体反演方法参考“数据说明文档”。 该数据集包含EASE-Grid和经纬度两种投影方式，分别放入两个不同的文件夹中：ease-grid_rar(数据仅到2010年)和lon-lat_rar。两种投影的数据都逐年打包，文件命名方式为：传感器名称简写+年份，如ease-grid_rar目录下的SR1985表示用SMMR亮温数据反演的1985年的雪深；SI1990表示用SSM/I亮温数据反演的1990年的雪深；AE2005表示用AMSR-E亮温数据反演的2005年的雪深，这些数据的投影方式都是EASE-Grid。lon-lat_rar目录下，上面的数据集名称解释相同，只是其投影方式为经纬度投影。详细数据说明请参考数据文档。
车涛, 李新, 戴礼云
全球雪深数据集采用被动微波遥感反演方法制作，数据覆盖时间从1980年到2018年，时间分辨率为逐日，覆盖范围为全球，空间分辨率为25,067.53 m。遥感反演方法采用动态亮温梯度算法，算法考虑积雪特性在时空和空间上的变化，建立了不同频率亮度温度差与实测雪深在空间和季节上的动态关系。长时间序列星载被动微波亮度温度数据来自SMMR、SSM/I和SSMI/S三个传感器。为保证不同传感器亮度温度在时间上的一致性，在雪深提取之前对不同传感器亮度温度进行了交叉订正。通过实测站点的验证表明全球雪深数据相对偏差在30%以内。数据据每一天存放一个txt文件，每个文件由文件头（投影方式）和1383*586的雪深矩阵组成，每个雪深代表一个25,067.53m*25,067.53m的格网。该数据的投影方式为EASE-Grid，下面是每个文件的文件头，将其加到每个文件的前面可以将数据在arcgis中显示。 ncols 1383 // 数据矩阵共1383列 nrows 586 // 数据矩阵共586 xllcorner -17334193.54 //矩阵x方向左下角网格的角落点坐标 yllcorner -7344787.75 //矩阵y方向轴左下角网格的角落点坐标 cellsize 25,067.53 //每个网格的大小 NODATA_value -1 //缺省值
车涛, 李新, 戴礼云
本数据是通过建立长江黄河源WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，以GAME-TIBET数据作为验证数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。数据是基于WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气温等（源自itp-forcing和CMA）为输入数据，以GLASS、MODIA、AVHRR为植被数据，SOILGRID及FAO为土壤参数建立起的模型，并通过对径流、土壤温湿度的率定与验证获得的1998-2017年长江黄河源5公里逐月格网径流与蒸发。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
王磊
雪冰中可溶有机碳（DOC）能够有效的吸收紫外和近紫外波段的太阳辐射，也是导致雪冰消融增强的重要因素之一。通过连续阿勒泰地区2016年11月至2017年4月的积雪样品，利用仪器进行实验分析测试获得阿勒泰地区库威站积雪DOC、总氮TN以及黑碳BC的数据，时间分辨率为周，消融期为每日。 1. 单位: DOC和TN的单位μg g-1 （ppm）， BC的单位ng g-1（ppb），MAC的单位是 m2 g-1
上官冬辉
青藏高原多源遥感合成1km积雪覆盖数据集（1995-2018）基于国家卫星气象中心的青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）和美国雪冰中心的25km近实时逐日全球冰密集度与积雪范围NISE产品数据集（1995-2019）合成得到，覆盖时间从1995年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA或MetOp卫星AVHRR逐日积雪覆盖产品，TERRA卫星MODIS替代AVHRR对应观测通道生成的逐日积雪覆盖产品，以及DMSP卫星SSM/I或SSMIS逐日全球冰密集度和积雪范围NISE产品。数据集合成方法：以青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖产品为基础，完全信任其积雪和晴空无雪信息，对有云覆盖、无法判识、缺少卫星观测等区域，在相对高空间分辨率海陆模板的辅助下，利用NISE的陆地有效判识结果进行替换。对于部分水陆边界，因NISE产品空间分辨率较低，合成结果有可能仍存在极少量的云覆盖或者无观测数据区域。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在91%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 曹广真
青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）基于星载光学仪器观测数据云雪判识方法制作，覆盖时间从1989年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻晴空无云或透明薄云下的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA与MetOp卫星的AVHRR L1数据，以及从TERRA/MODIS对应于AVHRR通道的L1数据。产品处理方法为独立于云掩模产品的动态阈值决策树算法（DT），即算法同时判别云雪，且其云检测强调保留雪信息，特别是透明卷云下的雪。DT算法针对不同情况，考虑了多种判识手段，如水云上的冰云，森林和沙地的积雪，薄雪或融雪等；根据地表类型、DEM和季节设定动态阈值；采用多种质量控制手段，如在重度气溶胶或烟尘覆盖的低纬度森林中剔除伪雪，参考最大月雪线和最小雪面亮度温度剔除伪雪；优化不同种类型云雪和晴空无雪陆地的判识流程。DT算法在正常情况下能区分大部分云雪，但会低估10月份青藏高原的积雪。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在95%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 除多
青藏高原积雪面积长时间序列数据集来源于MODIS 005版本和IMS数据集的融合,采用插值去云算法进行去云处理后得到逐日积雪面积无云产品。投影为经纬度，空间分辨率0.005 度（约500m），时间从2003.1.1-2014.12.31长时间序列，每个文件为当日的积雪面积比例结果，数值为0-100（%），为ENVI标准文件，命名规则为：ims_mts_YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365/366）。文件可直接用ENVI或者ARCMAP等软件打开察看。 文件说明：200 积雪、100 湖冰、25 陆地、37 海洋
郝晓华
青藏高原逐日无云MODIS积雪面积比例数据集（2000-2015）是在MODIS逐日积雪产品—MOD10A1的基础上，采用一种基于三次样条函数插值的去云算法进行去云处理后得到。 该数据集采用UTM（横轴等角割圆柱）投影方式，空间分辨率500m，提供逐日的青藏高原地区积雪面积比例（Fractional Snow Cover-FSC）结果。数据集为逐日文件，从2000年2月24日到2015年12月31日。每个文件为当日的积雪面积比例结果，数值为0-100（%），为ENVI标准文件，命名规则为：YYYYddd_FSC_0.5km.img，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365/366）。文件可直接用ENVI或者ARCMAP等软件打开察看。 进行去云处理的原始MODIS积雪数据产品来源于由美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的MOD10A1产品，这一数据集为hdf格式，采用sinusoidal投影。 青藏高原逐日无云MODIS积雪面积比例数据集（2000-2015）属性由该数据集的时空分辨率、投影信息、数据格式组成。 时空分辨率：时间分辨率为逐日，空间分辨率为500m，经度范围为72.8°～106.3°E，纬度为25.0°～40.9°N。 投影信息：UTM（横轴等角割圆柱）投影。 数据格式：ENVI标准格式。文件命名规则：“YYYYddd”+“_FSC_0.5km”+“.img”，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365/366），其中“.img”是为了方便在ARCMAP等软件打开察看而添加的文件后缀。例如2000055_FSC_0.5km.img代表2000年第55天的结果。其中该数据集的ENVI文件是由头文件和主体内容构成。头文件包括行数、列数、波段数、文件类型、数据类型、数据记录格式、和投影信息等；以2000055_FSC_0.5km.img 文件为例，其头文件信息如下： ENVI description = { ENVI File, Created [Sat Apr 27 18:40:03 2013]} samples = 5760 lines = 3300 bands = 1 header offset = 0 file type = ENVI Standard data type = 1 ：代表byte型 interleave = bsq ：数据记录格式为BSQ sensor type = Unknown byte order = 0 map info = {UTM, 1.500, 1.500, -711320.359, 4526650.881, 5.0000000000e+002, 5.0000000000e+002, 45, North, WGS-84, units=Meters} coordinate system string = {PROJCS["UTM_Zone_45N",GEOGCS["GCS_WGS_1984",DATUM["D_WGS_1984",SPHEROID["WGS_1984",6378137.0,298.257223563]],PRIMEM["Greenwich",0.0],UNIT["Degree",0.0174532925199433]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["False_Easting",500000.0],PARAMETER["False_Northing",0.0],PARAMETER["Central_Meridian",87.0],PARAMETER["Scale_Factor",0.9996],PARAMETER["Latitude_Of_Origin",0.0],UNIT["Meter",1.0]]} wavelength units = Unknown，band names = {2000055}
唐志光, 王建
在众多反映气候环境变化的指标中，冰芯稳定同位素指标是冰芯记录研究中必不可少的参数，是恢复过去气候变化最可靠的手段和最有效的途径之一。冰芯积累量是冰川上降水量的直接记录，而且高分辨率冰芯记录保证了降水记录的连续性。因此，冰芯记录提供了一种恢复降水量变化的有效手段。从青藏高原钻取的冰芯同位素和积累量可用来重建温度和降水变化，是很好的气候环境记录。本数据集提供了青藏高原冰芯同位素和积累量数据，为研究青藏高原的气候变化提供数据支撑。
徐柏青
青藏高原作为亚洲“水塔”为亚洲主要河流提供水资源。由生物质和化石燃料燃烧排放的黑碳（Black carbon，BC）气溶胶对辐射具有极强的吸收作用，进而对地球系统的能量收支和分布具有重要的影响，是气候环境变化不可忽视的影响因子。青藏高原周边地区排放的黑碳气溶胶经大气环流可被传输至高原内部，并沉降到雪冰表面，对降水和冰川物质平衡产生重要影响。在青藏高原通过钻取冰芯样品、采集表雪样品，测量其中的黑碳含量，恢复历史记录和空间分布，为对评估黑碳对青藏高原的气候环境影响和大气污染物的跨境传输提供数据基础。
徐柏青
青藏高原冰芯-积雪黑碳含量数据集包括5个表：1 Xu et al. 2006 AG，2 Xu et al. 2009 PNAS_Conc，3 Xu et al. 2009 PNAS_flux，4 Xu et al. 2012 ERL，5 Wang et al. 2015 ACP。 数据采集地点包括煤矿冰川、冬克玛底、枪勇、抗物热、纳木那尼、慕士塔格、绒布、唐古拉山、宁金岗桑、左丘普、天山乌鲁木齐河源1号等冰川，采集地点经纬度，高程等信息在数据中均有标注。 数据主要指标为：地点、时间、有机碳（organic carbon，OC）、元素碳（elemental carbon，EC）、黑碳（black carbon，BC）含量和通量。 地点：经纬度 时间：年份或日期 OC：有机碳 EC：元素碳 BC：黑碳 Conc.：含量，单位：ng g-1 Flux：通量，单位：mg m-2a-1 数据来自课题： ①国家重点基础研究发展计划（973计划）：全球变化敏感因子的时空特性与遥感模式化；负责人：徐柏青单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：科技部 ②国家重点基础研究项目：青藏高原形成演化对全球变化的响应与适应对策；负责人：姚檀栋单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：科技部 ③国家自然科学基金面上项目：青藏高原雪冰中高分辨率碳黑记录研究；负责人：徐柏青单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：国家自然科学基金委 ④国家自然科学基金面上项目：青藏高原冰芯包裹气体中气候环境信息的提取；负责人：徐柏青单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：国家自然科学基金委 ⑤国家自然科学基金杰出青年基金项目：青藏高原雪冰-大气化学与环境变化；负责人：徐柏青单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：国家自然科学基金委 ⑥国家自然科学基金青年基金项目：藏东南冰芯近百年来南亚人类活动气溶胶排放与燃烧得变化研究；负责人：王茉单位：中国科学院青藏高原研究所资助者：国家自然科学基金委 观测方法：两步加热法、热/光学碳分析方法和单颗粒黑碳气溶胶光度计。
徐柏青
青藏高原地区积雪的赋存变化较快，高原周边高山区具有冰雪资源丰富。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下，本套数据集采用了AVHRR数据，逐步实现保持积雪分类精度的情况下逐日、十天、每月积雪面积数据产品。本数据包含青藏高原2007-2015年每天/10天/每月积雪面积数据，数据平均精度可达0.92。可为青藏高原地区历史时期积雪变化提供可靠数据。
邱玉宝
由于青藏高原地区季节性积雪具有赋存时间短、雪层较薄的特点，在对水循环等问题的理解中，迫切需要日时间尺度的积雪覆盖率动态监测数据。本数据集基于MODIS Snow Cover Daily L3 Global 500 m Grid数据，包括MODIS/Terra上午星数据（MOD10A1）和MODIS/Aqua下午星数据（MYD10A1）的归一化积雪指数NDSI数据产品，数据格式为hdf，投影方式为正弦曲线地图投影，结合90m的SRTM地形数据和多种云覆盖下积雪覆盖率估算算法的优势，实现云覆盖条件下的积雪覆盖率再估算，满足高亚洲地区逐日少云（＜ 10％）数据产品的生产要求，构建了 2002 - 2016 年高亚洲地区 MODIS 逐日积雪覆盖率数据集。选取无云条件下的二值积雪产品作为参考，通过云量分布和积雪总面积的时空对比，表明该产品的时空特征和二值产品具有较好的一致性。以 2013 年冬季为例，当积雪覆盖率大于 50％时，其相关性可达 0.8628。本数据集可为高亚洲地区的积雪动态监测、气候环境、水文和能量平衡、灾害评估等研究提供逐日积雪覆盖率数据。
邱玉宝
青藏高原平均海拔4000m以上，是北半球中低纬度海拔最高、积雪覆盖最大的地区。积雪不仅是青藏高原季节性变化最大的下垫面和重要的生态环境组成要素，冰雪融水是高原及其下游地区重要的水资源。同时，高原积雪作为一种重要的陆面强迫因子，与东亚、南亚季风以及长江中下游的旱涝等灾害性天气紧密相关，是短期气候预测的重要指示因子和全球气候变化最为敏感的响应因子之一。积雪深度是指积雪表面到地面的垂直深度，是表征积雪特征的重要参数和常规气象观测要素之一，是估算雪水当量、研究积雪气候效应、流域水量平衡和融雪径流模拟以及监测和 评估雪灾发生和等级划分的重要参数。 在本数据集中，青藏高原边界采用了以自然地貌为主导因素，同时综合考虑海拔高度、高原面和山地完整性原则确定的高原范围。高原主体部分在西藏自治区和青海省，面积257.2万km²，约占我国陆地总面积的26.8%。雪深观测数据是经过质量检测和质量控制的逐月最大雪深资料。研究范围内共有102个气象站，多数始建于20世纪50-70年代，部分站点在这一时期存在有，些月份或年份缺测情况，最后采用了1961-2013年有完整观测记录的时间。时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原,其所有数据进行了质量控制。准确而详实的高原雪深数据对气候变化诊断、亚洲季风的演变和区域融雪水资源的管理具有重要意义。
国家气象信息中心, 西藏自治区气象局
青藏高原地区积雪的赋存变化较快，高原周边高山区具有冰雪资源丰富，大气对流活跃等特点，而光学遥感往往受云的影响，在日时间尺度上积雪覆盖监测需要考虑去云问题。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下，本套数据集采用了多种去云过程和步骤相结合，逐步实现保持积雪分类精度的情况下，完成逐日积雪面积的云量消除，形成了“青藏高原 MODIS 逐日无云积雪面积”的逐步综合分类算法,完成了“青藏高原 MODIS 逐日无云积雪面积数据集（2002 - 2015 年）”。选取 2009年 10 月 1 日至 2011 年 4 月 30 日中的两个积雪季为算法研究和精度验证试验数据，采用研究区 145 个地面台站提供的雪深数据作为地面参考。结果表明，在高原地区，当积雪深度＞ 3 cm 时，无云积雪产品总分类精度达到 96.6％，积雪分类精度达 89.0％，整个算法流程对WGS84投影的中等分辨率的MODIS积雪产品MOD10A1以及MYD10A1为基础，去云的精度损失较低，数据可靠性较高。
邱玉宝
雪水当量（积雪深度与密度之积）是反映地表积雪量变化的重要因子，是地表水文模型和气候模式中的一个重要参数。青藏高原作为亚洲水塔，多条大江大河补给主要依靠高原上冰川或积雪的融化。基于被动微波对积雪监测的敏感性，本数据实现了长时间序列的高亚洲地区雪水当量的反演。数据集包含日雪水当量、月雪水当量以及每五日雪水当量，可服务于当地水文、畜牧业生产等方面。
邱玉宝
本数据集包括黑河上游八宝河流域25个WATERNET传感器网络节点自2015年1月至2015年12月的观测数据。4cm和20cm土壤水分/温度是每个节点的基本观测；部分节点还包括10cm土壤水分/温度、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测等观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“2015年黑河上游八宝河WATERNET数据文档20160501.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
该数据包括大冬树垭口观测站（东经100度14分28秒，北纬38度00分58秒）2013年12月17日至2014年7月9日期间风吹雪事件过程中收集的吹雪通量沿高度的分布。
黄宁, 王正师
本数据集包括黑河上游八宝河流域40个WATERNET传感器网络节点自2013年6月底至今的观测数据。4cm、10cm和20cm土壤水分是每个节点的基本观测；19个节点包含土壤水分和地表红外辐射温度观测；11个节点包含土壤水分、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“WATERNETNET数据文档20141206.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
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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。
车涛, 戴礼云, 李新
一、数据描述 数据内容包含2013年7月~2014年4月流域内融雪水、河水、土壤水的稳定氢氧同位素数据。 二、采样地点 融雪水采样点位于三号区中部，经纬度为99°53′28.004″E，38°13′25.781″N，采集次数为3次； 河水采样点位于葫芦沟流域出口，经纬度99°52′47.7″E,38°16′11″N，采样频率为每周一次； 土壤水采样点位于在红泥沟集水区中下部，采样深度为地下90cm和180cm，经纬度99°52′25.98″E,38°15′36.11″N 。 三、测试方法 采集样品采用L2130-i 超高精度液态水和水汽同位素分析仪进行测试的。
常启昕, 孙自永
一、数据描述： 数据包含了2013年5月~2014年4月葫芦沟小流域融雪水和土壤水中二氧化硅含量值。 二、采样地点： 其中融雪水的采样点位于二号气象站下方600m附近，地面高程3514.45m，经纬度为99°53′20.655″E，38°14′14.987″N。土壤水的采样点位于二号气象站上方300m、下部土壤剖面，经纬度为99°53′31.333″E,38°13′50.637″N。 三、测量方法： 样品二氧化硅含量的测试方法是采用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-AES）进行测量。利用溶液中Si的值代替二氧化硅。
孙自永, 常启昕
本数据集包括黑河上游八宝河流域40个WATERNET传感器网络节点自2014年1月至今的观测数据。4cm、10cm和20cm土壤水分是每个节点的基本观测；19个节点包含土壤水分和地表红外辐射温度观测；11个节点包含土壤水分、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“WATERNETNET数据文档20141206.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
“黑河流域生态-水文综合地图集”获黑河流域生态-水文过程集成研究-重点项目的支持，旨在面向黑河流域生态-水文过程集成研究的数据整理与服务，图集将为研究人员提供一个全面而详实的黑河流域背景介绍及基础数据集。 黑河流域积雪日数图是图集水文水资源中一幅，比例尺1:2500000，正轴等积圆锥投影，标准纬线：北纬 25 47。 数据源：该图表现整个黑河流域2001年8月1日至2011年7月31日，共10个水文年份多年平均积雪日数的分布情况。原始数据来源于美国国家雪冰数据中心（NSIDC )提供的MODIS每日积雪产品MODISA1和MYD10A1，以及由寒区旱区科学数据中心（WESTDC)提供的中国长时间序列雪深数据集。
王建华, 赵军, 王小敏
数据集是黑河上游葫芦沟灌丛试验区气象及观测数据，包括：气象、反照率、灌丛林下蒸散发数据。 1、气象数据：祁连站经度：99°52′E；纬度：38°15′N；海拔：3232.3m，2012年1月1日—2013年12月31日尺度气象数据。观测项目有：温度、湿度、水汽压、净辐射、四分量辐射等。数据为日尺度数据，计算时间段为0:00-24:00. 2、反照率：为2012年1月1日-2014年7月3日日尺度地表反照率数据，包括积雪和非积雪期。测量仪器为葫芦沟流域十米梯度塔上的辐射仪器。其中2012年8月4日-10月2日由于仪器电路问题，数据缺失，其余数据质量较好 3、蒸散发：为葫芦沟流域4种典型灌丛群落林下地表蒸散数据。观测时段为2014年7月18日-8月5日，为日尺度数据。数据内容包括降水数据、及lysimeter观测到的蒸发、下渗数据。该数据集可用来分析高寒灌丛及森林的蒸散数据。 试验选择小型蒸渗仪尺寸为内径25 cm、深度30 cm的小型蒸渗仪进行冠层下草地蒸散量。灌丛林下蒸散每个灌丛样地内布设两个Lysimeter，移栽试验每种灌丛各一个Lysimeter。在布设时将内桶中放置与桶等高的未被扰动的原状土柱，将外桶埋入到土壤中，在埋设时保证外桶高出地面0.5-1.0 cm，内桶外沿设计宽约2.0 cm的挡雨板，以防止地表径流进入Lysimeter蒸渗仪。在附近气象站点内同时布设有Lysimeter测量草地蒸散量，在青海云杉林样地也布设内径25 cm、深度30 cm的小型蒸渗仪测量其林下蒸发量。所有Lysimeter每天20：00时准时进行称重（电子天平感量1.0 g，约相当于0.013 mm蒸发量），观测时做好防风处理，保证测量的精度。 数据加工方法：蒸渗仪方法主要通过质量守恒来计算蒸散发量，依据Lysimeter蒸渗仪设计原理，蒸散量主要是通过连续两天内质量差别确定，由于每天都对其称重，通过水量平衡进行计算。
宋耀选, 刘章文
2008年3月30日在冰沟流域加密观测区开展的K&Ka波段机载微波辐射计的地面同步观测，为积雪微波辐射特性及参数反演，尤其是干湿雪的判别研究提供了基本数据集。 观测内容包括： 1）雪特性分析仪观测，参数包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在样地BG-A进行。 2）积雪参数观测，包括雪深观测、飞机过境时同步的雪表面温度观测、分层的雪深温度观测、雪粒径观测、雪密度观测。该观测分别在5个样地BG-A、BG-B、BG-F、BG-H、BG-I进行。其中BG-A测量10个点，BG-B测量6个点，BG-F测量12个点，BG-H测量21个点，BG-I测量20个点。具体测量方法和使用的仪器如下：在每一个测量点挖积雪剖面，自上而下每10cm均匀分层，如果最后剩下的深度超过10cm而不足15cm则以一层划分。分别测量每层的厚度、雪粒径、密度、温度。每层厚度有塑料直尺量出；雪粒径有手持显微镜人工读数；每一层随机测量三次；密度由每层的环刀采取雪样计算得到；温度由针式温度计测量得到，每一层积雪温度由同时测量的两个针式温度计的平均值决定。并且同时在I样地和H样地于飞机过境时同步测量雪表面温度。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 顾娟, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 朱仕杰, 历华, 常存, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞, 车涛
此研究包含三部分观测内容。 1）为了观测积雪的二向反射特性2008年3月23日在冰沟流域加密观测区开展多角度积雪光谱观测（采用北京师范大学自制研发的多角度观测架测量），观测时间为北京时间（BJT）2008年3月23日10:50-13:50； 2）为了研究反照率随太阳高度角变化特征，同步进行了积雪反照率观测（总辐射表），观测时间为北京时间（BJT）2008年3月23日10:00-14:36； 3）积雪表面光谱特征观测（由新疆气象局ASD光谱仪测量）。 以上测量均在冰沟小流域水文断面旁的一块较为平坦的空地测量，该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白云洁, 郝晓华, 马明国, 舒乐乐, 王旭峰, 朱仕杰, 曲伟, 任杰, 常存, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 张璞
2008年3月20日有新降雪，选择在祁连县境内临时样地开展了针对新降雪的观测数据集，主要目的是观测新雪特征，并为积雪遥感参数反演提供了基本数据集。 观测内容包括： 1）新雪雪深、雪粒径（手持式显微镜测量）、雪密度（雪铲测量）等积雪主要参数测量； 2）新雪反照率（总辐射表测量）； 3）新雪光谱特征测量（ASD光谱仪）； 该数据集包括原始数据与预处理数据2个文件夹。
盖春梅, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 刘艳, 张璞
2008年3月15日在冰沟流域加密观测区进行Envisat ASAR同步观测，主要目的是研究利用主动雷达数据反演积雪参数方法。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:34BJT。 观测内容包括 1）雪特性分析仪观测数据，观测变量包括雪密度，雪复介电常数，雪体积含水量，雪重量含水量。观测数据在BG-B、BG-D、BG-E、BG-F内获取，雪特性分析仪数据统一存放在雪特性分析仪文件夹中。 2）积雪参数观测数据，观测变量包括雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计）、分层积雪温度 （针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜量）、雪密度（铝盒式测量）、雪深（尺子）以及ASAR过境时同步的雪表面温度 （手持式红外温度计）。积雪参数观测在分别样方BG-H、BG-D、BG-E、BG-F进行。 3）积雪光谱观测数据，采用新疆气象局光谱仪在样方BG-H15进行ASAR同步光谱观测试验。同时利用自制不同粒径雪样筛，通过筛子筛选积雪，人工制造不同粒径的雪层结构，测量其表面光谱特性，并对雪层的粒径的长短轴以及形状进行了观测。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 李弘毅, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 马明国, 曲伟, 任杰, 常存, 窦燕, 马忠国, 刘艳, 张璞
2008年3月17日在冰沟流域加密观测区开展的EO-1 Hyperion和Landsat TM卫星地面同步积雪参数观测，可为机载－星载遥感数据的积雪参数反演和验证提供基本的数据集。 观测内容包括： 1）积雪参数观测，观测变量包括：雪深（尺子）、分层雪深温度（针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜）以及卫星过境时同步的雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计），该观测在样方BG-A、BG-E、BG-F、BG-H进行。 2）雪特性分析仪观测，观测变量包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等。该观测在样地BG-A、BG-E和BG-H进行，此外还在冰沟寒区水文气象观测站进行了连续25小时的定点观测。 3）积雪光谱观测（由新疆气象局ASD光谱仪测量），观测点位置见GPS记录文件。 4）积雪反照率观测（总辐射表）。 本数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 马明国, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞
预试验期间，2007年12月5日至12月15日在冰沟流域加密观测区开展了积雪光谱观测。观测的目的有两个：一是检验预定观测方案的可行性；二是为遥感反演提供验证数据集。所有数据均采用ASD光谱仪（新疆气象局光谱仪）获得。 观测内容包括： 1）2008年12月5日、12月6日、12月7日在冰沟寒区水文气象观测站附近选择积雪场进行积雪光谱的随机观测。 2）2008年12月10日在BG-A研究区进行MODIS和Terra MISR同步积雪光谱观测。 3）2008年12月13日、12月14日在BG-A进行的积雪纯像元和混合像元光谱特征分析试验。 4）2008年12月15日在BG-A选择积雪场进行积雪多角度光谱特征观测，使用的是寒旱所自制多角度观测架。 该数据集包括7个子文件夹，根据测量日期命名，测量日期分别为2007年12月5日、12月6日、12月7日、12月10日、12月13日、12月14日、12月15日，其中每个文件夹下包含原始数据和预处理数据，并附有数据说明。
张璞, 刘艳
2008年3月24日在冰沟流域开展的高光谱（PHI）航空地面同步观测，为积雪遥感参数反演提供了基本数据集。 观测内容包括： 1）雪特性分析仪观测，观测变量包括雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在BG-A样地进行。 2）积雪参数观测，包括飞机过境时（11:11-12:35BJT）同步的雪表面温度（手持式红外温度计），分层雪深温度（针式温度计），雪粒径（手持式显微镜），雪密度（铝盒方式）。该观测分别在BG-A1、BG-A2、BG-B、BG-D、BG-E、BG-F5个样地进行。每个样点内有3个随机采样单元（ESU），例如E-1样点内，分为1、2和3ESU。 3）积雪反照率观测（总辐射表）。该观测在样地BG-A1进行。 4）积雪光谱观测（新疆气象局ASD光谱仪），该观测在样地BG-A11进行。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
盖春梅, 顾娟, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 朱仕杰, 梁星涛, 刘志刚, 曲伟, 任杰, 方莉, 历华, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞
2008年3月29日在冰沟流域加密观测区开展的Ka&K波段机载微波辐射计航空遥感地面同步观测，为积雪微波辐射特性及参数反演，尤其是雪深与雪水当量研究提供了基本数据集。 观测内容包括：1）雪特性分析仪观测，观测变量雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在样地BG-A进行。2）积雪参数观测，包括雪深（塑料直尺），分层雪深温度（针式温度计两个测量值的平均值），雪粒径（手持显微镜），雪密度（环刀法）及卫星过境时同步的雪表面和雪土界面温度温度（手持式红外温度计），该观测分别在4个样地BG-A、BG-B、BG-EF、BG-I进行，其中BG-A测量（18个点），其它3个样地测量20个点。分层标准为挖积雪剖面，自上而下每10cm均匀分层，如果最后剩下的深度超过10cm而不足15cm则以一层划分。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 曹永攀, 盖春梅, 顾娟, 韩旭军, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 刘艳, 张璞
2008年3月10日至2008年3月30日，在冰沟流域不同试验区开展的正式试验观测基本数据集。雪特性分析仪主要观测积雪参数，目的是配合积雪其他控制实验和航空卫星遥感同步试验的积雪属性观测并获取遥感反演验证的积雪参数数据。雪特性观测仪观测内容包括: 1）直接观测物理量：共振频率、衰减度和3分贝带宽 2）间接观测物理量：积雪密度、积雪复介电常数（包括实部和虚部）、积雪体积含水量、积雪重量含水量。雪分析仪数据包括13个文件夹，主要是配合试验期同步实验的雪参数调查，关于每个文件夹除雪特性分析仪数据以外，还包括一个数据说明，每个数据说明包含了样地及观测背景以供用户使用。
郝晓华, 梁继, 李哲
2008年03月12日，在阿柔样方1、阿柔样方2和阿柔样方3开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:29BJT。阿柔样方2由于靠近河谷温度较低，积雪尚未融化，因此主要开展积雪参数的同步观测试验，而阿柔样方1和阿柔样方3积雪已消融，主要开展土壤冻融状况和土壤水分的同步观测试验。 阿柔样方1、阿柔样方2和阿柔样方3均为4Grid×4Grid，每个Grid为30m×30m。环刀取土只在每个Grid的中心点开展，其余测量在每个Grid的中心点和角点展开。 在阿柔样方1，采用POGO便携式土壤水分传感器获得土壤温度、土壤体积含水量、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电常数实部及虚部；ML2X土壤水分速测仪获得土壤体积含水量；PR2土壤剖面水分速测仪获得10cm、20cm、30cm、40cm、60cm及100cm土壤体积含水量剖面；针式温度计获得0-5cm平均土壤温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得土壤重量含水量、土壤容重及体积含水量。 在阿柔样方2，开展了与ASAR同步的积雪参数观测，包括卫星过境时同步的雪表面温度观测（采用热红外温度枪测量），分层雪层温度观测（采用针式温度计测量），雪粒径观测（采用手持式显微镜测量），雪密度观测（采用铝盒方式测量），以及雪表面和雪土界面同步温度测量（采用热红外温度枪测量）；积雪光谱观测（采用ASD光谱仪测量）；积雪反照率观测（采用总辐射表测量）。 在阿柔样方3，采用WET土壤水分速测仪测量土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；针式温度计（#5和#7）获得0-5cm平均土壤温度；手持式红外温度计（#5）获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得土壤重量含水量、土壤容重及体积含水量。 地表粗糙度信息可参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。此外，还在阿柔样方1开展了探地雷达同步观测。本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法，及利用GPR数据反演土壤水分及冻结深度提供基本的地面数据集。
白艳芬, 曹永攀, 盖春梅, 顾娟, 韩旭军, 晋锐, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 曲伟, 常存, 窦燕, 马忠国, 于梅艳, 赵金, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘燕, 张璞, Patrick Klenk, 袁小龙
2008年3月16日在冰沟流域加密观测区开展的散射计地面同步观测，为进一步理解积雪微波辐射与散射特性提供了基础。 观测内容主要包括： 1）积雪后向散射系数观测（散射计测量）； 2）积雪参数观测：雪表面温度（针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜）、雪密度（雪铲）、雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计）、该观测在BG-I样地进行。 3）积雪光谱（新疆气象局提供的便携式光谱测量仪测量ASD），观测位置为大冬树山垭口，具体见GPS记录。同时利用筛子对雪层结构粒径的长短轴以及形状进行了观测。 4）积雪反照率（总辐射表测量），地点见GPS记录，观测时间为10:29到15:00，天空晴朗无云。 5）雪特性分析仪观测，观测变量包括雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，观测位置为大冬树山垭口散射计观测位置附近。 该数据集包含原始数据和预处理数据2个子文件夹。
刘增灿, 秦伟, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 马明国, 常存, 窦燕, 马忠国, 张璞, 姜腾龙
2008年3月14日在冰沟流域加密观测区开展的MODIS地面同步观测，主要目的是提供MODIS数据雪盖面积制图和雪面温度反演的验证数据集。 观测内容包括： 1）积雪参数观测，观测变量包括雪表面和雪土界面同步温度、地表温度（手持式红外温度计）、雪分层温度（针式温度计）、雪深、雪密度（尺子和雪铲）和雪粒径（手持式显微镜）以及卫星同步雪表面温度。 2）积雪反照率观测（总辐射表），在BG-A样地进行，观测时间为北京时间（BJT）2008年3月14日11:10到13:24。 3）积雪光谱观测（由新疆气象局ASD野外光谱仪测量），MODIS过境时刻在分别在BG-A、BG-I样地进行。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 顾娟, 郝晓华, 李弘毅, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 马明国, 常存, 窦燕, 马忠国, 刘艳, 张璞
2008年3月19日在冰沟流域加密观测试验区开展的MODIS地面同步积雪参数观测，可以为机载－星载遥感数据的雪温度反演和验证提供基本的数据集。 观测内容包括： 1）积雪参数观测，观测时间为卫星过境时时刻北京时间（BJT）2008年3月19日（12:40-13:00）。该观测在BG-B样地展开，分为4个观测小组，每组测量16个点，共计64个观测点。观测变量包括：雪深（尺子测量，每个点随机观测5个雪深数据）；雪表面温度（手持式红外温度计测量，随机多次观测）；分层雪深温度（针式温度计测量，按照10cm分层观测，每个测量点重复观测2次）；雪粒径（手持式显微镜测量，按照10cm分层观测，每个测量点重复观测3次）。 2）雪特性分析仪观测，观测变量包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等。该测量在BG-A样地展开，一个自动观测点，配合光谱仪观测。 3）积雪光谱观测（ASD光谱仪），观测点位置见GPS记录文件。 4）积雪反照率观测（便携式反照率表测量），在BG-A样地进行。 本数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 窦燕, 刘艳, 张璞
2007年12月5日至2007年12月16日，在冰沟流域加密观测区开展雪特性分析仪（Snowfork）观测预试验获取的基本数据集。雪特性分析仪主要用来观测积雪参数，预试验目的之一是检验仪器在研究区的适用性，其二是获取航空卫星遥感同步试验反演验证和其他控制试验所需的积雪参数数据。 雪特性分析仪观测内容包括： 1）直接观测物理量：共振频率、衰减度和3分贝带宽 2）间接观测物理量：积雪密度、积雪复介电常数（包括实部和虚部）、积雪体积含水量、积雪重量含水量。 预试验期包括5个文件夹（每个文件夹下包含原始数据和预处理数据，并有相应的数据说明），分别是12月5日的雪特性分析仪观测数据，12月6日及7日BG-A MODIS同步观测数据，12月10日BG-B、BG-C、BG-D、BG-E数据集，12月14日及16日配合微波辐射计在BG-D的观测数据。
郝晓华, 梁继
2007年12月6日和2007年12月10日在冰沟流域加密观测区进行的雪密度观测，目的是调查该地区的积雪分层信息，获取该地区积雪密度，为遥感反演和模型提供可靠的数据集。 观测内容包括： 1）积雪分层密度观测：观测方法为雪铲称重法进行。预试验采用10cm间隔进行分层密度测量，10cm以内测一层，大于10cm依次分层测量。 2）除密度外，还包括BG-A的雪深及雪温度、雪土界面温度、雪粒径测量。 其中2007年12月6日在BG-A测量，2007年12月10日分别在BG-B、BG-C、BG-D样地进行。该数据集包括原始数据和预处理数据，并包括如下辅助信息：GPS点，雪铲定标数据。
郝晓华, 梁继, 王旭峰
2007年12月10日与12月11日在冰沟流域加密观测区开展的针对MODIS地面同步积雪参数观测和针对Terra MISR的地表温度同步观测，目的是为遥感反演验证提供数据集。在BG-A样地进行。 观测内容包括： 1）积雪参数观测，观测变量包括雪表面和雪土界面同步温度、地表温度（手持式红外温度计测量）、雪分层温度（针式温度计测量）、雪深（尺子）和雪粒径（手持式显微镜测量） 2）雪密度观测见预试验期冰沟流域加密观测区雪密度观测数据集 3）雪特性分析仪同步观测数据见预试验期冰沟流域雪特性分析仪（SnowFork）观测数据集。 该数据集包括原始数据和预处理数据，在预处理数据中包含2个文件，一个是MODIS和MISR积雪参数观测，另一个是MISR同步温度记录。
李新, 王建, 马明国, 王维真, 车涛, 郝晓华, 李弘毅, 梁继, 白云洁, 王旭峰, 吴月茹, 汪洋, 罗立辉, 张璞, 刘艳
2008年3月11日在冰沟流域开展的雪参数测量，为积雪遥感参数反演提供了基本数据集。观测内容包括：1）分层雪温度（针式温度计），雪粒径观测（手持式显微镜），雪密度观测（铝盒方式测量），雪表面温度（手持式红外温度计）和雪土界面温度（手持式红外温度计）等积雪参数观测。该测量在BG-Z区分3组分别在3个样地进行，每个样地测量4个点，每个点测量4组数据。该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹，预处理数据包含3个子文件夹，分别为不同样方的积雪特性测量数据，除雪特性外，还包括了各个测量点的剖面照片。
马明国, 白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 顾娟, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 方莉, 历华, 常存, 窦燕, 马忠国, 刘艳, 张璞, 马宏伟, 闫业庆, 袁小龙
2008年3月22日在冰沟流域加密观测区开展的高光谱卫星EO-1 Hyperion地面同步观测，为积雪遥感参数反演提供了基本数据集。 观测内容包括：1）雪表面比辐射率观测（便携式比辐射率测定仪测量），测量位置为冰沟寒区水文气象观测站旁。2）雪特性分析仪观测，参数包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在BG-A样区进行，测量时间为北京时间（BJT）2008年3月2日11:20-13:53。3）积雪参数观测，该观测分别在BG-A、BG-B、BG-C、BG-D、BG-E、BG-F6个样地进行。测量变量包括卫星分层雪深温度（针式温度计测量），雪粒径（手持式显微镜测量），雪密度（铝盒方式测量），卫星过境时同步的雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计测量）。4）除了卫星同步外，当天还开展了高光谱航空遥感试验，由于高光谱仪器出现问题，没有完成整个航带的飞行。因此只有部分小组在飞机过境时刻测量了地表红外温度（BG-D、BG-E、BG-B、BG-F）。 5）新雪反照率观测（利用便携式反照率表），测量位置在样方A2外的东侧。6）积雪光谱观测（便携式光谱仪：新疆气象局和南京大学提供），有GPS数据记录文件。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 曹永攀, 盖春梅, 顾娟, 韩旭军, 郝晓华, 黄春林, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 吴立宗, 徐瑱, 朱仕杰, 马明国, 方莉, 历华, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞, 马宏伟, 孙继成
2008年3月24日和3月25日在冰沟流域大冬树山垭口进行的两次积雪地基微波（6.925H/V，18.7H/V，36.5H/V）辐射观测，可以为机载－星载微波遥感的积雪参数反演和验证提供基本的数据集。观测地点位于10°左右的缓坡上。雪为陈雪，有明显的积雪层和冰层交替现象。3月24日进行了长时间的连续观测，时间范围是北京时间（BJT）2008年3月24日11:42至17:28。3月25日只进行了多角度短时观测（同一山坡不同位置处）。辐射计波束的高度角（水平为0度）设定为-20°至-55°，5°步长。 观测内容包括：1）亮温数据（微波辐射计测量）。两种格式：一种是由车载微波辐射计（TMMR）自带软件打开，后缀为.BRT；另外一种是文本文件（ASCII格式），文件中按列依次为：年、月、日、时、分、秒、6.925GHz(h)、6.925GHz(v)、10.65GHz(h)、10.65GHz(v) 、18.7GHz(h)、18.7GHz(v)、36.5GHz(h)、36.5GHz(v)、高度角、方位角。由于6.925GHz和10.65GHz 的故障问题没有参加试验，故数据中该四列的值均为0。2）积雪参数观测，观测变量包括雪剖面温度（针式温度计和手持式红外温度计）；雪粒径（手持式显微镜）、湿度、密度；介电常数等（雪特性分析仪）。 该数据集包括5个子文件夹，分别为：亮温数据、积雪剖面含水量数据、雪粒径数据（3月25日）、积雪剖面密度、雪层温度。
常胜, 彭丹青, 张勇攀, 张志玉, 赵少杰, 郑越, 张志玉
在试验预试验期间（2007年11月11日-16日），根据冰沟流域地形特征，按照平坦地、阴坡、阳坡和半阴坡（包括早上向阳和下午向阳）等不同地形分布共计布设51个花杆，每根花杆高度为两米，记录了每根花杆裸露在地表外的高度。在加强试验期（2008年3月2日至4月6日），在冰沟流域内开展了10次花杆观测，观测积雪覆盖后花杆裸露的高度，通过与裸地的高度计算差值得到花杆处的雪深。花杆观测采用人近距离观测和望远镜辅助观测两种手段，精确到厘米，2008年试验期共计10次观测，详细日期分别为：3月2日，3月4日，3月9日，3月16日，3月19日，3月21日，3月23日，3月29日，4月1日，4月6日。花杆数据可以研究山区积雪空间异质性特征，也为监测冰沟流域内积雪积累与消融过程提供依据。文件包含2个文件，一个是原始数据，一个是经预处理的雪深数据。
白云洁, 郝晓华, 李弘毅
该图是施雅风先生和米德生编制的《中国1:400万冰雪冻土图》，地图编制的工作地图为《中华人民共和国汉语拼音版》，保留了地图的水系及山脉注记，并增加了一些山文注记。编绘冻土图的依据是：冻土调查和勘探的实际资料、遥感资料的判译、影响冻土形成和分布的气温条件及地形特征。冰川雪线高度以等值线表示其变化趋势。季节性积雪与季节性结冰是综合依据了全国1600个气象观测台站资料和多年考察结果以等值线加注记和符号表示、冷生（冰缘）现象选择具有代表性且经实地观察到的给予示意性的表示。多年冻土和非多年冻土范围界线，依据考察现场资料经计算而编制成图，其综合程度较高（特普费尔著，1982） 《中国冰雪冻土图》反映了冰川、积雪、冻土及冰缘分布的规模、类型、特征，以及在科学研究上的价值和生产实践中利用、防治的前景。表现了我们三十年来在冰川冻土科研方面的成果。
施雅风, 米德生
本数据为2002.07.04-2010.12.31青藏高原地区MODIS逐日无云积雪产品。由于积雪和云的反射特性，使用光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰。本产品是在综合了目前最常用的去云算法的基础上，利用MODIS逐日积雪产品和被动微波数据AMSR-E雪水当量产品，开发的青藏高原地区逐日无云积雪产品，准确度较高，该产品对实时监测青藏高原雪盖动态变化具有重要的使用价值。 投影方式：Albers Conical Equal Area（阿尔伯斯等积投影） 基准面：D_Krasovsky_1940 空间分辨率：500 m 数据格式：tif 命名规则：maYYMMDD.tif，其中ma代表数据名称；YY代表年（01表示2001,02表示2002……）；MM代表月（01表示1月，02表示2月……）；DD表示日（01表示1日，02表示2日……）。
黄晓东
本数据集是基于MODIS的积雪面积比例制图集成算法Coupled Regional Approach (CRA)而获得的积雪覆盖数据集。CRA算法主要包括三部分，首先利用N-FINDR（体积迭代方法）和OSP（Orthogonal Subspace Projection）在图像上根据设定自动提取端元（提取了30个端元）；在自动提取的基础上，结合IGBG土地覆盖类型图，通过人工筛选方法选择了积雪、植被、云、土壤、岩石和水6种类型端元，并根据2009年影像建立了年度光谱数据库，每个月上中下旬共3个光谱，一年共36个光谱；利用建立的光谱数据库作为先验知识，在先验知识的基础上利用全约束线性解混方法（FCLS）进行亚像元分解获取初级积雪面积比例产品。并采用改进地形影响的NDSI比值算法获取积雪面积，然后进行时空数据插值，最后与AMSR-E微波雪深产品进行多源数据融合而得到。 该数据集采用经纬度（Geographic）投影方式，大地基准面为WGS84，空间分辨率0.005°，提供2008-2010年逐日的青藏高原无云覆盖积雪面积图。数据集按年份存放，共由3个文件夹组成，从2008到2010。每个文件夹里包含当年的逐日积雪覆盖分类结果，为tif文件，命名规则为：YYYY***.tif，其中YYYY代表年（2008-2010），***代表日（001~365/366）。可直接用ARCGIS或者ENVI打开。
郝晓华
中国冰冻圈是指中国范围内，大气圈、水圈、生物圈、岩石圈的冻结部分。中国冰冻圈资源与环境信息系统是对中国冰冻圈资源与环境数据进行管理与分析的综合性信息系统。建立中国冰冻圈资源与环境信息系统一方面是满足地球系统科学的需要，为研制地理信息系统支持下的冻土、冰川以及雪盖对全球变化的响应与反馈模型提供参数与验证数据；另一方面系统整理和抢救宝贵的冰冻圈数据，为其提供一个科学、高效、安全的管理与分析工具。 中国冰冻圈资源与环境信息系统包含三个不同空间的基础数据库。其中青藏高原基础数据库主要以青藏高原为研究区域，范围在东经70—105°，北纬20—40°之间，主要包含以下类型的数据： 1、冰冻圈数据。包括： 冻土类型； 积雪深度分布； 第四纪冰川遗迹图； 2、自然环境与资源。包括： 水文：地表水； 基础地质：第四纪地质、水文地质； 地表特性：植被类型； 气象站观测数据：气温、地表温度、降水量； 3、社会经济资源： 青藏高原及毗邻地区气象台站分布图； 4、高原冻土对全球变化的响应模型（Fgmodel）：预测了2009年、2049年和2099年的多年冻土分布数据。 详情请查看数据中的文档“中国冰冻圈资源与环境信息系统设计.doc”、“中国冰冻圈资源与环境信息系统数据字典.DOC”、“数据库-青藏高原.DOC”和“数据库-青藏高原 附表.DOC”。
李新
青藏高原近20年土壤水分及雪水当量的参数反演研究项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为中国科学院遥感应用研究所施建成研究员，项目运行时间为2004.1-2007.12。 该项目汇交数据：青藏高原2001-2005年逐月MODIS雪盖产品。 该数据集是利用MODIS获取的影像数据，结合ASTER影像数据，在青藏高原进行亚像元级的雪盖面积分类和变化分析研究。主要研究内容是研究亚像元雪盖面积分类算法，包括利用归一化积雪指数进行统计回归方法和混合像元分解方法。在进行混合像元分解中，采用线性混合模型，并提出利用归一化积雪指数和归一化植被指数进行雪端元和非雪端元的自动提取； 在亚像元雪盖面积分类算法的基础上，进行青藏高原雪盖面积变化分析，通过建立决策树的方法，进行云和雪的检测和去云处理，并利用时间序列影像，进行合成和镶嵌，构成青藏高原的亚像元雪盖面积分类数据库， 对青藏高原雪盖面积的空间分布和变化特征进行分析和描述。
施建成, 许丽娜
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0931-4967287
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