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
该数据集是利用Flow Tracker便携式水文流速流量仪观测获取的色林错流域甲岗雪山融水流量数据，可应用于冰川、寒区水文过程等学科领域。 数据获取时间为2016年9月15日，数据内容包含测量时间、位置、水深、流速及流量。 数据以excel文件存储。
张寅生
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
数据包括纳木错和慕士塔格大气气溶胶数据集：TSP及锂、钠等元素成分月均值；纳木错和慕士塔格大气降水化学数据集：可溶性钠、钾、镁、钙等离子月均值；纳木错流域扎当冰川雪冰化学成分数据集：不同月份采集的雪坑可溶性钠、钾、镁、钙等离子浓度。数据用于对纳木错和慕士塔格地区的大气气溶胶元素含量、降水化学以及冰川雪冰化学记录进行定位观测。 样品在中国科学院青藏高原研究所青藏高原环境变化与地表过程重点实验室采用离子色谱分析仪ICS2500和ICS2000分别测定样品中可溶性阴阳离子浓度。 数据采集处理过程： 1.选择在青藏高原典型地区纳木错流域和慕士塔格峰地区架自动雨量筒采集降水样品。降水样品由SYC-2型降雨采样器采集，该采样器由采集器、感雨器和压盖驱动组成，样品采集器设有降雨采集桶和降尘采集桶，通过感雨器感知天气状况，当降雨开始时降雨采集桶打开，压盖压在降尘采集桶上，采集降雨样品时仪器自动记录降雨日期及降雨起止时间。降雨停止时，压盖自动翻转到降雨采集桶，完成一次降雨记录。降水结束后收集的样品置入20mL高密度聚乙烯洁净塑料瓶内并在-20℃的冰箱中冷藏。样品在运输、保存过程中处于冷冻状态，直至实验分析前从冰箱内取出在室温（20℃）下融化。降水样品采用中国科学院青藏高原研究所青藏高原环境变化与地表过程重点实验室的离子色谱分析仪ICS2500和ICS2000分别测定降水中可溶性阴阳离子。 2.架设于纳木错站的大气气溶胶采样仪距离地面高度为4m，安装有一台真空泵，利用太阳能电池板和蓄电池联合供电，空气流量由自动流量计记录，瞬时流量约合为16.7L/min。空气流量按纳木错地区的气象参数转化为标准体积。采用直径为47mm、孔径为0.4μm的Teflon滤膜，样品间隔天数为7天，每个样品的采样总流量约为120-150m³。采样后每个样品单独放置于一次性滤膜盒中并于冰箱中低温保存。采样前后将滤膜放置在恒温（20±5℃）恒湿（40±2%）环境中48小时，用万分之一电子天平（AUW220D，Shimadu）称重，前后重量之差即为滤膜上气溶胶样品的重量。采集到的样品在中国科学院青藏高原研究所环境变化与地表过程重点实验室利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测定18种元素的质量浓度。在室内外的操作过程中都采取严格措施防止可能的污染。 3.采用预先清洗的塑料小铲子从雪坑的下部向上每隔5cm（有的雪坑是每隔10cm）采集一个样品。样品在室温下溶化后置入20mL高密度聚乙烯洁净塑料瓶内并置于-20℃的冰箱中冷藏。样品在运输、保存过程中处于冷冻状态，直至实验分析前从冰箱内取出在室温下融化。样品在中国科学院青藏高原研究所青藏高原环境变化与地表过程重点实验室采用离子色谱分析仪ICS2500和ICS2000分别测定样品中可溶性阴阳离子浓度。人工采集冰川雪冰化学样品过程中均需穿戴洁净服、一次性口罩和塑料手套以防止产生污染。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成月均值连续序列。符合中国和世界降水、气溶胶、雪冰记录常规监测研究精度，满足与相关气候变化记录的对比研究。
康世昌
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
.png)
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
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
关注我们
时空三极环境大数据平台 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
数据中心技术支持: 数云软件
