Long-term series of daily global snow depth (1979-2017)
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
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。
车涛, 李新, 戴礼云. (2019). 全球长时间序列逐日雪深数据集（1980-2018）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Snow.tpdc.270925.
CSTR:
18406.11.Snow.tpdc.270925.
[Che, T., Li, X., Dai, L. (2019). Long-term series of daily global snow depth (1979-2017). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Snow.tpdc.270925.
CSTR:
18406.11.Snow.tpdc.270925.
]
(下载引用：
RIS格式 |
RIS英文格式 |
Bibtex格式 |
Bibtex英文格式
)
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
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
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。
License：
This work is licensed under an
Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
1.黑河生态水文遥感试验：黑河流域中游大满超级站TerraSAR-X地面同步观测数据集（2012年6月15日）
3.黑河综合遥感联合试验：冰沟流域加密观测区K&Ka波段机载微波辐射计地面同步观测数据集（2008年3月29日）
4.祁连山综合观测网：黑河流域地表过程综合观测网（垭口站涡动相关仪-2021）
5.青藏高原五大河源区冰川径流分割数据集（1971-2015）
6.青藏高原0.05°逐日积雪深度数据集（2000-2018）
7.黑河综合遥感联合试验：扁都口加密观测区MODIS、ALOS PALSAR和AMSR-E地面同步观测数据集（2008年5月24日）
8.祁连山综合观测网：黑河流域地表过程综合观测网（阿柔超级站涡动相关仪-2019）
1. 2024-12-18 10* 用途：免登录下载 ……
2. 2024-12-12 10* 用途：免登录下载 ……
3. 2024-12-03 10* 用途：免登录下载 ……
4. 2024-11-29 10* 用途：免登录下载 ……
5. 2024-11-19 10* 用途：免登录下载 ……
6. 2024-11-17 10* 用途：免登录下载 ……
7. 2024-11-14 10* 用途：免登录下载 ……
8. 2024-11-13 10* 用途：免登录下载 ……
9. 2024-11-11 10* 用途：免登录下载 ……
10. 2024-11-08 10* 用途：免登录下载 ……
11. 2024-11-04 10* 用途：免登录下载 ……
12. 2024-10-30 10* 用途：免登录下载 ……
13. 2024-10-25 10* 用途：免登录下载 ……
14. 2024-10-20 10* 用途：免登录下载 ……
15. 2024-10-19 10* 用途：免登录下载 ……
16. 2024-10-12 10* 用途：免登录下载 ……
17. 2024-10-10 10* 用途：免登录下载 ……
18. 2024-10-08 10* 用途：免登录下载 ……
19. 2024-10-08 10* 用途：免登录下载 ……
20. 2024-09-21 10* 用途：免登录下载 ……
暂无数据
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
