Daily snow depth simulation prediction dataset for China
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
未来逐日雪深数据以nc形成存储，文件名称为“RCP45ACCESS1-0.nc”,其中RCP45表示气候情景，ACCESS1-0表示气候模式，该数据包含了2016年1月1日到2065年12月31日每天我国的积雪覆盖状况。打开方式用meteolinf或者panoply软件打开，浏览和编辑。数据较大，打开建议用matlab、python编程方式处理。
陈虹举, 杨建平, 丁永建. (2021). 中国逐日雪深模拟预估数据集（2016-2065）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Snow.tpdc.271636.
CSTR:
18406.11.Snow.tpdc.271636.
[Chen, H., Yang, J., Ding, Y. (2021). Daily snow depth simulation prediction dataset for China. A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Snow.tpdc.271636.
CSTR:
18406.11.Snow.tpdc.271636.
]
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1. Chen, H., Yang, J., Ding, Y., He, Q., & Ji, Q. (2021). Simulation of Daily Snow Depth Data in China Based on the NEX-GDDP. Water, 13(24), 3599. doi:10.3390/w13243599( 查看 | Bibtex格式)
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全球变化人口与经济系统风险全球定量评估研究 National Key Research and Development Program of China
美丽中国生态文明建设科技工程专项(XDA23060704) (项目编号:XDA23060704) the Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences
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