Global annual lake ice phenological dataset (1861-2099)
全球年度湖泊冰物候数据集包括北半球74245个湖泊的冻结日期和破裂日期。数据集分为三部分：
1：当前时间段数据，通过DLRM模型（提供了参数）从MODIS产品中获得，涵盖2001年至2020年74245个湖泊的冻融时间；
2-3： 历史（2）和未来（3）两个时间段湖泊冻融模拟，分别从1861-2005年和2006-2099年的基于温度的湖泊特定模型中获得（详见论文）。历史和未来的模拟仅针对30063个满足模型条件的湖泊。
Lake information in the study
文件名: "Lake_info_74245lks.csv”
大小: 4.93 MB
说明：该文件记录了研究中74245个湖泊的信息。A列“Hylak_id”对应于"HydroLAKES"数据中的id。B至H列是湖泊中的一些基本信息，如所在大陆、面积（m2）、岸线长度（m）、岸线复杂度（-）、体积（m3）、平均深度（m）和海拔（m）。列I“Cen_lon”和J“Cen_lat”是湖泊的中心经度和纬度。K列“STD<2°C”是20年最低温度STD与2°C的比较结果（详见论文）。这里，“是”表示可以使用基于温度的模型来模拟历史和未来时期的湖泊冰物候。最后一列L“Array_index（30063lks）”显示了一个行索引，对应于历史和未来数据，值从0到30062。
Data in the current period
文件名: "Current_74245lks_2001-2020.zip”
大小: 19.61 MB
说明：在此ZIP文件中压缩了九个CSV文件，每个CSV表都有对应于HydroLAKES数据库的列“Hylak_id”。此外，以“fit_”开头的六个文件与DLRM模型拟合相关。文件“fit_n_obs.csv”记录了MODIS的年度观测次数。文件“fit_para_a1.csv”、“fit_paara_a2.csv”，“fit_para _b1.csv“、“fit.para_b2.csv“和“fit_parah_c.csv”分别记录了DLRM中的五个拟合参数：a1、a2、b1、b2、c。其余三个以“ice_”开头的CSV文件记录了2001-2020年的年度湖泊冰物候。即，“ice_on_day.CSV”表示冻结日期，“ice_off_day.CSV”表示破裂日期，“ice_duration.CSV”表示冰持续时间。值得注意的是，前一年的8月1日是DLRM的第一天，因此记录的冻结日期和拆分日期从前一年8月1号开始计算。我们用“-1”表示未冻结的年份。
注意：对于一些湖泊，DLRM模型可能会偏离实际情况。这种情况通常发生在MODIS有效观测值较少或积雪指数较低的湖泊中，而一年内结冰（由MODIS产品的限制造成）。因此，在使用这些数据时，最好结合有效观测值的数量（在“fit_n_obs.csv”中）和模型拟合的峰值（在“fit_para_c.csv”中”中）来测量冰物候指标的准确性。
Data in the historical period
文件名: "Historical_30063lks_1861-2005.zip”
大小: 44.65 MB
说明：在此ZIP文件中压缩了十二个NPY文件（Python中的NumPy数组）。每个NPY文件都有一个二维数组，有30063行和144列，对应于30063个湖泊和144年（1861-2005）。这30063个湖泊的行索引可以在文件“Lake_info_74245lks.csv”中看到，并对应于“Hylak_id”。文件名中的“Freezing_”、“Breakup_”和“Duration_”分别表示三种物候指标。MIROC5、IPSL-CM5A-LR、GFDL-ESM2M和HadGEM2 ES是来自偏差校正气候预测（部门间影响模型相互比较项目，或ISIMIP2b）的四个全球气候模型，显示了我们在基于温度的模型中使用的空气温度来源。前一年的8月1日是数据中的第一天，我们在“Freezing_”、“Breakup_”NPY文件中使用“0”表示未冻结的年份。
Data in the future period
文件名: "Future_30063lks_2006_2099.zip”
大小: 115.69 MB
说明：此ZIP文件中压缩了48个NPY文件。每个NPY文件都有一个二维数组，有30063行和93列，对应于30063个湖泊和93年（2006-2099年）。该数据的形式与历史时期的数据相似。但应注意的是，研究了四种代表性浓度路径（RCP）情景：RCP 2.6、4.5、6.0和8.5（从低到高）。您可以通过文件名来区分它们。前一年的8月1日是数据中的第一天，我们在“Freezing_”、“Breakup_”NPY文件中使用“0”来表示未冻结的年份。
王欣驰. (2022). 全球年度湖泊结冰物候数据集（1861-2099）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Cryos.tpdc.272936.
CSTR:
18406.11.Cryos.tpdc.272936.
[Wang, X. (2022). Global annual lake ice phenological dataset (1861-2099). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Cryos.tpdc.272936.
CSTR:
18406.11.Cryos.tpdc.272936.
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1.Wang, X., Feng, L., Qi, W., Cai, X., Zheng, Y., Gibson, L., Tang, J., Song, X.p., Liu, J., Zheng, C., & Bryan, B.A. (2022). Continuous Loss of Global Lake Ice Across Two Centuries Revealed by Satellite Observations and Numerical Modeling. Geophysical Research Letters, 49 (查看 )
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