Long-term series of daily snow depth in Euroasia (1980-2016)
欧亚大陆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2016年，时间分辨率为逐日，覆盖范围为欧亚大陆，空间分辨率为0.25°。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欧亚大陆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720*332的雪深矩阵组成，每个雪深代表一个0.25°* 0.25°的格网。
数据的详细情况见欧亚大陆雪深数据集-数据说明。
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720*332的雪深矩阵组成，每个雪深代表一个0.25°* 0.25°的格网
车涛, 戴礼云. (2018). 欧亚大陆长时间序列雪深数据集（1980-2016）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Snow.tpdc.270096.
CSTR:
18406.11.Snow.tpdc.270096.
[Che, T., Dai, L. (2018). Long-term series of daily snow depth in Euroasia (1980-2016). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Snow.tpdc.270096.
CSTR:
18406.11.Snow.tpdc.270096.
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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)
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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
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7.黑河流域草地主要植物功能性状多样性与环境因子的关联性数据（2013）
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