冰川表面运动提取在冰川动力学与物质平衡变化研究中具有重要意义，针对当前我国自主遥感卫星数据在冰川运动监测应用中存在的不足，选用GF-3卫星FSI模式下获取的2019—2020年间覆盖青藏高原高山区典型冰川的SAR数据，借助并行化偏移量跟踪算法获取了研究区冰川表面流速分布。GF-3影像凭借其良好的空间分辨率，在规模较小、运动缓慢的冰川运动提取方面具有显著的优势，能够更好地体现冰川运动细节信息及其差异性。该研究有助于分析气候变化背景下青藏高原地区冰川的运动规律及其时空演变特征。
闫世勇
南极McMurdo Dry Valleys 冰川表面流速遥感后处理产品，基于Antarctic Ice Sheet Velocity and Mapping Project（AIV）数据，通过先进的算法和数值工具后处理得到。该产品利用Sentinel-1/2/Landsat数据绘制，提供了McMurdo Dry Valleys 均匀、高分辨率（60m）的冰流速结果，时间覆盖范围从2015到2020。
江利明
冰川是全球气候变化的放大器和指示器，目前在全球气温升高的背景下，全球范围内冰川融化持续加快。跃动冰川是一种有着间歇性和周期性加速运动的冰川，其对气候变化非常敏感。本数据集基于Landsat和Sentinel系列多源光学卫星遥感影像数据，通过对影像进行筛选、拼接、裁剪获得研究区域影像。其中，对Landsat TM 影像中L1GS 级别影像采用二阶多项式进行配准校正，影像配准后误差小于一个像素。之后利用方向相关算法进行影像匹配，生成了格陵兰冰盖典型的跃动冰川——Sortebræ 冰川在1980s至2020 年期间不同阶段的表面运动速度。本数据集期望有助于对Sortebræ 冰川跃动过程的研究，以及对全球变暖背景下冰川跃动机理的探讨。
乔刚, 孙子翔, 袁小涵
我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现南极冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 EW 1月、2月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights（PPB）算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以南极5个典型冰架（Amery、Fimbul、Nickerson、Shackleton、Thwaiters）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
李新武, 梁爽, 杨博锦, 赵京京
太阳总辐射和散射采用辐射表（CM22, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度数据来源于IPEV/PNRA 项目 “Routine Meteorological Observation at Station Concordia” ，http://www.climantartide.it，地面水汽压单位为hPa。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（S/G）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2006-2016年（Bai, J.; Zong, X.; Lanconelli, C.; Lupi, A.; Driemel, A.; Vitale, V.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations of Global Solar Radiation and Its Potential Effects at Dome C (Antarctica). Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 3084. https://doi.org/10.3390/ijerph19053084）。该数据集可以用于南极Dome C地区太阳辐射及其衰减等相关研究。地面太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://doi.org/10.1594/PANGAEA.935421
白建辉
太阳总辐射采用辐射表（CM21, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度分别采用温湿度传感器HMP45C-GM （Vaisala Inc., Vantaa, Finland）测量。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（AF）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2007-2020年。关于数据处理和太阳总辐射计算等可参考文献：Bai, J.; Zong, X.; Ma, Y.; Wang, B.; Zhao, C.; Yang, Y.; Guang, J.; Cong, Z.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations in Global Solar Radiation and Its Interaction with Atmospheric Substances at Qomolangma. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 8906. https://doi.org/10.3390/ijerph19158906。该数据集可以用于珠峰地区太阳辐射及其衰减等相关研究。珠峰站太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/b9ab35b2-81fb-4330-925f-4d9860ac47c3/。
白建辉
北极多年冻土区作为全球碳库的重要组成部分，是全球气候变化最敏感的区域之一。北极地区变暖的速度是全球平均速度的两倍，引发北极多年冻土的快速变化。1982-2015北半球不同类型多年冻土区NDVI变化数据集，时间分辨率为每5年一期，覆盖范围为整个环北极国家，空间分辨率为8km，以多源遥感、模拟、统计和实测数据为基础，使用GIS方法和生态学方法结合，量化了北半球多年冻土对生态系统的调节服务功能，其所有数据进行了质量控制。
王世金
本数据集包含：（1）基于测高卫星提取的北半球16个大型湖泊水库冰厚数据，时间跨度为1992-2019年，时间分辨率10天，文件名为Altimetric LIT for 16 large lakes.xlsx；（2）基于遥感湖冰模型的北半球1,313个面积50km^2以上湖泊的逐日湖冰厚度和湖泊表面积雪深度数据，时间跨度为2003-2018年，文件格式为nc格式；（3）未来湖冰厚度变化的预测情况，时间跨度2071-2099年，文件为table S1.xlsx；（4）一个用于查找湖泊的对照表，包含湖泊ID，名称，地理坐标和面积等信息。本数据集可以为全球湖冰和湖面积雪研究提供基础信息，便于深入理解在变化环境下湖冰的演变规律及其对湖泊生态环境和区域社会经济的影响。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 赵凡玉
本数据是研究团队综合利用Sentinel-1 SAR数据，AMSR-2微波辐射计数据以及MODIS LST产品所生产的青藏工程走廊区域高分辨土壤冻融数据集。基于新提出的算法，本产品提供月尺度100m空间分辨土壤冻融状态检测结果，并通过气象站点和土壤温度站点进行精度验证。基于青藏工程走廊地区的4个气象站点进行精度验证，结果表明基于升轨和降轨Sentinel-1的土壤冻融检测结果的整体准确率分别为84.63%和77.09%。基于那曲土壤湿度/温度监测站点进行精度验证，升轨和降轨结果的平均整体精度为78.58%和76.66。该产品弥补了传统土壤冻融产品空间分辨率不足（>1km）的问题，为青藏工程走廊区域高分辨率土壤冻融监测提供了可能。
周欣, 刘修国, 周俊雄, 张正加, 陈启浩, 解清华
基于长时间序列MODIS积雪产品，采用隐马尔可夫随机场（Hidden Markov Random Field, HMRF）建模框架，制备了青藏高原2002-2021年空间分辨率为500 m的逐日无云积雪数据集。该建模框架将MODIS积雪产品的光谱信息、时空背景信息，以及环境相关信息以最优形式进行整合，不仅填补了云层遮挡引起的数据空缺，而且提高了原始MODIS积雪产品的精度。特别地，本数据集在环境背景信息中引入了太阳辐射能量对积雪分布的影响，有效改进了地形复杂山区的积雪识别精度。通过与实测雪深、Landsat-8 OLI识别的积雪分布对比分析，本数据集精度依次为98.31%和92.44%，并且在积雪转化期、海拔较高、太阳辐射较多的阳坡提升效果显著。本数据集改善了原始MODIS积雪产品时空不连续和在地形复杂山区精度较低的问题，能为青藏高原气候变化研究和水资源管理提供重要的数据基础。
黄艳, 许嘉慧
冰盖表面融化是影响格陵兰冰盖物质平衡的主要原因，同时冰雪的反射率较高，冰盖表面融化会造成辐射能量收支差异，进而影响海-陆-气之间能量交换。高分辨率冰盖表面融化产品的生成，对研究格陵兰冰盖表面融化及其对全球气候变化的响应提供重要信息支撑。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品，对微波辐射计当日、冬季（12-次年2月）平均和1月平均进行波段合成，利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合，使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取格陵兰冰盖表面融化，得到1985年、2000年、2015年格陵兰冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集，凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应，空间细节特征更加清晰，保持了原辐射计产品的动态范围，有效地抑制了辐射计噪声。该数据集的数据类型为整型，其中1代表融化，0代表未融化，255代表冰盖以外掩膜区域，数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
冰雪具有高反射率，冰盖表面融化会降低地表反照率进而影响区域能量平衡，表面融化形成的水文系统会影响冰盖稳定性进而影响冰盖物质平衡。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品，对微波辐射计当日、冬季（6-8月）平均和7月平均进行波段合成，利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合，使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取南极冰盖表面融化，得到1985-1986年、2000-2001年、2015-2016年南极冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集，凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应，空间细节特征更加清晰，保持了原辐射计产品的动态范围，有效地抑制了辐射计噪声，更好的反映了山区、触地线区域和冰架的融化范围随时间的梯度演变特征，产品精度更高。该数据集的数据类型为整型，其中1代表融化，0代表未融化，255代表冰盖以外掩膜区域，数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
宋沛林, 张永强
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制“的资助下，中国科学院青藏高原研究所张寅生课题组发展了青藏高原地区降尺度雪深产品。青藏高原积雪深度降尺度数据集来源于积雪概率数据和中国雪深长时间序列数据集的融合结果,采用新发展的亚像元时空分解算法对原始0.25度的积雪深度数据进行时空降尺度，得到0.05度逐日积雪深度产品。通过降尺度前后的雪深产品精度评估的对比，发现降尺度后雪深产品的均方根误差由原产品的2.15 cm减少到了1.54 cm。 青藏高原积雪深度降尺度数据集（2000-2018）的产品信息细节如下。投影为经纬度，空间分辨率0.05 度（约5公里），时间范围为2000年9月1日-2018年9月1日，为Tif格式文件，命名规则为：SD_YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365）。积雪深度（SD），单位：厘米（cm）。空间分辨率为0.05度。时间分辨率为逐日。
闫大江, 马宁, 张寅生
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围（Ran et al., 2021b）、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图（yedoma）。与之前的多年冻土图不同，根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用，我们将北半球多年冻土分为五种类型：气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊，北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护，表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%，主要分布在高北极和高山地区，如青藏高原。
冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
公里级、空间完整（无缝）的地表温度产品在全球变化等领域具有广泛的应用需求。基于遥感观测反演的地表温度具有较高的可信度，融合从热红外和微波观测反演的地表温度，是获取具有一定精度、空间完整地表温度的有效途径。基于这一指导思想，作者发展了反演中国区域1km、无缝地表温度的方法框架，并生成了相应的数据集（2002-2020）. 首先采用基于查找表的AMSR-E/AMSR2 地表温度反演算法反演得到AMSR-E/AMSR2 地表温度，之后采用地理加权回归对AMSR-E/AMSR2 地表温度进行降尺度，得到1km 地表温度，最后使用多尺度卡尔曼滤波融合AMSR-E/AMSR2 1km地表温度和MODIS地表温度，生成1km无缝地表温度数据集。 地面验证评价结果表明，该LST的均方根误差（RMSE）约为3K，空间分布于MODIS LST、CLDAS LST的一致性较好。
程洁, 董胜越, 施建成
农业灌溉需要消耗大量的可利用淡水资源，是人类对自然水循环过程最直接的扰动，加速了区域水循环的同时伴随着冷却作用。因此，估算灌溉用水对于探索人类活动对自然水循环的影响、量化水资源收支、优化农业水资源管理配置等具有重要意义。然而，目前灌溉用水数据主要是基于调查统计结果，数据空间分布离散且缺乏统一性，无法满足对灌溉用水的时空变化进行估算的需求。全球灌溉农田灌溉用水量遥感估算数据集（2011-2018）是基于卫星土壤湿度、降水、植被指数以及气象资料入辐射与气温等要素，通过土壤水量平衡原理，耦合遥感蒸散发过程模块以及利用基于差分优化的数据-模型融合算法来估算全球灌溉农田实际灌溉用水量。该数据集的灌溉用水估算结果相比传统的离散调查统计数据在不同空间尺度（区域、州/省和国家）上具有较小的偏差，如中国各省2015年农业用水统计结果对比（bias = −3.10 km^3），美国各州2013年调查数据结果对比（bias = −0.42 km^3）以及粮农组织各个国家尺度对比结果（bias = −10.84 km^3）。而且，相较于基于单个降水和土壤水分卫星产品的估算结果，该集合数据显示出更低的不确定性。此外，数据统一采用全球地理经纬度格网，相关元数据存储在对应的NetCDF文件内，空间分辨率约为25公里，时间分辨率为月尺度，时间跨度为2011年−2018年。该数据集将有助于定量评估历史时期农业灌溉用水的时空格局和支撑科学农业用水管理等。
张琨, 李新, 郑东海, 张凌, 朱高峰
高亚洲地区对气候变化非常敏感，是全球变化研究的热点区域。气温和降水的变化会在冰雪冻融的时间上反映出来。星载微波遥感能提供时空连续的冰雪表面状态监测能力，当冰雪中很小一部分开始融化造成微量液态水，也会反映在主动和被动微波遥感信号中。在微波波段，冰与液态水的介电常数差异巨大，因此为微波遥感监测冰雪融化提供了基础理论。在被动微波情况下，当冰雪开始融化而出现液态水时，其吸收和发射率迅速增加，因此其发射率和亮度温度、后向散射系数也会迅速改变。本数据集为利用1979年至2018年长时间序列卫星微波辐射计和散射计观测反演的高亚洲地区冰雪融化的初始时间。被动微波遥感数据为搭载在卫星上的SMMR（1979~1987年），以及搭载于DMSP上的SSM/I-SSMIS辐射计（1988年至今）。主动微波遥感数据为QuikSCAT卫星散射计（2000~2009年）。
熊川, 施建成, 姚汝桢, 雷永荟, 潘金梅
Snow is a significant component of the ecosystem and water resources in high-mountain Asia (HMA). Therefore, accurate, continuous, and long-term snow monitoring is indispensable for the water resources management and economic development. The present study improves the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Terra and Aqua satellites 8 d (“d” denotes “day”) composite snow cover Collection 6 (C6) products, named MOD10A2.006 (Terra) and MYD10A2.006 (Aqua), for HMA with a multistep approach. The primary purpose of this study was to reduce uncertainty in the Terra–Aqua MODIS snow cover products and generate a combined snow cover product. For reducing underestimation mainly caused by cloud cover, we used seasonal, temporal, and spatial filters. For reducing overestimation caused by MODIS sensors, we combined Terra and Aqua MODIS snow cover products, considering snow only if a pixel represents snow in both the products; otherwise it is classified as no snow, unlike some previous studies which consider snow if any of the Terra or Aqua product identifies snow. Our methodology generates a new product which removes a significant amount of uncertainty in Terra and Aqua MODIS 8 d composite C6 products comprising 46 % overestimation and 3.66 % underestimation, mainly caused by sensor limitations and cloud cover, respectively. The results were validated using Landsat 8 data, both for winter and summer at 20 well-distributed sites in the study area. Our validated adopted methodology improved accuracy by 10 % on average, compared to Landsat data. The final product covers the period from 2002 to 2018, comprising a combination of snow and glaciers created by merging Randolph Glacier Inventory version 6.0 (RGI 6.0) separated as debris-covered and debris-free with the final snow product MOYDGL06*. We have processed approximately 746 images of both Terra and Aqua MODIS snow containing approximately 100 000 satellite individual images. Furthermore, this product can serve as a valuable input dataset for hydrological and glaciological modelling to assess the melt contribution of snow-covered areas. The data, which can be used in various climatological and water-related studies, are available for end users at https://doi.org/10.1594/PANGAEA.901821 (Muhammad and Thapa, 2019).
Sher Muhammad
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0931-4967287
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