积雪是冰冻圈的重要组成要素，是全球变化与地球系统科学研究中不可或缺的变量。积雪的分布范围和物候信息是衡量积雪变化特征的重要指标，也是寒区水文模型中融雪径流模拟的重要参数。亚洲高山区是许多国际性河流的发源地，也是全球气候变化研究的热点区；该地区冰雪变化将引发的水资源减少、极端天气事件增多、灾害频发等生态和环境问题，已受到各国的广泛关注。因此，准确获取长时序的亚洲高山区积雪分布与积雪物候数据对气候变化研究、水资源管理以及灾害预警与防治至关重要。 亚洲高山区逐日无云MODIS归一化积雪指数（NDSI）产品（2000-2021，500 m）是在MODIS逐日积雪产品（包括Terra上午星数据产品MOD10A1和Aqua下午星数据产品MYD10A1，C6版本）的基础上，通过同一天上下午星数据融合以及三次样条函数插值去云算法处理后得到；其中，在2000-2002年只有上午星数据产品MOD10A1时，则直接采用三次样条函数插值去云算法处理。水文年2002-2020的积雪物候数据集是基于逐水文年内的无云MODIS NDSI产品制备而成，包括积雪开始日期（SOD）、积雪结束日期（SED）和积雪持续日数（SDD）3个参数。本数据集具有可靠的精度。
唐志光, 邓刚
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”、冰川、积雪、冻土变化与影响及应对 （2019QZKK0201）以及泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设（XDA20000000）等项目的资助下，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水当量产品。该数据采用亚像元时空分解算法对青藏高原0.05°逐日积雪深度数据集（2000-2018）进行降尺度，并且采用雪深衰减模型补充反演微波探测不到的薄雪区域的雪深值。最后基于积雪密度格网数据，将积雪深度数据转换为雪水当量数据。
闫大江, 张寅生
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
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
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
