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
本数据集包括黑河上游八宝河流域25个WATERNET传感器网络节点自2015年1月至2015年12月的观测数据。4cm和20cm土壤水分/温度是每个节点的基本观测；部分节点还包括10cm土壤水分/温度、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测等观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“2015年黑河上游八宝河WATERNET数据文档20160501.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
该数据包括大冬树垭口观测站（东经100度14分28秒，北纬38度00分58秒）2013年12月17日至2014年7月9日期间风吹雪事件过程中收集的吹雪通量沿高度的分布。
黄宁, 王正师
本数据集包括黑河上游八宝河流域40个WATERNET传感器网络节点自2013年6月底至今的观测数据。4cm、10cm和20cm土壤水分是每个节点的基本观测；19个节点包含土壤水分和地表红外辐射温度观测；11个节点包含土壤水分、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“WATERNETNET数据文档20141206.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
一、数据描述 数据内容包含2013年7月~2014年4月流域内融雪水、河水、土壤水的稳定氢氧同位素数据。 二、采样地点 融雪水采样点位于三号区中部，经纬度为99°53′28.004″E，38°13′25.781″N，采集次数为3次； 河水采样点位于葫芦沟流域出口，经纬度99°52′47.7″E,38°16′11″N，采样频率为每周一次； 土壤水采样点位于在红泥沟集水区中下部，采样深度为地下90cm和180cm，经纬度99°52′25.98″E,38°15′36.11″N 。 三、测试方法 采集样品采用L2130-i 超高精度液态水和水汽同位素分析仪进行测试的。
常启昕, 孙自永
一、数据描述： 数据包含了2013年5月~2014年4月葫芦沟小流域融雪水和土壤水中二氧化硅含量值。 二、采样地点： 其中融雪水的采样点位于二号气象站下方600m附近，地面高程3514.45m，经纬度为99°53′20.655″E，38°14′14.987″N。土壤水的采样点位于二号气象站上方300m、下部土壤剖面，经纬度为99°53′31.333″E,38°13′50.637″N。 三、测量方法： 样品二氧化硅含量的测试方法是采用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-AES）进行测量。利用溶液中Si的值代替二氧化硅。
孙自永, 常启昕
本数据集包括黑河上游八宝河流域40个WATERNET传感器网络节点自2014年1月至今的观测数据。4cm、10cm和20cm土壤水分是每个节点的基本观测；19个节点包含土壤水分和地表红外辐射温度观测；11个节点包含土壤水分、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“WATERNETNET数据文档20141206.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
“黑河流域生态-水文综合地图集”获黑河流域生态-水文过程集成研究-重点项目的支持，旨在面向黑河流域生态-水文过程集成研究的数据整理与服务，图集将为研究人员提供一个全面而详实的黑河流域背景介绍及基础数据集。 黑河流域积雪日数图是图集水文水资源中一幅，比例尺1:2500000，正轴等积圆锥投影，标准纬线：北纬 25 47。 数据源：该图表现整个黑河流域2001年8月1日至2011年7月31日，共10个水文年份多年平均积雪日数的分布情况。原始数据来源于美国国家雪冰数据中心（NSIDC )提供的MODIS每日积雪产品MODISA1和MYD10A1，以及由寒区旱区科学数据中心（WESTDC)提供的中国长时间序列雪深数据集。
王建华, 赵军, 王小敏
数据集是黑河上游葫芦沟灌丛试验区气象及观测数据，包括：气象、反照率、灌丛林下蒸散发数据。 1、气象数据：祁连站经度：99°52′E；纬度：38°15′N；海拔：3232.3m，2012年1月1日—2013年12月31日尺度气象数据。观测项目有：温度、湿度、水汽压、净辐射、四分量辐射等。数据为日尺度数据，计算时间段为0:00-24:00. 2、反照率：为2012年1月1日-2014年7月3日日尺度地表反照率数据，包括积雪和非积雪期。测量仪器为葫芦沟流域十米梯度塔上的辐射仪器。其中2012年8月4日-10月2日由于仪器电路问题，数据缺失，其余数据质量较好 3、蒸散发：为葫芦沟流域4种典型灌丛群落林下地表蒸散数据。观测时段为2014年7月18日-8月5日，为日尺度数据。数据内容包括降水数据、及lysimeter观测到的蒸发、下渗数据。该数据集可用来分析高寒灌丛及森林的蒸散数据。 试验选择小型蒸渗仪尺寸为内径25 cm、深度30 cm的小型蒸渗仪进行冠层下草地蒸散量。灌丛林下蒸散每个灌丛样地内布设两个Lysimeter，移栽试验每种灌丛各一个Lysimeter。在布设时将内桶中放置与桶等高的未被扰动的原状土柱，将外桶埋入到土壤中，在埋设时保证外桶高出地面0.5-1.0 cm，内桶外沿设计宽约2.0 cm的挡雨板，以防止地表径流进入Lysimeter蒸渗仪。在附近气象站点内同时布设有Lysimeter测量草地蒸散量，在青海云杉林样地也布设内径25 cm、深度30 cm的小型蒸渗仪测量其林下蒸发量。所有Lysimeter每天20：00时准时进行称重（电子天平感量1.0 g，约相当于0.013 mm蒸发量），观测时做好防风处理，保证测量的精度。 数据加工方法：蒸渗仪方法主要通过质量守恒来计算蒸散发量，依据Lysimeter蒸渗仪设计原理，蒸散量主要是通过连续两天内质量差别确定，由于每天都对其称重，通过水量平衡进行计算。
宋耀选, 刘章文
2008年3月30日在冰沟流域加密观测区开展的K&Ka波段机载微波辐射计的地面同步观测，为积雪微波辐射特性及参数反演，尤其是干湿雪的判别研究提供了基本数据集。 观测内容包括： 1）雪特性分析仪观测，参数包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在样地BG-A进行。 2）积雪参数观测，包括雪深观测、飞机过境时同步的雪表面温度观测、分层的雪深温度观测、雪粒径观测、雪密度观测。该观测分别在5个样地BG-A、BG-B、BG-F、BG-H、BG-I进行。其中BG-A测量10个点，BG-B测量6个点，BG-F测量12个点，BG-H测量21个点，BG-I测量20个点。具体测量方法和使用的仪器如下：在每一个测量点挖积雪剖面，自上而下每10cm均匀分层，如果最后剩下的深度超过10cm而不足15cm则以一层划分。分别测量每层的厚度、雪粒径、密度、温度。每层厚度有塑料直尺量出；雪粒径有手持显微镜人工读数；每一层随机测量三次；密度由每层的环刀采取雪样计算得到；温度由针式温度计测量得到，每一层积雪温度由同时测量的两个针式温度计的平均值决定。并且同时在I样地和H样地于飞机过境时同步测量雪表面温度。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 顾娟, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 朱仕杰, 历华, 常存, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞, 车涛
此研究包含三部分观测内容。 1）为了观测积雪的二向反射特性2008年3月23日在冰沟流域加密观测区开展多角度积雪光谱观测（采用北京师范大学自制研发的多角度观测架测量），观测时间为北京时间（BJT）2008年3月23日10:50-13:50； 2）为了研究反照率随太阳高度角变化特征，同步进行了积雪反照率观测（总辐射表），观测时间为北京时间（BJT）2008年3月23日10:00-14:36； 3）积雪表面光谱特征观测（由新疆气象局ASD光谱仪测量）。 以上测量均在冰沟小流域水文断面旁的一块较为平坦的空地测量，该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白云洁, 郝晓华, 马明国, 舒乐乐, 王旭峰, 朱仕杰, 曲伟, 任杰, 常存, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 张璞
2008年3月20日有新降雪，选择在祁连县境内临时样地开展了针对新降雪的观测数据集，主要目的是观测新雪特征，并为积雪遥感参数反演提供了基本数据集。 观测内容包括： 1）新雪雪深、雪粒径（手持式显微镜测量）、雪密度（雪铲测量）等积雪主要参数测量； 2）新雪反照率（总辐射表测量）； 3）新雪光谱特征测量（ASD光谱仪）； 该数据集包括原始数据与预处理数据2个文件夹。
盖春梅, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 刘艳, 张璞
2008年3月15日在冰沟流域加密观测区进行Envisat ASAR同步观测，主要目的是研究利用主动雷达数据反演积雪参数方法。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:34BJT。 观测内容包括 1）雪特性分析仪观测数据，观测变量包括雪密度，雪复介电常数，雪体积含水量，雪重量含水量。观测数据在BG-B、BG-D、BG-E、BG-F内获取，雪特性分析仪数据统一存放在雪特性分析仪文件夹中。 2）积雪参数观测数据，观测变量包括雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计）、分层积雪温度 （针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜量）、雪密度（铝盒式测量）、雪深（尺子）以及ASAR过境时同步的雪表面温度 （手持式红外温度计）。积雪参数观测在分别样方BG-H、BG-D、BG-E、BG-F进行。 3）积雪光谱观测数据，采用新疆气象局光谱仪在样方BG-H15进行ASAR同步光谱观测试验。同时利用自制不同粒径雪样筛，通过筛子筛选积雪，人工制造不同粒径的雪层结构，测量其表面光谱特性，并对雪层的粒径的长短轴以及形状进行了观测。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 李弘毅, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 马明国, 曲伟, 任杰, 常存, 窦燕, 马忠国, 刘艳, 张璞
2008年3月17日在冰沟流域加密观测区开展的EO-1 Hyperion和Landsat TM卫星地面同步积雪参数观测，可为机载－星载遥感数据的积雪参数反演和验证提供基本的数据集。 观测内容包括： 1）积雪参数观测，观测变量包括：雪深（尺子）、分层雪深温度（针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜）以及卫星过境时同步的雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计），该观测在样方BG-A、BG-E、BG-F、BG-H进行。 2）雪特性分析仪观测，观测变量包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等。该观测在样地BG-A、BG-E和BG-H进行，此外还在冰沟寒区水文气象观测站进行了连续25小时的定点观测。 3）积雪光谱观测（由新疆气象局ASD光谱仪测量），观测点位置见GPS记录文件。 4）积雪反照率观测（总辐射表）。 本数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 马明国, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞
预试验期间，2007年12月5日至12月15日在冰沟流域加密观测区开展了积雪光谱观测。观测的目的有两个：一是检验预定观测方案的可行性；二是为遥感反演提供验证数据集。所有数据均采用ASD光谱仪（新疆气象局光谱仪）获得。 观测内容包括： 1）2008年12月5日、12月6日、12月7日在冰沟寒区水文气象观测站附近选择积雪场进行积雪光谱的随机观测。 2）2008年12月10日在BG-A研究区进行MODIS和Terra MISR同步积雪光谱观测。 3）2008年12月13日、12月14日在BG-A进行的积雪纯像元和混合像元光谱特征分析试验。 4）2008年12月15日在BG-A选择积雪场进行积雪多角度光谱特征观测，使用的是寒旱所自制多角度观测架。 该数据集包括7个子文件夹，根据测量日期命名，测量日期分别为2007年12月5日、12月6日、12月7日、12月10日、12月13日、12月14日、12月15日，其中每个文件夹下包含原始数据和预处理数据，并附有数据说明。
张璞, 刘艳
2008年3月24日在冰沟流域开展的高光谱（PHI）航空地面同步观测，为积雪遥感参数反演提供了基本数据集。 观测内容包括： 1）雪特性分析仪观测，观测变量包括雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在BG-A样地进行。 2）积雪参数观测，包括飞机过境时（11:11-12:35BJT）同步的雪表面温度（手持式红外温度计），分层雪深温度（针式温度计），雪粒径（手持式显微镜），雪密度（铝盒方式）。该观测分别在BG-A1、BG-A2、BG-B、BG-D、BG-E、BG-F5个样地进行。每个样点内有3个随机采样单元（ESU），例如E-1样点内，分为1、2和3ESU。 3）积雪反照率观测（总辐射表）。该观测在样地BG-A1进行。 4）积雪光谱观测（新疆气象局ASD光谱仪），该观测在样地BG-A11进行。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
盖春梅, 顾娟, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 朱仕杰, 梁星涛, 刘志刚, 曲伟, 任杰, 方莉, 历华, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞
2008年3月29日在冰沟流域加密观测区开展的Ka&K波段机载微波辐射计航空遥感地面同步观测，为积雪微波辐射特性及参数反演，尤其是雪深与雪水当量研究提供了基本数据集。 观测内容包括：1）雪特性分析仪观测，观测变量雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在样地BG-A进行。2）积雪参数观测，包括雪深（塑料直尺），分层雪深温度（针式温度计两个测量值的平均值），雪粒径（手持显微镜），雪密度（环刀法）及卫星过境时同步的雪表面和雪土界面温度温度（手持式红外温度计），该观测分别在4个样地BG-A、BG-B、BG-EF、BG-I进行，其中BG-A测量（18个点），其它3个样地测量20个点。分层标准为挖积雪剖面，自上而下每10cm均匀分层，如果最后剩下的深度超过10cm而不足15cm则以一层划分。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 曹永攀, 盖春梅, 顾娟, 韩旭军, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 刘艳, 张璞
2008年3月10日至2008年3月30日，在冰沟流域不同试验区开展的正式试验观测基本数据集。雪特性分析仪主要观测积雪参数，目的是配合积雪其他控制实验和航空卫星遥感同步试验的积雪属性观测并获取遥感反演验证的积雪参数数据。雪特性观测仪观测内容包括: 1）直接观测物理量：共振频率、衰减度和3分贝带宽 2）间接观测物理量：积雪密度、积雪复介电常数（包括实部和虚部）、积雪体积含水量、积雪重量含水量。雪分析仪数据包括13个文件夹，主要是配合试验期同步实验的雪参数调查，关于每个文件夹除雪特性分析仪数据以外，还包括一个数据说明，每个数据说明包含了样地及观测背景以供用户使用。
郝晓华, 梁继, 李哲
2008年03月12日，在阿柔样方1、阿柔样方2和阿柔样方3开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:29BJT。阿柔样方2由于靠近河谷温度较低，积雪尚未融化，因此主要开展积雪参数的同步观测试验，而阿柔样方1和阿柔样方3积雪已消融，主要开展土壤冻融状况和土壤水分的同步观测试验。 阿柔样方1、阿柔样方2和阿柔样方3均为4Grid×4Grid，每个Grid为30m×30m。环刀取土只在每个Grid的中心点开展，其余测量在每个Grid的中心点和角点展开。 在阿柔样方1，采用POGO便携式土壤水分传感器获得土壤温度、土壤体积含水量、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电常数实部及虚部；ML2X土壤水分速测仪获得土壤体积含水量；PR2土壤剖面水分速测仪获得10cm、20cm、30cm、40cm、60cm及100cm土壤体积含水量剖面；针式温度计获得0-5cm平均土壤温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得土壤重量含水量、土壤容重及体积含水量。 在阿柔样方2，开展了与ASAR同步的积雪参数观测，包括卫星过境时同步的雪表面温度观测（采用热红外温度枪测量），分层雪层温度观测（采用针式温度计测量），雪粒径观测（采用手持式显微镜测量），雪密度观测（采用铝盒方式测量），以及雪表面和雪土界面同步温度测量（采用热红外温度枪测量）；积雪光谱观测（采用ASD光谱仪测量）；积雪反照率观测（采用总辐射表测量）。 在阿柔样方3，采用WET土壤水分速测仪测量土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；针式温度计（#5和#7）获得0-5cm平均土壤温度；手持式红外温度计（#5）获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得土壤重量含水量、土壤容重及体积含水量。 地表粗糙度信息可参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。此外，还在阿柔样方1开展了探地雷达同步观测。本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法，及利用GPR数据反演土壤水分及冻结深度提供基本的地面数据集。
白艳芬, 曹永攀, 盖春梅, 顾娟, 韩旭军, 晋锐, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 曲伟, 常存, 窦燕, 马忠国, 于梅艳, 赵金, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘燕, 张璞, Patrick Klenk, 袁小龙
2008年3月16日在冰沟流域加密观测区开展的散射计地面同步观测，为进一步理解积雪微波辐射与散射特性提供了基础。 观测内容主要包括： 1）积雪后向散射系数观测（散射计测量）； 2）积雪参数观测：雪表面温度（针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜）、雪密度（雪铲）、雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计）、该观测在BG-I样地进行。 3）积雪光谱（新疆气象局提供的便携式光谱测量仪测量ASD），观测位置为大冬树山垭口，具体见GPS记录。同时利用筛子对雪层结构粒径的长短轴以及形状进行了观测。 4）积雪反照率（总辐射表测量），地点见GPS记录，观测时间为10:29到15:00，天空晴朗无云。 5）雪特性分析仪观测，观测变量包括雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，观测位置为大冬树山垭口散射计观测位置附近。 该数据集包含原始数据和预处理数据2个子文件夹。
刘增灿, 秦伟, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 马明国, 常存, 窦燕, 马忠国, 张璞, 姜腾龙
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
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