[国家冰川冻土沙漠科学数据中心]-积雪数据集

积雪数据集

1. 湖泊冰层厚度数据集

数据贡献者： 李兴东

说明信息：   每日湖泊冰雪厚度数据集可为估算全球湖泊冰雪量提供基准，从而提高我们对淡水湖冰的生态和经济意义及其对气候变化的响应的认识。

2. 中国的无云MODIS NDSI数据集（2001-2020年）

数据贡献者： 李星华, 沈焕锋

说明信息：   在本研究中，利用一种全面考虑时空背景信息的时空自适应融合方法（STAR），生成了 中国近 20 年的无云 Terra-Aqua MODIS NDSI 数据集。STAR NDSI 数据一般具有以下优势 (1) 该数据集已连续 20 年，这是长期水文和气候数据集的最短周期。(2) 无云数据集可准确估 算积雪动态，与原地积雪深度和大地遥感卫星 NDSI 地图高度一致。具体来说，STAR...

3. 冰状雪赛道制作试验结果数据集（2020-2021年）

数据贡献者： 田彪

说明信息：   该数据集为在我国冰雪赛事保障技术较为薄弱的背景下，为攻克高山滑雪的冰状雪赛道制作技术，试验团队与哈尔滨亚布力训练基地和密苑云顶滑雪公园，进行冰状雪雪赛道制作试验。数据内容包括试验气象数据，水压时长方案组合，以及赛道制作试验结果（密度、硬度、含水量、雪粒径、雪比表面积等物理参数数据）。我国进行冰状雪制作试验尚属首次，制作数据也为首次获得，将为高质量滑雪赛道研究提供数据支撑，推动我国冰雪产业高质量发展。

4. 冬奥张家口赛区云顶滑雪场赛道表面反照率逐日观测数据集（2021年）

数据贡献者： 李慧林

说明信息：   云顶滑雪场为2022年北京冬奥会重要比赛场地之一。本数据集所包含数据取自云顶滑雪场训练赛道特定剖面（经纬度约为115°25′11″ E，40°57′27″ N），剖面全长约40m，每10m分布一观测点。观测时段包括2021年1月10日至4月6日及2021年12月2日至12月31日。观测仪器采用ASD FieldSpec® HandHeld™ 2...

5. 冬奥张家口赛区SPA雪质分析系统雪质逐分钟观测数据集（2021年）

数据贡献者： 陈霞

说明信息：   本数据集采用SPA积雪观测系统在冬奥张家口赛区赛道附近进行自动观测得到。积雪观测系统水平传感器测量雪层深度；倾斜传感器测量距雪表5cm、20cm和40cm处密度、含水率、含冰率和雪水当量。

6. 新疆地区500m逐日积雪深度数据集（2010-2020年）

数据贡献者： 李海星

说明信息： 本数据为新疆逐日降尺度500m积雪深度数据。其生产主要基于随机森林算法，利用中国长时间序列雪深数据集、地形数据、空间位置数据、积雪覆盖日数等制备了2010-2020年期间空间分辨率为500m的逐日积雪深度数据集。该数据集以TIF文件格式存储，命名规则为：“SNDP+year+DOY.tif”，DOY为年积日。本数据集以期为积雪的深入研究与准确分析、气候变化、雪灾预警等提供有效的数据支撑。

7. 2000-2020年青藏高原牧区雪灾风险性数据

数据贡献者： 李林

说明信息： 青藏高原牧区雪灾是困扰和制约高寒畜牧业生产的重要因素之一，至今尚未全面系统地开展牧区雪灾本底数据的调查和数据库的建立。针对此问题，利用科技基础资源调查专项“中国积雪特性分布及调查”项目中第一、二课题积雪特性与分布地面调查和遥感监测数据集，制作了青藏高原牧区雪灾风险性专题图，该成果将通过共享的数据库平台实现开放共享，将在农牧业生产、牧区雪灾等多个方面发挥重要作用。

8. 2000-2020年青藏高原牧区雪灾易损性数据

数据贡献者： 李林

说明信息： 青藏高原牧区雪灾是困扰和制约高寒畜牧业生产的重要因素之一，至今尚未全面系统地开展牧区雪灾本底数据的调查和数据库的建立。针对此问题，利用科技基础资源调查专项“中国积雪特性分布及调查”项目中第一、二课题积雪特性与分布地面调查和遥感监测数据集，在青藏高原设立典型区，利用高精度积雪数据产品（积雪面积、雪水当量、融雪时间）和积雪特性地面调查数据，在考虑牧区高程分布、草地类型、草层高度、社会经济数据等综...

9. 2000-2020年青藏高原牧区雪灾风险区划数据

数据贡献者： 李林

说明信息： 青藏高原牧区雪灾是困扰和制约高寒畜牧业生产的重要因素之一，至今尚未全面系统地开展牧区雪灾本底数据的调查和数据库的建立。针对此问题，利用科技基础资源调查专项“中国积雪特性分布及调查”项目中第一、二课题积雪特性与分布地面调查和遥感监测数据集，在青藏高原设立典型区，利用高精度积雪数据产品（积雪面积、雪水当量、融雪时间）和积雪特性地面调查数据。在考虑牧区高程分布、草地类型、草层高度、社会经济数据等综...

10. 中国区域逐日积雪密度数据集（2013-2020年）

数据贡献者： 张学良

说明信息： 本数据集为中国陆域逐日25km积雪密度数据，时间范围覆盖2013-2020年，地理范围为71.97°-136.74°E，16.31°-54.31°N，为TIF格式的栅格数据，共包含2186个TIF文件。积雪密度数据集是基于国家科技基础资源调查专项“中国积雪特性及分布调查”项目获取的2017-2019年地面调查数据和积雪站观测数据、以及2013-2020年中国气象站观测数据，结合卫星遥感积雪产...

11. 中国1:100万积雪稳定性分类数据(1980-2020年)

数据贡献者： 钟歆玥

说明信息： 本数据集以1中国AVHRR逐日无云5km积雪面积产品数据集(1980-2020年)为基础，引入连续积雪天数，完成基于稳定性的中国积雪类型划分。将我国积雪主要分为了强稳定积雪、次稳定积雪、周期性不稳定积雪、非周期稳健不稳定积雪、非周期波动不稳定积雪。数据包含一幅图件和一个栅格文件。采用完全开放共享。

12. 1957-2012年新疆天山北坡玛纳斯河流域融雪型洪水强弱等级数据

数据贡献者： 刘艳

说明信息： 洪水等级是用来定量刻画洪水强弱及其潜在破坏力等级的物理量。本数据集为新疆天山北坡玛纳斯河流域 1957-2012年不同洪水强弱等级时间序列数据及洪水等级专题图。参考许武成(2004)提出的洪水等级划分方法，以新疆天山北坡玛纳斯河流域出山口肯斯瓦特水文站1957-2012年实测逐日径流数据为评估水文要素，进行等级划分和时间序列数据制图生成。专题图以0...

13. 2010-2011年典型流域融雪型洪水爆发影响范围数据

数据贡献者： 刘艳

说明信息： 洪水灾害淹没范围的确定是灾情评估的基础。本数据集以2011年3月29日至31日发生在新疆天山中段北坡玛纳斯河流域、2010年4月20日发生新疆天山中段南坡开都河流域的2场典型融雪型洪水为例，基于Landsat7卫星影像制作洪水影响范围专题图。此专题图可为防洪减灾、洪水风险分析和灾情评估提供洪水灾害淹没范围的基础参考数据。 此专题图空间范围包含玛纳斯河流域，空间分辨率15...

14. 2017-2020年东北农田雪水潜在供应量数据

数据贡献者： 李晓峰

说明信息： 本图集针对东北农田地区，包括黑龙江省、吉林省、辽宁省及内蒙古东四盟市地区，利用“中国积雪分布与特性调查”项目第二课题提供的25km×25km分辨率逐日雪水当量产品，计算了2017-2020年冬季（12月至翌年3月）东北农田地区的雪水潜在供应量。在不考虑蒸散发的作用下，雪水潜在供应量可以认为是整个降雪季的雪水当量的总和。由2017-2020年的气象站观测雪深数据可知，每年冬季的地面最大积雪量在...

15. 1984-2020年新疆区域1:50万融雪型洪水致灾数据

数据贡献者： 刘艳

说明信息： 本数据集包含1984-2020年新疆区域1：50万洪水致灾类型专题图及其对应的制图数据。专题图为jpg格式，数据为栅格数据（tif），地理坐标系为WGS_1984，投影为等积圆锥投影 Asia North Albers Equal Area Conic，空间分辨率为500m。...

16. 1984-2020年新疆区域融雪型洪水爆发时段灾情数据

数据贡献者： 刘艳

说明信息： 本数据集为新疆区域融雪型洪水爆发时段灾情信息，时间为1984-2020年，由收集调查新疆区域气象灾情资料整编得到，具体包括市(地、州）、县（区、市)、灾害发生地名称、经度、纬度、记录年、灾害结束日期、气象要素实况8类属性信息，可用于表现新疆区域1984-2020年融雪型洪水时空分布，为开展新疆融雪型洪水灾害研究提供基础灾情参考信息。...

17. 2017–2020年东北典型农田区积雪影响下春季土壤墒情数据

数据贡献者： 李晓峰

说明信息： 本数据集针对吉林典型农田区，主要包括吉林省长春市、松原市、白城市、四平市，利用2017–2020年2月1日至3月20日的1小时步长、10km×10km分辨率的ERA5数据集(主要数据要素包括浅层土壤温度、雪深、浅层土壤湿度)以及数据集中每个格网对应的经度和纬度信息，利用多元线性回归分析制作了2017–2020年东北典型农田区积雪影响下的春季土壤墒情专题图。...

18. 中国1:100万Sturm-Holmgren体系积雪分类图（1980-2020年）

数据贡献者： 李晓峰

说明信息： 本图集应用高时空分辨率的全国地面气象驱动格网数据集和积雪地面调查数据（1980-2020年），通过提取中国区域冬季大气温度、降水量和近地表风速信息，基于冬季气象要素的二叉树积雪类型划分方法，采用Sturm等（1995）提出的季节性积雪类型划分体系，对中国区域的积雪类型进行了划分和验证。相比Sturm等（1995）的积雪分类结果空间分辨率显著提高。积雪分类结果表明：中国区域的积雪类型划分为5种...

19. 柴达木地区平均积雪率分布数据集（2000-2018年）

数据贡献者： 朱高峰

说明信息：   该数据是利用Modis产品数据，通过重采样、拼接等处理，得到柴达木盆地2000年至2018年每年的平均积雪覆被率图。   本数据集主要应用于冰冻圈科学研究。

20. 柴达木地区100km分辨率积雪变化率分布图（2000-2018年）

数据贡献者： 朱高峰

说明信息：   该数据是利用Modis产品数据，通过重采样、拼接等处理，得到柴达木盆地2000-2018年每年的平均积雪覆被率数据，通过对每个像元进行回归分析，得到2000-2018年柴达木地区1km分辨率积雪变化率数据。通过在arcgis建立100km渔网，对每个渔网内积雪变化率进行处理得到100km分辨率积雪变化率。   本数据集主要应用于冰冻圈科学研究。

21. 柴达木地区1km分辨率积雪变化率分布图（2000-2018年）

数据贡献者： 朱高峰

说明信息：   该数据是利用Modis产品数据，通过重采样、拼接等处理，得到柴达木盆地2000-2018年每年的平均积雪覆被率数据，通过对每个像元进行回归分析，得到2000-2018年柴达木地区1km分辨率积雪变化率图   本数据集主要应用于冰冻圈科学研究。

22. 中国1951-2020年月尺度积雪融水数据集

数据贡献者： 阳勇, 刘国华, 刘章文, 王希强

说明信息： 积雪是重要的水资源。本数据以高空间分辨率月尺度降水气温数据为输入，利用度日因子模型计算积雪融水量，以降雪、雪深、积雪范围和雪水当量等验证模型输出，获取了中国高空间分辨率（0.5′，约1km）1951-2020年月尺度积雪融水数据。数据集包含的地理空间范围是中国主要陆地，不含南海岛礁等区域。该数据集以nc文件格式存储，文件命名方式为snowmelt_year，year表示年份。

23. 中国1980-2020年雪水当量25公里逐日产品

数据贡献者： 蒋玲梅, 杨建卫, 戴礼云, 李晓峰, 邱玉宝, 武胜利, 李震

说明信息： 针对中国积雪分布区，基于混合像元雪水当量反演算法，利用星载被动微波遥感亮温数据制备了1980-2020年空间分辨率为25km的逐日雪水当量/雪深数据集。该数据集以HDF5文件格式存储，每个HDF5文件包含5个数据要素，其中包括雪深（cm）、雪水当量（mm）、经纬度、质量标识符等。同时为了快速预览积雪分布情况，逐日文件包含雪水当量缩略图，以png格式存储。本数据集将根据实时卫星遥感数据和算法更...

24. 天山积雪雪崩研究站积雪观测数据集（1967-2021年）

数据贡献者： 李兰海, 郝建盛, 王海存

说明信息：   中国科学院天山积雪雪崩研究站建于1967年，是中国和中亚地区唯一进行长时间积雪雪崩监测和专业研究的野外观测站。该站长期开展野外气候、积雪、冻土和雪崩定位观测、水文过程和雪崩形成机理研究、防灾减灾技术研发、集成、示范与推广、合作交流、人才培养、科普教育等，目前主要从事积雪灾害的防御与治理，以及积雪特性、积雪水文和雪灾对全球气候变化响应等相关问题研究。...

25. 2000-2021年黄河源区无缝MODIS积雪覆盖面积比例数据集

数据贡献者： 杨映, 唐忠喜, 邢德, 侯金亮

说明信息： 生产背景：黄河源区是黄河流域的主要产水区和水源涵养区，积雪融水是源区的重要水源之一，高精度的积雪面积数据集是源区生态水文模拟、气候变化等研究的基础。然而，MODIS 积雪产品中大量的云覆盖，导致了近乎一半的信息缺失。因黄河源区季节性积雪多呈现出雪层偏浅、斑块状分布且消融快等特点，使得传统统计方法很难准确捕获源区的积雪时空特征，而先进的深度学习技术能更好地深入挖掘隐藏在数据背后的时空特征。...

26. 中国MODIS逐日无云500m积雪面积产品数据集

数据贡献者： 郝晓华, 孙兴亮, 纪文政, 王晓艳, 高扬, 赵琴, 赵宏宇, 王建, 李弘毅

说明信息： 积雪是冰冻圈重要的组成部分，积雪覆盖范围影响地气能量平衡，进而影响气候和环境变化。积雪面积是重要的积雪参数之一，是水文和气候模型的重要输入。本数据集针对中国积雪特性，基于MODIS反射率产品MOD/MYD09GA，利用不同土地覆盖类型条件下发展了多指数结合积雪判别算法，提高了林区和山区积雪面积精度，同时利用隐马尔科夫算法、多源数据融合方法实现了产品的完全去云，制备2000-2020年空间分辨...

27. 可可托海站三道海子观测场积雪数据集（2019年10月-2021年5月）

数据贡献者： 张伟, 沈永平, 吴雪娇

说明信息：   该数据集包括可可托海站库威大桥观测场2019-10至2021-05的日尺度积雪数据集，数据包括雪深（cm）、雪水当量（mm）、雪表温度（℃）和5层积雪温度（距离地面的高度分别为0 cm、10 cm、20 cm、30 cm、50 cm）。该数据由一天内半小时平均数据处理而来，数据为半小时数据平均值。本数据集内含一个excel表格。

28. 可可托海站库威大桥观测场积雪数据集（2018年9月-2020年5月）

数据贡献者： 张伟, 沈永平, 吴雪娇

说明信息：   该数据集包括可可托海站库威大桥观测场2018-09至2020-05的日尺度积雪数据集，数据包括雪深（cm）、雪水当量（mm）、雪表温度（℃）和5层积雪温度（距离地面的高度分别为10 cm、15 cm、20 cm、30 cm、40 cm）。该数据由一天内半小时平均数据处理而来，数据为半小时数据平均值。本数据集内含一个excel表格。

29. 可可托海站库威大桥观测场积雪数据集（2011年9月-2018年8月）

数据贡献者： 张伟, 沈永平, 吴雪娇

说明信息：   该数据集包括可可托海站库威大桥观测场2011-09至2018-08共计连续8年的日尺度积雪数据集，数据包括雪深（cm）、雪水当量（mm）、雪表温度（℃）和5层积雪温度（距离地面的高度分别为10 cm、15 cm、20 cm、30 cm、40 cm）。该数据由一天内半小时平均数据处理而来，数据为半小时数据平均值。本数据集内含一个excel表格。

30. 可可托海站喀依尔观测场风吹雪综合数据集（2017年12月-2018年4月）

数据贡献者： 张伟, 沈永平

说明信息：   该数据集包括可可托海站喀依尔风吹雪观测场2017-12至2018-04的风吹雪综合数据，数据包括气温、相对湿度、水汽压、风速和风向（两层）、短波辐射（向上和向下）、长波辐射（向上和向下）、雪深和风吹雪通量（两层）。该数据时间分辨率为10分钟。本数据集内含一个excel表格。

31. 北京冬奥会崇礼赛区未来三十年积雪物候数据集

数据贡献者： 杨雅茹, 赵春雷, 邵东航, 纪文政, 李弘毅

说明信息： 积雪物候能够反映积雪动态变化，本研究制作2021-2050年崇礼区积雪日数、积雪初日终日以及连续积雪天数等积雪物候数据，对崇礼赛区未来三十年的积雪状况进行预测，经Landsat 8 参考值验证得到总体精度为77%。 本数据集可为冬奥赛事的开展提供人工降雪量的参考，同时可指导未来滑雪场运营，积雪资源管理、灾害监测和预警、滑雪场建设及极端天气应对，也有利于进一步开展崇礼区未来积雪物候与气候变化等研究。

32. 东北典型农田区春季逐日土壤温度数据集(2017-2020年)

数据贡献者： 陈秀雪, 李晓峰, 姜波, 卫颜霖, 王广蕊

说明信息： 本数据集针对吉林省典型农田区，主要包括吉林省长春市、松原市、白城市、四平市，基于2017–2020年2月1日至3月20日的1小时步长、10km×10km分辨率的ERA5数据集(包括浅层土壤温度数据、雪深数据)以及数据集中每个格网对应的经度和纬度信息，利用多元线性回归分析制作了2017–2020年东北典型农田区春季逐日土壤温度数据集。首先利用MATLAB软件编程把一小时步长的浅层土壤温度数据、...

33. 东北农田积雪–土壤水热地面观测数据集(2017-2019年）

数据贡献者： 陈秀雪, 李晓峰, 王广蕊, 卫颜霖, 梁爽, 张丽娟, 侯仁杰

说明信息： 本数据集包含三个子数据集，分别是2016-2017年长春积雪-土壤水热地面观测数据、2017-2018年哈尔滨积雪-土壤水热地面观测数据、2018-2019哈尔滨积雪-土壤水热地面观测数据。...

34. 中国2000-2020年积雪反照率八天合成产品

数据贡献者： 肖鹏峰, 胡瑞, 张正, 秦棽, 李震

说明信息： 本数据集为中国陆域八天合成积雪反照率数据，时间范围覆盖2000年1月至2020年3月，为HDF格式的栅格数据。地理空间范围为72°-142°E，16°-56°N，采用等经纬度投影，空间分辨率0.01°。数据集基于MODIS反射率产品MOD09GA，积雪产品MOD10A1/MYD10A1和全球数字高程模型SRTM数据，在ART模型基础上发展了积雪反照率反演模型，并利用GEE和本地端交互生产而来...

35. 中国2000-2020年积雪反照率逐日产品

数据贡献者： 肖鹏峰, 胡瑞, 张正, 秦棽, 李震

说明信息： 本数据集为中国陆域逐日积雪反照率数据，时间范围覆盖2000年1月至2020年3月，为HDF格式的栅格数据。地理空间范围为72°-142°E，16°-56°N，采用等经纬度投影，空间分辨率0.01°。数据集基于MODIS反射率产品MOD09GA，积雪产品MOD10A1/MYD10A1和全球数字高程模型SRTM数据，在ART模型基础上发展了积雪反照率反演模型，并利用GEE和本地端交互生产而来。数...

36. 中国AVHRR逐日无云5 km积雪面积产品数据集

数据贡献者： 郝晓华, 纪文政, 赵琴, 孙兴亮, 王建, 李弘毅

说明信息： 积雪是冰冻圈重要的组成部分，积雪覆盖范围影响地气能量平衡，进而影响气候和环境变化。积雪面积是重要的积雪参数之一，是水文和气候模型的重要输入。本数据集针对中国积雪特性，基于AVHRR-CDR反射率产品，发展了多级决策树积雪判别算法，同时利用隐马尔科夫算法、多源数据融合方法实现了产品的完全去云，制备了1980-2020年空间分辨率为5...

37. 中国东北地区500m分辨率积雪季逐日无云NDSI数据集（2000-2020年）

数据贡献者： 韩超, 沈言龙, 欧阳志棋, 谢佩瑶, 郭惠, 陈思勇, 王晓艳

说明信息： 中国东北地区是我国三大积雪区之一。该地区地处高纬度，冬季太阳高度角低，光照条件差，并且该地区具有很高的森林覆盖度。当前MODISV6积雪产品提供的归一化差值积雪指数（NDSI）在中国东北地区，尤其是东北森林地区存在明显的过度云掩膜问题，严重影响了该产品在积雪时空变化研究中的应用。同时，MODISV6积雪产品采用了低NDSI屏蔽，导致森林地区存在积雪漏分现象。以MODISV6多种数据集作为源数...

38. 北极积雪面积比例时序数据（2000-2019）

数据贡献者： 马媛, 王建, 赵宏宇, 邵东航, 王卫国, 李浩杰, 李弘毅

说明信息： 积雪面积比例（fractionalsnowcover，FSC）是定量描述单位像元内积雪覆盖面积（SnowCoverArea，SCA）与像元空间范围的比值。本数据集利用GoogleEarthEngine（GEE）平台，将北极地区（北纬45°至北纬90°）的FSC和MOD09GA1000m的全球地表反射率产品作为元数据用于制备北极积雪面积比例时序数据。数据集时间序列为2000年2月24日至201...

39. 中国积雪特性时空分布电子地图数据集

数据贡献者： 张学良, 王华东, 郑子贤, 王建

说明信息： 本数据集基于地面和遥感调查数据以及积雪类型划分的成果数据，编制中国积雪类型系列图件，包括积雪密度（2017-2020年）、积雪日数（1980-2020年）、积雪深度/雪水当量（1980-2020年）和积雪反照率（2000-2020年）。所有图件均以1:100万/1:50万的数字地形图为基础地理底图，根据需要叠置中国气候区划图或土地利用/覆盖图作为背景图层。设计分级与制图符号表示方法，编制1:...

40. 2002-2021年青海省积雪日数遥感监测数据集

数据贡献者： 李晓东, 李林, 史飞飞, 苏文将, 肖建设, 李红梅

说明信息： 青藏高原内积雪的动态变化对区域能量平衡以及水文、气候和生态环境具有重要的影响。由于青藏高原内季节性积雪多呈现出雪层普遍偏浅且斑块状的分布特征，因此积雪日数将能更好的体现时空分布特征。本数据集以空间分辨率为500m的MODIS-NDSI数据为基础，通过逐日积雪覆盖范围提取、积雪日数合成和站点数据校正等步骤，制作了青海省积雪日数遥感监测数据集（2002-2021年），并经青海省51个地面气象台站...

41. 青藏高原牧区雪灾专题数据集

数据贡献者： 史飞飞, 肖建设, 李林, 曹晓云, 李晓东, 李红梅

说明信息： 本数据集利用青藏高原地区109个地面气象台站逐日积雪观测资料，按照《气象灾害分级指标》（DB63/T372-2018）中的雪灾等级划分标准，统计20年来青藏高原地区发生轻度、中度、重度和特重度等级雪灾的日数，形成的雪灾数据集可为青藏高原地区雪灾风险评估、风险预警和雪灾风险区划提供数据支撑。数据集包含4个数据文件，命名分别为轻度雪灾.shp、重度雪灾.shp、重度雪灾.shp和特重度雪灾.sh...

42. 2000-2015年黑河流域上游融雪径流系数专题数据

数据贡献者： 牛莉婷, 李弘毅, 王建

说明信息： 本数据集包含黑河流域上游2000年1月至2015年12月融雪径流深逐日数据，以tiff格式保存。完全开放共享。数据通过分布式寒区水文模型GBEHM和遥感参数标定方法，利用长时间序列高空间分辨率积雪遥感数据，为模型提供标定的目标函数以及驱动数据；利用地面调查得到的积雪属性数据，为模拟系统提供更为准确的参数信息，进而估算了2000年至2015逐年融雪径流系数数据。文件名：cs_yyyy.tiff...

43. 2000-2015年黑河流域上游雪水当量专题数据

数据贡献者： 牛莉婷, 李弘毅, 王建

说明信息： 本数据集集包含黑河流域上游2000年1月至2015年12月雪水当量逐日数据，以tiff格式保存，完全开放共享。数据通过分布式寒区水文模型GBEHM和遥感参数标定方法，利用长时间序列高空间分辨率积雪遥感数据，为模型提供标定的目标函数以及驱动数据；利用地面调查得到的积雪属性数据，为模拟系统提供更为准确的参数信息，进而估算了2000年至2015雪水当量逐日数据。文件名：swe_yyyymm.tif...

44. 2000-2020年MODIS中国积雪物候数据集

数据贡献者： 赵琴, 郝晓华, 王建, 孙兴亮, 李弘毅

说明信息： 本数据集以中国2000-2019年积雪面积500m逐日无云产品为基础资料，制备了2000-2020年MODIS中国积雪物候数据集，包括三个目录，目录命名规则为2000-2020年中国XXXX数据集，其中XXXX表示积雪物候参数积雪日数、积雪初日、积雪终日；子文件命名规则为NIEER_MODIS_TTT_500m_YYYY-YYYY.tif,其中TTT表示不同的积雪物候参数，YYYY-YYYY...

45. 1980-2020年AVHRR中国积雪物候数据集

数据贡献者： 郝晓华, 赵琴, 纪文政, 王建, 李弘毅

说明信息： 本数据集基于1980-2020年5kmAVHRR逐日无云积雪面积产品，制备了中国长时间序列积雪物候数据集。数据集按照不同的物候参数共分为积雪日数、积雪初日、积雪终日3个目录，每个目录下包含40个子文件，为逐水文年积雪物候参数，目录命名规则为1980-2020年中国XXXX数据集，其中XXXX表示积雪物候参数积雪日数、积雪初日、积雪终日；子文件命名规则为NIEER_AVHRR_TTT_5000...

46. 2000-2015年黑河流域上游融雪径流深专题数据

数据贡献者： 牛莉婷, 李弘毅, 王建

说明信息： 本数据集包含黑河流域上游2000年1月至2015年12月融雪径流深逐日数据，以tiff格式保存。完全开放共享。数据通过分布式寒区水文模型GBEHM和遥感参数标定方法，利用长时间序列高空间分辨率积雪遥感数据，为模型提供标定的目标函数以及驱动数据；利用地面调查得到的积雪属性数据，为模拟系统提供更为准确的参数信息，进而估算了2000年至2015融雪径流深逐日数据。文件名：Smelt_yyyymm....

47. 2000-2020年北京冬奥崇礼赛区积雪稳定性数据集

数据贡献者： 杨雅茹, 李弘毅, 赵琴

说明信息： 积雪稳定性是描述积雪动态变化的重要指标，且利用积雪日数、积雪初日终日等变量能够模拟水文、气候和全球物质能量平衡。崇礼区作为北京2022年冬奥会冰雪运动主要竞赛场地之一，该地区积雪的变化需引起关注。本数据集是针对崇礼区在长时间序列下的描述积雪稳定性的数据，共享和利用本数据集为解决滑雪场储雪提供基础，也有利于进一步开展崇礼区多年积雪稳定性与气候变化、崇礼区积雪资源管理、积雪灾害监测和预警以及滑雪...

48. 中国积雪历史数据集（ 2008-2019年）

数据贡献者： 郑照军, 郝晓华, 李晓峰, 肖鹏峰, 蒋玲梅, 戴礼云, 刘艳

说明信息：   中国积雪历史数据集（2008-2016）来自中国科学院西北生态环境资源研究院，中国气象局国家（卫星气象中心、新疆区局、青海省局、黑龙江省局、内蒙古省局）、中国科学院东北地理与农业生态研究所、南京大学、北京师范大学等多家单位积雪研究团队贡献的积雪历史野外考察资料，由项目课题、业务和科学研究需求、兴趣爱好等驱动，人工观测为主、自动观测为辅而获得，经过本次整理，实现了统一的规范，并对数字化遗漏...

49. 气象台站积雪观测空间代表性评估数据集

数据贡献者： 王园园, 郑照军

说明信息： 本数据集包含我国2410个气象台站积雪观测空间代表性评估结果，包含站点及周围25km×25km窗口范围内地表覆盖、地形、积雪环境特征等信息以及气象台站空间代表性的评估等级。数据集包含1个文件夹，1个数据表，共2410条记录。数据主要来自于分析处理，数据完全开放共享。

50. 中国典型积雪区线路积雪观测数据集（2017-2021年）

数据贡献者： 李兰海, 车涛, 刘艳, 李晓峰, 肖建设, 除多

说明信息：   本数据集包含我国典型积雪区9条积雪观测线路的2017-2021年4个积雪季共38次901个剖面的积雪深度、雪粒径、雪层温度及雪密度数据（其中3号线还包括2019-2020年的观测数据，4号线包括2019-2020年、2020-2021年的数据）。...

51. 中国典型积雪区超级站积雪特性调查数据集（2017-2020年）

数据贡献者： 李兰海, 车涛, 刘艳, 李晓峰, 肖建设, 除多

说明信息：   本数据集包含我国典型积雪区的6个超级站2017-2020年3个积雪季的人工观测及自动观测的积雪特性数据集。其中，人工观测数据集包括逐日的积雪深度、密度、积雪粒径、积雪硬度、积雪形态等数据。自动观测包括积雪深度、雪水当量、积雪反照率、液态水含量、积雪密度、风温湿压等要素。...

52. 中国典型积雪区积雪测线数据集（2018-2019）

数据贡献者： 李兰海, 车涛, 李晓峰, 刘艳, 肖建设, 戴礼云

说明信息：   本数据集包含我国典型积雪区2018-2019年积雪季11个测雪路线（snow course）的积雪深度、雪压及积雪密度数据。测雪线路主要位于我国新疆、青海、内蒙及东北地区。   数据集按照snow...

53. 中国典型积雪区普通站雪深数据集（2017-2019年）

数据贡献者： 李兰海, 车涛, 刘艳, 李晓峰, 肖建设, 除多

说明信息：   本数据集包含我国典型积雪区的41个普通气象站2017-2019年2个积雪季的人工观测及仪器自动观测数据。   普通站主要位于我国新疆、青海、西藏、内蒙及东北地区。其中，新疆、青海、内蒙及东北地区的普通站包含积雪深度、空气温度数据，西藏地区的普通站包含积雪深度和雪压数据。...

54. 中国典型积雪区积雪化学数据集（2017-2021年）

数据贡献者： 车涛, 王宁练

说明信息：   本数据集包含我国典型积雪区的6个超级站2017-2020年，6条线路2017-2019年、2020-2021年三个积雪季的雪样化学性质分析数据。化学性质包括黑碳浓度、PH值、主要阴阳离子以及电导率，积雪深度作为辅助信息。   普通站主要位于我国新疆、青海、西藏、内蒙及东北地区。其中，新疆、青海、内蒙及东北地区的普通站包含积雪深度、空气温度数据，西藏地区的普通站包含积雪深度和雪压数据。...

55. 中国典型积雪区25km积雪样方数据集（2017-2020年）

数据贡献者： 李兰海, 车涛, 李晓峰, 刘艳, 肖建设

说明信息：   本数据集包含我国典型积雪区2017-2020年3个积雪季16个25km样方的积雪深度、雪压和积雪密度等数据。积雪样方主要采集自我国新疆和东北地区。数据集共包含16个文件夹，16个样方数据表，共670条观测记录。   其中，每个样方数据存放于1个文件夹，文件夹内还包含记录表格的扫描档、样方点分布示意图及样方点矢量图（shp或kmz格式）。   数据集命名规则、时间范围及站点经纬度见说明文档。

56. 中国典型积雪区500m积雪样方数据集（2017-2020年）

数据贡献者： 李兰海, 车涛, 李晓峰, 刘艳, 肖建设

说明信息：   本数据集包含我国典型积雪区2017-2020年3个积雪季21个500m积雪样方的积雪深度、空气温度及雪压数据。积雪样方数据主要采集于我国新疆、青海及东北地区。   数据集包含21个文件夹，21数据表，共945条记录。样方数据还包含样方点分布示意图及样方点矢量图（shp或者kmz格式）。   数据集命名规则、时间范围及站点经纬度见说明文档。

57. 2002-2018年高亚洲逐日积雪覆盖度数据集

数据贡献者： 邱玉宝, 王星星

说明信息： 高亚洲是以青藏高原为主要区域的亚洲高海拔地区，是中低纬度高山积雪的重要分布区，其积雪的动态变化对水和能量平衡及区域气候具有重要的影响。由于青藏高原地区季节性积雪具有赋存时间短、雪层较薄的特点，在对水循环等问题的理解中，迫切需要日时间尺度的积雪覆盖度动态监测数据。本数据集基于空间分辨率为500m的MODIS归一化积雪指数数据，结合地形和多种云覆盖下积雪覆盖度估算算法的优势，实现云覆盖条件下的积...

58. 1951-2015年候尺度中国台站雪深网格化数据集

数据贡献者： 马丽娟

说明信息： 本数据集中的数据是基于中国700多气象观测台站的逐日积雪深度资料，利用每个台站雪深的空间代表性，及其与周围台站雪深的函数关系，研制了适用于中国积雪深度的最优空间插值算法，并生成了中国0.5度网格化逐候积雪深度数据。本数据集时间范围为数据集文件命名格式为SDYYYYMM.bin，其中YYYY表示4位年份，MM表示2位月份，每个文件包含6个候。指标是候最大积雪深度，单位为厘米。

59. 2000-2015年MODIS北半球逐日无云二值积雪产品

数据贡献者： 黄晓东

说明信息： 本数据集是北半球逐日无云二值积雪产品资料，时间自2000年1月至2015年12月，数据包含了积雪和非雪两种地物类型。数据覆盖范围为0-86°N，180°W-180°E。该数据集的数据源使用的积雪产品是通过NSIDC网站下载的V005版本的每日积雪分类产品MOD10A1和MYD10A1，以及AMSR-E每日雪水当量产品和雪冰产品IMS。利用MOD10A1、MYD10A1、AMSR-E...

60. 2001-2010年北半球雪深数据集

数据贡献者： 车涛

说明信息： 本数据集为2001-2010年间10年的北半球逐日雪深数据，数据覆盖范围0-86°N，180°W-180°E，该数据集结合积雪过程模型和积雪微波辐射传输模型，并吸收地面观测站点资料对雪深进行提取，引入森林覆盖率因子降低森林对雪深反演的影响，利用集合卡尔曼滤波方法综合卫星观测的微波亮度温度和模拟的亮度温度对积雪参数进行优化；在森林地区通过森林覆盖率降低森林的影响，获得北半球雪深数据集。