中国MODIS逐日无云500m积雪面积产品（2000-2020年） - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心

中文名称

中国MODIS逐日无云500m积雪面积产品（2000-2020年）

英文名称

China's MODIS daily cloudless 500m snow cover area product data set (2000-2020)

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.I-SNOW.2020.9

DOI

10.12072/ncdc.I-SNOW.db0001.2020

数据共享方式

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数据分类

积雪

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

数据集摘要

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年空间分辨率为500m的逐日无云积雪面积数据集。该数据集以HDF5文件格式存储，每个HDF5文件包含18个数据要素，其中包括数据值（0=陆地，1=影像识别积雪， 2=去云插补积雪，3=雪深插补积雪，4=水体，255=填充值）、数据起始日期、经纬度等。同时为了快速预览积雪分布情况，逐日文件包含积雪面积缩略图，以jpg格式存储。此外本数据集还包含了用户使用手册。本数据集将根据实时卫星遥感数据和算法更新情况（目前到2020年12月）进行持续的补充和完善，并采用完全开放共享。

基本信息

采集时间	2000/02/27 - 2020/12/31
采集地点	中国陆域
数据量	16.6 GiB
数据格式	HDF5
数据空间分辨率(/米)	500
数据时间分辨率	日
坐标系	WGS84
投影	经纬度（GLL）投影

数据源描述

MODIS逐日表面反射率产品MOD09GA,MYD09GA来自于美国国家航空航天局（NASA），数据格式为hdf格式，空间分辨率为500m。

数据加工方法

利用Landsat-8 OIL数据作为真值，结合MODIS土地覆盖分类产品MCD12Q1，基于MODIS反射率产品MOD09GA和MYD09GA，获取不同地表覆盖类型条件下的积雪决策树分类算法，基于GEE平台，获取初级产品。初级产品经过隐马尔科夫算法和雪深数据插值方法进行去云处理，基于python语言开发运行程序，最终获取研究区逐日无云积雪面积产品。

数据质量描述

数据质量良好。

项目支持信息

#	编号	名称	类型
1	2019YFC1510503	干旱区融雪洪水灾害监测预报和防控关键技术研究与示范	国家重点研发计划
2	41971325	近20年北疆地区积雪吸光物质时空变化、成因和影响分析	国家自然科学基金

引用和标注

为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

中文发表的成果中参考以下规范注明：数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用

郝晓华,孙兴亮,纪文政,王晓艳,高扬,赵琴,赵宏宇,王建,李弘毅. 中国MODIS逐日无云500m积雪面积产品（2000-2020年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.I-SNOW.2020.9.
郝晓华,孙兴亮,纪文政,王晓艳,高扬,赵琴,赵宏宇,王建,李弘毅. 中国MODIS逐日无云500m积雪面积产品（2000-2020年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.I-SNOW.db0001.2020.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

文章引用

Hao X, Huang G, Zheng Z, Sun X, Ji W, Zhao H, Wang J, Li H, Wang X. Development and validation of a new MODIS snow-cover-extent product over China[J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2022, 26: 1937-1952. DOI: 10.5194/hess-26-1937-2022｝.

引用格式： Endnote Bibtex RIS

许可协议

本作品采用 CC BY 4.0 （知识共享署名 4.0 国际许可协议）进行许可。

#	数据集标题
1	中国AVHRR逐日无云5 km积雪面积产品数据集（1980-2020年）
2	青藏高原逐日无云MODIS积雪面积比例数据集（2000-2015年）
3	MODIS北半球逐日无云二值积雪产品（2000-2015年）
4	青藏高原地区MODIS逐日无云积雪产品（2002-2010年）
5	中国东北地区500m分辨率积雪季逐日无云NDSI数据集（2000-2020年）
6	八宝河流域逐日无云MODIS积雪反照率数据集（2008-2014年）
7	MODIS中国积雪物候数据集（2000-2020年）
8	黑河生态水文遥感试验：黑河流域积雪面积比例数据集
9	“一带一路”积雪面积比例逐日数据产品数据集（2000-2024年）
10	中国积雪反照率逐日产品（2000-2020年）

#	标题	文件大小
1	hdf投影问题.docx	15.6 KiB
2	main2.py	801 Bytes
3	中国MODIS逐日无云500m积雪面积产品数据说明手册.docx	86.8 KiB
4	数据
5	缩略图

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2026/06/29 23:33	申*楠	您好，我是一名来自四川师范大学地理学寒旱区积雪相关研究方向的研究生，想要研究中国地区的寒旱区相关内容，所以申请该涡度数据，望批准，感谢！
2	2026/06/24 20:46	张*优	风沙活动是干旱区和半干旱区重要的地表动力过程，对区域生态系统稳定性及风沙灾害防治具有重要影响。黄河源区玛多盆地位于青藏高原东北部，地处西风带与亚洲季风交汇区，域内广泛分布沙漠化土地，局部地区风沙活动强烈，风沙灾害频发。开展玛多盆地沙丘移动特征及其成因机制研究，对深化高原风沙地表过程认识、区域沙害防治与资源管理具有重要意义。本研究以玛多盆地新月形沙丘为研究对象，基于1968—2021年多源遥感影像数据，提取沙丘形态与位置信息，计算沙丘移动速率，分析沙丘移动的时空变化特征；结合野外调查与取样，对沙丘表层沉积物开展粒度特征与地球化学元素分析，探讨地表沉积特性、沉积环境及物源条件；并综合气象站点数据、土壤数据及相关文献资料，选取风速、降水、气温、蒸发及土壤含水量等因子，通过多因子对比分析，讨论不同环境因素对沙丘移动的驱动作用及其影响过程。揭示玛多盆地沙丘移动的时空变化规律及其主要控制因素，构建沙丘移动的成因分析框架，为区域风沙灾害防治、生态保护及气候变化影响评估提供理论依据和技术支持。
3	2026/06/24 17:27	常*	用于研究中国东北地区积雪动态特征及生态影响。
4	2026/06/16 01:35	姬*怡	您好，我的论文建模过程，需要对积雪这一块进行模拟，想用这个数据来进行率定验证，望批准下载！谢谢！！
5	2026/06/12 06:06	郭*杰	本研究利用vic模型研究水文干旱，该数据集用于验证vic模型模拟结果是否正确以及精度是否足够
6	2026/06/04 05:17	何*娟	基于本数据完成冰冻圈遥感课程作业，进行冰冻圈课程的课内研究汇报。主要研究那曲市的积雪时空变化遥感监测，提取NDSI 积雪阈值搭配DEM高程数据，用于积雪地形分异分析。
7	2026/05/31 22:10	刘*予	论文题目：近三十年东北地区积雪深度反演数据在研究中的作用：反演雪深论文类型：期刊论文导师姓名：俞杭男摘要：东北地区是我国寒区积雪的核心分布区域，100m 分辨率雪深的精准反演是解析区域积雪时空演变规律、开展寒区气候循环与水文过程研究的重要基础，对区域生态环境保护和寒区资源合理利用具有重要实践意义。本研究以东北地区近三十年站点雪深实测数据为基础，融合经纬度、海拔等地形因子及冬季气温、降水等气象因子，构建随机森林模型开展研究区 100m 尺度雪深反演，采用时空交叉验证法对模型反演精度进行综合评估，并依托模型特征重要性分析功能，识别东北地区雪深空间分异的核心驱动因素。结果表明：随机森林模型适用于东北地区 100m 尺度雪深反演，模型对研究区雪深的模拟值与实测值拟合度较高，具备良好的反演精度与泛化能力，可有效实现研究区 100m 分辨率雪深的空间化表达；东北地区雪深分布受地形与气象因子共同驱动，且气象因子的影响权重高于地形因子，其中冬季气温、累计降水为气象类核心驱动因子，海拔、纬度为地形类核心驱动因子，各因子通过耦合作用共同调控研究区积雪的空间分布特征。本研究通过随机森林模型实现了东北地区 100m 尺度雪深的精准反演，构建了适用于研究区站点数据的雪深反演方法，同时明确的雪深核心驱动因素，为深入理解东北地区积雪时空演变的内在机制提供了科学依据，也为区域高分辨率积雪数据集的构建提供了方法参考。关键词：雪深反演；随机森林；100m 分辨率；驱动因素；东北地区
8	2026/05/23 04:01	冉*	为准确确定研究区积雪覆盖范围，剔除积雪对地表反照率计算的干扰，保障反照率反演精度，特此申请该数据集。已经申请过该数据集，但部分年份未下载，需要再次申请。
9	2026/05/22 21:46	雷*盛	事务用途：学位论文确切用途：本人正在开展题为《青藏高原典型流域积雪水文响应研究》的硕士学位论文研究。研究需要分析研究区2000-2020年间积雪面积的逐日动态变化及其对气候的响应。数据在研究中的作用：原始的MODIS积雪产品（如MOD10A1）受云覆盖影响严重，导致时间序列不连续，无法满足模型模拟的需求。申请的中国MODIS逐日无云500m积雪产品，其逐日无云特性可以确保积雪面积时间序列的连续性，500米空间分辨率能准确捕捉研究区内的积雪分布细节。该数据将作为模型的核心输入参数，用于计算积雪日数、初雪日等关键物候指标，支撑论文核心章节的定量分析。
10	2026/05/22 15:29	吴*娟	本人为重庆师范大学在读研究生，因硕士论文研究需要，申请使用中国 MODIS 逐日无云 500m 积雪面积产品数据集。该数据将用于开展积雪时空变化与雪旱评估相关研究，支撑论文的数据分析与结果验证，承诺仅用于学术研究，不用于其他商业用途。