雪深（Snow Depth，SD）是表征积雪厚度的关键参数，对理解区域水循环、能量平衡及气候变化影响具有重要意义。针对现有遥感、再分析和模拟的积雪深度产品存在较大不确定性，以及在复杂地形区域精度不足等问题。本项目利用随机森林算法，结合AMSR-E，AMSR2，NHSD和GlobSnow、ERA-Interim、MERRA2等雪深产品和相关环境因子变量，用地面观测站点的实测雪深数据训练与验证模型，最终融合生成1980-2019年北极（北纬66°34以北）空间分辨率为0.25°的日尺度雪深数据产品。通过实测雪深数据验证发现，其相关系数（R2）达0.79，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别为8.5cm 和3.5cm。本数据集可为北极水文模拟、陆面过程模型的数据同化提供重要的数据支撑。
AMSRE 是由美国国家航空航天局（NASA）地球观测系统的Aqua卫星和日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的GCOM-W1卫星上的微波扫描辐射计收集的数据 (https://nsidc.org/data/ae_dysno)，来自NASA的AMSRE（AMSR-E）提供从2002年6月19日到2011年10月3日的雪深数据集，而来自JAXA的AMSRE（AMSR2）则从2012 年7月2日至今持续提供全球每日雪深数据。GlobSnow 受欧空局资助，其雪深产品是一个协同数据集，它利用先进的数据同化方案，将卫星被动微波数据（来自SSM/I和AMSR-E等传感器）与地面气象站的雪深观测数据相结合(https://www.globsnow.info/)，但9月部分数据存在缺失。NHSD数据是国家青藏高原科学数据中心（https://poles.tpdc.ac.cn/） 提供的北半球长时间序列雪深数据产品。ERA5-Interm是欧洲是中期天气预报中心生产的全球陆面再分析数据集（https://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/），为日值数据。MERRA-2是 NASA全球建模与同化办公室发布的再分析数据（https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/）。
通过重采样，将AMSR-E，AMSR2，NHSD和GlobSnow、ERA-Interim、MERRA2等数据集的空间分辨率统一为0.25°。采用随机森林算法，通过融合以上数据产品、环境因子，借助实测雪深数据进行模型训练和验证，生成一套时序更完整的积雪深度数据集。
基于实测站点数据集，采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R2）和偏差四个指标评估积雪深度数据的精度。数据融合过程中，为确保时空一致性，将验证范围限定在北纬66°34以上地区，时间序列为1980-2019年。数据集验证采用实测站点数据进行验证。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2020YFA0608501 | 北极陆地环境变化及其效应研究 | 国家重点研发计划 |
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CSTR:11738.11.NCDC.ARCTIC-CHANGE.DB7130.2026
10.12072/ncdc.arctic-change.db7130.2026
