北半球雪水当量逐日数据产品（2000-2025年） - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心

中文名称

北半球雪水当量逐日数据产品（2000-2025年）

英文名称

Daily data product of snow water equivalent in the Northern Hemisphere (2000-2025)

CSTR

CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6494.2024

DOI

10.12072/ncdc.nieer.db6494.2024

数据共享方式

离线申请

数据分类

积雪

来源站点

冰冻圈大数据挖掘分析关键技术及应用

数据贡献者

邵东航

数据集摘要

针对现有雪水当量遥感产品精度不稳定，且数据时空不连续等问题，基于深度学习理论，构建了一套多种深度学习模型嵌套的雪水当量产品融合算法，并基于已有的雪水当量产品形成了一套高质量时空序列连续的北半球雪水当量数据产品。

基本信息

采集时间	2000/01/01 - 2025/01/31
采集地点	北半球
数据量	444.0 GiB
数据格式	HDF
数据空间分辨率(/米)	5000
数据时间分辨率	日
坐标系	WGS84
投影	WGS_1984_Albers

数据源描述

本数据集基于已有的雪水当量数据融合而来，分别包括AMSR-E/AMSR2 SWE、GLDAS SWE、GlobSnow SWE、AMSR-E SWE、GLDAS SWE。

数据加工方法

首先是构建雪水当量训练数据集，本研究使用的雪水当量数据包括AMSR-E/AMSR2 SWE、ERA-Interim SWE、MERRA-2 SWE、GLDAS SWE、GlobSnow SWE、ERA5_Land SWE。为了提供更高空间分辨率的辅助信息，将500 m分辨率的 MODIS 积雪面积数据、地理数据（经纬度）、地形数据（海拔、坡度、坡向）等作为辅助训练数据，地面观测的雪水当量数据作为参考真值。在训练数据集基础上，构建基于岭回归模型结合LSTM的雪水当量回归计算模型，利用岭回归深度学习算法进行首次学习，将学习结果区分为精度提高明显和不明显两部分。针对精度提高不明显的部分，采用LSTM算法在时序依赖上的优势，进行进一步学习。在此基础上，获取高质量时空连续的雪水当量数据。

数据质量描述

项目支持信息

#	编号	名称	类型
1	2022YFF0711702-05	积雪、湖冰长序列数据集制备与挖掘关键技术	国家重点研发计划

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。

Donghang Shao, Hongyi Li, Jian Wang, Xiaohua Hao, Tao Che, Wenzheng Ji. Reconstruction of a daily gridded snow water equivalent product for the land region above 45° N based on a ridge regression machine learning approach, Earth System Science Data, 2022, 14(2): 795-809.

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

邵东航. 北半球雪水当量逐日数据产品（2000-2025年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2024. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6494.2024.
邵东航. 北半球雪水当量逐日数据产品（2000-2025年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2024. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db6494.2024.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

文章引用

Shao D, Li H, Wang J, Hao X, Che T, Ji W. Reconstruction of a daily gridded snow water equivalent product for the land region above 45\degree\,N based on a ridge regression machine learning approach[J]. Earth System Science Data, 2022, 14, (2): 795-809. DOI: 10.5194/essd-14-795-2022.

引用格式： Endnote Bibtex RIS

许可协议

本作品采用知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可。

#	数据集标题
1	中国逐日500m雪水当量产品（1980-2020年）
2	中国1980-2020年雪水当量25公里逐日产品
3	1980-2020年三江源逐日雪水当量数据集
4	2000-2015年黑河流域上游雪水当量专题数据
5	一带一路积雪反照率逐日数据产品（2000-2024年）
6	“一带一路”积雪面积比例逐日数据产品（2000-2024年）
7	2000-2015年MODIS北半球逐日无云二值积雪产品
8	2001-2010年北半球雪深数据集
9	中国卫星降水、土壤水分和雪水当量长期重建（1981-2017年）
10	1980-2024年北极逐日25km雪水当量数据集

#	标题	文件大小
1	NEW_NCDC_NH_SWE

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2026/02/11 00:51	于*均	论文题目：2001-2020年藏东南积雪时空演变、影响因素及灾害效应（暂定）数据在研究中的作用：我正在研究藏东南地区的积雪变化及其引发的雨雪灾害，目前手头的MODIS数据只能告诉我“哪里有雪” ，无法反映“雪有多厚”或“含有多少水” 。申请这份雪水当量（SWE）数据，是为了补齐“雪量”这个核心短板，让我能具体算出雨雪天气（ROS）下的融雪量，从而准确评估可能引发的洪水或雪崩风险，这对搞清楚该地区的气候影响至关重要。论文类型：期刊论文导师姓名：蒲焘
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4	2026/01/09 02:30	邓*	利用该数据对比积雪模型模拟的雪水当量的质量情况
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9	2025/11/20 00:22	易*雅	之前申请过此数据，当时手边没有足够大内存硬盘去存储。目前已解决此问题，但资源现已过期，无法下载，毕业论文需要该指标进行分析，故再次向平台申请此数据。
10	2025/11/13 00:11	元*辉	论文题目：Spatiotemporal Asynchrony Between Snowmelt and Vegetation Green-up Over the Asian High Mountains and Its Driving Mechanisms (2014-2024) 数据在研究中的作用：验证和提取积雪物候论文类型：SCI论文导师姓名：马腾