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

申请获取

数据分类

积雪

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)	5000m
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。

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

#	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	2026/07/17 07:15	李*洋	论文题目：中国区域雪水融化对植被的影响摘要：雪水融化是连接冰冻圈与陆地生态系统的重要水文过程，对区域植被生长具有深远影响。在全球气候变暖背景下，中国主要季节性积雪区的积雪覆盖与融雪过程发生了显著变化，进而深刻影响着植被的时空动态。本文综述了中国不同区域雪水融化对植被影响的研究进展。研究表明，雪水融化对植被的影响具有显著的区域异质性。在西北干旱半干旱地区，融雪水是植被生长的重要水源，新疆近40年来融雪量的增加趋势与植被覆盖的逐年改善密切相关；青藏高原东北部干旱区，由融雪水控制的土壤水分主导了青海云杉的径向生长。在东北地区，积雪对农田总初级生产力的影响呈现明显的空间分异：雪水当量在西部风沙区和辽河平原起主导作用，通过增墒效应缓解春旱；积雪日数是松嫩平原的首要驱动因素；而融雪终日则在长白山和兴安岭等高寒区影响最大，融雪虽补充土壤水分却因降低地温形成热限制。在物候层面，积雪通过保温与保湿的双重效应对植被返青日期产生复杂影响，积雪季节长度是中国三大稳定积雪区植被返青趋势更为稳定一致的预测因子。高山苔原和冻土区的研究进一步揭示，融雪期提前可延长生长季并促进植被生产力，但也可能增加常绿灌木的冻害风险。未来气候情景下，积雪持续减少将对植被生长构成显著制约。深入理解雪水融化对植被的影响机制，对于干旱半干旱区水资源管理、寒区农业适应及高山生态系统保护具有重要科学价值与实践意义。类型：硕士论文
2	2026/07/07 22:50	任*	尊敬的邵老师，您好！在对比验证数据收集的过程中，非常荣幸看到了您的数据产品。您的数据将用于陆面模型结果预报的对比分析。万分感谢！
3	2026/07/07 01:28	杨*飞	用于完成本人承担的国自然青年基金项目，支撑东北寒区（特别大兴安岭）积雪和雪水当量变化研究。
4	2026/07/05 01:04	王*为	用于积雪项目背景研究，分析长时间序列下积雪参数的变化
5	2026/06/28 22:39	李*	该数据用于藏东南雪崩灾害易发性评价及主控因子研究中，该论文为配合国网西南分部科研项目所需进行申请，为期刊论文
6	2026/05/25 18:46	叶*灶	安徽省青年基金后续研究，积雪消融监测，需要用到雪水当量产品来做验证分析
7	2026/05/11 19:28	赵*	我们打算使用该数据用于与水文模型模拟的雪水当量做对比，进行结果的合理性分析
8	2026/05/08 05:01	加**措	《白山水库汇水区春季融雪水资源当量估算》本科论文
9	2026/03/28 18:44	侯*静	论文题目：2000-2025年北半球积雪时空特征分析数据在研究中的作用：雪水当量的分布研究论文类型：硕士论文导师姓名：黄晓东已经申请过2000-2023年的数据，现需要补充2024、2025年数据
10	2026/03/28 17:14	Xila******* Tan	论文题目：融雪对流域退水的影响（暂定）数据在研究中的作用：用于水文模型的数据输入之一论文类型：期刊论文导师姓名：高玉琴