%0 Dataset
%T 1980-2024年北极逐日25km雪水当量数据集
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/85c795fc-cfd8-43f5-a029-52328c17424c
%W NCDC
%R 10.12072/ncdc.arctic-change.db7145.2026
%A 吴通华
%K 雪水当量;长序列;机器学习;数据融合;精度评估
%X 雪水当量（Snow water equivalent，SWE）是积雪储存水量的关键指标，是地表水文模型和气候模型的重要参数。针对现有雪水当量实测成本高、遥感产品精度不稳定，且数据时空不连续等问题。本项目基于机器学习算法，通过融合AMSRE、ESAGB、GlobSnow、GLDAS、ERA5_Land及SWEML等多种雪水当量产品，采用统计重建与数据同化方法，融合生成1980–2024年北极（北纬66°34以北）空间分辨率为25km的日尺度雪水当量产品。通过实测数据验证，表面看该数据集与地面实测数据具有良好一致性，总体均方根误差（RMSE）为18.5mm，平均偏差为-7.45mm，相关系数多数超过0.85。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。数据集为Geotiff格式，栅格值为雪水当量乘以10，存储方式为年/月/日，命名方式为Arctic_SWE_YYYYMMDD。