%0 Dataset
%T 北极逐日积雪深度数据集（1980-2019年）
%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/cecc11cd-9b6d-4abb-9bca-6b078a366aec
%W NCDC
%R 10.12072/ncdc.arctic-change.db7130.2026
%A 吴通华
%K 雪深;长序列;随机森林;数据融合;精度评估
%X 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。