近期，国家冰川冻土沙漠科学数据中心发布共享了中国长时间序列500m逐日积雪范围产品（1981–2000年）。该数据集由兰州大学王晓艳教授团队完成，用户可开放获取。关联论文为“A long-term daily 500 m snow cover extent product over China (1981–2000)”发表在Big Earth Data期刊。热忱欢迎广大科研工作者下载使用。

积雪是冰冻圈中分布最广泛、变化最显著的一员。其独特的高反照率、低热导率特性使其在调控地表能量收支、地气相互作用及水文过程方面发挥着关键作用。受限于早期传感器的空间分辨率、时间分辨率与可用时间序列，目前仍缺乏2000年以前、500m空间分辨率的长时间序列积雪范围（Snow Cover Extent, SCE）产品。为填补这一数据空白，研究中基于现有的SCPOT（Similar Conditional Probability & OTSU）算法，将其推广应用至整个中国地区，并针对原算法中的一些不足进行了改进。首先利用覆盖相同时间段的MODIS SCE与AVHRR SCE，计算了不同尺度下影像间的相似条件概率（SCP）。进而以1981-2000年期间内的5km AVHRR SCE为基础，在一系列后处理下生成了该套降尺度产品。

本数据集在平原及地形起伏缓和区域具有较高的稳定性与可靠性，能够清晰刻画区域尺度积雪的时空分布与季节、年际变化特征，可为冰冻圈变化、气候干湿状况分析、水资源评估等相关研究提供高质量、长时序的基础数据支撑。在青藏高原等复杂山地、高海拔山区，或对空间精度要求较高的小流域、精细制图等应用场景中，建议结合更高分辨率遥感影像或地面实测资料开展必要的局地验证，进一步提升分析结果的准确性与适用性。总体而言，该数据集填补了历史时期高分辨率逐日积雪数据的空白，在长时间序列积雪变化监测、流域水文过程模拟、冰冻圈与气候相互作用研究、生态水文评估等领域具有广泛且重要的应用潜力。

本数据产品空间分辨率为500m，时间分辨率为1天，数据命名格式为“YYYYMMDD.tif”，如“19810626.tif”，其中包含六种像元值（0=陆地，1=SCP识别积雪，2=时空立方体（STCPI）插值积雪，3=雪深插值积雪，4=水体，255=填充值）。

图1  研究区范围及三个典型积雪区、气象站点和Landsat-5验证数据空间分布

图2  降尺度各步骤处理结果对比

图3  各CMA站点降尺度SCE准确性的空间分布

图4  基于降尺度SCE和MODIS SCE数据，分析不同地区雪盖面积的年际变化和时间连续性

【项目支持】

1. 国家杰出青年科学基金：积雪遥感（42125604）；

2. 国家自然科学基金：森林冠层降雪截留遥感监测方法研究（42271373）；

【文章信息】

Shen Yanlong, Wang Xiaoyan, Zhu Ruixiang, Liang Shi, Che Tao, Hao Xiaohua. A long-term daily 500 m snow cover extent product over China (1981–2000)[J/OL]. Big Earth Data, 2026, 0, (0): 1-32. DOI: 10.1080/20964471.2026.2648197.