基于再分析重构的北极海冰表面积雪厚度数据集(2012-2020)

Snow depth product over Arctic sea ice based on analysis reconstruction from 2012 to 2020


海冰表面积雪由于其高的反射率和低热导率,能够有效的调节海冰的变化(生长和消融),控制能量收支,是海冰厚度估算的重要参数。本数据集为2012-2020年(9月-4月)逐日的北极海冰表面积雪厚度数据。我们在原有的再分析重构模型(NASA欧拉海冰积雪模型)基础上,增加了一个融化过程,然后结合粒子滤波方法构建了北极海冰表面积雪厚度估算模型。利用ERA5提供的再分析数据(降雪、气温、风场)、OSI SAF提供的海冰漂移数据、NSIDC提供的海冰密集度数据驱动再分析重构模型获得模拟的积雪厚度,然后将遥感获取的积雪厚度数据同化到模型中得到结冰期(10月-4月)北极海冰表面积雪厚度数据。由于9月无遥感数据用于同化。因此,利用线性回归分析构建模拟积雪厚度与同化后积雪厚度的关系,得到9月份最终的积雪厚度数据。最后生成了2012-2020年(9月-4月)50 km分辨率的海冰表面积雪厚度数据。本数据集能有效的综合遥感数据和模拟数据的优势,与三种OIB数据均吻合良好(分别为NSIDC OIB Quick Look产品、NSIDC OIB L4级产品和NOAA提供的OIB产品),均方根误差分别为5.80 cm、4.61 cm和6.50 cm。本数据集能够为海冰厚度和体积的估算提供高精度的输入参数,有助于分析北极物质平衡和能量平衡,进一步推动气候模式的发展。


数据使用方法

文件命名:海冰表面积雪厚度以TIF格式存储,文件的名称为“Nyyyymmdd_NESOSIM_M_PF_hs.tif”,其中N代表北半球,yyyy代表年,mm代表月,dd代表天,NESOSIM_M_PF代表采用的方法,其中NESOISM为基础方法,M表示融化项,PF表示粒子滤波,hs代表积雪厚度。比如N20121001_NESOSIM_M_PF_hs.tif就代表2012年10月1日北极海冰表面积雪厚度空间分布状况。
数据读取方式:tif数据可以直接用ArcGIS打开。


数据的引用

李海丽, 柯长青. (2021). 基于再分析重构的北极海冰表面积雪厚度数据集(2012-2020). 国家青藏高原科学数据中心, 2021. doi: 10.11888/Cryos.tpdc.271866.
[Li, H., Ke, C. (2021). Snow depth product over Arctic sea ice based on analysis reconstruction from 2012 to 2020. National Tibetan Plateau Data Center, 2021]

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李海丽、 柯长青

分发方: 时空三极环境大数据平台

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