南极海冰表面积雪厚度数据集(2002-2020)

Snow depth product over Antarctic sea ice from 2002 to 2020


海冰表面的积雪控制着能量收支,影响海冰的生长和消融,具有重要的气候作用。积雪厚度作为积雪的重要属性之一,对于理解气候变化、估算海冰参量等具有重要意义。被动微波数据可以获取逐日半球尺度的积雪厚度观测数据,但是原先提出的估算方法会产生明显的低估,限制了该方法的进一步应用。我们构建了一个新的且鲁棒的线性回归公式,通过引入低频信号明显改进了被动微波反演积雪厚度的效果,并且基于AMSR-E,AMSR-2和SSMIS被动微波辐射计亮温数据,应用该方法生成了2002—2020年逐日南极海冰表面积雪厚度数据集。采用7年的机载Operation IceBridge (OIB) 飞行计划获取的积雪厚度测量数据进行回归分析,发现采用垂直极化下37和19 GHz的亮温计算得到的极化梯度率(gradient ratio, GR),即GR(37/7),是用于南极海冰表面积雪厚度估算的最优极化梯度率,均方根偏差约为8.92厘米,相关系数为-0.64,并获取了相应的线性回归公式系数。GR(37/19)用于基于SSMIS的积雪厚度估算,用来填补AMSR-E和AMSR-2之间的观测空白。不同辐射计估算的积雪厚度进行了一致性校正。基于高斯误差传递法估算的积雪厚平均不确定度约为3.81厘米,占积雪厚度的12%左右。与Australian Aantarctic Data Centre发布的实测数据对比发现提出的方法明显优于原有的方法,平均差异和均方根偏差约为5.64厘米和13.79厘米,而原有方法的平均差异和均方根偏差约为-14.47厘米和19.49厘米。与Antarctic Sea Ice Processes and Climate 计划发布的船载观测数据对比发现提出的方法略优于原有方法(均方根偏差分别为16.85厘米和17.61厘米),并且该方法在海冰生长期和融化期有着相似的精度,表明该方法也可以应用于消融季。基于该套数据,我们发现2002—2020年在南极所有海域和季节内海冰表面积雪厚度均呈现降低趋势。该数据可以进一步用于再分析数据的评估,海冰厚度估算和气候模式等方面。

数据使用方法

文件命名:积雪厚度/不确定度数据以GeoTiff格式存储,文件的名称为“yyyydddd_SD.tif”或“yyyydddd_SDunc.tif”,其中yyyy代表年,dddd代表日期,SD代表积雪厚度,SDunc代表积雪厚度不确定度。单位:米,空间分辨率:25 km。比如20020601_SD.tif代表这个文件描述的是2002年6月1日南极海冰表面积雪厚度。

数据读取方式:该数据集中的所有GeoTiff文件可以直接用Arcgis、ENVI、MATLAB、Python等软件打开,主体内容为数值表征积雪厚度/积雪厚度不确定度,如果要用图示来显示的话,可用Arcgis等软件打开。


本数据要求的引用方式
数据的引用

沈校熠, 柯长青. (2021). 南极海冰表面积雪厚度数据集(2002-2020). 国家青藏高原科学数据中心, 2021. doi: 10.11888/Snow.tpdc.271653.
[Shen, X., Ke, C. (2021). Snow depth product over Antarctic sea ice from 2002 to 2020. National Tibetan Plateau Data Center, 2021]

使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献,并进行数据的引用

使用条款

为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力,请数据使用者在使用数据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),明确注明数据来源和数据作者。对于转载(二次或多次发布)的数据,作者还须注明原始数据来源。

License: This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)



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空间位置
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数据细节
  • 时间分辨率:Daily
  • 空间分辨率:10km - 100km
  • 大小:13312.0 MB
  • 浏览:366 次
  • 下载量:16 次
  • 数据时间范围:2002-06-01 至 2020-05-31
  • 共享方式: 开放获取
  • 元数据更新时间:2022-02-23
联系信息

沈校熠、 柯长青

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

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