地表冻融是水循环和碳循环等系统中的重要变量，准确掌握地表冻融状态及其时空变化对水文过程、气候变化、生态学等研究有重要意义。现有冻融产品在地形、气候、土壤条件复杂的大区域存在表现不稳定的问题，且精度尚不能满足实际应用需求。因此，针对当前冻融产品存在的问题，为获取高精度中国的地表冻融数据，本研究利用再定标的风云3B (FY-3B）和风云3D (FY-3D）微波成像仪数据，以利用结合边缘检测算法和冻融判别式算法发展得到的动态冻融判别式算法为主算法，基于季节阈值算法为辅助算法制备中国地区2010年—2021年的地表冻融状态数据集，并利用分布在青藏高原、东北根河和华北塞罕坝地区的地面观测站点实测5 cm土壤温度数据验证此冻融数据集的整体精度。数据集精度验证结果显示本研究生产的地表冻融数据集在不同季节以及不同气候区精度表现稳定，该冻融数据集的整体精度在86%以上。在对此数据集进行充分验证的基础上，基于2011年—2020年的10年中国地表冻融数据进行地表冻融的时空变化分析，探究地表冻融变化与植被净初级生产力NPP (Net Primary Productivity）和植被总初级生产力GPP (Gr...

地表冻融是水循环和碳循环等系统中的重要变量，准确掌握地表冻融状态及其时空变化对水文过程、气候变化、生态学等研究有重要意义。现有冻融产品在地形、气候、土壤条件复杂的大区域存在表现不稳定的问题，且精度尚不能满足实际应用需求。因此，针对当前冻融产品存在的问题，为获取高精度中国的地表冻融数据，本研究利用再定标的风云3B (FY-3B）和风云3D (FY-3D）微波成像仪数据，以利用结合边缘检测算法和冻融判别式算法发展得到的动态冻融判别式算法为主算法，基于季节阈值算法为辅助算法制备中国地区2010年—2021年的地表冻融状态数据集，并利用分布在青藏高原、东北根河和华北塞罕坝地区的地面观测站点实测5 cm土壤温度数据验证此冻融数据集的整体精度。数据集精度验证结果显示本研究生产的地表冻融数据集在不同季节以及不同气候区精度表现稳定，该冻融数据集的整体精度在86%以上。在对此数据集进行充分验证的基础上，基于2011年—2020年的10年中国地表冻融数据进行地表冻融的时空变化分析，探究地表冻融变化与植被净初级生产力NPP (Net Primary Productivity）和植被总初级生产力GPP (Gr...

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地表冻融是水循环和碳循环等系统中的重要变量，准确掌握地表冻融状态及其时空变化对水文过程、气候变化、生态学等研究有重要意义。现有冻融产品在地形、气候、土壤条件复杂的大区域存在表现不稳定的问题，且精度尚不能满足实际应用需求。因此，针对当前冻融产品存在的问题，为获取高精度中国的地表冻融数据，本研究利用再定标的风云3B (FY-3B）和风云3D (FY-3D）微波成像仪数据，以利用结合边缘检测算法和冻融判别式算法发展得到的动态冻融判别式算法为主算法，基于季节阈值算法为辅助算法制备中国地区2010年—2021年的地表冻融状态数据集，并利用分布在青藏高原、东北根河和华北塞罕坝地区的地面观测站点实测5 cm土壤温度数据验证此冻融数据集的整体精度。数据集精度验证结果显示本研究生产的地表冻融数据集在不同季节以及不同气候区精度表现稳定，该冻融数据集的整体精度在86%以上。在对此数据集进行充分验证的基础上，基于2011年—2020年的10年中国地表冻融数据进行地表冻融的时空变化分析，探究地表冻融变化与植被净初级生产力NPP (Net Primary Productivity）和植被总初级生产力GPP (Gr...

地表冻融是水循环和碳循环等系统中的重要变量，准确掌握地表冻融状态及其时空变化对水文过程、气候变化、生态学等研究有重要意义。现有冻融产品在地形、气候、土壤条件复杂的大区域存在表现不稳定的问题，且精度尚不能满足实际应用需求。因此，针对当前冻融产品存在的问题，为获取高精度中国的地表冻融数据，本研究利用再定标的风云3B (FY-3B）和风云3D (FY-3D）微波成像仪数据，以利用结合边缘检测算法和冻融判别式算法发展得到的动态冻融判别式算法为主算法，基于季节阈值算法为辅助算法制备中国地区2010年—2021年的地表冻融状态数据集，并利用分布在青藏高原、东北根河和华北塞罕坝地区的地面观测站点实测5 cm土壤温度数据验证此冻融数据集的整体精度。数据集精度验证结果显示本研究生产的地表冻融数据集在不同季节以及不同气候区精度表现稳定，该冻融数据集的整体精度在86%以上。在对此数据集进行充分验证的基础上，基于2011年—2020年的10年中国地表冻融数据进行地表冻融的时空变化分析，探究地表冻融变化与植被净初级生产力NPP (Net Primary Productivity）和植被总初级生产力GPP (Gr...

积雪作为干旱区的重要水源，深刻影响区域水资源及经济发展。决定积雪量的积雪深度、积雪面积和积雪密度在时空分布上存在不确定性，尤其是积雪密度难以获取。本文利用FY-3B/MWRI(Fengyun3B Microwave Radiation Imager)数据反演积雪密度，结合1979—2020年长时间序列遥感雪深数据集，对天山地区40多年来积雪期（11月—次年3月）及其不同时期（积累期、稳定期、消融期）的积雪量进行估算，并分析其时空分布及与地形、气象等因子之间的关系。结果表明：1979—2020年，天山地区积雪期不同时期积雪量存在差异，稳定期积雪量最大，消融期次之，积累期最小。研究时段内，积雪期积雪量最大值出现在1979年，最小值出现在1998年，积雪期积雪量呈微弱的下降趋势，消融期积雪量下降趋势显著。多年平均积雪量空间格局与积雪深度和积雪密度基本一致，主要呈现为西北多东南少的特点。天山地区积雪量空间分布主要受海拔、坡度影响，积雪量与海拔正相关，海拔越高，积雪量越丰富；在15°以下时，坡度对积雪的影响较大，且坡度越大，积雪量越大。不同时期积雪量的多年变化与气温关系密切，在一定温度范围内，气...

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