HESS：中国长时间序列MODIS积雪面积系列产品
发表日期:2022-04-27来源：
放大缩小
积雪是冰冻圈的重要组成要素之一，是气候变化的指示器。积雪面积作为积雪的一个重要特征，是耦合气候模式和水文模型的重要输入参数，是区域水资源评估的主要指标。由于积雪具有高短波反射率、低长波发射率和高相变潜热的独特特性，积雪面积的变化可能显著改变区域地表辐射收支、大气与地表之间的能量和水分交换，从而影响区域气候与天气。因此，积雪面积是气候、天气、水文、环境和其他相关研究中不可缺少的参数。
中国科学院西北生态环境资源研究院（以下简称“西北研究院”）遥感与地理信息科学研究室科研团队基于MODIS地表反射率数据，发展了基于不同地表覆盖类型的多指数相结合的积雪判别算法和“三步法”空缺值填充算法，并制备了2000-2020年中国长时间序列MODIS积雪面积系列产品（图1）。该系列产品包括两套初级晴空积雪面积产品和一套无云积雪面积产品，产品分别命名为Terra-MODIS积雪面积产品、Aqua-MODIS 积雪面积产品和CGF-MODIS无云积雪面积产品。不同的土地覆盖类型使用不同的积雪判别算法：林区使用基于NDVI-NDFSI分段函数的积雪判别算法，非林区使用基于NDSI阈值优化的积雪判别算法，通过此积雪判别算法实现两套初级晴空积雪面积产品的制备，有效地改善了林区积雪的漏判问题，提高了积雪的识别精度。图2展示了中国长时间序列MODIS初级晴空积雪面积产品的制备流程图。“三步法”空缺值填充算法对初级晴空积雪面积产品进行空缺值填充，可以实现初级产品的完全去云，以制备无云积雪面积产品，“三步法”包括Terra & Aqua合成法、隐马尔科夫空缺值填充法和辅助数据空缺值填充法。图3展示了中国长时间序列MODIS无云积雪面积产品的制备流程图。基于中国气象局地面实测积雪数据的验证结果表明：与NASA雪冰中心发布的标准MODIS积雪面积产品相比，CGF-MODIS无云积雪面积产品的精度明显更高，CGF-MODIS无云积雪面积产品的总体精度OA高达93.15%，而MOD10A1F产品为89.54%，MYD10A1F产品为84.36%。该系统产品为我国气候变化背景下的积雪时空分布提供了更为可靠的数据支撑，并且更好地服务于中国气候、水文、生态等领域的相关研究。
该成果于2022年4月19日以 Development and validation of a new MODIS snow-cover-extent product over China为题在线发表于水文学TOP期刊 Hydrology and Earth System Sciences（IF2021=5.748）。西北研究院郝晓华研究员为论文第一作者。该研究获国家重点研发计划（2019YFC1510503）、国家自然科学基金（41971325、42171322、42171391）、科技部基础资源调查专项（2017FY100502）等项目联合资助。
图1 中国长时间序列MODIS积雪面积系列产品
图2 中国长时间序列MODIS初级晴空积雪面积产品制备流程图
图3中国长时间序列MODIS无云积雪面积产品制备流程图
附件
扫一扫在手机浏览
