2000-2020年MODIS中国积雪物候数据集

赵琴，郝晓华，王建，孙兴亮，李弘毅

1.中国科学院西北生态环境资源研究院，兰州 730000

2.中国科学院大学，北京 100049

3.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心，南京 210023

4.兰州交通大学测绘与地理信息学院，兰州 730070

引 言

积雪是冰冻圈重要的组成部分之一[1-2]。由于积雪对环境变化的敏感性和快速显著特性，被认为是气候变化的指示器[3]。积雪物候参数（Snow Cover Phenology，SCP）是全球能量平衡、气候、水文以及生态模型等的重要输入参数[4]。适量积雪可在冬季帮助植物越冬，春季融雪水缓解旱春，对大气环流和地表能量平衡等产生显著的影响；过量的积雪也会对区域农牧业等产生负面影响，甚至危害生命[5-6]。积雪这种每年增加和消融的周期性变化规律以及年际间的变化通过表面能量收支平衡对气候系统、碳汇水平、生态环境、能量交换、人文经济等产生直接或间接的影响[7-10]。因此准确识别地表积雪信息、探究积雪物候变化对全球生态系统、气候变化具有重大意义。我国疆域辽阔，是中低纬度地区积雪分布最为广泛的国家，主要积雪区分布在东北-内蒙古地区、北疆地区和青藏高原地区，因此对中国积雪的时空分布及动态变化研究具有重要的现实意义[11]。

积雪参数获取主要包括常规地面台站观测和卫星遥感两种技术手段[12]。传统监测积雪范围的方法主要依靠气象台站人工测量，但是地面台站存在空间连续性差的缺点，不具有区域积雪空间分布的代表性[13]。遥感由于其快速、全天时、全天候周期性观测的特点弥补了这个缺点，被广泛应用在积雪各参数反演中，微波雪水当量产品虽然覆盖时间长[14]，但是空间分辨率较低。目前可用的长时间序列时空分辨率较高的积雪范围产品主要是 MODIS相关积雪产品。HAO等[15-17]人生产的中国MODIS逐日无云 500 m积雪面积数据集(NIEER-CGF-MODIS-SCE datasets )比现有的质量较好的MOD10A1F产品的总体精度（OA）提升了近4个百分点，漏分误差（OE）从11.04%下降到8.43%，错分误差（CE）从13.26%下降到9.83%；相对于更差的标准产品MYD10A1F，OA甚至提高了近9个百分点，OE从21.07%下降到8.25%，CE从14.47%下降到9.83%；且在森林区雪判别能力上也得到了显著改善，OA增加，OE、CE明显降低。

因此本文使用精度较高的国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)发布的中国 MODIS逐日无云500 m积雪面积数据集[16]，按照积雪物候各参数积雪日数（Snow cover days, SCD）、积雪初日（Start of snow cover,SCS）、积雪终日（Melt of snow cover days，SCM）相应定义，制备了2000-2020年MODIS中国积雪物候数据集，并用地面台站数据进行精度验证，以期能够为积雪的深入研究与准确分析、动物保护、气候预测、农业水资源利用、洪水、雪灾预警等领域提供基础数据。

1 数据收集和处理方法

1.1 源数据

本研究使用的积雪面积数据为来自国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)的中国MODIS逐日无云500 m积雪面积数据集[16]。该产品根据高空间分辨率的无云Landsat-5 TM/Landsat8 OLI影像，在中国的林区和非林区分别改进MODIS产品标准的积雪提取算法，并使用隐马尔可夫时空建模和微波雪深数据插值两步去云，并结合温度数据、水体数据制备的2000-2020年中国长时间序列逐日无云积雪面积产品（分辨率为500 m），包含4种数据分类，MODIS逐日无云积雪面积数据集详细信息如表1所示。

用于验证的雪深数据来自中国气象数据网（http://data.cma.cn）的2000-2020年地面气候积雪资料日值数据集。记录数据主要包括气象台站区号、经纬度、海拔、年月日以及雪深、平均气温、雪压、平均风速以及最大风速风向等信息。

表1 MODIS逐日无云积雪面积产品详细信息Table 1 NIEER-CGF-MODIS-SCE dataset details

1.2 处理方法

1.2.1 积雪物候参数定义

水文年定义为每年的9月1日到次年的8月31日，将原数据重分类成有雪无雪二值产品。

积雪日数（SCD）定义为一个水文年上观测到积雪的天数之和，如式（1）：

其中，i表示水文年中从9月1日起的第i天，n为一个水文年的总天数，范围为0-365或366，t表示栅格像元值，t= 0表示无雪，t= 1表示有雪；

积雪初日（SCS）定义为一个水文年中第一次出现连续5天是雪的首日对应日期，即像元如果满足公式（2）：

则可得到：

即该像元的积雪初日为从水文年9月1日起的第s天，其中，s表示水文年中从9月1日起的第s天。若存在不满足公式（2）的像元，则该像元为0，因此SCS范围为0-365/366。

积雪终日定义为一个水文年中最后出现连续5天是雪的终日对应日期[18]，即像元如果满足公式（4）：

则可得到：

即该像元的积雪终日为从水文年9月1日起的第n-m天，其中m为一个水文年中倒着数的第m天，n为全年天数，为365/366。若存在不满足公式（2）的像元，则该像元为0，因此SCM范围为0-365/366。

1.2.2 计算流程

积雪物候参数计算流程如图1所示。首先对积雪面积产品重分类为积雪、非积雪像元，参考表1中的MODIS逐日无云积雪面积产品详细信息，将产品的有雪像元赋为1，无雪像元赋值0；然后按照上述积雪物候参数的定义逐水文年逐像元计算中国2000-2020年积雪日数、积雪初日、积雪终日，再添加水体掩膜，即可得到2000-2020年MODIS中国积雪物候数据集。利用逐日无云MODIS积雪面积产品作为输入值，第一步对产品进行预处理，将产品的有雪栅格值（t）赋为 1，无雪栅格值赋为0，获取二值积雪产品（有雪/非积雪）；第二步根据1.2.1中的公式，计算每一个水文年的中国积雪日数、积雪初日和积雪终日。

图1 积雪物候数据集制备流程示意图Figure 1 Schematic of producing the dataset of snow phenology

2 数据样本描述

2000-2020年MODIS中国积雪物候数据集按照不同的物候参数共分为3个目录，分别命名为积雪日数、积雪初日和积雪终日。每个目录下包含20个子文件，为20个水文年对应的积雪物候参数。目录命名规则为2000-2020年中国XXXX数据集，其中XXXX表示积雪物候参数积雪日数、积雪初日、积雪终日；子文件命名规则为NIEER_MODIS_TTT_500m_YYYY-YYYY.tif，其中NIEER表示中国科学院西北生态环境资源研究院，MODIS表示中分辨率成像光谱仪，TTT表示不同的积雪物候参数（SCD为积雪日数，SCS为积雪初日，SCM为积雪终日），YYYY-YYYY表示水文年，例如2001-2002。中国积雪物候产品波段信息如表2所示，积雪物候参数取值范围均为0-365或366，无效值为-1，水体为-255。其中积雪初日、终日0值为不讨论区，其数值代表从每年9月1日开始第n天（nth）代表的日期。图2-4是以2001-2002水文年为例的产品示意图，分别表示积雪日数、积雪初日和积雪终日。

表2 中国积雪物候产品详细信息Table 2 Details of Chinese snow phenology dataset

图2 中国积雪日数产品示意图（审图号：GS(2022)747号）Figure 2 Schematic of Chinese SCD dataset

图3 中国积雪初日产品示意图（审图号：GS(2022)747号）Figure 3 Schematic of Chinese SCS dataset

图4 中国积雪终日产品示意图（审图号：GS(2022)747号）Figure 4 Schematic of Chinese SCM dataset

3 数据验证与评估

本积雪物候参数数据集是基于积雪物候定义计算的遥感产品。为了保证结果的可靠性，使用站点实测雪深数据对积雪物候产品进行精度验证。站点筛选原则：不考虑整个积雪期间积雪天数<20天的站点，共筛选出362个站点，主要分布在三大积雪区。通过比较站点雪深计算的积雪物候与相应位置的本遥感产品数据集的积雪物候参数值，通过部分指标评价其精度。本数据集的数据评估指标包括相关系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）进行数据集验证与评估。站点雪深>2 cm则认为有雪，去除站点水文年存在nodata值的数据后站点雪深物候参数与本遥感数据集参数分布如图5所示。可知，如图5（a）积雪日数的R2为0.94、RMSE为12.09天，MAE为7.60天；如图5（b）积雪初日的R2为0.79、RMSE为12.24天，MAE为4.6天；如图5（c）积雪终日的R2为0.56、RMSE为19.89天，MAE为7.74天，精度可靠。

图5 积雪物候站点数据验证图Figure 5 Site verification diagram of snow phenology

4 数据价值

积雪是冰冻圈的重要组成部分，被认为是气候变化的指示器。近年来由于气温升高[19]，积雪发生显著变化，由于其高短波反射率、低长波发射率和高相变潜热的特性，可能会影响表辐射收支、大气与地表之间的能量和水分交换，而且积雪还是干旱半干旱地区重要的淡水补给源，因而探究积雪物候变化受到众多学者关注。本数据集使用现有精度较高的中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集作为基础资料，计算了逐年的积雪物候参数，并使用地面站点进行验证，精度相对较高，可用于表征中国积雪时空分布及变化规律，可为中国境内各区域气候系统、碳汇水平、生态环境、能量交换、人文经济等提供基础数据。

5 数据使用方法和建议

2000-2020年 MODIS中国积雪物候数据集可从国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)下载使用。本数据文件均为GeoTIFF格式，可以通过GIS与遥感相关软件如ENVI、GRASS、ArcGIS等直接进行查看与应用，或者使用编程语言等相应的软件进行编译读取、计算分析等。对多年数据进行空间叠加分析，可以得到区域2000-2020年中国积雪物候区域时空分布及变化趋势，可结合区域气象因素、人类活动等进行区域积雪变化的驱动力分析，以期为生产及灾害预警等提供信息服务。

致 谢

感谢国家冰川冻土沙漠科学数据中心提供的2000-2020年积雪面积500 m逐日无云产品，感谢中国气象数据网提供的地面气候积雪资料日值数据集。