Le gel-dégel de surface est une variable importante dans les systèmes tels que le cycle de l'eau et le cycle du carbone. La maîtrise précise de l'état du gel-dégel superficiel ainsi que de ses variations spatio-temporelles est essentielle pour les recherches en hydrologie, changement climatique, écologie, etc. Les produits de gel-dégel existants présentent des performances instables dans de vastes régions caractérisées par une complexité topographique, climatique et pédologique, et leur précision ne satisfait pas encore les exigences des applications pratiques. Par conséquent, face aux problèmes des produits de gel-dégel actuels, cette étude utilise les données recalibrées des instruments d'imagerie micro-ondes Fengyun 3B (FY-3B) et Fengyun 3D (FY-3D) pour obtenir des données de gel-dégel de surface en Chine à haute précision. L'algorithme principal utilisé est un algorithme discriminant dynamique du gel-dégel développé en combinant un algorithme de détection des contours et un algorithme discriminant, avec un algorithme à seuil saisonnier en support. Un jeu de données d'état de gel-dégel superficiel de la Chine de 2010 à 2021 a été préparé, et la précision globale a été validée par des données mesurées de température du sol à 5 cm provenant de stations d'observation réparties sur le plateau tibétain, la rivière Genhe dans le nord-est et la région de Saihanba dans le nord de la Chine. Les résultats de la validation de la précision montrent que le jeu de données produit dans cette étude présente une performance stable en différentes saisons et zones climatiques, avec une précision globale supérieure à 86 %. Sur la base de cette validation complète, une analyse des variations spatio-temporelles du gel-dégel de surface en Chine pendant dix ans, de 2011 à 2020, a été réalisée, et la corrélation entre les changements du gel-dégel et la productivité primaire nette (NPP) ainsi que la productivité primaire brute (GPP) de la végétation a été explorée. Les résultats montrent que la NPP et la GPP de la végétation sont négativement corrélées au premier jour de dégel et au nombre de jours de gel annuel, avec un coefficient de détermination compris entre 0,52 et 0,72 ; plus la date de début du dégel est précoce, moins les jours de gel annuel sont nombreux, plus la NPP et la GPP annuelles de la végétation sont élevées, ce qui indique un certain potentiel de ce jeu de données pour l'évaluation du stock de carbone des écosystèmes végétaux et du changement climatique. De plus, le jeu de données construit dans cette étude peut également fournir des données précises d’état du gel-dégel pour des études à grande échelle sur l'érosion des sols, le changement climatique, les processus hydrologiques, etc. Le jeu de données est stocké au format H5, le chemin de téléchargement est DOI : 10.11888/Cryos.tpdc.300445.

Jeu de données du gel-dégel de surface; FY-3B; FY-3D; imagerie micro-ondes; algorithme discriminant dynamique du gel-dégel