O congelamento e descongelamento da superfície terrestre são variáveis importantes em sistemas como o ciclo da água e o ciclo do carbono, e o domínio preciso do estado do congelamento e descongelamento da superfície e suas variações espaço-temporais é de grande importância para pesquisas sobre processos hidrológicos, mudanças climáticas, ecologia, etc. Os produtos atuais de congelamento e descongelamento apresentam desempenho instável em regiões extensas com terreno, clima e condições do solo complexos, e a precisão ainda não atende aos requisitos de aplicação prática. Portanto, visando resolver os problemas atuais dos produtos de congelamento e descongelamento, para obter dados de congelamento e descongelamento de alta precisão na China, este estudo utilizou dados recalibrados dos radiômetros de imagens de micro-ondas Fengyun 3B (FY-3B) e Fengyun 3D (FY-3D), com um algoritmo discriminante dinâmico desenvolvido combinando algoritmos de detecção de borda e de congelamento e descongelamento como o algoritmo principal, e um algoritmo de limiar sazonal como auxiliar, para preparar um conjunto de dados do estado de congelamento e descongelamento da superfície na China de 2010 a 2021. A precisão geral deste conjunto de dados foi validada utilizando dados medidos da temperatura do solo a 5 cm de estações de observação distribuídas no Planalto do Tibete, no rio Genhe no Nordeste e na região de Saihanba no Norte da China. Os resultados da validação da precisão mostram que o conjunto de dados do congelamento e descongelamento produzido neste estudo apresenta desempenho estável em diferentes estações e regiões climáticas, com uma precisão geral superior a 86%. Com base na verificação completa deste conjunto de dados, foi realizada uma análise das variações espaço-temporais do congelamento e descongelamento da superfície na China durante dez anos (2011–2020) e explorada a correlação entre as variações do congelamento e descongelamento da superfície e a produtividade primária líquida (NPP) e a produtividade primária bruta (GPP) da vegetação. Os resultados mostraram que a NPP e a GPP da vegetação estão negativamente correlacionadas com o primeiro dia anual de fusão e com o número de dias anuais congelados, com coeficiente de determinação entre 0,52 e 0,72; quanto mais cedo começa a fusão, menor o número de dias congelados por ano e maiores são a NPP e a GPP anuais da vegetação, indicando que este conjunto de dados tem certo potencial para avaliação do estoque de carbono dos ecossistemas vegetais e mudanças climáticas. Além disso, o conjunto de dados construído neste estudo também pode fornecer dados de estado de congelamento e descongelamento de alta precisão para estudos em larga escala sobre erosão do solo, mudanças climáticas, processos hidrológicos, entre outros. O conjunto de dados é armazenado em formato de arquivo H5, o caminho de download é DOI:10.11888/Cryos.tpdc.300445.

Conjunto de dados de congelamento e descongelamento da superfície; FY-3B; FY-3D; radiômetro de imagens de micro-ondas; algoritmo discriminante dinâmico de congelamento e descongelamento