Глубокий снег - важный параметр для описания снега, и продукт глубокого снега имеет большое значение для прогнозирования погоды, гидрологии, процессов на поверхности земли и других исследований. Национальный центр китайской спутниковой метеорологии начал выпускать мировой продукт глубокого снега/эквивалент массы снега по всему миру с помощью пассивного микроволнового глобального измерения снега FY-3D (MWRI) с апреля 2019 года. В сравнении с алгоритмом FY-3B, профессиональный алгоритм глубокого снега в FY-3D ввел опытную коррекцию влияния лесного покрова на северо-востоке. Чтобы проверить эффект улучшения алгоритма и точность профессионального продукта на северо-востоке, мы провели проверку продукта глубокого снега и эквивалента массы снега в FY-3D на местных данных линии снега в Китайском уездском районе Хэйлунцзян и данных наблюдений за толщиной снега метеостанции, и проанализировали результаты проверки. Проверка показала, что производный продукт глубокого снега в FY-3D в сравнении с местными данными линии снега и данными наблюдений за снегом метеостанции имеет среднеквадратическую ошибку 5см и 13,2 см соответственно, а эквивалент массы снега в FY-3D имеет среднеквадратическую ошибку 2,1 мм. Анализ показал, что неопределенность продукта глубокого снега в лесистой местности обусловлена трудностями, с которыми сталкивается полуэкспериментальный алгоритм в удалении воздействия леса на микроволновое излучение. Несмотря на то что настройка излучения леса может усилить связь между яркостью поверхности и глубоким снегом, полуэкспериментальные настройки излучения леса увеличивают неопределенность результата обратного глубокого снега. Эта работа может предоставить рекомендации для улучшения алгоритма обратного глубокого снега на основе новых данных яркости китайского спутника FY-3D.

FY-3D/MWRI;snow depth;snow water equivalent;product validation;forest region