Поверхностное замораживание и оттаивание являются важными переменными в системах водного цикла и углеродного цикла и других, точное понимание состояния поверхностного замораживания и оттаивания, а также их пространственно-временных изменений имеет важное значение для исследований гидрологических процессов, изменения климата, экологии и т. д. Существующие продукты замораживания и оттаивания показывают нестабильную работу на больших территориях со сложным рельефом, климатом и почвенными условиями, а точность пока не удовлетворяет требованиям практического применения. Поэтому, учитывая существующие проблемы продуктов замораживания и оттаивания, для получения высокоточных данных поверхностного замораживания и оттаивания в Китае в этом исследовании использованы данные микроволнового радиометра Fengyun 3B (FY-3B) и Fengyun 3D (FY-3D) с повторной калибровкой, основной алгоритм — динамический дискриминантный алгоритм замораживания и оттаивания, разработанный на основе сочетания алгоритма обнаружения краев и дискриминантного алгоритма замораживания и оттаивания, вспомогательный алгоритм — алгоритм сезонного порогового значения. Создан набор данных состояний поверхностного замораживания и оттаивания для территории Китая за 2010–2021 годы; общая точность набора данных проверена с использованием фактических данных температуры почвы на глубине 5 см с наземных наблюдательных станций, расположенных на Тибетском плато, в бассейне реки Генхэ на северо-востоке и в районе Сайханба на северо-китайской равнине. Результаты проверки точности показывают стабильную точность набора данных в разные сезоны и климатические зоны, общая точность превысила 86%. На основе полной проверки набора данных проведен анализ пространственно-временных изменений поверхностного замораживания и оттаивания за десять лет с 2011 по 2020 гг., изучена корреляция между изменениями поверхностного замораживания и оттаивания и чистой первичной продуктивностью растительности (NPP) и валовой первичной продуктивностью (GPP). Результаты показывают, что NPP и GPP отрицательно коррелируют с первым днем ежегодного оттаивания и количеством дней замораживания в году, коэффициент детерминации составляет 0,52—0,72; чем раньше начинается оттаивание, тем меньше дней замораживания в году, и тем выше годовые NPP и GPP растительности, что указывает на определенный потенциал набора данных для оценки запасов углерода в экосистемах растительности и изменения климата. Кроме того, разработанный набор данных может предоставить высокоточные данные состояний поверхностного замораживания и оттаивания для исследований эрозии почвы на больших территориях, изменения климата, гидрологических процессов и других исследований. Набор данных хранится в формате H5, путь для загрузки DOI:10.11888/Cryos.tpdc.300445.

Набор данных поверхностного замораживания и оттаивания; FY-3B; FY-3D; микроволновой радиометр; динамический алгоритм дискриминации замораживания и оттаивания