La profundidad de la nieve es un parámetro importante para describir la nieve acumulada, los productos de profundidad de nieve de alta precisión juegan un papel importante en la predicción del tiempo, la hidrología, los procesos de superficie. El Centro Nacional de Meteorología por Satélite publica desde abril de 2019 productos mundiales de profundidad de nieve / equivalente en agua de nieve obtenidos a partir de la imagen pasiva de microondas global para vientos y atmósfera activa FY-3D. En comparación con el algoritmo FY-3B, el algoritmo de profundidad de nieve operacional mejorado FY-3D ha introducido una corrección empírica del efecto de la cobertura forestal en el bosque en el noreste. Para verificar la mejora del algoritmo y la eficacia de los productos operacionales en la región forestal del noreste, usamos en este estudio datos de observación de la línea de nieve en el condado de Yichun de la provincia de Heilongjiang y datos de observación de la profundidad de la nieve en las estaciones meteorológicas para los productos de profundidad de nieve y de equivalente en agua de nieve de FY-3D y analizamos los resultados de la verificación. La verificación mostró que los productos de profundidad de nieve FY-3D en comparación con los datos de línea de nieve en tierra y los datos de observación de línea de nieve en las estaciones meteorológicas fueron de 5 cm y 13,2 cm respectivamente. El RMSE del producto de equivalente en agua de nieve FY-3D en comparación con los datos de línea de nieve en tierra fue de 2,1 mm. El análisis mostró que la incertidumbre de los productos de profundidad de nieve FY-3D en la región forestal proviene principalmente de la dificultad para eliminar el efecto del bosque en el brillo de la radiación de microondas. Aunque las correcciones de radiación forestal pueden mejorar la relación entre la temperatura de brillo superficial y la profundidad de la nieve, la corrección empírica de la radiación forestal aumenta la incertidumbre de los resultados de inversión de la profundidad de la nieve. Este trabajo puede servir de referencia para mejorar el algoritmo de inversión de la profundidad de la nieve en áreas forestales basado en datos de brillo FY-3D de producción local.

FY-3D/MWRI; Profundidad de la nieve; Equivalente en agua de nieve; Validación de productos; Zonas forestales