La congelación y descongelación superficial es una variable importante en sistemas como el ciclo del agua y el ciclo del carbono, y dominar con precisión el estado de congelación y descongelación superficial y sus variaciones espacio-temporales es de gran importancia para la investigación de procesos hidrológicos, cambio climático, ecología, etc. Los productos de congelación y descongelación existentes tienen rendimientos inestables en áreas grandes con terrenos, clima y condiciones del suelo complejas, y su precisión aún no satisface los requisitos de aplicación práctica. Por lo tanto, con el fin de abordar los problemas existentes en los productos actuales, para obtener datos de congelación y descongelación de alta precisión en China, este estudio utiliza datos recalibrados del radiómetro de imágenes de microondas Fengyun 3B (FY-3B) y Fengyun 3D (FY-3D), utilizando principalmente un algoritmo discriminante dinámico combinado con algoritmos de detección de bordes y discriminantes de congelación y descongelación como algoritmo principal, junto con un algoritmo de umbral estacional como auxiliar, para preparar un conjunto de datos del estado de congelación y descongelación superficial de China de 2010 a 2021, y se valida la precisión general de este conjunto de datos utilizando datos medidos de temperatura del suelo a 5 cm de estaciones de observación terrestre distribuidas en la meseta tibetana, el río Genhe en el noreste y la región de Saihanba en el norte de China. Los resultados de la validación de la precisión muestran que el conjunto de datos de congelación y descongelación producido en este estudio muestra un rendimiento estable en diferentes estaciones y diferentes zonas climáticas, con una precisión general superior al 86%. Sobre la base de una verificación completa del conjunto de datos, se analiza el cambio espacio-temporal de la congelación y descongelación superficial en China durante 10 años (2011–2020) y se investiga la correlación entre el cambio del estado de congelación y descongelación y la productividad primaria neta (NPP) y la productividad primaria bruta (GPP) de la vegetación. Los resultados muestran que NPP y GPP están negativamente correlacionados con el primer día anual de deshielo y el número de días congelados anualmente, con un coeficiente de determinación entre 0,52 y 0,72; cuanto antes comienza el deshielo, menos días congelados hay anualmente, y mayor es la NPP y GPP anual de la vegetación, lo que indica que este conjunto de datos tiene cierto potencial para evaluar el almacenamiento de carbono de los ecosistemas vegetales y el cambio climático. Además, el conjunto de datos desarrollado en este estudio también puede proporcionar datos de estado de congelación y descongelación de alta precisión para estudios a gran escala sobre erosión del suelo, cambio climático, procesos hidrológicos y otros. El conjunto de datos se almacena en formato de archivo H5, la ruta de descarga es DOI:10.11888/Cryos.tpdc.300445.

Conjunto de datos de congelación y descongelación superficial; FY-3B; FY-3D; radiómetro de imágenes de microondas; algoritmo discriminante dinámico de congelación y descongelación