La congelación y descongelación superficial son variables importantes en sistemas como el ciclo del agua y el ciclo del carbono. Comprender con precisión el estado y los cambios espacio-temporales de la congelación superficial es de gran importancia para estudios hidrológicos, cambio climático, ecología, entre otros. Los productos actuales de congelación superficial presentan inestabilidad en regiones extensas con condiciones topográficas, climáticas y de suelo complejas, y su precisión no satisface las demandas de aplicación. Por lo tanto, para superar estas limitaciones, este estudio utiliza datos de los sensores de imagen microondas FY-3B (FengYun-3B) y FY-3D (FengYun-3D) reescalados para desarrollar un algoritmo dinámico de discernimiento de la congelación superficial, utilizando principalmente un algoritmo de detección de bordes combinado con un algoritmo de discernimiento de la congelación superficial, y auxiliarmente un algoritmo de umbral estacional, para generar un conjunto de datos del estado de la congelación superficial en China de 2010 a 2021. Este conjunto de datos fue validado con datos de temperatura del suelo a 5 cm en estaciones de observación en la meseta de Qinghai-Tíbet, la cuenca del río Genhe en el noreste y la región de Sihangba en el norte de China, obteniéndose una precisión general del conjunto de datos de congelación superior al 86%. Sobre la base de una verificación exhaustiva de este conjunto de datos, se realizó un análisis espacio-temporal de la congelación superficial en China de 2011 a 2020, explorando la correlación entre los cambios de la congelación superficial y la productividad primaria neta (NPP) y la productividad primaria bruta (GPP) de la vegetación. Los resultados indican que NPP y GPP están negativamente correlacionados con el día anual de descongelación y el número de días de congelación, con coeficientes de determinación entre 0.52 y 0.72; cuanto antes comienza la descongelación superficial, menos días de congelación hay, y mayor es la NPP y GPP de la vegetación. Esto sugiere el potencial de este conjunto de datos para evaluar la cantidad de carbono almacenado en los ecosistemas vegetales y los cambios climáticos. Además, este conjunto de datos puede proporcionar datos precisos del estado de la congelación superficial para estudios a gran escala sobre erosión del suelo, cambio climático, procesos hidrológicos, entre otros. Estos datos se almacenan en formato de archivo H5 y se pueden descargar desde el DOI: 10.11888/Cryos.tpdc.300445.

Conjunto de datos de congelación superficial;FY-3B;FY-3D;sensor de imagen de microondas;algoritmo dinámico de discernimiento de la congelación superficial