An improved Terra–Aqua MODIS snow cover and Randolph Glacier Inventory 6.0 combined product (MOYDGL06*) for high-mountain Asia between 2002 and 2018

Snow is a significant component of the ecosystem and water resources in high-mountain Asia (HMA). Therefore, accurate, continuous, and long-term snow monitoring is indispensable for the water resources management and economic development. The present study improves the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Terra and Aqua satellites 8 d (“d” denotes “day”) composite snow cover Collection 6 (C6) products, named MOD10A2.006 (Terra) and MYD10A2.006 (Aqua), for HMA with a multistep approach. The primary purpose of this study was to reduce uncertainty in the Terra–Aqua MODIS snow cover products and generate a combined snow cover product. For reducing underestimation mainly caused by cloud cover, we used seasonal, temporal, and spatial filters. For reducing overestimation caused by MODIS sensors, we combined Terra and Aqua MODIS snow cover products, considering snow only if a pixel represents snow in both the products; otherwise it is classified as no snow, unlike some previous studies which consider snow if any of the Terra or Aqua product identifies snow. Our methodology generates a new product which removes a significant amount of uncertainty in Terra and Aqua MODIS 8 d composite C6 products comprising 46 % overestimation and 3.66 % underestimation, mainly caused by sensor limitations and cloud cover, respectively. The results were validated using Landsat 8 data, both for winter and summer at 20 well-distributed sites in the study area. Our validated adopted methodology improved accuracy by 10 % on average, compared to Landsat data. The final product covers the period from 2002 to 2018, comprising a combination of snow and glaciers created by merging Randolph Glacier Inventory version 6.0 (RGI 6.0) separated as debris-covered and debris-free with the final snow product MOYDGL06*. We have processed approximately 746 images of both Terra and Aqua MODIS snow containing approximately 100 000 satellite individual images. Furthermore, this product can serve as a valuable input dataset for hydrological and glaciological modelling to assess the melt contribution of snow-covered areas. The data, which can be used in various climatological and water-related studies, are available for end users at https://doi.org/10.1594/PANGAEA.901821 (Muhammad and Thapa, 2019).

祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(大满超级站气象要素梯度观测系统-2018)

该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内,下垫面是玉米田。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N,海拔1556m。风速/风向、空气温度、相对湿度传感器分别架设在3m、5m、10m、15m、20m、30m、40m处,共7层,朝向正北;气压计安装在2m处;翻斗式雨量计安装在塔西侧约8m处,架高2.5m;四分量辐射仪安装在12m处,朝向正南;两个红外温度计安装在12m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;土壤热流板(自校正式)(3块)依次埋设在地下6cm处,朝向正南距离塔体2m处,其中两块(Gs_2、Gs_3)埋设在棵间,一块(Gs_1)埋设在植株下面;平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处,朝向正南,距离塔体2m处;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm和160cm处,在距离气象塔2m的正南方;光合有效辐射仪安装在12m处,探头朝向是垂直向上;另有四个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方和冠层内,冠层上方安装在12m(探头垂直向上和向下方向各一个)、冠层内安装在0.3m(探头垂直向上和向下方向各一个)高处,朝向正南。 观测项目有:风速(WS_3m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_20m、WS_30m、WS_40m)(单位:米/秒)、风向(WD_3m、WD_5m、WD_10m、WD_15m、WD_20m、WD_30m、WD_40m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_3m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_20m、Ta_30m、Ta_40m和RH_3m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_20m、RH_30m、RH_40m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、平均土壤温度(TCAV)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm)(单位:百分比)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm)(单位:摄氏度) 、光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、冠层上向上与向下光合有效辐射(PAR_U_up、PAR_U_down)(单位:微摩尔/平方米秒)和冠层下向上与向下光合有效辐射(PAR_D_up、PAR_D_down)(单位:微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;2018.9.17-11.7由于采集器的问题,气象梯度部分的数据缺失;由于采集器通道问题,平均土壤温度TCAV数据在11月7日后数据不正确。(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2018-6-10 10:30。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(混合林站自动气象站-2018)

该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站气象要素观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥,下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E,41.9903N,海拔874m。空气温度、相对湿度传感器架设在28m处,朝向正北;气压计安装在地面上的防撬箱内;翻斗式雨量计安装在28m处;风速与风向传感器架设在28m,朝向正北;四分量辐射仪安装在24m处,朝向正南;两个红外温度计安装在24m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;两个光合有效辐射仪安装在24m处,朝向正南,探头垂直向上和向下方向各一个;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤水分探头埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm、100cm、160cm、200cm和240cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤热流板(3块)依次埋设在地下6cm处,在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有:空气温湿度(Ta_28m、RH_28m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、风速(WS_28m)(单位:米/秒)、风向(WD_28m)(单位:度)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm、Ts_160cm、Ts_200cm、Ts_240cm)(单位:摄氏度)、土壤水分(Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm、Ms_160cm、Ms_200cm、Ms_240cm)(单位:体积含水量,百分比)、向上与向下光合有效辐射(PAR_up、PAR_down)(单位:微摩尔/平方米秒)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示; 由于采集器内部电池供电不足,导致1月6日至9日,11月10日至12月14日间数据间断出现一些缺失;(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2018-6-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(混合林站涡动相关仪-2018)

该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站涡动相关仪观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥,下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E, 41.9903N,海拔874 m。涡动相关仪的架高22m,采样频率是10Hz,超声朝向是正北向,超声风速温度仪(CSAT3)与CO2/H2O分析仪(Li7500)之间的距离是17cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz,发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据,其处理的主要步骤包括:野点值剔除,延迟时间校正,坐标旋转(二次坐标旋转),频率响应修正,超声虚温修正和密度(WPL)修正等。同时对各通量值进行质量评价,主要是大气平稳性(Δst)和湍流相似性特征(ITC)的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选:(1)剔除仪器出错时的数据;(2)剔除降水前后1h的数据;(3)剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟,一天48个数据,缺失数据标记为-6999。2月7日-11日由于供电问题,导致数据缺失。 发布的观测数据包括:日期/时间Date/Time,风向Wdir(°),水平风速Wnd(m/s),侧向风速标准差Std_Uy(m/s),超声虚温Tv(℃),水汽密度H2O(g/m3),二氧化碳浓度CO2(mg/m3),摩擦速度Ustar(m/s),奥布霍夫长度L(m),感热通量Hs(W/m2),潜热通量LE(W/m2),二氧化碳通量Fc(mg/(m2s)),感热通量的质量标识QA_Hs,潜热通量的质量标识QA_LE,二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(较插补数据好);9数据质量差))。数据时间的含义,如0:30代表0:00-0:30的平均;数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(大沙龙站自动气象站-2018)

该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网上游大沙龙站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县西侧沙龙滩地区,下垫面是沼泽化高寒草甸。观测点的经纬度是98.9406E, 38.8399N,海拔3739m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m处,朝向正北;气压计安装在地面上的防撬箱内;翻斗式雨量计安装在10m处;风速与风向传感器架设在10m,朝向正北;四分量辐射仪安装在6m处,朝向正南;两个红外温度计安装在6m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤热流板(3块)依次埋设在地下6cm处,并距离气象塔2m的正南方。 观测项目有:空气温湿度(Ta_5m、RH_5m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、风速(WS_10m)(单位:米/秒)、风向(WD_10m)(单位:度)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm)(单位:摄氏度)、土壤水分(Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm)(单位:体积含水量,百分比)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2018-9-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称。 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(花寨子荒漠站自动气象站-2018)

该数据集包含了2018年1月1日至2018年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游花寨子荒漠站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市花寨子,下垫面是盐爪爪山前荒漠。观测点的经纬度是100.3201E, 38.7659N,海拔1731m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m、10m处,朝向正北;气压计安装防水箱内;翻斗式雨量计安装在10m处;风速风向传感器架设在5m、10m处,朝向正北;四分量辐射仪安装在6m处,朝向正南;两个红外温度计安装在6m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、60cm和100cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤热流板(3块)依次埋设在地下6cm处。 观测项目有:空气温湿度(Ta_5m、RH_5m、Ta_10m、RH_10m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、风速(WS_5m、WS_10m)(单位:米/秒)、风向(WD_5m、WD_10m)(单位:度)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_100cm)(单位:体积含水量,百分比)和土壤温度(Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_100cm)(单位:摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;1.1-1.7及8.22-8.31,9.4-9.12间由于传感器的问题,4cm土壤水分出错;(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2018-6-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称 黑河综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。