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　　积雪作为冰冻圈的重要组成部分，在地球表面分布较广，大约98%的季节性积雪位于北半球，面积最大可达4.7×10⁷ km²，且变化较为活跃，是影响气候变化的重要因子。积雪面积、积雪深度及雪水当量等信息是水文模型和气候模式的重要输入参数，全球尺度下的积雪参数监测对于气象、水循环、气候变化以及能量平衡领域的研究具有重要意义。因此，准确获取北半球的积雪信息可为寒区水文循环、水资源管理、雪灾预警等重大研究提供必要、可靠的基础数据。

　　中国科学院西北生态环境资源研究院（以下简称“西北研究院”）郝晓华研究团队在中国地区AVHRR积雪面积产品基础上，针对北半球主要积雪区获取了多级决策树积雪识别算法中的最优阈值，采用“隐马尔可夫去云”原理和“微波雪深插值”两步填补了云像元和空缺值，最后叠加温度掩膜和水体掩膜生成了北半球1981—1999年AVHRR 5 km积雪面积数据集（图1），弥补了该时间段高空间分辨率历史积雪遥感数据集的不足，从而为气候变化研究提供更长时间序列、更高精度的逐日积雪面积数据集。

　　该成果以“基于AVHRR影像的北半球积雪识别算法”为题发表于《冰川冻土》2022年第1期。西北研究院郝晓华研究员为论文通信作者。

　　该研究获国家自然科学基金项目(41971325、42171391、41971399)，高分辨率对地观测系统国家重大专项(21-Y20B01-9001-19/22)共同资助。

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图1　北半球AVHRR积雪面积数据集