近日，中国科学院空天信息创新研究院（空天院）、可持续发展大数据国际研究中心（SDG中心）内陆水环境遥感团队在湖冰物候大范围动态监测与模拟方面取得重要进展。研究团队利用遥感与数值模拟技术，重建了青藏高原132个湖泊1978-2016年逐年湖冰物候的完整记录。相关数据产品已同步发布在“国家青藏高原科学数据中心”和Figshare数据共享平台，成果“Ice phenology dataset reconstructed from remote sensing and modelling for lakes over the Tibetan Plateau（青藏高原湖冰物候遥感监测与模拟）”已发表在《自然》（Nature）的子刊 《科学数据》（Scientific Data，影响因子8.501）。
湖冰物候，即湖泊的结冰和融冰日期，是反映湖泊能量平衡变化的直观指标，其变化也影响着湖泊水生生态系统及下游的水文特征。由于常规地面观测的局限，青藏高原湖冰物候记录极为缺乏。研究团队集成遥感与数值模拟技术，发展了湖冰物候序列重建的技术框架，重建了高寒地区完整的湖冰物候时间序列。该数据产品覆盖范围广、时间跨度长，为认识青藏高原湖-气作用和长时序水热过程提供重要的技术和数据支撑。
空天院副研究员吴艳红、研究员张兵分别为论文第一作者、通讯作者，澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）水土研究所研究员郑红星为主要合作者。
本研究得到可持续发展大数据国际研究中心主任青年基金和第二次青藏高原综合科学考察项目的共同资助，并得到“谷歌地球引擎”（GEE平台）、国家气象科学数据中心、国家青藏高原科学数据中心等单位在数据及数据存储与计算等方面的支持。
文章链接：Wu, Y., Guo, L., Zhang, B. Zheng, H. et al. Ice phenology dataset reconstructed from remote sensing and modelling for lakes over the Tibetan Plateau. Sci Data 9, 743 (2022). https://doi.org/10.1038/s41597-022-01863-9
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