%0 Dataset
%T 中国季节冻土年代际最大冻结深度数据集
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/ea7a6327-ad4b-460e-af5a-e67fffafae97
%W NCDC
%R 10.12072/ncdc.nieer.db6551.2024
%A 盛煜
%A 王硕
%K 季节冻土;年代际最大冻结深度;机器学习方法
%X 生产背景：随着全球气候变暖，季节冻土的冻结深度也发生了很大的变化。季冻区内的工程建设设施常常需要考虑季节冻结作用对结构主体的影响，其中冻胀作用最为典型。由于冻结条件直接决定着冻胀发生的范围和程度，因此防治冻胀病害发生的工程措施中多有涉及到冻结深度这个重要的冻结表征量。生产方法：本数据集主要依托分布在中国季节冻土区上的650个气象监测点1971-2020年逐年最大冻结深度观测数；气温、积雪厚度、地表太阳辐射以及降水量等气候再分析数据（ ERA5-Land）；土壤数据集(GSDE)及数字高程模型(DEM)。在运用机器学习方法对中国季节冻土区年最大冻结深度变化研究的基础产生。运用机器学习模型进行最大冻结深度的预测，进而得到中国季节冻土区年代际最大冻结深度栅格数据。数据内容：本数据为中国季节冻土区1971-2020年年代际最大冻结深度栅格数据，时空分辨率为0.1°，数据格式为tiff文件。数据优势及应用范围：过去冻结深度的确定主要依赖有限实测资料，难以全面地反映大范围内的冻结深度全貌，数据集基于机器学习方法显示了中国季节冻土区1971-2020年年代际最大冻结深度值的情况。