近期，国家青藏高原科学数据中心作为科研论文关联数据仓储，发布共享了“全球0.05°近地表冻融状态数据集v2.0（2002-2023）”，用户可开放获取。该数据集由遥感与数字地球全国重点实验室的水循环遥感研究室赵天杰研究团队研制，关联论文以“A high-resolution (0.05°) global seamless continuity record (2002–2023) of near-surface soil freeze-thaw states via passive microwave and optical satellite data”为题，发表在地学领域顶级数据期刊Earth System Science Data。
全球近地表土壤冻融循环是水文、生态和气候过程的关键环节，冻融状态是全球气候观测系统认定的关键气候变量之一。被动微波遥感对土壤中水冰相变引起的介电特性变化极为敏感，是实现大范围、全天候冻融监测的理想工具。然而，被动微波遥感数据的空间分辨率通常较低（几十公里），在像元内混合了多种地表类型，导致在复杂地形和异质性地表区域，监测结果存在较大不确定性，难以满足流域尺度水文模型、生态过程研究等对精细冻融信息的需求。
本研究巧妙地利用了冻融判别式算法（Discriminant Function Algorithm, DFA）生成的冻融指数（Freeze-Thaw Index, FTI），作为连接低分辨率被动微波数据与高分辨率光学数据的桥梁。冻融指数FTI定量化地反映了地表介电特性（与水冰含量密切相关）和物理温度的综合信息，不仅能够用于判别冻融状态，更重要的是能够与光学遥感观测的物理量之间建立稳健的数理关系。
研究团队利用低分辨率FTI与高分辨率MODIS地表温度和表观热惯量之间的关系，发展了一套双变量回归降尺度模型，从根本上避免了直接对非连续的冻融“二值结果”进行降尺度所面临的困难，最大程度地保留了原始被动微波数据的判别精度，生成了全球首套0.05°空间分辨率、日尺度、无缝连续的近地表土壤冻融状态长时间序列数据集（FT-HiDFA，2002-2023年）。
图1. 北半球逐日近地表冻融状态（2019年，01:30时刻）
利用全球44个观测网络、超过1000个站点的原位土壤温度数据进行验证，结果表明该降尺度产品总体精度达到83.78%，与原始低分辨率微波数据产品基本持平。这意味着在空间分辨率提升25倍的同时，产品精度并未损失。
图2. 0.05°降尺度冻融产品FT-HiDFA与0.25°原始冻融产品之间的精度对比(a) 和 (b) 分别展示了不同当地时（13:30 和 01:30）的产品精度
利用该长时序数据集，研究揭示了北纬45°以北地区年均冻结天数为187.8±12.7天，约14.35%的区域呈现冻结天数缩短趋势，在欧亚大陆和阿拉斯加地区有位明显。全球平均冻结起始日期为年内的第240.3±7.2天，约9.10%的区域呈现冻结起始日延迟趋势，而约7.57%的面积呈现提前趋势，显示出区域气候响应的复杂性。
图3. 2003-2023年当地时01:30北半球冻结天数空间分布与变化趋势(a) 年平均冻结天数分布；(b) 冻结天数变化趋势。
图4. 2003-2023年当地时01:30北半球冻结起始日空间分布与变化趋势(a) 年平均冻结起始日分布；(b) 冻结起始日变化趋势。
FT-HiDFA高分辨率冻融状态数据产品能更精细地刻画冻融过程的时空异质性，有助于更准确地量化活动层厚度、分析冻融循环对水文过程的影响、评估基础设施面临的冻胀融沉风险，以及研究生态系统碳氮循环对冻融扰动的响应，为寒区水资源管理、冻土生态环境保护提供了至关重要的科学数据。
本研究得到了国家重点研发计划项目第四课题“冰冻圈关键要素主被动遥感建模与反演技术研究”（2021YFB3900104）的资助。
论文信息：
Feng, D., Zhao, T.*, Zheng, J., Bai, Y., Ran, Y., Kou, X., Jiang, L., Zhang, Z., Yu, P., Zhu, J., Pan, J., Shi, J., & Liou, Y.-A. (2025). A high-resolution (0.05°) global seamless continuity record (2002–2023) of near-surface soil freeze-thaw states via passive microwave and optical satellite data. Earth System Science Data, 17(11), 6273–6293. DOI: 10.5194/essd-17-6273-2025
数据信息：
赵天杰, 冯得封, 余沛, 张子谦. (2024). 全球0.05°近地表冻融状态数据集v2.0（2002-2023）. 国家青藏高原科学数据中心. https://doi.org/10.11888/Cryos.tpdc.301551. https://cstr.cn/18406.11.Cryos.tpdc.301551.
