在地球大数据科学工程专项时空三极环境项目第一课题“三极大数据共享与集成” (XDA19070100)资助下，中国科学院西北生态环境资源研究院车涛课题组利用机器学习方法结合多源雪深产品数据、环境因子变量及地面观测雪深数据等制备了北半球长时间序列逐日雪深数据集。 首先将人工神经网络、支持向量机和随机森林方法在积雪深度融合的适用性进行对比研究，发现随机森林方法在雪深数据融合上表现出较强优势。其次，利用随机森林方法，结合AMSR-E，AMSR2，NHSD和GlobSnow等遥感雪深产品及ERA-Interim和MERRA2等再分析资料格网雪深产品和环境因子变量等作为模型的输入自变量，用中国气象台站数据（945）、俄罗斯气象台站（620）、俄罗斯积雪调查数据（514）和全球历史气象网络逐日数据（41261）等43340个地面观测站点的雪深数据作为参考真值对模型训练与验证，在专项“地球大数据科学工程”提供的云平台上制备1980~2019年积雪水文年（上一年9月1日至本年度5月31日）的逐日格网雪深数据集。由于1980~1987年微波亮温数据为隔日数据，所以这段时间的数据会出现少量条带缺失现象。利用全球积雪模型对比计划及独立的地面观测数据进行验证，融合数据集的质量在整体上有所提升。利用地面观测数据及融合前的雪深产品对比来看，融合数据的决定系数（R2）从6种融合前产品中最高的0.23（GlobSnow雪深产品）提升至0.81，而相应的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）也减小至7.7 cm 和2.7 cm。
车涛, 胡艳兴, 戴礼云, 肖林
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围（Ran et al., 2021b）、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图（yedoma）。与之前的多年冻土图不同，根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用，我们将北半球多年冻土分为五种类型：气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊，北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护，表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%，主要分布在高北极和高山地区，如青藏高原。
冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
湖冰物候是描述湖冰覆盖的季节性循环特征，湖冰物候的变化是碳、水和能量过程研究中的重要内容，也是气候变化的敏感因子之一。本数据集是基于被动微波反演的湖冰物候，包含青藏高原与北半球高纬度地区200个湖泊2002-2018年的湖冰物候（含湖泊开始冻结日期、完全冻结日期、开始融化日期、完全融化日期），部分湖泊可以延伸至1978年。该数据与同时期MODIS监测结果验证表明二者的判读误差为2-4天。用户可利用此数据开展北半球气候变化研究。
邱玉宝
利用MOD10A1和MYD10A1逐日积雪产品和AMSR-E雪水当量产品（2000.02.25-2002.08.31、2011.08.31-2016.12.31均采用IMS雪冰产品代替AMSR-E雪水当量产品）作为输入，采用MODIS上下午星积雪产品合成、临近日合成、MODIS和AMSR-E/IMS积雪产品合成方法，逐步消除云的干扰，最终得到北半球每日无云积雪图像。 数据集采用Albers（阿尔伯斯等积）投影方式，空间分辨率500m。
黄晓东, 戴礼云
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