中国西北、西藏和周边地区
 1961—
 2020年每十年
 1 km季节冻土最大冻结深度数据集
 ∗

doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2021.120

地球科学进展 ›› 2021, Vol. 36 ›› Issue (11): 1137 -1145. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2021.120

中国西北、西藏和周边地区 1961— 2020年每十年 1 km季节冻土最大冻结深度数据集 ^∗

王冰泉 ¹ ^, ²(

), 冉有华 ¹ ^, ²(

)

^1.中国科学院西北生态环境资源研究院，甘肃兰州 730000
^2.中国科学院大学，北京 100049

收稿日期:2021-09-27 修回日期:2021-11-01 出版日期:2021-11-10
通讯作者: 冉有华 E-mail:wangbingquan@nieer.ac.cn;ranyh@lzb.ac.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目“青藏高原多年冻土退化对基础设施成本影响的统计预测研究”(42071421)

Decadal Dataset of the Seasonal Maximum Freezing Depth with 1 km Resolution from 1961 to 2020 in Northwest China， Tibet and Surrounding Area

Bingquan WANG ¹ ^, ²( ), Youhua RAN ¹ ^, ²( )

^1.Northwest Institution of Eco-Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，China
^2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

Received:2021-09-27 Revised:2021-11-01 Online:2021-11-10 Published:2022-02-18
Contact: Youhua RAN E-mail:wangbingquan@nieer.ac.cn;ranyh@lzb.ac.cn
About author:WANG Bingquan (1997-), male, Nanyang City, Henan Province, Master student. Research areas include application of remote sensing and GIS in cryospheric research. E-mail: wangbingquan@nieer.ac.cn
Supported by:
the National Natural Science Foundation of China "Statistical prediction of the permafrost degradation impact on infrastructure future cost in Tibetan Plateau"(42071421)

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最大冻结深度是季节冻土热状态的重要指标，其变化对区域水循环、生态过程、气候以及工程稳定性都有重要影响。发布了我国西北五省和西藏及周边地区1961—2020年间每十年的季节冻土最大冻结深度数据集，空间分辨率为1 km。该数据集是利用支持向量机模型集合模拟产生的，以冻结指数、融化指数、降雪、降雨、太阳辐射、高程以及土壤容重为预测因子，利用基准时期（2001—2010年）气象站最大冻结深度的实测数据进行模型训练。10折交叉验证表明，模型具有良好的精度［（R² = 0.70±0.29，RMSE = （23.63±10.30） cm，bias = （-0.77±6.01） cm）］。基于实测数据的直接验证表明，1980s、1990s、2000s和2010s 4个时期模拟结果的R²分别为0.77、0.83、0.73和0.71，RMSE分别为27.14、22.42、21.63和23.58 cm。运用预测集合的百分位数区间评估了模拟的不确定性，结果表明模拟结果具有良好的稳定性。基于该数据集，发现1961—2020年我国西北五省和西藏地区季节冻土最大冻结深度总体呈显著下降趋势，平均每十年下降3.02 cm。1961—2010年新疆、西藏、青海、甘肃、宁夏和陕西的最大冻结深度平均每十年分别下降2.66、3.04、3.16、2.09、1.98和1.45 cm。该数据集可通过国家青藏高原科学数据中心下载（DOI： 10.11888/Geocry.tpdc.271774）。

关键词: 第三极, 高山亚洲, 季节冻土, 活动层, 机器学习

The maximum freezing depth is an important indicator for the thermal state of seasonally frozen ground， and its changes have an important impact on the regional water cycle， ecological processes and engineering stability. This paper released a soil maximum freezing depth grid dataset for 10-year period from 1961 to 2020 in Northwest China and Tibet， with a spatial resolution of 1 km. The dataset was produced by integrating downscaled and bias corrected weather data， elevation and soil properties using a support vector machine model with 200 ensemble simulations. The 10-fold cross-validation shows that the accuracy of the support vector machine model is acceptable ［R² = 0.70 ± 0.29， RMSE = （23.63 ± 10.30） cm， bias = （-0.77 ± 6.01） cm］. Validation using in-situ data shows that the R² for the four periods 1980s， 1990s， 2000s and 2010s are 0.77， 0.83， 0.73 and 0.71 respectively， and the RMSE are 27.14 cm， 22.42 cm， 21.63 cm and 23.58 cm respectively. The uncertainty of the simulation results is stable throughout the simulation period. Based on this dataset， we found that the soil maximum freezing depth in the Northwest China and Tibet decreased significantly between 1960s and 2020s， with an average rate of 3.02 cm per decade. The dataset can be downloaded via the National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center （DOI： 10.11888/Geocry.tpdc.271774）.

Key words: Third Pole, High Mountain Asia, Seasonally frozen ground, Active layer, Machine learning

中图分类号:

P642.14

图1 模拟季节冻土最大冻结深度技术路线图

Fig. 1 Flowchart of the process used to predict the seasonal maximum freezing depth

图2 最大土壤冻结深度的实测点空间分布

Fig. 2 Distribution of ground-based observation sites

图3 预测变量的重要性排序

Fig. 3 The importance rank of predictors

表1 1960s— 2010s中国西北和西藏地区季节冻土最大冻结深度模拟结果的精度和不确定性

Table 1 The accuracy and uncertainty of simulation results of the maximum freezing depth of seasonally frozen ground in Northwest China and Tibet from 1960s to 2010s

时期	精度			不确定性
时期	R²	RMSE/cm	bias /cm	PI50/cm	PI95/cm
1960s	-	-	-	13.59	47.05
1970s	-	-	-	13.56	46.81
1980s	0.77	27.14	2.55	13.56	46.67
1990s	0.83	22.42	-2.96	13.33	45.44
2000s	0.73	21.63	-0.75	12.83	44.87
2010s	0.71	23.58	1.48	13.30	45.54

表1 1960s— 2010s中国西北和西藏地区季节冻土最大冻结深度模拟结果的精度和不确定性

Table 1 The accuracy and uncertainty of simulation results of the maximum freezing depth of seasonally frozen ground in Northwest China and Tibet from 1960s to 2010s

时期	精度			不确定性
时期	R²	RMSE/cm	bias /cm	PI50/cm	PI95/cm
1960s	-	-	-	13.59	47.05
1970s	-	-	-	13.56	46.81
1980s	0.77	27.14	2.55	13.56	46.67
1990s	0.83	22.42	-2.96	13.33	45.44
2000s	0.73	21.63	-0.75	12.83	44.87
2010s	0.71	23.58	1.48	13.30	45.54

图4 1960s—2010s我国西北和西藏地区最大土壤冻结深度空间分布

Fig. 4 The spatial distribution of the seasonal maximum freezing depth in northwest China and Tibet from 1960s to 2010s

图5 1960s—2010s我国西北五省和西藏自治区平均最大土壤冻结深度

Fig. 5 The average soil maximum freezing depth in northwest China and Tibet from 1960s to 2010s

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