武汉大学中国南极测绘研究中心庞小平课题组创新构建了一种基于风云卫星MWRI数据的南极海冰表面积雪厚度双模式反演框架，分别针对冻结期与消融期的不同物理机制进行自适应建模，成功研制了2012–2023年长时序南极海冰积雪厚度数据产品，为海冰热力过程与气候变化研究提供了重要数据支撑。相关研究成果发表于国际学术期刊《Big Earth Data》，闫忠男博士生为论文第一作者，庞小平教授为通讯作者，合作者包括王月云博士、何滨博士生。
海冰表面积雪厚度是影响极地海冰辐射收支与热力平衡的关键参数，也是海冰厚度反演、海气相互作用研究及极地气候系统模拟的重要基础变量。然而，当前被动微波积雪厚度遥感产品在南极地区仍面临显著挑战：不同季节条件下雪–冰–水介电特性与微波散射机制差异明显，使得传统单一经验模型难以兼顾冻结期与消融期的统一适用性；同时，在消融期湿雪与融水共同作用下，微波辐射信号呈现强非线性与不稳定特征，导致现有产品精度下降与时间一致性不足。针对上述问题，研究团队提出了一种基于MWRI的南极海冰表面积雪厚度双模式反演框架。该方法在冻结期条件下利用MWRI亮温梯度比信息，引入动态系点法对固定系点参数进行优化，从而构建反演模型；在消融期则融合卫星遥感、地理空间信息及气象等多源数据，提出中心空间感知卷积神经网络，以提升对复杂湿雪环境下非线性辐射响应的表达能力，从而实现不同季节条件下的协同反演与自适应切换。
图1 MWRI积雪厚度产品生产与验证示意图
评估结果表明，该MWRI积雪厚度产品在南极大多数海域均表现出较高反演精度，其中，在西南极区域RMSE小于9.0 cm，相关系数大于0.70。与现有被动微波积雪厚度产品相比，该方法在冻结期与消融期均保持更优性能，并在消融期表现出更强的稳定性与鲁棒性（RMSE < 10.6 cm）。此外，与ICESat-2积雪厚度时间序列的对比表明，MWRI积雪厚度能够有效再现积雪的季节演变特征（r = 0.79），并准确捕捉冬季至春季的积雪累积过程，显示出其在精度、季节适应性与时间一致性方面的综合优势。
图2 OIB积雪厚度与MWRI积雪厚度（a）、NSIDC积雪厚度（b）、NTPDC积雪厚度（c）的对比
该研究成果显著提升了南极海冰积雪厚度的精细化遥感监测能力，为极地海冰热力过程研究、气候变化模拟及极区环境变化评估提供了重要数据支撑。研究生成的积雪厚度产品可从Science Data Bank获取（https://doi.org/10.57760/sciencedb.25039）。该数据集覆盖时段为2012年1月1日至2024年12月31日，时间分辨率为1天，空间分辨率为12.5 km，采用极方位立体投影坐标系。消融期积雪厚度由PSDCNN模型反演，冻结期则采用基于MWRI亮温梯度比的反演模型。数据以GeoTIFF格式存储，文件命名规则为“SD_YYYYMMDD_MWRI.tif”，其中YYYYMMDD为对应日期。像素值编码规则为：0–70表示积雪厚度（单位：cm），-1表示开阔水域或无效数据，120表示陆地掩膜。
论文信息：Yan, Z., Wang, Y., Pang, X., & He, B. (2026). An improved Antarctic sea-ice snow depth product from FY-3 MWRI with enhanced seasonal adaptability. Big Earth Data, 10(2), 1266–1292. https://doi.org/10.1080/20964471.2026.2620844
供稿：闫忠男；排版：柳思怡；审核：周春霞、孔建
