Monthly multi-year average snow density grid dataset on the Tibetan Plateau

雪密度是表征积雪的重要参数，是将雪深转换为雪水当量的关键指标。它在山区雪水资源估算、融雪洪水等水资源管理、自然灾害预报和气候研究方面也发挥着至关重要的作用。以 1960—2020 年青藏高原 132 个日日国家气象站、中国区域地表气象要素驱动数据集和卫星融合雪深数据集为主要数据源，比较了几种机器学习模型在不同地表类型模拟雪密度方面的性能，并选择了最优模型。整合地面、卫星和再分析数据，我们最终制作了青藏高原多年平均雪密度网格的数据集。使用青藏高原 132 个国家气象站的逐月多年平均雪密度数据进行准确性评估，平均均方根误差为 0.019 g/cm3，平均相对误差为 11.88%，表明数据集的准确性很高。该数据集有望为青藏高原水资源评价和水文过程模拟提供数据支持。