Promjene

              
    

          
          
        
        

            
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10
Scientific Research Fund of Meteorology in the Public Welfare 
10
Scientific Research Fund of Meteorology in the Public Welfare 
            
11
Profession of China (Grant No. GYHY201206040) from 2012.01-2015.12. 
11
Profession of China (Grant No. GYHY201206040) from 2012.01-2015.12. 
            
12
SOTP was operated by Tibet Center for Remote Sensing Applications, 
12
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13
Tibet Meteorological Bureau, China Meteorological Administration 
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Tibet Meteorological Bureau, China Meteorological Administration 
            
14
(CMA), Center for Earth Observtion and Digital Earth (CEODE) of CAS, 
14
(CMA), Center for Earth Observtion and Digital Earth (CEODE) of CAS, 
            
15
and National Satellite Meteorological Centre(NSMC) of China 
15
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16
Meteorological Administration (CMA). It has been developing for 
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17
several years with the continuing efforts by partners, and now 
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38
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spatial resolution on the Qinghai-Tibet Plateau (1989-2018) produced 
39
spatial resolution on the Qinghai-Tibet Plateau (1989-2018) produced 
            
40
by National Satellite Meteorological Center, and near-real-time 
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by National Satellite Meteorological Center, and near-real-time 
            
41
SSM/I-SSMIS 25km EASE-grid daily global ice concentration and snow 
41
SSM/I-SSMIS 25km EASE-grid daily global ice concentration and snow 
            
42
extent (NISE, 1995-2018) provided by National Snow and Ice Data Center 
42
extent (NISE, 1995-2018) provided by National Snow and Ice Data Center 
            
43
(NSIDC, U.S.A). It covers the time from 1995 to 2018 (two periods, 
43
(NSIDC, U.S.A). It covers the time from 1995 to 2018 (two periods, 
            
44
from January to April and from October to December) and the region of 
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from January to April and from October to December) and the region of 
            
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Qinghai-Tibet Plateau (17\u00b0N-41\u00b0N, 65\u00b0E-106\u00b0E) with 
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Qinghai-Tibet Plateau (17\u00b0N-41\u00b0N, 65\u00b0E-106\u00b0E) with 
            
46
the daily product, which takes equal latitude and longitude projection 
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with 0.01\u00b0\u00d70.01\u00b0 spatial resolution, and characterizes 
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whether the ground is covered by snow. The input data sources include 
48
whether the ground is covered by snow. The input data sources include 
            
49
daily snow cover products generated by NOAA/AVHRR, MetOp/AVHRR, and 
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daily snow cover products generated by NOAA/AVHRR, MetOp/AVHRR, and 
            
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alternative to AVHRR taken from TERRA/MODIS corresponding observation 
50
alternative to AVHRR taken from TERRA/MODIS corresponding observation 
            
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and snow extent information of NISE derived from observation by SSM/I 
51
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or SSMIS of DMSP satellites. The processing method of data collection 
52
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is as follows: first, taking 1km snow cover product from optical 
53
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instruments as the initial value, and fully trusting its snow and 
54
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clear sky without snow information; then, under the aid of sea-land 
55
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template with relatively high resolution, replacing the pixels or 
56
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57
grids where is cloud coverage, no decision, or lack of satellite 
57
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observation, by NISE's effective terrestrial identification results. 
58
observation, by NISE's effective terrestrial identification results. 
            
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For some water and land boundaries, there still may be a small amount 
59
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of cloud coverage or no observation data area that can\u2019t be 
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replaced due to the low spatial resolution of the NISE product. 
61
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Blended daily snow cover product achieves about 91% average 
62
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coincidence rate of snow and non-snow identification compared to 
63
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ground-based snow depth observation in years. The dataset is stored in 
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remote sensing, radio telemetry, and computer technology. Their 
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intelligence, professional quality, devotion and dedication is the 
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guarantee for NSMC to overcome every difficulty encountered on the way 
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forward -- which has been broadly recognized and repeatedly proven by 
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their undertakings in combating severe weather and environment 
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