本图集应用高时空分辨率的全国地面气象驱动格网数据集和积雪地面调查数据（1980-2020年），通过提取中国区域冬季大气温度、降水量和近地表风速信息，基于冬季气象要素的二叉树积雪类型划分方法，采用Sturm等（1995）提出的季节性积雪类型划分体系，对中国区域的积雪类型进行了划分和验证。相比Sturm等（1995）的积雪分类结果空间分辨率显著提高。积雪分类结果表明：中国区域的积雪类型划分为5种，分别是大草原型、泰加林型、苔原型、高山型及瞬时型，与Sturm等（1995）的分类描述有所不同。本图集共包含1个图件，及对应的1个制图数据，完全开放共享。
本文采用的1980-2014年中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集，该数据是中国科学院青藏高原研究所提供的多源融合格网数据集。
验证数据为项目收集整理的2008-2019中国积雪历史数据集（2008-2019年）及本次地面调查的积雪特性数据（2017-2020）。
本图集应用1979-2014年高时空分辨率的全国地面气象驱动格网数据集（10km×10km），通过MATLAB软件编程提取中国区域冬季大气温度、降水量和近地表风速信息，采用Sturm等（1995）提出的二叉树季节性积雪类型划分体系，对中国区域的积雪类型进行了划分，在二叉树系统中，为了确定分类使用的气象参数中的冬季大气温度、降水量、风速的临界值，以及表示冬季温度和持续时间的共同作用，定义了冬季温度和持续时间的指数——月冷度（CDM），作为温度划分的指标，如等式（1）所示。
式中：m 是一年中的月份（1-12）。 是月平均大气温度， 是临界温度，当月平均温度大于或等于临界温度的时候，月冷度为0；当月平均温度小于临界温度的时候，月冷度为累积的两者差值的累积值。月冷度数值越大，表明冬季大气温度越低。认定临界值为本地积雪能够存在的温度，并用临界值定义冬季月份。基于选定的气象阈值，利用SHL积雪分类方法得到中国区域积雪类型分类图，随后对分类后结进行过滤、平滑和移除小孤立区处理最终得到中国区Sturm-Holmgren-Liston体系积雪分类图，再利用ArcGIS软件对数据集进行专题图的绘制。
数据质量控制：相比于Sturm等（1995）应用60年月平均全球气象资料绘制的0.5°×0.5°北半球积雪类型分类图，本图集的结果在空间分辨率上得到了显著提高，其空间分辨率为10km×10km，在空间上对积雪类型有了更细致的划分，尤其在新疆塔克拉玛干沙漠地区基，Sturm等（1995）人的全球积雪分类结果显示为大草原型积雪，本图集数据的积雪类型是瞬时型积雪，这更符合实际情况。
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CSTR:11738.11.ncdc.isnow.db2709.2023
10.12072/ncdc.isnow.db2709.2023
