积雪密度是表征积雪特征的重要参数，也是将积雪深度转化为雪水当量的重要指标，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、气候研究等中发挥着重要作用。该数据将为青藏高原水资源评估和水文过程模拟提供数据支持。
以1960—2020年青藏高原132个国家级气象站数据、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，比较不同地表类型下几种机器学习模型在雪密度模拟中的性能，选择最优模型，我们整合了地面、卫星和再分析数据，为青藏高原生成了青藏高原月度积雪密度数据集。
对青藏高原132个国家级气象台的多年平均积雪密度数据进行精度检查发现，平均均方根误差为0.019 g/cm3，平均相对误差为11.88%，表明数据具有较高的准确率。
数据质量良好。
本作品采用
知识共享署名
4.0 国际许可协议进行许可。
CSTR:31253.11.sciencedb.j00001.00823
10.57760/sciencedb.j00001.00823
