数据集概述
本数据集围绕森林冠层下积雪水当量（SWE）模拟问题展开，通过粒子滤波（PF）数据同化技术改进柔性雪模型（FSM2）的模拟效果，验证了同化间歇性积雪深度观测对降低森林站点深度、密度及SWE误差的作用，为流域尺度SWE模拟提供支持。
文件详解
- .mat格式科学数据文件（共6个）：
- snodgrass_DATA.mat：可能包含斯诺德格拉斯站点的积雪相关数据
- snodgrass_MET_2019.mat、snodgrass_MET_2020.mat：斯诺德格拉斯站点2019-2020年的气象数据
- forEST_DATA.mat：森林站点的积雪相关数据
- forEST_FOR_MET.mat：森林站点的气象数据
- forEST_OPN_MET.mat：森林周边开阔站点的气象数据
- 文档文件：
- Data Organization.pdf：PDF格式，可能包含数据集的组织说明、变量定义或使用指南
适用场景
- 水文气象研究：分析森林冠层对积雪积累与消融过程的影响
- 积雪模型优化：验证数据同化技术在改进森林区积雪水当量模拟中的作用
- 气候变化影响评估：探究不同气候条件下森林积雪参数的敏感性
- 流域水资源管理：为流域尺度积雪水当量估算提供技术参考
