Flow diagram describing the snow da

Flow diagram describing the snow data processing and soil modeling procedure. A spatial filter was used to predict the snowoccurrence probability for MODIS cloud-contaminated pixels. Based on the cloud-free MODIS SCE imagery, the snow depth of each snowcovered 1 km pixel was estimated from the snow depth of the neighboring MERRA-2 grid cells with weights predicted using another spatialfilter. The downscaled 1 km snow depth data were then used to drive a remote-sensing-based soil process model to simulate the zero-curtainperiod and ALT. Both the snow data processing and soil modeling were carried out at an 8-day time step.

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描述雪数据处理和土壤建模程序的流程图。使用空间滤波器来预测 MODIS云污染像素的降雪发生概率。根据无云的MODIS SCE图像，从相邻MERRA-2网格单元的雪深中估算每个积雪1 km像素的雪深，并使用另一个空间 滤波器预测权重。然后将缩小后的1 km雪深数据用于驱动基于遥感的土壤过程模型，以模拟零幕 期和ALT。降雪数据处理和土壤建模均在8天的时间范围内进行。

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描述雪数据处理和土壤建模过程的流程图。空间过滤器用于预测积雪 MODIS 云污染像素的发生概率。根据无云 MODIS SCE 图像，从相邻 MERRA-2 网格单元的积雪深度估算出每个积雪深度为 1 km 像素的积雪深度，使用另一个空间预测权重 滤波器。然后，将缩小的 1 公里积雪深度数据用于驱动基于遥感的土壤过程模型，以模拟零幕 期间和 ALT。雪数据处理和土壤建模均进行了8天的时间步骤。

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描述雪数据处理和土壤建模过程的流程图。用一个空间滤波器来预测雪 MODIS云污染像素的发生概率。基于无云MODIS-SCE图像，根据相邻MERRA-2网格单元的积雪深度，利用另一空间预测的权值，估计出每一个积雪1km像素的积雪深度 过滤。然后利用缩小的1km雪层深度数据驱动基于遥感的土壤过程模型来模拟零幕 周期和海拔。雪数据处理和土壤模拟均在8天的时间步进行。

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