Accurate simulation of early cold-s

Accurate simulation of early cold-season soil freezing requires accurate characterization of landscape-scale snowcover conditions, which was addressed in this study by gapfilling the MODIS SCE record to mitigate data loss from pervasive cloud cover and other factors. The gap-filled MODISSCE products were then combined with other ancillary datato downscale the MERRA-2 reanalysis snow depth data,as one of the main driver data sets for the permafrost soilmodel. The accuracy of the gap-filled MODIS SCE productwas cross-checked using the two MODIS sensors (Terra andAqua); the downscaled snow depth data were evaluated using in situ SNOTEL observations across Alaska. The modelsimulated soil-freezing process and ALT dynamics were conducted over a smaller Arctic Alaska domain and evaluatedusing a diverse set of regional observations.

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准确模拟早期冷季土壤冻结需要准确表征景观尺度的积雪 状况，本研究通过间隙 填充MODIS SCE记录来解决此问题，以减轻由于普遍的云层覆盖和其他因素造成的数据丢失。然后，将填补空缺的MODIS SCE产品与其他辅助数据组合， 以缩减MERRA-2再分析雪深数据，将其 作为多年冻土 模型的主要驱动程序数据集之一。间隙填充的MODIS SCE产品的准确性 使用两个MODIS传感器（Terra和 水族）; 使用阿拉斯加各地的SNOTEL实地观测评估了降雪深度数据。在较小的北极阿拉斯加地区进行了模型模拟的土壤冻结过程和ALT动力学，并 使用各种区域性观测进行了评估。

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精确模拟早期寒季土壤结冰需要精确表明景观尺度雪 涵盖条件，这是在这项研究中由差距解决 填写 MODIS SCE 记录，以减轻无处不在的云覆盖和其他因素造成的数据丢失。填补空白的 MODIS 然后，SCE 产品与其他辅助数据相结合 缩小 MERRA-2 重新分析积雪深度数据， 作为永久冻土的主要驱动数据集之一 模型。填补空白的 MODIS SCE 产品的准确性 使用两个 MODIS 传感器进行交叉检查（Terra 和 水族）;使用阿拉斯加各地原位 SNOTEL 观测值对缩小的积雪深度数据进行了评估。模型模拟了土壤冻结过程和ALT动力学，在较小的北极阿拉斯加域进行了评估 使用一组不同的区域观测。

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准确模拟早期冷季土壤冻结需要准确描述景观尺度雪 覆盖条件，在本研究中由gap解决 填充MODIS SCE记录以减少普遍的云层覆盖和其他因素造成的数据丢失。填补空白的MODIS 然后将SCE产品与其他辅助数据结合起来 为了缩小MERRA-2再分析雪深数据的尺度， 作为多年冻土的主要驱动数据集之一 模型。间隙填充MODIS-SCE产品的精度 使用两个MODIS传感器（Terra和 利用阿拉斯加的现场SNOTEL观测对缩小的积雪深度数据进行了评估。模拟的土壤冻结过程和ALT动态是在一个较小的北极阿拉斯加地区进行的，并进行了评估 使用不同的区域观测数据。

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