Résumé. La température de l'eau de surface des lacs (LSWT) est une propriété physique essentielle de l'écosystème aquatique et un indicateur évident du changement climatique. En combinant les forces de l'observation et de la modélisation par satellite, nous avons produit un LSWT quotidien intégré pour 160 lacs à travers le plateau tibétain où l'observation in situ est limitée. Le LSWT moyen à l'échelle du lac basé sur MODIS dans l'ensemble de données intégré comprend la moyenne diurne, nocturne et quotidienne pour la période 2000-2017. Le LSWT quotidien moyen basé sur MODIS est utilisé pour calibrer un modèle physique simplifié (c'est-à-dire un modèle air2water modifié), sur lequel un ensemble de données LSWT quotidien complet et cohérent est reconstruit pour la période 1978-2017. L'ensemble de données LSWT reconstruit est validé en le comparant aux observations satellitaires et in situ. La validation montre que le LSWT reconstruit est en bon accord avec les observations. Selon l'ensemble de données LSWT reconstruit, le LSWT annuel des lacs du plateau tibétain a augmenté de manière significative au cours de la période 1978-2017 avec un taux d'augmentation allant de 0,01Â à 0,47 Câ Câ par tranche de 10 Â ans. Le taux de réchauffement est plus élevé en hiver qu'en été. L'ensemble de données intégré est unique pour sa portée temporelle relativement grande (1978-2017) et sa haute résolution temporelle. L'ensemble de données ainsi que les méthodes développées peuvent contribuer à la recherche dans l'exploration des changements de l'équilibre hydrique et thermique et des effets écologiques qui en découlent sur le plateau tibétain. Les données de cette étude sont ouvertement disponibles via le portail Zenodo, avec DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.6637526 (Guo et al., 2022).

Resumen. La temperatura del agua superficial del lago (LSWT) es una propiedad física crítica del ecosistema acuático y un indicador evidente del cambio climático. Al combinar las fortalezas de la observación y el modelado basados en satélites, hemos producido un LSWT diario integrado para 160 lagos en la meseta tibetana donde la observación in situ es limitada. El LSWT medio de todo el lago basado en MODIS en el conjunto de datos integrado incluye la media diurna, nocturna y diaria para el período 2000-2017. El LSWT medio diario basado en MODIS se utiliza para calibrar un modelo simplificado basado en la física (es decir, modelo air2water modificado), sobre el cual se reconstruye un conjunto de datos LSWT diario completo y consistente para el período 1978-2017. El conjunto de datos LSWT reconstruido se valida comparándolo con las observaciones satelitales e in situ. La validación muestra que el LSWT reconstruido está en buena concordancia con lo observado. De acuerdo con el conjunto de datos LSWT reconstruido, el LSWT anual de los lagos en la meseta tibetana ha aumentado significativamente en el período 1978-2017 con una tasa de aumento que oscila entre 0,01 y 0,47 C por 10 años. La tasa de calentamiento es mayor en invierno que en verano. El conjunto de datos integrado es único por su intervalo temporoespacial relativamente grande (1978-2017) y su alta resolución temporal. El conjunto de datos junto con los métodos desarrollados pueden contribuir a la investigación en la exploración de los cambios en el equilibrio hídrico y térmico y los consiguientes efectos ecológicos en la meseta tibetana. Los datos de este estudio están disponibles abiertamente a través del portal Zenodo, con DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.6637526 (Guo et al., 2022).

Abstract. Lake surface water temperature (LSWT) is a critical physical property of the aquatic ecosystem and an evident indicator of climate change. By combining the strengths of satellite-based observation and modeling, we have produced an integrated daily LSWT for 160 lakes across the Tibetan Plateau where in situ observation is limited. The MODIS-based lake-wide mean LSWT in the integrated dataset includes the daytime, nighttime, and daily mean for the period 2000–2017. The MODIS-based daily mean LSWT is used to calibrate a simplified physically based model (i.e., modified air2water model), upon which a complete and consistent daily LSWT dataset is reconstructed for the period 1978–2017. The reconstructed LSWT dataset is validated by comparing it with both the satellite-based and in situ observations. The validation shows that the reconstructed LSWT is in good agreement with the observations. According to the reconstructed LSWT dataset, the annual LSWT of lakes in the Tibetan Plateau has increased significantly in the period 1978–2017 with an increase rate ranging from 0.01 to 0.47 ∘C per 10 years. The warming rate is higher in winter than in summer. The integrated dataset is unique for its relatively large temporospatial span (1978–2017) and high temporal resolution. The dataset together with the methods developed can contribute to research in exploring water and heat balance changes and the consequent ecological effects at the Tibetan Plateau. Data from this study are openly available via the Zenodo portal, with DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.6637526 (Guo et al., 2022).

الخلاصة. تعد درجة حرارة المياه السطحية للبحيرات (LSWT) خاصية فيزيائية حرجة للنظام البيئي المائي ومؤشرًا واضحًا لتغير المناخ. من خلال الجمع بين نقاط القوة في المراقبة والنمذجة القائمة على الأقمار الصناعية، قمنا بإنتاج LSWT يومي متكامل لبحيرات 160 درجة عبر هضبة التبت حيث تكون المراقبة في الموقع محدودة. يشمل متوسط LSWT على مستوى البحيرة القائم على MODIS في مجموعة البيانات المدمجة النهار والليل والمتوسط اليومي للفترة من 2000 إلى 2017. يتم استخدام المتوسط اليومي LSWT القائم على MODIS لمعايرة نموذج مبسط قائم على الفيزياء (أي نموذج air2water المعدل)، والذي يتم على أساسه إعادة بناء مجموعة بيانات LSWT يومية كاملة ومتسقة للفترة 1978-2017. يتم التحقق من صحة مجموعة بيانات LSWT المعاد بناؤها من خلال مقارنتها بكل من الملاحظات الساتلية وفي الموقع. يُظهر التحقق أن LSWT المعاد بناؤه يتفق بشكل جيد مع الملاحظات. وفقًا لمجموعة بيانات LSWT المعاد بناؤها، زاد LSWT السنوي للبحيرات في هضبة التبت بشكل كبير في الفترة من 1978 إلى 2017 بمعدل زيادة يتراوح من 0.01 إلى 0.47 درجة مئوية لكل 10 سنوات. معدل الاحترار أعلى في الشتاء منه في الصيف. تعتبر مجموعة البيانات المتكاملة فريدة من نوعها بسبب نطاقها الزماني المكاني الكبير نسبيًا (1978-2017) ودقتها الزمنية العالية. يمكن أن تساهم مجموعة البيانات جنبًا إلى جنب مع الأساليب المطورة في البحث في استكشاف تغيرات توازن المياه والحرارة وما يترتب على ذلك من آثار بيئية في هضبة التبت. البيانات من هذه الدراسة متاحة علنًا عبر بوابة زينودو، مع DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.6637526 (Guo et al.، 2022).