雪水当量是重要的积雪参数之一，对气候变化预测与水资源管理等有重要意义。GPS干涉反射技术(GPS-IR)是一种十分有效的积雪深度监测技术，结合积雪密度估计模型可实现雪水当量的估计。基于此，提出了一种GPS-IR双频积雪参数反演增强方法。首先，利用美国板块边界观测(PBO)AB33测站2016年水文年与P019测站2020年水文年的L1和L2C信号信噪比数据，通过GPS-IR技术获取了两个测站的双频反射高度，建立了双频反射高度的线性关系模型，并通过该模型填补了L2C信号反射高度缺测数据，进而获取双频增强积雪深度时间序列，然后通过积雪密度估计模型转换得到雪水当量日估计值，最后采用SNOTEL测站实测积雪参数进行检验。结果表明：基于L2C信号的积雪深度反演精度要优于L1信号，基于增强方法的积雪深度反演精度介于L1信号和L2C信号之间；基于增强方法的雪水当量反演精度与L2C信号基本相当，且均优于L1信号；增强方法在AB33测站与P019测站分别有效填补了基于L2C信号的积雪深度/雪水当量时间序列25.8%与13.7%的空缺数据。本文提出的增强方法充分利用了GPS双频信号数据资源，可获取高连续性...

来源平台：地球科学与环境学报