【目的】探究大兴安岭多年冻土区小流域地表水和地下水的水化学特征并分析水体溶质元素来源及主要影响因子。【方法】在大兴安岭多年冻土区老爷岭小流域，于2023年4月1日至7月30日，采集地表水、潜水和承压水样品，测定主要离子浓度。基于数理统计、Piper三线图、Gibbs图、矿物稳定场图和离子比例系数等方法，分析地表水和地下水的水化学特征，揭示其季节变化规律及溶质元素来源。【结果】研究表明，1)大兴安岭多年冻土区老爷岭小流域的地下水和地表水为弱碱性淡水，优势离子为HCO3-，Ca2+、Mg2+。地表水、潜水、承压水的水化学类型分别为HCO3-Ca·Mg型、HCO3-Ca·Na型、HCO3-Ca·Mg·Na型。2)地表水和地下水的主要离子浓度有一定的季节性差异。在融雪径流期，地表水和潜水的主要离子浓度高，呈先上升后下降的变化趋势，而承压水的离子浓度呈平缓上升趋势；在生长季，地表水、潜水和承压水的离子浓度较为稳定；3)降水量、径流深与地表水中离...

【目的】探究大兴安岭多年冻土区小流域地表水和地下水的水化学特征并分析水体溶质元素来源及主要影响因子。【方法】在大兴安岭多年冻土区老爷岭小流域，于2023年4月1日至7月30日，采集地表水、潜水和承压水样品，测定主要离子浓度。基于数理统计、Piper三线图、Gibbs图、矿物稳定场图和离子比例系数等方法，分析地表水和地下水的水化学特征，揭示其季节变化规律及溶质元素来源。【结果】研究表明，1)大兴安岭多年冻土区老爷岭小流域的地下水和地表水为弱碱性淡水，优势离子为HCO3-，Ca2+、Mg2+。地表水、潜水、承压水的水化学类型分别为HCO3-Ca·Mg型、HCO3-Ca·Na型、HCO3-Ca·Mg·Na型。2)地表水和地下水的主要离子浓度有一定的季节性差异。在融雪径流期，地表水和潜水的主要离子浓度高，呈先上升后下降的变化趋势，而承压水的离子浓度呈平缓上升趋势；在生长季，地表水、潜水和承压水的离子浓度较为稳定；3)降水量、径流深与地表水中离...

【目的】探究大兴安岭多年冻土区小流域地表水和地下水的水化学特征并分析水体溶质元素来源及主要影响因子。【方法】在大兴安岭多年冻土区老爷岭小流域，于2023年4月1日至7月30日，采集地表水、潜水和承压水样品，测定主要离子浓度。基于数理统计、Piper三线图、Gibbs图、矿物稳定场图和离子比例系数等方法，分析地表水和地下水的水化学特征，揭示其季节变化规律及溶质元素来源。【结果】研究表明，1)大兴安岭多年冻土区老爷岭小流域的地下水和地表水为弱碱性淡水，优势离子为HCO3-，Ca2+、Mg2+。地表水、潜水、承压水的水化学类型分别为HCO3-Ca·Mg型、HCO3-Ca·Na型、HCO3-Ca·Mg·Na型。2)地表水和地下水的主要离子浓度有一定的季节性差异。在融雪径流期，地表水和潜水的主要离子浓度高，呈先上升后下降的变化趋势，而承压水的离子浓度呈平缓上升趋势；在生长季，地表水、潜水和承压水的离子浓度较为稳定；3)降水量、径流深与地表水中离...

【目的】探究大兴安岭多年冻土区小流域地表水和地下水的水化学特征并分析水体溶质元素来源及主要影响因子。【方法】在大兴安岭多年冻土区老爷岭小流域，于2023年4月1日至7月30日，采集地表水、潜水和承压水样品，测定主要离子浓度。基于数理统计、Piper三线图、Gibbs图、矿物稳定场图和离子比例系数等方法，分析地表水和地下水的水化学特征，揭示其季节变化规律及溶质元素来源。【结果】研究表明，1)大兴安岭多年冻土区老爷岭小流域的地下水和地表水为弱碱性淡水，优势离子为HCO3-，Ca2+、Mg2+。地表水、潜水、承压水的水化学类型分别为HCO3-Ca·Mg型、HCO3-Ca·Na型、HCO3-Ca·Mg·Na型。2)地表水和地下水的主要离子浓度有一定的季节性差异。在融雪径流期，地表水和潜水的主要离子浓度高，呈先上升后下降的变化趋势，而承压水的离子浓度呈平缓上升趋势；在生长季，地表水、潜水和承压水的离子浓度较为稳定；3)降水量、径流深与地表水中离...

冻结层上水是寒区冻土水文循环的关键层，揭示其动态演变规律，对认知冻土区地下水运移机制及精准预测具有重要科学意义。然而，由于多年冻土区原位监测数据的匮乏，以及非线性适应型水文过程模型构建的缺失，冻结层上水动态时空预测精度难以满足科学研究和工程实践需求。本研究以青藏高原风火山小流域（海拔4063～5398 m）为典型研究区，基于2021—2023年原位观测气象数据（精度±0.1℃/±0.1 mm）、逐日土壤水热(精度±1℃/±0.03 m3·m-3)及冻结层上水位（精度±0.14 cm）原位监测数据，揭示坡面尺度冻结层上水动态的水热时空协同机制；集成气温、降水、土壤温湿度和初始水位等多要素，构建及评估基于长短期记忆神经网络（LSTM）的冻土水文预测模型的适应性。研究发现：（1）冻结层上水动态具有显著季节分异特征，其水位波动（年变幅0～1.53 m）与活动层土壤温湿度呈现一致性，基于Boltzmann函数的平均拟合优度为0.90。（2）所构建的基于LSTM方法的冻结层上水位预测模型（学习率0.002）在坡面多梯度验证中表现出卓越性能，平均纳什效率系...

冻结层上水是寒区冻土水文循环的关键层，揭示其动态演变规律，对认知冻土区地下水运移机制及精准预测具有重要科学意义。然而，由于多年冻土区原位监测数据的匮乏，以及非线性适应型水文过程模型构建的缺失，冻结层上水动态时空预测精度难以满足科学研究和工程实践需求。本研究以青藏高原风火山小流域（海拔4063～5398 m）为典型研究区，基于2021—2023年原位观测气象数据（精度±0.1℃/±0.1 mm）、逐日土壤水热(精度±1℃/±0.03 m3·m-3)及冻结层上水位（精度±0.14 cm）原位监测数据，揭示坡面尺度冻结层上水动态的水热时空协同机制；集成气温、降水、土壤温湿度和初始水位等多要素，构建及评估基于长短期记忆神经网络（LSTM）的冻土水文预测模型的适应性。研究发现：（1）冻结层上水动态具有显著季节分异特征，其水位波动（年变幅0～1.53 m）与活动层土壤温湿度呈现一致性，基于Boltzmann函数的平均拟合优度为0.90。（2）所构建的基于LSTM方法的冻结层上水位预测模型（学习率0.002）在坡面多梯度验证中表现出卓越性能，平均纳什效率系...

冻结层上水是寒区冻土水文循环的关键层，揭示其动态演变规律，对认知冻土区地下水运移机制及精准预测具有重要科学意义。然而，由于多年冻土区原位监测数据的匮乏，以及非线性适应型水文过程模型构建的缺失，冻结层上水动态时空预测精度难以满足科学研究和工程实践需求。本研究以青藏高原风火山小流域（海拔4063～5398 m）为典型研究区，基于2021—2023年原位观测气象数据（精度±0.1℃/±0.1 mm）、逐日土壤水热(精度±1℃/±0.03 m3·m-3)及冻结层上水位（精度±0.14 cm）原位监测数据，揭示坡面尺度冻结层上水动态的水热时空协同机制；集成气温、降水、土壤温湿度和初始水位等多要素，构建及评估基于长短期记忆神经网络（LSTM）的冻土水文预测模型的适应性。研究发现：（1）冻结层上水动态具有显著季节分异特征，其水位波动（年变幅0～1.53 m）与活动层土壤温湿度呈现一致性，基于Boltzmann函数的平均拟合优度为0.90。（2）所构建的基于LSTM方法的冻结层上水位预测模型（学习率0.002）在坡面多梯度验证中表现出卓越性能，平均纳什效率系...

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冻结层上水是寒区冻土水文循环的关键层，揭示其动态演变规律，对认知冻土区地下水运移机制及精准预测具有重要科学意义。然而，由于多年冻土区原位监测数据的匮乏，以及非线性适应型水文过程模型构建的缺失，冻结层上水动态时空预测精度难以满足科学研究和工程实践需求。本研究以青藏高原风火山小流域（海拔4063～5398 m）为典型研究区，基于2021—2023年原位观测气象数据（精度±0.1℃/±0.1 mm）、逐日土壤水热(精度±1℃/±0.03 m3·m-3)及冻结层上水位（精度±0.14 cm）原位监测数据，揭示坡面尺度冻结层上水动态的水热时空协同机制；集成气温、降水、土壤温湿度和初始水位等多要素，构建及评估基于长短期记忆神经网络（LSTM）的冻土水文预测模型的适应性。研究发现：（1）冻结层上水动态具有显著季节分异特征，其水位波动（年变幅0～1.53 m）与活动层土壤温湿度呈现一致性，基于Boltzmann函数的平均拟合优度为0.90。（2）所构建的基于LSTM方法的冻结层上水位预测模型（学习率0.002）在坡面多梯度验证中表现出卓越性能，平均纳什效率系...

针对季节性冻土区高地下水位分散性土渠道护坡的冻融破坏问题，系统开展了不同初始条件下分散性土在水分、温度和应力耦合作用下的冻融变形特性试验。结果表明：（1）冻结过程中，随温度降低，冻结锋面自上而下推进，土中水分向冻结锋面迁移并聚冰，冰层及冰透镜体主要分布于最大冻深的1/2～2/3区间；（2）孔隙水压力随温度呈周期性波动，且具有显著滞后效应；（3）相同条件下，干密度越大，冻胀率越大，融沉率越小，冻融累积变形量越小；（4）外水补给显著影响冻胀，有补给时冻胀率为无补给的3-4倍；（5）3次冻融循环后，上覆压力越大，冻胀率越小，融沉率越大，表明上覆压力可有效抑制冻胀变形。基于研究结果，建议在季节性冻土区分散性土渠道护坡的抗冻胀设计中，重点关注外水补给的影响，并综合采用保温、换填、排水、控制干密度及优化防护结构厚度等措施，以提升抗冻性能。