积雪是冰冻圈的重要组成部分，近年来气候变暖导致积雪面积正在减少，这一变化可能引发水资源分配不均以及生物多样性下降，进而影响当地的生活经济发展和生态环境。青海湖是我国最大的内陆湖泊，近年来其水位快速变化，入湖径流受流域内积雪及其变化的影响，但青海湖流域积雪特征、变化及其影响原因尚不清晰。基于中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集以及中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Dataset, CMFD）的气温和降水数据，本文对青海湖流域积雪时空变化特征及影响原因进行了研究。结果表明：（1）2000-2020年年均积雪频次分布与海拔之间存在较好的对应关系，随着海拔的降低，积雪频次也相应减少；同时受年均气温和年降水量的影响，其中，受年均气温显著偏相关影响的区域主要分布在青海湖北部和东部，受年降水量显著偏相关影响的区域主要分布在青海湖流域中部的布哈河中上游。（2）2001-2017年，青海湖流域和祁连山地区降水增加，但受两地区年均气温增长和年降雪量减少的影响，积雪面积减少。（3）青海湖流域和祁连山地区积雪面积年内变化较为相似，均呈双峰波...

积雪是冰冻圈的重要组成部分，近年来气候变暖导致积雪面积正在减少，这一变化可能引发水资源分配不均以及生物多样性下降，进而影响当地的生活经济发展和生态环境。青海湖是我国最大的内陆湖泊，近年来其水位快速变化，入湖径流受流域内积雪及其变化的影响，但青海湖流域积雪特征、变化及其影响原因尚不清晰。基于中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集以及中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Dataset, CMFD）的气温和降水数据，本文对青海湖流域积雪时空变化特征及影响原因进行了研究。结果表明：（1）2000-2020年年均积雪频次分布与海拔之间存在较好的对应关系，随着海拔的降低，积雪频次也相应减少；同时受年均气温和年降水量的影响，其中，受年均气温显著偏相关影响的区域主要分布在青海湖北部和东部，受年降水量显著偏相关影响的区域主要分布在青海湖流域中部的布哈河中上游。（2）2001-2017年，青海湖流域和祁连山地区降水增加，但受两地区年均气温增长和年降雪量减少的影响，积雪面积减少。（3）青海湖流域和祁连山地区积雪面积年内变化较为相似，均呈双峰波...

积雪是冰冻圈的重要组成部分，近年来气候变暖导致积雪面积正在减少，这一变化可能引发水资源分配不均以及生物多样性下降，进而影响当地的生活经济发展和生态环境。青海湖是我国最大的内陆湖泊，近年来其水位快速变化，入湖径流受流域内积雪及其变化的影响，但青海湖流域积雪特征、变化及其影响原因尚不清晰。基于中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集以及中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Dataset, CMFD）的气温和降水数据，本文对青海湖流域积雪时空变化特征及影响原因进行了研究。结果表明：（1）2000-2020年年均积雪频次分布与海拔之间存在较好的对应关系，随着海拔的降低，积雪频次也相应减少；同时受年均气温和年降水量的影响，其中，受年均气温显著偏相关影响的区域主要分布在青海湖北部和东部，受年降水量显著偏相关影响的区域主要分布在青海湖流域中部的布哈河中上游。（2）2001-2017年，青海湖流域和祁连山地区降水增加，但受两地区年均气温增长和年降雪量减少的影响，积雪面积减少。（3）青海湖流域和祁连山地区积雪面积年内变化较为相似，均呈双峰波...

积雪是冰冻圈的重要组成部分，近年来气候变暖导致积雪面积正在减少，这一变化可能引发水资源分配不均以及生物多样性下降，进而影响当地的生活经济发展和生态环境。青海湖是我国最大的内陆湖泊，近年来其水位快速变化，入湖径流受流域内积雪及其变化的影响，但青海湖流域积雪特征、变化及其影响原因尚不清晰。基于中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集以及中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Dataset, CMFD）的气温和降水数据，本文对青海湖流域积雪时空变化特征及影响原因进行了研究。结果表明：（1）2000-2020年年均积雪频次分布与海拔之间存在较好的对应关系，随着海拔的降低，积雪频次也相应减少；同时受年均气温和年降水量的影响，其中，受年均气温显著偏相关影响的区域主要分布在青海湖北部和东部，受年降水量显著偏相关影响的区域主要分布在青海湖流域中部的布哈河中上游。（2）2001-2017年，青海湖流域和祁连山地区降水增加，但受两地区年均气温增长和年降雪量减少的影响，积雪面积减少。（3）青海湖流域和祁连山地区积雪面积年内变化较为相似，均呈双峰波...

利用庆阳市8个国家气象观测站2008—2022年冬季逐时气象观测资料，分析道路结冰时空分布特征；基于回归模型筛选出影响道路结冰的敏感气象因子，并结合道路结冰有效样本库计算影响指数，采用聚类分析法进行归类分级，建立道路结冰影响指数分级预报模型；并利用2023年气象观测资料进行检验。结果表明：道路结冰年际变化整体呈现波动下降趋势；月际分布中道路结冰出现日数和出现时间均为1月最多，2月次之，12月最少，冬季各月发生道路结冰时平均地面温度、平均气温及平均最低气温均≤0℃,出现日数与平均气温的变化趋势呈反位相；道路结冰主要出现在夜间，白天出现概率较低；地域差异呈东南部偏多、西北部偏少的特征；雪或积雪条件下，日最低气温、日平均气温≤0℃为道路结冰的主要特征；经检验评估，道路结冰影响指数分级预报模型具有较好的预报能力。

利用庆阳市8个国家气象观测站2008—2022年冬季逐时气象观测资料，分析道路结冰时空分布特征；基于回归模型筛选出影响道路结冰的敏感气象因子，并结合道路结冰有效样本库计算影响指数，采用聚类分析法进行归类分级，建立道路结冰影响指数分级预报模型；并利用2023年气象观测资料进行检验。结果表明：道路结冰年际变化整体呈现波动下降趋势；月际分布中道路结冰出现日数和出现时间均为1月最多，2月次之，12月最少，冬季各月发生道路结冰时平均地面温度、平均气温及平均最低气温均≤0℃,出现日数与平均气温的变化趋势呈反位相；道路结冰主要出现在夜间，白天出现概率较低；地域差异呈东南部偏多、西北部偏少的特征；雪或积雪条件下，日最低气温、日平均气温≤0℃为道路结冰的主要特征；经检验评估，道路结冰影响指数分级预报模型具有较好的预报能力。

利用庆阳市8个国家气象观测站2008—2022年冬季逐时气象观测资料，分析道路结冰时空分布特征；基于回归模型筛选出影响道路结冰的敏感气象因子，并结合道路结冰有效样本库计算影响指数，采用聚类分析法进行归类分级，建立道路结冰影响指数分级预报模型；并利用2023年气象观测资料进行检验。结果表明：道路结冰年际变化整体呈现波动下降趋势；月际分布中道路结冰出现日数和出现时间均为1月最多，2月次之，12月最少，冬季各月发生道路结冰时平均地面温度、平均气温及平均最低气温均≤0℃,出现日数与平均气温的变化趋势呈反位相；道路结冰主要出现在夜间，白天出现概率较低；地域差异呈东南部偏多、西北部偏少的特征；雪或积雪条件下，日最低气温、日平均气温≤0℃为道路结冰的主要特征；经检验评估，道路结冰影响指数分级预报模型具有较好的预报能力。

针对全球气候变暖导致青藏高原冻土不断退化，进而影响冻土区的植被生长状况的问题，该文基于2001—2020年MOD13Q1归一化植被指数，并利用像元二分法反演其对应的植被覆盖度(FVC),最后通过趋势分析和相关分析法对FVC的时空分布及其与气象因子的响应机制进行了深入研究。结果表明，20年间青藏高原冻土区FVC均值呈上升趋势，增速依次为片状多年冻土区(0.001 7/a)>季节冻土区(0.001 0/a)>多年冻土区(0.000 8/a)>岛状多年冻土区(0.000 5/a),空间上总体表现为“西北低、东南高”的分布特点。空间变化趋势上，青藏高原冻土区FVC整体以稳定为主，但呈改善趋势，显著增加面积占比大于显著减少面积之比，显著增加面积占比分别为片状多年冻土区(30.26%)>多年冻土区(24.04%)>季节冻土区(19.94%)>岛状多年冻土区(8.24%)。青藏高原冻土区FVC受气温和降水两种气象因子的影响，但是与降水的相关性更强。随气温升高，青藏高原冻土区FVC与气温的相关性从正相关转变为负相关，因此从长期来看，全球气候变暖导致的冻土退化不利于植...

针对全球气候变暖导致青藏高原冻土不断退化，进而影响冻土区的植被生长状况的问题，该文基于2001—2020年MOD13Q1归一化植被指数，并利用像元二分法反演其对应的植被覆盖度(FVC),最后通过趋势分析和相关分析法对FVC的时空分布及其与气象因子的响应机制进行了深入研究。结果表明，20年间青藏高原冻土区FVC均值呈上升趋势，增速依次为片状多年冻土区(0.001 7/a)>季节冻土区(0.001 0/a)>多年冻土区(0.000 8/a)>岛状多年冻土区(0.000 5/a),空间上总体表现为“西北低、东南高”的分布特点。空间变化趋势上，青藏高原冻土区FVC整体以稳定为主，但呈改善趋势，显著增加面积占比大于显著减少面积之比，显著增加面积占比分别为片状多年冻土区(30.26%)>多年冻土区(24.04%)>季节冻土区(19.94%)>岛状多年冻土区(8.24%)。青藏高原冻土区FVC受气温和降水两种气象因子的影响，但是与降水的相关性更强。随气温升高，青藏高原冻土区FVC与气温的相关性从正相关转变为负相关，因此从长期来看，全球气候变暖导致的冻土退化不利于植...

格陵兰冰盖占全球总冰量的10%,其周围分布着许多溢出冰川，冰川消融会使更多的冰注入大海。本文基于96景Sentinel-1A数据，采用偏移跟踪算法获取2019—2022年彼得曼冰川表面流速，对冰川表面运动特征、季节性及年度变化进行分析。结果表明，彼得曼冰川表面流速呈现明显的季节性变化，夏季流速高，春、秋、冬季流速低，冰川剖面线流速明显快于两侧；2019—2022年冰川主体区域平均流速稳定，上游部分变化趋势一致，2021和2022年冰川主体部分冰流速较2019和2020年快，且高流速持续的时间更长；气温、降水量及风速促进了冰川表面流速运动，而海平面气压对冰川流速有抑制作用。从相关性来看，气温效应最为显著，风速次之，降水量影响最小。