融雪径流作为水循环的关键环节，其变化对水资源分布、流域生态具有重要影响。为深入理解其在雪水文中的作用，本文以模型研究和改进、不确定性分析、风吹雪影响、径流分割、地形和植被、气候变化等多角度，系统综述了融雪径流模型与响应变化的研究进展。总结得出：（1）集总式与分布式模型互补，前者适用于大尺度快速评估，后者用于区域精细化模拟。（2）模型改进增强了不同区域和气候条件下模型的适用性，但改进策略主要聚焦温度和降水对积雪相变机制描述，对下垫面异质性表征不足。（3）不确定性主要源于参数，研究方法遵循“量化分析—敏感性排序—动态优化”的递进框架，其中气候条件引发的参数不确定性极为关键，且参数不确定性存在地理差异。（4）风吹雪通过升华和再分布改变积雪数据输入特征来影响融雪径流，但当前理论仅适用于稳态环境。（5）时间序列分割和同位素示踪是目前融雪径流分割的主流方法，能够有效揭示径流组份中融雪径流占比及影响因子的滞后效应。（6）在下垫面因素中，地形以坡度为主，植被以冠层和类型为主，持续影响融雪产流过程。（7）RCP情景的模拟研究均表明，温度升高，融雪对径流的贡献将大于降水，未来呈两极分化趋势，且两者共同作用...
融雪径流作为水循环的关键环节，其变化对水资源分布、流域生态具有重要影响。为深入理解其在雪水文中的作用，本文以模型研究和改进、不确定性分析、风吹雪影响、径流分割、地形和植被、气候变化等多角度，系统综述了融雪径流模型与响应变化的研究进展。总结得出：（1）集总式与分布式模型互补，前者适用于大尺度快速评估，后者用于区域精细化模拟。（2）模型改进增强了不同区域和气候条件下模型的适用性，但改进策略主要聚焦温度和降水对积雪相变机制描述，对下垫面异质性表征不足。（3）不确定性主要源于参数，研究方法遵循“量化分析—敏感性排序—动态优化”的递进框架，其中气候条件引发的参数不确定性极为关键，且参数不确定性存在地理差异。（4）风吹雪通过升华和再分布改变积雪数据输入特征来影响融雪径流，但当前理论仅适用于稳态环境。（5）时间序列分割和同位素示踪是目前融雪径流分割的主流方法，能够有效揭示径流组份中融雪径流占比及影响因子的滞后效应。（6）在下垫面因素中，地形以坡度为主，植被以冠层和类型为主，持续影响融雪产流过程。（7）RCP情景的模拟研究均表明，温度升高，融雪对径流的贡献将大于降水，未来呈两极分化趋势，且两者共同作用...
融雪径流作为水循环的关键环节，其变化对水资源分布、流域生态具有重要影响。为深入理解其在雪水文中的作用，本文以模型研究和改进、不确定性分析、风吹雪影响、径流分割、地形和植被、气候变化等多角度，系统综述了融雪径流模型与响应变化的研究进展。总结得出：（1）集总式与分布式模型互补，前者适用于大尺度快速评估，后者用于区域精细化模拟。（2）模型改进增强了不同区域和气候条件下模型的适用性，但改进策略主要聚焦温度和降水对积雪相变机制描述，对下垫面异质性表征不足。（3）不确定性主要源于参数，研究方法遵循“量化分析—敏感性排序—动态优化”的递进框架，其中气候条件引发的参数不确定性极为关键，且参数不确定性存在地理差异。（4）风吹雪通过升华和再分布改变积雪数据输入特征来影响融雪径流，但当前理论仅适用于稳态环境。（5）时间序列分割和同位素示踪是目前融雪径流分割的主流方法，能够有效揭示径流组份中融雪径流占比及影响因子的滞后效应。（6）在下垫面因素中，地形以坡度为主，植被以冠层和类型为主，持续影响融雪产流过程。（7）RCP情景的模拟研究均表明，温度升高，融雪对径流的贡献将大于降水，未来呈两极分化趋势，且两者共同作用...
融雪径流作为水循环的关键环节，其变化对水资源分布、流域生态具有重要影响。为深入理解其在雪水文中的作用，本文以模型研究和改进、不确定性分析、风吹雪影响、径流分割、地形和植被、气候变化等多角度，系统综述了融雪径流模型与响应变化的研究进展。总结得出：（1）集总式与分布式模型互补，前者适用于大尺度快速评估，后者用于区域精细化模拟。（2）模型改进增强了不同区域和气候条件下模型的适用性，但改进策略主要聚焦温度和降水对积雪相变机制描述，对下垫面异质性表征不足。（3）不确定性主要源于参数，研究方法遵循“量化分析—敏感性排序—动态优化”的递进框架，其中气候条件引发的参数不确定性极为关键，且参数不确定性存在地理差异。（4）风吹雪通过升华和再分布改变积雪数据输入特征来影响融雪径流，但当前理论仅适用于稳态环境。（5）时间序列分割和同位素示踪是目前融雪径流分割的主流方法，能够有效揭示径流组份中融雪径流占比及影响因子的滞后效应。（6）在下垫面因素中，地形以坡度为主，植被以冠层和类型为主，持续影响融雪产流过程。（7）RCP情景的模拟研究均表明，温度升高，融雪对径流的贡献将大于降水，未来呈两极分化趋势，且两者共同作用...
为了提升季节性冻土区水文过程模拟精度，本研究耦合了WEP分布式架构与SHAW水热耦合机理，构建了WEP-SFZ水文模型。通过建立分层融合接口，在平面结构上保留WEP高程带计算单元并引入Campbell方程求解水热动态，在垂向结构上融合SHAW七层网格细化冻融相变过程，同时采用渐进式参数识别方法，实现了冻土活动层与产流机理的双向耦合。本研究以西流松花江流域为研究对象，结果表明：（1）土壤温度模拟Nash-Sutcliffe（NSE）效率系数达0.80～0.96,土壤含水量模拟均方根误差（RMSE）在0.03～0.10 m3/m3之间，径流模拟精度较原WEP模型显著提升。（2）1980—2020年间流域径流来源以降水为主。本研究成果可为寒区水资源调控和洪旱灾害防御提供理论支撑。
为了提升季节性冻土区水文过程模拟精度，本研究耦合了WEP分布式架构与SHAW水热耦合机理，构建了WEP-SFZ水文模型。通过建立分层融合接口，在平面结构上保留WEP高程带计算单元并引入Campbell方程求解水热动态，在垂向结构上融合SHAW七层网格细化冻融相变过程，同时采用渐进式参数识别方法，实现了冻土活动层与产流机理的双向耦合。本研究以西流松花江流域为研究对象，结果表明：（1）土壤温度模拟Nash-Sutcliffe（NSE）效率系数达0.80～0.96,土壤含水量模拟均方根误差（RMSE）在0.03～0.10 m3/m3之间，径流模拟精度较原WEP模型显著提升。（2）1980—2020年间流域径流来源以降水为主。本研究成果可为寒区水资源调控和洪旱灾害防御提供理论支撑。
为了提升季节性冻土区水文过程模拟精度，本研究耦合了WEP分布式架构与SHAW水热耦合机理，构建了WEP-SFZ水文模型。通过建立分层融合接口，在平面结构上保留WEP高程带计算单元并引入Campbell方程求解水热动态，在垂向结构上融合SHAW七层网格细化冻融相变过程，同时采用渐进式参数识别方法，实现了冻土活动层与产流机理的双向耦合。本研究以西流松花江流域为研究对象，结果表明：（1）土壤温度模拟Nash-Sutcliffe（NSE）效率系数达0.80～0.96,土壤含水量模拟均方根误差（RMSE）在0.03～0.10 m3/m3之间，径流模拟精度较原WEP模型显著提升。（2）1980—2020年间流域径流来源以降水为主。本研究成果可为寒区水资源调控和洪旱灾害防御提供理论支撑。
南美巴塔哥尼亚高原位于大型温带冰块快速变化与洋-陆板块俯冲交汇的复杂地质构造区域，其现今冰川均衡调整(GIA)响应信号及地表抬升的机理有待进一步明确。基于重力恢复与气候实验卫星(GRACE)2003—2016年时变重力数据，分析该高原地区的质量变化特征，利用相关水文模型和遥感卫星数据完善该地区的水文模型并提取水文信息空间变化特征，从GRACE综合信号中扣除水文信号得到现今GIA响应信号，并进一步通过全球定位系统(GPS)数据分析GIA效应对地表抬升的贡献。结果表明：巴塔哥尼亚高原地区呈现出巴塔哥尼亚冰原(PIF)及周围区域质量亏损、高原南部和北部质量增加的空间分布特征；水文质量亏损则形成以PIF为中心向外辐射、负信号逐渐减弱的空间分布；GIA响应使高原整体隆升，尤其在PIF南部最为突出，最高达(1.97±0.35) cm/a,与GIA模型特征相似；在北巴塔哥尼亚冰原(NPI)和南巴塔哥尼亚冰原(SPI)GIA响应分别能够解释约69.25%和82.70%的地表抬升信号。
南美巴塔哥尼亚高原位于大型温带冰块快速变化与洋-陆板块俯冲交汇的复杂地质构造区域，其现今冰川均衡调整(GIA)响应信号及地表抬升的机理有待进一步明确。基于重力恢复与气候实验卫星(GRACE)2003—2016年时变重力数据，分析该高原地区的质量变化特征，利用相关水文模型和遥感卫星数据完善该地区的水文模型并提取水文信息空间变化特征，从GRACE综合信号中扣除水文信号得到现今GIA响应信号，并进一步通过全球定位系统(GPS)数据分析GIA效应对地表抬升的贡献。结果表明：巴塔哥尼亚高原地区呈现出巴塔哥尼亚冰原(PIF)及周围区域质量亏损、高原南部和北部质量增加的空间分布特征；水文质量亏损则形成以PIF为中心向外辐射、负信号逐渐减弱的空间分布；GIA响应使高原整体隆升，尤其在PIF南部最为突出，最高达(1.97±0.35) cm/a,与GIA模型特征相似；在北巴塔哥尼亚冰原(NPI)和南巴塔哥尼亚冰原(SPI)GIA响应分别能够解释约69.25%和82.70%的地表抬升信号。
南美巴塔哥尼亚高原位于大型温带冰块快速变化与洋-陆板块俯冲交汇的复杂地质构造区域，其现今冰川均衡调整(GIA)响应信号及地表抬升的机理有待进一步明确。基于重力恢复与气候实验卫星(GRACE)2003—2016年时变重力数据，分析该高原地区的质量变化特征，利用相关水文模型和遥感卫星数据完善该地区的水文模型并提取水文信息空间变化特征，从GRACE综合信号中扣除水文信号得到现今GIA响应信号，并进一步通过全球定位系统(GPS)数据分析GIA效应对地表抬升的贡献。结果表明：巴塔哥尼亚高原地区呈现出巴塔哥尼亚冰原(PIF)及周围区域质量亏损、高原南部和北部质量增加的空间分布特征；水文质量亏损则形成以PIF为中心向外辐射、负信号逐渐减弱的空间分布；GIA响应使高原整体隆升，尤其在PIF南部最为突出，最高达(1.97±0.35) cm/a,与GIA模型特征相似；在北巴塔哥尼亚冰原(NPI)和南巴塔哥尼亚冰原(SPI)GIA响应分别能够解释约69.25%和82.70%的地表抬升信号。