三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...

三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...

三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...

三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...

三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...

三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...

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...

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...