基于1981—2019年间滨州地区7个国家气象观测站资料，利用最小二乘法和R/S分析法分析了最大冻土深度时空变化特征和未来的持续性，并引入BP神经网络建立冻土深度预测模型。结果表明：(1)滨州市年最大冻土深度呈逐年减小趋势，其中减小趋势最大为滨州南部邹平县，最小为滨州北部无棣和沾化；(2)滨州各站最大冻土深度年际变化趋势有3种类型，分别为无棣的“L”型，惠民、沾化、滨州、博兴的震荡型和邹平的下降型；(3)冻土深度与气温、地温、5～40 cm地温等11个气象要素之间均呈一致性负相关，其中20 cm地温对冻土深度影响最为明显；(4)引入BP神经网络建立的冻土深度预测模型总体拟合程度较好，达到了业务化的水平。

基于1981—2019年间滨州地区7个国家气象观测站资料，利用最小二乘法和R/S分析法分析了最大冻土深度时空变化特征和未来的持续性，并引入BP神经网络建立冻土深度预测模型。结果表明：(1)滨州市年最大冻土深度呈逐年减小趋势，其中减小趋势最大为滨州南部邹平县，最小为滨州北部无棣和沾化；(2)滨州各站最大冻土深度年际变化趋势有3种类型，分别为无棣的“L”型，惠民、沾化、滨州、博兴的震荡型和邹平的下降型；(3)冻土深度与气温、地温、5～40 cm地温等11个气象要素之间均呈一致性负相关，其中20 cm地温对冻土深度影响最为明显；(4)引入BP神经网络建立的冻土深度预测模型总体拟合程度较好，达到了业务化的水平。

基于1981—2019年间滨州地区7个国家气象观测站资料，利用最小二乘法和R/S分析法分析了最大冻土深度时空变化特征和未来的持续性，并引入BP神经网络建立冻土深度预测模型。结果表明：(1)滨州市年最大冻土深度呈逐年减小趋势，其中减小趋势最大为滨州南部邹平县，最小为滨州北部无棣和沾化；(2)滨州各站最大冻土深度年际变化趋势有3种类型，分别为无棣的“L”型，惠民、沾化、滨州、博兴的震荡型和邹平的下降型；(3)冻土深度与气温、地温、5～40 cm地温等11个气象要素之间均呈一致性负相关，其中20 cm地温对冻土深度影响最为明显；(4)引入BP神经网络建立的冻土深度预测模型总体拟合程度较好，达到了业务化的水平。

利用滨州市1981～2010年7个站点地面气象观测记录中的冻土资料,对滨州市地面冻结日期、解冻日期、冻结日数及最大冻土深度的时空分布进行分析。结果表明,近30年来全市土壤开始冻结日期呈现不同程度的推迟;全市土壤完全解冻日期年代间呈波动变化,且变化幅度均小于开始解冻日期变化幅度,总体趋势是20世纪90年代提前于80年代,近10年较90年代却有所推迟;平均最大冻土深度分成北部大值区、南部次大、中部最小3个区域,90年代平均深度小于80年代,近10年除惠民外,其余县区均有不同程度的加深趋势;阳信、惠民、滨城、博兴、邹平年极端最大冻土深度均呈减小的趋势,而沾化年极端最大冻土深度呈增加的趋势,但增加的幅度不明显。