优先流是水分沿特定通道快速迁移的现象，与土壤孔隙特性密切相关。在多年冻土区，浅表层优先流主要由降雨、融水及人类活动产生。野外观测研究发现，浅表层优先流对中俄原油管道沿线冻土稳定性构成影响，但相关研究甚少。本文聚焦于大兴安岭地区浅表层沉积物中常见的粉质黏土，通过室内显色示踪试验，引入四类优先流——随机与规则大孔隙优先流、有机质夹层中微裂隙优先流、标准砂/粉质砂土夹层中指状优先流及碎石夹层中的漏斗状优先流，分析其对大兴安岭粉质黏土冻融循环过程的影响。结果表明：与参照试样密实的粉质黏土试样相比，微裂隙和大孔隙优先流使试样冻结和融化时间分别增加65%～87%和39%～57%，最低温度降低0.4～2.5℃，稳定时间延长1.9～2.4倍，体积含水率提高18%～25%，着色率提升15%～56%，优先流指数高于参照试样48%以上。进一步分析发现，优先流类型、水传输效率及通道连通性显著影响冻融循环过程中的温度与水分分布。本研究可为应对气候暖湿变化下冻土退化及管道维护提供重要科学依据。

优先流是水分沿特定通道快速迁移的现象，与土壤孔隙特性密切相关。在多年冻土区，浅表层优先流主要由降雨、融水及人类活动产生。野外观测研究发现，浅表层优先流对中俄原油管道沿线冻土稳定性构成影响，但相关研究甚少。本文聚焦于大兴安岭地区浅表层沉积物中常见的粉质黏土，通过室内显色示踪试验，引入四类优先流——随机与规则大孔隙优先流、有机质夹层中微裂隙优先流、标准砂/粉质砂土夹层中指状优先流及碎石夹层中的漏斗状优先流，分析其对大兴安岭粉质黏土冻融循环过程的影响。结果表明：与参照试样密实的粉质黏土试样相比，微裂隙和大孔隙优先流使试样冻结和融化时间分别增加65%～87%和39%～57%，最低温度降低0.4～2.5℃，稳定时间延长1.9～2.4倍，体积含水率提高18%～25%，着色率提升15%～56%，优先流指数高于参照试样48%以上。进一步分析发现，优先流类型、水传输效率及通道连通性显著影响冻融循环过程中的温度与水分分布。本研究可为应对气候暖湿变化下冻土退化及管道维护提供重要科学依据。

优先流是水分沿特定通道快速迁移的现象，与土壤孔隙特性密切相关。在多年冻土区，浅表层优先流主要由降雨、融水及人类活动产生。野外观测研究发现，浅表层优先流对中俄原油管道沿线冻土稳定性构成影响，但相关研究甚少。本文聚焦于大兴安岭地区浅表层沉积物中常见的粉质黏土，通过室内显色示踪试验，引入四类优先流——随机与规则大孔隙优先流、有机质夹层中微裂隙优先流、标准砂/粉质砂土夹层中指状优先流及碎石夹层中的漏斗状优先流，分析其对大兴安岭粉质黏土冻融循环过程的影响。结果表明：与参照试样密实的粉质黏土试样相比，微裂隙和大孔隙优先流使试样冻结和融化时间分别增加65%～87%和39%～57%，最低温度降低0.4～2.5℃，稳定时间延长1.9～2.4倍，体积含水率提高18%～25%，着色率提升15%～56%，优先流指数高于参照试样48%以上。进一步分析发现，优先流类型、水传输效率及通道连通性显著影响冻融循环过程中的温度与水分分布。本研究可为应对气候暖湿变化下冻土退化及管道维护提供重要科学依据。

优先流是水分沿特定通道快速迁移的现象，与土壤孔隙特性密切相关。在多年冻土区，浅表层优先流主要由降雨、融水及人类活动产生。野外观测研究发现，浅表层优先流对中俄原油管道沿线冻土稳定性构成影响，但相关研究甚少。本文聚焦于大兴安岭地区浅表层沉积物中常见的粉质黏土，通过室内显色示踪试验，引入四类优先流——随机与规则大孔隙优先流、有机质夹层中微裂隙优先流、标准砂/粉质砂土夹层中指状优先流及碎石夹层中的漏斗状优先流，分析其对大兴安岭粉质黏土冻融循环过程的影响。结果表明：与参照试样密实的粉质黏土试样相比，微裂隙和大孔隙优先流使试样冻结和融化时间分别增加65%～87%和39%～57%，最低温度降低0.4～2.5℃，稳定时间延长1.9～2.4倍，体积含水率提高18%～25%，着色率提升15%～56%，优先流指数高于参照试样48%以上。进一步分析发现，优先流类型、水传输效率及通道连通性显著影响冻融循环过程中的温度与水分分布。本研究可为应对气候暖湿变化下冻土退化及管道维护提供重要科学依据。

针对寒区铁路路基冻胀病害，提出一种基于地源热泵的供热系统及分布式方案，设计I级单线铁路的足尺半幅路基试验平台，对路基温度场进行监测与分析。定义供热系统的有效热影响半径为在一定时间内将路基冻结深度控制在有害临界值以内的纵向范围，并提出有效热影响半径的预测方法。结果表明：热泵系统的供热温度可达30℃以上，制热系数(COP)可达6.9，在寒冷气候下具有稳定的地温能转化性能与节能性。有效供热量和COP随着时间的延长而逐渐减小。土体升温幅度随着与热源距离的增大而降低，且路基竖向升温速率大于纵向。人工供热对寒潮天气影响具有显著的抑制作用，试验结束时供热系统两侧2.0和3.0 m范围的冻结深度控制分别在30和35 cm以内。有效热影响半径与供热时间和有害冻结深度均呈正比关系。当有害冻结深度为30,35,40 cm，供热5 d时的有效热影响半径分别为0.44,0.64,0.83 m；若热影响半径需达到1.5 m，所需供热时间分别为53,41,35 d。实际应用时应根据路基有害冻结深度和冻胀处置时间要求，合理设计供热系统沿线路的纵向布设间距，以保证供相邻供热系统的解冻范围在规定时间内交汇。

针对寒区铁路路基冻胀病害，提出一种基于地源热泵的供热系统及分布式方案，设计I级单线铁路的足尺半幅路基试验平台，对路基温度场进行监测与分析。定义供热系统的有效热影响半径为在一定时间内将路基冻结深度控制在有害临界值以内的纵向范围，并提出有效热影响半径的预测方法。结果表明：热泵系统的供热温度可达30℃以上，制热系数(COP)可达6.9，在寒冷气候下具有稳定的地温能转化性能与节能性。有效供热量和COP随着时间的延长而逐渐减小。土体升温幅度随着与热源距离的增大而降低，且路基竖向升温速率大于纵向。人工供热对寒潮天气影响具有显著的抑制作用，试验结束时供热系统两侧2.0和3.0 m范围的冻结深度控制分别在30和35 cm以内。有效热影响半径与供热时间和有害冻结深度均呈正比关系。当有害冻结深度为30,35,40 cm，供热5 d时的有效热影响半径分别为0.44,0.64,0.83 m；若热影响半径需达到1.5 m，所需供热时间分别为53,41,35 d。实际应用时应根据路基有害冻结深度和冻胀处置时间要求，合理设计供热系统沿线路的纵向布设间距，以保证供相邻供热系统的解冻范围在规定时间内交汇。

针对寒区铁路路基冻胀病害，提出一种基于地源热泵的供热系统及分布式方案，设计I级单线铁路的足尺半幅路基试验平台，对路基温度场进行监测与分析。定义供热系统的有效热影响半径为在一定时间内将路基冻结深度控制在有害临界值以内的纵向范围，并提出有效热影响半径的预测方法。结果表明：热泵系统的供热温度可达30℃以上，制热系数(COP)可达6.9，在寒冷气候下具有稳定的地温能转化性能与节能性。有效供热量和COP随着时间的延长而逐渐减小。土体升温幅度随着与热源距离的增大而降低，且路基竖向升温速率大于纵向。人工供热对寒潮天气影响具有显著的抑制作用，试验结束时供热系统两侧2.0和3.0 m范围的冻结深度控制分别在30和35 cm以内。有效热影响半径与供热时间和有害冻结深度均呈正比关系。当有害冻结深度为30,35,40 cm，供热5 d时的有效热影响半径分别为0.44,0.64,0.83 m；若热影响半径需达到1.5 m，所需供热时间分别为53,41,35 d。实际应用时应根据路基有害冻结深度和冻胀处置时间要求，合理设计供热系统沿线路的纵向布设间距，以保证供相邻供热系统的解冻范围在规定时间内交汇。

积雪可以改变土壤水热平衡，进而对春耕产生影响。因此，了解积雪对于农业生产的影响至关重要。本数据集包括两部分：（1）基于东北典型农田区进行不同积雪覆盖厚度下土壤温湿度的变化观测，形成2017–2019年积雪–土壤水热地面观测数据集；（2）基于农业气象站实测的土壤温湿度数据和ERA5数据（包括浅层土壤温湿度数据、雪深数据），利用多元线性回归构建经验模型，形成了空间分辨率为10 km×10 km的积雪影响下的2017–2020年东北典型农田区（吉林西部）春季（2月1日–3月20日）逐日土壤温、湿度模拟数据集。此外，采用吉林西部66个农业气象站实测数据对模拟数据集的温度和湿度进行验证，均方根误差（RMSE）分别为1.6℃和0.04m3m-3。本数据可为探究积雪对东北农田水热影响提供数据支撑。

积雪可以改变土壤水热平衡，进而对春耕产生影响。因此，了解积雪对于农业生产的影响至关重要。本数据集包括两部分：（1）基于东北典型农田区进行不同积雪覆盖厚度下土壤温湿度的变化观测，形成2017–2019年积雪–土壤水热地面观测数据集；（2）基于农业气象站实测的土壤温湿度数据和ERA5数据（包括浅层土壤温湿度数据、雪深数据），利用多元线性回归构建经验模型，形成了空间分辨率为10 km×10 km的积雪影响下的2017–2020年东北典型农田区（吉林西部）春季（2月1日–3月20日）逐日土壤温、湿度模拟数据集。此外，采用吉林西部66个农业气象站实测数据对模拟数据集的温度和湿度进行验证，均方根误差（RMSE）分别为1.6℃和0.04m3m-3。本数据可为探究积雪对东北农田水热影响提供数据支撑。

积雪可以改变土壤水热平衡，进而对春耕产生影响。因此，了解积雪对于农业生产的影响至关重要。本数据集包括两部分：（1）基于东北典型农田区进行不同积雪覆盖厚度下土壤温湿度的变化观测，形成2017–2019年积雪–土壤水热地面观测数据集；（2）基于农业气象站实测的土壤温湿度数据和ERA5数据（包括浅层土壤温湿度数据、雪深数据），利用多元线性回归构建经验模型，形成了空间分辨率为10 km×10 km的积雪影响下的2017–2020年东北典型农田区（吉林西部）春季（2月1日–3月20日）逐日土壤温、湿度模拟数据集。此外，采用吉林西部66个农业气象站实测数据对模拟数据集的温度和湿度进行验证，均方根误差（RMSE）分别为1.6℃和0.04m3m-3。本数据可为探究积雪对东北农田水热影响提供数据支撑。