利用青藏高原地区1961-2020年118个气象站点逐日气象观测数据，采用线性回归和相关分析等方法，分析积雪的变化及其与气象要素、地理因子的关系.结果表明：（1）平均累积积雪深度和积雪日数为72 cm和17.6 d，深度较日数空间差异性更为极端.（2）平均积雪初日、终日、积雪期分别为11月21日、3月29日和292 d，积雪初日出现在高原东部最早，向西部、南部延伸逐渐变晚；积雪终日与初日的分布基本相反；积雪初日越早、终日越晚的地区，积雪期也越长.（3）积雪的年内分布主要出现在10月至次年4月，积雪日数和累积积雪深度呈单峰型分布，1月份最大.积雪初日集中出现在10月和11月；积雪终日在3到5月.（4）累积积雪深度和积雪日数整体呈先减少再增加的趋势，约70%以上的站点呈减少趋势.积雪初日显著推迟、终日提前，积雪期缩短，空间上大部分站点与此呈相同趋势.（5）冬季积雪日数和累积积雪深度受气温影响要低于降水影响，春、秋季相反. 11月气温下降、降水增加有利于积雪初日提前；3月和4月气温越低、降水越多，越有利于积雪终日的推迟.随着海拔、纬度的升高，积雪日数和累积积雪深度都显著增长，积雪初日提前、终...

利用青藏高原地区1961-2020年118个气象站点逐日气象观测数据，采用线性回归和相关分析等方法，分析积雪的变化及其与气象要素、地理因子的关系.结果表明：（1）平均累积积雪深度和积雪日数为72 cm和17.6 d，深度较日数空间差异性更为极端.（2）平均积雪初日、终日、积雪期分别为11月21日、3月29日和292 d，积雪初日出现在高原东部最早，向西部、南部延伸逐渐变晚；积雪终日与初日的分布基本相反；积雪初日越早、终日越晚的地区，积雪期也越长.（3）积雪的年内分布主要出现在10月至次年4月，积雪日数和累积积雪深度呈单峰型分布，1月份最大.积雪初日集中出现在10月和11月；积雪终日在3到5月.（4）累积积雪深度和积雪日数整体呈先减少再增加的趋势，约70%以上的站点呈减少趋势.积雪初日显著推迟、终日提前，积雪期缩短，空间上大部分站点与此呈相同趋势.（5）冬季积雪日数和累积积雪深度受气温影响要低于降水影响，春、秋季相反. 11月气温下降、降水增加有利于积雪初日提前；3月和4月气温越低、降水越多，越有利于积雪终日的推迟.随着海拔、纬度的升高，积雪日数和累积积雪深度都显著增长，积雪初日提前、终...

利用青藏高原地区1961-2020年118个气象站点逐日气象观测数据，采用线性回归和相关分析等方法，分析积雪的变化及其与气象要素、地理因子的关系.结果表明：（1）平均累积积雪深度和积雪日数为72 cm和17.6 d，深度较日数空间差异性更为极端.（2）平均积雪初日、终日、积雪期分别为11月21日、3月29日和292 d，积雪初日出现在高原东部最早，向西部、南部延伸逐渐变晚；积雪终日与初日的分布基本相反；积雪初日越早、终日越晚的地区，积雪期也越长.（3）积雪的年内分布主要出现在10月至次年4月，积雪日数和累积积雪深度呈单峰型分布，1月份最大.积雪初日集中出现在10月和11月；积雪终日在3到5月.（4）累积积雪深度和积雪日数整体呈先减少再增加的趋势，约70%以上的站点呈减少趋势.积雪初日显著推迟、终日提前，积雪期缩短，空间上大部分站点与此呈相同趋势.（5）冬季积雪日数和累积积雪深度受气温影响要低于降水影响，春、秋季相反. 11月气温下降、降水增加有利于积雪初日提前；3月和4月气温越低、降水越多，越有利于积雪终日的推迟.随着海拔、纬度的升高，积雪日数和累积积雪深度都显著增长，积雪初日提前、终...

利用青藏高原地区1961-2020年118个气象站点逐日气象观测数据，采用线性回归和相关分析等方法，分析积雪的变化及其与气象要素、地理因子的关系.结果表明：（1）平均累积积雪深度和积雪日数为72 cm和17.6 d，深度较日数空间差异性更为极端.（2）平均积雪初日、终日、积雪期分别为11月21日、3月29日和292 d，积雪初日出现在高原东部最早，向西部、南部延伸逐渐变晚；积雪终日与初日的分布基本相反；积雪初日越早、终日越晚的地区，积雪期也越长.（3）积雪的年内分布主要出现在10月至次年4月，积雪日数和累积积雪深度呈单峰型分布，1月份最大.积雪初日集中出现在10月和11月；积雪终日在3到5月.（4）累积积雪深度和积雪日数整体呈先减少再增加的趋势，约70%以上的站点呈减少趋势.积雪初日显著推迟、终日提前，积雪期缩短，空间上大部分站点与此呈相同趋势.（5）冬季积雪日数和累积积雪深度受气温影响要低于降水影响，春、秋季相反. 11月气温下降、降水增加有利于积雪初日提前；3月和4月气温越低、降水越多，越有利于积雪终日的推迟.随着海拔、纬度的升高，积雪日数和累积积雪深度都显著增长，积雪初日提前、终...

利用青藏高原地区1961-2020年118个气象站点逐日气象观测数据，采用线性回归和相关分析等方法，分析积雪的变化及其与气象要素、地理因子的关系.结果表明：（1）平均累积积雪深度和积雪日数为72 cm和17.6 d，深度较日数空间差异性更为极端.（2）平均积雪初日、终日、积雪期分别为11月21日、3月29日和292 d，积雪初日出现在高原东部最早，向西部、南部延伸逐渐变晚；积雪终日与初日的分布基本相反；积雪初日越早、终日越晚的地区，积雪期也越长.（3）积雪的年内分布主要出现在10月至次年4月，积雪日数和累积积雪深度呈单峰型分布，1月份最大.积雪初日集中出现在10月和11月；积雪终日在3到5月.（4）累积积雪深度和积雪日数整体呈先减少再增加的趋势，约70%以上的站点呈减少趋势.积雪初日显著推迟、终日提前，积雪期缩短，空间上大部分站点与此呈相同趋势.（5）冬季积雪日数和累积积雪深度受气温影响要低于降水影响，春、秋季相反. 11月气温下降、降水增加有利于积雪初日提前；3月和4月气温越低、降水越多，越有利于积雪终日的推迟.随着海拔、纬度的升高，积雪日数和累积积雪深度都显著增长，积雪初日提前、终...

为研究冰川融水径流中汞与悬浮颗粒物的变化及其相关关系，于2019年6月～2020年9月在青藏高原东南缘海螺沟冰川融水径流进行为期一年的连续定点采样，测试了样品中汞形态含量和悬浮颗粒物的数量、含量及粒径特征。分析表明，总汞的平均含量为6.96～10.78 ng/L,其中颗粒态汞为4.54～9.14 ng/L,溶解态汞为1.53～2.42 ng/L,与青藏高原及世界其他偏远地区河流汞含量相当。各形态汞与悬浮颗粒物不同特征在不同季节的相关关系差异显著，总汞和颗粒态汞含量与总悬浮颗粒物含量和数量在夏季消融盛期具有突出且一致的正相关关系，但在秋冬季并未显示出正相关，表明前人揭示的冰川补给河流中颗粒物控制汞含量变化的结论具有季节局限性。冰川径流中的汞受水文过程和汞的来源及其在水体中的转化等多因素影响，汞形态含量与悬浮颗粒物不同物理特征在不同季节的差异性可能反映了不同季节汞的来源和传输机制的差异。

为研究冰川融水径流中汞与悬浮颗粒物的变化及其相关关系，于2019年6月～2020年9月在青藏高原东南缘海螺沟冰川融水径流进行为期一年的连续定点采样，测试了样品中汞形态含量和悬浮颗粒物的数量、含量及粒径特征。分析表明，总汞的平均含量为6.96～10.78 ng/L,其中颗粒态汞为4.54～9.14 ng/L,溶解态汞为1.53～2.42 ng/L,与青藏高原及世界其他偏远地区河流汞含量相当。各形态汞与悬浮颗粒物不同特征在不同季节的相关关系差异显著，总汞和颗粒态汞含量与总悬浮颗粒物含量和数量在夏季消融盛期具有突出且一致的正相关关系，但在秋冬季并未显示出正相关，表明前人揭示的冰川补给河流中颗粒物控制汞含量变化的结论具有季节局限性。冰川径流中的汞受水文过程和汞的来源及其在水体中的转化等多因素影响，汞形态含量与悬浮颗粒物不同物理特征在不同季节的差异性可能反映了不同季节汞的来源和传输机制的差异。

为研究冰川融水径流中汞与悬浮颗粒物的变化及其相关关系，于2019年6月～2020年9月在青藏高原东南缘海螺沟冰川融水径流进行为期一年的连续定点采样，测试了样品中汞形态含量和悬浮颗粒物的数量、含量及粒径特征。分析表明，总汞的平均含量为6.96～10.78 ng/L,其中颗粒态汞为4.54～9.14 ng/L,溶解态汞为1.53～2.42 ng/L,与青藏高原及世界其他偏远地区河流汞含量相当。各形态汞与悬浮颗粒物不同特征在不同季节的相关关系差异显著，总汞和颗粒态汞含量与总悬浮颗粒物含量和数量在夏季消融盛期具有突出且一致的正相关关系，但在秋冬季并未显示出正相关，表明前人揭示的冰川补给河流中颗粒物控制汞含量变化的结论具有季节局限性。冰川径流中的汞受水文过程和汞的来源及其在水体中的转化等多因素影响，汞形态含量与悬浮颗粒物不同物理特征在不同季节的差异性可能反映了不同季节汞的来源和传输机制的差异。

为了探求越冬期间日光温室地表灌溉水温度的调控措施,以小东川河地表水为研究对象,借助传热学的方法,分析了越冬期间河流地表水温度的变化特性及其成因。结果表明:在水面非结冰期和结冰期,水温的变化趋势与气温的变化趋势一致,河流地表水温度都具有随气温呈余弦的日变化规律;在水面结冰期河流地表水温度基本处于相对稳定(-3.6℃左右)状态,而且水温持续高于气温;河床砂卵石介质对河流地表水的热量补给作用、河流表面冰盖及薄层空气的隔热作用和不同介质比热的差异是河流地表水水温变化特性产生的关键原因;河流地表水水温与气温具有较明显的线性相关关系,相关系数在0.9以上。研究结果可为越冬期日光温室灌溉水温的调控提供基础参数和依据。

利用ARCGIS的空间统计分析和栅格计算功能,对黑龙江省30个气温站1960～2015年间的冻土平均厚度和气温数据进行相关关系的分析.研究发现:(1)黑龙江多年冻土出现退化趋势,主要表现为冻土厚度和分布面积缩小以及部分多年冻土消失.(2)1960～2015年间气温升高是多年冻土退化的主要自然原因.(3)55年来黑龙江冻土退化与平均气温呈显著负相关的相关关系.