选取柴达木地区气象站点的气温、降水量，利用卫星遥感数据并引入重心模型，分析2000—2018年柴达木地区4个积雪参数（积雪日数、积雪深度、积雪初日和积雪终日）的时空动态特征。利用MannKendall检验和Sen斜率分析积雪和气候因子的变化趋势，并进一步探究积雪对气候变化的响应。研究发现，2000—2018年柴达木地区的积雪日数减少，积雪深度增加，积雪初日推迟，积雪终日提前，但是该区域同期的气温和降水量都有小幅度的增长趋势。4个积雪参数的重心都有东移的趋势，同期的气温出现西移的趋势，东移和西移的速度不同，存在明显的空间异质性。柴达木地区西北部积雪日数减少，积雪深度减少，积雪初日推迟以及积雪终日提前。相关性分析表明，气温的升高是影响柴达木地区积雪变化的主要气候因子，积雪终日对此的影响最为敏感，较不敏感的为积雪深度与积雪日数，年降水量对此的影响显著。

选取柴达木地区气象站点的气温、降水量，利用卫星遥感数据并引入重心模型，分析2000—2018年柴达木地区4个积雪参数（积雪日数、积雪深度、积雪初日和积雪终日）的时空动态特征。利用MannKendall检验和Sen斜率分析积雪和气候因子的变化趋势，并进一步探究积雪对气候变化的响应。研究发现，2000—2018年柴达木地区的积雪日数减少，积雪深度增加，积雪初日推迟，积雪终日提前，但是该区域同期的气温和降水量都有小幅度的增长趋势。4个积雪参数的重心都有东移的趋势，同期的气温出现西移的趋势，东移和西移的速度不同，存在明显的空间异质性。柴达木地区西北部积雪日数减少，积雪深度减少，积雪初日推迟以及积雪终日提前。相关性分析表明，气温的升高是影响柴达木地区积雪变化的主要气候因子，积雪终日对此的影响最为敏感，较不敏感的为积雪深度与积雪日数，年降水量对此的影响显著。

基于湖南省96个国家地面气象观测站1952—2020年基本气象数据，分析降雪日数、积雪日数、积雪初日、积雪终日、积雪过程、最长积雪持续时间、最大积雪深度7项指标的变化特征.结果表明：湖南省降雪主要集中在1月、2月、12月，1月平均降雪日和积雪日最多，分别为4.0 d和2.1 d；积雪初日在11月上旬至翌年2月中旬均可能出现，其中12月下旬出现频次最多；积雪终日在1月中旬至4月上旬均可能出现，其中3月上旬出现频次最多.湖南各地年降雪日与积雪日呈现北多南少的分布态势.1952—2020年间湖南年降雪日、积雪日、积雪过程呈减少趋势，积雪初日推迟、终日提前，最长积雪持续时间与最大积雪深度无显著变化趋势.

基于湖南省96个国家地面气象观测站1952—2020年基本气象数据，分析降雪日数、积雪日数、积雪初日、积雪终日、积雪过程、最长积雪持续时间、最大积雪深度7项指标的变化特征.结果表明：湖南省降雪主要集中在1月、2月、12月，1月平均降雪日和积雪日最多，分别为4.0 d和2.1 d；积雪初日在11月上旬至翌年2月中旬均可能出现，其中12月下旬出现频次最多；积雪终日在1月中旬至4月上旬均可能出现，其中3月上旬出现频次最多.湖南各地年降雪日与积雪日呈现北多南少的分布态势.1952—2020年间湖南年降雪日、积雪日、积雪过程呈减少趋势，积雪初日推迟、终日提前，最长积雪持续时间与最大积雪深度无显著变化趋势.

黄河源区积雪量丰富，积雪变化对黄河水文及生态影响深远。利用国家青藏高原科学数据中心逐日中国雪深长时间序列数据集，对1988—2017年黄河源区平均积雪深度、积雪天数、积雪初日、积雪终日进行了时空变化分析。结果表明：黄河源区积雪变化与海拔相关，海拔越高积雪深度、积雪天数越大，积雪初日越早、积雪终日越晚；平均积雪深度以-0.187 cm/(10 a)的速率在0.01水平呈显著减小趋势，1997年最大(2.7 cm)、2003年最小(0.3 cm);积雪天数以-9.763 d/(10 a)的速率在0.01水平呈显著减小趋势，1992年达到最大值158.8 d、2003年达到最小值62.9 d;积雪初日以1.745 d/(10 a)的速率在0.1水平呈延后趋势，最早出现日期为1992年8月12日，最晚出现日期为2003年11月16日；积雪终日以5.006 d/(10 a)的速率在0.05水平呈明显提前趋势，最早出现日期为2009年3月18日，最晚出现日期为1992年5月2日。

黄河源区积雪量丰富，积雪变化对黄河水文及生态影响深远。利用国家青藏高原科学数据中心逐日中国雪深长时间序列数据集，对1988—2017年黄河源区平均积雪深度、积雪天数、积雪初日、积雪终日进行了时空变化分析。结果表明：黄河源区积雪变化与海拔相关，海拔越高积雪深度、积雪天数越大，积雪初日越早、积雪终日越晚；平均积雪深度以-0.187 cm/(10 a)的速率在0.01水平呈显著减小趋势，1997年最大(2.7 cm)、2003年最小(0.3 cm);积雪天数以-9.763 d/(10 a)的速率在0.01水平呈显著减小趋势，1992年达到最大值158.8 d、2003年达到最小值62.9 d;积雪初日以1.745 d/(10 a)的速率在0.1水平呈延后趋势，最早出现日期为1992年8月12日，最晚出现日期为2003年11月16日；积雪终日以5.006 d/(10 a)的速率在0.05水平呈明显提前趋势，最早出现日期为2009年3月18日，最晚出现日期为1992年5月2日。

积雪物候是指季节性积雪随季节周期的变化趋势和变化规律，对融雪径流、土壤冻融、植被物候和动物迁徙等过程有着重要影响，是积雪区能量平衡、水文、生态及气象模型的重要输入因子，也是积雪变化研究主要内容之一。中国是中低纬度主要的季节性积雪区，积雪物候研究具有重要的意义。本文基于1980–2020年5 km AVHRR逐日无云积雪面积产品，制备了中国长时间序列积雪物候数据集，该数据集包含积雪日数、积雪初日、积雪终日三个数据子集。利用地面气象台站实测雪深数据对产品进行验证，验证结果表明：积雪日数、积雪初日和积雪终日验证相关系数R2分别为0.80,0.76和0.94，均方根误差RMSE分别为22.78天，17.87天和16.39天，平均绝对误差MAE分别为13.26天，7.51天和7.76天，精度可靠。本数据集可服务于中国积雪时空变化分析，为气候变化，水文水资源，生态环境，人文经济等科学研究、工程建设以及社会服务提供基础数据资料。

积雪物候变化对动物保护、气候预测、农业水资源利用、洪水或雪灾预警等领域产生重要影响，积雪物候参数经常作为全球能量平衡、气候、水文以及生态模型等的重要输入参数。本数据集以中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集为基础资料，制备了2000–2020年MODIS中国积雪物候数据集，包括积雪日数、积雪初日、积雪终日3个参数，空间分辨率为500 m，时间分辨率为1年。利用地面站点获取的积雪物候参数对本产品进行精度验证，结果表明：积雪日数验证相关系数R2为0.94、RMSE为12.09天，MAE为7.60天；积雪初日的R2为0.79、RMSE为12.24天，MAE为4.6天；积雪终日的R2为0.56、RMSE为19.89天，MAE为7.74天，精度可靠。本数据集可用于表征中国积雪时空分布及变化规律，能为中国境内各区域气候系统、碳汇水平、生态环境、能量交换、人文经济等提供基础数据。

积雪物候是指季节性积雪随季节周期的变化趋势和变化规律，对融雪径流、土壤冻融、植被物候和动物迁徙等过程有着重要影响，是积雪区能量平衡、水文、生态及气象模型的重要输入因子，也是积雪变化研究主要内容之一。中国是中低纬度主要的季节性积雪区，积雪物候研究具有重要的意义。本文基于1980–2020年5 km AVHRR逐日无云积雪面积产品，制备了中国长时间序列积雪物候数据集，该数据集包含积雪日数、积雪初日、积雪终日三个数据子集。利用地面气象台站实测雪深数据对产品进行验证，验证结果表明：积雪日数、积雪初日和积雪终日验证相关系数R2分别为0.80,0.76和0.94，均方根误差RMSE分别为22.78天，17.87天和16.39天，平均绝对误差MAE分别为13.26天，7.51天和7.76天，精度可靠。本数据集可服务于中国积雪时空变化分析，为气候变化，水文水资源，生态环境，人文经济等科学研究、工程建设以及社会服务提供基础数据资料。

积雪物候变化对动物保护、气候预测、农业水资源利用、洪水或雪灾预警等领域产生重要影响，积雪物候参数经常作为全球能量平衡、气候、水文以及生态模型等的重要输入参数。本数据集以中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集为基础资料，制备了2000–2020年MODIS中国积雪物候数据集，包括积雪日数、积雪初日、积雪终日3个参数，空间分辨率为500 m，时间分辨率为1年。利用地面站点获取的积雪物候参数对本产品进行精度验证，结果表明：积雪日数验证相关系数R2为0.94、RMSE为12.09天，MAE为7.60天；积雪初日的R2为0.79、RMSE为12.24天，MAE为4.6天；积雪终日的R2为0.56、RMSE为19.89天，MAE为7.74天，精度可靠。本数据集可用于表征中国积雪时空分布及变化规律，能为中国境内各区域气候系统、碳汇水平、生态环境、能量交换、人文经济等提供基础数据。