东北松嫩平原玉米种植区春旱问题频发，积雪覆盖作为重要的自然水源补给方式，其对缓解春旱具有重要意义。研究基于2010—2023年松嫩平原冬季积雪深度及春季土壤墒情等数据，从理论与实证结合角度分析了积雪覆盖缓解春旱的作用机理，构建了理论模型，对比了积雪覆盖与其他保墒技术，为区域春旱缓解提供参考。

东北松嫩平原玉米种植区春旱问题频发，积雪覆盖作为重要的自然水源补给方式，其对缓解春旱具有重要意义。研究基于2010—2023年松嫩平原冬季积雪深度及春季土壤墒情等数据，从理论与实证结合角度分析了积雪覆盖缓解春旱的作用机理，构建了理论模型，对比了积雪覆盖与其他保墒技术，为区域春旱缓解提供参考。

东北松嫩平原玉米种植区春旱问题频发，积雪覆盖作为重要的自然水源补给方式，其对缓解春旱具有重要意义。研究基于2010—2023年松嫩平原冬季积雪深度及春季土壤墒情等数据，从理论与实证结合角度分析了积雪覆盖缓解春旱的作用机理，构建了理论模型，对比了积雪覆盖与其他保墒技术，为区域春旱缓解提供参考。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

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...

植被覆盖是衡量地表植被状况和生态系统稳定性的重要指标，应用谷歌地球引擎(GEE)平台获取Landsat-5/8系列遥感影像，构建2000—2020年青藏公路沿线植被覆盖度序列数据。采用曼-肯德尔(Mann-Kendall)趋势检验、森氏(Sen’s)斜率估计、Hurst指数、变异系数分析法，探讨青藏公路沿线近20 a植被覆盖时空变化特征及演变趋势。结果表明：(1)在时间尺度上，研究区植被覆盖度波动上升，多年均值为0.145 2,2015年达到0.181 1;在空间尺度上，其呈现“两端高，中间低”的态势。(2)青藏公路沿线较低植被覆盖等级的面积比例保持在36%以上，较高覆盖和高覆盖的面积占比变化明显，与2000年相比，两者分别上升了5.03%、12.76%。(3)该研究区研究时段植被变化趋势以改善趋势为主，短期内变化趋势不会发生较大逆转，未来变化趋势仍将以改善为主。