积雪是冰冻圈的重要组成部分，其对气候变化的响应存在明显的空间差异。阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉分别是亚洲、欧洲和北美洲最重要的山脉之一，三条山脉同处于北半球中高纬度，具有丰富的积雪资源。本文基于MODIS每日积雪产品，获得阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉的积雪覆盖率、积雪日数、积雪初日和积雪终日四个积雪参数，对比分析了三条山脉2002—2021年积雪的时空变化，并研究了气候因子对积雪参数的影响。结果表明，三条山脉积雪参数的空间分布差异明显。阿尔泰山脉积雪覆盖率最大，积雪日数最长，积雪初日最早，积雪终日最晚，分别为38.00%、141 d、66 d、207 d；阿尔卑斯山脉的积雪覆盖率、积雪日数、积雪初日、积雪终日分别为21.68%、79 d、97 d、194 d；喀斯喀特山脉的积雪覆盖率最小，积雪日数最短，积雪初日最晚，积雪终日最早，分别为15.18%、56 d、103 d、183 d。就趋势而言，阿尔泰山脉积雪覆盖率增大，更早的积雪和更晚的融雪使积雪日数增加；阿尔卑斯山脉积雪覆盖率减小，更早的融雪使得积雪日数减少；喀斯喀特山脉积雪覆盖率增大，更晚的融雪使得积雪日数增加...
积雪是冰冻圈的重要组成部分，其对气候变化的响应存在明显的空间差异。阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉分别是亚洲、欧洲和北美洲最重要的山脉之一，三条山脉同处于北半球中高纬度，具有丰富的积雪资源。本文基于MODIS每日积雪产品，获得阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉的积雪覆盖率、积雪日数、积雪初日和积雪终日四个积雪参数，对比分析了三条山脉2002—2021年积雪的时空变化，并研究了气候因子对积雪参数的影响。结果表明，三条山脉积雪参数的空间分布差异明显。阿尔泰山脉积雪覆盖率最大，积雪日数最长，积雪初日最早，积雪终日最晚，分别为38.00%、141 d、66 d、207 d；阿尔卑斯山脉的积雪覆盖率、积雪日数、积雪初日、积雪终日分别为21.68%、79 d、97 d、194 d；喀斯喀特山脉的积雪覆盖率最小，积雪日数最短，积雪初日最晚，积雪终日最早，分别为15.18%、56 d、103 d、183 d。就趋势而言，阿尔泰山脉积雪覆盖率增大，更早的积雪和更晚的融雪使积雪日数增加；阿尔卑斯山脉积雪覆盖率减小，更早的融雪使得积雪日数减少；喀斯喀特山脉积雪覆盖率增大，更晚的融雪使得积雪日数增加...
积雪是冰冻圈的重要组成部分，其对气候变化的响应存在明显的空间差异。阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉分别是亚洲、欧洲和北美洲最重要的山脉之一，三条山脉同处于北半球中高纬度，具有丰富的积雪资源。本文基于MODIS每日积雪产品，获得阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉的积雪覆盖率、积雪日数、积雪初日和积雪终日四个积雪参数，对比分析了三条山脉2002—2021年积雪的时空变化，并研究了气候因子对积雪参数的影响。结果表明，三条山脉积雪参数的空间分布差异明显。阿尔泰山脉积雪覆盖率最大，积雪日数最长，积雪初日最早，积雪终日最晚，分别为38.00%、141 d、66 d、207 d；阿尔卑斯山脉的积雪覆盖率、积雪日数、积雪初日、积雪终日分别为21.68%、79 d、97 d、194 d；喀斯喀特山脉的积雪覆盖率最小，积雪日数最短，积雪初日最晚，积雪终日最早，分别为15.18%、56 d、103 d、183 d。就趋势而言，阿尔泰山脉积雪覆盖率增大，更早的积雪和更晚的融雪使积雪日数增加；阿尔卑斯山脉积雪覆盖率减小，更早的融雪使得积雪日数减少；喀斯喀特山脉积雪覆盖率增大，更晚的融雪使得积雪日数增加...
融雪水是澜沧江流域春季径流的重要组成部分，掌握澜沧江上游积雪变化规律，准确模拟融雪径流过程，对澜沧江流域梯级水电站水资源科学调度具有重要意义。基于2000—2019年卫星遥感积雪覆盖率数据，采用Mann-Kendall趋势检验法分析了澜沧江上游积雪覆盖率的时空变化规律，构建了融雪径流模型(SRM),模拟了澜沧江上游2008—2018年融雪期径流过程，并基于粒子群优化(PSO)算法开展了参数率定。结果表明：(1)澜沧江上游积雪覆盖率在春季、秋季、冬季呈不显著增大趋势，在夏季呈不显著减小趋势，春、夏、秋、冬四季多年平均积雪覆盖率分别为0.16、0.06、0.13、0.17。(2)澜沧江源区西南和北部沿界狭长区域积雪覆盖率在四季均呈增大趋势，东南区域积雪覆盖率呈减小趋势；其中，西北部区域积雪覆盖率增幅在冬季达到最大，可达3%/a。(3)SRM在澜沧江上游具有较好的适用性，1—5月份率定期和验证期确定性系数分别为0.87和0.78。研究结果对高寒区融雪径流模拟研究具有一定的参考价值。
融雪水是澜沧江流域春季径流的重要组成部分，掌握澜沧江上游积雪变化规律，准确模拟融雪径流过程，对澜沧江流域梯级水电站水资源科学调度具有重要意义。基于2000—2019年卫星遥感积雪覆盖率数据，采用Mann-Kendall趋势检验法分析了澜沧江上游积雪覆盖率的时空变化规律，构建了融雪径流模型(SRM),模拟了澜沧江上游2008—2018年融雪期径流过程，并基于粒子群优化(PSO)算法开展了参数率定。结果表明：(1)澜沧江上游积雪覆盖率在春季、秋季、冬季呈不显著增大趋势，在夏季呈不显著减小趋势，春、夏、秋、冬四季多年平均积雪覆盖率分别为0.16、0.06、0.13、0.17。(2)澜沧江源区西南和北部沿界狭长区域积雪覆盖率在四季均呈增大趋势，东南区域积雪覆盖率呈减小趋势；其中，西北部区域积雪覆盖率增幅在冬季达到最大，可达3%/a。(3)SRM在澜沧江上游具有较好的适用性，1—5月份率定期和验证期确定性系数分别为0.87和0.78。研究结果对高寒区融雪径流模拟研究具有一定的参考价值。
融雪水是澜沧江流域春季径流的重要组成部分，掌握澜沧江上游积雪变化规律，准确模拟融雪径流过程，对澜沧江流域梯级水电站水资源科学调度具有重要意义。基于2000—2019年卫星遥感积雪覆盖率数据，采用Mann-Kendall趋势检验法分析了澜沧江上游积雪覆盖率的时空变化规律，构建了融雪径流模型(SRM),模拟了澜沧江上游2008—2018年融雪期径流过程，并基于粒子群优化(PSO)算法开展了参数率定。结果表明：(1)澜沧江上游积雪覆盖率在春季、秋季、冬季呈不显著增大趋势，在夏季呈不显著减小趋势，春、夏、秋、冬四季多年平均积雪覆盖率分别为0.16、0.06、0.13、0.17。(2)澜沧江源区西南和北部沿界狭长区域积雪覆盖率在四季均呈增大趋势，东南区域积雪覆盖率呈减小趋势；其中，西北部区域积雪覆盖率增幅在冬季达到最大，可达3%/a。(3)SRM在澜沧江上游具有较好的适用性，1—5月份率定期和验证期确定性系数分别为0.87和0.78。研究结果对高寒区融雪径流模拟研究具有一定的参考价值。
湖泊在水循环和水平衡中发挥着重要作用，对气候变化极其敏感。分析青藏高原湖泊面积变化及驱动因素，对揭示高原气候变化具有重要意义。文章通过解译1976—2021年Landsat系列遥感影像，获取纳木错和色林错湖泊水体面积，利用数理统计方法分析湖泊水体面积及气温、降水的变化特征，并探讨了气温和降水量对湖泊面积变化的影响。结果表明：1.纳木错和色林错湖泊面积总体均呈显著增长趋势（P <0.01），增幅分别为2.90%和36.30%，分别于2001年和2002年发生突变，其中，纳木错湖泊面积变化波动较小（CV=1.64%），色林错湖泊面积波动幅度较大（CV=12.65%）。2.纳木错和色林错流域多年平均降水量和气温均呈现显著增加趋势。3.纳木错湖泊面积变化与气温和降水量呈显著正相关，受降水与气温的共同影响；色林错湖泊面积变化与气温呈显著正相关，与降水量无显著相关性，气温增加引起的冰雪加速融化是色林错急剧扩张的主要原因。相关结果为高寒地区湖泊演变机制的研究及生态环境保护措施的制定提供理论依据。
湖泊在水循环和水平衡中发挥着重要作用，对气候变化极其敏感。分析青藏高原湖泊面积变化及驱动因素，对揭示高原气候变化具有重要意义。文章通过解译1976—2021年Landsat系列遥感影像，获取纳木错和色林错湖泊水体面积，利用数理统计方法分析湖泊水体面积及气温、降水的变化特征，并探讨了气温和降水量对湖泊面积变化的影响。结果表明：1.纳木错和色林错湖泊面积总体均呈显著增长趋势（P <0.01），增幅分别为2.90%和36.30%，分别于2001年和2002年发生突变，其中，纳木错湖泊面积变化波动较小（CV=1.64%），色林错湖泊面积波动幅度较大（CV=12.65%）。2.纳木错和色林错流域多年平均降水量和气温均呈现显著增加趋势。3.纳木错湖泊面积变化与气温和降水量呈显著正相关，受降水与气温的共同影响；色林错湖泊面积变化与气温呈显著正相关，与降水量无显著相关性，气温增加引起的冰雪加速融化是色林错急剧扩张的主要原因。相关结果为高寒地区湖泊演变机制的研究及生态环境保护措施的制定提供理论依据。
湖泊在水循环和水平衡中发挥着重要作用，对气候变化极其敏感。分析青藏高原湖泊面积变化及驱动因素，对揭示高原气候变化具有重要意义。文章通过解译1976—2021年Landsat系列遥感影像，获取纳木错和色林错湖泊水体面积，利用数理统计方法分析湖泊水体面积及气温、降水的变化特征，并探讨了气温和降水量对湖泊面积变化的影响。结果表明：1.纳木错和色林错湖泊面积总体均呈显著增长趋势（P <0.01），增幅分别为2.90%和36.30%，分别于2001年和2002年发生突变，其中，纳木错湖泊面积变化波动较小（CV=1.64%），色林错湖泊面积波动幅度较大（CV=12.65%）。2.纳木错和色林错流域多年平均降水量和气温均呈现显著增加趋势。3.纳木错湖泊面积变化与气温和降水量呈显著正相关，受降水与气温的共同影响；色林错湖泊面积变化与气温呈显著正相关，与降水量无显著相关性，气温增加引起的冰雪加速融化是色林错急剧扩张的主要原因。相关结果为高寒地区湖泊演变机制的研究及生态环境保护措施的制定提供理论依据。
基于1979-2018年积雪深度卫星数据及同期的格点型降水和气温观测资料，分析了梨园流域积雪时空分布及其影响因子，采用趋势分析法研究了积雪特征和气候因子的时间变化规律，并利用相关系数法分析气候因子（降水、气温）与对雪深时空分布的影响。结果表明：梨园流域降水和气温呈显著上升趋势，东南部积雪期升温十分明显，绝大部分区域雪深表现为显著的下降趋势；气象因子雪深的变化起主导作用，流域年平均降水与积雪深度的相关系数多小于0，最高可为-0.667，属于负相关关系；流域年平均气温与积雪深度的相关系数多小于0，最高可为-0.925，为负相关关系。积雪变化与降水、气温的关系分析表明，表现为降水丰富、气温越高，越不利于积雪的形成。