土壤季节性冻融现象普遍存在于我国北方寒冷地区，是土壤水分时空分布剧烈变化的关键影响因素。雪水当量对积雪及冻土融化后土壤含水量有明显指示作用，对土壤墒情监测、预估和备春耕生产有指导作用。掌握季节性冻融过程中雪水当量、土壤水分状况和变化规律具有重要意义。利用全球环境变化观测卫星（GCOM-W1），分析并监测黑龙江省大豆、玉米、水稻产区的雪水当量和土壤含水量，空间分辨率为1 km。结果表明：2022年3月中下旬雪水当量高于历史平均，积雪积累丰富；4月初积雪迅速消融，雪水当量迅速减小，黑龙江省西北、东北和南部农区雪水当量在3月下旬和4月上旬高于历史同期，后逐渐与历史持平。2022年3—4月上旬，土壤含水量增高，变化趋势与雪水当量相反；3月下旬西部农区土壤含水率高于历史同期；4月上旬西部和东部大部分农区高于历史同期，4月中旬松嫩平原西部和三江平原中西部农区大风增温，失墒明显，部分农区土壤含水率低于2021年，但与近9a平均比仍持平或偏高。主要粮食产区雪水当量与土壤含水量呈显著负相关，即随着积雪融化，土壤含水量数值迅速增加；三种主要作物中，大豆产区随雪水当量减小，对土壤含水量影响最为显著。

土壤季节性冻融现象普遍存在于我国北方寒冷地区，是土壤水分时空分布剧烈变化的关键影响因素。雪水当量对积雪及冻土融化后土壤含水量有明显指示作用，对土壤墒情监测、预估和备春耕生产有指导作用。掌握季节性冻融过程中雪水当量、土壤水分状况和变化规律具有重要意义。利用全球环境变化观测卫星（GCOM-W1），分析并监测黑龙江省大豆、玉米、水稻产区的雪水当量和土壤含水量，空间分辨率为1 km。结果表明：2022年3月中下旬雪水当量高于历史平均，积雪积累丰富；4月初积雪迅速消融，雪水当量迅速减小，黑龙江省西北、东北和南部农区雪水当量在3月下旬和4月上旬高于历史同期，后逐渐与历史持平。2022年3—4月上旬，土壤含水量增高，变化趋势与雪水当量相反；3月下旬西部农区土壤含水率高于历史同期；4月上旬西部和东部大部分农区高于历史同期，4月中旬松嫩平原西部和三江平原中西部农区大风增温，失墒明显，部分农区土壤含水率低于2021年，但与近9a平均比仍持平或偏高。主要粮食产区雪水当量与土壤含水量呈显著负相关，即随着积雪融化，土壤含水量数值迅速增加；三种主要作物中，大豆产区随雪水当量减小，对土壤含水量影响最为显著。

针对高寒和干旱极端生态环境水循环变化对国家生态安全的重要性，需要开展水循环关键参量监测设备与技术研究。本文重点围绕水循环关键参量野外原位/移动/非接触式、自动、稳定监测等技术难点，开展了一系列监测生态系统水-土-气-冰-雪的关键参量的新技术设备研究。通过构建基于物联网的天地一体化生态系统监测体系，打破行业技术壁垒，促进工程技术、地质学、计算机科学等不同领域的跨学科合作，共同开展极端生态环境水循环关键参量监测技术研究与创新，并将实现对重要生态功能区的大范围、全天候、立体化监测，对推进我国生态文明建设具有重要支撑作用，促进并实现我国生态监测技术的综合应用和发展。

针对高寒和干旱极端生态环境水循环变化对国家生态安全的重要性，需要开展水循环关键参量监测设备与技术研究。本文重点围绕水循环关键参量野外原位/移动/非接触式、自动、稳定监测等技术难点，开展了一系列监测生态系统水-土-气-冰-雪的关键参量的新技术设备研究。通过构建基于物联网的天地一体化生态系统监测体系，打破行业技术壁垒，促进工程技术、地质学、计算机科学等不同领域的跨学科合作，共同开展极端生态环境水循环关键参量监测技术研究与创新，并将实现对重要生态功能区的大范围、全天候、立体化监测，对推进我国生态文明建设具有重要支撑作用，促进并实现我国生态监测技术的综合应用和发展。

基于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的模式模拟数据和欧洲宇航局GlobSnow卫星遥感雪水当量（Snow Water Equivalent, SWE）资料，评估了CMIP6耦合模式对1981～2014年欧亚大陆冬季SWE的模拟能力，并应用多模式集合平均结果预估了21世纪欧亚大陆SWE的变化情况。结果表明，CMIP6耦合模式对冬季欧亚大陆中高纬度SWE空间分布具有较好的再现能力，能模拟出欧亚大陆中高纬度SWE的主要分布特征；耦合模式对SWE变化趋势及经验正交函数主要模态特征的模拟能力存在较大差异，但多模式集合能提高模式对SWE变化趋势和主要时空变化特征的模拟能力；此外，多模式集合结果对欧亚大陆冬季SWE与降水、气温的关系也有较好的再现能力。预估结果表明，21世纪欧亚大陆东北大部分地区的SWE均要高于基准期（1995～2014年），而90°E以西的欧洲大陆SWE基本上呈现减少的特征；21世纪早期，4种不同排放情景下积雪变化的差异不大，但21世纪后期积雪变化的幅度差异较大，而且排放越高积雪变化的幅度越大，模式不确定性也越大；进一步的分析表明，欧亚大陆冬季未来积雪变化特征的空间分布与全球变...

基于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的模式模拟数据和欧洲宇航局GlobSnow卫星遥感雪水当量（Snow Water Equivalent, SWE）资料，评估了CMIP6耦合模式对1981～2014年欧亚大陆冬季SWE的模拟能力，并应用多模式集合平均结果预估了21世纪欧亚大陆SWE的变化情况。结果表明，CMIP6耦合模式对冬季欧亚大陆中高纬度SWE空间分布具有较好的再现能力，能模拟出欧亚大陆中高纬度SWE的主要分布特征；耦合模式对SWE变化趋势及经验正交函数主要模态特征的模拟能力存在较大差异，但多模式集合能提高模式对SWE变化趋势和主要时空变化特征的模拟能力；此外，多模式集合结果对欧亚大陆冬季SWE与降水、气温的关系也有较好的再现能力。预估结果表明，21世纪欧亚大陆东北大部分地区的SWE均要高于基准期（1995～2014年），而90°E以西的欧洲大陆SWE基本上呈现减少的特征；21世纪早期，4种不同排放情景下积雪变化的差异不大，但21世纪后期积雪变化的幅度差异较大，而且排放越高积雪变化的幅度越大，模式不确定性也越大；进一步的分析表明，欧亚大陆冬季未来积雪变化特征的空间分布与全球变...

积雪是表征地表冰冻圈的重要因子，也是重要的天气、水文现象的参数。借助遥感技术对积雪形态及变化进行长时序、大范围监测，在全球气候变化研究、水文水资源调查和地质灾害预防等领域有重要作用。经过数十年的发展，国内外积雪遥感监测技术领域取得了很大进展，积雪遥感监测产品种类不断丰富，积雪反演的算法也在不断改进。文章对现有应用比较广泛的积雪产品按照积雪范围产品、积雪覆盖率产品和雪深/雪水当量产品3类进行归纳总结，梳理当前典型积雪范围及覆盖率产品和雪深/雪水当量产品的业务化遥感反演算法。文章指出，随着国内外高时间和空间分辨率传感器的不断出现，在光学和微波新数据源、新技术支持下，研究人员逐渐针对区域特点优化积雪反演算法，使得反演精度不断提高，为未来积雪遥感监测产品的不断改进提供更多支持。

积雪是表征地表冰冻圈的重要因子，也是重要的天气、水文现象的参数。借助遥感技术对积雪形态及变化进行长时序、大范围监测，在全球气候变化研究、水文水资源调查和地质灾害预防等领域有重要作用。经过数十年的发展，国内外积雪遥感监测技术领域取得了很大进展，积雪遥感监测产品种类不断丰富，积雪反演的算法也在不断改进。文章对现有应用比较广泛的积雪产品按照积雪范围产品、积雪覆盖率产品和雪深/雪水当量产品3类进行归纳总结，梳理当前典型积雪范围及覆盖率产品和雪深/雪水当量产品的业务化遥感反演算法。文章指出，随着国内外高时间和空间分辨率传感器的不断出现，在光学和微波新数据源、新技术支持下，研究人员逐渐针对区域特点优化积雪反演算法，使得反演精度不断提高，为未来积雪遥感监测产品的不断改进提供更多支持。

雪水当量定义为积雪融化后液态水的高度，是描述季节性积雪储量的关键参数。星载被动微波遥感适用于长时间序列、全球尺度的雪水当量监测。但目前的微波辐射传输模型大多忽略或简化了自然界垂直分层结构中的土壤、植被和大气等要素对积雪辐射亮温的影响，特别是植被参数（例如透过率、覆盖度、单次散射反照率）引起的微波亮温变化仍然不清晰。本研究通过构建土壤—积雪—森林—大气微波辐射模型，重点开展被动微波遥感反演雪水当量的不确定性机理研究。通过模型敏感性分析发现：(1)冠层透过率是森林参数中影响微波亮温最敏感的因子，其次是森林覆盖度，而单次散射反照率影响最小；(2)微波亮温随着森林覆盖度的增加而升高，但随着冠层透过率和雪粒径参数的增加而降低，即三者之间存在“抵偿效应”。通过构建的模型模拟数据库和卫星观测对风云三号B星（FY-3B）和The Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2)雪水当量反演算法进行亮温噪声测试发现：(1)亮温噪声对AMSR2雪水当量反演算法影响较大，特别是在森林像元尤为严重，与算法中表征积雪参数演化的极化因子和森林下雪深校正方法不确定性有关...

雪水当量定义为积雪融化后液态水的高度，是描述季节性积雪储量的关键参数。星载被动微波遥感适用于长时间序列、全球尺度的雪水当量监测。但目前的微波辐射传输模型大多忽略或简化了自然界垂直分层结构中的土壤、植被和大气等要素对积雪辐射亮温的影响，特别是植被参数（例如透过率、覆盖度、单次散射反照率）引起的微波亮温变化仍然不清晰。本研究通过构建土壤—积雪—森林—大气微波辐射模型，重点开展被动微波遥感反演雪水当量的不确定性机理研究。通过模型敏感性分析发现：(1)冠层透过率是森林参数中影响微波亮温最敏感的因子，其次是森林覆盖度，而单次散射反照率影响最小；(2)微波亮温随着森林覆盖度的增加而升高，但随着冠层透过率和雪粒径参数的增加而降低，即三者之间存在“抵偿效应”。通过构建的模型模拟数据库和卫星观测对风云三号B星（FY-3B）和The Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2)雪水当量反演算法进行亮温噪声测试发现：(1)亮温噪声对AMSR2雪水当量反演算法影响较大，特别是在森林像元尤为严重，与算法中表征积雪参数演化的极化因子和森林下雪深校正方法不确定性有关...