海冰表面积雪深度是利用卫星测高技术反演海冰厚度的关键参数。基于ICESat-2和CryoSat-2测高卫星的协同观测数据（简称IS2CS），对比与评估卫星测高雪深估算的两种时空匹配方法（轨迹搜索法和格网搜索法），并对2018-2024年北极海冰生长期（10月至次年4月）积雪深度的时空分布特征进行分析。结果表明：（1）IS2CS轨迹法雪深与OIB实测数据具有较高的沿轨相关性，能够较好地捕获沿轨积雪深度的变化特征；（2）格网法雪深更适合表征大尺度积雪深度的空间分布和季节性变化特征，本文格网法雪深和GSFC雪深精度相当，在SIMBA数据的评估中本文格网法雪深性能优于GSFC雪深；（3）相比IS2CS雪深，MW99/AMSR2雪深相对偏厚，且在海冰生长期内季节性变化表征能力较弱；（4）海冰积雪深度呈现明显的时空差异，多年冰表面雪深普遍厚于一年冰表面雪深，春季雪深厚于秋冬季雪深。2018-2024年间，北极海冰表面积雪深度总体呈现减薄趋势，且多年冰区域的雪深减薄速率高于一年冰区域。研究成果为改进卫星测高雪深产品和优化海冰厚度反演算法提供了科学依据。

高时空分辨率雪深数据对水文建模和灾害预报至关重要。目前，高时间分辨率雪深通常源于被动微波数据，由于仅依据被动微波数据的空间分辨率较低，还无法满足区域水文和灾害研究的需求。本研究基于被动微波和光学等多源遥感数据，提出一种耦合深度学习模型FT-Transformer (Feature Tokenizer+Transformer)与积雪微波辐射传输模型SMRT (Snow Microwave Radiative Transfer)的降尺度雪深反演算法。使用深度学习映射AMSR 2亮温差TBD (Brightness Temperature Difference)、积雪覆盖日数SCD (Snow Cover Days)和积雪面积比例SCF (Snow Cover Fraction)等特征与雪深的复杂非线性关系，耦合SMRT拟合等效雪粒径ESG (Effective Snow Grain size)实现降尺度反演雪深，并以北疆39个站点数据进行模型训练和验证，获取北疆500 m降尺度雪深。验证结果表明：引入SCD独立验证RMSE优化了18%，有助于提高模型的空间泛化能力；ESG显著优化了深度学习...

利用天擎的小时BUFR中雪深数据，采用反距离权重法和折线图变化曲线，从横向的空间一致性、纵向的时间连续性对雪深数据的变化特征进行分析。结果表明，目前天擎中的雪深数据在应用过程中存在应急加密周期漏选导致小时BUFR缺测、无雪深时被编报为缺测、单站雪深数据不连续等问题，针对问题提出设置提醒、改进雪深编报规则、优化雪深编报设置等策略，并制定适合应急加密观测期间雪深编报规则的流程图，便于地面综合观测业务软件的改进和优化，旨在为获取完整准确的雪深数据提供支持。

利用威海地区3个国家基本气象站2020年12月-2021年2月雪深观测资料，从绝对误差和相对误差两个方面，以人工观测为参考标准，对雪深自动观测与人工观测误差进行定量分析。研究得出：雪深自动观测与人工观测总体趋势一致，在不同测站不同时段有所差异；自动观测与人工观测出现误差的主要原因包括风力、气温等气象要素，以及人为因素、观测环境及积雪观测规范等的影响。研究结果为提高雪深观测自动化程度提供了实践参考。

基于1961-2020年锡林郭勒盟15个国家气象观测站积雪日数和积雪深度数据，采用线性回归、Mann-kendall突变检验及小波分析等方法，对锡林郭勒地区的积雪初日、终日，积雪日数及积雪深度分布特征进行分析。结果表明：锡林郭勒盟积雪初、终日随经纬度变化不明显；积雪初日总体明显推迟，积雪终日总体明显提前；积雪日数呈东多西少分布，并以0.128天/年的速率减少；积雪日数1月份出现峰值；阿巴嘎旗、苏尼特左旗、镶黄旗积雪日数在20世纪60年代出现了突变现象；年均积雪深度由西到东增加，最大雪深出现在乌拉盖，最大积雪深度总体随时间明显增大；12个观测站最大积雪深度在20世纪60-80年代出现了突变；积雪日数存在准8～10年周期，最大积雪深度的主要周期区域间差异较大。

利用2018—2023年贵州高原北侧冬季降雪滴谱数据，采用统计方法对比分析雨滴谱和雪滴谱的粒子数目、粒子直径和下落速度的分布特征，研究降雪量、积雪深度与粒子相态、粒子数目、粒子尺度的变化趋势一致性，检验粒子体积反演降雪量、积雪深度算法的适用性。结果表明：（1）雪滴谱直径谱宽分布在5～15 mm之间，平均直径谱宽>8 mm,属于宽谱降水类型；雨滴谱直径谱宽分布在1～5 mm之间，平均直径谱宽小于3 mm,属于窄谱降水类型。（2）大多数雪粒子分布在速度谱宽<5 m·s-1以下的区域内，这是由雪粒子形状偏平、密度较小、尺度较大而导致。（3）降雪量反演结果与实测结果的一致性和相关性均优于积雪深度反演，这与环境温度作用下的降水相态转化、积雪融化速率有关。（4）把粒子数占比、粒子速度谱宽作为冬季降雪天气类型识别具有很好的指示作用，降雪粒子下落至地面的起止时间和粒子数目可以直观反映整个降雪天气过程的演变特征。

利用2018—2023年贵州高原北侧冬季降雪滴谱数据，采用统计方法对比分析雨滴谱和雪滴谱的粒子数目、粒子直径和下落速度的分布特征，研究降雪量、积雪深度与粒子相态、粒子数目、粒子尺度的变化趋势一致性，检验粒子体积反演降雪量、积雪深度算法的适用性。结果表明：（1）雪滴谱直径谱宽分布在5～15 mm之间，平均直径谱宽>8 mm,属于宽谱降水类型；雨滴谱直径谱宽分布在1～5 mm之间，平均直径谱宽小于3 mm,属于窄谱降水类型。（2）大多数雪粒子分布在速度谱宽<5 m·s-1以下的区域内，这是由雪粒子形状偏平、密度较小、尺度较大而导致。（3）降雪量反演结果与实测结果的一致性和相关性均优于积雪深度反演，这与环境温度作用下的降水相态转化、积雪融化速率有关。（4）把粒子数占比、粒子速度谱宽作为冬季降雪天气类型识别具有很好的指示作用，降雪粒子下落至地面的起止时间和粒子数目可以直观反映整个降雪天气过程的演变特征。

利用2018—2023年贵州高原北侧冬季降雪滴谱数据，采用统计方法对比分析雨滴谱和雪滴谱的粒子数目、粒子直径和下落速度的分布特征，研究降雪量、积雪深度与粒子相态、粒子数目、粒子尺度的变化趋势一致性，检验粒子体积反演降雪量、积雪深度算法的适用性。结果表明：（1）雪滴谱直径谱宽分布在5～15 mm之间，平均直径谱宽>8 mm,属于宽谱降水类型；雨滴谱直径谱宽分布在1～5 mm之间，平均直径谱宽小于3 mm,属于窄谱降水类型。（2）大多数雪粒子分布在速度谱宽<5 m·s-1以下的区域内，这是由雪粒子形状偏平、密度较小、尺度较大而导致。（3）降雪量反演结果与实测结果的一致性和相关性均优于积雪深度反演，这与环境温度作用下的降水相态转化、积雪融化速率有关。（4）把粒子数占比、粒子速度谱宽作为冬季降雪天气类型识别具有很好的指示作用，降雪粒子下落至地面的起止时间和粒子数目可以直观反映整个降雪天气过程的演变特征。

冬春季青藏高原东部平均雪深具有明显的年代际变化特征，大约20世纪90年代之前呈现显著增加趋势，之后为显著减少趋势。本文首先利用观测资料分析1960～1989年和1990～2014年两阶段青藏高原东部冬春季雪深与相关气象要素场（包括气温和降水）和大气环流条件等的趋势及其相互联系。其次选用CESM2模式的三套历史输出资料，包括：（1）全部外部辐射强迫、（2）温室气体辐射强迫和（3）人为气溶胶辐射强迫等不同模拟方案，评估辐射强迫和北大西洋涛动（NAO）对两个阶段冬春季青藏高原东部雪深趋势的分别影响。观测分析表明，1990年以后冬季雪深减少趋势主要由地表气温升高和降雪减少共同导致，而春季雪深减少则主要由地表气温升高所致。对比分析观测和模拟雪深及其与大气变量趋势之间的关系，结果表明，全部辐射强迫或者单独的温室气体和气溶胶辐射强迫对1960～1989年间高原东部雪深增加趋势贡献较少，NAO大约解释49%的冬季雪深增加趋势，但对春季增加趋势贡献较少。全部辐射强迫导致青藏高原东部1990～2014年间显著增温，降雪减少，对后期冬春季雪深均持续减少有显著贡献，可以解释后期观测大约29%的冬季和82%的春...

冬春季青藏高原东部平均雪深具有明显的年代际变化特征，大约20世纪90年代之前呈现显著增加趋势，之后为显著减少趋势。本文首先利用观测资料分析1960～1989年和1990～2014年两阶段青藏高原东部冬春季雪深与相关气象要素场（包括气温和降水）和大气环流条件等的趋势及其相互联系。其次选用CESM2模式的三套历史输出资料，包括：（1）全部外部辐射强迫、（2）温室气体辐射强迫和（3）人为气溶胶辐射强迫等不同模拟方案，评估辐射强迫和北大西洋涛动（NAO）对两个阶段冬春季青藏高原东部雪深趋势的分别影响。观测分析表明，1990年以后冬季雪深减少趋势主要由地表气温升高和降雪减少共同导致，而春季雪深减少则主要由地表气温升高所致。对比分析观测和模拟雪深及其与大气变量趋势之间的关系，结果表明，全部辐射强迫或者单独的温室气体和气溶胶辐射强迫对1960～1989年间高原东部雪深增加趋势贡献较少，NAO大约解释49%的冬季雪深增加趋势，但对春季增加趋势贡献较少。全部辐射强迫导致青藏高原东部1990～2014年间显著增温，降雪减少，对后期冬春季雪深均持续减少有显著贡献，可以解释后期观测大约29%的冬季和82%的春...