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。

研究玉龙雪山冰尘的理化特征及其微观形貌，不仅可以揭示区域内冰尘的形成机理、来源和影响因素等，更为进一步理解影响冰川消融的机制提供了科学依据。以2023年8～9月在玉龙雪山冰川区消融冰表面采集的冰尘样品为研究载体，分析了冰尘的理化特征和形成机制，讨论了冰尘对冰川融化和冰川区碳循环的潜在影响。通过对冰尘样品进行粒度测试，对总有机碳和微观形貌进行分析，发现冰尘中矿物颗粒体积粒径分布众数介于2～28μm，分布结构较为单一，主要源于粉尘沉降和局地岩石风化；雪冰样品中冰尘的总有机碳含量相对较高，且冰尘总有机碳含量随海拔降低而增加（采样点海拔范围在4 500～4 700 m），表明夏季冰川强烈消融对溶解性有机物质的输送和空间分布存在显著影响；冰尘微观形貌主要表现为致密泥质结构，无机物质和有机物质外观特征明显，内部存在不均匀且形态复杂的孔隙，分形维数较高，介于1.600 8～1.845 6，同时冰尘能谱分析检出了丰富的C、Si、O和Al等元素，表明冰尘中富含碳酸盐、硅酸盐和有机质等物质，这与冰川消融密切相关。研究结果有利于与其他冰川相关研究进行对比分析，对研究其他冰川冰尘理化特征及微观形貌具有指导意义...

为了探究城际动车组永磁直驱转向架区域的积雪结冰问题，基于某城际动车组全尺寸三车模型，采用Realizable k-ε湍流模型的非定常雷诺时均方法（unsteady Reynoldsaveraged Navier-Stokes, URANS）和离散相模型（discrete phase model, DPM），在环境温度-30℃及动车运营速度160 km/h的仿真条件下，分别研究了永磁直驱转向架区域与普通转向架区域的风雪运动特性.研究结果表明：永磁直驱转向架与普通转向架相比，转向架区域流场结构复杂度低，气流流动较为顺畅，虽然转向架积雪较多，但去除电机部分积雪后，总的积雪质量减少了23.83%，制动夹钳总的积雪质量比普通转向架模型减少了78.368%.可见，在永磁直驱转向架中，大部分积雪附着在永磁直驱电机的表面，而其他部位，尤其是制动夹钳表面的积雪较少.考虑到电机在运行过程中会发热，这种热效应能够融化表面积雪，使得电机表面的积雪量减少.基于这些特点，采用直驱形式的城际动车组转向架在解决积雪和结冰问题上展现出明显的优势.

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...

随着大跨空间结构的发展，拱形屋面在实际工程中得到了多方面的应用。然而在暴雪天气，大跨结构倒塌事故频发，屋面失稳坍塌通常为屋面不均匀积雪分布所致。一些学者主要对高低屋面、双坡屋面等平屋面建筑上积雪分布进行了研究，目前针对拱形屋面上积雪分布的研究较少。本文通过考虑降雪影响对不同矢跨比拱形屋面模型积雪分布进行了风洞试验。当矢跨比1/10时，屋盖表面雪压大致在0.32 kN/m2～0.4 kN/m2之间；矢跨比1/10时，屋盖表面雪压大致在0.22 kN/m2～0.36 kN/m2之间。同时，采用数值模拟对不同矢跨比及不同跨数拱形屋面积雪分布情况进行了研究分析。发现在中间跨的雪粒堆积最显著，第二跨拱形屋盖表面的雪压大致在0.35 kN/m2～0.4 kN/m2之间，明显大于第一跨和第三跨0.32 kN/m2～0.35 kN/m2之间的雪压，在实际工程中应加强中间跨的抗雪设计。通过对比试验与数值模拟的结果，验证了该数值方法...

通过室内试验设置5种积雪处理（对照组CK为无积雪覆盖；B为大粒径雪层；BL为大粒径覆盖在小粒径雪层上；LB为小粒径覆盖在大粒径雪层上；L为小粒径雪层），探究融化期冻融循环下雪层结构差异对土壤物理特性的影响。结果表明：不同结构的积雪完全融化时间接近，CK处理受冻融循环的影响最大，有无积雪覆盖下土壤温湿度差异显著。试验中期，覆雪处理间土壤容重、团聚体稳定性接近；试验结束，B、BL处理土壤容重、团聚体稳定性，显著高于L、LB处理。B、BL处理蒸发量较高、出流时间较晚、出流量较小，但泥沙比、融雪侵蚀参数高于L、LB处理。而L、LB处理的融雪水利用率较低，融雪侵蚀参数也较低。L、LB处理有利于融雪水出流、土壤解冻，可减少土壤侵蚀，适宜实际农业生产。

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。