本研究旨在推进冻土观测自动化进程，提升监测精度，弥补传统人工观测方法操作繁琐、主观误差大且无法实现连续观测等不足。通过对比五种型号冻土自动观测仪与人工冻土器的观测数据，全面评估其数据质量，为气象业务化运行提供科学依据。利用2022—2024年全国24个省区1 172个气象观测站安装的DTD1、DTD2、DTD3、DTD4、DTD5五种型号冻土自动观测仪与人工冻土器的平行观测数据，从数据完整性（完整率≥98%）、准确性（标准偏差≤2 cm）、一致率（≥80%）、误判均值（≤6 cm）和冻融趋势（最大冻土深度数据相关性≥0.8）五个方面进行检验评估。截至2024年冬季，第一阶段运行设备349套，第二阶段运行设备364套，单轨业务化运行设备459套。DTD2型和DTD3型冻土自动观测仪在数据完整率、准确性、一致率、误判均值和冻融趋势等指标上表现优异，其单轨业务化运行通过率分别为88.73%和88.24%，远高于其他型号设备。DTD2型和DTD3型冻土自动观测仪数据质量高，能够满足气象业务化需求，建议在今后的业务运行中优先推广使用。
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。
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。
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...
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...
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...
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。
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。
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。
