高寒内陆河流域孕育的高寒湿地对气候变化敏感，极易受外部因素干扰并发生退化。及时准确的阐述高寒湿地面积变化特征及归因分析有助于提高兼具敏感性和脆弱性的高寒湿地资源保护和管理的科学性。青海湖流域位于青藏高原东北部，是全球变化的敏感区和青藏高原脆弱生态系统典型区，也是国际重要湿地分布区之一。基于GEE云平台和2000—2023年长时间序列Landsat遥感影像，采用随机森林分类方法对青海湖流域高寒湿地进行分类，分析其面积变化特征，最后结合相关分析和随机森林特征变量重要性排序方法探讨青海湖流域高寒湿地面积变化的影响因素。结果表明：（1）2000—2023年湿地分类的平均总体精度为88.45%（85.01%—92.63%）,平均kappa系数为0.83（0.82—0.91）,有效区分了湖泊、沼泽湿地和沼泽化草甸等高寒湿地类型。（2）研究期内青海湖流域湿地总面积增加了604.19 km2,其中沼泽湿地面积减少了228.21 km2,湖泊与沼泽化草甸面积分别增加了203.93 km2和628.47 km2。（3）...
高寒内陆河流域孕育的高寒湿地对气候变化敏感，极易受外部因素干扰并发生退化。及时准确的阐述高寒湿地面积变化特征及归因分析有助于提高兼具敏感性和脆弱性的高寒湿地资源保护和管理的科学性。青海湖流域位于青藏高原东北部，是全球变化的敏感区和青藏高原脆弱生态系统典型区，也是国际重要湿地分布区之一。基于GEE云平台和2000—2023年长时间序列Landsat遥感影像，采用随机森林分类方法对青海湖流域高寒湿地进行分类，分析其面积变化特征，最后结合相关分析和随机森林特征变量重要性排序方法探讨青海湖流域高寒湿地面积变化的影响因素。结果表明：（1）2000—2023年湿地分类的平均总体精度为88.45%（85.01%—92.63%）,平均kappa系数为0.83（0.82—0.91）,有效区分了湖泊、沼泽湿地和沼泽化草甸等高寒湿地类型。（2）研究期内青海湖流域湿地总面积增加了604.19 km2,其中沼泽湿地面积减少了228.21 km2,湖泊与沼泽化草甸面积分别增加了203.93 km2和628.47 km2。（3）...
高寒内陆河流域孕育的高寒湿地对气候变化敏感，极易受外部因素干扰并发生退化。及时准确的阐述高寒湿地面积变化特征及归因分析有助于提高兼具敏感性和脆弱性的高寒湿地资源保护和管理的科学性。青海湖流域位于青藏高原东北部，是全球变化的敏感区和青藏高原脆弱生态系统典型区，也是国际重要湿地分布区之一。基于GEE云平台和2000—2023年长时间序列Landsat遥感影像，采用随机森林分类方法对青海湖流域高寒湿地进行分类，分析其面积变化特征，最后结合相关分析和随机森林特征变量重要性排序方法探讨青海湖流域高寒湿地面积变化的影响因素。结果表明：（1）2000—2023年湿地分类的平均总体精度为88.45%（85.01%—92.63%）,平均kappa系数为0.83（0.82—0.91）,有效区分了湖泊、沼泽湿地和沼泽化草甸等高寒湿地类型。（2）研究期内青海湖流域湿地总面积增加了604.19 km2,其中沼泽湿地面积减少了228.21 km2,湖泊与沼泽化草甸面积分别增加了203.93 km2和628.47 km2。（3）...
高寒内陆河流域孕育的高寒湿地对气候变化敏感，极易受外部因素干扰并发生退化。及时准确的阐述高寒湿地面积变化特征及归因分析有助于提高兼具敏感性和脆弱性的高寒湿地资源保护和管理的科学性。青海湖流域位于青藏高原东北部，是全球变化的敏感区和青藏高原脆弱生态系统典型区，也是国际重要湿地分布区之一。基于GEE云平台和2000—2023年长时间序列Landsat遥感影像，采用随机森林分类方法对青海湖流域高寒湿地进行分类，分析其面积变化特征，最后结合相关分析和随机森林特征变量重要性排序方法探讨青海湖流域高寒湿地面积变化的影响因素。结果表明：（1）2000—2023年湿地分类的平均总体精度为88.45%（85.01%—92.63%）,平均kappa系数为0.83（0.82—0.91）,有效区分了湖泊、沼泽湿地和沼泽化草甸等高寒湿地类型。（2）研究期内青海湖流域湿地总面积增加了604.19 km2,其中沼泽湿地面积减少了228.21 km2,湖泊与沼泽化草甸面积分别增加了203.93 km2和628.47 km2。（3）...
高寒内陆河流域孕育的高寒湿地对气候变化敏感，极易受外部因素干扰并发生退化。及时准确的阐述高寒湿地面积变化特征及归因分析有助于提高兼具敏感性和脆弱性的高寒湿地资源保护和管理的科学性。青海湖流域位于青藏高原东北部，是全球变化的敏感区和青藏高原脆弱生态系统典型区，也是国际重要湿地分布区之一。基于GEE云平台和2000—2023年长时间序列Landsat遥感影像，采用随机森林分类方法对青海湖流域高寒湿地进行分类，分析其面积变化特征，最后结合相关分析和随机森林特征变量重要性排序方法探讨青海湖流域高寒湿地面积变化的影响因素。结果表明：（1）2000—2023年湿地分类的平均总体精度为88.45%（85.01%—92.63%）,平均kappa系数为0.83（0.82—0.91）,有效区分了湖泊、沼泽湿地和沼泽化草甸等高寒湿地类型。（2）研究期内青海湖流域湿地总面积增加了604.19 km2,其中沼泽湿地面积减少了228.21 km2,湖泊与沼泽化草甸面积分别增加了203.93 km2和628.47 km2。（3）...
青藏高原及毗邻山地存在对应于MIS 3的冰川作用事件,且规模比末次冰盛期（LGM）大。目前,对于MIS 3不同亚阶段冰进的驱动因素存在争议。基于已有的10Be暴露年代数据,位于青藏高原西南部的纳木那尼峰在MIS 3b和MIS 3c存在冰川作用事件,是研究这一问题的理想区域。根据重建的年代框架,综合应用两种冰川物质平衡线高度（ELA）的估算方法计算了纳木那尼峰MIS 3b和MIS 3c古冰川的ELA,这两次冰进的ELA分别比现代低250～253 m和348～456 m。基于ELA的变化量,结合两种基于ELA变化的气候重建模型定量反演了MIS 3b和MIS 3c的古气候。结果表明,当MIS 3b和MIS 3c的降水分别为现代降水的50%～100%和140%～200%时,MIS 3b气温比现代低1.38～4.91℃,MIS 3c气温比现代高-1.31～1.68℃。结合其他气候代用指标,与现代相比,MIS 3b气温的降低是冰进的驱动因素,MIS 3c的驱动因素是丰沛的降水。
青藏高原及毗邻山地存在对应于MIS 3的冰川作用事件,且规模比末次冰盛期（LGM）大。目前,对于MIS 3不同亚阶段冰进的驱动因素存在争议。基于已有的10Be暴露年代数据,位于青藏高原西南部的纳木那尼峰在MIS 3b和MIS 3c存在冰川作用事件,是研究这一问题的理想区域。根据重建的年代框架,综合应用两种冰川物质平衡线高度（ELA）的估算方法计算了纳木那尼峰MIS 3b和MIS 3c古冰川的ELA,这两次冰进的ELA分别比现代低250～253 m和348～456 m。基于ELA的变化量,结合两种基于ELA变化的气候重建模型定量反演了MIS 3b和MIS 3c的古气候。结果表明,当MIS 3b和MIS 3c的降水分别为现代降水的50%～100%和140%～200%时,MIS 3b气温比现代低1.38～4.91℃,MIS 3c气温比现代高-1.31～1.68℃。结合其他气候代用指标,与现代相比,MIS 3b气温的降低是冰进的驱动因素,MIS 3c的驱动因素是丰沛的降水。
青藏高原及毗邻山地存在对应于MIS 3的冰川作用事件,且规模比末次冰盛期（LGM）大。目前,对于MIS 3不同亚阶段冰进的驱动因素存在争议。基于已有的10Be暴露年代数据,位于青藏高原西南部的纳木那尼峰在MIS 3b和MIS 3c存在冰川作用事件,是研究这一问题的理想区域。根据重建的年代框架,综合应用两种冰川物质平衡线高度（ELA）的估算方法计算了纳木那尼峰MIS 3b和MIS 3c古冰川的ELA,这两次冰进的ELA分别比现代低250～253 m和348～456 m。基于ELA的变化量,结合两种基于ELA变化的气候重建模型定量反演了MIS 3b和MIS 3c的古气候。结果表明,当MIS 3b和MIS 3c的降水分别为现代降水的50%～100%和140%～200%时,MIS 3b气温比现代低1.38～4.91℃,MIS 3c气温比现代高-1.31～1.68℃。结合其他气候代用指标,与现代相比,MIS 3b气温的降低是冰进的驱动因素,MIS 3c的驱动因素是丰沛的降水。
中国南方地区受先天气候条件制约，是传统意义上的冰雪旅游后发地区，但在新的时代条件下，正在实现新模式下的快速发展，展现巨大的发展潜能.因此，结合2022年冬奥会契机，重点观测2010、 2015、 2019、 2022等年度时间截面，运用核密度估计、标准差椭圆、重心迁移模型、地理探测器等方法，分析中国南方冰雪旅游发展空间特征、拓展趋势及驱动影响因素.结果发现：(1)中国南方冰雪旅游发展集聚分布趋势与3大阶梯地形高度契合，形成3种发展模式.(2)南方冰雪旅游景区向低纬度方向呈均匀化发展趋势，从较高纬度地区至低纬度地区、从具备自然优势的地区向具备需求优势的地区过渡.(3)南方冰雪旅游景区分布重心主要受户外冰雪旅游景区分布影响，室内冰雪旅游景区分布的影响逐渐增大.(4)南方地区冰雪旅游发展的驱动因素包括地理因素(地形、坡度)和社会因素(省会城市GDP、省会城市人口密度、省会城市技术水平),同时也受气候因素(温度和降水)影响.(5)相较于北方传统地区，南方以其自然、经济和技术等独特条件，具备创新发展的新时代优势.
中国南方地区受先天气候条件制约，是传统意义上的冰雪旅游后发地区，但在新的时代条件下，正在实现新模式下的快速发展，展现巨大的发展潜能.因此，结合2022年冬奥会契机，重点观测2010、 2015、 2019、 2022等年度时间截面，运用核密度估计、标准差椭圆、重心迁移模型、地理探测器等方法，分析中国南方冰雪旅游发展空间特征、拓展趋势及驱动影响因素.结果发现：(1)中国南方冰雪旅游发展集聚分布趋势与3大阶梯地形高度契合，形成3种发展模式.(2)南方冰雪旅游景区向低纬度方向呈均匀化发展趋势，从较高纬度地区至低纬度地区、从具备自然优势的地区向具备需求优势的地区过渡.(3)南方冰雪旅游景区分布重心主要受户外冰雪旅游景区分布影响，室内冰雪旅游景区分布的影响逐渐增大.(4)南方地区冰雪旅游发展的驱动因素包括地理因素(地形、坡度)和社会因素(省会城市GDP、省会城市人口密度、省会城市技术水平),同时也受气候因素(温度和降水)影响.(5)相较于北方传统地区，南方以其自然、经济和技术等独特条件，具备创新发展的新时代优势.