中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室吴青柏研究员团队在《自然-通讯》发表最新研究成果，首次量化揭示了青藏高原冻土退化的非温度因素驱动机制。这项基于20年原位监测数据的研究，为全球变暖背景下冻土区生态保护和工程安全提供了科学依据。研究显示，2001-2020年间青藏高原冻土退化呈明显加速趋势。活动层厚度增速翻倍，从45±15厘米/10年增至86±30厘米/10年；冻土顶部温度升温速率提升至原来的2.5倍。空间差异显著，高平原区退化最快，河谷区活动层最厚但增速较缓。团队创新性采用LMG方法量化各因素贡献率，发现传统认知的气温直接热力作用仅占18%，而植被覆盖通过调节反照率和热通量，贡献率高达38.8%。冻结层高度调控能量交换，贡献13%。研究特别指出，忽略非温度因素会导致气温贡献率高估50%以上。研究发现34°N纬度线存在明显分界。南部降水增加产生蒸发冷却效应，抑制冻土退化；北部降水提升土壤热导率，加速活动层增厚。这一发现对区域气候模型构建具有重要指导意义。研究警示，青藏公路沿线冻土融化速率为自然条件3-11倍，路基变形率超30%；铁路维护段2010-2018年增至55公里。生态影响方面，冻土退化导致高含冰区甲烷排放加剧，南北植被响应截然不同。研究团队表示，这项研究改变了单纯关注气温影响冻土退化的认知范式，未来将研发新一代碳-水耦合模型，为"青藏高原生态保护法"实施提供科技支撑。目前，研究数据已通过Figshare平台开源共享。该成果获得国家第二次青藏科考专项支持。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-63032-x气候和环境因素对多年冻土特征及变化的相对贡献收录于科研进展阅读原文阅读 700​

日光诱导叶绿素荧光(SIF)作为直接的光合活性指标，对陆地蒸散量(ET)的动态监测、模型优化及区域碳-水耦合研究具有重要价值，并对气候变化评估、水资源管理指导和田间灌溉决策产生重大影响。然而，由于模型存在的结构误差和参数误差，利用遥感SIF估算ET仍具有较大的挑战。近日，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室研究团队构建了两种融合物理约束与机器学习方法的SIF驱动耦合ET模型，即物理引导混合ET模型（ETPHEM）和物理引导纯机器学习ET模型（ETPMEM）。ETPHEM模型利用机器学习框架改进冠层气孔导度-SIF物理模型（gc -SIF模型），再将改进的机制模型镶嵌至Penman-Monteith模型框架，构建ET模型。ETPMEM模型则将gc -SIF模型物理模型嵌入Penman-Monteith模型框架，再利用机器学习框架改进镶嵌gc -SIF物理模型后的Penman-Monteith模型，最终形成ET模型。此外，研究人员利用全球包含8种植物功能类型的52个站点评估了2种耦合ET模型的性能，并与SIF驱动的半机理ET模型进行了比较，分析了两种耦合ET模型的泛化性能和建模ET的优势。研究表明，结合物理约束和机器学习模型的2种SIF驱动的耦合ET模型，表现出比SIF驱动的半机理ET模型更好的模型性能，与地面的观测结果最为接近。2种SIF驱动的耦合ET模型中，ETPMEM模型得到了最为准确的ET估算，能较准确地捕捉ET的季节动态，其整体决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和克林-古普塔效率系数（KGE）分别为0.84、0.58mm/day、0.39mm/day和0.88，且ETPMEM模型计算的所有站点ET多年总均值为1.79mm/day，基本接近站点观测的ET多年总均值1.80 mm/day。2种SIF驱动的耦合ET模型在多种极端环境条件中和数据稀疏区域具有较强的泛化性能。该研究为利用遥感技术开展全球尺度蒸散发估算提供了重要的理论支持与方法参考。该研究成果以Improving terrestrial evapotranspiration estimation using physics-guided machine learning model driven by solar-induced chlorophyll fluorescence为题发表于国际期刊Journal of hydrology。西北研究院博士研究生王仁军为论文第一作者，秦翔研究员为论文共同第一作者和通讯作者。该研究得到甘肃省生态文明重点研发计划、甘肃省重大科技专项、冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署项目和甘肃省教育厅高校教师创新基金项目等联合资助。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.133468SIF驱动的ET模型开发框架

降水(Precipitation，Pre)作为陆地水文循环的重要环节，在维持地-气系统能量平衡中发挥着关键作用。高精度网格降水数据对水文和气候研究至关重要，特别是在地面观测资料稀缺的高寒山区。然而，现有网格降水数据分辨率低、偏差大。因此，亟需研发创新方法以满足时空异质性强的高寒山区应用需求。近日，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室研究团队基于先进的人工智能技术，开发了一种称为三层智能化降尺度-校正(TLIDC)的新框架，旨在生成适用于高寒山区高精度的网格降水数据集。研究人员使用祁连山区100个雨量站数据完成了对TLIDC框架的定量评估，并应用该框架重建了1950至2024年祁连山0.01°*0.01°空间分辨率的日降水数据。研究发现，TLIDC框架能够生成可靠、高精度的降水数据，精度优于目前主流的降水数据集，有效改善了地面观测数据匮乏导致的地区降水数据精度误差。此外，研究人员还利用高分辨率祁连山降水（HQLM-PRE）数据分析了1950至2024年祁连山降水数据的时空变化特征。结果表明，1950至2024年祁连山降水整体呈增加趋势，线性增长速率为每10年增加2.49毫米(p<0.05)，但不同子流域的变化趋势有所差异。1950至2024年祁连山降水的空间格局呈自东南向西北减少的趋势，且分布表现出海拔依赖性。该研究成果为在地形复杂、观测稀疏的高寒山区生成高精度降水数据提供了可行方案，有效弥补了当前高寒山区气候与水文研究中的关键空白。该研究成果以Reconstruction of High-Precision Gridded Precipitation Dataset in the Alpine Cold Regions of the Qilian Mountains: An Intelligent Technological Framework from Downscaling to Calibration为题发表于国际期刊Atmospheric research。西北研究院博士研究生王仁军为论文第一作者，秦翔研究员为论文通讯作者。该研究得到甘肃省生态文明重点研发计划、甘肃省重大科技专项、甘肃省水资源基础调查、冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署项目等联合资助。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2025.108387TLIDC技术框架。TLIDC框架整体分为三部分：降水数据的空间降尺度(表示为Layer 1)、降水事件的识别(表示为Layer 2)和降水量的模拟(表示为Layer 3)。Layer 1通过GWR模型，提供高空间分辨率的降水数据，Layer 2和Layer 3利用构建的CNN-BiLSTM模型来提高降尺度后降水数据的准确性1950-2024年祁连山降水重建结果及时空变化特征。(a)重建降水的空间分布；(b) Sen’s趋势估计与Mann-Kendall显著性检验结果；(c)祁连山降水时空变化的趋势类型；(d)各子流域降水时空变化的趋势类型。

http://www.nieer.cas.cn/近日，由中国科学院西北生态环境资源研究院牵头承担的中国科学院前沿科学重点研究计划“从0到1”原始创新项目“青藏高原典型冻土区地下冰溯源及冻土演化”结题评审会召开。中国科学院前沿科学与基础研究局数学与交叉科学处副处长李磊、西北研究院院务委员范桥辉、项目跟踪专家吴青柏研究员等出席会议。会议由科研管理处副处长杨林山主持。会议邀请了兰州大学潘保田教授、南京信息工程大学赵林教授、兰州大学宜树华教授、兰州交通大学杨庆教授、兰州理工大学王昱教授、西北大学徐国保教授、中国科学院近代物理研究所仵宇庆高级会计师组成咨询专家组，对项目进行评审。会上，李磊致辞并回顾了项目的设立背景与整体布局，肯定了项目在执行过程中的扎实推进，希望项目团队持续在基础理论突破和关键技术研发方面取得新进展。范桥辉在致辞中指出，青藏高原冻土地下冰“从0到1”原始创新项目是西北研究院作为依托单位承担的第一个也是唯一的中国科学院的原始创新项目。课题组经过5年的攻关，取得了突破性的进展和丰硕的成果，为青藏高原生态环境高质量发展以及高海拔冻土工程建设提供了关键科技支撑。项目负责人杨玉忠研究员围绕项目研究背景、研究思路与方法、目标任务完成情况、主要科研成果、人才培养、经费使用等方面进行了全面汇报。项目专家组围绕项目形成的前沿报告进行了质询和讨论，充分肯定了项目取得的成果，认为该项目研发的首套室内动态成冰模拟系统，突破了室内冻土成冰过程监测的技术瓶颈。构建的冻土地下冰分布和储量新模型，较好地刻画了青藏高原多年冻土地下冰的分布和储量特征。构建了青藏高原首个地下冰同位素与地球化学观测网络，获取了迄今为止最系统最全面的地下冰样品数据。提出了以地下冰为代用指标解疑多年冻土演化过程的新方法，为青藏高原冻土形成年代研究提供了新的技术支撑。专家组建议在本项目基础上，对面向地下冰观测网络建设、地下冰分布和储量模型以及地下冰形成和演变历史评估技术给予相关支持，推动本领域快速发展。会议现场

全球变暖背景下，积雪作为气候系统的重要指示器，其时空分布正在发生显著变化，积雪覆盖日数和雪季的缩短受到广泛关注。当地面积雪在冷季短暂融化后再次被降雪覆盖，这一现象被称为积雪期内出现的“无雪间歇期”（Snow-Free Break，SFB），它的出现会打破地表原有的能量平衡。然而，目前对SFB现象的大尺度时空特征、驱动因子及其对土壤温度的具体影响，还缺乏系统性研究。近日，中国科学院西北生态环境资源研究院联合美国犹他大学、中山大学以及中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，基于1966至2019年欧亚大陆北部气象站点数据，对冷季总无雪间歇期（TPSFB）进行了分析，并利用结构方程模型评估了气象、积雪条件和 TPSFB对土壤热状况的潜在综合影响。研究发现，欧亚大陆北部TPSFB的变化及其对土壤温度的影响存在显著东西分异性（70°E分界线）。70°E以西的欧洲平原，TPSFB的变化由气温主导。气温升高直接导致积雪融化，引起TPSFB显著增加。增加的TPSFB使地表吸收更多太阳辐射，进而造成土壤温度升高。该区域TPSFB的变化是调控土壤温度的一个关键因素。70°E以东的西伯利亚地区，TPSFB的变化则主要受到积雪条件的影响。虽然气温在该区域也有所增加，但由于整体温度极低，积雪自身的属性成为了更重要的影响因素。该区域降雪量和雪深增加，减少了TPSFB的发生。积雪的“棉被保温”效应远强于TPSFB变化带来的影响。因此，土壤温度主要受积雪的隔热作用控制，TPSFB的影响相对较弱。该项研究成果以Can snow-free breaks control soil thermal dynamics in the cold season over the warming northern Eurasia？为题，发表于气候领域权威期刊Agricultural and Forest Meteorology。西北研究院钟歆玥副研究员为论文第一作者和通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、甘肃省重大科技专项项目联合资助。论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016819232500348X地形、气象、积雪和TPSFB对土壤温度驱动机制的结构方程模拟分析

在全球气候持续变暖背景下，作为中亚干旱区重要“固体水库”的山地冰川因消融显著增强而快速退缩。位于中国-哈萨克斯坦边境的萨吾尔山冰川，因其独特的“高纬度、低海拔”和受西风带-北冰洋气流共同影响的特点，备受冰川变化研究者的重视。萨吾尔山木斯岛冰川作为该区域唯一系统监测的参照冰川，对其进行现场观测为深入研究冰川变化过程和机理提供了可靠的数据支撑。中国科学院西北生态环境资源研究院阿尔泰山冰冻圈科学与可持续发展综合观测研究站（简称阿尔泰山站）研究团队高精度重建了萨吾尔山木斯岛冰川2000年至2023年物质平衡变化过程，为深入理解冰川变化对气候变化响应的区域特征和预估未来冰川变化及其影响提供了重要数据支撑和研究思路。研究团队选用全分量分布式能量平衡模型（COSIPY），以2015年来逐年物质平衡实地观测数据和2000年来每5年间隔大地测量法获取的物质平衡变化作为验证，模拟重建了2000年至2023年物质平衡逐年序列，通过误差评估和不确定性分析，明确了研究结果的可靠性。研究发现，2000年至2023年间，木斯岛冰川年均物质平衡为-0.7731米水当量，累计物质损失达-18.55米水当量。值得注意的是，虽然2000年至2017年间消融持续加剧，但2018年以后出现连续几年物质损失显著低值，2022和2023年又为高值。能量收支分析显示，净辐射是主要消融驱动力。在消融期和全年分别贡献71%和63%的能量。感热通量次之，贡献为11%至18%。与处于西风带且较为邻近天山等地区的冰川相比，木斯岛冰川物质损失最为显著，但其净辐射值相对较低，夏季温度被证实是影响冰川物质平衡变化的最关键气候因子。该研究不仅揭示了萨吾尔山冰川的消融机制，更建立了可靠的预测模型，为评估区域水资源变化提供了科学依据。随着气候变化加剧，这类长期监测研究对水资源管理和生态保护具有重要指导价值。据悉，研究团队将进一步加强对萨吾尔山、阿尔泰山冰川的观测和模拟研究，以更精准评估气候变化对冰川动态的影响，为区域可持续发展提供科技支撑。该研究成果以Mass balance reconstruction of a reference glacier in central Asia during 2000–2023: Integrating simulation and in-situ measurements为题发表于气候变化领域权威期刊Advances in Climate Change Research。西北研究院王璞玉研究员为论文第一作者和通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、中国科学院青促会优秀会员项目、冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署项目等联合资助。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.accre.2025.06.006萨吾尔山木斯岛冰川定位观测2000至2023年木斯岛冰川年物质平衡和累积物质平衡与西风主导区其他四条监测冰川能量通量和物质平衡对比（S 和 L 分别代表净短波辐射和净长波辐射；H、LE 和 G 分别表示显热通量、潜热通量和地表热通量）

近日，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室康世昌研究员课题组，联合清华大学、美国犹他州立大学犹他州气候中心相关研究团队，发现南亚黑碳气溶胶通过增加消融和减少冰川物质补给，加速了以冰川退缩为主的青藏高原固体水储量损失，尤其在喜马拉雅地区及其孕育的印度河、恒河-布拉马普特河流域最为显著。该成果“Reduced solid water storage over the Tibetan Plateau caused by black carbon” 以Articles形式发表在了国际知名期刊《Communications Earth & Environment》上。黑碳是由化石燃料和生物质不完全燃烧产生，是仅次于CO2的大气升温因子，具有强烈的吸光性。青藏高原毗邻南亚黑碳高排放区，南亚的黑碳气溶胶能够跨越喜马拉雅山输送到青藏高原内陆地区。南亚黑碳的排放和传输可通过直接和间接效应，加速青藏高原冰川消融，威胁亚洲水塔。直接效应指跨境输入的黑碳沉降至雪冰表面，导致雪冰反照率降低，从而加速冰川消融。间接效应指南亚黑碳气溶胶通过改变夏季风水汽输送，间接影响青藏高原冰川的物质补给。研究组前期的研究发现，南亚黑碳导致中高层大气增温，增强了区域对流活动，使得水汽在南亚辐合；而且黑碳增加了大气中的云凝结核数量。黑碳引起的这些气象条件变化，使得更多的水汽在南亚形成降水，由此传输到青藏高原的水汽减少，降水也随之减少，进而导致青藏高原冰川的物质补给减少（Nat. Commu 2022, 13(1), 7360）。在此基础上，本研究在区域尺度上首次量化了南亚黑碳对高原冰川表面反照率和冰川消融的影响（图1）。进一步，综合评估了南亚黑碳对青藏高原冰川变化的直接消融效应和间接降水补给效应，并深入探究其对流域水储量的影响。结果表明，2007-2016年间，南亚黑碳沉降使得青藏高原冰川反照率降低，导致消融量增加7.5%；同时南亚黑碳导致的高原降水减少带来冰川物质负平衡（亏损）增多6.1%；其中，喜马拉雅地区尤为显著，冰川物质负平衡增幅达到33.7%。冰川物质亏损导致陆表水储量减少，导致青藏高原南部流域陆表水储量减少显著，尤其在印度河与恒河-布拉马普特拉等内流盆地。如图2所示，南亚黑碳导致印度河流域水储量整体下降18.9%，其主要驱动机制为黑碳加速冰川消融的直接效应；而恒河-布拉马普特拉流域25.7%的水储量减少则主要是黑碳显著的间接效应，即黑碳改变大气环流所引发的降水补给减少所致。未来南亚黑碳排放仍将持续增加，其影响还会加剧。因此，为了保护“亚洲水塔”，南亚地区黑碳减排势在必行。本研究获得了国家自然科学基金、中国科学院西部之光交叉团队项目、甘肃省杰出青年基金等项目的资助。 论文链接：https://doi.org/10.1038/s43247-025-02335-9图 1 南亚黑碳对青藏高原冰川表面反照率（a）、辐射强迫（b）、消融（c）的影响。图2. 南亚黑碳通过直接消融效应与间接补给效应对青藏高原重点流域陆表水储量（GT/yr）变化的影响。

http://www.nieer.cas.cn/河流作为连接陆地与海洋碳氮库的重要枢纽，对全球生物地球化学循环具有关键作用。然而，由于观测数据匮乏及过程的复杂性，目前对泛北极地区河流碳氮的时空动态特征及其对气候变化和人类活动驱动的响应机制研究仍较为缺乏。近日，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学相关研究团队基于2009至2021年的原位观测数据库，揭示了泛北极地区六条大河的碳氮输出时空动态及其驱动因子。研究发现，泛北极地区河流向海洋输送的碳氮量分别约为每年35.30太克和1.04太克，主要以溶解态形式存在。碳氮输出的季节特征受水文过程和生物地球化学过程共同支配，其中春夏季因冰雪消融引发径流峰值，导致有机碳与有机氮浓度达到最高，而无机碳与无机氮浓度则在冬季出现峰值。该研究利用随机森林模型，集成了包括气候、水文特征、河流化学性质、土地覆盖以及人口密度在内的共30个潜在影响因子，通过置换重要性（%IncMSE）量化潜在影响因子的相对贡献，发现水文特征（%IncMSE：63.2 ± 15.4%）在驱动泛北极地区河流碳氮输出中占主导地位。本研究系统揭示了泛北极地区六条大河碳氮传输的时空变化特征及其影响因子，这些发现为理解北极变暖背景下诱导的水文变化如何重塑泛北极河流中的物质输送提供了新视角。研究成果以Pan-Arctic riverine carbon and nitrogen exports dominated by hydrologic factors为题发表于Environmental Research期刊。西北研究院博士研究生赵玉娇为第一作者，张玉兰研究员为通讯作者。该研究由国家重点研发计划和甘肃省科技计划项目共同资助。原文链接：https://doi.org/10.1016/j.envres.2025.122017 2009–2021年间碳、氮浓度的季节变化。河流按西至东（由左至右）排列，依次为鄂毕河、叶尼塞河、勒拿河、科雷马河、育空河和麦肯齐河使用随机森林（RF）模型按%IncMSE排序，确定泛北极河流中颗粒物（碳、氮和悬浮颗粒物）浓度（a）和通量（b）的影响因子

http://www.nieer.cas.cn/青藏高原及周边高山地区统称为“第三极”地区，是除南北极外最大的冰川集中区。在全球气候变暖背景下，第三极地区正经历显著增温，气温上升加速了冰川消融，进而影响区域生态平衡。第三极冰川前缘作为海拔最高的陆地脆弱生境之一，对气候及冰川变化响应敏感。深入了解冰川前缘植被动态，对科学评估冰缘生态系统响应气候至关重要。然而，受制于观测条件，目前仍缺乏对该地区冰缘植被的大范围系统性观测研究。中国科学院西北生态环境资源研究院上官冬辉研究员团队与兰州交通大学、中巴地球科学联合研究中心及南通大学相关研究团队合作，选取第三极地区9条代表性冰川，在其前缘布设样地并获取植被信息。利用植被指数量化了冰川退缩时间序列上植物群落特征的变化，并结合植物区系相似性指数，系统分析了不同样地间及不同冰川前缘间的植物区系相似性。研究显示，物种多样性和植被盖度沿冰川退缩时间序列呈波动增加趋势，且在海洋性冰川前缘的增加速率尤为显著。所有冰川前缘的植物生活型在演替早期阶段较为相似，但随着演替推进，生活型组成开始分化，在不同类型冰川前缘间差异更为明显。此外，不同冰川前缘间具有植物区系相似性，其中地理位置邻近且属于同一类型冰川的前缘地区植物区系相似性最高。该研究揭示了局地气候与地理因子在塑造冰川前缘生态系统及植物区系格局中扮演的关键作用，为阐明气候变化对冰川前缘生态系统的影响提供了科学依据，并为区域生物多样性保护工作提供了理论指导。该成果以Vegetation successional dynamics and floristic similarity across various glacier forelands in the third pole为题发表于国际知名学术期刊Global and Planetary Change上。兰州交通大学魏天锋副教授为本文第一作者，西北研究院上官冬辉研究员为本文通讯作者。研究得到中国科学院战略性先导科技专项（A类）和国家自然科学基金等项目的资助。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2025.104916（A）研究区地理区位图，（B）被研究冰川在小冰期和2019年的冰川末端海拔，（C）被研究冰川在小冰期至2019年间的冰川退缩距离

http://www.nieer.cas.cn/土壤侵蚀是一种自然的地质过程，通过物质移动、风和水的作用塑造地球表面，主要包括冻融侵蚀、水蚀和风蚀三种类型，其发生会引发生物多样性改变和生产力降低，并诱发洪水、泥石流和沙尘暴等一系列连锁性负面效应。青藏高原因其独特的气候、多变的地形和复杂的地质条件，是土壤侵蚀的频发区，严重威胁着区域生态安全与可持续发展。然而，关于青藏高原上述三种类型土壤侵蚀时空变化的综合研究至今依然缺乏。近日，中国科学院西北生态环境资源研究院科研团队以青藏高原为研究对象，基于对气候要素、土壤属性、地形和植被特征等数据与概念侵蚀模型的融合，对过去（2001-2020）和未来（2021-2100）四种共享社会经济路径（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5）情景下的冻融侵蚀、水蚀与风蚀时空格局进行了量化评估。研究结果发现，空间分布上，冻融侵蚀主要发生在雅鲁藏布江流域、横断山脉及祁连山地区，水蚀呈现出由西北向东南逐渐增强的趋势，而风蚀则表现出相反的分布格局。时间变化上，过去二十年冻融侵蚀、水蚀和风蚀均呈下降趋势，不同气候情景下冻融侵蚀和水蚀均显著增加而风蚀明显下降。另外，气候变化是驱动冻融侵蚀和风蚀变化的主要因素，而水蚀受气候变化和植被动态的共同影响。值得关注的是，在未来气候情景下青藏高原中度和重度土壤侵蚀区面积预计将持续扩大。本研究首次系统揭示了2001-2100年青藏高原三种主要土壤侵蚀类型的时空格局及其风险预估，可为该地区水土流失防控规划与管理提供科学指导。研究成果以Soil erosion and risk assessment on the Qinghai-Tibetan Plateau为题在线发表于Nature旗下期刊Communications Earth & Environment。西北研究院博士研究生魏培洁为第一作者，硕士研究生杜娟娟为共同第一作者，陈生云研究员为通讯作者。该研究由国家重点研发计划项目、中国科学院“西部之光”交叉团队项目和国家自然科学基金委联合基金项目等共同资助，所产生的土壤侵蚀数据集已汇交至国家冰川冻土沙漠科学数据中心（DOI: 10.12072/ncdc.nieer.db6841.2025）。土壤侵蚀风险等级变化

http://www.nieer.cas.cn/在全球气候变化导致北极快速变暖的背景下，东北航道的通航潜力显著增强，然而极地复杂多变的环境条件仍对船舶冰区航行安全构成严峻挑战。现有北极航线规划模型普遍存在对局部海域环境动态变化响应不足的缺陷，难以实现复杂极地条件下的实时航线优化与调整。针对这一科学问题，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室研究人员研发了第二代航线规划系统RouteView 2.0。新系统RouteView 2.0从三个方面提升了极地船舶航行服务的智能化水平。在船舶航行前方独立浮冰实时监测方面，该系统突破了传统千米级冰情数据的粗分辨率限制，构建了次公里级独立浮冰在线计算框架，实现了东北航道浮冰分布的实时动态解析，显著提升了浮冰信息提取的时效性与灵活性（250米分辨率）。在船舶航行前方海雾模拟预警体系方面，该系统基于Polar WRF数值模型，实现了对船舶航行前方海雾的精准反演（6小时间隔、5千米分辨率），为低能见度航行提供了实时预警支持。在数字孪生驱动的智能决策方面，该系统构建了北极航道船舶及航行环境的三维实景模型，实时接入浮冰、海雾等模型计算数据，实现了东北航道局部海域船舶航行的沉浸式展示，形成一种新的航线规划可视化手段。实验验证表明，新系统RouteView 2.0创新性地集成了多源环境要素实时监测技术，可精准识别船舶前方500公里范围内的独立浮冰分布、海雾能见度及海浪飞沫结冰等风险因子，并通过动态路径优化算法实现航线的自适应规划与实时调整，显著提升了船舶航行安全与决策效率及极地航行决策的时效性和可靠性，为北极复杂环境下的航线规划提供了可靠的技术支撑和科学依据。该研究成果以RouteView 2.0: A Real-time Operational Planning System for Vessels on the Arctic Northeast Passage为题发表在Environmental Modelling & Software期刊上。西北研究院高级工程师吴阿丹为论文第一作者，车涛研究员为论文通讯作者。该研究获国家自然科学基金、甘肃省科技重大专项和冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署项目的资助。该团队研发的航线规划系统RouteView 1.0于2023年正式发布，成果分别以A ship navigation information service system for the Arctic Northeast Passage using 3D GIS based on big Earth data和RouteView: An Intelligent Route Planning System for Ships Sailing Through Arctic Ice Zones Based on Big Earth Data为题先后发表在Big Earth Data和International Journal of Digital Earth期刊。文章链接：https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2025.106464 航线实时规划系统界面（基于实时提取的浮冰、海雾及船舶结冰分布，评估船舶通航风险，实现船舶航行前方航线的精准规划与优化调整）航行场景实时模拟

http://www.nieer.cas.cn/融雪洪水是冰冻圈灾害主要灾种之一。随着全球气候变暖加剧，我国西北地区极端气候事件频发，导致融雪洪水事件显著增多，对区域社会经济发展影响巨大，亟需加强融雪洪水的灾害风险评估研究。中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室研究人员利用1948年至2022年全球陆面同化径流资料和社会经济数据，基于自然-社会二元结构，构建了融雪洪水识别阈值模型和灾害风险评估框架，系统分析了我国西北地区融雪洪水演变特征及其灾害风险分布。研究表明，1948年至2022年，我国西北地区的融雪径流显著增加，呈现出西北和西南山区高、中部和东部地区低的空间格局。20世纪90年代之后，融雪径流的峰值由4月提前至3月，多数流域的融雪洪水呈上升趋势。新疆北部的融雪洪水发生频次相对较少但规模较大，祁连山周边流域的小规模融雪洪水发生更为频繁。融雪洪水灾害的高风险区主要分布在新疆北部，南疆叶尔羌和喀什葛尔流域，三江源以及龙门峡至三门峡段，高风险和较高风险地区占西北地区总面积的15.5%。研究成果以The spatio-temporal distribution of snowmelt floods and disaster risk assessment in the Northwest China为题发表在Geography and Sustainability期刊上。西北研究院硕士研究生张溪为论文第一作者，许民副研究员为论文通讯作者，康世昌研究员、韩海东副研究员、吴灏副研究员为共同作者。该研究获中国科学院中国—巴基斯坦地球科学研究中心部署项目、国家自然科学基金和冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署项目的资助。文章链接：https://doi.org/10.1016/j.geosus.2024.100261中国西北地区融雪洪水风险空间分布