作为中国三大积雪区之一，青藏高原的积雪变化在气候系统、水文地质以及生态环境方面发挥着关键作用。已有的被动微波积雪深度反演方法存在数据分辨率低、不确定性高等问题，不适用于青藏高原复杂的山区地形。因此，本文基于FY-3B被动微波数据开发了青藏高原降尺度雪深反演模型，利用机器学习算法，将筛选后的亮温差作为参数输入，同时引入了高程、经纬度、植被覆盖度、积雪覆盖度和积雪天数等特征，最终进行了500 m分辨率的青藏高原雪深制图。结果显示，极端梯度提升XGBoost算法的决定系数（R2）和均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为0.762和5.732 cm，明显优于支持向量回归和随机森林算法。从积雪天数、积雪覆盖度和植被覆盖度三个方面探讨了模型精度的变化，结果表明，在积雪天数为30～60 d时，模型表现良好，平均相对误差（mean relative error,MRE）最低为36.79%,RMSE为2.78 cm；随着积雪覆盖度的增加，模型的RMSE逐渐增大，在积雪覆盖度为0.25～0.50时，MRE和RMSE分别达到39.97%和3.12 c...

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