全球气候变暖导致多年冻土快速升温，并逐渐退化为季节冻土，而多年冻土和季节冻土在土壤稳定性、水分传输及地气交换等方面存在显著差异。因此，探究多年冻土与季节冻土的冻融特征差异具有重要意义。本文基于水热耦合模型（SHAW），以黑河上游祁连山区的大沙龙站（多年冻土）和阿柔站（季节冻土）为研究对象，对土壤温度、湿度和土壤冻融过程进行模拟分析。结果表明：SHAW模型在模拟两种类型冻土站点水热过程时均显示出了良好的精度，在多年冻土站点的总体表现更好。具体而言，多年冻土/季节冻土站点的土壤温度和土壤湿度的平均纳什效率系数（NSE）分别为0.95/0.91和0.74/0.37。同时，两个站点的水热过程差异显著，多年冻土站点模拟期平均冻结速率(6.75 cm·d-1)显著大于季节冻土站点(1.33 cm·d-1)，而平均融化速率(2.11 cm·d-1)略小于季节冻土站点(3.15 cm·d-1)。由于多年冻土站点的下伏多年冻土层起着“地下冷源”的作用，深层（80 cm以下）土壤温度的季节波动幅度小于季节冻土站点。本文...

季节性冻土具有周期性地表抬升/沉降的物理特性，传统测量方法已不能满足当前高精度、实时的监测需求.地基GNSS是一种低成本、全天时、全天候、能够实现连续监测的新兴地基遥感技术.实验应用美国的板块边界观测台网(plate boundary observational GNSS network,PBO)计划SG27测站2013—2021年观测数据，使用地基GNSS技术解译了阿拉斯加巴罗永久冻土区域典型异常年份降雪、无雪期地表形变、测站形变、土壤湿度、大气水汽变化，并通过PBO实测降雪数据验证异常年雪深反演精度，通过测站形变结果验证反演结果为冻土活动层形变，同时对水汽与土壤湿度进行相关性分析.结果显示：反演雪深与实测雪深绝对系数R2为0.815 5，均方根误差(root mean squared error,RMSE)为0.064 3，平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.040 2；通过水汽与土壤湿度变化趋势图发现两者具有较弱滞后性对应关系，但仅表现在趋势而非幅度值上.表明地基GNSS在长时序冻土环境监测中存在巨大的应用潜力.

乌伊岭地区活动层变化的影响因素对小兴安岭地区环境研究、寒区工程建设以及多年冻土的保护有重要意义.因此该文以乌伊岭区活动层厚度作为研究对象，结合野外实测植被类型、土壤温湿度和高程数据，运用多元线性回归和分层回归的方式，分析了不同因子对其的影响程度.结果表明：在小叶章作为标准变量的情况下，区域内部不同植被类型对活动层厚度影响显著性差异较大，其中存在显著相关性(P<0.05)的是杜香(P=0.01)和笃斯越桔(P=0.012),影响程度杜香大于笃斯越桔；高程与冻土活动层厚度呈显著正相关(P<0.001);在植被类型作为控制变量的情况下，土壤湿度与冻土活动层厚度呈显著正相关(P<0.05).

不同气象条件对青藏高原土壤含水量与土壤温度具有重要影响，采用土壤水热耦合模型模拟青藏高原季节冻土区土壤水分、温度的变化特征是反映冻融作用下土壤水循环过程的重要手段。研究针对青藏高原不同气象条件下典型季节冻土区土壤温湿度特征差异性的关键问题，采用土壤水热耦合模型SHAW及三种土壤水分特征曲线模型对玛曲、那曲、狮泉河地区2017—2018年土壤温湿度变化特征进行模拟，分析不同气象条件下土壤温湿度模拟效果及变化特征，研究不同土壤水分特征曲线模型对模拟效果的影响。结果表明：SHAW模型能较好地模拟不同气象条件下土壤温湿度随时间的变化特征和垂向分布特征，土壤温度模拟效果好于土壤湿度，土壤温度的平均NSE、R2、RMSE分别为0.88、0.96和2.2℃，土壤湿度的平均NSE、R2、RMSE分别为0.60、0.72和0.03 m3·m-3；从不同气象条件来看，干旱区的土壤温度模拟效果显著优于湿润区，而湿润区的土壤水分模拟效果显著优于干旱区；从不同深度来看，土壤温度模拟效果随深度增加逐渐降低，而在半湿润区中下层土...

根据2018—2020年青海湖流域高寒草甸野外定点监测的温度、降水、土壤水热数据，分析了高寒草甸生态系统土壤冻融特征以及不同冻融阶段土壤温度、水分的日变化和季节动态过程。结果表明：(1)基于土壤温度变化特征分析，可将冻融循环过程划分为始冻期、完全冻结期、解冻期和完全融化期。各阶段持续的天数长短依次为：完全融化期>完全冻结期>解冻期>始冻期。从表层到深层土壤，完全融化天数持续增大，完全冻结天数趋于减小，0～180 cm土层完全融化期持续天数超过半年以上。(2)冻土表现出单向冻结、双向融化的规律，土壤融化速率(5.45 cm/d)快于土壤冻结速率(2 cm/d)。整个冻融过程，不同深度土壤水分的变化比温度的变化更复杂。(3)随着冻融循环过程，土壤温湿度呈现出周期性的季节变动特征。土壤温湿度日变化具有一致性，表层日较差大，随着深度的增加，日较差变小并趋于稳定。土壤剖面的结构特征对土壤水分异质性分布具有较强的解释性。

鉴于青藏高原冻土区土壤水热动态变化过程对高寒区气候变化、植被演替及退化等方面的研究意义重大。基于2019年9月10日～2020年8月10日那曲流域4个监测站点分层土壤温度和湿度数据,探讨了冻融过程中土壤水热的变化规律及土壤水分和温度间的互作效应。结果表明,那曲流域季节冻土区在冻结过程期、完全冻结期、融化过程期、完全融化期土壤含水率呈现降低—稳定—升高—波动的变化趋势。冻结过程中,土壤水在温度梯度的作用下开始向冻结锋面运移并补充冻结锋面以下的土壤水分,各层土壤含水率均有所下降;融化过程中季节冻土呈现双向消融特征,各层土壤含水率上升,小唐古拉山、措玛乡、那曲大桥、香茂乡分别在20、35、10、50cm土壤水分高值区。土壤在冻结过程中处于放热状态,表层土壤温度较深层小,而融化过程处于吸热状态,表层土壤温度较深层大。随着土层深度增加,气温对土壤温度的影响越来越小,表层土壤温度变化速率均较深层大。5、10、20、35、50cm土层土壤温度与土壤含水率呈正相关关系,确定性系数R2分别为0.596、0.500、0.499、0.304、0.414。研究结果为及时明晰青藏高原土壤水热动态变化状况提供了一...

利用长江源区典型流域观测数据,对冻土温度和湿度进行分析,结果表明土壤温湿度随埋深表现出不同的变化特征。浅层土温对气温响应快,时间上有明显昼夜变化,空间上向下传导有一定的滞后效应,垂向传导速率为3～4h/10cm;深层土温与气温相关性较弱。气温对土壤湿度的影响主要在于土温变化影响冻土冻融过程,在冻融期土壤湿度变化迅速。降水和蒸散发主要影响表层土壤以及下渗过程。分析发现在40～50cm左右有明显分层,上层土壤在暖季由于冻土溶解加上降雨增大水分迅速饱和成为饱和带,饱和湿度为0.4;下层则为非饱和带;而40cm正是当地植被根系的深度。在全球气候变化背景下,气温升高将引起土壤温度升高,冻土溶解期变长,从而引起流域水循环发生变化,对流域植被和生态环境也会产生影响。

研究裸斑对青藏高原多年冻土区高寒草甸生态系统呼吸和甲烷通量的影响,对准确评估多年冻土区小流域和区域尺度碳交换具有重要意义。本文以青藏高原风火山高寒草甸中裸斑和高植被覆盖斑块为研究对象,通过对比不同地形条件下（不同坡向和海拔）二者生态系统呼吸和甲烷通量的差异来研究裸斑对高寒草甸生态系统呼吸和甲烷通量的影响。结果表明:（1）裸斑显著减少了高寒草甸的生态系统呼吸,裸斑和高植被覆盖斑块生长季生态系统呼吸的平均速率分别为2.26和6.17 g CO2 m-2 d-1,这主要是二者微生物量碳和蔗糖酶活性差异造成的;（2）裸斑和高植被覆盖斑块在生长季内均表现为甲烷的汇,二者生长季甲烷吸收的平均速率分别为25.4和6.61μg CH4 m-2 h-1;在坡中和坡顶,裸斑的甲烷吸收速率显著大于高植被覆盖斑块,而在坡底,二者的甲烷吸收速率相近;土壤湿度是调控高寒草甸甲烷吸收空间变异的主要因素。研究结果深化了裸斑对青藏高原多年冻土区高寒草甸碳交换影响的认识,可为小流域以及区域尺...

气候变暖导致高纬度多年冻土退化,引起多年冻土区冻融过程和土壤水热过程发生变化,土壤湿度变化对气候和生态系统产生重要影响。运用ERA-Interim再分析的土壤湿度数据,结合气象数据,采用数理统计方法,分析了1979—2017年东北多年冻土区土壤湿度的年际、季节和空间变化,土壤湿度变化的影响因子及土壤湿度变化所带来的影响。研究表明:年际变化上1979—2017年,东北多年冻土区7 cm和28 cm深度年均土壤湿度呈下降趋势,并且年平均土壤湿度在2008年达到最低;在季节变化上,不同深度土壤湿度在夏秋季节会达到一年中的最大值,7 cm和28 cm深度处土壤湿度呈现两个峰值(4月份、8月份),土壤湿度最大值出现在8月份;在空间变化上,东北多年冻土区中部土壤湿度在1979—2017年变化最大,且为土壤湿度下降明显区。在气候变暖和降水持续减少的背景下,土壤水分可能成为影响东北多年冻土区植被生长的主要因子,使东北多年冻土区植被生态系统发生变化,分析东北多年冻土区土壤湿度的时空变化对进一步理解该区生态系统变化和多年冻土碳反馈效应具有重要意义。

利用青藏高原东北部地区阿柔冻融观测站2013年5月至2014年11月观测资料,对通用陆面过程模式（CLM4.0）和动态陆面过程模式（DLM）青藏高原高寒地区土壤湿度模拟性能进行了评估。结果显示两种模式均能够较好的反映浅层（<40 cm）土壤湿度动态变化,然而显著低估非冻结期土壤湿度;通过土壤有机质含量对土壤湿度模拟敏感性分析发现模式模拟土壤湿度偏干可能与模式中土壤有机质方案不足有关。在此基础上改进DLM模式土壤有机质和冻土液态水渗透方案,实验结果表明新参数化方案显著提高了高寒、高有机质含量地区模式土壤湿度模拟,平均偏差（BIAS）、均方根误差（RMSE）,均方差（MSE）和相关系数（R）分别达到0.032 m3·m-3,0.078 m3·m-3,0.010 m3·m-3和0.866。