利用观测资料结合遥感数据，基于半阶导数法估算青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩两个观测点2010—2012年的地表土壤热通量，并与“观测值”（利用10 cm土壤热通量和5 cm土壤温度观测数据计算得到的地表土壤热通量）及已有的3种遥感估算方法（GLEAM、PM-RS和组合法）进行对比分析。结果表明：1)半阶导数法估算的地表土壤热通量（G0）与观测G0具有较好的一致性，估算精度高；2)与已有的GLEAM、PM-RS和组合法相比，半阶导数法表现更好，估算的两个站点G0的相关系数（R）分别为0.85和0.81，偏差（Bias）分别为-0.70和0.08 W/m2，均方根误差（RMSE）分别为5.78和8.79 W/m2，平均绝对误差（MAE）分别为4.22和6.81 W/m2。相较于其他方法，半阶导数法的优势在于物理机制明确，参数设置简洁，仅需单层地表温度值和土壤热属性数据作为模型输入。
利用观测资料结合遥感数据，基于半阶导数法估算青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩两个观测点2010—2012年的地表土壤热通量，并与“观测值”（利用10 cm土壤热通量和5 cm土壤温度观测数据计算得到的地表土壤热通量）及已有的3种遥感估算方法（GLEAM、PM-RS和组合法）进行对比分析。结果表明：1)半阶导数法估算的地表土壤热通量（G0）与观测G0具有较好的一致性，估算精度高；2)与已有的GLEAM、PM-RS和组合法相比，半阶导数法表现更好，估算的两个站点G0的相关系数（R）分别为0.85和0.81，偏差（Bias）分别为-0.70和0.08 W/m2，均方根误差（RMSE）分别为5.78和8.79 W/m2，平均绝对误差（MAE）分别为4.22和6.81 W/m2。相较于其他方法，半阶导数法的优势在于物理机制明确，参数设置简洁，仅需单层地表温度值和土壤热属性数据作为模型输入。
利用观测资料结合遥感数据，基于半阶导数法估算青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩两个观测点2010—2012年的地表土壤热通量，并与“观测值”（利用10 cm土壤热通量和5 cm土壤温度观测数据计算得到的地表土壤热通量）及已有的3种遥感估算方法（GLEAM、PM-RS和组合法）进行对比分析。结果表明：1)半阶导数法估算的地表土壤热通量（G0）与观测G0具有较好的一致性，估算精度高；2)与已有的GLEAM、PM-RS和组合法相比，半阶导数法表现更好，估算的两个站点G0的相关系数（R）分别为0.85和0.81，偏差（Bias）分别为-0.70和0.08 W/m2，均方根误差（RMSE）分别为5.78和8.79 W/m2，平均绝对误差（MAE）分别为4.22和6.81 W/m2。相较于其他方法，半阶导数法的优势在于物理机制明确，参数设置简洁，仅需单层地表温度值和土壤热属性数据作为模型输入。
利用观测资料结合遥感数据，基于半阶导数法估算青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩两个观测点2010—2012年的地表土壤热通量，并与“观测值”（利用10 cm土壤热通量和5 cm土壤温度观测数据计算得到的地表土壤热通量）及已有的3种遥感估算方法（GLEAM、PM-RS和组合法）进行对比分析。结果表明：1)半阶导数法估算的地表土壤热通量（G0）与观测G0具有较好的一致性，估算精度高；2)与已有的GLEAM、PM-RS和组合法相比，半阶导数法表现更好，估算的两个站点G0的相关系数（R）分别为0.85和0.81，偏差（Bias）分别为-0.70和0.08 W/m2，均方根误差（RMSE）分别为5.78和8.79 W/m2，平均绝对误差（MAE）分别为4.22和6.81 W/m2。相较于其他方法，半阶导数法的优势在于物理机制明确，参数设置简洁，仅需单层地表温度值和土壤热属性数据作为模型输入。
利用观测资料结合遥感数据，基于半阶导数法估算青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩两个观测点2010—2012年的地表土壤热通量，并与“观测值”（利用10 cm土壤热通量和5 cm土壤温度观测数据计算得到的地表土壤热通量）及已有的3种遥感估算方法（GLEAM、PM-RS和组合法）进行对比分析。结果表明：1)半阶导数法估算的地表土壤热通量（G0）与观测G0具有较好的一致性，估算精度高；2)与已有的GLEAM、PM-RS和组合法相比，半阶导数法表现更好，估算的两个站点G0的相关系数（R）分别为0.85和0.81，偏差（Bias）分别为-0.70和0.08 W/m2，均方根误差（RMSE）分别为5.78和8.79 W/m2，平均绝对误差（MAE）分别为4.22和6.81 W/m2。相较于其他方法，半阶导数法的优势在于物理机制明确，参数设置简洁，仅需单层地表温度值和土壤热属性数据作为模型输入。
为深入了解松嫩平原北部季节冻土冻融过程及热量传递规律，同时为东北寒区工程及寒区农业的土体环境的高效利用提供科学依据。基于松嫩平原北部季节冻土原位监测，开展季节冻土温度变化特性及分层热通量变化规律研究。结果表明：深度小于50 cm土体温度日变化明显，土体温度季节差异随着土体深度增大而减小。2017年3月3日达到最大冻深(164 cm),4月22日为最终融化日期，最终融化深度为130 cm。不同深度土体温度对地表温度响应呈滞后效应，随着土体深度的增加，滞后时间延长；季节冻土在冻融期内浅层土体受到净辐射的影响，热量交换极其频繁；随着土层深度的增加，净辐射的作用减小，热量在土体中传递的损耗增加，热量交换程度减弱，在冻结期，土体损失的热量大于吸收的热量。在整个冻融期内保持负值，冻深线以下土体中的热量持续向上传输，表明160 cm深度以下土体持续对冻土层传递热量。
为深入了解松嫩平原北部季节冻土冻融过程及热量传递规律，同时为东北寒区工程及寒区农业的土体环境的高效利用提供科学依据。基于松嫩平原北部季节冻土原位监测，开展季节冻土温度变化特性及分层热通量变化规律研究。结果表明：深度小于50 cm土体温度日变化明显，土体温度季节差异随着土体深度增大而减小。2017年3月3日达到最大冻深(164 cm),4月22日为最终融化日期，最终融化深度为130 cm。不同深度土体温度对地表温度响应呈滞后效应，随着土体深度的增加，滞后时间延长；季节冻土在冻融期内浅层土体受到净辐射的影响，热量交换极其频繁；随着土层深度的增加，净辐射的作用减小，热量在土体中传递的损耗增加，热量交换程度减弱，在冻结期，土体损失的热量大于吸收的热量。在整个冻融期内保持负值，冻深线以下土体中的热量持续向上传输，表明160 cm深度以下土体持续对冻土层传递热量。
为深入了解松嫩平原北部季节冻土冻融过程及热量传递规律，同时为东北寒区工程及寒区农业的土体环境的高效利用提供科学依据。基于松嫩平原北部季节冻土原位监测，开展季节冻土温度变化特性及分层热通量变化规律研究。结果表明：深度小于50 cm土体温度日变化明显，土体温度季节差异随着土体深度增大而减小。2017年3月3日达到最大冻深(164 cm),4月22日为最终融化日期，最终融化深度为130 cm。不同深度土体温度对地表温度响应呈滞后效应，随着土体深度的增加，滞后时间延长；季节冻土在冻融期内浅层土体受到净辐射的影响，热量交换极其频繁；随着土层深度的增加，净辐射的作用减小，热量在土体中传递的损耗增加，热量交换程度减弱，在冻结期，土体损失的热量大于吸收的热量。在整个冻融期内保持负值，冻深线以下土体中的热量持续向上传输，表明160 cm深度以下土体持续对冻土层传递热量。
基于主动冷却路基原理，提出能主动调控热量的寒区路基结构形式——含水调控层路基，即在寒区路基中埋置一定厚度的含水调控层，根据不同季节，通过调控层水、冰相变来调节外界能量输入，达到保护路基下冻土的目的。为分析含水调控层路基冷却效果，以五道梁地区普通路基为对象，考虑未来50 a气温上升2.6℃气候环境，研究分析了含水调控层路基的冷却效果，并确定了含水调控层路基调控水层的合理厚度。结果表明：在五道梁气候环境下，同普通路基相比，路基中设置含水调控层，可有效地调节外界热量或冷量的输入，具有明显保护冻土的作用；通过含水调控层水层厚度为0.4、0.6、0.8、0.9、1.0 m的对比分析，同普通路基相比，各水层厚度路基中冻土上限分别上升了1.46、2.66、3.56、3.86、4.16 m;当水层厚度为0.8 m时，路基中融化盘消失时间与水层厚度为0.9 m和1.0 m时相同，均为第45年。因此，在设置的五道梁气候环境下，调控含水层水层合理厚度应为0.8 m。
基于主动冷却路基原理，提出能主动调控热量的寒区路基结构形式——含水调控层路基，即在寒区路基中埋置一定厚度的含水调控层，根据不同季节，通过调控层水、冰相变来调节外界能量输入，达到保护路基下冻土的目的。为分析含水调控层路基冷却效果，以五道梁地区普通路基为对象，考虑未来50 a气温上升2.6℃气候环境，研究分析了含水调控层路基的冷却效果，并确定了含水调控层路基调控水层的合理厚度。结果表明：在五道梁气候环境下，同普通路基相比，路基中设置含水调控层，可有效地调节外界热量或冷量的输入，具有明显保护冻土的作用；通过含水调控层水层厚度为0.4、0.6、0.8、0.9、1.0 m的对比分析，同普通路基相比，各水层厚度路基中冻土上限分别上升了1.46、2.66、3.56、3.86、4.16 m;当水层厚度为0.8 m时，路基中融化盘消失时间与水层厚度为0.9 m和1.0 m时相同，均为第45年。因此，在设置的五道梁气候环境下，调控含水层水层合理厚度应为0.8 m。
