为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。

为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。

为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。

为保证中方建筑设计企业在涉俄建筑的工程设计上有足够的可靠性，本文详细研究了俄罗斯荷载规范中屋面雪荷载的计算方法，并与我国规范进行了对比。得出以下结论：中方设计人员在涉俄工程中组合雪荷载设计值时，可以乘以1.2的增大系数，以保证在俄建筑工程设计的可靠性。对于无积雪资料的多雪偏远地区，积雪密度建议按300kg/m3取值。本研究可为其他涉俄工程的设计施工提供借鉴。

为保证中方建筑设计企业在涉俄建筑的工程设计上有足够的可靠性，本文详细研究了俄罗斯荷载规范中屋面雪荷载的计算方法，并与我国规范进行了对比。得出以下结论：中方设计人员在涉俄工程中组合雪荷载设计值时，可以乘以1.2的增大系数，以保证在俄建筑工程设计的可靠性。对于无积雪资料的多雪偏远地区，积雪密度建议按300kg/m3取值。本研究可为其他涉俄工程的设计施工提供借鉴。

为保证中方建筑设计企业在涉俄建筑的工程设计上有足够的可靠性，本文详细研究了俄罗斯荷载规范中屋面雪荷载的计算方法，并与我国规范进行了对比。得出以下结论：中方设计人员在涉俄工程中组合雪荷载设计值时，可以乘以1.2的增大系数，以保证在俄建筑工程设计的可靠性。对于无积雪资料的多雪偏远地区，积雪密度建议按300kg/m3取值。本研究可为其他涉俄工程的设计施工提供借鉴。

积雪密度是表征积雪特性的一个重要参量，也是将积雪深度转换成雪水当量的重要指标，在山区雪水资源估算、融雪洪水等水资源管理、自然灾害预报以及气候研究等方面具有重要作用。以1960–2020年青藏高原132个逐日国家气象站资料、中国区域地面气象要素驱动数据集、卫星融合雪深数据集为主要数据源，分不同地表类型比较几种机器学习模型在积雪密度模拟中的性能，选取最优模型，综合地面、卫星和再分析资料，制作了青藏高原逐月积雪密度数据集。与132个青藏高原国家气象观测站的逐月多年平均积雪密度数据进行精度检验发现，逐月多年平均积雪密度的平均均方根误差为0.019 g/cm3，平均相对误差为11.88%，表明数据集具有较高精度。本数据集将为青藏高原水资源评估、水文过程模拟等提供数据支撑。

积雪密度是表征积雪特性的一个重要参量，也是将积雪深度转换成雪水当量的重要指标，在山区雪水资源估算、融雪洪水等水资源管理、自然灾害预报以及气候研究等方面具有重要作用。以1960–2020年青藏高原132个逐日国家气象站资料、中国区域地面气象要素驱动数据集、卫星融合雪深数据集为主要数据源，分不同地表类型比较几种机器学习模型在积雪密度模拟中的性能，选取最优模型，综合地面、卫星和再分析资料，制作了青藏高原逐月积雪密度数据集。与132个青藏高原国家气象观测站的逐月多年平均积雪密度数据进行精度检验发现，逐月多年平均积雪密度的平均均方根误差为0.019 g/cm3，平均相对误差为11.88%，表明数据集具有较高精度。本数据集将为青藏高原水资源评估、水文过程模拟等提供数据支撑。

积雪密度是表征积雪特性的一个重要参量，也是将积雪深度转换成雪水当量的重要指标，在山区雪水资源估算、融雪洪水等水资源管理、自然灾害预报以及气候研究等方面具有重要作用。以1960–2020年青藏高原132个逐日国家气象站资料、中国区域地面气象要素驱动数据集、卫星融合雪深数据集为主要数据源，分不同地表类型比较几种机器学习模型在积雪密度模拟中的性能，选取最优模型，综合地面、卫星和再分析资料，制作了青藏高原逐月积雪密度数据集。与132个青藏高原国家气象观测站的逐月多年平均积雪密度数据进行精度检验发现，逐月多年平均积雪密度的平均均方根误差为0.019 g/cm3，平均相对误差为11.88%，表明数据集具有较高精度。本数据集将为青藏高原水资源评估、水文过程模拟等提供数据支撑。

积雪作为冰冻圈的重要组成部分，对气候变化、水资源管理、人类活动等具有重要意义。基于国家科技基础资源调查专项“中国积雪特性及分布调查”项目生产的长时间序列逐日积雪产品和地面观测数据，统计分析各积雪要素时空分布及变化特征，设计积雪物候、积雪深度/雪水当量、积雪反照率、积雪密度的分级方案与符号标识，编制积雪要素系列专题图件1244幅，形成中国积雪特性时空分布电子地图集（China’s snow characteristics spatiotemporal distribution electronic atlas,CSEA），为认识和掌握中国积雪特性的空间分布差异和时间变化特征提供数据支撑。