利用2018—2023年贵州高原北侧冬季降雪滴谱数据，采用统计方法对比分析雨滴谱和雪滴谱的粒子数目、粒子直径和下落速度的分布特征，研究降雪量、积雪深度与粒子相态、粒子数目、粒子尺度的变化趋势一致性，检验粒子体积反演降雪量、积雪深度算法的适用性。结果表明：（1）雪滴谱直径谱宽分布在5～15 mm之间，平均直径谱宽>8 mm,属于宽谱降水类型；雨滴谱直径谱宽分布在1～5 mm之间，平均直径谱宽小于3 mm,属于窄谱降水类型。（2）大多数雪粒子分布在速度谱宽<5 m·s-1以下的区域内，这是由雪粒子形状偏平、密度较小、尺度较大而导致。（3）降雪量反演结果与实测结果的一致性和相关性均优于积雪深度反演，这与环境温度作用下的降水相态转化、积雪融化速率有关。（4）把粒子数占比、粒子速度谱宽作为冬季降雪天气类型识别具有很好的指示作用，降雪粒子下落至地面的起止时间和粒子数目可以直观反映整个降雪天气过程的演变特征。
利用2018—2023年贵州高原北侧冬季降雪滴谱数据，采用统计方法对比分析雨滴谱和雪滴谱的粒子数目、粒子直径和下落速度的分布特征，研究降雪量、积雪深度与粒子相态、粒子数目、粒子尺度的变化趋势一致性，检验粒子体积反演降雪量、积雪深度算法的适用性。结果表明：（1）雪滴谱直径谱宽分布在5～15 mm之间，平均直径谱宽>8 mm,属于宽谱降水类型；雨滴谱直径谱宽分布在1～5 mm之间，平均直径谱宽小于3 mm,属于窄谱降水类型。（2）大多数雪粒子分布在速度谱宽<5 m·s-1以下的区域内，这是由雪粒子形状偏平、密度较小、尺度较大而导致。（3）降雪量反演结果与实测结果的一致性和相关性均优于积雪深度反演，这与环境温度作用下的降水相态转化、积雪融化速率有关。（4）把粒子数占比、粒子速度谱宽作为冬季降雪天气类型识别具有很好的指示作用，降雪粒子下落至地面的起止时间和粒子数目可以直观反映整个降雪天气过程的演变特征。
降雪量和积雪深度的关系是降雪预报及水文气候模拟中的重要参数。本文利用吉林省50个站点1961—2021年的降水量、积雪深度、气温、风速和天气现象等气象观测资料，分析了降雪量和新增积雪深度的关系及主要气候影响因子。结果表明，在中等及以上强度的降雪过程中，吉林省新增积雪深度（D）与降雪量（S）的比值（深量比，Rds）平均为0.96 cm·mm-1；该比值存在空间差异，呈西部小东部大的分布特征，且存在明显的月际、年际和年代际变化特征，其中月际变化呈现不对称的抛物线型，12月和1月为大值时段；近60年来Rds呈减小趋势，变化速率为-0.01 cm·mm-1·（10a）-1；降雪日Rds与气温呈明显反相关关系，其中在-12～0℃的温度区间，Rds随气温上升呈明显减小趋势。气候变暖、降水量增加和风速的减小是降雪过程中降雪量与新增雪深关系年代际变化的直接原因。揭示降雪量和新增雪深的关系对于认识东北亚中高纬度降雪积雪特征及其成因具有重要意义。
降雪量和积雪深度的关系是降雪预报及水文气候模拟中的重要参数。本文利用吉林省50个站点1961—2021年的降水量、积雪深度、气温、风速和天气现象等气象观测资料，分析了降雪量和新增积雪深度的关系及主要气候影响因子。结果表明，在中等及以上强度的降雪过程中，吉林省新增积雪深度（D）与降雪量（S）的比值（深量比，Rds）平均为0.96 cm·mm-1；该比值存在空间差异，呈西部小东部大的分布特征，且存在明显的月际、年际和年代际变化特征，其中月际变化呈现不对称的抛物线型，12月和1月为大值时段；近60年来Rds呈减小趋势，变化速率为-0.01 cm·mm-1·（10a）-1；降雪日Rds与气温呈明显反相关关系，其中在-12～0℃的温度区间，Rds随气温上升呈明显减小趋势。气候变暖、降水量增加和风速的减小是降雪过程中降雪量与新增雪深关系年代际变化的直接原因。揭示降雪量和新增雪深的关系对于认识东北亚中高纬度降雪积雪特征及其成因具有重要意义。
利用1961-2019年三江源地区19个气象台站逐日气温、降水量等气象观测数据，分析了三江源地区降雪量、降雪日数和雪雨比的时空演变特征及其对径流量的影响。结果表明：（1）1961-2019年三江源地区平均降雪量为146.5 mm，降雪量以14.8 mm·（10a）-1的速率在减少，1985-1999年为降雪量偏多期，2000年以来为降雪量偏少期；（2）三江源地区年平均雪雨比以4.0%·（10a）-1的速率在减少，长江源区西部及黄河源区西部是雪雨比减少最为明显的区域，其余地区减少速率相对缓慢；（3）三江源地区年平均降雪日数为91天，曲麻莱、五道梁、沱沱河一带以及黄河源区中西部是降雪日数的大值区，降雪日数以14 d·（10a）-1的速率在减少，黄河源区西部是降雪日数减少最为明显的区域；（4）三江源地区各月降雪量及降雪日数均呈双峰型分布，降雪量和降雪日数最多出现在5月，小雪易出现在3月或4月，中雪和大雪以上量级在秋末、春季出现的概率最高；（5）随着海拔的抬升，降雪量和降雪日数增加，随经度的增加而减少；冷季降雪量多的年份，径流量也随之增大，且径流量相...
利用1961-2019年三江源地区19个气象台站逐日气温、降水量等气象观测数据，分析了三江源地区降雪量、降雪日数和雪雨比的时空演变特征及其对径流量的影响。结果表明：（1）1961-2019年三江源地区平均降雪量为146.5 mm，降雪量以14.8 mm·（10a）-1的速率在减少，1985-1999年为降雪量偏多期，2000年以来为降雪量偏少期；（2）三江源地区年平均雪雨比以4.0%·（10a）-1的速率在减少，长江源区西部及黄河源区西部是雪雨比减少最为明显的区域，其余地区减少速率相对缓慢；（3）三江源地区年平均降雪日数为91天，曲麻莱、五道梁、沱沱河一带以及黄河源区中西部是降雪日数的大值区，降雪日数以14 d·（10a）-1的速率在减少，黄河源区西部是降雪日数减少最为明显的区域；（4）三江源地区各月降雪量及降雪日数均呈双峰型分布，降雪量和降雪日数最多出现在5月，小雪易出现在3月或4月，中雪和大雪以上量级在秋末、春季出现的概率最高；（5）随着海拔的抬升，降雪量和降雪日数增加，随经度的增加而减少；冷季降雪量多的年份，径流量也随之增大，且径流量相...