土壤季节性冻融现象普遍存在于我国北方寒冷地区，是土壤水分时空分布剧烈变化的关键影响因素。雪水当量对积雪及冻土融化后土壤含水量有明显指示作用，对土壤墒情监测、预估和备春耕生产有指导作用。掌握季节性冻融过程中雪水当量、土壤水分状况和变化规律具有重要意义。利用全球环境变化观测卫星（GCOM-W1），分析并监测黑龙江省大豆、玉米、水稻产区的雪水当量和土壤含水量，空间分辨率为1 km。结果表明：2022年3月中下旬雪水当量高于历史平均，积雪积累丰富；4月初积雪迅速消融，雪水当量迅速减小，黑龙江省西北、东北和南部农区雪水当量在3月下旬和4月上旬高于历史同期，后逐渐与历史持平。2022年3—4月上旬，土壤含水量增高，变化趋势与雪水当量相反；3月下旬西部农区土壤含水率高于历史同期；4月上旬西部和东部大部分农区高于历史同期，4月中旬松嫩平原西部和三江平原中西部农区大风增温，失墒明显，部分农区土壤含水率低于2021年，但与近9a平均比仍持平或偏高。主要粮食产区雪水当量与土壤含水量呈显著负相关，即随着积雪融化，土壤含水量数值迅速增加；三种主要作物中，大豆产区随雪水当量减小，对土壤含水量影响最为显著。

土壤季节性冻融现象普遍存在于我国北方寒冷地区，是土壤水分时空分布剧烈变化的关键影响因素。雪水当量对积雪及冻土融化后土壤含水量有明显指示作用，对土壤墒情监测、预估和备春耕生产有指导作用。掌握季节性冻融过程中雪水当量、土壤水分状况和变化规律具有重要意义。利用全球环境变化观测卫星（GCOM-W1），分析并监测黑龙江省大豆、玉米、水稻产区的雪水当量和土壤含水量，空间分辨率为1 km。结果表明：2022年3月中下旬雪水当量高于历史平均，积雪积累丰富；4月初积雪迅速消融，雪水当量迅速减小，黑龙江省西北、东北和南部农区雪水当量在3月下旬和4月上旬高于历史同期，后逐渐与历史持平。2022年3—4月上旬，土壤含水量增高，变化趋势与雪水当量相反；3月下旬西部农区土壤含水率高于历史同期；4月上旬西部和东部大部分农区高于历史同期，4月中旬松嫩平原西部和三江平原中西部农区大风增温，失墒明显，部分农区土壤含水率低于2021年，但与近9a平均比仍持平或偏高。主要粮食产区雪水当量与土壤含水量呈显著负相关，即随着积雪融化，土壤含水量数值迅速增加；三种主要作物中，大豆产区随雪水当量减小，对土壤含水量影响最为显著。

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针对高寒和干旱极端生态环境水循环变化对国家生态安全的重要性，需要开展水循环关键参量监测设备与技术研究。本文重点围绕水循环关键参量野外原位/移动/非接触式、自动、稳定监测等技术难点，开展了一系列监测生态系统水-土-气-冰-雪的关键参量的新技术设备研究。通过构建基于物联网的天地一体化生态系统监测体系，打破行业技术壁垒，促进工程技术、地质学、计算机科学等不同领域的跨学科合作，共同开展极端生态环境水循环关键参量监测技术研究与创新，并将实现对重要生态功能区的大范围、全天候、立体化监测，对推进我国生态文明建设具有重要支撑作用，促进并实现我国生态监测技术的综合应用和发展。

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基于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的模式模拟数据和欧洲宇航局GlobSnow卫星遥感雪水当量（Snow Water Equivalent, SWE）资料，评估了CMIP6耦合模式对1981～2014年欧亚大陆冬季SWE的模拟能力，并应用多模式集合平均结果预估了21世纪欧亚大陆SWE的变化情况。结果表明，CMIP6耦合模式对冬季欧亚大陆中高纬度SWE空间分布具有较好的再现能力，能模拟出欧亚大陆中高纬度SWE的主要分布特征；耦合模式对SWE变化趋势及经验正交函数主要模态特征的模拟能力存在较大差异，但多模式集合能提高模式对SWE变化趋势和主要时空变化特征的模拟能力；此外，多模式集合结果对欧亚大陆冬季SWE与降水、气温的关系也有较好的再现能力。预估结果表明，21世纪欧亚大陆东北大部分地区的SWE均要高于基准期（1995～2014年），而90°E以西的欧洲大陆SWE基本上呈现减少的特征；21世纪早期，4种不同排放情景下积雪变化的差异不大，但21世纪后期积雪变化的幅度差异较大，而且排放越高积雪变化的幅度越大，模式不确定性也越大；进一步的分析表明，欧亚大陆冬季未来积雪变化特征的空间分布与全球变...

基于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的模式模拟数据和欧洲宇航局GlobSnow卫星遥感雪水当量（Snow Water Equivalent, SWE）资料，评估了CMIP6耦合模式对1981～2014年欧亚大陆冬季SWE的模拟能力，并应用多模式集合平均结果预估了21世纪欧亚大陆SWE的变化情况。结果表明，CMIP6耦合模式对冬季欧亚大陆中高纬度SWE空间分布具有较好的再现能力，能模拟出欧亚大陆中高纬度SWE的主要分布特征；耦合模式对SWE变化趋势及经验正交函数主要模态特征的模拟能力存在较大差异，但多模式集合能提高模式对SWE变化趋势和主要时空变化特征的模拟能力；此外，多模式集合结果对欧亚大陆冬季SWE与降水、气温的关系也有较好的再现能力。预估结果表明，21世纪欧亚大陆东北大部分地区的SWE均要高于基准期（1995～2014年），而90°E以西的欧洲大陆SWE基本上呈现减少的特征；21世纪早期，4种不同排放情景下积雪变化的差异不大，但21世纪后期积雪变化的幅度差异较大，而且排放越高积雪变化的幅度越大，模式不确定性也越大；进一步的分析表明，欧亚大陆冬季未来积雪变化特征的空间分布与全球变...

基于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的模式模拟数据和欧洲宇航局GlobSnow卫星遥感雪水当量（Snow Water Equivalent, SWE）资料，评估了CMIP6耦合模式对1981～2014年欧亚大陆冬季SWE的模拟能力，并应用多模式集合平均结果预估了21世纪欧亚大陆SWE的变化情况。结果表明，CMIP6耦合模式对冬季欧亚大陆中高纬度SWE空间分布具有较好的再现能力，能模拟出欧亚大陆中高纬度SWE的主要分布特征；耦合模式对SWE变化趋势及经验正交函数主要模态特征的模拟能力存在较大差异，但多模式集合能提高模式对SWE变化趋势和主要时空变化特征的模拟能力；此外，多模式集合结果对欧亚大陆冬季SWE与降水、气温的关系也有较好的再现能力。预估结果表明，21世纪欧亚大陆东北大部分地区的SWE均要高于基准期（1995～2014年），而90°E以西的欧洲大陆SWE基本上呈现减少的特征；21世纪早期，4种不同排放情景下积雪变化的差异不大，但21世纪后期积雪变化的幅度差异较大，而且排放越高积雪变化的幅度越大，模式不确定性也越大；进一步的分析表明，欧亚大陆冬季未来积雪变化特征的空间分布与全球变...