针对金沙江上游气象观测站点稀疏以及高寒山区复杂水文过程导致的径流模拟难题，提出一种基于融合ERA5-Land再分析数据与实测降水数据的VIC模型驱动方案。基于模型模拟结果，对比分析遥感监测以及模型输出的积雪覆盖率，并讨论了流域融雪径流变化特征以及气温对融雪径流的影响。结果表明：仅采用站点插值数据构建的VIC模型很难反映流域真实的径流状况，而采用融合降水资料将小时径流模拟的确定性系数在率定期和验证期分别提高至0.80和0.74，相对误差显著降低至20%以内。模型输出积雪覆盖与遥感数据监测的积雪覆盖呈现良好的一致性，流域融雪径流年际变化稳定，年内差异较大，呈现双峰特征，春季融雪径流与气温有较大的相关性。该结果可为高寒区径流模拟及洪旱灾害监测与预报提供参考。
针对金沙江上游气象观测站点稀疏以及高寒山区复杂水文过程导致的径流模拟难题，提出一种基于融合ERA5-Land再分析数据与实测降水数据的VIC模型驱动方案。基于模型模拟结果，对比分析遥感监测以及模型输出的积雪覆盖率，并讨论了流域融雪径流变化特征以及气温对融雪径流的影响。结果表明：仅采用站点插值数据构建的VIC模型很难反映流域真实的径流状况，而采用融合降水资料将小时径流模拟的确定性系数在率定期和验证期分别提高至0.80和0.74，相对误差显著降低至20%以内。模型输出积雪覆盖与遥感数据监测的积雪覆盖呈现良好的一致性，流域融雪径流年际变化稳定，年内差异较大，呈现双峰特征，春季融雪径流与气温有较大的相关性。该结果可为高寒区径流模拟及洪旱灾害监测与预报提供参考。
针对金沙江上游气象观测站点稀疏以及高寒山区复杂水文过程导致的径流模拟难题，提出一种基于融合ERA5-Land再分析数据与实测降水数据的VIC模型驱动方案。基于模型模拟结果，对比分析遥感监测以及模型输出的积雪覆盖率，并讨论了流域融雪径流变化特征以及气温对融雪径流的影响。结果表明：仅采用站点插值数据构建的VIC模型很难反映流域真实的径流状况，而采用融合降水资料将小时径流模拟的确定性系数在率定期和验证期分别提高至0.80和0.74，相对误差显著降低至20%以内。模型输出积雪覆盖与遥感数据监测的积雪覆盖呈现良好的一致性，流域融雪径流年际变化稳定，年内差异较大，呈现双峰特征，春季融雪径流与气温有较大的相关性。该结果可为高寒区径流模拟及洪旱灾害监测与预报提供参考。
针对金沙江上游气象观测站点稀疏以及高寒山区复杂水文过程导致的径流模拟难题，提出一种基于融合ERA5-Land再分析数据与实测降水数据的VIC模型驱动方案。基于模型模拟结果，对比分析遥感监测以及模型输出的积雪覆盖率，并讨论了流域融雪径流变化特征以及气温对融雪径流的影响。结果表明：仅采用站点插值数据构建的VIC模型很难反映流域真实的径流状况，而采用融合降水资料将小时径流模拟的确定性系数在率定期和验证期分别提高至0.80和0.74，相对误差显著降低至20%以内。模型输出积雪覆盖与遥感数据监测的积雪覆盖呈现良好的一致性，流域融雪径流年际变化稳定，年内差异较大，呈现双峰特征，春季融雪径流与气温有较大的相关性。该结果可为高寒区径流模拟及洪旱灾害监测与预报提供参考。
针对金沙江上游气象观测站点稀疏以及高寒山区复杂水文过程导致的径流模拟难题，提出一种基于融合ERA5-Land再分析数据与实测降水数据的VIC模型驱动方案。基于模型模拟结果，对比分析遥感监测以及模型输出的积雪覆盖率，并讨论了流域融雪径流变化特征以及气温对融雪径流的影响。结果表明：仅采用站点插值数据构建的VIC模型很难反映流域真实的径流状况，而采用融合降水资料将小时径流模拟的确定性系数在率定期和验证期分别提高至0.80和0.74，相对误差显著降低至20%以内。模型输出积雪覆盖与遥感数据监测的积雪覆盖呈现良好的一致性，流域融雪径流年际变化稳定，年内差异较大，呈现双峰特征，春季融雪径流与气温有较大的相关性。该结果可为高寒区径流模拟及洪旱灾害监测与预报提供参考。
针对金沙江上游气象观测站点稀疏以及高寒山区复杂水文过程导致的径流模拟难题，提出一种基于融合ERA5-Land再分析数据与实测降水数据的VIC模型驱动方案。基于模型模拟结果，对比分析遥感监测以及模型输出的积雪覆盖率，并讨论了流域融雪径流变化特征以及气温对融雪径流的影响。结果表明：仅采用站点插值数据构建的VIC模型很难反映流域真实的径流状况，而采用融合降水资料将小时径流模拟的确定性系数在率定期和验证期分别提高至0.80和0.74，相对误差显著降低至20%以内。模型输出积雪覆盖与遥感数据监测的积雪覆盖呈现良好的一致性，流域融雪径流年际变化稳定，年内差异较大，呈现双峰特征，春季融雪径流与气温有较大的相关性。该结果可为高寒区径流模拟及洪旱灾害监测与预报提供参考。
近地表土壤冻融过程影响土壤和大气之间的水分与能量交换，研究其动态变化对揭示多年冻土退化过程具有重要意义。受限于高海拔地区地表观测数据的获取，过去多关注多年冻土区土壤冻融水热运移特征，缺乏对土壤冻融长期变化趋势及其时空变化特征的研究。青海三江源地区是青藏高原多年冻土分布区，是全球气候变化的敏感区和关键带。本文基于野外观测数据评估ERA5-Land地温数据的精度，分析1980—2021年三江源地区近地表土壤冻融时空变化特征。结果表明：（1） ERA5-Land表层土壤温度数据与国家气象局23个站点观测数据的相关系数均值为0.94，均方根误差均值为4.49℃；与6个活动层站点观测数据的相关系数均值为0.96，均方根误差均值为2.57℃，能够满足三江源地区土壤冻融时空变化研究要求。（2）三江源地区地表土壤温度年均值、春季、夏季、秋季和冬季空间分布均表现为东部高、西部低；近地表土壤温度夏季增幅最大，秋季增幅最小，春季、夏季增幅整体高于秋季、冬季。（3） 1980—2021年三江源地区冻结天数和冻结持续时间呈现显著减少趋势，减小幅度分别为4.99 d/10a和6.77 d/10a；冻结起始时间推迟...
近地表土壤冻融过程影响土壤和大气之间的水分与能量交换，研究其动态变化对揭示多年冻土退化过程具有重要意义。受限于高海拔地区地表观测数据的获取，过去多关注多年冻土区土壤冻融水热运移特征，缺乏对土壤冻融长期变化趋势及其时空变化特征的研究。青海三江源地区是青藏高原多年冻土分布区，是全球气候变化的敏感区和关键带。本文基于野外观测数据评估ERA5-Land地温数据的精度，分析1980—2021年三江源地区近地表土壤冻融时空变化特征。结果表明：（1） ERA5-Land表层土壤温度数据与国家气象局23个站点观测数据的相关系数均值为0.94，均方根误差均值为4.49℃；与6个活动层站点观测数据的相关系数均值为0.96，均方根误差均值为2.57℃，能够满足三江源地区土壤冻融时空变化研究要求。（2）三江源地区地表土壤温度年均值、春季、夏季、秋季和冬季空间分布均表现为东部高、西部低；近地表土壤温度夏季增幅最大，秋季增幅最小，春季、夏季增幅整体高于秋季、冬季。（3） 1980—2021年三江源地区冻结天数和冻结持续时间呈现显著减少趋势，减小幅度分别为4.99 d/10a和6.77 d/10a；冻结起始时间推迟...
近地表土壤冻融过程影响土壤和大气之间的水分与能量交换，研究其动态变化对揭示多年冻土退化过程具有重要意义。受限于高海拔地区地表观测数据的获取，过去多关注多年冻土区土壤冻融水热运移特征，缺乏对土壤冻融长期变化趋势及其时空变化特征的研究。青海三江源地区是青藏高原多年冻土分布区，是全球气候变化的敏感区和关键带。本文基于野外观测数据评估ERA5-Land地温数据的精度，分析1980—2021年三江源地区近地表土壤冻融时空变化特征。结果表明：（1） ERA5-Land表层土壤温度数据与国家气象局23个站点观测数据的相关系数均值为0.94，均方根误差均值为4.49℃；与6个活动层站点观测数据的相关系数均值为0.96，均方根误差均值为2.57℃，能够满足三江源地区土壤冻融时空变化研究要求。（2）三江源地区地表土壤温度年均值、春季、夏季、秋季和冬季空间分布均表现为东部高、西部低；近地表土壤温度夏季增幅最大，秋季增幅最小，春季、夏季增幅整体高于秋季、冬季。（3） 1980—2021年三江源地区冻结天数和冻结持续时间呈现显著减少趋势，减小幅度分别为4.99 d/10a和6.77 d/10a；冻结起始时间推迟...
The Mediterranean region experiences the annual destruction of thousands of hectares due to climatic conditions. This study examines forest fires in Turkiye's Antalya region, a Mediterranean high-risk area, from 2000 to 2023, analyzing 26 fires that each damaged over 50 hectares. Fire danger maps created from fire weather indexes (FWI) indicated that 85.7% of the analyzed fire areas were categorized within the high to very extreme danger categories. The study evaluated fire danger maps from EFFIS FWI and ERA5 FWI, both derived from meteorological satellite data, for 14 forest fires between 2019 and 2023. With its better spatial resolution, it was found that EFFIS FWI had a higher correlation (0.98) with in situ FWIs. Since FWIs are calculated from temperature and fire moisture subcomponents, the correlations of satellite-based temperature (MODIS Land Surface Temperature-LST) and soil moisture (SMAP) data with FWIs were investigated. The in situ FWI demonstrated a positive correlation of 0.96 with MODIS LST, 0.92 with EFFIS FWI, and 0.93 with ERA5 FWI. The negative correlation between all FWIs and SMAP soil moisture highlighted a strong relationship, with the highest observed in in situ FWI (-0.93) and -0.90 and -0.87 for EFFIS FWI and ERA5 FWI, respectively.