海冰融池是海冰融化产生的冰上池塘,广泛存在于夏季北极海冰的表面。其中海冰融池覆盖度（Melt pond fraction,MPF）是描述北极夏季海冰融池状态的重要参量,其时空变化会促进海冰反照率的反馈作用,并进一步影响极地辐射能量平衡和气候变化过程。因此发展北极海冰融池覆盖度的遥感估算方法,深入探索北极海冰融池覆盖度时空变化规律及主导驱动因素,对极地辐射能量平衡和全球气候变化研究具有重要意义。目前,基于卫星遥感数据生成的北极海冰融池覆盖度数据集的遥感估算精度和时空连续完整性并不能完全满足科学研究需求。为了提高融池覆盖度遥感估算精度和数据集的时空连续性,本研究使用中等分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）地表反射率产品（MOD09GA）和UB-MPF（University of Bremen-Melt Pond Fraction）构建训练数据集,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络模型（Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network,GA-BPNN）的北极海冰融池覆盖度遥感估算方法,发展和改进了统计时间滤波算法对北极海冰融池覆盖度进行缺失值填补,生成长时间序列时空连续完整的北极海冰融池覆盖度数据集（Northeast Normal University-Melt Pond Fraction,NENU-MPF）,并结合地理探测器和偏相关分析方法探究北极海冰融池覆盖度的时空变化特征及其主导驱动因素。其中本研究的主要发现包括以下内容:（1）本研究发展的GA-BPNN模型可以有效建立MODIS地表反射率与海冰融池覆盖度之间的相关关系,而经过遗传算法优化后的BP神经网络（R~2=0.46～0.73）比优化前的BP神经网络（R~2=0.42～0.72）预测精度有进一步的提高。其中五个GA-BPNN模型（5-9月）的拟合优度分别为R~2=0.46、R~2=0.73、R~2=0.66、R~2=0.62和R~2=0.47。基于海冰融池观测数据对GA-BPNN模型预测结果进行验证,可以发现预测结果与观测具有较好的一致性（R~2=0.6,RMSE=0.105）。将GA-BPNN预测结果与同类融池覆盖度数据集进行比较,可以发现本研究结果与UB-MPF和BNU-MPF（Beijing Normal University-Melt Pond Fraction）数据集较为一致（R~2=0.69,RMSE=0.059;R~2=0.48,RMSE=0.059）,而与UH-MPF（University of Hamburg-Melt Pond Fraction）数据集具有较大差异。（2）本研究发展和改进的统计时间滤波算法可以有效地对北极海冰融池覆盖度数据集进行缺失数据填补,填补后的数据集时空连续完整,能够更好地反映北极海冰融池覆盖度时空变化特征。本研究中,使用统计时间滤波算法生成了时空连续完整的2000-2020年逐日的北极海冰融池覆盖度数据集（NENU-MPF,每年5-9月,空间分辨率为12.5 km）,可以应用于极地辐射能量平衡和气候变化研究,可以为海冰参数化发展和极地气候研究提供数据支撑和先验知识。（3）基于NENU-MPF数据集对北极海冰融池覆盖度时空变化格局进行分析,发现近二十年来北极海冰融池覆盖度呈现显著的下降趋势（-0.1%/年）,时间上每年呈现先增长再衰退的季节性变化趋势,同时在空间上随纬度升高而递减。每年北极海冰融池于5月初开始形成,5月初至6月初融池覆盖度增速缓慢,主要分布在白令海峡等60°-62°N附近;6月初至7月中旬融池覆盖度快速增长,广泛分布于东西伯利亚海、楚科奇海和波弗特海等65°-75°N附近冰区;8月中上旬融池覆盖度趋于稳定,主要分布在75°-80°N高纬度冰区;8月中下旬至9月末融池会再次结冰,融池覆盖度自高纬度向低纬度降低。（4）基于地理探测器和偏相关分析方法对影响北极海冰融池覆盖度变化的主导驱动因子进行了探究,研究发现在纬度较低的东西伯利亚海、楚科奇海和巴芬湾等一年冰区,海冰融池覆盖度主要受气温影响;而在纬度较高的波弗特海北部、加拿大北极群岛和北极盆地等多年冰区,海冰融池覆盖度的主导因子为地表短波净辐射。2007年北极海冰融池覆盖度异常主要与气温有关,而在波弗特海以北和加拿大北极群岛等区域,海冰融池覆盖度的主导因子为地表短波净辐射。本研究基于GA-BPNN模型和统计时间滤波方法生成了长时间序列（2000-2020年）时空连续的北极海冰融池覆盖度数据集（NENU-MPF）,并探究了北极海冰融池覆盖度时空变化格局及主导驱动因子。研究结果有助于深入理解北极海冰融池覆盖度时空动态变化过程,以及其在全球气候变化中的影响及作用机制,可以为全球气候变化和地表辐射能量平衡研究提供高质量的遥感数据集。