【摘 要】
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积雪的时空演变不仅对于理解当地的水文循环和生态环境有着重要意义,而且对研究植被和动物物候也起着重要作用。目前用于研究积雪的产品主要有MODIS积雪产品,其时间分辨率为1天（day,d）,空间分辨率为500m,是积雪研究的重要数据来源。本文选用2000年7月-2020年6月这20年（year,y）的MODIS积雪产品作为数据源,以呼伦贝尔地区作为研究区,对原始MODIS积雪产品做基于时空的六步去云算
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积雪的时空演变不仅对于理解当地的水文循环和生态环境有着重要意义,而且对研究植被和动物物候也起着重要作用。目前用于研究积雪的产品主要有MODIS积雪产品,其时间分辨率为1天（day,d）,空间分辨率为500m,是积雪研究的重要数据来源。本文选用2000年7月-2020年6月这20年（year,y）的MODIS积雪产品作为数据源,以呼伦贝尔地区作为研究区,对原始MODIS积雪产品做基于时空的六步去云算法处理,制做出无云的积雪产品数据,并以此为基础,反演积雪物候参数:积雪覆盖率（Snow Cover Ratio,SCR）、积雪覆盖日数（Snow Cover Days,SCD）、积雪开始日期（Snow Onset Date,SOD）以及积雪结束日期（Snow End Date,SED）,研究其时空变化规律,再结合气象（温度、降水）数据,探讨积雪物候对气候的响应关系。这将为理解呼伦贝尔地区的气候变化、水资源管理及植被物候变化等提供有效参考。研究结果如下:（1）利用基于时空的多步去云算法,获取呼伦贝尔地区20年逐日无云积雪覆盖数据集,并对得到的结果精度进行验证。验证的结果说明,该算法可消除云污染的影响,并且整体精度超过92.12%,积雪分类精度达到87.43%。（2）2000-2019年,20年间呼伦贝尔地区的SCR的最大值出现于12月21日到次年的2月6日之间（常为每年1月）,最高SCR值可为96.6%,且具有提前趋势（-1.3 d/y,P＜0.05）。（3）积雪在呼伦贝尔地区分布不均匀。在空间上,SCD呈现出“高纬度—高SCD、低纬度—低SCD”的分布规律,与海拔、纬度表现出正相关（0.06 d/m、8.51 d/°,P＜0.05）;在时间上,受气候类型的影响,季风型副极地气候区（Dwc）的平均SCD较长为129.43 d,季风型夏季湿热大陆气候区（Dwa）的平均SCD较短为89.15 d,整个呼伦贝尔地区SCD均值为121.2 d,且有轻微增加趋势（0.042 d/y,P＜0.05）。SOD在中部与东西部之间具有差异:中部地区较早,而东西两侧SOD较晚,且与海拔、纬度呈现负相关（-0.02 d/m、-3.17 d/°,P＜0.05）;呼伦贝尔中南部地区SOD表现为提前,而大兴安岭西北小部分地区SOD则为推迟,Dwc区的平均SOD最早,为78.93水文年日（day of hydrological year,DOY）,Dwa区的平均SOD最晚,为90.75 DOY,整个呼伦贝尔地区SOD均值为79.99 DOY,具有较小的提前趋势（-0.459 d/y,P＜0.05）。与SCD分布类似,SED在高纬度高海拔区域（呼伦贝尔中北部地区）较晚,而较平缓地区且纬度较低地区（呼伦贝尔西南与东南部地区）较早,与海拔、纬度呈现正相关（0.04 d/m、5.33 d/°,P＜0.05）;在时间趋势上,Dwa区的平均SED较早（179.07 DOY）,Dwc区的平均SED较晚（207.4 DOY）,整个呼伦贝尔地区SED均值为201.86 DOY,有轻微提前趋势（-0.391 d/y,P＜0.05）。（4）在20年间积雪物候与气候因素（温度、降水）关系研究中发现,就温度而言,在呼伦贝尔西部与东部地区SCD随着温度的升高而减少（-3.29 d/℃,P＜0.05）;除大兴安岭北侧少部分区域及南侧部分零星地带,其余地区的SOD随着温度的升高呈现推迟的趋势（1.51 d/℃,P＜0.05）;SED与温度呈现显著负相关性（-2.44 d/℃,P＜0.05）,即SED随着温度的升高而呈现出提前的趋势,且在大兴安岭东西两侧地区表现最突出。就降水而言,SCD随着累计降水量的增加呈增加趋势（0.22 d/mm,P＜0.05）,其在呼伦贝尔北侧与西侧部分地区具有显著的相关关系;除呼伦贝尔草原西南侧及大兴安岭北部少部分地区,大部分地区SOD随着累计降水量的增多而提前（-0.21 d/mm,P＜0.05）;SED与降水量呈现正相关性（0.22 d/mm,P＜0.05）。
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