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积雪水文模型是研究融雪动态的重要方法和途径,积雪水热过程的模拟己成为全球气候变化等研究的焦点之一。我国处于对气候变化极为敏感的地带,是中、低纬度地区冰冻圈最发育的国家,积雪作为重要的淡水资源库,对草地畜牧业及其它行业具有重要影响。因此,建立适合我国高寒山区的积雪水文模型,对高寒山区积雪水文模拟和预测具有重要意义。本研究结合多源遥感积雪观测资料,选取代表我国高寒山区流域典型特征的新疆玛纳斯河流域和青海八宝河流域作为研究区,建立了次网格积雪分布模型；利用已有的多种积雪水文模型优势,耦合建立了新的积雪水文模型,采用粒子群优化算法确定了模型参数。在八宝河流域,比较分析了遥感积雪面积数据在改进我国高寒山区积雪水文模型的模拟效果方面的作用。在玛纳斯河流域,对本研究建立的积雪水文模型进行了验证及精度评价。研究结果如下1)利用多源卫星遥感积雪观测资料,建立了次网格积雪分布模型,选取模型最优参数值。当模型参数k值取0.0028时,次网格积雪分布模拟精度最高,整体精度达70.36%,Kappa系数为0.5262；坡度RMSE为3.8854°,坡向正弦值RMSE为0.3877,坡向误差为22.8115°,最终选取0.0028为次网格积雪分布模型参数k值。2)次网格积雪分布模型的模拟精度较高,能够用于次网格积雪分布模拟研究。采用TM、CHRIS、EO-1共18幅较高分辨率的多源遥感影像的积雪二值图,对次网格积雪分布模型精度验证的结果表明,整体精度平均值为70.96%,Kappa系数平均值为0.5346,坡向RMSE的平均值为3.8794°,坡向正弦值RMSE的平均值为0.3862,坡向平均误差为22.7183°。3)应用遥感积雪面积监测数据,可提高积雪水文模型对雪水当量的模拟精度。在八宝河流域,采用粒子群优化算法,确定了八宝河流域的积雪水文模型的16个参数,比较加入遥感积雪面积数据前后积雪水文模型对雪水当量的模拟精度发现,2008年5-6月垭口站雪水当量的Nash系数分别为0.5916和0.6128,11个样方点雪水当量的决定系数R2分别为0.1040和0.4819。4)结合遥感积雪面积监测数据,能够提高积雪水文模型对积雪面积覆盖率的模拟精度。比较2001-2008年八宝河流域积雪水文模型对整体积雪面积覆盖率的模拟精度得出,融雪季决定系数R2值大多高于全年R2值,说明本研究提出的积雪水文模型在融雪季对积雪面积覆盖率的模拟优于积雪季。加入遥感积雪面积数据前后,全年R2平均值分别为0.4429和0.5467,融雪季R2平均值分别为0.5790和0.6181。5)应用遥感积雪面积数据,可以提高积雪水文模型对径流量的模拟精度,对改进积雪水文模型的模拟效果具有重要作用。比较2001-2008年八宝河流域积雪水文模型对径流量的模拟精度表明,加入遥感积雪面积数据前后,Nash系数平均值分别为0.3869和0.6111,体积差Dv平均值分别为12.08%和9.77%。6)在玛纳斯河流域,本研究建立的积雪水文模型对雪水当量和径流量的模拟精度较高,能够用于玛纳斯河流域的融雪模拟研究。2012年旱卡子站雪水当量的模拟精度较高,Nash系数达0.8334；2008-2012年径流量模拟效果较好,Nash系数的平均值达0.8113,体积差Dv的平均值为10.99%。