14、遥感数据挖掘：积雪与植被产品研究

遥感数据挖掘：积雪与植被产品研究

1. 引言

在国际冰冻圈研究中，积雪是一个重要的研究方向。在中国，寒冷地区占总面积的 43%，稳定积雪（积雪持续时间超过 60 天）面积约为 420×10⁴ km²。在中国西部，冬季积雪对春季径流的补给是缓解春季干旱的必要调节因素。然而，西部地域广阔但气象站点稀疏，导致观测数据不足。特别是对于积雪而言，大部分积雪主导区域位于山区，人们难以建立观测站，这使得站点观测数据的代表性较差。因此，遥感技术在积雪研究中显得尤为必要。

中分辨率成像光谱仪（MODIS）以其 250m、500m 和 1000m 的空间分辨率所接收和发布的数据，在研究中得到了广泛应用。例如，有研究结合地理信息系统（GIS）和站点观测数据，分析了 MODIS 两种积雪产品（MOD10A1 日积雪数据和 MOD10A2 8 日积雪数据）在新疆北部地区的积雪识别精度，发现 8 日数据能更好地消除云层影响，平均积雪识别精度约为 87.5%。还有研究基于 MODIS 数据评估了念青唐古拉山脉部分地区（4720 - 5850m）积雪范围的季节变化，证明了在该地区利用 MODIS 数据监测积雪范围的可行性。

积雪融水水文模型主要关注积雪融水径流过程，并用于量化与积雪相关的变量，如积雪水当量（SWE）。不过，目前的一些方法在模拟积雪覆盖面积的空间模式及其随时间的演变方面存在不足。实际上，积雪的空间分布对于以积雪融水为主导的地区的水文循环至关重要，土壤是否被积雪覆盖是水文建模的必要边界输入条件，它通过反照率决定能量平衡，影响降雨径流或融雪径流的产生。

不同尺度下，影响积雪分布的因素不同：
- 宏观尺度（10km - 1000km）：纬度、海拔和水体是控制积雪空间变化的主