降水是水循环的重要过程，准确的降水数据对区域水资源评估具有重要意义，而不同来源和方法生产的降水数据产品在新疆仍存在较大差异。论文基于国家气象中心105个国家级地面气象站对8种高分辨率格点降水产品进行评估，分析了不同数据源和生产方法对降水数据产品捕捉1991—2020年新疆区域降水时空变化特征能力的影响。研究发现，所有数据产品反映了新疆降水较为一致的空间分布和时间波动特征，但降水量值存在显著差异，区域多年平均降水量最高(135.73 mm)和最低(59.73 mm)的产品结果相差76 mm，空间上差异显著的地区在吐鲁番盆地和南部昆仑山脉附近。在不同降水数据中，卫星遥感降水产品在新疆高海拔地区存在较大不确定性，尤其在冬季常出现显著的降水高估。相比之下，多源融合方法生成的降水数据在时空变化方面表现更为一致。同时，在多源数据融合过程中引入机器学习算法，能够有效减弱由复杂地形、海拔差异及单一数据源偏差所导致的系统误差。研究结果可为未来新疆气候变化研究和干旱洪涝风险管理等需求提供数据集选择的参考依据。
近几十年来，中国西北干旱半干旱地区尤其新疆地区，呈现暖湿化趋势。根据Clausius-Clapeyron (C-C)关系，大气持水量随温度升高而增加，从而可能导致极端降水强度上升。论文基于1990—2020年气象站观测数据和ERA5数据，采用年内温箱变率和年际趋势变率方法分析了新疆降水与露点温度关系的空间分布特征。结果表明：1990—2020年，新疆不同降水强度普遍随露点温度的增加而增加。主要的变率类型为次C-C变率(0%/℃, 5%/℃]，分布在北疆；而天山附近和南疆呈类C-C变率(5%/℃, 9%/℃]甚至超C-C变率(>9%/℃)特征，对露点温度的敏感性更强。观测到的趋势变率与温箱变率具有相似的空间格局，但具有更多的超C-C变率。此外，天山南麓垂直速度的减小可能导致降水强度的减小。研究结果证实了新疆暖湿化的热力学作用，为进一步认识气候变化对新疆降水事件的影响提供了坚实的基础。
严重的土壤风蚀对中国西北干旱区的生态系统产生了一系列负面影响，极端天气气候事件频率和强度不断增加，进一步加剧了干旱区生态系统的脆弱性。然而，不同极端事件对土壤风蚀的作用关系仍不清楚。深入探究极端事件的发生规律，揭示土壤风蚀对极端事件的响应过程，对未来开展降低气候风险行动具有重要意义。基于此，论文借助相对阈值法与修正的土壤风蚀方程(revised wind erosion equation，RWEQ)模型，探究了1981—2020年间中国西北干旱区干旱、强风和高温等极端事件以及土壤风蚀的时空特征，并分析了极端事件强度与极端事件发生期间的土壤风蚀的关系。结果表明：① 干旱强度较高的地区主要集中在研究区的西南部，时间上呈现出先下降后上升的趋势；强风强度较高的区域则集中在中北部，研究期间强度显著下降，1990年后趋于稳定；高温强度全域差别较小，并在时间上呈现出显著上升趋势。② 研究区的土壤风蚀处于较高水平，高风蚀地区主要分布在塔里木盆地与河西走廊中部地区。全区域土壤风蚀量在研究期间呈现出明显的下降趋势，以天山附近区域下降最为明显。③ 在干旱期间，土壤风蚀量最高，其次为高温。极端事件强度与极端事件发生时的土壤风蚀量存在着正相关关系，且极端事件对裸地和荒漠的土壤风蚀具有更高的危险性。研究结果为探究全球变化背景下极端事件对土壤风蚀的影响提供参考，对区域荒漠化防治和保护提供决策依据。
天山北坡是西北地区的重要水源涵养区及草原畜牧业基地，其积雪融水对生态系统维持、农业灌溉及城市供水至关重要。为解决MODIS积雪产品易受云层干扰而导致的数据缺失问题，论文通过扩展MODIS数据输入，以已有积雪数据共同识别为积雪或非积雪的像元为“真值”，采用随机森林、支持向量机及BP神经网络等机器学习算法，确定积雪识别最佳方案。结合多种数据协同去云方法与隐马尔可夫随机场(hidden Markov random field，HMRF)算法，对去云效果进行对比分析，并使用高分辨率Landsat数据对实验结果的准确性进行验证。研究表明：① 随机森林模型在积雪二分类任务中的表现最佳，准确率达90.15%，精确率达91.95%；② 多种数据协同去云方法可以取得较好效果，Kappa系数为0.729，但结合HMRF方法的去云效果最佳，总体精度达82.84%，生产者精度为88.46%，Kappa系数为0.795；③ 年均积雪天数、积雪覆盖天数与海拔之间关系、月均积雪覆盖率与年均积雪覆盖面积变化趋势均与已有数据保持较高一致性。研究结果表明该方法能够有效提升积雪监测精度与时空连续性，为天山北坡及相似地区的积雪监测、冰雪水资源评估和生态环境管理提供了可靠的技术支撑。
天山北坡作为中国重要的能源基地，正在重点推进光伏等新能源发展，亟需高质量、长时间的历史辐射数据为产业布局提供支撑。论文对集成学习中的subspace和boosting模型进行改进与结合，提出一种新的多源太阳辐射数据融合方法，通过对多个子空间回归模型的两次加权过程融合多套数据源在不同季节、不同地区的优势，在此基础上融合ERA5、FLDAS和TERRA三套格点辐射产品，生成1990—2020年天山北坡区域0.1°太阳辐射数据集。相较于数据源，新建数据集在相关系数、均方根误差和平均绝对误差等验证指标上均有显著改进，各季节共12项验证指标中，新建数据集在其中10项排名第一，能够更加精准地反映研究期间辐射变化特征。天山北坡全区平均辐射以2008年为转折点，呈先增后减的变化趋势，东部地区春季辐射增加最显著(速率可达3.6 W/(m2·10 a))、冬季次之，西部地区辐射则在秋季显著下降；对比辐射与现有光伏发电站的空间分布，乌鲁木齐市以东和哈密等地的太阳能资源利用还可进一步优化。研究结果可为地区光伏产业的高质量发展提供参考依据。
深入分析干旱区不同土地利用类型的时空变化及其对碳储量的影响，对区域生态保护和可持续发展具有重要意义。论文以中国西北干旱区的天山北坡为研究区域，利用SD-PLUS-InVEST模型和地理探测器，系统分析了2000—2030年土地利用和碳储量的时空变化特征及其驱动因素。结果表明：① 2000—2020年研究区内各地类之间的转化较为频繁，耕地和建设用地面积呈现增加趋势，而草地和林地面积有所减少。在2030年土地利用预测情景(SSP119、SSP245和SSP585)中，主导地类均为草地和未利用地，耕地、林地和建设用地呈增长趋势，而草地和水域面积不断减少。② 2000—2020年，研究区内碳储量共增加了4.70×107 t，其中耕地碳储量增加最多，其次为建设用地，尽管草地碳储量不断减少，但仍是主要碳库；与2020年相比，2030年不同情景(SSP119、SSP245和SSP585)下的碳储量分别增加了5.90×107、5.28×107和3.08×107 t。③ NDVI、土壤类型和人口密度是研究区碳储量空间分异的主要驱动因子，且各因子交互后均具有更强的解释力，其中NDVI和土壤类型交互效应最为显著。研究结果可为“双碳”目标下的研究区土地空间资源规划和碳汇能力提升提供合理的科学依据。
