积雪是一种大面积分布又变化较大的地表覆盖体,积雪和冰川融水养育了地球上近1/6的人口,在中国境内这一比例则为1/5。此外,积雪对于全球气候变化和水循环,地表能量平衡,国民经济以及人民的生命财产都有着很重要的影响,因此积雪研究具有十分重要的意义。北疆地区作为我国主要的积雪区,其农业用水主要来自冰雪融水,积雪对该地区畜牧业和道路交通等也有很重要的影响。本文在上述认识基础上对北疆地区积雪时空变化特征展开了研究。用于北疆地区积雪研究的资料包括站点资料,野外实测资料,被动微波遥感资料三个部分,站点资料包括北疆地区的气温、土壤温度、积雪深度、积雪密度数据；而实测资料来自于在阿尔泰山南麓和天山北部的积雪剖面观测,记录的积雪属性包括雪深、雪密度、雪层含水量、雪粒径等；卫星遥感数据包括用于积雪深度反演评价的SSM/I数据和用于积雪深度/雪水当量反演的AMSR-E数据。本研究旨在探究北疆地区站点记录的积雪属性(积雪深度、积雪天数、积雪密度)的时空变化规律,在野外积雪观测的基础上,对该地区积雪进行分层,并分层统计积雪特征。使用遥感技术是大面积观测北疆地区的积雪属性的一种快速而又便捷的方法,本研究通过长时间序列的大量站点数据与被动微波遥感数据探究积雪深度的反演算法精度并分析其误差的分布规律,为北疆地区的积雪深度的反演提供参考。在此基础上,通过引入深雪的被动微波反演模型,提取纯雪像元和混合像元,最后对北疆地区的积雪深度/雪水当量进行基于AMSR-E被动微波数据的遥感反演。研究结果发现：(1)北疆地区年平均最大积雪深度有随时间增加的趋势,最大雪深极值分布在阿尔泰山南麓,1990年以后最大积雪深度增长趋势更甚,最大积雪深度增长的站点的年平均增长率为0.52cm/y,最大雪深的增长率与年平均最大雪深有较好的线性关系,阿尔泰山南麓也是该地区积雪天数的极值区,除此之外,北疆地区年平均积雪深度与年平均积雪天数有很好的对数关系,海拔与年平均积雪天数也有着较好的对数关系；(2)在积雪的野外实地测量中,我们发现积雪粒径有由地表到雪表面减小的趋势,在典型的融雪期,雪表往往是致密的冰壳层,雪底是相对较松散的深霜层,因此积雪密度有由地表向雪表递减的趋势,阿尔泰山地区的积雪深度与海拔有着较好的线性关系,海拔每增加100m,平均积雪深度增加6.7cm；(3)在积雪反演算法的评价研究中发现,被广泛应用于全球雪深反演的Chang算法被应用于局部地区积雪深度反演时,其反演效果不是很理想,而针对中国境内积雪反演的Che算法在中国及蒙古境内的反演精度有一些进步,这充分说明局部地区的雪深反演需要进行算法的修正。对于SSM/I数据,仅仅通过被动微波19H和37H这两个波段亮温差线性回归法直接进行雪深反演效果不是很理想,其区域变化较大,从整体上来看,瞬时型积雪、海洋型积雪以及山地型积雪的反演效果很差,而植被单一,而地形较为平坦的苔原型积雪和草原型积雪的反演效果较好,由此可见,下垫面性质以及气候条件等因素都会影响被动微波遥感反演雪深的精度,除此之外,在误差分布规律方面,我们发现随着纬度和积雪深度的增加被动微波雪深反演有着由高估变为低估的趋势；(4)基于以上工作,本研究旨在建立适用于北疆的积雪深度/雪水当量反演模型,首先通过MEMLS模型的分析,我们发现10GHz与23GHz的水平极化亮温差能较好的改善深雪反演的结果,因此可以将该因子作为变量加入到传统的雪深/雪水当量反演方法中,在加入深雪反演因子后,通过提取纯雪像元和混和像元并对该区域进行海拔分区建立了北疆地区的积雪深度/雪水当量反演模型,并基于AMSR-E的被动微波遥感数据使用该积雪反演模型进行积雪深度反演,其反演的均方根误差能控制在10cm以内,与之对应,雪水当量的均方根误差能控制在23mm以内。本研究将北疆地区积雪站点资料、野外实测资料,被动微波遥感资料有机的结合在了一起,不仅分析了该地区大范围长尺度的积雪时空变化特征,同时也在较小尺度上分析了积雪剖面上积雪属性特征。并在此基础上结合被动微波数据反演雪深算法精度的评价和误差分布规律,最后提出了一套新的北疆地区积雪深度/雪水当量的反演方法,该方法能改善深雪反演精度,而且考虑到积雪水平方向上和垂直方向上的非一致性,可以用于大面积探测北疆地区积雪时空分布特征,实现该地区积雪研究从点到面上的拓展。