本文利用青藏高原地区110个气象站1960年9月1日至2014年8月31日地面台站观测资料,分析了青藏高原积雪的时空变化特征,探究积雪深度和积雪日数与影响因子之间的关系。然后利用CLM4.5陆面模式对青藏高原1992~2010年的模拟资料,研究了青藏高原多雪年和少雪年积雪对辐射和能量交换的影响。最后选择WRF模式中不同陆面过程方案(CLM4,Noah-LSM,RUC和NoahMP)进行对比试验,评估不同陆面过程方案对青藏高原积雪融雪过程的模拟效果,为青藏高原积雪模拟提供最佳陆面方案选择。旨在更全面地理解青藏高原积雪对于全球变暖的响应,更深入地理解青藏高原积雪对地表辐射和能量交换的影响。主要结论如下:(1)1961~2014年期间,积雪深度和积雪日数年平均分别为0.26 cm和23.78d,且空间分布不均匀,在季节尺度上,其平均变化幅度在0.01~0.53 cm和0.38~10.87 d之间。积雪深度大值主要位于喜马拉雅地区和藏北高原,积雪日数大值位于巴颜喀拉山地区、喜马拉雅地区和藏北高原,且巴颜喀拉山地区最大。在变化趋势上,年积雪深度和积雪日数均呈缓慢下降趋势,分别为-0.0080?0.0086cm/10a(p=0.36)和-0.64?0.47 d/10a(p=0.17)。冬季积雪变化对年积雪变化起主要作用。青藏高原积雪年际变化明显。积雪深度和积雪日数春季、冬季和年年际变化特征上表现出“减-增-减”的趋势,而秋季为先增后减的趋势。降水与积雪深度和积雪日数的相关性较为复杂:冬季降水与积雪深度和积雪日数高度相关;而秋季和年降水与积雪深度和积雪日数相关性较差。积雪深度和积雪日数随海拔高度呈增加趋势;积雪日数随纬度增加而减小。(2)CLM4.5陆面模式较好地再现了青藏高原积雪深度空间分布和积雪日数变化特征,但积雪深度模拟值偏大。10月青藏高原积雪深度和积雪日数开始增加,于次年1月达最大值(5.60 cm和17.75 d),自2月开始至5月,积雪深度和积雪日数逐渐减小,6~9月平均积雪深度小于0.2 cm,平均积雪日数小于0.5 d。青藏高原主要积雪期为10月至次年5月。青藏高原积雪整体上,积雪深度和积雪日数与净短波辐射、净辐射、地表土壤热通量、感热和潜热均为负相关关系,与净长波辐射呈正相关关系。但在不同季节尺度和不同深度特征并不完全一致。青藏高原多雪年依次为1998、2002和2007年,少雪年依次为2003、2006和2008年,多雪年净短波辐射、净辐射、感热和潜热均小于少雪年,净长波辐射在多雪年大于少雪年,地表土壤热通量在多雪年和少雪年量值相差较小。(3)WRF模式能较好地模拟出2 m气温特征,但也存在少数时刻模拟值与观测值相差较大;在本文所选用四种陆面参数化方案中,CLM方案模拟结果最佳。WRF模式能较好地再现青藏高原积雪时间变化特征,但10天后偏差急剧增加;消融速率误差较大。CLM陆面参数化方案积雪深度和积雪日数模拟值偏小,而Noah-LSM,RUC和Noah-MP模拟值偏大;Noah-MP和CLM陆面参数化方案分别对积雪深度和雪水当量模拟效果最好;使用更真实的积雪初始场能够提高WRF模式对2 m气温和积雪模拟效果。