在全球变暖的背景下,积雪作为与全球气候变化密切相关的要素受到了高度关注。青藏高原是北半球中纬度地区高程最高、积雪覆盖范围最广的地区,积雪所产生的辐射强迫对亚洲乃至世界的季风和气候系统都产生了巨大的影响。MODIS积雪产品被广泛用于青藏高原积雪监测。但是该产品受到云层遮挡存在大量的数据空缺,且在青藏高原这样地形复杂的山区精度较低。本研究在隐马尔可夫随机场（Hidden Markov Random Field,HMRF）积雪建模框架下,提出了一种基于“光谱-时空-地形”的积雪时空建模算法。该算法将时间序列MODIS积雪产品的光谱背景信息、时空背景信息,以及青藏高原地形背景信息进行了最优结合,填补原始MODIS积雪产品的数据空缺。算法将太阳辐射能量作为地形背景信息加入模型中,校正了阴影遮挡、高程差别、坡向、日照时间、太阳入射角等复杂地形因子对积雪分布的影响。基于该算法,本研究生产了青藏高原2002-2018共17个积雪年的空间分辨率为500 m的逐日无数据空缺积雪产品。利用实测站点雪深数据和空间分辨率为30 m的Landsat-8遥感影像对该积雪产品进行了精度验证和评估。本研究进一步基于生产的积雪产品,提取了青藏高原这17年的积雪覆盖率和积雪物候信息（积雪开始日期、积雪结束日期、积雪季持续日数、积雪覆盖日数）,分析了其时空变化特征,并与气象因子（空气温度、降水率）进行了相关性分析。主要结论如下:（1）使用基于“光谱-时空-地形”的积雪时空建模算法对青藏高原MODIS积雪产品进行了数据空缺填补,可以完全填补原始MODIS积雪产品中的数据空缺。利用实测站点雪深数据验证得到的总体精度为97.18%,利用Landsat-8积雪识别结果验证的总体精度为81.26%。经分析,该建模算法可以提高积雪转化时期、低海拔地区、坡度陡峭地区、阳坡地区、常绿针叶林地区的精度。（2）青藏高原积雪在2002-2018积雪年中整体呈现缓慢减少的趋势。分布主要受到海拔高度的影响,海拔越高,积雪覆盖日数越多、积雪开始日期越早、积雪结束日期越晚、积雪季持续日数越长。除此之外,在青藏高原西部腹地的羌塘高原湖盆地区积雪分布相对较少,在柴达木盆地全年几乎没有积雪累积。时间变化上,青藏高原在该时间段内积雪物候整体变化较小,积雪呈现缓慢减少的趋势。空间变化上,积雪物候在少数高海拔地区具有显著的变化,在低海拔地区几乎没有显著的变化。（3）青藏高原积雪物候与气象因子的响应关系与气候区划关系密切。在高原亚寒带气候区,温度与积雪覆盖日数、积雪季持续日数呈正相关关系。在高原温带干旱区,则呈现负相关关系。而降水率与青藏高原积雪物候的响应关系在各气候区有所差别,积雪覆盖日数和积雪季持续日数在各气候区内相对高程越高,越倾向于呈现负相关关系;而积雪开始日期和积雪结束日期则相反。