天山地区的积雪资源为中亚的农业生产和生态系统服务提供了基础性的淡水资源。气候变暖不仅改变融雪时间，同时缩短积雪持续日数，这将对区域气候、农业实践和生态系统服务产生深远的影响。由于山区地形阻碍和观测资料稀缺，整个天山地区的积雪资源量及其变化对气候变暖的响应仍尚不清晰。因此本研究基于优化的WRF/Noah-MP模式和水汽追踪算法，调查了1982–2018年天山地区积雪资源的时空变化及其关键驱动因素。研究结果表明（1）更真实的遥感植被产品可以改善WRF/Noah-MP模式中的积雪模拟性能，尤其在森林地区。相比模式默认的植被参数，呈现低估的遥感植被产品增加了地表反照率、减少积雪截留损失和融雪量。（2）天山地区积雪量总体呈现西多东少，北多南少的分布格局。1982–2018年3月的积雪量（97.85±16.60 Gt）作为整个天山年度的最大积雪量，其变化趋势不明显。3月积雪量的变化受冷季（11–3月）降水总量变化的控制。（3）1982–2018年天山地区冷季降平均降雪量为84.53 mm，呈现不显著增加趋势（2.3 mm/10a）。亚欧大陆西部和阿拉伯海是冷季天山地区降雪水汽的主要来源地，并通过中纬度西风（76.05％）和西南风（14.35％）将大量水汽输送到天山地区。欧洲上空的气旋异常导致区域水汽汇集和西风加强，蒙古地区气旋异常和中亚西南部的反气旋异常导致天山地区水汽通量散度下降，净水汽收入增加，进而有利于区域降雪量和积雪量的增加。结果将有助于提升对干旱区积雪水资源的理解，为区域气候模式在下垫面复杂的缺资料山区积雪过程改进提供新思路。
 

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