青藏高原近地表土壤的日冻融循环极大地影响着土壤和大气之间的水分与能量交换，研究其时空变化模式对深入理解青藏高原生态环境的气候变化响应具有重要意义。本文基于MODIS、AMSR-E、AMSR-2遥感数据等资料，获取AMSR系列传感器在青藏高原的昼夜校准系数，利用Fourier非线性模型实现AMSR微波辐射产品与MODIS热红外地表温度产品的融合，生成每日1 km分辨率近地表土壤日冻融状态结果，开展2002—2020年青藏高原近地表土壤日冻融循环时空变化模式研究。结果表明：① 相比于面向全球的校准方法，本文改进的AMSR系列传感器校准方法更适合于青藏高原地区。利用Fourier非线性模型融合后获得的土壤冻融产品在提升分辨率的同时日冻融判别精度达80.96%，相较于未融合结果准确性提高3.95%。② 青藏高原近地表土壤季节性冻融过程中的日冻融循环发生天数空间上存在显著差异性，其中藏南区域与青海高原发生天数最高，时间上存在周期性，呈升温时向西北转移，降温时向东南转移。③ 2002—2020年青藏高原不同区域年内日冻融循环发生天数变化趋势不同，藏北高原、藏南高山及藏东区域呈增加状态，青海高原呈减少状态。④ 青藏高原连续日冻融循环起始时间点存在区域差异，总体上解冻过程中起始时间点由东向西逐渐推迟，冻结过程起始时间点由西向东逐渐推迟；2002—2020年近地表土壤连续日冻融循环起始时间点在解冻过程中提前0.17 d/a，冻结过程中提前0.18 d/a。

冻土是地层与大气通过地面长期热交换的产物，地面的热状态及其冻融过程既表征了大气和各种下垫面对其复杂的热影响，也决定了浅表层冻土热状态及其变化。本文利用黄河源头区51个监测点的地面温度计算了地面冻结和融化指数，分析了冻融过程，并探究了其分异规律。结果表明：① 研究区年均地面温度变化介于-3.06~1.31 °C，呈现极强的空间分异特征，区域上的分异主要受海拔、纬度、NDVI制约（P < 0.001)，垂直递减率约为0.7 °C·(100 m)^-1。NDVI越大即植被条件越好，夏季地面温度越低，冬季地面温度越高。② 地面冻结指数为851.9~1906.6 °C·d，平均1253.3 °C·d，地面冻结指数与经纬度相关性较弱，地面完全冻结天数为54~219 d，平均137.1 d；地面融化指数为388.4~1727.2 °C·d，平均1039.3 °C·d，地面融化指数与海拔、NDVI、纬度、经度显著负相关，完全融化天数为61~156 d，平均128.8 d。③ 地面起始融化时间受地形和局地因素影响较大，发生于3月中旬到5月中旬，起始冻结时间的空间异质性小于起始融化时间，主要发生于9月下旬至10月底。④ 融化N因子（Nt）多集中于1.2~1.5，平均为1.29±0.21；冻结N因子（Nf）主要集中在0.5~0.65，平均为0.60±0.18；基于地面融化指数计算的活动层厚度为0.99~2.72 m，平均为1.68±0.45 m。本文可为高海拔多年冻土的精准制图及其与高寒生态环境相互作用研究提供基础。

剖析百年尺度的城市变迁与气候要素变化对提升区域气候演变机理的认知具有重要意义。本文基于卫星遥感图像、社会经济数据和气象站点实测等数据，采用人机交互解译方法，刻画了1916—2020年北京城市扩展过程。利用滑动平均法和Mann-Kendall趋势检验方法，分析了关键气象要素的变化特征，从而揭示了百年尺度城市土地利用变化和社会经济发展与区域气候变化之间的关系。研究表明：1916—2020年北京城市土地面积增长了64.48倍，围绕中心地域呈圈层式蔓延扩展，呈现“缓慢—加速—减速”的扩展模式，城市扩展速度在2000—2010年达到峰值，为70.12 km²/a。1916—2020年北京的5 a滑动平均气温和年降水量分别为12.25 ℃和588.6 mm。随着城市发展，1916—2020年北京市5 a滑动平均气温以0.22 ℃/10a波动上升，1978年以来升温显著。年降水量则呈现波动下降趋势，速率为9.37 mm/10a。城市不透水面的加速扩张可能造成地表能量收支的改变，从而引发城市变暖。城市化率与气温升高具有协同关系，不同时段差异显著，1916—2020年北京城市化对区域升温的贡献为20.83%。另一方面，地表能量收支改变与空气污染物排放增加可能导致北京城市地区降水减少。本文结果可为提升北京城市变迁对区域气候演变影响过程和机制的认知提供科学参考。

土地利用及其变化和林业（LULUCF）是重要的碳源和碳汇，探索建立高精度的LULUCF碳核算体系是推动土地低碳利用和精细管理的关键基础。本文以广东省为例，采用库—差别法，基于森林资源二类调查、土壤普查、土地利用等数据，在地块尺度上系统核算了因LULUCF产生的碳源和碳汇。研究表明，2018年广东省LULUCF碳汇为2967.3万t CO₂ a^-1，其中生物量碳汇约占70%，土壤碳汇约占30%，提升土地植被盖度和加强林木经营是增加LULUCF碳汇最主要手段。相同地类不同地块的碳源或碳汇强度差异较大，林地、湿地、耕地、建设用地、草地等地类均可能出现跨碳源和碳汇类别的差异。土地利用“碳排放系数”为常数的碳核算方法难以满足“双碳”目标下土地利用的精细管理需要。本文提出的LULUCF碳核算综合了生物量及土壤碳库的变化，满足履行《联合国气候变化框架公约》要求，在全国范围具有适用性，植被异速生长模型和土壤碳库年度变化分异图可支撑地块尺度土地利用碳源或碳汇多情景分析，其核算结果可为土地利用和自然资源管理的低碳增汇政策制定提供参考。

城乡过渡带30~150 m尺度的空间，属变化明显的都市基层空间系统。为描述这一地带的空间演变规律，本文以郑州、杭州、北京的建设用地为例展开了多重分形分析。本文依托广义、典型f(a)-a(q)曲线所划分的3个空间演变子系统，以城乡过渡带院落组级—居委会级空间为研究尺度区间，对之进行了空间多重分形特征的量化分析。分析显示，城乡过渡带的空间演变属宏、中观空间影响下的适应性变化，市场驱动色彩显著。总体上，城乡过渡带基层空间的演变较为复杂，并常会在一定尺度内形成典型、广义的空间多重分形特征，及其相应的斑块密度（q值）分布区。且受多种发展进程等因素的影响，多种空间子系统的演变强度常会不同，其在各尺度上的空间复合也会呈动态变化，进而城乡过渡带空间演变的“情景性”较强。但都市城乡过渡带的基层空间却不存在依中小城市→传统性特大城市→现代化特大城市→超大城市的必然演替过程，其变化更多应与各都市在城市体系中的地位、城乡融合的具体情景密切相关。本文根据满足全局性、局域性指标的情况，把多重分形的典型特征分布区拓展到了更广域的特征过渡区及退化区，进而增强了对现实地理空间真实发展状态的非线性描述。