雪是一层简单的白色毯子，在气候变化背景下具有重要意义。了解其分布和深度对于了解地球的健康状况和整体气候变化至关重要。

雪在塑造栖息地和维持生物多样性许多物种，从植物到动物，都依赖积雪作为隔热、遮蔽和水源。雪型的破坏会改变物种分布、迁徙路线和食物供应，从而引发整个生态系统的连锁反应。

雪，通常被视为一层简单的白色毯子，在气候变化的背景下具有重要意义。了解其分布和深度是了解地球健康和整体气候变化的关键因素。

随着积雪覆盖范围的变化，准确测量其全球覆盖范围和深度变得更加重要。

技术有助于更好地了解积雪层的分布和深度。传统上，获取准确的雪深数据一直是一项挑战，因为存在一些问题，例如，由于风、温度变化和地形，雪深可能在短距离内发生变化，或者雪蒸发时发生升华，因此很难随着时间的推移进行准确测量。随着全球导航卫星系统反射仪（GNSS-R）等技术的出现，科学家现在有了一个强大的工具来测量雪深^{[ 1 ]}更准确地说。

GNSS-R是一种卫星遥感技术推断信息的表面反射信号关于地球表面。反射的全球导航卫星系统信号充当双稳态遥感雷达。GNSS-R没有使用直接依赖卫星发射和接收信号的传统方法，而是利用海洋、森林等表面反射的信号，尤其是雪盖地形反射的信号来更好地了解地球物理特性。

使用GNSS-R测量雪深的原理在于雪与卫星信号相互作用的独特方式。当GNSS信号穿透积雪层时，它们会发生反射和散射，其中一些信号会反弹回卫星。通过分析这些反射信号，科学家可以获得有关雪层特征的宝贵信息^{[ 2 ]}.

IEEE发布了用于星载全球导航卫星系统的IEEE标准4003™-反射数据和元数据内容^{[ 3 ]}，它提供了一组规范，可用于描述任何已知和未来的GNSS-R数据集，允许用户同时使用不同的数据集。

GNSS-R的一个关键优势是它能够以高空间分辨率在大面积上提供测量。在地形多样、积雪模式多变的地区，这种能力尤其重要，因为传统的测量方法可能不切实际。

通过持续监测不同时间和不同地理区域的积雪深度，科学家可以跟踪积雪覆盖率和持续时间的趋势。这些数据对于评估季节性降雪模式和识别易受降雪和融化率变化影响的地区至关重要。

图1：欧洲航天局报告的1980年至2018年间雪量的变化，包括增加和减少。

雪水当量（SWE）是评估水资源的关键参数^{[ 4 ]}特别是在融雪对河流流量和水资源可用性有重大贡献的地区。GNSS-R和GPS（全球定位系统）通过提供雪深测量值和雪密度知识，能够更准确地估计SWE。

虽然全球导航卫星系统-R提供了有希望的机会，但仍存在一些挑战。这些包括从GNSS-R数据中提取雪深信息的优化算法，以及信号穿透和分辨率的限制，特别是在复杂地形中。这些是科学家和工程师合作寻找解决方案的关键领域。

将准确的雪深数据纳入气候模型可以增强其预测能力。通过改进这些模型中的雪参数，研究人员可以改进对未来气候情景的预测，并更好地预测对生态系统和社会的潜在影响。