新书：赵淑萍《凝望中国：卫星下的江河万象》
赵淑萍教授科普新书《凝望中国：卫星下的江河万象》正式出版！本书以高分辨率卫星影像为独特视角，带领读者领略长江、黄河等中国主要江河的壮美风光与生态故事，融合科学解读与人文情怀，是一部兼具视觉震撼与思想深度的科普作品。
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ESSD: 青藏高原1 km土壤厚度地图
论文开发修订的物理平衡模型，耦合气候驱动的土壤生成与水力、风力、重力多过程侵蚀机制，构建了青藏高原1 km分辨率土壤厚度数据集。土壤厚度范围0.39–2.04 m，平均值0.89 m，相对优于现有产品约10%–17%，并有效再现真实地貌分异特征。数据集已公开发布，为区域水文、生态与气候模型提供关键边界条件。
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GPC: 地图约束模拟揭示1980-2018年青藏高原多年冻土面积消失近18万平方公里
Permalab在Global and Planetary Change发表最新成果，创新采用高精度冻土分布图约束Noah陆面过程模型，显著优于传统站点校准方法，给出青藏高原近40年（1980-2018）较可靠的冻土热力学演变轨迹，面积以44.4×10³ km²/10a速率收缩。
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GMD: RTSEvo实现冻土热融滑塌的动态演化预测
permalab团队在 Geoscientific Model Development 发表最新研究，提出RTSEvo模型，首次在区域尺度实现逆向热融滑塌（RTS）的动态时空演化模拟。该方法融合机器学习与地貌过程机制，在青藏高原验证中显著提升预测能力，为冻土区灾害评估提供新范式。
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ERL: 青藏高原植被双向扩张，打破植被单一上移的传统认知
长期以来，科学界普遍认为变暖会导致高山植被单一地向高海拔迁移。然而，Permalab最新研究发现，在“暖湿化”的双重驱动下，青藏高原植被正经历独特的“双向扩张”：不仅向上攀升以克服能量限制，更在低海拔荒原区域显著向下蔓延以响应水分条件的改善。这一发现挑战了传统认知，为评估高寒生态系统的复杂反馈提供了全新视角。
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GMD: 物理-AI融合新范式：可微分多年冻土陆面模型NoahPy
针对传统陆面模型与现代AI工作流不兼容的难题，Permalab研究人员开发了名为NoahPy的可微分陆面模型。该模型基于循环神经网络（RNN）重构，能够精确模拟多年冻土区的水热动态，同时支持高效的梯度优化与参数校正。在青藏高原站点的评估结果显示，NoahPy在保持物理机制完整性的同时，显著提升了模拟效率与精度，为开发下一代“物理驱动+AI辅助”的冰冻圈预测模型奠定了技术基础 。
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Noah+SHAW联合模拟：显著提升青藏高原多年冻土活动层水热动态模拟精度
针对青藏高原冻土活动层水热动态模拟中传统模型存在的精度限制，Permalab研究人员提出了一种创新的混合建模方法。该方法将物理过程精细的SHAW模型与经随机森林校正的Noah陆面模型相结合，在七个监测点上的评估结果显示，其在模拟活动层温度和水分方面表现出显著优越性，为大尺度冻土动态模拟提供了可靠的新框架。
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ERL：青藏高原多年冻土退化对净初级生产力的影响
气候变暖和冻土退化加剧了青藏高原生态脆弱性。我们从建模角度出发，利用数值模型模拟了1989—2018青藏高原三江源地区的多年冻土水热状况和净初级生产力(NPP)变化，并设计了一种基于转换时间坐标的新型分析框架，分离出多年冻土退化对生态系统的影响。结果表明，多年冻土多消失在高温干旱的年份；大多数年份中，降水是NPP变化的主要驱动因素，但在多年冻土消失的年份，土壤水分成为驱动NPP变化的关键因素，这种影响在新形成的季节性冻土环境只能持续短暂时间。成果发表在ERL (2024)。
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GRL: 高原鼠兔导致的裸地存在加速多年冻土退化的风险
Permalab团队以高原鼠兔这种青藏高原最广泛分布的啮齿类动物为研究对象，基于Noah-MP模型，探究了鼠兔扰动导致的裸地对多年冻土水热的影响机制。从冻土水热的响应规律来看，高原鼠兔导致的裸土会造成冻土的显著升温，尤其对于浅层土壤。对土壤水分的影响在浅层土壤（0-66cm）几乎可以忽略不计。研究结果提高了区域尺度下鼠兔扰动对多年冻土水热变化的理解，并警示了鼠兔扰动加速多年冻土退化的潜在风险。工作发表在《地球物理研究通讯》(2024)。
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Catena: 基于“渗流–有效介质近似”的融冻土统一导热系数模型
基于“渗流–有效介质近似”理论，我们建立了一个冻融土导热系数统一理论模型，改变了传统的冻土、融土分段处理方式。统一模型能够表征粗颗粒土壤湿润过程土颗粒间“液桥”形成以及相变剧烈期冰晶取代液态水导致的导热系数迅速增加的现象。验证结果表明，无论在融土还是冻土中，统一模型均优于所选取的两个参考模型。