due to a poor understanding of chan

due to a poor understanding of changes in the soil thermal regime and liquid water content during the soil-freezing process.using an integrated approach combining in situ soil measurements, (PolSAR) and a remote-sensing-driven permafrost model. To better capture landscape variability in snow cover and its influence on the soil thermal reanalysis snow depth data using MODIS snow cover extent (SCE) observations.along the Alaska North Slope the observed and model-simulated zero-curtain periods were positively correlated (R > 0:55, p < 0:01) with a MODISderived snow cover fraction (SCF) from September to October

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由于对土壤冻结过程中土壤热状况和液态水含量变化的了解不多。 使用结合现场土壤测量（PolSAR）和遥感驱动的多年冻土模型的集成方法。为了更好地捕获积雪中的景观变异性及其对土壤热再分析积雪深度数据的影响，请使用MODIS积雪程度（SCE）观测。 沿阿拉斯加北坡，从9月到10月，观测和模型模拟的零幕期与MODIS得出的积雪比例（SCF）正相关（R> 0:55，p <0:01）

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由于对土壤热系统变化和土壤冷冻过程中液态含水量的了解不足。 采用结合原位土壤测量（PolSAR）和遥感驱动的永久冻土模型的综合方法。使用MODIS雪覆盖度（SCE）观测值，更好地捕获积雪覆盖中的景观变异性及其对土壤热分析雪深数据的影响。 沿阿拉斯加北坡观测和模型模拟的零幕段在9月至10月期间与MODIS派生的积雪覆盖分数（SCF）呈正相关（R = 0：55，p = 0：01）

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由于对土壤冻结过程中土壤热状况和液态水含量的变化认识不足。 采用结合现场土壤测量（PolSAR）和遥感驱动的永久冻土模型的综合方法。利用MODIS积雪范围（SCE）观测资料，更好地捕捉积雪的景观变化及其对土壤热再分析积雪深度的影响。 在阿拉斯加北坡，观测和模拟的零幕期与9月至10月的积雪覆盖率（SCF）呈正相关（R>0:55，p<0:01）

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