雪粒径是影响被动微波雪深、雪水当量反演的重要因素。当前被动微波的波段设计在卫星实测数据尺度难以克服雪粒径对雪水当量反演的影响。因此，除增大计算量之外开展全局优化搜索外，引入过程模型模拟的雪粒径是改进微波雪水当量反演的重要途径。当前，Merkouriadi等(2021)的研究表明，受降水量驱动数据影响的过程模型模拟雪深的精度会影响雪粒径估算的精度，两者在物理模型层面存在相关性。因此，将过程模型模拟的雪粒径直接代入基于亮温的雪深反演后，其得到的反演结果误差甚至容易大于过程模型模拟雪深的误差。因此，在反演中引入雪粒径先验知识的方式，需要将积雪过程模型和积雪辐射传输模型联合起来通盘考虑。本研究将介绍SNTHERM（Snow THermal Model, 积雪热力模型）和MEMLS（Microwave Emission Model of Layered Snowpacks, 多层积雪微波辐射模型）在中国新疆、青藏地区的验证效果，并以该组合模型为前向模型，发展了联合光学积雪覆盖度和被动微波10.65到36.5GHz亮温反演积雪参数的方法。研究生成了青藏高原2002年8月-2022年7月3km分辨率的雪深、雪水当量和融雪水产品，并就青藏高原积雪水量平衡特征及近20年来积雪变化进行了分析。报告末尾将展示该方案的不足，并就未来发展方向提出讨论。

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