面向突發雪災的高時效性積雪產品長期以來是我國氣象業務急需。據北京大學官網消息，該校地球與空間科學學院遙感所與中國氣象局氣象探測中心組織聯合研究團隊，建立了一套考慮北斗軌道特色的全球導航衛星系統（GNSS）氣象業務站網積雪深度高精度自動化算法框架，首次研製了積雪深度產品GSnow-China。
上述研究團隊由中國氣象局氣象探測中心梁宏博士與北京大學地球與空間科學學院遙感所萬瑋博士組織，在國家自然科學基金等項目支持下，於2020-2022年開展「需求牽引、突破瓶頸」為導向展開攻關。
美國科羅拉多大學博爾德分校的Kristine Larson教授長期從事GPS研究，例如測量尼泊爾喜馬拉雅山脈的變形、評估格陵蘭冰蓋速度的可變性等。她利用GPS測量地震波的研究最終貢獻了GPS干涉反射(GPS-IR)的發展，該新技術可以提供土壤濕度、積雪積累、植被含水量和潮汐的測量數據。
研究團隊指出，適用於多GNSS系統的高精度積雪深度算法需要首先考慮複雜地形的影響。Larson教授提出的經典雪深算法則主要是面向GPS這類軌道不變的衛星，這種方式並不適用於我國北斗等變軌衛星，尤其是在地形起伏較大的方位很難找到準確的無雪期參考天線高。
針對這一難題，研究團隊提出了將地形坡度角賦予明確物理表達的GSnow-TERR模型，形成站點周圍全方位地形模擬。多站試驗結果表明該模型將北斗、GLONASS和Galileo等變軌數據利用率大幅提升了38.21%。
在實際應用中，GNSS積雪深度算法還需要綜合考慮精度可靠性和自動處理能力。研究團隊建立了一套積雪深度高精度自動化反演框架，依託佳木斯和阿勒泰兩個試驗站，針對國際主流模型的北斗適用性進行了深入分析，最終攻克了地形、植被、土壤穿透、初始高設定、模型自動切換等關鍵技術，為核心算法的工程化奠定了基礎。
研究團隊稱，積雪深度產品GSnow-China利用導航衛星地表反射信號的面狀屬性信息，空間解析度介於原位測量與衛星微波產品之間，可有效補充現有地基和天基氣象觀測手段的時空代表性。
GNSS雪深產品應用於2022年2月南方暴雪期間的雪深監測。圖 北京大學官網
在2022年2月上旬南方突發性暴雪期間，該算法和產品經受了南方複雜下墊麵條件、多星座聯合處理、高時效性等考驗。積雪深度數據1.0版共享於國家青藏高原科學數據中心（連結：https://doi.org/10.11888/Cryos.tpdc.271839）。
據此次最新介紹，核心算法目前已順利完成工程化，首批站點產品已在今年冬季規模化試應用，將長期提供一小時頻次的雪深監測數據服務，拓展了GNSS業務站網除大氣水汽等變量監測之外的服務能力。