请介绍如何结合AVHRR遥感数据和相关算法，用于北半球积雪覆盖范围的监测和分析，并阐述其在气候模式和水文模型中的应用。

在利用AVHRR(Automated Vehicle Highway System)遥感数据进行积雪覆盖范围的监测和分析时，首先需要了解AVHRR影像的特性，它提供了一天一次的时间分辨率和约5公里的空间分辨率。这对于长期监测积雪变化具有重要意义。在分析过程中，常用的是基于阈值的积雪识别方法，这包括使用NDSI（Normalized Difference Snow Index，归一化积雪指数）来区分积雪和其他地表类型。

参考资源链接：[北半球积雪识别：AVHRR影像算法与应用](https://wenku.csdn.net/doc/58ax6qy5s4?spm=1055.2569.3001.10343)

具体的步骤包括：
1. 从AVHRR影像中提取反射率数据，一般关注的是可见光和近红外波段。
2. 应用NDSI算法，计算公式为：NDSI = (B2 - B5) / (B2 + B5)，其中B2是可见光波段，B5是近红外波段。
3. 通过设定合适的阈值，可以区分积雪和非积雪区域。阈值的选择通常根据实地观测数据和实验确定。
4. 分析得到的积雪覆盖图可用于气候模式和水文模型。在气候模式中，积雪的范围、深度和雪水当量是模拟地表能量平衡和水分循环的关键变量。在水文模型中，积雪的动态变化直接关系到融雪径流的估算。

《北半球积雪识别：AVHRR影像算法与应用》提供了基于AVHRR影像的积雪识别算法的详细介绍，以及如何将这些数据应用于气候和水文研究的实际案例。这些知识对于理解和预测气候变化对积雪覆盖的影响以及对水资源的影响至关重要。通过该资料，研究者可以学习如何更准确地利用卫星遥感数据监测积雪变化，并将其成果应用于气候和水文模型的改进中。

参考资源链接：[北半球积雪识别：AVHRR影像算法与应用](https://wenku.csdn.net/doc/58ax6qy5s4?spm=1055.2569.3001.10343)