文章提出了一种新的降阶模型（ROM）来预测复杂地形中雪粒的湍流传输和堆积模式。通过改进Maxey-Riley方程并引入非线性拖曳力，模型能够准确描述雪粒在湍流中的惯性动力学。降阶模型将雪粒速度场表示为背景风场的扰动，显著提高了计算效率（提升达1000倍）。研究开发了基于拉格朗日平均发散（aLAD）和瞬时发散（iDiv）的积雪诊断方法，能够有效识别雪粒的汇聚区域。数值实验和实地观测验证了模型在从毫米级粒子动力学到千米级地形积雪预测中的准确性，为水文和冰冻圈研究提供了新的建模工具。
季节性积雪覆盖地球31%的陆地表面，全球40%人口依赖融雪供水。然而，风-雪耦合过程导致的积雪空间异质性给水文预测和雪崩风险评估带来巨大挑战。传统积雪模型依赖半经验关系，难以准确描述湍流中雪粒的惯性动力学。文章提出了一种基于物理的降阶建模方法，为多尺度雪粒传输提供高效精确的解决方案。
针对传统线性拖曳力模型的局限，文章改进了Maxey-Riley方程，引入粒子雷诺数依赖的非线性拖曳力函数。改进后的模型能够准确预测从斯托克斯区到高雷诺数区的雪粒终端速度，相对误差小于1%。
通过几何奇异摄动理论，将非线性Maxey-Riley方程简化为背景风场的扰动形式。降阶模型保留了原始方程的物理精度，同时计算效率提升达1000倍，适用于大规模模拟。
基于降阶模型的速度场，开发了拉格朗日平均发散（aLAD）和瞬时发散（iDiv）诊断指标。这些指标通过量化雪粒轨迹的汇聚/发散特性，能够有效预测地面堆积热点。
在约翰霍普金斯湍流数据库的边界层模拟中，降阶模型准确再现了雪粒在湍流中的"扫掠"和"滞留"现象。立方体绕流实验表明，aLAD和iDiv诊断与直接数值模拟的雪粒浓度分布高度相关（p<10^-10）。挪威Ullstinden山区一周积雪变化的激光雷达观测验证了模型预测的准确性，其性能显著优于传统地形遮蔽参数。
与传统方法相比，该模型具有三大优势：1)避免了对数风廓线在不规则地形中的非物理假设；2)真实反映了雪粒惯性和非线性拖曳效应；3)能够解析非定常湍流结构的影响。模型为雪粒升华率计算、跃移层动量平衡等研究开辟了新途径。
文章发展的降阶模型和诊断方法首次实现了从毫米级粒子动力学到千米级地形积雪的多尺度统一建模。计算效率的大幅提升使得高分辨率积雪预测成为可能，为冰冻圈水文研究和雪灾预警提供了创新工具。未来工作将重点扩展模型对大粒径雪粒的适用性，并建立诊断指标与长期堆积速率的定量关系。