1961-2021年青藏高原前后冬强降雪特征分析

郭英香，冯晓莉，刘畅，申红艳，陈海存，李漠雨

（1.青海省气候中心，青海 西宁 810001；2.辽宁省抚顺市气象局，辽宁 抚顺 113006；3.陕西省气象科学研究所，陕西 西安 710000；4.青海省气象局，青海 西宁 810001）

引言

青藏高原平均海拔超过4 000 m，被称为“世界屋脊”和“第三极”，境内湖泊、河流、湿地众多，冰川、积雪广布，被称为“亚洲水塔”，是我国典型生态脆弱区（Xu et al.，2008；张宪洲等，2015；张江等，2020；曹晓云等，2022）。降水是青藏高原上最重要的水分循环因素，对区域水分平衡、水资源利用和高原生态系统等方面具有显著影响（Vavrus，2007；孙燕华等，2014；徐祥德等，2019）。

青藏高原的降水及其潜热加热的释放对亚洲乃至全球气候都有重要指示意义，高原地区冬季降水占全年比重较小，但与亚洲夏季气候联系十分密切（Wu and Qian，2003；Zhao and Moore，2004；彭京备等，2006；Yanai et al.，2006；Zhao et al.，2007；焦洋等，2022；马萌萌等，2022）。青藏高原冬季降水异常会造成春季土壤湿度异常，而高原春季土壤湿度异常可以通过热通量和辐射通量等对我国夏季气候产生显著影响（王瑞等，2009；崔洋等，2017；丁旭等，2022）。冬季降水也可以影响积雪形成，通过地表反照率效应和融雪后水文效应改变高原加热场，从而影响我国及东亚地区的大气环流和气候（徐国昌等，1994；韦志刚等，1998；吴统文和钱正安，2000；朱玉祥等，2009；胡豪然，2016；杨凯等，2017）。

青藏高原多雪时节在早冬、晚冬和早春，初冬时期（11—12月）高原气温已降至0 ℃以下，加之降水量级大，因此也成为雪灾高发期（刘玉莲等，2012；刘玉莲等，2013）。2018年冬季，青藏高原出现频繁降雪和极端低温天气，地处高原腹地的三江源地区出现严重雪灾，累计降雪量达历史最多，位于黄河源头的玛多站最大积雪深度达22 cm，给当地农牧业生产带来严重影响，持续降雪造成青海省玉树、海西、果洛三州13.1万人受灾，100余万头（只）牲畜觅食困难，死亡牲畜2万多头（只），造成直接经济损失约2亿元人民币，入选当年全国十大天气气候事件。可见，高原强降雪给经济发展、畜牧业生产等带来较大影响，加强青藏高原冬季降雪时空变化特征研究，对减轻区域气象灾害影响具有重要意义。

青藏高原降雪量在20世纪70年代后期和90年代发生两次突变，降雪量分别呈增加和减少趋势，20世纪90年代末以来高原主体主要为降水减少，其南北两侧区域降水增加（胡豪然和梁玲，2014；Zhu，2022）。研究表明，1951-2004年高原冬季降水量显著增加（李帅等，2008），而1979-2017年整体则呈减少趋势（温婷婷等，2022）。尽管高原冬季降雪总体呈减少趋势，但自20世纪60年代以来，青藏高原日降雪量大于5 mm的强降雪事件有所增加，而弱降雪和中等强度降雪在减少，总体呈现降雪强度趋强、降雪日数增加的变化特征（Sun et al.，2010；Zhou et al.，2018）。北极涛动（Arctic Oscillation， AO）、印度洋偶极子（Indian Ocean Dipole， IOD）、ENSO（El Niño-Southern Oscillation）都是影响高原冬季降雪量的重要因子（Lü et al.，2008；Yuan et al.，2012；Jiang et al.，2019）。海洋热力性质的变化是气候变化的重要驱动力（王彦磊等，2009；韩元元等，2022），海表温度的变化会影响局地降水的可预测性（Doi et al.，2015；吴珊珊和邹海东，2022），热带太平洋海温变化可通过调节沃克环流和局地哈德莱环流，对冬季降水产生显著影响（胡豪然和梁玲，2014；Zhu，2022），印度洋海温同样对青藏高原冬季降雪具有显著作用（施能和曹鸿兴，1996；Yuan et al.，2009；Shen et al.，2021）。中国大部地区冬季降水与AO指数呈正相关，显著相关区域位于青藏高原（帅嘉冰等，2010；覃郑婕等，2017；刘胜胜等，2021）。随着青藏高原冬季降水年际变率加大，尤其在气候显著增暖背景下，降水极端性增强，加之高原冬季降水形成机制较为复杂，给预测带来很大的不确定性，到目前为止，仍缺乏对高原冬季降水（雪）异常的系统性研究。鉴于此，结合不同海盆海表温度、北极涛动，探讨其与高原降雪的联系，对冬季气候预测具有一定参考意义。

关于青藏高原冬季降水年际变化的研究通常针对冬季3个月（12月至次年2月），这种针对整个冬季的方法无论在科学研究还是业务预测中都具有一定的局限性并可能掩盖季内变化特征。观测事实表明，青藏高原冬季降雪具有明显的季节内变化特征，例如，2021/2022年青藏高原冬季降水较气候态而言偏多，但季内呈“少—多—少”变化特征，这种季节内的不均匀性特征在整个冬季降水场上无法体现。青藏高原前冬和后冬降雪、强降雪以及积雪深度往往表现出不一致的变化特征（刘玉莲等，2012；刘玉莲等，2013；保云涛等，2018）。因此，将前冬和后冬区分开来进行研究并揭示其各自的年际变化特征，不仅有利于更加全面深入地认识高原冬季降水的变化特征，而且也可能对冬季气候预测提供有意义的信息。

本文利用青藏高原1961-2021年冬季（11月至次年2月）逐日地面降雪观测资料，对比分析高原前、后冬不同量级和不同持续天数降雪发生站次，揭示前、后冬强降雪量和强降雪日数的主要气候特征及其变化，探讨高原前、后冬强降雪量和强降雪日数与不同海盆海表温度、北极涛动的联系，以期为高原气候预测、归因诊断及防灾减灾提供参考。

1 资料与方法

青藏高原大多数气象观测站建于20世纪60年代初且主要分布在高原中东部地区，而高原西部受复杂地形和恶劣环境影响，气象台站分布稀疏、建站时间相对较晚，为增加空间分析精度，考虑时间长度，选取1961-2021年冬季（11月至次年2月）青藏高原99个气象观测站点（图1）20：00-20：00（北京时，下同）逐日降水资料，为保证资料一致性，剔除冬季出现的液态及雨夹雪降水过程。根据《降水量等级》（国家气象中心，2012），对20：00-20：00日降雪量进行划分，其中0.1～2.4 mm为小雪，2.5～4.9 mm为中雪，≥5.0 mm为大雪及以上降雪。1991-2020年青藏高原99个气象观测站的逐日平均气温和最低气温数据用于说明前、后冬的划分依据。另外，选取北极涛动指数（AO）、北大西洋多年代际振荡（the Atlantic Multidecadal Oscillation， AMO）指数、太平洋年代际振荡（Interdecadal Pacific Oscillation，IPO）指数、热带印度洋偶极子（Tropical Indian Ocean Dipole， TIOD）指数作为青藏高原前、后冬强降雪的关键影响因子。其中，AO指数下载于美国气候预测中心（Climate Prediction Center， CPC）网站（https：//www.cpc.ncep.noaa.gov/products/precip/CWlink/daily_ao_index/ao.shtml），AMO和IPO下载网址为http：//www. esrl. noaa. gov/psd/data/climateindices/list/，TIOD指数从国家气候监测预测平台获取。海温资料选用美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）提供的第5套逐月扩展重建海温资料，适用于长期的全球、海盆尺度的研究（Smith and Reynolds，2003；Smith and Reynolds，2004）。文中附图涉及青藏高原边界源于国家青藏高原科学数据中心（http：//data.tpdc.ac.cn）提供的青藏高原边界数据总集，审图号为GS（2019）1786号。

图1 青藏高原气象站点空间分布Fig.1 Spatial distribution of meteorological stations in the Qinghai-Tibetan Plateau

韦玮等（2014）根据全国月平均气温的年变化特征，将11月和12月看作前冬，1月为隆冬，2月和3月为后冬；在此基础上，韦玮等（2020）利用年最低气温指标，将11月16日至次年1月15日划分为前冬，次年1月16日至3月15日划分为后冬，最大程度上保证全国前、后冬划分的一致性；保云涛等（2018）在分析青藏高原中东部积雪时将11月至次年1月定义为前冬，2—4月为后冬。基于青藏高原月平均气温和年最低气温出现日期变化特征（图2），并结合以上划分结果，本文将每年11月至次年2月作为冬季，并将每年11—12月定义为前冬，次年1—2月定义为后冬，如2021年11-12月称为2021年前冬，2022年1-2月称为2021年后冬，以此类推。

图2 1991—2020年青藏高原月平均气温箱线图（a）和年最低气温出现日期频次分布（b）Fig.2 The box plot of monthly mean air temperature （a） and frequency of the date occurring annual minimum air temperature（b） in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1991-2020

基于90%百分位阈值法（Easterling et al.，2000），计算青藏高原前、后冬强降雪量和强降雪日数，并以1991-2020年新气候平均值为基准计算得到前、后冬强降雪量和强降雪日数距平值；采用线性倾向估计法（施能等，1995）研究前、后冬强降雪量和强降雪日数在时间变化中的升降幅度，并对其进行统计检验；利用皮尔逊相关性分析（魏凤英，2007）探讨海表温度、海温指数、北极涛动指数与前、后冬强降雪量、强降雪日数之间的联系；采用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）方法（Wu and Huang，2009），得到前、后冬强降雪量、强降雪日数距平值在年际、年代际尺度上的变化序列。

2 结果分析

2.1 不同量级和不同持续天数降雪站次分布

1961-2021年青藏高原冬季不同量级降雪出现站次旬变化如图3（a）所示，后冬小雪出现站次明显高于前冬，尤其1月中旬以来，小雪出现站次逐渐增加；中雪、大雪及以上站次呈双峰分布，中雪及以上降雪多集中在11月上中旬和2月中下旬，尤其是11月上旬，中雪及以上降雪出现站次最多。由不同持续天数降雪过程出现站次旬变化［图3（b）］可以看出，后冬单日出现降雪过程的站次高于前冬，1月下旬至2月下旬2 d及以上降雪过程最多。可见，后冬降雪过程多且持续天数长，随着时间推移后冬降雪量趋多、持续时间更长，而前冬降雪量及持续天数的阶段性起伏特征明显，前冬初期较大量级降雪出现站次最多，而12月上旬降雪过程最少。

图3 1961-2021年青藏高原冬季不同量级（a）及不同持续天数（b）降雪过程出现站次旬变化Fig.3 Ten-day variation of station times of snowfall processes with different magnitudes （a） and different days （b） in winter in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021

2.2 强降雪量和强降雪日数时间变化

由1961-2021年青藏高原前冬强降雪量和强降雪日数距平及前冬强降雪量（日数）占前冬总降雪量（日数）的百分比（即贡献率）［图4（a）、（b）］可以看出，前冬强降雪量、强降雪日数呈“少—多—少—多”变化特征，总体呈增加趋势，但未通过显著性检验；20世纪70年代中期至90年代中后期为前冬强降雪量和强降雪日数偏多时段，1998年以来前冬强降雪量和强降雪日数由偏多转为偏少，但2018年前冬高原强降雪量和强降雪日数均达历史同期最大值。前冬强降雪量占前冬总降雪量的百分比平均为45%，强降雪日数占前冬总降雪日数的百分比平均为11%，前冬强降雪量的贡献率远大于前冬强降雪日数，前冬强降雪量和强降雪日数贡献率总体呈增加趋势。

图4 1961-2021年青藏高原前（a、b）、后（c、d）冬强降雪量（a、c）、强降雪日数（b、d）距平及其贡献率的年际变化Fig.4 The inter-annual variation of anomalies of heavy snowfall （a， c）， heavy snowfall days （b， d） and their contribution rates in early （a， b） and late （c， d） winter in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021

1961-2021年青藏高原后冬强降雪量及其贡献率均呈显著增加趋势，倾向率分别为0.4 mm·（10 a）-1、3.4%·（10 a）-1，均通过α=0.001的显著性检验；20世纪80年代中期，后冬强降雪量、强降雪日数由偏少转为偏多，同样2018年后冬高原强降雪量达历史同期最大值［图4（c）］；后冬强降雪日数及其贡献率亦呈显著增加趋势，倾向率分别为0.1 d·（10 a）-1、1.2%·（10 a）-1，均通过α=0.001的显著性检验，2007年后冬强降雪日数达历史最大值［图4（d）］。值得注意的是，前冬强降雪量、强降雪日数贡献率均大于后冬。

从前、后冬强降雪量和强降雪日数距平经EEMD分解后的年际变化［图5（a）、（b）］可以看出，20世纪70年代中期至90年代中后期、21世纪10年代后期，前冬强降雪量和强降雪日数表现出较大振幅，而后冬强降雪在20世纪80年代中期至90年代初、21世纪00年代末至10年代年际变率较大，总体上，前、后冬强降雪量（强降雪日数）距平均方差（Standard Deviation， STD）分别为1.3 mm（0.3 d）、1.2 mm（0.2 d），前冬强降雪具有更大的年际变化振幅。从年代际变化［图5（c）、（d）］来看，20世纪80年代中后期至21世纪10年代初期前冬强降雪量和强降雪日数呈减少趋势，但近几年偏多明显；后冬强降雪量和强降雪日数呈波动式增加，20世纪80年代后期至90年代前期、21世纪10年代前期强降雪量及强降雪日数偏多明显。

图5 1961-2021年青藏高原前、后冬强降雪量（a、c）和强降雪日数（b、d）距平经集合经验模态分解的年际（a、b）及年代际（c、d）变化Fig.5 The inter-annual （a， b） and interdecadal （c， d） variations of anomalies of heavy snowfall（a， c） and heavy snowfall days（b， d） in early and late winter decomposed by the Ensemble Empirical Mode in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021

2.3 强降雪量和强降雪日数空间分布

由1961-2021年青藏高原前冬强降雪量、强降雪日数及其贡献率的空间分布［图6（a）、（b）］来看，高原前冬强降雪量空间分布不均，青藏高原东北部、西南部以及中东部主体为强降雪量高值区，年平均强降雪量在2.5 mm以上，其中高原西南部强降雪量最大；各地强降雪量平均贡献率为9%～85%，贡献最大的区域主要分布在高原东北部及高原南侧地区，贡献率在50%以上；前冬强降雪日数高值区主要分布在高原东侧的中北部地区，高原大部分地区强降雪日数的贡献率在15%以内，其中高原东北侧及南侧贡献率较大。后冬年平均强降雪量和强降雪日数均多于前冬，高原东部南北两侧强降雪量和强降雪日数相比于中部地区较少，西藏偏西南及偏东南地区强降雪量和强降雪日数较大［图6（c）、（d）］；后冬强降雪量和强降雪日数的贡献率明显小于前冬，后冬各地强降雪量贡献率为22%～67%，贡献率较大的地区主要分布在高原南侧，强降雪日数贡献率在高原大部分地区不足10%。

图6 1961-2021年青藏高原前（a、b）、后（c、d）冬强降雪量（a、c）和强降雪日数（b、d）及其贡献率空间分布以及前、后冬强降雪量、强降雪日数正负趋势站点百分比（e）Fig.6 Spatial distribution of heavy snowfall （a， c）， heavy snowfall days （b， d） and their contribution rates in early （a， b） and late（c， d） winter， and percentage of stations with the positive and negative linear trends for heavy snowfall and heavy snowfall days in early and late winter （e） in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021

近61 a来，青藏高原分别有52%和48%的站点前冬强降雪量呈增加和减少趋势，显著增加、显著减少的站点分别占总站数的13%和5%；前冬强降雪日数呈增加、减少趋势的站点分别占总站数的49%、51%，其中通过α=0.1显著性检验的站点分别占总站数的11%和4%；青藏高原后冬强降雪量和强降雪日数呈增加趋势的站点（占总站数的79%和76%）明显大于前冬，显著增加的站点占总站数的30%以上，另有21%和24%的站点后冬强降雪量和强降雪日数呈减少趋势，但大部分地区均未通过α=0.1的显著性检验［图6（e）］。

2.4 关键影响因子与强降雪的关系

为初步研究青藏高原冬季强降雪的影响因子，计算高原前、后冬强降雪量和强降雪日数与海表温度的相关系数（图7）。1961-2021年青藏高原前、后冬强降雪量和强降雪日数与同期海表温度以正相关为主，尤其在热带印度洋、太平洋、北大西洋上存在正相关显著区域，这些海洋活动可以通过大气环流影响青藏高原冬季强降雪。不同的是，青藏高原前冬强降雪量和强降雪日数与热带中东太平洋、热带印度洋西部海表温度的正相关最高且通过α=0.05的显著性检验，热带太平洋中东部海表温度偏暖、热带印度洋偶极子正位相时前冬强降雪量和强降雪日数偏多［图7（a）、（b）］；青藏高原后冬强降雪量和强降雪日数与热带印度洋、西北太平洋、北大西洋同期海表温度的正相关性最高且通过α=0.05的显著性检验［图7（c）、（d）］。可见，海表温度对青藏高原冬季强降雪量和强降雪日数有一定影响。另外，冬季北极涛动（AO）正负位相和青藏高原降雪多寡具有很好的对应关系（覃郑婕等，2017；刘胜胜等，2021）。

图7 1961-2021年青藏高原前（a、b）、后（c、d）冬强降雪量（a、c）、强降雪日数（b、d）与同期海表温度的相关系数空间分布（打点区域表示相关系数通过α=0.05的显著性检验）Fig.7 Spatial distribution of correlation coefficients between heavy snowfall（ a， c）， heavy snowfall days（ b， d） in early（ a， b） and late（ c， d） winter in the Qinghai-Tibetan Plateau and sea surface temperature during 1961-2021（The dotted areas indicate that the correlation coefficient passes significance test at α=0.05）

为进一步揭示青藏高原前、后冬强降雪与不同海盆海表温度以及AO的关系，计算青藏高原前、后冬强降雪量和强降雪日数与同期关键海温指数、AO指数的21 a滑动相关系数，如图8所示。前冬强降雪量和强降雪日数与同期AMO指数的21 a滑动相关系数在20世纪70年代至90年代初期以正相关为主，进入21世纪后发生一次由正相关转变为负相关的跃变现象；与前冬不同，后冬强降雪量和强降雪日数与同期AMO指数的21 a滑动相关系数总体呈负相关，20世纪70年代后期至90年代前期相关系数由负向正靠近［图8（b）］；不难看出，20世纪70年代至90年代中期，前、后冬AMO处于负位相［图8（a）］，前、后冬强降雪量和强降雪日数与AMO指数的相关系数随时间变化较为一致，但在AMO正位相期，前、后冬呈反位相变化。前、后冬IPO指数的年际变率均较大，前冬强降雪量、强降雪日数与IPO指数的21 a滑动相关系数呈正相关，前冬强降雪量与IPO指数的正相关系数在20世纪90年代中期至21世纪00年代初期通过α=0.05的显著性检验；进入21世纪以来，后冬强降雪量、强降雪日数与同期IPO指数呈负相关［图8（c）、（d）］。前冬强降雪量和强降雪日数与TIOD指数的正相关性非常显著，并且具有明显的年代际增强趋势，20世纪80年代中期由弱正相关转变为显著正相关，尤其是20世纪90年代中期以来，前冬TIOD变率较大，与前冬强降雪量和强降雪日数的正相关系数也在0.5以上，这种显著正相关性一直维持至今［图8（e）、（f）］；后冬强降雪量与TIOD的相关系数与前冬呈反位相变化，20世纪80年代至90年代前期以弱正相关为主，90年代中期以来维持负相关性［图8（f）］。20世纪80年代中期以前，前冬强降雪量、强降雪日数与AO指数维持正相关，20世纪80年代中期至今以负相关为主，相应地，负相关期前冬AO指数年际振幅也较大［图8（g）、（h）］；后冬强降雪量和强降雪日数与同期AO指数一直维持正相关性，正相关程度较高，这与后冬AO指数较大的年际变率有关［图8（g）、（h）］。

图8 1961-2021年前、后冬AMO（a、b）、IPO（c、d）、TIOD（e、f）、AO（g、h）指数年际变化（a、c、e、g）及其与青藏高原前、后冬强降雪量和强降雪日数的21 a滑动相关系数（b、d、f、h）Fig.8 The inter-annual variation （a， c， e， g） of the AMO （a， b）， IPO （c， d）， TIOD （e， f）， AO （g， h） indices and their 21-year sliding correlation coefficients （b， d， f， h） with heavy snowfall and heavy snowfall days in early and late winter in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021

3 结论

本研究基于青藏高原气象观测站点1961-2021年冬季逐日降雪资料，统计不同量级和不同持续天数降雪站次，对比分析前、后冬高原强降雪量和强降雪日数的变化趋势及空间分布等，探讨前、后冬强降雪量、强降雪日数与关键海温指数和北极涛动指数的联系。主要得到以下结论：

（1）青藏高原地面观测显示前、后冬降雪具有明显差异，后冬降雪过程多且持续时间长，尤其是1月中旬至2月下旬，小雪出现站次逐渐增加；而中雪及以上降雪多集中在11月上中旬和2月中下旬，尤其是前冬初期较大量级降雪过程出现站次最多，12月上旬降雪过程最少。

（2）青藏高原前冬强降雪量及强降雪日数总体呈不显著增加趋势，后冬强降雪量、强降雪日数呈显著增加趋势。前冬高原强降雪量和强降雪日数高值区主要分布在高原东侧的中部及东北部地区，后冬高原东部南北两侧强降雪量和强降雪日数相比中部地区较少。

（3）青藏高原前、后冬强降雪量及强降雪日数贡献率均呈增加趋势，但前冬强降雪量和强降雪日数的贡献率明显大于后冬。前冬高原东北部及南侧地区强降雪的贡献率最大，后冬强降雪贡献较大的站点主要分布在高原南侧。

（4）青藏高原前冬强降雪量及强降雪日数总体呈“少—多—少—多”变化特征，20世纪70年代中期至90年代中后期、21世纪10年代中后期为强降雪量和强降雪日数偏多时段，1998-2017年高原前冬强降雪量和强降雪日数总体减少，但2018年高原前冬出现极端强降雪；后冬强降雪量和强降雪日数呈波动式增加趋势，两者偏多年份主要集中在20世纪80年代中期至21世纪10年代。

（5）青藏高原前冬强降雪量和强降雪日数与热带中东太平洋、热带印度洋西部海表温度呈显著正相关，后冬强降雪量和强降雪日数与热带印度洋、西北太平洋、北大西洋同期海表温度的正相关最显著。20世纪80年代中期前冬强降雪量和强降雪日数与同期TIOD指数由弱正相关转变为显著正相关，尤其是20世纪90年代中期以来，前冬TIOD的年际变率较大，与前冬强降雪量和强降雪日数正相关系数较大；后冬AO指数的年际振幅较大，受其影响，后冬高原强降雪量和强降雪日数与AO指数呈稳定正相关关系。

本文主要揭示了青藏高原前、后冬强降雪量、强降雪日数的差异性特征，初步探讨了其与不同海域海温指数和北极涛动指数的联系，指出印度洋、北大西洋、太平洋海表温度及北极涛动指数对高原冬季强降雪有一定影响。但对于上述因子如何协同影响高原强降雪的机理和响应机制仍需要进行深入研究。