春季青藏高原积雪年际变率的年代际转型对东亚夏季风影响的研究进展

张超 段安民

厦门大学海洋与地球学院近海海洋环境科学国家重点实验室, 厦门 361102

1 引言

青藏高原（简称高原）冰雪覆盖的大值区是欧亚大陆数十条河流的发源地，因此高原被誉为“亚洲 水 塔”（Immerzeel et al., 2010; Kraaijenbrink et al., 2021; Yao et al., 2022a, 2022b）。高原可通过跨极地的水汽输送成为“南北极的水汽窗口”，亦可通过西风—季风相互作用实现跨半球的水汽输送，从而构建起“世界水塔”独特的大气—水文功能体系（Xu et al., 2008, 2022; Immerzeel et al., 2020）。融化季节的高原积雪对周边河流和局地水汽的贡献 可 超 过65%（Bookhagen and Burbank, 2010;Kraaijenbrink et al., 2021; Zhang and Jia, 2022），因此高原积雪的气候效应一直是科学界关注的热点问题。

除高原积雪的水文效应外，隆升高原的积雪覆盖亦可通过对流层高层的扰动激发定常Rossby 波，进而影响周边甚至全球的气候异常（Xu et al.,2012; Henderson et al., 2018; Wang et al., 2018, 2020;You et al., 2020; Jia et al., 2021; Liu et al., 2022,2023; Zhang et al., 2023b）。近年来观测和数值模式的模拟结果表明，前期冬春高原积雪异常可显著影响东亚夏季风的年际和年代际变率（朱玉祥和丁一汇, 2007; Wu et al., 2012; Si and Ding, 2013; Xiao and Duan, 2016; Wang et al., 2020, 2021a; Zhang et al., 2021; Zha and Wu, 2023）。

在年际尺度上，冬春高原积雪可通过反照率效应调控高原非绝热冷却过程，进而通过局地环流响应、西风—季风相互作用和海陆热力差异等多种途径影响东亚夏季风异常（Zhao et al., 2007; Wang et al., 2017, 2018, 2021a; 车 涛 等, 2019; Zha and Wu,2023）；另一方面，冬春高原积雪异常亦可通过持续积雪强迫和积雪融水引发大尺度的大气水汽以及高原东移涡的发展，进而影响江淮流域、日本和朝鲜半岛等东亚沿岸的夏季风雨带（段安民等, 2014;Liu et al., 2014; Xiao and Duan, 2016; Zhang et al.,2021）。

在年代际尺度上，20 世纪90 年代之后冬季高原积雪偏少有利于随后春夏高原感热和短波辐射增多，并通过减弱海—陆热力对比使得东亚夏季风降水向北推进（Si and Ding, 2013; Ding et al., 2014; 段安民等, 2018）；同时，20 世纪90 年代之后，当高原积雪偏少时有利于高层反气旋环流的响应，后者南侧的东风会削弱东亚上空副热带西风急流的强度，从而加强了厄尔尼诺—南方涛动（ENSO）对东亚遥相关的影响，进一步加强了对东亚夏季风降水的影响（Wu et al., 2012; You et al., 2020）。

值得注意的是，近50 年春季高原积雪的年际变率发生了显著的年代际变化，使得春季高原积雪年际变率表现出年代际转型特征（Zhang et al.,2022, 2023a）。春季高原积雪的年代际变化对东亚夏季风有何影响？春季高原积雪与东亚夏季风的联系是否受到太平洋年代际振荡（PDO）、大西洋年代际振荡（AMO）、南极涛动（AAO）、以及北极涛动（AO）等年代际背景信号的调控？ENSO作为调控东亚夏季风的关键系统之一，春季高原积雪与东亚夏季风的联系是否与ENSO 有关？本文将通过回顾和梳理近年来国内外相关研究，结合最新资料诊断分析，对上述问题予以解答，并对当前的研究不足和未来可能的研究方向提出建议。

2 数据和方法

本文使用的资料和数据包括：由NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）提供的1966 年至今卫星反演的北半球积雪覆盖率（snow cover extent）数据（Robinson et al., 2012），该数据链接为：https://www.ncei.noaa.gov/ access/meta data/landing-page/bin/iso?id=gov.noaa.ncdc:C00756[2023-04-16]；由CRU TS（Climatic Research Unit gridded Time Series）提供的1901～2020 年逐月降水资料（Harris et al., 2020），数据链接为：https://cru data.uea.ac.uk/cru/ data/hrg/ [2023-04-16]； ERA5（ European Center for Medium-Range Weather Forecasts’ fifth generation reanalysis）提供的1950年至今的大气变量（Hersbach et al., 2019），数据链接为：https://www.ecmwf.int/en/ forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era5 [2023-04-16]。

本文使用高斯滤波技术对数据进行尺度分离：先对资料进行去趋势处理，再将低于8 年的高频信号作为年际尺度信号，高于10 年的低频信号作为年代际尺度信号。本文使用经验正交函数（EOF）提取高原积雪年际变率的主模态的空间分布。此外，本文使用了偏回归、滑动相关、以及Student’st双侧检验等方法。

3 春季高原积雪年际变率的年代际转型

3.1 春季高原积雪年际变率的年代际转型特征

近50 年秋季高原东部积雪年际变率的年代际转变时间出现在20 世纪80 年代中期（Qian et al.,2019, 2020），而ENSO 与春季高原东部积雪关系的转折以及后者对北美气候影响的突变时间均为21 世纪初期（Wang et al., 2020, 2021b, 2023），可见不同季节高原积雪发生年代际突变的时间有所不同。

近期研究表明，高原积雪的空间分布有显著的年代际转型特征，其突变年份为1990 年（Zhang et al., 2022, 2023a; 张超, 2022）。图1 为经验正交函数分解得到的20 世纪90 年代初前后春季高原积雪年际变率第一模态的空间分布。从春季高原积雪分布的第一模态可知：20 世纪90 年代初春季高原积雪由东西偶极型转变为全区一致型（Zhang et al.,2022, 2023a）。

3.2 春季高原积雪年际变率的年代际转型成因

国内外研究分别从ENSO、印度洋偶极子（IOD）、北大西洋海温异常、北极海冰、北极涛动（AO）和西北太平洋遥相关等海—冰—气相互作用的过程和途径广泛讨论了春季高原积雪的动力学成因，并指出海—冰—气相互作用引发的大尺度波列是春季高原积雪形成的重要原因（Smith and Bookhagen, 2018; Jiang et al., 2019; Wang et al.,2019, 2021b; Zhang et al., 2019; Li et al., 2020）。然而，这些研究主要关注高原东部或高原西部积雪年际变率的成因。

从海—气相互作用视角来看，20 世纪90 年代之前春季高原偶极型积雪受到北太平洋海温异常的显著影响，而20 世纪90 年代之后春季高原全区一致型积雪异常主要受热带大西洋海洋异常的影响（张超，2022）。20 世纪90 年代初之前，北太平洋冷海温异常激发的大尺度波列可沿西风急流传播至高原，并在高原东部形成气旋、西部形成反气旋，气旋东侧的西南风异常有利于孟加拉湾的暖湿水汽输送至高原东部，气旋西侧的东北风异常则可将高纬度干冷空气输送至高原西部，从而形成高原东西偶极型积雪分布（图2a）；20 世纪90 年代初之后，热带大西洋暖海温异常可通过热带Kelvin 波和跨洋盆激发的中纬度Rossby 波列，分别将孟加拉湾暖湿水汽和高纬度干冷空气输送至高原，再通过水汽与冷空气辐合影响高原全区一致型积雪分布（图2b）。

图2 北太平洋和热带大西洋海—气相互作用影响20 世纪90 年代初前后春季高原（a）偶极型和（b）一致型积雪覆盖率分布的示意图。Fig.2 Schematic diagrams show the impacts of North Pacific (tropical Atlantic) ocean-atmosphere interaction on the (a) dipole and (b) monopole snow cover extent on the Tibetan Plateau in spring before and after early 1990s.

从大气环流的主模态来看，Zhang et al.（2023a）发现南极涛动（AAO）和北极涛动（AO）是春季高原偶极型和全区一致型积雪分布的重要原因。研究指出，20 世纪90 年代初之前，AAO 负异常时可通过向北传至澳大利亚的波列和澳大利亚至高原的翻转环流将南极和高原联系起来，并在高原西部形成反气旋、东部形成气旋环流，从而影响高原东西偶极型积雪分布；20 世纪90 年代初之后，AO正异常时存在北极至高原的波列，并在高原上空形成气旋环流，进而影响高原全区一致型的积雪分布。

4 高原积雪分布对东亚夏季风影响的研究进展

4.1 高原积雪异常对气候系统的影响机理

积雪的反照率效应、水文效应和高空扰动是高原积雪作用于周边和遥远地区气候异常的主要方式。

积雪的反照率效应：高原积雪异常偏多时使得高原反照率偏高，导致更多短波辐射被反射到大气中，当陆面接收的短波偏少时，一方面使得陆面温度降低（Wang et al., 2018, 2021a, 2023），另一方面，陆面接收的短波偏少致使高原向大气释放的长波辐射减少，进一步冷却高原上空的大气，使得高原上空形成冷源异常，从而导致高原上空的整个对流层出现冷却异常（Wu and Li, 2016; You et al.,2020; Zha and Wu, 2023）。

高原积雪的水文效应有两种，一是积雪融水对河流径流的贡献。研究指出，高原冰川分布在高原高海拔区域，而高原积雪分布在高原大部分海拔地区（Smith and Bookhagen, 2018）。高原积雪融水可供给周边地区数十条河流，且融化期积雪融水对河流径流的贡献超过65%（Bookhagen and Burbank,2010; Wulf et al., 2016; Kraaijenbrink et al., 2021）；高原积雪融水蒸发还可造成大气中的水汽增加（Si and Ding, 2013; Xiao and Duan, 2016）。5～8 月是高原积雪变化影响大气水汽异常的主要时段，且随着时间推移积雪引发大气的水汽发生明显的西移特征。二是高原积雪融水可形成大气中的水汽源，同时积雪融化吸热引发局地的非绝热冷却，从而激发高原上空的气旋环流，该系统进一步作为驱动大尺度水汽输送的载体，可将高原水汽源的水汽输送至下游地区，从而形成高原独特的大气水文功能体系（Zhang and Jia, 2022）。

高原积雪覆盖矗立在对流层中层，可直接影响对 流 层 中 高 层 的 扰 动 异 常（Zhang et al., 2021,2023b; Qian et al., 2020），也可通过局地扰动影响高原涡的产生（Xiao and Duan, 2016）。此外，高原积雪异常还可通过高层扰动和局地冷却引发沿急流向太平洋、北美地区甚至大西洋传播的大气波列，进而影响全球的气候异常（Qian et al., 2019; Wang et al., 2020; Zhang et al., 2023b）。

当前关于高原积雪影响大尺度大气环流的主要分歧在于积雪反照率效应的发生时间。早期的研究指出（Yasunari et al., 1991），积雪的反照率效应集中在冬春时节，而夏季则不存在。近年来的研究则认为即使在夏季，隆升高原的积雪覆盖，尤其是高原西部矗立在对流层中层的永久性积雪亦能通过反照率效应驱动大尺度环流异常（Wu and Li, 2016;Jin et al., 2018; Wang et al., 2018, 2021a, 2023）。

4.2 东亚夏季风格局与高原积雪分布的关联

高原积雪不同空间分布形态与东亚夏季风的关系有明显差异（Xu et al., 2012; Si and Ding, 2013;Wang et al., 2017, 2018; Xiao and Duan, 2016; Zhang et al., 2021）。Si and Ding（2013）指出，2000 年之前冬季高原东部积雪与长江以南夏季风降水显著正相关关系，但2000 年之后仅与江淮流域降水存在较弱的正相关。Xiao and Duan（2016）指出，5月高原西部积雪与江淮流域夏季降水存在显著的正相关关系。Wang et al.（2017）则认为，冬春高原南部（中西部）积雪与华南夏季降水呈负（正）相关，冬春高原北部积雪与江淮流域夏季降水呈正相关、华北至东北呈负相关。然而，也有研究认为夏季高原西部和南部积雪均与江淮流域至日本南部的夏季风降水呈正相关关系（Wang et al., 2018, 2021a）。可见，东亚夏季风降水与高原积雪分布的关联存在较大争议，这与不同研究积雪资料和时段的选取有关。因此，考虑高原积雪空间分布随时间的变化，并探讨其与东亚夏季风之间的关联尤为必要。

本文选取1970～2020 年NOAA 提供的积雪资料，重新绘制了东亚夏季风降水与春季高原积雪分布变化的关联图（图3）。1990 年之前（图3a），春季高原西多东少的偶极型积雪分布对应随后江南至日本南部夏季风降水为正异常（中心大约位于30°N），而西伯利亚东南部至日本北部为降水为负异常（中心位于46°N）；1990 年之后（图3b），春季高原全区偏多的一致型积雪分布对应随后夏季风降水正异常区域北推到江淮流域至日本北部（中心大约位于36°N），而降水负异常区域则北推至西伯利亚东部（中心位于52°N）。可见，20 世纪90 年代初之后，与春季高原积雪有关的东亚夏季风降水落区可能存在北移。

4.3 高原积雪分布通过反照率效应影响东亚夏季风格局的物理机制

东亚夏季风受到前期冬春高原不同积雪分布的影响机制不尽相同。张超（2022）提出了春季高原偶极型与一致型积雪分布对东亚夏季风的影响机制（图4），发现在20 世纪90 年代初之前（图4a），春季高原东西偶极型积雪分布（西部积雪偏多而东部偏少）可通过积雪的反照率反馈过程引发高原上空西部冷却、东部加热的非绝热空间分布（Zhang et al., 2022），进而激发对流层高层从高原西部至日本的气旋—反气旋—气旋型大气波列（C-A-C型波列）。由于积雪的持续强迫，该波列可持续到夏季。位于日本高空气旋南部的偏西风（北部的偏东风）异常加强（减弱）了副热带西风急流的南（北）部（图3c），使得江南—日本南部（西伯利亚东南部—日本北部）产生显著的上升（下沉）运动。同时，该气旋系统可延伸至对流层低层，有利于江南—日本南部的水汽辐合。可见，春季高原偶极型积雪分布可通过积雪异常有关的高低空环流配置使得江南—日本南部夏季风降水偏多、西伯利亚东南部—日本北部夏季风降水偏少。

20 世纪90 年代初以后（图4b），春季高原一致型积雪分布（全区积雪偏多）使得高原上空出现冷源异常并激发局地的低压环流（Zhang et al.,2022）。随着时间演变至夏季，该低压系统东移至东北 亚（Zhang et al., 2021），其南部的 偏 西风（北部的偏东风）加强（减弱）了副热带西风急流的中心位置（急流以北区域，图3d），因此江淮流域—日本北部（西伯利亚东部）出现显著的上升（下沉）运动。该气旋系统可延伸至对流层低层，有利于江淮流域—日本北部的水汽辐合。因此，春季高原一致型积雪分布可通过积雪异常有关的高低空环流配置使得江淮流域—日本北部降水偏多、西伯利亚东部降水偏少，即20 世纪90 年代初以后春季高原积雪分布对东亚夏季风降水的影响北推。

20 世纪90 年代初之后高原西部积雪异常对江淮梅雨的影响增强（Zhang et al., 2021）。其可能的物理机制为：20 世纪90 年代初春季高原持续积雪强迫位置由高原西南部转移至高原西北部，积雪异常有关的扰动从沿着急流分布转变为远离急流分布。因此，前一时段在急流波导作用下积雪异常容易激发大尺度的定常波（Wu and Li, 2016; Jin et al.,2018），而后一时段波导作用减弱使得积雪异常有关的低压系统发生显著东移。随着环流演化至夏季，前后时段积雪异常有关的低压异常分别控制在日本和东北亚地区，其南侧的偏西风异常分别加速了西太平洋和江淮流域上空的副热带西风急流，从而在后一时段对江淮梅雨的影响增强（Zhang et al.,2021; 张超, 2022）。

4.4 高原积雪通过“高原大气河”影响东亚夏季风的物理机制

高原积雪通过积雪融水不仅供给东亚数十条河流（Bookhagen and Burbank, 2010; Wulf et al., 2016;Smith and Bookhagen, 2018），还可以影响大气中的水汽异常（Yasunari et al., 1991; Xiao and Duan,2016）。其中，高原积雪融水形成高原水汽源及水汽输送主要集中在春夏季节，积雪融水形成的水汽不仅影响高原局地，甚至可影响东亚夏季风降水（Xiao and Duan, 2016; Zhang and Jia, 2022）。

高原积雪变化通过水文效应影响东亚夏季风的机制（图5）：一是高原积雪变化引起水汽异常向下游输送的机理：当夏季高原积雪偏多时积雪融化吸热使高原形成异常冷源，并通过非绝热冷却激发高原上空的气旋环流异常（图5 中用字母C 表示），该气旋东侧的西南风和副热带西风急流将高原上的水汽输送至下游。二是高原积雪变化形成高原水汽源的机理：高原气旋东南侧喇叭口状的风场利于局地的辐散运动，高压辐散区往往伴随晴天有利于更多太阳辐射达到该区域，代表热力过程，同时积雪有关的西南风场异常与背景态风向一致，代表动力过程。在动力、热力的共同作用下，高原积雪的融化和蒸发过程加快，有利于积雪融水转移到大气中，从而形成高原上空的水汽源（Zhang and Jia, 2022）。

积雪异常引发的水汽输送经过高原东部、江南、江淮流域可至日本以东地区，对东亚夏季风雨带产生显著影响。高原积雪通过水文过程将高原西南部水汽源的水汽源源不断的输送至下游雨带区，如同河流般影响东亚夏季风，因此将其称为“高原大气河”机制。

4.5 春季高原积雪对东亚夏季风的预测作用

大量研究指出，高原前期冬春积雪异常是东亚夏季风的重要预测因子之一（Si and Ding, 2013;Xiao and Duan, 2016; Zhang et al., 2021; Zha and Wu,2023）。Zhang et al.（2021）发现春季高原西部积雪异常可显著影响江淮梅雨的年际变率，且20 世纪90 年代初以后春季高原西部积雪异常对梅雨雨带的影响增强。为此，我们以20 世纪90 年代初分段，并将回报年份的20%～30%作为预测年份，其余年份作为训练年份以构建回归预测模型。基于该方案构建了前后两段含有春季高原积雪的梅雨预测模型，结果表明，根据该预测模型，春季高原积雪预测因子构建的回报模型对20 世纪90 年代之前的预测技巧较低，而20 世纪90 年代之后特别是近30 年对江淮梅雨回报的相关系数为0.61，通过了显著性水平为0.01 的显著性检验，因此具备较好的预测技巧。

5 春季高原积雪异常影响东亚夏季风的关键科学问题

5.1 海—气耦合信号和大气环流在年代际尺度上的调控作用

20 世纪90 年代初春季高原积雪的年代际转型及其与梅雨关系的年代际变化是否受到年代际尺度信号的调控尚不清楚。通过诊断PDO、AMO 和积雪—梅雨的滑动相关（图6）可知，AMO 在1994年后从负位相转变到正位相，和春季高原积雪、积雪—梅雨关系的年代际转折年份较为接近；PDO在1976、2000、2013 和2019 年出现多次位相的转变，与春季高原积雪、积雪—梅雨关系的年代际转折均不一致。可见AMO 可能调控高原积雪—梅雨关系的年代际变化：当AMO 负位相时，积雪—梅雨的关系较弱，而AMO 为正位相时，积雪—梅雨的关系增强。因此，今后在考虑高原积雪作为梅雨降水的预测因子时，需要关注AMO 的位相。

图6 年代际尺度上，标准化的春季PDO（蓝色柱状）、AMO（红色柱状）指数。年际时间尺度上，春季高原西部积雪指数和梅雨指数21年的滑动相关系数（绿色曲线），绿色曲线加粗部分表示滑动相关系数超过95%置信水平的时段。Fig.6 Standardized PDO (Pacific Decadal Oscillation) index (blue bars) and AMO (Atlantic Multidecadal Oscillation) index (red bars) in spring on the interdecadal time scale.21-year sliding correlation coefficient (green curve) between the western Tibetan snow index in spring and Meiyu rainfall index on the interannual time scale, in which curve in thick refers to the correlation coefficient exceeding 95% confidence level.

本文还进一步分析了年代际尺度上大气主模态信号AAO 和AO 对积雪—梅雨关系的可能影响，结果表明AAO 和AO 在1970～2022 年均有3 个位相转变年份（图略），与积雪—梅雨关系的单个突变年份显然不同，因此AAO 和AO 在积雪—梅雨关系的年代际变化中作用较弱。

5.2 典型东亚夏季风降水异常与春季高原积雪异常年份的关联

已有研究表明，梅雨雨带与前期高原积雪异常密 切 相 关（Xiao and Duan, 2016; Zhang et al.,2021）。首先要明确历史上是否存在前期高原积雪异常随后发生极端梅雨事件，有多少年份存在这种情况。将各项指数的绝对值取0.75 作为阈值，梅雨指数大于阈值的极端梅雨年份共计24 年，春季高原西部积雪指数大于阈值年份共计20 年。由图7可知，春季高原西部积雪显著异常时，随后有9 年典型梅雨异常年份，占典型梅雨异常年份的38%。可见，存在春季高原积雪显著异常年份对应有随后夏季梅雨发生异常情况。其他典型梅雨异常年份可能与中高纬波动、热带海气相互作用等信号有关（Wu et al., 2012; You et al., 2020）。

图7 年际时间尺度上，江淮梅雨指数（柱状）、春季高原西部积雪指数（紫色曲线）和Niño3.4 指数（绿色曲线）。各项指数以绝对值取0.75 为阈值。圆（包括实心圆和空心圆）表示积雪—梅雨指数同时大于阈值且处于同位相的年份，即前期春季高原积雪异常随后发生典型梅雨异常年份，实心圆表示这些年份中Niño3.4 指数小于阈值或与梅雨指数位相相反，即Niño3.4 指数在这些典型梅雨年份中对梅雨的贡献较小或作用相反。Fig.7 Yangtze-Huaihe River Meiyu index (color bars), western Tibetan snow index (purple curve) in spring, and Niño3.4 index (green line) on the interannual time scale.The threshold of indices is absolute value of 0.75.The circles (open and solid circles) indicate the years when the snow-Meiyu indices are both larger than the threshold value and in the same phase, i.e., the years when a typical Meiyu anomaly occurs after an anomaly of the Tibetan snow in the early spring.The solid dots indicate the years when the Niño3.4 index is smaller than the threshold value or in the opposite phase of the Meiyu index, i.e., Niño3.4 index has a small or opposite contribution to Meiyu in these typical Meiyu years.

此外，年际尺度上，ENSO 作为梅雨降水的重要前兆因子之一，也可能影响高原积雪—梅雨异常之间的联系。由图7 可知，高原积雪—梅雨异常的9 个年份中，有4 年与ENSO 处在同位相（空心圆），有5 年与ENSO 处于反位相或ENSO 信号很弱（实心圆）。可见，ENSO 与春季高原积雪对梅雨降水的影响有一定的互补性，但ENSO 的作用也存在不确定性，这可能和ENSO 的形态变化、转换速度有关（Wang et al., 2021b, 2023）。因此，ENSO 对积雪—梅雨关系的调控作用还有待今后深入研究。

6 总结与展望

本文围绕高原积雪年际变率的年代际转型对东亚夏季风格局影响，系统回顾了春季高原积雪年际变率的年代际变化特征和成因，高原冬春不同积雪分布对东亚夏季风格局的影响机制，并提出以下几个未来需要关注的科学问题。

首先，20 世纪90 年代初春季高原积雪年际变率从偶极型转变为一致型（Zhang et al., 2022），与AMO 从负位相转变为正位相的年份接近。然而，AMO 位相的年代际转变能否影响春季高原积雪年际变率的年代际转型尚不清楚。因此，不同位相的AMO 与春季高原积雪年年际变率的关联与影响机制是亟需关注的科学问题。

其次，20 世纪90 年代初之后春季高原西部积雪对江淮梅雨的影响增强，已有研究从积雪的反照率效应视角给出了可能的影响机制（Zhang et al.,2021）。值得注意的是，“高原大气河”的源头位于高原西南侧，而20 世纪90 年代初之后高原持续积雪强迫的位置从高原西北侧转移至高原西南侧，即后一阶段高原西南侧积雪异常可能通过“高原大气河”的机制使得对梅雨的影响增强。因此，今后应进一步深入分析20 世纪90 年代初之后高原积雪通过“高原大气河”对梅雨影响增强的物理机制。

再次，积雪—梅雨关系的年代际转变与AMO位相的年代际变化较为一致，但AMO 影响积雪—梅雨关系变化有怎样的物理过程和何种作用机制仍不清楚，是今后需要关注的问题之一。

最后，虽然地表热源和积雪作为高原下垫面强迫大气环流的影响因子，然而统计上冬季高原积雪与春季地表热源的联系并不显著（段安民等，2018），意味着它们可能是驱动大气环流的独立因子。因此，在考虑东亚夏季风成因时，能否将高原地表热源和积雪作为独立因子综合考察对东亚夏季风的影响，还有待进一步研究。