王芝蘭，張飛民，王澄海，孫旭映，呂春艷

（1.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院/甘肅省氣候資源開發(fā)及防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730000；2.中國氣象局蘭州干旱氣象研究所/甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730020；3.貴州省銅仁市氣象局，貴州 銅仁 554300）

0 引言

被譽(yù)為世界“第三極”的青藏高原，對中國乃至全球氣候變化的反饋具有一定“前瞻性”，該地區(qū)氣候變化相比于全球其他地區(qū)，具有開始時間早、變化幅度大及變化速率快等特征，對中國氣候變化的影響至關(guān)重要［1-3］。積雪作為冰凍圈最為活躍且具有多重屬性的地表覆蓋類型，被認(rèn)為是氣候變化的指示器［4］。積雪一方面通過高反射率特性，改變地表能量收支，進(jìn)行陸氣相互作用；另一方面通過相態(tài)的改變，進(jìn)行熱量傳輸和水文循環(huán)［5-7］。青藏高原積雪（下稱高原積雪）作為一種變化顯著的陸面過程，其熱力影響可達(dá)到對流層中部［8］。已有諸多研究對高原積雪在次季節(jié)、季節(jié)、年際和年代際等多時間尺度特征，及其對大氣變率的響應(yīng)進(jìn)行了廣泛分析。高原積雪空間分布極不均勻，四周山地多雪、腹地少雪，積雪期主要集中在10月至翌年5月［9-10］，積雪深度和積雪日數(shù)空間大值區(qū)并不一致［11］，且積雪深度和積雪日數(shù)變化趨勢并不完全一致［12］；20世紀(jì)90年代初以前，高原積雪深度變化呈普遍增加趨勢，其中80年代增加趨勢最為顯著［13-15］，20世紀(jì)90年代末積雪開始呈顯著減少趨勢，其中最大雪深減少最顯著［16-19］。高原冬春積雪年際異常敏感區(qū)隨季節(jié)有著顯著變化，并具有多尺度性［20］。次季節(jié)尺度上，冬季高原積雪變化在對流層中部存在3～8天的快速響應(yīng)［21-22］。此外，高原積雪也是中國主要的水源補(bǔ)給，研究表明黃河源區(qū)積雪日數(shù)對春季徑流的影響較積雪深度顯著，4—5月氣溫升高，積雪大量融化，對徑流增加有重要影響［23-24］。

青藏高原冬春積雪異常對大氣環(huán)流和氣候產(chǎn)生重要影響，是中國夏季降水預(yù)測的關(guān)鍵因子之一［25-29］。但目前高原積雪對氣候的影響機(jī)理仍不夠清晰，其原因在于，氣候異常成因復(fù)雜，諸多影響因子對氣候的作用是非線性的，高原積雪與中國降水之間的聯(lián)系可能存在其他因子的協(xié)同作用，ENSO信號是否獨(dú)立于積雪-東亞季風(fēng)之間的聯(lián)系仍不確定［30-33］；另一方面，對青藏高原積雪的時空特征及異常變化分析存在不確定性，東、西部積雪的年際波動呈現(xiàn)反位相關(guān)系［34］，南、北部積雪異常對中國夏季降水的影響存在差異［35-36］。氣象臺站的積雪觀測資料是目前可信度較高、時間最長的積雪資料，但該資料空間連續(xù)性較差，臺站分布不均勻，在高原相對較低海拔的東部，臺站分布較多，在高海拔、氣候惡劣的高原腹地及高原南部、高原西部地區(qū)臺站稀少。遙感反演資料較好地解決了空間不連續(xù)的問題，雖然它較觀測資料時長短，在地形復(fù)雜、積雪較淺且破碎化嚴(yán)重的地區(qū)反演精度不夠理想［37］，但在表征氣候尺度的年際變化方面，遙感資料與臺站觀測資料有很好的一致性［38-39］。此外，大多數(shù)研究將高原積雪視為一個整體來討論其氣候效應(yīng)，積雪在空間上的差異對同期或后期氣候的影響未得到重視［36］。

為深入認(rèn)識和理解高原積雪的空間差異性及高原不同區(qū)域多時間尺度變化特征，本文利用中國區(qū)域長時間序列逐日積雪深度資料，采用REOF方法將高原進(jìn)行區(qū)劃，就高原不同區(qū)域積雪在季節(jié)、年際及年代際尺度的變化特征進(jìn)行分析，以期為探討高原積雪空間差異性對中國夏季降水及氣候的影響提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用積雪數(shù)據(jù)來源于國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（https：//data.tpdc.ac.cn/zh-hans/）的中國雪深長時間序列數(shù)據(jù)集（1979—2019年）。該數(shù)據(jù)集提供1979年1月1日至2019年12月31日逐日的中國范圍的積雪厚度分布數(shù)據(jù)。用于反演該雪深數(shù)據(jù)集的原始數(shù)據(jù)來自美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心（NSIDC）處理的SMMR（1979—1987年）、SSM/I（1987—2007年）和SSMI/S（2008—2019年）逐日被動微波亮溫?cái)?shù)據(jù)（EASE-Grid）。由于三個傳感器搭載在不同的平臺上，所以得到的數(shù)據(jù)存在一定的系統(tǒng)不一致性。通過對不同傳感器的亮溫進(jìn)行交叉定標(biāo)提高亮溫?cái)?shù)據(jù)在時間上的一致性。利用Chang算法在中國地區(qū)進(jìn)行修正反演雪深［40-41］。該數(shù)據(jù)集采用EASE-GRID和經(jīng)緯度兩種投影方式，空間分辨率為25 km。該數(shù)據(jù)雖對青藏高原積雪深度反演在數(shù)值上偏大，但對高原積雪的顯著季節(jié)性特征及氣候尺度的年際變化特征方面與臺站觀測資料具有很好的一致性［38-39］。

本文利用CRU（https：//lr1.uea.ac.uk/cru/data/）氣溫、降水資料分析了青藏高原不同區(qū)域積雪深度與氣溫、降水變化的相關(guān)關(guān)系。該數(shù)據(jù)空間分辨率為0.5°×0.5°。

1.2 研究方法

本文利用經(jīng)驗(yàn)正交分解（EOF）來分析高原冬春積雪深度的主要空間分布模態(tài)及各模態(tài)對應(yīng)的時間系數(shù)異常變化。利用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交分解（REOF）分析了不同區(qū)域積雪深度的變化，并通過各向量高載荷區(qū)域?qū)Ψe雪深度場進(jìn)行了區(qū)域劃分。REOF分解不但可以較好地反映不同地域的變化，還可以反映不同地域的相關(guān)分布，旋轉(zhuǎn)后的典型空間分布結(jié)構(gòu)更為清晰［42］。

本文中定義積雪年為上年8月1日至當(dāng)年7月31日。冬春積雪定義為上年11月1日至當(dāng)年4月30日的積雪深度。文中秋季為9—11月，冬季為12—2月，春季為3—5月，夏季為6—8月。研究時段為1980—2019年。

2 結(jié)果與分析

2.1 青藏高原積雪深度時空變化特征

本文利用EOF、REOF方法對1980—2019年高原冬春積雪深度進(jìn)行分解，以分析高原地區(qū)積雪深度年際變化的時空異常特征。

2.1.1 青藏高原冬春積雪深度EOF分解

North檢驗(yàn)［43］表明，前3個模態(tài)通過了顯著性檢驗(yàn)，且前3個模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率之和達(dá)到54.3%，也最大限度表征了高原冬春積雪深度場的變率分布結(jié)構(gòu)，因此本文對前3個模態(tài)的空間分布（圖1）進(jìn)行分析。EOF1表征了青藏高原冬春積雪深度變化異常的平均狀況，EOF2、EOF3反映出高原冬春積雪深度變化的典型結(jié)構(gòu)。從圖中可以看出，第一模態(tài)除了高原東部的四川省部分地區(qū)外，其余地區(qū)均表現(xiàn)為負(fù)值，高值區(qū)位于高原中東部的巴顏喀拉山、唐古拉山及念青唐古拉山等山區(qū)。EOF1表征了高原積雪的整體變化，即青藏高原冬春積雪在整個高原的變化趨勢基本一致，其中高原中東部山區(qū)為變化最明顯的區(qū)域。EOF2表現(xiàn)出高原北部為正值區(qū)，高原西部及南部為負(fù)值區(qū)，這一模態(tài)反映出高原冬春積雪深度南—北反向的變化特征，變化大值區(qū)位于阿尼瑪卿山及巴顏喀拉山西段地區(qū)，及高原西部邊緣的高山地帶。EOF3表現(xiàn)出高原西北部為正值區(qū)，高原東南部為負(fù)值區(qū)的空間分布特征。這一模態(tài)也反映出了高原冬春積雪深度東南—西北部為相反的變化特征。

圖1 1980—2019年青藏高原積雪深度EOF前3個模態(tài)的空間分布及時間序列Fig.1 The first three modes of EOF of snow depth over the Tibetan Plateau from 1980 to 2019

各模態(tài)所對應(yīng)的時間系數(shù)代表了高原冬春積雪深度各分布型式的時間變化特征，系數(shù)的絕對值越大，表明這一年這類分布型式越典型。EOF1表現(xiàn)出高原冬春積雪的整體變化特征，其對應(yīng)的時間系數(shù)PC1也同樣反映出冬春積雪在高原整體的年際異常變化，圖中可以看出，PC1在1980—2019年存在減少趨勢，在20世紀(jì)80年代處于積雪偏多期，在20世紀(jì)80年代末高原積雪有所減少，至20世紀(jì)90年代后期，高原積雪明顯增多，在2000年以后，高原積雪再次處于積雪偏少期；PC1在1986年、1998年為顯著大值年份，也很好的與高原積雪偏多年份相對應(yīng)。EOF2表現(xiàn)了青藏高原冬春積雪深度空間上南—北反向型，對應(yīng)的PC2在1980—2019年呈現(xiàn)緩慢減少趨勢，在20世紀(jì)80年代前期高原冬春積雪偏多，后期偏少，20世紀(jì)90年代高原積雪偏多，尤其是90年代末，積雪異常偏大，進(jìn)入21世紀(jì)，高原冬春積雪以偏少為主。EOF3表現(xiàn)了高原冬春積雪空間上東南—西北反向型，對應(yīng)的PC3在20世紀(jì)90年代以前積雪偏少，20世紀(jì)90年代以后至21世紀(jì)前10年均處于積雪偏多，在2010年以后高原積雪以偏少為主。時間系數(shù)PC1、PC2及PC3在年際變化中存在差異，反映出不同的模態(tài)對應(yīng)著不同的時間變化，例如EOF1在20世紀(jì)80年代處于積雪偏多期，而EOF2在該時段處于積雪偏少期；但也存在著相同之處，例如3個模態(tài)在進(jìn)入21世紀(jì)以后，均以積雪深度偏少為主。

以上分析可以看出，青藏高原冬春積雪深度的空間總體變化為高原整體的一致變化型、局部變化存在高原南—北反向變化型及高原東南—西北反向變化型；時間系數(shù)年際變化在1980—2019年整體呈現(xiàn)出減小的線性趨勢，但不同空間模態(tài)對應(yīng)的時間系數(shù)年際變化、年代際變化存在差異。由此也可以看出，青藏高原積雪的年際變化異常在較小空間尺度上存在差異，這也反映出高原積雪時空異常的復(fù)雜性和多尺度性［11，20，44-45］，因此，有必要對高原整體進(jìn)行劃分，進(jìn)一步分析不同區(qū)域積雪的時空異常特征。

2.1.2 青藏高原冬春積雪深度REOF分解

EOF能最大限度地表征出整個高原冬春積雪深度的變化特征，但其局限性在于分離出的空間分布結(jié)構(gòu)不能清晰表示不同地理區(qū)域的特征。在EOF分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行REOF對青藏高原冬春積雪深度進(jìn)行分解，進(jìn)一步分析了青藏高原冬春積雪的較小空間尺度分布特征。圖2為1980—2019年青藏高原冬春積雪深度REOF前6個模態(tài)。從圖中可以看出，REOF前6個模態(tài)的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到64.0%。旋轉(zhuǎn)后的模態(tài)REOF1在高原大部為負(fù)載荷分布，高載荷區(qū)主要位于唐古拉山以北、昆侖山東段以南的高原中部地區(qū)。REOF2除昆侖山以北部分地區(qū)外，在高原大部均為正載荷分布，高載荷區(qū)位于唐古拉山以南的山區(qū)及高原西部及南部的山區(qū)。REOF3除了高原東部的川西高原部分地區(qū)外，其余地區(qū)基本為正載荷區(qū)域。REOF4在高原西部阿里地區(qū)負(fù)載荷向量顯著。REOF5空間上呈現(xiàn)出西北—東南的反向變化，其中東南部地區(qū)為負(fù)載荷的高值區(qū)。REOF6在高原上呈現(xiàn)出南—北反向的空間分布，高值區(qū)位于唐古拉山山區(qū)一帶。

圖2 1980—2019年青藏高原冬春積雪深度REOF前6個模態(tài)的空間分布Fig.2 The first six modes of REOF of winter and spring snow depth over the Tibetan Plateau from 1980 to 2019

以上REOF分析青藏高原冬春積雪深度的空間模態(tài)，較為清楚地反映出地理位置和地形對高原冬春積雪的影響，綜合考慮REOF分析結(jié)果，將青藏高原劃分為4個區(qū)域（圖3）。

圖3 青藏高原積雪區(qū)域的劃分［底圖為圖2（a）］Fig.3 Regional division of snow depth over the Tibetan Plateau［The base image is Fig.2（a）］

I區(qū)為高原東部區(qū)（96.5° E以東，33.0° N以南及100.0°E以東，33.0°～35.5°N），主要包括甘肅南部的甘南地區(qū)、青海東部的海東地區(qū)、西藏東部的昌都地區(qū)、四川西部阿壩和甘孜地區(qū)及云南北部。該地區(qū)海拔相對高原主體較低，在3 000～5 000 m，地勢起伏，溝壑較多，地形復(fù)雜，為高原主體向內(nèi)陸的過渡帶［46］。植被以森林、灌叢及高寒草甸為主，該地區(qū)分布多為季節(jié)性積雪。

II區(qū)為高原南部區(qū)（83.0°～96.5°E，31.5°N以南），主要包括西藏的日喀則、山南、林芝及拉薩地區(qū)。該地區(qū)位于喜馬拉雅山以北，包括了喜馬拉雅山及念青唐古拉山地區(qū)，貫穿雅魯藏布江，湖泊在該區(qū)域分布最多。

III區(qū)為高原西部區(qū)（83.0° E以西），主要包括西藏的阿里地區(qū)及新疆南部昆侖山區(qū)。該地區(qū)為4 800～5 100 m的高海拔地區(qū)，地勢相對平緩。冬春多大風(fēng)、酷寒，氣候惡劣，植被稀疏［46］。該地區(qū)為多年凍土區(qū)和穩(wěn)定積雪區(qū)。

IV區(qū)為高原中部區(qū)（83.0°～96.5° E，31.5°～35.5° N及96.5°～100.0° E，33.0°～35.5° N），主要包括青海南部的玉樹、果洛及格爾木地區(qū)及西藏的那曲地區(qū)。該地區(qū)平均海拔4 000～4 800 m，包括阿尼瑪卿山、巴顏喀拉山及唐古拉山，起伏稍緩，是重要的水源發(fā)源地。該區(qū)東部植被覆蓋度較大，且東部冬春積雪深度較大。

2.2 不同區(qū)域積雪深度多時間尺度變化特征

2.2.1 月及季節(jié)尺度變化

已有研究表明，高原積雪季節(jié)變化相比于新疆及東北地區(qū)積雪而言有兩大特點(diǎn)：一是積雪季節(jié)長，最大值出現(xiàn)早，結(jié)束卻遲2～3個月；二是積雪出現(xiàn)迅速，消退緩慢，但很難持續(xù)到春末夏初［13，30］。高原積雪通常在秋季開始累積，冬季達(dá)到積雪的年高峰值，春季開始消融。圖4為不同區(qū)域積雪深度月尺度變化，可以看出I區(qū)、II區(qū)和IV區(qū)在9月至次年5月有積雪現(xiàn)象，III區(qū)全年均有積雪存在。逐月來看，I區(qū)、II區(qū)和III區(qū)9月至次年1月為積雪累積期，這一期間積雪逐月增加，1月達(dá)到峰值，之后2月至6月為積雪消融期，積雪逐月減少；IV區(qū)9月至次年12月為積雪累積期，12月達(dá)到峰值，次年1月至6月為積雪消融期。I區(qū)的積雪峰值最大，其余3區(qū)峰值相差不大。高原東、西部對比來看，高原東部I區(qū)較其他區(qū)域，其積雪深度累積和消融的速度較快，可能的原因是I區(qū)處在高原主體的邊坡，地勢起伏，來自西南方向的水汽較充足，使得該地區(qū)在積雪累積期易形成降雪，進(jìn)入3月，氣溫回暖，該地區(qū)溫度較高，積雪消融速度較快；對比高原西部III區(qū)來說，海拔較高，地勢相對平坦，氣溫常年較低，終年有積雪覆蓋。高原南部（II區(qū)）、中部（IV區(qū)）對比來看，積雪累積期和積雪消融期，IV區(qū)均比II區(qū)增長（減少）速率快，且IV區(qū)在12月達(dá)到積雪深度峰值，II區(qū)則在1月達(dá)到積雪深度峰值。氣溫是秋、春季積雪的關(guān)鍵因子，降雪是冬季積雪的關(guān)鍵因子，高原南部位于喜馬拉雅山地，南部暖濕氣流受到抬升，過程降雪強(qiáng)，因此1月積雪深度較大；高原中部大部處于青海高原，海拔相對較低，對氣溫相對敏感，在秋季及春季的積雪深度的累積和消融速率快［47-48］。

圖4 青藏高原不同區(qū)域積雪深度的月變化Fig.4 Monthly variation of snow depth in different parts of the Tibetan Plateau

圖5為不同區(qū)域積雪深度季節(jié)尺度變化。從圖中可以看出，4個區(qū)域均表現(xiàn)出積雪深度在冬季最大，春季次之，夏季最少的特征。不同區(qū)域各積雪深度在數(shù)值上存在差異。進(jìn)入秋季，降雪使得各區(qū)域積雪不斷積累，其中III區(qū)在秋季的積雪深度最大，IV區(qū)和II區(qū)次之，I區(qū)積雪深度最小；進(jìn)入冬季，I區(qū)積雪深度迅速增加并達(dá)到最大，II區(qū)和III區(qū)次之，IV積雪深度最小；春季III區(qū)積雪消融較慢，為春季積雪深度最大區(qū)，I區(qū)積雪迅速消融速率最大；夏季I區(qū)、II區(qū)及IV區(qū)積雪幾乎消融殆盡，由于高海拔低氣溫，使得III區(qū)夏季仍有積雪存在。以上分析進(jìn)一步說明，I區(qū)、II區(qū)及IV區(qū)為季節(jié)性積雪區(qū)，III區(qū)為穩(wěn)定積雪區(qū)。

圖5 青藏高原不同區(qū)域積雪深度的季節(jié)變化Fig.5 Seasonal variation of snow depth in different parts of the Tibetan Plateau

2.2.2 年際尺度變化

從青藏高原不同區(qū)域年平均積雪深度年際變化（圖6）可以看出，各區(qū)域積雪深度在1980—2019年均呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，但不同區(qū)域年際變化存在差異。從線性趨勢來看，II區(qū)、III區(qū)及IV區(qū)通過95%的顯著性檢驗(yàn)，其中II區(qū)和IV區(qū)通過99%的顯著性檢驗(yàn)，這表明II區(qū)和IV區(qū)年積雪深度呈現(xiàn)出顯著的減少趨勢，而I區(qū)年積雪減少不明顯。此外可以看出，2000年以前各區(qū)域積雪深度年際波動的幅度較大，2000年以后波動幅度較小。1998年在4個區(qū)域中均為積雪深度異常偏大年。

圖6 青藏高原不同區(qū)域年平均積雪深度的年際變化（虛線為線性擬合，曲線為6階多項(xiàng)式擬合）Fig.6 Interannual variation of average annual snow depth in different parts of the Tibetan Plateau（The dotted line is a linear fit，and the curve is a 6th-order polynomial fit）

為了進(jìn)一步對比高原整體和局部各區(qū)域冬春積雪深度的年際變化，圖7給出不同區(qū)域及整個青藏高原標(biāo)準(zhǔn)化冬春積雪深度年際變化。從圖中可以看出，高原整體與各區(qū)域年際變化存在差異，高原整體表現(xiàn)為更為平緩的減少趨勢。在2000年以前各區(qū)域及高原整體異常變化均較明顯，波動幅度大；2000年以后高原積雪深度變化處于相對平穩(wěn)期，在2014/2015年左右之后，積雪深度異常變化有所加強(qiáng)。例如2017/2018年處于積雪深度異常偏小值，2019年處于積雪異常偏大值。表1給出了1980—2019年不同區(qū)域冬春積雪深度相關(guān)系數(shù)，可以看出，高原整體積雪變化與II區(qū)和IV區(qū)的相關(guān)最好，與I區(qū)相關(guān)較低；各子區(qū)域之間，III區(qū)和IV區(qū)，II區(qū)和IV區(qū)的相關(guān)較好，均通過99%的顯著性檢驗(yàn)，但I(xiàn)區(qū)與III區(qū)、IV區(qū)積雪深度的相關(guān)性較差。這說明，各子區(qū)域積雪的變化對高原整體積雪變化均有貢獻(xiàn)，其中位于高原南部（II區(qū)）和高原中部（IV區(qū)）的貢獻(xiàn)最大，這可能是喜馬拉雅山地區(qū)積雪深度偏大，氣溫偏低，積雪不易消融；而高原中部地區(qū)地域?qū)拸V，積雪覆蓋度大，累積積雪深度較大，因此該地區(qū)積雪的變化對高原整體的影響較大。觀測資料也表明［12］，青藏高原南部喜馬拉雅山地區(qū)是積雪深度的高值區(qū)。而高原東部（I區(qū)）海拔相對較低，積雪深度較小，對高原整體積雪變化的貢獻(xiàn)相對較小。從各子區(qū)域的相關(guān)程度可以看出，位于高原中部的IV區(qū)與高原南部（II區(qū)）和西部（III區(qū)）的年際變化較為一致，但高原東部的I區(qū)，海拔較低，積雪對氣溫較敏感，該地區(qū)積雪累積和消融速率較其他地區(qū)快，因此與其他區(qū)域積雪的變化相關(guān)較小。

圖7 青藏高原不同區(qū)域及整個高原（TP）標(biāo)準(zhǔn)化冬春積雪深度的年際變化Fig.7 Interannual variation of winter and spring snow depth in different parts of the Tibetan Plateau and the whole plateau（TP）

表1 1980—2019年青藏高原不同區(qū)域冬春積雪深度的相關(guān)系數(shù)Table 1 Correlation coefficients of winter and spring snow depth in different parts of the Tibetan Plateau from 1980 to 2019

2.2.3 年代際尺度變化

已有諸多對青藏高原積雪異常變化進(jìn)行分析的成果，但大多將高原視為整體，或就研究時段進(jìn)行線性擬合，討論該時段的趨勢變化。由于研究時段不同，結(jié)論也存在差異［11-15］。為了更詳細(xì)分析高原積雪深度的變化趨勢，本文將1980—2019年進(jìn)行某一時間窗口的滑動，分析不同時段內(nèi)積雪深度變化趨勢。

取時間窗口為11年，滑動時段為1980—1990年，1981—1991年，……，2009—2019年；取時間窗口為12年，滑動時段為1980—1991年，1981—1992年，……，2008—2019年；以此類推，計(jì)算出每個滑動時段的積雪深度變化趨勢。圖8為各區(qū)域不同滑動時段的冬春積雪深度變化趨勢。從圖中可以看出，I區(qū)在11～20年的時間尺度上，在2000年之前的積雪深度均呈顯著性增加趨勢，2010年前后的11～15年時間尺度上存在不顯著增加趨勢，其余時段均呈現(xiàn)顯著減少趨勢，尤其對于25年以上的時間窗口，滑動時段內(nèi)積雪深度變化趨勢幾乎均呈減少趨勢。窗口較小的時間尺度表現(xiàn)出變化趨勢越大。II區(qū)在10～15年時間尺度上，在1996—2002年、2010—2015年積雪深度呈不顯著增加趨勢，其余時間窗口的各滑動時段內(nèi)均呈減少趨勢，尤其是30～40年時間窗口內(nèi)，II區(qū)的積雪深度呈顯著性減少趨勢。III區(qū)在10～15年時間窗口內(nèi)，在1996—2002年左右、2009—2015年呈現(xiàn)出增加趨勢，其余時段呈現(xiàn)減少趨勢，其中在1996年以前的各時段積雪深度呈顯著減少趨勢。IV區(qū)在10～15年時間窗口內(nèi)，在1996—2002年左右、2010—2015年呈現(xiàn)出增加趨勢，其余時段均呈現(xiàn)減少趨勢，其中在15～20年、30年以上的時間窗口，2010年以后的滑動時段內(nèi)積雪深度的減少趨勢顯著。

圖8 青藏高原不同區(qū)域冬春積雪深度的多時間尺度變化趨勢（黑色圓點(diǎn)表示通過90%的顯著性檢驗(yàn)）Fig.8 Multi-time scale variation trends of winter and spring snow depth in different parts of the Tibetan Plateau（The black dot indicates the correlation above the 90%confidence level）

綜上所述，4個區(qū)域中，I區(qū)在各滑動時段的變化趨勢明顯不同于其他區(qū)域，II區(qū)、III區(qū)和IV區(qū)的變化趨勢相似，其中II區(qū)和IV區(qū)的變化趨勢基本一致。但各區(qū)域通過顯著性檢驗(yàn)的時段存在差異。10～15年的時間窗口來說，I區(qū)在1980—2019年呈現(xiàn)出增加—減少—增加—減少的變化，其余3區(qū)均呈現(xiàn)出減少—增加—減少—增加—減少的變化；25～40年的時間窗口來說，在各滑動時段4區(qū)域冬春積雪深度均呈現(xiàn)出減少趨勢，但I(xiàn)II區(qū)未通過顯著性檢驗(yàn)。由于地面觀測臺站多分布在I區(qū)，利用臺站觀測資料分析的結(jié)果與本文中I區(qū)的結(jié)論基本一致［19，49-50］。

2.3 不同區(qū)域積雪深度與氣溫、降水的關(guān)系

氣溫、降水是影響積雪深度最為重要的兩個氣象因子。表2給出不同區(qū)域冬春積雪深度與同期氣溫、降水變化的相關(guān)系數(shù)?？傮w來說，積雪深度與氣溫存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，與降水存在正相關(guān)關(guān)系，這也說明氣溫偏高（低），積雪深度偏少（多），降水偏多（少），積雪深度偏大（少）。不同區(qū)域積雪深度對氣溫、降水的響應(yīng)并不相同，I區(qū)、IV區(qū)氣溫與積雪深度相關(guān)較好，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.4以上，II區(qū)氣溫與積雪深度相關(guān)不顯著。4個區(qū)域的降水與積雪深度相關(guān)關(guān)系均未通過顯著性檢驗(yàn)，這也說明，冬春季積雪深度與降水的關(guān)系較為復(fù)雜，并不存在簡單的線性關(guān)系，高原風(fēng)吹雪是可能的原因之一［30］。

表2 1980—2019年青藏高原不同區(qū)域冬春積雪深度與氣溫、降水的相關(guān)系數(shù)Table 2 Correlation coefficients of winter and spring snow depth with air temperature and precipitation in different parts of the Tibetan Plateau from 1980 to 2019

3 結(jié)論

本文通過EOF、REOF方法對1980—2019年青藏高原積雪深度時空特征進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上將高原積雪劃分為高原東部、高原南部、高原西部及高原中部4個區(qū)域，并詳細(xì)討論了不同區(qū)域內(nèi)積雪深度不同時間尺度的變化特征及與氣溫、降水的相關(guān)關(guān)系，得到如下結(jié)論：

（1）月尺度變化來說，高原東部、高原南部和高原西部9月至次年1月為積雪累積期，2月至6月為積雪消融期，1月達(dá)到峰值；高原中部9月至次年12月為積雪累積期，次年1月至6月為積雪消融期，12月達(dá)到峰值。高原東部比高原西部地區(qū)積雪深度累積和消融的速率快；高原南部地區(qū)積雪深度累積和消融速率比中部快。

（2）季節(jié)尺度上，冬季高原東部積雪深度迅速增加并達(dá)到最大，高原中部積雪深度最??；春季高原東部積雪消融速率最大，高原西部積雪消融較慢，但積雪深度最大區(qū)；夏季除高原西部仍有積雪存在外其余區(qū)域積雪幾乎消融殆盡。

（3）年際尺度上，各區(qū)域積雪深度在1980—2019年均呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，但高原東部積雪減少不顯著。2000年以前各區(qū)域積雪深度年際波動的幅度較大，2000年以后波動幅度較小。

（4）高原東部積雪在不同滑動時段變化趨勢不同于其他區(qū)域。10～15年的時間窗口，高原東部在1980—2019年呈現(xiàn)出增加—減少—增加—減少的變化，其余3區(qū)均呈現(xiàn)出減少—增加—減少—增加—減少的變化；25～40年的時間窗口，各滑動時段4區(qū)域冬春積雪深度均呈現(xiàn)出減少趨勢，但高原西部變化不顯著。

（5）不同區(qū)域積雪深度對氣溫、降水的響應(yīng)不相同，高原東部和中部地區(qū)積雪深度與氣溫相關(guān)較好，高原南部積雪深度與氣溫相關(guān)不顯著。冬春季積雪深度與降水并不存在簡單的線性關(guān)系，4區(qū)域降水與積雪深度相關(guān)均未通過顯著性檢驗(yàn)。

青藏高原積雪對中國氣候影響的研究結(jié)果尚存在一定的不一致性，可能與研究區(qū)域、研究時段、積雪產(chǎn)品及積雪參數(shù)等不一致有關(guān)。不同積雪參數(shù)表現(xiàn)出不一致的變化，這些均限制積雪相變過程中相關(guān)的能量轉(zhuǎn)換以及積雪對氣候影響的理解與分析［28-30，51-52］。高原草地湖泊錯綜，溝壑較多，復(fù)雜的下墊面條件使得反演的積雪產(chǎn)品精度仍不理想［37］，但隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)和反演模型的發(fā)展和改進(jìn)，遙感積雪產(chǎn)品仍是目前全面細(xì)致分析高原積雪時空異常特征及對氣候影響的有力途徑和依據(jù)。另一方面，青藏高原地域?qū)拸V，已有研究也討論了高原南、北積雪異常對中國東部夏季降水的影響［35-36］，因此將高原視為整體分析高原積雪對鄰近地區(qū)、中國乃至東亞氣候的影響可能會忽略高原積雪的地域性差異引起的影響效力。此外，青藏高原觀測臺站大多地處高原中東部，利用觀測資料分析高原積雪對中國地區(qū)氣候異常的影響一定程度增加了不確定性。本文對青藏高原積雪進(jìn)行分區(qū)域討論，并對各區(qū)域的不同時間尺度特征進(jìn)行分析，為準(zhǔn)確評價高原積雪時空變化及積雪水資源特征，也為進(jìn)一步探究高原不同區(qū)域積雪對中國地區(qū)天氣、氣候異常響應(yīng)的差異性奠定基礎(chǔ)。

致謝：感謝國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供了中國雪深長時間序列數(shù)據(jù)集（1979—2019年）。