《Journal of Hydrology》：Climate change both increases and decreases winter snowmelt across North America
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预计未来北美北部地区冬季融雪量将大幅增加，而南部纬度地区将减少。气温是融雪变异性的主要驱动因子；然而，融雪变化方向对降水变化更为敏感。在较温暖且较湿润的气候条件下，北部纬度地区冬季融雪量增加的概率很高。
预计未来北美北部地区冬季融雪量将大幅增加，而南部纬度地区将减少。气温是融雪变异性的主要驱动因子；然而，融雪变化方向对降水变化更为敏感。在较温暖且较湿润的气候条件下，北部纬度地区冬季融雪量增加的概率很高。
季节性融雪是水文循环的重要组成部分，也是支撑生态系统功能、农业、水力发电和可持续生计的关键淡水资源。融雪量与融雪时间的变化会深刻影响水资源可获得性和水质。在寒冷地区，尤其是北纬40°以北和山地流域，积雪积累与消融主导着陆面水循环，融雪贡献是地下水补给和灌溉用水的主要来源。缓慢融雪有助于维持水资源供给，而快速融雪则可能加剧洪水、雪旱等水文极端事件。气温和降水通常被视为调控融雪动态的两大主导气候变量：气温控制积雪分布与持续能力，降水则决定积雪预算和后续融雪量；但二者常共同变化并存在非线性交互，需要采用多元方法来刻画其联合影响。已有研究多集中于单一气候变量、局地或流域尺度，且温度指数模型在增温条件下可能非平稳。因此，研究人员提出从复合视角研究气温与降水共同变化对冬季融雪的影响。
研究人员利用欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料（ERA5）和美国NASA Earth Exchange全球逐日降尺度预估（NEX-GDDP-CMIP6）中14个全球气候模式（GCM）的未来情景数据，基于共享社会经济路径SSP245和SSP585，采用C-vine copula条件多元统计框架，在北美全境逐格点模拟冬季（11月至次年3月）融雪。模型以月融雪、气温和最长滞后6个月的降水为变量，用ERA5数据1950–2000年进行校准、2001–2010年进行验证。未来预估通过将CMIP6气温和降水输入已训练的copula模型，并进行1000次蒙特卡洛抽样实现，最终结果取多模式集合平均，并按Sturm和Liston积雪分类进行区域汇总。模型验证期平均决定系数超过0.7，长期均值相对误差低于5%。该研究发表在《Journal of Hydrology》。
研究采用的主要技术方法包括：以ERA5再分析资料和NEX-GDDP-CMIP6降尺度偏差校正数据（14个GCM）为数据来源；基于Sklar定理构建C-vine copula条件多元统计模型，描述月融雪、气温和滞后降水的联合依赖结构；利用最大生成树和Kendall's τ选择树结构，以赤池信息准则筛选最优二元copula族，并用最大似然法估计参数；将CMIP6预估气温和降水输入模型，采用1000次蒙特卡洛抽样生成未来融雪分布；最后依据Sturm和Liston积雪分类对区域结果进行汇总。
### 3.1 未来气温、降水和融雪变化
研究人员将基准期（2001–2010）与远期（2091–2100）对比，发现SSP245和SSP585情景下北美冬季平均气温分别上升4.5°C和8.9°C，增温幅度在北部高纬度地区最大。冬季降水变化呈较强空间异质性，两种情景下集合平均变化分别为+32 mm和+46 mm。冬季融雪在两种情景下平均增加20%和29%，北部一些区域增幅可达100%以上；南部地区则显著减少，在SSP245和SSP585下减少幅度分别超过80%和90%。中期和近期变化幅度较低，但空间格局与远期一致。
### 3.2 融雪变化的区域分析
按积雪分类区域分析，北方森林区融雪增幅最大，SSP245和SSP585下分别超过60%和65%；山地森林区和海洋性区域增幅次之，高排放情景下分别约35%和45%；草原区增幅较小，分别为3%和18%；南部临时性积雪区则呈减少趋势，分别下降12%和38%。高排放情景下区域内部空间变率通常更低，模式间一致性更强。
### 3.3 融雪对气候变化的脆弱性
研究发现气温与降水之间存在弱负相关，Kendall's τ分别为?0.16和?0.28；而气温与融雪之间存在强正相关，τ分别为0.59和0.60。当融雪变化为正或负的类别中，质心轨迹近似水平，斜率约3 mm/°C和5 mm/°C，说明融雪响应主要由气温驱动；但在融雪方向由负转正的过渡类别中，轨迹斜率急剧增大至约50 mm/°C和100 mm/°C，表明降水在过渡带融雪变化中起更重要作用。
### 3.4 不同气候变化水平下融雪的区域脆弱性
基于气温的评估显示，北部地区出现增温超过8°C的概率大于30%；北部和海洋性区域在增温0–4°C时融雪增加超过20%，增温超过4°C时增加超过40%。临时性积雪区随增温融雪下降，暖冬下降幅度可达40%。基于降水的评估显示，北部地区在高降水情景下融雪增加，可能因气温仍低、降雪量增大从而增加积雪预算；而南部临时性积雪区即使降水增加，融雪仍因降雪比例下降而减少。
### 3.5 局限性与不确定性
该框架依赖ERA5历史数据学习依赖结构，CMIP6中气温—降水联合关系若与ERA5不同，会带来不确定；ERA5在山地存在积雪高估；月尺度分析无法显式刻画冻融交替、雨雪相态变化和短期极端事件；模型为统计模型而非过程模型，不直接模拟积雪水当量演化；同时假设copula依赖结构具有平稳性，并仅以2001–2010年作为基准，因此结果更适合作为大陆尺度风险筛查的条件预估。
在讨论中，研究人员将结果与既有研究进行对照：北部冬季融雪增加与历史时期观测到的融雪增加趋势以及北部极端雪水当量（SWE）预估一致；南部融雪减少与积雪变薄、峰值融雪下降的研究结论一致。整体上，融雪变化与气温变化关联更强，但融雪增减方向对降水变化更敏感。在过渡区，降水对融雪方向的作用尤为关键。该结论支持了较小空间尺度上的已有发现，并在北美尺度上提供了概率化、空间一致的表征。
研究结论翻译如下：气候变化可显著影响融雪——这一北美大部分地区的主要淡水资源。气温和降水是冬季融雪动态的主要气候控制因子。研究人员利用多元copula方法预估未来融雪，并刻画在气温和降水复合变化下的融雪脆弱性。冬季融雪对气候变化的响应在区域间表现出增加和减少两种格局：北部纬度融雪增加，南部区域融雪减少；高排放情景下变化幅度更大。总体上，融雪变化与气温变化关联更强，但融雪增减方向对降水变化更为敏感。该框架可推广至全球其他时空尺度，未来纳入雪深、降水相态比例等变量将有助于进一步提高对融雪响应的认识。
