**格陵兰冰盖粒雪带再冻结变率及其对极端消融事件的响应**

《Advances in Climate Change Research》：Refreezing variability in the Greenland Ice Sheet firn zone and its response to extreme melt events

　　

格陵兰冰盖（Greenland Ice Sheet, GrIS）粒雪层内的再冻结（refreezing）过程通过滞留融水缓冲了地表物质损失。然而，长期粒雪再冻结变率的空间异质性及其与极端消融事件的关系仍 largely 不清楚。本研究使用社区粒雪模型（Community Firn Model, CFM），在自动气象站（automatic weather station, AWS）观测（2009?2024）和区域气候模式 MAR（1940?2024）驱动下，调查了格陵兰冰盖上 13 个粒雪站点的再冻结过程。以西南部渗透带站点 KAN_U 为例，通过对比模拟粒雪密度和温度与原位观测，评估了多种参数化方案，并选取 Brils2022（BRI）方案用于后续模拟。结果表明，2009?2024 年间 KAN_U 站平均年再冻结量为 207 mm w.e.（平均再冻结比为 45.3%）。CFM-BRI 模拟显示，平均再冻结比相较 MAR 低 21%?24%。1940?2024 年的长期模拟显示，北部站点再冻结能力相对稳定，但自 1990 年代以来，西南部渗透带（KAN_U）的再冻结比下降了 30%。极端消融事件在 KAN_U 站变得更为频繁（2010?2024 年间共 5 次），将粒雪恢复期从一个冷季延长至 2?5 年，并增加了径流，其中 2012 年径流峰值达到 1160 mm w.e.。极端消融事件频率与再冻结速率呈负相关（r = ?0.72, p < 0.001），表明再冻结对极端消融的响应存在延迟。这些发现增进了对格陵兰冰盖粒雪带再冻结过程长期变率及其对日益增加的极端消融事件响应的理解。

**格陵兰冰盖粒雪带再冻结的长时序演变与极端消融事件响应——基于CFM模拟的多站点解读**

**一、研究背景与科学问题**

格陵兰冰盖（GrIS）在北极放大效应的驱动下持续增暖（Davy and Griewank, 2023；H?rhold et al., 2023），自1990年代以来表面消融显著加剧（Vandecrux et al., 2024；Zhang et al., 2025），对全球海平面上升作出重要贡献（van den Broeke et al., 2016）。粒雪层覆盖格陵兰冰盖约90%的面积，通过再冻结过程滞留约45%?50%的降雨和融水（van Angelen et al., 2013；No?l et al., 2022；The Firn Symposium team et al., 2024），延迟径流汇入海洋和表面物质损失，是缓冲冰盖物质收支的关键环节（Reijmer et al., 2012）。已有研究发现，格陵兰周边冰川和冰帽（GIC）在1997年前后达到再冻结临界点，导致1997年后的物质损失增至原来的三倍（36 ± 16 Gt）（No?l et al., 2017）；而目前格陵兰冰盖粒雪带仍保留大部分再冻结能力，缓冲了22%的增额融水产量（No?l et al., 2017）。然而，粒雪具有连通的气孔空间和强烈的温度敏感性（Reijmer et al., 2012；The Firn Symposium team et al., 2024），气候变暖驱动冰盖表面融化向内陆扩展（Fettweis et al., 2011），导致干雪带退缩、渗透带扩张（McGrath et al., 2013；Forster et al., 2014），并形成不透水冰板（impermeable ice slabs）和粒雪含水层（firn aquifers）等结构变化（Machguth et al., 2016；Culberg et al., 2021；Shang et al., 2025）。其中，不透水冰板可水平延伸数十公里（MacFerrin et al., 2019），在2012?2017年间向内陆扩展约160 km（Culberg et al., 2021）。尽管深层仍存在孔隙空间和再冻结容量，但近地表厚冰板降低了渗透性（Sommers et al., 2017），抑制融水入渗，进而削弱再冻结能力和影响表面物质平衡。然而，在气候变暖背景下，粒雪再冻结容量在区域尺度和不同时段（特别是1990年前后）如何变化，以及对日益频繁的极端消融事件如何响应，仍不清楚，这正是本研究的核心科学问题。

**二、研究内容与主要结论**

研究人员采用社区粒雪模型（CFM）框架（Stevens et al., 2020），耦合多种适用于格陵兰冰盖的粒雪密实化模型，并基于原位观测优选出性能最佳的Brils2022（BRI）参数化方案。研究结合区域气候模式MAR（1940?2024）和自动气象站（AWS）观测（2009?2024）模拟结果，定量分析了格陵兰冰盖粒雪带13个站点的再冻结时空变率，并考察了其对极端消融事件的响应特征。主要结论包括：（1）在KAN_U站，2009?2024年平均年再冻结量为207 mm w.e.，平均再冻结比为45.3%；CFM-BRI模拟的平均再冻结比比MAR低21%?24%。（2）1940?2024年长期模拟显示北部站点再冻结能力相对稳定，但西南渗透带KAN_U站自1990年代以来再冻结比下降30%。（3）极端消融事件频率增加与再冻结率呈显著负相关（r = ?0.72, p < 0.001），粒雪恢复期从一个冷季延长至2?5年，表明再冻结对极端消融存在延迟响应。

**三、主要关键技术方法**

研究采用CFMv3.1.0模型框架，该框架包含粒雪密实化、温度演化、粒雪空气扩散及融水渗入再冻结等模块。模型驱动数据来自两个来源：（1）PROMICE和GC-Net网络的AWS观测气象数据（2009?2024），通过表面能量平衡（SEB）模型计算融化量；（2）区域气候模型MAR v3.14（水平分辨率10 km，侧边界由ERA5驱动，1940?2024）提供的降雪、降雨、升华、表面融化、2 m气温和表面温度等变量。十种粒雪密实化参数化方案（HLD、BAR、ART-S、ART-T、LIG、CRO、SIM、KM、GSFC、BRI）耦合简单桶方案（bucket scheme）进行模拟，通过对比模拟与实测粒雪密度（2012?2017年冰芯）和温度剖面（2013?2015年热敏电阻链观测），综合优选出BRI方案。样本站点共13个，覆盖格陵兰冰盖各流域，其中KAN_U站（西南渗透带）作为主要验证站点。研究采用参考气候区间（1980?2009 MAR平均）进行模型spin-up，瞬态模拟的初始表面密度设为350 kg/m3，域深120 m。

**四、主要研究结果**

**4.1 参数化方案比较与验证**

研究人员在KAN_U站利用AWS驱动的SEB输出作为气象强迫，运行了十种粒雪密实化参数化方案，所有方案均耦合桶方案。结果显示，模式集合平均年再冻结量为207 ± 4 mm w.e.，年径流量为250 ± 4 mm w.e.，平均再冻结比为45.3% ± 0.9%，均低于MAR模拟值（59.1%）。ART-S方案产生最低的再冻结比（43.6%），原因是2011年夏季强消融在近地表形成0.5 m厚的致密冰层，限制了融水渗入。十种方案模拟的密度剖面显示，各方案均能模拟出季节性的近地表高密度冰层演化，但冰层厚度和连续性存在明显差异：HLD、BAR、CRO产生薄且不连续的冰层（<0.5 m）或冰透镜体（0?10 cm），LIG、KM、GSFC、BRI产生约0.5?0.8 m厚冰层，ART和SIM方案则生成更厚更连续的冰板（最大厚度达0.8 m）。模拟的上层10 m月均密度范围为689 kg/m3（BAR）至870 kg/m3（ART-T），多模式平均为785 ± 20 kg/m3。所有参数化方案均显示致密化增强趋势，平均速率为每年1.31 kg/m3。与2012?2017年冰芯观测对比中，BRI方案对总冰层厚度和冰层比例再现较好（厚度偏差范围+1.93 m至?0.99 m），且温度模拟偏差最小（?3.81 °C），综合表现最优而被选定。

**4.2 再冻结对气候强迫的敏感性**

对比AWS驱动和MAR驱动的CFM-BRI模拟与MAR输出（2009?2024）显示，所有模拟再现了相似的逐年变率和一致的长时序趋势。CFM-BRI模拟的平均再冻结比分别为46.6%（MAR驱动）和44.8%（AWS驱动），比MAR低约21%和24%。2010?2012年极端消融事件促进近地表冰板形成，CFM模拟中年际间再冻结比平均下降了56%。AWS驱动与MAR驱动的CFM结果具有相对一致性，表明MAR可用于评估格陵兰不同流域的再冻结变化。

**4.3 长期时空再冻结演变**

1940?1990年和1990?2024年两个时期的模拟结果显示，1990年后表面融化迅速增加，湿雪带扩展和平衡线高度（ELA）向高海拔抬升显著，尤其在格陵兰西部和北部。但各站点再冻结能力呈现强烈空间异质性。内陆大部分站点（如SDL、CP1、CEN、NEM）仍以≥99%再冻结比为主导类别，反映冷粒雪中的高效再冻结或干雪带中的少量融化。边缘站点则呈现较低的年均再冻结比，如KAN_U（78.91%）和DY2（92.77%）。KAN_U站再冻结比从1940?1990年的93.8%显著降至1990?2024年的63.8%，下降30.0%；同期融化增加38.8%（280?386 mm w.e.），再冻结量下降5.6%（261?246 mm w.e.）。DY2站再冻结比从99.2%降至86.2%（?13.0%），融化增加37.8%而再冻结增加19.7%。这突出了西南格陵兰粒雪响应的明显空间梯度，表明融化水输入已超过粒雪层的滞留能力，增强了径流。

**4.4 再冻结对极端消融事件的响应**

1940?2024年KAN_U站的年融化量与再冻结比呈显著负相关（r = ?0.72, p < 0.001）。在低融量（<300 mm w.e.）条件下，再冻结比接近100%；当融量超过约500 mm w.e.时，再冻结比急剧下降并表现更大的变率。2010?2024年间，2010、2011、2012、2016、2019年为极端消融年，其中2012年融化达1262 mm w.e.，再冻结比降至约8%。极端消融事件后，近地表粒雪柱通常经历由冬季积累驱动的恢复阶段，再冻结比逐步增加。1999年后仅两年内再冻结比恢复到90%以上，但2019?2023年间平均再冻结比低于60%。总体而言，极端消融事件不仅直接降低再冻结容量，还对粒雪演化产生持续数年的影响，恢复期从单一冷季延长至2?5年。

**五、讨论与结论**

讨论部分指出，与多数先前聚焦再冻结参数化和临界点的研究相比，本研究的发现揭示了1990年代前后再冻结的空间异质性改变，西南地区再冻结容量下降。在1990年代之前，浅层粒雪孔隙度可在单个冷季内恢复到95%以上，而近年恢复期已延长至2?5年，且2012年后的恢复水平低于80%。更频繁的极端消融事件促进冰层和冰板形成，降低粒雪渗透性并削弱再冻结能力，尤其在低积累边缘区域。研究局限性包括：模型存在冷偏差（cold bias）；采用简单桶方案未考虑管道流和异质渗流；降水资料通过MAR插值获取，可能影响感热通量和积累率。

结论部分要点为：格陵兰粒雪带的再冻结过程主要受冷含量和孔隙空间可用性的控制；格陵兰粒雪带的再冻结总体呈增加趋势，为表面物质平衡提供了重要缓冲；但西南渗透带附近出现再冻结能力下降，极端消融事件的频率增加会削弱粒雪的再冻结能力，粒雪需要数年才能重建；粒雪密实化主要受降雪、融化强度和粒雪温度控制；气候变暖下极端消融的频繁发生降低了再冻结容量，从而加剧了表面物质损失。