气候模型对北半球典型植被雪的近似变化

季节性降雪对气候变化敏感，常被视为当地气候变化的信号。在全球变暖的背景下，北半球年积雪量总体呈下降趋势。由于雪在水循环中起着重要作用并且对大气环流有显着影响，因此能够在气候模型中很好地模拟它很重要。然而，作为一个小规模运行的过程，雪需要被近似(或“参数化”)，因此许多研究试图改进在气候模型中执行雪参数化的方案。

在北半球中高纬度地区，积雪动态对植被的影响在北方生物群落之间表现出较大差异。中国兰州大学的研究人员选择了中高纬度地区(45°–70°N)对积雪变化高度敏感的疏林灌丛、混交林和常绿针叶林。然后，在北美、欧洲、中亚和东亚的选定区域，他们解决了典型植被覆盖类型的积雪和积雪深度之间的独特关系，并通过模型参数化探索积雪过程的再现。结果最近发表在《大气和海洋科学快报》上。

根据本研究的结果，这三种典型地表覆盖类型的积雪与积雪深度之间存在不同的关系，这些关系不仅代表了积雪和融雪过程的特征变化，也可用于在预测积雪的模型中。

“然而，部分原因是由于没有充分考虑不同土地覆盖类型的影响，人们发现最先进的气候模型无法在历史和未来模拟中重现积雪和积雪深度之间的关系，这将影响我们对春季融雪生态影响的理解”，该论文的第一作者兼通讯作者关晓丹教授说。

因此，在雪参数化方案中考虑土地覆盖类型和雪过程之间的相互作用来改进模拟结果是很重要的。