积雪是冰冻圈中分布最广泛、年际变化和季节变化最显著的分量，对温度的变化十分敏感。用于表征积雪变化的参数包括降雪日数、雪深、积雪覆盖率和积雪水当量等，其中积雪水当量是指积雪完全融化后形成的水层垂直深度，它综合了雪深和积雪密度特征，是表征积雪特征的重要参数之一，也是陆地水文、能量模型及气候模式中的重要参数之一，对全球气候变化十分敏感。青藏高原是气候变化的敏感区，由于其下垫面复杂且观测资料缺乏等因素限制，对于积雪水当量模式资料在青藏高原适用性状况以及未来预估特别是全球升温1.5°C和2°C下的变化特征等认知十分有限。

      复旦大学大气与海洋科学系/大气科学研究院游庆龙教授及其合作者对比CanSISE结果，开展了CMIP5多模式积雪水当量在青藏高原的适用性的研究，分析表明CMIP5多模式集成结果能够刻画出青藏高原积雪水当量的空间模态，但不同CMIP5模式间存在较大的不确定性，与各模式模拟青藏高原冰冻圈各分量变化状况有关。同时，预估了全球升温1.5°C和2°C时青藏高原春季和冬季雪水当量的变化特征以及全球升温1.5°C与2°C的空间差异，结果表明青藏高原春季和冬季积雪水当量在未来将持续减少，春季减少幅度大于冬季，在全球升温1.5°C和2°C背景下减少最大的区域为高原西部，与同期变暖显著区域一致。最后，对全球升温1.5°C和2°C背景下青藏高原积雪水当量随海拔的变化进行分析，发现全球升温1.5°C和2°C背景下青藏高原积雪水当量趋势不是简单的海拔依赖关系，而是在模式模拟结果的4000-4500m的海拔范围损失最大，可能是由于表面反照率、云、与水汽等因子的海拔依赖型空间模态的贡献所致。

      该研究成果近期以“Projected changes in snow water equivalent over the Tibetan Plateau under global warming of 1.5°C and 2°C”为题在Journal of Climate期刊上发表(https://journals.ametsoc.org/doi/10.1175/JCLI-D-19-0719.1)。本研究获得在国家重点研发计划“全球变化及应对”重点专项（全球增暖1.5°C下东亚气候系统的响应及其情景预估，2017YFA0603800）和国家自然科学基金（41771069 和41971072）的联合资助。近年来，在上述项目的资助下，游庆龙教授团队开展了全球升温1.5°C和2°C背景下青藏高原冰冻圈响应特征以及极端气候事件变化规律的研究，总结了变化过程的物理机制并形成了相关的研究成果，具体如下：

Qinglong You*, Fangying Wu, Hongguo Wang, Zhihong Jiang, Nick Pepin, Shichang Kang. Projected changes in snow water equivalent over the Tibetan Plateau under global warming of 1.5°C and 2°C. Journal of Climate, 2020, 33: 5141-5154.

Qinglong You*, Yuqing Zhang, Xingyang Xie, Fangying Wu. Robust elevation dependency warming over the Tibetan Plateau under global warming of 1.5°C and 2°C. Climate Dynamics, 2019, 53:2047-2060. 

Yuqing Zhang, Qinglong You*, Guangxiong Mao, Changchun Chen, Zhenwei Ye. Short-term concurrent drought and heatwave frequency with 1.5°C and 2 °C global warming in humid subtropical basins: a case study in the Gan River Basin, China. Climate Dynamics, 2019, 52:4621–4641. 

图1：基于CMIP5多模式集合平均的全球升温1.5°C（上）和2°C（下）背景下青藏高原春季、冬季积雪水当量在RCP4.5和RCP8.5情景下的相对变化（相对1981-2005年）的空间分布。打点处表示通过95%显著性的t检验。