1 研究背景
雪是北半球水资源的核心载体🖱，其融化过程为全球1/6人口和1/4经济活动提供关键水源🧅。然而🧥，全球变暖正导致积雪量显著减少，威胁区域水安全与粮食供应👩🏼🚀。当前地球系统模型（ESMs）在模拟积雪变化时存在一个根本性矛盾——“雪水资源悖论”👩🏿⚖️：ESMs显著低估冰冻天数（即模型认为“可供降雪的天数过少”，日均温度小于0℃），却系统性高估雪水当量（SWE）。这一悖论现象直接导致模型对未来融雪水量的预测存在系统性偏差，严重误导农业灌溉配额、水电调度及生态基流保障等关键决策，加剧水资源短缺与生态风险🧑🎤。
2 主要结果
基于1982–2014年北半球寒季数据，研究发现CMIP6模型显著低估零度以下天数（模型119天 vs 观测136天），却系统性高估SWE（模型3,275 Gt vs 观测2,115 Gt），形成“雪水资源悖论”。机制分析表明，模型对小雪（1–10 kg m⁻²/天）的模拟存在显著偏差：其频率被高估27%（6.6天/年）🗺，导致小雪雪量较观测高28.3%（1,293 Gt），贡献了SWE总偏差的69.5%。尽管模型在中、强降雪量及降雪强度（单日降雪量）上与观测一致🎛，但小雪频率的异常累积是悖论主因。此外，融雪过程参数化缺陷（如消融期能量反馈不足）进一步导致SWE高估8.5%。区域分析显示，61%的北半球陆地区域存在SWE高估，但在东西伯利亚等地区，因大气湿度增加导致的SWE上升是合理的👩🏿🎨，不构成悖论。研究系统揭示了CMIP6在降雪微物理过程模拟中的核心缺陷🧑🏼🍼🦦，为改进气候模型提供关键方向。
图1 1982–2014年期间北半球雪水资源悖论的特征与机制
研究通过萌现约束（EC）方法显著降低了CMIP6模型对北半球未来冰冻天数及SWE预测的不确定性❤️。结果显示：模型系统性低估中远期（2041-2100年）冰冻天数（低估12%-19%）🚙，却高估SWE（高估28%-34%）。通过构建历史冰冻天数与未来变化的统计关系，EC方法将冰冻天数预测不确定性减少41%-62%（SSP245情景下范围从64-138天缩小至99-141天）。针对SWE♥️，结合九种观测数据集构建层次化EC框架👁，其不确定性降低25%-39%，并揭示模型在雪量丰富区（如青藏高原📘、北纬50°以上）高估SWE达34%🧞♂️。研究证实，CMIP6模型对小雪频率的高估及融雪过程缺陷是偏差主因🎻👉🏽。CMIP6模型因“细雨问题”高估小雪频率，导致雪水资源矛盾。改进对流参数化与模式分辨率可减少虚假降水，提升寒区水文预测精度，支撑水资源管理。该成果为修正IPCC水资源预测提供了关键方法，助力应对气候变化下的区域水安全挑战。
图2 SSP245情景下2041–2060年北半球网格尺度平均寒冷天数频率与雪水当量（SWE）的观测约束预估
约束修正后，研究发现未来北半球融雪水量被高估12%-16%（SSP245），其中北美北部等地高估超20%。36个流域中🥎🕵️♂️，25-28个融雪水量被显著高估，雪干旱风险加剧🏄🏻♂️。雪旱指数显示，极端情景下雪旱持续时间延长至76%，北极流域生态及水电依赖型区域（如科罗拉多河）面临严重威胁。东亚地区因水汽辐合增强🪤，干旱风险较低🧝♀️。模型降水偏差与积雪反馈缺陷是主因🗒🦊，需优化参数化方案与分辨率👱🏿♀️。
图3 SSP245情景下2041–2060年北半球未来融雪水量的萌现约束
该研究成果以“Nature Climate Change》（IF=30.3）🉐，柴元方博士为论文第一作者🙅🏻🎁，缪驰远教授为论文通讯作者👏🏼。该研究得到重点研发项目（2024YFF0809301）和国家自然科学基金（U24A20572）资助。