雨雪事件强度谱的全球转变

雨雪事件（ROS）日益被视为一项主要的寒区水文灾害，但全球尺度的评估主要聚焦于其整体发生频率，鲜少区分事件强度或其驱动因素。研究人员利用1950-2024年的ERA5-Land数据，构建了首个基于物理机制、包含五级强度分类（轻微-弱-中等-严重-极端）的全球ROS事件识别框架。通过对过去75年全球ROS事件的系统分析，研究人员揭示了对变暖的、依赖于强度的稳健响应：轻微事件的年发生频率最高，中位数约为30天/年。弱和中等事件的中位数分别约为4.75天/年和3.97天/年。严重和极端事件则表现出明显的空间极化现象，在北美西部、阿拉斯加、北欧和西伯利亚等积雪主导区域呈现加剧趋势。轻微和弱事件主要由降雨增强驱动，中等事件由变暖和降雨比例增加共同驱动，而严重和极端事件则需要异常温暖条件、深厚的前期积雪和强液态降水的共同出现。此外，严重和极端ROS事件表现出更强的季节集中性，3月至5月成为全球极端ROS事件的热点期。本研究为改进ROS洪水风险预测和水资源管理提供了新的视角。

在全球气候变化的背景下，冰冻圈和水循环的不确定性显著增加。气候变暖导致降水模式发生变化，降雨增多，降雪减少。这种降水相态的变化对积雪积累、持续和融化动力学产生深远影响。雨雪事件（Rain-on-snow， ROS）作为一种结合降雨和积雪覆盖的水文气象现象，因其变化正受到越来越多的关注。ROS事件特指发生在积雪覆盖区的降雨，主要发生在晚秋和早春，冬季偶有发生。ROS事件的发生增加了雪层内的液态水含量，降低了雪面反照率，破坏了雪层内部结构，从而加速融雪并增强径流产生。同时，ROS事件提高了干旱、洪水、雪崩和泥石流等自然灾害的风险，对人类安全、生态系统稳定性和水资源管理产生重大影响。

近几十年来，持续的气候变暖伴随着ROS事件频率和强度的增加。在升温2-4°C的未来情景下，预计ROS事件的发生频率将增加近50%。因此，针对日益频繁的ROS事件，近年来已开展了大量研究。其中，关注ROS事件强度的研究包括Casson等人调查季节性积雪覆盖的森林地区，发现研究区ROS事件的频率和强度共同受硝酸盐沉降和冬季温度的影响。Mooney和Li利用挪威的ROS观测数据，模拟了在RCP8.5情景下ROS事件频率和强度的变化。他们的结果表明，预计未来ROS事件将加剧，增加主要发生在较高海拔，而较低海拔则减少。Aryal等人利用径流和雪水当量数据预测和评估未来ROS事件的变化，证明在未来的气候条件下，由于融雪速率降低，ROS强度可能会下降。Li等人和Yang等人对中国ROS事件的研究表明，在积雪丰富和降雨主导的地区，驱动ROS事件发生和强度的机制不同。除了研究过去和未来ROS事件的强度，研究人员还采用人工降雨实验模拟不同降水条件下的ROS事件，考察了在不同降雨强度下融雪水入渗、雪层产流和河道径流产生等复杂过程。

尽管这些研究考察了ROS事件强度的许多方面，并阐明了其变化、驱动机制和对径流的影响，但现有研究在评估气候变暖下全球尺度不同强度的ROS事件方面仍然有限。目前，缺乏针对实际发生的不同强度ROS事件的系统研究，尤其是在全球大尺度层面。因此，与以往关注有限区域或不区分ROS事件强度的研究相比，本研究利用降尺度的高分辨率ERA5-Land再分析数据（5公里），系统地构建了不同强度等级的全球ROS事件识别框架和数据库。通过结合统计建模和依赖结构分析，旨在阐明气候变暖下不同强度全球ROS事件的多尺度动态特征及其主要驱动因素。具体研究目标包括：（i）构建不同强度等级的全球ROS事件识别框架，并揭示其在气候变暖下的多尺度时空演变；（ii）阐明不同强度全球ROS事件的季节和年内迁移模式；（iii）表征驱动不同强度ROS事件变化的主导因子链。

研究方法部分，研究人员首先基于临界温度阈值的雨雪分相方法，结合野外监测站观测到的ROS发生环境条件，并考虑数据可用性和分析可行性，将ROS事件定义为雪深≥10毫米、日平均气温>0°C且降雨量≥10毫米/天的一天。在此基础上，研究人员提出了一个新颖的ROS事件强度分类框架。该框架通过将基于百分位的阈值方法与超阈值（Peak-over-threshold， POT）方法相结合的综合策略对ROS事件进行分类。研究人员构建了一个ROS事件的复合强度指数（Compound Intensity Index， CII），该指数整合了降雨输入、雪层状况和温度强迫三类过程变量，以提供对ROS事件动力学的整体表征，并聚合每次事件中发生的变量变化。对于每个ROS事件，计算累计降雨量R_e、累计正温度T_e=∑max(T_i, 0)，并提取初始雪深S₀。复合强度指数定义如下：CII = α * R_ei/R₉₀ + β * T_ei/T₉₀ + γ * S₀/S₅₀。其中，R_ei和T_ei分别表示第i次ROS事件期间的累计降雨量和与融化相关的累计正温度。S₀是初始雪深。R₉₀和T₉₀分别代表年内所有ROS事件中降雨量和温度的90%分位数。S₅₀是年雪深中位数，反映前期积雪条件，而降雨量和温度使用90%分位数旨在强调它们作为ROS事件输入因素的作用。系数α、β、γ是归一化因子（α+β+γ=1），用于平衡三个指标的贡献。本研究分配了相等的权重（α=β=γ=1/3），以避免引入主观偏差，这在没有先验证据支持差异化加权时是一种常用方法。随后，所有ROS事件根据其CII值按升序排列，并采用CII的百分位数作为强度阈值。为实现区域和年份间的可比性，本研究采用风险事件分类的常见做法，根据CII阈值将ROS事件分为以下五类：轻微（CII < CII₂₀）、弱（CII₂₀ ≤ CII < CII₅₀）、中等（CII₅₀ ≤ CII < CII₈₀）、严重（CII₈₀ ≤ CII < CII₉₅）和极端（CII ≥ CII₉₅）。该框架在物理过程层面整合了积雪状况、温度强迫和降雨输入。通过将ROS事件的复合强度指数（CII）与极值统计建模相结合，实现了对极端ROS事件的系统性和定量化识别，为揭示其时空演变和划定高风险区域提供了可重复的统计基础。

在数据方面，研究人员选用了ERA5-Land小时再分析数据集作为主要数据源。基于第2.1节建立的ROS事件定义，使用了三个关键变量：2米气温、降水和雪深。该数据集原始空间分辨率为0.1°×0.1°（约9公里），时间分辨率为小时，提供自1950年以来的全球数据。在研究中，研究人员在Google Earth Engine平台中使用ERA5-Land小时数据集的2米气温、降水和雪深变量，量化了1950年至2024年全球ROS事件的历史变化。上述变量使用双线性插值降尺度至5公里空间分辨率，以增强全球ROS事件的检测能力。需要指出的是，基于插值的降尺度方法可能在极端值上引入平滑效应，但先前研究表明这些效应通常局限于从粗到中间的空间尺度，对气候极端事件的大尺度空间格局和长期趋势影响可忽略不计。此外，ERA5-Land小时数据未明确提供降雨数据。因此，遵循先前研究，将气温超过0°C时发生的降水近似为降雨。这种方法在大规模气候-水文分析中已被证明是可行的。

在统计分析方面，研究人员选择了修正的曼-肯德尔（Modified Mann-Kendall， MMK）非参数秩检验方法来分析不同强度ROS事件的变化趋势，因为它主要用于降雨日、降雪日和ROS日的趋势检验。MMK检验考虑了序列自相关对原始MK方法检验的统计量Z的影响，并使用校正因子n_s获得修正统计量Z_m。研究人员采用常用的皮尔逊相关系数来量化ROS事件与气温、降雨、雪深等变量之间的关系。本研究假设气温、降雨、雪深与ROS事件之间存在线性回归关系，因此选择常用的线性回归来拟合它们之间的线性关系。

在驱动因素分析方面，研究人员基于ROS事件的定义和相关分析结果，选择控制其变异性的关键气象变量——气温、降雨和雪深——进行时空定量分析，以识别它们对ROS事件演变的影响，并量化其对不同强度ROS事件的贡献率。为表征与不同强度ROS事件相关的气温、降雨和雪深的环境条件分布，首先计算这三个变量的概率密度函数（Probability Density Functions， PDFs），以识别随事件强度增加的系统性环境条件转变。PDFs使用核密度估计法进行估计。在此基础上，为更好地量化气温、降雨和雪深对不同强度ROS事件的独立贡献，研究人员基于偏相关系数的绝对值计算了每个因素的相对贡献率，该方法控制了其他变量的影响，从而减轻了气候变量间的多重共线性效应。

研究结果部分，首先展示了不同强度全球ROS事件的时空演变特征。不同强度的ROS事件表现出显著的区域异质性，随着事件强度的增加，出现了明显的空间响应模式。对于轻微和弱ROS事件，在北半球中高纬度地区观察到最显著的增加趋势，特别是北美西部和欧亚大陆高纬度地区，连续区域呈现持续正趋势。相比之下，一些山区和内陆地区显示出轻微的下降趋势，总体变化幅度相对较小。中等ROS事件的空间格局与两个较低强度类别大致相似，但正负变化更为明显。对于严重和极端ROS事件，空间范围更有限，变化表现出明显的空间一致性。大多数地区——包括北美西海岸、喀尔巴阡山脉至斯堪的纳维亚以及东北亚——显示出增加趋势，而下降主要出现在北美内陆和某些高海拔地区。与其他强度等级相比，极端ROS事件在变化幅度上显示出更清晰的区分，正负变化区块之间的边界更明显。多年频率分析揭示，ROS事件的发生频率随事件强度增加而显著降低。轻微事件的年频率最高，中位数约为30天。弱和中等事件的分布明显更窄，中位数分别约为4.75天和3.97天。严重（3.38天）和极端（2.99天）事件发生频率最低且离散度较低。总体而言，出现了更强ROS事件发生频率更低的特征分布模式。

不同年代的五种ROS事件强度类别的分布表现出显著的层级差异，同时在不同年代保持持续一致的分布结构。在所有年代中，轻微强度的ROS事件发生频率始终远高于其他等级，中位数通常保持在29至32天之间，分布相对稳定。弱事件排名第二，在不同年代的中位数频率保持在约6-7天左右，变异性有限。更高强度的ROS事件——中等、严重和极端——在所有年代均表现出低频特征：中等事件的中位数频率通常在4天左右，而严重和极端事件发生频率更低，通常在3-4天范围内，离散度显著降低。从轻微到极端（五个强度等级）的ROS事件呈现出逐渐增加的趋势，分别为每年每十年增加1.22天、0.23天、0.26天、0.20天和0.18天。这进一步表明更高强度的ROS事件变化不太显著。1950年至2024年五种ROS事件强度等级的逐年时间序列进一步揭示了它们的长期时间演变模式。轻微事件表现出最显著的年际变率，频率在26至34天之间波动，并显示出长期的逐渐增加趋势。弱和中等事件的时间序列相对平滑，年际波动远小于轻微事件。严重和极端事件的年际序列更为集中，显示出最小的整体变率和持续的低频状态。

接着，研究人员分析了不同强度全球ROS事件的季节和月度迁移结构。所有五种ROS强度类别均表现出显著的季节空间异质性；然而，随着事件强度的增加，空间趋势结构从广泛分布转变为更区域集中的模式。具体而言，轻微强度ROS事件在3-5月（MAM）、6-8月（JJA）、9-11月（SON）和12-2月（DJF）主要呈现广泛的正趋势模式，最显著的信号出现在高纬度和山区，如北美西部、阿拉斯加、北欧和西伯利亚。弱ROS事件的季节模式与轻微事件大致相似，但强度减弱，空间范围更有限。MAM和DJF仍显示广泛的增加趋势，而JJA的负趋势区域比轻微事件更局限。SON的正趋势范围进一步缩小，表明整体季节性响应减弱。中等ROS事件的季节变化更空间集中。在MAM和DJF，沿北美西海岸和东北亚出现明显的正趋势，而JJA的趋势最弱，正负变化均不突出。SON的正趋势呈局部、斑块状分布，表明中等ROS事件与冷季条件下的变化关联更强。严重和极端ROS事件的季节对比进一步放大。对于这两个类别，最连贯且统计显著的正趋势出现在DJF和MAM，集中在北美西北部、阿拉斯加、北欧高纬度地区和西伯利亚的核心积雪主导区域。在SON和JJA，趋势幅度显著减弱，主要表现为近零变化或弱的正负信号交替，并伴随空间连贯性的显著丧失。值得注意的是，对于极端ROS事件，呈现正趋势的区域形成带状空间格局，主要局限于高纬度地区和具有显著季节性积雪覆盖的区域，并在所有季节均显示增加趋势。

月度分析进一步揭示了ROS事件显著的年内迁移结构。全球范围内，ROS事件呈现强烈的季节集中性，MAM是主要的高发期，并在5月出现明显峰值。不同强度类别之间也存在系统性差异：轻微和弱事件全年发生，但在融雪季节更集中；中等事件在春季明显更频繁；严重和极端事件表现出最强的季节集中性，主要发生在MAM。尽管月度ROS日数存在显著的年际变率，但整体结构保持惊人一致：3-5月持续构成全球ROS事件的主导贡献期，其次是12-2月，而6-8月的发生频率最低。总体而言，全球ROS事件的年内分布高度集中在MAM，且ROS事件强度等级越强，其季节性越显著，对气温和积雪条件的复合依赖性越强。

最后，研究人员探讨了不同强度全球ROS事件变化的主导驱动模式。基于ROS事件的定义，气温、降雨和雪深是控制其发生和变异性的关键变量。概率密度分析显示，五个ROS事件强度类别对这三个变量的密度形状大致相似。在年平均气温的分布中，轻微和弱事件的概率密度在9°C左右达到峰值，并在低于9°C的温度范围内呈现较宽的展布。中等事件开始集中在9.3-9.8°C范围内，而严重和极端事件几乎完全限于9.0-9.5°C。这种模式表明，更高强度的ROS事件对变暖条件表现出更强的依赖性。在年降雨量分布中，所有五个事件类别在9600-10,000毫米范围内形成密集峰值。然而，轻微和弱事件在分布两端具有更高的尾概率。相比之下，中等、严重和极端事件表现出更集中的单峰结构，表明更强的事件倾向于在更具体和相似的降雨条件下发生。年平均雪深的分布表现出最显著的层级差异。轻微和弱事件在双峰结构的首个峰值处显示更高的概率，并在浅雪深条件下保持相对较高的密度。中等事件在两个峰值之间分布更均匀，而严重和极端事件则显著集中在对应更深积雪的第二个峰值附近。这种模式反映深厚的雪深是严重和极端ROS事件的关键背景条件之一。ROS事件强度与气温呈强正相关——尤其是严重和极端事件——与雪深呈显著正相关，而与降雨的相关性通常较弱。综合来看，这些结果表明，随着ROS事件强度从轻微增加到极端，其触发背景从广泛的条件范围收窄为对更高温度、特定降雨量和更深积雪复合环境的更强依赖，表明强烈的ROS事件主要受变暖和积雪演变协同强迫的控制。

随着全球年平均气温从约8.8°C稳定上升至约10.3°C，轻微和弱ROS事件显示出显著的增加趋势，而严重和极端事件在1980年代之后（一个以加速变暖为标志的时期）也变得更加频繁，表明持续上升的温度为所有强度等级ROS事件的扩张提供了持续的有利热力条件。相比之下，降雨的年际波动更为明显，但与ROS事件发生的同步性较弱。尽管全球降雨在1980年代前后经历了一个增加阶段，但不同强度ROS事件对降雨变异性的响应明显不同。雪深在1970年代中期达到峰值，之后持续变薄，但严重和极端ROS事件在此期间仍保持相对较高的频率，突显了雪深演变对更强ROS事件更直接的调节作用。虽然轻微和弱事件在长期中主导了整体ROS事件的发生，但在21世纪，中等、严重和极端事件的相对比例逐渐增加，证实了前述观察。贡献率分析进一步量化了三个环境变量对不同强度ROS事件的影响，揭示了高度一致的层级模式：气温贡献最大，从轻微（0.59）到极端（0.54）一直是主导因素。雪深贡献率随事件强度增加而显著增加，从轻微（0.21）到极端（0.43）。这表明，尽管总体雪深在减少，但极端ROS事件倾向于在仍存在足够前期积雪的条件下优先发生。降雨在所有强度等级中的贡献率最低，且ROS事件强度越高，降雨的贡献率越低——对于极端事件，此贡献率甚至进一步降至0.03。总体而言，这些发现与早期概率密度和相关分析的结果高度一致，进一步证明随着ROS事件强度从轻微增加到极端，其潜在驱动机制从在多种条件下可触发转变为对变暖和积雪变薄复合背景的显著依赖。

讨论部分，研究人员将本研究与以往研究进行了对比。以往关于ROS事件的研究主要集中在区域或流域尺度，这些工作为理解ROS事件的物理机制奠定了重要基础。然而，此类研究通常关注整体ROS趋势，很少按事件强度进行区分，并且揭示大尺度空间异质性的能力有限。本研究基于重采样的高分辨率ERA5-Land数据，建立了不同强度等级的全球ROS事件分类框架和数据库，并首次系统表征了全球尺度上按强度划分的ROS事件变化。研究发现，尽管1950-2024年间所有五个强度等级的全球ROS事件均呈现增加趋势，但轻微事件增加更为显著且分布更广。这种层级响应在以往研究中常因区域平均而被掩盖。通过将相关分析与概率结构诊断相结合，研究人员揭示了随事件强度增加的驱动机制系统性转变。具体而言，轻微和弱事件主要由降雨增强驱动，中等事件由变暖和降雨比例增加触发，而严重和极端事件需要变暖、大量积雪存在和强降雨的三重共振。值得注意的是，在全球尺度上，研究人员确定了北半球中高纬度的3-5月是ROS事件的主要高峰季节，这与区域研究的结果一致。此外，与Maina和Kumar先前进行的唯一一项全球ROS事件研究（尽管他们未按强度分类）一致——ROS事件对径流的贡献在历史时期有所增加，这与本研究发现的极端ROS事件增加相吻合，两项研究都强调这些变化集中在高纬度和高海拔地区。本研究的结果进一步表明，更高强度的ROS事件表现出更强的季节性和对气温和积雪复合条件更显著的依赖性。本研究为全球ROS事件的空间响应模式及其对未来洪水风险的影响提供了新的科学见解。

研究人员进一步探讨了不同强度ROS事件分异的原因。全球不同强度等级的ROS事件表现出显著的空间分异和强烈的季节集中性，其形成机制可由气温变暖、雪深演变和降雨相态变化的综合效应合理解释。首先，轻微、弱和中等ROS事件在中高纬度地区广泛增加，这与其更宽松的触发条件密切相关：这些事件可以在相对凉爽的环境中启动，仅需适度的降雨输入，与变暖引发的降雨格局和积雪状态变化一致。因此，从季节角度看，此类事件可以在更长的时间窗口内发生，全年出现且在MAM有明显峰值。这也是全球ROS事件在MAM发生频率最高的主要原因。相比之下，严重和极端事件受到更严格环境阈值的控制。概率密度分析表明，它们的发生需要相对较高的近地面温度、较大的积雪储量和更集中的液态降雨输入，与北半球积雪主导区域的能量受限行为一致。在这些地区，持续变暖增加了降水以降雨形式出现的比例，同时加速了雪层内的融前过程，导致深雪区域在春季进入对降雨触发特别敏感的雪-雨耦合敏感期。尽管平均雪深呈下降趋势，但极端ROS事件通常在仍存在足够积雪的特定条件下触发。因此，北美西部、阿拉斯加、北欧和西伯利亚成为强烈ROS事件的主要热点。这种以气温上升、大量积雪覆盖和增强的降雨比例为特征的三重共振机制，也与先前区域研究中发现的非线性关系一致。综合来看，这些过程有助于解释为什么高强度ROS事件随时间推移变得日益集中并表现出更强的区域性。

此外，相关性和贡献率分析表明，随着ROS事件强度增加，气温和雪深的相对重要性显著增强，而降雨更多地作为最终触发剂而非主导控制。这一发现与来自先前研究的多区域证据一致，这些证据表明极端ROS事件对初始积雪条件高度敏感。因此，本研究揭示的依赖强度的响应机制反映了ROS事件控制从水受限过程向能量受限过程的转变：较弱事件主要受降雨输入控制，而较强事件则日益受到变暖和积雪演变综合效应的调节。正是这种物理约束的对比塑造了不同强度ROS事件在全球范围内的显著时空变异性和季节结构。

研究局限性方面，尽管本研究首次建立了基于强度的全球ROS事件分类框架并阐明了其驱动机制，但仍存在一些不确定性来源。首先，分析依赖于高分辨率ERA5-Land再分析数据，该数据在复杂地形和高纬度积雪主导区域可能仍存在系统性偏差——特别是关于雪深和降雨相态不确定性——如先前研究所记录。其次，用于定义ROS事件的阈值——如温度、降雨和雪深——本质上是主观的且对区域敏感，不同的阈值设置可能影响事件的数量和强度分布。第三，本研究主要依赖统计相关性和贡献率分解来识别主导驱动因素；然而，相关性并不意味着因果关系。能量交换、雪层物理过程和降水相态转变之间的复杂相互作用仍需通过基于过程的模型和敏感性实验进一步验证。尽管如此，本研究提出的基于强度的分类、识别的驱动链和时空模式为未来研究提供了可扩展的基础。后续工作应利用更高分辨率的区域气候模拟和经过偏差校正的数据集，以提高ROS事件识别和分析的准确性，特别是在地形复杂或观测稀疏的区域。同时，扩展地面监测和气象站网络对于增强模型验证和参数优化至关重要。区域研究还应考察大尺度气候驱动因素（例如大气环流）和局地环境因素（例如地形和植被）对ROS事件的共同影响，同时关注关键区域极端ROS事件的水文响应和风险评估。这些努力将进一步提高气候变暖下ROS事件影响的可预测性。

结论部分，研究人员利用1950-2024年的长期高分辨率全球再分析数据集，首次从事件强度谱的角度系统评估了ROS事件的时空演变，并阐明了其主导驱动机制。（i）在过去75年中，全球ROS事件总体呈现轻微的增加趋势，不同强度ROS事件的变化存在显著差异。（ii）全球变暖是驱动ROS事件整体增加的基本背景，而积雪演变则控制着更强事件的年际变率和强度结构，降雨主要作为触发因素而非主导驱动因素。（iii）极端ROS事件表现出明显的季节性，在3-5月达到峰值，高风险区域集中在美国西北部、阿拉斯加、北欧高纬度地区和西伯利亚的核心积雪区。这些发现强调，需要将不断增加的ROS事件风险纳入水资源规划和洪水风险管理策略中。