佘王康 楊勤麗 陽(yáng)坤 姜堯志 王國(guó)慶

摘要：為厘清青藏高原地區(qū)不同相態(tài)降水及其變化規(guī)律，本文基于第三極地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列（1979—2020年）高分辨率（1/30°，日）地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集，采用基于表面高程和氣象條件的雨雪識(shí)別方法，識(shí)別了青藏高原地區(qū)的降雨和降雪，分析了青藏高原雪水比例（SPR）的分布特征和時(shí)空演變規(guī)律。結(jié)果表明：① SPR空間分布差異顯著，西高東低;② SPR整體呈下降趨勢(shì)，平均以1.11%/（10 a）的速率顯著降低;③ 冷、暖季均呈現(xiàn)降雨增加、降雪減少、SPR降低趨勢(shì)，但暖季的變化速率和顯著性高于冷季；④ 高原東西部降雪量在冷、暖季相當(dāng)，高原中部以暖季降雪為主，高原暖季降雨量約占全年的90%，高原大部分地區(qū)暖季降雪占全年降雪的比例呈下降趨勢(shì)（-0.29%/（10 a））。研究結(jié)果有望為區(qū)域氣候變化和水科學(xué)研究提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：降水相態(tài);時(shí)空變化;雪水比例;青藏高原

中圖分類(lèi)號(hào)：P426.6

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-6791（2024）02-0348-09

收稿日期：2023-08-09;網(wǎng)絡(luò)出版日期：2023-12-26

網(wǎng)絡(luò)出版地址：https：//link.cnki.net/urlid/32.1309.P.20231225.1337.004

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目（2021YFC3201100）;國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（52079026）

作者簡(jiǎn)介：佘王康（2000—），男，福建福州人，博士研究生，主要從事環(huán)境時(shí)空演變分析研究。

E-mail：shewk@foxmail.com

通信作者：楊勤麗，E-mail：qinli.yang@uestc.edu.cn

不同相態(tài)降水對(duì)陸地表面物質(zhì)和能量循環(huán)的影響巨大^［1-2］。雪水比例（snowfall-precipitation ratio，SPR）是表征區(qū)域降水相態(tài)的重要指標(biāo)。20世紀(jì)后期以來(lái)，SPR在全球多個(gè)區(qū)域都表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，如中亞的天山山脈、北極、日本、加拿大北部等^［3-7］。Shi等^［8］的研究表明全球尺度上降雪頻率/降水頻率同樣存在顯著減少的趨勢(shì)。冰川和季節(jié)雪蓋為全球超過(guò)1/6的人口提供水資源供給^［9］，SPR的變化對(duì)流域水資源儲(chǔ)備^［10］、季節(jié)性徑流供應(yīng)^［11］、區(qū)域水資源管理、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)等均具有重要意義。

青藏高原為氣候變化敏感區(qū)^［12］，在暖濕化趨勢(shì)^［13-14］下SPR如何變化對(duì)凍土分布、積雪融積乃至冰川物質(zhì)平衡量等^［15-19］具有重要影響。已有學(xué)者利用站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)或全球模式數(shù)據(jù)開(kāi)展了SPR的相關(guān)分析。例如，基于站點(diǎn)觀(guān)測(cè)，Zhu等^［15］針對(duì)青藏高原多年凍土區(qū)和季節(jié)性?xún)鐾羺^(qū)的雨、雪、雨夾雪占比變化特征進(jìn)行了分析，揭示了不同類(lèi)型降水在2種凍土區(qū)的空間差異性與季節(jié)多樣性;Deng等^［16］估算了1960—2014年青藏高原降雪量的變化趨勢(shì)，揭示了“暖濕化”趨勢(shì)下降雪在東部和東北部減少、在中部和西部高海拔地區(qū)增加的空間特點(diǎn)?；谀Ｊ侥M，Dong等^［20］分析了亞洲高山區(qū)1950—2014年間的SPR變化，得出降雪量/降水量（S/P）顯著下降，且降雪量下降、總降水量增加分別是S/P下降的主要和次要原因，這與Wang等^［21］認(rèn)為總降水量以0.6 mm/a顯著增加，降雪量和SPR分別以-0.6 mm/a、-0.5%/a顯著減少的結(jié)論一致;Li等^［22］利用NASA′s NEX-GDDP評(píng)估指出，降雪量、降雪天數(shù)及降雪主導(dǎo)區(qū)域的減少是亞洲高山區(qū)域的共同趨勢(shì)。然而，上述研究多受限于降水觀(guān)測(cè)站的稀少和全球模式的粗分辨率，目前對(duì)于青藏高原不同相態(tài)降水的時(shí)空變化仍缺乏高空間分辨率上的認(rèn)識(shí)，尤其是地形落差較大、幾乎無(wú)雨量站分布的高海拔地區(qū)。

由此，本研究將基于高分辨率的格點(diǎn)降水及相關(guān)氣象數(shù)據(jù)以及與之匹配的雨雪識(shí)別方法對(duì)青藏高原地區(qū)的降水相態(tài)進(jìn)行區(qū)分，以SPR為切入點(diǎn)，探究青藏高原地區(qū)不同降水相態(tài)在1979—2020年間的空間分布狀況及年際變化特征，并關(guān)注降水相態(tài)在冷、暖季上的變化特點(diǎn)，以期揭示高原地區(qū)降水相態(tài)分布及變化規(guī)律。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

本文關(guān)于SPR的時(shí)空變化分析區(qū)域以青藏高原為主。青藏高原主要位于中國(guó)西部的西藏自治區(qū)和青海省以及印度拉達(dá)克的部分區(qū)域，介于67°40′37″E—104°40′57″E、25°59′30″N—40°01′00″N之間^［23］，總面積為308.34萬(wàn)km²，地理位置及地形情況見(jiàn)圖1。青藏高原作為亞洲許多江河的發(fā)源地，擁有豐富的湖泊、濕地，被譽(yù)為“亞洲水塔”^［24］。在西風(fēng)氣流、東亞季風(fēng)及印度季風(fēng)的共同影響下，中低緯海洋暖濕氣流水汽來(lái)源使青藏高原廣布冰川、積雪和凍土，因而又被稱(chēng)為“第三極”^［25-26］。

1.2 研究數(shù)據(jù)

本文使用的降水及相關(guān)氣象要素?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于第三極地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列高分辨率地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集（TPMFD，1979—2020年）^［27-30］，該數(shù)據(jù)集利用短期天氣研究與預(yù)報(bào)（WRF）模型模擬及機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)ERA5數(shù)據(jù)進(jìn)行降尺度，并進(jìn)一步融合站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)生成，可提供第三極地區(qū)較高精度、較高空間分辨率（1/30°）的降水及氣象條件信息。

1.3 研究方法

本研究所采用的方法為Ding等^［31］提出的一種基于表面高程和氣象條件的雨雪識(shí)別參數(shù)化方案。該方法的輸入數(shù)據(jù)為表面高程（Z）、相對(duì)濕度（H_R）、氣溫（T_a）以及氣壓（p_s）。相較于傳統(tǒng)的溫度閾值法，其采用濕球溫度（T_w）作為判斷因子，計(jì)算公式如式（1）和式（2），其中e_sat，Ta為T(mén)_a溫度下的飽和蒸汽壓。

在此基礎(chǔ)上，利用隨Z和H_R動(dòng)態(tài)變化的雙閾值T_max和T_min對(duì)降水類(lèi)型進(jìn)行判斷。如果T_w≤T_min，降水類(lèi)型為降雪;如果T_minw≤T_max，降水類(lèi)型為雨夾雪;如果T_w>T_max，降水類(lèi)型為降雨。T_max和T_min由與Z和H_R相關(guān)的3個(gè)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)ΔT、ΔS和T₀決定，在H_R≤78%時(shí)，其簡(jiǎn)化為單閾值判別方案。相關(guān)參數(shù)的計(jì)算公式見(jiàn)式（3）—式（7）。

利用以上方法可有效區(qū)分日尺度的降水?dāng)?shù)據(jù)，該方法在中國(guó)地區(qū)尤其是青藏高原地區(qū)具有較高的識(shí)別精度，可對(duì)TPMFD中的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 青藏高原年尺度SPR的空間分布及時(shí)空變化特征

青藏高原年尺度SPR空間分布見(jiàn)圖2（a）。高原東部橫斷山系的大部分區(qū)域、東北部的低海拔區(qū)、喜馬拉雅山與岡底斯山、念青唐古拉山間的區(qū)域以及高原中部羌塘高原山地以及唐古拉山系的南部，降水以降雨為主;降雪主導(dǎo)的區(qū)域主要位于80°E以西的高原西部、33°N以北的高原中北部區(qū)域以及高原南部沿岡底斯山、念青唐古拉山、喜馬拉雅山的橫向區(qū)域;高原中部偏東的巴顏喀拉山附近區(qū)域雨雪相當(dāng)。

由圖2（b）可知，1/30°格網(wǎng)上年尺度SPR在大部分區(qū)域都表現(xiàn)為顯著減少（p<0.01）。減少速率較大的區(qū)域包括東北部的阿爾金山-祁連山山系與中部偏東的唐古拉山系及其以東、以北的鄰近區(qū)域，SPR減少速率大于0.4%/a;高原中部山系、橫斷山系及帕米爾部分區(qū)域同樣出現(xiàn)了顯著減少的趨勢(shì)（p<0.01），這些區(qū)域SPR減少速率表現(xiàn)出與海拔和地形高度相關(guān)的空間特點(diǎn)。SPR增加的區(qū)域，其增加速率均小于0.2%/a，且增加趨勢(shì)不顯著（p>0.05）。

由圖3可知，青藏高原降雨在降水中的比重多于降雪，且降雨所占比重在42 a間不斷擴(kuò)大，線(xiàn)性擬合上表現(xiàn)為1979—2020年間青藏高原區(qū)域SPR以-1.11%/（10 a）的速率顯著降低（p<0.001）。

2.2 青藏高原冷、暖季不同相態(tài)降水的時(shí)空變化特征

以5—9月作為青藏高原暖季月份，10月至次年4月作為冷季月份。圖4展示了青藏高原冷、暖季的降水、降雨、降雪以及SPR在1979—2020年間的變化趨勢(shì)。降雨在冷、暖季存在著較大的季節(jié)差異，暖季降雨量為285.9～393.7 mm，冷季降雨量最大值僅為56.3 mm;降雪在冷、暖季差異較小，冷季降雪量（89.8～135.3 mm）略少于暖季（103.5～152.8 mm）。從變化趨勢(shì)上來(lái)看，冷、暖季的降雨都表現(xiàn)為增加，降雪都表現(xiàn)為減少，使得冷、暖季的SPR均表現(xiàn)為下降趨勢(shì)。

冷、暖季降水及其分量，以及SPR的時(shí)間變化存在“暖強(qiáng)冷弱”的顯著差異。暖季降雨、降雪的變化速率與顯著性高于冷季：暖季降雨量、降雪量分別以13.22 mm/（10 a）（p<0.001）、-2.23 mm/（10 a）（p=0.093）的速率變化，冷季降雨量、降雪量的變化率僅分別為0.37 mm/（10 a）（p=0.583）、-0.51 mm/（10 a）（p=0.681）。這種差異同樣存在于SPR：暖季SPR以-1.14%/（10 a）的速率顯著減少（p<0.001），與年尺度SPR顯著減少的速率（-1.11%/（10 a））一致;冷季SPR變化速率僅為-0.25%/（10 a），且變化不顯著。

圖5為青藏高原地區(qū)冷、暖季降水及其分量以及SPR的時(shí)空變化。暖季降水與暖季降雨的變化形式較為相近，即在橫斷山系、帕米爾區(qū)域以外的區(qū)域顯著增加;暖季降雪的變化表現(xiàn)為顯著的“北增東減”，在昆侖山山系以及羌塘高原山地北部的區(qū)域上顯著增加，在90°E以東的唐古拉山系、東部山系以及橫斷山系西部山脈區(qū)域上顯著減少;暖季SPR在大部分區(qū)域上顯著減少，其中94°E以東的區(qū)域SPR的減少來(lái)源于降雪量的顯著減少，高原中部橫向分布區(qū)域SPR的減少來(lái)源于降雨量的顯著增加。冷季降水的變化格局與冷季降雪相近，表現(xiàn)為帕米爾區(qū)域、橫斷山系北部區(qū)域的顯著減少及昆侖山山系至羌塘高原山地北部區(qū)域上的顯著增加;冷季降雨及SPR空間上的變化趨勢(shì)都不顯著。

1/30°的空間分辨率可為高海拔以及復(fù)雜地形區(qū)域的降水相態(tài)提供更為精細(xì)的分布特征，高原中北部以降雪為主且降雪顯著增加的昆侖山山系區(qū)域、不同相態(tài)降水中都表現(xiàn)為減少的藏東南區(qū)域等局部區(qū)域的降水特征值得關(guān)注。針對(duì)降水相態(tài)特征明顯的局部區(qū)域，尚需開(kāi)展深入分析以揭示對(duì)應(yīng)區(qū)域的降水機(jī)制及其影響。

2.3 青藏高原暖季雨雪占比的時(shí)空變化特征

1979—2020年青藏高原暖季雨、雪占比（即暖季降雨/全年降雨比例、暖季降雪/全年降雪比例）變化情況見(jiàn)圖6。高原降雪暖季占比范圍為47.1%～61.4%，降雨暖季占比范圍為85.5%～90.9%，從雨、雪暖季占比的線(xiàn)性擬合上看，降雪暖季占比以-0.29%/（10 a）的速率不顯著減少（p=0.50），該趨勢(shì)將使高原總降雪在冷、暖季上的差異進(jìn)一步減小;降雨暖季占比以0.34%/（10 a）的速率較顯著增加（p=0.05），將使高原總降雨在冷、暖季上的差異進(jìn)一步增大。

高原區(qū)域暖季降雪占比以較小且不顯著的趨勢(shì)減少，但在1/30°格網(wǎng)尺度上其變化呈現(xiàn)出了明顯的空間差異。高原東部（即橫斷山系青藏部分的大部）與高原中部（唐古拉山系以西區(qū)域）暖季降雪占比以-0.50%/a～-0.23%/a的速率顯著下降（p<0.01），高原中北部的昆侖山山系附近區(qū)域也表現(xiàn)為速率較?。?0.25%/a）的顯著下降，變化速率均快于區(qū)域尺度上的-0.29%/（10 a）;高原西北的帕米爾、喀喇昆侖區(qū)域以及喜馬拉雅山系部分區(qū)域暖季降雪占比表現(xiàn)為增加。

高原區(qū)域降雨暖季占比表現(xiàn)為顯著的增加（p=0.05），但在1/30°格網(wǎng)尺度上，這樣的趨勢(shì)并不普遍。暖季降雨占比僅在藏東南地區(qū)、昆侖山山系區(qū)域呈現(xiàn)出較大的增加趨勢(shì)，且增加趨勢(shì)大多不顯著;與之相反的是在高原北部邊緣以及高原東部部分區(qū)域的降雨暖季占比出現(xiàn)了顯著減少的趨勢(shì)。

1/30°格網(wǎng)點(diǎn)上雨、雪的暖季占比呈現(xiàn)出了與高原整體占比不同的變化特點(diǎn)，但其變化的空間分布與雨、雪暖季比例本身的空間分布具有一定的相關(guān)性。由圖7可見(jiàn)，高原暖季降雪占比受地形、海拔、氣候等因素影響存在較大的空間異質(zhì)性;降雨暖季占比幾乎在整個(gè)高原上都保持較高水平（>90%），反映出該比例在空間上差異不大。雨、雪暖季占比的時(shí)空變化分析顯示，在降雪以暖季為主的區(qū)域，降雪的暖季占比減少的趨勢(shì)較小，而降雪暖季占比減少較快的區(qū)域大多位于降雪以冷季為主的區(qū)域或冷、暖季降雪相當(dāng)?shù)膮^(qū)域，使得降雪暖季占比在空間上的差異性進(jìn)一步增強(qiáng);降雨暖季占比變化不明顯，說(shuō)明降雨在較長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)都將維持暖季為主的形式，且暖季的主導(dǎo)性在空間上差異不大。

3 結(jié)論

本文利用第三極地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列高分辨率地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集（TPMFD，1979—2020年）以及基于表面高程和氣象條件的雨雪識(shí)別參數(shù)化方案，對(duì)青藏高原地區(qū)1979—2020年間的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行雨雪識(shí)別。基于識(shí)別后的雨雪數(shù)據(jù)，本文以雪水比例為切入點(diǎn)分析了青藏高原地區(qū)年尺度、冷暖季尺度的降水相態(tài)分布及變化特征。得到的結(jié)論如下：

（1） 1/30°格網(wǎng)上，青藏高原年尺度雪水比例呈現(xiàn)“西高東低”的分布格局;降雨的大幅增加與降雪的減少導(dǎo)致雪水比例整體上呈現(xiàn)顯著減少的趨勢(shì)。

（2） 青藏高原地區(qū)降水存在著明顯的雨雪差異與冷暖季差異。雨雪差異體現(xiàn)在降雨量存在顯著的冷暖季差異，降雪量的冷暖季差異不大;冷暖差異體現(xiàn)于暖季降水、降雨、降雪及雪水比例的變化顯著強(qiáng)于冷季。

（3） 暖季降雨在青藏高原大部分地區(qū)呈現(xiàn)占比居高且非顯著下降的趨勢(shì);暖季降雪占比呈現(xiàn)“中間高四周低”的分布格局，其變化趨勢(shì)空間異質(zhì)性強(qiáng)。

參考文獻(xiàn)：

［1］ZHANG T J.Influence of the seasonal snow cover on the ground thermal regime：an overview［J］.Reviews of Geophysics，2005，43（4）：1-23.

［2］張文綱，李述訓(xùn)，龐強(qiáng)強(qiáng).青藏高原40年來(lái)降水量時(shí)空變化趨勢(shì)［J］.水科學(xué)進(jìn)展，2009，20（2）：168-176.（ZHANG W G，LI S X，PANG Q Q.Changes of precipitation spatial-temporal over the Qinghai-Tibet Plateau during last 40 years［J］.Advances in Water Science，2009，20（2）：168-176.（in Chinese））

［3］LI Z，CHEN Y N，LI Y P，et al.Declining snowfall fraction in the alpine regions，Central Asia［J］.Scientific Reports，2020，10：3476.

［4］SCREEN J A，SIMMONDS I.Declining summer snowfall in the Arctic：causes，impacts and feedbacks［J］.Climate Dynamics，2012，38（11）：2243-2256.

［5］MCCRYSTALL M R，STROEVE J，SERREZE M，et al.New climate models reveal faster and larger increases in Arctic precipitation than previously projected［J］.Nature Communications，2021，12：6765.

［6］TAKAHASHI H G.Long-term trends in snowfall characteristics and extremes in Japan from 1961 to 2012［J］.International Journal of Climatology，2021，41（4）：2316-2329.

［7］BHATTI A Z，F(xiàn)AROOQUE A A，KROUGLICOF N，et al.Climate change impacts on precipitation and temperature in Prince Edward Island，Canada［J］.World Water Policy，2021，7（1）：9-29.

［8］SHI S Y，LIU G S.The latitudinal dependence in the trend of snow event to precipitation event ratio［J］.Scientific Reports，2021，11：18112.

［9］BARNETT T P，ADAM J C，LETTENMAIER D P.Potential impacts of a warming climate on water availability in snow-dominated regions［J］.Nature，2005，438（7066）：303-309.

［10］MERI L J，ALA-AHO P，LINJAMA J，et al.Snow to precipitation ratio controls catchment storage and summer flows in boreal headwater catchments［J］.Water Resources Research，2019，55（5）：4096-4109.

［11］BERGHUIJS W R，WOODS R A，HRACHOWITZ M.A precipitation shift from snow towards rain leads to a decrease in streamflow［J］.Nature Climate Change，2014，4（7）：583-586.

［12］季芳，范林峰，匡星星，等.青藏高原多年凍土退化對(duì)蒸散發(fā)的影響［J］.水科學(xué)進(jìn)展，2022，33（3）：390-400.（JI F，F(xiàn)AN L F，KUANG X X，et al.Role of permafrost degradation on evapotranspiration on the Qinghai-Tibet Plateau［J］.Advances in Water Science，2022，33（3）：390-400.（in Chinese））

［13］YANG K，WU H，QIN J，et al.Recent climate changes over the Tibetan Plateau and their impacts on energy and water cycle：a review［J］.Global and Planetary Change，2014，112：79-91.

［14］BIBI S，WANG L，LI X P，et al.Climatic and associated cryospheric，biospheric，and hydrological changes on the Tibetan Plateau：a review［J］.International Journal of Climatology，2018，38（S1）：e1-e17.

［15］ZHU X F，WU T H，LI R，et al.Characteristics of the ratios of snow，rain and sleet to precipitation on the Qinghai-Tibet Plateau during 1961—2014［J］.Quaternary International，2017，444：137-150.

［16］DENG H J，PEPIN N C，CHEN Y N.Changes of snowfall under warming in the Tibetan Plateau［J］.Journal of Geophysical Research：Atmospheres，2017，122（14）：7323-7341.

［17］HUANG L，HOCK R，LI X，et al.Winter accumulation drives the spatial variations in glacier mass balance in High Mountain Asia［J］.Science Bulletin，2022，67（19）：1967-1970.

［18］YANG W，YAO T D，GUO X F，et al.Mass balance of a maritime glacier on the southeast Tibetan Plateau and its climatic sensitivity［J］.Journal of Geophysical Research：Atmospheres，2013，118（17）：9579-9594.

［19］JOUBERTON A，SHAW T E，MILES E，et al.Warming-induced monsoon precipitation phase change intensifies glacier mass loss in the Southeastern Tibetan Plateau［J］.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，2022，119（37）：e2109796119.

［20］DONG W H，MING Y.Seasonality and variability of snowfall to total precipitation ratio over High Mountain Asia simulated by the GFDL high-resolution AM4［J］.Journal of Climate，2022，35（17）：5573-5589.

［21］WANG J，ZHANG M J，WANG S J，et al.Decrease in snowfall/rainfall ratio in the Tibetan Plateau from 1961 to 2013［J］.Journal of Geographical Sciences，2016，26（9）：1277-1288.

［22］LI Y P，CHEN Y N，WANG F，et al.Evaluation and projection of snowfall changes in High Mountain Asia based on NASA′s NEX-GDDP high-resolution daily downscaled dataset［J］.Environmental Research Letters，2020，15（10）：104040.

［23］張鐿鋰，李炳元，劉林山，等.再論青藏高原范圍［J］.地理研究，2021，40（6）：1543-1553.（ZHANG Y L，LI B Y，LIU L S，et al.Redetermine the region and boundaries of Tibetan Plateau［J］.Geographical Research，2021，40（6）：1543-1553.（in Chinese））

［24］IMMERZEEL W W，van BEEK L P H，BIERKENS M F P.Climate change will affect the Asian water towers［J］.Science，2010，328（5984）：1382-1385.

［25］QIU J.China：the third pole［J］.Nature，2008，454（7203）：393-396.

［26］徐祥德，馬耀明，孫嬋，等.青藏高原能量、水分循環(huán)影響效應(yīng)［J］.中國(guó)科學(xué)院院刊，2019，34（11）：1293-1305.（XU X D，MA Y M，SUN C，et al.Effect of energy and water circulation over Tibetan Plateau［J］.Bulletin of Chinese Academy of Sciences，2019，34（11）：1293-1305.（in Chinese））

［27］陽(yáng)坤，姜堯志.第三極地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列高分辨率（1/30°）降水?dāng)?shù)據(jù)集（TPHiPr，1979—2020）［DS］.北京：國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心，2022.https：∥doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.272763.https：∥cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.272763.（YANG K，JIANG Y Z.A long-term （1979—2020） high-resolution（1/30°） precipitation dataset for the Third Polar region（TPHiPr）［DS］.Beijing：National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center，2022.https：∥doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.272763.https：∥cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.272763.（in Chinese））

［28］JIANG Y Z，YANG K，QI Y C，et al.TPHiPr：a long-term （1979—2020） high-accuracy precipitation dataset （1/30°，daily） for the Third Pole region based on high-resolution atmospheric modeling and dense observations［J］.Earth System Science Data，2023，15（2）：621-638.

［29］ZHOU X，YANG K，OUYANG L，et al.Added value of kilometer-scale modeling over the third pole region：a CORDEX-CPTP pilot study［J］.Climate Dynamics，2021，57（7）：1673-1687.

［30］陽(yáng)坤，姜堯志，唐文君，等.第三極地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列高分辨率地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集（TPMFD，1979—2020）［DS］.北京：國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心，2023.https：∥doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.300398.https：∥cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.300398.

（YANG K，JIANG Y Z，TANG W J，et al.A high-resolution near-surface meteorological forcing dataset for the Third Pole region（TPMFD，1979—2020）［DS］.Beijing：National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center，2023.https：∥doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.300398.https：∥cstr.cn/18406.11.Atmos.tpdc.300398.（in Chinese））

［31］DING B H，YANG K，QIN J，et al.The dependence of precipitation types on surface elevation and meteorological conditions and its parameterization［J］.Journal of Hydrology，2014，513：154-163.

Spatiotemporal variation characteristics of snowfall-precipitation ratio

on the Tibetan Plateau

The study is financially supported by the National Key R&D Program of China （No.2021YFC3201100） and the National Natural Science Foundation of China （No.52079026）.

SHE Wangkang¹，YANG Qinli¹，YANG Kun²，JIANG Yaozhi²，WANG Guoqing³

（1. School of Resources and Environment，University of Electronic Science and Technology of China，Chengdu 611731，China;

2. Department of Earth System Science，Tsinghua University，Beijing 100084，China;

3. National Key Laboratory of

Water Disaster Prevention，Nanjing Hydraulic Research Institute，Nanjing 210029，China）

Abstract：This study investigates the variations in precipitation phases on the Tibetan Plateau （TP） from 1979 to 2020.Utilizing the Third Pole region′s high-resolution （1/30°，daily） surface meteorological data （TPMFD） and a method based on elevation and meteorological conditions，we analyzed the snowfall-precipitation ratio （SPR） spatiotemporal characteristics on the TP.Key findings include：① Significant spatial differences in SPR，with higher values in the west and lower in the east.② An overall downward trend in SPR，decreasing at an average rate of 1.11% per decade （p<0.001）.③ Both cold and warm seasons exhibit increases in rainfall and decreases in snowfall and SPR.However，the rates of change are more pronounced in the warm season.④ Snowfall is comparable in the cold and warm seasons in the east and west of the plateau.In contrast，the central plateau experiences predominant snowfall during the warm season.About 90% of the annual rainfall occurs in the warm season，and the proportion of warm season snowfall to annual snowfall is decreasing （-0.29% per decade） in most plateau regions.These findings provide valuable insights for regional climate change and water science research.

Key words：precipitation phase;spatiotemporal variation;snowfall-precipitation ratio;Tibetan Plateau