梅雨是东亚夏季风向北阶段性推进的独特产物，也是东亚地区特有的天气气候现象，构成了东亚副热带季风降水中最显著的雨季特征。如何提高对梅雨年际变化的预测能力，是一个长期存在且亟需解决的科学难题。这一问题不仅关乎生命财产安全的保障⌨️，也对社会经济的可持续发展具有重要意义。青藏高原以其复杂的地形和独特的地表特征，展现出比同纬度其他地区更显著的陆气相互作用特性。其季节性冻融过程不仅对高原局地的环流产生重要影响，还能显著作用于东亚地区的大尺度大气环流。然而🕖，青藏高原冻融异常能提前多早、在多大程度上影响梅雨年际变化？其作用机理又是如何实现的🫸？这些关键科学问题尚未被完全厘清⚙️，亟待深入研究💁🏼。

近日，我系吴志伟教授团队在最新研究中发现✋🏻，青藏高原地表冻融变化可以解释梅雨约20%的年际变率，这种联系最早可追溯到前期冬季（图1）🧙🏼‍♀️👷‍♀️。研究表明，当前冬青藏高原地表偏向冻结状态时🔎🚶‍♀️，与冻融过程密切相关的青藏高原土壤湿度呈现显著的负异常。这种负异常的土壤湿度可持续至梅雨季节，并通过水汽-长波辐射反馈机制导致地表气温负距平（图2）。地表气温的负异常成为连接青藏高原地表冻融状态与东亚夏季风的关键纽带，在梅雨季节引发西北太平洋反气旋异常，从而导致江淮流域降水正异常🙍🏽‍♂️。线性斜压模式（LBM）模拟进一步表明，东亚对青藏高原东南部区域非绝热加热的线性响应表现为西北太平洋正位势高度异常🎁，这有助于低纬地区的水汽输送至东亚🌩，进而增加江淮流域的降水。此外🙎🏽‍♀️，耦合模式（CLM5.0+CAM6.0）的结果同样验证了青藏高原土壤湿度异常对东亚梅雨期降水异常的显著影响（图3）。更重要的是，在经验预报模型中加入青藏高原冻融指数能够显著提升对东亚夏季风的预测能力。因此，前冬青藏高原地表冻融状态是梅雨年际变化的重要可预报性来源（图4）。

上述研究揭示了青藏高原前期冬季的地表冻融状态与东亚副热带季风降水之间的跨季节相关关系，并深入阐明了其背后的物理机制和调制过程。这些研究成果不仅加深了对前冬青藏高原冻融状态对东亚夏季风年际变率潜在影响的理解，还为季节气候预测提供了重要的理论支持和实际应用价值💂🏼‍♀️👨‍🚀。相关研究成果已于2024年12月被国际权威学术期刊《Climate Dynamics》正式接收。论文的第一作者为吴志伟教授课题组毕业生查鹏飞（目前就职于无锡市气象局），通讯作者为吴志伟教授。

论文信息：

Zha P., and Z. W. Wu* 2025: Can the Tibetan Plateau Freeze-Thaw State influence the interannual variations of the East Asian summer monsoon during Meiyu season? Climate Dynamics. DOI: 10.1007/s00382-024-07569-5.

图1 1979- 2018年梅雨季东亚夏季风指数（黑色实线）和前期冬季青藏高原冻融指数（红色实线）的标准化时间序列👋🏼。两者的相关系数（R）为0.44。

图2 梅雨季（a）相对湿度（单位🤽🏼‍♀️🉐：g/kg）、（b）向下长波辐射（单位：W/m^2）、（c）低云量（单位🪘🧑🏻‍🍼：%）和（d）地表气温（单位🍍：°C）与前冬青藏高原冻融指数回归场。打点区域代表通过了90%置信水平t检验。黑色实线代表青藏高原的范围🧏🏿‍♂️。紫色框代表青藏高原冻融关键区（26°-36°N🤸🏽，80°-104°E）。

图3 耦合模式（CLM5.0+CAM6.0，敏感性试验减去控制试验）中（a）设置的青藏高原东南部地区的土壤湿度异常（单位🏐：mm³/mm³）和（b）模拟的东亚地区降水异常（单位：mm/day）。

图4 东亚夏季风指数实际值（黑色实线）、使用ENSO指数和北大西洋涛动指数得到的预报值（蓝色实线）🚂，以及使用ENSO指数🔲、北大西洋涛动指数和青藏高原冻融指数得到的预报值（红色实线）的标准化时间序列👳🏻🆓。