2020年6月，强季风降雨肆虐了东亚大片地区，长江流域经历了过去几十年来最严重、持续时间最长的，造成数百人死亡和巨大财产损失。与以往的洪涝事件不同，此次强降水前期的厄尔尼诺现象并不显著，这促使众多研究者寻找其它的物理因子来解释该年“暴力梅”的成因并探索其中的主导遥强迫机制。

近日，我系硕士生查鹏飞（第一作者）和吴志伟教授（通讯作者）的最新研究指出，除了三大洋（太平洋、印度洋和大西洋）的影响以外，青藏高原积雪也是导致2020年梅汛期降水异常的重要原因。研究表明，在强降水事件发生前，青藏高原西南部积雪关键区（28°-35°N，76°-83°E）内的积雪正异常已经持续6个月以上（图1）。该关键区内的积雪正异常诱发了向东北方向传播的Rossby波列，使得东亚北部出现负位势高度异常，西北太平洋出现正位势高度异常。这样的环流配置有利于中国东北上空冷涡的加深和西太平洋副热带高压的向西发展，最终导致了梅雨锋的加强和强降水的发生。以上物理机制在线性斜压模式中被验证（图2）。此外，在青藏高原积雪和三大洋的指数对此次破纪录降水的定量贡献中，青藏高原积雪指数的解释方差是最高的，达到了42.75%（图3）。

上述研究指出青藏高原西南部关键区内的积雪对于2020年极端异常梅雨事件有着重要的作用，并且前期的积雪异常可以作为降水预报的可靠来源。这些成果对于认识青藏高原积雪对长江流域降水变率的潜在影响及季节预测具有重要的理论意义与实际价值。

该研究已于2022年11月被《Atmosphere-Ocean》接收。

Zha P., and Z. W. Wu 2022: Contribution of the Tibetan Plateau Snow Cover to the record-breaking rainfall over the Yangtze River Valley in June 2020. Atmos.-Ocean. DOI: 10.1080/07055900.2022.2151408.

图1 2019年12月至2020年7月期间青藏高原积雪异常（填色，单位：%）分布图。打点区域表示超过1倍标准差。黑色实线表示青藏高原的范围。紫色框代表积雪关键区。

图2 线性斜压模式模拟结果。2020年6月（a）200百帕、（b）500百帕和（c）850百帕位势高度（填色，单位：位势米）和水平风场（箭头，单位：米/秒）对青藏高原积雪冷源的响应。

图3 2001-2021年的六月降雨异常（填色，单位：毫米/天）回归到（a）青藏高原积雪指数（12-1月）、（b）偶极子指数（9-10月）、（c）北大西洋涛动指数（1−2月）、（d）ENSO衰减阶段指数（12−2月）和（e）ENSO发展阶段指数（4−5月减2−3月）的空间分布。右上角的数字表示这些模态对2020年6月东亚降水的解释方差。打点区域表示通过了90%显著水平t检验。