季节性积雪是冰冻圈的重要组成部分，在地表能量平衡、水循环、生态系统过程中发挥作用。已有多源观测资料显示，过去近40年，北半球积雪范围和雪水当量都在减少。由于观测数据的限制，对气候模式的评估主要集中于积雪范围和雪水当量，而对积雪深度（尤其是大尺度上）模拟性能的认知存在较大不足。
　　中国科学院西北生态环境资源研究院联合兰州大学发展了较为完整的、经严格质量控制的、空间分布较均匀的北半球长时间序列（1955年—2014年）积雪深度数据集，并对22个第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）模型模拟的积雪深度结果进行系统评估。结果显示，模拟的30年平均（1976年—2005年）冷季（10月—3月）积雪深度的均方根误差约为17—36 cm，超过观测到的30年平均水平（18±16 cm）。此外，模型模拟的雪深在1955年—2014年持续减少，而观测资料则显示增加趋势。进一步综合分析降水和气温的模拟结果发现，这种相反的变化可能是模型中积雪深度对温度响应过于敏感，而对降水变化的响应不足所致。
　　该研究对理解和使用气候模式模拟及预估积雪深度变化提出了警示，为进一步改进气候模式的积雪物理模块提供了可能方向。
　　相关成果以Snow depth trends from CMIP6 models conflict with observational evidence为题，发表在Journal of Climate上。研究得到高分辨率对地观测系统国家重大专项、科技基础资源调查专项、国家重点研发计划项目、中科院战略性先导科技专项和国家冰川冻土沙漠科学数据中心开放基金等联合资助。
　　近年来，西北研究院与兰州大学开展合作研究，致力于利用多源数据、多种方法系统研究大陆乃至半球尺度积雪关键参量（积雪密度、积雪深度、积雪时间等）的变化、机理和影响，取得一系列重要研究成果，为理解大尺度遥感反演、水文和气候过程模拟提供了新科学观点和新证据。
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