汉诺威，新罕布什尔州——2021年12月16日——过去十年来，积雪水平创下历史新低，这增加了积雪研究的紧迫性。随着雪研究的扩展，“雪旱”一词的使用来描述异常低积雪的季节已经变得普遍。但在如何测量积雪深度和如何定义积雪干旱方面仍存在分歧。
达特茅斯大学的一个研究小组认识到雪和水安全之间的联系，编制了一个前所未有的全球范围的积雪数据集，以显示确定雪深的不确定性和对雪旱进行分类的不一致性，实际上可以用来提高对水可用性的预测。
该研究结果发表在《美国气象学会公报》上，对决策者、应急计划者、水资源管理人员、企业主以及任何基于水资源可获得性做出决策的人都有意义。
该研究的资深作者、地理学助理教授贾斯汀·曼金(Justin Mankin)说:“随着全球变暖，雪旱将增加。”“虽然一次性的低积雪年份在过去可能感觉不是那么紧迫的问题，但目前降雪每年都在减少，迫使我们发展研究，以理解积雪干旱的影响。”
雪提供了重要的生态和经济服务，包括储存水供温暖天气使用。积雪减少意味着水库水位或土壤湿度降低，影响家庭、企业、环境和经济。在不断变化的气候中，气温不断升高，雪灾也可能导致火灾等紧急情况。
“我们感兴趣的是利用观察到的积雪干旱记录来了解其后果，并为未来的低积雪量做准备。我们发现，我们没有一个很好的观测基础，所以我们努力解决这个问题，”曼金说道。
“雪灾”一词最早出现在20世纪80年代初的学术文献中。尽管没有确切的定义，但自2014年以来，这个词的使用频率稳步上升。
评估雪旱的困难之一是在全球范围内确定和一致地测量雪量。研究人员使用各种方法来确定一个地区的积雪量，从分析不精确的卫星数据到收集稀疏的、特定地点的积雪深度测量数据。
除了这种观测的不确定性之外，由于雪旱没有单一的定义，因此也没有通用的方法来识别这种现象，或描述它对水资源可用性和其他条件的影响。
“我们不知道真实世界上的积雪在任何地方都是什么样子，”达特茅斯大学的博士生、该研究的主要作者亚历山大·戈特利布(Alexander Gottlieb)说。“测量并就积雪水平达成一致的困难，使得精确估计夏季干旱、野火和其他缺水情况的可能性变得更加困难。”
到目前为止，这些差异使雪灾研究变得复杂，并破坏了对全球变暖导致的低积雪情况的准备工作。达特茅斯大学的团队利用缺乏一致性设计了一种方法，以提高对雪旱、其原因和后果的理解。
Gottlieb说:“我们决定将不确定性作为一种信息来源，以便更好地评估雪灾及其影响。”
为了了解是否可以通过利用观测和定义的不确定性来更好地理解雪旱及其影响，该团队借鉴了气候建模社区的观点，该社区拥有分析气候变化模型中的不确定性的最佳实践。
通过将多个数据源与所有已知的雪旱定义进行映射，该团队改进了对某一特定地点和年份是否发生了雪旱以及干旱的严重程度的评估。这种方法被证明比只基于一个定义或数据源的预测更好。
该团队还证明了利用雪旱的不确定性来更好地预测雪旱的影响是可能的，比如在冬季低雪之后发生夏季干旱的可能性。
“我们的方法是基于不确定性不一定是一个问题的信念，”曼金说。“相反，不确定性是我们有工具来管理的东西，对我们不确定的东西进行更好的描述，实际上可以帮助我们对世界如何运行做出更有力的断言。”
虽然这项研究认识到对雪旱及其对水资源可用性和生态系统福祉的影响形成共识的重要性，但研究表明，在许多情况下，区域性方法可能最终比共识定义更有用。
根据研究小组的说法，在某一时刻，可能有必要对雪旱进行一般化的定义或评估，特别是当雪旱声明与**资源的获取联系起来时。
戈特利布说:“雪灾的影响不会在每个地方都一样。”“说到底，就定义达成一致并不是迂腐的做法，而是涉及政策含义的必要实践。”
