1 引言
冰冻圈作为地球气候系统五大圈层之一， 对气候变化高度敏感， 是气候的产物， 可以通过水循环、 能量循环、 碳循环等影响气候系统的其他组成部分， 这些组成部分之间相互作用又会对气候变化产生重要的反馈作用（苏勃等， 2019； 王康等， 2020； 余荣和翟盘茂， 2020）。
冻土是冰冻圈的重要组成部分， 覆盖北半球陆地表面约50%以上的面积。我国是世界上第三大冻土国， 多年冻土和季节性冻土面积分别占国土面积的20%和50%（周幼吾等， 2000； 徐学祖等， 2001； Zhang et al， 2003）。季节性冻土区相对于多年冻土区含有更加丰富的土地、 森林和矿藏资源， 季节性冻土的存在及变化对所在区域的植被生长、 水文过程、 农业生产、 工程建设、 生态环境等产生重要影响（王根绪等， 2006； 肖群英等， 2014； 张盟， 2016； 陈哲， 2016； 杨楠， 2017； 韩龙武等， 2018； 陈瑞等， 2020）。因此， 研究季节性冻土的冻融特征和规律具有重要意义和实用价值。
针对季节性冻土研究已有不少成果（杨小利和王劲松， 2008； 蒲金涌等， 2008； 陈博和李建平， 2008； 王艳丽， 2013； 井立红等， 2019； 任景全等， 2019； 刘春生等， 2019）， 其中以青藏高原冻土研究居多（程国栋和赵林， 2000； 王澄海等， 2001； 高荣等， 2003； 张国胜等， 2007； Luo et al， 2016； 常燕等， 2016； 赵全宁等， 2018； 戴黎聪等， 2020； 蒋元春等， 2020）。研究表明， 青藏高原及其他地区季节性冻土主要表现为年最大冻结深度减小、 冻结初始日推迟、 融化终止日提前、 冻结持续期缩短的变化趋势。众多研究已证实气候变暖是影响季节性冻土退化的主要原因（高荣等， 2003； 李林等， 2008； Kreyling and Henry， 2011； Wang et al， 2020； Luo et al， 2017， 2020）。在青藏高原， 季节性冻土对气温变化的响应在旬、 月尺度上较年际尺度上表现得更为明显（李林等， 2008）。
在高寒环境下土的冻结和融化作用所塑造出的寒冻土壤、 冷生植被群落以及与冻土有关的水热变化过程等及其在该环境下形成的协同发展着的生态系统， 就是高寒生态系统， 或称为冻土生态系统（Walker et al， 2003； 王根绪等， 2006）。三江源地区位于青藏高原腹地， 是高寒生态系统的典型分布区， 也是长江、 黄河和澜沧江的发源地和最为重要的水源涵养区。冻土的变化深刻影响着三江源高寒生态系统固碳及水源涵养。三江源作为全球气候变化的敏感区， 气温呈显著增温态势（李林等， 2006； 廉丽姝， 2007； 戴升和李林， 2011； 易湘生等， 2011； 强安丰等， 2018； 徐丽娇等， 2019）， 升温速率是青藏高原同期的1.2倍， 对全球变暖的响应十分显著（孟宪红等， 2020）。面对气候变暖和冰冻圈萎缩的压力， 有必要对三江源季节性冻土冻融期及年最大冻结深度的时空分布特征及其与气候因子的关系进行全面分析。
鉴于此， 本文选取1961 -2020年三江源地区21个地面气象观测站点逐日冻土深度、 平均气温、 降水量资料， 揭示三江源季节性冻土冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度的时空分布特征及其与气温、 降水的关系， 探讨高相关时期冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度异常年份的大气环流特征， 为高寒生态环境的影响研究和生态要素预测提供科学借鉴。
2 资料来源和方法介绍
选取三江源地区21个气象观测站1961 -2020年逐日冻土深度、 平均气温和降水量资料， 对其进行严格检查和质量控制以确保数据的准确和可靠。所选取的21个气象观测站点主要分布在三江源中东部， 站点所在位置为季节性冻土区， 能较好地反映三江源地区季节性冻土的冻融特征（图1 ， Zou et al， 2017）。
图1 三江源地区气象站点及冻土分布（引自Zou et al， 2017）Fig.1 Spatial distribution of meteorological stations and the seasonally frozen ground in the three River Source （TRS） region （from Zou et al， 2017） |
三江源地区21个气象观测站中有15个测站自20世纪60年代开始进行冻土观测， 20世纪70年代至80年代有6个测站相继开展冻土观测（表1 ）， 气象台站根据埋入土中的冻土器内水结冰的部位和厚度来测定冻结层上限和下限深度。根据中国气象局《地面气象观测规范》（中国气象局， 2003）， 定义上一年9月1日后第一天冻土厚度稳定不为零的日期作为冻结初始日， 以当年8月31日前最后一天冻土厚度稳定为零的日期作为融化终止日， 上一年9月1日作为冻结年的第1天， 以此类推， 将冻结初始日和融化终止日的日期转换成天数进行统计分析。
表1 三江源地区21个气象站点基本信息Table1 Information of 21 meteorological stations in the Three River Source （TRS） region |
| 序 号 | 站名 | 站号 | 纬度 /（°N） | 经度 /（°E） | 测站 高度/m | 冻土观测起 始月（年-月） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 共和 | 52856 | 36.27 | 100.62 | 2835.0 | 1961-01 |
| 2 | 贵德 | 52868 | 36.02 | 101.37 | 2273.0 | 1961-01 |
| 3 | 兴海 | 52943 | 35.59 | 99.98 | 3323.2 | 1961-01 |
| 4 | 贵南 | 52955 | 35.59 | 100.74 | 3120.0 | 1961-01 |
| 5 | 同德 | 52957 | 35.24 | 100.60 | 3148.2 | 1961-01 |
| 6 | 尖扎 | 52963 | 35.94 | 102.01 | 2175.5 | 1961-01 |
| 7 | 泽库 | 52968 | 35.03 | 101.47 | 3662.8 | 1961-01 |
| 8 | 同仁 | 52974 | 35.54 | 102.03 | 2475.0 | 1961-01 |
| 9 | 杂多 | 56018 | 32.88 | 95.28 | 4066.4 | 1961-01 |
| 10 | 玉树 | 56029 | 33.00 | 96.96 | 3716.9 | 1961-01 |
| 11 | 玛沁 | 56043 | 34.48 | 100.23 | 3719.0 | 1961-01 |
| 12 | 达日 | 56046 | 33.75 | 99.65 | 3967.5 | 1961-09 |
| 13 | 河南 | 56065 | 34.73 | 101.60 | 3500.0 | 1961-01 |
| 14 | 囊谦 | 56125 | 32.20 | 96.47 | 3643.7 | 1961-12 |
| 15 | 班玛 | 56151 | 32.93 | 100.75 | 3530.0 | 1965-09 |
| 16 | 久治 | 56067 | 33.43 | 101.48 | 3628.5 | 1973-09 |
| 17 | 甘德 | 56045 | 33.96 | 99.89 | 4050.0 | 1975-09 |
| 18 | 治多 | 56016 | 33.85 | 95.62 | 4179.0 | 1980-01 |
| 19 | 曲麻莱 | 56021 | 34.13 | 95.81 | 4175.0 | 1980-01 |
| 20 | 玛多 | 56033 | 34.92 | 98.22 | 4272.3 | 1980-01 |
| 21 | 清水河 | 56034 | 33.80 | 97.13 | 4415.4 | 1989-09 |
500 hPa高度场资料选用美国国家环境预测中心的NCEP/NCAR再分析资料， 水平分辨率为2.5°×2.5°， 时间序列为1961 -2020年。
本文采用线性倾向估计的方法描述三江源地区季节性冻土冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度及气温、 降水在时间变化中升降的定量程度（施能等， 1995）； 利用9点高斯滤波提取冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度的年代际信号（蓝柳茹和李栋梁， 2016）； 利用皮尔逊相关分析、 合成分析等方法探讨冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度与气温、 降水之间的关系， 以及高相关时期冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度异常年份北半球500 hPa高度场特征（魏凤英， 1999； 黄嘉佑和李庆祥， 2015）； 用ArcGIS对冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度的均值进行空间插值表达； 文中显著性检验均采用t检验方法（魏凤英， 1999； 黄嘉佑和李庆祥， 2015）。
3 结果分析
3.1 时空分布特征
1961 -2020年， 三江源地区季节性冻土平均冻结初始日为10月11日， 总体呈显著推迟趋势， 气候倾向率为2.3 d·（10a）-1， 通过了0.001的显著性水平检验； 20世纪60年代至90年代中后期土壤冻结初始日略偏早， 1997年后呈波动式推迟变化， 2018年三江源区平均冻结初始日（11月2日）为历史最晚［图2 （a）］。三江源地区季节性冻土平均融化终止日为5月7日， 总体呈显著提前趋势， 气候倾向率为-2.0 d·（10a）-1， 通过了0.001的显著性水平检验； 20世纪80年代至90年代初土壤融化终止日多偏晚， 1990年后逐渐提前， 尤其是2011年以来提前尤为明显， 与1990年相比， 2019年融化终止日提前了40余天［图2 （b）］。
图2 1961 -2020年三江源地区季节性冻土平均冻结初始日（a）、 融化终止日（b）、 年最大冻结深度（c）及逐日最大冻结深度（d）的时间序列Fig.2 Time series of the averaged freezing start date （a）， thawing end date （b）， annual maximum freezing depth （c） and daily freezing depth （d） of the seasonally frozen ground in the TRS region from 1961 to 2020 |
近60年来， 三江源地区季节性冻土平均年最大冻结深度为131 cm， 总体呈显著减小趋势， 气候倾向率为-1.6 cm·（10a）-1， 通过了0.05的显著性水平检验； 20世纪80~90年代年最大冻结深度多偏大， 2000年以来多偏小， 年最大冻结深度由1983年的162.2 cm减小至2019年的105.9 cm ［图2 （c）］。从逐日最大冻结深度变化曲线［图2 （d）］可以看出， 三江源地区季节性冻土具有显著的年变化， 进入10月土壤开始冻结， 至1、 2月达到全年最大值， 3月土壤开始进入融化阶段， 7 -8月为非冻结期； 从不同年代来看， 20世纪80~90年代为日最大冻结深度偏大期， 2001 -2010年、 2011 -2020年为日最大冻结深度减小时期， 日最大冻结深度的年代际变化特征在2 -3月尤为明显。
1961 -2020年， 三江源各地季节性冻土平均冻结初始日在9月27日至10月31日， 冻结最早发生在泽库和清水河， 东北部低海拔地区的贵德、 同仁、 尖扎以及西南部的囊谦相对较晚， 土壤于10月下旬开始冻结， 大部分地区于10月上中旬陆续进入土壤封冻期［图3 （a）， （b）］。融化终止日在2月中旬至8月下旬均有出现， 最多出现在4 -5月， 各地平均融化终止日在3月23日至7月12日之间， 贵德、 尖扎、 同仁于4月上旬前完全融化， 东北部的共和、 贵南以及西南部的玉树、 囊谦、 班玛在4月中下旬完全融化， 泽库、 清水河、 玛多、 甘德最晚［图3 （c）， （d）］。就各地而言， 年最大冻结深度多在100~200 cm， 南部边缘地区以及东北部的尖扎、 贵德平均年最大冻结深度在90 cm， 同仁、 河南、 共和在100~120 cm， 其余大部地区均在120 cm以上， 玛多、 清水河达210 cm左右［图3 （e）， （f）］。不难看出， 海拔对三江源地区季节性冻土分布具有重要影响， 季节性冻土冻结初始日（融化终止日）由高海拔向低海拔逐渐推迟（提前）， 而年最大冻结深度也由高海拔向低海拔地区逐渐减小。
图3 1961 -2020年三江源地区季节性冻土冻结初始日（a， b）、 融化终止日（c， d）、 年最大冻结深度（e， f）平均值空间分布（左）及出现频率分布（右）Fig.3 Spatial distribution of the average value （left） and frequency distribution （right） for the freezing start date （a， b）， the thawing end date （c， d） and the annual maximum freezing depth （e， f） of the seasonally frozen ground in the TRS region from 1961 to 2020 |
3.2 冻土冻融与海拔的关系
前文分析表明海拔对冻土分布具有重要影响， 这里进一步分析不同海拔范围内季节性冻土冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度的差异性， 如图4 所示。冻结初始日随着海拔的升高呈提前趋势， 3000 m以下海拔范围内冻结初始日多出现在10月下旬， 3000~4000 m海拔带内两个峰值在10月上旬和中旬， 4000 m以上高海拔地区波峰值在10月上旬［图4 （a）］。不同海拔范围内融化终止日随海拔升高呈推迟趋势， 3000 m以下海拔范围内融化终止日的波峰在4月上旬， 3000~4000 m海拔带内融化终止日多在5月上旬， 4000 m以上海拔带内融化终止日多出现在5月下旬至6月上旬［图4 （b）］。3000 m以下海拔范围内年最大冻结深度在95 cm和105 cm的频率最大， 3000~3500 m海拔带内年最大冻结深度多在125 cm左右， 三江源偏南地区海拔在3500 m以上， 但年最大冻结深度在100 cm， 其余大部分高海拔站点年最大冻结深度多在170~200 cm［图4 （c）］。
图4 1961 -2020年三江源地区不同海拔范围内冻结初始日（a）、 融化终止日（b）及年最大冻结深度（c）的小提琴图箱图代表每个间隔内的最大值、 最小值、 75%、 25%分位数以及中位数； 灰色阴影区域代表概率密度分布 Fig.4 The violin plots for the freezing start date （a）， the thawing end date （b） and the annual maximum freezing depth （c） at different elevation intervals in the TRS region from 1961 to 2020.Boxes represent the maximum， minimum， 75%， 25%， median of the data at individual intervals and the gray shading areas represent the probabilities of samples |
3.3 冻土冻融与气温、 降水的关系
已有研究表明， 影响季节性冻土冻结和融化的因素以温度和降水最为明显（李林等， 2008； 杨小利和王劲松， 2008； Kreyling and Henry， 2011； Luo et al， 2017， 2020； Wang et al， 2020）。1961 -2020年， 三江源地区平均气温和降水量均呈现明显增加趋势， 气候倾向率分别为0.33 ℃·（10a）-1、 15.4 mm·（10a）-1， 均通过了0.001的显著性水平检验， 可见， 近60年来， 三江源地区气候总体呈暖湿化。从1961 -2020年三江源地区季节性冻土平均冻结初始日、 年平均气温、 年降水量的标准化序列可以看出［图5 （a）， （b）］， 大多数年份冻结初始日与年平均气温和降水量存在协同一致的变化关系， 相关系数分别为0.47和0.49， 均通过0.01的显著性水平检验。由图5 （c）和（d）可知， 三江源地区季节性冻土平均融化终止日与年平均气温和降水量呈反位相变化， 融化终止日与年平均气温的相关系数为 -0.61， 通过0.01的显著性水平检验， 而与年降水量的负相关系数为-0.21， 负相关性不显著。由图5 （e）和（f）可知， 三江源地区平均年最大冻结深度与年平均气温、 年降水量呈显著负相关性， 相关系数分别为-0.55、 -0.32， 均通过了0.05的显著性水平检验。可见， 近60年来， 三江源地区增暖、 增湿条件是季节性冻土冻结深度显著减小、 封冻期显著缩短的主要原因。
图5 1961 -2020年三江源地区季节性冻土平均冻结初始日（a， b）、 融化终止日（c， d）、 年最大冻结深度（e， f）与2 m平均气温（左）和降水量（右）的标准化序列Fig.5 Time series of the standardized freezing start date （a， b）， thawing end date （c， d）， annual maximum freezing depth （e， f） of the seasonally frozen ground and the 2-metre air temperature （left）， the precipitation （right） in the TRS region from 1961 to 2020 |
李林等（2008）研究指出， 青海高原季节性冻土对气温变化的响应在旬、 月尺度上较年际尺度上表现得更为明显。鉴于此， 通过三江源地区季节性冻土平均冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度与各月平均气温和降水量的相关图（图6 ）可以看出， 三江源地区季节性冻土平均冻结初始日与10月平均气温和10月降水量的正相关性最高， 相关系数分别为0.65和0.53， 均通过了0.05的显著性水平检验； 融化终止日与4月平均气温和4月降水量的负相关性最高， 相关系数分别为-0.48和 -0.36， 均通过0.05的显著性水平； 年最大冻结深度与气温的负相关系数在1月达到最大值， 相关系数为-0.69， 但与各月降水量的负相关系数大多不显著， 仅与土壤冻结前期8月的降水量呈显著负相关性， 相关系数为-0.38。可见， 温度的高低直接影响土壤冻结和融化， 而封冻前8月和封冻时10月的降水量可以改变土壤湿度， 较多的降水量使土壤湿度增大、 空气含量减少、 土壤热容量和导热率增大， 土壤冷却变慢， 因此在气温较低、 降水偏少时有利于土壤冻结和冻结深度增加， 对应冻结初始日偏早和年最大冻结深度偏大， 而在气温较高、 降水偏多时不有利于土壤冻结和冻结深度增加， 对应冻结初始日偏晚和年最大冻结深度偏小， 而融化期4月降水量的增加对土壤解冻也有一定促进作用。
图6 1961 -2020年三江源地区季节性冻土平均冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度与逐月平均气温（a）和月降水量（b）的相关图Fig.6 The correlations between the freezing start date， thawing end date， the annual maximum freezing depth of the seasonally frozen ground with the monthly 2-metre air temperature （a） and the precipitation （b） in the TRS region from 1961 to 2020 |
3.4 冻融异常年份北半球500 hPa大气环流特征
选取1961 -2020年三江源地区季节性冻土平均冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度标准化值大于1（小于-1）的年份作为冻结初始日和融化终止日异常偏晚年（偏早年）、 年最大冻结深度异常偏大年（偏小年）（表2 ）。
表2 三江源地区季节性冻土平均冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度异常年份Table 2 Abnormal years of the freezing start date， thawing end date and annual maximum freezing depth of seasonally frozen ground in the TRS region |
| 要素 | 类型 | 年份 |
|---|---|---|
| 冻结初始日 | 异常偏早年 | 1965， 1966， 1967， 1978， 1982， 1987， 1998 |
| 异常偏晚年 | 1962， 1963， 2008， 2017， 2018， 2019， 2020 | |
| 融化终止日 | 异常偏早年 | 1972， 2005， 2014， 2015， 2016， 2017， 2018， 2019， 2020 |
| 异常偏晚年 | 1966， 1967， 1980， 1983， 1984， 1986， 1990， 1991， 2001 | |
| 年最大冻结深度 | 异常偏小年 | 1969， 1973， 2006， 2009， 2010， 2017， 2018， 2019， 2020 |
| 异常偏大年 | 1980， 1983， 1984， 1986， 1992， 1993， 1997 |
对比分析冻结初始日异常年份10月北半球500 hPa高度场及距平场特征（图7 ）可以看出， 冻结初始日偏早年［图7 （a）］多表现为负距平， 欧亚中高纬地区环流经向度较大， 东亚大槽偏西偏强， 乌拉尔山以东为明显正距平， 引导冷空气南下至高原， 引起地面降温， 有利于三江源地区土壤冻结； 相反， 冻结初始日偏晚年［图7 （b）］500 hPa高度场多表现为正距平， 高原上为异常高压， 盛行下沉气流， 以晴好天气为主， 不利于土壤冻结； 从冻结初始日偏早、 偏晚年差值场［图7 （c）］来看， 两种状态虽有一定差异， 但未通过0.05的显著性水平检验。由融化终止日异常年份4月北半球500 hPa高度场及距平场合成图［图7 （d）］可以看出， 融化终止日偏早年， 中国大陆为高度场正距平， 高原上为异常高压， 不利于冷空气堆积南下并引起降温； 融化终止日偏晚年， 整个北半球以负距平为主， 乌兰尔山高压脊明显加强， 贝加尔湖地区为高度场负异常， 欧亚中高纬以经向型环流为主， 有利于高纬地区的冷空气沿西路和东路南下， 引起降温， 不利于冻土融化［图7 （e）］； 融化终止日异常偏早、 偏晚年对应的500 hPa北半球高度距平场存在明显差异， 贝加尔湖地区以及整个青藏高原地区差异显著［图7 （f）］。从年最大冻结深度异常偏大、 偏小年1月500 hPa北半球高度场、 距平场及差值t分布图［图7 （g）~（i）］可以看出， 季节性冻土异常浅薄年， 高原上为异常高压， 而在冻土深厚年， 高度场以负距平为主， 贝加尔湖附近为正距平区， 高原上为异常低压， 贝湖附近为异常高压， 引导冷空气南下， 异常低压使冷空气在高原堆积， 高原降温明显， 两者在三江源地区的差异显著， 通过0.05的显著性水平。
图7 三江源地区冻结初始日异常偏早（a）及偏晚年（b）北半球10月500 hPa高度场（等值线）、 距平场（彩色区）及差值t检验（c）； 融化终止日异常偏早（d）及偏晚年（e）北半球4月500 hPa高度场（等值线）、 距平场（彩色区）及差值的t检验（f）； 年最大冻结深度异常偏小（g）及偏大年（h）北半球1月500 hPa高度场（等值线）、 距平场（彩色区）及差值的t检验（i）（单位： gpm）点状阴影区表示差值通过0.05的显著性水平检验 Fig.7 The composites of 500 hPa geopotential height （lines） and anomalies map （color area） in the northern hemisphere in October of earlier （a） and later （b） years for the freezing start date and their difference with t-test （c）， in April of earlier （d） and later （e） years for the thawing end date and their difference with t-test （f）， in January of smaller （g） and larger （h） years for the annual maximum freezing depth and their difference with t-test （i）.Unit： gpm.Dotted shadows that the difference passed 0.05 significance level |
4 结论与讨论
基于三江源地区21个气象观测站点1961 -2020年日最大冻结深度、 平均气温及降水资料， 分析了季节性冻土冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度的时空分布特征及其与气温、 降水和海拔之间的关系， 初步探讨了高相关时期冻土冻结初始日、 融化终止日、 年最大冻结深度异常年份的大气环流特征， 主要得到以下结论：
（1） 1961 -2020年， 三江源地区季节性冻土冻结初始日平均始于9月下旬至10月下旬， 融化终止日多出现在4 -5月， 三江源地区季节性冻土的平均冻结初始日和融化终止日分别呈显著推迟和显著提前趋势， 气候倾向率分别为2.3 d·（10a）-1和 -2.0 d·（10a）-1。20世纪90年代中后期以来， 冻结初始日推迟尤为明显， 融化终止日自20世纪90年代初期后明显提前。
（2） 1961 -2020年， 三江源地区平均年最大冻结深度总体呈显著减小趋势， 气候倾向率为-1.6 cm·（10a）-1。20世纪80~90年代为年最大冻结深度偏大期， 进入21世纪后， 尤其是近10年来年最大冻结深度减小明显。从年变化来看， 三江源地区季节性冻土进入10月后开始冻结， 1、 2月达最大值， 3月后土壤进入融化阶段。
（3） 三江源地区季节性冻土冻融期及年最大冻结深度的空间分布特征主要受海拔的影响， 东北部及南部边缘地区海拔较低， 冻结初始日（融化终止日 ）相对较晚（早）， 年最大冻结深度也比其他高海拔地区小。总体来看， 冻结初始日（融化终止日）由高海拔向低海拔逐渐推迟（提前）， 而最大冻结深度也由高海拔向低海拔地区逐渐变浅。
（4） 近60年来， 三江源气候暖湿化是季节性冻土冻结深度显著减小、 封冻期显著缩短的主要原因。三江源地区季节性冻土平均冻结初始日（融化终止日）与10月（4月）气温和降水的正（负）相关性最高且显著， 年最大冻结深度与1月气温、 冻结前8月降水的负相关性最高。乌拉尔山和贝加尔湖地区对流层中层高度场为影响三江源季节性冻土冻融的关键影响区， 对冻土融化的影响最显著， 当乌拉尔山高压脊偏强， 贝加尔湖地区高度场为负异常时， 三江源地区季节性冻土融化终止日多偏晚。
为影响三江源季节性冻土冻融的关键区， 对冻土融化的影响最为显著， 当乌拉尔山高压脊偏强、 贝加尔湖为负异常时， 三江源地区季节性冻土融化终止日多偏晚。
已有研究着眼于冻土深度异常变化的大气环流背景和外强迫作用（王澄海等， 2003； 李倩和陈海山， 2013）。三江源地区位于东亚季风区西部， 并受中纬度西风带影响， 是西风带和季风的共同影响区（王可丽等， 2005）。颜映（2012）指出东亚夏季风盛行于5 -9月， 在8月达到最大值， 冬季风则在1月最强， 本研究发现三江源地区季节性冻土年最大冻结深度与1月气温、 冻结前8月降水的负相关性最高， 而且土壤冻结和融化关键期正处于东亚夏季风和冬季风爆发前期。因此， 东亚季风强弱和爆发早晚是影响土壤冻融过程的关键因素。谭桂容和张文正（2018）指出， 乌拉尔山高度场的加强有利于乌拉尔山高压脊及西伯利亚高压加强， 对应东亚冬季风加强， 在同期西风加强下， 导致乌拉尔山区域的冷空气向西移动， 导致气温偏低， 直接影响三江源地区土壤冻融进程。张宇等（2019）指出， 西风带对三江源水汽输送和降水具有重要作用， 西风带控制三江源地区时， 三江源东部及南部降水增加， 而降水对土壤水热状况及冻融过程具有重要影响。因此， 西风—季风协同作用对土壤冻融过程的影响机制有待深入探讨。