Abstrak
Memahami hubungan yang terus berkembang antara salju dan dinamika aliran sungai dengan variasi faktor pendorong iklim sangat penting untuk prediksi hidrologi dan keberlanjutan sistem pasokan air-energi di wilayah dingin. Namun, penilaian skala belahan bumi yang komprehensif masih kurang. Dengan menggunakan pengamatan aliran sungai yang ekstensif dari sekitar 850 daerah tangkapan air dan kumpulan data analisis ulang yang mencakup tahun 1950–2020, di sini kami mengungkap transisi yang meluas dari presipitasi musim dingin ke suhu sebagai kontrol dominan lapisan salju dan dinamika aliran sungai musiman. Transisi ini paling jelas terlihat ketika suhu rata-rata musim dingin melampaui −3°C untuk lapisan salju dan 0°C untuk aliran sungai. Khususnya, ambang batas suhu kritis ini telah menunjukkan tren penurunan yang signifikan dari waktu ke waktu, yang menyiratkan transisi yang lebih sering dengan pemanasan yang terus-menerus. Selain itu, kami mengamati peningkatan ketinggian yang sesuai dengan transisi ini, yang menunjukkan bahwa suhu memainkan peran yang lebih penting di wilayah yang lebih luas dan lebih tinggi. Temuan ini memiliki implikasi yang signifikan untuk pengelolaan sumber daya air di wilayah dingin, yang mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh iklim yang menghangat.
Poin-Poin Utama
Kontrol iklim utama pada dinamika lapisan salju dan aliran sungai beralih dari presipitasi ke suhu selama 70 tahun terakhir
Ambang batas suhu tertentu bertindak sebagai pemicu transisi ini
Ambang batas suhu kritis ini menunjukkan tren penurunan yang signifikan, sehingga transisi lebih mudah dicapai saat terjadi pemanasan
Ringkasan Bahasa Sederhana
Perubahan iklim mengubah hubungan antara salju dan aliran sungai di wilayah dingin, dengan implikasi penting bagi sumber daya air. Studi ini meneliti data dari ratusan sungai di Belahan Bumi Utara, yang mencakup 70 tahun, untuk memahami bagaimana suhu dan presipitasi memengaruhi lapisan salju dan pola aliran sungai. Hasilnya menunjukkan bahwa suhu menjadi faktor dominan, terutama saat suhu musim dingin naik di atas ambang batas kritis, khususnya, −3°C untuk lapisan salju dan 0°C untuk aliran sungai. Ambang batas ini semakin sering dilewati karena pemanasan yang terus-menerus, dengan dampak menyebar ke daerah yang lebih tinggi dan wilayah yang lebih luas. Pergeseran ini menyoroti bagaimana peningkatan suhu membuat pasokan air musiman kurang dapat diprediksi, sehingga menimbulkan tantangan bagi pengelolaan dan perencanaan air. Memahami perubahan ini dapat membantu menginformasikan strategi untuk beradaptasi dengan iklim yang memanas, memastikan sumber daya air dikelola secara berkelanjutan untuk mendukung masyarakat, ekosistem, dan kegiatan ekonomi.
1 Pendahuluan
Air yang mencair dari lapisan salju menopang lebih dari seperenam populasi global (Barnett et al., 2005). Selain itu, sistem penyimpanan air dan pembangkit listrik yang bergantung pada pencairan salju gunung merupakan komponen penting dari jaringan pasokan air dan energi regional dan global (Huning & AghaKouchak, 2020; Siirila-Woodburn et al., 2021; Sturm et al., 2017). Infrastruktur penting ini biasanya beroperasi dengan asumsi stasioneritas, yang mengasumsikan bahwa karakteristik statistik sistem—seperti salju, aliran sungai, iklim, dan hubungan timbal baliknya—pada dasarnya tetap tidak berubah (Livneh & Badger, 2020; Milly et al., 2008; Siirila-Woodburn et al., 2021). Dengan asumsi ini, informasi tentang iklim musim dingin dan kondisi salju secara tradisional telah digunakan untuk memprediksi aliran sungai musiman berikutnya di banyak wilayah dingin di seluruh dunia (Koster et al., 2010; Li et al., 2019; Pagano et al., 2004; Viviroli et al., 2011). Namun, pendekatan ini mungkin menjadi tidak dapat diandalkan karena perubahan iklim mengganggu hubungan yang sudah terjalin antara dinamika salju/aliran sungai dan kondisi iklim (Diffenbaugh et al., 2013; Gottlieb & Mankin, 2024; Han et al., 2024, 2025; Kraaijenbrink et al., 2021; Liu et al., 2022; Livneh & Badger, 2020; Qin et al., 2020). Oleh karena itu, memahami hubungan yang terus berkembang antara dinamika salju/aliran sungai dan variasi pendorong iklim utama sangat penting untuk prediksi hidrologi yang akurat dan keberlanjutan sistem pasokan air dan energi.
Salju terakumulasi selama musim dingin (Oktober hingga Maret di Belahan Bumi Utara), yang terbentuk akibat presipitasi musim dingin (Pc) saat suhu turun di bawah titik beku, dan mencair secara bertahap saat suhu naik, yang mengakibatkan aliran sungai dan mencapai puncaknya selama musim hangat (April hingga September). Akibatnya, baik Pc maupun suhu udara musim dingin (Tc) merupakan faktor iklim penting yang mengendalikan proses ini. Analisis sebelumnya menunjukkan bahwa Pc secara dominan mengendalikan akumulasi lapisan salju dan pembentukan aliran sungai di iklim yang lebih dingin, seperti daerah pedalaman dan daerah pegunungan dengan ketinggian tinggi (dominasi Pc), sementara Tc mendominasi dinamika ini di daerah yang relatif lebih hangat, termasuk daerah pesisir dan dataran rendah (dominasi Tc) (Mote, 2006; Mote et al., 2005; Sospedra-Alfonso et al., 2015). Namun, kepentingan relatif dari dua faktor iklim utama ini dalam membentuk dinamika salju dan aliran sungai mungkin telah bergeser karena perubahan iklim, khususnya pemanasan cepat selama beberapa dekade terakhir (Clow, 2010; Dierauer et al., 2019; Masson-Delmotte et al., 2021; Musselman et al., 2017, 2021; Scalzitti et al., 2016). Bukti observasi, seperti fraksi hujan salju yang menurun dan garis salju yang meningkat, menandakan meningkatnya pengaruh suhu dalam mengendalikan pola lapisan salju selama bertahun-tahun dan di wilayah yang lebih luas (Han et al., 2024; Huning & AghaKouchak, 2018; Morán-Tejeda et al., 2013). Hal ini memotivasi kami untuk menyelidiki apakah suhu kemungkinan telah melampaui curah hujan sebagai pendorong utama proses salju dan aliran sungai di banyak wilayah yang secara historis didominasi Pc. Meskipun beberapa penelitian telah menilai perubahan hubungan salju-iklim di wilayah tertentu (Morán-Tejeda et al., 2013; Mote et al., 2005; Scalzitti et al., 2016; Sospedra-Alfonso et al., 2015), pemahaman komprehensif tentang transisi penting ini di seluruh wilayah spasial yang luas masih kurang. Selain itu, bagaimana kontrol iklim pada aliran sungai berkembang seiring waktu masih belum banyak dieksplorasi. Mengatasi kesenjangan pengetahuan ini sangat penting, karena tidak hanya meningkatkan pemahaman kita tentang kontrol iklim pada dinamika salju dan aliran sungai, tetapi juga memberikan dasar ilmiah yang penting untuk memprediksi perubahan salju dan aliran sungai dengan lebih baik dalam skenario iklim masa depan (Diffenbaugh et al., 2013; Livneh & Badger, 2020; Wieder et al., 2022). Di sini kami melakukan analisis observasional terhadap perubahan dalam kontrol iklim terhadap dinamika salju dan aliran sungai di dua benua besar yang terdampak salju (yaitu, Amerika Utara dan Eropa) selama 70 tahun terakhir (yaitu, 1950–2020). Untuk memfasilitasi analisis ini, kami menggunakan observasi aliran sungai berkelanjutan dari 847 daerah tangkapan air yang tidak terganggu dan data analisis ulang variabel salju dan iklim yang bersumber dari set data European ReAnalysis (ERA5-Land) generasi ke-5 (Muñoz-Sabater et al., 2021). Kami menggunakan koefisien korelasi parsial untuk mengukur kekuatan kontrol iklim (Pc dan Tc) pada ekuivalen air salju maksimum tahunan (SWEmax) dan aliran sungai musiman (Q). SWEmax dianalisis di sini karena mewakili akumulasi salju dan secara luas diakui sebagai indikator yang andal untuk memprediksi Q berikutnya (Livneh & Badger, 2020; Musselman et al., 2021). Kami bertujuan untuk mengungkap evolusi temporal kontrol iklim pada SWEmax dan Q musiman serta mengidentifikasi ambang batas suhu dan ketinggian kritis yang menandakan transisi dari dominasi Pc ke Tc.
2 Bahan dan Metode
2.1 Bahan
Kami menggunakan pengukuran aliran sungai (Q) harian dan/atau bulanan dari 847 daerah aliran sungai yang diperoleh dari basis data Q global/regional yang mencakup: (a) Global Runoff Data Center, 56068 Koblenz, Jerman (https://grdc.bafg.de/data/data_portal/), (b) USGS National Water Information System (https://waterdata.usgs.gov/nwis/sw), dan (c) Water Survey of Canada Hydrometric Data (https://wateroffice.ec.gc.ca/index_e.html). Kriteria berikut digunakan untuk memilih daerah aliran sungai. (a) Catatan jangka panjang: daerah tangkapan air memiliki catatan berkelanjutan selama 70 tahun yang mencakup dari tahun 1950 hingga 2020, (b) Meminimalkan aktivitas manusia: daerah tangkapan air memiliki area irigasi yang lebih kecil dari 3% dari area daerah tangkapan air (menurut Peta Global Area Irigasi [GMIA]) (Siebert et al., 2015), area perkotaan yang lebih kecil dari 1% dari area daerah tangkapan air (menurut peta GlobCover v2.3) (Arino et al., 2010), dan kapasitas waduk yang lebih kecil dari 3% dari Q tahunan rata-rata (menurut basis data Waduk dan Bendungan Global) (Lehner et al., 2011), (c) Berfokus pada dampak salju: daerah tangkapan air memiliki fraksi hujan salju tahunan rata-rata (rasio hujan salju terhadap curah hujan) yang lebih tinggi dari 10%, dan (d) Memastikan tahun air yang konsisten: daerah tangkapan air terletak di Belahan Bumi Utara, dengan tahun air dimulai dari Oktober hingga September berikutnya. Data meteorologi per jam (termasuk presipitasi, suhu, hujan salju, dan ekuivalen air salju) selama 1950–2020 dikumpulkan dari generasi kelima kumpulan data European ReAnalysis (ERA5-Land) (Muñoz Sabater, 2019). Kumpulan data ERA5-Land dipilih karena cakupan temporalnya yang panjang, resolusi spasial yang tinggi, dan evaluasi yang ketat terhadap pengamatan di lapangan (Muñoz-Sabater et al., 2021; Ombadi et al., 2023). Data grid resolusi spasial 0,1° mentah selanjutnya dikumpulkan untuk masing-masing daerah tangkapan air dan ditingkatkan ke skala bulanan.
2.2 Metode
Kami menggunakan korelasi parsial (Kendall, 1943) untuk menganalisis hubungan antartahunan SWEmax dan Qw dengan Pc dan Tc, khususnya rSWEmax_Pc, rSWEmax_Tc, dan rQw_Pc, rQw_Tc. Persamaan untuk menghitung koefisien korelasi parsial adalah:
di mana rzx, y menunjukkan korelasi parsial antara x dan z dengan syarat y. Superskrip menunjukkan korelasi sederhana. Misalnya, rSWEmax_Pc dihitung dengan Persamaan 1 sebagai z, x, dan y yang masing-masing adalah SWEmax, Pc, dan Tc. Kami mengukur kepentingan relatif Pc dan Tc dalam dinamika SWEmax dan Qw yang mengendalikan menggunakan rasio kekuatan korelasi absolut, |rSWEmax_Pc|/|rSWEmax_Tc| dan |rQw_Pc|/|rQw_Tc|. Rasio yang lebih besar dari 1 (|rSWEmax_Pc| > |rSWEmax_Tc| atau |rQw_Pc| > |rQw_Tc|) menunjukkan dominansi Pc, sedangkan rasio yang lebih kecil dari 1 (|rSWEmax_Pc| < |rSWEmax_Tc| atau |rQw_Pc| < |rQw_Tc|) menunjukkan dominansi Tc. Mengingat rasio ini dapat berkisar dari nol hingga positif tak terhingga, kami menerapkan transformasi logaritmik untuk memperoleh distribusi simetris, dengan nol sebagai titik demarkasi. Jendela bergerak 15 tahun diadopsi untuk memeriksa variasi temporal korelasi ini. Transisi ditentukan ketika nilai absolut rSWEmax_Tc atau rQw_Tc melebihi rSWEmax_Pc atau rQw_Pc (lihat perpotongan pada Gambar 1a dan 1d). Jika rSWEmax_Tc atau rQw_Tc secara konsisten melampaui (atau tetap lebih rendah dari) rSWEmax_Pc atau rQw_Pc sepanjang tahun 1950–2020 di suatu daerah tangkapan air tertentu, daerah tangkapan air tersebut diklasifikasikan sebagai selalu dominan Tc (atau dominan Pc). Jendela pergerakan yang berbeda (yaitu, 13 dan 17 tahun) juga diuji untuk meningkatkan ketahanan analisis kami.
3 Hasil
3.1 Transisi Dari Dominasi Curah Hujan ke Suhu
Selama 7 dekade terakhir, daerah tangkapan air yang diteliti telah mengalami pemanasan yang signifikan, dengan peningkatan rata-rata Tc sekitar 1,0°C (Gambar S1 dalam Informasi Pendukung S1). Tren pemanasan ini telah menyebabkan penurunan SWEmax secara luas, meskipun terjadi peningkatan Pc secara bersamaan di sebagian besar daerah tangkapan air, kecuali di wilayah barat AS (Gambar S1 dalam Informasi Pendukung S1). SWEmax umumnya berkorelasi positif dengan Pc dan berkorelasi negatif dengan Tc, yang menunjukkan bahwa Pc yang lebih tinggi biasanya menguntungkan akumulasi lapisan salju, sementara Tc yang lebih tinggi membatasinya (Gambar S2 dalam Informasi Pendukung S1). Namun, kekuatan kontrol iklim ini pada SWEmax telah berubah secara signifikan selama 7 dekade terakhir (Gambar 1a). Dengan menggunakan analisis jendela bergerak selama 15 tahun dari tahun 1950 hingga 2020 dan dirata-ratakan di semua daerah aliran sungai, terlihat jelas bahwa korelasi parsial antara SWEmax dan Pc (rSWEmax_Pc) telah melemah seiring berjalannya waktu, sementara korelasi parsial antara SWEmax dan Tc (rSWEmax_Tc) telah meningkat, bergeser dari sekitar -0,4 pada tahun 1960-an menjadi -0,6 pada tahun 2010-an (Gambar 1a). Pergantian kekuatan absolut dari kedua korelasi tersebut terjadi pada tahun 1980-an, yang menggeser kontrol iklim pada dinamika SWEmax dari rezim dominasi Pc menjadi rezim dominasi Tc. Temuan ini kuat ketika menggunakan panjang jendela bergerak yang berbeda (Gambar S3 dalam Informasi Pendukung S1). Di daerah tangkapan air individual, lebih dari setengahnya mengalami penurunan signifikan (nilai-p < 0,05, uji-t) pada rSWEmax_Tc (semakin negatif), sedangkan sekitar 40% menunjukkan penurunan signifikan pada rSWEmax_Pc (semakin positif) (Gambar 1b dan 1c). Secara kolektif, sekitar seperlima daerah tangkapan air mengalami transisi dalam pengendalian iklim pada SWEmax dari dominasi Pc menjadi dominasi Tc selama beberapa dekade terakhir, dengan sebagian besar transisi terjadi pada tahun 1980-an (Gambar S4 dalam Informasi Pendukung S1).
Pergeseran serupa diamati dalam pengendalian iklim pada aliran sungai musim panas (Qw). Selama 7 dekade terakhir, korelasi parsial antara Qw dan Pc (rQw_Pc) menunjukkan tren pelemahan yang sedikit tetapi signifikan secara statistik, sedangkan korelasi parsial antara Qw dan Tc (rQw_Tc) menunjukkan pergeseran negatif yang nyata yang dirata-ratakan di semua daerah tangkapan air (Gambar 1d). Meskipun tidak ada titik transisi yang jelas di mana rQw_Tc melampaui rQw_Pc secara rata-rata, rQw_Tc baru-baru ini menguat ke tingkat yang sebanding dengan rQw_Pc. Pergeseran signifikan ini juga diperoleh pada sekitar 60% daerah aliran sungai untuk rQw_Tc dan 35% daerah aliran sungai untuk rQw_Pc (Gambar 1e dan 1f), yang mengarah pada transisi dalam pengendalian iklim pada Qw dari dominasi Pc ke dominasi Tc di sekitar 40% daerah aliran sungai, dengan sebagian besar transisi terjadi pada tahun 1990-an (Gambar S4 dalam Informasi Pendukung S1). Perlu dicatat bahwa lebih banyak daerah aliran sungai mengalami transisi dari dominasi Pc ke dominasi Tc dalam pengendalian iklim pada Qw daripada pada SWEmax, kemungkinan karena lebih banyak daerah aliran sungai di mana dinamika SWEmax sudah sebagian besar dikendalikan oleh Tc pada awal periode studi (yaitu, tahun 1950-an). Daerah tangkapan air ini umumnya memiliki musim dingin yang lebih hangat dan terletak di dataran rendah (Gambar S5 dan S6 dalam Informasi Pendukung S1). Temuan serupa juga diperoleh dalam analisis Q tahunan, meskipun demikian, laju penurunan korelasi parsial antara Q tahunan dan Tc jauh lebih lambat daripada rQw_Tc, yang terutama dimediasi oleh hubungan yang stabil antara Q musim dingin dan Tc (Gambar S7 dalam Informasi Pendukung S1). Selain itu, karena Qw juga dapat dipengaruhi oleh presipitasi musim hangat, kami juga meneliti efek tambahan presipitasi musim hangat pada rQw_Pc dan rQw_Tc, yang mengungkapkan perubahan serupa (Gambar S8 dalam Informasi Pendukung S1).
3.2 Ambang Batas Suhu dan Ketinggian untuk Transisi
Hasil kami di atas menunjukkan bahwa selama tujuh dekade terakhir, Tc semakin lebih besar daripada Pc dalam mengendalikan dinamika antartahunan dari lapisan salju dan aliran sungai di banyak daerah tangkapan air wilayah dingin. Untuk lebih memahami keadaan di mana transisi dari dominasi Pc ke dominasi Tc terjadi, kami memeriksa hubungan antara Tc klimatologis dan kepentingan relatif Pc dan Tc pada SWEmax dan Qw.
Analisis kami mengungkapkan gradien yang jelas dalam kepentingan relatif Pc dan Tc dalam mengendalikan SWEmax dan Qw sepanjang gradien suhu (Gambar 2). Secara khusus, untuk SWEmax, pengaruh Pc lebih besar daripada Tc di daerah yang lebih dingin dan secara bertahap berkurang saat Tc tahunan rata-rata meningkat (Gambar 2a). Kontrol iklim dominan SWEmax bergeser dari Pc ke Tc ketika Tc tahunan rata-rata mendekati −3°C, yang menunjukkan transisi dari dominasi Pc ke dominasi Tc pada dinamika SWEmax kemungkinan akan terjadi di sekitar ambang batas Tc kritis ini. Setelah itu, Tc menjadi kontrol dominan dan memainkan peran yang semakin penting dalam dinamika SWEmax dengan peningkatan lebih lanjut dalam Tc. Temuan ini diperkuat dengan mengkategorikan daerah tangkapan air ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan kontrol iklim dominan mereka selama 7 dekade terakhir (Gambar 2b). Kami menemukan bahwa daerah aliran sungai yang mengalami transisi dari dominasi Pc ke dominasi Tc pada dinamika SWEmax biasanya memiliki Tc tahunan rata-rata antara −4°C dan −1°C, dengan rata-rata Tc tahunan rata-rata −2,5°C (Gambar 2b). Mengenai Qw, pola yang sama diamati, di mana kepentingan relatif Pc menurun sementara Tc meningkat dengan meningkatnya Tc di seluruh daerah aliran sungai yang dipelajari (Gambar 2c). Namun, konsisten dengan hasil kami sebelumnya yang ditunjukkan pada Gambar 1d, kami tidak mengamati transisi yang jelas dari dominasi Pc ke dominasi Tc pada dinamika Qw ketika semua data (di seluruh daerah aliran sungai dan tahun) digabungkan bersama. Namun demikian, daerah aliran sungai tertentu telah mengalami transisi dari dominasi Pc ke dominasi Tc pada dinamika Qw (Gambar S4 dalam Informasi Pendukung S1). Daerah tangkapan air ini umumnya memiliki Tc tahunan rata-rata antara −1,5°C hingga 2°C, dengan Tc tahunan rata-rata sekitar 0°C (Gambar 2d).
4 Diskusi dan Kesimpulan
Meskipun telah lama diketahui bahwa perubahan iklim antropogenik telah mengubah dinamika temporal salju dan aliran sungai musiman di wilayah dingin global, pemahaman kuantitatif tentang bagaimana hubungan iklim-salju/aliran sungai berkembang seiring waktu di wilayah spasial yang luas masih terbatas. Di sini, dengan menggunakan data lapisan salju yang direkonstruksi dan aliran sungai yang diamati yang mencakup tahun 1950–2020 dari sejumlah besar daerah tangkapan air yang terkena salju, kami menemukan bahwa banyak daerah tangkapan air yang beralih dari presipitasi ke suhu sebagai kontrol iklim utama pada dinamika temporal SWEmax dan Qw. Transisi ini sejalan dengan laporan terbaru yang menunjukkan bahwa dampak pemanasan antropogenik pada lapisan salju lebih besar daripada dampak perubahan presipitasi (Gottlieb & Mankin, 2024; Mankin & Diffenbaugh, 2015).
Pergeseran ini terutama didorong oleh peningkatan kontrol Tc pada SWEmax dan Qw, yang dapat dikaitkan dengan beberapa faktor. Untuk SWEmax, Tc yang lebih tinggi umumnya menghasilkan fraksi presipitasi yang lebih rendah yang jatuh sebagai salju, yang secara langsung menghambat akumulasi salju (Berghuijs et al., 2014; O’Gorman, 2014). Selain itu, curah hujan yang lebih hangat dibandingkan dengan hujan salju membawa lebih banyak panas ke tanah dan kemungkinan menyebabkan lebih banyak kejadian hujan di atas salju (Musselman et al., 2018; Ombadi et al., 2023), yang mempercepat pengurangan salju. Lebih jauh lagi, penurunan lapisan salju sering dikaitkan dengan albedo permukaan yang berkurang, yang meningkatkan penyerapan energi, dan selanjutnya mendorong hilangnya salju (Milly & Dunne, 2020). Secara kolektif, faktor-faktor ini menghasilkan korelasi yang semakin negatif antara Tc dan SWEmax saat iklim menghangat. Mengenai Qw, berkurangnya pasokan air dari pencairan salju dan hilangnya penguapan yang diperkuat karena peningkatan ketersediaan energi secara langsung menyebabkan korelasi yang lebih negatif antara Tc dan Qw dalam kondisi salju yang berkurang (Barnhart et al., 2016; Han et al., 2024). Bersamaan dengan menguatnya korelasi SWEmax dan Qw dengan Tc, korelasinya dengan Pc telah melemah seiring berjalannya waktu (Gambar 1). Pelemahan ini disebabkan oleh tren yang berlawanan yang diamati di banyak daerah tangkapan air, di mana SWEmax dan Qw telah menurun meskipun terjadi peningkatan Pc (Gambar 1). Akibatnya, Tc lebih mudah melampaui Pc sebagai kontrol iklim yang dominan pada dinamika lapisan salju dan aliran sungai (Gambar 1a dan 1d).
Selain itu, kami mengidentifikasi ambang batas suhu kritis yang memicu transisi dari rezim yang dikendalikan oleh presipitasi ke rezim yang dikendalikan oleh suhu. Secara khusus, ambang batas Tc klimatologis sekitar −3°C untuk SWEmax dan 0°C untuk Qw terdeteksi. Temuan ini menunjukkan bahwa kontrol iklim yang dominan pada SWEmax dan Qw kemungkinan akan bergeser dari Pc ke Tc saat Tc mendekati ambang batas ini. Selain itu, rSWEmax_Tc menurun drastis saat Tc melebihi sekitar −9°C (Gambar S12 dalam Informasi Pendukung S1), yang mendukung temuan sebelumnya tentang sensitivitas salju nonlinier terhadap pemanasan (Gottlieb & Mankin, 2024). Di luar titik kritis ini, kontrol yang diberikan oleh Tc pada dinamika lapisan salju meningkat sementara pengaruh Pc secara bersamaan berkurang, dengan Tc menjadi faktor dominan saat mendekati −3°C. Mengenai Qw, meskipun rQw_Pc secara umum lebih kuat daripada rQw_Tc, korelasi ini menjadi semakin sebanding saat Tc meningkat. Di daerah tangkapan air dengan Tc klimatologis sekitar 0°C, Tc cenderung melampaui Pc sebagai kontrol dominan pada dinamika Qw. Ambang batas Tc yang teridentifikasi ini menjelaskan mengapa transisi Pc-ke-Tc lebih jarang terjadi di wilayah yang lebih dingin, seperti di daerah tangkapan air dengan lintang tinggi dan/atau elevasi tinggi (Gambar S4 dan S6 dalam Informasi Pendukung S1). Akan tetapi, perlu dicatat bahwa pengaruh relatif Pc dibandingkan dengan Tc pada SWEmax dan Qw menurun secara eksponensial saat suhu meningkat (Gambar 2a dan 2c). Hal ini menunjukkan bahwa meskipun suhu saat ini kurang penting di wilayah di bawah ambang batas ini, dampak signifikan dari pemanasan akan terwujud begitu Tc mendekati ambang batas kritis ini. Mengenai aliran sungai musim dingin, aliran sungai umumnya meningkat seiring dengan meningkatnya curah hujan musim dingin, kecuali di AS Bagian Barat (Gambar S1 dalam Informasi Pendukung S1). Akan tetapi, faktor-faktor tertentu seperti laju pencairan salju yang lebih lambat (Musselman et al., 2017) dan kehilangan penguapan yang lebih tinggi (Milly & Dunne, 2020) dapat menangkal tren ini. Akibatnya, variasi temporal dalam hubungan antara aliran sungai musim dingin dan suhu atau curah hujan jauh lebih lemah daripada variasi untuk aliran sungai musim hangat (Gambar S7 dalam Informasi Pendukung S1). Dengan berfokus pada daerah tangkapan air tempat terjadinya transisi dari dominasi Pc ke Tc, kami menemukan bahwa ambang batas Tc transisi telah menunjukkan tren penurunan yang signifikan selama beberapa dekade terakhir (Gambar 3a). Hal ini penting, karena menunjukkan bahwa suhu yang semakin rendah diperlukan untuk memulai transisi Pc ke Tc, yang menunjukkan bahwa transisi tersebut kemungkinan akan terjadi lebih cepat dan di wilayah yang lebih dingin dengan pemanasan iklim.
