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中国北方过去42年冬季寒潮频次的主导模态及其与北极涛动的联系

摘要：本研究通过分析中国北方280个站逐日平均地表温度和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）40年再分析ERA-40数据，考察了过去42年中国北方冬季（11月-4月）寒潮频次及其与北极涛动的联系。冬季的寒潮频次（CWF）主导经验正交函数EOF模态CWF（CWF-EOF1）表明中国北方大部分地区具有相同的信号，主模态（CWF-PC1）具有线性下降的趋势特征。去除线性趋势之后，发现CWF-PC1具有显著的年际变化特征。基于CWF-PC1的海平面气压回归图对应AO的负位相。相关分析进一步证明，CWF-PC 1在年际时间尺度上与AO具有显著的负相关关系。为了了解AO与东亚冷空气活动的联系，还研究了AO与全球地表温度之间的关系，结果表明西伯利亚大气环流异常可能作为冬季AO和中国北方CWF之间相互作用的桥梁。

关键词：寒潮频次，北极涛动

1 引言

中国北方在冬季（11月-4月）频繁遭受灾害性天气的影响，特别是通过大面积冷空气团入侵来区分的寒潮事件。早在1955年，李宪之先生就研究出了东亚寒潮根据冷空气团的取向源地将东亚寒潮分为三类。1990年，丁一汇先生探讨了寒潮发源地和冷空气团在中国大陆移动的路线。 自20世纪80年代以来，相关研究主要集中于寒潮的地球物理过程（chou,1984;Zhang et al,1994;Joung和Hitchman,1982）。根据寒潮经典理论(Zhu et al,2007)，对东亚冬季风的研究(Zhang et al.,1997)和北极涛动的探讨(Thompson和Wallace,1998,2001),进一步加深了我们对中国北方寒潮的理解。

因为2004/05年冬季发生的几次严重的寒潮事件(Zhao和Zeng,2005)和2008年1月持续的暴风雪造成了巨大的损失，所以可解释寒潮事件变率的机制和寒潮的可预测性的研究普遍是在气候研究中受高度重视的。一般来说，最近的研究特别强调局部冷空气活动(Liu et al.,1995;Lin 和Wu,1998)。Wang和Ding(2006)以及Qian和Zhang(2007)利用最新的观测数据揭示,中国寒潮频率冷（CWF）的气候特征及其变化。但关于CWF年际变率的解释，这两项研究集中于区域尺度而不是全球尺度上的大气环流。尤其是，北方环状模是否跟中国CWF有联系并且如何联系仍然不清楚，特别是在中国北方。因此，本研究的主要目的是通过经验正交函数EOF分析来描述华北地区寒潮频次的主导模式，并进一步探讨其与北极涛动的联系。

2 数据和方法

本研究中使用的数据集包括中国气象局提供的中国833站逐日平均地表温度。特定站点的最长观测期为1951年1月1日至2006年12月31日。为了关注中国北方，本研究只研究34°N以北的站点。此外，在将数据用于后续分析之前，筛选缺测值，删除具有太多缺测值的站。一年中有超过1％的天数缺测，则认为该年份缺测。 本研究中保留了1960 - 2002年无缺测年份站共280站(图1a和1c)。

计算寒潮频次的标准是Delta;Tgt; 10℃和Tminlt;-5℃（国家气候中心，1986），其中Delta;T是在,寒潮事件期间10天内日最高和最低温度之间的差，Tmin是日最低气温与10天平均温度的偏差。

图 1 1960 /61年至2001 /02年冬季（11月 - 4月）CWF在中国北方的主导EOF模式：（a）主导EOF模态，其中正值为阴影，点表示本研究中使用的280个站; （b）PC1（柱）的时间序列及其9年滑动平均时间序列;（c）和（d）表示去趋势数据的分析结果

当Delta;T高于10℃且Tmin低于-5℃时，相对应的站点被记作发生一次寒潮事件。本研究中使用的标准Wang和Ding(2006)以及Ma等(2008)也采用过。每个站的冬季CWF被定义为每年11月至4月该站的冷波事件的累积数。

1960-2002年欧洲中期天气预报中心（ECMWF）40年再分析（ERA-40）数据的月数据资料亦被使用（Uppala等，2005），并对6个冬季月份（11月 - 4月）的数据取平均值。冬季AO的定义遵循Thompsonand 和Wallace（1998,2000）的定义，除了使用的是ERA-40再分析数据资料。具体来说，在AO正位相，冬季在北半球环流其特征在于整个极地区的低压异常和在中纬度地区的表面西风异常，反之亦然。

本文采用的统计分析方法研究包括EOF，线性回归和相关分析。首先，应注意EOF模态由主成分（PC）的回归映射表示。其次，为了更好地反映年际间变化而不是线性趋势，将原始数据的回归图和相关图与去除变化趋势的图一起给出以用于比较。

3.结果

基于在1960 / 61-2001 / 02冬季期间从中国北方280个站点计算的CWF，利用EOF分析获得了冬季CWF（CWF-EOF1）的主导EOF模式及其主要主成分（CWF-PC1）。由于CWF-EOF1占总方差的47.8％，在中国北部大部分地区发现了CWF-EOF1的正信号（1a），这表明中国北方大部分站的主要空间格局是一致的增加或减少。总体而言，寒潮频率从西南向东北增加，正中心位于中国东北部。 从长期角度看，最近42年的特征是线性下降的趋势，如CWF-PC1所示（1b）。该线性趋势的系数是每年-0.046，并且在99％的置信水平是显著的。CWF-PC1的线性下降可以在其9年运行中清楚地显示。在数据被去除之后（1c），CWF-EOF1仍然占总方差的40.3％，而其空间分布保持类似于图1a。然而，显著的年际变率是偏向的CWF-PC1的主要特征（1d）。

海平面压力的回归映射CWF-PC1如图2所示。从大规模的角度来看，空间分布类似于源自原始数据的AO的负相（2a）。具体来说，显着的负回归系数主要分布在北半球中低纬度地区，而北方高纬度地区主要表现出显著的正信号。在数据被去除后（2b），大规模模式在北半球保持类似于图2a中的模式。要注意南半球高纬度地区的显着正信号可能很难在使用去趋势数据时发现。

图2基于中国CWF-PC1海平面气压回归图（单位：Pa)(a)原始数据，（b）去趋势数据

图3冬季AO和CWF-PC1的时间序列： （a）来自原始数据，（b）来自去趋势数据其中阴影区域表示95％以上的置信水平

图3进一步表明了AO和CWF-PC1的时间序列。 使用原始数据，在99％的置信水平上显示出-0.626与CWF-PC1的显著负相关关系（图3a）。 使用去趋势数据，在99％置信水平上显示出-0.573与CWF-PC1的显著负相关（图3b）。 这表明CWF-PC1和AO以年际规模相互重新分配。

图4中国北方冬季CWF与相应期间AO（a）的相关图，（b）使用去趋势数据的相同相关图。阴影区域表示置信水平超过95%

中国北方冬季CWF与相应期间AO的相关性（图4a）。表明中国北方大部分地区存在相同的负相关信号。具体而言，高于95%置信水平的负相关关系的地区包括西北，华北，东北地区。对去趋势数据进行分析，冬季CWF与相应期间AO的相关关系（图4b）跟图4a相似。注意图4中的两个相关图都能够演示出图1a中的CWF-EOF1模态。

图5冬季地表（2 m）温度与相应期间AO（a）的相关图，（b）使用去趋势数据的相关图。 阴影区域表示置信水平超过95％

近年来，AO及其与东亚气候的关系引起了很多科学家的关注（如Zhou and Li，2008）。有人提出，在正相关关系阶段，经过西伯利亚的向下运动明显减弱，反之亦然，结果会进一步影响冬季的西伯利亚高压(Wu a d Wang, 2002)，AO和西伯利亚高度之间的负相关关系可能会影响冬季东亚的气候（Gong et al，2001）。 为了研究东亚北极环流模态与冷空气活动的关系，研究了AO与地表空气温度的同时相关性（图5）。无论是原始数据还是去趋势数据的分析，AO和表面空气温度在欧亚大陆中高纬度地区呈现显著的正相关关系（图5a和图5b）。因此，在正北方涛动期间，在欧亚大陆冷空气的强度减弱，这导致中国北部的寒潮频次一致的减少，反之亦然。 此外，我们将西伯利亚温度指数（STI）定义为冬季关键区域（43-65°N，70-90°E）的平均表面温度（朱，2007）。我们发现STI与AO密切相关，在99％置信水平具有0.666的相关系数。在去趋势数据的分析中，STI还与AO相关，在99％置信水平下相关系数为0.612。此外，STI在99％置信水平上显示出-0.476与CWF-PC1的显着负相关，此外，STI在99％置信水平上显示出-0.476与CWF-PC1的显着负相关，相关系数为-0.407 去趋势数据的分析，STI和CWF-PC1之间的这种负相关保持在99％置信水平。这可以表明西伯利亚大气环流的异常作为一个桥梁用在AO和CWF-PC1在冬季的相互作用。

4.结论与讨论

通过中国北方280个站的日平均地表温度和ERA-40再分析数据资料，对中国北方冬季过去42年的寒潮频次及其与北极涛动的关系进行了调查。占总方差的47.8％，冬季CWF的模态表明一个一致的正信号在中国北方大部，其主要成分呈线性下降趋势。当去除线性趋势，冬季CWF的主导模态仍占总方差的40.3％，其主要主要成分表现出显著的年际变率。在冬季，基于冬季寒潮频数的主要成分，海平面气压的回归图中可以发现类似负AO模态。对原始数据进行分析，该模态与AO的相关系数为-0.626,达到99%置信水平，（对去趋势数据进行分析的相关系数为-0.573，达到99%置信水平）。此外，北极涛动与冬季西伯利亚地区的表面气温之间存在显着的正相关关系，这表明欧亚以的冷空气强度可能受到AO活动的显着影响，从而导致中国北方的冬季CWF的年际变化，西伯利亚的大气环流异常可作为年际时间尺度上AO与寒潮频数之间相互作用的桥梁。进一步的研究可以探讨CWF及其与外部因素的相互作用。 此外，CWF线性趋势的可能机制尚未在本文中讨论，它可能归因于全球变暖，这也应在后面的研究中解决。

参考文献：

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