1 引言
次季节尺度振荡对世界不同地区降水或温度有重要的影响,如东亚冬季风的建立及其活动以及中国西北春季降水和东部夏季降水都同次季节尺度振荡密切相关（唐东升等,1994; 任宏利等,2006; 占瑞芬等,2008; 李艳等,2018; 陈申鹏等,2017）,中国冬季的寒潮过程也在强的次季节尺度振荡背景下发生（马晓青等,2008）。次季节尺度振荡主要包括准双周振荡（Quasi‑biweekly Oscillation,QBWO）和季节内30~60天振荡（Intra‑seasonal Oscillation,ISO）。如东亚地区冬季冷空气活动具有明显的准双周振荡现象,这种低频振荡存在明显的年际变化（金祖辉等,1996; Compo et al,1999）。丁一汇（1991）研究了东亚寒潮爆发过程主要表现为QBWO低频模态的传播。起源于热带西太平洋地区并向西北方向传播的低频环流影响中国南方的温度,并表现出约10天的周期（Chen et al,2016; Wang et al,2007）。刘樱等（2016）指出30~60天低频环流场上西西伯利亚附近的低频反气旋及日本海附近的低频气旋是造成华北持续性异常低温事件的重要低频影响因子。2008年初中国南方的低温雨雪冰冻天气都在近地面气温30~60天振荡的负位相控制,10~20天振荡的同位相叠加使降温更加明显（马宁等,2011）。另一方面, 杨松等（1990）还发现冷空气活动存在明显的单周和准40天的振荡,强冷空气活动期间主要为准40天周期振荡控制（齐冬梅等,2016）。近年来延伸期预报（10~30天）业务的需求不断增长,越来越多的研究开始关注10~30天低频变化对降水和温度的影响,如中国江南地区4 -6月降水有显著的10~30 天变化周期,低频降水异常既与中高纬环流有关,又受热带加热异常的影响（谭桂容等,2016）。大西洋低纬度10~30天低频对外长波辐射异常可通过大西洋急流的异常影响乌拉尔山地区环流及中国冬季气温（谭桂容等,2018）。次季节尺度变化一般表现出类似于年际、年代际变化的空间分布（Yao et al,2016）,可通过调整季节内振荡的活跃/中止期长短及其强度影响到季节异常的幅度,还可通过调整天气尺度活动间接影响季节异常并为季节性天气预报提供重要信号（Goswami et al,2003, 2006; Waliser et al,2003）。对不同时间尺度的变化和不同时间尺度相互作用的研究是弥合天气预报和气候预测之间的空隙、进行延伸期预报的关键（Wu et al,2006; Palmer et al,2008）。热带季节内振荡及其非绝热加热异常触发的Rossby波列影响热带外大尺度环流,并可能对北大西洋涛动(NAO)和北极涛动（AO）的发展起触发和增幅作用（Lin et al,2008; Zhou et al,2005）。Lin et al（2008）指出加拿大冬季地面气温异常是与MJO对流异常有关的Rossby波列影响的结果。中国冬季持续低温事件受中高纬大气低频环流和热带大气低频对流活动共同影响（朱毓颖等,2013）。
以往的研究要么针对某个区域进行,要么只针对次季节尺度某一频带进行分析。本文运用逐日站点资料对冬季气温异常的次季节尺度主振荡区域特性进行全面分析,得到中国各区域次季节尺度主振荡的空间分布;并就次季节尺度对冬季气温年际异常的影响进行分析,研究结果有利于进一步了解冬季气温异常的次季节主振荡特征及其对年际异常的影响。
2 资料来源与方法介绍
主要选取由中国气象局国家气象信息中心提供的1959 -2011年中国756站逐日平均温度资料,为了便于分析,因此选取1959 -2011年连续无缺测的站点（410站）进行研究。定义当年12月1日至翌年2月28日为冬季,并去除年循环的温度距平序列。文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)2891号的中国地图制作,底图无修改。
本文主要采用Lanczos滤波器（Duchon,1979）（滤波参数n=100）对去年循环后的温度资料进行10~90天的带通滤波,进而对低频振荡分量进行REOF分解、得到中国各区域次季节尺度振荡的空间分布。利用功率谱分析得到中国各区域次季节振荡主周期、还利用了合成、 t检验等方法,这些方法在相关文献（魏凤英,1999）中有详细叙述,这里不再赘述。
3 中国冬季气温的次季节尺度振荡特征
3.1 中国冬季气温次季节尺度的空间分布型
为了考察中国冬季气温的次季节尺度振荡特征,首先对1960 -2011年去除年循环的冬季气温距平序列通过Lanczos滤波器进行10~90天带通滤波。然后对滤波后的温度序列进行REOF分析,并且根据North et al（1982）特征值误差的要求,对前7个模态进行旋转,得到冬季气温次季节尺度的主要空间分布型。图1为中国冬季次季节尺度气温REOF分析的7个空间模态。7个模态的方差贡献率分别为25.34%,24.40%,13.67%,11.94%,3.82%,2.90%和2.27%, 累积达84.37%。图中载荷较大的集中区代表这些区域气温的振荡周期存在一定的一致性,将这些大值集中区作为分区的依据。第一模态[图1(a)]显示大部分地区为载荷正值,正载荷高值主要位于贵州省及华南地区。载荷负值在新疆北部、西藏及东北和华北的部分地区,但其绝对值较小（小于0.2）,表明中国大部分地区的低频气温变化一致;第二模态[图1(b)]除西南地区为较小的载荷正值（小于0.1）外,其余地区表现为负载荷,且负载荷绝对值大值中心区位于吉林省、辽宁省和华北地区,即西南地区与中国其他地区低频气温反向变化的特征,前两个模态方差贡献都较大,为低频气温分布最常见的两个模态;第三模态[图1(c)]与第二模态空间分布相似,但负载荷绝对值大值中心位于西北地区;第四模态[图1(d)]东北和华北部分地区及西南部分地区表现为绝对值很小的负载荷（小于0.1）,其他地区皆为载荷正值,且正载荷大值中心位于华中地区;第五模态[图1(e)]正载荷大值中心区位于西南地区,其余地区载荷绝对值较小;第六模态[图1(f)]东北、华北北部、西北、西南部分华南地区为载荷正值,且正载荷大值中心位于东北地区;华北和华东地区为绝对值较小负载荷,其绝对值小于0.3;第七模态[图1(g)]正载荷大值中心区位于云南省,高载荷涵盖区域很小,其余地区载荷绝对值较小。因此可得中国冬季气温的次季节尺度振荡存在地域差异。按载荷绝对值≥0.6的高载荷分布区域来考虑,将我国划分为华南地区、华北地区、西北地区、华中地区、西南地区、东北地区、云南地区7个冬季气温次季节振荡周期集中区。
3.2 区域次季节尺度振荡特征
为分析每个区域的次季节尺度振荡特征,揭示次季节尺度振荡的区域差异,对REOF分析后7个模态的时间系数进行功率谱分析,并对不同模态功率谱估计值求其相关系数。可得第一和第七模态,第三和第五模态、第二、第四和第六模态之间的相关系数都大于0.99,故将具有相似振荡周期的模态归为一类。第一和第七模态为第一类,主要反映南部地区气温振荡特性,简称南部地区;第三和第五模态为第二类,简称为西部地区;第二、第四和第六为第三类,简称为东部地区。图2为7个区域的功率谱分析结果,可见各区都在30天功率谱估计值达到第一峰值,并通过α=0.05的显著性水平。其中南部地区存在10~32天的周期振荡[图2(a)];中国西部地区存在10~35天的周期振荡[图2(b)]。与南部地区相比,西部地区10~20天的振荡较弱,20天以上的功率谱估计值较强。中国东部地区存在10~30天的周期振荡,且10~20天的功率谱估计值较强[图2(c)]。故东部和南部地区10~20天振荡较强,西部地区10~20天振荡相对较弱,但20天以上振荡较东部和南部地区强。
3.3 区域次季节尺度振荡主周期
由上文分析可知,东部和南部地区具有较强的10~20天振荡,而西部地区10~20天的振荡较弱。因此这里只选取了第二和第三模态（分别代表东部和西部地区）时间系数进行分析。由图3可见,东部和西部地区都在30天左右功率谱估计值达到最大。其中东部表现出两种显著振荡周期,即为10~20天和20~60天两种显著振荡周期。其中10~20天振荡周期的最强振荡周期在15天左右,20~60天振荡主要以30 天振荡最为显著。西部地区在10~20天振荡的功率谱估计值较小,20~60天振荡相对较强,这与图2得出的结论一致。以往的研究表明东亚地区冬季冷空气活动和中国降水具有明显的10~20天振荡（金祖辉等,1996）, Blackmon et al（1984a, 1984b）基于北半球冬季500 hPa高度资料的分析也指出10~20 天振荡起源于中纬度地区,并有西北—东南向波导存在。李华凝等（2018）指出冬季经向风准双周振荡的在20°N -40°N 之间东传较强,且在105°E附近存在显著增强的现象;在60°N也存在明显的东传,但其只能传播到90°E附近,随后向东南方向传播,这也说明中国东南部10~20天振荡较西部地区更强。图3也反映了不同区域不同时间尺度的振荡强度具有明显的年际变化。
3.4 区域次季节尺度振荡强度的年际变化
区域次季节时间尺度振荡主要存在两种振荡周期,即时间尺度为10~20天和20~60天的振荡。这里先对区域逐年的10~90天、10~20天、20~60天低频气温方差进行标准化处理,进而分析区域10~90天、10~20天、20~60天低频气温方差的年际变化,并且以同尺度中两两之间相关系数的大小评定区域之间年际变化的相似程度。结果西北、华中、华南（1、3、4区域）的振荡周期具有相似的年际变化;华北、东北（2、6区域）振荡周期具有相似的年际变化;西南和云南（5、7区域）两区域振荡周期年际变化相关系数相对高但并未通过显著性检验。其中1、3 区之间10~90天、10~20天、20~60天低频气温方差的相关系数分别为0.63,0.63和0.65;1、4区之间各尺度之间相关系数分别为0.85,0.77和0.79;3、4区之间各尺度之间相关系数分别为0.69,0.57和0.78（表1,2,3）。2、6区域3种尺度的
表1 区域10~90天低频气温方差的相关系数Table 1 10~90 days low frequency temperature variancecorrelation coefficient |
| 华北 | 西北 | 华中 | 西南 | 东北 | 云南 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 华南 | 0.48 | 0.63 | 0.85 | -0.11 | 0.03 | 0.06 |
| 华北 | 0.45 | 0.54 | -0.35 | 0.59 | -0.11 | |
| 西北 | 0.69 | -0.17 | 0.04 | 0.04 | ||
| 华中 | -0.13 | 0.09 | 0.08 | |||
| 西南 | -0.24 | 0.25 | ||||
| 东北 | -0.16 |
表2 区域10~20天低频气温方差的相关系数Table 2 10~20 days low frequency temperature variancecorrelation coefficient |
| 华北 | 西北 | 华中 | 西南 | 东北 | 云南 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 华南 | 0.47 | 0.63 | 0.77 | 0.16 | 0.11 | 0.08 |
| 华北 | 0.45 | 0.63 | -0.02 | 0.57 | 0.02 | |
| 西北 | 0.57 | 0.09 | 0.17 | 0.07 | ||
| 华中 | 0.08 | 0.23 | 0.19 | |||
| 西南 | -0.15 | 0.32 | ||||
| 东北 | -0.18 |
表3 区域20~60天低频气温方差的相关系数Table 3 20~60 days low frequency temperature variancecorrelation coefficient |
| 华北 | 西北 | 华中 | 西南 | 东北 | 云南 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 华南 | 0.39 | 0.65 | 0.79 | 0.05 | -0.04 | 0.18 |
| 华北 | 0.34 | 0.37 | -0.14 | 0.52 | -0.05 | |
| 西北 | 0.78 | 0.07 | -0.1 | 0.08 | ||
| 华中 | 0.14 | -0.09 | 0.08 | |||
| 西南 | -0.02 | 0.29 | ||||
| 东北 | -0.02 |
低频气温方差的相关可见相似区域的次季节各个尺度的年际变率存在一致性。图4给出了1、 3、 4区域3种尺度标准化的低频气温方差的年际变化。由图可见区域10~90天、 10~20天和20~60天低频气温的振荡强度具有明显的年际变化特征, 且各尺度振荡方差具有相似的年际变化特征。
4 次季节尺度振荡对冬季气温年际异常的影响
4.1 区域低频气温强振荡典型年
表4 区域10~90天低频气温强振荡典型年Table 4 Regional 10~90 days low frequency temperature strong oscillation typical year |
| 区域 | 强振荡年 |
|---|---|
| 华南 | 1967, 1974, 1978, 1992, 1993, 1998和2010年 |
| 华北 | 1967, 1976, 1979, 1981, 1983, 1985和2004年 |
| 西北 | 1967, 1968, 1979, 1980, 1992, 1993和2001年 |
| 华中 | 1963, 1967, 1978, 1992, 1993, 1998和2010年 |
| 西南 | 1965, 1982, 1992, 1993, 1995, 1996和2009年 |
| 东北 | 1981, 1983, 1987, 2001, 2004, 2005和2011年 |
| 云南 | 1961, 1979, 1993, 1994, 2000, 2001和2002年 |
表5 区域10~20天低频气温强振荡典型年Table 5 Regional 10~20 days low frequency temperature strong oscillation typical year |
| 区域 | 强振荡年 |
|---|---|
| 华南 | 1962, 1974, 1978, 1983, 1997, 2001和2006年 |
| 华北 | 1966, 1974, 1979, 1995, 1996, 1997和2011年 |
| 西北 | 1962, 1963, 1977, 1989, 1991, 2005和2006年 |
| 华中 | 1962, 1979, 1994, 1997, 2001, 2003和2006年 |
| 西南 | 1967, 1979, 1994, 1995, 2001, 2003和2006年 |
| 东北 | 1966, 1976, 1977, 1979, 1984, 1991和2010年 |
| 云南 | 1964, 1966, 1986, 1991, 1996, 2001和2002年 |
表6 区域20~60天低频气温强振荡典型年Table 6 Regional 20~60 days low frequency temperature strong oscillation typical year |
| 区域 | 强振荡年 |
|---|---|
| 华南 | 1960, 1971, 1975, 1993, 1999, 2000和2002年 |
| 华北 | 1960, 1981, 1983, 1990, 1993, 2001和2004年 |
| 西北 | 1961, 1971, 1980, 1981, 1992, 1993和2010年 |
| 华中 | 1960, 1963, 1978, 1980, 1981, 1990和1993年 |
| 西南 | 1982, 1988, 1989, 1992, 1993, 1996和2009年 |
| 东北 | 1961, 1968, 1983, 2001, 2004, 2008和2011年 |
| 云南 | 1961, 1967, 1975, 1979, 1982, 1993和2000年 |
为了研究区域低频气温强振荡年中国冬季气温的异常特征,对低频气温强振荡典型年冬季气温距平进行合成。次季节强振荡年与冬季气温年际异常的关系存在区域差异。5、7区域10~90天低频气温强振荡典型年冬季气温显著异常（图5）, 图5(a)和(c)分别为5、7区域10~90天低频气温强振荡年冬季气温距平合成图,打点区域通过95%信度水平检验,这里将通过检验的区域称为显著区。由图5可知,5区域次季节尺度气温强振荡年,除了我国西南地区,其余地区冬季气温都偏高,尤其在华北、华中和西北地区偏暖明显且通过显著性检验;7区域次季节尺度气温强振荡年,东北地区冬季气温偏冷,中国华北、华中、西北地区显著偏暖。图5(b)和(d)分别为图5(a)和(c)中显著区标准化的次季节尺度气温方差和冬季气温的年际变化曲线, 可以看出,显著区次季节尺度气温方差和冬季气温的年际变化具有较高的负相关,计算图5(b)、 图5(d)中次季节尺度气温方差和冬季气温之间的相关系数分别为-0.34和-0.31,通过了95%的显著性检验,说明次季节尺度振荡强弱与冬季气温的年际变化密切相关。
图5 10~90 天气温强振荡年冬季气温距平的合成(a，c，单位：℃ )以及显著区（黑点）标准化后的10~90天气温方差和冬季气温(b, d)打点区通过了95%的信度水平检验 Fig.5 Composites of winter temperature anomalies in 10~90 days strong oscillation years (a, c, unit: ℃ ), and theinterannual variation of standardized 10~90 days air temperature variance and winter temperature anomalies (b, d)in the confident area (black dots).Dotted area denotes the winter temperature excetding 95% confidence level |
图6[(a), (c)]为第1、 5区域20~60天低频气温强振荡典型年中国冬季气温距平合成, 从图6(a), (c)可以看出, 在1区20~60天低频气温强振荡年, 华南、 华中、 华东地区冬季气温显著偏暖; 5区20~60天低频气温强振荡年西北、 东北冬季气温显著偏暖。并且显著区20~60天低频气温方差和冬季气温的年际变化[图6(b), (d)]也呈负相关, 相关系数分别为-0.1和-0.3。图7(a)为4区10~20天低频气温强振荡典型年的冬季气温距平合成。由图7(a)可知, 10~20天低频气温振荡强年, 华北、 华东、 华中和华南地区冬季气温显著偏暖。显著区10~20天低频气温方差和冬季气温年际变化也呈负相关, 相关系数为-0.11。表明10~90天、 20~60天、 10~20天尺度变化都与冬季气温异常存在负相关关系, 即次季节尺度振荡越强, 冬季气温越冷, 且负相关系数的绝对值在中国北部更大。
图6 20~60天气温强振荡年冬季气温距平的合成(a，c，单位：℃ )以及显著区（黑点）标准化后的20~60天气温方差和冬季气温(b, d)打点区通过了95%的信度水平检验 Fig.6 Composites of winter temperature anomalies in 20~60 days strong oscillation years (a, c, unit: ℃ ), and theinterannual variation of standardized 20~60 days air temperature variance and winter temperature anomalies (b, d)in the confident area (black dots).Dotted area denotes the winter temperature exceeding 95% confidence level |
图7 10~20天气温强振荡年冬季气温距平的合成(a，单位：℃ )以及显著区（黑点）标准化后的10~20天气温方差和冬季气温(b)打点区通过了95%的信度水平检验 Fig.7 Composites of winter temperature anomalies in 10~20 days strong oscillation years (a, unit: ℃ ), and theinterannual variation of standardized 10~20 days air temperature variance and winter temperature anomalies (b) inthe confident area (black dots).Dotted area denotes the winter temperature exceeding 95% confidence level |
综上可得次季节尺度振荡强年对应的冬季气温异常存在显著异常区, 且对应的次季节尺度气温方差与冬季气温的年际变化序列有较高的相关。这表明气温次季节尺度振荡与季节温度异常密切相关, 它们之间可能存在相互作用, 这种相互作用包含两个方面: 可能是由于年际及以上尺度背景场能够调节次季节尺度的变率; 也可能是由于次季节尺度对年际及以上尺度变化存在反馈作用。到底是什么原因还需进一步研究。
5 结论与讨论
分析了中国冬季气温次季节尺度振荡的基本特征,并初步探究了次季节尺度振荡与冬季气温年际异常之间的关系。得出如下结论:
（1） 中国冬季气温的次季节尺度振荡存在地域差异。中国南部、西部和东部地区的冬季气温次季节尺度都存在10~20天和20~60天的振荡变化,只是南部和东部地区10~20天振荡较西部更显著。
（2） 冬季气温的10~90天、10~20天、20~60天低频振荡强度具有明显的年际变化特征,其中西北、华中、华南地区振荡方差的年际变化相似;华北、东北地区振荡方差的年际变化相似。根据区域低频振荡方差占总方差之比的大小确定区域低频振荡的典型强振荡年。
（3） 中国冬季气温的次季节尺度振荡与冬季气温的年际异常存在密切的关系。区域10~90天、20~60天、10~20天低频强振荡年冬季气温存在显著的异常,且相应的低频变化与冬季气温距平存在较高的负相关。
以上结果表明10~90天、20~60天、10~20天尺度变化都与冬季气温异常有密切的关系,这种关系可能是由于次季节尺度变率受年际以上尺度的调制,也可能是由于次季节尺度变率对年际以上存在反馈作用。究竟是什么原因,还需要进一步的研究。