1 引言
近年来， 在全球变暖的背景下， 暴雪、 极端低温事件的频繁发生对人们的生产生活产生了巨大的影响。2016年1月下旬东亚地区经历了一次“boss级”的寒潮事件， 此次寒潮侵袭了整个中国东部， 导致了东亚大范围降温和前所未有的低温（中国气象局， 2017）。越南北部首次降雪， 泰国有14人因此次寒潮而死亡（中国气象局， 2016）。由此可见， 研究变暖背景下极端冷事件的变化机理是十分必要的。
1.1 冷事件在变暖背景下的响应
尽管已有大量的研究表明全球变暖会增加（减少）极端高温和极端降水（低温）事件发生的可能性（Stott et al， 2004； Peterson et al， 2012， 2013； Herring et al， 2014， 2015； Screen et al， 2015； Ma et al， 2017， 2018； 刘吉峰等， 2007； 卢珊等， 2020； 杨霞等， 2020）， 但是近年来冷事件（cold wave）频繁发生影响我国， 因此极端低温事件在变暖时期到底如何响应已经成为当今人们讨论的热点问题。
冷事件对全球变暖的响应情况如今已有不少学者作了相关的研究。Ma et al（2012）研究发现暖期（1978 -2009年）相对于冷期（1957 -1977年）中国区域发生的冷事件频数有所减少。康志明等（2010）也指出1951 -2006年期间寒潮活动频次呈现下降趋势。除此之外， 李娟等（2020）通过研究也得出全球平均温度每升高1 ℃， 东北地区极端低温日数会减少10天左右。而Ma et al（2018）利用中国839个站的气温观测资料重点关注了北极放大效应（AA）期间（1988 -2015年）极端温度事件的变化状况， 发现AA的动力作用会使乌拉尔山地区形成更加频繁的阻塞现象， 地面形成更强的西伯利亚高压， 偏北风加强从而引导极区冷空气频繁南下影响东亚地区， 同时全球变暖的热力作用会使得极端暖事件有所增多， 进而导致AA时期东亚冬季温度的两极化。Liu et al（2012）利用再分析资料研究表明秋季北极海冰的减少与北半球大气环流的异常有关， 这种大气环流的异常会导致更加频繁的阻塞现象， 从而形成更多的冷事件（杨冬东等， 2020）。Overland and Wang（2010）利用二十几年观测资料发现北极海冰的减少与冬季北大西洋涛动/北极涛动（NAO/AO）的负位相之间有显著的相关关系。Screen（2017）利用CMIP5模式研究发现气候变化背景下北极海冰的减少会在一定程度上促进NAO向负位相发生转变， NAO的负位相转变被认为是北极海冰融化导致北欧变冷的一个动力途径， 然而观测却显示北欧的冷极端在减少， 这表明暖平流的热力效应可能抵消了以上的动力冷却作用。Cohen et al（2014）提到最近NAO/AO的负趋势可能主要是由于内部变率驱动的。由此可见关于AA或海冰引起的动力冷却作用与变暖的热力效应对温度的相对贡献情况仍然是研究难题。况且关于海冰的减少会促使NAO的位相转变这一说法其实也存在很多争议。因此， 对待海冰消融和NAO/AO之间的关系还需谨慎。综上所述， 全球变暖期间冷事件频数的长期趋势到底如何还有待探究。
1.2 冷事件相关的影响因子
极端冷事件的发生与不同的环流系统相关。研究表明西伯利亚高压（Ding and Krishnamurti， 1987）、 波列沿极锋急流和副热带急流的传播（Bueh et al， 2011）、 东亚大槽、 AO（Thompson and Wallace， 1998）和NAO（武炳义和黄荣辉， 1999； 韩方红等， 2018； Zuo et al， 2016）这些系统共同作用来影响冷事件的发生发展。
西伯利亚高压（SH）是冬季的一种半永久性高压系统， 被称为冷性高压。它是由大规模的下沉运动和强辐射冷却维持的（Ding and Krishnamurti， 1987）。若SH突然向东亚移动， 则会加强当地的寒冷天气形成寒潮， 并伴随大范围的温度骤降。因此Zhang et al（1997）认为SH的加强和扩大是产生和维持寒潮的一个重要因素， 它和冷空气南下活动密切相关， 对于欧亚地区的冷事件发生有很大的影响（Ding， 1990； Gong and Ho， 2002）。SH的发展与沿极锋高层波导传播的波列密切相关。Hoskins and Ambrizzi（1993）指出波列也可以沿副热带亚洲急流传播进而影响东亚的气候状况。Takaya and Nakamura（2005）、 Song et al（2016）发现上层波列可能会与地表冷异常相互作用， 从而增强SH和东亚大槽。Bueh et al（2011）研究2008年1月份的强寒潮个例时也提到SH和东亚大槽的加强会诱发冷事件。
除了以上所提到的影响冷空气活动的关键因子以外， 乌拉尔山上空的持续阻塞形势对于冷空气通过脊前的偏北气流源源不断地向南侵入也十分有利， 从而主导冬季东亚地区的天气和气候（Zhang et al， 1997）。
NAO/AO作为北半球冬季环流的主导模态（Thompson and Wallace， 1998； Furevik and Nilsen， 2005）， 均可以通过影响中高纬大气环流的异常进而影响区域气候（Sun et al， 2008）。Gong et al（2001）利用两种东亚冬季风指数研究发现， AO可以通过影响SH从而影响冬季风的强弱， AO负位相， 东亚冬季风偏强。Park et al（2011）、 He et al（2017）也认为SH和乌拉尔山阻塞高压在年际时间尺度上受到了AO很大的调节作用， AO通过影响中高纬大气环流系统包括上层槽和西风急流在内的各个系统影响寒潮的发生， AO负位相时， 寒潮发生的强度以及持续时间都大于正位相。Gong and Ho（2004）也曾提出当AO为负位相时， SH的增强和日变率的增加、 东部沿海槽的加深和东亚急流的增强都为冷潮的发生提供了有利条件。琚建华等（2004）研究发现20世纪70年代中期之后东亚北部增暖是AO处于正位相阶段下的调控结果。Jeong and Ho（2005）通过求取AO不同位相对应的平均每月寒潮发生次数， 发现AO负位相发生寒潮的频率为每月1.93次， 正位相发生寒潮频率为每月1.36次， 相比于正位相和中位相， AO负位相东亚地区发生寒潮的频率相对较高。另一方面， Zuo et al（2016）研究发现NAO与中国中南部一月气温之间的关系呈现明显的年代际变化特征， 这主要与不同时间段NAO的振幅和中心的空间位置有一定的关系。由此可以知道无论是NAO还是AO对于东亚气候的影响都是不容忽视的。虽然二者空间模态与所处位置都十分相似， 但Thompson and Wallace（2000）明确指出AO与NAO之间的主要区别在于AO在太平洋上有一个中心并且在北极的中心范围更大， 呈现出纬向对称的结构， 因此关于其二者对东亚冬季气候的影响差异也是十分值得关注的。
综上所述， 全球变暖背景下关于中国区域冷事件频数（cold wave frequency， CWF）的趋势虽已有不少研究， 但是研究结论不一致， 关于极端冷事件的年代际方面的相关研究还鲜有涉及。因此本文通过对1961-2017年中国CWF的挑选， 再次回答CWF的趋势问题， 并且对NAO/AO与CWF的年际及其变幅的年代际变化之间的联系进行探究。
2 资料选取与方法介绍
2.1 资料选取
利用中国气象局提供的1961 -2017年中国457个站点的逐日观测气温对1961 -2016年56个冬季（11月至次年3月）发生的冷事件进行挑选。为了进一步分析中国区域内CWF与各环流系统之间的联系， 本文使用了这56个冬季对应的NCEP I再分析资料（National Centers for Environmental Prediction -Reanalysis-1）的不同层次的逐月高度场、 风场、 温度场以及海平面气压（SLP）场资料， 分辨率为2.5°×2.5°， 进行合成分析和回归分析过程中还使用了Climatic Research Unit（CRU）陆地逐月表面气温资料。逐月AO和NAO指数均由National Oceanic and Atmospheric Administration （NOAA） Climate Prediction Center （CPC）网站所提供， 在进行相关分析和合成分析之前都已对数据去除了线性趋势。取NAO/AO指数大于1个标准差的年份为NAO/AO正异常年， 小于-1个标准差的年份为NAO/AO负异常年年。AO正异常年包括1972， 1975， 1988， 1989， 1991， 1992和1994年共7年， AO负异常偏年包括1968， 1969， 1976， 1995， 2000， 2005， 2009和2012年共8年； NAO正异常包括1982， 1988， 1992， 1993， 1994， 1999， 2011和2014年共8年， NAO负异常年包括1962， 1963， 1968， 1976， 1995， 2000， 2005， 2009， 2010和2012年共10年。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（2020）4632号的中国地图制作， 底图无修改。
2.2 冷事件的挑选
现如今关于冷事件的定义有很多种， 然而定义的不同则有可能会导致研究结果的不一致。因此， 本文为了更加准确地定义冷事件， 同时考虑了冷事件发生时会伴随降温， 并具有一定的持续时间这两个主要特征， 参考Park et al（2011）和Ma and Zhu（2019）选用的标准： 将一次冷事件的发生定义为， 冬季内持续时间大于3天， 其中至少有一天相对于前一天的降温幅度超过1个标准差， 且其余天数的温度异常值均超过1个标准差。其中标准差取为1961/1962 -2016/2017年日平均温度标准差。本文所挑选的冷事件标准虽然是针对单站， 但在挑选标准时已同时考虑了持续时间和降温幅度， 挑选标准比较严格， 因此本文中冷事件可以代表一次冷空气过程。CWF为每年满足冷事件挑选标准的冷事件发生次数。通常认为冷事件只是一个相对冷的概念， 所以本次研究中， 为了消除全球变暖对平均温度的影响， 挑选之前去除了气温的线性趋势。根据所挑选出的CWF， 定义超过CWF一个标准差的年份为CWF异常偏多（偏少）年， 其中CWF异常偏多年包括1965， 1966， 1967， 1968， 1969， 1976， 2005， 2009， 2010和2012年共10年； CWF异常偏少年包括1961， 1964， 1972， 1974， 1980， 1983， 1994， 2001， 2006， 2007， 2013和2014年共12年。另外， 本文参考Ma et al（2018）关于东亚冬季温度变幅的定义方法将中国区域CWF的年际变幅定义为以11年为窗口的滑动标准差， 以此来表征冬季气候的稳定状况。
2.3 波作用通量（T-N通量）
利用波作用通量（Takaya and Nakamura， 2001）诊断分析CWF异常偏多、 偏少年份对应准定常Rossby波能量的不同频散特征。该波作用通量在Wentzel-Kramers-Brillouin（WKB）近似假定下与波位相无关， 且与定常Rossby波列的局地群速度方向一致。波作用通量（W）在对数气压坐标中的公式为：
式中： 为准地转扰动流函数（即位势除以科氏参数）； 为扰动准地转风； 为基本流场（气候平均场）； 为气压（单位： hPa）； 为干气体常数； 为标高（这里取为7400 m）； T为气温； 、 、 分别表示纬向、 经向、 垂直地表方向的单位矢量。本文计算波作用通量时的基本流场取为1961-2016年56个冬季的气候平均场， 然后用每个冬季要素场减去该气候场得到56个距平场， 再根据CWF的偏多年和偏少年分别进行相关要素场的合成， 最后进行波作用通量的计算。
3 结果分析
3.1 中国区域CWF的变化特征
从年平均CWF分布［图1 （a）］中可以看出， 中国大部分地区平均每年发生的冷事件达2~3次。内蒙古呼和浩特附近、 东部沿海大部分地区则是CWF大值区， 每年平均可达3~4次。新疆中南部、 云南南部地区、 贵州和四川盆地等内陆地区则是CWF小值区， 平均每年发生1~2次。
从1961 -2016年冬季中国457个站点CWF区域平均之后的距平序列［图1 （b）］中可以看出， 全球变暖背景下， 虽然全球平均温度均呈现上升的趋势， 热浪、 干旱等极端事件频发， 但是中国区域内的极端冷事件频数并没有发现明显增加或减少的现象。另外， CWF伴有显著的年际变化特征， 年代际波动特征不明显。值得注意的是CWF的年际变化幅度有显著的年代际变化特征， 1980年以前和2000年以后CWF的变化幅度明显大于中间阶段， 这种年代际变化特征将在后面再作进一步的讨论。
3.2 CWF年际变化与NAO/AO之间的联系及其差异
为了探究CWF年际变化与环流之间的联系， 将图1 （b）所示的CWF距平序列作为中国区域的CWF指数， 然后将各个环流场回归到该指数上所得回归场如图2 。从图2 中可以看出， 冬季CWF偏多时， 中国大部分地区表面温度表现出负异常， 这与冷事件发生时欧亚大陆偏冷相一致。500 hPa高度场的回归图显示当中国CWF偏多时， 极涡区域的高度正异常导致极涡变浅， 冬季乌拉尔山地区的脊向北伸展， 从而有利于经向环流加强， 而其东侧贝加尔湖槽为加深的状态， 槽前脊后偏北风的加强有利于形成更多的冷事件。
图2 1961 -2016年冬季CWF指数［定义为图1（b）对应的时间序列］与表面气温（a， 单位： ℃）、 500 hPa位势高度（b， 单位： gpm）以及海平面气压场（c， 单位： hPa）的线性回归系数分布打点表示通过0.10信度检验区域 Fig.2 Regressed surface air temperature （a， unit： ℃）， 500 hPa geopotential height （b， unit： gpm） and sea level pressure （c， unit： hPa） onto the CWF index during winter of 1961 -2016.Stippled regions are statistically significant at the 0.10 level |
从CWF指数与SLP的回归场［图2 （c）］中可以明显看到， CWF偏多时， SH偏强。值得注意的是整个北极和大西洋中纬度地区构成的模态类似于北半球冬季极区的两个主导模态-NAO/AO。由于已有不少研究表明NAO/AO与东亚地区的温度或寒潮有着显著的联系（Gillett et al， 2003）。Park et al（2011）研究表明AO与东亚寒潮之间具有很好的负相关关系， 同样Zuo et al（2016）也研究发现NAO与中国中南部一月气温之间的关系呈现明显的年代际变化特征， 相比于1951 -1972年（P1）期间， 1978 -1998年（P2）期间NAO的北中心东移且振幅变大， 使得向东亚传播的波导明显增强， 进而导致NAO在该阶段与中国中南部的一月气温之间的关系显著加强。众所周知虽然NAO和AO的模态和所处位置都十分相似， 二者之间的关系也一直模糊不清， 但Thompson and Wallace（2000）明确提出AO与NAO之间有两点主要区别， 即AO在太平洋上有一个中心并且在北极的中心范围更大， 呈现出纬向对称的结构。基于这两点主要差别将进一步对比分析NAO/AO与中国CWF年际和年代际变化方面的联系及其差异。
从NAO/AO与中国区域CWF的相关系数分布场上［图3 （a）、 （b）］可以很明显看到， 无论是NAO还是AO， 相关系数的大值区域都分布在中国北方和东部地区， 只有青藏高原及西南部少数地区站点的相关系数不显著， 个别站点还出现了正相关系数， 由于西南地区的站点数相对全国而言少很多， 因此认为NAO/AO与中国区域内的CWF之间的关系基本呈现全区一致的情况。但是NAO/AO与CWF的联系也存在显著差异， AO与CWF之间的相关性较NAO而言更好。图3 （c）、 （d）对应的序列图中可以更直观地看出， NAO/AO与中国CWF之间整体都具有很好的负相关关系， AO与中国区域CWF之间的相关系数为-0.50， 可以通过99%的信度检验。NAO与CWF之间的相关系数虽然只有 -0.31， 但也能通过95%的显著性检验， 这与图3 （a）、 （b）呈现的现象相一致， 即较AO而言NAO与CWF的相关性要略弱。
图3 NAO指数（a）、 AO指数（b）与中国457个站点CWF的相关系数分布（a， b）， 标准化的NAO指数（c）、 AO指数（d）与中国区域平均CWF指数序列（c， d）灰色圆圈均为没有通过0.10信度检验的站点 Fig.3 Distribution correlation coefficients between the CWF of 457 stations in China and NAO index （a）， AO index （b）， the standardized time series of CWF index and NAO index （c）， AO index （d）.The gray dots indicate that correlation coefficient of the station cannot exceed 0.10 confidence level |
为了进一步对比研究CWF与NAO/AO之间的联系与区别， 以冬季CWF指数超过一个标准差作为标准挑选出发生冷事件异常偏多和偏少的年份， 分析其对应的NAO/AO指数状况。表1 首先可以看出， 挑选出CWF异常偏多年总共有10年， 且这10年全部处在1980年以前和2000年以后， 对应的NAO/AO指数基本为负指数。而CWF异常偏少年共12年， 对应一般为正NAO/AO指数， 这与前面提到的NAO/AO与CWF之间显著的负相关关系是对应的。
表1 超过CWF指数一个标准差的年份及其对应的CWF指数、 AO指数和NAO指数Table 1 The CWF index， AO index and NAO index corresponding to the year exceeding one standard deviation |
| 年份 | CWF异常偏多年 | 年份 | CWF异常偏少年 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CWF | AO | NAO | CWF | AO | NAO | ||
| 1965年 | 1.05 | -0.99 | -0.56 | 1961年 | -1.01 | -0.07 | -0.36 |
| 1966年 | 1.73 | 0.92 | 0.94 | 1964年 | -1.08 | -0.46 | -0.57 |
| 1967年 | 1.03 | 0.39 | 0.26 | 1972年 | -1.5 | 1.32 | 0.96 |
| 1968年 | 1.21 | -1.98 | -1.64 | 1974年 | -1.59 | 0.96 | 0.3 |
| 1969年 | 1.21 | -1.21 | -0.63 | 1980年 | -1.04 | -0.5 | 0.23 |
| 1976年 | 2.36 | -1.4 | -1.05 | 1983年 | -1.2 | -0.26 | 0.46 |
| 2005年 | 1.05 | -1.04 | -1.12 | 1994年 | -1.18 | 1.12 | 1.55 |
| 2009年 | 2.28 | -2.66 | -2.85 | 2001年 | -1.85 | 0.69 | 0.12 |
| 2010年 | 1.82 | -0.63 | -1.85 | 2006年 | -1.3 | 0.98 | 0.14 |
| 2012年 | 1.22 | -1.86 | -1.68 | 2007年 | -1.46 | 0.47 | 0.08 |
| 2013年 | -1.01 | 0.63 | 0.4 | ||||
| 2014年 | -1.22 | 0.63 | 1.31 | ||||
但是当CWF异常偏多时， 有超过一半以上的年份对应的NAO/AO指数超过了一个标准差。而CWF异常偏少时， 12年里有且仅有2年超过了一个标准差。由此可以认为， NAO/AO正、 负异常年对中国CWF的影响可能存在着不对称的现象。
针对这一可能存在的不对称现象， 下面以NAO/AO的一个标准差为标准挑选出NAO/AO正、 负异常年然后对相关环流场进行合成分析。
从NAO正、 负异常年的表面气温合成场（图4 ）中可以发现， NAO负异常年， 表面气温负异常从乌拉山东北一直伸延到中国东部沿海， 而NAO正异常年， 表面气温显著正异常从乌拉尔山东北部延伸到贝加尔湖附近， 所以认为NAO负异常年对于东亚地区温度的影响较NAO正异常年的影响范围明显偏南， 强度也略微偏强一些。从AO正负异常年的表面气温合成场中可以发现， AO正/负异常年， 表面气温显著负异常/正异常从乌拉尔山东北部均能延伸到中国东部， 所以相对于NAO而言， AO正、 负异常年对中国气温的影响范围和强度均是相当的。此外可以对比发现， NAO和AO处于负异常年时对东亚气温的影响范围和强度方面都没有显著差异， 然而正异常年NAO对东亚气温的影响范围明显不如AO大， 强度也较弱。因此， 在极端状况下， NAO不同位相对表面温度的影响相较于AO具有更显著的不对称现象， 这也在一定程度上解释了年际时间尺度上AO与CWF的相关性比NAO要更好一些的原因。
图4 冬季表面气温异常在NAO负异常年（a）、 NAO正异常年（b）、 AO负异常年（c）、 AO正异常年（d）的合成分布（等值线， 单位： ℃）打点表示通过0.10信度检验的区域 Fig.4 Composites of surface air temperature anomalies （contours， unit： ℃） for winter in negative NAO years （a）， positive NAO years （b）， negative AO years （c） and positive AO years （d）.Stippled regions are statistically significant at the 0.10 level |
图5 冬季500 hPa高度异常在NAO负异常年（a）、 NAO正异常年（b）、 AO负异常年（c）、 AO正异常年（d）的合成分布（阴影， 单位： gpm）等值线为1961 -2016年冬季平均的500 hPa高度场， 打点表示通过0.10信度检验的区域 Fig.5 Composites of 500 hPa geopotential height anomalies for winter （shaded， unit： gpm） in negative NAO years （a）， positive NAO years （b）， negative AO years （c） and positive AO years （d）.The contours are the averaged 500 hPa height field in winter from 1961 to 2016， stippled regions are statistically significant at the 0.10 level |
NAO在不同位相下除了对以上分析的两个要素调控存在明显的不对称性以外， 对于SLP的调控亦是如此。对比图6 （a）和（b）就可以看到， NAO负异常年西伯利亚地区的SLP为大范围显著的正异常， 对应冬季SH显著加强， 有利于冷空气源源不断的南侵， NAO正异常年在该区域的SLP合成场上完全没有通过信度检验。所以NAO负异常年高低空与冷空气活动密切相关的环流系统的一致显著加强促使在该位相下冷空气源源不断的南下， 有利于冷事件的频繁发生进而更易形成异常偏多的CWF， 而NAO正异常年相对不利于CWF异常偏少的发生。而AO无论在哪个位相下， 对于SH的调控作用都很显著［图6 （c）， （d）］。进一步对比［图6 （a）， （c）或图6 （b）， （d）］发现， NAO与AO负异常年对SH在强度和调控的显著区域范围方面无明显差异， 但是正异常年份， AO对SH的调控作用明显强于NAO。
图6 冬季海平面气压异常在NAO负异常年（a）、 NAO正异常年（b）、 AO负异常年（c）、 AO正异常年（d）的合成分布（等值线， 单位： hPa）打点表示通过0.10信度检验的区域 Fig.6 Composites of sea level pressure anomalies （contours， unit： hPa） for winter in negative NAO years （a）， positive NAO years （b）， negative AO years （c） and positive AO years （d）.Stippled regions are statistically significant at the 0.10 level |
综上所述， NAO在不同位相下对于温度和环流的调控作用存在明显的不对称性， 其中NAO负异常年对于乌拉尔山及东亚环流的调控作用明显很强， 这与表1 所示CWF和NAO指数的对应状况相一致； 而NAO负异常年对乌拉尔山及东亚环流的调控作用较AO而言显著偏弱， 这也解释了NAO在年际方面与CWF的相关性较AO略弱的原因。此外， 虽然表1 显示CWF与AO指数在不同位相下也呈现不对称的现象， 然而AO对乌拉尔山及东亚环流的调控在不同位相下作用却是相当的， 那么以上关于AO的这种看似矛盾的现象是否可以从另外一个角度理解， 虽然AO正异常年对于乌拉尔山及东亚环流及温度的调控作用很显著， 但其实AO正异常年对最终在中国形成CWF异常偏少的贡献比较小， 即中国冷事件异常偏少由其他因子主导， 因而表1 所示AO正异常年与异常偏少的CWF年指数对应状况很不理想。
为了进一步证实以上推论的合理性以及合成环流异常场确实与NAO/AO是有关的， 图7 （a）、 （b）所示的是对异常偏多和偏少CWF年300 hPa高度异常场及其对应的波作用通量（Takaya et al， 2001）的合成分布， 对比这两张图可以很直观的看到当CWF异常偏多时， 有明显强的来自于大西洋的波作用通量分量作用于乌拉尔山地区的正异常区域和贝加尔湖附近的负异常中心， 而大西洋地区的高度异常恰好也呈现出显著的NAO/AO模态， 也有少数波作用通量分量来自于北极地区。然而CWF异常偏少年300 hPa这些关键区来自大西洋的波作用通量却弱很多。因此由这两张图的对比我们也可以进一步认为NAO/AO对于形成异常多的CWF是十分有利的， 而要形成异常少的CWF年这二者尤其是NAO的作用其实是微乎其微的。
图7 冬季300 hPa高度异常（阴影， 单位： gpm）和波作用通量（矢量， 单位： m²·s-²）在CWF异常偏多年（a）、 CWF异常偏少年（b）的合成分布打点表示通过0.10信度检验的区域 Fig.7 Composites of 300 hPa wave activity fluxes anomalies （vectors， unit： m²·s-²） and geopotential height anomalies （shaded， unit： gpm） for winter in significant more CWF years （a） and significant less CWF years （b）.Stippled regions are statistically significant at the 0.10 level |
综上所述， 在年际方面NAO/AO与中国的CWF之间都具有显著的负相关关系， 这与前人（Jeong and Ho， 2005； 韩方红等， 2018）的研究结果也是相一致的。但是由于正位相下NAO对于冷空气活动相关的环流因子的调控作用明显不如负位相下显著， 且NAO对500 hPa高度场和SLP的调控作用整体较AO而言也是偏弱的， 因此在年际上NAO与CWF之间的相关性较AO显得略弱一些， NAO在不同位相时对于CWF的影响呈现更加明显的不对称现象。
3.3 CWF年际变幅的年代际变化归因
从图1 （b）中可发现， 1961 -2016年这一期间CWF除了突出的年际变化之外， CWF本身的长期趋势和年代际波动均不显著。但是， 可以明显看到在1980年以前和2000年以后这两个阶段里的CWF的变化幅度明显大于中间阶段。这里将CWF的年际变幅定义为CWF以11年为窗口的滑动标准差， 如图8 所示， CWF的年际变幅具有明显的年代际变化特征。
图8 11年滑动平均后的NAO指数（a）、 AO指数（b）与中国457个站点11年滑动窗口CWF年际变幅的相关系数分布（a， b）； 标准化11年滑动平均后的NAO指数（c）、 AO指数（d）与标准化11年滑动窗口CWF年际变幅序列（c， d）灰色圆圈均为没有通过0.10信度检验的站点 Fig.8 The distribution of correlation coefficients between the variance of interannual variation of CWF in 11-year running window and 11-year-running average NAO index （a）， AO index （b）， and the standardized time series of the variance of interannual variation of CWF in 11-year running window and 11-year-running average NAO index （c）， AO index （d）.The gray dots indicate that the stations in China cannot exceed 0.10 confidence test |
那么， NAO/AO年代际变化是如何与CWF年际变幅的年代际变化相联系的呢？通过NAO/AO年际变化对乌拉尔山及东亚环流调制不对称性的研究可以发现， 1980 -2000年期间基本处于NAO/AO年代际变化的正位相阶段［图8 （c）， （d）］， 而在正位相阶段发生正NAO/AO事件的年份必然居多， 由前文分析可知， NAO/AO正异常年对于形成异常少的CWF年作用其实都是微乎其微的， 这与表1 中发生CWF异常偏少年份数量在前后三个阶段没有明显的差别也是相对应的， 因此CWF年际变幅在1980 -2000年期间比较小。但是， 1980年之前和2000年以后， NAO/AO均处于负位相阶段， 对于与冷事件发生相关的环流系统的调控作用均显著增强， NAO/AO负异常年也较易形成异常多的CWF， 进而使这一阶段里CWF变幅增大， 进而形成CWF年际变幅的年代际变化。相对于AO而言， CWF这种年际变幅的年代际变化与NAO的年代际变化有更好的相关关系， 这可能与NAO对乌拉尔山和东亚环流的影响呈现更强的不对称性有关。
4 结论
利用1961 -2017年中国457个站点的逐日气温观测资料、 再分析资料及CRU陆地逐月气温资料对冬季中国发生的冷事件进行分析， 得到主要结论如下：
（1） 在全球变暖的背景下中国CWF并无明显增加或减少的趋势。
（2） 通过进一步对比分析CWF与NAO/AO之间的联系可以发现， 在年际上， NAO/AO与中国CWF之间整体都具有很好的负相关关系， 这与前人关于这方面的研究结论相一致。在NAO/AO负异常年， CWF异常偏多。但是CWF异常偏少时并不对应着NAO/AO正异常年， 且CWF异常偏少时， NAO指数正异常较AO更偏小， 因此NAO与CWF之间呈现出相对较弱的相关关系， 即NAO/AO对中国CWF影响均是不对称的， 且NAO对中国CWF影响更不对称， 或者中国冷事件异常偏少由其他因子主导。环流场分析也证实了NAO/AO对中国CWF影响的不对称性。
（3） 此外， CWF年际变幅呈现年代际变化， 1980年以前和2000年以后CWF年际变幅较大， 1980 -2000年期间 CWF年际变幅较小， CWF年际变幅的年代际变化与NAO的年代际变化有很好的相关关系， 而与AO的年代际变化相关不显著。由于NAO正（负）异常年对形成异常偏少（多）的CWF有明显的不对称性， 其中负异常年对乌拉尔山高压脊和贝加尔湖附近的低压槽均有显著的加强作用， 有利于冷空气的频繁南下， 从而更易引起中国异常多的CWF发生， 导致NAO年代际负位相阶段CWF年际变幅较大； 而NAO正异常年对乌拉尔山及东亚环流的调控作用明显较弱， 异常偏少冷事件的年代际变化不大， 不利于CWF年际变幅在NAO正位相阶段下增大， 因此造成了CWF年际变幅的年代际变化。而促使CWF异常偏少的主导因子这一问题还有待进一步探究。