高原气象

高原气象 >

2024 , Vol. 43 >Issue 4: 841 - 854

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00102

论文

青藏高原冬季降雪特征及相关环流分析

  • 申红艳 ,
  • 乔少博 ,
  • 封国林 ,
  • 龚志强 ,
  • 温婷婷 ,
  • 冯晓莉
展开
  • 1. 陕西省气象科学研究所，陕西 西安 710014
    2. 陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室，陕西 西安 710014
    3. 中山大学大气科学学院，广东 珠海 519000
    4. 中国气象局，北京 100081
    5. 青海省气候中心，青海 西宁 810001

申红艳（1979 -）， 女， 正高级工程师， 主要从事气候与气候变化研究. E-mail：

收稿日期: 2023-04-30

  修回日期: 2023-12-18

  网络出版日期: 2023-12-18

基金资助

国家自然科学基金项目(42065003); 陕西省科技厅自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-252)

收起

Snowfall Characteristics in Winter over Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau and Its Key Circulation

  • Hongyan SHEN ,
  • Shaobo QIAO ,
  • Guolin FENG ,
  • Zhiqiang GONG ,
  • Tingting WEN ,
  • Xiaoli FENG
Expand
  • 1. Meteorological Institute of Shaanxi Province，Xi’an 710016，Shaanxi，China
    2. Key Laboratory of Eco-Environment and Meteorology for the Qinling Mountains and Loess Plateau，Shaanxi Meteorological Bureau，Xi’an 710016，Shaanxi，China
    3. School of Atmospheric Sciences，Sun Yat-sen University，Zhuhai 519082，Guangdong，China
    4. China Meteorological Administration，Beijing 100081，China
    5. Qinghai Climate Center，Xining 810001，Qinghai，China

Received date: 2023-04-30

  Revised date: 2023-12-18

  Online published: 2023-12-18

Fold

摘要

利用1961 -2020年青藏高原降雪观测资料和大气再分析数据， 分析了高原冬季降雪特征及其关键环流系统。结果表明： 高原冬季降雪空间分布不均， 表现为西北少、 东南多， 同时降雪年际振荡和年代际变化特征明显， 1988年发生由偏少向偏多的转折。青藏高原冬季降雪一致偏多时， 中高纬呈现类似欧亚南部型（Southern Eurasian， SEA）遥相关的正位相特征， 即欧洲西南部、 阿拉伯海、 东北亚上空位势高度场为显著正异常， 中东地区、 青藏高原上空为显著负异常， 经分析发现， SEA正位相时中东急流增强， 高原南部上升运动明显， 高原东北部和西南侧出现水汽显著辐合区， 为青藏高原冬季降雪异常偏多提供有利条件。与此同时， 北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation， NAO）正（负）位相时有利于青藏高原降雪偏多（少）， NAO主要通过SEA型遥相关和中东急流等环流系统来调控高原冬季降雪。

关键词： 青藏高原; 降雪; 年际变化; 环流异常

本文引用格式

申红艳 , 乔少博 , 封国林 , 龚志强 , 温婷婷 , 冯晓莉 . 青藏高原冬季降雪特征及相关环流分析[J]. 高原气象, 2024 , 43(4) : 841 -854 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00102

Abstract

Based on the meteorological observational data over Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau and atmospheric reanalysis dataset during 1961 to 2020， the snowfall variation characteristics over the Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau and its related corresponding circulation system were analyzed in this paper.Main conclusions are drawn as following： the spatial distribution of snowfall shows a uniformity with less in the northwest and more in the southeast.The characteristics of interannual and interdecadal variability are very evident.The interannual variability of the snowfall over Qinghai-Xizang Plateau was strong.The first mode of Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau snowfall anomalies is regional uniformity.In terms of the key circulation systems that affect Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau snowfall， when the snowfall over Qinghai-Xizang （Tibetan） Tibetan Plateau is more， the upper troposphere corresponds to the positive phase of the southern Eurasian （SEA） teleconnection， characterized as positive anomalies over the southwestern Europe， the Arabian Sea， and the northeast Asia， and negative anomalies over the Middle East and the Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau， while the Middle East jet is stronger； the positive （negative） phase of North Atlantic Oscillation （NAO） is conducive to more （less） snowfall over Tibetan Plateau， via modulating the SEA teleconnection and key circulation systems such as the Middle East jet stream.

Key words： Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau; snowfall; interannaul variation; circulation anomaly

1 引言

青藏高原位于中国西南部， 平均海拔超过4000 m， 为典型高山高原气候， 降雪是大气中水汽凝结而成的固态降水， 是该地区最活跃的自然过程之一。张志富等（2015）利用1961 -2012年资料系统分析了中国降雪时空变化特征， 表明中国降雪主要分布在青藏高原、 东北以及新疆天山以北地区。刘玉莲等（2012）发现强降雪量和强降雪日数在青藏高原东部、 新疆和东北北部最多。IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）第四次报告中指出， 欧洲地区积雪覆盖不断减少， 而青藏高原地区雪盖自20世纪70年代以来处于增加趋势（沈永平和王国亚， 2013）。Shen et al（2011）利用青藏高原北部冰芯代用资料提取历史降雪信息， 发现过去200年中高原降雪呈增加趋势且具有显著的年代际信号。自20世纪60年代以来， 青藏高原东部日降雪量大于5 mm的强降雪事件有所增加（Sun et al， 2010； 向楠等， 2023）， 而弱事件和中等强度事件减少， 总体呈现降雪强度趋强、 降雪日数增加的变化特征（Xu et al， 2017； Zhou et al， 2018）。Danco et al（2016）基于国际大气~海洋耦合模式第5阶段比较计划（CMIP5）， 对北半球未来日降雪变化进行预估， 结果表明， 2021 -2050年和2070 -2100年青藏高原日降雪量和强降雪事件频率将会增加， 这对未来青藏高原地区雪灾防御提出了新的挑战。同时， 降雪在高海拔地区易积累形成高原积雪， 积雪具有高反射率和隔绝热量交换特性， 对亚洲或更大范围的天气气候会产生重要影响（Bamzai and Shukla， 1999； Wang et al， 2017； Xie and Hafner， 2009； Xu et al， 2017）， 冬春季高原积雪可跨季影响东亚季风、 印度季风异常（Hahn and Shukla， 1976； Kripalani et al， 2003； Ding et al， 2008； Fasullo， 2004； Wu and Qian， 2003； 曹言超等， 2022）和西太平洋台风活动（Wu and Qian， 2003）， 因此研究高原降雪变化及其成因有助于深入认识和预测东亚或北半球天气气候变化。
已有研究表明， 青藏高原冬季降雪受东亚冬季风、 北极涛动（AO）、 北大西洋涛动（NAO）和东亚西风急流、 厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）等因素的影响。青藏高原冬季降雪与东亚冬季风系统存在显著相关（董文杰等， 2001）， 在年代际尺度上， 冬季NAO的增强可使青藏高原降雪增加（Cuo et al， 2013）， 高原东部强降雪事件变化的主要原因是不稳定波槽气流发展， 北冰洋低压槽对冷空气南下起主导作用， 乌拉尔山槽脊起引导作用， 东亚大槽起稳定或调整作用（王澄海等， 2015）； 在天气尺度上， 北脊南槽型、 乌山脊型、 阶梯槽型是影响高原东部降雪的典型环流型（梁潇云等， 2002）， 中纬度西风异常可通过自高原向北太平洋的温度平流激发绝热上升运动， 配合低纬南风异常带来大量水汽， 为高原冬季降雪提供有利条件（Sampe and Xie， 2010）。高原北部冬季降雪变化受北大西洋涛动（NAO）和东亚西风急流的共同影响（Cuo et al， 2013）， 冬季北极涛动（AO）正（负）位相和青藏高原降雪东多（少）西少（多）分布型具有很好的对应关系（覃郑婕等， 2017）。Shaman and Tziperman（2005）提出El Niño通过激发沿北非-亚洲急流扩展的波， 导致冬季青藏高原位涡增强和积雪深度增加。另有研究发现， 高原冬季积雪同印度洋偶极型（IOD）海温的联系强于ENSO（Yuan et al， 2009）， ENSO和IOD对初冬高原积雪深度的影响存在区域差异性， ENSO影响高原东部、 而IOD影响中西部（Jiang et al， 2019）。此外， 高原降雪分布还受到地形的影响， 来自印度洋的暖湿气流沿喜马拉雅山南麓东进， 于高原东部横断山脉北上到达唐古拉山和巴颜喀拉山一带并易产生降雪（孙秀忠等， 2010）。由此可见， 高原降雪与高、 中、 低纬度环流系统、 水汽输送和遥相关模态等均有不同程度的联系， 受多种因子的共同影响， 气象因子间通常存在复杂的非线性相互作用且在季内尺度上具有不稳定性（丁瑞强和李建平， 2009）， 因此高原冬季降雪的形成机制很复杂。
本文将重点关注年际变化部分， 探讨青藏高原冬季降雪变化特征和成因， 从气候视角分析造成青藏高原降雪年际异常的环流背景， 认识气候增暖背景下高原降雪形成机制和可预报性， 提升高原冬季雪灾预测准确率， 以期为高原冬季雪灾防御工作提供可靠参考依据。

2 资料来源和方法介绍

本文所用气象站点观测资料来自中国气象局国家信息中心所提供的逐日降雪观测数据， 选取青藏高原86个站点， 图1所示［该图及文中所涉及的地图均是基于中华人民共和国自然资源部审图号为GS（2016）2923的标准地图制作， 底图无修改］， 时间范围自1961年1月至2020年12月。再分析资料为美国国家环境预报中心和大气研究中心 （National Centers for Enviromental Prediction/National Center for Atmospheric Research， NCEP/NCAR）提供的逐月环流场资料（Kalnay et al， 1996）， 包括位势高度场、 经向风和纬向风、 比湿、 垂直速度和气温场， 水平分辨率为2.5°×2.5°， 时间范围自1948年1月至今。指数资料来自NOAA的CPC（Climate Prediction Center） 提供的AO/NAO指数， 时间范围自1950年1月开始。青藏高原地处寒带、 亚寒带气候区， 11月气温通常降至0 ℃以下， 因此文中冬季指11月至次年2月（NDJF）， 时段为1961 - 2020年。
图1 青藏高原气象观测站点分布

Fig.1 The distribution of meteorological stations over the Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau

本文所用数理方法主要有经验正交分解（EOF）、 相关分析、 小波分析、 合成分析、 差值t检验和回归分析。

3 青藏高原冬季降雪特征及关键环流分析

3.1　时空变化特征

图2为青藏高原冬季降雪空间分布、 时间演变及其小波分析图， 据图2（a）可见， 高原冬季降雪量级较小且空间分布不均匀， 东南部量级高于西北部， 位于巴颜喀拉山以南~横断山脉一带的高原东南部为降雪高值区， 可达20 mm以上， 而高原北部和西部降雪较少， 如柴达木盆地量级不足5 mm［图2（a）］。对于时间演变［图2（b）］， 冬季降雪呈线性增加趋势， 增加速率为0.735 mm·（10a）-1， 显著通过0.001信度水平检验， 通过计算各站历年降雪变化趋势系数， 有87%的站点呈增加趋势， 仅高原东北侧和西南侧的零星站点为减少趋势［图2（c）］， 同时冬季降雪的年代际特征和年际振荡增强， 20世纪60~80年代为持续偏少期， 90年代转入偏多期且年际振荡明显。
图2 青藏高原冬季降雪空间分布（a， 单位： mm）、 时间演变（b）、 降雪变化趋势空间分布（c， 单位： mm·（10a）-1）

Fig.2 Spatial distribution of wintertime snowfall （a， unit： mm）， temporal variation （b） and spatial distribution of snowfall variation trend ［c， unit： mm·（10a）-1］ over Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau

青藏高原冬季各月降雪分配情况为11月、 12月、 1月和2月平均降雪量依次为4.8 mm、 1.8 mm、 3.2 mm和4.5 mm， 11月量级最大， 2月次之， 高原极端强降雪事件通常出现于初冬和初春， 初冬时期降雪量级较大， 因此成为雪灾高发期（刘玉莲等， 2012）。冬季各月降雪历年变化曲线如图3所示， 各月降雪均呈上升趋势， 11月、 12月增加速率分别为0.17 mm·（10a）-1和0.08 mm·（10a）-1， 趋势较微弱， 未通过显著性检验， 1月和2月降雪分别以0.30 mm·（10a）-1和0.29 mm·（10a）-1的速率增加， 均通过0.05的显著性水平检验。与此同时， 各月降雪具有年代际变化特征， 11月降雪在20世纪80~90年代处于偏少期， 其余时段在平均值附近小幅波动， 11月以年际振荡为主， 年代际变化相对较弱； 12月降水先经历20世纪60~70年代的偏少期、 80~90年代偏多期、 90年代至21世纪10年代再次转入偏少期， 年代际特征较明显； 1月降水大体经历两个阶段， 20世纪60~80年代偏少期和90年代以后的偏多期； 2月和1月年代际变化非常一致， 均在90年代转入多雪期， 可见近些年高原冬季降雪增加主要由后冬降雪变化所主导。
图3 1961 -2020年青藏高原冬季逐月降雪时间演变

（a）11月， （b）12月， （c）1月， （d）2月

Fig.3 The temporal variation of monthly snowfall in winter from 1961 to 2020 over Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau.（a） November， （b） December， （c） January， （d） February

冬季内各月间降雪相关系数见表1， 11 -12月降水具有持续相关性， 其余各月降雪关系几乎独立， 冬季降雪量同逐月降雪的关系密切， 均通过0.01信度水平检验， 其中和11月降雪的关系最密切， 相关系数达0.759， 通过0.001显著性水平检验， 2月次之， 但同1月的关系最弱， 这主要由各月的降雪贡献所决定； 11月和初冬降雪的相关性高于12月， 1月和后冬的高于2月， 初冬和冬季降雪关系相比后冬更为密切。由此表明， 冬季降雪多寡更多由初冬来决定， 而前、 后冬的降雪贡献分别是11月和1月较大。
表1 青藏高原冬季和季内不同时期降雪相关系数表

Table 1 The correlation coefficients between wintertime and subseasonal snowfall over the Qinghai-Xiang （Tibetan） Plateau

时段 冬季 11月 12月 1月 2月 11 -12月 1 -2月
冬季 1 0.759*** 0.506*** 0.486*** 0.586*** 0.815*** 0.726***
11月 1 0.294* 0.042 0.246 0.928*** 0.185
12月 1 -0.002 0.176 0.630*** 0.109
1 月 1 0.062 0.036 0.781***
2 月 1 0.270* 0.672***
11 -12月 1 0.193
1 -2月 1

*、 **和***分别表示通过了0.10， 0.05和0.001信度水平检验（*， **， and *** respectively indicate passing 0 10， 0. 05 and 0 001 Reliability Level Test）

3.2　高原冬季降雪主模态特征

图4为青藏高原冬季降雪前三个主模态的空间型及其时间系数， 累积方差贡献为40.6%， 经North检验（North et al， 1982）模态间相互独立。第一模态方差贡献为25.9%， 载荷向量场表现为全区一致性分布， 其对应的第一时间系数（PC1）和高原冬季降雪量时间序列的相关系数为0.887， 通过0.001的显著性水平检验， 因此PC1可代表高原冬季降雪变化的主要特征。第二模态表现为东北西南反向型， 高荷载异常区主要位于高原东北部和东南部， 方差贡献率为9.2%， PC2同高原区域平均降雪序列的相关系数为-0.348， 通过0.01信度检验。第三模态自北向南大致呈楔形分布， 主要表现为高原南部和中部反向而同东北侧一致的特征， 方差贡献率近5.5%， 同高原区域平均降水序列的相关系数为-0.110， 远未通过显著性水平检验， 表明这种分布型仅是历史上少数情况， 因此下文主要针对前两个主模态展开分析。
图4 青藏高原冬季降雪EOF前三主模态载荷向量场及其时间系数

（a）第一模态载荷向量场， （b）第一模态时间系数， （c）第二模态载荷向量场， （d）第二模态时间系数， （e）第三模态载荷向量场， （f）第三模态时间系数

Fig.4 The first three EOF patterns of snowfall in Qinghai-Xizang Plateau and time factors.（a） the first-mode eigenvector for EOF， （b） the first-mode time factor for EOF， （c） the second-mode eigenvector for EOF， （d） the second-mode time factor for EOF， （e） the three-mode eigenvector for EOF， （f） the three-mode time factor for EOF

高原冬季降雪主模态具有年代际变化特征， 滑动t检验结果表明PC1于1988年发生由少至多的明显突变［图5（a）］， PC2在20世纪60年代处于正位相， 对应高原降雪为东北部偏多、 其余偏少的分布格局， 20世纪80年代至21世纪前10年以负位相为主， 在2011年发生明显突变转为正位相［图5（b）］。
图5 PC1（a）和PC2（b）滑动t检验图

水平虚线代表95%置信水平， 红色圆点代表突变年份

Fig.5 Sliding t-test diagram for PC1 （a） and PC2 （b）.Straight line indicates have passed the 95% confidence level test， red dots represent mutational years

与此同时， 高原冬季降雪年际变化特征也较明显， 因而分别提取PC1和PC2的年际变化信号， 即从原序列中剔除年代际分量后得到高原冬季降雪的年际变化分量PI1和PI2（图6）， 在此以±1.0倍的标准差作为降雪异常的标准， 1961 -2020年期间存在9个全区异常多雪年和11个异常少雪年； 而第二模态东北-西南反向型， 共有8年是东北多-西南少的异常型， 9年则是东北少-西南多的异常型（表2）。
图6 青藏高原冬季降雪前两个主模态对应时间系数的年际分量

Fig.6 Annual time series of the first two modes for snowfall in winter over Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau

表2 青藏高原冬季降雪典型异常年份对照表

Table 2 Typical abnormal years of snowfall in winter over Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau

类别 第一时间系数年际分量（PI1） 第二时间系数年际分量（PI2）
正位相年 1963， 1977， 1982， 1989， 1994， 2007， 2011， 2018 1963， 1975， 1990， 1992， 1996， 2000， 2003， 2008
负位相年 1962， 1964， 1976， 1980， 1983， 1991， 1996， 2010， 2016， 2017， 2020 1965， 1976， 1978， 1991， 1995， 1998， 2004， 2010， 2019

3.3　高原冬季降雪异常的环流背景

在此主要针对降雪第一主模态所对应的环流场展开讨论， 首先计算PI1指数和青藏高原所在纬度范围（20°N -40°N）垂直剖面的相关（图7）， 当PI1为异常正或负位相时， 在高原上空及其南北两侧呈显著正压结构， 高原上空显著异常区位于500~150 hPa， 其中300 hPa附近相关最显著。图8为PI1回归的关键环流场， 在300 hPa位势高度场［图8（a）］， 欧亚大陆上空呈“正-负-正”分布型波列， 欧洲西南部、 阿拉伯海、 东北亚上空呈显著正异常， 中东、 青藏高原为显著负异常区， 该波列特征具有准正压结构， 在500 hPa高度场上述中心依然存在， 类似于欧亚南部型遥相关（Southern Eurasian， SEA）正位相特征。SEA型不同于欧亚遥相关型（EU， Eurasian）（Wallace and Gutzler， 1981）， EU型是通过北方路径联系欧亚和北大西洋天气气候， 二者之间相互独立（Li et al， 2019）。SEA型通常有五个中心， 欧洲西南部、 中东、 阿拉伯海、 青藏高原/中国西南和东北亚地区， 图8（a）在上述五个中心位置均出现异常特征， 特别是欧洲西南部、 中东和东北亚地区的异常通过99%的显著性水平检验。SEA正（负）位相时对应欧洲西南部、 阿拉伯海、 东北亚位势高度正（负）异常以及中东、 青藏高原/中国西南部呈负（正）异常， 有利于青藏高原冬季降水偏多（少）（Li and Wu， 2012）， 可见SEA遥相关型对青藏高原冬季降雪异常具有直接或调制的双重作用。
图7 PI1和位势高度场的垂直相关剖面（沿20°N -40°N）

打点区表示相关性通过了95%置信水平检验

Fig.7 The vertical correlation section between PI1 and geopotential height （along 20°N -40°N）.Dots represent have passed the 95% confidence level test

图8 PI1回归的冬季300 hPa位势高度（a， 彩色区， 单位： gpm）， 海平面气压（b， 彩色区， 单位： hPa）， 500 hPa垂直速度场（c， 彩色区， 单位： Pa·s-1）， 500 hPa比湿（d， 彩色区， 单位： kg·kg-1）及200 hPa（e）和500 hPa（f）矢量风（矢量）、 纬向风场（彩色区）及其距平场（等值线）（单位： m·s-1）

黑色打点区、 加粗矢量表示通过95%置信水平检验

Fig.8 Regression of 300 hPa height （a， color area， unit： gpm）， sea level pressure （b， color area， unit： hPa）， 500 hPa vertical velocity （c， color area， unit： Pa·s-1）， 500 hPa specific humidity （d， color area， unit： kg·kg-1）， 200 hPa （e） and 500 hPa （f） vector wind （vector） and zonal wind （color area） and its anomaly field （contour） （unit： m·s-1） against PI1 in winter.The black dots and black vectors represent passing the 95% confidence level test， respectively

接着在冬季PI1回归的海平面气压场上［图8（b）］， 极地为显著负异常， 中纬度为正异常， 对应AO/NAO正位相特征。此外， 200 hPa矢量风场［图8（e）］显示中纬度西风带纬向风速明显减弱， 而其南北两侧明显增强， 其中高原上空纬向风显著减弱， 高原以南显著增强； 500 hPa风场上［图8（d）］， 高原上空为气旋性环流异常所控制， 高原西侧和南侧为西风异常， 东侧为南风异常， 北侧为东南风异常， 风场异常特征有利于水汽从阿拉伯海经孟加拉湾向北输送， 进入高原地区， 东北至朝鲜半岛出现反气旋性环流异常， 其南侧偏东风有利于引导来自西太平洋的水汽向中国内陆输送； 与此同时， 在500 hPa垂直速度场上［图8（c）］， 高原南北两侧分别为上升运动区和下沉区， 高原南部高海拔地区受地形抬升作用影响， 以上升运动为主， 而东北部易受偏西北气流影响， 盛行下沉气流， 高原东侧-华北至朝鲜半岛存在大范围显著上升运动区； 对流层中层的比湿场［图8（d）］上， 沿北非-阿拉伯海-青藏高原-朝鲜半岛存在一条明显的正异常带， 可见高原冬季的水汽输入可能分别来自阿拉伯海和西北太平洋偏西和偏东两条路径。
对水汽输送发挥关键作用的对流层低层环流受中高层大尺度环流的直接控制， PI1对中高层水平风场进行回归的结果显示， 对流层高层200 hPa上［图8（e）］副热带地区上空纬向风为正异常， 表明中东急流偏强， 青藏高原位于急流入口区东侧， 气流在高原西南侧向南转向， 一支经由孟加拉湾-中南半岛转向北， 在高原主体上空形成异常气旋中心， 另一支向南并向西转向， 在阿拉伯海~中东地区形成反气旋性环流， 同时这种特征表现出很好的准正压性， 在对流层中层500 hPa上［图8（f）］， 青藏高原和阿拉伯海-中东地区分别为气旋和反气旋性环流异常控制， 高原上空主要受偏南风异常所控制， 有利于来自低纬的水汽向高原地区输送。张自银等（2008）的研究也曾发现中东急流的增强对中国冬季降水偏多非常有利。
图9为PI2回归的冬季环流形势场， 在500 hPa高度场上［图9（a）］， 欧亚大陆上空为“正-负-正”型波列式分布， 北大西洋至欧洲存在正异常带延伸至乌拉尔山西侧， 中亚至高原上空为负异常， 利于冷空气沿偏西路径进入高原； 海平面气压场上［图9（b）］呈现出NAO正位相特征； 200 hPa纬向风场上［图9（c）］， 高原上空纬向西风增强， 其南北两侧西风减弱； 500 hPa风场表现出高原西侧为偏西风气流， 遇到高原后产生分支气流， 北支沿偏西风路径进入高原北部， 南支在高原西南侧发生绕流， 同太平洋的偏东气流在南海北部交汇后向北输送， 在高原东南侧转为偏南风进入高原地区， 为高原地区输送水汽； 在500 hPa垂直速度场上［图9（d）］， 高原东北部为异常上升区， 我国东部至日本海附近为下沉区， 利于水汽在高原东北部辐合上升， 从而造成高原东北部降雪偏多。
图9 PI2回归的冬季500 hPa位势高度场（a， 彩色区， 单位： gpm）， 海平面气压场（b， 彩色区， 单位： hPa）， 200 hPa纬向风场（c， 彩色区， 单位： m·s-1）及500 hPa垂直速度场（d， 彩色区， 单位： Pa·s-1）

打点区域为通过95%置信水平检验

Fig.9 Regression of anomalous winter 500 hPa height （a， color area， unit： gpm）， SLP （b， color area， unit： hPa）， 200 hPa zonal wind （c， color area， unit： m·s-1）， and 500 hPa vertical wind （d， color area， unit： Pa·s-1） against PI2， respectively.Dots represent passing the 95% confidence level test

3.4　 NAO的影响分析

作为北半球热带外大气环流内部动力变率的主要模态， AO/NAO对北美、 北非、 欧洲和亚洲中高纬地区冬季气候异常存在至关重要的影响作用。前人研究发现， AO/NAO对中国冬季降水具有重要影响， 龚道溢和王绍武（2003）最早研究发现当冬季AO指数偏强时， 中国大部分地区降水偏多， 这种响应关系在1月更加突出（Wen et al， 2009）。根据以上分析结果， 影响高原冬季降雪第一模态的类似SEA型遥相关及海平面气压场， 同NAO均具有一定联系。图10给出冬季NAO和降雪的相关分布图， 在北大西洋地区为显著正相关， 中国大范围地区同样为正相关且显著相关区主要位于我国西南部， 青藏高原覆盖主要显著相关区， 表明NAO正位相利于高原冬季降雪一致偏多， 经统计冬季NAO指数和PI1的相关系数为0.477， 通过0.001的显著性水平检验， 二者散点分布图（图11）显示， 共计60年的统计样本中有40年NAO同PI1保持同位相特征， 其余20年中NAO弱位相年有14年， 信号较弱时关系不明显， 可见NAO正负位相异常对高原冬季降雪的指示性非常明显。继而挑选高原冬季降雪异常较典型（PI1大于1倍或小于-1倍标准差）的年份（表3）， PI1正异常的8年中有5年对应NAO为典型正异常年， 而相反PI1负异常的11年中有8年对应NAO典型负异常， 说明高原冬季降雪极端异常时， NAO的影响作用更加突出。
图10 冬季NAO和青藏高原降雪相关关系

打点区域表示通过95%置信水平

Fig.10 Correlation between NAO and snowfall in winter over Qinghai-Xizang （Tibetan） Plateau.Dots represent passing the 95% confidence level test

图11 NAO和PI1散点分布

Fig.11 Scatter plot between NAO and PI1

表3 NAO和PI1正负异常典型年对照表

Table 3 List years of NAO and PI1 in abnormal cases

类别 NAO PI1
正位相年 1974， 1975， 1982， 1988， 1989， 1991， 1992， 1993， 1994， 1999， 2007， 2011， 2014 1963， 1977， 1982， 1989， 1994， 1996， 2007， 2011
负位相年 1962， 1963， 1964， 1965， 1968， 1969， 1970， 1976， 1977， 1984， 1985， 1995， 2000， 2009， 2010， 2012， 2016， 2017， 2020 1962， 1964， 1976， 1980， 1983， 1991， 1996， 2010， 2016， 2017， 2020

表中加粗字体表示NAO和PI1同位相的年份（The bold fonts indicate the years in which NAO and PI1 are in phase）

接着将考察NAO对环流异常的影响及其同高原冬季降雪的联系， 图12是根据NAO正、 负位相合成得到的500 hPa位势高度和300 hPa纬向平均风场及异常场分布。NAO正位相时， 500 hPa位势高度异常场上［图12（a）］极涡偏强， 东欧为负距平中心， 北非西风槽（位于北非东部和中东地区）偏强， 青藏高原为负异常区所覆盖， 利于高原低涡的活跃， 同时东北亚地区为正距平， 西欧到东北亚地区呈现“+ - +”类似SEA型遥相关波列， 同PI1所回归的500 hPa高度场［图8（a）］特征相吻合， 位于欧洲西南部、 中东、 青藏高原/中国西南和东北亚地区的异常中心一致， 东亚大槽明显偏弱， 中低纬地区为一致负异常区， 南支槽偏强， 索渺清等（2008）指出南支槽是西南水汽输送影响中国冬季降水异常的一个重要系统； 与此同时， 在对流层高层纬向风场上［图12（a）］， 高空急流入口区风速偏强， 急流出口区偏弱， 中东地区为正距平中心， 表明中东急流异常偏强， 张自银等（2008）研究发现， 中东急流的增强是中国南方冬季降水偏多的有利环流条件， 根据以上可知， 中东急流增强同样有利于青藏高原冬季降雪增多。NAO负位相时， 30°N以北的中高纬地区同NAO正位相特征正好相反， 波列结构转为“负-正-负”式分布， 东亚大槽偏强， 中低纬地区为大范围负异常， 欧亚槽脊系统相对平直［图12（b）］； 对流层高层纬向风场显示急流入口区为风速负异常中心， 中东急流偏弱， 急流出口区风速增强［图12（c）］。Li et al（2019）的研究中也曾指出， SEA遥相关型是NAO和东亚天气气候产生联系的重要途径， 冬季NAO负异常会引起欧洲西南部和中东地区的辐散异常， 激发沿副热带急流传播的Rossby波（Watanabe， 2004）， 进而通过增强SEA负异常导致西南冬季降水偏少（Li and Wu， 2012）， 这一结果同本文也相吻合。
图12 冬季NAO正（a， c）负（b， d）位相合成的500 hPa位势高度场（等值线， 单位： gpm）、 300 hPa纬向风场（等值线， 单位： m·s-1）及其距平场（阴影区）

（a）NAO正位相时500 hPa位势高度及其距平场， （b）NAO负位相时500 hPa位势高度及其距平场， （c）NAO正位相时300 hPa风场及其距平场， （d）NAO负位相时300 hPa风场及其距平场

Fig.12 Composition maps of mean （contour） and anomaly （shading） for 500 hPa geopotential height （unit： gpm）， 300 hPa zonal wind （unit： m·s-1） positive （a， c） and negative （b， d） NAO.（a）500 hPa geopotential height and its anomaly while positive NAO， （b）500 hPa geopotential height and its anomaly while negative NAO， （c）300 hPa zonal wind and its anomaly while positive NAO， （d）300 hPa zonal wind and its anomaly while negative NAO

接着利用NAO指数回归的对流层高层和中层的水平矢量风场（图13）显示， NAO正异常可使东亚高空急流显著增强， 在阿拉伯半岛至中亚形成异常反气旋性环流， 且这种结构具有正压性， 与此同时， 进入高原的偏东气流增强， 同PI1的回归结果相对比， 上述特征非常吻合。同时前人研究也表明， 冬季AO/NAO正（负）位相的出现， 在对流层高层纬向异常风场上常会存在一支由北大西洋指向阿拉伯海北部的波列， 这支波列可以引起中东急流的强（弱）变化和南北移动（Yang et al， 2010）。
图13 NAO回归的冬季200 hPa（a）和500 hPa（b）水平风场（矢量， 单位： m·s-1）及其纬向风场（彩色区， 单位： m·s-1）

加粗矢量和红色等值线分别表示水平风场和纬向风通过95%显著性水平检验

Fig.13 Regression of anomalous winter 200 hPa （a） and 500 hPa （b） horizontal （vector， unit： m·s-1） and zonal （color area， unit： m·s-1） wind on NAO.The bold vector and red contour represent that the horizontal and zonal wind passes the 95% confidence level test， respectively

水汽条件是制约高原冬季降雪的最关键因素， 对水汽输送发挥重要作用的对流层低层环流受中高层大尺度环流的直接控制。图14根据NAO正负位相合成得到的600 hPa位势高度、 比湿和纬向风异常的水平分布， NAO正位相时， 高度场异常特征和500 hPa上的一致， 阿拉伯半岛附近为异常反气旋性环流， 高原上空为异常气旋性环流所控制， 阿拉伯海北侧的西南气流和高原南侧气流叠加后增强， 在高原东南侧受来自西北太平洋的偏南气流引导向北转向并随之加强后进入高原， 向高原地区输送水汽； 比湿场显示在印度半岛至阿拉伯海及菲律宾以东的西北太平洋地区出现正距平中心， 高原为正异常区， 该地区的水汽来源于西南风异常所带来的阿拉伯海和东南风异常引导的西北太平洋地区的水汽输送， 由于阿拉伯海反气旋北侧的偏西风异常所带来的气流偏干， 由此推测高原的主要水汽贡献是东南风异常所引导的来自于西北太平洋地区的水汽输送［图14（a）］。相反， NAO负位相时， 阿拉伯海地区为气旋性环流异常， 贝加尔湖附近也为显著气旋性环流异常， 高原上主要受偏西风和辐散气流所控制， 来自低纬的水汽很难进入高原， 从而会导致该地区降雪偏少［图14（b）］。此外， NAO所回归的高低层速度势和散度风（图略）同PI1的结果非常一致， 尤其在南海~西太平洋地区高层辐散低层辐合特征非常一致， 这可能和海温异常所引起的沃克环流调整有关。通过对比冬季降雪指数、 NAO指数分别与同期垂直速度场的相关剖面图（图15）可以发现， 二者具有很高的一致性， 当PI1和NAO为正位相时， 在对流层中低层， 高原及以南地区均为上升运动， 对流层高层200 hPa以上则为显著下沉区。
图14 冬季NAO正位相(a)和负位相(b)时合成的600 hPa风场（矢量, 单位: m·s-1）、 比湿场（彩色区, 单位: ×10-5 kg·kg-1）和高度场（等值线, 单位: gpm）异常分布

Fig.14 Composition maps of 600 hPa wind field （vector， unit： m·s-1）， specific humidity （color area， unit： ×10-5 kg·kg-1） and geopotential height （contour， unit： gpm） anomalies in positive （a） and negative （b）

图15 冬季PI1（a）和NAO （b）同垂直速度场沿70°E -103°E范围的高度-纬度剖面

打点区域表示相关性通过了95%置信水平检验

Fig.15 The vertical section correlation between PI1 and vertical velocity field （a）， and between NAO and vertical velocity field （b） along 70°E -103°E.The dotted areas indicate that the correlations passed the 95% confidence level test

4 结论

利用青藏高原气象站点观测数据和大气再分析资料， 分析青藏高原冬季降雪时空演变特征， 探究了影响降雪主模态年际异常的关键环流系统。得到如下结论：
（1） 青藏高原冬季降雪空间分布不均， 时间上呈线性增加趋势， 年际振荡和年代际特征均较明显， 11月和1月降雪量对冬季降雪变化起主导作用。
（2） 高原冬季降雪第一主模态呈现为全区一致性， PC1具有明显的年际和年代际变化特征， 于1988年发生突变转入全区一致偏多期。第二主模态为东北-西南反向型， 同样具有年际和年代际特征。
（3） 青藏高原冬季降雪异常偏多时， 高度场上对应类似SEA遥相关型波列结构特征， 中东急流偏强， 阿拉伯半岛-阿拉伯海附近为反气旋性环流， 高原上空为气旋性环流所控制， 高原南部高海拔地区上升运动增强， 该波列通过增强中东急流引起高原南部异常上升运动以及异常水汽在高原东北部和西南侧显著辐合。在此基础上， 进一步分析发现NAO在其影响过程中发挥到重要作用， NAO正位相时， 西欧到东北亚地区呈现“+ - +”类似SEA型遥相关波列， 欧亚槽脊系统波动较大， 青藏高原为明显负异常区所覆盖， 东亚大槽偏弱， 南支槽偏强， 中东急流异常偏强， 阿拉伯半岛反气旋性环流异常增强， 高原冬季降雪偏多， 负位相时则相反。由此推测， NAO是通过SEA型遥相关和中东急流等调控高原冬季降雪异常变化。

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