高原气象

高原气象 >

2025 , Vol. 44 >Issue 5: 1285 - 1300

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00016

两大洋对新疆冬季降水年际异常的协同影响

  • 李欣蓉 , 1, 2 ,
  • 李丽平 , 1, 2 ,
  • 柳艳菊 3 ,
  • 任景华 4
展开
  • 1. 南京信息工程大学气候系统预测与变化应对全国重点实验室/气象灾害教育部重点实验室/ 气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044
  • 2. 南京信息工程大学大气科学学院，江苏 南京 210044
  • 3. 中国气象局国家气候中心，北京 100081
  • 4. 新和县气象局，新疆维吾尔自治区 阿克苏 842100
李丽平（1971 -）， 女， 山西寿阳人， 教授， 主要从事海气相互作用和短期气候预测研究. E-mail：

李欣蓉（2000 -）， 女， 广东揭阳人， 硕士研究生， 主要从事海气相互作用和短期气候预测研究E-mail：

收稿日期: 2024-08-09

  修回日期: 2025-01-22

  网络出版日期: 2025-10-16

基金资助

西藏自治区重大科技专项(XZ202402ZD0006-06)

广东省基础与应用基础研究重大项目(2020B0301030004)

中国气象局重点创新团队“气候变化检测与应对”项目(CMA2022ZD03)

收起

Synergistic Effects of Two Oceans on Interannual Anomalies of Winter Precipitation in Xinjiang， China

  • Xinrong LI , 1, 2 ,
  • Liping LI , 1, 2 ,
  • Yanju LIU 3 ,
  • Jinghua REN 4
Expand
  • 1. State Key Laboratory of Climate System Prediction and Risk Management/Key Laboratory of Meteorological Disaster，Ministry of Education/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，Jiangsu，China
  • 2. School of Atmospheric Sciences，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，Jiangsu，China
  • 3. China Meteorological Administration Training Centre，Beijing 100081，China
  • 4. Xinhe County Meteorological Bureau，Xinjiang Uygur Autonomous Region，Aksu 842100，Xinjiang，China

Received date: 2024-08-09

  Revised date: 2025-01-22

  Online published: 2025-10-16

Copyright

© Editorial Department of Plateau Meteorology （CC BY-NC-ND）
Fold

摘要

利用1961 -2021年CN05.1地面观测数据集的逐日降水格点资料、 NCEP/NCAR逐月再分析资料及日本气象厅提供的逐月海表温度（Sea Surface Temperature， SST）资料， 揭示了北太平洋和北大西洋SST协同影响新疆冬季全区一致型降水年际异常的机制。结果表明： （1）新疆冬季降水多集中于天山山脉以北与喀什地区， 且主要存在以北疆为主的全区一致型、 南北反位相型、 三极型年际异常模态。1987年前后由偏少转为偏多， 2000年后年际变率显著增强。（2）获得了有利于新疆冬季降水年际异常偏多的关键环流系统和三条利于降水偏多的冷空气和水汽输送路径， 即新地岛以东的极地-西西伯利亚-咸海-新疆西北部和北部的偏北冷空气和水汽路径， 热带和副热带大西洋-地中海-黑海-里海-新疆的偏西水汽路径， 赤道印度洋-阿拉伯海-红海-波斯湾-里海南部-新疆的偏西南水汽路径。（3）北太平洋和北大西洋SST“接力”影响新疆冬季降水年际异常的机制为： 前春到前秋， 正类太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation， PDO）海表温度异常（SST Anomalies， SSTA）激发的Rossby波能量从北太平洋向东传播到北大西洋上空， 激发了相应的大气遥相关波列， 北大西洋SST存储这些能量和大气异常信号， 并促使其SSTA向“+”“-”“+”三极型发展。冬季， 北大西洋三极型SSTA释放其存储的能量， 在其上空激发出经向三极型异常波列（低层为负位相的北大西洋涛动）和向下游传播的两支能量， 东北支促进了正斯堪的纳维亚环流（Scandinavian Pattern， SCA）的发展， 东南支促进了北非到阿拉伯海北部反气旋环流的发展， 又有高层偏弱的温带急流和偏强的副热带急流， 使得冷暖气流在新疆尤其其西北部辐合， 导致降水偏多。前期类“+PDO”SSTA是新疆冬季降水偏多的年际预测信号。

关键词： 新疆冬季降水; 年际异常; 大气遥相关; 北太平洋SST; 北大西洋SST

本文引用格式

李欣蓉 , 李丽平 , 柳艳菊 , 任景华 . 两大洋对新疆冬季降水年际异常的协同影响[J]. 高原气象, 2025 , 44(5) : 1285 -1300 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00016

Abstract

Based on daily precipitation gridded data from CN05.1 ground observation data， the monthly NCEP/NCAR reanalysis data and sea surface temperature （SST） data from the Japan Meteorological Agency （JMA） spanning 1961 to 2021， this study uncovers the synergistic influence of the North Pacific and North Atlantic SST on the interannual anomalies of regionally consistent anomaly patterns in Xinjiang during winter.The findings obtained from the analysis are presented as follows： （1） Winter precipitation in Xinjiang is predominantly concentrated in the north of the Tianshan Mountains and Kashgar， and EOF analysis identifies three main interannual anomalous modes， namely regionally consistent anomaly， north-south antiphase anomaly and tripolar anomaly patterns.A shift from low to high precipitation occurred around 1987， with a significant increase in interannual variability post-2000.（2） This study identifies the key circulation systems and three transport pathways of cold air and water vapor facilitating increased interannual winter precipitation in Xinjiang.These include the Polar east of Novaya Zemlya-Western Siberia-Aral Sea-Northwest and northern Xinjiang northerly cold air and water vapor path， the tropical and subtropical Atlantic-Mediterranean-Black Sea-Caspian Sea-Xinjiang westerly water vapor paths and the equatorial Indian Ocean-Arabian Sea-Red Sea-Persian Gulf-Southern Caspian Sea-Xinjiang southwestern water vapor path.（3） The “relay” mechanism by which North Pacific and North Atlantic SST influencing the interannual anomalies of winter precipitation in Xinjiang is described.From pre-spring to pre-autumn， Rossby wave energy excited by the SSTA like a Pacific Decadal Oscillation （“+PDO” -like） Sea Surface Temperature Anomalies （SST Anomalies， SSTA） propagates eastward from the North Pacific Ocean over the North Atlantic， triggering corresponding atmospheric teleconnection wave trains.The North Atlantic SST， along with the atmospheric anomalies’ signals， drives its SSTA toward the “+” “-”， and “+” tripolar pattern.In winter， the North Atlantic tripolar SSTA releases its stored energy， exciting a longitudinal tripolar anomalous wave train （North Atlantic Oscillation with negative phase in the lower layers） and two downstream energy branches.The northeastern branch contributes to the development of a positive Scandinavian Pattern （SCA）， while the southeastern branch promotes an anticyclonic circulation from North Africa to the northern part of the Arabian Sea， fostering the development of a upper-level weak temperate jet stream and a strong subtropical jet stream.These meteorological conditions converge warm and cold air currents in Xinjiang， particularly in its northwestern regions， leading to an increase in precipitation levels.The precursor “+PDO” -like SSTA can be an interannual predictive signal for winter precipitation surpluses in Xinjiang.

Key words： winter precipitation in Xinjiang， China; interannual anomaly; atmospheric teleconnection; North Pacific SST; North Atlantic SST

1 引言

随着“丝绸之路”经济带发展战略的实施， 新疆在作为中亚乃至欧亚的纽带中逐渐占据优势地位（Yu et al， 2020）。新疆冬季降水对作物越冬、 牲畜采食和饮水、 交通运输等均有重要影响， 暴雪天气会给当地人民生活带来巨大的经济损失（杨霞等， 2020）， 冬季降水的准确预测还可为来年水资源规划提供参考信息（Ling et al， 2013）。近几十年来， 我国西北地区尤其是新疆的气候“暖湿化”现象， 已是社会普遍关注的科学问题（贺晋云等， 2011； 王澄海等， 2021； Yao et al， 2021）， 该背景下对新疆气候变化尤其是新疆冬季降水的变化规律及其成因进行深入研究具有重要意义。
关于新疆降水多时间尺度特征及相应的大气环流异常特征已有不少研究。新疆年降水具有6~8年和16年的显著周期（戴新刚等， 2007）， 其变化基本由夏季强降水量决定（Duan et al， 2015）， 且对流层中层的水汽输送量最大（王旭等， 2001； 史玉光和孙照渤， 2008a， 2008b）。到本世纪初， 新疆年降水量整体呈上升趋势（薛燕等， 2003； 蓝永超等， 2008； 曹亚娟和延军平， 2011； 何毅等， 2015）， 且增多趋势在南疆夏季和北疆冬季更明显（Zhang et al， 2012； He et al， 2020）， 塔里木盆地夏季降水于1991年出现增湿转折（李霞等， 2011）。研究发现， 北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation， NAO）和北极涛动（Arctic Oscillation， AO）异常是造成新疆年降水量年际波动的原因之一（戴新刚等， 2013； 关学锋等， 2016）。当乌拉尔山高压脊增强（王娇和任宜勇， 2005）、 西亚急流偏南和西亚地区对流层定长波偏弱（杨莲梅和张庆云， 2008）、 伊朗高压脊线偏北（赵勇等， 2018）时， 新疆夏季降水将增多。卢星等（2021）研究指出， 中亚上空为异常反气旋（气旋）、 西风带急流偏北（偏南）偏强时， 北疆（南疆）夏季降水偏多。5月青藏高原感热偏弱及其西北侧沙漠感热偏强会导致北疆夏季降水偏多（赵勇等， 2013）。南亚高压双体型分布会造成南疆盆地夏季降水偏多， 伊朗高压型分布则导致北疆和东疆夏季降水偏多（王前等， 2017）。北大西洋-东亚和北亚型遥相关以及东太平洋和南印度洋提供的异常水汽输送可促进南疆夏季降水偏多（樊威伟等， 2023； Jin et al， 2023）。谭艳梅（2001）指出中纬度极锋锋区偏强、 位置偏南时， 北疆冬季降水异常偏多。不同时期欧亚中高纬关键环流系统的位置和强弱一定程度决定了北疆前冬、 后冬降水异常（谭艳梅和王健， 2001）。新疆冬季降水的水汽主要来源于地中海和里海（戴新刚等， 2006）。北疆冬季降水水汽输送通道分别是以地中海和红海为源地的西方路径和西南路径， 南疆盆地降水主要受来自青藏高原的西南暖湿气流影响（刘蕊和杨青， 2010； 张书萍和祝从文， 2011； 李亚云和杨莲梅， 2018； 莫绍青和李耀辉， 2023； 庄晓翠等， 2024）。造成新疆暴雪的主要环流系统为中亚长波槽、 中亚低涡、 乌拉尔山长波槽和西西伯利亚低涡、 西伯利亚高压（马丽云等， 2021； 杨涛等， 2022）。
外强迫（如海温）异常也是影响新疆降水异常的重要因子。王澄海等（2002）发现北疆春季降水与前冬黑潮区海温（SST）呈反相关关系。北疆夏季降水与春季热带印度洋及赤道东太平洋海温异常（SSTA）相关最为显著（杨莲梅等， 2010b； 周雅蔓等， 2021）。暖的印度洋激发其上空位势高度异常， 相关的异常风将水汽从波斯湾和伊朗海岸输送到新疆， 造成新疆夏季降水偏多（Zhou et al， 2015； 王天竺和赵勇， 2021； 陈佳毅等， 2023）。天山区域夏季降水的年代际增加与西北大西洋及地中海SSTA显著相关（岳小媛， 2020）。
综上， 已有研究大多关注新疆年和夏季降水异常及相应大气环流特征， 对新疆冬季降水侧重于区域性或暴雪个例研究， 关于整个新疆近几十年冬季降水年际异常及相应大气环流特征研究还不够充分， 且已有研究鲜少进行年际、 年代际异常尺度分离。另外， 大多研究关注SSTA对新疆春夏季降水的影响， 其对新疆冬季降水影响的研究还相对匮乏。又鉴于新疆冬季降水具有弱持续性和强年际变率特征（高沈瞳和徐长春， 2014）， 故很有必要对近几十年新疆冬季降水年际异常特征及大气环流和SST异常对其的影响展开深入研究。本文将提取近60年新疆冬季降水的年际异常分量， 揭示其年际异常主要时空模态， 并从海气相互作用角度研究北太平洋和北大西洋SSTA对其协同影响的可能机制， 寻找降水年际预测信号， 这将为指导当地的工、 农、 畜牧业生产及防灾减灾工作提供科学依据。

2 资料来源和方法介绍

2.1　资料来源

本文采用的资料包括1961 -2021年： （1）国家气候中心基于全国2416个气象与水文站的地面观测资料建立的高分辨率格点数据CN05.1的逐日降水格点资料， 分辨率0.25°×0.25°。（2）NCEP（National Centers for Environmental Prediction）/NCAR（National Centers for Atmospheric Research）逐月再分析资料， 包含海平面气压场、 风场、 高度场、 比湿场、 地面气压场、 地表潜热通量、 感热通量场等， 分辨率2.5°×2.5°。（3）日本气象厅提供的COBE-SST逐月海表温度资料， 水平分辨率1°×1°。文中涉及的地图基于中华人民共和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系统下载的审图号为GS（2020）4619的中国地图制作， 底图无修改。考虑新疆所处纬度较高， 冬季入冬早且持续时间长， 北部从11月开始进入冬季（杨莲梅等， 2010a）， 故将新疆冬季定义为11月至次年3月， 研究时段统一为1961 -2020年（60年）冬季。

2.2　方法介绍

本研究采用方法包括M-K（Mann-Kendall）检验、 谐波分析（已考虑滤波后年际分量有效自由度的改变）、 经验正交函数分析（EOF）、 一元线性回归、 时滞相关、 偏相关等统计方法， 对EOF分析所得特征向量进行North准则检验， 对线性回归分析结果进行Student-t检验（North et al， 1982； Li et al， 2004； 吴洪宝和吴蕾， 2005； 魏凤英， 2007； 王盘兴等， 2019）。此外， 为研究准静止Rossby波的传播情况， 计算了水平面上的二维波活动通量（Takaya and Nakamura， 2001）。

3 新疆冬季降水时空分布特征

3.1　新疆冬季降水气候特征

由1961 -2020年新疆冬季降水气候态［图1（a）］空间分布可见， 降水大致由东南向西北逐渐增加， 大值区（≥5 mm）位于新疆北部及南疆盆地的西部边缘， 大值中心（≥15 mm）位于天山山脉西北部山区、 塔城和阿勒泰北部边缘， 这与赵勇等（2011）指出的冬季北疆西部降水量和降水日数最多的统计结果相似。
图1 1961 -2020年新疆冬季降水气候态（a）， 标准差（b）的空间分布（单位： mm）及其高程图（c， 单位： m）

Fig.1 Spatial distribution （Unit： mm） of winter precipitation climatic state （a）， standard deviation （b） and its elevation map （c） in Xinjiang from 1961 to 2020

降水标准差［图1（b）］的空间分布特征类似气候场， 天山山脉以北地区和西部的喀什地区（标准差≥2 mm）降水年际变化显著， 天山西北地区标准差大值中心（≥5 mm）与气候场大值中心（≥15 mm）之一对应， 是降水年际变化最显著区域。研究指出， 新疆气候受其地形影响， 降水分布不均匀， 年降水量在山区和北部变化更显著， 且变率随海拔的升高而增加（张家宝和邓子风， 1987； 韩萍等， 2003； 张音等， 2019）， 结合新疆地形高程图［图1（c）］发现， 本文所得结果与此类似。

3.2　新疆冬季区域平均降水异常特征

为初步了解整个新疆冬季降水异常特征， 计算了1961 -2020年冬季新疆区域平均标准化降水序列， 并运用谐波分析方法分离出其年际、 年代际分量［图2（a）］， 可见， 新疆冬季降水存在明显年际、 年代际异常特征， 1987年之前降水偏少， 之后转为偏多， 且年际异常强度从2000年以来显著增强， 这与姚世博（2021）根据CN05.1降水观测资料所得年际变化特征相似。进一步计算了2000年前、 后降水年际异常分量序列的标准差， 发现2000年后为1.03 mm， 明显大于2000年前的0.61 mm。
图2 1961 -2020年新疆区域平均冬季降水标准化序列， 其年际和年代际分量（a）及其M-K突变性检验（b）

图（b）中两条虚线为置信水平95%显著性检验线

Fig.2 Regional mean winter precipitation standardized series for Xinjiang from 1961 to 2020， with interannual and interdecadal components （a） and their Mann-Kendall tests （b）.In Fig.2（b）， two dashed lines are 95% significance test lines at confidence level

对新疆冬季标准化降水序列进行M-K突变检验［图2（b）］， 进一步验证了上述降水年代际突变时间点（1987）。前人研究（施雅风等， 2002； 王娇， 2006； 刘波等， 2009）指出， 20世纪80年代末新疆年及季节降水量开始发生年代际转折， 至90年代初实现了增湿转折， 这与本文所得降水年代际转折时间点接近。因篇幅所限， 下文将重点分析新疆冬季降水年际异常分量变化特征及机理， 其年代际异常特征及机理将另文讨论。

3.3　新疆冬季降水年际异常主要模态特征

为了解新疆冬季降水年际异常主要时空特征， 用谐波分析方法提取了1961 -2020年新疆冬季降水年际异常分量， 并对其进行EOF分析（图3）。
图3 1961 -2020年新疆冬季降水年际分量EOF前三个特征向量（a~c， 单位： mm）及标准化时间系数（d~f）

Fig.3 First three EOF eigenvectors （a~c， unit： mm） and their standardized time coefficients （d~f） of the interannual component of winter precipitation in Xinjiang from 1961 to 2020

前三个模态方差贡献率分别为60.76%、 14.21%、 7.16%， 三个模态对应时间序列［图3（d）~（f）］均呈现明显年际异常特征。第一特征向量［图3（a）］表现为以新疆北部为降水异常大值区的全区一致型， 其相应时间系数（PC1）［图3（d）］与冬季降水年际分量的区域平均序列相关系数为0.88， 通过置信水平99%的显著性检验， 表明该模态能很好反映新疆冬季降水主要年际异常时空特征。第二特征向量［图3（b）］呈南、 北疆降水反位相变化特征， 年际异常显著中心位于新疆西南部的喀什地区。第三特征向量［图3（c）］则呈“-”“+”“-”的西南-东北向三极型异常空间分布。由于EOF第一模态能反映新疆冬季降水最主要时空变化特征， 故下文重点对第一模态的成因进行分析。

4 中纬度海温年际异常对新疆冬季降水的影响

大气环流异常是导致气候异常的直接原因， 而大气环流异常又与SST等外强迫异常密切联系（金祖辉和陶诗言， 1999； Chen et al， 2000； Li and Ma， 2012； 张人禾等， 2017）， 又由于SST通常具有强持续性， 故分析与新疆冬季降水异常相联系的SST年际异常信号， 对厘清新疆冬季降水年际异常的机制、 找寻其年际预测信号具有重要意义。本节将重点讨论北半球中纬度两个大洋SSTA对新疆冬季降水的影响。

4.1　 PC1与中纬度SSTA的时滞相关关系

（1） SST关键区的确定
首先计算了新疆冬季降水年际异常EOF第一模态PC1分别与前春（4 -5月）、 前夏（6 -8月）、 前秋（9 -10月）及同期冬季（11月至次年3月）北太平洋和北大西洋SST年际异常分量的相关系数分布（图4）。可见， 前春［图4（a）］， 北太平洋的相关系数呈显著的类太平洋年代际振荡正位相型（“+PDO”）分布， 北大西洋从高纬到副热带呈不太显著的“+”“-”“+”三极型分布。前夏［图4（b）］， 北太平洋的类“+PDO”相关系数分布明显加强， 北大西洋的相关系数三极型分布更明显， 且其中的负相关区小范围成片显著。到前秋［图4（c）］， 北太平洋中部显著负相关区明显扩大， 显著正相关区集中分布于低纬中东太平洋海区， 相关系数分布有从类“+PDO”型分布向El Niño形态过渡的趋势。北大西洋三极型相关系数分布更明显， 尤其是热带北大西洋的显著正相关区明显扩大。冬季［图4（d）］， 北太平洋显著的相关系数分布基本呈类东部型El Niño分布。北大西洋三极型相关系数分布最典型、 最显著。基于SST相关显著区的时间连续性及范围大小， 确定了两大洋在各季节的SST关键区， 如图4中黑色方框所示。
图4 前春（a）、 前夏（b）、 前秋（c）、 冬季（d）中纬度海温异常与新疆冬季降水年际异常PC1的时滞相关系数分布

黑色打点区通过置信水平95%的显著性检验， 黑框区域为海温关键区

Fig.4 Distribution of time-lag correlation coefficients between mid-latitude SSTA and interannual precipitation anomalies PC1 in Xinjiang during pre-spring （a）， pre-summer （b）， pre-autumn （c）， and winter （d）， with the dotted area passing the significance test of 95% at the confidence level， and the black box area is the key area of SSTA

综上， 北太平洋SST经历了从春到夏的类“+PDO”型异常逐渐增强， 秋季向El Niño形态转变， 到冬季转为类东部型El Niño异常的发展变化历程。北大西洋SST在前春的作用甚微， 从前夏到冬季逐渐发展为三极型异常， 且在冬季形态最典型且强度最强。
（2） 两大洋相对重要性分析
为进一步了解各个季节两大洋SST对新疆冬季降水异常影响的相对重要性， 将关键区内SST年际异常分量区域平均后的标准化序列作为SST年际异常指数序列。具体为： 如果同一大洋关键区包含两个及以上子区， 先计算各子区SST年际异常分量的区域平均， 若同为正或负相关区， 再参考子区面积大小按一定比例合并相加； 若同时存在正、 负关键区， 则参考子区面积按比例用正相关区减去负相关区SSTA； 最后进行标准化处理后定义为SST年际异常指数。为方便表达， 将北太平洋SST指数记为IPA， 北大西洋SST指数记为IATL。
由各季节IPA 、 IATL 分别与PC1的Pearson相关系数（表1）可知， 前春到前夏， IPA 与PC1的显著正相关有所增强， 前夏到冬季， 二者显著正相关逐渐减弱。IATL 与PC1在前春相关不显著， 前夏到冬季， 二者间显著正相关逐渐增大， 正好对应图4所反映的特征。进一步计算了各SST指数分别与PC1的偏相关系数（表1）， 可见， 在排除北大西洋SSTA影响后， 前夏与前秋IPA 与PC1的偏相关系数分别为0.46、 0.42， 但冬季二者相关不再显著。排除北太平洋SSTA的影响后， IATL 与PC1的偏相关系数只在冬季显著（0.34）。由此可知， 前春到前秋， 北太平洋类“+PDO”型SSTA对新疆冬季降水年际异常的影响占主导， 且夏季作用最强， 秋季开始减弱； 之后冬季， 北大西洋三极型SSTA开始“接力”， 对新疆冬季降水异常产生直接重要影响。前春到前秋的类“+PDO”型SSTA， 可为新疆冬季降水提供年际预测信号。
表1 各季节 IPA 和 IATL 分别与PC1的Pearson相关系数和偏相关系数

Table 1 Pearson correlation coefficients and partial correlation coefficients of IPA and IATL with PC1 for each season， respectively

类别 IPA IATL
前春 前夏 前秋 冬季 前夏 前秋 冬季
Pearson相关系数 0.50** 0.52** 0.49** 0.43** 0.38** 0.39** 0.49**
偏相关系数 - 0.46** 0.42** 0.21 0.28 0.28 0.34*

*和**分别表示通过95%和99%置信水平显著性检验（* and ** indicates passing 95% and 99% confidence level significance tests， respectivey）

4.2　关键区SST年际异常对冬季大气环流及水汽输送的影响

根据4.1节分析结果， 本节将重点分析前春到前秋北太平洋IPA、 冬季北大西洋IATL 与对流层高低层大气环流要素、 水汽通量的相关联系， 以此了解两大洋SST年际异常所引起的大气环流异常特征， 进而获得两大洋SSTA协同影响新疆冬季降水年际异常的途径。
（1） 对大气环流的影响
图5为前春到前秋IPA 、 冬季IATL 与冬季海平面气压（Sea level pressure， SLP）场、 850 hPa风场（UV850）和500 hPa高度场（H500）、 200 hPa纬向风场（U200）的线性回归系数分布。由图可见， SLP场［图5（a）~（d）］、 500 hPa高度场［图5（e）~（h）］、 850 hPa风场［图5（i）~（l）］呈准正压结构。前春到前秋， 在北太平洋类“+PDO”型SSTA影响下， SLP场中太平洋到北美大致呈“+”“-”“+”“-”类太平洋北美遥相关型（Pacific/North American Pattern， PNA）的正位相（“+PNA”）分布， 且“-NAO”、 热带大西洋到热带北太平洋西部的正异常环流逐渐变得显著。500 hPa高度场［图5（e）~（g）］极涡偏弱， 中纬度北大西洋-斯堪的纳维亚半岛到东欧平原-巴尔喀什湖-贝加尔湖（简称巴-贝湖）以北呈“-”“+”“-”正位相斯堪的纳维亚异常环流型（“+SCA”）分布并逐渐变强。类“+PNA”、 北大西洋“+”“-”“+”经向三极型环流、 “-NAO”等遥相关型异常逐渐增强， 相应大西洋到欧亚大陆的气旋式和反气旋式异常环流也逐渐增强［图5（i）~（k）］。副热带大西洋急流逐渐增强， 西亚到东亚副热带西风急流较强， 极锋急流和15°N-20°N附近的西风气流偏弱［图5（m）~（o）］。
图5 前春、 前夏、 前秋IPA 及冬季IATL 分别与冬季SLP场（a~d， 单位： hPa）、 H500 （e~h， 单位： dagpm）、 UV850 （i~l， 矢量， 单位： m·s-1）、 U200 （m~p， 单位： m·s-1）的一元线性回归系数

黑色打点区域及黑色粗矢量箭头通过置信水平95%的显著性检验， 黑色框为新疆地区， 黑色粗框为环流关键区， “A”“C”分别代表反气旋和气旋性环流异常中心， “+”“-”号分别代表各个要素场的正负异常中心

Fig.5 Univariate linear regression coefficients of pre-spring， pre-summer， pre-autumn IPA and winter IATL with winter SLP field （a~d， unit： hPa）， H500 （e~h， unit： dagpm）， UV850 （i~l， vectors， unit： m·s-1） and U200 （m~p， unit： m·s-1）， respectively.The dotted area and black bold vector arrows pass the 95% significance test at the confidence level， the black box is Xinjiang region， the black bold box is the key area of the circulation， and “A” and “C” represent the centers of the anomalous anticyclonic and cyclonic circulation， respectively

冬季， 在北大西洋三极型SSTA影响下， SLP场［图5（d）］中的类“+PNA”波列、 低纬地区的正异常环流明显减弱。500 hPa高度场［图5（h）］中的类“+PNA”型波列也明显减弱， 但“+SCA”型异常环流、 北大西洋经向三极型环流尤其北部的“-NAO”型环流显著增强， 二者协同作用， 使得乌拉尔山以西的高压脊偏强、 巴-贝湖槽偏深， 低纬高度场异常偏高。相应低层850 hPa风场［图5（l）］的反气旋和气旋式异常环流达到最强。又有高层显著增强的大西洋与亚洲副热带急流， 其北边偏弱的极锋急流和南边偏弱西风气流配合［图5（p）］， 乌拉尔山以西脊前、 巴-贝湖槽后偏北气流［图5（h）］引导低层850 hPa风场［图5（l）］的冷空气从新地岛附近极区南下， 经西西伯利亚进入新疆； 北大西洋副热带洋面及低纬中亚地区上空的异常高压［图5（h）］引导低层反气旋式异常环流［图5（l）］， 将副热带大西洋水汽向东输送， 并与中亚地区反气旋式异常环流带来的赤道印度洋、 阿拉伯海西南暖湿气流在红海及其北部交汇［图5（l）］， 进一步向东输入新疆。
为进一步定量了解冬季北大西洋三极型SSTA、 主要遥相关型或波列以及PC1三者之间的相关关系， 根据SLP场［图5（d）］、 500 hPa高度场［图5（h）］和200 hPa纬向风场［图5（p）］中的显著相关关键区（黑色框所示）， 分别定义“-NAO”指数， “+SCA”指数及北大西洋经向“+”“-”“+”三极型环流指数（Tri-Polar Index， TPI）和副热带西风急流指数（Subtropic Westerly Jet Index， SWJI）。具体为： 先计算各子区的区域平均标准化序列， 再将正异常减去负异常区域得到相应环流指数序列。冬季IATL 、 PC1分别与各环流指数的相关系数（表2）均通过置信水平99%的显著性检验， 再次表明， 冬季， 北大西洋三极型SSTA加强了“-NAO”“+SCA”、 北大西洋经向三极型环流异常及西风急流异常， 进而导致新疆冬季降水异常偏多。
表2 冬季 IATL 和PC1分别与各环流指数的相关系数

Table 2 Correlation coefficients of each circulation index with winter IATL and PC1

-NAO指数 +SCA指数 TPI SWJI
IATL 0.47** 0.46** 0.65** 0.56**
PC1 0.48** 0.50** 0.55** 0.68**

**表示通过置信水平99%的显著性检验（** indicates passing the 99% confidence level significance test）

综上， 北太平洋和北大西洋SST在秋冬季存在“接力”现象。前春到前秋， 北太平洋类“+PDO”型SSTA对新疆冬季降水异常的影响起主导作用， 引起类“+PNA”“-NAO”、 北大西洋经向三极型、 “+SCA”型大气环流异常。中纬度大气强迫海洋（Zhang et al， 1996； An and Wang， 2005； 杨修群等， 2005； 张锦婷等， 2010）， 这些大气异常信号被大西洋SST存储， 促进大西洋SST向三极型异常发展。冬季， 北太平洋SSTA的作用减弱， “+PNA”型波列也明显减弱， 北大西洋SST三极型异常起主导作用， “+SCA”“-NAO”和北大西洋经向三极型环流异常更强， 配合强的大西洋和亚洲副热带西风急流及偏弱的极锋急流， 造成新疆冬季降水异常偏多。
（2） 对水汽输送的影响
为更进一步清楚SSTA异常对水汽输送的影响， 计算了前春到前秋IPA 、 冬季IATL 对整层水汽通量及其散度的回归系数（图6）。由图6可知， 前春［图6（a）］， 在北太平洋类“+PDO”型SSTA影响下， 北大西洋自南向北形成了反气旋式和气旋式水汽环流， 赤道印度洋-非洲东部为反气旋式水汽环流， 由此形成了自热带和副热带大西洋-地中海-黑海-里海-新疆的偏西水汽输送通道、 赤道印度洋-阿拉伯海-红海-波斯湾-里海南部-新疆的偏西南水汽输送路径。前夏到前秋［图6（b）， （c）］， 随着北太平洋类“+PDO”SSTA的增强， 上述水汽环流系统尤其是北大西洋中部的气旋式水汽环流和阿拉伯海的反气旋式水汽环流逐渐显著增强， 使得偏西、 偏西南路径有更多水汽输送到新疆。到冬季［图6（d）］， 在大西洋三极型SSTA影响下， 北大西洋南部反气旋式、 中部气旋式水汽环流进一步增强， 使得偏西水汽输送路径显著增强； 阿拉伯海上空的反气旋式水汽环流依然很强， 保持了来自偏南路径的水汽供应。巴-贝湖附近的气旋式水汽环流和新地岛以西的反气旋性水汽环流显著增强， 由极区向南的冷空气输送增强， 形成了由极地南下的偏北冷空气输送路径， 途经的湖泊有少量水汽汇入。冷空气和暖湿水汽在新疆尤其是天山西北辐合， 造成了以新疆西北部为中心的降水一致偏多形态。
图6 前春（a）、 前夏（b）、 前秋（c） IPA 及冬季IATL （d）分别与冬季整层水汽通量（矢量， 单位： kg·m-1·s-1）及其散度（阴影， 单位： ×10-5 kg·m-2·s-1）的一元线性回归系数

黑色打点区域通过置信水平95%的显著性检验， 黑色框为新疆地区， “A”“C”分别代表反气旋和气旋性水汽环流异常中心， 黑色粗矢量箭头代表水汽传播方向

Fig.6 Univariate linear regression coefficients of IPA （a~c） in pre-spring， pre-summer， pre-autumn， and IATL （d） in winter， respectively， with winter whole-layer water vapor fluxes （vectors， unit： kg·m-1·s-1） and their divergence （shading， unit： ×10-5kg·m-2·s-1）， respectively， the dotted area passes the 95% significance test at confidence level， the black box is Xinjiang region， “A” and “C” represent the anomalous centers of anticyclonic and cyclonic water vapor circulation， respectively， and the thick black bold vector arrows represent the direction of water vapor propagation

综上， 在前春到前秋北太平洋类“+PDO”SSTA和冬季北大西洋三极型SSTA持续“接力”协同影响下， 形成了有利于新疆冬季降水偏多的偏西、 偏西南和偏北的三条水汽和冷空气输送通道。

4.3　北太平洋和北大西洋SST协同影响新疆冬季降水的可能机制

本节将尝试从动力、 热力角度研究新疆冬季降水年际异常的可能机制。
图7给出了前春到前秋IPA 及冬季IATL 回归对应季节250 hPa T-N波活动通量（Takaya and Nakamura， 2001）及其散度和流函数的线性回归系数分布。可见， 前春［图7（a）］， 北太平洋类“+PDO”型SSTA激发的以北太平洋东部为波源的Rossby波能量从北太平洋向下游传播到北大西洋上空， 由此产生了由北太平洋东部至北大西洋的“+” “-” “+”异常波列。前夏［图7（b）］， 该波能量源和波列中心明显东移， 波通量在北美大陆分为南北两支， 其中， 北支波能量更强， 激发出从北美西海岸到北大西洋中部上空的“+” “-” “+” “-”异常波列。
图7 前春（a）、 前夏（b）、 前秋（c） IPA 和冬季IATL （d）分别与对应季节250 hPa T-N波通量（矢量， 单位： m2·s-2）及其散度（阴影， 单位： ×10-7 m·s-2）、 流函数（等值线， 单位： ×105 m2·s-1）异常场的一元线性回归系数

黑色框为新疆地区， “+” “-”号分别代表流函数的正负异常中心， 粗灰色矢量箭头表示波能量传播方向

Fig.7 Univariate linear regression coefficients of the pre-spring（a）， pre-summer（b）， pre-autumn（c） IPA and winter IATL （d） with the corresponding seasonal 250 hPa T-N wave fluxes （vectors， unit： m2·s-2） and their dispersion （shadows， unit： ×10-7 m·s-2）， flow function （contours， unit： ×105 m2·s-1） anomaly fields， respectively， the black box shows the Xinjiang region， the “+” and “-” signs represent the positive and negative anomaly centers of the stream function， and the thick gray vector arrows indicate the direction of wave energy propagation

到前秋［图7（c）］， 北太平洋处于向东部型El Niño转换中的SSTA激发的Rossby波能量及异常波列较夏季东移并有所减弱。已有研究指出， 北太平洋SSTA激发的Rossby波能量及波列向下游传播会引起北大西洋上空环流异常， 北大西洋能将这些波能量及大气异常信号储存并促其SST异常发展， 进而对下游不同地区的冬季降水产生影响（Wu et al， 2011； Wu et al， 2012； Han et al， 2018； Zavadoff and Kirtman， 2019； Johnson et al， 2020； 梁阔等， 2023； 姜峰和李丽平， 2024）。因此， 从北太平洋东部传递至北大西洋上空的波能量， 导致前夏、 前秋大西洋出现“-NAO”型环流异常， 大气强迫海洋， 北大西洋将这些能量及异常环流信号存储， 促进其SST向“+” “-” “+”三极型异常发展。也注意到前夏和前秋［图7（b）， （c）］， 北大西洋上空到欧亚大陆还分别存在一支东北向和东南向的波通量及Rossby异常波列， 说明波能量在汇集于北大西洋得以储存的同时也伴随一定的释放， 激发了向下游的波列。冬季［图7（d）］， 北大西洋三极型SSTA已形成并开始起主导作用， 其积蓄的能量充分释放， 波能量向北向南频散激发了经向“+” “-” “+”三极型异常波列， 其北部为“-NAO”， 与500 hPa高度场中的大西洋经向三极型异常波列对应。向东传播的能量也分为两支， 其中， 东北支能量激发了自北大西洋中东部-欧亚西部-巴-贝湖以北上空的“-” “+” “-”Rossby异常波列， 促进了500 hPa高度场中的“+SCA”异常遥相关形成与发展； 东南支能量对于影响新疆冬季降水的低纬异常大气环流的形成有一定作用。至此， 能量传输至新疆上空， 为新疆冬季降水发生的提供有利动力条件和异常大气环流。另外， 大西洋经向三极型环流异常、 “-NAO”及欧亚大陆上空“+SCA”型遥相关型异常， 在整个对流层中都存在， 是影响新疆冬季降水年际异常的深厚异常大气环流系统。
海表湍流热通量（感热和潜热通量之和）一定程度可表征海、 气两者相互作用的相对大小（孙建奇， 2014）。其中， 正湍流热通量异常表示海洋向大气传输热量， 负湍流热通量异常则表示大气向海洋传输热量。
由冬季IATL 与海表面异常风场、 湍流热通量的回归系数分布可知［图8（a）］， 当冬季北大西洋SST自北向南呈“+” “-” “+”三极型异常分布时， 海表湍流热通量相应呈现“-” “+” “-”三极型分布特征， 表明热带和副极地大气向海洋传输热量， 大气因此失热降温下沉， 导致海表面形成反气旋性异常环流， 使得冰岛低压减弱； 中纬度海洋向大气传输热量， 大气受热上升， 导致海表形成气旋性异常环流， 使得亚速尔高压减弱。由此， 形成了环流场中的“反气旋-气旋-反气旋”三极型异常环流， 偏弱的冰岛低压与亚速尔高压共同导致北大西洋上空呈“-NAO”型异常环流。
图8 冬季IATL 分别与海表面异常风场（矢量， 单位： m·s-1）和湍流热通量（阴影， 单位： J·m-2） （a）， 冬季-NAO指数与北大西洋SSTA （b， 单位： ℃）的一元线性回归系数分布

黑色打点区域通过置信水平95%的显著性检验

Fig.8 Distribution of univariate linear regression coefficients of winter IATL with sea surface anomalous wind field and turbulent heat flux （a， vector： wind field， unit： m·s-1； shading： heat flux， unit： J·m-2）， and univariate linear regression coefficients of the winter-NAO index with the North Atlantic SSTA （b， unit： ℃）， with the dotted area passing the significance test at the confidence level of 95%

利用4.2节定义的-NAO指数回归了冬季大西洋SST年际异常分量［图8（b）］， 可见， SST呈明显的三极型异常分布， 进一步说明大西洋上空的三极型异常环流（包括“-NAO”）反过来也有利于洋面SST三极型异常的维持。

5 结论与讨论

5.1　讨论

由以上分析可知， 新疆冬季降水的年际异常强度从2000年以来显著增强， 且降水显著偏多， 那2000年之前和之后两个阶段的环流异常是否有明显差异呢？基于此， 未来将进一步关注不同年代际背景下关键环流系统的年际变率差异， 探究新疆冬季降水年际变率增强的可能机制。另外， 本文利用统计诊断和动力诊断方法获得了北太平洋和北大西洋SST协同影响新疆冬季降水年际异常的机制， 未来可通过数值模拟方法对这一机制进一步验证。

5.2　结论

本文分析了近60年新疆冬季降水主要年际异常时空特征， 着重探讨了北太平洋和北大西洋SST协同影响新疆冬季全区一致型降水年际异常的机制。主要结论如下：
（1） 新疆冬季降水自东南向西北增加， 大值中心位于天山山脉西北部山区、 塔城和阿勒泰； 其年际异常最显著区域位于天山山脉以北地区和喀什地区。降水在1987年前后由偏少转为偏多， 2000年后年际异常强度有所增强。降水年际异常模态主要包括以新疆北部为异常大值区的全区一致型、 南北疆反位相型、 西南-东北向三极型， 其中， 全区一致型异常能很好反映新疆冬季降水年际异常的总体时空变化特征。
（2） 有利于新疆冬季全区一致型降水异常偏多的大气环流系统主要包括“-NAO”、 北大西洋经向三极型异常环流、 “+SCA”遥相关波列、 北非到阿拉伯海北部的反气旋、 北大西洋-欧亚弱的极锋急流和热带西风气流及强的副热带西风急流。冷空气和水汽输送路径包括新地岛以东的极地-西西伯利亚-咸海-新疆西北部和北部的偏北冷空气和水汽路径， 热带和副热带大西洋-地中海-黑海-里海-新疆的偏西水汽路径以及赤道印度洋-阿拉伯海-红海-波斯湾-里海南部-新疆的偏西南水汽路径。
（3） 北太平洋和北大西洋SST“接力”协同影响新疆冬季降水年际异常的机制如下： 从前春到前秋， 北太平洋类“+PDO”型SST异常激发Rossby波能量逐渐从北太平洋向下游传播到北大西洋上空， 由此产生的Rossby波列中心也逐渐东移。中纬度大气强迫海洋， 北大西洋存储这些异常能量信号并促使其SSTA逐渐向“+” “-” “+”三极型发展。到冬季， 北大西洋三极型SSTA充分释放其存储的异常能量， 并通过海气间热量交换， 在北大西洋上空激发出经向三极型异常波列（包含“-NAO”）和向下游的Rossby波异常能量。向东传播的Rossby波能量沿南、 北两条路径传播， 东北支能量促进了“+SCA”遥相关型的形成， 增强了乌拉尔山以西的高压脊和巴-贝湖低压槽， 东南支能量促进了北非-赤道印度洋异常反气旋环流的形成， 再配合高层偏弱的温带急流和偏强的副热带急流， 使得冷空气和暖湿水汽在新疆尤其是其西北部辐合， 导致冬季降水偏多。

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