2018, Vol. 37
2. 甘肃省武威市古浪县气象局, 甘肃 古浪 733100;
3. 南京大学大气科学学院, 江苏 南京 210023;
4. 中国科学院大气物理研究所大气科学与地球流体力学数值模拟国家重点实验室, 北京 100029;
5. 中国科学院大学, 北京 100049
早期的学者习惯上将相隔一定距离的气象要素在时间上同期的显著相关关系称为遥相关(Wallace et al, 1981), 现在多指相隔一定时间和空间的气象变量或者天气气候过程之间稳定相关的地理分布。施能(1996)的研究表明, 大气遥相关不仅可以解释全球的大范围持续性天气气候事件, 而且具有潜在的研究和实用价值。同时, 遥相关现象也为气候预测提供了有效途径(施能, 1996)。由此可见, 大气遥相关的研究对气象理论和实际业务都具有十分重要的意义。大量研究(Wallace et al, 1981; Barnston et al, 1987; 杨丹宁等, 2014)表明, 遥相关型表征了大尺度、低频大气环流变化的重要特征。作为北半球冬季太平洋和大西洋上空大气变化的主导模态, 太平洋—北美型遥相关(Pacific-North America, PNA)和北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation, NAO)对气候异常和降水变化具有更重要的意义。
PNA作为北半球冬季中高纬度对流层大气环流变化的主模态之一, 表征了太平洋副热带高压、北太平洋阿留申低压与北美地区大陆高压之间的协同变化(Wallace et al, 1981)。一般采用PNA指数来刻画PNA的强度(Garfinkel et al, 2007; Rao et al, 2016)。尽管PNA在季节—季节内时间尺度上存在一定的生命周期, 但PNA也存在年际和年代际尺度的变化特征(Wallace et al, 1981; Overland et al, 1999)。例如, 研究指出在年际时间尺度上厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)与PNA有很好的相关关系(黄荣辉, 1986)。具体而言, 暖ENSO年冬季, 伴随中东太平洋异常增暖, 赤道中太平洋上空会出现异常偏强的对流和非绝热异常, 进一步激发出北半球PNA流型。Leathers et al(1991)指出PNA型会对美国的气候产生影响, 尤其对冬季气温的影响最为显著。PNA除了可以影响对流层的气候异常, 还可以作为ENSO影响平流层的“桥梁”(饶建等, 2014; Rao et al, 2016)。暖ENSO期间的正PNA响应可以叠加在气候态定常波之上, 进一步加强北半球中高纬度对流层的行星波活动, 引起上传至平流层的波动振幅加大, 从而使极涡异常偏暖、强度变弱。然而, 关于PNA与中国气候异常关系的研究较少。
与PNA作为太平洋上空大气年际变化的主导模态相似, NAO则是北大西洋地区冬季上空大气变化的主导模态(Wallace et al, 1981; 李崇银等, 1999; 龚道溢等, 2001; 万寒等, 2009; 宋洁等, 2011)。NAO表征亚速尔高压和冰岛低压之间大气质量变化的一种大尺度跷跷板结构(Wallace et al, 1981; 邵太华等, 2012)。NAO作为热带外大气环流最主要的模态之一, 在冬季表现较为显著(Wallace et al, 1981)。虽然NAO主体主要位于北大西洋, 但它对其下游的欧洲甚至全球气候都有着至关重要的调制作用(武炳义等, 1999; 王永波等, 2001; 万寒等, 2009; 柴晶品等, 2011; 邵太华等, 2012; 徐寒列等, 2012; 姚遥等, 2016; 肖贻青, 2017)。基于此, NAO的研究位列国际“气候变率与可预报性研究(Climate Variability and Predictability, CLIVAR)”计划5个重点研究方向之首(徐寒列等, 2012)。为了定量描述NAO的强度变化, 人们也定义了一系列NAO指数。龚道溢等(2000)通过对各种NAO指数定义的比较, 发现NAO的涛动中心在冬夏两季差异明显, 因而需要分别定义。武炳义等(1999)指出冬季NAO指数与同期西伯利亚高压范围呈现反位相变化关系。谭桂容等(2010)认为2008年的冰冻雨雪灾害与NAO异常关系密切。此外, 大量研究也指出NAO与中国降水之间的密切关系(杨莲梅等, 2008; 金大超等, 2010; 宋洁等, 2011; 邵太华等, 2012; 宇婧婧等, 2014; 刘焕才等, 2015)。前人对NAO与北半球阻塞形势的关系也做了大量的工作(万寒等, 2009; 柴晶品等, 2011; 姚遥等, 2016)。需要特别指出的是, NAO也与平流层极涡活动有关(Baldwin et al, 1998; Cai et al, 2006; Ren et al, 2007; Rao et al, 2015)。例如, 在爆发性增温期间, 与极涡强度变化相联系的纬向平均高度异常和纬向风异常信号可以从平流层传至对流层(Ren et al, 2007; Hu et al, 2015; Rao et al, 2017)。
PNA与NAO作为北半球热带外两个海盆上空的大气变化主导模态, 它们共同作用时的大气环流型态及其对局地气候异常的研究还不全面。Song et al(2009)通过对流函数倾向方程的诊断发现, PNA与NAO的弱反位相变化可能受到与PNA相联系的Rossby异常波列的影响。可见, 有必要将PNA和NAO不同配置下的环流异常单独讨论。研究指出PNA正负位相的转换会引起北美地区的降水发生变化, 可以将PNA作为北美降水预测的影响因子(Archambault et al, 2010); 但关于PNA与中国降水异常之间的联系还不清晰。较夏季而言, 热带外遥相关对中高纬度地区冬季气候异常的调制作用增强, 研究冬季遥相关对区域气候和降水的影响是提供季节预测的重要手段和途径(张永莉等, 2016; 张雅斌等, 2016; 蓝柳茹等, 2016; 庞轶舒等, 2017)。
对以上研究工作的回顾表明, PNA和NAO作为北半球冬季环流异常的两个主要的模态, 前人(Wallace et al, 1981; Horel et al, 1981)大多是基于某一种遥相关型展开研究, 而对它们之间的配置研究则较少。因此, 本文试图从PNA和NAO两者的不同配置出发, 研究两种遥相关的不同配置类型及其与中国冬季降水的联系。探究PNA和NAO与中国干湿分布特征之间的联系, 可为中国冬季气候预测提供一定参考。
2 资料选取和方法介绍 2.1 资料选取使用了美国气候预测中心整编的逐月PNA指数和NAO指数。此数据是对北半球500 hPa位势高度场(1950—2015年)进行旋转经验正交函数(REOF)分解得到的, 第一主分量的时间系数对应NAO指数, 第二主分量的时间系数对应PNA指数(Wallace et al, 1981)。PNA(NAO)指数也可以通过对冬季月份太平洋(大西洋) 500 hPa高度异常单独做经验正交分解得到。
为了进一步诊断PNA和NAO的结构分布特征, 还使用了NCEP/NCAR逐月再分析资料(Kalnay et al, 1996), 包括高度场、风场和比湿场。这套再分析资料的水平分辨率为2.5°×2.5°, 垂直层为1 000~10 hPa, 环流场资料有17层。由于300 hPa之上的比湿非常小, 精度较差, NCEP/NCAR提供的比湿场资料最高层只到300 hPa。为了判断各层等压面是在地面以上还是虚假的地面以下(后处理插值导致), 也使用了地面气压数据。
此外, 还使用了全球降水气候中心(Global Precipitation Climatology Centre, GPCC)提供的全球陆地月平均降水资料(Schneider et al, 2011)。该资料的水平分辨率为2.5°×2.5°, 时间长度为1950—2015年共66年。为了证实GPCC降水资料的真实性和结论的可靠性, 还使用了中国气象局(China Meteorological Administration, CMA)整编的台站降水资料, 时间跨度为1961 2014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(2016)611的世界地图和GS(2016)1760的中国地图制作, 底图无修改。
2.2 方法介绍为了进一步诊断降水异常中心与整层大气水汽输送之间的关系, 还积分了整层大气的水汽通量, 积分层次从地面到300 hPa, 即:
| $ TVF = \frac{1}{g}\int\limits_{Ps}^{Pt} {q\vec V{\rm{d}}\mathit{p = }\frac{1}{g}\left({\int\limits_{Ps}^{Pt} {qu{\rm{d}}\mathit{p\vec i + }\int\limits_{Ps}^{Pt} {qv{\rm{d}}\mathit{p\vec j}} } } \right)} \;\;\;, $ | (1) |
式中: TVF、Pt、Ps、q、
| $ \begin{array}{l} D = \frac{1}{g}\nabla \cdot \int\limits_{Ps}^{Pt} {q\vec V{\rm{d}}\mathit{p}} \\ \;\;\;\; = \frac{1}{g}\int\limits_{Ps}^{Pt} {\nabla \cdot q\vec V{\rm{d}}\mathit{p - }\nabla Ps \cdot {q_s}{{\vec V}_s}{\rm{d}}\mathit{p}} \;\;\;\;, \end{array} $ | (2) |
如果水汽辐合后全部转为降水, 则降水与水汽辐合之间的关系为
| $ D \approx - I + {\rm{Terrain\_Effecy }}\;\;, $ | (3) |
当地形比较平坦时, D与I有很好的对应关系; 但在地形起伏较大的区域, 如高原周边地区, D与I的关系会较差。此外, 还使用了回归分析、合成分析、t检验和蒙特卡洛的非参数检验等统计方法。
3 PNA和NAO与中国冬季降水异常的联系 3.1 PNA和NAO的结构特征图 1给出了1950—2015年冬季的PNA和NAO的指数的时间演变序列。定义的冬季是指当年的12月到次年2月; 例如, 2015年冬季指的是2015年12月到2016年2月。由图 1可以看出, 1950—2015年, PNA与NAO指数都表现为较弱的正趋势。通过PNA[图 1(a)]和NAO[图 1(b)]指数的逐年对比发现, PNA与NAO呈弱的反位相的变化特征, 这与Song et al (2009)的研究结论一致。同时注意到, 在20世纪80年代后期以后, 冬季PNA和NAO指数明显比80年代之前更趋于向正位相转变, 这是否与20世纪80年代左右的全球增暖加速有关值得进一步研究。
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图 1 1950—2015年北半球冬季平均的PNA(a)和NAO(b)指数时间序列 Figure 1 Time series of the northern winter mean Pacific-North America (PNA) (a) and North Atlantic Oscillation (NAO) (b) teleconnection indice from the US Climate Prediction Center from 1950 to 2015 |
从1950—2015年冬季PNA和NAO指数的散点分布(图 2)可以看到, 图中的点在各个象限中大致均匀分布, 这表明, 在一般情况下, PNA与NAO之间并不具有密切的线性关系。进一步计算PNA和NAO的线性相关系数, 发现两者的相关系数只有-0.13, 且未通过90 %显著性检验。这也说明, 尽管两种遥相关型在一些年份呈现反位相的变化特征, 但总体而言二者相互独立, 无显著相关关系。
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图 2 1950—2015年冬季平均的PNA和NAO指数散点分布 虚线为零线位置, 每个散点的上方为所在年份 Figure 2 Scatter plot of the winter mean PNA index versus NAO index during 1950—2015.The dashed lines represent the neutral states of PNA (vertical) and NAO (horizontal), respectively. Each point is marked by the respective calendar year |
为了揭示冬季PNA与NAO两种遥相关的空间结构特征, 利用冬季遥相关指数1950—2015年的时间序列计算了同期位势高度异常场的回归分布(图 3), 在PNA正位相年[图 3(a)], 热带和副热带太平洋为正的位势高度异常, 而北太平洋地区为负位势高度异常, 北美大陆主体呈现正高度异常, 美国东南为负的位势高度异常。这四个异常中心构成了PNA遥相关的四个大气活动中心。我国北方地区位于北太平洋低压中心西侧异常偏北风控制之下, 而南方沿海地区则处在副热带太平洋高压中心西侧的偏南风控制之下。另外在欧洲上空也出现了较弱的且并不显著的正高度异常。前人的研究指出PNA可能就是大气对于赤道东太平洋海表面温度异常的响应(黄荣辉, 1985; Rao et al, 2016, 2017), PNA响应在桥接热带加热和热带外环流异常之间起到了至关重要的作用, 且对平流层也具有调制作用(Garfinkel et al, 2007; 饶建等, 2014)。
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图 3 1950—2015年北半球冬季500 hPa高度异常回归分布(等值线, 单位: gpm) 等值线间隔为10 gpm, 虚线、实线和粗线分别表示负值、正值和零线; 黑色阴影标出了地形高度超过1 500 m的区域, 灰色阴影区为回归的高度场通过90 %的信度检验区 Figure 3 Regressed northern winter mean 500 hPa height anomalies (contour, unit: gpm; interval 10 gpm) against the normalized winter mean PNA (a) and NAO (b) indices from 1950 to 2015.Black shadings outline the geographical regions if the surface altitudes exceed 1 500 m.Gray shadings mark the height anomalies above the 90 % statistical confidence level according to the t-test |
通过NAO指数回归得到的500 hPa位势高度异常的空间分布型[图 3(b)]可以看出, 在NAO正位相年, 大西洋上空从低纬到高纬地区表现为明显的“正—负”的经向偶极分布。尽管NAO主体位于大西洋区域, 但同时也不难发现, 在中纬度其他区域也有较明显的环流异常中心。例如, 在西伯利亚附近为明显的正位势高度异常, 而在里海和咸海北侧却为负高度异常。这些高度异常都说明北大西洋涛动不仅作用于北大西洋附近地区的气候, 而且对整个北半球的天气和气候都可能会产生影响(武炳义等, 1999; 王永波等, 2001; 万寒等, 2009; 柴晶品等, 2011; 邵太华等, 2012; 徐寒列等, 2012; 姚遥等, 2016; 肖贻青, 2017)。
低层850 hPa高度异常场与500 hPa具有极为相似的空间分布结构, 只是中心略有偏移(图略), 说明冬季PNA和NAO遥相关型在整个对流层都有表现, 可认为这两种遥相关具有准相当正压结构(徐寒列等, 2012)。
3.2 PNA和NAO分别与冬季降水之间的联系从1950—2015年遥相关指数回归得到的中国冬季降水异常(GPCC资料)以及850 hPa风场异常分布(图 4)可以看出, 在典型PNA正位相所在冬季[图 4(a)], 河套北部地区处在异常反气旋的南侧, 而东北地区处在异常气旋的南侧。整个北方地区处于异常偏北风的控制之下, 无明显的异常暖湿气流输送, 不利于降水偏多的发生。河套东部地区环流很弱, 出现了显著的降水负异常, 较常年明显偏干。相比之下, 长江以南的广大地区, 尤其是华南沿海受到异常气旋东南侧的偏南气流控制; 与此同时, 高原东侧有明显的异常偏北风南下, 异常的偏北风和偏南风恰好在华南沿海附近辐合, 降水明显较常年偏多。
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图 4 利用北半球冬季遥相关指数回归得到的GPCC降水异常(彩色区, 单位: mm·mon-1)和850 hPa的环流异常(矢量, 单位: m·s-1) 紫色线段标出了地形高度超过1 500 m的区域, 黑色等值线标出了降水异常通过90 %的信度检验区 Figure 4 Regressed northern winter mean rainfall anomalies (color area, unit: mm·mon-1) extracted from GPCC and 850 hPa wind anomalies (vector, unit: m·s-1) against the normalized winter mean PNA (a) and NAO (b) indices. Purple lines outline the geographical regions if the surface altitudes exceed 1 500 m.Contours mark the rainfall anomalies above the 90 % statistical confidence level according to the t-test |
比较而言, 在典型NAO正位相所在冬季[图 4(b)], 850 hPa风场上蒙古地区为异常气旋控制, 我国东北地区处于异常气旋南侧异常西风的控制之下。除了黄河下游区域受到较湿润的异常偏东风影响, 北方广大地区降水异常并不明显。而在高原南侧附近有异常的偏南气流, 华南和西南地区受到异常的偏北风影响。在这种异常环流背景之下, 我国华南、西南和高原南坡出现了不同程度的降水正异常。一个有意思的现象是, 尽管PNA和NAO正位相都有利于我国南方大部分区域降水增加, 而海南岛的降水异常符号却刚好相反。
为了保证上述结论的可靠性, 通过中国气象局台站资料的结果(图 5)进一步可以看出, 两套资料所呈现的空间分布型大体上相似。具体而言, 在PNA正位相时[图 5(a)], 长江以南的东部沿海地区为异常的西南气流控制, 东南地区降水显著偏多, 同时海南岛降水偏少。此外, 河套东侧的显著偏干在台站结果中也清晰可见。而在NAO正位相时[图 5(b)], 华南地区和西南地区为异常的偏北风, 高原东南侧和南海沿海地区降水明显偏多。两套资料的高度匹配说明PNA和NAO对我国冬季降水的调制作用是确实存在的, 有必要研究二者不同配置时的降水响应情况。
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图 5 利用北半球冬季遥相关指数回归得到的台站降水异常(彩色区, 单位: mm·mon-1)和850 hPa的环流异常(矢量, 单位: m·s-1) 紫色线段标出了地形高度超过1 500 m的区域, 等值线标出了降水异常通过90 %的信度检验区 Figure 5 Regressed northern winter mean rainfall anomalies (color area, unit: mm·mon-1) extracted from China Meteorological Administration (CMA) station data and 850 hPa wind anomalies (vector, unit: m·s-1) against the normalized winter mean PNA (a) and NAO (b) indices.Purple lines outline the geographical regions if the surface altitudes exceed 1 500 m, contours mark the rainfall anomalies above the 90 % statistical confidence level according to the t-test |
鉴于整层积分的水汽通量散度与降水往往有很好的对应关系, 图 6进一步诊断了PNA和NAO指数回归得到的整层积分水汽通量及其散度异常。考虑到高原地区海拔较高, 一般地面气压都在700 hPa以下, 有些区域从地面积分至300 hPa不超过三层, 求出的水汽通量散度异常不具有代表性, 在解释降水时需要特别谨慎。在PNA正位相时[图 6(a)], 华南沿海有净的向北的水汽输送, 而在黄河以南的地区则为净的向东的水汽输送异常。水汽通量在长江以南广大地区与东北地区辐合, 与降水异常分布非常吻合。高原东侧受到地形效应的干扰, 那里出现了异常的水汽通量辐散, 这与降水并无对应关系。此外, 东北地区偏南的水汽通量的输送也有利于降水增多, 与图 5(a)一致。
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图 6 利用冬季遥相关指数回归得到的整层积分的水汽通量异常(矢量, 单位: kg·m-1·s-1)和整层积分水汽通量散度异常(彩色区, 单位: mm·mon-1) 灰色阴影标出了高原海拔超过1 500 m的区域; 等值线标出了水汽通量散度异常通过90 %的信度检验区 Figure 6 Regressed vertically integrated vapor flux (vector, unit: kg·m-1·s-1) anomaly and its divergence (color area, unit: mm·mon-1) against PNA (a) and NAO (b).Gray shadings mark the geographical regions if the surface altitudes exceed 1 500 m.Contours mark the vertically integrated vapor flux divergence anomalies above the 90 % statistical confidence level according to the t-test |
比较而言, 在NAO正位相时[图 6(b)], 东北地区再次出现了异常的向东北方向的水汽通量输送, 陆地上表现为水汽辐合, 受地形和地理位置的影响, 那里的降水异常并不明显。南海周边沿海地区则为异常向东的水汽输送, 华南地区水汽异常辐合, 与该地明显偏湿一致。此外, 河套北部和黄淮流域水汽异常辐散。
从以上的分析可以看出, 尽管NAO的主体在我国上游, PNA主体在我国下游地区, 这些遥相关均可以通过调节我国局地的大气环流异常和水汽辐合辐散, 进一步影响我国冬季的干湿状况。
4 PNA与NAO协同作用时的中国干湿状况 4.1 PNA和NAO协同作用时的四种配置为了探讨PNA与NAO在不同配置下的气候特征, 选取标准化遥相关指数大于(小于)0.5(-0.5)的年份为遥相关正(负)位相异常年(邹珊珊等, 2013)。由此得到四种不同的PNA/NAO配置:第一类配置为PNA与NAO均为正位相, 第二类配置为PNA为正位相NAO为负位相, 第三类配置为PNA与NAO均为负位相, 第四类配置为PNA为负位相NAO为正位相。基于上述分类方法, 对不同配置所对应的年份进行统计。
PNA和NAO的极端位相配置年份见表 1。结果表明, 在66年中PNA与NAO为第一类配置有6年, 第二类配置有7年, 第三类配置有8年, 第四类配置有4年。Rao et al(2017)的研究指出, 超级El Nio期间中东太平洋的最大海温异常可以超过3 ℃, 有助于形成更强的PNA正位相并维持。从表 1不难发现第一类配置中的1982/1983和2015/2016年刚好对应两次超级El Nio事件。事实上, 1997/ 1998年也是超级El Nio年, 1997年冬季PNA指数也明显大于1982年和2015年冬季的强度。但是, 由于1997/1998年NAO异常较微弱, 1997年极端的PNA正位相并不属于这四类配置中的任何一类。
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表 1 北半球冬季PNA和NAO不同极端位相的配置统计表 Table 1 Configuration of the PNA and NAO teleconnection |
通过PNA和NAO遥相关不同配置时500 hPa位势高度异常合成场(图 7)可以看出, 当PNA与NAO均为极端正位相时[图 7(a)], 阿留申地区和大西洋高纬地区均为显著的负高度异常。在这两个负高度异常之间的西伯利亚则为显著的正高度异常, 中心位于贝加尔湖西北侧。典型PNA正位相期间位于热带、副热带太平洋的异常高压移至日本以东的洋面上, 异常高压以西的南风异常不断向我国东北地区输送较暖的湿空气。青藏高原东侧相对周围而言, 为异常低压区。当PNA为正位相而NAO为负位相时[图 7(b)], 极地地区为正高度异常, 异常高压分裂为两个中心, 分别位于俄罗斯北侧和加拿大北侧。这往往与极涡偏弱并向较低纬度地区南压有关, 冷空气更加趋向较低纬度活动。事实上, 在中高纬度地区, 由东亚至北太平洋的广阔区域均为显著的负高度异常占据。当PNA与NAO均为负位相时[图 7(c)], 北半球冬季的高度异常分布与第一类配置基本相反。中高纬度地区主要有两个正高度异常中心, 它们分别位于北太平洋和北大西洋。整个东亚地区主要为负高度异常。当PNA为负而NAO为正时[图 7(d)], 亚洲至太平洋广大区域的中高纬地区均为正高度异常占据, 而北半球副热带太平洋以及欧亚大陆北部和北美北部则为显著的负高度异常。
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图 7 PNA和NAO四种极端配置时, 北半球冬季500 hPa高度异常合成(等值线, 单位: gpm) 等值线间隔为10 gpm, 虚线、实线和粗线分别表示负值、正值和零线; 黑色阴影标出了地形高度超过1 500 m的区域, 灰色阴影部分表明合成的高度场通过90 %的信度检验(蒙特卡洛检验) Figure 7 Composite 500 hPa circulation patterns (contour, unit: gpm, interval 10 gpm) under different PNA and NAO configurations.Black shadings outline the geographical regions if the surface altitudes exceed 1 500 m. Gray shadings mark the height anomalies above the 90 % statistical confidence level according to the nonparametric Monte-Carlo test |
图 8为PNA与NAO不同配置下850 hPa风场与降水(GPCC资料)异常合成场。当PNA和NAO同时为正时[图 8(a)], 高原南侧为异常的气旋式环流, 华南沿海则为西南风异常占据, 而华南北部出现了偏北风异常。这种异常环流有利于我国华南地区低空出现异常辐合并产生上升运动。与之对应, 长江以南的广大地区都出现了不同程度的正降水异常, 最大异常中心位于华南沿海。值得注意的是, 江淮流域降水明显偏少。此外, 我国东北地区南侧的异常偏南风与蒙古异常偏西、偏北风在东北地区汇合, 有利于该地区降水偏多。当PNA为正位相而NAO为负位相时[图 8(b)], 高原南坡降水明显偏多, 与那里的低空风场异常辐合有关。我国南方多为异常南风控制, 与第一类配置相比, 降水正异常区域明显偏北且呈现零散分布。具体而言, 长江中游和长三角降水偏多, 南方的其他区域降水则偏少, 最大降水负异常中心位于西南和华南沿海。受贝加尔湖地区深厚异常气旋的影响[图 7(b), 图 8(b)], 其东侧偏南风异常为东北部分地区降水异常偏多创造了有利条件。当PNA与NAO同时为负时[图 8(c)], 中国降水异常分布并非与图 8(a)完全相反。我国华南沿海降水明显偏少, 异常干区跨过长江一直北伸至江淮流域和黄河以南地区。这种全国范围内的降水偏少与冬季的北风偏强有关, 即冬季风整体偏强。当PNA为负而NAO为正时[图 8(d)], 中国中部和东部地区受到来自太平洋异常偏东气流的控制, 这些区域都出现了不同程度的降水偏多。
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图 8 PNA和NAO四种极端配置时, 北半球冬季850 hPa风场异常(矢量, 单位: m·s-1)和降水异常(彩色区, 单位: mm·mon-1)合成 紫色线段标出了地形高度超过1 500 m的区域; 等值线标出了降水异常通过90 %的信度检验区(蒙特卡洛检验)。 Figure 8 Composite 850 hPa circulation patterns (vector, unit: m·s-1) and precipitation anomalies (color area, unit: mm·mon-1) extracted from GPCC over China under different PNA and NAO configurations.Purple lines outline the geographical regions if the surface altitudes exceed 1 500 m.Contours mark the rainfall anomalies above the 90 % statistical confidence level according to the nonparametric Monte-Carlo test |
为了进一步检验降水合成结果是否依赖于降水资料的选择, 还使用了中国气象局台站降水资料。从PNA与NAO不同配置下850 hPa风场与台站降水异常合成场(图 9)可以看出, 当PNA和NAO同时为正时[图 9(a)], 华南地区降水异常偏多, 江淮流域和黄河下游降水异常偏少。当PNA为正位相而NAO为负位相时[图 9(b)], 长三角和东北地区降水偏多, 而河套、华南和西南地区降水异常偏少。当PNA和NAO同时为负时[图 9(c)], 整个黄河以南地区只出现异常偏北风, 而没有明显的异常偏东或偏南风输送更多的水汽, 中国东部的绝大部分地区降水异常偏少。而当PNA为负而NAO为正时[图 9(d)], 东北地区异常偏东风有利于降水偏多; 此外, 异常偏东气流控制了包括黄河流域、淮河流域、长江流域和珠江流域的绝大部分地区, 正降水异常占据了中国东部的大部分版图。可见, GPCC和台站资料结果非常一致。
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图 9 PNA和NAO四种极端配置时, 北半球冬季850 hPa风场异常(矢量, 单位: m·s-1)和台站降水异常(彩色区, 单位: mm·mon-1)合成 紫色线段标出了地形高度超过1 500 m的区域; 等值线标出了降水异常通过90 %的信度检验区(蒙特卡洛检验) Figure 9 Composite 850 hPa circulation patterns (vector, unit: m·s-1) and precipitation anomalies (color area, unit: mm·mon-1) extracted from CMA station data over China under different PNA and NAO configurations.Purple lines outline the geographical regions if the surface altitudes exceed 1 500 m.Contours mark the rainfall anomalies above the 90 % statistical confidence level according to the nonparametric Monte-Carlo test |
降水的产生与整层水汽辐合辐散状况密不可分(李栋梁等, 2016)。为了进一步验证降水异常与大气环流的关系, 通过四类配置时整层大气水汽通量异常及整层水汽通量散度异常(图 10)可知, 当PNA与NAO同时为正位相时[图 10(a)], 水汽通量异常在南方表现为从孟加拉湾及南海向东、向北的输送; 而在东北和华北则表现为向北、向西的输送。从水汽通量散度看, 华南广大地区为显著的异常水汽辐合占据, 与降水正异常对应[见图 8(a), 见图 9(a)]; 江淮流域则出现了异常的水汽辐散, 与该区域的降水偏少有关。值得注意的是, 由于东北地区、高原周边地区地形复杂, 水汽通量散度与降水异常并不能完全对应。当PNA为正位相而NAO为负位相时[图 10(b)], 东北及内蒙古北部、西南和华南东部有异常的水汽通量辐散, 有利于降水偏少[见图 8(b)和图 9(b)]; 河套地区和华中地区则出现了异常的水汽通量辐合, 有利于降水偏多。当PNA和NAO同时为负时[图 10(c)], 除了高原东侧边缘出现了异常的整层水汽通量辐合之外, 中国东部地区基本上为异常的水汽通量辐散所占据, 这与此时的降水异常偏少对应[见图 8(c)和图 9(c)]。而当PNA为负而NAO为正时[图 10(d)], 东部地区受异常偏东气流控制, 东北南部和长江以南均出现了异常的水汽通量辐合, 大致与异常偏多的降水相匹配[见图 8(d)和图 9(d)]。
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图 10 PNA和NAO四种极端配置时, 整层积分的水汽通量异常(矢量, 单位: kg·m-1·s-1)和整层积分水汽通量散度异常(彩色区, 单位: mm·mon-1)合成 灰色阴影标出了高原海拔超过1 500 m的区域; 等值线标出了水汽通量散度异常通过90 %的信度检验区(蒙特卡洛检验) Figure 10 Composite vertically integrated vapor flux (vector, unit: kg·m-1·s-1) anomaly and its divergence (color area, unit: mm·mon-1) under different PNA and NAO configurations.Gray shadings mark the geographical regions if the surface altitudes exceed 1 500 m.Contours mark the vertically integrated vapor flux divergence anomalies above the 90 % statistical confidence level according to the nonparametric Monte-Carlo test |
PNA和NAO作为北半球冬季两个大洋上空大气环流年际变化的主导模态, 都会对中国冬季降水异常产生一定影响; 对两种遥相关不同极端配置下中国降水异常响应的研究依旧缺乏。因此, 研究了以上两种遥相关与中国冬季降水异常的可能联系, 进而分析了二者的不同配置对冬季降水空间分布的影响。得出以下主要结论:
(1) 冬季PNA和NAO均有显著的年际和年代际变化特征, 且两种遥相关型在整个对流层都有表现; 但二者在年际尺度上无明显相关关系, 二者在近66年的相关系数仅为-0.13。
(2) 冬季PNA和NAO均对中国冬季降水有一定的影响。在典型PNA正位相期间, 长江以南地区出现了异常的西南气流, 东南沿海降水异常偏多, 同时海南岛降水偏少; 而在典型NAO正位相期间, 长江以南出现了大范围的异常偏北风, 降水明显偏多, 其他地区降水异常不显著。
(3) 根据PNA与NAO指数的位相和强度, 可将两者划分为四类极端配置, 即PNA与NAO均为正位相(第一类配置)、PNA为正位相但NAO为负位相(第二类配置)、PNA与NAO均为负位相(第三类配置)和PNA为负位相但NAO为正位相(第四类配置)。
(4) 当PNA与NAO表现为不同的配置时, 冬季降水存在差异。当PNA和NAO同时为正时, 华南沿海为西南风异常占据, 而华南北部出现了偏北风异常, 华南沿海降水明显偏多, 江淮流域降水明显偏少, 东北地区南侧降水偏多。当PNA为正位相而NAO为负位相时, 我国南方多为异常南风控制, 长江中游和长三角降水偏多, 南方的其他区域降水则偏少, 最大降水负异常中心位于西南和华南沿海。当PNA与NAO同时为负时, 我国华南沿海降水明显偏少, 异常干区跨过长江一直北伸至江淮流域和黄河以南地区。当PNA为负而NAO为正时, 中国中部和东部地区受到来自太平洋异常偏东气流的控制, 这些区域都出现了不同程度的降水偏多。
需要说明的是, 由于观测资料样本数量非常有限, 以上所得结论有待进一步论证。借助于数值模式长时间积分结果, 进一步验证PNA和NAO不同配置时中国降水响应变化特征和空间分布将是下一步的工作。我国东部地区为显著的季风气候, 冬季降水量相比夏季而言对全年降水量的贡献要小许多; 探究前期冬季PNA和NAO不同配置对随后春夏季降水的影响是另一个问题, 需要进行更详细的研究。
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