IPCC第四次评估报告指出, 在全球气候变化的背景下, 破纪录的高温热浪、低温寒潮、干旱等极端天气气候事件频发(Donat et al, 2013; Seneviratne et al, 2012, 王岱等, 2016)。中国近几年寒潮低温事件也明显增多、增强, 给国民经济、人体健康等造成了很大的影响。2000年以来, 发生在2008年的低温雨雪冰冻灾害和2016年的“霸王级”寒潮比较典型, 由于冷空气发生发展的条件不同, 导致这两次极端低温事件具有不同的表征, 前者主要表现为持续性低温降水和冰冻灾害(王凌等, 2008), 后者是剧烈的降温和偏北大风(孙楠等, 2016)。此外, 2008年是在拉尼娜背景下发生的冰冻灾害, 2016年的“霸王级”寒潮却是在强厄尔尼诺背景下发生, 通常认为厄尔尼诺年对应暖冬(李丽平等, 2015), 因此此次灾害的发生超出了政府和民众的预案, 也给气象服务部门带来了极大的挑战。从经济建设和社会发展、人民生活及防灾减灾的需求出发, 迫切需要气象部门提供具有中短期预报内容的长期天气预报(李旭等, 2015; 杨秋明, 2014)。大气季节内振荡(30~60天)与延伸期预报的时间尺度相匹配, 可作为联系长期天气信号和短期气候信号的桥梁。

近20年以来, 一些研究结果表明, 在大气随时间演变的宽广时域内, 存在30~50天的低频振荡, 不仅热带大气中存在, 而且具有全球性; 不仅对流层存在, 也发生在平流层; 不仅平原海洋存在, 同时青藏高原也很明显(章基嘉等, 1991; 张可苏, 1987)。热带大气季节内振荡对中国降水具有明显的调节作用(赵佳玉等, 2016), 欧亚中高纬度大气低频振荡为寒潮爆发提供了有利的大尺度背景(欧阳玫君, 1995), 李崇银等(2006)和程胜等(2006)指出北半球冬季平流层大气低频振荡十分显著并以北极涛动(Arctic Oscillation, AO)为主要低频模态的中高纬大气的低频振荡对东亚冬季风活动及其低频变化也有着重要影响。研究发现(马晓青等, 2008; 杨松等, 1990; Takaya, 2004)冷空气活动和表征冷空气强度的气象因子(地面温度和气压等)以及北半球中高纬度系统(如极涡、西伯利亚高压、东亚大槽、阿留申低压、东北冷涡等)的变化都具有明显的低频振荡特征。以往有不少学者研究了极端低温和寒潮事件与大气低频波动的关系, 例如朱毓颖等(2013)研究认为中国冬季持续性低温事件是中低纬大气低频振荡共同作用的结果, 特别是贝加尔湖至巴尔喀什湖低频横槽的加深与维持, 有利于冷空气从偏西路径侵入中国。王允等(2008)研究了2008年初低温雨雪冰冻期间东亚冬季环流季节振荡的特征, 对2007年12月至2008年2月期间850 hPa风场低频振荡分析显示, 中国南方地区风场表现出显著的20~50天低频振荡。马宁(2010)认为2008年初低温冰冻雨雪天气的几次降温过程几乎都处于近地面气温30~60天振荡的负位相的控制。

北半球中高纬度地区作为大气低频振荡最显著的地区之一, 其低频振荡变化对极端天气事件的影响值得关注。Seager et al(2010)认为在季节内事件尺度上, 极端事件的发生可能与阻塞活动、北极涛动等大气低频信号有关。那么在极端低温事件中, 北半球中高纬地区有什么样的低频特征, 能不能将大气环流的低频影响信号作为依据来延长此类事件的可预报期限呢？本研究选取近年来比较典型的两次极端低温事件, 通过对低频天气图和未滤波天气场对比分析, 探讨两次过程期间低频天气系统的配置、演变特征以及与天气过程之间的有机联系, 不仅有助于加深对天气过程演变的理解和冷空气关键系统的认识, 也可为实际业务工作中的极端低温事件的延伸期天气预报和短期气候预测提供更多的理论参考。

选取NCEP(National Centers for Environmental Prediction)/NCAR(National Centers for Atmospheric Research)提供的1960年1月至2016年2月逐日再分析资料, 水平分辨率为2.5°×2.5°, 要素有位势高度场和纬向风场, 其中位势高度选取500 hPa层次, 风场选取200 hPa层次。AO指数由美国国家海洋大气署(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)提供。

低频天气图方法利用大气低频振荡在时空演变上的特性, 提取大气中的低频信号, 利用Butterworth带通滤波(Krishnamurt et al, 1982), 对所选取的高度场和风场资料进行30~60天滤波, 从而将普通天气图转化为“低频天气图”。本文滤波时间选取30~60天, 因为孙国武等(2013)通过分析发现亚洲地区及其海域普遍存在大气低频30~60天的振荡主周期, 纬向风、经向风和位势高度都是如此, 此周期在其他人的研究中也得到验证(Seager et al, 2010)。滤波过程中, 采用“滚动计算法”, 即“减(1天)后加(1天)”的步骤, 取其最后一天的值, 各格点组合绘成图, 便得到每日的实时低频天气图(孙国武等, 2014)。

低频天气图的低频天气系统与非低频天气系统是相互联系的(陈申鹏等, 2017), 即基于低频天气图, 可以清楚地分辨出低频高压和低频低压以及低频气旋和反气旋等信息。通过对低频天气系统进行分析, 从而反映某种天气过程的一些主要天气系统的生成及演变特征。

选择的两次极端低温过程为:

2008年1月10日至2月2日的中国南方大范围持续性低温雨雪冰冻天气:此次低温雨雪冰冻天气范围广、强度大、持续时间长, 灾害重, 过程之间基本无间歇期, 给国民经济造成了巨大损失。长江中下游及贵州连续低温日数和连续冰冻日数均超过1954/1955年冬季, 达到历史最大值(王凌等, 2008), 给湖南、湖北、安徽、江西、广西和贵州等20个省(区、市)交通运输、能源供应、电力传输、通讯设施、农业生产及群众生活造成严重影响, 直接经济损失超过1 000多亿元。

2016年1月21-25日的超级寒潮过程:此次过程期间中国多地出现大范围剧烈降温, 全国共529个气象站过程降温超过12 ℃, 49个气象站发生极端日降温事件, 8个气象站日降温幅度突破历史极值; 有690个气象站发生极端低温事件, 此外19省(区、市)82市(县)气象站跌破最低气温历史极值(孙楠等, 2016)。

低频天气图(以位势高度为例)上, 低频系统(低频低压和高压)反映出该时段、该地区低频位势高度曲线振荡振幅的最大正位相或最小负位相, 即低频低压对应最小负位相, 低频高压对应最大正位相(孙国武等, 2014)。首先, 对两次过程期间的未滤波的形势场和低频形势场进行分析, 如图 1[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)1611的世界地图制作, 底图无修改]所示。

图 1(Figure 1)

图 1 2008年1月10日至2月2日(a, c)和2016年1月21-25日(b, d)500 hPa位势高度距平场(a, b)和低频高度场(c, d)(单位: gpm) Figure 1 The geopotential height anomaly (a, b) and low-frequency geopotential height (c, d) at 500 hPa from January 10 to February 2 in 2008(a, c) and from January 21 to 25 in 2016(b, d). Unit: gpm

对比图 1中两次过程期间的位势高度距平场和对应的低频高度场, 2008年初在乌拉尔山地区存在一个较强的正距平中心, 正距平范围较大, 向东南延伸至日本海区域, 低频高度场中上述区域均被低频高压中心所占据; 鄂霍次克海和青藏高原地区为负距平中心, 在低频天气图中对应为低频低压中心, 可以看到二者除了小部分地区不一致以外, 北半球位势高度场总体表现为正距平对应低频高压, 负距平对应低频低压, 2008年初低温雨雪冰冻期间位势高度距平场与低频高度场中对应的低频天气系统呈现出较好的一致性。但是对比2016年初位势高度距平场和低频高度场, 却不符合这样的对应特征, 未滤波高度场与低频高度场并未呈现一致性。

图 2为200 hPa纬向风速距平场和对应的低频纬向风速场, 200 hPa纬向风速可以反映西风急流的强度和形态, 2008年初低温事件中中东急流(25°E-50°E, 25°N-30°N)和东亚副热带急流(70°E-100°E, 130°E-160°E, 25°N-35°N)均偏强, 在风速距平场[图 2(a)]中可以看到上述地区被正距平所占据, 对应在低频风速场[图 2(c)]中也能清楚地显示出急流带, 分布位置相对一致。2016年“霸王级”寒潮事件期间东亚副热带急流偏强, 温带急流(70°E-110°E, 45°N-60°N)偏弱, 在风速距平场[图 2(b)]中, 我国东南部至日本海区域有一狭长的正距平带, 但是低频风速场[图 2(d)]的风速大值带却位于温带急流区, 两图风速大值范围对应不一致。

图 2(Figure 2)

图 2 2008年1月10日至2月2日(a, c)和2016年1月2125日(b, d)200 hPa纬向风速距平场(a, b)和低频纬向风速场(c, d)(单位: m·s-1) Figure 2 The zonal wind anomaly (a, b) and low-frequency wind (c, d) at 200 hPa from January 10 to February 2 in 2008 (a, c) and from January 21 to 25 in 2016(b, d). Unit: m·s-1

以上分析说明了持续23天的2008年过程期间中高纬度的大尺度环流系统(例如阻塞高压和切断低压)均具有明显的30~60天低频特征, 这和前人的研究结果(Seager et al, 2010; 孙国武等, 2014)一致。2016年初的“霸王级”寒潮仅持续5天, 过程期间中高纬度天气系统的30~60天低频特征并不明显。从过程的影响来看, 两次过程虽然表征有差异, 但都带来了较为严重的影响。那么是什么原因导致二者有如此大的差别呢？从低频天气图的定义来看, 它是将天气图及其快变的天气系统(高频扰动)改变为低频天气图及其慢变的低频天气系统(低频变化), 符合天气学原理。常规天气图上的天气系统, 即使是超长波系统的生命史也不超过10天, 而低频天气图上的低频天气系统生命史最短都在10天以上, 大多维持20~30天(孙国武等, 2014)。从过程的持续时间来看, 2008年低温雨雪灾害从1月10日至2月2日, 维持了近23天, 期间阻塞高压、极涡等长波天气系统生命史较长, 低频天气图较好地反映了滤波前背景场与低频系统的演变过程, 此次低温事件呈现出明显的30~60天低频振荡特征。而2016年“霸王级”寒潮爆发迅速, 来得猛, 去得快, 期间阻塞高压异常强大, 亚洲中高纬地区位势高度为显著的正距平, 由于没有能量输送, 阻高很快崩溃, 生命史仅为5天左右, 低频天气图无法体现阻塞高压的发生演变过程, 因而两者的特征对应不一致, 对于高空急流也是如此。此外, 两次过程期间低频流场的分布显著不同, 2008年初亚欧大陆中纬被低频高压所占据, 高压中心在贝加尔湖地区, 与未滤波天气场的分布基本相似, 在高压前部偏北气流引导冷空气南下, 2016年寒潮期间中纬为低频低压, 低压中心位于贝加尔湖以西和鄂霍次克海地区, 强度极强, 低压后部引导强冷空气南下, 而在未滤波天气场中冷空气强高压前部南下, 因而两次过程中出现了不一致情况。这主要是由于如前所述两次过程的周期差异较大所致。但同时也可以看到, 2016年寒潮事件中低频天气图上有较为明显的大尺度系统演变特征, 表现出明显的极地冷空气向中纬度地区的入侵。从过程期间冷空气的发展规律来看, 图 1(d)显示的源自极地的乌拉尔山以东的低值系统代表着极涡。极涡作为大规模冷空气的象征, 常用来预报冷空气爆发(张恒德等, 2008), 因而可以利用低频天气图分析极涡的演变特征从而对寒潮的爆发做出一定解释。而北极涛动(AO)是冬半年北半球中高纬度地区大气环流尺度最大、最重要的低频模态, 表征北半球中纬度和高纬度气压此消彼长的一种跷跷板现象(Thompson et al, 1998)。当AO为正位相时, 极涡位于北极圈, 北极位势高度场偏低, 温度偏冷, 中纬度位势高度场偏高, 地表偏暖, 当AO处于负位相时, 环流特征正好相反。因此AO能够综合反映极地地区(极涡)和中纬度地区(阻塞高压和切断低压)的环流形势。

作为一个反映北半球范围的大尺度气候因子, AO与我国寒潮的对应关系如何呢？魏凤英(2008)分析了1955-2005年冬春季AO指数与寒潮发生频次的关系, 发现AO指数是影响寒潮频次最大的因子, 其影响甚至大于极地高压系统和西伯利亚高压。AO指数与全国大部分的寒潮频次呈现负相关关系, 尤其是与105°E以东的地区和新疆西北地区的负相关非常显著, 显著性水平达到了0.05。

本文也统计分析了1950-2006年57年内的共87次寒潮期间AO位相的变化情况, 结果发现, 有超过52%的寒潮过程都伴随着AO指数往负位相的明显转变, 其中有40%的寒潮过程伴随着AO由正位相转变为负位相。其中有13次寒潮发生背景与2008年和2016年过程类似(表 1), 在爆发前20~30天AO为正位相, 但在前5~15天AO转变为负位相并持续负位相至寒潮结束。这表明, 在寒潮发生前期北半球环流场的剧变, 特别是AO由正位相转为负位相, 致使极涡面积增大, 地面西伯利亚高压增强, 冷空气南下活动加强, 中纬度纬向环流减弱而经向环流增强, 造成冷、暖空气交换加剧, 极地冷空气南下入侵到中纬度地区, 从而导致欧亚大陆异常寒冷天气(刘斌等, 2012)。因此AO位相的转变是这两次极端低温过程的大尺度背景原因。下面将对两次过程期间AO变化的特征和相应的低频过程进行分析。

表 1(Table 1)

表 1 寒潮爆发时间及前期AO指数变化表 Table 1 The outbreak time of the cold wave and the change of the AO index before outbreak 序号 寒潮爆发日(年-月-日) 爆发前20~30天AO指数平均值 爆发前5~15天AO指数平均值 AO位相转变时间(年-月-日) 1 1955-11-13 0.210 -2.294 1955-10-26 2 1956-01-16 0.886* -0.923 1956-01-06 3 1959-04-19 1.268 -0.160 1959-04-08 4 1963-12-22 0.924 -1.632 1963-11-30 5 1966-12-23 0.723 -2.717 1966-12-07 6 1974-02-21 0.153 -1.707 1974-01-28 7 1976-12-24 0.842 -1.388 1976-12-03 8 1979-03-30 0.779 -1.630 1979-03-10 9 1981-02-22 2.302 -0.155 1981-02-09 10 1985-12-03 0.934 -3.173 1985-11-18 11 1998-03-17 0.976 -0.989 1998-02-28 12 1998-11-15 0.674 -1.412 1998-10-29 13 1999-03-17 0.763 -2.828 1999-03-02 *表示前15~25天的AO指数平均值

表 1 寒潮爆发时间及前期AO指数变化表 Table 1 The outbreak time of the cold wave and the change of the AO index before outbreak

首先对2008年初AO指数的变化过程进行分析, 从AO指数逐日演变[图 3(a)]中可以看出, 2007年12月AO基本为正位相, 在12月31日突然转变为负位相并持续至次年1月15日, 此后保持正位相至月末, AO位相的季内变化比较显著。500 hPa位势高度距平场和低频流场同样能较好地反映AO位相的转变, 2007年12月下旬AO处于正位相, 位势高度场中[图 4(a)]极地地区偏低, 被负距平所占据, 中纬则为正距平, 对应低频流场中[图 4(c)], 北半球高纬地区低频系统为低压, 而中纬地区为高压。2008年1月上旬AO转变为负位相, 高纬极地地区位势高度场转变为正距平, 低频系统对应为低频高压, 中纬地区则基本被负距平所占据, 显示为低频低压。可见低温雨雪冰冻灾害发生前期和期间30~60天低频流场均能较好地体现AO位相的转变特征, 此外低频环流场分别于1月2日和18日表现出AO位相的转变(图略), 分别落后了2天和3天, 但是仍可以据此提前对形势场的演变作出预报, 具有重要的现实意义。

图 3(Figure 3)

图 3 2007年12月1日至2008年1月31日(a)和2015年12月1日至2016年1月31日(b)AO指数的逐日演变 Figure 3 Daily variation of AO index during the two process from December 1 2007 to January 31 2008 (a) and from December 1 2015 to January 31 2016(b)

图 4(Figure 4)

图 4 2007年12月下旬(a, c)和2008年1月上旬(b, d)500 hPa位势高度距平场(a, b)和低频高度场(c, d)(单位: gpm) Figure 4 The geopotential height anomaly (a, b) and low-frequency geopotential height (c, d) at 500 hPa in late December of 2007 (a, c) and in early January of 2008 (b, d). Unit: gpm

2008年1月低温冰雪灾害主要由4次天气过程构成, 分别是1月10-16日、18-22日、25-29日、1月31日至2月2日, 为了便于研究, 将这4个过程分别定为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ阶段, 根据地转风原理以及第2节中的分析, 低频天气图中纬向风速的分布与位势高度的分布特征是一致的, 因此仅分析各个阶段位势高度的低频变化特征。

在第Ⅰ、Ⅱ阶段, AO处于负位相, 高纬乌拉尔山阻塞高压环流异常偏强, 俄罗斯远东环流偏低, 在位势高度距平场中[图 5(a), (b)], 欧亚大陆的环流分布为负—正—负的配置, 中纬度低槽活跃, 表现为负距平, 低纬东亚地区为正距平占据, 西太副高较常年偏强。低频流场中[图 6(a), (b)], 高纬低频天气系统的配置为低压—高压—低压的分布, 与距平场有着良好的对应关系, 即正(负)距平对应为低频高(低)压。第Ⅲ、Ⅳ阶段, AO转变为正位相, 低频流场中[图 6(c), (d)]阻高和低压槽系统分别对应低频高压、低压。综合4次过程来看, 除了第Ⅱ阶段中高纬低频低压中心与乌拉尔山正距平中心相比偏东, 第Ⅲ阶段东亚负距平地区对应的低频系统为高压这些偏差外, 总体来说, 未滤波天气场中的正(负)距平范围分别对应低频天气图中的低频高(低)压, 纬向风速正距平中心与低频风速大值区一致(图略), 低频天气图均较好地体现了未滤波前环流系统的特征, 2008年初的低温事件具有明显的30~60天低频振荡。

图 5(Figure 5)

图 5 2008年初4次过程期间500 hPa位势高度距平场(单位: gpm) Figure 5 The geopotential height anomaly at 500 hPa during the four processes in early 2008. Unit: gpm

图 6(Figure 6)

图 6 2008年初4次过程期间500 hPa平均低频高度场(单位: gpm) Figure 6 The mean low-frequency geopotential height at 500 hPa during the four processes in early 2008. Unit: gpm

概括而言, AO表现为正位相, 中纬阻高强大, 引导高纬极涡带来的冷空气南下, AO正位相有利于造成中国南方地区的低温和中东急流的加强(Wen et al, 2009), 为中国南方地区的降水提供了动量和热量输送。在此次低温过程中, 低频天气图可以反映AO位相的转变, 仅落后了2天左右。此外, 与同一阶段的正距平中心相比, 低频高压中心更接近其后一阶段的正距平中心位置, 即第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ阶段的低频高压中心分别与第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ阶段的正距平中心一致, 低频低压中心不具有这样的特征。这是因为在此次事件中, 阻高稳定存在且维持时间久, 其振荡周期与环流系统的振荡周期吻合, 对应的低频系统反映阻高的缓慢变化。通过捕获这种低频信号的演变, 可以对中长期天气过程提前进行预报, 延长了极端事件的可预报期限。此次事件中, 位势高度场负距平所反映的东亚大槽、中纬低槽生成演变时间短, 其振荡周期小于整个环流系统的振荡周期, 因此低频系统反映的未滤波低压槽的特征不如阻塞高压的明显。

2016年“霸王级”寒潮发生于1月2125日, 寒潮发生前期2015年12月AO指数为正值[图 3(b)], 即为正位相, 位势高度距平场上[图 7(a)], 北半球高纬地区基本被负距平所占据, 中纬度地区为正距平, 低频环流场中, 12月下旬[图 7(c)], 北半球高纬地区为低频高压, 中纬地区表现为低频低压。但是在1月上旬, AO指数突变为负值, 且负位相维持了近20天, 位势高度场也发生了突变[图 7(b)], 高纬度地区呈现为大范围的正距平, 正距平中心偏强, 达到了350 gpm, 中纬度地区表现为负距平, 低频环流场中同样也发生了转变[图 7(d)]高纬地区基本上为低频低压, 而中纬度地区被高压所占据。此外, AO指数于1月2日变为负值, 在逐日低频天气图中(图略), 1月4日流场已经完全发生转变, 因此可依据低频信号对流场的转变提前做出预报, 对极端灾害天气事件的预防具有重要的现实意义。

图 7(Figure 7)

图 7 2015年12月下旬(a, c)和2016年1月上旬(b, d)500 hPa位势高度距平场(a, b)和低频高度场(c, d)(单位: gpm) Figure 7 The geopotential height anomaly (a, b) and low-frequency geopotential height (c, d) at 500 hPa in late December of 2015 (a, c) and in early January of 2016 (b, d). Unit: gpm

概括来说, 寒潮发生前500 hPa位势高度场距平的分布符合各个时期AO位相的特征, 北半球2015年12月下旬和2016年1月上旬中高纬的流场呈现出完全相反的特征, 不论是位势高度距平场还是低频环流场都是如此。聂羽等(2016)分析指出, AO在2016年1月初从原先的正位相转为负位相可能是导致温度骤降的主要原因。低频环流场中, 虽然与2008年低温雨雪冰冻期间位势高度正(负)距平对应低频高(低)压相比, 2016年的对应特征完全相反, 但是总体形势的剧变能体现AO位相的转变, 具有重要的预报意义。12月上旬AO为正位相, 极涡此时盘踞于北极圈, 高纬地区为低频高压, 在2016年1月初, AO位相发生转变, 极涡生成并分裂南下, 占据高纬地区, 此时低频环流场同样表现为低频低压, 那么, 1月低频低压的演变是否能代表极涡的生成、发展过程呢, 下面对低频低压的移动路径进一步分析。

2016年初, 极涡生成后, 从北极圈东移南下, 低频天气图高纬地区被低频低压占据, 15日极涡开始分裂, 在乌拉尔山地区形成低频低压槽[图 8(a)], 此时极涡中心位于新地岛以东的洋面。17日[图 8(b)], 乌拉尔山地区的低频低压槽进一步加深, 鄂霍次克海出现低频低压槽。至19日[图 8(c)], 低频低压中心基本上分裂, 对流层强北风将极地冷空气不断输送至中纬度地区, 使得乌拉尔山和鄂霍次克海地区的低频低压槽不断加强。寒潮爆发时, 极涡呈现为多极型分布, 东半球两个极涡中心分别位于欧洲北部和鄂霍次克海地区(江琪等, 2016), 极涡中心的冷空气在乌拉尔山阻塞高压脊前偏北风和东亚横槽的引导下输送至中国地区, 造成2016年“霸王级”寒潮的发生。而在低频天气图中[图 8(d)], 两个低频低压中心也位于欧洲北部和鄂霍次克海地区, 因此, 低频流场中低压的移动路径可以反映极涡的生成、发展等演变过程。

图 8(Figure 8)

图 8 2016年1月15日(a)、17日(b)、19日(c)和21日(d)500 hPa逐日低频天气图(单位: gpm) Figure 8 The daily low-frequency geopotential height at 500 hPa on 15 (a), 17 (b), 19 (c) and 21 (d) January 2016. Unit: gpm

综上所述, 2015年12月下旬AO处于正位相, 高纬度位势高度为负距平, 北极地区温度偏冷, 积蓄了强烈的冷空气, 中纬度经向环流偏弱。但是在2016年1月初, 形势发生了剧变, AO呈现为负位相, 高纬度位势高度为正距平。AO位相在寒潮期间发生了剧变, 这与文中所统计的13次寒潮事件发生的背景相似, 寒潮事件的演变与对流层AO由正位相转变为负位相的时间相匹配。2016年1月上旬北大西洋上空出现的气旋式强风暴东侧西南气流向北极输送了大量暖湿气流, 导致北极气温迅速升高(司东等, 2016), AO变为负位相, 极地原来的冷空气随着生成的极涡离开北极, 中纬度位势高度为负距平, 经向环流偏强, 强北风引导冷空气东移南下, 造成中国地区剧烈地降温。极涡在低频环流场中对应为低频低压, 具有明显的30~60天低频振荡, 在寒潮爆发时呈现多极型结构, 极涡中心分别位于欧洲北部和鄂霍次克海地区, 前期积蓄的强烈冷空气是造成此次寒潮极端低温的重要原因。此外, 从低频环流场中同样可以发现寒潮前期500 hPa形势场发生了剧变, 2016年初低频低压显现了极涡这个大尺度系统的生成、演变过程, 但是低频高压所表示的未滤波系统尚不明确, 具体机制还有待进一步分析。

利用30~60天的Butterworth带通滤波方法, 研究了2008年和2016年两次典型的极端低温事件发生期间的低频特征, 得到以下结论:

(1) 2008年低温雨雪冰冻灾害期间低频天气图较好的反映了滤波前天气场的特征, 表明阻高、高空急流等环流系统具有明显的30~60天低频振荡; 而2016年初环流背景场的30~60天低频振荡不明显, 两次过程期间低频低压、高压的位置分布和冷空气南下路径不同。

(2) 2008年初未滤波天气场与低频天气场具有良好的对应关系, 总体表现为位势高度正(负)距平对应为低频高(低)压, 纬向风速正距平中心与低频风速大值区一致。与同一阶段的位势高度正距平中心相比, 低频高压中心更接近其后一阶段的正距平中心位置, 即低频高压信号可以提前预报形势的演变过程, 具有重要的现实意义。

(3) 2008年1月初AO总体为正位相, 有利于中东急流的加强和中国南方地区的低温, 2016年寒潮发生前期, AO由12月下旬的正位相转变为1月初的负位相, 使得中纬度纬向环流减弱而经向环流增强, 极地冷空气南下入侵到中国地区, 从而导致寒潮的爆发。低频形势场也发生了剧变, 并且约落后2天表现出AO的转变, 因而可依据低频信号对环流形势的转变提前做出预报, 具有重要的指示意义。

(4) 2016年寒潮期间低频低压较好地反映了极涡的生成、演变过程, 寒潮爆发时, 极涡呈现为多极型结构, 中心分别为于欧洲北部和鄂霍次克海地区, 在阻塞高压脊前偏北气流和东亚横槽的引导下, 前期积蓄的强烈冷空气入侵中国, 造成剧烈降温。

AO指数在本文选择的两次极端低温过程中都表现出来了明显的正负位相转变特征, 但同时结合前人(魏凤英, 2008; 沈柏竹等, 2015)研究和本文的统计结果可以看到, 不是每次寒潮天气过程都伴有AO位相的正负转变。这主要是由于AO作为一种行星波空间尺度因子, 对于我国寒潮的作用主要起到强迫和驱动作用(魏凤英, 2008)。AO大尺度背景的驱动作用可能通过影响太平洋遥相关型、西伯利亚冷高压、阻塞高压、东亚大槽等系统, 进一步影响我国寒潮的发生(魏凤英, 2008; 沈柏竹等, 2015)。这显示了在以后的研究中要同时考虑多个系统协同作用在天气预报中的重要性。

本文分析了两次典型极端低温过程期间的低频特征。在低频流场上, 可以向前追溯与事件相关的大气低频信号, 通过追踪和判断低频信号的路径, 结合数值预报, 可以延长寒潮或极端低温事件的预报期限, 提高极端灾害性天气应急服务的能力。此外, 这两次典型的极端低温事件也可作为历史样本, 对相似天气过程的预报具有一定的借鉴和参考意义。在下一步的工作中, 将利用动力学方法, 揭示中国极端低温发生时低频特征对于天气系统的动力调制作用, 为极端低温事件的延伸期预报提供更多的参考。