暖冬是伴随全球增暖而出现的新名词, 一般指冬季平均地面气温高于常年或气候平均值。已有研究表明, 大约从20世纪80年代中期开始, 暖冬出现得愈加频繁, 且呈显著上升趋势(孙林海, 2004; 李维京等, 2013; 梁苏洁等, 2014), 陈峪等(2009)统计了历年中国发生暖冬地区的面积, 指出在1952—2007年我国暖冬面积平均每10年增加10%。暖冬的出现会使各种病菌、病毒活跃, 病虫害滋生蔓延, 威胁人类健康, 对农业、畜牧业造成损失; 同时, 干暖的冬季极易诱发山火, 导致恶劣的次生灾害。此外, 暖冬及其异常大气环流还常常对应雾霾天气的发生(Chen et al, 2018)。因此, 暖冬现象的频繁发生, 越来越引起全社会的关注, 其发生规律和成因也成为气候变化研究中的热点和难点问题。

关于中国冬季气温变化特征及其成因研究目前已有大量进展和成果。丁一汇等(1994, 2007)通过研究中国近百年气温的历史气候资料发现, 我国气温变化与全球气温的变化有着趋势上的一致性, 中国冬季的增温幅度比夏季大, 并且存在区域差异性, 北方和青藏高原的部分地区升温比南方快。中国冬季气温的变化存在两个主模态:一个表现为全区一致变化型, 一个为南北反位相型(朱艳峰, 2007; 康丽华, 2006, 2009; 关惠戈等, 2014; 梁苏洁等, 2014)。朱艳峰等(2007)指出中国冬季气温的第一模态与西伯利亚高压的变化关系密切, 而第二模态则与北极涛动(Arctic Oscillation, AO)有关。康丽华等(2009)强调影响中国冬季气温的因子在不同时间尺度上存在差异性, 全国一致变化型在年代际尺度上对应AO的变化, 而年际尺度则与西伯利亚到中国东部沿海-北太平洋地区海陆气压差的异常变化有关; 南北反位相型在年代际尺度上对应着太平洋和大西洋位势高度的反相变化, 而年际尺度则与AO关系密切。张若楠等(2015)也证实AO正负位相的转换对我国南北气温异常变化有调控作用: AO负(正)位相时, 中国北方受异常气旋性(反气旋)环流控制, 降雪增多(减少), 地表气温偏低(高); 而南方地区受异常反气旋性(气旋)环流控制, 降雪减少(增多), 气温偏高(低)。

从大气环流背景来看, 导致中国冬季气温偏暖的最直接原因是东亚冬季风减弱, 极涡北缩, 东亚大槽变浅, 东亚上空受纬向型环流控制, 经向环流活动较弱, 冷空气难以入侵我国, 导致气温偏高(郭其蕴, 1994; 孙林海等, 2004; 钱维宏等, 2007; 朱艳峰等, 2007)。何金海等(2015)指出前期秋季北极海冰的年代际变化对欧亚大陆气温也有调控作用:北极海冰年代际尺度上的偏少导致北大西洋涛动负位相, 不利于北大西洋暖湿气流往欧亚大陆输送, 因此欧亚大陆中高纬度地区气温偏低。殷明等(2016)研究显示, 冬季东海黑潮暖舌与我国东部冬季气温存在正相关, 这种相关关系由于海洋的热惯性能持续到春季。这是我国气温对SSTA外强迫的一种邻域响应。此外, ENSO作为太平洋最强年际异常信号, 可通过太平洋-东亚型(Pacific-East Asian Pattern, PEA)遥相关(Wang et al, 2000)以及纬圈和局地经圈环流异常(Zhu et al, 2014)对东亚气候造成影响。El Niño事件时中国东部地区冬季易偏暖, La Niña事件则易偏冷。但东亚冬季风对ENSO事件的响应较为复杂, 特别是中高纬度地区常表现出非线性特征(何溪澄等, 2008; 汪子琪等, 2017)。孙林海等(2005)的研究结果显示, 造成我国冬季持续偏暖的可能成因有: El Niño事件、东亚冬季风弱、西太平洋副热带高压增强、欧亚大陆积雪面积减小、火山活动减少以及温室效应等。然而, 这些影响因子本身也存在年代际变化(李维京, 2013; Ren et al, 2017), 例如, El Niño事件在20世纪80年代后由东部型转为中部型, 对我国冬季气温的影响也不同(汪子琪等, 2017)。因而, 中国冬季气温异常与其影响因子之间的关系存在很大的不确定性。

对于暖冬的定义, 不同学者采用了不同的标准(陈峪等, 2009; 缪启龙等, 2008; 王凌等, 2007; 周自江等, 2000; 龚道溢等, 1999), 但大都基于冬季月或季节平均气温进行统计。但当极端高温/低温事件频发或交替出现时, 月或季节平均气温就难以体现这种天气尺度的较大波动。因此, 本文将对中国冬季地面气温持续偏高日数(即冬季暖日频次)和异常程度进行统计分析, 讨论冬季暖日频次与冬季平均气温变化的差异, 揭示冬季暖日频次的时空分布主模态与大尺度环流的联系, 以期进一步理解冬季暖日发生频次的物理机制, 为提高冬季暖日频次的季节预测提供理论参考。

采用逐日近地面最高气温资料来自英国Hadley中心的HadGHCND(Hadley’s Global Historical Climatology Network Daily)(Caesar et al, 2006), 水平格距为2.5°×3.75°(纬向×经向), 选取时段为1950—2014年。冬季气温取自1951—2014年中国160个台站的月平均温度资料(中国气象局国家气候中心提供)。还采用了1950—2014的美国国家环境预测中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)所提供(Kalnay et al, 1996)的大气环流再分析资料, 包括月平均风场、位势高度场、海平面气压(Sea Level Pressure, SLP)。海表温度(Sea Surface Temperature, SST)资料采用美国国家大气海洋局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)发布的第五版延长重构的月平均海温资料ERSST v. 5(Smith et al, 2004)。文中冬季是指前一年12月到当年2月, 例如, 1951年冬季指1950年12月至1951年2月的平均值, 以此类推。

冬季暖日频次的计算采用Wu et al(2012)定义夏季热浪的类似方法。先将每个格点地表日最高气温进行15天滑动平均以剔除天气尺度扰动, 然后以超过气候平均值(1961—1990年)第90个百分位的值为阈值, 统计每年冬季连续6天超过该格点阈值的日数。有别于“暖冬”的概念, 本文中统计的是冬季连续高温事件的频次, 称之为“冬季暖日频次”。值得指出的是, 冬季暖日频次的统计对定义阈值的选取并不敏感, 若选取第95个百分位作为阈值也能够得到相似的统计结果。因此冬季暖日频次的统计结果是显著可靠的。此外, 还采用了经验正交函数分解、Mann-Kendall法、一元线性回归、相关分析等统计诊断方法。为去除全球增暖趋势的影响, 所用资料都先经过去趋势预处理。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)1603号的中国地图、GS(2016)1561号和GS(2016)1562号的世界地图制作, 底图无修改。

冬季暖日的频发期是否一定出现在冬季气温偏暖期, 冬季暖日频次的峰/谷值是否和冬季平均的极端高温/低温值相对应呢？为了厘清以上疑问, 首先将日最高气温连续6天超过阈值的日数与中国160个站的冬季气温区域平均的标准化距平序列进行了比较, 并用Mann-Kendall法检测了二者的突变(图 1)。冬季气温在1982年后由冷位相转为暖位相, 1982年前标准化变量平均值是-0.60, 最小值为-2.38, 发生在1968年; 1982年后平均值为0.43, 最大值为2.12, 发生在1999年。虽在冷(暖)位相期也有异常暖(冷)年, 但仅1979年的绝对值大于0.5个标准差, 而其他年份(1983, 1984, 1985, 1986和2012年)都小于0.5个标准差。可见, 冬季平均气温在1982年前后发生显著的年代际冷暖位相转换。而冬季暖日频次发生突变的时间是在1992年前后, 1992年以前冬季暖日频次多为负值, 其平均值为-0.31, 极端偏少年发生在1957年, 为-0.11; 1992年以后, 暖日频次的平均值增长为0.63, 极端偏多年最大值为3.61, 发生在1999年。

图 1(Fig. 1)

图 1 1951—2014年中国区域平均的冬季暖日频次和冬季气温季节平均的标准化时间序列(a), 冬季气温(b)和暖日频次(c)的Mann-Kendall统计量曲线 直线表示α=0.05显著性水平的临界值±1.96 Fig. 1 Standardized time series of the frequency of extreme warm days and seasonal average temperature in China during winter (a), the Mann-Kendall statistic curve of winter temperature (b) and the frequency of extreme warm days (c) from 1951 to 2014.Straight line is α= 0.05 significant level critical value ±1.96

在冬季气温偏冷(偏暖)期, 冬季暖日频次大多为负值(正值), 的确有利于暖日频次的减少(增长), 但冬季气温和暖日频次在突变前后的振幅大小差别较大。冬季气温突变前后大小相当, 而冬季暖日频次变率的振幅是不对称的, 暖日偏多期的平均值是偏少期的两倍, 其中暖日频次有4年超过2个标准化距平值, 明显高于暖日异常偏少年的变率。此外, 我国冬季偏暖(冷)年和暖日峰值(谷值)年也并非一一对应, 例如1973, 1991, 1992, 1994和1995年冬季气温偏暖, 而暖日频次却偏少, 出现二者符号相反的情形。冬季气温只能解释冬季暖日频次约60%的方差(二者相关系数为0.77), 冬季连续高温现象的发生(即暖日频次)有着自身的变化规律, 导致冬季暖日频次异常变化的因子也可能存在差别, 下面就这些问题展开讨论。

从1951—2014年64年冬季暖日频次标准化场的EOF前两个主模态(图 2)的分析结果表明, 中国冬季暖日频次的前两个主模态的方差贡献为50.8%, 占总方差贡献的一半以上, 并通过North准则显著性检验, 为相互独立且显著的模态。而之后的模态并未通过检验, 因此选取前两个主模态进行详细讨论。

图 2(Fig. 2)

图 2 1951—2014年中国冬季暖日频次EOF分析(去趋势) Fig. 2 Spatial pattern and corresponding principal component (PC) of the empirical orthogonal function (EOF) mode of the frequency of extreme warm days in China from 1951 to 2014 (after linear removal trend)

冬季暖日频次第一模态EOF1的空间分布为全国一致型[图 2(a)], 其解释方差为33.6%, 是冬季暖日频次变化最主要的模态。最大载荷区主要位于中国东部30°N—45°N的长江以北至华北地区, 最小载荷区位于青藏高原地区。值得注意的是, 此模态有别于中国冬季气温第一模态的全区一致变化:冬季气温第一模态载荷分布基本为从南向北增加, 北方载荷大于南方(康利华等, 2006, 2009; 梁苏洁等, 2014)。由此可见, 冬季连续暖日与平均气温的空间分布存在显著差异。

第一模态EOF1对应的时间标准化序列[图 2(b)]不仅存在显著年际变化, 同时表现出年代际变化特征。全区冬季暖日频次偏多期, 主要集中在两个时期: 20世纪50年代初到60年代初和90年代中后期至21世纪初, 后者冬季连续高温发生的频次明显高于前者, 其中1999, 2002和2007年的值均超过3.0;冬季暖日频次偏少期, 集中在20世纪60年代初至90年代中期和2010年以后, 最小值发生在2012年(-1.81)。

冬季暖日频次第二模态EOF2[图 2(c)]的方差贡献为17.2%, 主要反映中国冬季暖日频次变化的南北反位相不对称分布。正负载荷的分界线以110°E为界东西部存在显著区别, 东部约在30°N, 西部约在40°N。值得注意的是, 西部40°N以南, 载荷等值线分布几乎平行与地形等高线, 尤其在高原东南部的陡峭地形区(横断山脉地区)。中国东北部和西北北部地区是负载荷的中心区, 正载荷中心在坡度较大的云贵高原西部至横断山脉附近, 正载荷中心值约为负载荷中心值的3倍。也就是说, 冬季暖日频次的变率在西南部的振幅远强于东北/西北部。这显然有别于东北部气温变率要远大于南部(康丽华等, 2006, 2009)的中国冬季气温第二模态的南北反位相变化特征。由此可知, 北方气温的变率虽大于南方, 但中国冬季暖日频次变率最强的区域在我国高原东南部坡度较大的横断山脉地区, 而不是我国北方地区。

中国暖日频次第二模态EOF2所对应的时间序列显示[图 2(d)], 1951—2014年的64年间, 最小值发生在2002年(-1.54), 最大值发生在2010年(1.63), 年际变化明显。与此同时此模态也具有明显的年代际振荡特征, 20世纪70年代前, 中国北部(南部)暖日偏少(偏多), 70年代初至90年代末中国北部(南部)暖日偏多(偏少), 90年代末(1998年)之后又转为北少南多。

以上分析表明, 虽然我国冬季暖日频次的主要模态和冬季气温的类似, 同样表现为全国一致变化型和南北反位相变化型, 但二者存在显著的差异, 主要表现为最大载荷区的分布以及相应强度的区别。影响我国冬季气温分布和变率的最直接的因子是东亚冬季风的变率, 那么, 对于冬季暖日频次来说, 其大尺度环流背景场又如何, 造成二者变率中心和强度差异的可能原因是什么？下面, 将针对这些问题进行讨论。

选取200和500 hPa的位势高度场、风场以及海平面气压场与冬季暖日频次主模态的时间序列(PC)做回归分析(图 3, 图 4)。与中国冬季暖日频次一致变化型相联系的(PC1)同期大气环流场和海平面气压场的异常分布(图 3)显示, 当我国冬季暖日频次出现全区一致增多时, 在对流层上层200 hPa的60°N以北至极区为“凹”形的低压异常区, 此低压异常控制东半球整个极区, 并分别向西半球北美西海岸和大西洋北部伸展, 而北美东部沿格陵兰岛至极区则为高压异常。在中纬度30°N—60°N之间, 从里海往东一直延伸到北太平洋中部, 表现为一个纬向分布的位势高度正异常带。此带状高压异常分布存在东、西两个大值中心, 一个位于巴尔喀什湖至中国西北北部, 另一个位于北太平洋中部。由此可见, 在东半球中-高纬度间为正负偶极型高度异常分布。与偶极型的纬向高度异常分布带所对应, 高纬和极区表现为气旋性异常, 副热带中纬度地区则为反气旋性异常。气旋与反气旋异常环流之间形成较强的异常西风带, 此异常西风带从里海北部向东经东北亚地区一直延伸到北太平洋45°N以北区域。相应地, 在中纬度纬向型分布的异常反气旋的南部为异常的东风带, 从夏威夷群岛以北的太平洋向西经日本南部、韩国、抵达中国和亚洲内陆地区。在对流层中层500 hPa[图 3(b)], 其环流异常的分布和高层200 hPa基本相似, 在东半球高纬和中纬度的位势高度异常存在反位相变化, 只是其中心的强度和位置略有不同。东半球高纬度极涡的加深更为显著, 在30°N—60°N纬向型的高度异常区呈东高西低分布, 北太平洋上的高压异常强度明显大于亚洲大陆。

图 3(Fig. 3)

图 3 冬季暖日频次的PC1分别对200 hPa(a), 500 hPa(b)位势高度(彩色区, 单位: gpm)和风场(矢量, 单位: m·s-1), 和海平面气压场(c, 彩色区, 单位: hPa)的回归分布 图(c)中点区和矢量分别表示位势高度和风场通过0.05的显著性水平区域 Fig. 3 The linear regression of winter 200 hPa (a), 500 hPa (b) geopotential height (color area, unit: gpm) and wind field (vector, unit: m·s-1) and sea level pressure (c, color area, unit: hPa) on the first principal component (PC1) of frequency of extreme warm days. In Fig. 3(c), the dot and vector regions represent their anomalies exceeding the 95% confidence level on the basis of a Student's t test, respectively

图 4(Fig. 4)

图 4 冬季暖日频次的PC2分别对200 hPa(a), 500 hPa(b)位势高度(彩色区, 单位: gpm)和风场(矢量, 单位: m·s-1), 和海平面气压场(c, 彩色区, 单位: hPa)的回归分布 图(c)中点区和箭头分别表示位势高度和风场通过0.05的显著性水平 Fig. 4 The linear regression of winter 200 hPa (a), 500 hPa (b) geopotential height (color area, unit: gpm) and wind field (vector, unit: m·s-1) and sea level pressure (color area, unit: hPa) (c) on the second principal component (PC2) of frequency of extreme warm days. In Fig. 4(c), the dot and arrow regions represent their anomalies exceeding the 95% confidence level on the basis of a Student's t test, respectively

以上的环流配置意味着, 在东半球高纬度和极区存在负的高度异常, 极涡加深, 冷空气的强度增强, 然而, 由于中纬和高纬为正负偶极型的反位相高度异常, 导致二者之间的位势高度差加大。根据地转风原理, 西风的强度与气压梯度呈正比, 当北低南高的位势高度异常差异加大时, 会导致异常西风增强, 叠加在中纬度西风带上导致纬向西风气流增强, 强大的西风带将冷空气限制在60°N以北地区, 不利于极区强冷空气的向南输送, 阻碍冷空气自北向南入侵我国。在此大尺度环流背景下, 中国出现全区一致型的暖日频次增多现象。与此同时, 中纬度异常反气旋性环流南部的偏东气流控制着我国30°N—45°N地区, 异常东风将冬季北太平洋上空暖湿气流向中国内陆输送, 因此, 较于其他中国地区而言, 由于暖湿平流输送的作用, 中国东部地区(30°N—45°N)更易出现持续异常高温, 直接对应中国冬季暖日频次第一模态载荷大值区的分布。

在海平面气压场上[图 3(c)], 除我国青藏高原、云贵高原有显著的异常高压区外, 整个欧亚大陆基本受异常低压控制。北太平洋上空基本受异常高压控制, 其中心位于北太平洋中部40°N附近。对于气候态而言, 冬季亚洲大陆主要受西伯利亚高压控制, 北太平洋主要受阿留申低压控制。与暖日频次相关的海平面气压表现为亚洲大陆(北太平洋)低(高)压异常分布, 这有利于西伯利亚高压和阿留申低压减弱, 导致东亚大陆和北太平洋间的海陆气压差减小, 从而东亚冬季风减弱。冬季风减弱则相应南下入侵我国的冷空气活动减弱, 易造成我国全区冬季持续高温日数增多。值得注意的是, 由于高原海拔高这一特殊性, 其在冬季为强大的冷源, 近地面受冷高压控制, 因此极端高温频次相对较少, 这解释第一模态为何在青藏高原表现为低载荷值。

综上所述, 对于中国全区暖日频次增多的情形, 在对流层中高层, 东半球中高纬度经向偶极型的高度异常分布, 增加了指向极地的气压梯度, 导致西风异常, 经向环流活动减弱, 极区冷空气被“囚禁”在北极地区, 冷空气南下受阻, 有利于我国暖日频次的整体性增多; 而在对流层低层, 西伯利亚高压和阿留申低压强度减弱, 海陆气压梯度减弱, 冬季风减弱, 这些有利于我国冬季出现持续性高温日, 暖日频次增多。此外, 由于长江以北至华北受到来自中纬度太平洋的偏东气流的暖湿平流输送, 形成暖日频次异常大值区; 而冬季青藏高原作为冷源, 使得高原地区形成低层冷高压, 导致此地区冬季暖日频次变率较其它区域小。对流层各层的环流配置决定了中国全区暖日频次第一主模态的空间分布。

对于中国冬季暖日频次第二模态的南北反位相变化[见图 2(c)]而言, 当暖日频次北方少南方多时, 对应的环流场配置如图 4所示。在200 hPa[图 4(a)]上, 整个极地地区为异常高中心, 其外围中高纬地区基本则为异常低压带环绕。三个异常低压中心分别位于欧亚大陆的贝加尔湖附近、北太平洋东部和北美洲西海岸附近、北大西洋东部大不列颠岛附近。相应的, 极地为异常反气旋控制, 与中高纬异常低压相匹配的是三个异常气旋性环流。中低纬度是纬向型分布的弱的异常高压带。与异常高压带对应, 太平洋中部有明显的异常反气旋性环流, 我国长江以南沿海处于异常偏东气流控制下。对流层中层500 hPa存在类似环流[图 4(b)], 只是中高纬的高度异常中心强度略弱, 而低纬度太平洋异常高压带偏强。

从上述与PC2相关的中高层环流配置可以看出, 从极地往南到我国境内, 自北向南依次排列着“+－+”的异常高低压中心。在40°N以北地区, 对流层中高层流场分布类似于北半球极地地区与中高纬度高度场的反位相振荡—北极涛动(AO)的负位相。极区为“+”中高纬为“－”异常流场分布, 使得极区与中高纬的位势高度差减小, 气压梯度方向指向南, 60°N以北异常东风加大, 纬向西风气流减弱, 大气经向交换增强, 极区冷空气容易离开源地向南入侵。而40°N南北两侧的位势高度的反位相异常振荡使此地区位势高度差加大, 西风异常增强, 即在我国北部, 平直的纬向西风气流异常将阻碍极区南下的强冷空气继续向南深入, 使得冷空气能影响中国北部, 却不能到达中国南部, 导致中国冬季暖日频次“北负南正”的南北反位相分布。

北太平洋上空的环流类似WP型分布(western Pacific teleconnection pattern), 即太平洋西部“北负南正”, 我国长江以南基本处于来自太平洋的偏东暖湿气流控制下, 南方暖日频次增多。冬季, 青藏高原对周围大气来说是个冷源, 在近地面层为冷高压, 所以高原在冬季北侧为西风, 南侧为东风。500 hPa高原北侧为异常西风, 南侧异常东风, 高原南部有高压异常中心, 这导致高原近地面反气旋性环流增强, 气流向四周辐散, 高原附近大气下沉增温, 更有利于出现持续高温, 绝热加热使得高原地区成为暖日频次异常变率的大值区[见图 2(c)]。

在海平面气压场上[图 4(c)], 异常高压从极区向东伸展至里海/咸海以及我国东北北部地区, 向西半球伸展至北美北部地区。此异常高压外围基本为异常低压区, 依然是类AO型的负位相分布。北太平洋中部为显著的高压异常, 我国东部大陆尤其是长江以南区域为显著的低压异常, 因此, 阿留申低压和大陆冷高压均减弱, 纬向海陆气压梯度减小, 使得冬季风减弱。特别需要强调的是, 不同于PC1相关海平压气压异常分布, 与PC2相关的太平洋高压异常与大陆低压异常中心位置相对偏南(偏南20个纬距), 因此虽然此配置同样使得冬季风减弱, 其主要作用表现为减弱中国南部地区的冬季风。这也导致了中国暖日频次第二模态的“北负南正”的偶极型分布。

以上分析表明, 与我国冬季暖日频次“北负南正”分布的第二主模态相联系的大气环流场呈现从极地向南排列的“+－+”异常变高分布。这种分布类似AO型和北太平洋上WP型的组合。而高原暖日频次异常变化可能与高原的地形隆升和热力作用有密切关系。

海表温度异常与中国冬季气温有密切的联系(Wang et al, 2010; Jiang et al, 2014; 严小冬等, 2017), 而冬季暖日频次与冬季气温的变率存在差异, 那么海表温度异常与中国冬季暖日频次有何联系, 在此将研究与中国冬季暖日频次主模态相联系的海表温度异常(SSTA)分布。

为考察与中国冬季暖日频次有密切联系的SSTA信号的持续性, 给出了从前期秋季至同年春季每三个月平均的超前滞后回归分析。图 5是中国冬季暖日频次第一模态PC1对SST以及500 hPa位势高度场、850 hPa风场回归结果。当我国冬季暖日频次全区一致性增多时, 同期回归的结果显示[图 5(d)], 我国临近海域均为异常暖海温区, 其中最强信号位于长江以北的近海海域和黑潮延伸区。与此对应的是:对流层中层500 hPa, 东半球为经向偶极型分布的位势高度异常, 高纬为异常低压带, 中纬为异常高压带, 东亚大槽减弱, 我国处于异常高压控制下, 高压北部异常西风气流使极区冷空气南下受阻, 导致全国冬季暖日频次一致增多; 对流层低层850 hPa, 60°N附近的异常西风带从欧洲南部向东直达北太平洋, 在北美西部沿岸转向南, 转换成异常东风带, 这样在北太平洋上空形成异常反气旋性环流。我国东部沿岸处于异常反气旋的西南象限, 受偏南/偏东风暖湿气流控制, 尤其在长江以北至华北地区沿岸为异常暖海温中心, 因而形成暖日频次的大值区, 对应中国冬季暖日频次第一模态荷载大值区。这与殷明等(2016)研究的我国气温对SSTA外强迫的邻域响应的结论是一致的。此外, 热带中、东太平洋的类El Niño型的SST分布, 热带印度洋和北大西洋的暖异常海温, 虽也有贡献, 但这些海域的异常信号要弱得多, 且其上空的环流也较弱。

图 5(Fig. 5)

图 5 冬季暖日频次的PC1分别对海温(彩色区, 单位: ℃)和850 hPa风场(矢量, 单位: m·s-1)、500 hPa位势高度场(等值线, 单位: gpm)的回归分布 点区和箭头分别表示位势高度和风场通过0.05的显著性水平 Fig. 5 The linear regression of SST (color area, unit: ℃), 850 hPa wind field (vector, unit m·s-1) and 500 hPa geopotential height (contour, unit: gpm) on the PC1 of frequency of extreme warm days. The dot and vector regions represent their anomalies exceeding the 95% confidence level on the basis of a Student's t test, respectively

前期秋季(9—11月), 东亚沿海的暖异常信号主要在南海附近[图 5(a)], 随后逐渐向北扩展并增强, 黑潮延伸区的异常暖海温也逐渐增强, 带状的南北偶极型异常高-低压带形成[图 5(b)~(c)]。同期冬季, 二者达到最强[图 5(d)]。此长江以北和黑潮延伸区的暖异常海温信号一直延续到春季, 只是随着南北偶极型变高带和太平洋上空异常反气旋的环流的减弱消失, 其强度缓慢减弱[图 5(e)~(g)], 这与海洋具有巨大的热惯性有关。热带中东太平洋的暖SST异常信号前期秋季较显著, 但强度逐渐减弱, 且并无清楚的流场相匹配, Nino3.4与PC1的同期相关系数仅为0.13。阿拉伯海、孟加拉湾和大西洋的暖异常信号一直处于较弱的状态。

可见, 中国近海和黑潮延伸区的异常SST变化是冬季暖日频次异常变化的主要贡献者, 具有先期预示意义。

从中国冬季暖日频次变化的南北反位相不对称分布(PC2)的回归结果(图 6)可以看出, 北太平洋同期的SSTA信号的分布[图 6(d)]与全区一致变化型的相似[图 5(d)], 但二者的异常中心位置和强度以及相应的环流是不一样的。当我国冬季暖日频次的变化呈现北少南多的情形, 我国沿海区域均为异常暖海温, 显著区包括黑潮延伸区异常暖舌位置主要集中在长江以南, 中心在南海附近海域。相应的, 在对流层500 hPa, 亚洲大陆为“+－+”的异常高压分布, 中心分别在极区、贝加尔湖、青藏高原南部地区。北太平洋为类WP型分布。对流层低层850 hPa, 60°N附近为异常东风带, 40°N附近转为西风带, 冷空气聚集在我国北方, 由于经向环流减弱, 冷空气不易南下, 主要影响北方地区。北太平洋异常反气旋性环流底部的异常偏东风将西太平洋暖湿气流向我国长江流域以南输送。前期秋季[图 6(a)], 亚洲大陆中高纬度异常低压和高压初步形成, 类似AO的负位相。此时西太平洋并未形成清楚的暖舌。随后, 异常高低压中心进一步增强[图 6(b), (c)]。长江以南海域出现显著的暖异常海温区, 黑潮延伸区异常暖舌形成。同期冬季[图 6(d)], 北太平洋500 hPa上空出现异常高压, 850 hPa形成完整的反气旋性环流。此后[图 6(e)~(g)], 冬季大陆的异常高低压中心减弱, 我国邻海海域和黑潮延伸区的暖舌强度减弱较缓, 一直持续到春季。

图 6(Fig. 6)

图 6 冬季暖日频次的PC2分别对海温(彩色区, 单位: ℃)和850 hPa风场(矢量, 单位: m·s-1)、500 hPa位势高度场(等值线, 单位: gpm)的回归分布 点区和箭头分别表示位势高度和风场通过0.05的显著性水平 Fig. 6 The linear regression of SST (color area, unit: ℃), 850 hPa wind field (vector, unit: m·s-1) and 500 hPa geopotential height (contour, unit: gpm) on the PC2 of frequency of extreme warm days. The dot and arrow regions represent their anomalies exceeding the 95% confidence level on the basis of a Student's t test, respectively

此外, 热带太平洋中东部为异常暖舌, 类El Niño型分布, 从前期秋季到同年春季处于逐渐减弱的状态。Nino3.4与PC2的同期相关系数仅为0.09。阿拉伯海、孟加拉湾以及大西洋均异常暖海温, 但最强的信号均出现在冬季以后。

上述分析显示, 影响冬季暖日频次变化的南北反位相不对称分布的大气环流主要是类AO型环流和西太平洋的WP型环流异常, 以及长江以南的邻海和黑潮延伸区暖舌异常。

在全球气候变暖背景下, 暖冬现象逐渐成为国内外学者们的研究热点。本文的研究表明, 冬季气温升高并非意味着冬季极端高温日数多且持续时间长, 气温上升快的区域, 也并非极端高温日出现的频繁区。本文针对我国冬季持续高温日出现的天数, 提出了冬季暖日频次的概念, 得到以下主要结论:

(1) 中国冬季暖日频次变化第一主模态为全国一致变化型, 其最大载荷区主要位于中国东部的长江以北至华北地区, 最小的载荷位于青藏高原地区, 这有别于冬季气温变率北强南弱的特点。当冬季暖日频次全国一致增多, 在东半球中—高纬为经向正负偶极型异常变高分布, 中高纬间的位势高度梯度加大, 异常西风增强, 中高纬度间经向环流减弱, 环流以纬向西风为主, 强冷空的活动被限制在其源地附近, 难以向南入侵我国, 导致全区暖日频次增多现象。长江以北至华北地区由于受到来自北太平洋异常反气旋的偏东暖湿平流的影响, 成为暖日频次变化大值区, 而青藏高原冬季近地面受冷高压控制, 表现为低值区。

(2) 中国冬季暖日频次变化第二主模态为南北反位相不对称型, 其南北分界线的纬度呈东低西高的分布, 荷载大值区在青藏高原东南部的陡峭地形区(横断山脉地区), 这有别于冬季气温变化东北部变率大于南部(第二模态)的特点。与我国冬季暖日频次北少南多相联系的大气环流场呈现从极地向南排列的“+－+”异常变高分布。这种分布类似AO型(负位相)和北太平洋西部南北反位相的WP型的组合。冬季, 青藏高原是一个抬升的冷源, 近地面由于热力作用形成冷高压, 而青藏高原附近的异常反气旋性环流加强了气流向四周的辐散, 导致高原附近大气下沉增温, 有利于高原附近暖日的长时间维持, 形成荷载大值区。

(3) 中国近海暖SSTA和黑潮延伸区暖舌与上述两个主模态有密切联系, 对于全区一致型模态, SSTA最强信号在长江以北, 而对于南北反位相型则最强SSTA信号在长江以南。这些信号具有连续性, 有先期预示意义。

中国冬季暖日频次和冬季气温的异常变化并非一一对应, 有其自身变化规律和不同的影响因子。本文主要结合冬季暖日频次前两个主模态的变化特征, 探讨了与之相联系的大尺度的环流和SST异常。其中的物理过程还需进一步探讨, 例如, 导致冬季暖日频次在青藏高原的东南部, 地形坡度较大的区域有较大的变率的原因。青藏高原是气候的敏感区, 其地形高度与气温的变化有密切联系(Cai et al, 2017; 伍清等, 2017; 董敏等, 2018), 那么, 其特殊地形与暖日频次又有何联系呢？这些问题有待进一步深入研究。