春季北大西洋三极型海温模态与中国东部极端低温事件频次年际变化关系的年代际增强.pdf
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1、梁静,孙建奇,洪海旭,等.2023.春季北大西洋三极型海温模态与中国东部极端低温事件频次年际变化关系的年代际增强 J.大气科学,47(4):10501064.LIANGJing,SUNJianqi,HONGHaixu,etal.2023.InterdecadalEnhancementoftheInterannualVariationRelationshipbetweenSpring North Atlantic Tripolar Sea Surface Temperature Mode and Extreme Cold Event Frequency in Eastern China J.Ch
2、inese Journal ofAtmosphericSciences(inChinese),47(4):10501064.doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2201.21172春季北大西洋三极型海温模态与中国东部极端低温事件频次年际变化关系的年代际增强梁静1,2,3孙建奇2洪海旭2艾雅雯2华维11成都信息工程大学大气科学学院,成都 6102252中国科学院大气物理研究所竺可桢南森国际研究中心,北京 1000293佳木斯市气象局,佳木斯 154000摘要本文研究了春季北大西洋海温异常与中国东部极端低温事件频次年际变化之间的关系。结果表明,北大西洋三极型海温异常模态(NA
3、TSST)在 20 世纪 80 年代末后可以显著影响中国东部极端低温事件频次第一主导模态的变化,但在 80 年代末之前却不能。进一步的机制分析表明,这两者关系之所以发生年代际变化,可能与NATSST 激发的遥相关波列在 20 世纪 80 年代末前后期不同有关。在 19601987 年,NATSST 激发的遥相关波列从北大西洋向中亚南部地区传播,路径偏南,对东亚地区大气环流的影响较弱,从而不能显著影响中国东部地区极端低温事件的变化。但在 19922019 年,NATSST 能够激发南、北两支遥相关波列到达东亚。其中,北支波列与北大西洋涛动(NAO)有关,该波列从北大西洋出发沿欧亚中高纬向东传播,
4、可以在蒙古地区造成异常气旋/反气旋性环流;南支波列从北大西洋出发沿欧亚中低纬向东传播,可以在中国中南部造成异常气旋/反气旋性环流。上述气旋/反气旋性环流有利/不利于中高纬冷空气南下,同时改变中国东部地区地表热通量,从而造成有利/不利于极端低温事件发生的气候背景条件,使得中国东部地区极端低温事件频次增加/减少。通过上述物理过程,NATSST 在 20 世纪 80 年代末之后可以显著影响中国东部春季极端低温事件频次的年际变化,而在 80 年代末之前则不能。关键词极端低温事件北大西洋波列文章编号1006-9895(2023)04-1050-15中图分类号P467文献标识码Adoi:10.3878/j
5、.issn.1006-9895.2201.21172Interdecadal Enhancement of the Interannual Variation Relationshipbetween Spring North Atlantic Tripolar Sea Surface Temperature Modeand Extreme Cold Event Frequency in Eastern ChinaLIANGJing1,2,3,SUNJianqi2,HONGHaixu2,AIYawen2,andHUAWei11School of Atmosphere Sciences,Cheng
6、du University of Information Technology,Chengdu 6102252NansenZhu International Research Centre,Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 1000293Jiamusi Meteorological Bureau,Jiamusi 154000收稿日期2021-09-10;网络预出版日期2022-02-28作者简介梁静,女,1991 年出生,硕士研究生,从事极端气候方面的研究。E-mail:通讯作者孙建奇,E-
7、mail:资助项目国家自然科学基金项目41825010Funded byNationalNaturalScienceFoundationofChina(Grant41825010)第47卷第4期大气科学Vol.47No.42023年7月ChineseJournalofAtmosphericSciencesJul.2023AbstractInthispaper,therelationshipofinterannualvariationbetweenspringseasurfacetemperatureanomalyintheNorthAtlanticandextremecoldevent(ECE
8、)frequencyineasternChinaisinvestigated.Theresultsshowthatnotbeforebutafterthelate1980s,theNorthAtlantictripolarSSTmode(NATSST)hassignificantlyaffectedthefirstleadingmodeofECEfrequencyineasternChina.Furthermechanisticanalysissuggeststhatsuchaninterdecadalchangeintheirrelationshipcouldberelatedtothedi
9、fferenceintheNATSST-excitedwavetrainsbeforeandafterthelate1980s.In19601987,theNATSST-relatedwavetrainpropagatedfromtheNorthAtlantictosouthernCentralAsia,whichwaslocatedmoresouthward,andconsequently,hadaweakinfluenceonatmosphericcirculationsandECEineasternChina.However,in 19922019,NATSST could excite
10、 two wave trains.The northern train was associated with the NorthAtlanticOscillation,propagatingeastwardfromtheNorthAtlantictothemid-highlatitudesofEurasia,resultinginananomalouscyclonic/anticycloniccirculationintheMongolianregion.ThesoutherntrainpropagatedeastwardfromtheNorth Atlantic to the mid-lo
11、w latitudes of Eurasia,leading to an anomalous cyclonic/anticyclonic circulation insoutherncentralChina.Thesecyclonicandanticycloniccirculationsare,respectively,favorableandunfavorabletothesouthwardmovementofcoldairfrommiddleandhighlatitudesandchangethesurfaceheatfluxineasternChina,consequentlyprovi
12、dingfavorableandunfavorableclimatebackgroundconditionsforECEoccurrence.Throughthesephysicalprocesses,NATSSTcouldsignificantlyinfluencetheinterannualvariabilityofthefrequencyofspringECEineasternChinaafterthelate1980s,butnotbeforethat.KeywordsExtremecoldevent,NorthAtlantic,Wavetrain 1 引言随着全球变暖,全球大部分地区
13、日最低温度呈现升高趋势,由此导致冷日和冷夜出现减少趋势(e.g.,Karletal.,1991;Alexanderetal.,2006;Wangetal.,2017;VanDerWaltandFitchett,2021)。虽然全球变暖会导致冷事件发生频次减少,但并不意味着冷事件不会发生。相反,进入 21 世纪以后,许多破纪录的极端冷事件时有发生。如 2016 年 1 月,“世纪寒潮”席卷中国东部地区,许多地区日最低气温突破历史极值,广州地区观测到 1929 年以来第一次固态降水(李艳等,2018;谢瑞青等,2019);2018 年 4 月,中国经历了 3 次大范围寒潮过程,导致农作物受灾面积
14、1366.3 千公顷,其中绝收面积359.8 千公顷,直接经济损失高达237.1 亿元(https:/ 年的冬季,极端冷事件先后袭击了北半球中纬度许多地区,北京和天津的日最低气温突破了1967 年以来的最低值,美国德克萨斯州的奥斯汀市和休斯敦市分别打破了自 1908 年和 1905 年以来的日最低气温记录(Zhangetal.,2021)。因此,在全球变暖的背景下,开展极端低温事件的变化及其影响因子的研究具有重要的科学意义。由于冬季的气温较低,极端低温事件更易发生,因此以往对中国极端低温事件的研究主要聚焦于冬季。中国冬季极端低温事件呈现出与全球一致的减少趋势(翟盘茂和潘晓华,2003;Zhou
15、andRen,2011;Youetal.,2011;谢星旸等,2018;齐庆华等,2019)。此外,在 20 世纪 80 年代中期,中国冬季极端低温事件的频次、均值和变率等均发生了年代际减少(刘雅星等,2010;付冬雪等,2011)。已有研究表明,在东亚区域,东亚冬季风(王晓娟等,2013;Huetal.,2015;韩永秋等,2021;Liuetal.,2021)、东亚大槽(李峰等,2006)、西伯利亚高压(Zhangetal.,2012;汪子琪等,2017;Dingetal.,2021;Zhengetal.,2021)、东北亚高空冷涡(石晨等,2020)、欧亚阻塞高压(李艳等,2012,20
16、18;XieandBueh,2017)等是造成该地区冬季极端低温事件的重要环流系统。当上述环流异常引发冷空气南侵时,就会造成东亚地区出现极端低温事件。除了东亚地区的大气环流因子外,许多大尺度遥相关因子,例如西太平洋遥相关(Yangetal.,2019),太平洋北美遥相关(Lietal.,2021),北极涛动/北大西洋涛动(AO/NAO;龚道溢和王绍武,2003;杨辉和李崇银,2008;Chenetal.,2013;Youetal.,2013;Chenetal.,2015;韩方红等,2018),厄尔尼诺/南方涛动(ENSO;Wangetal.,2000;Chenetal.,2013,2015;汪
17、子琪等,2017)等,也可以通过影响东亚地区大气环流异常进而引起东亚地区冬季极端低温事件的变化。作为农耕和作物生长的关键季节,春季的极端4期梁静等:春季北大西洋三极型海温模态与中国东部极端低温事件频次年际变化关系的年代际增强No.4LIANGJingetal.InterdecadalEnhancementoftheInterannualRelationshipbetweenSpringNorth.1051低温事件也往往会造成重大损失;同时春季的冷暖空气交替频繁,极端低温事件发生的频次也较高。因此,对中国春季极端低温事件变化的研究是十分必要的。但相较于冬季,目前针对春季极端低温事件的研究还较少。
18、艾雅雯等(2020)分析了春季中国地区极端低温事件频次的变化特征,指出19612016 年春季中国地区极端低温事件总体呈减少趋势,但近 10 年中国东部地区极端低温事件频次和强度却有所增加。徐玮平等(2018)发现春季从北大西洋至欧亚大陆的“准两波型”环流结构有利于春季华北地区出现持续时间较长的低温天气,而“三波型”环流结构出现时低温持续时间则较短。王冀等(2007)研究发现中国东北地区春季极端低温事件频次与 AO 存在显著负相关关系。从预测的角度,尹姗等(2013)指出前期冬季 AO 与春季中国东部北方地区极端低温事件之间也存在显著的负相关关系。北大西洋位于东亚地区的上游地区,该地区的海气相
19、互作用能够对东亚地区的气候产生重要影响(e.g.,Wangetal.,2001;Zhouetal.,2013;Yeetal.,2015;ZhangandSun,2020)。张霏燕和徐海明(2011)的研究指出,大西洋中北部地区海温异常与东北地区春季极端低温事件之间存在一定关系。在本文中,我们将进一步探讨北大西洋海温与中国东部地区极端低温事件主导模态之间的关系;如果两者之间有关系,我们将进一步分析这种关系是否稳定及其可能的机制。2 数据和方法本文采用的站点观测资料来自于国家气象科学数据中心(http:/2020-10-13)提供的839 个台站逐日最低温度数据。本文中的中国东部地区为 100E
20、以东的中国地区。为研究春季中国东部极端低温事件的变化,本文剔除了 19602019年春季(35 月)日最低温度数据缺测超过 1以及连续缺测 2 天以上的站点,对于缺测数据采用缺测日期前后两天的均值进行替代,最终选取位于中国东部地区的 437 个站点用于本文分析,站点的空间分布如图 1 所示。本文所使用的大气环流场资料是日本气象厅发展的 JRA-55(Japanese55yearReanalysisProject;Kobayashietal.,2015;Haradaetal.,2016)全球逐月大气再分析资料。JRA-55 大气再分析资料的水平分辨率为 1.251.25,垂直方向上分为 37 层
21、,起始时间为 1958 年。本文所使用的逐月海表温度(SST)数据是英国 Hadley 中心发展的月平均海表温度资料(HadISST,Rayneretal.,2003)。该资料起始于 1870 年,水平分辨率为 11。本文采用百分位法定义春季极端低温事件,这里以某站3月20日为例来具体说明计算过程。首先,以3月20 日为中心选择该站每年3月1822日的最低气温,组成5日60年(研究时段为19602019年)的时间序列;然后,将该时间序列按照升序排列,将排列后序列的第10百分位值定义为该站该日极端低温的阈值,第10百分位值的确定采用 Bonsaletal.(2001)的非参数化方案,公式如下:P
22、=M0.31N+0.38,(1)其中,P为概率,本文选取第十百分位即 P 值为0.1;N为日最低温度序列的总长度,本文中为560;M为 P 概率对应的序号,计算可知 M 应为 30.348,为了更准确地获得阈值,本文选择了序列中序号为30和31的最低温度平均值作为该站3月20日极端低温事件的阈值;最后,用该站19602019年3月20日逐日最低温度与上述阈值进行比较,如果某日最低气温低于阈值,则认为该日发生了一次极端低温事件。据此方法,可以依次图1中国东部 437 个气象站点的空间分布Fig.1Spatialdistributionsof437meteorologicalstationsine
23、asternChina大气科学47卷1052ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.47计算得到中国东部地区 437 个台站每年春季(35 月)的极端低温事件发生频次。本文的分析主要在年际尺度上,因此我们采用 Butterworth 高通滤波器,滤掉了所有变量中的低频变化信息,仅保留了周期小于 10 年的年际变化信息;由于滤波造成前后各 5 年数据的缺失,文中研究时段变为 19652014 年。在分析春季北大西洋海温与中国东部极端低温事件频次主导模态时,我们采用了经验正交分解(EOF)方法。本文中的相关、回归结果的信度检验用的是 Student st 检验
24、。在分析大气波列传播特征时,我们计算了 T-N 波作用通量(TakayaandNakamura,2001),其水平方向的波作用通量计算公式如下:W=p2a2|U|ucos(222)+v2v2+vcos()222,(2)a其中,上标中的短横线和撇号分别表示气候态和相对气候态的距平,W 为波作用通量,、和 p分别表示纬度、经度和气压,和 分别表示地球半径和地转流函数,U=(u,v)表示水平风场。文中气候态为滤波前各研究时段内 35 月要素场的平均值。本文所使用的 NAO 指数来自美国国家海洋和大 气 管 理 局(https:/www.cpc.ncep.noaa.gov/data/teledoc/t
25、elecontents.shtml2021-03-08),该指数定义为 NAO 模态对应的主成分时间序列,而NAO 模态来源于北半球(20N90N)500hPa位势高度场的旋转主成分分析第一模态的结果(BarnstonandLivezey,1987)。3 春季北大西洋海温与中国东部极端低温事件频次年际变化的主导模态及其关系本文首先利用 EOF 分析方法,得到了春季中国东部极端低温事件频次和同期北大西洋(060N,90W0)海温年际变化的主要模态。两者的解释方差分别为 43.38和 40.55,可以表征春季中国东部极端低温事件频次和同期北大西洋海温的主要变化特征。如图 2a 所示,在年际变化尺度
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