东亚气温前冬与后冬反相的变化特征及可能影响因子

祁莉 泮琬楠

南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044

1 引言

受到冬季风的影响，东亚地区冬季常发生霜冻、寒潮、暴雪等大范围低温灾害。异常的低温事件对农作物的生长、社会经济及人类活动等有着直接而深远的影响（Kunkel et al., 1999; 丁一汇等, 2008;Zuo et al., 2016）。

在冬季气温的研究中，年际或年代际预测的对象大多为冬季的平均气温，分析和选取影响冬季平均气温的显著强迫因子，并以此进行气候预测（Wu and Wang, 2002; Wang et al., 2003; 龚道溢等,2004; Jhun and Lee, 2004; Luo and Zhang, 2015; Li et al., 2019a）。在空间分布上，我国冬季平均气温表现为全国一致型和南北反相型（康丽华等, 2006），Wang et al.（2010）提出整个东亚季风区冬季平均气温的分布也存在南北方模态。同时，与冬季气温密切相关的东亚冬季风存在不同时间尺度变率，存在明显的准2 年、准4 年和4～8 年的周期振荡（郭其蕴, 1994; Li et al., 2001; 黄荣辉等, 2007; 康丽华等, 2009; 丁一汇等, 2014），及显著的年代际变化（Tollefson, 2014; 梁苏洁等, 2014; Li et al., 2019a）。

然而，观测事实表明，东亚冬季气温季内起伏大，甚至在冬季平均气温接近甚至高于气候平均的情况下，前冬或者后冬仍可能出现大范围和持续较长时间的极端偏冷的情况。例如2007/2008 年，前冬的气温偏高，而后冬出现5°C 异常的持续低温天气；2008/2009 年相反，前冬气温偏冷，而后冬偏暖。因此，在对冬季平均气温正确地年际预测的基础上，还应进一步关注其季内起伏特征，尤其是前、后冬气温的反相，这将极大地提高冬季气温的预测水平，也是气象业务服务民生的迫切需求。

对于冬季气温的前、后冬反相，学术界已有关注（韦玮等, 2014, 2020; 贾丹和简茂球, 2015; 孙健等, 2019）。黄嘉佑和胡永云（2006）指出与气温前、后冬变化相应的大气环流系统在前、后冬也是不一致的，冬季早期欧亚大陆靠近北极地区的海平面气压升高，较低纬度的地区则降低；而冬季晚期相反。韦玮等（2014, 2020）从大气波动特征分析，认为这主要由中纬度瞬变波及定常波作用造成的中层遥相关转向引起的。孙健等（2019）指出其主要原因可能是，低层海陆热力差异从前冬到后冬由强变弱造成了西伯利亚高压强度季内变化。然而，简云韬等（2017）提出这不仅来自于中高纬环流系统的影响，应该还受到印度洋—太平洋海温及ENSO的影响。

可见，我国冬季气温前、后冬反相的现象已被关注，然而，这种次季节尺度的气温反相变化是仅仅发生在我国的局地现象，还是整个欧亚大陆的大尺度普遍特征？并且，造成气温前、后冬转向的原因及物理机制也未达成共识。影响北半球冬季气温的主要大气环流系统，如北极涛动/北大西洋涛动（AO/NAO）、欧亚型遥相关（EU）、东亚大槽等，也存在着一定的季内转向特征，它们的转向可能与ENSO、北大西洋海温、极冰等外强迫因子有关（Moron and Plaut, 2003; 乔少博等, 2015; Lü et al., 2019; 黄菲等, 2019）。也有学者指出冬季风有显著的季内变化信号，以10～20 天及30～60 天大气低频振荡为主（金祖辉和孙淑清, 1996; 晓青等,2008; 马宁等, 2011; 朱毓颖和江静, 2013; 杨双艳等,2014），受到低频信号的影响，冷空气频繁向南爆发，可能引起东亚区域的次季节尺度的降温。可见，除了大气内部变率的影响，冬季气温季内起伏的可能还受到某些外强迫因子的影响。

因此，本文将立足于东亚冬季气温的季内起伏，重点分析前、后冬气温的反相现象，利用统计方法提取其主要模态，诊断与之相联系的大气环流演变规律，并对造成冬季气温前、后反位相变化的可能影响因子进行讨论。

2 资料与方法

2.1 资料

本文采用的大气环流场资料为美国环境预报中心/美国大气资料中心（NCEP/NCAR）提供的再分析资料，要素包括2 m 高度气温、海平面气压场、垂直方向1000～100 hPa 位势高度场和风场等资料，水平分辨率2.5°×2.5°（Kalnay et al., 1996）。并且，利用国家气象信息中心提供的我国796 个站点1959～2017 年的气温数据与NCEP/NCAR 提供的逐日气温数据进行对比，以验证气温模态。此外，还使用了英国哈德莱中心提供的全球逐月海表温度资料（HadISST1），水平分辨率1°×1°（Rayner et al., 2003）。

2.2 研究方法

为了提取季内气温起伏的年际变化信号，本文利用Wang and An（2005）提出的一种季节依赖的经验正交函数（S-EOF）的方法，它既能反应气温季内起伏的年际变化规律，又能反应气温的空间模态。

分析环流变化时，采用Wallace and Gutzler（1981）定义的EU 遥相关指数：

其中，Z*为标准化的500 hPa 月平均位势高度距平。

本 文 使 用 的Niño3.4 指 数 为（ 5°S～5°N，120°W～170°W）区域平均海温异常的3 月滑动平均，厄尔尼诺与拉尼娜事件根据NOAA 定义进行选取，即Niño3.4 指数连续5 个月大于/小于0.5 个标准差，得到21 次厄尔尼诺事件：1963、1965、1968、1969、1972、1976、1977、1979、1982、1986、1987、1991、1994、1997、2002、2004、2006、2009、2014、2015、2018，以及19 次拉尼娜事件：1964、1970、1971、1973、1974、1975、1983、1984、1988、1995、1998、1999、2000、2005、2007、2008、2010、2011、2017。

研究时段为1959～2018 年，冬季定义为当年的12 月至次年2 月，所有气温及环流场数据均去除了气候趋势。逐日数据已减去逐日的气候态和该年的冬季平均值，得到季内起伏数据。统计方法主要为合成分析、回归分析、傅里叶高通滤波和功率谱分析等，显著性检验采用t检验。

3 东亚冬季气温季节内起伏的时空分布特征

东亚区域（20°～50°N，100°～125°E）人口密集，并且是气候变化的高敏感区，其冬季气温的年际变化方差大，因此本文选择它为主要研究区域。图1 给出了该区域1959～2018 年冬季平均气温、前冬（12 月）与后冬（次年2 月）气温的差值（T12－T2）的年际变化曲线。可见，东亚冬季平均气温（图1b）的确存在显著的年际变率，其方差达到0.56，因此为大家所关注。然而，冬季气温还存在显著的季内起伏，图1a 显示，1959～2018年间有近半数（28/60）年份出现了12 月与次年2月的气温异常呈反号分布（图1a），即前、后冬气温的反相演变并非个例，而是普遍规律。这就造成冬季气温的季内起伏（T12－T2）的年际变率非常显著，其方差高达3.5，远远超过冬季平均气温的年际变率（0.56）。并且，从图1b 中也可以发现，在发生前、后冬反相的28 年中，有21 年（图中红点）其冬季平均气温小于0.8 个标准差，即是接近于正常状态的。因此，如果我们只关注和预测冬季平均气温，被忽视的季内起伏将会给人民生成生活造成灾害性的影响。

图1 1959～2018 年冬季东亚（20°～50°N，100°～125°E）区域平均2 m 高度的气温标准化时间序列：（a）12 月及2 月区域平均气温，粉色（蓝色）阴影分别为前冬气温正（负）异常转为后冬负（正）异常年；（b）冬季平均气温年际变化（柱状图）及T12－T2（12 月与2 月气温差值）的年际变化曲线（黑色折线），红点为冬季平均气温小于0.8 个标准差并且12 月与次年2 月气温异常反相的年份Fig. 1 Normalized time series of regional average winter 2-m height temperature (the same below) variation in East Asia (20°-50°N，100°-125°E)for the period of 1959-2018: (a) the December and February mean regional average temperature, the pink (blue) shadow is the year when temperature is warmer (colder) than normal in early winter and colder (warmer) in late winter; (b) winter mean temperature (bars) and T12―T2 (difference between December and February temperature，solid line), the red dots indicate those years when T12 and T2 are out-of-phase and winter mean temperature is less than 0.8 standard deviation

综上所述，东亚冬季气温前、后冬反相的特征，是普遍的，也是显著的，甚至经常发生在冬季平均气温正常的年份。因此，在关注冬季平均气温的年际变率的同时，我们还应关注其季内起伏，尤其是前、后冬气温的反相，如能提前监测、预测它，将能极大地提高我国冬季气温的预测水平，更好地为民生服务。

那么，东亚冬季气温季内起伏的时空演变特征如何？是否如上文分析的主要表现为前、后冬反相？本文利用S-EOF 的方法对1959/1960 至2018/2019年冬季东亚（20°～50°N，100°～125°E）气温的季内起伏进行分析。

S-EOF 的结果如图2 所示。与上文的分析一致，东亚冬季气温的季内起伏主要表现为显著的前、后冬反相，即前冬偏暖（冷）后冬偏冷（暖），其解释了总方差的31.1%，通过了North 检验。在空间分布上，正位相时前冬12 月表现为东亚区域全区一致的偏暖，气温异常最大可达到1.4°C 以上；1 月，气温呈北负南正的分布，负异常中心-1.0°C，南部气温正异常较弱，最高仅为0.4°C；至2 月，东亚全区转为全区一致的负异常。因此，前、后冬反相的季内气温起伏在东亚地区呈现全区一致的分布特征，1 月为其转向月份。并且，第一模态（EOF1）与前冬、后冬气温的差值（T12－T2）的相关系数高达0.95。因此，S-EOF 的第一模态很好地表征了东亚气温前、后冬转向的特征。

图2 东亚冬季气温S-EOF 第一模态（EOF1）的空间分布（单位：°C）及年际变化规律：（a-c）第一模态12 月、1 月、2 月的空间分布（NCEP/NCAR 2 m 气温资料），（d）第一模态的时间序列。（e-h）同（a-d），但为台站气温资料。图中打点区域为通过90%显著性检验的区域Fig. 2 Spatial pattern of the first S-EOF mode (EOF1) of monthly winter air temperature (units: °C) and its annual variation in East Asia (20°-50°N,100°-125°E). (a-c) December to following February spatial pattern (NCEP/NACAR reanalysis dataset), (d) time series of EOF1. (e-h) The same as(a-d), but for station data. The dotted area indicates the 90% confidence level

利用国家气象信息中心提供的站点资料得到的冬季气温季内起伏模态（图2e-g）与再分析资料所得结果（图2a-c）相比较，它们的空间场分布基本一致，时间序列的相关系数高达0.96，并且方差贡献提高至44.3%。

所得的前、后冬反相模态是否依赖于月平均尺度的数据？本文将气温数据的时间分辨率提高至旬平均（10 天为一旬），再次将冬季12～2 月9 个旬的气温异常进行S-EOF 分析，所得结果如图3所示。可见，它同样表现为显著的前、后冬反相的特征，气温异常在12 月的三旬均表现为全区一致的暖异常，1 月上旬东亚北部出现弱的冷异常，逐步向南扩散，1 月下旬已经转为全区一致的冷异常。因此，前冬与后冬转向时间为1 月上旬和中旬，并且1 月气温的演变与12 月及2 月均不一致，有其独立的特征，将它简单地归为前冬或者后冬都是不合理的。并且逐旬与逐月S-EOF 第一模态的时间序列相关系数也高为0.92。综合图2 和图3，可以看到，无论是再分析数据还是台站观测，无论是月平均还是旬平均数据，冬季气温季内起伏的主要模态都表现为显著的气温前、后冬反相的特征，可见该模态是显著的、可信的。基于月平均气温扰动的S-EOF 第一模态很好地刻画了该模态的空间结构及年际变率，因此后文的分析均基于该模态的EOF1 时间序列展开。

对于冬季平均气温，其南北方模态均与更大范围的欧亚地区及高纬地区有着密切的联系（Wang et al., 2010）。那么，季内起伏的前、后冬反相模态，是否仅是东亚地区的局地现象，还是更大范围的欧亚地区的普遍特征？本文将EOF1 回归至欧亚区域的温度场，如图4a-c 所示。前冬12 月60°N以南的整个欧亚区域气温显著偏高，而60°N 以北的高纬地区气温则显著偏低，气温异常达到-1.5°C 以上，即欧亚大陆呈现北负南正的偶极型分布。而至后冬2 月，气温异常分布恰恰相反，60°N 以北区域偏高，以南区域则偏低。由此可见，前冬12 月与后冬2 月的气温季内扰动不仅在东亚区域呈现显著前、后冬反相的特征，在整个欧亚大陆甚至高纬地区也存在显著的信号。对更大范围的欧亚（20°～80°N，60°～140°E）冬季气温进行相同的S-EOF 分析，也得到了相应的季内起伏特征（图4d-f），与其时空演变特征与图4a-b（东亚区域EOF1 回归的气温）一致，两者时间序列的相关系数高达0.85。这再次证实这种气温前、后冬反相变化的模态不仅仅存在东亚区域，而且存在更大范围的欧亚区域，表现为北负（正）南正（负）的偶极型，并且信号是显著的。并且这种季内反相的特征可能与北半球大尺度大气环流及海气相互作用有关，而并非局地的气候效应。

图4 （a-c）东亚区域（20°～50°N，100°～125°E）S-EOF 第一模态时间序列回归12 月至次年2 月逐月2 m 气温异常（单位：°C），黑色方框为东亚区域，绿色方框为大范围的欧亚区域；（d-f）欧亚区域（20°～80°N，60°～140°E）冬季12 月至次年2 月逐月气温S-EOF 第一模态的空间分布（单位：°C）。打点区域通过90%显著性检验Fig. 4 Regression maps of monthly 2-m air temperature anomalies (units: °C) for (a) December, (b) January, and (c) February with regard to EOF1,and spatial patterns of the first S-EOF mode of monthly winter air temperature (units: °C) in Eurasian (20°-80°N, 60°-140°E) for (d-f) Decemberto the following February. The dotted area indicates the 90% confidence level. The black box shows the East Asian region, and the green box shows the Eurasian region

4 东亚冬季气温季节内起伏对应的环流异常特征

上述统计结果表明，东亚冬季气温前后冬反相是普遍存在的，那么，造成冬季气温前、后冬反相的原因又是什么？与之相关的关键大气环流系统又是什么？图5 给出了EOF1 回归的逐月500 hPa 位势高度场。可以发现，前冬12 月500 hPa 位势高度场异常（图5a）分别在北大西洋中部、斯堪的纳维亚半岛、西西伯利亚、东亚上空分别存在显著的“－、＋、－、＋”的异常中心，构成了EU 遥相关的负位相波列。而至后冬2 月（图5c），位于北大西洋中部的负异常中心转为正异常，自西向东形成“＋、－、＋、－”异常波列，即EU 波列转为正位相。

前人工作已经指出EU 波列对冬季气温的显著影响。当EU 位于正位相时，东亚地区高空的急流增强、东亚大槽加深，导致东亚冬季风偏强，我国东部冬季平均气温往往偏低；反之，当EU 波列位于负位相时，冬季平均气温偏高（吴洪宝, 1993; 刘毓赟和陈文, 2012; Wang and Zhang, 2015a）。EU波列位相的变化影响了对流层高层的副热带急流以及低层的海平面气压场，进而造成我国冬季平均气温异常（Wang and Zhang, 2015b）。

对于季节内尺度，Takaya and Nakamura（2005）将东亚的阻塞形势与EU 遥相关联系，指出了季节内尺度的环流场及地表的热力异常对冬季风的爆发有着重要的作用。乔少博等（2015）提出了晚秋（11 月）与后冬（次年1、2 月）的EU 遥相关指数存在显著负相关，即EU 波列在晚秋与后冬时其位相有相反变化的特征。另外，黄菲等（2019）指出东亚大槽的季节内演变前后反位相的模态与EU遥相关有着密切的关系。

前冬12 月，EU 波列位于负位相时，300 hPa上副热带急流减弱，而温带急流加强，这不利于偏北的冷空气向南输送（图6a）。在对流层低层，西伯利亚平原及北太平洋高纬分别出现海平面气压的负异常和正异常（图7a），表明西伯利亚高压及阿留申低压均减弱，使得东亚地区自南海至60°N 均形成异常南风气流，不利于冷空气的南下，形成的暖平流（图7d）造成东亚气温全区一致的偏暖。

次年1 月，随着EU 波列的继续向东传播（图5b），与之相伴随的300 hPa 纬向风异常也跟随向东移动（图6b），低层西伯利亚高压率先由负异常转为正异常，而阿留申低压仍偏弱，因此850 hPa 上50°N 以北出现异常北风（图7b），东亚北部气温出现负异常（图2b）。

至后冬2 月，对流层中层EU 波列已完全转为正位相（图5c），此时，高层上副热带急流区出现显著的纬向风正异常，使得副热带急流显著地增强，而温带急流则偏弱，这利于冷空气南下在东亚地区堆积（图6c）。对流层低层（图7c），西伯利亚高压的海平面气压正异常向东向南扩展至30°N 以南，北太平洋北部也由正异常转为负异常，造成阿留申低压增强。因此，东亚自北向南均为一致的偏北风异常，显著的冷平流（图7f）使得东亚气温由前冬的一致偏暖转变为后冬的一致偏冷。

图5 EOF1 回归的（a-c）12 月至次年2 月逐月500 hPa 位势高度异常场（单位：gpm，打点区域为通过90%显著性检验区域）及500 hPa风场异常场（单位：m s-1，仅画出为通过90%显著性检验的风场），黑框区域为本文研究的东亚区域Fig. 5 Regression maps of 500-hPa geopotential height anomalies (shaded, gpm) and winds anomalies (vector, m s-1) with regard to EOF1 for (a-c)December to the following February. The dotted area and the vector winds are significant at the 90% confidence level. The black box shows the East Asian region studied in this paper

图6 EOF1 回归的（a-c）12 月至次年2 月逐月300 hPa 纬向风异常场（阴影，单位：m s-1，打点区域为通过90%的显著性检验）。图中等值线为300 hPa 纬向风场气候态Fig. 6 Regression maps of 300-hPa zonal wind anomalies (shaded, m s-1) with regard to EOF1 and climatological month mean zonal wind (line) for(a-c) December to the following February. The dotted area indicates the 90% confidence level

图7 EOF1 回归的（a-c）12 月至次年2 月逐月海平面气压场（阴影，单位：hPa）和850 hPa 风场异常场（矢量，单位：m s-1）及（d-f）12 月至次年2 月逐月温度平流异常场（阴影，单位：10-5 K s-1）和925 hPa 风场异常（矢量，单位：m s-1）。图中打点区域为通过90%显著性检验的区域，风场只画出通过90%显著性检验的区域，黑框区域为本文研究的东亚区域Fig. 7 (a-c) Monthly sea level pressure (shadow, units: hPa) and 850 hPa winds (vectors, units:m s-1) anomalies regressed with reference to EOF1 from December to the following February; (d-f) monthly temperature advection (shadow, units:10-5 K s-1) and 925 hPa winds (vectors, units:m s-1)anomalies regressed with reference to EOF1 from December to the following February. The dotted regions and the winds are significant at the 90%confidence level. The black box shows the East Asian region studied in this paper

综上所述，以上对各层环流场的分析表明，东亚地区气温由前冬正异常转为后冬负异常时，与之密切相关的大气环流系统是EU 遥相关波列从前冬负位相到后冬正位相的转变，相伴随的低层西伯利亚高压与阿留申低压强度相继由弱增强，高层副热带急流也由弱增强。本文也利用Wallace and Gutzler（1981）定义的EU 遥相关指数，计算了1959～2018 年逐月的EU 遥相关指数，并以次年2 月与12 月EU 遥相关指数的差值(ΔEU)表征EU遥相关波列的前后冬转向强度，将其与EOF1 做相关，两者的相关系数高达0.44，显著通过了99%的置信度检验。这再次证实了EU 遥相关从前冬到后冬的转变的确是东亚气温异常前、后冬的变化的关键大气环流（图8）。

图8 （a）1959～2018 年EOF1 以及EU 遥相关指数前冬（12 月）与后冬（2 月）差值（ΔEU）时间演变曲线及（b）散点图。Fig. 8 (a) EOF1 and the difference of normalized EU index between early (December) and late Winter (February) (ΔEU) for the years 1959-2018.(b) Scatterplots of EOF1 with ΔEU

5 前冬、后冬环流型转向的可能原因

上文的分析已指出EU 遥相关可能是造成东亚冬季气温前、后冬反相变化的直接原因。那么，是什么造成了EU 遥相关的前、后冬反相呢？众所周知，外源强迫是形成遥相关型的重要原因，因此除了大气内部变率的影响（韦玮等, 2014, 2020），还应考虑外强迫因子的作用。虽然对遥相关的季内转向目前学术界还未有定论，但主要有以下两个观点：（1）北大西洋海气相互作用（Gambo et al., 1987;Ting and Peng, 1995; Liu et al., 2014; 乔少博等,2015）；（2）赤道及北太平洋海温的影响（Moron and Gouirand, 2003; Geng et al., 2017）。

5.1 北大西洋作用

学者们指出欧亚型遥相关由中纬度北大西洋海温异常激发（Gambo et al., 1987; Li, 2004; Liu et al.,2014），且存在着明显的季节差异，其早冬与晚冬海气相互作用过程及物理机制是完全不同的（Ting and Peng, 1995）。有研究发现，EU 遥相关在晚秋（11 月）与后冬（1～2 月）呈显著反相变化，这种反相变化与北大西洋热通量的季内变化有密切的关系（乔少博等, 2015）。因此，图9 给出了北大西洋湍流热通量（图9b，e）及海温异常（图9a，d）在EOF1 正负位相典型年份的差值。以图2d中EOF1 时间序列±0.8 个标准差选取正负位相异常年，正位相年为：1962、1963、1968、1976、1977、1979、1983、1987、1999、2004、2007、2015、2017，负位相年为：1960、1965、1969、1975、1980、1981、1984、1993、2001、2002、2006、2008、2012、2014。的确，与EOF1 负位相年相比，在EOF1 正位相年，即气温前冬暖、后冬冷时，北大西洋湍流热通量12 月出现明显正异常，而在次年2 月显著偏低，前后冬反相，与之相对应的EU波列由负位相到正位相的转变。然而，相应的海温却与之位相相反，正湍流热通量却对应于海温偏低，负湍流热通量时海温却偏高。这表明北大西洋地区以大气强迫海洋为主，某个大气环流异常引起异常上升运动，激发EU 波列，同时减少了太阳辐射，造成海温降低（图9c）；2 月则反相。可见，此时，北大西洋的海温异常并不是影响大气异常的因子，反而表现为受大气异常影响的结果。因此，其中的物理过程可能为：上游某大气环流异常造成了北大西洋海温及热通量出现季节转向特征，该信号通过北大西洋进一步下传，进而影响欧亚地区中高纬度EU 波列，造成它在前后冬出现季节转向进而影响东亚冬季气温的季节起伏。

那么，上游的大气环流异常信号来源于何处呢？前人指出，AO/NAO 在前冬11～12 月与后冬1～2 月存在显著位相转变，其可以通过遥相关波列向下游传播，进而影响东亚区域的气候（Ting and Peng, 1995; 何春和何金海, 2003; Moron and Plaut, 2003; Chen et al., 2005; Qiao and Feng, 2016）。EOF1 回归的500 hPa 环流场上（图5），除了欧亚大陆EU 波列在12 月和2 月的显著转向外，NAO/AO 区域也呈现一定的转向。如果将次年2月与12 月的AO 指数的差值定义为AO 在前、后冬的转向强度（ΔAO），EU 遥相关指数差值定义为EU 波列转向强度（ΔEU），则发现两者的相关系数为-0.36，可见两者存在一定的相关性。分别合成EU 波列转向及AO 转向正负典型年份湍流热通量异常，如图10 所示。AO 前冬偏强，后冬偏弱时，中纬度北大西洋（45°～60°N）前冬为西风异常，湍流热通量正异常，利于该区域的上升运动，而至后冬2 月，该区域转为了东风异常，湍流热通量为负。EU 前后冬气温反相时，该区域北大西洋热通量的变化特征与AO 前后冬反相的特征基本是一致。并且，AO 的转向强度与北大西洋热通量（40°～60°N，60°～40°W）的转向强度的偏相关系数高达0.62，后者与EU 的转向强度偏相关系数为-0.42。然而ΔAO 和ΔEU 在去除了北大西洋热通量作用后的偏向关仅仅为-0.1。可见，AO/NAO对欧亚EU 波列的前、后冬转向的确存在明显的影响，但该影响是通过北大西洋热通量季内变化而实现的。

图10 （a-c）12 月至次年2 月EU 转向正负位相典型年份及（d-f）12 月至次年2 月AO 转向正负位相典型年份湍流热通量差值（单位：W m-2）及850 hPa 风场（单位：m s-1）的合成场（正位相年－负位相年）。图中打点区域为通过90%显著性检验的区域Fig. 10 Difference between the positive and negative phase (positive－negative) of (a-c) EU phase reversal year from December to the following February and (d-f) AO phase reversal year from December to the following February of turbulent heat flux anomalies (units: W m-2) and 850 hPa wind.. The dotted area indicates the 90% confidence level

5.2 ENSO 的影响

除了北大西洋的信号，前人指出，ENSO 事件对欧亚地区气候有次季节调制作用，超强厄尔尼诺事件海温异常与副热带急流年循环的相互作用，可引起NAO 位相在1 月中旬转向，进而造成东亚冬季气温在1 月中下旬快速剧烈地下降（Moron and Plaut, 2003; Geng et al., 2017）。因此，本文给出了冬季热带太平洋海温在EOF1 正负位相典型年份的差值（图11），却发现热带太平洋区域海温并没有明显的异常信号，仅在热带外南北纬10°～30°区域出现了显著的正异常信号。对每个典型年海温异常的特征进行分析，EOF1 正位相典型年份中除了7 年为厄尔尼诺年外，还有4 年呈现拉尼娜特征，EOF1 负位相典型年份也同样如此，厄尔尼诺和拉尼娜事件数量相当（表1），这造成了海温的合成结果没有显著的特征（图11）。

图11 （a）EOF1 正负位相年合成冬季海温差值场（正异常年减负异常年），图中打点区域为通过90%显著性检验的区域；（b）El Niño/EOF1+，（c）La Niña/EOF1+，（d）El Niño/EOF1-，（e）La Niña/EOF1-合成海温场。黄色实线为±0.3°C 海温等值线，黑色实线为±0.2°C 海温等值线Fig. 11 (a) Composite anomalies of winter SST between EOF1+ and EOF1- (the dotted regions indicate anomalies that are significantly different at 90% confidence level), and composite anomalies of winter SST in the years with (b) El Niño/EOF1+, (c) La Niña/EOF1+, (d) El Niño/EOF1-, and (e)La Niña/EOF1-, respectively. The yellow line is the SST contour with ±0.3°C, and the black line with ±0.2°C

但值得注意的是，ENSO 具有较强的复杂性，海温异常中心位置（汪子琪等, 2017; Li et al.,2019b）、经向宽度（Zhang et al., 2009）等对北半球气候的影响表现出很强的非对称性。张文君（2009）通过观测和模式验证发现，宽、窄ENSO 年热带太平洋SST 的经向宽度对东亚地区气候的影响有着显著的差异，其差异呈现类似EU遥相关的负—正—负的异常分布。

因 此，本 文 选 取El Niño/EOF1+、El Niño/EOF1-、La Niña/EOF1+和La Niña /EOF1-个 例（表1），分类对冬季海温异常进行合成（图11）。当El Niño/EOF1+事件发生时，海温正异常的经向宽度较大，如以0.3°C 海温异常为阈值（图中黄色实线），赤道中东太平洋的海温异常宽度从30°N延伸至南半球到20°S 附近。然而，El Niño/EOF1-事件发生时，赤道中东太平洋的海温宽度明显偏窄，0.3°C 的海温异常仅维持在南北纬10°以内。

表1 ENSO 事件发生时，气温发生转向年份Table 1 Years with temperature phase inversion when ENSO events occur

与之相反的是，当La Niña/EOF1+事件发生时，海温负异常的宽度较窄，-0.3°C 的海温异常仅位于南北纬10°以内，而La Niña /EOF1-时，其海温异常宽度与El Niño/EOF1+事件相当。即，宽厄尔尼诺事件有利于东亚冬季气温由前冬暖转为后冬冷，窄年则相反；然而，宽拉尼娜却与前冬冷后冬暖的气温季内起伏相联系，窄年相反。可见，宽窄ENSO 事件可能是影响东亚冬季气温前后反位相的原因之一，气温由前冬偏暖（冷）向后冬偏冷（暖）的转向可能是由赤道太平洋海温经向宽度的差异引起的。

根据冬季（12 月至次年2 月）平均SSTA 的纬向（180°～120°W）平均，以0.3°C 为ENSO 经向宽度的临界海温值，定义海温经向宽度。并以ENSO 年的海温异常经向宽度的标准化序列为依据，选取典型宽窄年（表2），分别合成前冬（12 月）和后冬（次年2 月）气温，如图12 所示。在宽厄尔尼诺年，东亚地区气温前冬暖而后冬异常偏冷，与此同时高纬气温也由前冬的异常偏冷转为后冬的异常暖，表明欧亚大陆无论是中纬度还是高纬地区都出现了前、后冬气温转向，气温转向特征与EOF1 正位相基本一致。而在窄厄尔尼诺年，气温演变特征恰恰相反。同时，宽窄厄尔尼诺年500 hPa环流场的差异表现出其显著的EU 遥相关波列在前冬12 月负位相向后冬2 月正位相的转向（图13a、b），与前文EOF1 对应的环流场季内演变基本一致。

图12 ENSO 海温宽窄年份前冬12 月气温合成场（单位：°C）：（a）宽厄尔尼诺年，（b）窄厄尔尼诺年，（c）宽拉尼娜年，（d）窄拉尼娜年；（e-h）同（a-d），但为后冬2 月。图中打点区域为通过90%显著性检验的区域Fig. 12 Composite anomalies of early winter (December) surface air temperature in the years with (a) wide El Niño, (b) narrow El Niño, (c) wide La Niña, and (d) narrow La Niña. (e-h) are same as (a-d), but for late winter (February). The dotted area indicates the 90% confidence level

表2 以ENSO 海温经向宽度的标准化序列0.6 个标准差为阈值，选取ENSO 宽窄年Table 2 Selected years with wide and narrow ENSO based on the criteria of the standard winter SST meridional width exceeding 0.6 standard deviation

拉尼娜年东亚前冬与后冬气温反相的特征虽不如厄尔尼诺年显著，却也存在季内起伏的特征。宽拉尼娜年气温相对于前冬12 月，后冬2 月出现了显著的偏暖，特征与EOF1 负位相一致；窄拉尼娜年相反，前冬气温偏高，后冬偏低，特征与EOF1正位相对应。其宽窄年500 hPa 前后冬也存在反相的东传波列（图13c、d），位相与厄尔尼诺年相反。

图13 （a, b）厄尔尼诺和（c, d）拉尼娜年宽窄典型年500 hPa 位势高度合成差值场（单位：gpm）：（a，c）前冬12 月；（b，d）后冬2 月。图中打点区域为通过90%显著性检验的区域Fig. 13 Composite anomalies of geopotential height between (a, b) wide and narrow El Niño years, and (c, d) wide and narrow La Niña years: (a, c)Early winter (December); (b, d) late winter (February). The dotted area indicates the 90% confidence level

因此，宽窄ENSO 事件是影响东亚冬季气温季内起伏的另一重要因素，不仅冷暖位相下的ENSO 事件对冬季气候存在差异，并且其海温异常经向宽度的宽窄对东亚区域气候的影响也呈现出几乎反位相的影响。因此，Geng et al.（2017）指出的超强厄尔尼诺事件次年1 月东亚冬季气温的快速下降，可能也与超强厄尔尼诺事件中较大的经向宽度有关。虽然已有前人指出，不同经向宽度的ENSO事件的海表热含量存在差异，它也可能通过对流差异进一步影响大气环流（Zhang et al., 2009）。然而，ENSO 经向宽度对东亚环流场及气温的季内转向其影响机制还不清晰，需要进一步探讨。

6 结论与讨论

基于1959～2018 年的台站及再分析资料，分析了东亚地区冬季气温的季内起伏特征，使用SEOF 方法提取气温变化的主模态，并探讨了影响气温季节内变化的环流形势及外强迫因子。主要结论概括如下：

（1）东亚冬季气温的季内起伏表现为显著的前冬、后冬反相的特征。1959～2018 年60 年中，28 年出现了前冬、后冬气温反相变化的特征。季内气温变化S-EOF 第一模态也表现为前冬暖（冷）、后冬冷（暖）的反相，其解释了气温季内特征的31.1%方差贡献。而且，这种气温的季内分布特征并不局限在东亚地区，它与更大范围的欧亚大陆南北气温的反位相有关。因此，对前、后冬气温反位相特征、影响机理的分析，将能有效地提高我国冬季气温的季节预测，更好地服务民生。

（2）造成气温前冬、后冬反位相的主要环流因子是EU 遥相关波列。它从前冬12 月的负位相（正位相）向后冬2 月正位相（负位相）的转变，相伴随的是低层西伯利亚高压与阿留申低压的强度在前、后冬转折，高层副热带急流的变化也随之南北移动，造成东亚冬季风前冬偏弱（强）转为后冬异常偏强（弱），使得气温前冬暖（冷）而后冬冷（暖），因而前、后冬气温发生转向。

（3）造成EU 遥相关季内转向的因素可能有两个：第一，AO/NAO 在前冬12 月与后冬2 月的反向，该过程通过北大西洋热通量进一步影响下游EU 波列的季内转向；第二，宽窄ENSO 事件：厄尔尼诺年，经向上更宽的海温异常利于前冬气温偏高向后冬气温偏低的转向，而较窄的海温的经向宽度则利于前冬气温偏低向后冬气温偏高的转向。当拉尼娜事件发生时，情况却与厄尔尼诺年相反。（图14）

图14 ENSO 经向宽度及AO/NAO 的转向对东亚气温季内起伏的影响机制。r*为偏相关系数，r 为相关系数，红色字体为通过95%的显著性检验Fig. 14 The possible mechanism of the impact of ENSO meridional width and AO/NAO phase inversion on the East Asia intraseasonal winter temperature oscillation. r* indicates the partial correlation coefficient，r indicates correlation coefficient, and the red font indicates the 95%confidence level

值得注意的是，宽窄ENSO 事件是通过什么途径影响到东亚冬季环流系统季内演变，造成宽窄ENSO 事件完全相反的气候特征的原因是什么？Geng et al.（2017）提出超强厄尔尼诺事件海温异常与副热带急流年循环相互作用造成了NAO 位相在1 月转向。刘炜和宋文玲（2018）提出中纬度北太平洋东部关键区海温，在对流层中层激发EU 遥相关波列，影响中国北方区域的气温。可见，AO/NAO及北大西洋海温在整个过程中起到了桥梁和纽带的作用。那么ENSO 经向宽度的影响与AO/NAO 之间是否有联系？其中的物理过程比较复杂，需要进一步的研究。另外，东亚气候受到海温、积雪、北极海冰等诸多外强迫因子及大气内部变率的影响，是否为多因子的协同影响？其影响有多大？值得进一步的探讨。