1961—2019年黑龙江省冬季气温季节内变化及环流异常特征

娄德君 王冀 周显伟 李治民

（1.齐齐哈尔市气象局，黑龙江 齐齐哈尔161006；2.黑龙江省龙云气象科技有限责任公司气象院士工作站，黑龙江 哈尔滨150030；3.北京市气候中心，北京100089）

引言

黑龙江省位于中国东北地区，是中国最大的商品粮基地，石油、煤炭、森林资源丰富。在全球气候变化背景下，中国东北地区冬季频遭严寒袭击。极端低温、大风和降雪给人们生活带来诸多不便，造成的社会经济损失也非常严重，如2000—2001年冬季中国东北地区的低温严寒天气及雪灾所带来的直接经济损失达数千万元。1961—2015年黑龙江省冬季增暖较为显著［1］，但2009年以后有暖转冷的趋势［2］，阶段性低温事件频发［3］，给社会和人民生活带来较大影响。

中国冬季气温变化受多个环流因子影响［4-6］。东亚冬季风（EAWM）对中国冬季气温影响显著［7］，与中国东北地区冬季气温在年际、年代际尺度上均呈十分显著的负相关［8］。冬季气温的年代际变化与北极涛动（AO）变化、AO与ENSO的不同配置、太平洋年代际振荡（PDO）等显著相关［9-11］。在年际尺度上冬季气温的变化与西伯利亚高压（SH）、海陆气压差、东亚大槽强度以及东亚高空急流位置、EAWM、副热带高压和极涡面积等相关［8，12-14］。欧亚型遥相关（EU）、北大西洋涛动（NAO）、北太平洋涛动（NPO）等与中国冬季气温变化也存在较强相关［15-16］。前期海温和海冰等外强迫的变化可能是冬季地表气温发生年代际和年际变化的影响因素［17-19］。

虽然中国东北地区冬季气温研究已得到一些结论，但以往分析多以季平均气温整体作为研究对象，有可能掩盖了气温的季节内变化特征［20］。本文重点分析黑龙江省冬季气温的季节内差异及其环流异常特征，研究结果有助于全面认识黑龙江省冬季气温的季节内变化，也可以为黑龙江省冬季气温的气候预测和政府指导防灾减灾工作提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

所用资料为黑龙江省气候中心整编的黑龙江省62个地面气象站月平均气温资料；NCEP/NCAR的月平均高度场、风场再分析资料，资料水平分辨率为2.5°×2.5°，垂直方向17层；NOAA/CPC的AO及遥相关指数资料。文中冬季指当年12月至翌年2月，即1961年冬季指1961年12月至1962年2月，研究时段为1961—2019年共59个冬季，气候态取1981—2010年。

1.2 研究方法

采用季节演变经验正交函数分解（Season-reliant Empirical Orthogonal Function，简称S-EOF）方法来研究黑龙江省冬季气温的季节内演变特征。气象学中通常用EOF方法来识别空间要素场的主要模态，Wang和An［21］对传统EOF方法进行了改进，形成了S-EOF方法，S-EOF可以较好识别空间模态的季节演变。具体方法如下：首先构造变量场矩阵，将m个空间点n个样本的要素场（m×n阶矩阵）合并成k个季节的变量场矩阵，新矩阵为（m×k）×n阶。然后对构造的新矩阵进行EOF分解，得到能够反映季节性演变的具有同一时间系数的k个顺序空间模态，这些模态反映了该要素季节演变空间分布，时间系数反映了季节演变主要模态随时间的变化［22-23］。采用合成分析、相关分析、回归分析等方法研究环流异常特征及因子贡献。

2 结果分析

2.1 黑龙江省冬季气温变化

2.1.1 冬季气温基本特征

1961—2019年黑龙江省冬季气温距平变化见图1。由图1可知，近60 a来黑龙江省冬季气温呈上升趋势，12月、1月、2月和冬季的气候倾向率分别为0.27 ℃/10 a、0.43 ℃/10 a、0.69 ℃/10 a和0.46℃/10 a，1月、2月和冬季的增暖趋势通过了95%信度检验，冬季增暖高于近60 a辽宁省0.3℃/10 a的增暖趋势［24］。各月气温均存在年代际变化，20世纪60年代至80年代中期气温偏低，80年代末期至21世纪00年代中期气温偏高，21世纪00年代末期至今气温先低后高。在季节内尺度上，冬季气温主要表现为一致偏冷、一致偏暖和冷暖转换特征。59 a间共出现一致偏冷20 a、一致偏暖10 a、季节内冷暖转换29 a。可见，季节内冷暖转换也是冬季气温变化的基本特征。

图1 1961—2019年黑龙江省冬季气温距平变化Fig.1 Variation of air temperature anomalies in w inter in Heilongjiang province from 1961 to 2019

2.1.2 冬季气温季节内变化的典型模态

对1961—2019年黑龙江省冬季各月气温进行S-EOF分解，前三个模态（S-EOF1—3，通过95%信度的North检验）的方差贡献分别为56.8%、16.8%、13.1%，累积方差贡献为86.7%，可以反映黑龙江省冬季气温变化的主要特征。

第一模态为冬季气温一致变化型（图2），即季内各月黑龙江全省一致高（低）温。特征向量值从12月至翌年2月逐渐增大，变幅最大区域在黑龙江省西部。对应的时间系数有显著增加趋势。第一模态也有明显的年代际变化特征，与图1冬季气温的冷暖变化时段基本一致。冬季气温一致变化在1987年前后发生了由冷转暖的突变（图略），与中国东北冬季气温突变时间基本一致［4，25］。

第二模态为12月和翌年1—2月反位相变化型（图3），即12月气温偏高时，1—2月气温偏低，反之亦然。特征向量值变化反映出1月气温较12月有剧烈的下降或上升，2月维持1月异常趋势，异常幅度略减小。变幅较大的区域主要位于黑龙江省中北部，时间系数变化趋势不明显。

图3 1961—2019年冬季12月（a）、1月（b）、2月（c）黑龙江省气温S-EOF2的空间分布及时间系数（d）变化Fig.3 Distribution of the S-EOF2 mode for air tem perature in December（a），January（b），and February（c），and its normalized time coefficients（d）in Heilongjiang province from 1961 to 2019

第三模态为12—1月和2月反位相型（图4），即12月和1月气温偏高时，2月气温偏低，反之亦然。特征向量值和高值区域从12月至1月明显增大北扩，高值中心位于黑龙江省西部，2月特征向量值明显减小，高值中心位于东北部，时间系数呈不显著的减小趋势。

图4 1961—2019年冬季12月（a）、1月（b）、2月（c）黑龙江省气温S-EOF3的空间分布及时间系数（d）变化Fig.4 Distribution of the S-EOF3 mode for air tem perature in December（a），January（b），and February（c），and its normalized time coefficients（d）in Heilongjiang province from 1961 to 2019

综上所述，黑龙江省冬季各月气温有一致变化型、12月和翌年1—2月反位相变化型和12—1月和 2月反位相变化型三个主要模态。模态差异主要体现在季节内冷暖转换和时间变化趋势上。第一模态冬季三个月一致暖或一致冷，季内没有发生冷暖转换，变暖有随时间增大的趋势。第二模态和第三模态呈冷暖转换状态，均为连续两个月一致，一个月相反。第二模态是12月暖（冷），1月、2月转冷（暖），时间上变化不明显。第三模态是12月、1月暖（冷），2月转冷（暖），有随时间略减小的趋势。

2.2 黑龙江省冬季气温各模态的环流异常

PC1—3分别为S-EOF分解前三个模态的标准化时间系数，以｜PC｜≥0.7σ为标准来划分异常年份（表1），对1961—2019年黑龙江省冬季气温PC1—3正负异常年环流场进行合成，分析各模态环流异常及其季节内演变特征。

表1 1961—2019年黑龙江省冬季气温S-EOF前三个模态的异常年份Table 1 Years w ith anomalous air temperature in the threemajor S-EOFmodes in w inter in Heilongjiang province from 1961 to 2019

2.2.1 第一模态环流异常季节内演变

PC1正负异常年合成的12月、1月、2月海平面气压场和500 hPa高度场见图5。由图5可见，在冬季季内各月一致偏暖时，12月海平面气压场（SLP）上极区和西伯利亚地区为显著的负异常，该异常向南延伸至乌拉尔山附近，其东南部为显著正异常（图5a）。该西北低东南高的分布具有准正压结构，并在500 hPa高度场（图5d）呈现类似EU负位相分布特征，三个中心分别位于西欧、喀拉海和东北亚，表明乌拉尔山脊和东亚大槽均偏弱。200 hPa纬向风场上，东亚急流略偏北（图略）。1月、2月中高纬环流异常与12月基本一致，只是阿留申低压略减弱（图5b和图5c），西欧和东北亚的正异常中心分别向大西洋和太平洋延伸，高度场环状特征更加明显 （图5e和图5 f），类似位置略偏北的AO正位相分布［26-27］。综合分析表明，在此配置下，环流呈现类似AO正位相分布，极涡偏强且急流位置偏北不利于极地冷空气南下，乌拉尔山脊和东亚大槽偏弱导致中高纬环流纬向度大，EAWM 减弱，冷空气活动偏弱，黑龙江省季内各月气温一致偏高。反之亦然。

图5 PC1正负异常年合成的12月（a）、1月（b）、2月（c）海平面气压场和12月（d）、1月（e）、2月（f）500 hPa高度场Fig.5 Composites of sea-level pressure field in December（a），January（b），and February（c），and the height field at 500 hPa in December（d），January（e），and February（f）in yearsw ith PC1 positive and negative anomaly

2.2.2 第二模态环流异常季节内演变特征

PC2正负异常年合成的12月、1月、2月海平面气压场和500 hPa高度场见图6。由图6可见，当季内12月偏暖、1—2月偏冷时，12月最显著的信号是西伯利亚地区SLP显著负异常和阿留申及以东地区SLP显著正异常（图6a），表明SH和阿留申低压均偏弱，EAWM 环流减弱。对应的500 hPa高度场上也表现出类似的西低东高分布，乌山脊和东亚大槽均偏弱，环流纬向度大（图6d）。200 hPa高空急流位置偏北（图略）。1月环流场发生了明显调整，SH和阿留申低压均明显加强，EAWM 环流增强（图6b）。500 hPa高度场（图6e）极区为显著正异常，蒙古至中国东北地区为显著负异常。两个异常中心的分布类似极地欧亚型遥相关（Polar/Eurasia，PEA）负位相［28］。北高南低的配置使中高纬经向度加大，有利于冷空气南下影响中国东北地区。200 hPa急流位置略偏南。2月SH向南推进（图6 c），极涡偏向西半球，并向乌拉尔山方向延伸，东亚中高纬以负距平为主，仍维持经向型环流（图6f）。综合分析表明，在此配置下，1月环流场较12月明显调整，呈现PEA遥相关负位相特征，SH和EAWM 强度明显增强，高空急流位置偏南，中高纬环流经向度加大，有利于极地冷空气南下影响黑龙江省。

图6 PC2正负异常年合成的12月（a）、1月（b）、2月（c）海平面气压场和12月（d）、1月（e）、2月（f）500 hPa高度场Fig.6 Composites of sea-level pressure field in December（a），January（b），and February（c），and the height field at 500 hPa in December（d），January（e），and February（f）in yearsw ith PC2 positive and negative anomaly

2.2.3 第三模态环流异常季节内演变特征

PC3正负异常年合成的12月、1月、2月海平面气压场和500 hPa高度场见图7。由图7可见，当季内12月至1月偏暖、2月偏冷时，12月至1月SH略偏弱（图7a和图7b），200 hPa急流位置略偏北（图略）。欧亚中高纬环流呈两脊一槽型分布，北欧和中国东北为高压脊，二者之间为宽槽，中高纬环流纬向度略大（图7d和图7e）。2月SH显著偏强，大西洋格陵兰岛南侧有正异常，低纬有大范围显著负异常（图7c）。正、负异常分别具有准正压、斜压结构，在500 hPa高度场（图7f）上呈现出类似东大西洋型遥相关（EA）［29］负位相的分布特征。北侧异常中心向东北方向延伸至极区，极涡偏向东亚，乌拉尔山和泰梅尔半岛附近显著正异常，同时在贝加尔湖以南为显著负异常，有利于冷空气由极区不断南下。综合分析表明，在此配置下，12月至翌年1月中高纬环流呈纬向型分布，黑龙江省偏暖。2月环流场发生明显调整，呈现EA遥相关型负位相的分布特征，SH强度增强，中高纬环流经向度加大，有利于极地冷空气入侵黑龙江省。

图7 PC3正负异常年合成的12月（a）、1月（b）、2月（c）海平面气压场和12月（d）、1月（e）、2月（f）500 hPa高度场Fig.7 Composites of sea-level pressure field in December（a），January（b），and February（c），and the height field at 500 hPa in December（d），January（e），and February（f）in yearsw ith PC3 positive and negative anomaly

综上所述，极涡、SH和EAWM 强度、中高纬环流经向度、高空急流位置等是黑龙江省冬季气温季节内变化的主要环流影响因子。AO、PEA和EA遥相关型分别对三个模态分布型起重要作用。

2.3 与三个模态相联系的环流因子重要性分析

由前文分析可知，与三个模态相联系的主要环流因子有AO、SH、EAWM［30］和PEA、EU、EA遥相关型，但各因子在季节内演变三个模态中发挥的作用可能并不相同。因此进一步分析6个因子在冬季气温季节内演变中的贡献［31］。

表2为PC1—3与逐月环流指数的相关系数，由于指数间也存在相关（表略），当两指数显著相关时可计算偏相关系数（表略）。由表2和偏相关系数计算结果可知，PC1与12月IAO、IEU、1月IAO、IEAWM、2月IAO、ISH、IEAWM、IEU显著相关，其中PC1与IAO和2月IEAWM的相关通过了99%信度检验。12月IAO与IEU相关显著，在排除了AO影响后，PC1与EU相关明显变弱，相关系数为-0.17，未通过95%信度的显著性检验，而排除EU影响后，PC1与AO相关仍显著，偏相关系数为0.34，这表明AO是主要的影响因子。计算得到AO、EU的相对贡献率分别为68.3%和31.7%。同理可得1—2月AO、EAWM 是主要影响因子，相对贡献率分别为1月71.1%、28.9%，2月54.8%、41.9%。因此得到对第一模态影响最大的因子为AO，其次为EAWM。第一模态具有明显的年代际变化特征，且主要影响因子是AO，这与以往的研究结论［9］一致。AO可以解释中国东北区域平均地表气温异常约14%的方差［32］。当黑龙江省冬季气温处于第一模态正位相时，AO处于正位相，对流层高层的东亚急流和中层的东亚大槽偏弱，亚洲北部纬向环流偏强，东亚大槽后下方对流层低层东南风异常，EAWM 偏弱，不利于极地冷空气南下，中国东北地区温度偏高［26，32］。

表2 PC1至PC3与逐月环流指数的相关系数Table 2 Correlation coefficients between PC1 to PC3 and monthly circulation indices

对PC2分析表明，EAWM 和SH为12月主要影响因子，相对贡献率分别为41.9%和22.7%，AO和EU贡献略小。1月SH和PEA为主要因子，贡献分别为48.4%和51.6%。2月SH为主要影响因子。因此第二模态因子重要性依次为SH、PEA 和EAWM。北半球极涡是冷空气的源地，对中国冬季气温有重要影响［33］。PEA遥相关主要反映亚洲区极涡与蒙古至中国东北地区高度场异常的反相变化，能够反映极涡位于亚洲区的偏态特征。当PEA处于负位相时，亚洲区极涡偏弱，SH和EAWM 偏强，有利于极地冷空气南下，黑龙江省气温偏低。

PC3与2月指数相关较显著，SH、EA、AO相对贡献率分别为63.9%、21.1和13.6%，综合分析表明SH和EA是主要影响因子。中国东北地区冬季气温异常与同期北大西洋海温异常有密切关系，北大西洋海温呈“+-+”三极型模态时，中国东北地区气温偏高［34］。用标准化的2月EA指数回归同期大西洋海温场发现，EA指数正异常与北大西洋中高纬海表温度冷异常和低纬海表温度暖异常相联系（图略），因此气温异常分布对大西洋关键区海温异常的响应可能是通过EA来实现的。引入T-N通量来分析（图略），PC3正异常时，2月EA处于负位相，在格陵兰岛南部和冰岛附近有正位势中心存在并不断向东南传播能量，在西欧形成辐合，Rossby波在负位势东部重新激发并在乌拉尔山至极区形成正位势中心，并不断向东南传播，最终传播至蒙古和中国东北地区，在该区域形成大范围辐合，SH偏强，黑龙江省气温偏低。

3 结论

（1）1961—2019年黑龙江省约50%的冬季存在季节内冷暖转换特征。冬季气温季节内变化存在三个主要模态：冬季一致变化型、12月和翌年1—2月反位相变化型、12—1月和2月反位相变化型。在季节内转换时，均有连续两个月气温呈一致的距平变化。

（2）当冬季气温处于第一模态分布一致偏暖（冷）时，环流呈现类似AO正（负）位相分布特征，EAWM 环流减弱（加强），冷空气活动偏弱（偏强）。当冬季气温发生季节内冷暖转换时，极涡、高空急流、SH和EAWM 强度、中高纬环流经向度等均有明显调整。第二模态环流异常特征是由12月的西低东高型（西高东低型）调整为1月PEA负（正）位相，第三模态环流异常特征是由12月至翌年1月中高纬环流的纬（经）向型调整为2月EA负（正）位相。

（3）对冬季气温季节内演变第一模态影响较大的因子为AO，其次为EAWM；对第二模态影响较大的因子为SH，其次为PEA和EAWM；对第三模态影响较大的因子为SH和EA。