基于自动识别的近三十年华北地区冬季冷锋活动异常及其可能成因*

2022-11-02 07:34秦育婧冯梦茹卢楚翰何书雅李丽平胡春丽
气象学报 2022年5期
关键词:锋面华北地区冷锋

秦育婧 冯梦茹,2 卢楚翰 何书雅 李丽平 胡春丽

1.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

2.江苏省常州市金坛区气象局,常州,213200

3.辽宁省生态气象和卫星遥感中心,沈阳,110166

1 引言

冷锋是中纬度地区天气图上主要的天气系统(Catto,et al,2019),位于冷、暖气团的交界处,具有强温度梯度和风切变,是大气中能量集中转换的地方。因此,冷锋常伴随着许多强烈天气现象的发生。中国冬季最主要的灾害天气大多是由冷锋引起的,比如强降温、大风、冻雨、暴风雪等(杨吉萍等,2016;贺圣平等,2016;濮梅娟等,2018)。冷锋还对城市空气污染物有清除和向下游传输的作用(程念亮等,2013;Zhang,et al,2016;张晨等,2020),因此冷锋活动受到公众的广泛关注。

锋面分析对于天气动力学研究和天气预报都有重要意义(顾震潮等,1958;Catto,et al,2019)。朱炳海(1950)就对中国的锋面活动进行过分类研究,认为春季的锋面可分为北来锋和西来锋。张镡(1958)研究了一次寒潮爆发前、后高空锋区和急流、垂直环流的分布与变化,发现在东亚寒潮爆发过程中常有两套锋面的生消,且有高、低空急流与之相对应。此后,许多学者开展了关于锋面生、消的研究。研究结果表明,高空急流增强所造成的适应过程会引起对流层中层锋生(李勇红等,1992),同时也有利于大气低层锋生(高守亭等,1991)。吕克利(1991)的研究表明层结对锋生速度影响较小,而天气尺度位温扰动对锋生速度有很大影响。侯俊等(2013)的研究表明,6—7月的锋生可以分为暖切变型、冷切变型、西风辐合型及东风辐合型,江淮地区是综合锋生最强的区域,以暖切变型锋生为主。王宗敏等(2014)、张芳华等(2014)的研究表明对流层低层的锋生不仅有利于对称不稳定能量的释放,而且锋生效应增强后,降水潜热释放有利于条件对称不稳定和锋生次级环流的发展。

锋面是造成降水的主要天气系统,秋、冬季锋面降水占中纬度地区降水的80%(Hénin,et al,2019)。诸多研究(丁太胜等,1989;周玉淑等,2003;刘璐等,2015)表明,锋面附近的降水分布、降水性质及触发机制都比较复杂。在天气尺度降水区域内常包含中尺度降水区,而中尺度降水区又可产生几个强对流单体。陶诗言等(1982)发现大尺度锋面降水的强降水过程是由中尺度系统触发造成的;而中尺度对流系统又是由锋区的垂直环流触发的(张芳华等,2014)。刘还珠等(1996)研究了强降水锋面两侧的垂直环流;钱滔滔等(1997)利用原始方程模式讨论了不同大气层结对冷锋环流的影响及其在激发锋区中尺度强对流系统中的作用。近年来有研究表明,冷锋后部对流稳定的环境大气中,由于地形强迫和锋面抬升、绝对地转动量差调整、辐合切变线和高、低空急流耦合以及对称不稳定等机制联合作用可触发高架雷暴(黄小刚等,2017);高架雷暴不仅伴有极强的灾害天气(如雷暴大风、冰雹、短时强降水甚至龙卷等),而且还难以预测,给人们生产、生活和社会经济发展带来严重不利影响(李典南等,2019),也是预报业务中的极大挑战(俞小鼎等,2012)。

锋面研究已取得了众多进展,包括利用动力学诊断、模拟以及个例分析等方法,对锋生特征、锋面环流及锋面降水等进行了研究。然而,目前锋面识别仍主要依靠人工分析,获取锋面长期活动数据集比较困难,导致锋面在气候尺度上的研究还较为缺乏(Berry,et al,2011)。因此,诸多学者探索锋面的自动识别方法,目前使用较为广泛的算法是Hewson(1998)提出的热力法,该方法应用于大气斜压性强的海洋上效果良好,但对欧亚大陆上的冷锋识别效果不理想。Feng等(2021)开发了一种从锋区到锋线的冷锋自动识别算法,并通过多角度验证表明该算法对东亚地区的冷锋有良好的识别能力。Feng等(2021)的自动识别算法可得到冷锋活动长期数据集,有利于从气候学角度分析冷锋活动特征及其异常成因,但尚无人开展此方面的研究。

华北位于太行山东侧,受到下坡地形的影响,再加上冷、暖空气交绥强烈,导致锋面过程十分复杂,带来的灾害天气种类多、危害大(刘景涛等,2004;李津等,2017;范俊红等,2019),并且华北地区的冷锋南下可将大气污染物输送至下游长江三角洲地区(Lin,et al,2007;Li,et al,2013;Kang,et al,2019;张晨等,2020),因此从长时间尺度上把握华北地区的锋面活动特征十分重要。本研究利用Feng等(2021)提出的冷锋自动识别算法,得到华北地区冷锋发生频数数据集;在此基础上从气候学角度分析华北地区冷锋活动及其异常特征,并进一步探讨华北地区冷锋活动异常的可能成因,获得华北地区锋面活动异常与环流结构及冷空气活动的进一步认识。

2 资料与方法

2.1 资料

冷锋数据集由欧洲中期天气预报中心(ECMWF,European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)ERA-5逐时再分析资料计算获得,该再分析资料水平分辨率为0.25°×0.25°,包括850 hPa的温度场、风场资料(Hersbach,et al,2020);利用水平分辨率为2.5°×2.5°的ERA-5逐月再分析资料分析环流系统,气象要素包括位势高度、温度、风场、海平面气压资料(Hersbach,et al,2020),海温资料来自哈得来中心提供的全球海温数据(Rayner,et al,2003)。

如无特别说明,文中所指气候态均为1989—2018年,冬季为12月至次年2月。

2.2 方法

本研究冷锋识别采用Feng等(2021)的冷锋两步客观识别算法。

式中,热力参数T为850 hPa上进行了100次5点平滑处理的温度。加入温度平流阈值v·∇T≤-1×10-4K/s确定冷锋锋区。

(2)定位锋区暖边界。对暖边界进行拟合后完成对冷锋的识别。

3 华北地区冬季冷锋活动特征

图1给出了东亚地区1989—2018年冬季冷锋发生频率的气候态。可以看出,华北、东北地区、日本海及日本以南海域是冷锋活动频繁的区域;华北、东北地区是东亚大陆上冷锋发生频数最高的区域。从地形上看,华北、东北地区分别位于太行山与大兴安岭的东侧,冷锋发生频数大值区与山脉走向一致。太行山东侧的华北地区是东亚地区冷锋活动最频繁的区域,也可以认为是冷锋活动最强的区域之一。

图1 1989—2018年冬季冷锋频率(单位:%)气候态(红框为华北地区范围(35°—43°N,110°—120°E),色阶为地形高度,单位:m)Fig.1 The climatology of frequency(unit:%) of cold fronts in winter in 1989—2018(red box shows the range of North China(35°—43°N,110°—120°E),shading,terrain height,unit:m)

Lagerquis等(2020)对北美锋面的研究表明地形对冷锋活动有重要影响,落基山脉背风面是北美大陆冷锋活动频数最高的区域之一。王坚红等(2019)对太行山脉地形坡度对下山锋面气旋暴雨影响模拟研究也表明,下坡地形有利于冷锋的生成。太行山脉的经向分布对冷空气南下的引导作用更为显著,有利于形成沿山脉走向的深厚狭长低温度槽,增强温度梯度,加强大气的斜压性,更利于冷锋的形成。因此,太行山脉及其西侧的黄土高原与东侧平原地势差异很可能是华北地区冷锋活动频繁的原因之一。

图2是1989—2018年华北地区冬季标准化的区域平均冷锋频率的时间序列。可以看出,近30年来华北区域冷锋频率有明显的年际变化。本研究用华北地区冬季标准化的区域平均冷锋频率作为冷锋活动强度指数。选取冷锋活动强度指数大于1.0的年份为冷锋活动异常强年(1993、1994、1995、1998、2010、2018年,共6 a);强度指数小于-1.0的年份定义为冷锋活动异常弱年(1989、1992、2006、2013、2016年,共5 a)。

图2 1989—2018年华北地区冬季标准化的区域平均冷锋频率Fig. 2 Normalized regional average cold front frequency in winter over North China from 1989 to 2018

为了验证上述冷锋活动强、弱年选择的合理性,计算了强、弱年的冷锋活动频率的合成距平(图3)。可以看出,华北地区冷锋活动强年(弱年)的冷锋频率显著大于(小于)30 a平均,且大多数格点通过了显著性水平为0.1的t检验,表明选择是合理的。

图3 华北地区冷锋活动(a)强、(b)弱年的频率(单位:%)合成距平(打点区表示通过显著性水平为0.1的t检验)Fig.3 Anomalies of cold front frequency(unit:%)in (a)strong and(b)weak years of cold front activities(black bots represent statistically significant values at the 0.1 significance level)

4 冷锋活动异常年的环流特征

4.1 西伯利亚高压

西伯利亚高压是影响中国冬季天气、气候的主要系统。图4a、b给出了冷锋活动强、弱年的海平面气压场及30 a平均的西伯利亚高压范围(1028 hPa线)。可以看出,冬季欧亚大陆上主要为强大的冷高压所占据,华北地区位于西伯利亚高压的东南边缘。冷锋活动强年与弱年相比,西伯利亚高压中心强度略有增大,高压面积更大,影响范围更广,其东南边界外围向华北地区扩展,有利于华北地区冷锋活动增强。分析还表明,与气候态相比,冷锋活动弱年西伯利亚高压面积的变化比强年更为明显,高压范围显著向内收缩。

由冷锋活动强、弱年的海平面气压场及风场的合成距平(图4c、d)可以看出,冷锋活动强年(弱年)欧亚大陆北部存在异常反气旋(气旋),其东南为异常低压(高压),二者之间存在一个异常北风(南风)带;这种异常配置表明西伯利亚高压偏强(偏弱),阿留申低压也西伸加强(东撤减弱),导致东北亚地区气压梯度增大(减小),偏北风(偏南风)增强;从而导致华北地区的冷锋活动增强(减弱)。

图4 华北地区冷锋活动(a)强、(b)弱年海平面气压场(黑色等值线,单位:hPa)及30 a平均的西伯利亚高压特征等值线(1028 hPa,蓝线)和华北地区冷锋(c)强、(d)弱年海平面气压(色阶,单位:hPa)、925 hPa风场(矢线,单位:m/s)及经向风(等值线,单位:m/s)的合成距平分布(打点区表示通过显著性水平为0.1的t检验)Fig.4 Mean sea level pressure(black contour,unit:hPa)in (a)strong and(b)weak years of cold front activities in North China and the 30-year mean Siberian High characteristic isolines(1028 hPa,blue line),anomalies of sea level pressure(shading,unit:hPa),925 hPa wind field (vector,unit:m/s)and meridional wind(contour,unit:m/s)in (c)strong and(d)weak years of cold front activities in North China (black bots represent statistically significant values at the 0.1 significance level)

4.2 中、高层环流

图5给出了华北地区冷锋活动强、弱年500 hPa位势高度场及300 hPa纬向风场的合成距平场。可以看出,冷锋活动强年500 hPa位势高度场(图5a)在北大西洋、斯堪的纳维亚半岛、西西伯利亚、东亚分别存在显著的“+、-、+、-”异常中心,与欧亚遥相关(EU)波列正位相一致(Wang,et al,2015)。中国北方为负位势高度异常,意味着东亚大槽加深,槽后西北气流加强引导冷空气南下,导致华北地区冷锋活动增强;弱年则刚好相反。此外,冷锋活动强年华北及其上游地区出现异常西风,结合300 hPa纬向风合成(图5c)可以看出,高空西风急流明显增强,华北地区有显著的西风异常,表明华北地区大气斜压性增强,因此冷锋活动增强。而冷锋活动弱年,华北地区为异常东风,高空西风急流明显减弱,华北地区大气斜压性减弱,因而冷锋活动减少(图5d)。

图5 华北地区冷锋活动(a)强、(b)弱年500 hPa位势高度(色阶,单位:dagpm)、风场(矢线,单位:m/s)的合成距平和冷锋活动(c)强、(d)弱年300 hPa纬向风(色阶,单位:m/s)的合成距平及300 hPa纬向风气候态(等值线,单位:m/s)(打点区表示通过显著性水平为0.1的t检验)Fig.5 Anomalies of 500 hPa geopotential height (shaded,unit:dagpm)and wind field(vector,unit:m/s)in (a)strong and(b)weak years of cold front activities in North China,300 hPa zonal wind climatic state(contour,unit:m/s)and anomalies of 300 hPa zonal wind (shaded,unit:m/s)in (c)strong and(d)weak years of cold front activities in North China (black bots represent statistically significant values at the 0.1 significance level)

已有研究(刘毓赟等,2012)表明,当欧亚遥相关波列位于正位相时,东亚地区高空急流增强、东亚大槽加深,导致东亚冬季风偏强,东亚地区温度偏低,从而使得中国东部降温。本研究结果也显示,欧亚遥相关波列正位相时,东亚大槽加深和高空急流加强均有利于华北地区冷锋活动增强,可能是中国东部地区降温的直接原因。

为进一步验证华北地区冷锋活动与欧亚遥相关波列的关系,本研究按照Wallace等(1981)的定义计算了1989—2018年冬季欧亚遥相关指数,并进一步计算了该指数与华北地区冷锋活动强度指数的相关系数。二者的相关系数高达0.57,通过了显著性水平为0.05的t检验,证明欧亚遥相关波列与华北地区的冷锋活动有密切关系。

4.3 冷空气活动

由冷锋活动强、弱年850 hPa的合成温度平流异常(图6)可以看出,冷锋活动强年,贝加尔湖附近及中国华北区域均有异常的冷平流(图6a);而冷锋活动弱年,上述地区则为异常的暖平流(图6b)。还需注意的是,贝加尔湖及华北区域与欧亚大陆北部边缘海区的温度平流异常正好相反。当欧亚大陆北部边缘海区为异常暖平流,原本堆积在北极的冷空气更容易南下,华北区域出现异常冷平流,冷空气活动增强,则华北地区的冷锋活动增多。

图6 850 hPa的温度平流(单位:10-6 K/s)(a)强、(b)弱年异常(打点区表示通过显著性水平为0.1的t检验)Fig.6 850 hPa anomalous temperature advection in(a)strong and(b)weak years of cold front activities(unit:10-6 K/s,black bots represent statistically significant values at the 0.1 significance level)

近年来,全球变暖在北极出现的“放大效应”导致欧亚大陆变冷引起了广泛关注(武炳义,2018)。图7给出了冷锋强、弱年的冬季平均最低气温和极端最低气温的合成距平值及强、弱年差值(图7c、f)。可以看出,华北地区冷锋活动强时,中国大部分地区的平均最低气温和极端最低气温偏低;冷锋活动弱时,气温偏高。因此本研究的分析也表明,北极地区存在异常暖平流时,中国大部分地区明显偏冷,华北冷锋活动也增强。

图7 华北地区冷锋活动(a、d)强、(b、e)弱年冬季平均最低气温和极端最低气温的合成距平及强弱年(c) 平均最低气温和(f)极端最低气温的差值(单位:℃,打点区表示通过显著性水平为0.1的t检验)Fig.7 Average minimum temperature and extreme minimum temperature in(a,d)strong years and(b,e)weak years of cold front activities,composite differences of (c)average minimum temperature and(f)extreme minimum temperature in winter between strong and weak years of cold front activities(unit:℃,black bots represent statistically significant values at the 0.1 significance level)

综上所述,华北地区冷锋活动强年,从北大西洋到欧亚大陆上空存在一个明显的欧亚遥相关波列正位相,使得东亚大槽增强,相应的西伯利亚高压偏强,同时高空西风急流明显增强,华北地区有显著的西风异常,表明华北地区大气斜压性增强。这些环流异常配置有利于华北地区冷锋活动增强。此外,欧亚大陆北部边缘海区为异常暖平流时,华北地区冷空气活动增强,槽后西北气流引导冷空气南下,华北地区的冷锋活动强度也增加。

5 大西洋海表温度异常

由上文分析可知,华北地区冷锋活动强度与欧亚遥相关波列有关,而欧亚遥相关波列与大西洋海表温度异常有密切的关系(Gambo,et al,1987;Li,2004;Liu,et al,2014)。图8给出了华北地区冷锋活动强、弱年的大西洋海表温度、气温的异常及合成差值。可以看出,冷锋活动弱年,北大西洋北部为海表温度负距平,其上空对流层也为负的温度异常(图8b),这与500 hPa位势高度场在北大西洋上空的负异常中心相对应;而强年则正好相反,但强年的海温异常不如弱年明显。

研究(Held,et al,2002;Li,et al,2019)表明,海洋对上部大气的异常热力作用能引起对流层上层位势高度和辐散风异常,进而激发出的旋转运动可视为罗斯贝波源。为进一步探究大西洋海表温度异常对华北地区冷锋活动的影响,依据Takaya等(2001)提出的T-N波作用通量的计算方法,计算了区域平均冷锋活动强度指数回归的200 hPa及500 hPa的波活动通量(图9)。可以看出,罗斯贝波波列约在北大西洋(40°—65°N,60°—30°W)附近激发,这刚好是图8a中海表温度异常的大值区(红框)。说明北大西洋的海温异常可能通过激发对流层中、上层的罗斯贝波然后向东传播,经过欧洲—西西伯利亚传至中国华北地区,从而影响华北地区的冷锋活动强度。

图8 大西洋海表温度异常场(a.强年距平,b.弱年距平,c.强弱年合成差值)和20°—50°W平均气温纬度-高度剖面(d.强年距平,e. 弱年距平,f.强弱年合成差值,单位:℃,打点区表示通过显著性水平为0.1的t检验)Fig.8 SST anomalies in the Atlantic Ocean in(a)strong years,(b)weak years of cold front activities and(c)composite difference between(a)and (b);height-latitude crosssections of mean temperature at 20°—50°W in(d)strong years,(e)weak years of cold front activities and(f)composite difference between(d)and(e)(unit:℃,black bots represent statistically significant values at the 0.1 significance level)

图9 1989—2018年华北地区冬季冷锋活动强度指数回归的(a)200 hPa及(b)500 hPa波活动通量(箭矢,单位:m2/s2) 及散度(色阶,单位:10-6 m/s2)Fig.9 Wave activity flux (vecter,unit:m2/s2)and divergence (shaded,unit:10-6 m/s2)at(a) 200 hPa and (b) 500 hPa regressed by regional average cold front frequency index in winter in North China from 1989 to 2018

6 结论与讨论

本研究利用1989—2018年ERA-5再分析资料,使用冷锋自动识别算法得到冬季冷锋活动数据集,在此基础上分析了近30年华北地区冬季冷锋活动特征,并讨论了影响冷锋活动强度的可能原因。得到以下主要结论:

(1)华北地区是东亚大陆上冬季冷锋频数最多,冷锋活动最强的区域,且华北地区冷锋活动强度有明显的年际变化;太行山脉可能是导致华北地区冷锋活动频繁的重要原因。

(2)华北地区冷锋活动强年,从北大西洋到欧亚大陆上空存在一个明显的欧亚遥相关波列正位相,华北地区上空为负位势高度异常,表明东亚大槽增强,相应的西伯利亚高压偏强;此外,欧亚大陆北部边缘海区为异常暖平流时,华北地区冷空气活动增强,冷锋活动也增强。

(3)大西洋北部的海表温度异常可能通过激发对流层中、上层的罗斯贝波,该波继续向东传播,经过欧洲—西西伯利亚传至中国华北地区,从而影响华北地区的冷锋活动强度。

近年来,全球变暖在北极出现的“放大效应”导致欧亚大陆变冷引起了广泛关注(Screen,et al,2010;Cohen,et al,2014;武炳义,2018)。冷锋作为导致中国冬季降温的主要天气系统,与冷空气活动关系密切,其长期活动特征值得深入研究。本研究利用新的冷锋自动识别算法得到的冷锋活动长期数据集有利于对中国冬季冷锋活动的进一步认识。分析结果表明,华北地区冷锋活动的增强与西伯利亚高压增强、北极地区异常暖平流及大西洋北部海表温度正距平有密切的关系,其内在的机制有待数值模式的进一步验证。

致谢:相关数据来自中国气象局和欧洲中期天气预报中心。

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