1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次年际尺度偶极子模态特征

徐依梵,范可*,徐志清

① 中山大学 大气科学学院/南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),广东 珠海 519082;

② 中国科学院 大气物理研究所,北京 100029

全球增暖背景下,冬季欧亚中纬度极端冷事件频发,随之发生大范围的降温、暴雪等,严重影响了社会生活与经济发展(Screen and Simmonds,2013;Johnson et al.,2018;Cohen et al.,2020;林文青等,2023)。阻塞高压是中高纬度一种常见的大尺度持续大气环流型,它的建立和崩溃大多伴随着大范围环流形势的剧烈转变;北大西洋至欧亚地区的阻塞高压显著影响该地区极端冷暖事件的发生(Tania et al.,2011;Tyrlis et al.,2020)。因而,开展北大西洋至欧亚地区阻塞高压变异及其机理研究具有重要意义。

有关阻塞高压的基本特征、形成机制及其天气气候影响等很早以来就受到国内外学者的关注,并取得了很多成果(Rex,1950;叶笃正,1962;Dole,1978;Tibaldi and Molteni,1990;Pelly and Hoskins,2003;曹杰等,2006;Diao et al.,2006;Scherrer et al.,2006;Davini et al.,2012;李子仪等,2013;Luo et al.,2015)。北半球冬季阻塞高压频发区包括北大西洋东部至欧洲大陆、乌拉尔山、鄂霍次克海至北太平洋;且阻塞高压活动持续时间以5～10 d为主(柴晶品,2010;叶培龙,2015)。一定强度的大气斜压性可促进阻塞高压的发生,过强则会抑制其发生(Luo,2005)。阻塞高压的演变依赖于其能量频散和非线性强度,阻塞高压的能量频散正比于背景经向位涡梯度,而其非线性强度则反比于背景经向位涡梯度(Chen et al.,2021)。当背景经向位涡梯度较小时,阻塞高压的能量频散减弱,非线性强度增强,进而有利于阻塞高压的发生与维持;反之,不利于阻塞高压的发展(Chen et al.,2021)。此外,在阻塞高压的演变过程中,存在来自上游的天气尺度瞬变扰动与阻塞流场的相互作用,扰动在阻塞南北部引起涡度变化,从而影响阻塞高压形势(刁一娜等,2004)。因此,慢变过程可以通过改变行星波、大气斜压性(纬向风的垂直结构和强度)、位涡等背景条件,影响中高纬度阻塞高压的发展(Luo,2005;Tao et al.,2019;马继望和梁湘三,2020;Xie et al.,2020)。

冬季北大西洋至欧亚地区阻塞高压活动具有较强的年际和年代际变化特征,这可能与北极海冰异常、北极增暖和北大西洋海温等密切相关(李栋梁和蓝柳茹,2017;Luo et al.,2017a,2017b,2018;He et al.,2020)。北极海冰消融是导致北极增暖的重要因子之一,由此减弱中高纬度的经向温度梯度,通过热成风等作用导致中纬度平均纬向西风、纬向风垂直切变、经向位涡梯度的减弱,有利于阻塞高压的维持(Luo et al.,2017a)。当北大西洋多年代际振荡(AMO)处于正位相时,北大西洋暖湿空气向巴伦支海地区输送加强,使得巴伦支海海冰减少及巴伦支海地区增温,从而减弱欧亚中高纬地区的纬向西风,导致持续性乌拉尔山阻塞高压事件的发生,并进一步通过冷平流输送和辐射冷却作用,导致欧亚大陆上发生强烈、持续和广泛的冷空气入侵事件(Luo et al.,2017b,2018)。而阻塞高压及其与其他天气系统间的协同作用可通过调制温度平流、水汽输送等热力和动力条件,造成月-季节尺度气候异常及极端气候事件的发生(李春和孙照渤,2003;刘丹玲和王黎娟,2022)。乌拉尔山阻塞高压和北大西洋涛动正位相的共同作用导致更多的水汽向北极输送,利于北极降水增加,进而可能造成向下长波辐射增加以及潜热的释放,极区增温(Luo et al.,2016a;Yao et al.,2016;Liu et al.,2021;Yin et al.,2023)。且有研究发现,不同区域阻塞高压间存在相互影响,进而导致阻塞高压与其他天气系统及气候的联系存在不确定性,因此需要考虑阻塞高压之间的相互调制和协同作用(李亚飞和任荣彩,2019)。例如,阻塞高压间的协同作用可加强中高纬度天气形势的异常变化,对寒潮爆发前的冷空气强度起着放大作用,从而加剧寒潮甚至导致破纪录寒潮事件的发生(Dong et al.,2020;Zhao et al.,2022)。

目前,已有研究关注北半球某个区域冬季平均阻塞高压活动及气候影响(Shabbar et al.,2001;Luo et al.,2016b;Yao et al.,2017;Chen et al.,2018;Kim and Kim,2019),但冬季各月或冬季不同阶段可能存在差异(韩荣青等,2021),同时对北大西洋-欧亚地区阻塞高压变异大尺度模态较少涉及,尚不清楚各区域阻塞高压年际变异是否存在联系。因此,本文首先分析近几十年来北大西洋东部-乌拉尔山冬季(12月—次年2月)逐月阻塞高压频次年际变异的主导模态,发现仅在1月出现北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次偶极子模态,在此基础上进一步研究其相关的背景环流异常以及对欧亚极端气温和降水事件频次的可能影响。

1 资料和方法

1.1 资料

本文使用的数据包括欧洲中期预报中心(简称 ECMWF)提供的ERA5逐日和逐月再分析资料(Hersbach et al.,2023),水平分辨率为1°×1°。日降水和日最高、最低气温数据来自美国国家海洋大气管理局(简称 NOAA)的美国气候预测中心(简称CPC)资料(Xie and Arkin,1997),水平分辨率为0.5°×0.5°。研究时间段为1980—2019年,预先去除整个时段的线性趋势并进行9 a高通滤波处理,以关注年际信号。

1.2 方法

本文所使用的阻塞高压指数为Davini and D’Andrea(2020)基于500 hPa经向位势高度梯度定义的二维阻塞高压指数,该指数有效剔除了低纬度阻塞高压事件,其定义如下:

(1)

(2)

(3)

其中:λ0和φ0分别代表格点的经度和纬度;λ0的范围为0°～360°;φ0的范围为30°～75°N,φS=φ0-15°,φN=φ0+15°,φS2=φ0-30°。当格点(λ0,φ0)持续5 d以上满足方程(4)时,即:

(4)

对阻塞高压频次异常场进行经验正交函数EOF分解可得到阻塞高压频次年际变异的主要模态。此外,采用相关、回归、合成等气候诊断方法,分析1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次偶极子模态年际变异及可能成因,并对统计结果进行Student-t显著性检验。

本文采用相对阈值来定义极端事件。将某一格点研究时期内冬季日平均气温资料按升序排列,得到第90(10)百分位值,将其作为极端暖(冷)事件的阈值。当某日平均气温大于或等于(小于或等于)该阈值时,则认为该日发生了极端暖(冷)事件(Zhang et al.,2005)。极端降水事件定义类似,将某一格点研究时期内冬季日降水量资料按升序排列,得到第90个百分位值,将其作为极端降水事件的阈值,当某日降水量大于或等于该阈值时,则认为该日发生了极端降水事件。极端事件的频次为极端事件发生的总天数。

2 年际尺度上1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次偶极子模态

图1为1980—2019年冬季(12月—次年2月)逐月阻塞高压频次异常EOF的第一模态(EOF1)即主导模态,根据North(1982)提出的检验方法,12月、1月和2月的EOF1分别独立于其他模态,它们解释方差分别约为24.1%、23.4%和31.1%。12月EOF1的空间场表现为北大西洋东部-欧洲西部地区呈现一个阻塞高压频次大值中心且为一致变化(图1a);1月EOF1空间场表现为北大西洋东部-欧洲西部和乌拉尔山地区分别有两个阻塞高压频次大值区,且二者具有反位相变化即偶极子模态(图1b);2月EOF1空间场表现为北大西洋东部-欧洲西部和乌拉尔山地区阻塞高压频次两个大值区,但呈现一致变化(图1c)。为进一步验证1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次的偶极子模态,基于1月EOF1,分别定义了北大西洋东部-欧洲西部(17°W～27°E,46°～72°N)和乌拉尔山(46.5°～72.5°E,49.5°～69.5°N)区域平均的阻塞高压频次指数,1980—2019年两者的相关系数为-0.32,通过95%置信水平检验;进一步证实年际时间尺度上北大西洋东部-欧洲西部与乌拉尔山地区阻塞高压频次存在反位相变化关系。将阻塞高压频次偶极子模态指数定义为乌拉山地区阻塞高压频次减北大西洋东部-欧洲西部阻塞高压频次(图1d);其与1月EOF1时间系数的相关系数为0.92,通过99%置信水平检验。此外,我们根据定义的1月北大西洋东部-欧洲西部和乌拉尔山区域平均的阻塞高压频次指数,统计出1980—2019年两个地区反位相变化的年份共24 a,即1月两个地区发生阻塞高压频次偶极子型的频率为60.0%(24/40)。为方便下文分析,这量将1月乌拉尔山地区阻塞高压频次增加,而北大西洋东部-欧洲西部减少定义为阻塞高压频次偶极子模态的正位相,反之为负位相。为什么1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次EOF1会呈现偶极子模态?其对欧亚气候有何影响?下面从其相关背景环流场初步分析其成因及气候影响。

图1 1980—2019年12月(a)、1月(b)、2月(c)北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次异常EOF分析第一模态(EOF1)的空间场,以及1月EOF1标准化的时间序列(柱状)和阻塞高压频次偶极子模态指数(折线)(d)。(b)中红框、蓝框分别为北大西洋东部-欧洲西部和乌拉尔山地区Fig.1 Spatial field of the first mode of Empirical Orthogonal Function (EOF1) for the eastern North Atlantic-Ural blocking high frequency anomalies in (a) December,(b) January,(c) February between 1980 and 2019,and (d) standardized time series (bar) of EOF1 and blocking high frequency dipole pattern index (polyline) in January.(b) The red and blue boxes respectively indicate the eastern North Atlantic-western Europe and the Ural regions

3 1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次偶极子模态与背景环流场异常的联系

这里先分析与1月阻塞高压频次偶极子模态显著相关的同期背景环流场异常(定常波、纬向西风、纬向风垂直切变、经向位涡梯度等)。回归分析结果表明,当1月阻塞高压频次偶极子模态处于正位相时,500 hPa北大西洋上空为北大西洋涛动正位相,其通过定常Rossby波导致乌拉尔山地区为异常高压,其东南侧为异常低压(图2b);上述环流异常在对流层高层(200 hPa)更强(图2a),呈现相当正压结构。相应地,乌拉尔山地区45°～60°N附近对流层整层纬向西风减弱,纬向风垂直切变(200 hPa与850 hPa纬向西风的差值)减弱,大气斜压性减弱,而北大西洋东部-欧洲西部地区对流层整层纬向西风、纬向风垂直切变则均增强(图2c—e)。对流层中高层位涡异常的空间分布(图2f、g)与位势高度异常基本一致,但符号相反(图2a、b);相应地,乌拉尔山地区经向位涡梯度减小,而北大西洋东部-欧洲西部则增加。定常Rossby波活动对位涡异常有一定的贡献,其造成的正位势高度异常对应于异常高压即涡度负异常,对位涡负异常有正贡献;类似地,北大西洋东部-欧洲西部负位势高度异常对应于异常低压即涡度正异常,对位涡正异常有正贡献。

图2 1980—2019年1月阻塞高压频次偶极子模态指数回归的同期200 hPa(a)和500 hPa(b)位势高度场(填色,单位:gpm)和波作用通量(箭矢,单位:m2·s-2)、200 hPa(c)和500 hPa(d)纬向风(单位:m·s-1)、纬向风的垂直切变(e;200 hPa减850 hPa,单位:m·s-1)、200 hPa(f)和500 hPa(g)位势涡度(单位:PVU)。(a、b、f、g)中打点表示回归系数通过90%置信水平检验;(c—e)中浅、深填色分别表示回归系数通过90%和95%置信水平检验Fig.2 Regression of blocking high frequency dipole pattern index in January against simultaneous (a) 200 hPa and (b) 500 hPa geopotential height (shaded parts,unit:gpm) and wave activity flux (vectors,unit:m2·s-2),(c) 200 hPa and (d) 500 hPa zonal wind (unit:m·s-1),(e) vertical shear of the zonal wind (200 hPa minus 850 hPa,unit:m·s-1),(f) 200 hPa and (g) 500 hPa potential vorticity (unit:PVU) from 1980 to 2019.The dot-hatching in (a,b,f,g) indicates the regression coefficients exceeding the 90% confidence level;and the light and dark shaded parts in (c—e) respectively indicate the regression coefficients exceeding the 90% and 95% confidence levels

为了进一步验证1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次偶极子模态的相关背景环流异常,根据0.5倍标准差分别挑选出阻塞高压频次偶极子模态指数的正位相年份共10 a(1984、1988、1990、1995、1998、2005、2008、2012、2016和2018年),以及负位相年份共12 a(1983、1989、1992、1996、1997、2006、2007、2009、2010、2011、2013和2017年),进行合成分析,其合成分析的结果与采用1.0倍标准差挑选年份合成的结果及回归分析结果基本一致(图略)。

4 1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次偶极子模态对欧亚中高纬极端气温和降水事件频次的可能影响

当阻塞高压频次偶极子模态处于正位相时,有利于1月乌拉尔山北部气温升高,极端暖(冷)事件发生频次增加(减少),其南部至东亚地区气温降低,极端暖(冷)事件频次减少(增加)(图3a、c、e)。欧洲北部降温,极端暖事件频次减少;其南部则增温,极端冷(暖)事件发生频次减少(增加)(图3a、c、e)。进一步分析表明,当阻塞高压频次偶极子模态处于正位相时,在对流层低层(850 hPa)风场和相关水平温度平流异常场中,受乌拉尔山地区异常高压及其两侧异常低压的影响,乌拉尔山北部盛行异常西南风(图3h),存在暖平流输送,有利于该地区增温;在增温的背景下,极端暖(冷)事件发生频次增加(减少)(图3a、c、e)。乌拉尔山南部至东亚地区则盛行异常东北风或西北风及冷平流,导致该地区降温,极端暖(冷)事件相应减少(增加);在天气尺度上,乌拉尔山阻塞高压的频繁发生也有利于乌拉尔山南部至东亚地区极端暖(冷)事件的减少(增加)。相比于同纬度带的欧亚内陆,欧洲地区紧邻北大西洋,冬季相对温暖和湿润。当阻塞高压频次偶极子模态处于正位相时,受大尺度环流异常的影响,欧洲南部对流层低层盛行异常西北风,其将北大西洋暖湿空气输送至欧洲南部(图3h),有利于该地区增温和极端暖(冷)事件频次增加(减少)(图3a、c、e)。斯堪的纳维亚半岛北部对流层低层盛行异常东南风,其将欧亚内陆干冷空气输送至欧洲北部,造成该地区降温和极端暖事件减少。

图3 1980—2019年1月阻塞高压频次偶极子模态指数回归的同期2 m气温(a;单位:℃)、降水(b;单位:mm·d-1)、极端暖事件频次(c;单位:d)、极端降水事件频次(d;单位:d)、极端冷事件频次(e;单位:d)、500 hPa垂直速度(f;单位:Pa·s-1)、500 hPa(g)和850 hPa(h)风场(单位:m·s-1)、地表至300 hPa整层水汽通量(箭矢,单位:kg·m-1·s-1)及其散度(填色,单位:10-5 kg·m-2·s-1)(i)。(a—f、i)中打点表示回归系数通过90%置信水平检验;(g、h)中浅、深填色分别表示回归系数通过90%和95%置信水平检验Fig.3 Regression of blocking high frequency dipole pattern index in January against simultaneous (a) 2 m temperature (unit:℃),(b) precipitation (unit:mm·d-1),(c) frequency of extreme warm events (unit:d),(d) frequency of extreme precipitation events (unit:d),(e) frequency of extreme cold events (unit:d),(f) 500 hPa vertical velocity (unit:Pa·s-1),(g) 500 hPa and (h) 850 hPa wind (unit:m·s-1),(i) water vapor flux (vectors,unit:kg·m-1·s-1) and its divergence (shaded parts,unit:10-5 kg·m-2·s-1) from the surface to 300 hPa between 1980 and 2019.The dot-hatching in (a—f,i) indicates the regression coefficients exceeding the 90% confidence level;and the light and dark shaded parts in (g,h) respectively indicate the regression coefficients exceeding the 90 and 95% confidence levels

当阻塞高压频次偶极子模态处于正位相时,1月乌拉尔山地区、贝加尔湖、东北亚降水分别呈现减少、增加和减少的分布特征,欧洲大陆部分地区降水增加,但斯堪的纳维亚半岛北部降水减少(图3b);极端降水频次异常的空间分布(图3d)与1月平均降水异常大致类似。进一步分析发现,上述各区域降水和极端降水频次的增加直接源于局地异常上升运动和水汽辐合(图3f、i),这与大尺度环流异常相联系。由于北大西洋至欧亚北部环流异常呈现相当正压结构,500 hPa乌拉尔山南部和东北亚盛行异常东北风或西北风(图3g),有利于激发局地异常的下沉运动(图3f);同时,对流层低层异常东北风或西北风导致两个地区水汽输送异常辐散(图3i)。因此,乌拉尔山南部和东北亚降水和极端降水频次减少。受500 hPa局地异常低压的影响,欧洲大部500 hPa为异常暖平流,激发异常上升运动,同时来自北大西洋的水汽输送增加,水汽异常辐合,垂直上升运动加强,降水和极端降水频次均增加。另外,基于阻塞高压频次偶极子模态指数,采用0.5倍或1.0倍标准差挑选异常年份合成的结果(图略)与回归场基本一致。

5 结论和讨论

基于观测和再分析资料,本文分析了1980—2019年冬季逐月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次年际变异的主导模态特征,发现仅在1月出现北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次年际变异的主导模态是偶极子模态,由此本文研究其及相关的大气背景场异常,并进一步研究其对欧亚中高纬极端气温和降水事件频次的可能影响。主要结论如下:

在冬季12月、1月和2月中,仅1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次年际变异的主导模态呈现偶极子模态,具体表现为北大西洋东部-欧洲西部与乌拉尔山阻塞高压频次分别为阻塞高压频次大值中心且具有反位相变化特征。当北大西洋地区对流层整层呈现北大西洋涛动正位相时,其通过定常Rossby波导致乌拉尔山地区为异常高压,其东南侧为异常低压;相应地,45°～60°N纬度带内,乌拉尔山地区(北大西洋东部-欧洲西部)对流层整层纬向西风、纬向风垂直切变和经向位涡梯度均减弱(增强),导致阻塞高压频次增多(减少),这样的背景环流形势有利于阻塞高压频次偶极子模态呈现正位相,即乌拉尔山地区阻塞高压频次增加,而北大西洋东部-欧洲西部减少。此外研究表明,与阻塞高压频次偶极子模态相关的背景环流异常可通过调节水平温度平流、垂直运动和水汽输送等影响欧亚北部气温和降水,以及欧亚极端温度和降水事件频次。当阻塞高压频次偶极子模态处于正位相时,乌拉尔山北部和欧洲南部增温,极端暖、冷事件频次分别增加和减少;乌拉尔山南部至东亚则呈现相反的变化特征。就降水而言,乌拉尔山地区、贝加尔湖、东北亚的降水和极端降水频次分别呈现减少、增加和减少的分布特征;欧洲大陆部分地区增加,但斯堪的纳维亚半岛北部减少。

在12月、1月和2月中,为何仅1月阻塞高压频次年际变异主导模态表现为偶极子模态?这可能与阻塞高压频次活动及其相联关键大气背景场气候态的月际差异有关。12月,阻塞高压频次及其变率的大值中心主要位于北大西洋东部-欧洲西部(图4a、b),相应地,阻塞高压频次的EOF1呈现单极子特征,其EOF1中心也位于北大西洋东部-欧洲西部(图1a)。1月,北大西洋东部-乌拉尔山地区对流层整层纬向西风、纬向风垂直切变、经向位涡梯度较12月均减弱,且在乌拉尔山地区更加明显(图5a、c、e),因而该地区阻塞高压频次及其变率明显增强,北大西洋东部-欧洲西部和乌拉尔山地区分别存在两个相对独立的大值中心(图4c、d);并且北大西洋东部-乌拉尔山关键大气背景场异常的反位相变化占主导(图略),因而阻塞高压频次异常EOF1呈现偶极子模态(图1b)。2月,北大西洋东部-欧洲西部和乌拉尔山大气背景场减弱(图5b、d、f),并且两个地区关键大气背景场异常主要呈现同位相变化(图略),相应地,阻塞高压频次异常EOF1主要呈现同位相变化模态(图1c)。尽管两个地区阻塞高压频次及其变率增强(图4e、f),但两个地区阻塞高压频次变率中心相对独立性显著弱于1月。因此,冬季各月大气背景场气候态的月际差异可能是造成各月阻塞高压频次年际变异主导模态不尽相同的重要原因,其相关动力机制有待进一步研究。

图4 1980—2019年12月(a、b)、1月(c、d)和2月(e、f)阻塞高压频次的气候态(a、c、e;单位:d)和标准差(b、d、f;单位:d)Fig.4 (a, c, e) Climatology (unit: d) and (b, d, f) standard deviation (unit: d) of blocking high frequency in (a, b) December,(c, d) January and (e, f) February between 1980 and 2019

图5 1980—2019年200 hPa纬向风气候态的差异(单位:m·s-1):(a)1月减12月;(b)2月减12月;(c、d)、(e、f)同(a、b),但分别为纬向风的垂直切变(200 hPa减850 hPa;单位:m·s-1)和200 hPa位涡(单位:PVU)。(a—f)中打点表示差异场通过90%置信水平检验Fig.5 Difference in climatology of 200 hPa zonal wind between 1980 and 2019 (unit:m·s-1):(a) January minus December;(b) February minus December;(c,d),(e,f) same as in (a,b),but for the vertical shear of zonal wind (unit:m·s-1) and 200 hPa potential vorticity (unit:PVU),respectively.The dot-hatching in (a—f) indicates the difference exceeding the 90% confidence level