2019 年4～6 月云南持續性高溫天氣的大氣環流異常成因

馬雙梅 祝從文 劉伯奇

中國氣象科學研究院氣候與氣候變化研究所，北京 100081

1 引言

云南地處青藏高原主體向東南延伸的云貴高原地區，受到特殊的地理位置和地形的影響，氣候冬暖夏涼，有“四季如春”的美譽（毛政旦, 1977）。然而, 伴隨全球變暖, 近些年云南在春夏季節頻繁發生極端高溫事件（劉瑜等, 2007; 程建剛和解明恩,2008）。例如，2014 年5 月中下旬, 云南大部地區出現罕見高溫天氣，其中昆明、元陽等12 氣象站的日最高氣溫達到或超過歷史極值；元陽有4 天日最高氣溫破云南省歷史最高氣溫紀錄（43. 2°C），極端最高氣溫達44. 5°C；昆明有兩天日最高氣溫破了當地歷史極端最高氣溫紀錄（31. 5°C）；元江、元陽兩站均有18 天日最高氣溫突破40°C（中國氣象局, 2015）。

2019 年4～6 月云南省再一次發生了持續性高溫天氣，導致部分地區出現了極端氣象干旱災害，對當地農業造成了嚴重影響。4 月20 日至6 月23 日，云南省氣象臺發布高溫預警40 天；昆明市的日最高溫度在5 月11～21 日期間連續11 天超過30°C，打破了最長連續30°C 以上的歷史紀錄，“春城”變“烤城”。4～6 月云南大部分臺站日最高氣溫超過極端閾值，多站日最高氣溫突破歷史極值（圖1a）。大部分地區4～6 月平均的日最高氣溫較常年偏高2°C 以上（圖1b）。自4 月6 日開始, 全省平均日最高氣溫基本維持在較常年偏高的狀態（圖1c）。

極端高溫事件嚴重威脅人體健康，引發森林火災，破壞農業生產，造成嚴重的社會經濟損失。政府間氣候變化專門委員會第五次評估報告指出（IPCC, 2013），伴隨全球的變暖地球大多數地區的極端高溫事件的頻率、持續時間和強度將顯著增加。認識全球變暖對極端高溫事件的影響以及區域高溫氣候事件發生的機理對于防災減災具有重要的科學意義（Ma et al., 2017a; Liu et al., 2019; Xu et al., 2019）。持續性高溫是云南春夏季節干旱事件發生的主要成因（韓蘭英等, 2014），針對2003 年夏季干旱，2005 年春末夏初和2006 年春旱，以及降水持續性偏少導致的2009～2010 年秋冬春連旱，人們分別從西南季風和西北太平洋副熱帶高壓異常（解明恩等, 2005），大氣環流季節進程和冷空氣活動（劉瑜等, 2007; Li et al., 2011），中緯度大氣環流和MJO 異常的影響（楊輝等, 2010; 呂俊梅等,2012），熱帶西太平洋和熱帶印度洋熱力異常和中高緯度大氣波動異常（黃榮輝等, 2012），以及氣候變化（Ma et al., 2017b）等多個角度剖析了成因。統計研究發現，伴隨全球的變暖，云南降水減少，高溫干旱事件發生的強度和頻率有增強趨勢（謝應齊等, 1994; 程建剛和解明恩, 2008）。然而以往的研究多集中個例分析，關于云南區域性極端高溫事件的普遍環流成因以及人為導致的增暖和內部變率對其貢獻的研究相對較少。為此，本文首先從云南歷史區域性極端高溫天氣事件出發，通過分析大氣關鍵環流的熱動力影響，揭示云南高溫天氣的形成機制。在此基礎上，通過與歷史極端個例比較，探討在全球變暖背景下2019 年4～6 月發生在云南的持續性極端高溫的可能原因。

2 資料和方法

本文的資料有中國氣象局國家氣象信息中心提供的2474 站逐日氣溫觀測資料，該數據在發布前已經過嚴格的質量控制，時間跨度為1951～2019 年。由于臺站觀測年缺失三天或更多連續天數的情況大多集中發生在1960 年之前，考慮到資料的連續性，本文分析時段選取為1961～2019 年。大氣環流要素和到達地面的向下的總的太陽輻射通量取自日本氣象廳JRA-55 的每日4 次再分析資料（Kobayashi et al., 2015; Harada et al., 2016）。此外，本文的資料還包括美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)發布的ERSST_v5 海表面溫度(Sea Surface Temperature, SST)逐月資料（Huang et al., 2017），以及北極濤動(AO)監測指數(https://www.cpc.ncep.noaa.gov)。

圖1 （a）2019 年4～6 月全國極端高溫事件站點分布，紅點表示日最高氣溫超歷史極值，藍點表示日最高氣溫達極端閾值（參考期日最高氣溫的95%分位數），填色為海拔高度（單位：m）。（b）2019 年4～6 月平均日最高氣溫異常分布（單位：°C）。（c）4 月1 日至6月30 日云南省平均日最高氣溫逐日演變序列，紅線表示2019 年，灰線代表1961～2018 年逐年時間序列變化，黑線代表氣候平均時間序列演變。Fig.1 (a) Stations with a daily maximum surface air temperature (SAT) from April to June 2019 that broke historical records (red dots) and exceeded the threshold of extreme temperature (blue dots) over China. The threshold of extreme temperature is defined as the 95th percentile of the daily maximum SATs for the base period. Shadings indicate altitude (units: m). (b) April–June mean daily maximum SAT anomalies (units: °C) for 2019. (c)Daily maximum SAT averaged for Yunnan from April 1 to June 30. The red curve corresponds to 2019, gray curves show results for 1961–2018, and black curve is the daily climatology

雖然云南地處云貴高原的低緯度地區，但是特殊的地理位置和海拔高度落差導致該地區發生高溫的地理分布差異十分明顯。例如，高海拔臺站觀測的日最高氣溫歷史記錄均低于30°C，但是在低海拔臺站觀測的日最高氣溫達高溫標準（達到或超過35°C），甚至出現40°C 以上的高溫。歷史日最高氣溫低于35°C 的臺站占臺站總數的51%，而歷史日最高氣溫大于35°C 的臺站占總臺站數為49%。在1961～2019 年期間，云南大部分高海拔地區未出現過高溫天氣（圖2a），高溫事件主要集中在較低海拔地區。37%的臺站的平均高溫日數低于7 天，只有12%的臺站平均高溫日數高于7 天（圖2a）。由于元江地處低緯度和低海拔地區，該站觀測的平均高溫日數高達90 天。

圖2 （a）云南省1961～2019 年平均的高溫發生天數分布（彩色實心點，單位：d a?1），填色為海拔高度（單位：m），黑色圓圈、正方形、三角形分別代表昆明、元江和元陽站。（b）云南省1961～2019 年區域性總極端高溫日數的逐候分布。紅線和藍線分別代表全省日最高氣溫和降水的氣候平均的逐候分布Fig.2 (a) Mean frequency of hot days (color dots; units: d a?1) over Yunnan during 1961–2019. Shadings indicate altitude (units: m), the black circle, square, and triangle denote the Kunming, Yuanjiang, and Yuanyang stations, respectively. (b) Pentad frequency of accumulated occurrence of regionally extreme hot days during 1961–2019 in Yunnan. Red and blue lines indicate the pentad climatology of daily maximum SAT and precipitation averaged in Yunnan

鑒于云南省高溫地理分布的特殊性, 并結合云南省氣象臺高溫災害性天氣預警發布標準（云南省氣象局, 2017），我們將云南至少8%的臺站的日最高氣溫達到35°C 或超過35°C 的天數定義為區域性極端高溫日，其中35°C 是中國氣象局定義高溫日的標準。連續或只有1 天間斷的區域性極端高溫日定義為一次區域性極端高溫事件。根據定義，云南區域性極端高溫日主要出現在4～6 月份，該時段恰好是干季向濕季轉換的時期（圖2b），在雨季開始后，區域性極端高溫日減少。統計結果顯示，在1961～2019 年4～6 月期間，云南共有345個區域性極端高溫日，占總天數（59 年×91 天）的6.4%, 共發生了108 次區域性極端高溫事件。其中，2019 年云南出現了39 個區域性極端高溫日和7 次區域性極端高溫事件，均突破了歷史同期記錄。為了避免前一次極端高溫事件對后一次極端高溫事件的影響，我們挑選出上一次極端高溫事件的最后一天與下一次極端高溫事件的第一天之間的間隔時間超過7 天的81 個事件（包括2019 年的4 個事件），分析前期大氣環流的異常信號。

本文的逐日觀測異常值定義為相對于1961～2018 年多年逐日平均氣候值的偏差。為盡可能消除2～3 周以內天氣波動對氣候平均值的影響（龔道溢等, 2004），在計算多年氣候平均參考值時，某一天的氣候平均值是由該天和其前后各10 天（58 年×21 天）的原始數據獲得。本文采用合成方法分析云南區域性極端高溫日和前期的環流異常，并用Student-t 統計檢驗方法檢驗異常的顯著性。

在對波活動通量（WAF）和Rossby 波能量的傳播的分析中，本文采用的是Takaya and Nakamura（2001）提出的計算方案，等壓面上的波活動通量的表達式為

其中，p0為等壓面標準氣壓與 1000 hPa 的比值，為基本氣流水平風速， u為 其緯向風分量， v為其經向風分量， ψ′為準地轉擾動流函數。由于文中分析的區域性極端高溫事件主要集中在4～6 月，因此基本氣流定義為4～6 月的氣候平均值。

為了檢查人類活動導致的增暖對云南極端高溫事件的貢獻，我們從長期氣候變化趨勢的角度，將觀測中云南省4～6 月平均地表氣溫的變化特征與CESM-LE 計 劃[Community Earth System Model Large Ensemble (CESM-LE) projection]歷史氣候模擬試驗和工業革命前控制試驗的模擬結果進行了比較。CESM-LE 計劃模擬旨在研究存在內部變率的情況下的氣候變化（Kay et al., 2015）。CESM-LE計劃提供了40 個集合成員在1920～2100 年的氣候模擬；40 個成員基于同一個模式和相同的外強迫,其中1920～2005 年的歷史氣候模擬試驗由歷史自然強迫因子（太陽輻射和火山氣溶膠）和人為強迫因子（主要包括溫室氣體、人為氣溶膠、臭氧和陸地利用）共同驅動的，2006～2100 年的RCP8.5 試驗由未來預估的增加的溫室氣體驅動；各集合成員的 差 別 只 在 于 大 氣 初 始 態 的 差 異（Kay et al.,2015）。我們同時還將CESM-LE 計劃提供的1800 年工業革命前控制試驗（PIC）的結果用來表示無任何人類活動影響的變率。關于CESM-LE 計劃試驗設計和模擬輸出的詳細介紹, 請見http://www.cesm.ucar.edu/projects/community-projects/LENS/[2019-10-14]。

根據目前極端事件歸因研究普遍采用的方法（Christidis et al., 2013; Li et al., 2017），為了分析人類活動導致的全球變暖對類似2019 年4～6 月云南極端暖事件的影響，我們計算了云南極端暖事件在有無人類活動影響下的發生概率和可歸因風險比例（FAR）。FAR 的表達式如下:

其中， PAll是類似2019 年4～6 月云南極端暖事件在歷史強迫模擬下的發生概率， PPIC則是PIC 模擬下的發生概率。可歸因風險比例FAR 可以用來衡量在人類活動導致的全球增暖下，極端暖事件概率增加多少。用bootstrap 重采樣方法（重采樣1000 次）估算P 和FAR 的不確定性，同時用中位數來近似表示P 和FAR 的最佳估計值。

3 云南區域性極端高溫日的地表氣溫和環流異常特征

3.1 溫度異常空間分布

圖3 表示的是1961～2018 年和2019 年4～6月期間，云南發生的306 個和39 個區域性極端高溫日相應的我國日平均氣溫異常合成的空間分布。如圖所示，在1961～2018 年，當云南發生區域性極端高溫天氣時，我國西南大部分地區氣溫偏高，其中云南的平均氣溫高于3°C。與此同時，我國的新疆地區卻出現了異常偏冷現象，日平均異常氣溫低于?1°C，中心位于新疆的阿爾泰山地區（圖3a）。JRA-55 再分析的地表溫度不僅合理地刻畫出了云南區域性極端高溫期間日平均氣溫異常的強度，同時較好地揭示了我國西北和西南地區之間的日平均氣溫異常的偶極子分布（圖3c）。2019 年云南區域性極端高溫期間，云南地區的日平均氣溫暖異常較往年偏強且華北和印度地區也出現了明顯偏暖（圖3b, d）。

3.2 大氣環流異常

圖4 左列表示的是1961～2018 年4～6 月306個云南區域性極端高溫日對應的大氣環流異常的合成結果。如圖所示，當云南發生極端高溫天氣時，在流層中、高層, 云南地區盛行異常反氣旋，但在垂直結構上表現出明顯的差異。其中, 對流層高層的反氣旋異常中心位于云南的東北側（圖4a），對流層中層的反氣旋異常強度較高層偏弱，異常中心南移至云南上空（圖4c）, 而對流層底層則表現為顯著的氣旋性異常，呈現顯著的低壓異常（圖4e）。歐亞上空的大氣環流異常呈現出明顯的波列結構，顯著的反氣旋和氣旋異常依次出現在歐洲和中亞地區，且歐洲上空的反氣旋異常和西西伯利亞平原上空的氣旋異常表現出明顯的正壓結構。在異常反氣旋的控制下，云南上空出現顯著的大氣下沉運動（圖5a, c）。該下沉運動會導致大氣絕熱增溫。此外, 異常反氣旋會使云量減少，從而造成入射到地表的太陽短波輻射增加（圖6a），有利于地表氣溫升高。異常反氣旋導致云南氣溫出現劇烈的增暖（圖3），而劇烈的增暖地區的空氣受熱上升，使地表氣壓的下降（圖4e）。

大氣中的水汽含量通過吸收和反射太陽短波輻射，從而改變到達地面太陽短波輻射的強度和調節地表溫度的高低，當水汽含量高時會吸收短波輻射不利于日間高溫的升高（Dai et al., 1999）。為此，我們計算了整層大氣垂直積分水汽通量和水汽含量，并給出了在區域性極端高溫日的異常的合成結果（圖7）。多年平均而言，云南4～6 月期間水汽主要源自孟加拉灣的西南水汽，其次有一部分來自南海上空的水汽輸送（圖7a）。當區域性極端高溫日發生時，對應對流層低層控制云南至菲律賓海地區的顯著的氣旋性環流異常，孟加拉灣地區出現顯著的東北風異常，南海地區出現顯著的西風異常（圖4c）。因此, 從孟加拉灣和南海進入云南的水汽減少（圖7b），云南上空的水汽含量顯著偏少（圖7b），空氣變得十分干燥。云南上空水汽含量的顯著減少，使入射到地表的太陽輻射增加（圖6a），進而促進地表的增溫，利于高溫的發生。

如前所述,云南區域性極端高溫天氣主要受到局地對流層異常反氣旋性環流的影響。為揭示該反氣旋異常發生的前期環流信號，本文基于81 個云南區域性極端高溫事件，分別計算了2 天平均的超前7 天的200 hPa 位勢高度異常和大氣波作用通量演變（圖8）。在云南發生極端高溫天氣之前的6～7 天，200 hPa 位勢高度場在北非西海岸的北大西洋上空表現出顯著的正異常，同時在黑海地區上空存在另一個顯著的位勢高度正異常，但強度偏弱。在高緯度至極地上空，位勢高度場分別在格陵蘭島東岸的北大西洋上空和新地島上空表現為顯著的負異常和正異常特征。在極端高溫發生之前的4～5 天，北非西海岸的位勢高度正異常東移并減弱，而下游黑海上空的位勢高度增強，北非大陸和伊朗高原出現位勢高度的顯著負異常；與此同時，格陵蘭島東海岸的位勢高度負異常減弱并東移至挪威海，極地上空的位勢高度正異常增強向南擴張至歐洲上空，西西伯利亞平原上空出現位勢高度的顯著負異常，由此形成了分別沿60°N 和沿40°N 向東傳播的兩支波列。在極端高溫發生的2～3 天之前，隨著下游波列的進一步發展以及高緯度波列與中緯度波列在青藏高原東側的匯合，云南上空的位勢高度顯著增強，并延續到極端高溫發生的當日。當云南極端高溫天氣發生時，上游來自極地的位勢高度場正異常開始明顯減弱。通過對環流異常演變的合成結果分析，我們可以認為云南的極端高溫天氣是其上空異常反氣旋增強的結果，而該異常反氣旋主要來自北大西洋上空沿40°N 向東傳播的羅斯貝波。在這個過程中，與自北大西洋上空沿60°N向東傳播的羅斯貝波在青藏高原東側的匯合，加劇了云南上空異常反氣旋的強度。

圖3 （a，b）臺站和（c，d）JRA-55 再分析資料中，云南區域性極端高溫日對應的日平均氣溫異常（單位：°C）。（a，c）為1961～2018 年4～6 月306 個極端高溫日的異常的合成結果，（b，d）為2019 年4～6 月39 個極端高溫日的異常的合成結果。（a，b）中的實心圓和（c，d）中的白色打點表示通過0.01 顯著性水平檢驗Fig.3 Anomalies of daily mean SAT (units: °C) for regionally extreme hot days in Yunnnan derived from (a, b) stations and (c, d) JRA55 reanalysis data. (a, c) Composite anomalies for 306 regionally extreme hot days from April to June during1961–2018; (b, d) composite anomalies for 39 regionally extreme hot days from April to June 2019. Solid circles in (a, b) and white dots in (c, d) indicate significance at the 0.01level

圖4 云南區域性極端高溫日大氣環流配置特征：（a，c，e）1961～2018 年4～6 月306 個極端高溫日的異常的合成結果；（b，d，f）2019 年4～6 月39 個極端高溫日的異常的合成結果。（a，b）200 hPa 位勢高度（填色，單位：gpm）、水平風（矢量，單位：m s?1）；（c，d）500 hPa 位勢高度（填色，單位：gpm）、水平風（矢量，單位：m s?1）；（e，f）海平面氣壓場（填色，單位：hPa）、850 hPa 水平風（矢量，單位：m s?1）。黑色矢量表示經向風或者緯向風異常通過0.01 顯著性水平檢驗Fig.4 Atmospheric circulation structure for regionally extreme hot days in Yunnan: (a, c, e) Composite anomalies for 306 regionally extreme hot days from April to June 1961–2018; (b, d, f) composite anomalies for 39 regionally extreme hot days from April to June 2019. (a, b) 200-hPa geopotential height (shading, units: gpm) and horizontal wind (vector, units: m s?1); (c, d) 500-hPa geopotential height (shading, units: gpm) and horizontal wind (vector, units: m s?1); (e, f) sea level pressure (shading, units: hPa) and 850-hPa horizontal wind (vector, units: m s?1). Vectors are shown in black when significant at the 0.01 level in at least one direction

4 2019 年極端高溫持續性成因

4.1 環流和水汽異常

圖5 云南區域性極端高溫日異常風場的垂直剖面圖：（a，c）1961～2018 年4～6 月306 個極端高溫日的異常的合成結果；（b，d）2019年4～6 月39 個極端高溫日的異常的合成結果。（a，b）21°N～30°N 平均緯向風和垂直運動的合成結果；（c，d）97°E～107°E 平均經向風和垂直運動的合成結果。填色代表垂直運動（單位：10?2 Pa s?1），黑色矢量代表垂直速度或者水平速度異常通過0.01 顯著性水平檢驗，綠線代表云南所處的經緯度范圍Fig.5 Vertical cross-section of anomalous winds for regionally extreme hot days in Yunnan: (a, c) Composite anomalies for 306 regionally extreme hot days from April to June 1961–2018; (b, d) composite anomalies for 39 regionally extreme hot days from April to June 2019. (a, b) Composite anomalies ofzonal wind and vertical velocity averaged along 21°N–30°N. (c, d) Composite anomalies of meridional wind and vertical velocity averaged along 97°E–107°E. Shaded area is vertical velocity (units: 10?2 Pa s?1), vectors are shown in black when significant at the 0.01 level in at least one direction, green lines in (a–d) indicate the latitude and longitude of Yunnan

圖6 （a）1961～2018 年4～6 月306 和（b）2019 年4～6 月39 個云南區域性極端高溫日到達地面的總的向下太陽輻射通量（單位：W m?2）的合成結果。白色打點表示異常通過0.01 顯著性水平檢驗Fig.6 Composite anomalies (units: W m?2) of the downward solar radiation flux reaching the Earth’s surface (a) for 306 regionally extreme hot days from April to June during 1961–2018 and (b) for 39 regionally extreme hot days from April to June 2019. Shading is stippled with white dots when significant at the 0.01 level

2019 年4～6 月，云南省發生了持續性極端高溫天氣，全省平均的高溫日數（高于35°C）為6.8 天，區域性極端高溫日數為39 天，全省平均日最高氣溫為28.8°C，均突破了自1961 年以來的歷史同期最高記錄。一個很重要的問題是，為什么這一年的極端高溫持續時間如此之長，強度如此之強？為了回答這一問題，我們首先比較了2019 年4～6月39 個云南區域性極端高溫日的環流異常與往年云南極端高溫日環流異常普遍特征之間的異同。2019 年極端高溫日發生時，云南地區對流層中、高層受顯著異常反氣旋控制，地表出現顯著低壓異常，同時歐洲和西西伯利亞平原上空分別出現正壓的異常反氣旋和異常氣旋（圖4b, d, f）；受局地異常反氣旋影響，云南地區盛行異常下沉運動（圖5b, d）。與歷史同期高溫事件的合成結果相比，雖然2019年與歷史個例合成的環流特征高度相似，但云南對流層的反氣旋較之往年異常偏強，歐洲和西西伯利亞上空波列節點的異常反氣旋和異常氣旋的強度均較之往年結果偏強（圖4b, d, f）。受到極端異常反氣旋的影響，2019 年云南上空的異常的垂直下沉運動明顯偏強（圖5b, d）。其中，2019 年的區域性極端高溫日對應的水汽通量異常表現出歷史相似的特征，表現為孟加拉灣地區出現較之往年更加顯著的北風水汽通量異常（圖7c）。除此之外，在西北太平洋對流層有顯著的氣旋性環流異常，加強了南海北部對流層的西風異常。因此, 無論是來自南海和西太平洋，以及印度洋的水汽輸送均表現出對云南的不利影響。

4.2 極端高溫的持續性

為了回答2019 年4～6 月云南受極端高溫持續影響的原因，我們給出了4～6 月北半球200 hPa 和500 hPa 位勢高度場的百分位數空間分布，以及同期海表溫度和850 hPa 風場的異常空間分布（圖9）。如圖所示，200 hPa 和500 hPa 位勢高度在極地上空出現歷史同期以來的最高值（超過歷年的100%的百分位數），北極上空被深厚的位勢高度的正異常（高于歷年的50%分位數）控制，且呈現出相當正壓的結構，其中東半球極地上空較強的位勢高度正異常向南伸至東歐平原，中高緯度上空的位勢高度較之往年明顯偏弱（低于歷年的50%分位數），且位勢高度異常的分布有較好的緯向一致性。整個熱帶上空出現位勢高度的正異常（圖9a, b），西北太平洋出現反氣旋性環流異常（圖9c），西太平洋副熱帶高壓偏強偏西（圖9b）。自4 月中旬以來, 位于云南上空200 hPa 逐日位勢高度場異常表現出持續性正異常特征，并在5 月初達到了峰值（圖9d），提前云南極端高溫發生的時間峰值大概10 天左右（圖1c）。因此，影響云南極端高溫的異常反氣旋的時間持續性是導致極端高溫持續性的直接成因。

圖7 1961～2018 年4～6 月（a）氣候平均的垂直積分水汽通量分布，（b）306 個云南區域性極端高溫日垂直積分水汽通量（矢量）和水汽含量（填色）異常的合成結果，（c）2019 年4～6 月39 個云南區域性極端高溫日垂直積分水汽通量和水汽異常的合成結果。圖中垂直積分水汽通量和水汽行兩的單位分別為kg m?1 s?1 和kg m?2。（b）和（c）中的白色打點表示水汽異常通過0.01 顯著性水平檢驗；黑色矢量代表緯向或經向水汽通量異常通過0.01 顯著性水平檢驗Fig.7 (a) April–June climatological distribution of the vertical integration of moisture flux during 1961–2018. (b) Composite anomalies of the vertical integration of moisture flux and moisture content for 306 regionally extreme hot days from April to June during 1961–2018 period.(c) Composite anomalies of the vertical integration of moisture flux and moisture content for 39 regionally extreme hot days from April to June 2019.Units of the vertical integration of atmospheric column moisture flux (vector) and moisture (shading) are kg m?1 s?1 and kg m?2, respectively. In (b) and(c), shading is stippled with white dots when significant at the 0.01 level and vectors are shown in black when significant at the 0.01 level in at least one direction

2019 年4～6 月區域性極端高溫的頻發，使4～6 月平均溫度出現了自1961 年以來的歷史最高（圖10）。為了揭示人為導致的全球變暖對該次云南極端暖事件的貢獻，我們從長期氣候變化的角度，將觀測中云南4～6 月平均地表氣溫的變化特征與CESM-LE 計劃的歷史氣候模擬試驗和工業革命前控制試驗的模擬結果進行了比較。由于CESMLE 歷史氣候模擬試驗的時間覆蓋范圍為1920～2005 年，為了將時間序列延長到2019 年，所以，2006 年之后的模擬數據，我們使用的是RCP8. 5情景下的預估結果。圖10 給出了云南4～6 月平均氣溫距平的時間序列。觀測和CESM-LE 集合平均中，2019 年云南4～6 月平均地表氣溫均是自1961 年以來的最高。在20 世紀90 年代之前，云南4～6 月平均地表氣溫無均明顯變化，但在90 年代之后，地表氣溫呈現出緩慢的上升趨勢，2019年出現顯著的暖異常。在1961～2019 年4～6 月，云南地表氣溫在觀測和CESM-LE 集合平均模擬結果中分別呈現出1.08°C/60a 和0.82°C/60a 的增加趨勢，且均通過了0.01 的顯著性水平，這表明云南地區的增暖在一定程度上可能是由人為強迫引起的。

圖8 1961～2019 年4～6 月云南區域性極端高溫日前期200 hPa 位勢高度異常（填色，單位：gpm）和相應的波活動作用通量（單位：m2 s?2）：（a）?7～?6 天；（b）?5～?4 天；（c）?3～?2 天；（d）?1～0 天。白色打點代表通過0.01 顯著性水平，矢量為相應的波活動作用通量Fig.8 200-hPa geopotential height anomalies (shading, units: gpm) and the associated wave activity flux (vectors, units: m2 s?2) on lag days from (a)?7 to ?6 d, (b) ?5 to ?4 d, (c) ?3 to ?2 d, and (d) ?1 to 0 d of regionally extreme hot day from April to June during 1961–2019 period. Shading is stippled with white dots when significant at the 0.01 level

外強迫導致的增暖對2019 年4～6 月云南的極端暖異常是否有貢獻？觀測中，2019 年4～6 月，云南平均地表氣溫較之正常值偏高1.57°C。該觀測到的暖異常在40 個CESM-LE 成員歷史模擬的異常范圍內，但較之2019 年集合平均結果偏高，集合平均中2019 年的暖異常為0.59°C。類似于目前研究（Knutson et al., 2013; Zhou et al., 2014），用集合平均結果代表外強迫下的溫度響應，那么，外強迫對2019 年云南暖異常的貢獻約為37.51%（2019 年的集合平均異常為0.59°C，觀測異常為1.57°C），內部變率對該暖異常也具有重要作用。相比較于工業革命前控制試驗結果，全強迫歷史氣候模擬的云南4～6 月平均地表氣溫的PDF 分布向偏暖方向偏移，同時離差更大（圖10 中的內插圖）。根據目前極端事件歸因研究普遍采用的方法（Christidis et al., 2013; Li et al., 2017），我們計算了類似2019 年4～6 月極端暖事件在有無人類活動影響下的發生概率和可歸因風險比例（FAR）。類似2019 年4～6 月云南高溫事件或者更強高溫事件在工業革命前控制試驗中發生的概率為0.56%，而在歷史全強迫試驗中發生的概率為1.27%，該極端高溫事件歸因于外強迫的可歸因風險度FAR 約為56.32%。這進一步說明自然內部變率對該事件的發生具有重要貢獻。

圖9 2019 年4～6 月（a）200 hPa 和（b）500 hPa 位勢高度的百分位數（綠線和黑線分別為2019 年和氣候態5870 gpm 等值線）。（c）2019 年4～6 月海表面溫度（填色，單位：°C）和850 hPa 水平風（矢量，單位：m s?1）的異常。（d）2019 年4～6 月云南上空（21°～30°N, 97°～107°E）200 hPa 位勢高度異常的逐日演變（單位：gpm）Fig.9 Percentile of (a) 200-hPa and (b) 500-hPa geopotential height during April–June 2019. Green and black lines in (b) are the 5870-pgm contour for 2019 and the climatological status, respectively. (c) April–June mean anomalies of sea surface temperature (SST) (shading, units: °C) and 850-hPa horizonal wind (vector, units: m s?1) in 2019. (d) Daily 200-hPa geopotential height anomalies (units: gpm) averaged for Yunnan (21°–30°N,97°–107°E) from April 1 to June 30

圖10 云 南 省1961～2019 年4～6 月 平 均 地 表 氣 溫 異 常（單位：°C）的時間序列。黑線為觀測數據；紅線為CESM-LE 集合成員平均模擬結果；橙色為CESM-LE 各個集合成員模擬結果。內插圖表示云南省4～6 月平均地表氣溫異常頻率分布的直方圖，其中紅線代表CESM-LE 的40 個集合成員在1961～2019 年的歷史模擬結果，標記為His，藍線代表工業革命前控制試驗模擬結果，標記為PIC，黑色五角星代表2019 年的觀測結果Fig.10 Time series of April–June mean SAT anomalies (SATA,units: °C) averaged over Yunnan during 1961–2019. The black line depicts the observed anomalies, red line depicts the ensemble mean anomalies of 40 ensembles of CESM-LE simulations, and orange lines are individual ensemble members of the CESM-LE simulations.Histograms of April–June mean SAT anomalies (units: °C) averaged over Yunnan are shown in the inset plot. The red curve indicates 40 ensembles of CESM-LE simulations for 1961–2019; denoted as “His”;blue curve, indicates preindustrial control simulations (denoted as“ PIC”). The black star indicates the observed 2019 April–June mean SAT anomalies averaged over Yunnan.

已有研究指出，全球變暖有利于云南區域高溫和干旱事件的發生，但高溫干旱持續性事件往往與影響因子的年際變化存在密切的關聯（Chen and Zhou 2018）。其中，AO 和ENSO 被認為是是影響西南高溫干旱的兩個重要的年際強迫因子（Yang et al., 2012; 黃榮輝等, 2012; Wang et al., 2015）。黃榮輝等（2012）發現，2009 年秋到2010 年春季的西南地區的持續性嚴重干旱與ENSO 和AO 之間的時間位相配置密切關聯。一方面，ENSO 發展暖位相導致熱帶西太平洋上空異常反氣旋環流偏西，西南地區為下沉氣流所控制；另一方面，由于AO 負位相，東亞冬季冷空氣活動強且路徑偏東，使得到達西南地區冷空氣偏弱；二者共同作用導致了2009～2010 年的持續性高溫干旱事件。

伴隨全球的變暖，云南4～6 月份的平均日最高溫度和高溫日數均表現出增加的趨勢，兩者表現出顯著的正相關，但極端高溫日數卻表現出間歇性波動特征（圖11a）。AO 和Nino3.4 海溫指數表現出顯著的年際變化特征，但兩者之間并不存在顯著的統計關系。即使去掉云南平均日最高溫度指數的線性趨勢，AO 和Nino3.4 指數與云南日最高溫度變化之間依然不存在顯著的線性統計關系。但是，分析1961～2019 年4～6 月平均AO 指數與Nino3.4 指數之間的散點圖（圖11b），我們發現云南歷史上平均日最高溫度距平大于0.5 標準差的18 個年份中，有14 個年份發生在Nino3.4 指數的暖位相，12 年發生在AO 的負位相。其中有9 年發生在AO 的負位相和Nino3.4 的暖位相中，占總數的50%。2019 年4～6 月，AO 指數達到1961 年以來歷史同期第2 低（圖11a），對應于ENSO 的暖位相，Nino3.4 指數達到1961 年以來歷史同期第4 高（圖11a）。與往年的高溫日環流異常相比，2019年極地出現強大的深厚位勢高度正異常（圖4），呈現為AO 負位相時的環流特征；同時在熱帶上空出現顯著的位勢高度正異常，呈現出ENSO 暖位相時的大氣環流響應特征。

如前所述，云南區域性極端高溫相關的其上空的反氣旋異常與源自北大西洋經東歐平原和西西伯利亞平原沿60°N 向東亞傳播的高緯度羅斯貝和源自沿40°N 向東亞傳播的中緯度羅斯貝波密切相關。一方面，AO 負位相導致的東歐平原上空的深厚的位勢高度正異常利于高緯度波列的加強，從而加強了云南上空的反氣旋異常；另一方面，ENSO 暖位相導致的西太平洋副熱帶高壓的偏西和偏強，利于東亞上空反氣旋異常的維持。因此，在AO 極端負位相和ENSO 較強暖位相的綜合作用下，云南上空的反氣旋異常出現了自1961 年以來的歷史同期最強（圖9a, b）。由于該反氣旋異常持續時間較長（圖9d），由此導致了云南持續性極端高溫和干旱。

5 結論和討論

5.1 結論

本文利用中國氣象信息中心發布的逐日氣溫站點資料、日本氣象廳發布的JRA-55 大氣再分析資料和CESM-LE 計劃提供的氣候模擬結果，對1961～2018 年4～6 月的云南區域性極端高溫日對應的環流異常特征進行分析，并討論了2019 年同期破紀錄極端持續性高溫發生的可能原因。主要結論如下:

圖11 （a）云南省1961～2019 年4～6 月平均日最高氣溫（Tmax）、區域性極端高溫日數異常序列和AO、Ni?o3.4 指數的標準化異常序列，黑線為Tmax 和高溫日數的線性趨勢。（b）1961～2019 年4～6 月Ni?o3.4 指數與AO 指數的標準化異常的散點圖（藍點代表2019 年）。藍色☆代表Tmax 異常大于0.5 個標準差的年份Fig.11 (a) Time series of anomalies of April–June mean daily maximum SAT (Tmax) and hot days averaged over Yunnan, normalized anomalies AO index, and Ni?o 3.4 index. Black lines denote the linear trends of Tmax and hot days. (b) Scatterplot of normalized anomalies of April–June mean Ni?o 3.4 index and AO index, blue dot indicates that for 2019. Blue stars in (a) and (b) indicate years with April–June mean daily maximum SAT values warmer than norm 0.5 standard deviation

（1）云南對流層上層顯著的異常反氣旋導致大氣下沉氣流絕熱增溫、云量減少和入射地表太陽輻射增加，是引發該區域極端高溫天氣的直接原因。該異常反氣旋的形成主要源自北大西洋經東歐平原、西西伯利亞平原向東亞傳播的高緯度羅斯貝波和經北非、黑海、伊朗高原向東亞傳播的中緯度羅斯貝波之間的相互作用；

（2）外強迫導致的增暖對2019 年4～6 月云南極端持續性高溫事件具有顯著作用，同時自然內部變率的作用也很重要，外強迫使類似2019 年事件或者更強事件的發生概率更加了56.32%。2019年4～6 月，在AO 極端負位相下，東歐平原上空深厚的位勢高度正異常增強了影響云南極端高溫的高緯度羅斯貝波列，同時ENSO 暖位相下，西北太平洋副熱帶高壓的增強西伸，利于東亞上空反氣旋異常的維持，進而使高溫天氣持續影響云南。

5.2 討論

伴隨全球的變暖，雖然云南地區4～6 月平均最高氣溫和極端高溫日數表現出線性增加趨勢，但無法完全解釋諸如2019 年極端持續性高溫干旱事件。盡管如此，我們注意到當有利于極端高溫的持續性大氣環流異常，例如AO 的負位相和ENSO 的暖位相共同發生時，該地區的極端持續性高溫事件呈現出非線性快速增長，加劇了該區域極端高溫干旱發生的幾率。本文僅從統計角度討論了云南極端高溫天氣與AO 與ENSO 位相配置之間的關系，關于AO 與ENSO 位相之間的變化機理以及二者如何相互作用而造成云南極端高溫的機制還需進一步深入研究。