“暖北極—冷歐亞”模態的年代際變化及其與北大西洋海溫的聯系

王婧 呂俊梅

中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室，北京 100081

1 引言

觀測表明，在全球變暖背景下，北極地區顯著增暖，近二十年歐亞大陸卻頻繁遭受冷空氣侵襲，出現大范圍降溫趨勢，引起廣泛關注（Zhang et al.,2008;Petoukhov and Semenov,2010;Overland et al.,2011;Inoue et al.,2012;Mori et al.,2014;Cohen et al.,2020）。在這種氣候背景下，2008年1月中國南方發生大范圍罕見低溫雨雪天氣，造成近一億人口受災，幾億畝農田凍害及幾十萬間房屋倒塌，交通運輸受阻，造成直接經濟損失近千億（丁一匯等,2008;顧雷等,2008;李崇銀等,2008）。2009/2010年冬季歐洲多地遭受暴雪天氣，新疆、內蒙古等地同樣發生暴雪天氣，致使幾十人喪生（李如琦等,2015;王遵婭和周波濤,2018）。2012年1～2月，歐亞大陸遭受極寒天氣侵害，俄羅斯等地出現近百年最低氣溫，許多地區發生暴雪天氣，嚴重影響交通及社會秩序（WMO,2012;韓哲等,2014）。歐亞大陸冷冬頻繁出現及寒潮、暴雪災害頻發可能造成農作物凍害、電線積冰、路面積雪以及能見度降低，嚴重影響通信與交通運輸，危害公共安全，阻礙經濟發展并造成嚴重經濟損失。

近年來科學家們將北極增暖而歐亞大陸變冷的地表氣溫模態稱為“暖北極—冷歐亞”模態（Warm Arctic–Cold Eurasian，簡 稱WACE;Mori et al.,2014;Luo et al.,2016;Sung et al.,2018），也有科學家將其稱為“暖北極—冷大陸”或“暖北極—冷西伯利亞”模態（Overland et al.,2011;Inoue et al.,2012;Sorokina et al.,2016），并且科學家們在年際時間尺度上廣泛地探討了WACE模態形成的原因。有的研究認為，受到全球變暖影響，北極海冰減少導致WACE形成（Inoue et al.,2012;Tang et al.,2013;Mori et al.,2014;Kug et al.,2015）。北極海冰影響WACE模態的物理機制為：北極海冰融化，有利于北大西洋濤動處于負位相且東亞大槽加深，烏拉爾阻塞發生頻率增加，造成歐亞大陸溫度偏低（Inoue et al.,2012;Liu et al.,2012;Mori et al.,2014;Kug et al.,2015;Luo et al.,2016;Yao et al.,2017;Wegmann et al.,2018）。Zhang et al.（2016）從行星波上傳的角度解釋北極海冰融化影響歐亞大陸溫度的過程：巴倫支—喀拉海海冰減少，緯向一波增強，導致行星波上傳至平流層，引起平均流異常。平流層將這種信號下傳至對流層，使極渦向歐亞大陸偏移并減弱，烏拉爾山高壓脊異常發展并伴隨東亞大槽加深，導致冷空氣侵襲西伯利亞，進而歐亞與北美大陸溫度在近幾十年降低。

然而，另外一些工作指出，大氣內部變率對WACE模態的影響不可忽視。一些科學家進行了數值試驗，結果表明北極海冰減少及人為強迫沒有顯著影響歐亞大陸冬季溫度，WACE的形成源于大氣內部自身變率（McCusker et al.,2016;Sun et al.,2016）。西風急流減弱、西伯利亞高壓加強、阿留申低壓加強可能造成暖空氣進入極區而極地增暖，冷空氣南侵，歐亞大陸溫度降低，最終WACE形成（Bengtsson et al.,2004;Zhang et al.,2008;Sorokina et al., 2016）。另外，Graversen et al.（2008）認為，雖然海冰的融化對表層大氣的增暖有貢獻，但是大氣能量傳輸是北極上空大氣增暖的主要原因。Woollings et al.（2014）發現去線性趨勢后的巴倫支—喀拉海增暖與WACE并無顯著關聯。Sorokina et al.（2016）認為冬季巴倫支海湍流熱通量的EOF（Empirical Orthogonal Function）第一模態與海冰減少關聯較弱，主要受到大氣內部變率影響：西風急流使海冰邊緣北退，巴倫支—喀拉海出現暖平流，湍流熱通量減弱，WACE形成。

另外，WACE同樣受到海洋內部變率影響（Sato et al.,2014;Nakanowatari et al.,2014;Park et al.,2015;Woods and Caballero,2016;Jung et al.,2017）。北大西洋海溫正異常，激發羅斯貝波，導致水汽與熱量向極輸送，進而北極增暖，進一步改變風暴軸與急流位置、行星波與能量傳播進而影響歐亞大陸溫度，這對WACE的形成十分重要（Sato et al.,2014;Woods and Caballero,2016;Jung et al.,2017）。此外，海溫可能通過影響北極海冰融化進而影響WACE（Nakanowatari et al.,2014;Park et al.,2015），即北極海冰融化對WACE的影響是氣候系統內部變率的體現（Luo et al.,2016;Wegmann et al.,2018）。北大西洋海溫異常可能通過洋流輸送至極區造成海冰融化（Nakanowatari et al.,2014）。印度洋及西太平洋海溫正異常，可能導致洋面上空對流活動加強，進而增加極區向下長波輻射，導致北極海冰減少（Park et al.,2015）。

目前對于WACE年代際變化特征及成因研究較少。何金海等（2015）發現北極與歐亞大陸冬季溫度的反向變化在21世紀初由北極冷—大陸暖轉為北極暖—大陸冷。Sung et al.（2018）認為羅斯貝波與西伯利亞高壓相互作用導致了WACE模態年代際尺度上的加強。另外，大西洋多年代際振蕩（Atlantic Multidecadal Oscillation，簡稱AMO）與太平洋年代際振蕩（Pacific Decadal Oscillation，簡稱PDO）可能導致了20世紀初北極增暖（Miles et al.,2014;Tokinaga et al.,2017）。

綜上所述，過去的研究主要集中于WACE年際變化物理原因的探討。然而，WACE還具有顯著的年代際變化特征（Sung et al.,2018）。目前對于WACE年代際變化特征的研究，研究時段多集中于20世紀中后期至今，并且未去除外強迫影響，研究結果可能包含外強迫貢獻（Sung et al.,2018）。20世紀以來WACE模態年代際變化特征及與其年代際變化相聯系的大氣環流特征仍不清楚，我們對導致其年代際變化的物理原因的了解還不夠深入。然而，掌握WACE年代際變化規律和形成機制，有助于我們研究歐亞冬季溫度演變規律，為極端冷事件、寒潮天氣、暴雪等事件的預測提供年代際背景。因此，本文利用第六次國際耦合模式比較計劃的多模式Historical試驗，首先去除人為活動等外強迫的影響作用，分析20世紀以來WACE模態年代際內部變率，以及WACE不同位相對應的大氣環流場差異，并進一步探討北大西洋海溫影響WACE年代際變化的物理機制。

2 資料和方法

2.1 資料

本文使用的資料為1910～2020年美國航空航天局戈達德空間研究所（GISS）2°×2°的月平均地表氣溫數據集（GISTEMP v4；Lenssen et al.,2019），數據主要由氣象站點及船舶、浮標、其他傳感器得到并對城市熱島效應進行訂正，是目前時間長度較長，對地表氣溫代表性較好的觀測資料（唐國利等,2011；秦大河,2018）。海溫為1910～2014年英國氣象局哈德萊中心1°×1°的月平均資料（HadISST；Rayner et al.,2003）。此外，還使用1910～2014年美國國家海洋和大氣局—環境科學協作研究所（National Oceanic and Atmospheric Administration–Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences，簡稱NOAA-CIRES）20世紀月平均再分析資料（20th Century Reanalysis，簡稱20CR；Compo et al.,2011），2°×2°網格要素包括：海平面氣壓、850 hPa水平風場和比濕、500 hPa和200 hPa位勢高度場及水平風場；高斯網格（192×94）要素包括：地表氣溫、地表凈長波輻射通量、地表凈短波輻射通量、地表感熱通量、地表潛熱通量和降水。日平均要素使用500 hPa位勢高度場，以研究阻塞發生頻率。由于1910年以前80°N以北地區GISS地表氣溫存在較多缺測，因此研究WACE年代際變化的時段為1910～2020年，其中較小范圍的缺測采用自然鄰點插值法進行插值。由于20CR大氣環流資料僅更新至2014年，因此大氣環流及海溫的時段取1910～2014年。

許多科學家利用模式數據集合平均對地表氣溫去除趨勢（Dai et al.,2015;Dong and Dai,2015;Yang et al.,2020;王岱等,2020），以期去除外部強迫（例如，人類活動、太陽輻射、火山爆發引起的氣溶膠），對氣候系統內部自然變率的影響作用。為了獲得更為可信的20世紀以來WACE的年代際內部變率及其影響因素，我們參照Dai et al.（2015）的方法，選用參與第六次國際耦合模式比較計劃（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6，簡稱CMIP6）的15個模式：AWI-CM-1-1-MR、BCC-ESM1、CAMS-CSM1-0、CanESM5、CASESM2-0、CESM2、CESM-WACCM、CMCC-CM2-SR5、E3SM1-1、EC-Earth3-Veg-LR、FGOALS-f3-L、GFDL-ESM4、IPSL-CM6A-LR、MPI-ESM1-2-HR、MRI-ESM2-0。對于地表氣溫，將1910～2014年Historical試驗結果與2015～2020年的SSP2-4.5排放情景下的試驗結果進行拼接；對于海溫，選用1910～2014年Historical試驗結果。模式數據集合平均反映外強迫對溫度變量的影響，在外強迫影響下，20世紀60年代前地表氣溫及海溫變暖趨勢較平緩，60年代后變暖趨勢較明顯（圖1）。相較于傳統去除線性趨勢方法，模式對全球變暖趨勢擬合較合理，這與Dai et al.（2015）研究結果相似。因此，我們利用CMIP6的15個模式集合平均后全球平均冬季地表氣溫與海溫序列，分別對觀測得到的冬季地表氣溫與海溫去除外部強迫造成的趨勢。

2.2 方法

我們參照Daiet al.（2015）的方法，對地表氣溫及海溫去除趨勢，以盡可能消除外強迫影響：將1910/1911～2019/2020年冬季平均地表氣溫或海溫觀測場視為變量T(n,i)，其中n為年份，i為格點。將T(n,i)視為外部強迫TF(n,i)加上非外部強迫TI(n,i)的結果，即：

其中，TF(n,i)包含了大量的外強迫信息，TI(n,i)包含了少量外強迫信息。我們的目的是盡可能去除T(n,i)中包含的外強迫信息，因此，我們將TF(n,i)視作人類活動等外強迫造成的溫度變化，將TI(n,i)視作由內部變率造成的溫度變化，TF(n,i)可表示為

其中，Tm(n)表示15個模式集合平均后全球平均地表氣溫或海溫序列（圖1）。bm(i)可以通過回歸方程T(n,i)=bm(i)Tm(n)來 估計。bm(i)Tm(n)已包含大部分外強迫信息，對于年代際變率可忽略局地變化項εF(n,i)（王岱等,2020）。因此，溫度內部變率TI(n,i)為

圖1 CMIP6模式Historical試驗集合平均（藍色實線）與觀測（黑色實線）的（a）1910/1911～2019/2020年冬季全球平均地表氣溫距平（單位：°C）與（b）1910/1911～2013/2014年冬季全球平均海溫距平（單位：°C）的3年滑動平均。距平參考時段為1960/1961～1989/1990年冬季Fig.1 Time series of CMIP6 models’ ensemble mean(blue solid lines)and the observed anomalies(black solid lines)of(a)three-year moving average of global mean surface air temperature(SAT,units:°C)during boreal winter of 1910/1911–2019/2020,and(b)three-year moving average of sea surface temperature(SST, units:°C)during boreal winter of 1910/1911–2013/2014.The anomalies reference period is 1960/1961–1989/1990 winter

其余變量由于全球平均變暖趨勢不顯著（Dong and Dai,2015），采用線性回歸方法去除線性趨勢。

根據過去的研究（Moriet al.,2014;Sung et al.,2018），我們對去除趨勢并緯度加權后的歐亞中高緯地區冬季地表氣溫求取距平，然后進行經驗正交函數分解，并將第二模態相應的主成分（PC2）定義為WACE指數。由于GISS提供的地表氣溫資料在80°N以北缺測，此套數據計算出的WACE指數相較傳統WACE指數的計算范圍偏小。因此，我們分別采用GISS與20CR兩套數據的地表氣溫計算WACE指數，比較兩套資料描述WACE模態的能力。其中，GISS地表氣溫進行EOF分解的范圍是（20°～80°N，0°～150°E）；20CR地表氣溫進行EOF分解的范圍是（20°～90°N，0°～150°E）。為判斷EOF分析所得模態是否相互獨立，我們使用North方法（North et al.,1982）進行顯著性檢驗。

對WACE指數進行滑動平均、滑動t檢驗、墨西哥小帽小波分析獲得WACE年代際變化特征。還使用差值分析以及21年滑動平均以后的相關分析獲得與WACE的年代際變化相聯系的大氣環流以及北大西洋海溫異常。對于21年滑動平均以后的序列A與序列B的相關分析，計算有效自由度n′：

其中，n為樣本數，ai為序列A自相關系數，bi為序列B自相關系數，i為滯后時長（Quenouille,1952）。根據有效自由度來計算相關系數的顯著性檢驗的閾值。差值分析與相關分析均使用Studentt檢驗方法進行顯著性檢驗。

為分析WACE年代際變化的主要影響因素，根據溫度傾向方程：

為了研究阻塞發生頻率，參照Tibaldi and Molteni（1990）及Davini et al.（2012）定義阻塞指數：

其中，經度λ取值范圍為60°W～100°E、緯度φ取值范 圍為30°N～75°N，φs=φ?15°，φn=φ+15°，Z為位勢高度。Gn、Gs分別代表(λ,φ)與北側、南側的位勢高度差梯度，當Gn0 gpm deg?1（deg表示緯距或經距）時，判斷當日(λ,φ)發生阻塞，冬季（12月1日至次年2月28日）發生阻塞的次數，占整個冬季的比例為冬季阻塞發生頻率。

2.3 模式試驗

本文利用美國國家大氣研究中心（National Center for Atmosphere Research，簡稱NCAR）研制的NCAR CAM3.0模式探究北大西洋海溫異常對大氣環流及WACE年代際變化的影響。該模式為全球大氣環流模式，水平分辨率為T42，即緯向均勻分布128個格點，經向分布64個高斯格點，垂直方向為σ–p混合坐標，共26層，模式層頂為2.917 hPa（Collins et al.,2004）。我們設計了控制試驗及敏感性試驗，分析冬季北大西洋關鍵區[區域1（50°～60°N，60°～20°W）與區域2（25°～32°N，55°～45°W）]海溫正異常影響下的大氣環流及地表氣溫變化。

控制試驗：采用模式提供的多年平均氣候態海溫場作為外強迫，積分50年，將模式輸出的氣象要素的后30年平均作為控制試驗的結果。

敏感性試驗：在模式提供的多年平均氣候態海溫的基礎上，將冬季北大西洋關鍵區海溫疊加正異常，其他區域仍使用氣候態海溫。將此海溫異常場作為外強迫，積分50年，將模式輸出的氣象要素的后30年平均作為敏感性試驗的結果。

敏感性試驗與控制試驗結果的差值場可以反映冬季北大西洋關鍵區海溫正異常影響下的大氣環流及地表氣溫的異常。

3 WACE的年代際變化和相應的大氣環流異常

3.1 WACE的年代際變化特征

觀測資料顯示，1910/1911～2019/2020年冬季全球平均地表氣溫具有變暖趨勢（圖1a）。CMIP6模式集合平均序列反映外強迫的影響（Dai et al.,2015）。因此，計算WACE模態及指數前，利用模式集合平均序列對地表氣溫去除趨勢，即去除外強迫對地表氣溫內部自然變率的影響。

首先，比較GISS與20CR兩套資料對WACE模態的描述能力。對來源于GISS觀測資料的1910/1911～2019/2020年歐亞大陸中高緯地區（20°～80°N，0°～150°E）冬季地表氣溫距平進行EOF分析，第一模態為歐洲大陸溫度一致變化型，解釋方差為39.0%（圖2a）；第二模態為歐亞大陸和北極溫度反向變化型，解釋方差為20.6%（圖2c）。這兩個EOF模態通過了North檢驗，說明它們是相互獨立和正交的（North et al.,1982）。利用20CR再分析資料，將1910/1911～2013/2014年歐亞中高緯地區（20°～90°N，0°～150°E）冬季地表氣溫距平進行EOF，得到與GISS資料相似模態（圖2e、g），第一模態解釋方差為28.7%；第二模態解釋方差為13.6%，兩個模態同樣通過North檢驗。GISS資料EOF第一模態主成分（GISS PC1）（圖2b）與20CR資料EOF第一模態主成分（20CR PC1）（圖2f）相關系數為0.91，GISS PC2（圖2d）與20CR PC2（圖2h）相關系數為0.82，均通過0.01顯著性水平的顯著性t檢驗。總的來說，兩套資料的結果與以前的研究結果相符合（Moriet al.,2014;Sung et al.,2018），但是GISS資料的第一模態和第二模態所占的解釋方差更高。由于GISS為觀測資料，可信度更高，我們之后的分析將使用根據GISS資料計算的WACE指數。

圖2 （a–d）1910/1911～2019/2020年GISS觀測資料、（e–h）1910/1911～2013/2014年20CR再分析資料的冬季地表氣溫距平場經驗正交分解（EOF）的（a、e）第一模態及（b、f）主成分（PC1）、（c、g）第二模態及（d、h）主成分（PC2）Fig.2(a,e)The first mode and(b,f)time coefficient(PC1),and(c,g)the second mode and(d, h) time coefficient(PC2)of EOF for surface air temperature anomalies in boreal winter obtained from(a–d)GISS(Goddard Institute for Space Studies)observation data for period of 1910/1911–2019/2020,(e–h)20CR (Twentieth Century Reanalysis)reanalysisdata for the period of 1910/1911–2013/2014

經小波分析發現，WACE指數具有20年、70年左右的顯著振蕩周期，20年振蕩周期在1935、1965、1975、2000年左右顯著（圖3）。通過11年滑動平均與11年滑動t檢驗，得到WACE的年代際躍變點為：1929年、1940年、1958年、1967年、1978年、2005年（圖4）。其中，1940年雖為顯著躍變點，但其11年滑動平均序列在1929～1957年處于正值，并且1958年這個躍變點仍然處于1940年躍變的下方。因此，我們將WACE的年代際位相劃分為：P1（1929～1957年），P2（1958～1966年），P3（1967～1977年），P4（1978～2004年），P5（2005年以后）5個時期，其中P1、P3、P5為正位相，P2、P4為負位相，這里的1929年指1928/1929年冬季，其余年份以此類推。

圖3 1910/1911～2019/2020年GISS資料計算的（a）冬季WACE指數墨西哥帽小波變換系數（藍色實線）和（b）小波全譜（藍色實線）。水平黑色點劃線表示顯著振蕩周期。圖a中黑色粗實線表示小波變換系數通過0.1顯著性水平的白噪音檢驗，黑色細實線兩側區域表示邊界效應影響域。圖b中橙色虛線表示白噪音檢驗的0.1顯著性水平線Fig.3(a) Wavelet analysis of Mexican cap WACE(Warm Arctic–Cold Eurasia)index(blue solid lines)and(b) the global wavelet power spectrum(blue solid line)calculated from GISSdatasets during boreal winter for the period of 1910/1911–2019/2020.The black horizontal dotted-dashed lines indicate the significant oscillation periods.In Fig.a,the black thick lines indicate passing the white noise test at 0.1 significance level, the regions on both sides of the black thin solid lines represent the area with boundary effect.In Fig. b,the orange dotted line indicates the 0.1 significance level for white noise test

圖4 1910/1911～2019/2020年冬季（a）WACE指數（黑色曲線）及11年滑動平均（橙色曲線），（b）WACE指數的11年滑動t檢驗（藍色曲線），黑色水平實線為0.1顯著性水平線Fig.4 (a)The WACEindex(black line)and 11-year moving average(orange line)and (b)11-yr moving t-test of WACEindex during boreal winter from 1910/1911 to 2019/2020.In Fig. b,the black solid lineis the significancelevel at 0.1

3.2 WACE不同年代際位相時期大氣環流異常

為了獲得導致WACE年代際變化的異常大氣環流型，我們對WACE正、負位相的冬季大氣環流場進行差值分析。結果表明，WACE正位相時，500 hPa及200 hPa歐亞中高緯地區存在顯著的位勢高度正異常，也即歐亞地區極渦強度在WACE正位相時期異常減弱。200 hPa風場中歐亞中高緯地區存在異常反氣旋（圖5a）；對于低層，海平面氣壓場上表現為歐洲大陸高壓異常增強，伴隨850 hPa風場在歐亞中高緯地區存在異常反氣旋（圖5b）。因此，WACE正位相時期，大氣環流最顯著的特征是歐亞中高緯地區由低層至高層的異常高壓，并且異常高壓中心隨高度向北極傾斜。

圖5 冬季WACE正、負位相的差值：（a）200 hPa位勢高度場（陰影，單位：gpm）、200 hPa風場（矢量箭頭，單位：m s?1）和500 hPa位勢高度場（等值線，單位：gpm）；（b）海平面氣壓（陰影，單位：Pa）、850 hPa風場（矢量箭頭，單位：m s?1）。圖a、b中的打點區域表示200 hPa位勢高度場、海平面氣壓通過0.1顯著性水平的t檢驗；紫色等值線表示500 hPa位勢高度通過0.1顯著性水平的t檢驗；風場只繪制出緯向風通過0.1顯著性水平的t檢驗部分Fig.5 Differences between positive and negative phases of WACE in winter:(a)200-hPa geopotential height field(shadings,units:gpm),200-hPa wind field(vector arrows,units:m s?1),and 500-hPa geopotential height field(contours, units:gpm);(b)sea level pressure(shadings,units:Pa)and 850-hPa wind field (vector arrows,units: m s?1).In Figs.a,b,the black dotsareasindicate 200-hPa geopotential height field,sea level pressure passed the t-test at 0.1 significance level,and the purple contours areas indicate 500-hPa geopotential height field passed the t-test at 0.1 significance level,only thezonal wind field passed the t-test at 0.1 significancelevel aredrew

為分析影響WACE年代際變化的主要因素，首先診斷了冬季950 hPa溫度平流在WACE正、負位相的差值，發現在WACE年代際正位相時，北極存在顯著異常暖平流，歐亞大陸存在顯著異常冷平流（圖6a），因此，溫度平流可能是導致WACE發生年代際變化的原因之一。另外，診斷950 hPa垂直運動導致的溫度變化在WACE正、負位相的差值，發現WACE年代際正位相時，西伯利亞地區存在由垂直運動導致的溫度正負異常交替分布的特征（圖6b），但這與WACE模態不一致，說明WACE的年代際變化可能與垂直運動導致的加熱關聯較小。

進一步對WACE正、負位相時期地表輻射通量及感熱和潛熱通量進行差值分析，取向上為正，結果表明WACE年代際正位相時，北極大部分地區的地表感熱通量為負異常，新地島以東的小部分極區地表感熱通量為正異常但未通過顯著性檢驗，歐亞大陸地表感熱通量為正異常（圖6c）。這說明在北極地區，大氣向地表傳輸感熱，而在歐亞大陸，地表向大氣傳輸感熱，即北極大氣并未得到地表傳輸的感熱，歐亞大陸的大氣得到地表傳輸的感熱。這意味著感熱不會造成北極地表氣溫增加以及歐亞大陸地表氣溫降低，感熱可能不是導致WACE發生年代際變化的主要原因。另外，在WACE年代際正位相時，新地島以東的地表潛熱通量為顯著正異常，新地島以西為負異常，歐亞大陸的地表潛熱通量為顯著負異常（圖6d），說明潛熱可能是影響WACE年代際變化的原因之一。因此，WACE的年代際變化可能受到潛熱的影響，而感熱可能不是導致其發生年代際變化的主要因素。

地表凈長波輻射通量的差值分析表明，在WACE年代際正位相時，北極存在地表凈長波輻射顯著負異常，而歐亞大陸存在顯著正異常（圖6e），這說明可能極區大氣吸收并向下放射長波輻射，對北極大氣起到保溫作用，而歐亞大陸反之。另外，在WACE年代際正位相時，地表凈短波輻射在北極地區無顯著異常，在歐亞大陸存在負異常（圖6f），這可能是歐亞大陸地表氣溫負異常的原因之一。

通過上面的分析，我們發現溫度平流、長波輻射和潛熱造成的非絕熱加熱可能是導致WACE年代際變化的主要影響因素，短波輻射可能主要影響歐亞大陸氣溫，而對北極地表氣溫異常的影響較小，感熱可能不是使WACE發生年代際變化的主要因素。長波輻射、潛熱與水汽的關聯十分密切，水汽吸收長波輻射，使大氣對于長波輻射的透過率降低，可能導致向下長波輻射的異常，對大氣起到保溫作用（Park et al.,2015;Woods and Caballero,2016），同時，水汽的異常還可能影響降水的異常，降水進一步影響云的形成以及潛熱釋放（秦大河,2018；鄭彬等,2019）。

通過診斷整層水汽通量及散度在WACE正、負位相的差值發現，WACE正位相時，歐亞大陸有向西的異常水汽輸送，歐亞大陸西北部的水汽向極區輸送，極區存在顯著的水汽輻合。同時，大西洋向歐亞大陸平流的水汽減少，歐亞中緯度地區出現顯著的水汽輻散（圖6g）。另外，WACE正位相時，極區降水正異常，有利于潛熱釋放；歐亞大陸降水負異常，不利于潛熱釋放（圖6h）。綜上，WACE正位相時，北極地區水汽輻合且降水正異常，可能造成向下長波輻射增加以及潛熱的釋放導致極區增溫；與此同時，歐亞大陸水汽輻散并出現降水負異常，可能導致向下長波輻射減少且不利于潛熱釋放，進而歐亞大陸溫度偏低。

圖6 冬季WACE正、負位相時期的差值：（a）950 hPa溫度平流（單位：10?5 K s?1）、（b）950 hPa垂直運動導致的溫度變化（單位：10?5 K s?1）、（c）地表感熱通量（單位：W s?1）、（d）地表潛熱通量（單位：W s?1）、（e）地表凈長波輻射通量（單位：W s?1）、（f）地表凈短波輻射通量（單位：W s?1）、（g）整層（1000～300 hPa）水汽通量（箭頭，單位：kg m?1 s?1）及散度（陰影，單位：10?6 kg m?2 s?1）、（h）地表降水率（單位：mm s?1）。打點區域通過0.1顯著性水平的t檢驗Fig.6 Differences between positive and negative phases of WACE in winter:(a)950-hPa temperature advection(units:10?5 K s?1);(b)950-hPa temperaturechange(units:10?5 K s?1)dueto vertical motion;(c)surface sensibleheat fluxes(units:W s?1);(d)surfacelatent heat fluxes(units:W s?1);(e)net surface long-wave radiation fluxes(units:W s?1);(f)net surfaceshort-wave radiation fluxes(units:W s?1);(g)water vapor fluxes(arrows,units:kg m?1 s?1)in thewhole layer and their divergences(shadings,units:10?6 kg m?2 s?1);(h)surface precipitation rate(units: mm s?1).The black dots area passed the t-test at 0.1 significancelevel

為了探討阻塞發生的頻率和WACE年代際變化之間的關系，本文將WACE正位相與負位相時期冬季阻塞發生頻率進行差值（圖7）。在WACE正位相時，40°～80°E的中高緯地區冬季阻塞發生頻率為正異常，顯著的正異常中心位于60°E附近，即烏拉爾阻塞發生頻率最高的經度（Diao et al.,2006）。烏拉爾阻塞發生頻率偏高，一方面意味著阻塞的維持使暖空氣向極區輸送而導致極區增暖，另一方面表示冷空氣侵襲歐亞大陸更加頻繁，可能導致了歐亞大陸降溫（Luo et al.,2016）。

圖7 冬季WACE正、負位相時期阻塞發生頻率（單位：d?1）差值，陰影區域通過0.1顯著性水平的t檢驗Fig.7 Differences between positiveand negative phasesof WACE in blocking frequency (units:d?1)during boreal winter, the shaded area passed the t-test at 0.1 significancelevel

4 北大西洋海溫與WACE年代際變化的聯系

根據前面的分析，WACE正位相時期，水汽向極區輸送，影響向下長波輻射與潛熱釋放，導致極區增暖，歐亞大陸反之。北大西洋位于歐亞大陸上游地區，向大氣提供水汽，且北大西洋海溫具有顯著的多年代際變化特征，其年代際變化影響著北半球大部分地區的氣候（秦大河,2018）。這意味著北大西洋海溫有可能通過中高緯的海氣相互作用在WACE的年代際變化中起作用。1910/1911～2013/2014年冬季全球平均海溫與地表氣溫序列具有相似變暖趨勢，亦即20世紀60年代前海溫變暖趨勢較平緩，60年代后變暖趨勢較陡峭（圖1b）。因此，分析年代際尺度上WACE與北大西洋海溫的聯系前，我們利用CMIP6模式數據對北大西洋海溫去除趨勢，即去除外強迫對海溫的影響，著重研究海溫的內部自然變率對WACE年代際變化的可能影響作用。

為了獲得影響WACE年代際變化的海溫關鍵區，我們將1910/1911～2013/2014年去除外強迫并進行21年滑動平均后的冬季WACE指數及北大西洋海溫進行相關分析，結果表明北大西洋海溫存在兩個顯著正相關區，分別位于北大西洋中緯度和副熱帶地區（圖8a）。根據海溫的兩個顯著正相關區，定義北大西洋區域1（50°～60°N，60°～20°W）與區域2（25°～32°N，55°～45°W）的平均冬季海溫為北大西洋海溫指數（NAS）（圖8b）。21年滑動平均后的WACE與NAS指數相關系數為0.75，通過0.1顯著性水平的顯著性t檢驗，表明兩者在年代際時間尺度上有著密切的聯系。另外，將21年滑動平均后的NAS指數與大氣環流場進行相關分析，發現結果與影響WACE年代際變化的大氣環流特征相似（圖略）。

圖8 1910/1911～2013/2014年（a）21年滑動平均的WACE指數與冬季海溫相關系數，（b）21年滑動平均的WACE指數（橙色實線）、北大西洋區域1（圖a上方藍色矩形區域，50°～60°N，60°～20°W）與區域2（圖a下方藍色矩形區域，25°～32°N，55°～45°W）平均的去趨勢后的北大西洋海溫指數（NAS，灰色實線）、21年滑動平均的NAS指數（紅色實線）、11年滑動平均的NAS指數（藍色實線）。圖a中，打點區域通過0.1顯著性水平的t檢驗Fig.8(a)Correlation coefficients between WACEindex and winter sea surface temperature after the 21-yr moving average,(b)WACEindex(solid orange line)after the 21-yr moving average,sea surface temperature index(solid gray line)of the North Atlantic(NAS)averaged in region 1(50°–60°N,60°–20°W)and region 2(25°–32°N,55°–45°W)after the trend was removed,NAS(solid red line)after the 21-yr moving average, NAS(solid red line)after the11-yr moving average from 1910/1911 to 2013/2014.In Fig.a,the dotted area passed the t-test at 0.1 significance level

為了驗證冬季北大西洋關鍵區的海溫異常通過影響大氣環流，進而導致WACE的年代際變化，利用NCAR CAM3.0模式設計了控制試驗與敏感性試驗。圖9a表示敏感性試驗與控制試驗的海溫外強迫差值。由于NCAR CAM3.0模式是大氣環流模式，因此敏感性試驗與控制試驗結果的差值表示冬季北大西洋關鍵區海溫的正異常對大氣環流的影響。

冬季地表氣溫的模擬結果差值場顯示，歐亞的北極地區出現溫度正異常，貝加爾湖西側大陸出現溫度的負異常，呈現北極暖而歐亞冷的特征（圖9b），溫度異常的中心位置較WACE整體偏南（圖2c）。這說明在冬季北大西洋關鍵區海溫正異常的影響下，下游的中高緯地表氣溫出現WACE模態，數值模擬的結果較好。

圖9 （a）疊加在氣候態（1949～2001）海溫上的冬季海溫異常強迫（單位：K）及（b）模式模擬的冬季地表氣溫的差值（敏感性試驗結果減控制試驗結果，單位：K）Fig.9(a)Winter SST anomalies(units:K)forcing superimposed on SST of climatic states(1949–2001),(b)the differences(sensitivity experiment results minus control experiment results)in simulated surfaceair temperature(units:K)

前面已經獲得導致WACE年代際變化的大氣環流異常型，為了驗證冬季北大西洋關鍵區海溫的年代際變化是否導致了這種大氣環流異常，將200 hPa風場和地表氣壓進行敏感性試驗與控制試驗的差值，發現關鍵區海溫正異常導致北大西洋東側的西歐大陸200 hPa產生異常氣旋性環流（圖10a）、地表氣壓負異常（圖10b），歐亞大陸中高緯地區出現異常反氣旋性環流，貝加爾湖西側出現東風異常（圖10a），地表歐亞大陸高壓增強（圖10b），導致冷空氣容易侵襲歐亞大陸導致大陸降溫。這與WACE正位相時期大氣環流場的特征相似。

圖10 模式模擬的冬季（a）200 hPa水平風場（單位：m s?1）、（b）地表氣壓（單位：Pa）差值（敏感性試驗結果減控制試驗結果）Fig.10 Differences(sensitivity experiment results minus control experiment results)in simulated(a)200-hPa horizontal wind(units:m s?1),(b) surface pressure (units:Pa)in winter

在前面的統計分析中，發現水汽可能是影響WACE年代際變化的重要原因。因此，利用數值試驗來驗證冬季北大西洋關鍵區海溫正異常是否能影響水汽輸送。將敏感性試驗與控制試驗的整層水汽通量及散度進行差值，發現關鍵區海溫正異常導致非洲北側的西歐大陸出現水汽的氣旋式輸送，而歐亞大陸出現反氣旋式水汽輸送，二者相互配合，導致水汽向極區輸送造成極區水汽輻合，而阻擋水汽向歐亞大陸平流進而導致歐亞大陸水汽輻散（圖11），這與WACE正位相時期水汽輸送特征相似。這表明了冬季北大西洋關鍵區海溫正異常通過影響水汽輸送，進而導致了極區增溫，歐亞大陸降溫。綜上所述，統計分析與數值試驗結果充分說明了，WACE的年代際變化與北大西洋關鍵區海溫存在密切聯系。

圖11 模式模擬的冬季整層（1000～300 hPa）水汽通量（箭頭，單位：kg m?1 s?1）及水汽通量散度差值（敏感性試驗結果減控制試驗結果，陰影，單位：10?6 kg m?2 s?1）Fig.11 Differences(sensitivity experiment results minuscontrol experiment results)in simulated water vapor fluxes(arrows, units:kg m?1 s?1)in the wholelayer (1000–300 hPa)and their divergence (shadings,units:10?6 kg m?2 s?1)

5 結果與討論

本文利用CMIP6模式數據集合平均得到的全球平均地表氣溫與海溫序列，去除人類活動等外部強迫影響作用后，研究年代際時間尺度上WACE模態的內部變率及其成因。在獲得WACE不同年代際位相時期大氣環流場異常型的基礎上，進一步揭示了北大西洋海溫異常影響WACE年代際變化的物理機制并用數值模式加以驗證。主要得到以下結論：

（1）GISS資料與20CR資料計算的冬季WACE模態與指數大致相同，兩套資料得到的WACE指數相關系數為0.82。1910/1911～2019/2020年WACE指數具有顯著的年代際變化特征，

其顯著振蕩周期為20年、70年左右，其在1929年、1940年、1958年、1967年、1978年、2005年發生年代際躍變。因此，結合11年滑動平均以及滑動t檢驗結果，在年代際尺度上將WACE劃分為五個位相：P1（1929～1957年），P2（1958～1966年），P3（1967～1977年），P4（1978～2004年），P5（2005年以后），其中P1、P3、P5為正位相，P2、P4為負位相。

（2）WACE正位相時期，歐亞中高緯地區存在一個異常的高壓，高壓中心隨高度向北極傾斜，

呈現正壓結構。具體而言，在對流層低層，歐亞大陸海平面氣壓異常增強，伴隨著850 hPa的異常反氣旋；在對流層中高層，歐亞極渦異常減弱，相應的200 hPa風場存在異常反氣旋。另外，在WACE正位相時期，40°～80°E阻塞發生頻率偏高，有利于熱量向極區輸送，極區存在異常暖平流，且歐亞大陸中高緯反氣旋環流向極區輸送水汽，極區水汽輻合，向下長波輻射增加，對流活動增加使得潛熱釋放產生非絕熱加熱，有利于極區增暖。同時，阻塞頻繁發生使得極區冷空氣更易入侵歐亞大陸，歐亞大陸存在異常冷平流，且水汽由大陸西北側向極區輸送，導致歐亞大陸水汽輻散，進而向下長波輻射減小，對流活動減少不利于潛熱釋放，導致歐亞大陸變冷。

（3）數值模擬結果表明，冬季北大西洋中緯度及副熱帶地區海溫的年代際變化可以通過強迫低層與高層異常大氣環流型，進而導致WACE的年代際變化。冬季北大西洋關鍵區海溫處于正異常時，海溫異常通過海氣相互作用強迫出下游西歐地區的氣旋性環流以及歐亞大陸反氣旋性環流，有利于水汽向極區輸送，使得極區增暖；此外，歐亞大陸50°～60°N出現異常東北風，冷空氣更容易侵襲歐亞大陸，同時大西洋向東的水汽輸送受到阻礙，歐亞大陸水汽輻散，導致歐亞大陸溫度負異常。

研究表明，極渦在近幾十年向歐亞大陸偏移并減弱，對歐亞大陸溫度降低具有貢獻（Zhang et al.,2016）。作為北半球主要環流系統之一，極渦配合北極濤動（Arctic Oscillation，簡稱AO）、北大西洋濤動（North Atlantic Oscillation，簡稱NAO）及阻塞高壓等系統影響著歐亞地區氣候（張恒德等,2008；藍柳茹和李棟梁,2016）。根據本文研究，近幾十年WACE處于年代際正位相，正好與極渦的年代際減弱相對應。

值得注意的是，AMO與格陵蘭海冰在周期為60～90年的時間尺度上存在協同變化，且AMO與PDO的位相共變可能是20世紀初北極變暖的原因（Miles et al.,2014;Tokinaga et al.,2017），這說明AMO可能與WACE存在聯系。為了對比AMO以及NAS指數對WACE年代際變化的不同影響作用，我們計算了去除外強迫后21年滑動平均后的冬季AMO指數與同期WACE指數的相關，相關系數為0.61，未通過0.1顯著性水平的顯著性t檢驗。這可能由于AMO的周期為65～80年并且AMO指數的計算方式為北大西洋海溫的整體區域平均（李雙林等,2009）。這可能導致北大西洋海溫中20年左右較短周期的年代際變化信息被掩蓋。因此，本文選擇與WACE年代際尺度上相關性最顯著的區域，探究北大西洋海溫與WACE年代際變化的物理聯系。

通過本文的研究，我們對WACE年代際變化特征及物理機制有了更深刻的認識，并從氣候系統內部變率的角度，利用大氣環流模式探討了北大西洋海溫對WACE年代際變化的影響，未來需要深入研究北大西洋海溫影響WACE年代際變化的機制。另外，WACE年代際變化的成因仍有許多問題值得討論，例如，洋流輸送是否影響了WACE的年代際變化？北大西洋海溫是否與太平洋地區海溫相配合，進而影響WACE年代際變化？WACE的年代際變化對中國寒潮、暴雪等極端事件的發生有什么影響？我們將利用更豐富的資料，對WACE年代際變化成因及影響進行探究。

致謝 真誠地感謝陳軍明副研究員對數值模式試驗的指導與幫助,使本研究工作得以順利開展。同時真誠感謝審稿專家對工作提供的寶貴建議與思路，使本研究工作得到很大改進。