2011/2012年冬季中国气温异常的成因及前兆信号

谭桂容，王腾飞

(1．南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏南京210044;2．南京信息工程大学大气科学学院，江苏南京210044;3．南京信息工程大学 气象台，江苏 南京210044)

2011/2012年冬季中国气温异常的成因及前兆信号

谭桂容1，2，3，王腾飞1，2

(1．南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏南京210044;2．南京信息工程大学大气科学学院，江苏南京210044;3．南京信息工程大学 气象台，江苏 南京210044)

0 引言

气候变暖是当前整个社会都十分关注的问题。冬季气温异常，尤其是低温雨雪冰冻天气的发生，将给社会经济和人民生活等带来不利，甚至可能造成严重的灾害。2011/2012年冬季，极地寒流横扫欧亚大陆，北半球遭遇了严寒天气的考验，许多国家遭受了罕见的低温和暴雪袭击，一些地区甚至出现了百年来最低气温(http://scitech.people.com.cn)。包括我国在内的东亚各国也经历了极端天气的侵袭，这个冬季，全国平均气温约为-4.8℃，较常年同期(-3.8℃)偏低1.0℃左右，为1986年以来最低值。与常年同期相比，青藏高原大部和云南气温偏高，其中西藏中北部、青海南部、云南中北部和四川西部局部偏高1～2℃，除此之外，全国其他地区气温普遍偏低，东北地区、华北北部、西北大部、西南地区东部、华中、华南和华东地区西部偏低1℃以上，内蒙古局部地区偏低超过4℃(http://ncc.cma.gov.cn/)。极端低温雨雪天气使我国经济和社会遭受了严重的损失，因此，对此次气温异常的成因进行分析，对气候预测和防灾减灾都有一定的实际意义。

中高纬度环流异常使得入侵我国的冷空气活动异常，是导致中国冬季气温异常的直接原因。地面西伯利亚高压是直接影响中国地面气温的环流系统。当对流层中层乌拉尔山高压脊异常偏强(弱)，其下游贝加尔湖南侧低槽异常发展(减弱)或东亚大槽异常偏西偏强(偏东偏弱)，低纬度西太平洋副高偏东偏弱(偏西偏强)时，西伯利亚高压偏强(弱)，对应东亚冬季风偏强(弱)，中国东部低层盛行异常的偏北(南)风，这时中国气温异常偏低(高)(任广成，1993;郭其蕴，1994;龚道溢和王绍武，1999a;武炳义和黄荣辉，1999;侯亚红等，2007;钱维宏和张玮玮，2007;Huang et al.，2007;朱艳锋，2008;Ding et al.，2008;Wang et al.，2008;谭桂容等，2010)。

另有一些大尺度环流系统如北大西洋涛动或北极涛动与中国冬季气温也有较好的关系(龚道溢和王绍武，1999b，2003;武炳义和黄荣辉，1999;范丽军等，2003;陈文和康丽华，2006;朱艳峰等，2007;Lu et al.，2007;宋洁和李崇银，2009)。还有下垫面海洋异常及平流层环流异常也与地面气温异常有关(Dunkerton，2000;陈佩燕等，2001;Black，2001;Perlwitz and Graf，2001;陈文和黄荣辉，2005;陈文等，2008;陈少勇等，2009，2010;康丽华等，2009;谭桂容等，2010;黄菲和高聪晖，2012)。

中国地面气温在20世纪80年代中期前后有一个较为明显的暖异常突变，即80年代之后的冬季气温较之前偏暖(王绍武和龚道溢，2001;谭桂容和王妍，2007;朱艳峰等，2007)。暖背景下各环流系统及其与外强迫之间的关系可能发生改变，譬如:虽然不少研究已经表明La Nina对东亚冬季风的活动有显著的影响，使冬季风偏强(Li，1990;陶诗言和张庆云，1998;张庆云和王媛，2006;李灿等，2010)，但针对2008年1月雨雪冰冻天气的分析显示，北大西洋海温异常可能是造成2008年低温异常的原因(付建建等，2008)，而La Nina事件并不是造成此次持续雨雪冰冻天气的“罪魁祸首”(李崇银等，2008;李灿等，2010)。另外，2008年1月是当时自1986年以来气温最低的年份，该冬季在中国南方发生的低温雨雪天气给交通运输和人们生活造成了很大的经济损失(高辉等，2008;陶诗言和卫捷，2008;王东海等，2008;王凌等，2008)，2011/2012年冬季虽为1986年以来最低值，但在我国南方并没有造成如2007/2008年冬季那样的冰冻雨雪天气。

考虑到在暖背景下，环流系统的耦合与关联的外强迫因子在年际和年代际尺度上存在差异(李崇银和顾薇，2010)，不同环流因子对中国气温影响的范围可能不同。因此，本文将在对1986年以来暖冬背景下中国地面气温异常特征及成因进行探讨的基础上，针对2011/2012年中国冬季气温异常，从年际短期气候预测的角度，分析其异常成因与前兆信号，为更准确地预测中国冬季气温异常提供有益的物理依据。

1 资料和方法

主要资料有:国家气候中心整编的全国160站月平均气温数据;逐月西太平洋副高强度、面积等指数以及印缅槽指数等;NCEP/NCAR再分析月平均海平面气压场、位势高度场和U、V风场资料，网格密度均为2.5°×2.5°;美国国家海洋和大气管理局提供的全球海温重建资料，网格密度为2°×2°;NOAA气候预测中心提供的的北极涛动指数、南方涛动指数(SOI，Southern Oscillation Index)及 Nino各区海温指数等(htt://www.cpc.noaa.gov/data/indices)。所用资料时间长度为1986—2011年，文中冬季均处理为12月及次年1、2月。

本文使用的方法主要有经验正交函数(EOF，empirical orthogonal function)展开、相关及回归分析方法，同时进行统计显著性检验。

2 冬季气温的主要特征

2.1 冬季气温异常的分布特征

EOF方法是气象诊断分析中常用的方法之一，它可以用主要的几个时空变化型最大可能地解释原始数据的方差变化。将1986/1987—2010/2011年的冬季气温距平场进行EOF分解，并以时间系数与气温距平场进行相关分析，以此可以反映冬季气温的主要模态和变化特征(图1)。其中第一模态(图1a)反映了我国冬季气温大范围一致偏冷或偏暖变化的特征，其方差贡献为49.3%，最大的负信号区位于我国中东部地区;第二模态(图1b)的方差贡献为19.2%，反映了东北和西南两个区域反向变化的分布特征，正负信号中心分别位于云南和东北北部地区。前两个模态解释了总方差的68.6%，反映了中国冬季气温变化的主要特征。与已有的研究相比，第一模态的分布特征与以往的结果类似，但第二模态略有不同，表现为南北反向变化的特征不明显，而是以东北与西南反向变化的特征为主(陈海山等，2004;朱艳峰等，2007)。

2.2 2011/2012年冬季气温特征

2011/2012年冬季气温距平如图2a所示，可见，除西南高原部分地区外，全国大部分地区气温较常年偏低，东北东北部部分地区负异常甚至达4℃以上。从气温距平的分布形势看，2011/2012年冬季气温具有两种模态气温分布型的特征。将该年冬季气温距平分别投影到两个模态上，得到相应的时间系数分别为17.60(标准化距平为1.98)和7.37(标准化距平为1.33)(图2b)。可见在两个模态上的投影都超过了1个标准差的异常，分别对应气温总体偏低和东北冷、河套及以南相对暖的分布形势。但气温全国大范围偏冷的特征更加明显，所以下文将主要结合冬季气温第一模态分布型进行分析。

3 与气温变化相联系的环流特征

图2 2011/2012年冬季气温距平(a;单位:℃)及1986/1987—2010/2011年冬季气温EOF前两个模态的标准化时间系数(b;图中＜＞内为2011/2012冬季相应值)Fig.2 (a)Temperature anomalies in winter of 2011/2012;(b)normalized time coefficients of the two principal EOF modes of winter temperature in 1986/1987—2010/2011(the corresponding values of winter temperature in 2011/2012 are marked in symbol＜＞)

图3 冬季气温EOF1时间系数对海平面气压(a;单位:hPa)、850 hPa风场(c;单位:m/s)、500 hPa位势高度(e;单位:gpm)的回归(阴影表示冬季气温EOF1时间系数与海平面气压、850 hPa风场、500 hPa位势高度的相关系数通过95%置信水平的显著性检验)及2011/2012年冬季海平面气压(b;单位:hPa)、850 hPa风场(d;单位:m/s)、500 hPa位势高度(f;单位:gpm)距平场Fig.3 Regression coefficients of(a)SLP(hPa)，(c)850 hPa wind(m/s)and(e)500 hPa height(gpm)in winter against EOF1 time series(shaded areas indicate the significance of corresponding correlation coefficients exceeding 95%confidence level)，along with anomalies of(b)SLP(hPa)，(d)850 hPa wind(m/s)and(f)500 hPa height(gpm)in 2011/2012 winter

东亚环流异常是造成冬季气温异常的直接原因，这里选取冬季海平面气压场(SLP，sea level pressure)、850 hPa风场及500 hPa位势高度场来研究冬季环流系统特征。图3给出与冬季气温全国一致变化型相联系的环流及2011/2012年冬季相应变量的距平场。由图3可见，对应全国一致偏冷的气温分布型，在海平面气压场上表现为从西伯利亚到我国东部大范围的显著正距平(图3a);850 hPa风场上(图3c)，乌拉尔山地区为一异常反气旋，贝加尔湖以东的我国东部自东北至江南地区为显著的偏北风距平;500 hPa高度场上(图3e)，在50°N南北呈北正南负的分布，其中正中心在乌拉尔山附近，显著的负中心在巴尔喀什湖附近。这种高低空环流的配置表明，当中国冬季大范围偏冷时，500 hPa乌拉尔山阻塞高压异常偏强或频发，贝加尔湖南侧多低槽活动;地面西伯利亚冷高压显著偏强，对应东亚冬季风偏强。对比2011/2012年冬季的气温距平和环流特征(图3b、3d、3f)可见，环流的高低空配置与异常偏冷年类似，说明暖背景下，西伯利亚高压、东亚冬季风、乌拉尔山阻塞和贝加尔湖南侧低槽活动异常仍是引起中国冬季气温异常的重要环流因子。

图4是EOF1时间系数、西伯利亚高压指数以及东亚冬季风指数的年际变化序列，其中西伯利亚高压指数ISIB(index of Siberian High)采用朱艳峰等(2007)使用的西伯利亚高压强度指标，定义为(80～120°E，40 ～60°N)范围内冬季海平面气压的平均值;东亚冬季风指数IEAW(index of East Asia winter monsoon)使用施能(1996)定义的指数，以20～50°N 范围内每5 个纬度的110°E、160°E 两个经度上海平面气压差之和作为东亚冬季风的指标。从图4可见，一般当西伯利亚冷高压和东亚冬季风偏强时，中国冬季将大范围偏冷。EOF1时间系数和西伯利亚高压指数、冬季风指数的相关系数分别为0.62 和0.48，分别通过了99%(rα=0.01=0.486 9)和95%(rα=0.05=0.380 9)置信水平的显著性检验。2011/2012年冬季西伯利亚高压和冬季风是偏强的，其中西伯利亚高压指数较之多年水平异常偏高(标准化距平值达2.83)，这与2011/2012年冬季中国气温为自1986年以来的最低值相对应。

4 与气温变化相联系的海温特征

4.1 前期海温特征

海洋的异常变化会通过海气相互作用导致后期环流异常，进而使得一些地区的天气气候发生异常变化，尤其是热带海洋，作为重要的热源，在整个环流系统中起到极为重要的作用。为了寻找造成冬季环流异常的可能前期海洋外强迫因子，在此以气温EOF1时间系数对前期夏季6月至同期2月逐月的海温作相关和回归分析。如图5所示，夏季热带西印度洋和东太平洋地区均有较为显著的关联区域。其中，印度洋海温关联区域位于赤道以南的西印度洋地区，在7月和8月均有较为显著的响应(图5b、c)。而热带东太平洋则在8—10月有较为显著的负信号区，显著中心位于赤道以南的区域(图5c—e)。此外，8、9月北太平洋及12月之后的北大西洋地区也存在较为明显的响应信号，介于篇幅及预测意义未予分析，下文主要分析7、8月的西印度洋及8—10月东太平洋这两个地区海温，研究其对后期冬季环流的影响。

图4 1986/1987—2010/2011年标准化的冬季气温的EOF1时间系数、冬季风指数和西伯利亚高压指数(图中＜＞内为2011/2012年冬季相应值)Fig.4 Interannual variation of time coefficients of EOF1 of winter temperature and Siberia High index and winter monsoon index in winter in 1986/1987—2010/2011(the corresponding values of winter in 2011/2012 are marked in symbol＜＞)

考虑到前期热带印度洋和东太平洋两个区域的海温异常都与中国冬季气温有较好的相关关系，且两者显著相关出现的时间不是同期的，那么这两者之间是否有联系?根据上文相关回归分析的结果，分别选择7、8 月西印度洋(40 ～60°E，20°S ～0°)和8—10月东太平洋(120 ～80°W，30°S ～0°)范围内通过显著性检验的海温格点，区域平均后作标准化处理，由此得到两个区域海温的指数序列。分别以7月印度洋和9月东太平洋海温指数与Nino区海温序列及南方涛动指数SOI做超前滞后相关。由图6a可见，7月热带印度洋关键区海温与前期冬季Nino3和Nino3.4区的海温有显著的正相关，与SOI有显著的负相关。这表明前期冬季中东太平洋Nino3和Nino3.4区的海温异常可导致后期夏季印度洋的海温变化，这与以往对ENSO和印度洋之间相关关系的研究相吻合(吴国雄和孟文，1998;孟文和吴国雄，2000;谭言科等，2004;刘琳等，2006;张福颖等，2008;邓北胜等，2010)。印度洋海温与后期秋冬季Nino各区域的海温及SOI的相关并不显著，特别是与表征中东太平洋关键区Nino1+2区的海温异常的关系最差;9月东太平洋关键区海温与超前滞后6个月内的Nino各区域海温都有较显著的关系，其中与Nino1+2区海温关系最好，并与同期相关最高(图6b)。其结果与图5一致，即秋季中东太平洋海温异常，尤其是Nino1+2区的海温变化与中国冬季气温有很好的关系。由以上分析，可以认为前期两关键区域的海温异常与中国冬季气温异常的关系存在一定的独立性。

图5 冬季气温EOF1时间系数对前期6月至次年2月(a—i)逐月海温回归(阴影表示冬季气温EOF1时间系数与前期6月至次年2月海温的相关系数通过95%置信水平的显著性检验)Fig.5 Monthly regression coefficients(℃)of SST(a—i)from preceding June to following February against EOF1 time series of winter temperature(shaded areas indicate the significance of corresponding correlation coefficients exceeding 95%confidence level)

图6 7月印度洋海温指数(a)及9月东太平洋海温指数(b)与逐月Nino区海温指数的相关关系Fig.6 Monthly correlation coefficients of(a)Indian Ocean SST indices in July and(b)Eastern Pacific Ocean SST indices in September with Nino SST indices

4.2 关键区海温与冬季环流的联系

以下分别以上文两个区域海温指数对后期冬季环流场进行相关和回归分析，以研究它们与后期冬季主要环流系统的关系。由图7a、7c、7e可见，7月西印度洋关键区域海温与冬季风环流有较好的相关关系。回归的正负中心及显著相关中心的分布类似于图3，表现为在海平面气压场上西伯利亚高压显著增强，低层贝加尔湖附近显著的北风异常，以及500 hPa高度场上乌拉尔山阻塞高压及贝加尔湖以南低槽活动均显著增强。这表明，当7月热带印度洋海温异常偏高时，后期在东亚可能出现相关环流系统异常，对应中国冬季地面气温偏低，反之亦然。9月东太平洋海温与后期冬季环流的关系则不同于图3(图7b、7d、7f、)。海平面气压场上主要表现为在热带地区有显著的相关，而在西伯利亚高压控制的欧亚大陆及中国东部地区的相关不显著;850 hPa场上在中国南海地区有弱的偏南风异常;500 hPa高度场上则反映在热带地区及青藏高原上有明显的正相关，鄂霍次克海附近有负的显著相关区域。上述结果表明，当9月中东太平洋海温异常偏高(低)时，后期西太平洋副高和印缅槽可能发生异常。西太平洋副高的异常与中国冬季气温有密切的关系(朱艳峰等，2007)，印缅槽的异常则与来自印度洋的暖湿气流活动及相关的水汽输送有密切的关系，可能是造成中国冬季南方低温雨雪天气的重要原因(陶诗言和卫捷，2008)。

图7 7月印度洋(a，c，e)及9月东太平洋(b，d，f)海温指数与后期冬季海平面气压(a，b;单位:hPa)、850 hPa风场(c，d;单位:m/s)及500 hPa位势高度(e，f;单位:gpm)的回归(阴影区表示海温指数与后期冬季海平面气压、850 hPa风场及500 hPa位势高度的相关系数通过95%置信水平的显著性检验)Fig.7 Regression coefficients of(a，b)SLP(hPa)，(c，d)850 hPa wind(m/s)，(e，f)500 hPa height(gpm)in winter against(a，c，e)Indian ocean SST index in preceding July and(b，d，f)east pacific ocean SST index in preceding September(shaded areas indicate the significance of corresponding correlation coefficients exceeding 95%confidence level)

由上述分析可见，前期热带东太平洋和西印度洋对后期大气环流的影响是不同的。西印度洋海温异常可能会导致中高纬冬季风环流系统的异常，而东太平洋海温异常则主要与后期低纬度的环流系统异常有关。中国冬季地面气温异常是两类环流共同作用的结果，这也能反映两个关键区的海温异常对中国气温的影响存在相对的独立性。为进一步分析热带西印度洋和东太平洋关键区海温与冬季环流系统的关系，将两个关键区海温指数分别与冬季西伯利亚指数、东亚冬季风指数、西太平洋副热带高压各指数以及印缅槽指数计算相关系数(表1)。

由表1可见，7月、8月热带印度洋海温指数和冬季西伯利亚高压指数之间的相关都很显著，分别为0.58和0.63，达到了0.01的信度水平。此外，如前文分析，8—10月的中东太平洋海温与印缅槽有显著的相关，以9月中东太平洋海温与冬季印缅槽指数的相关最高，达到0.62。8—10月中东太平洋关键区海温与西太平洋副高各指数有较高的相关，除副高脊线外，都通过了99% 置信水平的显著性检验。其中以10月中东太平洋海温与副高的相关最好，其与西太平洋强度、面积、西伸脊点和北界指数的相关系数分别达到0.75、0.71、-0.72和0.45。冬季气温EOF1时间系数与前期西印度洋和中东太平洋海温的相关都较显著，其中与7月印度洋的相关最高，相关系数达0.52。

表1 热带印度洋和东太平洋海温指数与冬季气温EOF1时间系数及冬季各环流指数的相关系数Table 1 Correlation of time coefficients of EOF1 of winter temperature and circulation indices in winter with SST indices of tropicalIndian Ocean and Eastern Pacific Ocean

以上分析表明当西印度洋海温偏高时，冬季西伯利亚高压将偏强，有利于冬季风偏强和中国冬季气温偏低;当8—10月中东太平洋海温偏高时，西太平洋副高将偏强偏大偏西、北界位置偏北，印缅槽偏弱，中国气温容易偏高，反之亦然(图8)。这进一步证实前期7—8月印度洋海温与后期冬季中高纬环流系统的异常密切相关，而8—10月中东太平洋的海温异常变化则主要与西太副高和印缅槽等系统的异常相联系。两者共同作用将导致中国冬季地面气温的异常。

4.3 关键区海温异常对2011/2012年冬季气温异常的贡献

图8 前期印度洋和东太平洋关键区海温与冬季环流及中国气温的关系Fig.8 Relations between SSTA in the key regions of Indian Ocean and Eastern Pacific Ocean in the previous phase and circulation systems and temperature anomalies in China in winter

2011/2012年冬季前期逐月海温距平演变(图略)与偏冷年情况(图5)较为吻合，说明印度洋和东太平洋两个区域的海温异常可能与该年中国冬季气温异常有联系。利用1986—2010年7月热带印度洋、9月热带东太平洋海温指数序列回归1986/1987—2010/2011年冬季各指数(冬季气温EOF1时间系数、ISIB、IEAW、印缅槽指数、西太平洋副高各指数)得到的回归系数，以及2011年7月热带印度洋、9月热带东太平洋海温距平，可计算出2011/2012年冬季各指数的距平值(表2)。对照2011/2012年冬季指数的实际距平值:17.60℃(冬季气温EOF1 时间系数)、5.26 hPa(ISIB)、12.89 hPa(IEAW)、-6.87 gpm(印缅槽指数)、-14.47 gpm(西太平洋副高强度)、29.59°E(副高西伸脊点)、-7.75个(副高面积)、-1.84°N(副高北界)、-1.21°N(副高脊线)，可见该年冬季西伯利亚高压、东亚冬季风、印缅槽偏强，西太平洋副高偏弱偏东，位置偏南、面积偏小。冬季西伯利亚高压和冬季风偏强主要与印度洋海温异常偏高相对应，其中7月印度洋的海温异常值大，且其与西伯利亚高压和东亚冬季风的相关高，因此2011年7月印度洋海温变化对2011/2012年冬季的西伯利亚高压和东亚冬季风偏强的贡献最大。

2011/2012年冬季印缅槽偏强，西太平洋副高偏弱偏东，位置偏南、面积偏小，主要与2011年8—10月热带中东太平洋海温偏低相对应。其中10月中东太平洋海温异常值最大，且其与上述各环流指数之间的相关系数最大，因此其对印缅槽及西太平洋副高异常的贡献最大。此外，虽然8月中东太平洋海温异常与后期冬季各环流指数的相关略小于10月，但已通过显著性检验，所以从预测的角度仍可以考虑8月中东太平洋的海温为冬季气温预测的强信号。

表2 热带印度洋和东太平洋海温指数对冬季气温EOF1时间系数及冬季各环流指数的回归值Table 2 Regression values of time coefficients of EOF1 of winter temperature and circulation indices in winter with SST indices of tropical Indian Ocean and Eastern Pacific Ocean

5 结论与讨论

本文在探讨暖冬背景下中国冬季气温异常成因及前期强信号因子分析的基础上，对2011/2012年中国冬季气温异常特征及其前期信号进行了分析检验，主要得到以下结论:

1)我国冬季气温变化有两个主要模态，第一模态反映了我国冬季气温大范围一致偏冷或偏暖变化的特征;第二模态表现为东北和西南两个区域反向变化的分布特征。与以往的研究结果相比，冬季变暖以来第二模态表现的南北反向变化的特征不明显。2011/2012年冬季中国气温大范围偏冷，投影到两模态上的时间系数均超过1个标准差以上的异常。

2)暖背景下，西伯利亚高压、东亚冬季风 、乌拉尔山阻高和贝加尔湖南侧低槽活动异常仍是引起中国冬季气温异常的重要环流因子。当冬季全国一致偏冷(暖)时，对应500 hPa乌拉尔山阻塞和贝加尔湖南侧低槽活动异常偏多或偏强(偏少或偏弱)，西伯利亚高压及东亚冬季风偏强(弱)。2011/2012年冬季高低空环流的配置与异常类似于偏冷年。

3)前期热带西印度洋和中东太平洋的海温异常与后期冬季中国气温有显著的关系。冬季气温EOF1时间系数与前期夏季6月至次年冬季2月逐月的海温相关回归结果显示在前期7—8月的印度洋和8—10月中东太平洋上存在显著的相关区域。前期两关键区域的海温异常之间的相关弱，反映其与中国冬季气温异常的关系存在一定的独立性。

4)前期7—8月印度洋海温与后期冬季中高纬环流系统的异常密切相关，而8—10月中东太平洋的海温异常变化则主要与西太副高和印缅槽等低纬度系统的异常相联系，中国冬季气温异常是两者共同作用的结果。进一步的分析表明当前期夏季西印度洋海温偏高时，冬季西伯利亚高压将偏强，有利于冬季风偏强和中国冬季气温偏低;当8—10月中东太平洋海温偏高时，西太平洋副高将偏强偏大偏西、北界位置偏北，印缅槽偏强，中国气温容易偏高，反之亦然。

5)2011/2012年前期印度洋海温异常偏高，其中7月印度洋的海温异常值大，且其与西伯利亚高压和东亚冬季风的相关高，因而2011年7月印度洋海温变化对2011/2012年冬季的西伯利亚高压和东亚冬季风偏强的贡献最大。2011/2012年前期热带中东太平洋海温偏低，其中10月中东太平洋海温异常值最大，且其与上述各环流指数之间的相关系数最大，因此其对印缅槽、西太平洋副高异常的贡献最大。

本文统计分析了暖背景下影响中国冬季地面气温异常的环流和前期外强迫因子，得到了直接影响中国冬季地面气温异常的各环流因子特征及相关联的前期信号，在对比2011/2012年冬季气温成因分析中发现各环流因子与前期信号之间的关系和特征吻合较好。由于中国气温异常的年际异常及其与各因子之间的年际关系受到年代际等关系的影响，虽然前期印度洋和中东太平洋海温异常与后期冬季各环流指数的相关通过了显著性检验，但在预测中仍要关注这种关系的稳定性。

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(责任编辑:刘菲)

Causes and precursors of the winter temperature anomaly in China in 2011/2012

TAN Gui-rong1，2，3，WANG Teng-fei1，2
(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，NUIST，Nanjing 210044，China;2.School of Atmospheric Sciences，NUIST，Nanjing 210044，China;3.Meteorological Observatory，NUIST，Nanjing 210044，China)

Using the monthly mean temperature data of 160 stations from NCC，the NCEP/NCAR reanalysis data and NOAA global sea surface temperature(SST)data，the causes of winter temperature anomaly and its precursors in 2011/2012 are analyzed on the basis of associated mechanisms since 1986.The results show that the Siberian High，East Asian winter monsoon and the abnormal circulation systems around the Ural Mountains and the region South to the Lake Baikal at 500 hPa are the main circulation systems at high latitudes which exert important impact on the wintertime surface air temperature in China;the circulation systems at low latitudes mainly include the Western Pacific Subtropical High and the India-Burma Trough;the sea surface temperature anomalies(SSTA)of key regions in tropical Indian Ocean and the middle-east equatorial Pacific are closely related to the circulation system variation associated with the winter temperatures in late winter.The July and August SSTA of higher temperature in the western Indian Ocean mainly corresponds to the enforcement of winter circulation anomalies of Siberian High，which makes the winter monsoon stronger and the wintertime air temperature lower in China.August，September and October SSTA of higher temperature over the middle and east equatorial Pacific mainly causes the en-

采用国家气候中心整理的全国160站月平均气温资料、NCEP/NCAR再分析资料及NOAA全球海温资料，在探讨1986年以来中国冬季气温异常机理基础上，对2011/2012年冬季气温异常特征及其前兆信号进行分析。结果表明:地面西伯利亚高压、东亚冬季风及500 hPa乌拉尔山与贝加尔湖南侧的异常环流等系统是影响中国冬季气温的主要中高纬环流系统，而中低纬环流系统主要包括西太平洋副高环流和印缅槽。前期热带印度洋和中东太平洋关键区海温异常与后期冬季气温关联的环流系统有密切的关系:前期夏季7、8月西印度洋海温偏高时，冬季西伯利亚高压将偏强，有利于冬季风偏强和中国冬季气温偏低;而当8—10月中东太平洋海温偏高时，西太平洋副高将偏强偏大偏西，北界位置偏北，印缅槽偏强，中国气温容易偏高，反之亦然。两者对后期环流的影响存在一定的独立性，中国冬季地面气温异常是它们共同作用的结果。

冬季气温;短期气候预测;环流异常;印度洋海温;中东太平洋海温

谭桂容，王腾飞.2014.2011/2012年冬季中国气温异常的成因及前兆信号［J］.大气科学学报，37(1):65-74.

Tan Gui-rong，Wang Teng-fei.2014.Causes and precursors of the winter temperature anomaly in China in 2011/2012［J］.Trans Atmos Sci，37(1):65-74.(in Chinese)forcement of Western Pacific Subtropical High and India-Burma Trough.The location of Western Pacific Subtropical High is to the west and north，and the India-Burma Trough becomes stronger at the same time，which causes the temperature in China to be warmer，and vice versa.The influences of the SSTA in these two key regions on the subsequent circulation are somehow independent，and the winter surface air temperature anomalies are jointly affected by the two factors.

winter temperature;short-term climate prediction;circulation anomaly;Indian Ocean SST;the middle-east equatorial Pacific SST

2012-12-12;改回日期:2013-03-26

公益性行业(气象)科研专项(GYHY20080616;GYHY20120617;GYHY201306028);江苏省高校自然科学研究项目(S5411010001);江苏省青蓝工程

谭桂容，博士，研究员，研究方向为短期气候异常及其预测，tanguirong@nuist.edu.cn.

P4

A

1674-7097(2014)01-0065-10