2012/2013年冬季中国气温异常成因分析

谭晶,蔡怡,张海东,李熠,潘丰

① 国家海洋环境预报中心,北京 100081;② 中国科学院 大气物理研究所,北京 100049;③ 中国气象局,北京 100081

2012/2013年冬季中国气温异常成因分析

谭晶①②*,蔡怡①,张海东③,李熠①,潘丰①

① 国家海洋环境预报中心,北京 100081;② 中国科学院 大气物理研究所,北京 100049;③ 中国气象局,北京 100081

2015-01-30收稿,2015-03-12接受

海洋公益性行业科研专项(201505013);国家海洋局青年海洋科学基金项目(2012227)

摘要2012/2013年冬季,我国平均气温为-3.8 ℃,较常年同期(-3.4 ℃)偏低0.4 ℃,就空间分布来看,我国东北、华北、黄淮、江淮和新疆北部气温较常年同期偏低。利用1951—2013年国家气候中心整理的全国160站月平均气温资料、英国Hadley中心全球海温资料、NCEP/NCAR再分析大气环流资料、德国不莱梅大学提供的海冰卫星遥感资料,通过EOF分析、回归分析、合成分析、相关分析方法研究了引起2012/2013年冬季我国气温异常的东亚中高纬大气环流异常,并从海洋环境要素异常的角度分析造成这种环流异常的原因。分析结果表明:2012/2013年冬季我国气温异常分布主要是由于北极涛动(AO,Arctic Oscillation)呈负位相,西伯利亚地区高度场异常偏高,东亚大槽明显偏深的环流形式引起的。而太平洋年代际振荡(PDO,Pacific Decadal Oscillation)负位相是引起西伯利亚高压强度偏强和东亚冬季风强度偏强的年代际海洋背景,前期9月海冰范围异常偏小是导致2012/2013年冬季AO呈现负位相及我国东北和新疆北部呈现异常低温的主要原因。

关键词

冬季气温

海表温度

太平洋年代际

振荡

海冰

北极涛动

全球气温变化是当前大气科学界乃至整个社会都十分关注的热点问题。在全球气候变暖的过程中,各地的气温变化不尽相同,王绍武(2001)认为从1976年以来,北半球中高纬度的大陆地区冬季和春季有强烈的增暖趋势,中国气温变化与全球气温变化是密切相关的。丁一汇(2002)指出,中国的气候与全球气候变化的总趋势是比较一致的,中国气温变化最明显的地区在西北、华北和东北地区,长江以南地区变暖趋势不显著。陈隆勋等(2004)分析了100°E以东中国大陆1920—2002年的年平均气温距平和降水距平变化,指出中国地区在20世纪40年代和90年代出现了2个暖期,50—60年代出现了相对冷期,其中90年代开始的暖期的增温已经超过了40年代。

从目前的研究来看,关于全球及中国气温变化的原因主要可以归结为两类,一是人类活动的影响,如工业生产排放的二氧化碳引起的温室效应等；二是环境的自然变率引起的,其中大气环流的异常变化起了很大的作用。

在对我国气温变化的研究中,从个例分析、年际和年代际变化方面对我国冬季气温变化及影响因子的研究都有很多。谭桂容和王腾飞(2014)从中高纬和中低纬环流系统异常及影响这些环流系统异常的前期海温异常入手,分析了2011/2012年冬季气温异常成因及前兆信号。康丽华等(2006)认为我国冬季气温年代际变化的第一模态与半球尺度上的北极涛动(AO,Arctic Oscillation)的变化有密切的关系,它在高度场上表现为一个准正压的南北环状模态。何春和何金海(2003)分析了华北冬季气温和冬季北极涛动指数的变化特征及其关系,认为它们之间存在着显著相关,特别是在年代际尺度上关系尤其密切。冬季北极涛动高(低)指数年,华北地区为暖(冷)冬年。庞子琴和郭品文(2010)分析了不同年代际背景下AO与冬季中国东北气温的关系,认为两者的关系在20世纪60年代中后期显著增强,在80年代中后期减弱。周琳和孙照渤(2015)从影响我国冬季气温的主要系统——冷空气入手,分析了1961—2010年我国冷空气活动的空间特征、年代际变化特征和主要影响因子。李勇等(2007)应用偏相关分析方法得出影响我国冬季温度的气候因子,在年际尺度上,西太平洋遥相关型(WP)和西伯利亚高压都对温度有显著影响,WP的影响主要存在于中国东部从东北南部至广东沿海一带大陆边缘区,而西伯利亚高压的影响范围则大得多,几乎涵盖了除黄河长江上游部分地区外的整个中国。在年代际尺度上,北极涛动和ENSO都与东亚冬季风有关联,北极涛动比ENSO的影响范围大,除长江上游沿江地区外的其他地区基本上都是关联区,ENSO与温度的关联区位于35°N以北的整个北方及长江中下游地区。中国冬季气温的年代际变化,主要是因为影响我国冬季气温年际气候异常的大气环流因子,像东亚冬季风、西伯利亚高压、北极涛动、西太平洋副热带高压和青藏高原高度场等(孙林海和赵振国,2005;刘实等,2010),这些影响因子也存在年代际变化。研究指出东亚冬季风在1987年以后持续减弱(Wang et al.,2009),西伯利亚高压从20世纪70年代开始减弱直到90年代末,在近20 a表现出增强趋势(Jeong et al.,2011),北极涛动在80年代之前多处于负位相,之后出现正位相频次增加(Watanabe and Nitta,1999),这些影响因子的年代际变化都会造成我国冬季气温的年代际变化。

海洋是引起大尺度环流异常变化和气候变化的重要外强迫因子(Li,1990;Zhang et al.,1996)。研究结果已经证实海温变化与中国气候异常有密切的关系(彭加毅等,1999;谭言科等,2004)。另外,极地海冰作为极地冷源,对区域以及全球气候都有着不可忽视的影响,海冰可通过热力学和动力学过程,对区域海洋表面的物理性质乃至全球的气候状态起到至关重要的作用,已有的一些研究分别从不同海区研究了海冰面积异常与东亚气候变化的关系(武炳义等,1999;曾刚等,2001;管成功和孙照渤,2002;董新宁和孙照渤,2006;高清清等,2011)。

2012/2013年冬季(2012年12月—2013年2月平均),我国东北大部、内蒙古东部、华北大部、黄淮、江淮、江汉、江南北部、新疆中北部、西藏西部局部地区气温偏低,其中东北大部、内蒙古东部、华北东北部、新疆北部和西藏西部局部等地偏低2～4 ℃,局部偏低4 ℃以上;其余大部地区气温接近常年或偏高,其中云南大部和青海南部气温偏高1～2 ℃。受冷空气活动影响,我国主要发生了极端低温、极端日降温和极端连续降温事件。全国共有128站的日最低气温达到极端低温事件监测标准,主要分布在华北北部、西南东北部和新疆等地,其中西藏狮泉河等6站的日最低气温突破历史极值。同期,全国共有141站发生极端日降温事件,主要发生在东北南部、华南和青海、西藏等地,普遍降温幅度达10 ℃以上,其中18站的降温幅度突破历史极值。另外,黑龙江、青海和西藏等地共45站的连续降温幅度达极端事件监测标准,其中3站的连续降温幅度突破历史记录。影响这个冬天的灾害主要是北方极端低温天气和强寒潮事件。本文先分析了引起2012/2013年冬季我国气温异常的相应大气环流异常,然后从海洋这个外强迫信号出发分析了引起大气环流异常的原因,重点从太平洋年代际振荡这个海温背景场和前期秋季北极海冰出发,探讨2012/2013年冬季我国气温异常特别是北方大部气温偏低的可能原因。

1资料和方法

使用的资料包括:国家气候中心提供的1951—2013年以来的中国160站月平均气温资料,美国NCEP/NCAR 1951—2013年再分析月平均大气环流资料、英国Hadley中心全球月平均海温,资料长度为1900—2013年,以及德国不莱梅大学提供的海冰卫星遥感资料(时间长度为1979—2012年)。使用的分析方法有经验正交函数分解(EOF)、回归分析、合成分析、相关分析等。

图1　1951/1952—2012/2013年冬季全国平均气温距平历年变化(单位:℃)Fig.1　Winter temperature anomalies in China from 1951/1952 to 2012/2013(units:℃)

图2　2012/2013年冬季全国平均气温距平(单位:℃;http://cmdp.ncc-cma.net/Monitoring)Fig.2　Mean 2012/2013 winter temperature anomalies in China(units:℃;http://cmdp.ncc-cma.net/Monitoring)

22012/2013年冬季我国气温特征

2012/2013年冬季,我国平均气温较常年同期偏低0.4 ℃(图1),我国东北、华北、江淮和新疆北部气温较常年同期偏低,其中东北大部、新疆北部和西藏西部局部等地偏低2～4 ℃,局部偏低4 ℃以上(图2)。此外,季内全国先后经历了10次冷空气过程,较常年同期(9.2次)略多(http://www.gov.cn/gzdt/2013-02/28/content_2341825.htm)。

总体来说,2012/2013年的冬季,我国气温虽较2011/2012年冬季有所回升,但仍低于常年同期,寒潮过程次数也多于常年,在我国东北和华北北部气温显著偏低,季内冷空气活动频繁。

3我国冬季气温的时空变化特点

为了了解我国冬季气温的时空变化特征,对1951/1952—2012/2013年我国冬季气温进行经验正交函数(EOF)分析(丁裕国等,2005)(图3)。第一模态解释了我国冬季气温的44.4%的方差,空间分布上为全国一致偏高或者偏低的分布特点。结合该模态的时间系数,可以发现该模态反映了我国冬季气温在全球变暖背景下逐渐升温的趋势(将空间分布和时间系数结合来看,空间分布若为一致偏暖,则时间系数为明显的上升趋势)。第二模态解释了我国冬季气温的18.0%的方差,空间分布上表现为东北、华北和新疆北部冬季气温变化同全国其他大部分地区的反相变化关系。前两个模态总方差贡献为62.4%,反映了中国冬季气温变化的主要特征。

4与2012/2013年冬季气温特征相联系的环流特征分析

通过分析2012/2013年我国冬季气温距平空间分布(图2),发现它与冬季气温距平EOF分解第二模态的空间分布特征十分相似,只是2012/2013年冬季我国东部气温偏低的区域更往南扩到了长江中下游地区。而且通过对第二模态时间系数的分析发现,2012/2013年冬季时间系数为显著的正值,说明第二模态的空间型很好地反映了这年冬季气温异常的特征。如果能找出与我国冬季气温距平EOF分解第二模态空间型相联系的主要大气环流特征,再通过与影响2012/2013年冬季的东亚大气环流系统进行对比分析,可以帮助我们很好地理解造成2012/2013年冬季我国气温异常分布的主要大气环流异常系统。为了得到与我国冬季气温距平EOF分解第二模态空间型相联系的主要大气环流特征,采用线性回归分析方法(黄嘉佑,2004)来研究。计算1951/1952—2012/2013年我国冬季气温距平EOF分解第二模态的时间系数与同期冬季北半球500 hPa高度距平场的回归场(图4)。图4很好地反映了冬季北半球500 hPa高度距平同我国冬季气温异常EOF第二模态空间型的相关关系。图4表明,在北半球中高纬地区,从北大西洋沿副极地波导,自西向东呈现“+-+-”异常分布的波列。受此异常波列的影响,大西洋地区、乌拉尔山及西伯利亚地区高度场异常偏高,东亚大槽明显偏深,这样的大气环流分布特征是与我国冬季气温距平第二模态空间型紧密相连的。对比2012/2013年冬季的北半球500 hPa高度距平场(图5),与EOF第二模态时间系数回归的500 hPa高度距平场分布是十分相似的,只是东亚大槽更深且更偏东,这也是造成2012/2013年冬季我国气温偏低的地区比冬季气温距平EOF第二空间模态气温偏低地区更往南压到长江中下游地区的原因。图4和图5这样的环流形势,有利于来自中高纬度地区的冷空气南下影响东亚东部地区。

图3　1951/1952—2012/2013我国冬季气温距平EOF分解第一(a、b)、第二(c、d)模态的空间分布(a、c)和时间系数(b、d)Fig.3　The (a,c)spatial mode and (b,d)time coefficient of (a,b)the first and (c,d)the second EOF decomposition of China winter temperature anomalies from 1951/1952 to 2012/2013

图4　1951/1952—2012/2013年我国冬季气温距平EOF分解第二模态时间系数与同期北半球500 hPa高度距平场的回归(单位:gpm)Fig.4　Linear regression between the time coefficient of the second EOF mode of winter temperature anomalies and 500 hPa height anomalies in the Northern Hemisphere from winter 1951/1952 to 2012/2013(units:gpm)

图5　2012/2013年冬季北半球500 hPa位势高度距平场(单位:gpm)Fig.5　500 hPa height anomalies in 2012/2013 winter in the Northern Hemisphere(units:gpm)

以上分析得出了影响我国2012/2013年冬季气温异常的500 hPa环流场的分布。下面主要从海洋环境要素异常的角度来寻找造成这种环流异常形势的原因。

52012/2013年冬季我国气温异常的可能原因

5.1太平洋年代际背景对2012/2013年冬季中国气温的影响

太平洋年代际振荡(PDO,Pacific Decadal Oscillation)是年代际尺度上的北太平洋中部和热带中东太平洋海表温度异常的跷跷板现象,分为冷、暖两个不同的位相。在PDO暖位相时,热带中东太平洋异常暖,北太平洋中部异常冷;PDO冷位相时则相反。典型PDO时间可持续20～30 a,而完整的一个PDO周期往往可以达到40～60 a(He et al.,2005)。图6是1900年以来的PDO指数的逐年变化,实线是11 a滑动平均线。可见20世纪发生了两个完整的PDO循环,即冷位相期:1924年前和1947—1976年,暖位相期:1925—1946年和1977—2002年,2002年之后又进入了PDO冷位相期,直到我们资料截止的2013年。

东亚冬季风是北半球冬季最为活跃的环流系统之一,对我国冬季的气温有着重要的影响。从1948—2012年东亚冬季风指数的逐年变化(图7)可以看到,东亚冬季风指数也存在年代际变化的特点,其强弱与PDO指数的正负位相对应得较好。PDO正位相年对应着弱的东亚冬季风指数,PDO负位相年对应着强的东亚冬季风指数。从2002年以后PDO转入负位相后,东亚冬季风进入了偏强的年代际,而偏强的冬季风常造成我国尤其是北方气温偏低。为了研究中国冬季气温是如何受到PDO年代际背景下不同环流形势的制约,分别对PDO冷位相期(1951—1976年,2003—2012年)和暖位相期(1977—2002年)冬季东亚地区500 hPa高度场进行合成(图8)。从PDO暖位相期500 hPa高度距平合成(图8a)看到,PDO暖位相时的冬季阿留申低压加深并东移,西伯利亚高压强度减弱,东亚大槽减弱,不利于中高纬的冷空气南下影响我国,造成我国大部分地区气温偏高。PDO冷位相的冬季500 hPa高度距平合成(图8b)与暖位相时基本相反,但与2012/2013年冬季北半球500 hPa高度距平的分布基本一致,表现为阿留申低压减弱,西伯利亚高压增强,同时东亚大槽加深,引导槽后冷空气从西伯利亚地区南下影响我国东部地区,造成冬季我国东部大范围地区气温偏低。

图6　1900—2012年PDO指数演变(绿线为11 a滑动平均线)Fig.6　PDO indices from 1900 to 2012 (green line is the 11-yr running mean)

图7　1948—2012年东亚冬季风指数(黑线为11 a滑动平均线)Fig.7　East Asian winter monsoon indices from 1948 to 2012 (black line is the 11-yr running mean)

5.2北极海冰的影响

图8　PDO暖位相(1977—2002年)(a)和冷位相(1951—1976年,2003—2012年)(b)北半球冬季500 hPa位势高度距平合成(单位:gpm)Fig.8　Composite of 500 hPa height anomalies for (a)PDO warm years and (b)PDO cold years(units:gpm)

通过对2009年1月—2013年1月月平均北极海冰范围的监测(图9)可以看到,2012年9月,北极海冰面积为356万km2,而最近30 a北极地区9月海冰平均面积是629万km2,相比之下,2012年9月北极海冰面积显著偏小,并达到历史最低值。对1979—2012年的9月北极海冰范围与后期北半球冬季1 000 hPa高度场作相关分析,相关系数的分布(图10)表明,9月北极海冰范围与冬季北半球中高纬度1 000 hPa高度场为显著的负相关,而中纬度大部分地区为显著的正相关。表明前期9月北极海冰范围偏小时,对应冬季北半球中高纬到极区为异常高的高压控制,而中纬度大部分地区气压较常年偏低,这与前面得到的2012/2013年冬季的环流形势是非常一致的,这种环流型是典型的AO负位相分布,说明前期9月北极海冰范围对后期冬季的AO指数有很好的预报指示作用。前秋9月北极海冰范围偏小,往往预示着之后的冬季AO为负位相,反之亦然。通过对2012/2013年冬季AO指数的监测,2012/2013年冬季AO指数一直处于负位相(图11),其中12月负位相最强。这与前期9月北极海冰范围预示的冬季AO指数是一致的。AO指数表征了北极地区与北半球中纬度地区气压形势呈“跷跷板”结构。AO负位相表明作为北半球冷空气源地的北极地区高空为高压控制,极地地区的冷空气受挤压向南爆发,导致寒流出现,致使北半球中高纬度地区气温偏低。1951—2012年冬季AO指数与我国同期气温的相关系数分布(图12)也表明,AO的负异常常常导致我国的东北地区及新疆北部地区气温异常偏低。这与2012/2013年冬季东北及新疆北部异常低温的实况也是很吻合的。

图9　2009年1月—2013年1月北极海冰月平均范围变化(红色点线为月平均值,黑色线为气候态海冰范围;单位:106 km2)Fig.9　Monthly mean Arctic sea-ice extent from January 2009 to January 2013(red dotted line is the monthly mean values;black line is climatic sea-ice areas)(units:106 km2)

图10　1979—2012年前期9月北极海冰面积与北半球冬季1 000 hPa高度场的相关(阴影区表示相关系数通过0.05信度的显著性检验)Fig.10　Correlation coefficients between Arctic sea-ice extent in September and 1 000 hPa height in the Northern Hemisphere in late winter(shaded areas indicate the significance of corresponding correlation coefficients exceeding the 95% confidence level)

图11　2011年8月—2013年5月月平均AO指数演变Fig.11　Monthly AO indices from August 2011 to May 2013

6结论与讨论

本文讨论了2012/2013年中国冬季气温异常的分布特征及相应的大尺度环流场,并主要从海洋的角度讨论了造成这种大尺度环流背景的主要原因,主要得到以下结论:

图12　1951/1952—2012/2013年冬季AO指数与我国同期气温的相关系数分布(阴影区表示相关系数通过0.05信度的显著性检验)Fig.12　Correlation coefficients between AO indices and winter temperature in China from 1951/1952 to 2012/2013(shaded areas indicate the significance of corresponding correlation coefficients exceeding the 95% confidence level)

1)我国冬季气温变化主要有两个模态,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、华北及新疆北部与我国其他大部地区气温的反向变化的分布特征。

2)2012/2013年冬季,我国气温异常的分布特征与我国冬季气候异常EOF分解的第二模态较为相似,只是偏冷的范围压的更南,到了长江中下游地区。通过第二模态时间系数与东亚地区500 hPa高度场的回归分析发现,北半球中高纬地区,从北大西洋沿副极地波导,自西向东呈现“+-+-”异常分布的波列,受此异常波列的影响,大西洋地区、乌拉尔

山及西伯利亚地区高度场异常偏高,东亚大槽明显偏深。对比2012/2013年冬季东亚地区500 hPa的环流特征,两者十分相似,但是2012/2013年东亚大槽更深一些,所以2012/2013年冬季我国温度偏低的区域较第二模态压得更南一些。

3)东亚冬季风指数和太平洋年代际振荡均存在年代际变化的特点,两者位相相反。PDO正位相年对应着弱的东亚冬季风指数,PDO负位相年对应着强的东亚冬季风指数。从2002年左右PDO转入负位相后,东亚冬季风进入了偏强的年代际,而偏强的冬季风常造成我国尤其是北方气温偏低。合成分析表明PDO冷位相时阿留申低压减弱,西伯利亚高压增强,同时东亚大槽加深,与2012/2013年冬季东亚500 hPa环流场相似,这样的配置易引导槽后冷空气从西伯利亚地区南下影响我国东部地区,造成冬季我国东部大范围地区气温偏低。

4)通过分析发现前期秋季9月北极海冰范围可能对后期冬季AO指数有较好的预测指示意义。前期9月北极海冰范围偏小时,对应冬季北半球中高纬到极区为异常高的高压控制,而中纬度大部分地区气压较常年偏低,为典型的AO负位相。AO负位相表明作为北半球冷空气源地的北极地区高空为高压控制,极地地区的冷空气受挤压向南爆发,导致寒流出现,易使北半球中高纬度地区气温偏低。2012年秋季北极海冰范围异常偏小,后期冬季AO一直维持负位相,我国冬季气温也出现了东北和新疆北部地区气温异常偏低的特点。

本文主要从海洋角度分析了引起2012/2013年冬季我国气温异常的东亚大气环流异常的原因。太平洋年代际振荡负位相为形成这样的大气环流异常提供了相应的年代际背景,而前期9月北极海冰面积异常对后冬AO及气温异常有很好的预测指示意义。在业务上可以通过监测前秋9月北极海冰范围为我们预测后冬北半球大气环流形势进而预测我国冬季气温异常提供较好的依据。

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In winter 2012/2013,China’s average temperature was -3.8 ℃,which was lower than the same period in a normal year by 0.4 ℃.The temperature of Northeast China,North China,Huang Huai,Jiang Huai and northern Xinjiang was lower than in normal years.Using monthly mean temperature data from 160 observation stations for the period 1951—2013,supplied by the National Climate Center,along with global SST data from the UK Hadley Center,NCEP/NCAR reanalysis data,and sea-ice satellite remote sensing data from the University of Bremen,Germany,we employed EOF analysis,regression analysis,composite analysis,and correlation analysis,to study the mid-high latitude atmospheric circulation anomalies in East Asia that resulted in the 2012/2013 winter temperature anomalies in China.The causes of the abnormal circulation were also analyzed,from the perspective of anomalies in the oceanic environment.

The results showed that the winter temperature in China has two modes:the first mode shows the change all over China is warmer or colder,and the second mode shows an adverse change between Northeast China,North China,northern Xinjiang and other areas of China.The 2012/2013 winter temperature anomaly distribution was very similar to the second mode,and the 500 hPa height anomaly field of the Northern Hemisphere in winter 2012/2013 was also similar to that of the second mode.Through regression analysis of the time coefficient of the second mode and 500 hPa height field of East Asia,the high latitudes of the Northern Hemisphere,form the North Atlantic subpolar along the waveguide,from west to east,showed a “+-+-” abnormal distribution of the wave train.The Atlantic area,Urals and Siberia was higher than normal,and the East Asian trough was significantly deeper.

The East Asian winter monsoon index and Pacific Decadal Oscillation(PDO) both showed characteristics of decadal changes,but their phases were opposite.The PDO in positive phase corresponds to a weak winter monsoon index,and vice versa.From 2002,the PDO entered into a negative phase,while the East Asian winter monsoon became stronger.A strong winter monsoon often causes low temperatures,especially in the north of China.Composite analysis showed that when the PDO is in its cold phase,the Aleutian low weakens,the Siberian high enhances,and the East Asian trough deepens in the winter season.The 500 hPa circulation over Easte Asia in winter 2012/2013 was similar to this case.Such a circulation configuration usually leads to cold air behind the trough moving towards the south from Siberia,resulting in a wide range of low temperatures in East China in winter.

Finally,analysis revealed that the Arctic sea-ice extent in early September in the autumn season may have implications for better prediction of late-winter Arctic Oscillation(AO) index.If the early September Arctic sea-ice extent is smaller,high pressure usually controls the high latitudes to the polar regions of the Northern Hemisphere,and the pressure in midlatitude areas is lower than in normal years..This kind of pressure distribution shows a typically negative AO phase.A negative phase of the AO indicates that high pressure is controlling the Arctic area,which is the source of cold air.The cold air of the polar regions is usually squeezed and breaks out to the south,leading to the emergence of cold air and causing low temperatures in the high latitudes of the Northern Hemisphere.In autumn 2012,the Arctic sea-ice extent was smaller than in normal years and the AO remained in its negative phase in late winter.Thus,the winter season in China demonstrated abnormally low temperature characteristics,particularly in Northeast China and northern Xinjiang.

winter temperature;sea surface temperature;Pacific Decadal Oscillation;sea ice;Arctic Oscillation

(责任编辑：张福颖)

Analysis of the cause of the 2012/2013 winter temperature anomaly in China

TAN Jing1,2,CAI Yi1,ZHANG Haidong3,LI Yi1,PAN Feng1

1NationalMarineEnvironmentalForecastingCenter,Beijing100081,China;2UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China;3ChinaMeteorologicalAdministration,Beijing100081,China

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150130001

引用格式:谭晶,蔡怡,张海东,等.2016.2012/2013年冬季中国气温异常成因分析[J].大气科学学报,39(3):361-369.

TanJ,CaiY,ZhangHD,etal.2016.Analysisofthecauseofthe2012/2013wintertemperatureanomalyinChina[J].TransAt-mosSci,39(3):361-369.doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150130001.(inChinese).

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