气候变化背景下北极海冰对我国冬季气温的影响研究

肖莺 任永建 杜良敏

(武汉区域气候中心,湖北 武汉 430074)

0 引言

北极地区,通常是指北极圈以北的广大区域。北极是地球的两大冷源之一,近30年来,北极地区升温幅度接近其他地区平均升温幅度的3倍[1]。随着北极地区温度的升高,北极海冰快速融化,海冰覆盖面积减少[2],其变化主要受到风应力和太阳辐射的共同影响。北极海冰的季节变化显著,秋季融化速度最快,其次为夏季、冬季、春季[3],季节性差异较大[4]。

北极海冰作为全球气候系统的重要组成部分,它的异常变化会通过反馈机制与气候系统中的其他因子相互作用,从而引发气候异常,因此北极海冰的变化对全球气候研究具有重要的意义。北极海冰在驱动北半球海冰-反照率反馈过程中起着重要的作用[5-6]:一方面,由于海冰和海水反照率的巨大差异,随着海冰的不断融化,大量多余的热量被海水吸收和储存,并最终释放到大气中,大气变化加剧; 另一方面,多余的热量又进一步促进了北极海冰的快速融化。

蒋全荣等[7]认为北极 I区海冰面积变化的热力强迫作用可分别激发出EU和EA大气遥相关型。高登义等[8]发现在海冰-大气气候系统中,明显存在10年尺度周期性变化,而大气 10年尺度变化是对海洋(海冰)变化的响应。武炳义等[9-11]研究表明,冬季喀拉海、巴伦支海海区海冰是影响东亚以及北半球气候变化的关键区之一; 冬季西伯利亚高压强度与秋冬季北极海冰密集度有着负相关关系; 亚洲-北极模态在东亚最主要的影响体现在冬季降水和850 hPa纬向风异常。Francis等[12]研究指出,秋季北极海冰覆盖范围的变化影响北半球冬季的天气形势,但这种影响存在区域差异。Liu等[13]研究表明,在秋季北极海冰异常偏少年,冬季北半球的海平面气压场表现出类似北极涛动负位相分布型,再配合更多水汽输送,北半球冬季的气温偏低且降雪显著增多。谢永坤等[14]研究结果表明,秋季北极海冰异常对中国冬季气温具有滞后影响。

这些国内外研究表明,无论是年际还是年代际时间尺度上,北极海冰都会对北半球气候造成显著影响,但这种影响存在着区域差异性和滞后性。那么,在气候变暖背景下,海冰对中国冬季气温的影响,是否也存在着显著的区域性差异呢？本文选取中国为研究区域,采用滑动相关、时滞相关及偏相关等分析方法,详细分析了北极海冰变化对中国冬季气温的影响。

1 资料和方法

1.1 资料

本文采用的资料为:(1)中国气象局提供的1961—2015年逐月北半球海冰密集度指数资料;(2)1961—2015年的中国740个气象站逐月平均气温数据,资料取自中国气象局国家气象信息中心;(3)NCEP/NCAR(美国国家海洋和大气管理局,下同)提供的1961—2015年的 500 hPa逐月位势高度、纬向风、经向风和海平面气压再分析资料,水平网格距为 2.5°×2.5°。

1.2 研究方法

本文采用的方法有 Mann-Kendall突变法[15],用于检验时间序列的气候突变。在全球变暖的背景下,中国冬季也经历了一次明显的增温[16]。Mann-Kendall突变检验结果显示,自20世纪70年代以来,中国冬季气温有明显的增暖趋势,90年代开始这种增暖趋势均大大超过0.001显著性水平(图1)。根据曲线交点位置,确定中国冬季气温的增暖是一突变现象,具体是从1986年开始的。那么,选取1986—2015年冬季气温作为研究时段。

图1 1961—2015年中国冬季气温Mann-Kendall统计量曲线.UF为按时间序列顺序计算出来的标准正态分布统计量，UB为按时间序列逆序计算出来的标准正态分布统计量Fig.1.Mann-Kendall statistic curves of Chinese winter temperature during 1961—2015

利用最小二乘法,去除海冰时间序列的线性趋势; 为分析海温和气温之间年际变化随时间的变化,采用滑动相关的方法[17]。

时滞相关分析主要用于有限离散时间序列之间的相关关系,它考虑了不同时间序列之间相互作用的时滞性[18],其思路是将某个时间序列向后推移一段时间后,再与另外一个时间序列进行相关分析。由于多个相关变量间的关系是较为复杂的,任何两个变量间常常存在不同程度的简单相关关系,但是这种相关关系又包含有其他变量的影响。因此偏相关分析是固定其他变量不变而研究某两个变量间相关性的有效方法。

2 秋季北极海冰与中国冬季气温的关系

谢永坤等[14]的研究表明,中国各地冬季的平均气温与秋季北极海冰范围有较好的相关性,表现为: 秋季北极海冰异常偏多时,中国冬季常为暖冬; 异常偏少时,中国冬季多为冷冬。但其主要是针对秋季海冰范围与中国冬季平均气温的去趋势后关系开展研究。那么在冬季暖背景下,这种关系是否存在？北极海冰的趋势变化是否会对冬季气温也造成一定的影响呢？针对这两个问题,将北极海冰密集度指数分为原序列和去趋势序列(采用最小二乘法),分别来探讨去除趋势前后北极海冰对中国冬季气温的影响。

通过对各月北极海冰密集度指数与中国冬季气温进行相关分析(图略),发现 8月、9月、10月的北极海冰密集度指数与中国冬季气温的相关较好,分别有35%、30%、38%的站点通过了0.05显著性水平检验,其中又以10月与中国冬季气温的相关最显著。因此,选用10月北极海冰密集度指数代表秋季北极海冰密集度。

图2给出中国冬季气温与秋季北极海冰密集度去趋势序列(IDIS)和原序列(ITEND)的相关系数分布图。可以看出,北极海冰密集度去趋势后,与中国冬季气温相关最好的区域在西北地区以及长江与黄河之间区域,为显著的正相关; 而北极海冰与中国冬季气温相关最好的区域在高原地区,且为负相关,但均通过了0.1显著性水平检验。可见,秋季北极海冰密集度与中国冬季的气温存在显著的相关关系。但值得关注的是,在气候变暖背景下,与原序列相比,叠加了变化趋势的北极海冰对我国冬季气温的影响存在显著的区域差异。

图2 中国冬季气温与秋季北极海冰密集度去趋势(a)和趋势(b)的相关系数分布Fig.2.Correlation coefficient between Chinese winter temperature and the detrended(a),trended(b) autumn Arctic sea ice concentration

将我国长江与黄河之间(105°E—125°E,25°N—40°N)、西北地区(85°E—105°E,35°N—50°N)、高原地区(85°E—105°E,20°N—35°N)等相关较好区域作为主要影响区域,提取各区域平均的冬季气温逐年时间序列,分别与IDIS、ITEND进行相关分析。结果显示: IDIS和长江与黄河之间、西北地区冬季气温的相关系数分别为 0.5和0.61,均通过了 0.05显著性水平检验,而和中国高原地区相关系数仅为–0.06; ITEND和高原地区冬季气温的相关系数为–0.6,通过 0.05显著性水平检验,而和其他两个区域相关系数为–0.25和 0.13,均不显著。这进一步印证了图2所揭示的结论。

随着时间序列长度增加或减少,趋势也会相应地发生变化,最终导致趋势相关不稳定。那么用滑动相关检测10月ITEND与中国高原地区冬季气温的相关关系。结果表明,两者的20年滑动相关关系较为稳定,均通过了0.05显著性水平检验(图略)。表明变暖背景下,北极海冰趋势变化与高原地区冬季气温的关系密切且稳定。

3 北极海冰对冬季气温的影响分析

上述分析表明,秋季北极海冰密集度对我国冬季气温的影响存在明显的区域差异。那么,作为外强迫的北极海冰,是如何来影响中国冬季气温的？利用相关分析和合成分析方法,探讨北极海冰密集度对中国冬季气温的影响。

图3给出秋季IDIS与同年冬季海平面气压的相关系数分布图。结果表明: 欧亚中纬度存在纬向负相关区,有两个区域通过了0.05显著性水平检验,一个位于乌拉尔山至贝加尔湖(40°E—90°E,45°N—60°N),中心位置位于巴尔喀什湖北侧,与龚道溢等[19]定义的西伯利亚高压范围(70°E—120°E,40°N—60°N)相比,位置偏西偏北;另一个位于中国华北地区,区域范围为(110°E—120°E,40°N—45°N)。

图3 秋季IDIS与同年冬季海平面气压的相关系数分布图(阴影区为通过0.05显著性水平检验)Fig.3.Correlation between autumn IDIS and winter sea level pressure(shaded areas indicate the correlation is over 95% confidence level)

定义(40°E—90°E,45°N—60°N)区域平均海平面气压为西西伯利亚高压,(110°E—120°E,40°N—45°N)区域平均海平面气压为华北高压。提取西西伯利亚高压(IWSH)和华北高压(INCH)时间序列,跟中国长江与黄河之间区域、西北地区冬季气温求相关。结果显示,IWSH和INCH与这2个区域的冬季气温有着较好的相关关系,相关系数均通过0.05显著性水平检验(表1)。

但是,西西伯利亚高压和华北高压之间并不独立,两者的相关系数为 0.42。那么利用偏相关方法,研究去除IWSH(INCH)信号后,INCH(IWSH)和我国长江与黄河之间、西北地区冬季气温的相关关系(表1)。结果显示,去除INCH后,IWSH和我国长江与黄河之间冬季气温的关系减弱,偏相关系数仅为–0.14,和中国西北地区冬季气温的负相关仍然维持,偏相关系数为–0.42,通过0.05显著性水平检验。去除 IWSH后,INCH和中国长江与黄河之间地区的冬季气温的偏相关系数为–0.42,通过0.05显著性水平检验,仍然维持着较好的负相关关系,但和西北地区相关减弱,仅为–0.13。研究表明,中国西北地区冬季气温的异常主要是受西西伯利亚高压影响,而长江与黄河之间冬季气温的异常主要是受华北高压影响。

通过前面分析得出,北极海冰影响中国冬季气温的可能途径是: 北极海冰偏多(少)时,西西伯利亚高压偏弱(强),中国西北地区冬季气温偏高(低); 华北高压偏弱(强),中国长江与黄河之间地区冬季气温偏高(低)。

图4给出秋季ITEND、冬季西南气温与同年冬季500 hPa高度场、风场的相关系数分布图。从图4a可以看出,与秋季ITEND相关显著的区域有,东北半球高纬度区域为显著的绕极状负相关; 在乌拉尔山有着极地负相关分流,西侧欧洲西部、东侧日本海为正相关,呈现倒 Ω型分布,其南侧为显著的偏西风相关; 热带西太平洋和印度洋为负相关,孟加拉湾上空风场为气旋相关。图4b显示,与冬季西南气温相关显著的区域有,东北半球极地区域为显著的绕极状正相关,在乌拉尔山及以南有着极地正相关分流,其西侧为负相关,同时在青藏高原上空存在着一个显著正相关区。风场与高度场匹配,表现为中纬度偏东风相关,西南高原上空为反气旋相关。

表1 IWSH和INCH与中国冬季气温的相关、偏相关系数Table 1.Correlation and partial correlation between IWSH,IWSH and winter temperature in China

对比图4a和图4b可以发现,高纬绕极、乌拉尔山和欧洲西部均相关显著; 但西南冬季气温与高原上空的系统有着显著的关系,然而在海冰的相关图中虽然也出现了反位相的风场相关区,但整体并未通过显著性检验。因此,秋季海冰对冬季西南气温的影响主要体现在北方系统上,通过中高纬度环流异常来影响西南气温。一方面,北极海冰不断减少,极地高度场为正距平,欧亚极涡减弱,从而不能限制寒冷的北极气团,增加了冷气团入侵中纬度地区的概率; 另一方面,中纬度出现Ω型环流异常,欧洲浅槽和西欧沿岸脊减弱,导致欧洲上空纬向环流发展,经向度相对减弱,高纬冷空气不易在高原北部南下,为高原地区气温偏高提供了有利的大尺度环流背景。

图4 秋季ITEND(a)、冬季西南气温(b)与同年冬季500 hPa高度场、风场的相关系数分布图(阴影区为高度场通过0.05显著性水平检验,加粗矢量为风场通过0.05显著性水平检验)Fig.4.Correlation between autumn ITEND(a),winter temperature in Southwest China(b) and 500 hPa height,wind field in winter(shadows: height areas with confidence level exceeding 95%; bold vector: wind field with confidence level exceeding 95%)

极涡减弱导致冷气团南下概率增加,那么中国哪些地区受其影响较大？提取冬季欧亚地区(0°—150°E,60°N—90°N)平均 500 hPa 高度场标准化距平作为欧亚极地高度指数。选取欧亚极地高度指数≥0.7且高原地区气温标准化距平≥0.7的年份,有 2004、2005、2009、2011和 2012年共5年。这5年中国冬季气温距平偏高频次/总次数合成图显示,中国除了高原地区气温以偏高为主外,其他大部气温偏高的频次仅占总次数的1/5,以偏低为主(图5)。北半球环状模指数弱值年,中国北方、东部地区气温偏低,西南的大部分地区气温偏高[20]。

为进一步分析欧洲极地高度与 ITEND之间的关系,图6给出冬季欧亚极地指数5年滑动平均与秋季 ITEND的时滞相关图。结果表明,在年代际甚至更长的时间尺度上,北极海冰与欧亚极地高度有着显著负相关关系。北极海冰滞后欧亚极地高度的相关性明显低于北极海冰超前欧亚极地高度的相关性。但重要的是大气的持续性不会超过4个月,北极海冰滞后欧亚极地高度的相关性显然是不可信的。当北极海冰超前欧亚极地高度指数3年时,两者的相关系数达到最大,为–0.95,远超过99%的信度检验。进一步证明了两者之间存在较强的负相关性,随着欧亚极地高度场降低,北极海冰增加。因为冬季海冰面积偏大时,不利于海洋向大气的热量输送,同时减少了下垫面对太阳辐射的吸收,通过这两方面的共同作用使其上部的空气冷却。而空气冷却,密度变大,气压随高度的降低越快,等压面的高度场就越低[7]。

图5 相似年中国冬季气温距平偏高频次/总次数合成图Fig.5.Similar year synthesis of the probability of positive temperature anomaly

图6 冬季欧亚极地高度指数5年滑动平均与秋季ITEND的时滞相关图(年份为负值表示ITEND变化超前于欧亚极地高度)Fig.6.Lag correlation between 5 yearly running mean Eurasian Polar height index in winter and autumn ITEND.Negative months mean that ITEND leads Eurasian polar height

4 结论

本文基于中国冬季气温、北极海冰密集度指数和环流资料,利用相关分析、时滞相关、偏相关、合成分析等方法,研究秋季海冰对后期冬季中国气温的影响,得到以下结论。

1.秋季北极海冰密集度与中国冬季气温的相关关系存在区域差异: 北极海冰密集度与高原地区相关显著; 去除变化趋势的北极海冰密集度,与西北地区、长江与黄河之间区域相关较好。

2.秋季北极海冰对我国冬季气温的影响存在差异: 北极海冰通过改变冬季欧亚中高纬度环流,来影响西南冬季气温; 北极海冰通过改变冬季西西伯利亚高压和华北高压强弱,导致中国西北地区和长江与黄河之间地区冬季气温异常。

3.滤除趋势的北极海冰偏多(少)时,西西伯利亚高压偏弱(强),中国西北地区冬季气温偏高(低); 华北高压偏弱(强),中国长江与黄河之间地区冬季气温偏高(低)。

本文仅对北极海冰和欧亚极地高度场之间的关系进行了分析,而北极海冰是通过何种机制来影响中高纬的倒Ω型分布环流,需要进一步研究。另外,秋季北极海冰作为前兆外强迫信号,对后期冬季气温的影响具有不确定性。武炳义等[21]发现夏季北极大气环流的动力和热力状态在海冰偏少影响亚洲冬季气候变率中有重要调节作用。当夏季北极表面反气旋风场盛行,对应对流层中、低层异常偏暖时,加强了北极海冰偏少对冬季大气变率的负反馈,进一步促进了西伯利亚高压的加强,从而有利于东亚地区冬季阶段性强严寒的出现。那么,在使用北极海冰这一前期外强迫信号预测我国冬季气温时,不仅要考虑到其对不同地区造成影响的差异性,还需要考虑到其他因素比如夏季环流等,来进一步解决气候预测的不确定性问题。

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