北极涛动的年代际变化及其气候影响

王林,龚海楠,兰晓青

中国科学院 大气物理研究所 季风系统研究中心,北京 100029

*联系人，E-mail:wanglin@mail.iap.ac.cn

北极涛动(Arctic Oscillation,AO)也称为北半球环状模,最早由Thompson and Wallace(1998)提出,通常定义为20°N以北海平面气压场的经验正交函数分解(EOF)第一主模态(图1a)。AO可以在没有外强迫条件下通过大气内部的波动-基本气流相互作用生成(Limpasuvan and Hartmann,2000),因此它可以被看作是气候系统的内部变率。AO的空间分布在北极地区和中纬度地区呈现“跷跷板”结构,即北极地区气压变化和中纬度地区的气压变化呈现显著的反位相变化特征,并且可以由对流层一直向上延伸至平流层(Baldwin and Dunkerton,1999)。因此,AO的不同位相实则对应了北半球大气质量的再分配,这种再分配过程可以改变气压场的经向梯度,造成中纬度的纬向西风异常,从而显著地影响北半球气候(Thompson and Wallace,2001),这种变化的时间尺度可以从季节内一直到年际乃至年代际。以年际变化尺度为例,当北半球冬季AO处于正位相时,北极地区的海平面气压降低,而中纬度地区的海平面气压升高,对应绕极西风加速,极涡偏强(图1a),冷空气不易南下,进而导致中纬度大范围地区气温总体偏高(图1b);当AO处于负位相时环流异常与上述情况大致相反,北半球中纬度地区气温总体偏低。早期的研究发现,AO对东亚地区冬季的年际气候异常也有重要影响(武炳义和黄荣辉,1999),当AO处于正位相时会伴随东亚冬季风强度的减弱,使得东亚大部地区气温偏高(Gong et al.,2001)。AO影响东亚冬季风的机制一度存在争议,主要焦点在于AO的影响是否通过西伯利亚高压来实现(Gong et al.,2001;Wu and Wang,2002)。后来的研究表明,AO对东亚冬季风的影响主要是通过大气准定常行星波来实现的(Chen et al.,2005;Wang et al.,2009):AO的不同位相对应极夜急流的不同状态,这会改变大气准定常行星波的传播和振幅,进而通过波流相互作用改变副热带急流强度,以及通过行星波振幅变化改变西伯利亚高压强度,这两者共同作用,从而引起东亚冬季风强度在年际尺度上的变化。

图1 1920—2019年冬季平均AO指数回归的同期海平面气压场(a;单位:hPa;数据:HadSLP2r;打点区域表示回归系数通过0.01信度的显著性检验)和近地面气温场(b;单位:K;数据:HadCRUT4;打点区域表示回归系数通过0.1信度的显著性检验),以及1920—2019年冬季平均的AO指数(细黑线)和东亚冬季风指数(细蓝线)的时间序列及其11 a Lanczos低通滤波分量(粗线)(c;数据:HadSLP2r;采用Wang and Chen(2014b)定义的东亚冬季风指数;其余图根据Gong et al.(2018)的方法和数据更新至2019年;冬季为前一年12月至当年2月的平均,如2019年冬季为2018/2019年冬季)Fig.1 Regression of winter mean (a) sea level pressure (SLP;units:hPa;data from HadSLP2r;Dot areas indicate the values passing significance test at the 0.01 level) and (b) surface air temperature (SAT;units:K;data from HadCRUT4;Dot areas indicate the values passing significance test at the 0.1 level) onto the simultaneous AO index from 1920 to 2019,and (c) time series of winter mean AO index (black thin line),East Asian winter monsoon index (blue thin line) and their 11-year Lanczos low frequency components (thick lines) (data from HadSLP2r;The East Asian winter monsoon index is defined by Wang and Chen(2014b);Other figures are updated to 2019 according to the method and data in Gong et al.(2018);Winter is defined as the average of December through February and the 2019 winer refers to the 2018/2019 winter)

AO的位相和强度在年代际时间尺度上有显著变化(图1c),这种变化与东亚冬季风的年代际变化具有很高的一致性(Wang and Lu,2017)。理解AO和东亚冬季风的年代际变化及其成因可以为东亚地区气候的近期预估提供依据,从而为制定社会发展的方针提供参考。最近的二十余年间,尽管全球气温总体增暖,但欧亚大陆中部地区的冬季气温不但没有显著增加,反而在一些区域出现降温趋势(Cohen et al.,2012;He et al.,2017)。与此相伴随,东亚冬季风在20世纪80年代中期显著减弱,又在21世纪初重新增强(Wang and Chen,2014a)。东亚冬季风以及欧亚大陆中部的这种变冷趋势与温室气体排放所导致的全球变暖趋势明显不一致,这暗示了气候系统内部变率在其中的可能作用。由于这种变冷趋势的空间型分布与AO负位相对应的温度异常分布十分相似(He et al.,2017),因此量化AO对这一温度趋势以及东亚冬季风变化的贡献可以帮助理解全球变暖背景下北半球冬季气温的演变规律。本文简要回顾近年来有关年代际时间尺度上冬季AO的变化及其气候影响方面的研究进展。由于作者学识所限,难免挂一漏万,如有疏漏之处,请读者批评指正。

1 AO影响东亚冬季风年代际变化的物理机制

冬季AO自20世纪40年代至80年代中期基本处于年代际负位相,随后自80年代中期至21世纪初处于年代际正位相,在21世纪初短暂转为负位相后,近几年又有转为正位相的倾向,这种变化与东亚冬季风的年代际变化具有很好的反位相对应关系(图1c;Wang and Chen,2014a),表明AO可能在东亚冬季风的年代际变化中起到一定作用。这种作用可以通过大气准定常行星波的活动来实现。受纬向平均风场结构的控制(图2a),大气准定常行星波在气候态上会沿极地波导和低纬波导传播(图2d)。这种传播在年际尺度上存在一个反位相振荡的遥相关型,即行星波沿极地波导的传播加强或减弱时,沿低纬波导的传播会减弱或加强(Chen et al.,2002,2003),从而通过波流相互作用和行星波振幅的变化改变东亚冬季风强度(Chen et al.,2005)。在年代际时间尺度上,虽然目前并无充分的证据表明也存在行星波传播的反相振荡遥相关型,但AO对东亚冬季风的影响仍然可以用与年际变化相似的理论来解释。以20世纪80年代中期以来的AO年代际正位相为例,此时极夜急流加强、副热带急流减弱(图2b)且在东亚地区尤其明显(Wang et al.,2009),这会有利于应行星波在对流层中沿低纬波导向副热带的传播加强(图2e);同时,行星波传播的异常会导致波动在副极地和副热带地区分别产生异常辐散和辐合(图2e),根据波流相互作用原理(Andrews et al.,1987),这又会进一步导致绕极西风加强和副热带急流减弱,从而引起AO的正位相。21世纪初的AO年代际负位相与上述情形大致相似且符号相反(图2c、2f),但此时只有极夜急流的显著减弱,而没有副热带急流的显著加强(图2e)。这一差异产生的直接原因在于此时行星波沿低纬波导向副热带对流层的传播没有明显减弱,不能在副热带急流处产生足够的波动辐散和动力强迫,因此无法造成足够强的西风加速(图2f)。对流层高层的副热带西风急流是东亚冬季风的重要组成部分(Chang et al.,2006;Li and Yang,2010;Wang and Chen,2010;Huang et al.,2012),因此副热带急流在这两次年代际变化中的差异可以解释为何东亚冬季风在20世纪80年代减弱时对应的增暖信号可以延伸至中低纬地区,但它在21世纪初重新加强时对应的变冷信号却只能局限在中高纬地区(Wang and Chen,2014a)。

上述行星波的波流相互作用过程属于大气内部动力过程,但也会受到大气外强迫的影响(Wang et al.,2009;Wang and Chen,2014b;Wang and Lu,2017)。平均而言,北半球冬季的行星波的主要在35°N以北的下界面激发并向自由大气中传播(图2d)。20世纪80年代中期之后,由下界面激发并传播到自由大气的行星波在35°～70°N间显著减弱(图2e),除行星波沿低纬波导的传播加强外,这一上传波动的减弱对中高纬地区对流层的行星波异常辐散和极夜急流加速有很大贡献(图2e)。同时,下界面激发行星波的强弱变化也会改变行星波的振幅,其中纬向二波的变化尤其重要。在海平面气压场上,气候态二波的波峰和波谷分别对应于西伯利亚高压和阿留申低压(图3a);在对流层中层,气候态二波的波谷对应东亚大槽(图3d)。20世纪80年代后,下界面激发的行星波减弱会引起二波振幅减小,这会造成西伯利亚高压、阿留申低压和东亚大槽均减弱(图3b、3e),从而引起东亚冬季风在很大纬度范围内的年代际减弱(Wang et al.,2009;Wang and Lu,2017)。21世纪初之后,由下界面激发并传播到自由大气的行星波在50°～70°N间显著加强(图2f),在行星波沿低纬波导传播变化不大的情况下,这一上传波动的加强和在高纬度的辐合对行星波在高纬度的异常辐合和极夜急流减速起主要贡献(图2f)。此时,纬向二波的振幅加强在对流层中层更加显著(图3f),而在对流层低层只发生在较高纬度地区(图3c)。因此,东亚冬季风的加强主要体现在东亚的北部地区(Wang and Chen,2014a)。影响上述行星波强度的主要外强迫是欧亚大陆的秋季积雪和海冰(Wang et al.,2009;Wang and Chen,2014a;肖晓等,2016)。

图2 北半球冬季纬向平均纬向风的气候态(a;1971—2000年平均)、东亚冬季风偏弱时段纬向平均的纬向风距平(b;等值线;1988—2003年减1976—1987年)和东亚冬季风偏强时段纬向平均的纬向风距平(c;等值线;2004—2013年减1988—2003年)(b、c中浅、中、深色阴影分别表示通过0.1、0.05和0.01信度的显著性检验),以及北半球冬季大气准定常行星波(纬向1～3波)的EP通量(箭矢)及其散度(阴影)的气候态(d)和距平(e,f)(根据Wang et al.(2009)的方法、采用NCEP/NCAR再分析资料重绘)Fig.2 (a) Climatology of zonal mean zonal wind (1971—2000 average),(b) anomalies of zonal mean zonal wind during weak East Asian winter monsoon epoch (contours;1988—2003 minus 1976—1987),and (c) anomalies of zonal mean zonal wind during strong East Asian winter monsoon epoch (contours;2004—2013 minus 1988—2003) in the Northern Hemisphere in winter (Light,middle and dark shadings in (b) and (c) indicate the values passing significance test at the 0.1,0.05 and 0.01 levels,respectively).(d—f) are the same as (a—c),but for the EP flux (arrows) and its divergence (shadings) of the quasi-stationary planetary waves (zonal wave number 1—3) in the atmosphere (Redrawn according to the method in Wang et al.(2009) with NCEP/NCAR reanalysis data)

图3 北半球冬季海平面气压场(a—c;单位:hPa)、500 hPa位势高度场(d—f;单位:gpm)上纬向二波的气候态(a、d;1971—2000年平均)、东亚冬季风偏弱时段海平面气压场的纬向二波异常(b、e;等值线;1988—2003年减1976—1987年)和东亚冬季风偏强时段海平面气压场的纬向二波异常(c、f;等值线;2004—2013年减1988—2003年)(b、c、e、f中浅、深色阴影分别表示通过0.1和0.05信度的显著性检验)(根据Wang et al.(2009)的方法、采用NCEP/NCAR再分析资料重绘)Fig.3 (a) Climatology of SLP zonal wave number 2 (1971—2000 average),(b) anomalies of SLP zonal wave number 2 during weak East Asian winter monsoon epoch (contours;1988—2003 minus 1976—1987),and (c) anomalies of SLP zonal wave number 2 during strong East Asian winter monsoon epoch (contours;2004—2013 minus 1988—2003) in the Northern Hemisphere in winter (units:hPa;Light and dark shadings in (b) and (c) indicate the values passing significance test at the 0.1 and 0.05 levels,respectively).(d—f) are the same as (a—c),but for the 500 hPa geopotential height (units:gpm) (Redrawn according to the method in Wang et al.(2009) with NCEP/NCAR reanalysis data)

2 AO对北半球冬季气温长期趋势的贡献

人类活动会引起地球气候系统受到的辐射强迫发生变化,并已造成20世纪全球地表平均气温相对于工业革命前显著升高(Hartmann et al.,2013)。因此,近百年来观测到的东亚冬季气温变化并不仅仅起源于气候系统中的海-陆-冰-气等不同圈层间的相互作用,而且还极可能包含了人类活动引起的气候系统外强迫信号。对于百年尺度的长期气候变化而言,人类活动引起的外强迫变化的作用通常占主导地位,但对于年代际尺度的近期气候变化而言,气候系统内部变率的作用则可能与辐射强迫的作用相当(Kirtman,2013)。利用观测资料并结合多模式、大样本的气候模式试验结果,可以在一定程度上区分出气候系统的内部变率和外强迫在东亚冬季气温变化中的作用;再利用近年来提出的“动力调整”方法(Wallace et al.,2012;Smoliak et al.,2015;Deser et al.,2016),可以进一步量化出气候系统内部变率和外强迫信号中动力过程和热力过程各自的贡献。

过去40 a间(1979—2018年),冬季气温在东亚40°N以北、120°E以西地区呈降温趋势,其余地区呈升温趋势(图4a)。基于CMIP5多模式模拟数据、CESM模式大样本模拟试验数据和动力调整方法,这一温度趋势可以进一步分解为外强迫引起的动力过程和热力过程的贡献,以及气候系统内部变率引起的动力过程和热力过程的贡献(图5;Gong et al.,2019a),其中东亚北部地区的降温趋势主要是由气候系统内部的动力过程引起(图5a—5c)。尽管气候系统内部的热力过程对降温也有贡献(图5f),但由于气候系统外强迫引起的热力升温更强(图5e),因此热力过程最终的效果是在东亚地区引起升温趋势(图5d)。AO是导致东亚北部地区降温趋势的最主要的气候系统内部动力因子,它在年代际时间尺度上与东亚北部气温的变化具有很高的同位相关系,并可以解释东亚北部地区80%以上的冬季气温变率(图4b)。可见,尽管全球总体气温呈上升趋势,但在过去的40 a间,以AO为代表的气候系统内部变率仍会造成东亚局部地区的气温出现与全球增暖相反的趋势,这一结果凸显了气候系统内部变率对东亚气温长期趋势的重要作用。

图4 1979—2018年冬季东亚地区近地面气温线性趋势的空间分布(a;单位:K/(40 a);打点区域表示通过0.1信度的显著性检验),以及标准化的东亚北部地区(90°～140°E,40°～60°N)由内部变率导致的近地面冬季气温变化序列(红色虚线)、同期AO指数时间序列(蓝色虚线)及其7 a滑动平均的低频分量(粗实线)(b)(引自Gong et al.(2019a)并重绘)Fig.4 (a) Spatial distribution of linear trend of SAT over East Asia during the winter of 1979—2018 (units:K/(40 a);Dot areas indicate the values passing significance test at 0.1 level),and (b) normalized time series of winter SAT anomalies induced by internal variability in northern East Asia (40°—60°N,90°—140°E) (red dashed line),winter AO index (blue dashed line) and their 7-year running means (thick solid lines) (Redrawn from Gong et al.(2019a))

图5 1979—2018年冬季由动力过程(a)、气候系统外强迫引起的动力过程(b)、气候系统内部变率引起的动力过程(c)导致的东亚地区近地面气温趋势的空间分布,以及由热力过程(d)、气候系统外强迫引起的热力过程(e)、气候系统内部变率引起的热力过程(f)导致的东亚地区近地面气温趋势的空间分布(单位:K/(40 a);打点区域表示通过0.1信度的显著性检验;引自Gong et al.(2019a))Fig.5 Spatial distributions of linear trend of SAT over East Asia during the winter of 1979—2018,decomposed into (a) dynamic contribution,(b) forced dynamic contribution,(c) internal dynamic contribution,(d) thermodynamic contribution,(e) forced thermodynamic contribution,and (f) internal thermodynamic contribution (units:K/(40 a);Dot areas indicate the values passing significance test at the 0.1 level;Adapted from Gong et al.(2019a))

图6 北半球(a)、北美地区(b)、欧亚地区(c)陆地范围内近地面冬季气温的长期趋势(红线)和气候系统内部动力过程导致的长期趋势(蓝线)随时间的演变,以及北半球(黑线)、北美地区(红线)和欧亚地区(蓝线)陆地范围内由气候系统内部动力过程导致的近地面气温趋势对气温总趋势的贡献百分比(d)(趋势均从1961年开始计算;x轴的数值代表计算趋势的结束年份;在计算趋势和贡献百分比之前,对所有数据进行3 a滑动平均以消除噪音;引自Gong et al.(2019b))Fig.6 Evolutions of total trend (red line) and internal dynamically induced trend (blue line) of land SAT in (a) the Northern Hemisphere,(b) North America and (c) Eurasia continent,and (d) contributions of the internal dynamically induced SAT trend to the total SAT trend in Northern Hemisphere (black line),North America (red line) and Eurasia Continent (blue line) (The trend is calculated from 1961.The value of x-axis indicates the end year of calculated trend.Before calculating the trends and contribution percentages,all the data are processed by 3-year moving average to eliminate the noise.Adapted from Gong et al.(2019b)

图7 1920—2019年冬季AO指数回归的海平面气压场(等值线)和基于23 a滑动窗区得到的AO空间型的SLP标准差(填色)(a;单位:hPa),以及基于23 a滑动窗区得到的AO空间型中AO的北太平洋中心强度(红色)、北大西洋中心强度(蓝色)和极地中心强度(黑色)随时间的变化(b;单位:hPa;x轴的年份代表23 a窗区的中心年)(根据Gong et al.(2018)的方法和数据重绘)Fig.7 (a) Regression of winter mean SLP onto the simultaneous AO index from 1920 to 2019 (contours),overlaid with the winter SLP standard deviation of AO spatial pattern based on a 23-year sliding window from 1920 to 2019 (shadings),and (b) evolutions of sliding NPCIAO (red),NACIAO (blue) and ACIAO (black) in a 23-year sliding window from 1920 to 2019 (units:hPa;The year of x-axis indicates the central year of 23-year sliding window) (Redrawn according to the method in Gong et al.(2018) with updated HadSLP2r data)

事实上,AO对冬季气温趋势的影响并不仅仅局限在东亚,而是具有更大的半球尺度。对于整个北半球陆地区域而言,由AO的动力作用引起的冬季气温趋势可以占观测中冬季气温总趋势的40%左右(图6a、6d),这一比例在欧亚大陆地区更高(图6c、6d),在北美地区略低(图6b、6d)(Gong et al.,2019b)。更重要的是,随着趋势所考虑的时间长度从30 a延长至58 a,AO对气温趋势的贡献存在波动,但总体呈现下降趋势(图6)。以欧亚大陆地区为例,1961—1990年间AO对欧亚大陆气温趋势的贡献可达80%,但这一比例在1961—2015年间已降至20%左右(图6d)。当考虑北美或整个北半球时,类似特征同样存在。这一结果表明,气候系统内部的动力过程对半球尺度和区域尺度的气温趋势都有重要贡献,但这种贡献会随着时间尺度的延长而减小。当时间尺度在大约40 a以内时,内部变率的作用可与气候系统外强迫的作用相当,它们共同决定了气温的变化趋势;但当时间尺度超过50 a时,气候系统外强迫的作用则主导着气温的变化趋势。

3 AO年代际影响的不确定性

图8 第一个北太平洋中心偏强的代表时段(a,d;1937—1959年)、北太平洋中心偏弱的代表时段(b,e;1963—1985年)、第二个北太平洋中心偏强的代表时段(c,f;1986—2008年)冬季平均AO指数回归的同期海平面气压场(a—c;单位:hPa)和近地面气温(d—f;单位:K)(打点区域表示通过0.1信度的显著性检验;引自Gong et al.(2018)并重绘)Fig.8 Regression of winter mean (a—c) SLP (units:hPa) and (d—f) SAT (units:K) onto the simultaneous AO index during (a,d) the first representative period of stronger North Pacific Center(1937—1959),(b,e) the representative period of weaker North Pacific Center(1963—1985) and (c,f) the second representative period of stronger North Pacific Center(1986—2008) (Dot areas indicate the values passing significance test at the 0.1 level.Adapted from Gong et al.(2018))

在研究AO的气候影响时,通常会把AO的空间型和气候影响看作是相对固定的,但实际上AO的空间型在年际或月际尺度上会有变化并受到一些因子的影响(Honda and Nakamura,2001;Castanheira and Graf,2003;Zhao and Moore,2009;Sun and Tan,2013)。对近百年气压观测资料的分析发现,在年代际尺度上AO的空间型同样存在变化,其变率最大的区域是北太平洋(图7a),表明AO北太平洋中心的强度有明显的年代际波动,而AO北大西洋中心和极地中心的强度相对稳定(图7b;Gong et al.,2018)。在AO北太平洋中心比较强的时间段,AO呈现非常好的纬向对称结构,其北太平洋中心的强度甚至大于北大西洋中心的强度(图8a、8c),这与基于近几十年再分析资料中得到的AO北大西洋中心强度更强的结果完全不同(Thompson and Wallace,2000)。此时,由于存在强大的北太平洋中心,AO可以通过温度平流作用对日本附近的东亚地区和北美西海岸的气温产生显著影响(图8d、8f;Gong et al.,2018,2019c)。与此相对,在AO北太平洋中心比较弱的时间段,其北大西洋中心的强度远大于北太平洋中心的强度,AO与北大西洋涛动的结构更加相似(图8b),此时AO对日本附近和北美西海岸气温的影响非常弱(图8e)。这种AO空间结构的变化取决于北太平洋和北大西洋地区各自海平面气压变化主模态间的耦合程度,当二者耦合强时,AO的北太平洋中心强、纬向对称性更好(Gong et al.,2018)。

图9 1961—2005年冬季27个CMIP5模式集合平均的(a)以及强极涡(b)、弱极涡(c)模式组集合平均的冬季AO对应的海平面气压场空间分布(单位:hPa;引自Gong et al.(2019c)并重绘)Fig.9 Multi-model ensemble mean of winter mean AO pattern represented by SLP in (a) all 27 CMIP5 models,(b) models with strong stratospheric polar vortex,and (c) models with weak stratospheric polar vortex from 1961 to 2005 (units:hPa.Adapted from Gong et al.(2019c))

与同时段的观测结果相比,气候系统模式对AO空间型的模拟存在显著偏差,主要表现为模式中AO北太平洋中心的强度显著强于其北大西洋中心的强度(图9a;Gong et al.,2017)。然而,考虑到这一偏差与观测中AO北太平洋中心偏强的情况比较相似(图8a、8c),因此也存在另一种可能性,即气候模式所模拟出的情况再现了另一种现实。事实上,气候模式中AO北太平洋中心的强度同样取决于北太平洋和北大西洋地区各自海平面气压变化主模态间的耦合程度(Gong et al.,2017),这与观测中的机制非常一致(Gong et al.,2018),从而进一步支持了上述可能性。在气候模式中,AO北太平洋中心的强度与模式的垂直分辨率和模式模拟的平流层极涡的强度紧密相关(Gong et al.,2019d)。低垂直分辨率模式对平流层物理过程刻画相对较差,容易导致模式模拟的平流层极涡偏强,而偏强的极涡会使得北太平洋地区向上传播的行星波遇到强极涡反射进入北大西洋,进而增强了两大洋之间的环流耦合,从而使得AO北太平洋中心偏强(图9b)。高垂直分辨率的模式则更易产生相对偏弱、更接近实际观测的平流层极涡,从而使两大洋之间的环流耦合强度以及AO的北太平洋中心强度与近几十年的观测更加相似(图9c)。AO本身空间结构的年代际变化和气候模式对AO空间型的模拟能力都给研究AO的气候影响带了一定程度的不确定性。

5 结论和讨论

本文对近年来关于年代际时间尺度上冬季AO的时空变化及其对北半球气候的影响进行了简要的总结。回顾表明,AO的年代际变化对东亚冬季风的年代际变化有显著影响,其主要的影响机制和物理过程是大气中准定常行星波的活动。作为气候系统中一种重要的内部变率和动力过程,AO可以显著影响东亚乃至整个北半球冬季陆地气温的长期趋势,这种影响随着时间段的增长而减弱,但在50 a以内的时间尺度上可以抵消或部分抵消全球变暖引起的升温趋势,并在东亚北部等区域引起降温趋势。AO自身的空间结构存在变化,主要体现在其北太平洋中心的强度有显著的年代际变化;气候模式中AO的空间型与观测中AO北太平洋中心偏强时段的AO空间型相似,并与模式的垂直分辨率以及模式中平流层极涡的强度紧密相关。尽管上述工作在一定程度上加深了对于AO的年代际变化及其气候影响的认识,但在这一领域已经被解答的问题远没有等待解答的问题多。例如,引起AO位相、空间型变化的驱动力和物理过程是什么?如何改进气候模式对AO空间结构和时间变化的模拟、预测能力?全球增暖情景下AO的空间型将如何变化?全球变暖情景下区域气候如东亚地区气温将如何变化?AO或其他气候系统内部变率在其中起到的作用有多大?AO的年代际变化与其他尺度变化间的相互作用过程和机制是什么?等等。这些问题对于理解气候系统的年代际变异机制和预估未来气候的变化都有重要意义,因而需要付出更多的努力进行研究。此外,AO在年代际尺度之外还具有很强的年际和季节内变化并对东亚地区的短期气候变异有重要影响。关于这方面的研究以及AO在东亚及我国短期气候预测中的应用近年来也有很大进展,但考虑到篇幅限制及文章主题,这方面的工作未能在本文中进行回顾。