冬季东北冷涡的时空变化特征

刘德昊 朱伟军

(南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心， 南京 210044)

引 言

东北冷涡作为我国东北地区典型的深厚高空冷涡系统，既能引发当地暴雨、低温冷害以及连阴雨等灾害性天气，又对我国其他地区冷空气活动和降水产生影响[1]。

对东北冷涡的研究最初主要集中在其对天气过程的影响方面，如孙力等[2]针对暴雨天气发现，暴雨类冷涡的降水发生在冷涡发展阶段且与副热带低值系统联系密切，非暴雨类冷涡的降水则主要发生在冷涡的成熟阶段。而后，东北冷涡与海—气系统关系引起了学术界的广泛研究。如刘宗秀等[3]发现，东亚东北冷涡持续性活动是整个北半球环流异常区的重要组成部分，与前期、同期和后期北半球的大气环流异常都密切相关。梁红等[4]通过一点相关法发现夏季东北冷涡与鄂海阻高之间为负相关，且冷涡与西太平洋副热带高压之间也有较弱的负相关关系。廉毅等[5]研究发现初夏东北冷涡活动显著异常与乌拉尔山和日本附近的持续性环流异常密切相关。张霏燕等[6]表明东北夏季极端低温事件频数的年际变化与西太平洋暖池海温异常密切相关，此处的海温异常会影响东北地区上空的环流,致使东北夏季极端低温异常。何金海等[7]通过定义夏季东北冷涡强度指数(Northeast Cold Vortex Index, NECVI)发现，东北冷涡与前期的中国近海海温存在显著负相关。此外，对于东北冷涡的形成及演变过程也有诸多研究，孙力[8]表明东北冷涡的发展阶段是纬向平均动能向扰动动能转换的过程，而冷涡衰减阶段则是扰动动能转换为纬向平均动能，继而扰动有效位能又补充转换为扰动动能的过程。FU， et al[9]发现东北冷涡的发展、维持及减弱的机制因垂直分层和变化阶段不同而异，背景环流的涡度输送作用主导了高层变化，而气旋的位移和散度变化主要影响冷涡低层的演变。张乐楠等[10]通过对东北冷涡下槽后当地的强对流活动变化研究发现，新生冷涡的迅速东移南压会导致高空急流加强，并使其入口区右侧的飑线所在处累积大量对流有效位能，从而加快强对流系统的发展。

HU， et al[11]统计发现东北冷涡的出现频率和维持时间有明显的季节性差异，最易出现在夏季，秋末和初冬出现较少，因此目前对东北冷涡的研究多集中在夏季。而相对于夏季，冬季东北冷涡的出现频率虽较低，却也容易长时间维持，且更单一地受东北冷涡的影响。虽然胡开喜等[12]研究发现，冬季东北冷涡频繁活动时，在强盛的东亚冬季风作用下，我国大部分地区往往低温少雨。高洁[13]也得到了冬季东北冷涡发生天数变化与北太平洋风暴轴强弱变化呈显著的负相关关系且冬季西太平洋遥相关型(Western Pacific, WP)可能是影响同期东北冷涡活动最重要的遥相关型，欧亚型其次。但多数研究仅基于简单统计得到的冬季东北冷涡发生个数或维持天数来进行分析，不能反映东北冷涡具体结构变化所造成的影响。本文将对冬季东北冷涡的结构(位置和强度)变化进行研究，并结合经验正交函数(Empirical Orthogonal Function, EOF)分解，揭示其时空变化特征及其与环流和海温之间的联系，这对深入理解冬季东北冷涡的时空变化特征及其影响，具有重要的科学意义和应用价值。

1 资料与方法

1.1 资料

所用资料为美国环境预报中心和国家大气研究中心(NCEP/NCAR)的逐日再分析格点资料，包括高度场(z)、风场(u、v)、海平面气压场(p)、温度场(T)，垂直分层为17层，水平分辨率为2.5°×2.5°，时段为1967年12月—2018年2月；Rayner, et al[14]开放共享的英国气象局哈德来中心(Hadley Centre)的逐月海温资料，水平分辨率为1°×1°，时间段为1967年12月—2018年2月；中国国家气候中心整编的1967年12月—2018年2月160个气象站逐月平均的气温及降水的站点数据；冬季定义为当年的12月至次年2月。

1.2 方法

对冬季东北冷涡采用了东北冷涡客观识别方法，该方法采用了孙力等[15]提出的定义：(1)在500 hPa天气图上至少能分析出一条闭合等高线，并有冷中心或明显冷槽配合的低压环流系统；(2)冷涡出现在(35°～60°N, 115°～145°E)区域范围内；(3)冷涡在上述区域内生命史3 d以上。且该方法结合了Tibaldi, et al[16]识别阻塞高压的方法和传统的张丰启[17]的八点判断法。原本该方法是对于春季东北冷涡进行客观定量识别，但由于其东西方向和南北方向位势梯度阈值所取的是年平均位势梯度，且经检验发现年平均位势梯度与冬季平均位势梯度相当，故本文用同样的阈值标准识别冬季东北冷涡过程，识别过程如下：

(1)通过(35°～60°N, 115°～145°E)区域内2.5°×2.5°网格的三圈判断，选取1个格点、其相邻点及其相邻点的两个延伸点为判别范围，该范围大致满足北半球切断低压的水平尺度(600～1 200 km)。

(2)由于冷涡南侧的高度梯度一般大于其他方向，计算中心格点与其他各点的位势高度梯度值，保证冷涡正南侧格点与中心点的位势高度差大于等于40 gpm(实测为40 gpm等位势高度)，其余点与中心点的位势高度差大于等于8/10/15 gpm(内圈/次外圈/最外圈)，这样可使中心点周围至少有一条闭合等值线；当存在闭合等高线时，冷中心的条件也基本满足。

(3)选取中心位势高度最低的点作为冷涡中心，冷涡中心连续出现3 d以上且日平移经度小于10个经度则为有效的冷涡过程，这样保证每日只有一个冷涡中心，且冷涡稳定存在3 d以上，而后计算每个冷涡过程中心的经度、纬度、强度平均，最后对冬季出现的冷涡过程进行平均并统计冷涡过程出现的天数，作为客观识别所得到的经度、纬度、强度、发生天数指数。

为确保该客观识别方法在冬季东北冷涡识别方面拥有较高的准确性，将客观识别所得结果与东北冷涡实测日历表进行了对比并计算了其与同期中国的气温、降水的相关关系。发现由该客观识别方法所得到的冷涡经度、纬度、强度、发生天数指数与吉林省气象局科研所提供的东北冷涡日历表中同类数据之间的相关系数分别达到0.521、0.640、0.406(日历表中冷涡只有近似的内圈数值，并无中心数值，所以强度指数的相关系数略低)和0.723，均通过α=0.01的显著性检验。且该客观识别方法所得到的冬季东北冷涡出现天数与我国气温、降水的相关系数分布(图1)显示出，我国大部分地区气温、降水和东北冷涡发生天数呈负相关，即冬季东北冷涡频发时我国大部分地区低温少雨，这与前述胡开喜等[12]的研究结果一致，故该东北冷涡客观识别方法合理适用。

图1 冬季东北冷涡出现天数指数与我国气温(a)和降水(b)的相关系数分布(浅蓝和深蓝分别代表通过α=0.05和α=0.01的显著性检验)

为探究冷涡变化的年际和年代际变化，使用谐波分析方法对 51 a冬季东北冷涡区域的500 hPa位势高度场进行时间尺度分离，将第1～6个波的合成作为东北冷涡年代际分量，第7～25个波的合成作为东北冷涡年际分量。并分别对其年际和年代际的500 hPa位势高度场进行EOF分解，讨论冬季东北冷涡的空间分布特征。在研究东北冷涡与大气环流、海温的关系时应用了相关分析、显著性检验、信息流等气象统计方法，具体请参阅Storch, et al[18]和LIANG, et al[19]提出的研究方案。

2 冬季东北冷涡的时间分布特征

根据上述东北冷涡客观识别方法，得到1967—2017年冬季东北冷涡的天数变化及长期趋势(图2)，此处定义的冷涡指数(d)代表冬季东北冷涡发生的天数。由图2可见，冬季东北冷涡具有显著的年际变化，1967、1969、1984、1985、2008、2009、2011年共7 a冬季东北冷涡发生天数超过40 d，为偏多年；而1972、1977、1978、1981、1982、1986、1988、1999、2007、2012、2016年共11 a冬季东北冷涡发生天数小于20 d，为偏少年，且整体呈现出显著减少的长期趋势。

图2 冬季东北冷涡指数的时间演变曲线(其中蓝线代表长期趋势)

为剖析冬季东北冷涡这种年际、年代际变化特征，进一步利用时间尺度分离方法得到了冷涡的位置、中心高度以及发生天数各项指数的年际与年代际分量的标准化时间序列(图3)。可见，冬季东北冷涡的位置、中心高度与天数都有显著的年际与年代际变化特征，且各指数的年际分量的方差贡献都显著大于年代际分量的方差贡献。经度与纬度指数的年际与年代际分量的方差贡献率比例最大，接近5∶1，且二者在2000年前变化趋势相似。不同的是经度指数在2000年前变化平稳，之后冬季东北冷涡经历了先偏东后偏西的位置变化，而纬度指数则在2000年后变化趋势趋于稳定；中心高度指数的年际与年代际分量的方差贡献率比例最小，接近2∶1，且纬度指数与中心高度指数的变化趋势几乎完全相反，1980s前冬季东北冷涡偏北但强度较强(中心高度较低)，而后直到2000年冬季东北冷涡偏南且强度较弱(中心高度偏高)；对于天数指数，1970s至2010年间冷涡天数持续偏少，但与其他指数之间的关系不明显。

图3 冬季东北冷涡的经度指数(a)、纬度指数(b)、中心高度指数(c)和天数指数(d)的时间序列(其中黑色柱体代表原始数据；蓝色虚线代表年际分量；红色实线代表年代际分量；百分比代表年际分量与年代际分量的方差贡献率)

为将这种关系定量化体现出来，并考虑冬季东北冷涡位置与强度之间的关系，表1主要通过计算其经度、纬度、强度指数之间的相关关系以探究其中的物理意义,其中用强度指数替换中心高度指数(强度偏强，中心高度偏低)。可见，对于原始数据而言，冬季东北冷涡的经向指数与纬向指数呈正相关，即冬季东北冷涡位置移动有向东北或向西南移动的协同趋势(仅通过α=0.1的显著性检验，表中未标注)，且冬季东北冷涡的强度指数与纬度指数和经度指数都呈正相关；对于年际尺度分量和年代际尺度分量，这种经度指数和纬度指数的正相关更为显著，且分别与强度指数均呈显著正相关。

表1 冬季东北冷涡各指数的相关关系

综上，冬季东北冷涡各指数均有显著的年际和年代际变化，且年际分量显著大于年代际分量，无论是原始数据、年际分量还是年代际分量，冬季东北冷涡的经度指数和纬度指数都呈正相关关系，且都与其强度指数呈正相关关系。表明冬季东北冷涡强度增强时伴随其位置有向东北方向移动的趋势，而强度减弱时位置有向西南方向移动的趋势。

3 冬季东北冷涡的空间分布特征

3.1 EOF分解所体现出的冬季东北冷涡分布特征

为体现出冬季东北冷涡这种年际、年代际尺度的分布特征，使用谐波分析方法对冬季东北冷涡区域(35°～60°N,115°～145°E)的500 hPa位势高度场进行时间尺度分离，并分别对冷涡的年际分量、年代际分量进行EOF分解,结果如图4(年际)、5(年代际)所示。

图4为冬季东北冷涡年际尺度分量的EOF分解第一模态和第二模态的解释方差，分别为45.1%和38.3%，二者解释方差较为接近，说明冬季东北冷涡年际尺度上分布存在多种表现形式。如第一模态特征向量场(图4a)，50°N以北为负(正)异常区，而50°N以南为正(负)异常区，且由其时间序列(图4c)与上述各指数的相关关系分析得到冷涡经度指数与第一模态时间系数之间的相关系数为0.49，通过了α=0.01的显著性检验，纬度指数与第一模态时间系数之间的相关系数也达到了0.18，这与第一模态特征向量场中冷涡位置偏东北(西南)且呈负(正)异常分布特征一致，因此第一模态主要反映出冷涡在气候平均位置处以南和以北的反位相的变化特征(主要反映经度变化特征)。对于第二模态特征向量场(图4b)，可看出冬季东北冷涡区域内几乎全为负(正)异常区，负(正)值中心呈纬向东西分布且接近冷涡气候平均位置，又通过其时间序列(图4d)与上述各指数的相关关系分析得到冷涡中心高度指数与第二模态时间系数之间的相关系数达-0.53(通过α=0.01显著性检验)，这与第二模态特征向量场显示出的整体负(正)异常分布的形势相符合，故第二模态特征向量场主要反映冬季东北冷涡的强度变化，即年际尺度上冬季东北冷涡在气候平均位置附近的强度增强(减弱)的特征。

图4 冬季东北冷涡年际分量EOF分解的第一模态(a、c)和第二模态(b、d)特征向量场及其对应的时间序列(阴影区代表空间向量场；等值线代表冬季东北冷涡的气候平均位置，等值线间隔：8 dagpm)

图5为冬季东北冷涡年代际尺度分量的EOF分解的特征向量场及时间序列。其第一模态和第二模态的解释方差分别为72.0%和16.1%。如第一模态特征向量场(图5a)，冬季东北冷涡活动区域内几乎全为负(正)异常，且其时间序列(图5c)与中心高度指数的相关系数为-0.66(通过α=0.01的显著性检验)，这与大范围的负(正)异常区分布相一致，说明其第一模态主要反映的是冬季东北冷涡强度的变化，即反映年代际尺度上冬季东北冷涡在气候平均位置附近的强度增强(减弱)。其第二模态与年际尺度分量的第一模态近似，时间序列(图5d)与经度、纬度、中心高度指数相关系数为0.57、0.63、-0.54(通过α=0.01的显著性检验)，说明年代际尺度上冬季东北冷涡在气候平均位置也有一定的强度增强(减弱)时伴随位置向东北(西南)移动的趋势，但因第二模态解释方差较第一模态相差很多，故年代际尺度上主要以第一模态所体现的强度变化特征为主。此外，将年代际尺度冷涡第一模态时间序列(图5c)结合冷涡强度指数可发现，1980s—1990s前冷涡强度偏强，而此后冷涡强度偏弱，这与从图3的中心高度指数的时间序列分析所得的结果基本一致。

图5 冬季东北冷涡年代际分量EOF分解的第一模态(a、c)、第二模态(b、d)特征向量场及其对应的时间序列(阴影区代表空间向量场；等值线代表冬季东北冷涡的气候平均位置，等值线间隔：8 dagpm)

3.2 东北冷涡年际、年代际EOF时间序列与环流指数、海温指数的关系

为分析冬季东北冷涡与环流、海温的相关关系，表2提供了计算所得的环流指数、海温指数与年际、年代际时间尺度冬季东北冷涡EOF分解的时间序列之间的相关系数。其中所使用的数据包括：美国气候预报中心(CPC)的北大西洋涛动(NAO)指数；根据Wallace， et al[20]定义计算得到的太平洋西部型指数(WP)、西大西洋指数(WA)；采取祁春娟等[21]的方法，计算(4.5°N～4.5°S，149.5°～90.5°W)区域内海表面温度平均值所得到的El Nio3区指数(Nio3)；计算(15.5°～32.5°N，120.5°～150.5°E)区域内海表面温度平均值所得到的黑潮指数(HC)。此处两个海温指数的计算因考虑到Hadley中心数据的存取方式，选取区域略有调整。而且，因各指数具有多时间尺度特征，故本文并未进一步分离这些指数的年际与年代际分量。

由表2可以看出，年际尺度的冬季东北冷涡的位置东移北抬并强度加强时对应较强的WP遥相关型负位相，对应北太平洋东岸海温上升的El Nio现象。而对于年代际尺度(仅关注第一模态)，冬季东北冷涡强度加强时对应较强的NAO负位相，同期上空对流层对应较强的WA正位相，海温方面对应北太平洋东岸海温下降的强La Nia现象。

表2 部分环流、海温指数与各EOF时间序列的相关系数

而后为进一步探究这种相关关系而应用了LIANG[19]的信息流方法，仅考虑二维平面流动，代表某物理因素从对象2到对象1传输的信息流速，该值为0则代表二者之间无关，若为正则代表对象2使对象1愈加不稳定，为负则代表对象2使对象1愈加稳定，T2→1的关系以此类推，但并非与T2→1互为相反数。计算得到了年际、年代际尺度上述各指数(对象1)与冬季东北冷涡EOF分解的时间序列(对象2)之间的信息流，发现对于NAO指数，年代际尺度上第一模态T2→1=-0.257 0 nats/year，通过α=0.01信度的显著性检验，而对于WA指数，年代际尺度上第一模态T2→1=-0.162 2 nats/year，通过α=0.05置信度检验，故认为年代际尺度冷涡强度加强对NAO正位相稳定维持的同时还有对其上空对流层WA正位相稳定维持的作用。将该信息流结果与前述表2显示出的年代际尺度冬季东北冷涡强度与NAO指数为负相关、与WA指数为正相关的结论联合分析，故认为北大西洋涛动(NAO)和西大西洋遥相关型(WA)的位相转换可能与年代际尺度冬季东北冷涡强度的强弱变化有关。

以上分析初步讨论了冬季东北冷涡与环流指数、海温指数的关系，机理方面需另文讨论。

4 结论

本文通过1967—2017年美国环境预报中心和国家大气研究中心(NCEP/NCAR)的逐日再分析资料及英国气象局哈德来中心(Hadley Centre)的海温资料、中国国家气候中心整编的160站逐月平均气温及降水的站点资料及美国气候预报中心(CPC)提供的环流指数资料，利用冷涡的客观识别、谐波分析、EOF等方法，研究了冬季东北冷涡在年际、年代际尺度下的时空变化特征，而后使用了相关分析、信息流等方法对冬季东北冷涡时空变化与环流、海温变化之间的联系。主要结论如下：

(1)冬季东北冷涡的经度、纬度、强度、发生天数指数均有显著的年际和年代际变化，且年际分量显著大于年代际分量；原始数据、年际分量和年代际分量中，冷涡的经、纬度指数之间都为正相关，且都与强度指数呈正相关，表明冬季东北冷涡强度增强时伴随其位置有东北方向移动的趋势，而强度减弱时位置有西南方向移动的趋势。

(2)通过EOF分解发现，年际尺度的前两模态方差贡献相当，第一模态表现为冬季东北冷涡在气候平均位置以南的正(负)异常区域，以北的负(正)异常区，反映了具有以此为界的南北反位相的变化特征，而第二模态表现为整体的负(正)异常区，反映了气候平均位置冷涡强度强弱的变化特征；年代际尺度的第二模态方差贡献率远小于第一模态，故其特征主要体现在第一模态，其表现出整体的负(正)异常区，反映了气候平均位置冷涡强度强弱的变化特征(第二模态不做讨论)。

(3)通过对冬季东北冷涡时空变化与环流和海温变化的联系进行相关系数、信息流分析其相关性得到，北大西洋涛动(NAO)和西大西洋遥相关型(WA)的位相转换可能与年代际尺度冬季东北冷涡强度的强弱变化有关。此外，年际尺度冬季东北冷涡的位置东移北抬且强度加强时对应较强的WP遥相关型负位相，这与之前高洁[13]得到的结论一致。

但需注意的是，本文虽在冬季东北冷涡的时空分布特征方面得到了较为完整的结论并对其与大气环流、海温之间的联系进行了初步讨论，但具体机理尚不清晰，仍需后续进一步研究。