WP和NAO对中国东南部冬季温度的协同影响

施春华 孙伟佳 郭栋

摘要 利用NCEP/NCAR和ERA-Interim再分析资料，通过多元线性回归等分析方法，研究了西太平洋遥相关型（Western Pacific teleconnection，WP）和北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation，NAO）的不同配置对中国东南部冬季气温的影响。结果表明：WP正位相年，中低纬太平洋被异常暖性高压控制，其局地作用使得中国东南部温度偏高;NAO正位相年，其遥相关作用通过南、北两支波列，分别调控南、北支槽系统，协同作用使得中国东南部30°N附近温度偏低。考虑这两种遥相关型的共同作用，当WP和NAO同位相时，两者作用部分抵消，中国东南部温度变化不显著;当WP正位相、NAO负位相时，两者同步的加热效应使得中国东南部显著暖异常;当WP负位相、NAO正位相时，两者同步的冷却效应使得中国东南部显著冷异常。

关键词WP;NAO;中国东南部;冬季气温

北半球常见的大气遥相关型有西太平洋型、太平洋北美型、西大西洋型、东大西洋型和欧亚型等（Wallace and Gutzler，1981），其中某些遥相关型之间还存在明显的相关性，它们反映了大气低频变化的重要特征，分別或协同影响着各地的天气和气候（吴洪宝和王盘兴，1994;程胜和李崇银，2006;杨丹宁和罗德海，2014）。因此，遥相关型可以作为气候预测的依据（施能，1996;张曼等，2015）。此外，太平洋-日本遥相关型对我国夏季降水有显著的影响（张梦珂和金大超，2019;陶丽等，2020）。在众多遥相关型中，西太平洋遥相关型（Western Pacific teleconnection，WP）和北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation，NAO）作为热带外海盆上两个主导模态，对于北半球气候具有重要的影响。

WP是北半球对流层的一个遥相关型，表现为北太平洋地区气压场的南北反向变化现象（Wallace et al.，1981;Barnston and Livezey，1987）。李勇等（2007）研究发现WP遥相关与我国冬季气候具有密切的关系，高指数年我国冬季偏暖湿。有研究（李勇等，2007;Park et al.，2018）指出，AO可以通过影响WP型遥相关来影响东亚冬季风。此外，也有学者（施能和朱乾根，1993;陈海山等，2002;Chowdary et al.，2012;Jin et al.，2016;Park et al.，2018）认为，WP遥相关型与ENSO（El Nio-Southern Oscillation）也有密切关系。可见，WP型遥相关及其影响的复杂性在于可能同时受低纬热带海洋系统和极地系统的共同作用。

NAO是北大西洋地区气压场变化的第一主导模态，表现为亚速尔高压和冰岛低压之间的热带外气压场变化的翘翘板结构（Wallace et al.，1981;Barnston and Livezey，1987）。虽然NAO的主体位于北大西洋，但其是北半球最重要的纬向非对称遥相关型，对整个北半球气候都有重要影响（Hurrell，1995;武炳义和黄荣辉，1999;王永波和施能，2001;邵太华，2011;姚遥和罗德海，2016;王博等，2018）。邵太华（2011）指出冬季NAO指数与我国春季气温有很好的相关性。武炳义和黄荣辉（1999）指出，20世纪70年代之前，冬季NAO指数偏强时，东亚冬季风减弱，亚洲大陆北部气温偏高。施能（1996）指出，西大西洋型遥相关型与20世纪80年代后中国北方暖冬密切相关。王永波和施能（2001）认为，冬季NAO偏强时，我国东南地区气温偏低。

WP和NAO分别为北半球太平洋和大西洋两个海盆上的重要模态，它们本身可能与AO形态变化有关（王林等，2021），目前有关这两个模态独自对气候影响的研究及其与ENSO等大气遥相关关系的研究已经比较丰富，但它们协同作用影响我国冬季气温的研究尚不多见。

因此，进一步从WP和NAO遥相关型的不同位相配置为切入点，结合多元线性回归方法（Dhomse et al.，2006;Chen et al.，2014），剔除其他气候因子和外强迫的影响，研究WP和NAO两种遥相关型不同配置情况下，我国南方地区冬季气温的异常。

1 资料和方法

1.1 资料

本文使用了两种再分析资料，其中1950—2018年的NCEP/NCAR逐月再分析资料（https：//www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.surface.html），水平分辨率为2.5°×2.5°，垂直方向1 000～10 hPa共17层。在回归分析时，主要使用了1979—2018年ERA-Interim逐日再分析资料（https：//apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=sfc/），水平分辨率为1.5°×1.5°，垂直方向1 000～1 hPa共37层。虽然ERA-Interim资料的时间序列较短，但其在亚洲地区与观测资料的偏差更小，效果更好（Chen et al.，2014;高志刚等，2015）。本文前半部采用简单合成时，需要剔除一些特殊的年份，会减少样本数，所以选用长序列的NCEP资料。而后半部采用多元回归分析方法时，单独将WP和NAO因子的信号从其他干扰信号中提取出来，无需剔除掉一些特殊的年份，因此即使序列不很长但也能保证一定的样本数。因此，论文后半部采用回归分析时结合了质量更好的ERA-Interim资料。同时，这样也能避免资料差异带来的不确定性问题。

WP指数和NAO指数均来自Climate Prediction Center（CPC，美国气候预测中心;https：//www.esrl.noaa.gov/psd/data/climateindices/list/）。ENSO指数为月平均Nio3.4指数（https：//www.esrl.noaa.gov/psd/data/climateindices/list/）。太阳指数为F10.7cm的太阳射电通量（Keckhut et al.，2005;http：//lasp.colorado.edu/lisird/tss/noaa-radio-flux.html）。气溶胶指数为光学厚度550 nm的北半球平流层（150～1 hPa）月平均气溶胶指数（https：//data.giss.nasa.gov/modelforce/strataer/）。QBO（quasi-biennial oscillation）指数来自10和30 hPa上的新加坡月平均纬向风（https：//www.geo.fu-berlin.de/en/met/ag/strat/produkte/qbo/）。

1.2 方法

1.2.1 Plumb波作用通量

Plumb（1985）三维波作用通量可以描述行星波能量在三维空间中的传播：

FWA=pp0cosφ×   v′2g-12Ωasin2φ （v′g ′）λ

-u′gv′g+12Ωasin2φ u′g ′λ

2ΩsinφSv′gT′-12Ωasin2φ （T′′）λ。

其中：上标′表示纬向偏差;f=2Ωasinφ为科氏参数;、φ、λ、Ω、a、T分别为位势、纬度、经度、地球自转角速度、地球半径和温度。p0=1 000 hPa;S=z+κH，为静力稳定度;z=-Hlnpp0是关于logp的垂直坐标;κ≈0.286是气体常数与定压比热之比;H=8 km是标高。方程中的u、v为地转风：

ug=-1fa φ;

vg=1facosφ λ。

1.2.2 多元线性回归

多元线性回归方法（Lee and Smith，2003;Dhomse et al.，2006;Chen et al.，2015;Shi et al.，2018），可以将中国冬季的温度异常，归因到诸多强迫因子（WP、NAO、ENSO、太阳信号、火山爆发、QBO等），分别提取它们的信号。地面温度T是空间x与时间t的函数时，多元线性回归模型如下：

T（x，t）=a0（x）+aWP（x）·IWP（t）+aNAO（x）·INAO（t）+aENSO（x）·IENSO（t）+asolar（x）·Isolar（t）+aaero（x）·Iaero（t）+aQBO10（x）·IQBO10（t）+aQBO30（x）·IQBO30（t）+atrend（x）·Itrend（t）+ε（x，t）

其中：a0是常数项;aWP是温度在WP因子上的回归系数;其他系数a*中的*分别表示其他因子，如NAO、ENSO、准11 a太阳活动、气溶胶变化、10 hPa的QBO指数、30 hPa的QBO指数和线性趋势等。ε（x，t）为残差项。回归分析和合成分析时的显著性检验方法为t检验。对回归结果合成分析时，仅针对该因子的回归项进行。

从冬季（1、2月平均）WP和NAO指数的时间序列（图1）看，两者的相关系数0.12，未通过90%的置信度检验，说明两者有较好的独立性。而WP指数与NAO指数的散点分布（图2，已将1980和1991两个强火山爆发年剔除）上，在去除标准化ENSO指数绝对值大于1.0的强ENSO年（蓝色点）后，散点在四个象限中分布比较均匀。有研究发现强火山爆发对全球气候的影响可持续1～2 a（Robock，2000;Driscoll et al.，2012）。ENSO虽然是热带地区海-气相互作用现象，但它对全球气候有重大的影响（施能和朱乾根，1993;陈海山等，2002;Zhang et al.，2019）。排除强火山爆发和强ENSO年后，图2中四个位相中的红色散点年份，通常可以用来作为合成分析WP和NAO指数正负时的气候异常的依据。

在WP正位相年（标准化指数大于0.6的合成），亚洲大陆与西太平洋的中低纬和高纬度地区，分别表现为位势高度正异常和负异常，这个南北反向变化的大气异常活动结构就是WP遥相关型（图3a）。我国大部受异常高压控制。

在NAO正位相年（标准化指数大于0.6的合成），北大西洋地区从高纬到低纬的位势高度表现为明显的“负-正”经向跷跷板结构（图3b）。尽管NAO主体位于北大西洋地区，但在其下游地区存在明显的异常环流，通过波列影响我国东南部地区，该位置大面积的高度场正异常，可以影响我国东南部冬季气温。

对地表气温进行合成分析发现，在典型WP正位相年，我国东南地区气温表现为暖异常并通过检验（图4a）;在典型NAO正位相年我国东南地区气温变化不显著（图4b），但500 hPa高度场通过波列影响在此处有异常响应，高低层的响应不一致。这说明，尽管以上合成分析时已经剔除了强火山爆发和强ENSO事件的年份，但我国东南地区纬度较低，其他因子（如太阳活动，QBO等）可能也有较大的影响，而简单的合成分析可能无法完全剔除这些影响，从而掩盖NAO的影响。因此，本文使用多元线性回归方法，有利于剔除其他气候因子和外强迫的影响。

对逐月WP指数和NAO指数分析发现，同一指数在12月与1、2月存在较大差异，尤其是NAO指数在不少年份甚至正负相反，而1、2月同一指数的一致性较好。因此，本文讨论WP和NAO与冬季气温异常的关系时，选择1、2月的情况进行分析。

2 研究结果

2.1 我國南方冬季温度的影响因子

用多元回归分析方法，将我国南方的冬季地面温度的逐年演变，回归到相应的WP指数，NAO指数、ENSO指数、太阳指数、气溶胶指数、10 hPa的QBO指数、30 hPa的QBO指数和线性趋势8个因子。从多个因子的回归系数（图5）看：WP项回归系数在亚洲大陆南部和太平洋地区均通过90%的置信度检验，且对该两地的影响相反;NAO项回归系数在北大西洋及其下游地区，均通过检验，并在中国东南部，105°～120°E、20°～40°N附近通过置信度为90%的显著性检验;ENSO项的影响除了热带地区，对于局部中高纬地区也存在较大影响;太阳周期活动对中纬度地区的影响更显著;气溶胶对气温的影响主要在较低纬度地区;QBO对亚欧大陆中纬地区的气温有显著影响，包括我国长江中下游地区。回归系数表明，包含WP和NAO在内，

有6个因子可以影响我国东南地区冬季温度，因此，正如引言中提到的，简单的合成分析可能无法完全排除其他因子的影响。

为了进一步验证WP和NAO是影响我国东南地区温度的重要因子，把105°～120°E、20°～40°N区域的冬季平均气温，多元线性回归到8个因子，得到回归后的温度演变曲线（图6、7）。该区域实际平均气温与总回归气温、以及WP+NAO两项回归气温的相关系数分别为0.71、0.54，均通过了99%的置信度检验;与WP及NAO单独回归气温的相关系数分别为0.47、0.29，通过了90%置信度检验。这说明了回归方程的合理性。在该区域，WP项的回归系数为0.53，NAO项的回归系数为-0.40，均通过了90%的置信度检验（图7），其中WP项的解释方差为40%，NAO项的解释方差为16%。这说明WP和NAO是影响我国东南部冬季气温的重要因子。

针对回归结果中WP和NAO因子的贡献，选取WP和NAO遥相关指数绝对值大于0.5的年份进行合成分析。在典型WP正位相年，回归的500 hPa位势高度异常为南正北负（图8a）。北方地区，东亚大槽位置相较于气候态位置偏东、偏北，冷空气聚集在北方不易南下影响我国气温。南方地区，除了500 hPa位势高度，对应的850 hPa异常水平风表明，我国东南部处在异常偏强的太平洋副热带高压中心西侧（图8c），受偏南风控制，地面温度异常偏高（图8e）。

而在NAO正位相年，500 hPa位势高度异常表明，从上游大西洋向下游亚太地区传播的南、北两支波列，位置较气候平均发生了明显的变化（图8b中的虚线粗箭头相对于实现粗箭头）。北支波列下游的异常向西南方向的波作用通量，抑制北支波列向东发展，我国东南地区位势高度正异常;而南支波列上游的异常向东南方向的波作用通量明显加强，有利于南支波列在西部加强，阿拉伯海附近位势高度正异常。由于北支波列的路径改变，我国北方地区，500 hPa东亚大槽偏弱，中国北部温度偏高（图8f）。南方低纬地区（包括我国东南部在内）位势高度正异常，还与欧亚间的南支波列西移有关，导致南支槽变弱（图8b），西南风减弱，在850 hPa等压面表现为我国东南部受异常东北风控制（图8d），地面温度异常偏低（图8f）。可见，WP和NAO可以通过不同的机制影响我国东部气温。

2.2 不同WP与NAO配置下中国东南部冬季气温异常

选取标准化的WP和NAO遥相关指数绝对值大于0.5的年份，进行多元回归后WP和NAO两项的合成分析，可以得WP和NAO四个不同配置位相下，我国东南部冬季气温的异常。第一类配置：WP与NAO均为正位相;第二类配置：WP为正位相，NAO为负位相;第三类配置：WP和NAO均为负位相;第四类配置：WP为负位相，NAO为正位相。对不同配置所对应年份进行统计（表1）：在34 a中WP与NAO为第一类配置有5 a，第二类配置有4 a，第三类配置有4 a，第四类配置有3 a。

第Ⅰ类配置时，WP与NAO均为正异常，500 hPa东亚大槽偏北、偏东，副热带地区位势高度正异常，我国东部位于异常高压的西侧，850 hPa东南地区受从海洋吹向陆地的东南风控制（图9a），相应的地面温度异常偏高（图10a）。而在35°N附近的长江中游地区，存在一个温度偏低区域，可能与该位置850 hPa风场的冷性低涡异常有关（图9a）。由于该位相下WP和NAO对我国南方地区地面气温的影响是相反的（图8e、f），叠加后两者作用相互部分抵消，该低温区的统计检验不够显著。

第Ⅱ类配置时，WP为正异常而NAO为负异常，500 hPa东亚大槽位置偏东、偏北，并且南侧西太平洋地区的副热带系统显著加强，850 hPa我国东南地区持续受西南风影响（图9b），相应的地面温度异常偏高，并通过置信度为90%的显著性检验（图10b）。该位相下，WP和NAO对我国东南地区地表气温的影响，是同步增暖的，叠加后加强了增暖效应（图8e、f）。

第Ⅲ类配置时，WP与NAO均为负异常，我国南方长江中游地区，存在一个温度偏暖的区域（图10c）。这和第一类配置类似，由于该位相下WP和NAO对我国南方地区地面气温的影响也是相反的（图8e、f），叠加后两者作用相互部分抵消，该高温区的统计检验不够显著。

第Ⅳ类配置时，WP负异常而NAO正异常，500 hPa阿留申地区高度场为正异常而副热带地区高度场为负异常，850 hPa我国东南地区受异常东北风控制（图9d），相应的地面温度异常偏低，并通过置信度为90%的显著性检验（图10d）。这和第二类配置类似，该位相下，WP和NAO对我国东南地区地表气温的影响，是同步冷却的，叠加后加强了冷却效应（图8e、f）。

可见，当WP和NAO反位相的时候，在第二类配置下，我国东南地区冬季气温异常偏高;而在第四类配置下，我国东南地区冬季气温异常偏低，这是WP的局地影响和NAO的波列遥相关调控（图8b）共同主导的结果。

3 结论与讨论

采用多元线性回归分析方法，讨论了西太平洋遥相关型（Western Pacific teleconnection，WP）和北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation，NAO）对我国东南部冬季气温的协同影响。得到的主要结论如下：

1）WP正位相年，东亚大槽强度偏弱，位置偏北偏东，使得冷空气南下偏少，同时中低纬太平洋为异常暖性高压控制，其局地作用，使得我国东南部地区温度偏高;

2）NAO遥相关型虽主体位于北大西洋，但在NAO正位相年通过其遥相关作用，通过南北两支波列可分别调控南北槽系统，协同使得我国东南30°N附近温度偏低。

3）根据两种遥相关的位相和强度，可得四种不同配置类型，第一类配置：WP与NAO均为正位相;第二类配置：WP为正位相，NAO为负位相;第三类配置：WP和NAO均为正位相;第四类配置WP为负位相，NAO为正位相。这两种遥相关型共同作用时，当WP和NAO同位相，两者作用部分抵消，我国东南地区温度变化不显著;当WP为正位相NAO为负位相，两者同步的加热效应，我国東南部显著暖异常;当WP为负位相NAO为正位相，两者同步的冷却效应，我国东南部显著冷异常。

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Synergistic effects of WP and NAO on winter surface temperature in southeastern China

SHI Chunhua，SUN Weijia，GUO Dong

Key Laboratory of Meteorological Disaster，Ministry of Education （KLME）/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters （CIC-FEMD），Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China

Based on the NCEP/NCAR and ERA-Interim reanalysis data，the multiple linear regression analysis is used to study impacts of different configurations of Western Pacific teleconnection （WP） and North Atlantic Oscillation （NAO） on winter surface temperature in southeastern China.Results show that in the positive phase year of WP，the middle and low latitudes Pacific Ocean is controlled by abnormal warm high，whose local effects make a warmer winter in southeastern China.In the positive phase year of NAO，the north and south teleconnection wave trains regulate the north and south branch troughs systems respectively，which synergistically make a colder winter around 30°N in southeastern China.Considering the interaction of the two teleconnection patterns，when WP and NAO are in the same phase，their opposite effects are partially offset，and the temperature change in southeastern China in winter is not significant.In positive WP phase and negative NAO phase，the synchronous heating effects make a warmer winter in southeastern China.In negative WP phase and positive NAO phase，the synchronous cooling effects make a colder winter in southeastern China.

Western Pacific teleconnection;North Atlantic Oscillation;southeastern China;winter temperature

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20191227002

（責任编辑：张福颖）