“暖北极—冷欧亚”模态的年代际变化及其与北大西洋海温的联系

王婧 吕俊梅

中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京 100081

1 引言

观测表明，在全球变暖背景下，北极地区显著增暖，近二十年欧亚大陆却频繁遭受冷空气侵袭，出现大范围降温趋势，引起广泛关注（Zhang et al.,2008;Petoukhov and Semenov,2010;Overland et al.,2011;Inoue et al.,2012;Mori et al.,2014;Cohen et al.,2020）。在这种气候背景下，2008年1月中国南方发生大范围罕见低温雨雪天气，造成近一亿人口受灾，几亿亩农田冻害及几十万间房屋倒塌，交通运输受阻，造成直接经济损失近千亿（丁一汇等,2008;顾雷等,2008;李崇银等,2008）。2009/2010年冬季欧洲多地遭受暴雪天气，新疆、内蒙古等地同样发生暴雪天气，致使几十人丧生（李如琦等,2015;王遵娅和周波涛,2018）。2012年1～2月，欧亚大陆遭受极寒天气侵害，俄罗斯等地出现近百年最低气温，许多地区发生暴雪天气，严重影响交通及社会秩序（WMO,2012;韩哲等,2014）。欧亚大陆冷冬频繁出现及寒潮、暴雪灾害频发可能造成农作物冻害、电线积冰、路面积雪以及能见度降低，严重影响通信与交通运输，危害公共安全，阻碍经济发展并造成严重经济损失。

近年来科学家们将北极增暖而欧亚大陆变冷的地表气温模态称为“暖北极—冷欧亚”模态（Warm Arctic–Cold Eurasian，简 称WACE;Mori et al.,2014;Luo et al.,2016;Sung et al.,2018），也有科学家将其称为“暖北极—冷大陆”或“暖北极—冷西伯利亚”模态（Overland et al.,2011;Inoue et al.,2012;Sorokina et al.,2016），并且科学家们在年际时间尺度上广泛地探讨了WACE模态形成的原因。有的研究认为，受到全球变暖影响，北极海冰减少导致WACE形成（Inoue et al.,2012;Tang et al.,2013;Mori et al.,2014;Kug et al.,2015）。北极海冰影响WACE模态的物理机制为：北极海冰融化，有利于北大西洋涛动处于负位相且东亚大槽加深，乌拉尔阻塞发生频率增加，造成欧亚大陆温度偏低（Inoue et al.,2012;Liu et al.,2012;Mori et al.,2014;Kug et al.,2015;Luo et al.,2016;Yao et al.,2017;Wegmann et al.,2018）。Zhang et al.（2016）从行星波上传的角度解释北极海冰融化影响欧亚大陆温度的过程：巴伦支—喀拉海海冰减少，纬向一波增强，导致行星波上传至平流层，引起平均流异常。平流层将这种信号下传至对流层，使极涡向欧亚大陆偏移并减弱，乌拉尔山高压脊异常发展并伴随东亚大槽加深，导致冷空气侵袭西伯利亚，进而欧亚与北美大陆温度在近几十年降低。

然而，另外一些工作指出，大气内部变率对WACE模态的影响不可忽视。一些科学家进行了数值试验，结果表明北极海冰减少及人为强迫没有显著影响欧亚大陆冬季温度，WACE的形成源于大气内部自身变率（McCusker et al.,2016;Sun et al.,2016）。西风急流减弱、西伯利亚高压加强、阿留申低压加强可能造成暖空气进入极区而极地增暖，冷空气南侵，欧亚大陆温度降低，最终WACE形成（Bengtsson et al.,2004;Zhang et al.,2008;Sorokina et al., 2016）。另外，Graversen et al.（2008）认为，虽然海冰的融化对表层大气的增暖有贡献，但是大气能量传输是北极上空大气增暖的主要原因。Woollings et al.（2014）发现去线性趋势后的巴伦支—喀拉海增暖与WACE并无显著关联。Sorokina et al.（2016）认为冬季巴伦支海湍流热通量的EOF（Empirical Orthogonal Function）第一模态与海冰减少关联较弱，主要受到大气内部变率影响：西风急流使海冰边缘北退，巴伦支—喀拉海出现暖平流，湍流热通量减弱，WACE形成。

另外，WACE同样受到海洋内部变率影响（Sato et al.,2014;Nakanowatari et al.,2014;Park et al.,2015;Woods and Caballero,2016;Jung et al.,2017）。北大西洋海温正异常，激发罗斯贝波，导致水汽与热量向极输送，进而北极增暖，进一步改变风暴轴与急流位置、行星波与能量传播进而影响欧亚大陆温度，这对WACE的形成十分重要（Sato et al.,2014;Woods and Caballero,2016;Jung et al.,2017）。此外，海温可能通过影响北极海冰融化进而影响WACE（Nakanowatari et al.,2014;Park et al.,2015），即北极海冰融化对WACE的影响是气候系统内部变率的体现（Luo et al.,2016;Wegmann et al.,2018）。北大西洋海温异常可能通过洋流输送至极区造成海冰融化（Nakanowatari et al.,2014）。印度洋及西太平洋海温正异常，可能导致洋面上空对流活动加强，进而增加极区向下长波辐射，导致北极海冰减少（Park et al.,2015）。

目前对于WACE年代际变化特征及成因研究较少。何金海等（2015）发现北极与欧亚大陆冬季温度的反向变化在21世纪初由北极冷—大陆暖转为北极暖—大陆冷。Sung et al.（2018）认为罗斯贝波与西伯利亚高压相互作用导致了WACE模态年代际尺度上的加强。另外，大西洋多年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation，简称AMO）与太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation，简称PDO）可能导致了20世纪初北极增暖（Miles et al.,2014;Tokinaga et al.,2017）。

综上所述，过去的研究主要集中于WACE年际变化物理原因的探讨。然而，WACE还具有显著的年代际变化特征（Sung et al.,2018）。目前对于WACE年代际变化特征的研究，研究时段多集中于20世纪中后期至今，并且未去除外强迫影响，研究结果可能包含外强迫贡献（Sung et al.,2018）。20世纪以来WACE模态年代际变化特征及与其年代际变化相联系的大气环流特征仍不清楚，我们对导致其年代际变化的物理原因的了解还不够深入。然而，掌握WACE年代际变化规律和形成机制，有助于我们研究欧亚冬季温度演变规律，为极端冷事件、寒潮天气、暴雪等事件的预测提供年代际背景。因此，本文利用第六次国际耦合模式比较计划的多模式Historical试验，首先去除人为活动等外强迫的影响作用，分析20世纪以来WACE模态年代际内部变率，以及WACE不同位相对应的大气环流场差异，并进一步探讨北大西洋海温影响WACE年代际变化的物理机制。

2 资料和方法

2.1 资料

本文使用的资料为1910～2020年美国航空航天局戈达德空间研究所（GISS）2°×2°的月平均地表气温数据集（GISTEMP v4；Lenssen et al.,2019），数据主要由气象站点及船舶、浮标、其他传感器得到并对城市热岛效应进行订正，是目前时间长度较长，对地表气温代表性较好的观测资料（唐国利等,2011；秦大河,2018）。海温为1910～2014年英国气象局哈德莱中心1°×1°的月平均资料（HadISST；Rayner et al.,2003）。此外，还使用1910～2014年美国国家海洋和大气局—环境科学协作研究所（National Oceanic and Atmospheric Administration–Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences，简称NOAA-CIRES）20世纪月平均再分析资料（20th Century Reanalysis，简称20CR；Compo et al.,2011），2°×2°网格要素包括：海平面气压、850 hPa水平风场和比湿、500 hPa和200 hPa位势高度场及水平风场；高斯网格（192×94）要素包括：地表气温、地表净长波辐射通量、地表净短波辐射通量、地表感热通量、地表潜热通量和降水。日平均要素使用500 hPa位势高度场，以研究阻塞发生频率。由于1910年以前80°N以北地区GISS地表气温存在较多缺测，因此研究WACE年代际变化的时段为1910～2020年，其中较小范围的缺测采用自然邻点插值法进行插值。由于20CR大气环流资料仅更新至2014年，因此大气环流及海温的时段取1910～2014年。

许多科学家利用模式数据集合平均对地表气温去除趋势（Dai et al.,2015;Dong and Dai,2015;Yang et al.,2020;王岱等,2020），以期去除外部强迫（例如，人类活动、太阳辐射、火山爆发引起的气溶胶），对气候系统内部自然变率的影响作用。为了获得更为可信的20世纪以来WACE的年代际内部变率及其影响因素，我们参照Dai et al.（2015）的方法，选用参与第六次国际耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6，简称CMIP6）的15个模式：AWI-CM-1-1-MR、BCC-ESM1、CAMS-CSM1-0、CanESM5、CASESM2-0、CESM2、CESM-WACCM、CMCC-CM2-SR5、E3SM1-1、EC-Earth3-Veg-LR、FGOALS-f3-L、GFDL-ESM4、IPSL-CM6A-LR、MPI-ESM1-2-HR、MRI-ESM2-0。对于地表气温，将1910～2014年Historical试验结果与2015～2020年的SSP2-4.5排放情景下的试验结果进行拼接；对于海温，选用1910～2014年Historical试验结果。模式数据集合平均反映外强迫对温度变量的影响，在外强迫影响下，20世纪60年代前地表气温及海温变暖趋势较平缓，60年代后变暖趋势较明显（图1）。相较于传统去除线性趋势方法，模式对全球变暖趋势拟合较合理，这与Dai et al.（2015）研究结果相似。因此，我们利用CMIP6的15个模式集合平均后全球平均冬季地表气温与海温序列，分别对观测得到的冬季地表气温与海温去除外部强迫造成的趋势。

2.2 方法

我们参照Daiet al.（2015）的方法，对地表气温及海温去除趋势，以尽可能消除外强迫影响：将1910/1911～2019/2020年冬季平均地表气温或海温观测场视为变量T(n,i)，其中n为年份，i为格点。将T(n,i)视为外部强迫TF(n,i)加上非外部强迫TI(n,i)的结果，即：

其中，TF(n,i)包含了大量的外强迫信息，TI(n,i)包含了少量外强迫信息。我们的目的是尽可能去除T(n,i)中包含的外强迫信息，因此，我们将TF(n,i)视作人类活动等外强迫造成的温度变化，将TI(n,i)视作由内部变率造成的温度变化，TF(n,i)可表示为

其中，Tm(n)表示15个模式集合平均后全球平均地表气温或海温序列（图1）。bm(i)可以通过回归方程T(n,i)=bm(i)Tm(n)来 估计。bm(i)Tm(n)已包含大部分外强迫信息，对于年代际变率可忽略局地变化项εF(n,i)（王岱等,2020）。因此，温度内部变率TI(n,i)为

图1 CMIP6模式Historical试验集合平均（蓝色实线）与观测（黑色实线）的（a）1910/1911～2019/2020年冬季全球平均地表气温距平（单位：°C）与（b）1910/1911～2013/2014年冬季全球平均海温距平（单位：°C）的3年滑动平均。距平参考时段为1960/1961～1989/1990年冬季Fig.1 Time series of CMIP6 models’ ensemble mean(blue solid lines)and the observed anomalies(black solid lines)of(a)three-year moving average of global mean surface air temperature(SAT,units:°C)during boreal winter of 1910/1911–2019/2020,and(b)three-year moving average of sea surface temperature(SST, units:°C)during boreal winter of 1910/1911–2013/2014.The anomalies reference period is 1960/1961–1989/1990 winter

其余变量由于全球平均变暖趋势不显著（Dong and Dai,2015），采用线性回归方法去除线性趋势。

根据过去的研究（Moriet al.,2014;Sung et al.,2018），我们对去除趋势并纬度加权后的欧亚中高纬地区冬季地表气温求取距平，然后进行经验正交函数分解，并将第二模态相应的主成分（PC2）定义为WACE指数。由于GISS提供的地表气温资料在80°N以北缺测，此套数据计算出的WACE指数相较传统WACE指数的计算范围偏小。因此，我们分别采用GISS与20CR两套数据的地表气温计算WACE指数，比较两套资料描述WACE模态的能力。其中，GISS地表气温进行EOF分解的范围是（20°～80°N，0°～150°E）；20CR地表气温进行EOF分解的范围是（20°～90°N，0°～150°E）。为判断EOF分析所得模态是否相互独立，我们使用North方法（North et al.,1982）进行显著性检验。

对WACE指数进行滑动平均、滑动t检验、墨西哥小帽小波分析获得WACE年代际变化特征。还使用差值分析以及21年滑动平均以后的相关分析获得与WACE的年代际变化相联系的大气环流以及北大西洋海温异常。对于21年滑动平均以后的序列A与序列B的相关分析，计算有效自由度n′：

其中，n为样本数，ai为序列A自相关系数，bi为序列B自相关系数，i为滞后时长（Quenouille,1952）。根据有效自由度来计算相关系数的显著性检验的阈值。差值分析与相关分析均使用Studentt检验方法进行显著性检验。

为分析WACE年代际变化的主要影响因素，根据温度倾向方程：

为了研究阻塞发生频率，参照Tibaldi and Molteni（1990）及Davini et al.（2012）定义阻塞指数：

其中，经度λ取值范围为60°W～100°E、纬度φ取值范 围为30°N～75°N，φs=φ−15°，φn=φ+15°，Z为位势高度。Gn、Gs分别代表(λ,φ)与北侧、南侧的位势高度差梯度，当Gn<−10 gpm deg−1且Gs>0 gpm deg−1（deg表示纬距或经距）时，判断当日(λ,φ)发生阻塞，冬季（12月1日至次年2月28日）发生阻塞的次数，占整个冬季的比例为冬季阻塞发生频率。

2.3 模式试验

本文利用美国国家大气研究中心（National Center for Atmosphere Research，简称NCAR）研制的NCAR CAM3.0模式探究北大西洋海温异常对大气环流及WACE年代际变化的影响。该模式为全球大气环流模式，水平分辨率为T42，即纬向均匀分布128个格点，经向分布64个高斯格点，垂直方向为σ–p混合坐标，共26层，模式层顶为2.917 hPa（Collins et al.,2004）。我们设计了控制试验及敏感性试验，分析冬季北大西洋关键区[区域1（50°～60°N，60°～20°W）与区域2（25°～32°N，55°～45°W）]海温正异常影响下的大气环流及地表气温变化。

控制试验：采用模式提供的多年平均气候态海温场作为外强迫，积分50年，将模式输出的气象要素的后30年平均作为控制试验的结果。

敏感性试验：在模式提供的多年平均气候态海温的基础上，将冬季北大西洋关键区海温叠加正异常，其他区域仍使用气候态海温。将此海温异常场作为外强迫，积分50年，将模式输出的气象要素的后30年平均作为敏感性试验的结果。

敏感性试验与控制试验结果的差值场可以反映冬季北大西洋关键区海温正异常影响下的大气环流及地表气温的异常。

3 WACE的年代际变化和相应的大气环流异常

3.1 WACE的年代际变化特征

观测资料显示，1910/1911～2019/2020年冬季全球平均地表气温具有变暖趋势（图1a）。CMIP6模式集合平均序列反映外强迫的影响（Dai et al.,2015）。因此，计算WACE模态及指数前，利用模式集合平均序列对地表气温去除趋势，即去除外强迫对地表气温内部自然变率的影响。

首先，比较GISS与20CR两套资料对WACE模态的描述能力。对来源于GISS观测资料的1910/1911～2019/2020年欧亚大陆中高纬地区（20°～80°N，0°～150°E）冬季地表气温距平进行EOF分析，第一模态为欧洲大陆温度一致变化型，解释方差为39.0%（图2a）；第二模态为欧亚大陆和北极温度反向变化型，解释方差为20.6%（图2c）。这两个EOF模态通过了North检验，说明它们是相互独立和正交的（North et al.,1982）。利用20CR再分析资料，将1910/1911～2013/2014年欧亚中高纬地区（20°～90°N，0°～150°E）冬季地表气温距平进行EOF，得到与GISS资料相似模态（图2e、g），第一模态解释方差为28.7%；第二模态解释方差为13.6%，两个模态同样通过North检验。GISS资料EOF第一模态主成分（GISS PC1）（图2b）与20CR资料EOF第一模态主成分（20CR PC1）（图2f）相关系数为0.91，GISS PC2（图2d）与20CR PC2（图2h）相关系数为0.82，均通过0.01显著性水平的显著性t检验。总的来说，两套资料的结果与以前的研究结果相符合（Moriet al.,2014;Sung et al.,2018），但是GISS资料的第一模态和第二模态所占的解释方差更高。由于GISS为观测资料，可信度更高，我们之后的分析将使用根据GISS资料计算的WACE指数。

图2 （a–d）1910/1911～2019/2020年GISS观测资料、（e–h）1910/1911～2013/2014年20CR再分析资料的冬季地表气温距平场经验正交分解（EOF）的（a、e）第一模态及（b、f）主成分（PC1）、（c、g）第二模态及（d、h）主成分（PC2）Fig.2(a,e)The first mode and(b,f)time coefficient(PC1),and(c,g)the second mode and(d, h) time coefficient(PC2)of EOF for surface air temperature anomalies in boreal winter obtained from(a–d)GISS(Goddard Institute for Space Studies)observation data for period of 1910/1911–2019/2020,(e–h)20CR (Twentieth Century Reanalysis)reanalysisdata for the period of 1910/1911–2013/2014

经小波分析发现，WACE指数具有20年、70年左右的显著振荡周期，20年振荡周期在1935、1965、1975、2000年左右显著（图3）。通过11年滑动平均与11年滑动t检验，得到WACE的年代际跃变点为：1929年、1940年、1958年、1967年、1978年、2005年（图4）。其中，1940年虽为显著跃变点，但其11年滑动平均序列在1929～1957年处于正值，并且1958年这个跃变点仍然处于1940年跃变的下方。因此，我们将WACE的年代际位相划分为：P1（1929～1957年），P2（1958～1966年），P3（1967～1977年），P4（1978～2004年），P5（2005年以后）5个时期，其中P1、P3、P5为正位相，P2、P4为负位相，这里的1929年指1928/1929年冬季，其余年份以此类推。

图3 1910/1911～2019/2020年GISS资料计算的（a）冬季WACE指数墨西哥帽小波变换系数（蓝色实线）和（b）小波全谱（蓝色实线）。水平黑色点划线表示显著振荡周期。图a中黑色粗实线表示小波变换系数通过0.1显著性水平的白噪音检验，黑色细实线两侧区域表示边界效应影响域。图b中橙色虚线表示白噪音检验的0.1显著性水平线Fig.3(a) Wavelet analysis of Mexican cap WACE(Warm Arctic–Cold Eurasia)index(blue solid lines)and(b) the global wavelet power spectrum(blue solid line)calculated from GISSdatasets during boreal winter for the period of 1910/1911–2019/2020.The black horizontal dotted-dashed lines indicate the significant oscillation periods.In Fig.a,the black thick lines indicate passing the white noise test at 0.1 significance level, the regions on both sides of the black thin solid lines represent the area with boundary effect.In Fig. b,the orange dotted line indicates the 0.1 significance level for white noise test

图4 1910/1911～2019/2020年冬季（a）WACE指数（黑色曲线）及11年滑动平均（橙色曲线），（b）WACE指数的11年滑动t检验（蓝色曲线），黑色水平实线为0.1显著性水平线Fig.4 (a)The WACEindex(black line)and 11-year moving average(orange line)and (b)11-yr moving t-test of WACEindex during boreal winter from 1910/1911 to 2019/2020.In Fig. b,the black solid lineis the significancelevel at 0.1

3.2 WACE不同年代际位相时期大气环流异常

为了获得导致WACE年代际变化的异常大气环流型，我们对WACE正、负位相的冬季大气环流场进行差值分析。结果表明，WACE正位相时，500 hPa及200 hPa欧亚中高纬地区存在显著的位势高度正异常，也即欧亚地区极涡强度在WACE正位相时期异常减弱。200 hPa风场中欧亚中高纬地区存在异常反气旋（图5a）；对于低层，海平面气压场上表现为欧洲大陆高压异常增强，伴随850 hPa风场在欧亚中高纬地区存在异常反气旋（图5b）。因此，WACE正位相时期，大气环流最显著的特征是欧亚中高纬地区由低层至高层的异常高压，并且异常高压中心随高度向北极倾斜。

图5 冬季WACE正、负位相的差值：（a）200 hPa位势高度场（阴影，单位：gpm）、200 hPa风场（矢量箭头，单位：m s−1）和500 hPa位势高度场（等值线，单位：gpm）；（b）海平面气压（阴影，单位：Pa）、850 hPa风场（矢量箭头，单位：m s−1）。图a、b中的打点区域表示200 hPa位势高度场、海平面气压通过0.1显著性水平的t检验；紫色等值线表示500 hPa位势高度通过0.1显著性水平的t检验；风场只绘制出纬向风通过0.1显著性水平的t检验部分Fig.5 Differences between positive and negative phases of WACE in winter:(a)200-hPa geopotential height field(shadings,units:gpm),200-hPa wind field(vector arrows,units:m s−1),and 500-hPa geopotential height field(contours, units:gpm);(b)sea level pressure(shadings,units:Pa)and 850-hPa wind field (vector arrows,units: m s−1).In Figs.a,b,the black dotsareasindicate 200-hPa geopotential height field,sea level pressure passed the t-test at 0.1 significance level,and the purple contours areas indicate 500-hPa geopotential height field passed the t-test at 0.1 significance level,only thezonal wind field passed the t-test at 0.1 significancelevel aredrew

为分析影响WACE年代际变化的主要因素，首先诊断了冬季950 hPa温度平流在WACE正、负位相的差值，发现在WACE年代际正位相时，北极存在显著异常暖平流，欧亚大陆存在显著异常冷平流（图6a），因此，温度平流可能是导致WACE发生年代际变化的原因之一。另外，诊断950 hPa垂直运动导致的温度变化在WACE正、负位相的差值，发现WACE年代际正位相时，西伯利亚地区存在由垂直运动导致的温度正负异常交替分布的特征（图6b），但这与WACE模态不一致，说明WACE的年代际变化可能与垂直运动导致的加热关联较小。

进一步对WACE正、负位相时期地表辐射通量及感热和潜热通量进行差值分析，取向上为正，结果表明WACE年代际正位相时，北极大部分地区的地表感热通量为负异常，新地岛以东的小部分极区地表感热通量为正异常但未通过显著性检验，欧亚大陆地表感热通量为正异常（图6c）。这说明在北极地区，大气向地表传输感热，而在欧亚大陆，地表向大气传输感热，即北极大气并未得到地表传输的感热，欧亚大陆的大气得到地表传输的感热。这意味着感热不会造成北极地表气温增加以及欧亚大陆地表气温降低，感热可能不是导致WACE发生年代际变化的主要原因。另外，在WACE年代际正位相时，新地岛以东的地表潜热通量为显著正异常，新地岛以西为负异常，欧亚大陆的地表潜热通量为显著负异常（图6d），说明潜热可能是影响WACE年代际变化的原因之一。因此，WACE的年代际变化可能受到潜热的影响，而感热可能不是导致其发生年代际变化的主要因素。

地表净长波辐射通量的差值分析表明，在WACE年代际正位相时，北极存在地表净长波辐射显著负异常，而欧亚大陆存在显著正异常（图6e），这说明可能极区大气吸收并向下放射长波辐射，对北极大气起到保温作用，而欧亚大陆反之。另外，在WACE年代际正位相时，地表净短波辐射在北极地区无显著异常，在欧亚大陆存在负异常（图6f），这可能是欧亚大陆地表气温负异常的原因之一。

通过上面的分析，我们发现温度平流、长波辐射和潜热造成的非绝热加热可能是导致WACE年代际变化的主要影响因素，短波辐射可能主要影响欧亚大陆气温，而对北极地表气温异常的影响较小，感热可能不是使WACE发生年代际变化的主要因素。长波辐射、潜热与水汽的关联十分密切，水汽吸收长波辐射，使大气对于长波辐射的透过率降低，可能导致向下长波辐射的异常，对大气起到保温作用（Park et al.,2015;Woods and Caballero,2016），同时，水汽的异常还可能影响降水的异常，降水进一步影响云的形成以及潜热释放（秦大河,2018；郑彬等,2019）。

通过诊断整层水汽通量及散度在WACE正、负位相的差值发现，WACE正位相时，欧亚大陆有向西的异常水汽输送，欧亚大陆西北部的水汽向极区输送，极区存在显著的水汽辐合。同时，大西洋向欧亚大陆平流的水汽减少，欧亚中纬度地区出现显著的水汽辐散（图6g）。另外，WACE正位相时，极区降水正异常，有利于潜热释放；欧亚大陆降水负异常，不利于潜热释放（图6h）。综上，WACE正位相时，北极地区水汽辐合且降水正异常，可能造成向下长波辐射增加以及潜热的释放导致极区增温；与此同时，欧亚大陆水汽辐散并出现降水负异常，可能导致向下长波辐射减少且不利于潜热释放，进而欧亚大陆温度偏低。

图6 冬季WACE正、负位相时期的差值：（a）950 hPa温度平流（单位：10−5 K s−1）、（b）950 hPa垂直运动导致的温度变化（单位：10−5 K s−1）、（c）地表感热通量（单位：W s−1）、（d）地表潜热通量（单位：W s−1）、（e）地表净长波辐射通量（单位：W s−1）、（f）地表净短波辐射通量（单位：W s−1）、（g）整层（1000～300 hPa）水汽通量（箭头，单位：kg m−1 s−1）及散度（阴影，单位：10−6 kg m−2 s−1）、（h）地表降水率（单位：mm s−1）。打点区域通过0.1显著性水平的t检验Fig.6 Differences between positive and negative phases of WACE in winter:(a)950-hPa temperature advection(units:10−5 K s−1);(b)950-hPa temperaturechange(units:10−5 K s−1)dueto vertical motion;(c)surface sensibleheat fluxes(units:W s−1);(d)surfacelatent heat fluxes(units:W s−1);(e)net surface long-wave radiation fluxes(units:W s−1);(f)net surfaceshort-wave radiation fluxes(units:W s−1);(g)water vapor fluxes(arrows,units:kg m−1 s−1)in thewhole layer and their divergences(shadings,units:10−6 kg m−2 s−1);(h)surface precipitation rate(units: mm s−1).The black dots area passed the t-test at 0.1 significancelevel

为了探讨阻塞发生的频率和WACE年代际变化之间的关系，本文将WACE正位相与负位相时期冬季阻塞发生频率进行差值（图7）。在WACE正位相时，40°～80°E的中高纬地区冬季阻塞发生频率为正异常，显著的正异常中心位于60°E附近，即乌拉尔阻塞发生频率最高的经度（Diao et al.,2006）。乌拉尔阻塞发生频率偏高，一方面意味着阻塞的维持使暖空气向极区输送而导致极区增暖，另一方面表示冷空气侵袭欧亚大陆更加频繁，可能导致了欧亚大陆降温（Luo et al.,2016）。

图7 冬季WACE正、负位相时期阻塞发生频率（单位：d−1）差值，阴影区域通过0.1显著性水平的t检验Fig.7 Differences between positiveand negative phasesof WACE in blocking frequency (units:d−1)during boreal winter, the shaded area passed the t-test at 0.1 significancelevel

4 北大西洋海温与WACE年代际变化的联系

根据前面的分析，WACE正位相时期，水汽向极区输送，影响向下长波辐射与潜热释放，导致极区增暖，欧亚大陆反之。北大西洋位于欧亚大陆上游地区，向大气提供水汽，且北大西洋海温具有显著的多年代际变化特征，其年代际变化影响着北半球大部分地区的气候（秦大河,2018）。这意味着北大西洋海温有可能通过中高纬的海气相互作用在WACE的年代际变化中起作用。1910/1911～2013/2014年冬季全球平均海温与地表气温序列具有相似变暖趋势，亦即20世纪60年代前海温变暖趋势较平缓，60年代后变暖趋势较陡峭（图1b）。因此，分析年代际尺度上WACE与北大西洋海温的联系前，我们利用CMIP6模式数据对北大西洋海温去除趋势，即去除外强迫对海温的影响，着重研究海温的内部自然变率对WACE年代际变化的可能影响作用。

为了获得影响WACE年代际变化的海温关键区，我们将1910/1911～2013/2014年去除外强迫并进行21年滑动平均后的冬季WACE指数及北大西洋海温进行相关分析，结果表明北大西洋海温存在两个显著正相关区，分别位于北大西洋中纬度和副热带地区（图8a）。根据海温的两个显著正相关区，定义北大西洋区域1（50°～60°N，60°～20°W）与区域2（25°～32°N，55°～45°W）的平均冬季海温为北大西洋海温指数（NAS）（图8b）。21年滑动平均后的WACE与NAS指数相关系数为0.75，通过0.1显著性水平的显著性t检验，表明两者在年代际时间尺度上有着密切的联系。另外，将21年滑动平均后的NAS指数与大气环流场进行相关分析，发现结果与影响WACE年代际变化的大气环流特征相似（图略）。

图8 1910/1911～2013/2014年（a）21年滑动平均的WACE指数与冬季海温相关系数，（b）21年滑动平均的WACE指数（橙色实线）、北大西洋区域1（图a上方蓝色矩形区域，50°～60°N，60°～20°W）与区域2（图a下方蓝色矩形区域，25°～32°N，55°～45°W）平均的去趋势后的北大西洋海温指数（NAS，灰色实线）、21年滑动平均的NAS指数（红色实线）、11年滑动平均的NAS指数（蓝色实线）。图a中，打点区域通过0.1显著性水平的t检验Fig.8(a)Correlation coefficients between WACEindex and winter sea surface temperature after the 21-yr moving average,(b)WACEindex(solid orange line)after the 21-yr moving average,sea surface temperature index(solid gray line)of the North Atlantic(NAS)averaged in region 1(50°–60°N,60°–20°W)and region 2(25°–32°N,55°–45°W)after the trend was removed,NAS(solid red line)after the 21-yr moving average, NAS(solid red line)after the11-yr moving average from 1910/1911 to 2013/2014.In Fig.a,the dotted area passed the t-test at 0.1 significance level

为了验证冬季北大西洋关键区的海温异常通过影响大气环流，进而导致WACE的年代际变化，利用NCAR CAM3.0模式设计了控制试验与敏感性试验。图9a表示敏感性试验与控制试验的海温外强迫差值。由于NCAR CAM3.0模式是大气环流模式，因此敏感性试验与控制试验结果的差值表示冬季北大西洋关键区海温的正异常对大气环流的影响。

冬季地表气温的模拟结果差值场显示，欧亚的北极地区出现温度正异常，贝加尔湖西侧大陆出现温度的负异常，呈现北极暖而欧亚冷的特征（图9b），温度异常的中心位置较WACE整体偏南（图2c）。这说明在冬季北大西洋关键区海温正异常的影响下，下游的中高纬地表气温出现WACE模态，数值模拟的结果较好。

图9 （a）叠加在气候态（1949～2001）海温上的冬季海温异常强迫（单位：K）及（b）模式模拟的冬季地表气温的差值（敏感性试验结果减控制试验结果，单位：K）Fig.9(a)Winter SST anomalies(units:K)forcing superimposed on SST of climatic states(1949–2001),(b)the differences(sensitivity experiment results minus control experiment results)in simulated surfaceair temperature(units:K)

前面已经获得导致WACE年代际变化的大气环流异常型，为了验证冬季北大西洋关键区海温的年代际变化是否导致了这种大气环流异常，将200 hPa风场和地表气压进行敏感性试验与控制试验的差值，发现关键区海温正异常导致北大西洋东侧的西欧大陆200 hPa产生异常气旋性环流（图10a）、地表气压负异常（图10b），欧亚大陆中高纬地区出现异常反气旋性环流，贝加尔湖西侧出现东风异常（图10a），地表欧亚大陆高压增强（图10b），导致冷空气容易侵袭欧亚大陆导致大陆降温。这与WACE正位相时期大气环流场的特征相似。

图10 模式模拟的冬季（a）200 hPa水平风场（单位：m s−1）、（b）地表气压（单位：Pa）差值（敏感性试验结果减控制试验结果）Fig.10 Differences(sensitivity experiment results minus control experiment results)in simulated(a)200-hPa horizontal wind(units:m s−1),(b) surface pressure (units:Pa)in winter

在前面的统计分析中，发现水汽可能是影响WACE年代际变化的重要原因。因此，利用数值试验来验证冬季北大西洋关键区海温正异常是否能影响水汽输送。将敏感性试验与控制试验的整层水汽通量及散度进行差值，发现关键区海温正异常导致非洲北侧的西欧大陆出现水汽的气旋式输送，而欧亚大陆出现反气旋式水汽输送，二者相互配合，导致水汽向极区输送造成极区水汽辐合，而阻挡水汽向欧亚大陆平流进而导致欧亚大陆水汽辐散（图11），这与WACE正位相时期水汽输送特征相似。这表明了冬季北大西洋关键区海温正异常通过影响水汽输送，进而导致了极区增温，欧亚大陆降温。综上所述，统计分析与数值试验结果充分说明了，WACE的年代际变化与北大西洋关键区海温存在密切联系。

图11 模式模拟的冬季整层（1000～300 hPa）水汽通量（箭头，单位：kg m−1 s−1）及水汽通量散度差值（敏感性试验结果减控制试验结果，阴影，单位：10−6 kg m−2 s−1）Fig.11 Differences(sensitivity experiment results minuscontrol experiment results)in simulated water vapor fluxes(arrows, units:kg m−1 s−1)in the wholelayer (1000–300 hPa)and their divergence (shadings,units:10−6 kg m−2 s−1)

5 结果与讨论

本文利用CMIP6模式数据集合平均得到的全球平均地表气温与海温序列，去除人类活动等外部强迫影响作用后，研究年代际时间尺度上WACE模态的内部变率及其成因。在获得WACE不同年代际位相时期大气环流场异常型的基础上，进一步揭示了北大西洋海温异常影响WACE年代际变化的物理机制并用数值模式加以验证。主要得到以下结论：

（1）GISS资料与20CR资料计算的冬季WACE模态与指数大致相同，两套资料得到的WACE指数相关系数为0.82。1910/1911～2019/2020年WACE指数具有显著的年代际变化特征，

其显著振荡周期为20年、70年左右，其在1929年、1940年、1958年、1967年、1978年、2005年发生年代际跃变。因此，结合11年滑动平均以及滑动t检验结果，在年代际尺度上将WACE划分为五个位相：P1（1929～1957年），P2（1958～1966年），P3（1967～1977年），P4（1978～2004年），P5（2005年以后），其中P1、P3、P5为正位相，P2、P4为负位相。

（2）WACE正位相时期，欧亚中高纬地区存在一个异常的高压，高压中心随高度向北极倾斜，

呈现正压结构。具体而言，在对流层低层，欧亚大陆海平面气压异常增强，伴随着850 hPa的异常反气旋；在对流层中高层，欧亚极涡异常减弱，相应的200 hPa风场存在异常反气旋。另外，在WACE正位相时期，40°～80°E阻塞发生频率偏高，有利于热量向极区输送，极区存在异常暖平流，且欧亚大陆中高纬反气旋环流向极区输送水汽，极区水汽辐合，向下长波辐射增加，对流活动增加使得潜热释放产生非绝热加热，有利于极区增暖。同时，阻塞频繁发生使得极区冷空气更易入侵欧亚大陆，欧亚大陆存在异常冷平流，且水汽由大陆西北侧向极区输送，导致欧亚大陆水汽辐散，进而向下长波辐射减小，对流活动减少不利于潜热释放，导致欧亚大陆变冷。

（3）数值模拟结果表明，冬季北大西洋中纬度及副热带地区海温的年代际变化可以通过强迫低层与高层异常大气环流型，进而导致WACE的年代际变化。冬季北大西洋关键区海温处于正异常时，海温异常通过海气相互作用强迫出下游西欧地区的气旋性环流以及欧亚大陆反气旋性环流，有利于水汽向极区输送，使得极区增暖；此外，欧亚大陆50°～60°N出现异常东北风，冷空气更容易侵袭欧亚大陆，同时大西洋向东的水汽输送受到阻碍，欧亚大陆水汽辐散，导致欧亚大陆温度负异常。

研究表明，极涡在近几十年向欧亚大陆偏移并减弱，对欧亚大陆温度降低具有贡献（Zhang et al.,2016）。作为北半球主要环流系统之一，极涡配合北极涛动（Arctic Oscillation，简称AO）、北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation，简称NAO）及阻塞高压等系统影响着欧亚地区气候（张恒德等,2008；蓝柳茹和李栋梁,2016）。根据本文研究，近几十年WACE处于年代际正位相，正好与极涡的年代际减弱相对应。

值得注意的是，AMO与格陵兰海冰在周期为60～90年的时间尺度上存在协同变化，且AMO与PDO的位相共变可能是20世纪初北极变暖的原因（Miles et al.,2014;Tokinaga et al.,2017），这说明AMO可能与WACE存在联系。为了对比AMO以及NAS指数对WACE年代际变化的不同影响作用，我们计算了去除外强迫后21年滑动平均后的冬季AMO指数与同期WACE指数的相关，相关系数为0.61，未通过0.1显著性水平的显著性t检验。这可能由于AMO的周期为65～80年并且AMO指数的计算方式为北大西洋海温的整体区域平均（李双林等,2009）。这可能导致北大西洋海温中20年左右较短周期的年代际变化信息被掩盖。因此，本文选择与WACE年代际尺度上相关性最显著的区域，探究北大西洋海温与WACE年代际变化的物理联系。

通过本文的研究，我们对WACE年代际变化特征及物理机制有了更深刻的认识，并从气候系统内部变率的角度，利用大气环流模式探讨了北大西洋海温对WACE年代际变化的影响，未来需要深入研究北大西洋海温影响WACE年代际变化的机制。另外，WACE年代际变化的成因仍有许多问题值得讨论，例如，洋流输送是否影响了WACE的年代际变化？北大西洋海温是否与太平洋地区海温相配合，进而影响WACE年代际变化？WACE的年代际变化对中国寒潮、暴雪等极端事件的发生有什么影响？我们将利用更丰富的资料，对WACE年代际变化成因及影响进行探究。

致谢 真诚地感谢陈军明副研究员对数值模式试验的指导与帮助,使本研究工作得以顺利开展。同时真诚感谢审稿专家对工作提供的宝贵建议与思路，使本研究工作得到很大改进。