年代际尺度的拉尼娜事件对中国西南地区冬季气温的影响

袁媛，申乐琳，晏红明

1 国家气候中心，中国气象局气候研究开放实验室，北京 100081 2 云南省气候中心，昆明 650032

0 引言

我国西南地区地处青藏高原东南部的长江上游，地形地貌复杂.世界上海拔最高、地形最复杂的青藏高原、云贵高原、横断山区和四川盆地等构成了该区域大陆地貌的主要特征(徐裕华，1991).在全球变暖背景下，西南地区增温趋势显著，尤其冬季的增温趋势更为明显.但同时，西南地区区域气候变化也具有非一致性，其中高原东侧的四川盆地表现出与青藏高原、川西高原和云贵高原不同的增温趋势(马振峰等，2006；蒋兴文和李跃清，2010).不仅如此，西南地区近年来低温冷害事件也频繁发生.2008年1月中旬至2月中旬，西南大部地区发生历史罕见的低温雨雪冰冻灾害(晏红明等，2009；刘瑜等，2010；马宁等，2011)，之后的2011、2013、2016、2018年也都遭受了不同程度的低温冷害(杨素雨等，2012；史悦等，2017)，造成严重的经济损失.西南地区的工农业生产、交通、电力、日常生活设施，以及整个自然生态环境等对极端低温冷害的防御能力都非常脆弱，尤其全球变暖背景下发生的冬季低温事件给其社会经济带来的危害更加严重.因此，加强西南地区冬季低温事件的特点、发生规律及影响因子研究是防灾减灾的重要需求，对提高西南地区冬季低温的预报预测能力也具有重要意义.

由于其特殊的地理位置，西南地区气候变化敏感，影响其气候年际变化的因子也较为复杂.不仅受热带海洋影响，而且受青藏高原大地形的动力热力作用；既受东南季风和西南季风的影响，又受高原季风的控制；由此形成了西南地区独特的天气气候(齐冬梅和李跃清，2007；王颖等，2015).以往的研究多关注影响我国中东部地区冬季气温异常的东亚冬季风的强弱，以及西伯利亚高压、乌拉尔山阻高、东亚大槽、北极涛动(AO)、北大西洋涛动(NAO)、副热带急流等关键环流系统的不同配置和相互作用(李崇银，1988；丁一汇，1990；陈隆勋等，1991；Gong et al.，2001；Wu and Wang，2002；Jhun and Lee，2004；黄荣辉等，2008；Wang et al.，2010；Luo et al.，2015，2016；Yao et al.,2017；李栋梁和蓝柳茹，2017)，而很少关注我国西南低纬高原地区的低温事件.同时，传统的东亚冬季风指数多与我国中东部大部地区的气温呈显著相关关系，而与西南地区冬季气温的相关多无法通过显著性检验(Shen et al.，2015).研究表明，冷空气向南扩展的位置和移动路径、高空冷平流、南支槽活动、西南准静止锋、西伯利亚高压和东亚大槽的位置等都是影响西南地区冬季气温异常的重要环流因子(晏红明等，2009；程建刚等，2009；蒋兴文和李跃清，2010；陶云等，2012；张瑾文等，2017；史悦等，2017；Song and Wu，2017).其中，高原冬季风存在强度的变化和位置的南北偏移，并具有明显的年代际变化特征；其强度和位置变化对西南地区的冬季气温有显著的影响(白虎志等，2005；王颖等，2015；Shen et al.，2015).

发生在赤道中东太平洋的厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件是影响我国冬季气候异常的重要外强迫因子，早期大量研究揭示了东亚冬季风与ENSO之间显著的反相关关系：通常在厄尔尼诺年冬季，欧亚中高纬以纬向环流为主，东亚大槽强度偏弱，东亚冬季风偏弱；而在拉尼娜年冬季，中高纬环流经向度较大，我国中东部沿海北风偏强，东亚冬季风偏强，东亚大槽偏深，有利于寒潮向南爆发影响我国南方大部地区(李崇银，1988；Li，1990；Webster and Yang,1992;陶诗言和张庆云，1998；Chen and Graf,1998；Chen et al.,2000；陈文，2002).2007/2008年冬季我国南方地区遭遇了罕见的低温雨雪冰冻灾害，大量研究指出冬季拉尼娜事件为冷空气的入侵提供了重要的气候背景场(Ding et al.，2008；晏红明等，2009；Hong和Li，2009；Yuan et al.，2014)，而欧亚大陆中高纬持续阻塞高压、中东急流和东亚副热带急流的相互作用、以及平流层极涡、AO、NAO等行星尺度环流都与这次低温事件有重要联系(陶诗言和卫捷，2008；李崇银等，2008；张庆云等，2008；陈文等，2008；王东海等，2008；Wen et al.，2009；谭桂容等，2010).晏红明等(2009)的研究也表明，拉尼娜事件通过影响中高纬冷空气活动进而对云南冬季低温有重要影响，但赤道中东太平洋海温异常与云南冬季气温的显著相关区仅位于云南省东部较小的范围，并且拉尼娜影响其冬季低温的物理机制尚不清晰.那么，赤道中东太平洋的拉尼娜事件究竟与西南地区冬季低温有怎样的联系，它们之间的关系是否在全球变暖背景下发生了变化呢？本文将针对这一问题开展详细的分析和研究.

1 数据和方法

本文所用到的数据包括：(1)西南地区(四川、重庆、贵州、云南)逐月台站气温资料(共364站)取自中国气象局国家气象信息中心发布的《中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)》(任芝花等，2012).该数据集集中解决基础气象资料质量和国家级-省级存档资料不一致的问题，数据质量和空间分辨率(测站数)比之前观测降水资料均有明显提高，已在业务和科研中得到广泛应用；(2)美国国家环境预报中心和国家大气研究中心(NCEP/NCAR)提供的月平均风场、位势高度场、垂直速度、海平面气压等大气环流资料，网格点分辨率是2.5°×2.5°(Kistler et al.,2001)；(3)英国Hadley中心月尺度海表温度数据(HadISST；Rayner et al.,2003)，网格点分辨率为1°×1°.上述所有资料选取1970—2019年，考虑到全球变暖的气候背景，统一以1970—2019年平均作为气候平均值计算相应的距平场.本文中冬季指的是当年12月至次年2月，即1970/1971年冬季指的是1970年12月至1971年2月的平均.

本文中的拉尼娜事件定义为冬季(当年12月至次年2月)平均的Nio3.4指数(5°S—5°N，170°W—120°W)≤-0.5 ℃，这样识别出的1970—2019年期间的拉尼娜事件共有19次：1970、1971、1973、1974、1975、1983、1984、1985、1988、1995、1998、1999、2000、2005、2007、2008、2010、2011、2017，这与国家气候中心依据中华人民共和国国家标准《厄尔尼诺/拉尼娜事件判别方法》得到的拉尼娜事件以及美国和澳大利亚气候预测业务官网上的拉尼娜事件基本一致，个别年份有差异可能与气候值的不同有关.

2 西南地区冬季气温特征和拉尼娜事件的关系

图1a中柱状是我国1970—2019年西南地区(四川、重庆、贵州、云南)平均冬季气温距平序列，可以看出西南地区冬季气温呈明显的线性增暖趋势，20世纪90年代中期之前气温多以偏冷为主，而之后多以偏暖为主.将西南地区(364站)冬季平均气温进行10年以上低通滤波再进行EOF分解，得到的第一模态为全区一致的气温变化(图1b).从对应的时间序列(图1c)可以看出，由冷转暖的突变点在1996年前后，1970—1996年期间，西南地区冬季气温表现为一致偏冷的特征，而在1997—2019年期间，该地区冬季气温为一致偏暖的特征.因此，本文以下的分析都将以1996年为界进行偏冷期和偏暖期的对比分析.

图1 (a)1970—2019年西南地区(四川、重庆、贵州、云南)冬季平均气温距平序列(柱状，其中蓝色表示拉尼娜年)和冬季Nio3.4指数序列(蓝色曲线，其中红色圆点表示拉尼娜年)，及西南地区10年低通滤波后的冬季气温距平的经验正交分解(EOF)第一模态(b)空间型及其(c)时间序列Fig.1 (a)Time series of the winter temperature anomaly (bar)in Southwest China (Sichuan,Chongqing,Guizhou and Yunnan provinces)(blue bar indicating La Nia years),and winter Nio3.4 index (blue line,with red dots for La Nia years)during 1970—2019.The first mode (b)and time series (c)of the empirical orthogonal decomposition (EOF)of winter temperature anomaly in Southwest China after 10-years low-pass filter

对比拉尼娜事件(图1a红色圆点)与西南冬季气温的变化，可以清楚看出，1970—1996年期间，所有的拉尼娜年冬季西南地区气温(蓝色柱)均偏低，而在1997—2019年期间，拉尼娜年冬季西南地区的气温有5年偏高、4年偏低.需要指出的是，1997—2019年期间，西南地区冬季气温本身处于总体偏暖的年代际背景，在这个背景下有且仅有4年气温明显偏低(≤-0.5 ℃)，而这4年均发生在拉尼娜年.以上分析表明，拉尼娜事件与西南地区冬季气温的关系有明显的年代际变化.我们知道，海气相互作用是影响气候异常的主要原因之一，在热带地区，海洋变化通过影响大气环流异常，对全球气候有十分重要的制约作用.为了进一步揭示拉尼娜事件在西南冬季气温异常中的作用，有必要首先分析气候变暖背景下海洋和大气环流的异常特征.

3 拉尼娜事件影响西南地区冬季气温的年代际差异

3.1 冬季海温和西南地区气温的年代际差异

根据前文分析的西南地区冬季气温与拉尼娜事件的关系，将19个拉尼娜年冬季分为三类，第一类是1970—1996年期间的拉尼娜年：1970、1971、1973、1974、1975、1983、1984、1985、1988、1995年，第二类是1997—2019年期间西南地区冬季偏冷的拉尼娜年：1999、2007、2010、2011年，第三类是1997—2019年期间西南地区冬季偏暖的拉尼娜年：1998、2000、2005、2008、2017年.将这三类年份的西南地区冬季气温分别合成(图2)，可以看出，1970—1996年期间，拉尼娜年冬季西南地区气温总体偏低(图2a)；1997—2019年期间，拉尼娜年西南冬季气温偏低的空间分布特征表现为“西暖东冷”型，四川西部和云南中西部气温偏高，而四川中东部、重庆、贵州气温偏低，尤其贵州大部气温偏低超过-1 ℃(图2b)；而1997—2019年期间，拉尼娜年冬季西南地区气温偏高的空间分布特征表现为全区一致偏暖，其中四川西部、云南西北部和南部的局部地区偏高超过1 ℃(图2c).利用全球格点2 m气温资料的合成结果与之类似(图略)，但同时也可以看出，1970—1996年期间的拉尼娜年冬季，全球大部地区的气温均较气候平均值偏低；1997—2019年期间拉尼娜年西南气温偏低的冬季，我国大部地区气温均偏低，而欧亚大陆北部、北美大部气温偏高；1997—2019年期间拉尼娜年西南气温偏高的冬季，我国除东北地区和内蒙古东部气温偏低外，其余大部地区气温均偏高，尤其我国青藏高原至西南地区西部气温偏高超过1 ℃，欧亚大陆北部气温偏低，而北极气温偏高(图略).

由于热带海温被认为是影响我国南方冬季降水的重要因素之一(王林和冯娟，2011；Li and Ma,2012；Yuan et al.,2014；Ke et al.,2019,2021)，我们也补充分析了西南地区冬季降水距平的合成情况.在1970—1996年期间的拉尼娜年冬季，除四川中东部和重庆西部降水较气候平均值偏多外，西南地区大部降水均偏少(图2d)；而1997—2019年期间拉尼娜年西南气温偏低的冬季，四川中东部、云南大部、贵州西部局部降水偏多，其余地区降水偏少(图2e)；这期间拉尼娜年西南气温偏高的冬季，西南地区大部降水均较气候平均值偏少，尤其云南西部和南部、贵州南部偏少超过20 mm(图2f).与不同年代拉尼娜年冬季的气温距平分布结合分析来看，1970—1996年期间的拉尼娜事件可能会导致西南地区总体呈现“冷干型”特征，而1997—2019年期间的拉尼娜事件则可能导致西南部分地区出现“冷湿型”或大部地区呈现“暖干型”的冬季特征.

图2 不同年代期间拉尼娜年冬季西南地区气温距平(上栏，单位：℃)和降水距平(下栏，单位：mm)合成空间分布(a)和(d)1970—1996年期间，(b)和(e)1997—2019年期间西南地区冬季气温偏低的拉尼娜年，(c)和(f)1997—2019年期间西南地区冬季气温偏高的拉尼娜年.Fig.2 Composites of winter mean temperature anomaly (top,units:℃)and precipitation anomaly (bottom,units:mm)in Southwest China for La Nia events during different decades(a)and (d)1970—1996,(b)and (e)1997—2019,but for cold winters in Southwest China,(c)and (f)1997—2019,but for warm winters in Southwest China.

从冬季海温合成的情况可以看出：1970—1996年期间的拉尼娜年冬季，除北太平洋中部和南太平洋中部海温较气候值略偏高外，全球大部海域的海温均较气候平均值偏低，尤其赤道中东太平洋大部负海温距平低于-0.5 ℃，且中心值低于-1 ℃，表现出了拉尼娜型的海温距平分布特征.从t检验情况看，印度洋至西北太平洋、及赤道中东太平洋的负海温距平均能通过95%的显著性检验(图3a).而1997—2019年期间的拉尼娜年冬季，不管是西南地区气温偏低年还是偏高年，海温距平场上都表现出较为一致的特征(图3b和3c)：赤道中东太平洋大部海温偏低，而西北太平洋和南太平洋海温偏高；热带印度洋海温总体接近常年略偏低，北大西洋海温总体偏高.但从这期间偏低年与偏高年合成的检验情况和差值场特征来看，西南地区冬季气温偏低年(图3b)相较于气温偏高年(图3c)，拉尼娜事件的特征更显著且强度更偏强，海温距平低于-0.5 ℃的范围更大.同时，北太平洋中部更偏暖，我国近海、印度洋北部、北大西洋中纬度海温相对偏低，而副热带东南印度洋和热带大西洋海温相对偏高(图3d).鉴于本文重点分析拉尼娜事件对西南地区冬季气温的影响，后文也将重点针对拉尼娜事件强度的差异做更细致的分析.

3.2 高低层大气环流的异常特征

对1970—1996年期间拉尼娜年以及1997—2019年期间拉尼娜年冬季西南地区气温偏低年、偏高年的高、低层大气环流分别进行合成，并对比分析它们的异同点.在热带对流活动和500 hPa垂直速度距平场的合成图上，可以看出赤道中太平洋均为对流不活跃区(图略)、异常下沉运动控制(图4中棕色阴影)，异常下沉运动中心均位于日界线附近，而热带东印度洋至西太平洋均为对流活跃区(图略)、异常上升运动控制(图4中绿色阴影)，异常上升运动的中心在1970—1996年期间的拉尼娜年冬季主要位于热带西太平洋(图4a)，而在1997—2019年期间则位于海洋性大陆附近(图4b和4c).并且，这些区域的异常垂直速度均能通过95%的显著性检验.三类合成均显示出Walker环流加强的特征，赤道地区垂直速度异常的特征比较相似，但强度有明显差异.分别计算赤道地区日界线(0°，180°)和西太平洋(0°，120°E)的垂直速度距平值，并对比它们的差值，可以清楚的看出1997—2019年拉尼娜冬季西南地区冷年合成的垂直速度距平差值最大，并且在赤道日界线附近的异常下沉运动最强(图5)，而这期间西南地区暖年合成的情况次之，1970—1996年合成的情况最弱.由于1997—2019年期间西南地区冷年合成的拉尼娜事件强度明显强于暖年合成的情况(图3)，与之一致，热带大气响应的程度也在西南地区冷年更强.

图3 (a)—(c)同图2，但为海温距平合成，(d)为(b)与(c)的差值场图中的黑点表示合成通过95%显著性检验.Fig.3 (a)—(c)are the same as Fig.2,but for the composites of sea surface temperature anomaly (SSTA),(d)is the difference between (b)and (c)The dots indicate the composites above the 95% confidence level.

图4 不同年代期间拉尼娜年冬季500 hPa垂直速度距平合成空间分布(单位：0.01 Pa·s-1)(a)1970—1996年；(b)1997—2019年期间西南地区冷冬；(c)1997—2019年期间西南地区暖冬.图中的黑点同图3，绿(棕)色阴影表示异常上升(下沉)运动.Fig.4 Composites of 500 hPa vertical velocity anomaly for La Nia events during different decades (units:0.01 Pa·s-1)(a)1970—1996;(b)1997—2019,but for cold winters in Southwest China;(c)1997—2019,but for warm winters in Southwest China.The dots have the same meaning as those in Fig.3 and green (brown)shading indicates anomalous rising (sinking)motion.

图5 不同年代期间拉尼娜年冬季合成的赤道日界线(0°，180°)和西太平洋(0°，120°E)500 hPa垂直速度距平值及它们的差值(日界线的垂直速度减去西太平洋的垂直速度)Fig.5 Composites of 500 hPa vertical velocity anomaly over the dateline (0°,180°),equatorial western Pacific (0°,120°E)in winter and their differences (the former minus the latter)for La Nia events during different decades

海平面气压和对流层低层环流的合成也表现出较为明显的差异.1970—1996年期间的拉尼娜年冬季，西伯利亚高压监测区域(40°N—60°N，80°E—120°E)北部的海平面气压略偏高(图6a)，表明西伯利亚高压略偏强.同时，贝加尔湖以南为异常气旋性环流，表明蒙古气旋偏强，导致冷空气以偏西北路径南下影响西南地区(图6b中红色箭头)，从而有利于西南大部地区气温偏低.但同时，我们发现西南地区中东部低层基本为南风距平控制，此南风距平并不直接来自于热带海洋，而是与存在于江南和华南地区异常反气旋环流西侧的异常偏南气流有关(图6b).进一步分析低层温度平流场(图略)，该南风距平表征了江南和华南地区低层冷高压前部的“回流”冷空气对西南地区低温的重要影响.与此同时，海洋性大陆至西北太平洋的海平面气压偏低，菲律宾附近为异常气旋环流(图6a)，表现出了对拉尼娜事件的典型响应，华南南部和南海北部的偏北风距平不利于来自西北太平洋的水汽输送至西南地区；孟加拉湾北部为异常反气旋环流，表明南支槽相对偏弱，导致由印度洋进入西南地区的水汽条件也偏差.因此，西南地区大部的相对湿度明显偏小(图6b)，结合大部气温偏低(图2a)和降水偏少(图2d)的特征，表明1970—1996年期间的拉尼娜年冬季，西南地区总体表现为“冷干型”的气候特征.

图6 不同年代期间拉尼娜年冬季对流层低层环流合成，蓝色框表示西南地区.左栏为海平面气压距平(阴影，单位：hPa)和850 hPa风场距平(矢量，单位：m·s-1)，其中的蓝色箭头表示异常气旋环流；右栏为850 hPa相对湿度距平(阴影，单位：%)和风场距平(矢量，同左栏)，其中的红色箭头表示冷空气路径，蓝色箭头表示水汽输送的方向(a)和(b)为1970—1996年期间拉尼娜年合成，(c)和(d)为1997—2019年期间拉尼娜年西南地区冷冬合成，(e)和(f)为1997—2019年期间拉尼娜年西南地区暖冬合成.Fig.6 Composites of atmospheric circulation anomalies in the lower troposphere during the winter of La Nia events in different decades.Left column:the sea level pressure (SLP)anomaly (shading,units:hPa)and 850 hPa wind anomaly (vectors,units:m·s-1),with the blue arrow indicating anomalous cyclones.Right column:850 hPa relative humidity anomaly (shading,units:%)and 850 hPa wind anomaly (vectors,units:m·s-1),with the red arrows for the path of cold air and blue arrows for the direction of moisture transport.The blue box indicates Southwest China(a)and (b)1970—1996,(c)and (d)1997—2019,but for cold winters in Southwest China,(e)and (f)1997—2019,but for warm winters in Southwest China.

在1997—2019年期间拉尼娜年冬季西南地区偏冷年，西伯利亚高压明显偏强(图6c)，对流层低层乌拉尔山以西为异常反气旋环流控制，在亚洲中高纬度地区形成明显北高南低的形势，这是冬季影响西南地区出现寒潮天气的最主要形势(晏红明等，2009)，由此导致贝加尔湖经我国河套地区至西南地区北部受异常偏北风影响，冷空气容易从中路向西南地区侵袭(图6d).同时，受拉尼娜事件影响，菲律宾以西(即我国南海)上空为异常气旋性环流控制，由此导致我国长江流域及以南大部为该气旋北侧的异常偏东北风.因此，这类年份合成的情况显示影响西南地区的冷空气路径包括中路和东路两支(图6d中红色箭头)，这与1970—1996年期间拉尼娜年合成的情况(冷空气路径偏西，图6b)有明显差异，由此导致西南中东部气温较气候平均值偏低(图2b).与此同时，赤道中东太平洋海平面气压偏高，而印度洋至西太平洋海平面气压偏低，表现出南方涛动显著的正异常特征；并且在印度洋上形成异常气旋对分别位于赤道印度洋的南北两侧(图6c).阿拉伯海至孟加拉湾西部的异常气旋性环流加强了南支槽，并使得由孟加拉湾进入西南地区的西南风偏强(图6d中的蓝色箭头)，水汽输送偏强，从而导致西南地区大部相对湿度偏大(图6d).结合前文分析的冬季气温(图2b)和降水(图2e)距平特征，这期间的拉尼娜事件易导致西南地区呈现“冷湿型”冬季，尤其在四川和云南大部更为明显.

而在1997—2019年期间拉尼娜年冬季西南地区偏暖年，西伯利亚高压总体接近气候平均值(图6e)，西南地区东部为弱的偏东北风控制(图6f)，这主要是受拉尼娜事件激发的菲律宾附近异常气旋性环流影响的结果.赤道东太平洋海平面气压略偏高，东印度洋至西太平洋略偏低(图6e)，海平面气压异常的范围和强度都不及这期间冷年合成的情况，这可能是因为暖年拉尼娜事件的强度较弱，热带地区南方涛动响应的特征也较弱.值得注意的是，暖年合成的低层风场在海洋性大陆区也有一对异常气旋对(图6e)，但其位置相较于冷年合成的情况明显偏东.异常气旋位置的差异对来自热带海洋的水汽输送有重要影响，由于该异常气旋对位于海洋性大陆区，我国南海上空为异常气旋控制，西南地区大部受该气旋北侧的偏北风影响，因此水汽输送条件总体偏差，从而导致西南地区大部相对湿度明显偏小，总体表现出偏干的特征(图6f).同样结合前文分析的冬季气温(图2c)和降水(图2f)距平特征，这期间的拉尼娜年事件则会导致西南地区呈现“暖干型”冬季.

最显著的差异表现在500 hPa环流场上.1970—1996年期间的拉尼娜年冬季，热带和副热带地区500 hPa高度场明显偏低，尤其西亚至我国西北地区和青藏高原上空为高度场负距平中心；而阿留申低压偏弱，表现为异常反气旋和高度场正距平控制(图7a).而在1997—2019年期间的拉尼娜年冬季西南地区偏冷年，欧亚中高纬环流呈显著的经向型特征，乌拉尔山高压脊偏强，我国上空为高度场负距平控制，表明东亚大槽偏深，高原高度场偏低，亚洲从高纬度到低纬度地区高度场表现出明显的北高南低形势(图7b).同时，热带和副热带地区高度场也较气候平均值偏低，尽管偏低的强度明显不如1970—1996年期间合成的情况，但都表现出了对拉尼娜事件的典型响应.这样的环流形势为典型的东亚冬季风偏强的特征，有利于我国大部(包括西南地区)冬季气温偏低.而在这期间拉尼娜年冬季西南地区偏暖年，欧亚高纬地区的大气环流也呈现经向型特征，乌拉尔山高压脊偏强，东亚大槽偏强但位置偏北(东北亚为高度场负距平和异常气旋性环流控制)；热带地区高度场基本接近气候平均值，但副热带地区高度场明显偏强，尤其青藏高原上空高度场明显偏高，高原上空为异常反气旋环流(图7c)，呈现与冷年和1970—1996年期间拉尼娜冬季合成完全相反的特征.以上对比可以看出，同样是在1997—2019年期间，西南地区暖年合成的东亚冬季风的强度明显不如冷年合成的情况强，冷空气主要影响我国内蒙古东部和东北地区，很难向南侵袭影响我国南方大部；其中青藏高原上空的高度场和风场的特征完全相反.

图7 同图4，但为500 hPa高度距平场(阴影，单位：gpm)和距平风场(矢量，只显示大于1 m·s-1的矢量风，单位：m·s-1)的合成.蓝色框表示西南地区Fig.7 Same as Fig.4,but for the composites of 500 hPa geopotential height anomaly (shading,units:gpm)and wind anomaly (vectors,units:m·s-1,only displaying the zonal or meridional wind greater than 1 m·s-1).The blue box indicates Southwest China

因此，拉尼娜事件对西南地区冬季气候的影响有明显的年代际差异.1970—1996年期间的拉尼娜年冬季，中低纬度高度场明显偏低，西伯利亚高压略偏强，蒙古气旋偏强，导致偏西路冷空气影响西南地区，西南地区大部气温偏低；同时来自孟加拉湾和西北太平洋的水汽输送均偏弱，西南地区大部相对湿度偏低，整体呈现“冷干型”冬季的特征.而在1997—2019年期间，尽管都是拉尼娜事件冬季的合成，但在某些年份，欧亚中高纬呈显著的经向型环流，乌拉尔山高压脊偏强、东亚大槽偏深、高原高度场偏低、西伯利亚高压偏强，影响西南地区的偏北风偏强，中路和东路冷空气共同作用下导致西南地区冬季气温易偏低；同时来自孟加拉湾的西南水汽输送偏强，从而导致西南地区大部相对湿度偏大、降水偏多，出现“冷湿型”冬季.而在另一些拉尼娜年冬季，欧亚地区的高纬环流也呈经向型，但锋区偏北；并且由于高原高度场偏高，冷空气不易南下影响我国西南地区；西伯利亚高压接近常年，偏北风的强度较弱，西南地区冬季气温偏高；同时受菲律宾附近异常气旋性环流影响，西南地区东部的偏北风异常导致水汽条件偏差，西南地区大部相对湿度偏小、降水明显偏少，表现出“暖干型”冬季.鉴于1997—2019年期间拉尼娜事件分为两类后个例较少，我们也检查了每一年西南地区冬季气温和降水及高低层大气环流的异常特征，大部分年份都符合合成分析的结果，因此也支持上述结论.

以上分析可以表明：拉尼娜事件影响西南地区冬季气候主要通过几个关键环流系统，包括西伯利亚高压、乌拉尔山高压脊、东亚大槽、高原高度场、蒙古气旋、菲律宾附近低层气旋性环流异常、南支槽等等.这些大尺度环流系统的不同配置会最终导致西南地区冬季不同的气候异常特征，中高纬环流异常主要影响冷空气的路径和强度，而热带环流主要影响水汽输送.本文的研究重点是分析拉尼娜事件对西南地区冬季气温的影响，这其中西伯利亚高压和东亚大槽的强度和位置、以及高原高度场的强度等都起着重要的作用.已有大量研究揭示过前面两个环流系统对我国冬季气温的重要影响(李崇银，1989；陶诗言和张庆云，1998；何溪澄等，2008)，但这两个环流指数与西南地区冬季气温的相关均无法通过显著性检验(Shen et al.，2015；图略).因此，对于西南地区来说，由于其特殊的地理位置，高原高度场的影响可能更为直接更为重要，下面将具体分析.

4 高原高度场的重要作用及其与热带海温的关系

定义高原高度场指数(Tibet-H500)为青藏高原(30°N—40°N，75°E—105°E)区域平均500 hPa高度场距平(赵振国，1999).该指数与西南地区冬季平均气温距平序列表现出一致的线性增长趋势和一致的年际变化(图8a)，两者呈显著的正相关关系，相关系数为0.74，通过99.9%的显著性检验.即使去除两个序列的线性趋势，其相关系数仍超过0.7(图略).从21年滑动相关的结果来看，两者的正相关关系非常稳定，相关系数基本都维持在0.5以上，并且在1997—2019年期间更高，稳定超过0.7(图8b).这表明，高原高度场强度对西南地区冬季气温有显著影响，冬季高原高度场偏高(低)，西南地区冬季气温易偏高(低)，也再次证明了高原冬季风对西南地区冬季气温影响的重要性(Shen et al.，2015；王颖等，2015).

图8 (a)1970—2019年西南地区冬季平均气温距平序列(柱状)和高原冬季高度场指数序列(黑线)，(b)西南地区冬季平均气温距平指数与高原高度场指数的21年滑动相关Fig.8 (a)Time series of the winter temperature anomaly in Southwest China (bar)and Tibet-H500 index (black line)during 1970—2019.(b)21-yr running correlation between the winter temperature anomaly in Southwest China and Tibet-H500 index

通过Tibet-H500回归得到的500 hPa环流场、海平面气压和低层风场的结果与图7b、图6c非常类似，即当冬季高原高度场偏低时，青藏高原上空为500 hPa高度场负距平和异常气旋性环流控制，西伯利亚高压偏强，影响我国西南地区的冬季风偏强(图略).与此同时，Tibet-H500回归得到的气温距平显示，当冬季高原高度场偏低时，我国大部地区的冬季气温较气候平均值偏低，尤其四川大部、重庆、贵州、云南东部偏低显著(图略).

既然高原高度场强度是影响西南地区冬季气温的关键环流系统，那么该系统与热带海温有怎样的关系呢？图9展示了冬季Tibet-H500指数与不同时期全球海温的相关系数分布，可以看出在1970—2019年期间，显著的正相关区位于热带西印度洋(10°S—20°N，50°E—80°E)、赤道中太平洋及东太平洋热带外的南北两侧(图9a)，而与本文定义的拉尼娜事件判别指标(Nio3.4区海温)并没有显著的相关关系，反而与Nio4区(5°S—5°N，160°E—150°W)海温呈显著正相关.定义热带西印度洋海温指数(WIO，10°S—20°N，50°E—80°E区域平均海温距平)和Nio4指数(5°S—5°N，160°E—150°W区域平均海温距平)，分别与Tibet-H500指数计算21年滑动相关(图10a).可以看出WIO与Tibet-H500的滑动相关及Nio4与Tibet-H500的滑动相关都表现出下降趋势，在1986年之前相关均可以通过显著性检验，但之后相关不显著.注意到WIO与Nio4指数的滑动相关一直稳定通过95%显著性检验，表明热带西印度洋与赤道中太平洋的海温变化有较高的一致性.由于上述计算是21年滑动相关，因此“1986年”实际反映的是1986年前后各10年，也即是“1976—1996年”的相关系数，表明冬季高原高度场与热带西印度洋和中太平洋海温的相关关系也是在1996年前后发生了转折，1996年之前相关显著，而之后相关不显著.鉴于此，分时段分别计算Tibet-H500与全球海温的相关分布，可以看出在1970—1996年期间，显著的正相关区位于热带印度洋大部和热带太平洋中部，尤其WIO区和Nio4区相关系数值最大(图9b)，并且显著相关区的范围较1970—2019年期间的结果明显偏大.而在1997—2019年期间，Tibet-H500与热带海温的关系几乎通过不了显著性检验(图9c)，这更进一步证明了冬季高原高度场与热带海温关系的年代际变化(图10a).

图9 冬季高原高度场指数与同期海温距平相关分布(a)1970—2019年;(b)1970—1996年;(c)1997—2019年.阴影区由浅到深分别表示相关系数通过90%、95%、99%的显著性检验，黑色方框分别表示热带西印度洋(10°S—20°N，50°E—80°E)和Nio4区(5°S—5°N，160°E—150°W).Fig.9 Distribution of linear correlation between Tibet-H500 index and SSTA in winter(a)1970—2019;(b)1970—1996;(c)1997—2019.Shading from light to dark shows the correlation above 90%,95% and 99% significant level.Black boxes are for tropical western Indian Ocean (WIO,10°S—20°N,50°E—80°E)and Nio4 region (5°S—5°N,160°E—150°W),respectively.

图10 (a)1970—2019年冬季高原高度场指数分别与Nio4区海温指数(蓝色)和西印度洋海温指数(红色)的21年滑动相关，及Nio4区海温指数与西印度洋海温指数的21年滑动相关(绿色).(b)高原高度场月指数与Nio4区海温月指数在1970—2019年(黑色)、1970—1996年(蓝色)和1997—2019年(红色)期间的超前滞后相关，横坐标正值(负值)表示高原高度场指数滞后(超前)Nio4指数Fig.10 (a)21-yr running correlation between the Tibet-H500 index and Nio4 index (blue),WIO-SSTA index (red),and 21-yr running correlation between Nio4 index and WIO-SSTA index (green)during 1970—2019.(b)Lead-lag correlation between monthly Tibet-H500 index and Nio4 index in 1970—2019 (black),1970—1996 (blue)and 1997—2019 (red),with positive (negative)value on x-axis indicating the Tibet-H500 index lags (leads)Nio4 index

由此可以得出结论：影响西南地区冬季气温最重要最直接的环流系统是高原500 hPa高度场，高原高度场的高/低异常可以直接决定西南冬季气温的暖/冷距平.而500 hPa高原高度场与热带西印度洋和赤道中太平洋海温的关系有显著的年代际变化，在1970—1996年期间，两者相关显著，且高原高度场滞后于海温变化大约5个月，因此这期间拉尼娜事件的发展会导致高原高度场偏低，并进一步导致西南地区冬季气温偏低；而在1997—2019年期间，两者相互独立，强度较强且冷海温范围较大的拉尼娜事件(尤其Nio4区冷海温异常偏强)才会导致高原高度场偏低并使得西南地区冬季气温偏低，而较弱的拉尼娜事件则对高原高度场没有显著影响.由于高原高度场本身存在显著的年代际升高趋势，在这些年份高原高度场多表现出偏高的特征，因此在较弱的拉尼娜年冬季西南地区冬季气温仍偏高.

5 总结和讨论

利用多种资料，本文详细分析了1970—2019年期间的拉尼娜事件对我国西南地区(四川、重庆、贵州、云南)冬季平均气温的影响及其年代际变化.得出以下几点结论：

(1)西南地区冬季平均气温具有明显的年代际增暖趋势，以1996年左右为界，之前为西南地区偏冷期，之后为偏暖期.拉尼娜事件与西南地区冬季气温的关系有明显的年代际差异：1970—1996年期间，所有的拉尼娜年冬季西南地区气温均偏低；而在1997—2019年期间的拉尼娜年冬季，西南地区5年偏暖、4年偏冷，但这期间，由于西南地区冬季气温本身处于偏暖的年代际背景，有且仅有4年气温偏低，而这4年均发生在拉尼娜年.即1970—1996年，拉尼娜事件发生时西南地区冬季气温则会偏低；而1996—2019年期间的拉尼娜年西南地区冬季气温不一定偏低.

(2)高原高度场是影响西南地区冬季气温最直接且最重要的关键因子.高原高度场指数与西南地区冬季平均气温距平序列表现出一致的线性增长趋势和一致的年际变化，并且两者的正相关关系随时间变化越来越稳定(通过99.9%的信度检验)，高原高度场偏高(偏低)异常直接决定了西南地区冬季偏暖(偏冷)；同时，由于高原高度场与拉尼娜事件的密切联系，且存在显著的5个月滞后相关，因此，高原高度场有可能是链接拉尼娜事件影响西南地区冬季气温变化的重要桥梁.

(3)拉尼娜事件对西南地区冬季气温的影响具有明显的年代际变化，1970—1996年期间西南地区冬季主要表现为“冷干型”，而1997—2019年期间则可能为“冷湿型”或“暖干型”，这主要是因为赤道中太平洋(Nio4区)海温与高原高度场的正相关关系表现出显著的年代际变化.在1970—1996年期间，高原高度场与Nio4区海温显著正相关，这期间的拉尼娜事件会导致高原高度场偏低，并且配合蒙古气旋偏强、冷空气以偏西北路径南下影响西南地区，从而共同导致西南地区冬季气温偏低；同时西南地区大部水汽输送较差、降水偏少，从而导致西南地区冬季总体表现为“冷干型”气候异常特征.而在1997—2019年期间，高原高度场与热带海温的关系表现为相互独立性，强度较强且冷海温范围较大的拉尼娜事件(尤其Nio4区冷海温异常偏强)才会导致高原高度场偏低，并且在这些年冬季欧亚中高纬呈显著的经向型环流，乌拉尔山高压脊偏强、东亚大槽偏深、西伯利亚高压偏强，影响西南地区的偏北风偏强，中路和东路冷空气共同作用下导致西南地区冬季气温易偏低；同时来自孟加拉湾的西南水汽输送偏强，从而使得西南地区相对湿度偏大、降水偏多，出现“冷湿型”冬季.而较弱的拉尼娜事件则对高原高度场没有显著影响，在这些年冬季，欧亚地区的高纬环流也呈经向型，但锋区偏北，高原高度场偏高，冷空气不易南下影响我国西南地区；西伯利亚高压接近常年，偏北风的强度较弱，西南地区冬季气温偏高；同时受菲律宾附近异常气旋性环流影响，西南地区东部的偏北风异常导致水汽条件偏差，西南地区大部相对湿度偏小、降水偏少，表现出“暖干型”冬季.

西南地区由于其特殊的地理位置和复杂的地形地貌，区域气候差异非常显著，影响西南地区冬季气温的环流因子也比较复杂，本文研究发现青藏高原地区的500 hPa高度场异常是影响西南地区冬季冷暖变化的一个关键因子，并且是拉尼娜事件影响西南地区冬季气温的重要桥梁.但是，我们尚未深入分析热带海温影响高原高度场的具体物理过程，这可能需要做更多的数据分析和数值试验.另外，高原高度场异常也可能与中高纬度大气环流的波动(Li et al.,2019)有关，那么，在拉尼娜背景下中高纬度大气环流的变化对高原高度场影响的贡献有多大？尤其在拉尼娜年500 hPa高原高度场偏高的年份中高纬度大气环流波动起到怎样的作用？这些问题尚不清楚，都有待于进一步深入分析.青藏高原下垫面比较复杂，高原冬季和夏季热力变化的影响也显著不同，对于高原大部分地区的影响而言，冬季属于冷源，夏季热源，对其上空大气环流变化的影响是不同的，因此，青藏高原下垫面的热力异常对高原高度场的影响以及对西南地区冬季气温变化的影响是值得我们进一步研究的问题.

最后需要指出的是，本文着重分析了拉尼娜事件对西南地区冬季气温的影响，而厄尔尼诺事件的气候效应往往与拉尼娜是相反的，那么，在历史上的厄尔尼诺年冬季西南地区气温都表现出偏暖的特征吗？是否也有明显的年代际差异？这也将是我们下一步研究工作的重点.