霍飛 江志紅 劉征宇,2,3

1 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京210044

2 北京大學(xué)氣候與海氣實(shí)驗(yàn)室，北京100871

3 Center for Climatic Research,University of Wisconsin-Madison,Wisconsin State 53706

1 引言

中國地處東亞季風(fēng)區(qū)，對夏季降水異常及其成因的研究歷來是國內(nèi)外氣象學(xué)者研究的熱點(diǎn)。青藏高原作為東亞季風(fēng)系統(tǒng)的重要成員，在東亞氣候的形成與異常中起著非常重要的作用。積雪是反映高原熱狀況的一個(gè)重要因子，冬、春高原積雪異常可以通過積雪本身的持續(xù)性、土壤濕度異常的持續(xù)性影響中國夏季氣候（陳乾金等，2000；陳興芳和宋文玲，2000；鄭益群等，2000；張順利和陶詩言，2001；吳國雄等，2004；梁瀟云等，2005）。如Wu and Qian（2003）研究指出冬季高原積雪與次年夏季長江中下游降水有顯著正相關(guān)，并提出多雪年高原上空大氣溫度偏低，從而影響海陸溫差及夏季 風(fēng)的強(qiáng)度。朱玉祥等（2007）的研究則發(fā)現(xiàn)，在年代際尺度上冬春積雪與中國東部降水型南澇北 旱的年代際變化有很好的相關(guān)性。Wu et al.（2012）的近期研究發(fā)現(xiàn)青藏高原雪蓋可以調(diào)制ENSO與東亞夏季風(fēng)間的聯(lián)系：青藏高原雪蓋面積異常減少有助于北太平洋上空急流減弱，有利于 與ENSO相聯(lián)系的熱帶外Rossby波向西發(fā)展，進(jìn)而增強(qiáng)與東亞夏季風(fēng)的聯(lián)系；反之，青藏高原雪 蓋面積異常增多，則會削弱ENSO與東亞夏季風(fēng)之間的聯(lián)系。然而，已有研究中仍存在一些不足。目前大多數(shù)研究主要集中在高原積雪對夏季降水異常的研究，對于其他季節(jié)降水異常的研究相對較少。陳忠明等（2001）研究指出，青藏高原東部地面熱源與華西秋雨存在顯著的負(fù)相關(guān)，但相關(guān)研究并不多見。另一方面，由于積雪等下墊面因子與 大氣變量總是相互作用的，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法無法由 觀測資料進(jìn)行積雪對大氣的反饋與大氣對積雪 強(qiáng)迫作用的區(qū)分，更無法估算積雪對大氣反饋信號的大小。

Frankignoul et al.（1998）利用海表溫度與NCEP/NCAR再分析資料，研究了北大西洋地區(qū)海表熱通量與海溫異常之間的相互作用特征，提出了用于估計(jì)海洋反饋系數(shù)的平衡反饋分析方法（Equilibrium Feedback Assessment，EFA）。在此基礎(chǔ)上，Liu and Wen（2008）和 Liu et al.（2008）將其發(fā)展為廣義平衡反饋（Generalized Equilibrium Feedback Assessment，GEFA）方法，可以系統(tǒng)分離不同海區(qū)海表溫度（Sea surface temperature，SST）異常對氣候異常的貢獻(xiàn)。為進(jìn)一步估計(jì)各下墊面強(qiáng)迫的大氣最強(qiáng)信號，F(xiàn)rankignoul et al.（2011）近期提出了最大響應(yīng)估計(jì)（Maximum Response Estimation，MRE）方法，可以在 GEFA 基礎(chǔ)上估算各下墊面強(qiáng)迫的最主要大氣模態(tài)。

本文通過最大協(xié)方差分析法（Maximum Covariance Analysis，簡稱 MCA）和MRE方法相結(jié)合，研究青藏高原積雪對中國降水的影響：首先利用MCA尋求不同季節(jié)青藏高原積雪與中國降水之間的聯(lián)系；在此基礎(chǔ)上，通過MRE方法及相關(guān)分析研究中國區(qū)域降水對高原積雪異常的響應(yīng)及其可能的物理機(jī)制。

2 資料與方法

2.1 資料

（1）積雪資料，來自于美國NOAA衛(wèi)星，由美國國家環(huán)境衛(wèi)星、數(shù)據(jù)和信息服務(wù)局（The National Environmental Satellite,Data,and Information Service）提供。數(shù)據(jù)從極地立體投影插值到固定網(wǎng)格上，分辨率為2°×2°。每個(gè)格點(diǎn)距平通過3階多項(xiàng)式擬合去除低頻趨勢。

（2）降水資料，來源于國家氣候中心提供的160個(gè)臺站逐月觀測數(shù)據(jù)。

（3）NCEP/NCAR提供的月平均環(huán)流場資料和SST 資料（Kistler et al.,2001），水平分辨率為 2.5°× 2.5°。各類資料所取時(shí)段均從1984年 1月至2010年12月。

2.2 方法

2.2.1 最大協(xié)方差分析法（MCA）

MCA或稱奇異值分解（SVD），是以兩個(gè)要素場的最大協(xié)方差為基礎(chǔ)展開，最大限度地從左右場分離出相互獨(dú)立的耦合分布型，從而揭示出兩個(gè)場所存在的時(shí)域相關(guān)性的空間聯(lián)系。它能夠以最少的模態(tài)來描述兩個(gè)要素間關(guān)系的主要特征。MCA方法已有大量的應(yīng)用，這里不再贅述。本文月距平 資料以每年3個(gè)連續(xù)月（如，1～3月份，JFM）的形式計(jì)算協(xié)方差矩陣（時(shí)間序列長度N=3個(gè)月×27年）。在評估 MCA 顯著性時(shí)，使用了 Czaja and Frankignoul（2002）描述的 Monte Carlo方法。許多研究表明，赤道太平洋SST與中國降水有著顯著的聯(lián)系（Huang and Wu，1989；劉永強(qiáng)和丁一匯，1995；金祖輝和陶詩言，1999）。因此，在計(jì)算協(xié)方差矩陣時(shí)，各大氣變量距平通過對一個(gè)月前的Ni?o 3 區(qū)（5°S～5°N，150°～90°W）SST 距平的簡單線性回歸來濾除赤道太平洋SST信號。

2.2.2 最大響應(yīng)估計(jì)方法（MRE方法）

與GEFA關(guān)注于系統(tǒng)分離各種下墊面對氣候異常的貢獻(xiàn)不同，MRE方法的目的是提取所有下墊面對氣候異常全部貢獻(xiàn)的最主要特征。MRE方法的詳細(xì)說明在 Frankignoul et al.（2011）中已經(jīng)描述，這里只給出簡明介紹。

設(shè)H表示大氣數(shù)據(jù)矩陣，格點(diǎn)數(shù)為J，時(shí)間長度為T，S表示下墊面（如積雪）數(shù)據(jù)矩陣，格點(diǎn)數(shù)為J，時(shí)間長度為T。則某一時(shí)刻大氣對下墊面的響應(yīng)為

B為下墊面反饋系數(shù)矩陣，N(t)代表大氣固有變化產(chǎn)生的隨機(jī)強(qiáng)迫，獨(dú)立于S(t)。

矩陣B可由 GEFA 估計(jì)得到（Liu and Wen,2008）：

CHS（τ）為S和H在滯后時(shí)間τ的協(xié)方差矩陣，CSS（τ）為S在滯后時(shí)間τ的自協(xié)方差矩陣。

由（1）可知，N（t）為隨機(jī)強(qiáng)迫，即大氣信號只可能來自BS（t）。因此，為了得到大氣信號（響應(yīng)）的主要特征，這里計(jì)算BS（t）的EOF空間場主要模態(tài)pi。pi反映的是大氣響應(yīng)的主要變率（解釋方差最大），因此認(rèn)為是最大響應(yīng)。如果B是已知的，那么計(jì)算可以直接進(jìn)行。反之，B可以在截?cái)嗟腅OF空間場中通過GEFA來估計(jì)。

ci（t）為EOF空間場所對應(yīng)的時(shí)間序列。引起響應(yīng)的下墊面模態(tài)可以通過原始距平S（t）對主成分ci（t）進(jìn)行回歸來實(shí)現(xiàn)，而對后者進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化則可以得到大氣響應(yīng)的空間模態(tài)。

以往模式與統(tǒng)計(jì)診斷研究都表明，大尺度大氣對持續(xù)下墊面強(qiáng)迫的響應(yīng)需要幾個(gè)星期到幾個(gè)月（Ferreira and Frankignoul，2005，2008；Deser et al.，2007；Strong et al.，2009）。考慮到這一大氣延遲響應(yīng)（Frankignoul et al.，2011），(1)式應(yīng)替換為

其中a=t-t*為響應(yīng)時(shí)間。（2）式應(yīng)替換為

引起最大響應(yīng)的下墊面強(qiáng)迫模態(tài)則通過S（ta）對主成分時(shí)間序列回歸來得到。與MCA類似，月距平資料以 3個(gè)連續(xù)月的形式計(jì)算協(xié)方差矩陣（時(shí)間序列長度N=3×27）。統(tǒng)計(jì)顯著性通過Monte Carlo 方法來檢驗(yàn)（Czaja and Frankignoulet al.，2002）。

3 青藏高原積雪與中國降水的 MCA分析

圖1分別給出了青藏高原積雪與中國降水MCA分析的第一模態(tài)在不同超前滯后時(shí)間的協(xié)方差平方（Squared Covariance，簡稱SC，圖1a）和協(xié)方差平方百分比（Squared Covariance Fraction，簡稱SCF，圖1b）。從圖中可以看出，SC圖與SCF圖的結(jié)構(gòu)相似，且兩者都有明顯的季節(jié)變化。本文主要研究青藏高原積雪對中國降水的影響，因此，這里僅關(guān)注積雪超前降水時(shí)的情況。夏季（Jun- Jul-Aug，JJA）降水與高原積雪的顯著聯(lián)系出現(xiàn)在積雪超前降水 4～5個(gè)月時(shí)，說明冬春季青藏高原積雪異?？赡苡绊懼袊募窘邓Ｖ袊哪┣锍酰ˋug-Sep-Oct，簡稱ASO）降水與不同超前時(shí)間（0～4個(gè)月）高原積雪的SC持續(xù)顯著。這表明，青藏高原積雪異常能從4～6月（Apr-May-Jun，AMJ）一直持續(xù)到ASO，從而影響到中國ASO降水。

圖2所示為1～3月青藏高原積雪與中國夏季降水MCA分析的第一模態(tài)，中國降水異常分布（圖2a）為長江中下游降水偏多，而華南降水偏少，此時(shí)對應(yīng)的積雪分布（圖2b）為青藏高原多雪。SC通過了10%水平的顯著性檢驗(yàn)，而降水和積雪異常模態(tài)時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.60。這與以往大量的研究結(jié)論一致：冬春季高原積雪偏多時(shí)，東亞夏季風(fēng)強(qiáng)度偏弱，我國夏季長江流域易澇、華南易旱（陳乾金等，2000；張順利和陶詩言，2002；Wu and Qian，2003；Zhao et al.，2007）。

圖1 青藏高原積雪與中國降水MCA分析的第一模態(tài)在不同超前滯后時(shí)間的（a）協(xié)方差平方（SC）和（b）協(xié)方差平方百分比（SCF）。y軸上負(fù)值表示積雪超前降水，J、F、M、A、M、J、J、A、S、O、N、D分別代表1～12月。深、中和淺灰色陰影分別表示統(tǒng)計(jì)顯著水平5%、10%和20%Fig.1 The(a)SC(Squared Covariance)and(b)SCF(Squared Covariance Fraction)of the first MCA mode between Tibet Plateau(TP)snow cover and precipitation(in China)anomalies.Negative values on they axis indicate that snow cover leads precipitation.J,F,M,A,M,J,J,A,S,O,N,D indicate Jan,Feb,Mar,Apr,May,Jun,Jul,Aug,Sep,Oct,Nov,and Dec,respectively.The dark,moderate,and light shadings indicate where the covariance is statistically significant at the 5%,10%,and 20% levels,respectively

圖2 中國夏季降水與1～3月高原積雪MCA分析的第一模態(tài):（a）中國夏季降水異類協(xié)方差（mm）；（b）1～3月高原積雪同類協(xié)方差（單位：%）。括號內(nèi)百分?jǐn)?shù)是統(tǒng)計(jì)顯著水平，r為降水與積雪MCA分析第一模態(tài)時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù) Fig.2(a)Heterogeneous precipitation covariance(mm)and(b)homogeneous snow cover covariance(%)for the first MCA mode between JJA(Jun-Jul-Aug)precipitation and JFM(Jan-Feb-Mar)TP snow cover.r denotes correlation coefficient,the percentage in parentheses indicates the estimated statistical significance level

圖3 中國ASO降水與高原積雪距平MCA分析第一模態(tài)中國ASO降水異類協(xié)方差（a、c、e、g，mm）與高原積雪同類協(xié)方差（b、d、f、h，單位：%）：（a、b）積雪超前降水1個(gè)月；（c、d）積雪超前降水2個(gè)月；（e、f）積雪超前降水3個(gè)月；（g、h）積雪超前降水4個(gè)月。括號內(nèi)百分?jǐn)?shù)是統(tǒng)計(jì)顯著水平，r為降水與積雪MCA分析第一模態(tài)時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù) Fig.3(a,c,e,g)Heterogeneous precipitation covariance(mm)and(b,d,f,h)homogeneous snow cover covariance(%)for the first MCA mode between ASO precipitation and TP snow cover at(a,b)Lag-1,(c),(d)Lag-2,(e),(f)Lag-3,(g),(h)Lag-4(Lag-1,Lag-2,Lag-3,Lag-4 indicate that TP snow cover leads precipition for 1,2,3,4 months,respectively). r denotes correlation coefficient,percentage in parentheses indicates the estimated statistical significance level

圖4 中國ASO降水與同期高原積雪距平MCA分析第一模態(tài)的（a）中國ASO降水異類協(xié)方差（mm）與（b）同期高原積雪同類協(xié)方差（單位：%）及（c）時(shí)間序列（黑色粗實(shí)線表示MCA第一模態(tài)降水時(shí)間序列，黑色細(xì)虛線表示積雪時(shí)間序列） Fig.4(a)Heterogeneous precipitation covariance(mm)and(b)homogeneous snow cover covariance(%)for the first MCA mode between ASO precipitation and snow cover and(c)time series(Black thick solid line indicates precipitation time series of first MCA mode,and black thin dashed line for snow cover time

高原積雪與中國ASO降水的MCA第一模態(tài)在積雪超前1至4個(gè)月都十分相似（圖3）：當(dāng)青藏高原積雪表現(xiàn)為高原西部多雪的模態(tài)時(shí)，降水模態(tài)顯示除我國東部沿海狹長區(qū)域少雨外，長江及其以南 地區(qū)大部區(qū)域降水偏多，其中有2個(gè)顯著的降水正異常中心，分別位于湖北、河南和廣西等地區(qū)。中國ASO降水與高原積雪MCA第一模態(tài)在同期呈現(xiàn)出與積雪超前 1～4個(gè)月相似的分布（圖 4a），即ASO青藏高原西部多雪對應(yīng)同期中國長江及其以南大部分地區(qū)多雨，東部浙江、福建沿海少雨。高原積雪與中國降水MCA第一模態(tài)的時(shí)間序列（圖4b）相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.53。

以上研究表明，中國 ASO降水與對應(yīng)的青藏高原積雪分布型不同于夏季降水與高原積雪的分布型，是ASO降水與前期高原積雪所特有的聯(lián)系。Wu et al.（2012）的研究指出夏季高原西部地區(qū)是積雪氣候態(tài)的中心，也是年際變率最大值出現(xiàn)的地方。夏季高原中東部的積雪已經(jīng)融化，因此，只有冬春季高原西部的積雪異常能持續(xù)到夏季。那么，高原西部積雪異常是如何影響 ASO降水的呢？下面我們將用MRE方法分析降水對積雪的響應(yīng)情況，并探求其可能的物理機(jī)制。

4 基于MRE方法的中國ASO降水對高原積雪異常的響應(yīng)分析

上述MCA分析表明降水分布型與其對應(yīng)的積雪分布型存在明顯聯(lián)系，但這種降水模態(tài)是否就是大氣對積雪異常的響應(yīng)呢？為了探討這一問題，我們利用 MRE方法計(jì)算了 ASO大氣場（包括：降 水、位勢高度、風(fēng)場）對高原積雪異常的響應(yīng)。

正如第2節(jié)所述，下邊界強(qiáng)迫所激發(fā)的大尺度大氣響應(yīng)在月的時(shí)間尺度上不能視為瞬時(shí)響應(yīng)。因此，需要在公式（4）中引入滯后響應(yīng)時(shí)間a。MRE方法的結(jié)果對EOF截?cái)啵═R）的選擇比較敏感，所以應(yīng)當(dāng)對a在不同的EOF截?cái)噙M(jìn)行測試。

表1 中國 ASO 降水與不同超前時(shí)間（Lag）高原積雪的MRE方法分析在不同EOF截?cái)啵═R）時(shí)的顯著性。響應(yīng)時(shí)間a為2個(gè)月。TR5～10表示在EOF截?cái)鄷r(shí)，分別取前5～10個(gè)EOF模態(tài)， Table 1 Statistical significance level of ASO(Aug-Sep-Oct)precipitation on lag time and truncation of TP snow cover pattern in MRE method,assuminga=2 months(a is atmospheric response time).TR5-10 indicate first 5-10 EOF modes selected for EOF truncation

圖5（a）中國ASO降水（mm）與（b）超前1個(gè)月高原積雪距平（單位：%）的MRE分析的第一模態(tài)。EOF截?cái)嗳∏?個(gè)EOF模態(tài)，響應(yīng)時(shí)間a為2個(gè)月，E1為統(tǒng)計(jì)顯著水平 Fig.5 First MRE mode between(a)ASO precipitation(mm)and(b)1 month lead TP snow cover(%),assuming EOF truncations for the first 8 modes.a=2 months.E1 indicates statistical significance level

考慮大氣響應(yīng)時(shí)間為2個(gè)月（a=2），當(dāng)取不同EOF截?cái)鄷r(shí)，中國ASO降水的響應(yīng)都十分顯著（表1），圖5a給出了積雪超前1個(gè)月并取前7個(gè)EOF截?cái)鄷r(shí)，MRE方法估算的中國ASO降水對高原積雪異常的響應(yīng)模態(tài)。從圖中可以看出，長江及其以南地區(qū)為降水正異常區(qū)，而東部沿海狹長區(qū)域?yàn)槿醯慕邓?fù)異常區(qū)。這種降水異常分布與MCA分析得到的結(jié)果一致。積雪強(qiáng)迫場如圖5b所示，表現(xiàn)為高原西部多雪。因此，可以認(rèn)為MCA得到的積雪與降水的聯(lián)系反映的正是強(qiáng)迫—響應(yīng)的關(guān)系，說明7～9月青藏高原西部多雪對中國ASO降水異常的影響表現(xiàn)為：長江及其以南地區(qū)多雨，東部沿海區(qū)域少雨。

5 高原積雪影響中國 ASO 降水的可能機(jī)制

上節(jié)通過MRE方法分析我們了解到ASO降水的異常分布模態(tài)為其對超前1個(gè)月高原西部積雪異常的響應(yīng)，那么，降水為什么會存在這種響應(yīng)呢？首先，我們來了解一下這種降水響應(yīng)所對應(yīng)的大氣環(huán)流的異常狀況。這里利用 MRE方法估算了 850 hPa環(huán)流場對高原積雪異常的響應(yīng)情況。

圖6給出了850 hPa位勢高度場與風(fēng)場對積雪強(qiáng)迫的響應(yīng)。從圖中可以看出，中國東北地區(qū)上空為負(fù)位勢高度異常區(qū)所覆蓋，并伴隨著氣旋性異常中心；與此同時(shí)，西太平洋上空為反氣旋性異常中心所控制。中國東北上空的氣旋性環(huán)流西南側(cè)偏北氣流與中國臺灣及以東洋面上空的反氣旋性環(huán)流西北側(cè)偏南氣流在長江中下游地區(qū)交匯，易產(chǎn)生輻合上升運(yùn)動，導(dǎo)致該區(qū)域多雨。那么，青藏高原積雪究竟是通過怎樣的物理過程影響到東亞大氣環(huán)流呢？

圖6 ASO 850 hPa 位勢高度（m）、風(fēng)場（m s-1）與超前 1 個(gè)月高原積雪距平（同圖5b）的MRE分析的第一模態(tài)。EOF截?cái)嗳∏?個(gè)EOF模態(tài)，響應(yīng)時(shí)間a為2個(gè)月 Fig.6 First MRE mode between ASO geopotential height(m),wind fields at 850 hPa(m s-1)and 1 month lead TP snow cover(the same as Fig.5b)assuming EOF truncations for the first 8 modes.a=2 months

許多研究指出，青藏高原積雪通過改變反照率影響地表熱力過程（Wu and Qian，2003；Tao and Ding，1981；Ye，1981；Zhang et al.，2004；Flanner and Zender，2005；Lin and Wu，2011）。圖7 為 ASO 500～400 hPa的大氣厚度與圖4b中MCA分析第一模態(tài)積雪時(shí)間序列的相關(guān)圖，高原西部上空低層大氣的厚度與高原西部積雪存在明顯的負(fù)相關(guān)。高原西部多雪時(shí)，地表吸收較少熱量，低層大氣平均溫度偏低，因此，低層大氣厚度減小。Wang et al.（2008）的研究表明，高原增溫將激發(fā)2支Rossby波，一支沿著高層西風(fēng)急流向下游傳播，另一支則沿著低層西南氣流傳播至中國南海。那么，高原積雪異常所引發(fā)的表面熱力狀況改變是否也可激發(fā)波列？

圖7 ASO 500～400 hPa厚度與MCA分析第一模態(tài)積雪時(shí)間序列（圖4b，黑色細(xì)虛線）的相關(guān)系數(shù)。虛線表示負(fù)值，白色粗實(shí)線表示達(dá)到90%信度水平顯著區(qū) Fig.7 Correlation coefficient of ASO thickness between 500 hPa and 400 hPa with respect to snow cover time series of first MCA mode(Fig.4b,black thin dashed line).Dashed lines indicate negative values,white thick solid line denotes statistical significance at 10% level

圖8（a）200 hPa以及（b）850 hPa ASO 位勢高度、風(fēng)場與 MCA 分析第一模態(tài)積雪時(shí)間序列（圖4b）的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù) 0.17通過了90%信度水平顯著區(qū)，虛線箭頭標(biāo)記Rossby波列，A和C分別表示反氣旋性和氣旋性異常環(huán)流中心 Fig.8 Correlation coefficients of(a)200-hPa,(b)850-hPa ASO geopotential height / wind fields with respect to snow cover time series of first MCA mode.Correlation coefficient 0.17 passes the 10% statistical significance level.Dashed arrow indicates Rossby wave train,and A and C denote anticyclonic and cyclonic circulation centers,respectively

圖8 分別給出了 ASO 200 hPa和 850 hPa位勢高度、風(fēng)場與MCA第一模態(tài)積雪時(shí)間序列（圖4b）的相關(guān)圖。為了突出高原積雪與 Rossby波之間的聯(lián)系，去除緯向平均流對二者聯(lián)系的影響，在計(jì)算相關(guān)系數(shù)前每個(gè)格點(diǎn)的各大氣變量均去除其緯向平均值。從圖中可以看出，高原積雪異常在高低空對應(yīng)著不同的環(huán)流形勢。ASO高原西部多雪對同期大氣環(huán)流的影響表現(xiàn)為2支波列：高層200 hPa波列沿中高緯西風(fēng)急流傳播，自高原經(jīng)蒙古到達(dá)日本呈現(xiàn)明顯的“負(fù)—正—負(fù)”位勢高度異常傳播，日本上空為氣旋性異常環(huán)流；低層850 hPa波列起于高原，經(jīng)孟加拉灣至中國南海，沿著西南氣流傳播，導(dǎo)致臺灣附近的反氣旋性異常環(huán)流，其西側(cè)的偏南氣流，將南海豐富的水汽輸送至中國南部湖南、廣西；而高層中心位于日本的氣旋性異常環(huán)流西側(cè)的偏北氣流利于北方天氣尺度擾動向南移動，它們?yōu)殚L江中下游及其以南地區(qū)多雨供了有利條件。鑒于本文通過對一個(gè)月前的Ni?o3區(qū)（5°S～5°N，150°～90°W）SST距平的簡單線性回歸來濾除海洋最強(qiáng)信號赤道太平洋SST信號，可能還有其他影響因子殘留。如 Wu et al.（2009）的研究指出在 El Ni?o 衰減年的夏季，熱帶印度洋全洋盆的一致增暖可通過大氣Kelvin波影響西北太平洋反氣旋。隨后的數(shù)值試驗(yàn)也表明（Wu et al.，2010），在 El Ni?o 衰減年的夏季，西北太平洋異常反氣旋的維持是熱帶印度洋洋盆模態(tài)遙強(qiáng)迫和西北太平洋負(fù) SST異常局地強(qiáng)迫共同作用的結(jié)果。因此，圖8b中850 hPa強(qiáng)大的西北太平洋反氣旋響應(yīng)也可能受到高原積雪以外其他因子（如熱帶印度洋或者西北太平洋SST異常）的影響。

綜上可見，冬春季高原西部多雪的異常能持續(xù)到夏季，其對ASO大氣環(huán)流的影響表現(xiàn)為2支波列：200 hPa自高原經(jīng)蒙古到達(dá)日本為明顯的“負(fù)—正—負(fù)”位勢高度異常區(qū)，反映出波列沿高層中高緯西風(fēng)急流傳播；850 hPa則起于高原，經(jīng)孟加拉灣至中國南海，反映出波列沿著低層西南氣流傳播。Wang et al.（2008）的研究表明，高原增溫將激發(fā)2支Rossby波，一支沿著高層西風(fēng)急流向下游傳播，另一支則沿著低層西南氣流傳播至中國南海。而本文研究發(fā)現(xiàn)，高原積雪所引發(fā)的熱力異常也可激發(fā)高、低空2支波列分別沿高層西風(fēng)急流與地層西南季風(fēng)氣流傳播。由于本文研究的高原熱力異常季節(jié)與 Wang et al.（2008）并非完全一致，故高、低空異常環(huán)流中心的位置稍有不同。

而高低層這 2支波列的垂直結(jié)構(gòu)又是怎樣的呢？圖 9給出的是 ASO不同緯度上位勢高度與MCA分析第一模態(tài)積雪時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)的高 度—經(jīng)度剖面圖，分別對應(yīng)沿中高緯西風(fēng)急流（圖9a）和低緯西南氣流（圖9b）傳播的Rossby波。中高緯傳播的波列垂直結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為相當(dāng)正壓結(jié)構(gòu)，在80°～100°E高低空皆為位勢高度正異常區(qū)，130°～150°E則為一致的負(fù)異常區(qū)；而低緯傳播的波列為斜壓結(jié)構(gòu)，在120°E附近高低空存在明顯符號相反的位勢高度異常區(qū)。分析表明，沿中高緯與低緯傳播的2支波列分別為相當(dāng)正壓和斜壓結(jié)構(gòu)，然而，ASO高低層大氣環(huán)境場是否滿足Rossby波傳播的條件呢？

圖9 ASO 位勢高度與 MCA分析第一模態(tài)積雪時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)的高度—經(jīng)度剖面：（a）45°～55°N；（b）20°～30°N。虛線表示負(fù)值，相關(guān)系數(shù)0.17通過了90%信度水平顯著區(qū) Fig.9 Longitue-height cross sections of correlation coefficients of ASO geopotential height with respect to snow cover time series of first MCA mode:(a)45°～55°N;(b)20°～30°N.Dashed lines indicate negative values.Correlation coefficient 0.17 passes the 10% statistical significance level

圖10 ASO 不同等壓面上平均緯向風(fēng)速（m s-1）與定常波波數(shù)：（a）200 hPa緯向風(fēng)速；（b）850 hPa緯向風(fēng)速；（c）200 hPa 定常波波數(shù)；（d）850 hPa定常波波數(shù)。無陰影區(qū)域表示定常波不存在，黑色箭頭標(biāo)記出波導(dǎo) Fig.10 ASO mean zonal wind velocity(m s-1)and total stationary Rossby wavenumber at different pressure levels:(a)200-hPa mean zonal wind velocity;(b)850-hPa mean zonal wind velocity;(c)200-hPa total stationary Rossby wavenumber;(d)850-hPa total stationary Rossby wavenumber.Thick line with an arrowhead shows the possible waveguide

根據(jù) Hoskins and Ambrizzi（1993）提出的波 導(dǎo)理論，定常波波數(shù)可定義為：

其中，β*為絕對渦度的經(jīng)向梯度，U表示緯向風(fēng)速。

由于絕對渦度存在強(qiáng)的經(jīng)向變化，強(qiáng)西風(fēng)帶通常表現(xiàn)為Rossby波導(dǎo)。圖10給出了ASO 200 hPa與850 hPa上的平均緯向風(fēng)速（圖10a、b）與定常波波數(shù)（圖10c、d）的分布圖。高層西風(fēng)急流出現(xiàn)在40°N，橫穿整個(gè)歐亞大陸，對應(yīng)著定常波波數(shù)的高值帶，其南北為定常波波數(shù)的相對低值帶，由于Rossby波會向波數(shù)較高的緯度折射，因而這一高值帶即典型的波導(dǎo)。低層西風(fēng)大值區(qū)與西南季風(fēng)氣流的位置一致，緯向風(fēng)速高值區(qū)北部邊緣對應(yīng)著定常波波數(shù)的高值帶，這一高值帶亦可作為波導(dǎo)，有利于高原上空的擾動向東傳播。綜上所述，高層中高緯西風(fēng)急流與低層西南季風(fēng)氣流可作為波導(dǎo)，利于高原積雪異常引發(fā)的擾動向下游傳播，從而改變東亞大氣高低空環(huán)流，影響中國降水。

6 總結(jié)

本文利用MCA方法來考察中國ASO降水與前期及同期青藏高原積雪之間的聯(lián)系，在此基礎(chǔ)上，通過MRE方法來估計(jì)大氣對積雪異常的響應(yīng)，并探討了高原積雪影響中國 ASO降水的可能機(jī)制。研究表明中國 ASO降水與前期及同期高原積雪有著顯著聯(lián)系，當(dāng)春夏季節(jié)青藏高原西部多雪時(shí)，其后ASO中國長江及其以南地區(qū)多雨，而東部沿海的狹長區(qū)域少雨。

MRE方法的反饋診斷研究表明，冬春季高原多雪異常能持續(xù)到夏季，通過改變地表熱力狀況，導(dǎo)致ASO南亞高壓減弱，同時(shí)激發(fā)出2支波列：高層200 hPa波列沿中高緯西風(fēng)急流傳播，自高原經(jīng)蒙古到達(dá)日本呈現(xiàn)明顯的“負(fù)—正—負(fù)”位勢高度異常傳播，日本上空為氣旋性異常環(huán)流；低層 850 hPa波列起于高原，經(jīng)孟加拉灣至中國南海，沿著西南氣流傳播，導(dǎo)致臺灣附近的反氣旋性異常環(huán)流，其西側(cè)的偏南氣流，將南海豐富的水汽輸送至中國南部湖南、廣西；而高層中心位于日本的氣旋性異常環(huán)流西側(cè)的偏北氣流利于北方天氣尺度擾動向南移動，它們?yōu)殚L江中下游及其以南地區(qū)多雨提供有利條件。進(jìn)一步計(jì)算定常波波數(shù)也表明，高層西風(fēng)急流與低層西南季風(fēng)氣流作為波導(dǎo)，有利于高原上空的擾動沿著高、低空2支通道向東傳播。由于東部沿海浙江、福建為正位勢高度異常區(qū)，低層反氣旋性異常環(huán)流抑制了該區(qū)域的降水。

本研究表明，冬春青藏高原西部積雪異常能一直持續(xù)至夏季，造成 ASO高原表面熱力狀況發(fā)生變化，通過改變高原上空潛熱釋放過程，影響高低空環(huán)流，并最終導(dǎo)致 ASO中國降水異常。研究中環(huán)流分析只使用了NCEP/NCAR再分析資料，后面的工作中可以利用不同資料重復(fù)分析以增加結(jié)論的可信度。本研究主要結(jié)論都是基于觀測資料的統(tǒng)計(jì)動力分析，相關(guān)結(jié)論可通過數(shù)值試驗(yàn)進(jìn)一步檢驗(yàn)。

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