張綠夷 譚桂容 王革麗

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/氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心/氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，南京 210044

2 中國科學(xué)院大氣物理研究所中層大氣與全球環(huán)境探測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029

1 引言

北極濤動(dòng)(Arctic Oscillation, AO)，又稱北半球環(huán)狀模(Northern Hemisphere Annular Mode, NAM)，是由Lorenz（1951）最早發(fā)現(xiàn)，Thompson and Wallace（1998）重新研究并命名的北半球中高緯度大氣環(huán)流型。作為北半球氣候內(nèi)部變率的主要模態(tài)，NAM/AO反映了海平面氣壓（Sea Surface Pressure, SLP）場(chǎng)上中緯度地區(qū)和高緯度地區(qū)反位相變化的南北振蕩形式，伴隨著振蕩過程會(huì)出現(xiàn)中緯度和極區(qū)的空氣團(tuán)交換（Rigor et al., 2002），在中緯度地區(qū)和極地地區(qū)大氣質(zhì)量變化呈現(xiàn)出“蹺蹺板”結(jié)構(gòu)。NAM/AO對(duì)北美、歐洲以及亞洲的天氣和氣候有著巨大的影響，并且在冬季尤為明顯（Thompson and Wallace, 1998; Thompson et al., 2003; 龔道溢和王紹武, 2003）。NAM對(duì)北半球中緯度地面氣溫的影響反映了自然變率對(duì)地面氣溫的調(diào)控作用（孫誠和李建平, 2012）。

李建平（2005）研究了北半球環(huán)狀模的物理意義及其與東亞大氣環(huán)流的關(guān)系，并指出NAM是大氣環(huán)流的動(dòng)力作用所導(dǎo)致，且異常Ferrel環(huán)流在與NAM有關(guān)的垂直環(huán)流中扮演著關(guān)鍵角色。袁俊鵬和曹杰（2013）對(duì)NAM的周期變化和突變進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)NAM的年代際尺度周期突變與外強(qiáng)迫源振蕩周期變化有關(guān)，但突變前后與NAM周期振蕩密切相關(guān)的外強(qiáng)迫因子卻有所不同。梁蘇潔等（2019）用拉格朗日觀點(diǎn)分析北極濤動(dòng)指數(shù)異常事件中北極近地面冷氣團(tuán)的活動(dòng)路徑，從而反映出NAM對(duì)地面氣溫的直接調(diào)控作用。張瓊和胡永云（2015）及劉艷霞等（2013）指出地面溫度與平流層NAM 指數(shù)存在統(tǒng)計(jì)上顯著的滯后相關(guān)關(guān)系，平流層NAM異常信號(hào)可以作為先兆因子來延伸東北亞地區(qū)冬季對(duì)流層天氣預(yù)報(bào)和季節(jié)內(nèi)氣候預(yù)報(bào)。此外，ENSO與NAM之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，與NAM相關(guān)的一部分可預(yù)測(cè)信號(hào)同時(shí)受到ENSO的影響，了解NAM的可預(yù)測(cè)性對(duì)于改善中高緯度氣候預(yù)報(bào)至關(guān)重要（L’Heureux et al., 2017）。

然而目前對(duì)于NAM的研究多基于統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)的方法，盡管此類方法可以對(duì)物理機(jī)理的探討給出有啟發(fā)意義的指示，但是它不并具有方向性的討論，無法闡明過程中是否存在因果關(guān)系。因果關(guān)系是指一個(gè)變量是另一個(gè)變量改變的驅(qū)動(dòng)力，具有方向性。變量之間具有相關(guān)關(guān)系并不意味著兩者之間具有因果關(guān)系，并且具有因果關(guān)系的兩個(gè)變量之間也不一定存在相關(guān)關(guān)系（May et al., 2008）。相比于傳統(tǒng)的相關(guān)性分析方法，因果分析方法能夠分析出具有方向性的直接因果關(guān)系，更加適用于多變量系統(tǒng)的分析（https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2109.TP.[2019-04-11]）。

Sugihara et al.（2012）提出了收斂交叉映射（Convergent Cross Mapping，CCM）算法，該方法可以檢驗(yàn)非線性耦合過程中的因果關(guān)系，也可以檢驗(yàn)耦合變量間的時(shí)滯因果關(guān)系。目前，對(duì)于CCM算法的應(yīng)用已經(jīng)從生態(tài)學(xué)延伸到了經(jīng)濟(jì)學(xué)、流行病學(xué)、地球科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域（Tsonis et al.,2015; Ye et al., 2015; Deyle et al., 2016; Runge et al.,2019）。例如Tsonis et al.（2015）運(yùn)用CCM算法探究了宇宙射線（galactic cosmic rays, CR）與全球年平均氣溫（global temperature, GT）、年平均氣溫增量（ΔGT）之間的動(dòng)力學(xué)聯(lián)系，并發(fā)現(xiàn)盡管宇宙射線變化對(duì)20世紀(jì)的全球變暖趨勢(shì)沒有顯著貢獻(xiàn)，但是在年際尺度變率上表現(xiàn)為氣候系統(tǒng)中的非傳統(tǒng)強(qiáng)迫。最近，Zhang et al.（2019）利用CCM算法，討論了NAM信號(hào)與東北亞地區(qū)冬季地面溫度（Surface Air Temperature, SAT）的信息傳輸，NAM作為驅(qū)動(dòng)力影響東北亞地區(qū)冬季SAT，但冬季SAT卻不是NAM變化的原因。上述工作表明，NAM信號(hào)與東北亞地區(qū)冬季SAT之間存在著單向因果關(guān)系，然而這兩者之間的因果關(guān)系的強(qiáng)弱在近幾十年間是否存在年際（年代際）的變化，這一科學(xué)問題值得我們進(jìn)一步分析研究。因此，本文基于CCM算法，擬探討NAM與東北亞地區(qū)冬季SAT之間的因果關(guān)系強(qiáng)弱的年際變化特征。NAM作為先兆指示因子，將為提高東北亞地區(qū)冬季SAT的預(yù)測(cè)提供新的思路。

2 資料和方法

2.1 資料

（1）北半球環(huán)狀模指數(shù)（Northern Hemisphere Annular Mode Index, NAMI）：本文使用美國氣候預(yù)測(cè)中心（Climate Prediction Center, CPC）提供的逐日/月NAM指數(shù)。

（2）NCEP/NCAR提供的1000 hPa、500 hPa特性層高度上的逐月平均位勢(shì)高度場(chǎng)和風(fēng)場(chǎng)資料，1000 hPa逐日/月地面溫度（SAT），水平分辨率為 2.5°（緯度）×2.5°（經(jīng)度）。

本文中主要研究的區(qū)域?yàn)闁|北亞區(qū)域（40°N～50°N，90°E～130°E），時(shí)間跨度為 1960 年 12 月至2019年2月。冬季定義為12月至次年2月。

2.2 收斂交叉映射（CCM）算法

CCM算法以狀態(tài)空間重構(gòu)理論（Packard et al.,1980）和Takens嵌入定理（Takens, 1981）為理論基礎(chǔ)，利用變量的重構(gòu)相空間之間微分同胚的特點(diǎn)，通過相空間之間的相互預(yù)測(cè)來判斷變量之間的因果關(guān)系。根據(jù)Takens嵌入定理，對(duì)于一個(gè)給定的一維混沌時(shí)間序列，通過選取適當(dāng)?shù)那度刖S數(shù)E和采樣間隔τ，就可以重構(gòu)一個(gè)與其原始動(dòng)力系統(tǒng)在拓?fù)湟饬x下等價(jià)的重構(gòu)相空間。因果關(guān)系可以分為3類：互為因果、單向因果與共同原因。三者在數(shù)據(jù)上看起來是很難區(qū)分的，使用CCM算法，可以將由共同誘因Z導(dǎo)致X和Y發(fā)生變化的情況與X導(dǎo)致Y區(qū)分開來。CCM算法可以分析多變量、非平穩(wěn)時(shí)間序列中的因果關(guān)系。同時(shí)能夠識(shí)別弱耦合動(dòng)力系統(tǒng)和短期時(shí)間序列中的因果關(guān)系。CCM算法基于以下思想：如果可以從受影響變量的時(shí)間序列中恢復(fù)因果變量的狀態(tài)，則二者可建立因果關(guān)系。多維動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的基本信息保留在該系統(tǒng)任意單個(gè)變量的時(shí)間序列中（Tsonis et al., 2015）。CCM算法運(yùn)用 Takens定理來檢測(cè)兩個(gè)變量是否屬于同一動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)：若變量Y對(duì)變量X間存在因果關(guān)系，且X是Y的影響因子，則可以從Y的時(shí)間歷史序列中恢復(fù)因果變量X的狀態(tài)，通過分析變量X和變量Y重構(gòu)相空間之間的相關(guān)性，驗(yàn)證二者之間的因果關(guān)系。通過計(jì)算預(yù)測(cè)X和觀測(cè)X之間的相關(guān)系數(shù)ρ來量化因果關(guān)系的強(qiáng)弱程度。簡(jiǎn)而言之，如果變量Y的歷史數(shù)據(jù)能夠由變量X可靠的推出的程度越高，那么Y到X的因果關(guān)系就越強(qiáng)。如果交叉映射的預(yù)測(cè)能力隨時(shí)間序列的長(zhǎng)度的增加而增大，則可以推斷X對(duì)Y的直接或間接因果關(guān)系。

CCM算法基于Takens嵌入定理和單映射（Simplex Projection）算法。單映射法是一種涉及到在重構(gòu)相空間上通過鄰近點(diǎn)距離指數(shù)加權(quán)來做核密度估計(jì)的鄰近算法。對(duì)于長(zhǎng)度為L(zhǎng)的時(shí)間序列和。設(shè)重構(gòu)相空間的嵌入維度為E，采樣間隔為τ，那么在t時(shí)刻重構(gòu)相空間、坐標(biāo)為：

首先確定t時(shí)刻重構(gòu)相空間上的向量并找到距離其最近的E+1個(gè)鄰近點(diǎn)，離其最近的點(diǎn)記為依次類推，第E+1個(gè)鄰近點(diǎn)記為并找到E+1個(gè)鄰近點(diǎn)在上的映射點(diǎn)。則預(yù)測(cè)得到的為

若變量Y為變量X的驅(qū)動(dòng)力因子，則隨著時(shí)間序列長(zhǎng)度L增加，吸引子流形填充，密度增大，鄰近點(diǎn)的距離不斷縮小，逐漸接近真實(shí)的鄰近點(diǎn)，則逐漸收斂于相關(guān)系數(shù)ρ收斂于

CCM算法就是在變量X的時(shí)間序列中尋找變量Y的信息，判斷變量X重構(gòu)的相空間與變量Y重構(gòu)的相空間上的點(diǎn)是否一一對(duì)應(yīng)。在CCM算法中如果變量Y影響變量X，利用變量X的重構(gòu)相空間預(yù)測(cè)Y時(shí)，隨著時(shí)間序列長(zhǎng)度L的增大，預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)會(huì)逐漸增大，并發(fā)生收斂。統(tǒng)計(jì)學(xué)中，常用相關(guān)系數(shù)表征兩個(gè)變量之間變化趨勢(shì)的方向以及程度，其值范圍為[?1,1]，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大，相關(guān)性越強(qiáng)；相關(guān)系數(shù)越接近于0，相關(guān)性越弱。而在CCM算法中,表征因果關(guān)系強(qiáng)弱的ρ則為表示重構(gòu)相空間中交叉收斂的技巧，其范圍為[0,1]，零值代表變量間不存在因果關(guān)系，CCM算法中的ρ值與統(tǒng)計(jì)意義上的相關(guān)系數(shù)存在區(qū)別。因此，可以將交叉收斂技巧ρ值視為表征因果關(guān)系強(qiáng)度的指標(biāo)，ρ值越大，表明變量間的因果關(guān)系強(qiáng)度越強(qiáng)。

圖1 （a）1960～2018年冬季平均地面氣溫（Surface Air Temperature, SAT）時(shí)間序列（灰線）、1000 hPa北半球環(huán)狀模（Northern Hemisphere Annular Mode, NAM）指數(shù)（NAMI）時(shí)間序列（黑線）；（b）冬季地面溫度與NAM因果關(guān)系的強(qiáng)弱變化Fig. 1 (a) Time series of winter average surface air temperature (SAT) from 1960 to 2018 (grey line) and 1000-hPa Northern Hemisphere Annular Mode (NAM) index (NAMI) (black line); (b) intensity change of the causal relationship between ground temperature and NAM in the winter of 1960?2018

3 結(jié)果分析

3.1 NAM對(duì)東北亞地區(qū)冬季SAT影響的因果關(guān)系強(qiáng)弱的年際變化

圖1a給出了1960～2018年冬季NAM（灰線）和同期東北亞地區(qū)SAT（黑線）的兩組時(shí)間序列?？梢钥闯?，NAMI與東北亞地區(qū)SAT在有些年份呈正相關(guān)關(guān)系，在個(gè)別年份卻呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此，僅用統(tǒng)計(jì)方法分析NAM與東北亞地區(qū)冬季SAT相關(guān)關(guān)系存在一定的局限性。Zhang et al.（2019）運(yùn)用收斂交叉算法（CCM）分析了對(duì)流層、平流層NAM與東北亞地區(qū)冬季SAT的因果關(guān)系，結(jié)果表明NAM與東北亞地區(qū)冬季SAT均為非線性動(dòng)力系統(tǒng)，且對(duì)流層及平流層NAM與冬季SAT之間存在著單向因果關(guān)系，NAM是東北亞地區(qū)冬季SAT的影響因子。在此工作基礎(chǔ)上，本文通過計(jì)算表征因果關(guān)系強(qiáng)度的ρ值，來探究二者間因果關(guān)系的強(qiáng)度變化特征及可能的物理機(jī)制。

圖1b給出了1960～2018年NAM對(duì)東北亞地區(qū)冬季SAT影響的因果關(guān)系的強(qiáng)度變化特征，可以看出期間表征二者因果關(guān)系強(qiáng)度的ρ值始終大于0，說明NAM始終是東北亞地區(qū)冬季SAT變化的原因，但其影響的程度在不同年份有所不同。從年際及年代際變化上看，1960～1971年、1979～1983年、1992～2004年、2006～2018年呈下降趨勢(shì)，其中1979～1982年的下降幅度最大；1971～1979年、1982～1992年、2004～2006年呈上升趨勢(shì)。因果關(guān)系強(qiáng)弱程度存在著較明顯的年際振蕩，將因果關(guān)系強(qiáng)弱的ρ值標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列中絕對(duì)值大于1.25個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的年份定義為因果關(guān)系異常偏大/小年（見表1），得到1962年、1979年、1992年、2006年、2007年5個(gè)因果關(guān)系強(qiáng)度偏大年，其表征因果關(guān)系強(qiáng)度的ρ值均在0.7以上；1971年、1980年、1981年、1982年、2004年、2009年6個(gè)因果關(guān)系強(qiáng)度偏小年,其ρ值均低于0.2。在其中2006年為NAM對(duì)冬季SAT影響最大的年份，其因果關(guān)系的強(qiáng)度ρ值高達(dá)0.836；1982年為因果關(guān)系影響最小值年份，ρ值僅為0.016。

表1 因果關(guān)系強(qiáng)度偏大/小年份Table 1 Strong and weak years of causality

3.2 因果關(guān)系強(qiáng)度年際變化的可能機(jī)理分析

為了進(jìn)一步探究NAM對(duì)SAT影響的因果關(guān)系年際變化特征及動(dòng)力學(xué)因素，采用morlet小波分析的方法（Torrence and Compo, 1998）對(duì)1000 hPa的NAM指數(shù)進(jìn)行尺度周期分析。

圖2 NAM指數(shù)的（a）小波功率譜（黑色實(shí)線輪廓代表白噪聲下95%的置信水平）和（b）小波全譜圖（藍(lán)色實(shí)線為小波功率譜曲線，紅色虛線為與功率譜一致背景下95%的置信水平）Fig. 2 (a) Wavelet power spectrum of the NAM index (NAMI, the black solid outline represents the 95% confidence level under white noise) and (b) the wavelet full spectrum (the blue solid line is the wavelet power spectrum curve and the red dashed line is consistent with the power spectrum 95% confidence level in the context)

圖2a為1960～2018年冬季NAM指數(shù)的小波功率譜，冬季NAM存在較明顯的周期變化，其大體存在8～9年、16～18年、40年以上的尺度周期，圖2b為其全譜圖，從全譜圖可以看出，其主要存在2～4年、8～9年、16～18年周期，有3個(gè)特征尺度通過顯著性檢驗(yàn)，分別是8～9年、16～18年和40年以上的周期，其中8～9年周期是其主要特征尺度。

圖3為 NAM 指數(shù)的 8～9年主周期的變化（圖 3a）、該 8～9年周期信號(hào)的包絡(luò)（圖 3b實(shí)線所示）以及標(biāo)準(zhǔn)化后的因果關(guān)系的強(qiáng)弱變化（圖3b虛線所示）進(jìn)行比較?？梢钥闯?，該8～9年尺度周期信號(hào)具有變幅特征，1960～1980年期間振幅逐漸增大，隨后減小，并在1998年后振幅逐漸趨于穩(wěn)定。且由圖3b可以看出，1960～2018年NAM對(duì)SAT的影響大體在NAM主周期的包絡(luò)信號(hào)內(nèi)，說明NAM對(duì)SAT的影響受NAM的包絡(luò)信號(hào)所控制；并且1970～1979年、1991～2018年NAM對(duì)SAT影響的因果關(guān)系變化和NAM主周期上包絡(luò)線的趨勢(shì)基本一致，其他年份可能受到NAM及其他因子的共同影響。

圖3 （a）NAM的8～9年主周期變化、（b）8～9年周期信號(hào)的包絡(luò)及標(biāo)準(zhǔn)化的因果關(guān)系的強(qiáng)弱變化Fig. 3 (a) NAM’s 8?9-year main period variation, (b) the envelope of the 8?9-year period signal and normalized intensity change of the causal relationship

3.3 因果關(guān)系最強(qiáng)和最弱年的環(huán)流形勢(shì)

研究表明，NAM處于正位相時(shí)，極渦加強(qiáng)，極地地區(qū)氣壓為負(fù)異常，中緯度地區(qū)氣壓為正異常，導(dǎo)致該地區(qū)氣溫異常偏高；NAM處于負(fù)位相時(shí)相反（Gong et al., 2001）。為了更好地理解因果關(guān)系強(qiáng)弱變化的機(jī)理，本文選擇因果關(guān)系強(qiáng)度最大值所在年份（2006年）和最小值所在年份（1982年）的環(huán)流形勢(shì)進(jìn)行對(duì)比并將表1中NAM對(duì)SAT影響的因果強(qiáng)度的偏大和偏小值年份進(jìn)行合成差值。

圖4a、4b給出了2006年冬季500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)和矢量風(fēng)場(chǎng)的異常分布。從環(huán)流形勢(shì)上看，高緯地區(qū)位勢(shì)高度場(chǎng)為負(fù)異常，高緯地區(qū)存在氣旋式環(huán)流異常，且氣旋式環(huán)流異常氣旋中心位于新地島以南烏拉爾山一帶；中緯地區(qū)位勢(shì)高度場(chǎng)呈正異常，異常反氣旋中心位于中國東北地區(qū)，東北亞地區(qū)西伯利亞高壓和東亞大槽減弱，東亞冬季風(fēng)隨之減弱。在這種近極地位勢(shì)高度場(chǎng)偏低、中緯度位勢(shì)高度場(chǎng)偏高的環(huán)流背景之下，冬季北半球環(huán)狀模主要是通過影響西伯利亞高壓和東亞大槽來影響東亞季風(fēng)，中緯度西風(fēng)帶加強(qiáng)，從而使得中緯度東北亞地區(qū)溫度偏高。

圖4c、4d為1982年冬季500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)和矢量風(fēng)場(chǎng)的異常分布。從環(huán)流形式上看，極地與中緯度地區(qū)位勢(shì)高度場(chǎng)沒有明顯的反位相變化，北半球環(huán)狀模形式不明顯，整個(gè)中高緯度地區(qū)由西至東呈現(xiàn)“－＋－”的異常波列，冬季風(fēng)偏弱。東北亞大部分地區(qū)位勢(shì)高度場(chǎng)整體呈正異常，正異常中心位于貝加爾湖以西一帶，其多受平直的東風(fēng)異常氣流控制。同時(shí)，有研究表明1982/1983年為強(qiáng)EP型El Ni?o事件（吳正賢等, 1990; 周一博和方明強(qiáng),2018），大氣對(duì)海溫的響應(yīng)更強(qiáng)，El Ni?o事件加強(qiáng)了Hadley環(huán)流和經(jīng)圈環(huán)流異常，北半球熱帶地區(qū)東風(fēng)加強(qiáng)，walker環(huán)流減弱，赤道太平洋海溫異常是支配全球氣候異常的主要因子（朱乾根等,1998; 宋文玲和袁媛, 2017），使得東北亞地區(qū)溫度升高。

綜上所述，盡管2006年和1982年東北亞地區(qū)冬季地面溫度均有升高，影響其變化的環(huán)流背景和機(jī)制卻有很大差異。2006年主要是由NAM正異常影響，東亞大槽和西伯利亞高壓減弱，使得東亞冬季風(fēng)減弱，從而導(dǎo)致東北亞地區(qū)溫度異常偏高，因而該年份NAM對(duì)東北亞地區(qū)SAT影響的因果關(guān)系強(qiáng)度較大。而1982年中緯度和高緯度的反位相環(huán)流特征不明顯，并且1982年為強(qiáng)El Ni?o年，受El Ni?o影響大氣對(duì)海面溫度的響應(yīng)可能更強(qiáng)，NAM對(duì)東北亞地區(qū)冬季SAT的直接影響變小。

圖5為1960～2018年間因果關(guān)系偏大和偏小年500 hPa位勢(shì)高度合成差值。由圖可見，在因果關(guān)系大值年中高緯和極區(qū)，500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)呈現(xiàn)出北低南高的“蹺蹺板”結(jié)構(gòu)，且東北亞大部分地區(qū)超過了90%的顯著性檢驗(yàn)，NAM相對(duì)常年更強(qiáng)，東北亞氣溫受NAM的影響較大；而因果關(guān)系強(qiáng)度偏小值年NAM相對(duì)常年偏弱，東北亞氣溫可能受到NAM及其他系統(tǒng)的綜合影響。

圖4 2006年（左列）和1982年（右列）500 hPa（a、c）位勢(shì)高度異常場(chǎng)（單位：gpm）和（b、d）矢量風(fēng)異常場(chǎng)Fig. 4 (a, c) 500-hPa geopotential height anomaly field (gpm) and (b, d) vector wind anomaly field in 2006.(left panel) and 1982 (right panel)

4 結(jié)論與討論

本文從因果關(guān)系的角度出發(fā)，利用CCM算法、小波分析等方法，探討了NAM與東北亞地區(qū)冬季溫度SAT之間因果關(guān)系的年際變化特征及可能的機(jī)理。初步結(jié)論如下：

（1）NAM始終是東北亞地區(qū)冬季SAT變化的影響因子，二者間始終存在單向因果關(guān)系，但因果關(guān)系強(qiáng)度在1960～2018年間出現(xiàn)了較為明顯的振蕩，具有明顯的年際（年代際）變化特征，2006年、1982年分別為NAM對(duì)東北亞地區(qū)SAT影響的最大值和最小值年。

（2）1960～2018年間，冬季NAM存在顯著的8～9年主周期振蕩，其包絡(luò)信號(hào)的變化是冬季NAM影響東北亞地區(qū)SAT的驅(qū)動(dòng)因子，其變化幅度在一定程度上影響了NAM對(duì)東北亞地區(qū)SAT因果關(guān)系的大小。

（3）對(duì)于環(huán)流形勢(shì)的討論發(fā)現(xiàn)，在因果關(guān)系大值年中高緯和極區(qū)，500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)呈現(xiàn)出北低南高的“蹺蹺板”結(jié)構(gòu)，NAM相對(duì)常年更強(qiáng)，東北亞氣溫受NAM的影響較大；而因果關(guān)系強(qiáng)度偏小值年NAM相對(duì)常年偏弱，東北亞氣溫可能受到NAM及其他系統(tǒng)的綜合影響。

NAM是冬季東北亞地區(qū)SAT變化的重要驅(qū)動(dòng)因子。以往研究NAM對(duì)SAT的影響大多基于NAM的不同位相，當(dāng)NAM處于正位相時(shí)，中緯度和高緯度活動(dòng)帶中氣壓異常均加強(qiáng)，F(xiàn)errel環(huán)流異常加強(qiáng)，東亞地區(qū)表面溫度升高，NAM處于負(fù)位相時(shí)環(huán)流型則相反，東亞地區(qū)表面溫度變化對(duì)NAM的響應(yīng)具有一致性（龔道溢和王紹武, 2003;李建平, 2005; 董仕和肖子牛, 2015）。本文從因果關(guān)系的角度，探究了NAM對(duì)東北亞地區(qū)SAT的因果關(guān)系及其影響的年際變化特征，并探討了其變化的可能原因。該研究有助于理解NAM 影響東北亞冬季溫度的因果分析的變化和機(jī)理，并且NAM作為先兆指示因子和大尺度背景信號(hào)，可為東北亞地區(qū)冬季SAT的預(yù)測(cè)提供科學(xué)參考。但是本文僅從因果關(guān)系的強(qiáng)弱變化的角度，考慮NAM對(duì)東北亞地區(qū)冬季SAT的影響，而氣候系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)力系統(tǒng)，除NAM外，El Ni?o、太陽輻射、北極海冰、人類活動(dòng)等都是重要的驅(qū)動(dòng)力因子，這些部分將在后續(xù)的工作中涉及。

圖5 因果關(guān)系強(qiáng)值年份與弱值年份的500 hPa位勢(shì)高度合成差值分布（單位：gpm），陰影區(qū)為通過了0.1的顯著性水平檢驗(yàn)Fig. 5 Combined difference distribution of 500-hPa potential height for strong and weak years in the causal relationship (units: gpm), shaded areas pass the 0.1 significance level