車少靜 王 冀 李曉帆 韓世茹

1 河北省氣候中心，石家莊 050021 2 河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點實驗室，石家莊 050021 3 北京市氣候中心，北京 100081

提 要： 基于京津冀冬季逐日平均氣溫資料，分析了冬季及各月京津冀極端低溫日數(shù)與北極濤動(AO)的關系，以及后冬二者相關性年代際變化的大氣環(huán)流異常。結果表明：20世紀80年代后期開始京津冀冬季極端低溫日數(shù)呈減少的趨勢。冬季極端低溫日數(shù)與同期AO指數(shù)相關性存在顯著年代際變化，20世紀80年代后期開始迅速減弱，21世紀00年代初開始前冬增強，后冬持續(xù)偏弱。AO所對應的大氣環(huán)流異常是導致后冬極端低溫日數(shù)與AO相關性年代際變化的重要原因。在相關性顯著時段，AO正位相時，西伯利亞高壓和阿留申低壓偏弱，烏拉爾山阻塞高壓和東亞槽偏弱，溫帶急流減弱，極端低溫日數(shù)偏少，負位相反之。相關性不顯著時段，大氣環(huán)流緯向對稱性特征明顯，與極地相互作用減弱。

引 言

極端氣候事件對人類社會、經(jīng)濟和自然生態(tài)系統(tǒng)有著顯著的影響，極端低溫是京津冀冬季主要的氣象災害之一，對供電采暖等能源供給、人民健康及出行等帶來很大影響。2022年北京冬奧會的3個賽區(qū)(朝陽、延慶和崇禮)均位于京津冀地區(qū)，有關研究表明，顯著影響冬奧賽事的6種天氣型中4種與極端冷事件密切相關(Wang and Yu，2019)。相關統(tǒng)計表明，在全球變暖的背景下，近20年來，東亞冬季風總體以偏強為主，歐亞大陸出現(xiàn)冷冬和極端低溫事件的概率增加(王曉娟等，2013; Trenberth et al，2014；梁蘇潔等，2014；Johnson et al,2018；謝星旸等，2018；支蓉和高輝，2019；Ding et al,2020;2021)，同時一些嚴重的極端低溫事件也表明了這一變化特征，如2008年的低溫雨雪冰凍事件和2016年的“霸王級”寒潮(高輝等，2008；司東等，2016；Ma et al，2018；于波等，2019)，2021年1月4—7日北京、河北、山東、山西、陜西等省(直轄市)共計60個氣象觀測站的最低氣溫突破或達到建站以來歷史極值(徐冉等，2021)。

近年來，冬季氣溫季節(jié)內變率及其變化成因引起了較為廣泛的關注(申紅艷等，2021)。相關研究指出，中國前冬和后冬的氣溫變化存在明顯的年際、年代際和地區(qū)性差異，在1980年以前, 北方冬季氣溫呈下降趨勢, 后冬氣溫逐年下降速度較前冬慢，在1980年以后, 北方冬季氣溫呈上升趨勢, 后冬氣溫逐年上升速度較前冬快(黃嘉佑和胡永云，2006)；在年際變化時間尺度上我國前、后冬氣溫異常出現(xiàn)類似變化和反相變化的概率約各占50%，中高緯地區(qū)大氣遙相關型的持續(xù)或者轉換是造成我國前、后冬氣溫不同演變的重要原因(韋瑋等，2014;2020)。中國冬季氣溫變化呈現(xiàn)前后相反和冷暖交替特征的年份中大部分位于1980年以后，這表明在全球變暖的背景下，中國冬季氣溫變化呈現(xiàn)出了新的異常特征，即月際變化差異加大(孫健等，2019)。前、后冬極端低溫與影響因子間的相關關系也存在顯著差異，如韓方紅等(2018)研究表明，北大西洋濤動(North Atlantic Oscillation，NAO)對東北冷日(夜)的影響主要體現(xiàn)在后冬，在前冬影響不顯著。

北極濤動(Arctic Oscillation，AO)是北半球熱帶外地區(qū)大氣環(huán)流年際變率的主導模態(tài)，表現(xiàn)為極地和中緯度地區(qū)海平面氣壓反位相振蕩的現(xiàn)象，AO較NAO具有更好的緯向對稱性，與歐亞冬季氣溫關系更密切(Thompson and Wallace，1998;2000)。梁蘇潔等(2019)認為AO在多種時間尺度上對天氣氣候都有著重要影響，這主要是由于AO存在從周到年代際尺度變率。對我國和東亞天氣氣候影響的研究表明，AO正(負)位相時，我國冬季氣溫容易偏高(低)，影響最顯著區(qū)域位于東北地區(qū)(龔道溢和王紹武，2003；何春和何金海，2003；琚建華等，2004；Chen et al，2013；譚晶等，2016)。西伯利亞高壓可能是AO與東亞地區(qū)寒潮相互作用的橋梁，平流層AO 事件向下傳播至對流層，也可能引起東亞極端冷天氣(He et al，2017)。AO對東亞氣候系統(tǒng)的影響具有年代際差異，如龐子琴和郭品文(2010)指出AO與東北冬季氣溫的關系在20世紀60年代中后期顯著加強，80年代中后期減弱。Li et al(2014)發(fā)現(xiàn)冬季AO對東亞冬季風的影響約在20世紀80年代早期出現(xiàn)明顯的年代際變化。Chen and Song(2019)指出20世紀90年代后期之后，AO對東南亞冬季氣溫有了更顯著的影響。Gong et al(2019)也發(fā)現(xiàn)20世紀80年代中期之后，AO對東亞冬季氣溫影響增強，影響范圍南壓。以往的研究主要針對整個冬季開展分析研究，氣溫在前冬和后冬變化經(jīng)常存在反相特征，那么，AO與前冬和后冬氣溫或者極端低溫的年代際關系是否存在差異呢？本文在對冬季各月AO指數(shù)與極端低溫日數(shù)(number of extreme low temperature，NELT)相關性分析的基礎上，重點分析后冬AO指數(shù)與極端低溫日數(shù)年代際關系減弱的可能原因，為進一步認識AO對京津冀地區(qū)極端低溫的影響提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

本文所用氣溫資料為京津冀地區(qū)86個氣象站逐日平均氣溫資料，大氣環(huán)流資料是美國國家環(huán)境預報中心和國家大氣研究中心(NCEP/NCAR)發(fā)布的全球逐月再分析數(shù)據(jù)，水平分辨率為2.5°×2.5°，AO指數(shù)數(shù)據(jù)來自美國國家海洋和大氣管理局網(wǎng)站(https:∥www.cpc.ncep.noaa.gov)，前一年12月至當年2月為當年冬季，資料年代為1961—2020年。有關極端低溫日的閾值,本文參考Luo and Wang(2017)提出的采用第10%分位值來確定，分別計算得出前一年12月至當年2月各站的極端低溫閾值，進而得出歷年冬季每個月的極端低溫日數(shù)，將3個月的極端低溫日數(shù)求和得到冬季極端低溫日數(shù)。

本文的主要分析方法有：相關分析、回歸分析和經(jīng)驗正交函數(shù)分解等。

2 京津冀冬季極端低溫日數(shù)的變化特征及與AO相關性的變化特征

2.1 極端低溫日數(shù)的變化特征

對京津冀冬季及12月至當年2月的極端低溫日數(shù)進行經(jīng)驗正交函數(shù)展開(EOF)分析，發(fā)現(xiàn)第一模態(tài)為全區(qū)一致型，解釋方差分別為92.4%、90.3%、85.3%和90.4%，包含了絕大部分的信息，對比京津冀冬季各站極端低溫日數(shù)平均值和第一模態(tài)時間系數(shù)變化趨勢基本一致，因此本文中用所有氣象站點的平均值代表京津冀地區(qū)的極端低溫日數(shù)。

由圖1a可見，1961—2020年京津冀冬季平均氣溫呈顯著升高的趨勢，20世紀80年代后期以來以正距平為主。極端低溫日數(shù)與平均氣溫呈顯著的負相關關系，二者相關系數(shù)為-0.88，與郭志梅等(2005)和韓方紅等(2018)得到的極端溫度的變化與平均氣溫變化關系密切的結論一致，進一步計算冬季、12月、1月和2月各站極端低溫日數(shù)與平均氣溫的相關系數(shù)，發(fā)現(xiàn)各站、各時間段二者均呈顯著反相關，表明冬季偏冷年，極端低溫日數(shù)偏多，而冬季偏暖年，極端低溫日數(shù)則偏少。

圖1 1961—2020年京津冀(a)冬季極端低溫日數(shù)和平均氣溫標準化值，(b)冬季極端低溫日數(shù)M-K檢驗統(tǒng)計值曲線(圖1a中，紅、黑色點線分別為1961—2020年極端低溫日數(shù)、平均氣溫的線性傾向率，藍色點線為1987—2020年極端低溫日數(shù)線性傾向率，紫色實線分別為1961—1986年和1987—2020年時段極端低溫日數(shù)標準化值的平均；圖1b中，直線為0.05顯著性水平臨界值)Fig.1 (a) Normalized NELT and the mean temperature， (b) M-K analysis curves of NELT in winter in Beijing-Tianjin-Hebei Region during 1961-2020(In Fig.1a, the red and black dashed lines represent the linear trends of NELT and the mean temperature during 1961-2020, respectively; the blue dashed line represents linear trend of NELT during 1987-2020; the purple solid lines represent normalized NELT averaged during 1961-1986 and 1987-2020, respectively; in Fig.1b, straight line indicates the significance level of 0.05 bounds)

1961—2020年京津冀冬季極端低溫日數(shù)平均為8.8 d，總體呈減少趨勢，平均減少1.9 d·(10 a)-1，在20世紀80年代后期呈現(xiàn)出顯著減少的趨勢，經(jīng)M-K檢驗，于1987年開始發(fā)生了突變(圖1b)，突變前平均為13.3 d·a-1，突變后平均為5.3 d·a-1，這與京津冀地區(qū)氣溫在80年代發(fā)生了變暖的突變時間是一致的(孔凡超，2007；郭軍等，2011)。突變之后，極端低溫日數(shù)并不是保持持續(xù)偏少的趨勢，而是在80年代末到90年代持續(xù)偏少之后，21世紀00年代初以來又有所增加，1991—2020年平均增加0.7 d·(10 a)-1。許多文獻也指出近20年來出現(xiàn)冷冬概率增加，極端低溫日數(shù)呈增多的態(tài)勢(韓方紅等，2018；Ma et al，2018)。

分析冬季各月極端低溫日數(shù)的變化趨勢，發(fā)現(xiàn)雖然3個月極端低溫日數(shù)均呈減少趨勢，但各月的變化趨勢并不完全一致(圖略)，12月平均減少0.6 d·(10 a)-1，于20世紀80年代后期出現(xiàn)了由多到少的突變，1988—2002年期間的15年極端低溫日數(shù)均偏少，2003年以后偏多概率增加，共出現(xiàn)6年偏多的年份。1月平均減少0.4 d·(10 a)-1，在3個月中減少趨勢最弱，具有明顯的階段性變化特征，即60年代到80年代中期為偏多階段，80年代后期到90年代中期為偏少階段，90年代后期到21世紀00年代前期又轉為偏多階段。2月平均減少0.9 d·(10 a)-1，在3個月中減少趨勢最明顯，這與2月變暖趨勢最顯著是相對應的，80年代后期出現(xiàn)了由多到少的突變，在突變后有5年極端低溫日數(shù)偏多，但偏多幅度均很小，沒有在突變后出現(xiàn)較明顯轉多的特征。

2.2 極端低溫日數(shù)與AO相關性時空分布特征

計算1961—2020年極端低溫日數(shù)與同期AO指數(shù)去除線性趨勢后的相關系數(shù)，冬季、12月、1月和2月分別為-0.46、-0.27、-0.41、-0.30，均通過了0.05的顯著性水平檢驗，其中冬季的相關性最好，12月最弱，表明AO 正位相時，極地冷空氣不易南下影響京津冀，極端低溫日數(shù)偏少，AO負位相時，京津冀極端低溫日數(shù)偏多。

由各站冬季極端低溫日數(shù)與同期AO指數(shù)去除線性趨勢后的相關系數(shù)空間分布(圖2)可見，各站極端低溫日數(shù)與AO指數(shù)均呈負相關，大部分地區(qū)均通過了0.05的顯著性水平檢驗，東北部地區(qū)相關性最好。由于京津冀東北部地區(qū)緊鄰我國東北地區(qū)，這與前人研究結果AO對我國東北地區(qū)冬季氣溫以及極端低溫影響顯著是一致的(龐子琴和郭品文，2010；Chen et al，2013)。

圖2 1961—2020年京津冀冬季極端低溫日數(shù)與同期AO指數(shù)相關系數(shù)空間分布(淺灰和深灰區(qū)域分別表示通過0.05和0.01顯著性水平檢驗)Fig.2 Spatial distribution of correlation coefficients between NELT and AO index in winter in Beijing-Tianjin-Hebei Region during 1961-2020 (Light and dark grey areas represent having passed the significance test at levels of 0.05 and 0.01, respectively)

2.3 極端低溫日數(shù)與AO相關性的年代際變化

研究表明，我國冬季氣溫異常與影響因子的關系發(fā)生了顯著的年代際變化(李維京等，2013)。圖3 為冬季和各月的極端低溫日數(shù)標準化值與同期AO指數(shù)的21年滑動相關系數(shù)，可見冬季及各月極端低溫日數(shù)與AO指數(shù)的相關性具有顯著的年代際變化，其中冬季在整個時段都為負相關，20世紀80年代后期之前相關系數(shù)為-0.71～-0.43，通過了0.05顯著性水平檢驗，80年代后期開始相關性減弱，90年代末期達到最弱之后又開始加強，21世紀00年代中后期負相關再次通過0.05顯著性水平檢驗，這種相關性的年代際變化轉折與極端低溫日數(shù)的年代際轉折是一致的。二者在冬季各月的相關性年代際變化趨勢與冬季相似，也都表現(xiàn)為在80年代后期開始相關性顯著減弱，但21世紀00年代初開始，前冬(12月、1月)相關性再次增強，而后冬(2月)則沒有出現(xiàn)顯著增強，保持著弱相關的特征。

圖3 1970—2010年極端低溫日數(shù)與AO指數(shù)21年滑動相關(綠色和紅色點線分別為通過0.05和0.01顯著性水平檢驗的界限值)Fig.3 Sliding correlations in a 21-year window between NELT and AO index during 1970-2010(Green and red dashed lines indicate having passed the significance test at levels of 0.05 and 0.01, respectively)

由于前冬和后冬極端低溫日數(shù)與AO相關性變化的差異性，本文主要分析后冬年代際變化的特征及其成因。選取2月相關性最好的1966—1986年時段和相關性最弱的1990—2010年時段，來代表兩個典型時段進行分析。由圖4可見，1966—1986年這一階段，京津冀大部分地區(qū)極端低溫日數(shù)與AO呈顯著負相關，相關最好區(qū)域位于東北部地區(qū)，相關系數(shù)可達-0.68，而1990—2010年階段，京津冀地區(qū)全區(qū)極端低溫日數(shù)與AO 相關性均不顯著，雖然北部地區(qū)表現(xiàn)為弱負相關，中南部地區(qū)為弱正相關，但所有站點的相關性均明顯低于1966—1986年時段，也進一步表明前面的滑動相關所得年代際相關減弱的變化是京津冀整個區(qū)域的一致變化特征。

圖4 (a)1966—1986年，(b)1990—2010年京津冀2月極端低溫日數(shù)與2月AO指數(shù)相關系數(shù)空間分布(圖4a中，淺灰和深灰區(qū)域分別表示通過0.05和0.01顯著性水平檢驗)Fig.4 Spatial distributions of correlation coefficients between NELT and AO index in February (a) 1966—1986, (b) 1990—2010 (In Fig.4a, light and dark grey areas indicate having passed the significance test at levels of 0.05 and 0.01, respectively)

由圖5a可見，2月平均氣溫、極端低溫日數(shù)和AO指數(shù)都表現(xiàn)出顯著的年代際變化趨勢，平均氣溫和AO指數(shù)呈升高的趨勢，二者均在20世紀80年代后期由負距平為主轉為正距平為主。極端低溫日數(shù)則呈減少的趨勢，80年代后期由正距平為主轉為負距平為主，而且80年代后期以來波動幅度很小，其年際變化顯著小于AO的年際變化。進一步分析年代際和年際兩種時間尺度上極端低溫日數(shù)和AO的對應關系，對原始序列濾波提取各自的7 年以上年代際分量和以下的年際分量，分別計算21年滑動相關系數(shù)(圖5b)，可見年代際分量AO對極端低溫日數(shù)的影響更大，雖然90年代后期相關性有所減弱，但大部分時段仍通過了0.05顯著性水平檢驗。年際分量與原始值的變化趨勢更為相似，但大部分時段相關不顯著，僅在1966—1986年時段和1967—1987年時段通過了0.05顯著性水平檢驗，這一時段與利用原始序列所選的1966—1986年這一時段相吻合，表明這一時段無論年際還是年代際尺度上極端低溫日數(shù)與AO都呈顯著負相關，利用原始序列所選的1990—2010年時段是年際分量相關最弱的時段，年代際分量也處于相關相對偏弱的階段。

圖5 (a)1961—2020年2月平均氣溫、極端低溫日數(shù)和AO指數(shù)標準化值，(b)1970—2010年2月極端低溫日數(shù)與AO指數(shù)21年滑動相關系數(shù)(圖5b中，綠色和紅色點線分別為通過了0.05和0.01顯著性水平檢驗界限值)Fig.5 (a) Normalized NELT, mean temperature and AO index in February in Beijing-Tianjin-Hebei Region during 1961-2020, (b) sliding correlation coefficients in a 21-year window between NELT and AO index during 1970-2010 (In Fig.5b, green and red dashed lines indicate having passed the significance test at levels of 0.05 and 0.01, respectively)

3 不同年代際背景下與AO相關的大氣環(huán)流特征

為了揭示京津冀冬季極端低溫日數(shù)與AO相關性年代際變化的大氣環(huán)流成因，分別對1966—1986年和1990—2010年兩個時段的2月大氣環(huán)流場進行分析。圖6是2月AO指數(shù)與海平面氣壓場和1 000 hPa 風場的回歸系數(shù)，通過對比可以看出，兩個各時段無論海平面氣壓場還是風場在亞洲大陸中低緯和北太平洋地區(qū)都存在顯著差異。1966—1986年時段亞洲大陸地區(qū)為海平面氣壓負異常，在貝加爾湖到巴爾喀什湖地區(qū)通過了0.05顯著性水平檢驗，在北太平洋上，阿留申群島及其以南很大區(qū)域的正異常；風場上，我國黃海向北到雅布洛塔夫山脈為一致的東南風異常，表明AO正(負)位相時，西伯利亞高壓偏弱(強)，阿留申低壓偏弱(強)，海陸氣壓差減小(增大)，東亞冬季風偏弱(強)，京津冀地區(qū)東南風(西北風)增強，極端低溫日數(shù)偏少(多)。而在1990—2010年時段，歐亞地區(qū)對海平面氣壓回歸系數(shù)緯向對稱性好，總體表現(xiàn)為北負南正的分布，40°～60°N均未通過顯著性水平檢驗，即此時段西伯利亞高壓和阿留申低壓與AO的關系均減弱，亞洲大陸通過顯著性水平檢驗的區(qū)域較1966—1986年時段顯著偏南，主要位于40°N以南。風場上，此時段AO正位相時京津冀地區(qū)為極弱的西北到偏西風異常，可見對流層低層AO與影響我國北方地區(qū)的大氣環(huán)流關系顯著減弱。

圖6 (a)1966—1986年，(b)1990—2010年2月AO指數(shù)與海平面氣壓場(陰影)、1 000 hPa風場(矢量，單位：m·s-1)回歸系數(shù)(紅色打點區(qū)域為通過0.05顯著性水平檢驗區(qū)域，下同)Fig.6 Sea level pressure (shaded) and 1 000 hPa wind (vector, unit: m·s-1) regressed on AO index in February (a) 1966-1986 and (b) 1990-2010(Red dots indicate having passed the significance test at 0.05 level， same as below)

圖7是2月AO指數(shù)與500 hPa位勢高度場回歸系數(shù)，可見，兩個時段都對應著歐亞地區(qū)極地負位勢高度距平，說明AO正位相時，極渦偏強，而且1990—2010年時段極地通過顯著性水平檢驗的范圍明顯擴大，而在中高緯度地區(qū)，雖然兩個時段也都表現(xiàn)為以正回歸系數(shù)為主，但差異顯著，1966—1986年時段烏拉爾山附近的負相關更顯著，北太平洋地區(qū)為一顯著正距平區(qū)，我國東部到朝鮮半島和日本海地區(qū)也為一顯著正距平區(qū)，表明AO正(負)位相時，烏拉爾山高壓脊偏弱(強)，東亞槽偏弱(強)，歐亞上空盛行緯(經(jīng))向環(huán)流，京津冀地區(qū)上空受正(負)位勢高度距平控制，冷空氣活動偏弱(強)，極端低溫日數(shù)偏少(多)；1990—2010年時段，AO指數(shù)與500 hPa 高度場回歸系數(shù)緯向對稱性顯著好于1966—1986年時段，40°～60°N主要表現(xiàn)為正高度異常，通過顯著性水平檢驗區(qū)域位于貝加爾湖為中心的80°～140°E區(qū)域內，位置顯著偏北，此時段內，京津冀地區(qū)受高緯度地區(qū)的擾動明顯減弱，因此，該時段內AO對京津冀地區(qū)的影響減弱。

圖7 同圖6，但為AO指數(shù)與500 hPa位勢高度場回歸系數(shù)Fig.7 Same as Fig.6, but for the 500 hPa geopotential height regressed on AO index

北半球冬季亞洲地區(qū)存在南北兩支偏西風急流(朱乾根等，2000)。急流的強度、位置和形態(tài)的變化對不同地區(qū)的天氣、氣候具有重要的影響。由AO 指數(shù)與200 hPa緯向風回歸系數(shù)(圖8)可見，1966—1986年時段，副熱帶西風急流為負異常，溫帶西風急流為正異常，急流呈“北強南弱”分布，表明AO正位相時，副熱帶急流偏弱，溫帶急流偏強，東亞冬季風偏弱，京津冀冬季極端低溫日數(shù)偏少，AO負位相時，東亞冬季風偏強，極端低溫日數(shù)偏多，姚慧茹和李棟梁(2013a;2013b)也指出，副熱帶急流強，溫帶急流弱時, 東亞大槽加深, 東亞冬季風較強，中國中、東部大范圍地區(qū)氣溫偏低，與本文結論相符。1990—2010年時段與1966—1986年時段差異顯著，雖然副熱帶急流仍為弱負異常，但溫帶急流由顯著正異常轉為顯著負異常，即AO正位相時，東亞急流總體偏弱，特別是溫帶急流顯著偏弱，東亞冬季風相對偏強，導致AO與京津冀冬季極端低溫日數(shù)相關不顯著。

圖8 同圖6，但為AO指數(shù)與200 hPa緯向風回歸系數(shù)Fig.8 Same as Fig.6, but for the 200 hPa zonal wind velocity regressed on AO index

4 結論與討論

基于京津冀地區(qū)1961—2020年冬季逐日平均氣溫、AO指數(shù)和NCEP/NCAR大氣環(huán)流再分析數(shù)據(jù)，分析了京津冀地區(qū)冬季極端低溫日數(shù)與同期AO指數(shù)相關性的時空分布特征，并對后冬(2月)極端低溫日數(shù)與AO相關性的年代際變化及其可能成因進行了初步探討。得出了以下主要結論：

(1)1961年以來京津冀地區(qū)冬季極端低溫日數(shù)總體呈減少的趨勢，1987年開始發(fā)生了由偏多到偏少的突變，與冬季氣候變暖突變時間一致，在經(jīng)歷了20世紀80年代末到90年代持續(xù)偏少階段后，21世紀00年代初開始又呈弱的增加趨勢。冬季各月之中，2月減少趨勢最顯著，而且在2000年以后沒有出現(xiàn)增加的趨勢。

(2)京津冀冬季極端低溫日數(shù)與AO指數(shù)總體呈負相關，其中冬季相關性好于各月，北部地區(qū)相關性好于南部地區(qū)；21世紀00年代初開始相關關系在前冬和后冬存在顯著差異，前冬有所增強，后冬持續(xù)偏弱。

(3)選取后冬(2月)極端低溫日數(shù)與AO指數(shù)相關性最顯著的1966—1986年時段和最不顯著的1990—2010年時段，對AO指數(shù)回歸的大氣環(huán)流場進行對比分析，發(fā)現(xiàn)1966—1986年時段，AO正位相時，對流層低層西伯利亞高壓和阿留申低壓偏弱，京津冀受東南風異常影響，對流層中層的烏拉爾山阻塞高壓和東亞槽偏弱，對流層高層副熱帶急流減弱而溫帶急流增強，這些大氣環(huán)流特征均不利于冷空氣影響京津冀地區(qū)，導致極端低溫日數(shù)偏少，AO負位相時表現(xiàn)為相反的大氣環(huán)流特征。1990—2010年時段，中高緯大氣緯向對稱特征明顯，中高緯與極地相互作用減弱，西伯利亞高壓、阿留申低壓、烏拉爾山阻塞高壓、東亞槽和溫帶急流對AO響應均不明顯，所以此時段AO與極端低溫日數(shù)的相關性減弱。