馬鋒敏 陳麗娟 李想 李維京 許彬

1 江西省氣候中心, 南昌330096

2 國家氣候中心中國氣象局氣候研究開放實驗室/中國氣象局—南京大學氣候預測研究聯(lián)合實驗室, 北京100081

3 南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心, 南京210044

1 引言

氣候變化是長期大氣狀態(tài)變化的一種反映，而氣溫是氣候變化研究的重要基礎性問題（Overpeck et al., 2011; 任國玉等, 2014）。近百年來地球氣候正經(jīng)歷一次以變暖為主要特征的顯著變化，其中冬季變暖最為明顯（陳隆勛等, 1991; 王紹武等, 1998;梁蘇潔等, 2014）。我國處于東亞季風區(qū)，東亞冬季風異常會導致我國冬季出現(xiàn)大范圍冷暖異常。近年來的研究顯示，不僅東亞冬季風具有較大的年際變率和年代際變化（Wang, 2001; 左瑞亭等, 2005;施曉暉等, 2007; Wang et al., 2009; Wang and He,2012; Wang and Chen, 2014; Li et al., 2019），影響我國冬季氣溫的重要影響因子，如西伯利亞高壓、北極濤動、北極海冰和海表溫度等也具有年代際變化（朱亞芬和錢維宏, 1998; Watanabe and Nitta,1999; 武炳義等, 2000; Kug et al., 2009; Jeong et al.,2011）。此外，影響因子之間的關系同樣發(fā)生了顯著的年代際變化（李維京等, 2013）。這種新的變化，增加了對冬季氣候預測的難度。因此，研究不同氣候背景下冬季氣溫異常成為氣候變化和氣候預測研究的重點和難點。在全球氣候變暖的背景下，我國冬季氣溫異常呈現(xiàn)出一些新的特征。季節(jié)內(nèi)極端天氣氣候事件頻發(fā)，強寒潮、雨雪冰凍等災害性天氣對國民生產(chǎn)和人們生活造成很大影響，社會各級部門和公眾對冬季氣候預測精細化服務的需求增加。如何科學認識氣候異常的特征和演變規(guī)律，準確預測冬季氣候異常程度已經(jīng)成為迫切需要解決的科學問題，對提高防災減災服務能力有重要的應用價值。

針對我國冬季季節(jié)平均氣溫主要模態(tài)的研究取得了許多有意義的成果（Wu and Wang, 2002; Jhun and Lee, 2004; 康麗華等, 2006, 2009; 朱艷峰等,2007; Wang et al., 2003, 2010; 范可和劉輝, 2013; 孫淑清等, 2014; 汪子琪等, 2017），多數(shù)研究認為中國冬季氣溫主要模態(tài)是一致偏暖或偏冷。然而基于冬季平均氣溫進行氣候預測及服務存在較大的局限性，尤其是近年來我國冬季經(jīng)常出現(xiàn)季節(jié)內(nèi)氣溫變化大，前冬和后冬氣候異常相反的觀測事實。例如，2007 年12 月，全國氣溫異常偏高，而2008 年1～2 月出現(xiàn)大范圍低溫雨雪冰凍災害（王凌等,2008; 高輝等, 2008; 張慶云等, 2008; Zhou et al.,2009, 2011）。2020 年12 月，全國大部地區(qū)氣溫異常偏低，而2021 年1 月中旬以后，氣溫大幅度回升，2021 年2 月氣溫異常偏高。許多研究關注到我國冬季氣溫具有明顯的季節(jié)內(nèi)變化特征（Hu et al., 2005; 黃嘉佑和胡永云, 2006; 韋瑋等, 2014,2020 ; Zuo et al., 2015; 賈丹和簡茂球, 2015; 孫健等,2019），尤其是前冬和后冬氣溫的變化可能存在很大的差異（黃嘉佑和胡永云, 2006）。韋瑋等（2014）指出，我國前冬（11～12 月）和后冬（1～3 月）氣溫的變化具有前、后冬趨勢一致的同相演變和前、后冬趨勢相反的反相演變兩個主要模態(tài)，且中高緯度地區(qū)大氣遙相關型位相的持續(xù)或轉換是造成不同演變模態(tài)的重要原因。孫健等（2019）指出中國冬季氣溫在月尺度上常出現(xiàn)前、后冬相反甚至冷暖交替的現(xiàn)象。劉艷等（2020）研究表明北疆冬季氣溫季節(jié)內(nèi)主要有前后距平一致和前后距平相反兩種特征。孟鑫等（2017）指出東北地區(qū)前冬（12 月）和后冬（1～2 月）氣溫在空間上具有全區(qū)變化一致型和東北—西南反相變化的蹺蹺板型。以上研究揭示了過去幾十年來我國冬季季節(jié)內(nèi)變化特征，沒有區(qū)分不同的年代際背景。而已有研究顯示在不同的年代際時間尺度下，冬季氣溫和影響因子的關系可能發(fā)生了變化，同時季節(jié)內(nèi)氣候異常特征也可能發(fā)生了變化，因此重新認識不同的年代際時間尺度下冬季季節(jié)內(nèi)氣溫變化的新規(guī)律及其環(huán)流特征，對理解冬季氣候異常特征和季節(jié)內(nèi)變化的復雜性以及提高短期氣候預測準確率都有重要價值。

2 資料和方法

文中所用的資料包括中國氣象局國家氣候中心整編的全國160 站1951～2020 年逐月氣溫。大氣環(huán)流資料為美國國家環(huán)境預報中心和國家大氣研究中心（NCEP/NCAR）逐月再分析資料中的近地面溫度場、海平面氣壓場、500 hPa 位勢高度場、200 hPa 緯向風場，資料水平分辨率為2.5°×2.5°（Kalnay et al., 1996; Kistler et al., 2001）。本文針對1951～2019 年冬季進行研究，文中冬季指當年12 月、次年1 月、2 月的平均。

本文使用的主要統(tǒng)計方法有：相關分析、Mann-Kendall 突變法、滑動相關、線性回歸、合成分析、Student-t檢驗、小波分析等（魏鳳英, 2007）以及基于季節(jié)的經(jīng)驗正交函數(shù)分解（S-EOF）（Wang and An, 2005）。S-EOF 是Wang and An（2005）在研究太平洋海溫氣候變率時對經(jīng)驗正交函數(shù)分解（EOF）進行改進發(fā)展而成的一種新方法，能夠很好地識別隨季節(jié)演變的變量場在時間上連續(xù)的空間特征和演變規(guī)律，從而得到隨季節(jié)演變的主導模態(tài)。Wu et al.（2009）、孫健等（2019）、韋瑋等（2014, 2020）利用S-EOF 開展了相關研究工作。本文利用S-EOF 方法分析不同年代際時間尺度下中國冬季氣溫季節(jié)內(nèi)變化主導模態(tài)和標準化時間序列，進一步采用合成和回歸的方法分析主導模態(tài)對應的大氣環(huán)流場異常特征。另外，采用滑動相關（林學椿, 1978）的方法確定中國冬季各月氣溫之間關系的穩(wěn)定性，滑動窗口長度取為21 a，滑動相關值記在窗口的第11 年，例如1951～1971 年相關值記在1961 年。

3 冬季氣溫的季節(jié)內(nèi)變化特征

3.1 前冬與后冬的確定

利用1951～2020 年月平均氣溫資料，計算全國160 站平均氣溫在冬季不同月份間的相關系數(shù)（表1）?？梢钥闯?，無論是否去除線性趨勢，12月與1 月、12 月與2 月的氣溫相關系數(shù)均不顯著，而1 月與2 月氣溫的聯(lián)系十分緊密，去除線性趨勢前后的相關系數(shù)分別為0.49 和0.34，均超過了99%的置信水平。計算去趨勢后的1951～2019 年冬季12 月與1 月（圖1a）、1 月與2 月（圖1b）各站點的相關系數(shù)，空間分布圖也顯示我國冬季存在明顯的季節(jié)內(nèi)差異。12 月與1 月氣溫僅在東北部分地區(qū)、西南地區(qū)存在顯著相關；而1 月與2 月的氣溫相關達到顯著性檢驗的范圍明顯擴大，除我國東南沿海相關不顯著之外，全國其他地區(qū)相關系數(shù)均通過顯著性檢驗，尤其是長江以北的大部地區(qū)相關系數(shù)均通過99%的置信水平。

圖1 1951～2019 年冬季（a）12 月與1 月、（b）1 月與2 月氣溫（去趨勢后）相關系數(shù)空間分布。深、淺陰影分別表示通過99%和95%的置信水平Fig. 1 Spatial distributions of the correlation coefficients between (a) December and January, (b) January and February with detrended air surface temperature in winter over China from 1951 to 2019. Dark and light shadings indicate the 99% and 95% confidence levels, respectively

表1 1951～2019 年冬季不同月份間全國160 站平均氣溫的相關系數(shù)Table 1 Correlation coefficients of surface air temperature averaged in 160 stations over China between different months from December to February for 1951-2019

前文分析的是整個研究時段內(nèi)冬季各月氣溫間的關系，為了認識中國冬季季節(jié)內(nèi)各月氣溫之間的年際關系是否穩(wěn)定，進一步計算冬季各月間氣溫的21 a 滑動相關（圖2）。1 月與2 月的滑動相關顯示，二者在20 世紀70 年代以后的相關達到95%的置信水平，此后的相關基本穩(wěn)定，且通過95%的置信水平。而12 月與1 月的滑動相關沒有通過信度檢驗，僅12 月與2 月在1990 年前后達到95%的置信水平，但是其他時段的相關均不顯著。這表明在年代際尺度上，1 月和2 月的關系更密切。再次計算前冬（12 月）與后冬（1～2 月）的21 a 滑動相關（圖2 藍線），二者僅在1990 年前后達到95%的置信水平，其他時段相關均較弱。

圖2 1951～2019 年冬季不同月份間中國160 站平均氣溫21 a 滑動相關。黑色虛線：12 月與1 月；綠色實線：12 月與2 月；紅色實線：1月與2 月；藍色實線：前冬與后冬；灰色點線：95%的置信水平臨界線Fig. 2 Sliding correlations of surface air temperature averaged in 160 stations over China between different months from December to February with a 21-year moving window for 1951-2019. The black dashed line: between December and January; green solid line: between December and February;red solid line: between January and February; blue solid line: between early winter (EW) and late winter (LW); the gray straight dotted lines represent 95% confidence levels

為了考查前冬和后冬氣溫空間相關關系隨時間的變化，進一步計算了1951～2019 年69 個冬季中國160 站前冬與后冬氣溫21 a 滑動相關的空間分布，滑動相關值記在窗口的第11 年，得出1961～2009 年時間序列的逐年空間分布，圖3 僅給出每間隔10 a 的21 a 滑動相關分布。可以看出，全國大部分地區(qū)的相關很弱。相關顯著的區(qū)域有20 世紀70 年代的內(nèi)蒙古中部和東北部、西南地區(qū)南部；20 世紀80 年代的華北東北部；20 世紀90年代的東南沿海和東北南部；21 世紀的東北中北部地區(qū)。其他時段的顯著相關區(qū)域范圍很?。▓D略）。

圖3 1951～2019 年中國前冬與后冬氣溫21 a 滑動相關空間分布?；瑒哟翱跁r間分別為（a）1970、（b）1980、（c）1990、（d）2000。深、淺陰影分別表示通過99%和95%的置信水平Fig. 3 Spatial distributions of sliding correlation coefficients between early and late winter temperature over China with a 21-year moving window.The years of moving window are (a) 1970, (b) 1980, (c) 1990, (d) 2000, respectively. Dark and light shadings indicate the 99% and 95% confidence levels, respectively

上述對前冬、后冬的時間和空間相關分析表明，1 月與2 月的顯著正相關特征總體是比較穩(wěn)定的，而前冬（12 月）與后冬（1～2 月）的相關僅在20世紀90 年代前后相關系數(shù)較大，因此本文將12 月定為前冬，1～2 月定為后冬。

3.2 年代際變化階段的確定

使用Mann-Kendall 非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法（魏鳳英, 2007），檢驗1951～2019 年前冬（12 月）、后冬（1～2 月）氣溫序列的突變特征（圖4），給定置信水平95%的臨界線?？梢钥闯?，前冬、后冬氣溫具有相似的氣候變化特征：20 世紀80 年代中期開始，前冬、后冬氣溫均存在明顯的上升趨勢；前冬增暖趨勢在20 世紀90 年代后期超過95%的置信水平，后冬增暖趨勢較前冬超前且明顯，在20 世紀90 年代初超過95%的置信水平，甚至超過99.9%的置信水平，表明后冬氣溫的上升趨勢十分顯著。根據(jù)UF（Forward）和UB（Backward）曲線交點的位置，前冬、后冬氣溫增暖趨勢的突變點是一致的，均在1986 年開始。季節(jié)內(nèi)氣溫在年代際尺度上的突變特征與我國冬季氣溫在1985 年前后發(fā)生轉折的特征（丁一匯和張莉, 2008; 李維京等, 2013）一致。

圖4 1951～2019 年中國（a）前冬、（b）后冬氣溫Mann-Kendall 檢驗曲線，點線為95%的置信水平臨界線Fig. 4 Statistical curves of the Mann-Kendall method test of temperature for (a) early and (b) late winter over China for 1951-2019. The dotted lines are the critical value of 95% confidence level

進一步計算氣溫在1986 年突變前后冬季不同月份間全國160 站平均氣溫的相關系數(shù)（表2），用以驗證不同年代際尺度背景下前冬與后冬劃分的合理性。從表中看出，無論是否去除線性趨勢，1986 年前后12 月與1 月、2 月氣溫間的相關系數(shù)均不顯著，而1 月與2 月氣溫間的聯(lián)系更緊密。尤其是1986 年之后，1 月與2 月氣溫的相關性增強，超過了95%的置信水平。從相關系數(shù)空間分布（圖5）看，1986 年之前，12 月與1 月氣溫相關僅在西南部分地區(qū)、內(nèi)蒙古局部地區(qū)存在顯著性（圖5a），而1 月與2 月的顯著正相關區(qū)域明顯增加，主要分布在我國西北大部和內(nèi)蒙古地區(qū)（圖5b）。1986 年之后，12 月與1 月氣溫僅在東北中部地區(qū)相關顯著（圖5c），1 月與2 月的正相關顯著區(qū)域明顯擴大（圖5d），顯著性區(qū)域東移，主要分布在東北、華北、西北地區(qū)東部、西南地區(qū)東北部等地區(qū)。保留線性趨勢的結果分析差別不大，只是1986 年之后的1 月與2 月在長江中游的正相關顯著區(qū)域略有擴大（圖略）。上述分析顯示了前冬與后冬的關系在兩個不同年代際階段的差異。

表2 1986 年 之 前（1951～1985 年）和 之 后（1986～2019 年）冬季不同月份間全國160 站平均氣溫的相關系數(shù)Table 2 Correlation coefficients of surface air temperature averaged in 160 stations over China between different months in winter before 1986 (1951-1985) and after 1986(1986-2019)

圖5 中國前、后冬氣溫在1986 年（a、b）之前（1951～1985 年）和（c、d）之后（1986～2019 年）階段的（a、c）12 月與1 月、（b、d）1 月與2 月相關系數(shù)空間分布。深、淺陰影分別表示通過99%和95%的置信水平Fig. 5 Spatial distributions of correlation coefficients for temperature between (a, c) December and January, (b, d) January and February over China before 1986 (1951-1985) and after 1986 (1986-2019). Dark and light shadings indicate 99% and 95% confidence levels, respectively

基于以上分析結果，同時考慮到前冬、后冬的年代際變化，去掉1990 年前后各5 a，本文將前冬、后冬的年代際尺度變化時段劃分為1951～1984 年（P1 時段）和1996～2019 年（P2 時段）。以下分別針對這兩個時段及各自的氣候態(tài)進行分析。

4 冬季氣溫在不同年代際時間尺度季節(jié)內(nèi)變率的優(yōu)勢模態(tài)及成因

基于上一節(jié)對年代際時間尺度的劃分，參考國家標準《GB/T 21983-2020 暖冬等級》（國家市場監(jiān)督管理總局和國家標準化管理委員會, 2020）的閾值標準，以1986 年前/后全國160 站平均的前冬、后冬氣溫標準化時間序列的0.33 個標準差為異常標準，統(tǒng)計冷/暖期全國160 站平均的前冬、后冬氣溫明顯異常年的組合（表3）發(fā)現(xiàn)，1986 年之前前冬、后冬一致偏暖或偏冷為6 年，比例為17.7%；而前冬和后冬冷暖反位相年為8 年，比例為23.6%。1986 年之后前冬、后冬一致偏暖或偏冷年為6 年，比例為25.0%；前冬和后冬冷暖反位相年為7 年，為29.2%。1986 年之后較冷期前冬、后冬持續(xù)偏暖的比例增加，持續(xù)偏冷的比例下降；1986 年之后前冬暖后冬冷的比例上升，前冬冷后冬暖的比例也上升，即1986 年后前冬和后冬冷暖反位相比例較1986 年之前升高，季節(jié)內(nèi)變率加大。

表3 1986 年前（1951～1984 年）、后（1996～2019 年）中國160 站平均的前冬、后冬氣溫顯著異常年數(shù)統(tǒng)計Table 3 Statistics of the number of years for significantly abnormal temperature based on 160 stations over China in early and late winter before 1986 (1951-1984)/after 1986(1996～2019)

為認識不同年代際時間尺度下前、后冬氣溫演變的空間分布特征，分別以P1 和P2 時段全國160 站前冬、后冬氣溫距平場作為2 個變量構成矩陣進行S-EOF 分解（Wang and An, 2005），得到代表前冬和后冬的平均氣溫距平隨時間演變的空間模態(tài)及時間系數(shù)序列。為直觀分析實際的氣溫變化量級，文中用標準化的時間系數(shù)序列對氣溫場進行回歸來表示S-EOF 的空間模態(tài)（韋瑋等, 2014,2020）。

東亞冬季風是影響我國冬季氣溫變化的關鍵環(huán)流系統(tǒng)，冬季風系統(tǒng)成員主要包括對流層低層的西伯利亞高壓和阿留申低壓，對流層中層的東亞大槽以及對流層高層的西風急流等，環(huán)流系統(tǒng)的異常對我國冬季氣溫異常具有直接作用。為了研究不同氣候背景下我國前、后冬氣溫演變優(yōu)勢模態(tài)對應的環(huán)流系統(tǒng)特征，文中采用合成分析的方法對海平面氣壓場、500 hPa 高度場、200 hPa 緯向風場進行分析，正負典型異常年的選取如表4 所示，以S-EOF 第一模態(tài)標準化時間系數(shù)正負0.5 倍標準差為標準選取典型年，分別選取P1 階段典型正異常年10 年，典型負異常年7 年；P2 階段典型正、負異常年各6 年，并用t檢驗方法分析合成結果的顯著性。同時利用S-EOF1 標準化時間系數(shù)回歸前冬和后冬的環(huán)流場（圖略），獲得的結果與正、負異常年差值場合成信息一致。

表4 P1 階段（1951～1984 年）和P2 階段（1996～2019 年）中國前冬、后冬氣溫S-EOF 第一模態(tài)標準化時間序列典型正、負異常年份Table 4 Typical positive and negative anomaly years for surface air temperature as identified in terms of the first S-EOF(season-reliant empirical orthogonal function) mode between early and late winter over China during P1 (1951-1984) and P2(1996-2019)

4.1 1986 年之前（1951～1984 年）冬季氣溫季節(jié)內(nèi)變率的優(yōu)勢模態(tài)及環(huán)流特征

圖6 給出1986 年之前（P1 階段）前冬、后冬氣溫距平S-EOF 分解前兩個模態(tài)，其方差貢獻分別為36.1%和20.9%。S-EOF1 空間分布的前后冬演變（圖6a、b）顯示，前冬的氣溫異常變化幅度更大更顯著，除青藏高原東部地區(qū)外，均通過99%的置信水平，且全國氣溫基本為一致負異常變化型，氣溫變化的異常幅度從南向北遞增，最大值位于內(nèi)蒙古中部和新疆北部地區(qū)。后冬異常變化的幅度雖然不顯著，但是除內(nèi)蒙古和西北部分地區(qū)為弱的負異常外，全國其余地區(qū)均為正異常，與前冬的氣溫變化趨勢相反。S-EOF2 空間分布同樣存在區(qū)域性和季節(jié)內(nèi)演變差異（圖6c、d），前冬為弱暖位相，后冬為顯著冷位相?？梢钥闯觯琒EOF1 和S-EOF2 均表現(xiàn)出前后冬冷暖反位相的特征。限于篇幅，本文主要對S-EOF1 進行分析。

圖6 P1 階段（1951～1984 年）中國（a、c）前冬、（b、d）后冬氣溫距平S-EOF 分解（a、b）第一、（c、d）第二模態(tài)標準化時間序列回歸到氣溫場的空間分布及S-EOF1（e）標準化時間系數(shù)（SPC1）和（f）小波功率譜。圖a-d 中，實、虛等值線表示正、負值；深、淺陰影分別表示通過99%和95%的置信水平。圖f 中，黑線表示小波變換的影響錐曲線，紅色實線表示通過95%的置信水平，紅色虛線為95%置信水平的紅噪聲檢驗，藍色實線表示小波全譜Fig. 6 Spatial distributions of (a, b) the first and (c, d) second S-EOF mode regression on surface air temperature for (a, c) early and (b, d) late winter,(e) normalized principal component (SPC1) and (f) wave power spectrum of the first S-EOF mode over China during P1 period (1951-1984). In Figs.a-d, solid (dashed) contours represent positive (negative) values; dark and light shadings indicate the 99% and 95% confidence levels, respectively. In Fig. f, the black thick lines are the influence cone curve of wavelet transform; the red solid line represents 95% confidence level; the red dashed line represents 95% confidence level of the red noise test; the blue solid line is global wavelet power spectrum

S-EOF1 模態(tài)對應的標準化時間系數(shù)（圖6e）顯示比較清楚的年際變化特征。對時間系數(shù)進行小波功率譜分析，主要有2～3 a 和7～10 a 周期，其中2～3 a 周期最為顯著，通過95%置信水平的紅噪聲檢驗，主要發(fā)生在20 世紀50 年代和60 年代中后期；7～10 a 周期主要發(fā)生在1970 年后，沒有通過顯著性檢驗（圖6f）。

圖7 為冬季氣溫前冬和后冬S-EOF1 模態(tài)典型正、負異常年的大氣環(huán)流合成差值場。當冬季氣溫出現(xiàn)前冬冷后冬暖的特征時，前冬，海平面氣壓場上歐亞大陸中高緯度地區(qū)為顯著正異常，北極地區(qū)為負異常，西伯利亞高壓明顯偏強；北大西洋北部地區(qū)為顯著正異常，冰島低壓偏弱；北太平洋濤動（NPO）處于正位相，即阿留申低壓和夏威夷高壓同時增強，均通過95%的置信水平，導致東亞—北太平洋地區(qū)海陸氣壓梯度增大，東亞冬季風增強，有利于我國冬季氣溫大范圍偏低（圖7a）。后冬，歐亞大陸中高緯度地區(qū)環(huán)流異常較前冬減弱，北極地區(qū)維持負異常，強度較前冬減弱；烏拉爾山地區(qū)轉為顯著負距平中心，負值區(qū)域向東南延伸至貝加爾湖附近；NPO 維持正位相，阿留申群島仍為負距平，但強度減弱；北大西洋北部地區(qū)轉為負距平中心，冰島低壓加強，通過95%的置信水平。該特征顯示后冬北方地區(qū)維持弱冷的主要環(huán)流信號來自NPO 特征的維持，而北大西洋到歐亞地區(qū)的環(huán)流經(jīng)向度減弱，影響我國冷暖的信號出現(xiàn)不一致，從而使得我國后冬偏冷的可能性減弱，出現(xiàn)有利于偏暖的轉折特征（圖7d）。

對流層中層500 hPa 高度場顯示，前冬，從大西洋北部—西歐—烏拉爾山至東亞北部地區(qū)表現(xiàn)為“+ - + -”的典型歐亞型（EU）大氣遙相關正位相（Wallace and Gutzler, 1981; 汪寧等, 2017）特征。歐亞中高緯地區(qū)的環(huán)流異常特征顯著，呈“西北高東南低”的空間分布，烏拉爾山附近的廣大地區(qū)為正距平，而貝加爾湖以東和以南到我國30°N 附近的大部分地區(qū)為負距平中心，均通過99%的置信水平，副高偏弱偏東。烏拉爾山高壓偏強，東亞大槽加深且位置偏西，有利于引導冷空氣影響我國大范圍地區(qū)（圖7b）。后冬，歐亞中高緯度地區(qū)異常信號較前冬減弱，為弱的歐亞型（EU）大氣遙相關型負位相。烏拉爾山以西轉為顯著負距平中心，高壓脊減弱，但是仍通過95%的置信水平，負距平區(qū)域向東南延伸至我國中西部地區(qū)；貝加爾湖以東至鄂霍茨克海地區(qū)為正距平，東亞大槽較前冬變淺東移，副高偏強偏西，我國東部地區(qū)為高度場正異常（圖7e）。環(huán)流特征顯示冷空氣活動明顯減弱，導致氣溫偏低程度較前冬減弱，我國西北部地區(qū)上空受高度場負異常的影響，而南方地區(qū)受高度場正異常的控制，有利于北方地區(qū)氣溫維持弱冷狀態(tài)，而南方地區(qū)氣溫轉暖（圖6b）。

許多研究指出，東亞高空急流是影響中國冬季氣溫的重要環(huán)流系統(tǒng)（高輝, 2007; 楊輝和李崇銀,2008; 況雪源等, 2009; 彭京備等, 2020），東亞副熱帶西風急流偏強時，東亞冬季風增強（Yang et al.,2002; Jhun and Lee, 2004; 況雪源等, 2008; Liu et al.,2012）。對流層上層200 hPa 緯向風場顯示，前冬，歐亞地區(qū)自北向南呈現(xiàn)“+ - + -”的距平分布（圖7c），大部地區(qū)可通過99%和95%的置信水平；東亞上空40°N 南北兩側緯向風異常符號相反，即東亞溫帶急流區(qū)為顯著東風異常，副熱帶西風急流區(qū)為顯著西風異常，緯向風大值中心位于日本群島及其以西地區(qū)，東亞溫帶急流偏弱，副熱帶西風急流偏強，有利于產(chǎn)生氣旋式環(huán)流異常進而導致東亞大槽加深，同時在20°N 以南的南亞和東南亞地區(qū)上空為東風距平，即副熱帶急流區(qū)南側緯向風偏弱，產(chǎn)生反氣旋式環(huán)流異常，進一步導致東亞冬季風增強，有利于冷空氣南侵而使我國氣溫偏低（賀圣平和王會軍, 2012; 姚慧茹和李棟梁, 2013a, 2013b）。后冬，東亞副熱帶西風急流區(qū)的西風異常強度減弱，顯著性也相應地減弱，西風距平范圍向北擴大至60°N附近，從而不利于冷空氣大規(guī)模南侵；熱帶地區(qū)的東風距平范圍隨著副熱帶西風急流的北推而向北擴大至30°N 附近，有利于我國南方氣溫的回升（圖7f）。

圖7 P1 階段（1951～1984 年）中國前冬S-EOF 優(yōu)勢模態(tài)典型正、負異常年的合成差值場：（a）海平面氣壓場（間隔：2 hPa）；（b）500 hPa 位勢高度場（間隔：20 gpm）；（c）200 hPa 緯向風場（間隔：2 m/s）。深、淺陰影分別表示通過99%和95%的置信水平。圖c 中，紅色輪廓線表示200 hPa 緯向風30 m/s 的氣候平均值。（d-f）同（a-c），但為后冬的合成差值場Fig. 7 Composite differences between the typical positive and negative anomaly years of S-EOF dominant mode in EW (early winter) over China during P1 period (1951-1984): (a) Sea level pressure (contours interval: 2 hPa); (b) 500-hPa geopotential height (contours interval: 20 gpm); (c) 200-hPa zonal wind (contours interval: 2 m/s). Dark and light shadings indicate 99% and 95% confidence levels, respectively. In Fig. c, the red contour denotes the climatic mean of the 200-hPa zonal wind with the value of 30 m/s. (d-f) As in (a-c), but for the composite differences in LW (late winter)

上述分析顯示P1 階段S-EOF1 模態(tài)對應的正異常年，對流層低中高層環(huán)流異常的顯著性在前冬明顯高于后冬。前冬和后冬對流層高中低層均表現(xiàn)出一致的季節(jié)內(nèi)變化特征。前冬，冬季風環(huán)流整體偏強，有利于全國大部地區(qū)氣溫偏低；后冬，歐亞地區(qū)對流層環(huán)流發(fā)生較大調整，冬季風環(huán)流整體減弱，其中西北太平洋地區(qū)對流層中高層的環(huán)流調整更明顯，副熱帶高度場增強，熱帶東風急流北擴，有利于我國南部地區(qū)氣溫升高，造成季節(jié)內(nèi)反位相變率增大。負異常年對應的特征亦成立。

4.2 1986 年之后（1996～2019 年）冬季氣溫季節(jié)內(nèi)變率的優(yōu)勢模態(tài)及環(huán)流特征

圖8 給出1986 年之后（P2 階段，1996～2019 年）前冬、后冬氣溫距平S-EOF 分解前兩個模態(tài)，其方差貢獻分別為36.1%和20.6%。SEOF1 空間分布的前后冬演變（圖8a、b）顯示，后冬的氣溫異常變化幅度更大更顯著，除青藏高原東部地區(qū)外，均通過99%的置信水平，且全國氣溫基本為一致正異常變化型，異常變化幅度從西南至東北遞增，最大值位于東北地區(qū)。前冬異常變化的幅度不顯著，空間負位相和正位相差異的零分界線從青藏高原東部沿長江上游向南轉到東南沿海地區(qū)。同P1 階段類似，P2 階段前、后冬第二模態(tài)空間分布同樣存在區(qū)域性和季節(jié)內(nèi)演變差異，前冬為顯著冷位相，后冬為弱暖位相。限于篇幅，本文主要對S-EO1 進行分析。

從S-EOF1 模態(tài)對應的標準化時間系數(shù)（圖8e）看出，該模態(tài)年際變化特征更明顯，對時間系數(shù)進行小波功率譜分析，主要有2～3 a、4a 和6a 的周期，均通過95%置信水平的紅噪聲檢驗（圖8f），其中4 a 周期主要發(fā)生在20 世紀90 年代后期至21 世紀前期，2～3 a 周期主要發(fā)生在2005～2010年間和2015 年前后，6 a 周期主要發(fā)生在2005～2015 年間。

圖8 同圖6，但為P2 階段（1996～2019 年）的空間分布Fig. 8 As in Fig. 6, but for spatial distributions during P2 period (1996-2019)

SEOF1 模態(tài)顯示，我國北方地區(qū)（除東北外）大部到華中地區(qū)在前冬為負位相，后冬為顯著的正位相，即前后冬呈反位相變化；而南方地區(qū)中，西南大部前冬為正位相，后冬為負位相，即前后冬亦呈反位相變化；江南東部到華南東部前冬為正位相，后冬為顯著的正位相，基本呈同位相變化。即北方和西南大部地區(qū)前后冬氣溫變化不一致較東南部地區(qū)更明顯，前后冬氣溫變率更大。優(yōu)勢模態(tài)顯示前冬北方冷（暖）轉為后冬全國明顯暖（冷）的可能性大，即北方的季節(jié)內(nèi)反相更顯著。Ding et al.（2021）的最新研究顯示全球變暖后，華北地區(qū)出現(xiàn)強降溫事件增多，從極端事件頻發(fā)的角度也反映了北方地區(qū)冬季季節(jié)內(nèi)氣溫變率增大的現(xiàn)象。

圖9 為P2 時段前、后冬S-EOF1 典型正、負異常年的大氣環(huán)流合成差值場。S-EOF1 模態(tài)對應的正異常年，我國冬季氣溫出現(xiàn)前冬冷后冬明顯轉暖的變化特征時，前冬海平面氣壓場顯示極區(qū)為顯著負距平，極渦偏向東北亞地區(qū)，阿留申群島為負距平中心，通過了95%的置信水平；西伯利亞高壓略偏強，但信號不顯著；中南半島、南海和西太平洋地區(qū)為正距平（圖9a）。環(huán)流特征顯示極地冷空氣擴散，阿留申低壓較強，冬季風略偏強，有利于我國北方大部氣溫略偏低，而西南和東南沿海受海平面氣壓場偏高影響，有利于氣溫略高，但信號不顯著。后冬，歐亞大陸海平面氣壓為顯著負異常，西伯利亞高壓顯著偏弱；北太平洋地區(qū)為正距平，阿留申低壓填塞，南亞、中南半島、南海到熱帶西太平洋地區(qū)均為正距平（圖9d）。環(huán)流特征顯示中高緯度冷空氣勢力弱，冬季風偏弱；低緯度地區(qū)為寬廣的正距平，海平面氣壓偏強，多數(shù)地區(qū)通過95%或99%的置信水平，歐亞大陸和南部海域的“北低南高”的海平面氣壓異常分布顯示冷空氣非常弱，從而有利于我國氣溫異常偏高。

圖9 同圖7，但為P2 時段的合成差值場Fig. 9 As in Fig.7, but for composite differences during P2 period (1996-2019)

500 hPa 高度場顯示，前冬極區(qū)主體為負距平，極渦中心伸展至鄂霍茨克海地區(qū)，60°N 以北為負距平區(qū)，負距平中心通過95%的置信水平；環(huán)繞極區(qū)的60°N 以南中緯度地區(qū)為正距平區(qū)，呈“北低南高”的分布，烏拉爾山及以西高度場略偏強，但異常不顯著；印度洋到西太平洋的低緯度地區(qū)高度場異常偏強（圖9b）。這種分布有利于弱冷空氣活動，從而造成北方弱冷，南方弱暖的特征。后冬，歐亞大陸高中低緯度地區(qū)環(huán)流異常顯著，歐亞大陸中高緯度地區(qū)表現(xiàn)為類似極地—歐亞型（POL 型）遙相關（Barnston and Livezey, 1987）的南北向偶極子分布形態(tài)，50°N 以北為負距平區(qū)，50°N 以南為正距平區(qū)，異常信號顯著，大部分地區(qū)通過99%的置信水平，烏拉爾山地區(qū)為顯著負距平區(qū)，正距平中心從巴爾喀什湖延伸到貝加爾湖及日本群島上空，東亞大槽填塞，歐亞以緯向型環(huán)流為主，同時低緯度地區(qū)高度場異常偏強，冷空氣活動非常弱，有利于我國氣溫顯著偏高（圖9e）。

對流層上層200 hPa 緯向風場顯示，前冬東亞副熱帶高空急流的異常不顯著，西段偏強，東段偏弱（圖9c），溫帶急流略偏強，二者的鋒區(qū)主要影響我國北方地區(qū)。后冬東亞副熱帶西風急流總體偏弱，其中東段通過95%的置信水平，溫帶急流異常偏強，通過99%的置信水平，抑制冷空氣南下，有利于我國氣溫顯著偏高（圖9f）。前冬與后冬在低緯度地區(qū)沒有顯著性差異。

上述分析顯示，從前冬到后冬，對流層高中低層表現(xiàn)出比較一致的季節(jié)內(nèi)變化特征，且對流層中低層環(huán)流季節(jié)內(nèi)異常的顯著性更強，后冬氣溫和環(huán)流異常的顯著性明顯高于前冬。前冬到后冬的歐亞中高緯度環(huán)流發(fā)生較大調整，而低緯度的環(huán)流變化不大，因此對應模態(tài)的正異常年，我國北方地區(qū)前冬冷到后冬明顯轉暖，季節(jié)內(nèi)反位相變率大，而南方地區(qū)為弱暖到暖，季節(jié)內(nèi)變率較小。

以上兩節(jié)的分析表明，不同年代際背景下冬季氣溫季節(jié)內(nèi)變化前后不一致的特征在增強，季節(jié)內(nèi)大部分地區(qū)的反位相變化成為優(yōu)勢模態(tài)，這一結論與表3 分析的1986 年前后中國前冬、后冬氣溫顯著異常年數(shù)統(tǒng)計結果基本一致。該結果顯示在不同氣候變化背景下考慮冬季季節(jié)內(nèi)變化特征與以往的研究（韋瑋等, 2014, 2020; 孫健等, 2019）有所不同，分別在P1 和P2 時段內(nèi)進行S-EOF 分析，去除了年代際差異的影響，更多地體現(xiàn)出年際變化分量，季節(jié)內(nèi)變化特征也更加突出。祁莉和泮琬楠（2021）將東亞氣溫歷史數(shù)據(jù)進行去趨勢和去氣候態(tài)處理，再進行S-EOF 分解，也獲得S-EOF1 為冬季季節(jié)內(nèi)氣溫前后反相的結果。

P1、P2 時段，冬季氣溫的季節(jié)內(nèi)變化受到冬季風環(huán)流系統(tǒng)關鍵成員的季節(jié)內(nèi)變率的影響。P1時段的前冬東亞冬季風環(huán)流異常幅度大，而P2 時段后冬環(huán)流異常顯著。根據(jù)朱艷峰（2008）定義的冬季風指數(shù)，分別計算兩個時段優(yōu)勢模態(tài)標準化時間系數(shù)（PC1）與冬季風指數(shù)的相關，二者在P1時段前冬的相關系數(shù)為0.85，P2 時段后冬的相關系數(shù)為-0.77，均通過99.9%的置信水平；但二者在P1 時段后冬與P2 時段前冬的相關性均不顯著，與上述對大氣環(huán)流系統(tǒng)的分析一致。

文中重點分析了兩個時段優(yōu)勢模態(tài)對應的正異常年氣溫變化（P1 時段前冬強冷、后冬弱暖和P2時段前冬弱冷、后冬強暖）及冬季風環(huán)流特征，對于相反的演變模態(tài)，冬季風環(huán)流異?？臻g分布分別與上述分析相似，但距平符號相反。

5 總結與討論

本文利用中國160 站月平均氣溫和再分析數(shù)據(jù)，通過分析冬季各月之間氣溫的相關及穩(wěn)定性，確定12 月為前冬，1 月、2 月為后冬。根據(jù)前、后冬氣溫增暖趨勢的突變特征確定1986 年之前和之后為兩個年代際變化階段。進一步利用S-EOF 方法研究不同年代際時間尺度下冬季季節(jié)內(nèi)氣溫變化的優(yōu)勢模態(tài)以及相應的關鍵環(huán)流系統(tǒng)異常特征。1986 年前/后S-EOF1 的方差貢獻均為36.1%，對應的標準化時間系數(shù)顯示清楚的年際變化特征，但空間分布特征及時間演變規(guī)律有很大差異。冬季氣溫的季節(jié)內(nèi)變化受冬季風系統(tǒng)的季節(jié)內(nèi)調整影響顯著，1986 年之前，前冬東亞冬季風環(huán)流異常幅度顯著；1986 年之后，后冬的環(huán)流異常幅度顯著。主要結論如下：

（1）1986 年之前，S-EOF1 空間分布顯示前冬的氣溫異常變化更顯著，北方地區(qū)前冬為顯著的負位相，后冬為弱的負位相，前后冬呈同位相變化；而南方地區(qū)前冬為顯著的負位相，后冬為弱的正位相，前后冬呈反位相變化，即南方地區(qū)前后冬氣溫變率更大。優(yōu)勢模態(tài)對應的正異常年，北太平洋濤動（NPO）從前冬至后冬維持正位相，而歐亞型中高緯度大氣遙相關（EU）從正位相轉為弱的負位相，西伯利亞高壓由強變?nèi)?，西風急流由偏強偏南轉為偏弱，對流層高中低層的環(huán)流異常均為一致的季節(jié)內(nèi)變化特征。后冬，歐亞地區(qū)對流層環(huán)流發(fā)生較大調整，冬季風環(huán)流整體減弱，其中西北太平洋地區(qū)對流層中高層的環(huán)流調整更明顯，副熱帶高度場增強，熱帶東風急流北擴，有利于我國南部地區(qū)氣溫升高，造成南方地區(qū)季節(jié)內(nèi)反位相變率增大。

（2）1986 年之后，S-EOF1 空間分布顯示后冬的氣溫異常變化更顯著，我國北方地區(qū)（除東北外）大部到華中地區(qū)在前冬為弱的負位相，后冬為顯著的正位相，即前后冬呈反位相變化；而江南東部到華南東部前冬為弱的正位相，后冬為顯著的正位相，基本呈同位相變化；即北方大部地區(qū)前后冬氣溫變率更大。優(yōu)勢模態(tài)對應的正異常年，歐亞大陸中高緯度地區(qū)南北向偶極型遙相關增強南移，低緯度熱帶海洋地區(qū)的環(huán)流異常維持顯著性，即前冬和后冬的環(huán)流差異集中在歐亞大陸中高緯度區(qū)，其中對流層中低層的環(huán)流異常更顯著；導致我國北方從前冬維持弱冷轉為后冬的明顯偏暖，造成北方地區(qū)季節(jié)內(nèi)反位相變率增大。

本文分析了不同年代際時間尺度我國冬季氣溫季節(jié)內(nèi)變化的新特征，并對相應的冬季風環(huán)流系統(tǒng)季節(jié)內(nèi)變化異常進行了分析。冬季風環(huán)流系統(tǒng)還將受到其他環(huán)流異常和外強迫因子異常的影響。有研究顯示海溫和北極海冰作為全球氣候系統(tǒng)的重要組成部分，是影響大氣環(huán)流異常的重要因素，對我國冬季氣溫變化有重要的調制作用（陶詩言和張慶云, 1998; 張慶云和王媛, 2006; Wu et al., 2011, 2015;Li and Zhang, 2013, 2015），北大西洋濤動和ENSO 事件也可能是造成東亞冬季氣溫前、后冬反相的影響因子（祁莉和泮琬楠, 2021），有必要深入探討不同年代際時間尺度下，影響冬季氣溫季節(jié)內(nèi)演變的物理機制和外強迫信號，以期為冬季氣候預測業(yè)務提供前兆信號和可預報性信息。