春夏季青藏高原積雪對中國夏末秋初降水的影響及其可能機制

霍飛 江志紅 劉征宇,2,3

1 南京信息工程大學氣象災害教育部重點實驗室，南京210044

2 北京大學氣候與海氣實驗室，北京100871

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

1 引言

中國地處東亞季風區，對夏季降水異常及其成因的研究歷來是國內外氣象學者研究的熱點。青藏高原作為東亞季風系統的重要成員，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重要因子，冬、春高原積雪異常可以通過積雪本身的持續性、土壤濕度異常的持續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，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 風的強度。朱玉祥等（2007）的研究則發現，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性。Wu et al.（2012）的近期研究發現青藏高原雪蓋可以調制ENSO與東亞夏季風間的聯系：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相聯系的熱帶外Rossby波向西發展，進而增強與東亞夏季風的聯系；反之，青藏高原雪 蓋面積異常增多，則會削弱ENSO與東亞夏季風之間的聯系。然而，已有研究中仍存在一些不足。目前大多數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相關，但相關研究并不多見。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，傳統統計方法無法由 觀測資料進行積雪對大氣的反饋與大氣對積雪 強迫作用的區分，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，提出了用于估計海洋反饋系數的平衡反饋分析方法（Equilibrium Feedback Assessment，EFA）。在此基礎上，Liu and Wen（2008）和 Liu et al.（2008）將其發展為廣義平衡反饋（Generalized Equilibrium Feedback Assessment，GEFA）方法，可以系統分離不同海區海表溫度（Sea surface temperature，SST）異常對氣候異常的貢獻。為進一步估計各下墊面強迫的大氣最強信號，Frankignoul et al.（2011）近期提出了最大響應估計（Maximum Response Estimation，MRE）方法，可以在 GEFA 基礎上估算各下墊面強迫的最主要大氣模態。

本文通過最大協方差分析法（Maximum Covariance Analysis，簡稱 MCA）和MRE方法相結合，研究青藏高原積雪對中國降水的影響：首先利用MCA尋求不同季節青藏高原積雪與中國降水之間的聯系；在此基礎上，通過MRE方法及相關分析研究中國區域降水對高原積雪異常的響應及其可能的物理機制。

2 資料與方法

2.1 資料

（1）積雪資料，來自于美國NOAA衛星，由美國國家環境衛星、數據和信息服務局（The National Environmental Satellite,Data,and Information Service）提供。數據從極地立體投影插值到固定網格上，分辨率為2°×2°。每個格點距平通過3階多項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個臺站逐月觀測數據。

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

2.2 方法

2.2.1 最大協方差分析法（MCA）

MCA或稱奇異值分解（SVD），是以兩個要素場的最大協方差為基礎展開，最大限度地從左右場分離出相互獨立的耦合分布型，從而揭示出兩個場所存在的時域相關性的空間聯系。它能夠以最少的模態來描述兩個要素間關系的主要特征。MCA方法已有大量的應用，這里不再贅述。本文月距平 資料以每年3個連續月（如，1～3月份，JFM）的形式計算協方差矩陣（時間序列長度N=3個月×27年）。在評估 MCA 顯著性時，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系（Huang and Wu，1989；劉永強和丁一匯，1995；金祖輝和陶詩言，1999）。因此，在計算協方差矩陣時，各大氣變量距平通過對一個月前的Ni?o 3 區（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 最大響應估計方法（MRE方法）

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

設H表示大氣數據矩陣，格點數為J，時間長度為T，S表示下墊面（如積雪）數據矩陣，格點數為J，時間長度為T。則某一時刻大氣對下墊面的響應為

B為下墊面反饋系數矩陣，N(t)代表大氣固有變化產生的隨機強迫，獨立于S(t)。

矩陣B可由 GEFA 估計得到（Liu and Wen,2008）：

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

由（1）可知，N（t）為隨機強迫，即大氣信號只可能來自BS（t）。因此，為了得到大氣信號（響應）的主要特征，這里計算BS（t）的EOF空間場主要模態pi。pi反映的是大氣響應的主要變率（解釋方差最大），因此認為是最大響應。如果B是已知的，那么計算可以直接進行。反之，B可以在截斷的EOF空間場中通過GEFA來估計。

ci（t）為EOF空間場所對應的時間序列。引起響應的下墊面模態可以通過原始距平S（t）對主成分ci（t）進行回歸來實現，而對后者進行標準化則可以得到大氣響應的空間模態。

以往模式與統計診斷研究都表明，大尺度大氣對持續下墊面強迫的響應需要幾個星期到幾個月（Ferreira and Frankignoul，2005，2008；Deser et al.，2007；Strong et al.，2009）。考慮到這一大氣延遲響應（Frankignoul et al.，2011），(1)式應替換為

其中a=t-t*為響應時間。（2）式應替換為

引起最大響應的下墊面強迫模態則通過S（ta）對主成分時間序列回歸來得到。與MCA類似，月距平資料以 3個連續月的形式計算協方差矩陣（時間序列長度N=3×27）。統計顯著性通過Monte Carlo 方法來檢驗（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分析的第一模態在不同超前滯后時間的協方差平方（Squared Covariance，簡稱SC，圖1a）和協方差平方百分比（Squared Covariance Fraction，簡稱SCF，圖1b）。從圖中可以看出，SC圖與SCF圖的結構相似，且兩者都有明顯的季節變化。本文主要研究青藏高原積雪對中國降水的影響，因此，這里僅關注積雪超前降水時的情況。夏季（Jun- Jul-Aug，JJA）降水與高原積雪的顯著聯系出現在積雪超前降水 4～5個月時，說明冬春季青藏高原積雪異常可能影響中國夏季降水。中國夏末秋初（Aug-Sep-Oct，簡稱ASO）降水與不同超前時間（0～4個月）高原積雪的SC持續顯著。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，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，此時對應的積雪分布（圖2b）為青藏高原多雪。SC通過了10%水平的顯著性檢驗，而降水和積雪異常模態時間序列的相關系數達到了0.60。這與以往大量的研究結論一致：冬春季高原積雪偏多時，東亞夏季風強度偏弱，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分析的第一模態在不同超前滯后時間的（a）協方差平方（SC）和（b）協方差平方百分比（SCF）。y軸上負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計顯著水平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:（a）中國夏季降水異類協方差（mm）；（b）1～3月高原積雪同類協方差（單位：%）。括號內百分數是統計顯著水平，r為降水與積雪MCA分析第一模態時間序列的相關系數 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分析第一模態中國ASO降水異類協方差（a、c、e、g，mm）與高原積雪同類協方差（b、d、f、h，單位：%）：（a、b）積雪超前降水1個月；（c、d）積雪超前降水2個月；（e、f）積雪超前降水3個月；（g、h）積雪超前降水4個月。括號內百分數是統計顯著水平，r為降水與積雪MCA分析第一模態時間序列的相關系數 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分析第一模態的（a）中國ASO降水異類協方差（mm）與（b）同期高原積雪同類協方差（單位：%）及（c）時間序列（黑色粗實線表示MCA第一模態降水時間序列，黑色細虛線表示積雪時間序列） 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第一模態在積雪超前1至4個月都十分相似（圖3）：當青藏高原積雪表現為高原西部多雪的模態時，降水模態顯示除我國東部沿海狹長區域少雨外，長江及其以南 地區大部區域降水偏多，其中有2個顯著的降水正異常中心，分別位于湖北、河南和廣西等地區。中國ASO降水與高原積雪MCA第一模態在同期呈現出與積雪超前 1～4個月相似的分布（圖 4a），即ASO青藏高原西部多雪對應同期中國長江及其以南大部分地區多雨，東部浙江、福建沿海少雨。高原積雪與中國降水MCA第一模態的時間序列（圖4b）相關系數達到0.53。

以上研究表明，中國 ASO降水與對應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系。Wu et al.（2012）的研究指出夏季高原西部地區是積雪氣候態的中心，也是年際變率最大值出現的地方。夏季高原中東部的積雪已經融化，因此，只有冬春季高原西部的積雪異常能持續到夏季。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情況，并探求其可能的物理機制。

4 基于MRE方法的中國ASO降水對高原積雪異常的響應分析

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

正如第2節所述，下邊界強迫所激發的大尺度大氣響應在月的時間尺度上不能視為瞬時響應。因此，需要在公式（4）中引入滯后響應時間a。MRE方法的結果對EOF截斷（TR）的選擇比較敏感，所以應當對a在不同的EOF截斷進行測試。

表1 中國 ASO 降水與不同超前時間（Lag）高原積雪的MRE方法分析在不同EOF截斷（TR）時的顯著性。響應時間a為2個月。TR5～10表示在EOF截斷時，分別取前5～10個EOF模態， 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個月高原積雪距平（單位：%）的MRE分析的第一模態。EOF截斷取前8個EOF模態，響應時間a為2個月，E1為統計顯著水平 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

考慮大氣響應時間為2個月（a=2），當取不同EOF截斷時，中國ASO降水的響應都十分顯著（表1），圖5a給出了積雪超前1個月并取前7個EOF截斷時，MRE方法估算的中國ASO降水對高原積雪異常的響應模態。從圖中可以看出，長江及其以南地區為降水正異常區，而東部沿海狹長區域為弱的降水負異常區。這種降水異常分布與MCA分析得到的結果一致。積雪強迫場如圖5b所示，表現為高原西部多雪。因此，可以認為MCA得到的積雪與降水的聯系反映的正是強迫—響應的關系，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為：長江及其以南地區多雨，東部沿海區域少雨。

5 高原積雪影響中國 ASO 降水的可能機制

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

圖6給出了850 hPa位勢高度場與風場對積雪強迫的響應。從圖中可以看出，中國東北地區上空為負位勢高度異常區所覆蓋，并伴隨著氣旋性異常中心；與此同時，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流西南側偏北氣流與中國臺灣及以東洋面上空的反氣旋性環流西北側偏南氣流在長江中下游地區交匯，易產生輻合上升運動，導致該區域多雨。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流呢？

圖6 ASO 850 hPa 位勢高度（m）、風場（m s-1）與超前 1 個月高原積雪距平（同圖5b）的MRE分析的第一模態。EOF截斷取前8個EOF模態，響應時間a為2個月 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分析第一模態積雪時間序列的相關圖，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相關。高原西部多雪時，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2支Rossby波，一支沿著高層西風急流向下游傳播，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的表面熱力狀況改變是否也可激發波列？

圖7 ASO 500～400 hPa厚度與MCA分析第一模態積雪時間序列（圖4b，黑色細虛線）的相關系數。虛線表示負值，白色粗實線表示達到90%信度水平顯著區 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、風場與 MCA 分析第一模態積雪時間序列（圖4b）的相關系數。相關系數 0.17通過了90%信度水平顯著區，虛線箭頭標記Rossby波列，A和C分別表示反氣旋性和氣旋性異常環流中心 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、風場與MCA第一模態積雪時間序列（圖4b）的相關圖。為了突出高原積雪與 Rossby波之間的聯系，去除緯向平均流對二者聯系的影響，在計算相關系數前每個格點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著不同的環流形勢。ASO高原西部多雪對同期大氣環流的影響表現為2支波列：高層200 hPa波列沿中高緯西風急流傳播，自高原經蒙古到達日本呈現明顯的“負—正—負”位勢高度異常傳播，日本上空為氣旋性異常環流；低層850 hPa波列起于高原，經孟加拉灣至中國南海，沿著西南氣流傳播，導致臺灣附近的反氣旋性異常環流，其西側的偏南氣流，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流西側的偏北氣流利于北方天氣尺度擾動向南移動，它們為長江中下游及其以南地區多雨供了有利條件。鑒于本文通過對一個月前的Ni?o3區（5°S～5°N，150°～90°W）SST距平的簡單線性回歸來濾除海洋最強信號赤道太平洋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。隨后的數值試驗也表明（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遙強迫和西北太平洋負 SST異常局地強迫共同作用的結果。因此，圖8b中850 hPa強大的西北太平洋反氣旋響應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到夏季，其對ASO大氣環流的影響表現為2支波列：200 hPa自高原經蒙古到達日本為明顯的“負—正—負”位勢高度異常區，反映出波列沿高層中高緯西風急流傳播；850 hPa則起于高原，經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2支Rossby波，一支沿著高層西風急流向下游傳播，另一支則沿著低層西南氣流傳播至中國南海。而本文研究發現，高原積雪所引發的熱力異常也可激發高、低空2支波列分別沿高層西風急流與地層西南季風氣流傳播。由于本文研究的高原熱力異常季節與 Wang et al.（2008）并非完全一致，故高、低空異常環流中心的位置稍有不同。

而高低層這 2支波列的垂直結構又是怎樣的呢？圖 9給出的是 ASO不同緯度上位勢高度與MCA分析第一模態積雪時間序列相關系數的高 度—經度剖面圖，分別對應沿中高緯西風急流（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構表現為相當正壓結構，在80°～100°E高低空皆為位勢高度正異常區，130°～150°E則為一致的負異常區；而低緯傳播的波列為斜壓結構，在120°E附近高低空存在明顯符號相反的位勢高度異常區。分析表明，沿中高緯與低緯傳播的2支波列分別為相當正壓和斜壓結構，然而，ASO高低層大氣環境場是否滿足Rossby波傳播的條件呢？

圖9 ASO 位勢高度與 MCA分析第一模態積雪時間序列相關系數的高度—經度剖面：（a）45°～55°N；（b）20°～30°N。虛線表示負值，相關系數0.17通過了90%信度水平顯著區 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速（m s-1）與定常波波數：（a）200 hPa緯向風速；（b）850 hPa緯向風速；（c）200 hPa 定常波波數；（d）850 hPa定常波波數。無陰影區域表示定常波不存在，黑色箭頭標記出波導 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 Hoskins and Ambrizzi（1993）提出的波 導理論，定常波波數可定義為：

其中，β*為絕對渦度的經向梯度，U表示緯向風速。

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

6 總結

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系，在此基礎上，通過MRE方法來估計大氣對積雪異常的響應，并探討了高原積雪影響中國 ASO降水的可能機制。研究表明中國 ASO降水與前期及同期高原積雪有著顯著聯系，當春夏季節青藏高原西部多雪時，其后ASO中國長江及其以南地區多雨，而東部沿海的狹長區域少雨。

MRE方法的反饋診斷研究表明，冬春季高原多雪異常能持續到夏季，通過改變地表熱力狀況，導致ASO南亞高壓減弱，同時激發出2支波列：高層200 hPa波列沿中高緯西風急流傳播，自高原經蒙古到達日本呈現明顯的“負—正—負”位勢高度異常傳播，日本上空為氣旋性異常環流；低層 850 hPa波列起于高原，經孟加拉灣至中國南海，沿著西南氣流傳播，導致臺灣附近的反氣旋性異常環流，其西側的偏南氣流，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流西側的偏北氣流利于北方天氣尺度擾動向南移動，它們為長江中下游及其以南地區多雨提供有利條件。進一步計算定常波波數也表明，高層西風急流與低層西南季風氣流作為波導，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，低層反氣旋性異常環流抑制了該區域的降水。

本研究表明，冬春青藏高原西部積雪異常能一直持續至夏季，造成 ASO高原表面熱力狀況發生變化，通過改變高原上空潛熱釋放過程，影響高低空環流，并最終導致 ASO中國降水異常。研究中環流分析只使用了NCEP/NCAR再分析資料，后面的工作中可以利用不同資料重復分析以增加結論的可信度。本研究主要結論都是基于觀測資料的統計動力分析，相關結論可通過數值試驗進一步檢驗。

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