北極濤動的年代際變化及其氣候影響

王林,龔海楠,蘭曉青

中國科學院 大氣物理研究所 季風系統研究中心,北京 100029

*聯系人，E-mail:wanglin@mail.iap.ac.cn

北極濤動(Arctic Oscillation,AO)也稱為北半球環狀模,最早由Thompson and Wallace(1998)提出,通常定義為20°N以北海平面氣壓場的經驗正交函數分解(EOF)第一主模態(圖1a)。AO可以在沒有外強迫條件下通過大氣內部的波動-基本氣流相互作用生成(Limpasuvan and Hartmann,2000),因此它可以被看作是氣候系統的內部變率。AO的空間分布在北極地區和中緯度地區呈現“蹺蹺板”結構,即北極地區氣壓變化和中緯度地區的氣壓變化呈現顯著的反位相變化特征,并且可以由對流層一直向上延伸至平流層(Baldwin and Dunkerton,1999)。因此,AO的不同位相實則對應了北半球大氣質量的再分配,這種再分配過程可以改變氣壓場的經向梯度,造成中緯度的緯向西風異常,從而顯著地影響北半球氣候(Thompson and Wallace,2001),這種變化的時間尺度可以從季節內一直到年際乃至年代際。以年際變化尺度為例,當北半球冬季AO處于正位相時,北極地區的海平面氣壓降低,而中緯度地區的海平面氣壓升高,對應繞極西風加速,極渦偏強(圖1a),冷空氣不易南下,進而導致中緯度大范圍地區氣溫總體偏高(圖1b);當AO處于負位相時環流異常與上述情況大致相反,北半球中緯度地區氣溫總體偏低。早期的研究發現,AO對東亞地區冬季的年際氣候異常也有重要影響(武炳義和黃榮輝,1999),當AO處于正位相時會伴隨東亞冬季風強度的減弱,使得東亞大部地區氣溫偏高(Gong et al.,2001)。AO影響東亞冬季風的機制一度存在爭議,主要焦點在于AO的影響是否通過西伯利亞高壓來實現(Gong et al.,2001;Wu and Wang,2002)。后來的研究表明,AO對東亞冬季風的影響主要是通過大氣準定常行星波來實現的(Chen et al.,2005;Wang et al.,2009):AO的不同位相對應極夜急流的不同狀態,這會改變大氣準定常行星波的傳播和振幅,進而通過波流相互作用改變副熱帶急流強度,以及通過行星波振幅變化改變西伯利亞高壓強度,這兩者共同作用,從而引起東亞冬季風強度在年際尺度上的變化。

圖1 1920—2019年冬季平均AO指數回歸的同期海平面氣壓場(a;單位:hPa;數據:HadSLP2r;打點區域表示回歸系數通過0.01信度的顯著性檢驗)和近地面氣溫場(b;單位:K;數據:HadCRUT4;打點區域表示回歸系數通過0.1信度的顯著性檢驗),以及1920—2019年冬季平均的AO指數(細黑線)和東亞冬季風指數(細藍線)的時間序列及其11 a Lanczos低通濾波分量(粗線)(c;數據:HadSLP2r;采用Wang and Chen(2014b)定義的東亞冬季風指數;其余圖根據Gong et al.(2018)的方法和數據更新至2019年;冬季為前一年12月至當年2月的平均,如2019年冬季為2018/2019年冬季)Fig.1 Regression of winter mean (a) sea level pressure (SLP;units:hPa;data from HadSLP2r;Dot areas indicate the values passing significance test at the 0.01 level) and (b) surface air temperature (SAT;units:K;data from HadCRUT4;Dot areas indicate the values passing significance test at the 0.1 level) onto the simultaneous AO index from 1920 to 2019,and (c) time series of winter mean AO index (black thin line),East Asian winter monsoon index (blue thin line) and their 11-year Lanczos low frequency components (thick lines) (data from HadSLP2r;The East Asian winter monsoon index is defined by Wang and Chen(2014b);Other figures are updated to 2019 according to the method and data in Gong et al.(2018);Winter is defined as the average of December through February and the 2019 winer refers to the 2018/2019 winter)

AO的位相和強度在年代際時間尺度上有顯著變化(圖1c),這種變化與東亞冬季風的年代際變化具有很高的一致性(Wang and Lu,2017)。理解AO和東亞冬季風的年代際變化及其成因可以為東亞地區氣候的近期預估提供依據,從而為制定社會發展的方針提供參考。最近的二十余年間,盡管全球氣溫總體增暖,但歐亞大陸中部地區的冬季氣溫不但沒有顯著增加,反而在一些區域出現降溫趨勢(Cohen et al.,2012;He et al.,2017)。與此相伴隨,東亞冬季風在20世紀80年代中期顯著減弱,又在21世紀初重新增強(Wang and Chen,2014a)。東亞冬季風以及歐亞大陸中部的這種變冷趨勢與溫室氣體排放所導致的全球變暖趨勢明顯不一致,這暗示了氣候系統內部變率在其中的可能作用。由于這種變冷趨勢的空間型分布與AO負位相對應的溫度異常分布十分相似(He et al.,2017),因此量化AO對這一溫度趨勢以及東亞冬季風變化的貢獻可以幫助理解全球變暖背景下北半球冬季氣溫的演變規律。本文簡要回顧近年來有關年代際時間尺度上冬季AO的變化及其氣候影響方面的研究進展。由于作者學識所限,難免掛一漏萬,如有疏漏之處,請讀者批評指正。

1 AO影響東亞冬季風年代際變化的物理機制

冬季AO自20世紀40年代至80年代中期基本處于年代際負位相,隨后自80年代中期至21世紀初處于年代際正位相,在21世紀初短暫轉為負位相后,近幾年又有轉為正位相的傾向,這種變化與東亞冬季風的年代際變化具有很好的反位相對應關系(圖1c;Wang and Chen,2014a),表明AO可能在東亞冬季風的年代際變化中起到一定作用。這種作用可以通過大氣準定常行星波的活動來實現。受緯向平均風場結構的控制(圖2a),大氣準定常行星波在氣候態上會沿極地波導和低緯波導傳播(圖2d)。這種傳播在年際尺度上存在一個反位相振蕩的遙相關型,即行星波沿極地波導的傳播加強或減弱時,沿低緯波導的傳播會減弱或加強(Chen et al.,2002,2003),從而通過波流相互作用和行星波振幅的變化改變東亞冬季風強度(Chen et al.,2005)。在年代際時間尺度上,雖然目前并無充分的證據表明也存在行星波傳播的反相振蕩遙相關型,但AO對東亞冬季風的影響仍然可以用與年際變化相似的理論來解釋。以20世紀80年代中期以來的AO年代際正位相為例,此時極夜急流加強、副熱帶急流減弱(圖2b)且在東亞地區尤其明顯(Wang et al.,2009),這會有利于應行星波在對流層中沿低緯波導向副熱帶的傳播加強(圖2e);同時,行星波傳播的異常會導致波動在副極地和副熱帶地區分別產生異常輻散和輻合(圖2e),根據波流相互作用原理(Andrews et al.,1987),這又會進一步導致繞極西風加強和副熱帶急流減弱,從而引起AO的正位相。21世紀初的AO年代際負位相與上述情形大致相似且符號相反(圖2c、2f),但此時只有極夜急流的顯著減弱,而沒有副熱帶急流的顯著加強(圖2e)。這一差異產生的直接原因在于此時行星波沿低緯波導向副熱帶對流層的傳播沒有明顯減弱,不能在副熱帶急流處產生足夠的波動輻散和動力強迫,因此無法造成足夠強的西風加速(圖2f)。對流層高層的副熱帶西風急流是東亞冬季風的重要組成部分(Chang et al.,2006;Li and Yang,2010;Wang and Chen,2010;Huang et al.,2012),因此副熱帶急流在這兩次年代際變化中的差異可以解釋為何東亞冬季風在20世紀80年代減弱時對應的增暖信號可以延伸至中低緯地區,但它在21世紀初重新加強時對應的變冷信號卻只能局限在中高緯地區(Wang and Chen,2014a)。

上述行星波的波流相互作用過程屬于大氣內部動力過程,但也會受到大氣外強迫的影響(Wang et al.,2009;Wang and Chen,2014b;Wang and Lu,2017)。平均而言,北半球冬季的行星波的主要在35°N以北的下界面激發并向自由大氣中傳播(圖2d)。20世紀80年代中期之后,由下界面激發并傳播到自由大氣的行星波在35°～70°N間顯著減弱(圖2e),除行星波沿低緯波導的傳播加強外,這一上傳波動的減弱對中高緯地區對流層的行星波異常輻散和極夜急流加速有很大貢獻(圖2e)。同時,下界面激發行星波的強弱變化也會改變行星波的振幅,其中緯向二波的變化尤其重要。在海平面氣壓場上,氣候態二波的波峰和波谷分別對應于西伯利亞高壓和阿留申低壓(圖3a);在對流層中層,氣候態二波的波谷對應東亞大槽(圖3d)。20世紀80年代后,下界面激發的行星波減弱會引起二波振幅減小,這會造成西伯利亞高壓、阿留申低壓和東亞大槽均減弱(圖3b、3e),從而引起東亞冬季風在很大緯度范圍內的年代際減弱(Wang et al.,2009;Wang and Lu,2017)。21世紀初之后,由下界面激發并傳播到自由大氣的行星波在50°～70°N間顯著加強(圖2f),在行星波沿低緯波導傳播變化不大的情況下,這一上傳波動的加強和在高緯度的輻合對行星波在高緯度的異常輻合和極夜急流減速起主要貢獻(圖2f)。此時,緯向二波的振幅加強在對流層中層更加顯著(圖3f),而在對流層低層只發生在較高緯度地區(圖3c)。因此,東亞冬季風的加強主要體現在東亞的北部地區(Wang and Chen,2014a)。影響上述行星波強度的主要外強迫是歐亞大陸的秋季積雪和海冰(Wang et al.,2009;Wang and Chen,2014a;肖曉等,2016)。

圖2 北半球冬季緯向平均緯向風的氣候態(a;1971—2000年平均)、東亞冬季風偏弱時段緯向平均的緯向風距平(b;等值線;1988—2003年減1976—1987年)和東亞冬季風偏強時段緯向平均的緯向風距平(c;等值線;2004—2013年減1988—2003年)(b、c中淺、中、深色陰影分別表示通過0.1、0.05和0.01信度的顯著性檢驗),以及北半球冬季大氣準定常行星波(緯向1～3波)的EP通量(箭矢)及其散度(陰影)的氣候態(d)和距平(e,f)(根據Wang et al.(2009)的方法、采用NCEP/NCAR再分析資料重繪)Fig.2 (a) Climatology of zonal mean zonal wind (1971—2000 average),(b) anomalies of zonal mean zonal wind during weak East Asian winter monsoon epoch (contours;1988—2003 minus 1976—1987),and (c) anomalies of zonal mean zonal wind during strong East Asian winter monsoon epoch (contours;2004—2013 minus 1988—2003) in the Northern Hemisphere in winter (Light,middle and dark shadings in (b) and (c) indicate the values passing significance test at the 0.1,0.05 and 0.01 levels,respectively).(d—f) are the same as (a—c),but for the EP flux (arrows) and its divergence (shadings) of the quasi-stationary planetary waves (zonal wave number 1—3) in the atmosphere (Redrawn according to the method in Wang et al.(2009) with NCEP/NCAR reanalysis data)

圖3 北半球冬季海平面氣壓場(a—c;單位:hPa)、500 hPa位勢高度場(d—f;單位:gpm)上緯向二波的氣候態(a、d;1971—2000年平均)、東亞冬季風偏弱時段海平面氣壓場的緯向二波異常(b、e;等值線;1988—2003年減1976—1987年)和東亞冬季風偏強時段海平面氣壓場的緯向二波異常(c、f;等值線;2004—2013年減1988—2003年)(b、c、e、f中淺、深色陰影分別表示通過0.1和0.05信度的顯著性檢驗)(根據Wang et al.(2009)的方法、采用NCEP/NCAR再分析資料重繪)Fig.3 (a) Climatology of SLP zonal wave number 2 (1971—2000 average),(b) anomalies of SLP zonal wave number 2 during weak East Asian winter monsoon epoch (contours;1988—2003 minus 1976—1987),and (c) anomalies of SLP zonal wave number 2 during strong East Asian winter monsoon epoch (contours;2004—2013 minus 1988—2003) in the Northern Hemisphere in winter (units:hPa;Light and dark shadings in (b) and (c) indicate the values passing significance test at the 0.1 and 0.05 levels,respectively).(d—f) are the same as (a—c),but for the 500 hPa geopotential height (units:gpm) (Redrawn according to the method in Wang et al.(2009) with NCEP/NCAR reanalysis data)

2 AO對北半球冬季氣溫長期趨勢的貢獻

人類活動會引起地球氣候系統受到的輻射強迫發生變化,并已造成20世紀全球地表平均氣溫相對于工業革命前顯著升高(Hartmann et al.,2013)。因此,近百年來觀測到的東亞冬季氣溫變化并不僅僅起源于氣候系統中的海-陸-冰-氣等不同圈層間的相互作用,而且還極可能包含了人類活動引起的氣候系統外強迫信號。對于百年尺度的長期氣候變化而言,人類活動引起的外強迫變化的作用通常占主導地位,但對于年代際尺度的近期氣候變化而言,氣候系統內部變率的作用則可能與輻射強迫的作用相當(Kirtman,2013)。利用觀測資料并結合多模式、大樣本的氣候模式試驗結果,可以在一定程度上區分出氣候系統的內部變率和外強迫在東亞冬季氣溫變化中的作用;再利用近年來提出的“動力調整”方法(Wallace et al.,2012;Smoliak et al.,2015;Deser et al.,2016),可以進一步量化出氣候系統內部變率和外強迫信號中動力過程和熱力過程各自的貢獻。

過去40 a間(1979—2018年),冬季氣溫在東亞40°N以北、120°E以西地區呈降溫趨勢,其余地區呈升溫趨勢(圖4a)。基于CMIP5多模式模擬數據、CESM模式大樣本模擬試驗數據和動力調整方法,這一溫度趨勢可以進一步分解為外強迫引起的動力過程和熱力過程的貢獻,以及氣候系統內部變率引起的動力過程和熱力過程的貢獻(圖5;Gong et al.,2019a),其中東亞北部地區的降溫趨勢主要是由氣候系統內部的動力過程引起(圖5a—5c)。盡管氣候系統內部的熱力過程對降溫也有貢獻(圖5f),但由于氣候系統外強迫引起的熱力升溫更強(圖5e),因此熱力過程最終的效果是在東亞地區引起升溫趨勢(圖5d)。AO是導致東亞北部地區降溫趨勢的最主要的氣候系統內部動力因子,它在年代際時間尺度上與東亞北部氣溫的變化具有很高的同位相關系,并可以解釋東亞北部地區80%以上的冬季氣溫變率(圖4b)。可見,盡管全球總體氣溫呈上升趨勢,但在過去的40 a間,以AO為代表的氣候系統內部變率仍會造成東亞局部地區的氣溫出現與全球增暖相反的趨勢,這一結果凸顯了氣候系統內部變率對東亞氣溫長期趨勢的重要作用。

圖4 1979—2018年冬季東亞地區近地面氣溫線性趨勢的空間分布(a;單位:K/(40 a);打點區域表示通過0.1信度的顯著性檢驗),以及標準化的東亞北部地區(90°～140°E,40°～60°N)由內部變率導致的近地面冬季氣溫變化序列(紅色虛線)、同期AO指數時間序列(藍色虛線)及其7 a滑動平均的低頻分量(粗實線)(b)(引自Gong et al.(2019a)并重繪)Fig.4 (a) Spatial distribution of linear trend of SAT over East Asia during the winter of 1979—2018 (units:K/(40 a);Dot areas indicate the values passing significance test at 0.1 level),and (b) normalized time series of winter SAT anomalies induced by internal variability in northern East Asia (40°—60°N,90°—140°E) (red dashed line),winter AO index (blue dashed line) and their 7-year running means (thick solid lines) (Redrawn from Gong et al.(2019a))

圖5 1979—2018年冬季由動力過程(a)、氣候系統外強迫引起的動力過程(b)、氣候系統內部變率引起的動力過程(c)導致的東亞地區近地面氣溫趨勢的空間分布,以及由熱力過程(d)、氣候系統外強迫引起的熱力過程(e)、氣候系統內部變率引起的熱力過程(f)導致的東亞地區近地面氣溫趨勢的空間分布(單位:K/(40 a);打點區域表示通過0.1信度的顯著性檢驗;引自Gong et al.(2019a))Fig.5 Spatial distributions of linear trend of SAT over East Asia during the winter of 1979—2018,decomposed into (a) dynamic contribution,(b) forced dynamic contribution,(c) internal dynamic contribution,(d) thermodynamic contribution,(e) forced thermodynamic contribution,and (f) internal thermodynamic contribution (units:K/(40 a);Dot areas indicate the values passing significance test at the 0.1 level;Adapted from Gong et al.(2019a))

圖6 北半球(a)、北美地區(b)、歐亞地區(c)陸地范圍內近地面冬季氣溫的長期趨勢(紅線)和氣候系統內部動力過程導致的長期趨勢(藍線)隨時間的演變,以及北半球(黑線)、北美地區(紅線)和歐亞地區(藍線)陸地范圍內由氣候系統內部動力過程導致的近地面氣溫趨勢對氣溫總趨勢的貢獻百分比(d)(趨勢均從1961年開始計算;x軸的數值代表計算趨勢的結束年份;在計算趨勢和貢獻百分比之前,對所有數據進行3 a滑動平均以消除噪音;引自Gong et al.(2019b))Fig.6 Evolutions of total trend (red line) and internal dynamically induced trend (blue line) of land SAT in (a) the Northern Hemisphere,(b) North America and (c) Eurasia continent,and (d) contributions of the internal dynamically induced SAT trend to the total SAT trend in Northern Hemisphere (black line),North America (red line) and Eurasia Continent (blue line) (The trend is calculated from 1961.The value of x-axis indicates the end year of calculated trend.Before calculating the trends and contribution percentages,all the data are processed by 3-year moving average to eliminate the noise.Adapted from Gong et al.(2019b)

圖7 1920—2019年冬季AO指數回歸的海平面氣壓場(等值線)和基于23 a滑動窗區得到的AO空間型的SLP標準差(填色)(a;單位:hPa),以及基于23 a滑動窗區得到的AO空間型中AO的北太平洋中心強度(紅色)、北大西洋中心強度(藍色)和極地中心強度(黑色)隨時間的變化(b;單位:hPa;x軸的年份代表23 a窗區的中心年)(根據Gong et al.(2018)的方法和數據重繪)Fig.7 (a) Regression of winter mean SLP onto the simultaneous AO index from 1920 to 2019 (contours),overlaid with the winter SLP standard deviation of AO spatial pattern based on a 23-year sliding window from 1920 to 2019 (shadings),and (b) evolutions of sliding NPCIAO (red),NACIAO (blue) and ACIAO (black) in a 23-year sliding window from 1920 to 2019 (units:hPa;The year of x-axis indicates the central year of 23-year sliding window) (Redrawn according to the method in Gong et al.(2018) with updated HadSLP2r data)

事實上,AO對冬季氣溫趨勢的影響并不僅僅局限在東亞,而是具有更大的半球尺度。對于整個北半球陸地區域而言,由AO的動力作用引起的冬季氣溫趨勢可以占觀測中冬季氣溫總趨勢的40%左右(圖6a、6d),這一比例在歐亞大陸地區更高(圖6c、6d),在北美地區略低(圖6b、6d)(Gong et al.,2019b)。更重要的是,隨著趨勢所考慮的時間長度從30 a延長至58 a,AO對氣溫趨勢的貢獻存在波動,但總體呈現下降趨勢(圖6)。以歐亞大陸地區為例,1961—1990年間AO對歐亞大陸氣溫趨勢的貢獻可達80%,但這一比例在1961—2015年間已降至20%左右(圖6d)。當考慮北美或整個北半球時,類似特征同樣存在。這一結果表明,氣候系統內部的動力過程對半球尺度和區域尺度的氣溫趨勢都有重要貢獻,但這種貢獻會隨著時間尺度的延長而減小。當時間尺度在大約40 a以內時,內部變率的作用可與氣候系統外強迫的作用相當,它們共同決定了氣溫的變化趨勢;但當時間尺度超過50 a時,氣候系統外強迫的作用則主導著氣溫的變化趨勢。

3 AO年代際影響的不確定性

圖8 第一個北太平洋中心偏強的代表時段(a,d;1937—1959年)、北太平洋中心偏弱的代表時段(b,e;1963—1985年)、第二個北太平洋中心偏強的代表時段(c,f;1986—2008年)冬季平均AO指數回歸的同期海平面氣壓場(a—c;單位:hPa)和近地面氣溫(d—f;單位:K)(打點區域表示通過0.1信度的顯著性檢驗;引自Gong et al.(2018)并重繪)Fig.8 Regression of winter mean (a—c) SLP (units:hPa) and (d—f) SAT (units:K) onto the simultaneous AO index during (a,d) the first representative period of stronger North Pacific Center(1937—1959),(b,e) the representative period of weaker North Pacific Center(1963—1985) and (c,f) the second representative period of stronger North Pacific Center(1986—2008) (Dot areas indicate the values passing significance test at the 0.1 level.Adapted from Gong et al.(2018))

在研究AO的氣候影響時,通常會把AO的空間型和氣候影響看作是相對固定的,但實際上AO的空間型在年際或月際尺度上會有變化并受到一些因子的影響(Honda and Nakamura,2001;Castanheira and Graf,2003;Zhao and Moore,2009;Sun and Tan,2013)。對近百年氣壓觀測資料的分析發現,在年代際尺度上AO的空間型同樣存在變化,其變率最大的區域是北太平洋(圖7a),表明AO北太平洋中心的強度有明顯的年代際波動,而AO北大西洋中心和極地中心的強度相對穩定(圖7b;Gong et al.,2018)。在AO北太平洋中心比較強的時間段,AO呈現非常好的緯向對稱結構,其北太平洋中心的強度甚至大于北大西洋中心的強度(圖8a、8c),這與基于近幾十年再分析資料中得到的AO北大西洋中心強度更強的結果完全不同(Thompson and Wallace,2000)。此時,由于存在強大的北太平洋中心,AO可以通過溫度平流作用對日本附近的東亞地區和北美西海岸的氣溫產生顯著影響(圖8d、8f;Gong et al.,2018,2019c)。與此相對,在AO北太平洋中心比較弱的時間段,其北大西洋中心的強度遠大于北太平洋中心的強度,AO與北大西洋濤動的結構更加相似(圖8b),此時AO對日本附近和北美西海岸氣溫的影響非常弱(圖8e)。這種AO空間結構的變化取決于北太平洋和北大西洋地區各自海平面氣壓變化主模態間的耦合程度,當二者耦合強時,AO的北太平洋中心強、緯向對稱性更好(Gong et al.,2018)。

圖9 1961—2005年冬季27個CMIP5模式集合平均的(a)以及強極渦(b)、弱極渦(c)模式組集合平均的冬季AO對應的海平面氣壓場空間分布(單位:hPa;引自Gong et al.(2019c)并重繪)Fig.9 Multi-model ensemble mean of winter mean AO pattern represented by SLP in (a) all 27 CMIP5 models,(b) models with strong stratospheric polar vortex,and (c) models with weak stratospheric polar vortex from 1961 to 2005 (units:hPa.Adapted from Gong et al.(2019c))

與同時段的觀測結果相比,氣候系統模式對AO空間型的模擬存在顯著偏差,主要表現為模式中AO北太平洋中心的強度顯著強于其北大西洋中心的強度(圖9a;Gong et al.,2017)。然而,考慮到這一偏差與觀測中AO北太平洋中心偏強的情況比較相似(圖8a、8c),因此也存在另一種可能性,即氣候模式所模擬出的情況再現了另一種現實。事實上,氣候模式中AO北太平洋中心的強度同樣取決于北太平洋和北大西洋地區各自海平面氣壓變化主模態間的耦合程度(Gong et al.,2017),這與觀測中的機制非常一致(Gong et al.,2018),從而進一步支持了上述可能性。在氣候模式中,AO北太平洋中心的強度與模式的垂直分辨率和模式模擬的平流層極渦的強度緊密相關(Gong et al.,2019d)。低垂直分辨率模式對平流層物理過程刻畫相對較差,容易導致模式模擬的平流層極渦偏強,而偏強的極渦會使得北太平洋地區向上傳播的行星波遇到強極渦反射進入北大西洋,進而增強了兩大洋之間的環流耦合,從而使得AO北太平洋中心偏強(圖9b)。高垂直分辨率的模式則更易產生相對偏弱、更接近實際觀測的平流層極渦,從而使兩大洋之間的環流耦合強度以及AO的北太平洋中心強度與近幾十年的觀測更加相似(圖9c)。AO本身空間結構的年代際變化和氣候模式對AO空間型的模擬能力都給研究AO的氣候影響帶了一定程度的不確定性。

5 結論和討論

本文對近年來關于年代際時間尺度上冬季AO的時空變化及其對北半球氣候的影響進行了簡要的總結。回顧表明,AO的年代際變化對東亞冬季風的年代際變化有顯著影響,其主要的影響機制和物理過程是大氣中準定常行星波的活動。作為氣候系統中一種重要的內部變率和動力過程,AO可以顯著影響東亞乃至整個北半球冬季陸地氣溫的長期趨勢,這種影響隨著時間段的增長而減弱,但在50 a以內的時間尺度上可以抵消或部分抵消全球變暖引起的升溫趨勢,并在東亞北部等區域引起降溫趨勢。AO自身的空間結構存在變化,主要體現在其北太平洋中心的強度有顯著的年代際變化;氣候模式中AO的空間型與觀測中AO北太平洋中心偏強時段的AO空間型相似,并與模式的垂直分辨率以及模式中平流層極渦的強度緊密相關。盡管上述工作在一定程度上加深了對于AO的年代際變化及其氣候影響的認識,但在這一領域已經被解答的問題遠沒有等待解答的問題多。例如,引起AO位相、空間型變化的驅動力和物理過程是什么?如何改進氣候模式對AO空間結構和時間變化的模擬、預測能力?全球增暖情景下AO的空間型將如何變化?全球變暖情景下區域氣候如東亞地區氣溫將如何變化?AO或其他氣候系統內部變率在其中起到的作用有多大?AO的年代際變化與其他尺度變化間的相互作用過程和機制是什么?等等。這些問題對于理解氣候系統的年代際變異機制和預估未來氣候的變化都有重要意義,因而需要付出更多的努力進行研究。此外,AO在年代際尺度之外還具有很強的年際和季節內變化并對東亞地區的短期氣候變異有重要影響。關于這方面的研究以及AO在東亞及我國短期氣候預測中的應用近年來也有很大進展,但考慮到篇幅限制及文章主題,這方面的工作未能在本文中進行回顧。