長江流域夏季高溫年代際變化季內非一致特征及其環流異常分析*

肖 鶯 張 俊 杜良敏 任永建 高雅琦

1 武漢區域氣候中心,武漢 430074 2 湖北省煙草氣象研究重點實驗室,武漢 430205 3 三峽國家氣候觀象臺,湖北宜昌 443002 4 中國氣象局流域強降水重點開放實驗室,武漢 430205 5 三峽水利樞紐梯級調度通信中心,湖北宜昌 443133 6 湖北省氣象服務中心,武漢 430205

提 要: 利用長江流域臺站觀測最高氣溫資料、梅雨資料和NCEP/NCAR再分析資料,分析了1961—2020年長江流域高溫站次在夏季不同時期的年代際轉折特征及其環流異常。結果表明:長江流域的高溫主要集中發生在中東部(105°E以東區域)。長江流域中東部夏季高溫在2002年前后存在氣候突變,相對于35℃閾值,37℃和40℃的高溫站次在突變前后的增量更加明顯。季內不同時段的年代際變化具有非一致特征,可將其分為兩類:增長平緩期,無明顯的年代際轉折;增長快速期,在2002年前后存在突變,且年代際相對變化率較夏季整個季節的相對變化率高。歐亞遙相關、東亞太平洋遙相關、梅雨結束時間是造成季內非一致性變化的主要原因。在增長快速期,高溫年代際顯著增多往往伴隨著東亞遙相關的異常加強,其中相對變化率最大的兩個時段在歐亞中高緯環流有著明顯差異;而在增長平緩期,歐亞遙相關有小幅度的年代際增強,東亞遙相關年代際減弱,其中7月9—19日高溫站次增長緩慢還和梅雨結束偏晚有關。

引 言

1970年以來的50年是過去2000年以來最暖的50年,2011—2020年全球地表溫度比工業革命時期(1850—1900年)上升了約1℃(IPCC,2021)。在全球氣候變暖背景下,極端天氣氣候事件頻發重發,其中高溫對全球變暖的響應尤為突出。全球大部分地區高溫熱浪愈發頻發,且更為持久(Perkins et al,2012;Karl and Trenberth,2003),我國長江流域也是其中之一。2003年夏季,我國江南地區遭受大范圍熱浪襲擊,高溫天氣出現的地域之廣為歷史罕見(楊輝和李崇銀,2005)。2013年夏季我國南方地區,包括長江中下游以及重慶等地,又出現了少有的持續高溫天氣,其覆蓋范圍、持續時間和強度均超過2003年夏季(彭京備等,2016;唐恬等,2014;董廣濤等,2016)。2019年,在異常高溫和降水虧缺的共同作用下,長江中下游地區發生了近50年來歷史同期最嚴重的伏秋連旱(李俊等,2020)。這些高溫事件給長江流域經濟發展和人民生活造成了嚴重的影響,因此高溫事件特征及成因分析受到越來越多的關注。

針對長江流域高溫天氣的研究,氣象專家已開展了諸多工作。王喜元等(2016)分析了1961—2010年長江流域高溫熱浪時空變化特征,發現高溫熱浪頻次、持續時間和強度在1985年以前呈下降趨勢,而1985年之后明顯上升,21世紀初為高溫熱浪發生最頻繁的年代。從整體線性趨勢上看,林愛蘭等(2021)通過對比華南、長江、黃淮和華北4個區域持續高溫過程,認為長江區域高溫線性增長趨勢比華南弱,主要是長江區域持續高溫過程顯著增強出現在近10年。楊涵洧等(2018)也進一步證實了長江三角洲夏季高溫在2000年左右存在氣候突變,2000年以后夏季高溫日數和強度出現顯著上升。王榮等(2023)發現不僅是高溫強度,影響范圍也在1998年前后有著突變增強特征。郭春華等(2023)通過計算不同氣候區的高溫危險性,認為長江中下游是全國高溫綜合高危險性等級地區之一。長江流域高溫的形成和環流、下墊面異常息息相關。西北太平洋副熱帶高壓(以下簡稱副高)的控制是長江流域高溫天氣形成的主要原因(史軍等,2013;王國復等,2018;孫博等,2023),強而持續的副高控制會造成高溫日數和強高溫過程偏多(張尚印等,2005)。羅連升等(2016)找到了影響長江中下游盛夏高溫的青藏高原熱源關鍵區,認為其可以作為前期預報因子。聶羽等(2018)研究成果表明,春季赤道印度洋的一致偏暖,有利于夏季副高偏強偏西,造成我國東南地區夏季容易出現高溫異常。沈皓俊等(2018)發現高溫日數的突變主要集中在1997—2006年,這一現象可能是太平洋年代際振蕩(PDO)、印度洋—太平洋暖池和ENSO等共同作用的結果。

由上可見,在青藏高原熱源、海溫等下墊面影響下,副高強且持續,造成長江流域高溫增長并存在氣候突變。然而以往高溫分析一般是將夏季作為一個整體分析,那么夏季季內不同時段是否存在一致的氣候突變特征是本文關注的重點。通過累積距平、滑動t檢驗、Pettit檢驗等方法確定長江流域夏季高溫突變時間,對比分析突變前后季內不同時段的年代際變化差異,探尋造成季節內非一致變化的主要成因,為該地區高溫天氣預報與氣候分析提供參考。

1 資料和方法

本文所用資料包括:(1)NCEP/NCAR提供的1961—2020年的500 hPa逐日位勢高度再分析資料,水平網格距為2.5°×2.5°;(2)國家氣候中心提供的長江流域梅雨出梅時間逐年序列;(3)1961—2020年長江流域640個站的氣象觀測站逐日最高氣溫資料。

本文采用QX/T228—2014(全國氣象防災減災標準化委員會,2014),將日最高氣溫≥35℃定義為高溫日。采用累積距平、滑動t檢驗、Pettit方法等多種突變檢測方法進行突變分析,采用Pearson相關系數進行高溫成因分析。

2 長江流域高溫事件突變特征分析

2.1 突變檢驗分析

由1961—2020年平均高溫日數分布(圖1)可見,高溫日數呈現西少東多,在105°E以西大部分不足5 d,105°E以東大部分為10～46 d。由于105°E以西高溫發生概率低,故將長江流域105°E以東區域(以下簡稱長江流域中東部)設定為長江流域高溫研究的空間范圍,共包含421個氣象站點,具體站點分布如圖2所示。從站點分布看,除包含長江中下游外,長江上游東部也包含在內,其中有陜西南部、四川東部、重慶及貴州北部。

圖1 1961—2020年平均長江流域高溫日數空間分布Fig.1 Distribution of averaged high temperature days in Yangtze River from 1961 to 2020

圖2 長江流域中東部421個氣象站點分布Fig.2 Distribution of 421 meteorological stations in middle-east Yangtze River

統計1961—2020年夏季逐日出現35℃及以上高溫的氣象站次,再將每年夏季92 d的高溫站次累加,得到1961—2020年逐年長江流域中東部夏季高溫站次序列(圖3)。從整體線性趨勢上看,其氣候傾向率(每10 a的變化)為421站次·(10 a)-1,線性增長趨勢相關系數為0.28,通過了0.05顯著性水平檢驗,表明長江流域中東部高溫站次存在顯著的增長趨勢,這與王喜元等(2016)、林愛蘭等(2021)研究結果一致。那么在年代際尺度上,高溫站次是否存在明顯的轉折?以下通過統計方法對長江流域中東部高溫站次進行綜合判斷。

圖3 1961—2020年長江流域中東部夏季高溫站次逐年演變Fig.3 Evolution of high temperature stations in middle-east Yangtze River in summer from 1961 to 2020

圖4為1961—2020年長江流域中東部高溫站次的累積距平檢驗的結果,可以看出1961—1972年累積距平變化較為平穩,1973—2002年整體呈現下降的趨勢,2002年之后則開始呈現上升趨勢。這表明1973—2002年高溫站次多為負距平,2002年之后多為正距平,即2002年附近可能為一個明顯的突變點。圖5給出1961—2020年長江流域中東部高溫站次不同滑動長度t檢驗結果。取n=6,8,10,12 a 不同子序列長度。結果顯示,長江流域中東部高溫站次呈現先下降后上升的趨勢,在21世紀初取得絕對值最大值并且都通過了顯著性水平檢驗,在2002年附近通過了0.05顯著性水平檢驗,10 a滑動和12 a滑動甚至通過了0.001顯著性水平檢驗。為了驗證累積距平和滑動t檢驗的突變結果,再用Pettit檢驗進行驗證(圖略),同樣也是在2002年附近絕對值取得最大值,并且通過了0.05的顯著性水平檢驗。結合以上3種突變檢驗的結果,可以認為長江流域中東部夏季高溫站次具有較為明顯的年代際轉折,在2002年前后存在一個顯著突變。

圖4 1961—2020年長江流域中東部高溫站次的累積距平Fig.4 Accumulated anomalies of high temperature stations in middle-east Yangtze River from 1961 to 2020

注:虛線:α=0.05顯著性水平臨界值。圖5 1961—2020年長江流域中東部高溫站次不同滑動長度t檢驗結果Fig.5 Results of different sliding t-tests at the high temperature stations in middle-east Yangtze River from 1961 to 2020

2.2 突變前后高溫站次的對比分析

以2002年為分界點,分段分析1961—2002年和2003—2020年長江流域中東部高溫的變化情況。相對變化率計算方法:用2003—2020年均值減去1961—2002年均值得到的差值再除以1961—2002年均值。對比2002年前后高溫站次的平均值(表1)發現,最高氣溫≥35℃、≥37℃、≥40℃這3個不同等級的高溫天氣在2003—2020年均值較1961—2002年有明顯的增加,增加率分別達到了43.6%、79.3% 和285.4%。相較于35℃閾值,37℃、40℃的增量更加明顯,尤其是40℃的增量可偏多約2.8倍。

表1 2002年前后長江流域中東部高溫站次的平均值及相對變化率Table 1 Averages and relative change rate of high temperature stations in middle-east Yangtze River before and after 2002

2.3 不同閾值高溫站次的突變成因分析

進一步探討2002年突變后40℃的高溫站次增量更加明顯的環流特征,考慮長江流域高溫主要集中在7月11日至8月31日,計算了此時段不同閾值高溫站次與500 hPa高度的相關系數(圖6)。不同高溫閾值分別取[35,40)℃、≥40℃(以下分別簡稱為I35～40、I≥40)。I35～40、I≥40均與長江中下游至日本海、西北太平洋上空的高度場相關顯著。此外,I≥40還與勘察加半島、西太平洋暖池上空的高度場相關顯著(圖6a,6b)。由于I35～40、I≥40兩者之間有著較好的相關關系,相關系數為0.66,通過了0.001顯著性水平檢驗。那么利用偏相關方法,研究去除I≥40(I35～40)后,I35～40(I≥40)和500 hPa高度場的相關關系。結果顯示,去除I≥40后,I35～40與高度場的相關顯著區仍然維持;而去除I35～40,I≥40與高度場的相關區變化較大,在東亞沿岸呈現“+ - +”分布,即勘察加半島為正相關,日本海為負相關,東南沿海為正相關,其中日本海負相關區未通過0.10顯著性水平檢驗(圖6c,6d)。由此可見,不同閾值高溫站次的年代際增長均與副高主體和長江中下游上空高度場有著密切關系。長江上空高度場正異常有利于該地區維持晴朗的天氣條件,晴朗的天氣有利于太陽輻射到達地面,從而有利于高溫天氣的形成。而極端高溫(最高氣溫≥40℃)站次還與勘察加半島、西太平洋暖池上空高度場有關。

注:陰影:相關系數通過0.10顯著性水平檢驗區域。圖6 1961—2020年7月11日至8月31日長江流域中東部不同閾值高溫站次與500 hPa高度場(a,b)相關系數(陰影和等值線)和(c,d)偏相關系數(陰影和等值線)(a,c)[35,40)℃,(b,d)≥40℃Fig.6 (a, b) Correlation coefficient (shaded and contour) and (c, d) partial correlation coefficient (shaded and contour) between the high temperature stations with different thresholds of middle-east Yangtze River and the 500 hPa geopotential height field from 11 June to 31 August during 1961-2020 (a, c) [35, 40)℃, (b, d) ≥40℃

3 年代際突變背景下的夏季季內變化特征及環流異常分析

3.1 高溫變化的季內特征分析

上述分析結果顯示,長江流域中東部高溫站次從夏季整個季節尺度上看存在氣候突變,那么夏季季內不同時段的年代際變化是否與夏季整體一致,均呈現出較為明顯的年代際變化?

將2003—2020年(后18 a)長江流域中東部平均的夏季高溫站次均值減去1961—2002年(前42 a)平均所得的差值,定義為Idiff,計算結果如圖7所示。由圖可見,Idiff呈現明顯的波動特征,功率譜分析(圖略)結果也顯示,20 d周期非常顯著,通過了紅噪聲檢驗,表明Idiff具有顯著的季內尺度的低頻周期特征。在時間序列曲線上,具有顯著的3個峰值(標準化距平≥1σ),分別發生在7月3日、7月29日和8月19日,峰值與峰值之間存在著谷值,發生在7月19日、8月6日。其中在7月9—19日這一時段,2002年前后高溫站次均值相當(1961—2002年平均為110站次,2003—2020年平均為112站次),這與長江流域梅雨結束時間有關。根據國家氣候中心統計的長江流域梅雨出梅時間,1961—2002年共42 a中梅雨于7月9日及之后結束的年份有25 a,占總年份的59.5%;而2003—2020年共18 a中在7月9日及之后結束的年份有15 a,占總年份的83.3%。正是由于2002年以后梅雨出梅時間較晚的年份比例居多,在7月9—19日期間仍以梅雨天氣過程為主,降水量增加,可以部分抵消高溫(梁梅和吳立廣,2015),造成高溫站次在2002年前后沒有明顯的增加。

圖7 6月1日至8月31日長江流域中東部夏季高溫站次后18 a平均(2003—2020年)、前42 a平均(1961—2002年)及Idiff逐日演變Fig.7 Daily evolutions of the later 18 year average (2003-2020), the first 42 year average (1961-2002) and the Idiff of high temperature stations in middle-east Yangtze River from 1 June to 31 August

利用不同滑動長度的t檢驗方法提取Idiff季內變化突變點,提取第1個突變點之前、最后1個突變點之后以及相鄰兩個突變點之間等不同時段,從而將夏季共92 d劃分為具有不同特征的多個時段。圖8給出了Idiff不同滑動長度t檢驗結果,具體方法同圖5。結果顯示,Idiff呈現周期波動變化,有6個突變點(6月16日、7月7日、7月21日、8月3日、8月12日和8月21日)附近通過了0.01顯著性水平檢驗。因此將夏季92 d劃分為7個時段,分別是6月1—15日、6月16日至7月6日、7月7—20日、7月21日至8月2日、8月3—11日、8月12—20日和8月21—31日。為了進一步證實相鄰兩個時段差異顯著,采用累積距平、Pettit方法輔助判斷。以上6個突變點在累積距平曲線中均對應著拐點。由于Pettit方法是直接利用秩序列來檢測突變點的,選用其中絕對值最大值為突變點,那么采用分段,即兩個相鄰時段為一個時間序列,這樣分別做6次檢測來確定突變點,其結果與滑動t檢驗一致(圖略)。下文主要基于這7個時段展開特征及成因分析。

注:虛線:α=0.01顯著性水平臨界值。圖8 6月1日至8月31日Idiff不同滑動長度t檢驗結果Fig.8 Results of different sliding t-tests of Idiff from 1 June to 31 August

2002年前后不同時段長江流域中東部高溫站次的均值和相對變化率有著明顯差異(表2)。6月1—15日、7月7—20日、8月3—11日、8月21—31日這4個時段高溫站次相對變化率在3.6%～28.4%,均未超過夏季整個季節的相對變化率43.6%,尤其是7月7—20日這一段的相對變化率僅為3.6%,主要是包含了7月9—19日,具體原因已在上文分析。6月16日至7月6日、7月21日至8月2日和8月12—20日這3個時段高溫站次相對變化率均超過50%,尤其是有兩個時段超過了90%,也就是說2002年后高溫站次是2002年前高溫站次的近兩倍。分別計算出這7個時段累積高溫站次的逐年時間序列(表略),按照上文中的夏季高溫站次氣候突變檢測方法分別對其進行突變檢驗,在6月1—15日、7月7—20日、8月3—11日、8月21—31日這4個時段并未找到突變點,故稱之為增長平緩期;6月16日至7月6日、7月21日至8月2日和8月12—20日這3個時段在2002年附近存在突變,故稱之為增長快速期。從圖9可見,同類不同時期的空間分布也有著較大的差異。增長平緩期空間分布差異如下:6月1—15日是插花形勢,高溫站次減少站點分布較為分散,有2個較為集中的區域分別位于湖南南部、江浙滬交界附近(圖9a);7月7—20日為東部減少西部增多的分布型,陜西南部、四川東部、重慶、貴州北部、江西南部、江浙滬交界附近高溫站次增多,大多在2成至1倍,湖南東部和江西中部增加在2成以下,其他大部分高溫站次減少(圖9c);8月3—11日和8月21—31日分布相似,北部減少南部增多(圖9e,9g)。增長快速期空間分布差異如下:6月16日至7月6日大部在5成以上,增多1倍以上的區域主要分布在湖南、江西和江浙滬交界附近(圖9b);7月21日至8月2日,東、西部增加5成以上,中部(湖北、湖南、江西)大部增加2～5成(圖9d);8月12—20日大部在5成以上,增加1倍以上的區域主要分布在長江干流附近(圖9f)。基于以上分析,可以得出在年代增長的背景下,高溫站次年代際增長具有季內非一致變化特征,這種非一致特征不僅體現在時間上,還體現在空間分布上。

表2 2002年前后夏季不同時間段長江流域中東部高溫站次統計Table 2 Averages and relative change rate of high temperature stations in middle-east Yangtze River at different periods of time in summer before and after 2002

圖9 長江流域中東部夏季不同時段高溫站次相對變化率分布(單位:%)Fig.9 Distribution of relative change rate of high temperature stations at different periods of time in middle-east Yangtze River in summer (unit: %)

3.2 季內非一致變化的環流特征分析

高溫的發生發展與大氣環流息息相關。為了研究高溫夏季季內非一致變化的成因,圖10給出了Idiff與500 hPa高度場差值(2003—2020年均值減去1961—2002年均值)的相關系數。可以看出,歐亞中高緯自西向東呈“- + -”分布型,即挪威海以南為負相關,烏拉爾山以西為正相關,貝加爾湖以北為負相關,這種分布形勢與歐亞遙相關類似,但中心位置偏西;東亞沿岸自北向南呈“- +”分布型,即日本海為負相關,東海為正相關,這種形勢與東亞太平洋遙相關分布型一致。參照Wallace and Gutzler(1981)和Huang(2004)的研究工作,將歐亞遙相關指數(IEU)、東亞太平洋遙相關指數(IEAP)分別定義為:

(1)

(2)

式中Z*表示經過標準化處理的500 hPa位勢高度場。

與鄒珊珊等(2013)通過歐亞地區夏季500 hPa位勢高度距平場REOF分析修正的夏季歐亞遙相關型區域比較,貝加爾湖中心位置一致,其他兩個中心點位置更偏西。這與計算過程有關,本研究求取的是對高溫站次高影響的環流關鍵區。東亞太平洋遙相關中心位置與施能等(1994)結果一致。計算逐年夏季及季內7個時段的IEU、IEAP,以及兩者的相關系數,均未通過顯著性水平檢驗,表明歐亞遙相關和東亞太平洋遙相關相互獨立。因此,歐亞遙相關主要反映中高緯大氣環流的影響,而東亞太平洋遙相關反映的是低緯對東亞的影響,兩者共同作用下影響東亞夏季氣候。

為了更好地解釋IEU、IEAP與高溫季內非一致變化之間的關系,分別求取了2002年前后的IEU、IEAP逐日序列。由圖11可見,IEU、IEAP在2002年突變前后呈反位相變化特征。IEU階段特征明顯:6月,2002年前后由正位相轉為正位相;7—8月,由負位相轉為正位相;IEAP在2002年前主要以負位相為主,而2002年之后主要以正位相為主。圖中還給出了高溫站次年代際差值,與Idiff不同,采用IEU、IEAP計算方法,先將每日的逐年高溫站次做標準化距平,再用2003—2020年均值減去1961—2002年均值,將差值做標準化距平,得到高溫站次年代際差值,通過這種計算方法可消除季內變化差異。去除季內變化后,其標準化距平呈現正、負位相交替變化特征,不同位相發生時段與劃分的7個時段基本一致。其與IEU、IEAP年代際差值的相關系數分別為0.44、0.65,通過了0.001顯著性水平檢驗。結合IEU、IEAP正負位相匹配展開分析。在增長快速期,IEU在6月16日至7月6日年代際減弱,在其他2個時段年代際顯著增強;IEAP在3個時段均顯著增強。增長平緩期,IEU在6月1—15日年代際減弱,在其他3個時段年代際增強,但增強幅度較增長快速期弱;IEAP在8月21—31日年代際增強,在其他3個時段年代際減弱。綜上所述,高溫年代際顯著增多往往伴隨著IEU、IEAP的異常加強。進一步證實了歐亞遙相關和東亞太平洋遙相關是造成夏季高溫季內非一致變化的主要原因。

對比相對變化率最大的2個時段(6月16日至7月6日、8月12—20日)環流異常,進一步分析造成高溫站次變化顯著的年代際環流特征差異(圖12)。由于高度場在20世紀70年代中后期發生了年代際氣候突變(曾紅玲等,2002),所以采用1980—2002年和2003—2020年這2個時段差值進行分析。6月16日至7月6日,相較于1980—2002年,2003—2020年歐亞中高緯呈現“+ - + - +”分布,即里海為高值區,巴爾喀什湖以北為低值區,貝加爾湖以北為高值區,鄂霍次克海為低值區,西北太平洋為高值區,這與IEU定義區域不同;東亞沿岸呈北低南高,與IEAP類似,但北區負距平位置更為偏北。這種環流形勢表明,西西伯利亞低槽發展,貝加爾湖以北脊加強,與副高間在長江以北上空構成氣旋異常,雨帶北移,而長江中下游為反氣旋控制,易于下沉氣流,造成氣溫偏高,從而形成高溫天氣。8月12—20日,歐亞中高緯位勢高度場呈現“+ - +”分布,東亞沿岸呈現北低南高分布,這與圖10的分布一致,加之長江中下游為偏南風異常,盛行暖平流,利于高溫發展。上述對比分析可見,夏季不同時段的環流年代際變化共同之處在于東亞沿岸的北低南高,長江中下游及東南沿海高度場增高,鄂霍次克海高度場降低;不同之處在于歐亞中高緯環流異常,6月16日至7月6日為三高兩低,8月12—20日為兩高一低。

4 結論與討論

基于1961—2020年長江流域的日最高氣溫資料,分析了長江流域在夏季不同時段的高溫突變特征及其相應環流異常,結果發現:

(1)長江流域中東部高溫站次具有較為明顯的年代際轉折,在2002年前后存在一個顯著的突變。相對于35℃閾值,37℃、40℃的高溫站次增量更加明顯。不同閾值年代際增長均與副高主體和長江中下游上空高度場有著密切關系。而極端高溫(最高氣溫≥40℃)站次還與勘察加半島、西太平洋暖池上空高度場有關。

(2)在夏季季內不同時段,長江流域中東部高溫站次具有非一致的年代際變化特征。可將其劃分為兩類:一是增長平緩期,表現為2002年前后相對變化率較夏季整個季節的相對變化率低,且突變檢驗未找到突變點;二是增長快速期,表現為2002年前后相對變化率較夏季整個季節的相對變化率高,且在2002年附近存在顯著突變。

(3)歐亞和東亞太平洋遙相關及梅雨出梅時間是造成季內非一致性變化的主要原因。增長平緩期和快速期發生期間,歐亞和東亞太平洋遙相關年代際特征有著明顯的差異。在增長快速期,高溫年代際增多顯著往往伴隨著東亞遙相關的異常加強;其中相對變化率最大的兩個時段在歐亞中高緯環流年代際變化有著明顯差異。在增長平緩期,歐亞遙相關有小幅度的年代際增強,東亞太平洋遙相關年代際減弱;其中7月9—19日高溫站次增長緩慢,還和2002年以后多數年份梅雨結束較晚有關。

綜上所述,在全球變暖背景下,長江流域中東部高溫增長趨勢明顯,但在季內各個時段之間存在一定差異,這種季內差異與環流的歐亞和東亞太平洋遙相關有關。歐亞和東亞太平洋遙相關年代際變化在研究中顯示存在季內鎖相特征——在一定時段顯著增強。研究表明,在年代際變化背景上(林建等,1999),歐亞和東亞太平洋遙相關還具有次季節周期(劉慧斌等,2012;吳捷,2013),有著季內尺度的加強減弱。不同時間尺度間如何相互作用造成環流季內鎖相特征還需進一步研究。另外,影響高溫熱浪的主要貢獻還有海洋、青藏高原熱力作用以及北極海冰等(Cohen et al,2014;羅連升等,2016;袁媛等,2018;陳思奇等,2020),這些下墊面作用可通過影響環流進而影響夏季極端氣候。那么,這些下墊面異常是否會引發歐亞和東亞太平洋遙相關季內/年代際尺度變化,造成兩者季內鎖相,進而影響高溫季內非一致變化?因此,對于高溫季內非一致年代際變化成因還需深入分析。