1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次年際尺度偶極子模態特征

徐依梵,范可*,徐志清

① 中山大學 大氣科學學院/南方海洋科學與工程廣東省實驗室(珠海),廣東 珠海 519082;

② 中國科學院 大氣物理研究所,北京 100029

全球增暖背景下,冬季歐亞中緯度極端冷事件頻發,隨之發生大范圍的降溫、暴雪等,嚴重影響了社會生活與經濟發展(Screen and Simmonds,2013;Johnson et al.,2018;Cohen et al.,2020;林文青等,2023)。阻塞高壓是中高緯度一種常見的大尺度持續大氣環流型,它的建立和崩潰大多伴隨著大范圍環流形勢的劇烈轉變;北大西洋至歐亞地區的阻塞高壓顯著影響該地區極端冷暖事件的發生(Tania et al.,2011;Tyrlis et al.,2020)。因而,開展北大西洋至歐亞地區阻塞高壓變異及其機理研究具有重要意義。

有關阻塞高壓的基本特征、形成機制及其天氣氣候影響等很早以來就受到國內外學者的關注,并取得了很多成果(Rex,1950;葉篤正,1962;Dole,1978;Tibaldi and Molteni,1990;Pelly and Hoskins,2003;曹杰等,2006;Diao et al.,2006;Scherrer et al.,2006;Davini et al.,2012;李子儀等,2013;Luo et al.,2015)。北半球冬季阻塞高壓頻發區包括北大西洋東部至歐洲大陸、烏拉爾山、鄂霍次克海至北太平洋;且阻塞高壓活動持續時間以5～10 d為主(柴晶品,2010;葉培龍,2015)。一定強度的大氣斜壓性可促進阻塞高壓的發生,過強則會抑制其發生(Luo,2005)。阻塞高壓的演變依賴于其能量頻散和非線性強度,阻塞高壓的能量頻散正比于背景經向位渦梯度,而其非線性強度則反比于背景經向位渦梯度(Chen et al.,2021)。當背景經向位渦梯度較小時,阻塞高壓的能量頻散減弱,非線性強度增強,進而有利于阻塞高壓的發生與維持;反之,不利于阻塞高壓的發展(Chen et al.,2021)。此外,在阻塞高壓的演變過程中,存在來自上游的天氣尺度瞬變擾動與阻塞流場的相互作用,擾動在阻塞南北部引起渦度變化,從而影響阻塞高壓形勢(刁一娜等,2004)。因此,慢變過程可以通過改變行星波、大氣斜壓性(緯向風的垂直結構和強度)、位渦等背景條件,影響中高緯度阻塞高壓的發展(Luo,2005;Tao et al.,2019;馬繼望和梁湘三,2020;Xie et al.,2020)。

冬季北大西洋至歐亞地區阻塞高壓活動具有較強的年際和年代際變化特征,這可能與北極海冰異常、北極增暖和北大西洋海溫等密切相關(李棟梁和藍柳茹,2017;Luo et al.,2017a,2017b,2018;He et al.,2020)。北極海冰消融是導致北極增暖的重要因子之一,由此減弱中高緯度的經向溫度梯度,通過熱成風等作用導致中緯度平均緯向西風、緯向風垂直切變、經向位渦梯度的減弱,有利于阻塞高壓的維持(Luo et al.,2017a)。當北大西洋多年代際振蕩(AMO)處于正位相時,北大西洋暖濕空氣向巴倫支海地區輸送加強,使得巴倫支海海冰減少及巴倫支海地區增溫,從而減弱歐亞中高緯地區的緯向西風,導致持續性烏拉爾山阻塞高壓事件的發生,并進一步通過冷平流輸送和輻射冷卻作用,導致歐亞大陸上發生強烈、持續和廣泛的冷空氣入侵事件(Luo et al.,2017b,2018)。而阻塞高壓及其與其他天氣系統間的協同作用可通過調制溫度平流、水汽輸送等熱力和動力條件,造成月-季節尺度氣候異常及極端氣候事件的發生(李春和孫照渤,2003;劉丹玲和王黎娟,2022)。烏拉爾山阻塞高壓和北大西洋濤動正位相的共同作用導致更多的水汽向北極輸送,利于北極降水增加,進而可能造成向下長波輻射增加以及潛熱的釋放,極區增溫(Luo et al.,2016a;Yao et al.,2016;Liu et al.,2021;Yin et al.,2023)。且有研究發現,不同區域阻塞高壓間存在相互影響,進而導致阻塞高壓與其他天氣系統及氣候的聯系存在不確定性,因此需要考慮阻塞高壓之間的相互調制和協同作用(李亞飛和任榮彩,2019)。例如,阻塞高壓間的協同作用可加強中高緯度天氣形勢的異常變化,對寒潮爆發前的冷空氣強度起著放大作用,從而加劇寒潮甚至導致破紀錄寒潮事件的發生(Dong et al.,2020;Zhao et al.,2022)。

目前,已有研究關注北半球某個區域冬季平均阻塞高壓活動及氣候影響(Shabbar et al.,2001;Luo et al.,2016b;Yao et al.,2017;Chen et al.,2018;Kim and Kim,2019),但冬季各月或冬季不同階段可能存在差異(韓榮青等,2021),同時對北大西洋-歐亞地區阻塞高壓變異大尺度模態較少涉及,尚不清楚各區域阻塞高壓年際變異是否存在聯系。因此,本文首先分析近幾十年來北大西洋東部-烏拉爾山冬季(12月—次年2月)逐月阻塞高壓頻次年際變異的主導模態,發現僅在1月出現北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次偶極子模態,在此基礎上進一步研究其相關的背景環流異常以及對歐亞極端氣溫和降水事件頻次的可能影響。

1 資料和方法

1.1 資料

本文使用的數據包括歐洲中期預報中心(簡稱 ECMWF)提供的ERA5逐日和逐月再分析資料(Hersbach et al.,2023),水平分辨率為1°×1°。日降水和日最高、最低氣溫數據來自美國國家海洋大氣管理局(簡稱 NOAA)的美國氣候預測中心(簡稱CPC)資料(Xie and Arkin,1997),水平分辨率為0.5°×0.5°。研究時間段為1980—2019年,預先去除整個時段的線性趨勢并進行9 a高通濾波處理,以關注年際信號。

1.2 方法

本文所使用的阻塞高壓指數為Davini and D’Andrea(2020)基于500 hPa經向位勢高度梯度定義的二維阻塞高壓指數,該指數有效剔除了低緯度阻塞高壓事件,其定義如下:

(1)

(2)

(3)

其中:λ0和φ0分別代表格點的經度和緯度;λ0的范圍為0°～360°;φ0的范圍為30°～75°N,φS=φ0-15°,φN=φ0+15°,φS2=φ0-30°。當格點(λ0,φ0)持續5 d以上滿足方程(4)時,即:

(4)

對阻塞高壓頻次異常場進行經驗正交函數EOF分解可得到阻塞高壓頻次年際變異的主要模態。此外,采用相關、回歸、合成等氣候診斷方法,分析1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次偶極子模態年際變異及可能成因,并對統計結果進行Student-t顯著性檢驗。

本文采用相對閾值來定義極端事件。將某一格點研究時期內冬季日平均氣溫資料按升序排列,得到第90(10)百分位值,將其作為極端暖(冷)事件的閾值。當某日平均氣溫大于或等于(小于或等于)該閾值時,則認為該日發生了極端暖(冷)事件(Zhang et al.,2005)。極端降水事件定義類似,將某一格點研究時期內冬季日降水量資料按升序排列,得到第90個百分位值,將其作為極端降水事件的閾值,當某日降水量大于或等于該閾值時,則認為該日發生了極端降水事件。極端事件的頻次為極端事件發生的總天數。

2 年際尺度上1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次偶極子模態

圖1為1980—2019年冬季(12月—次年2月)逐月阻塞高壓頻次異常EOF的第一模態(EOF1)即主導模態,根據North(1982)提出的檢驗方法,12月、1月和2月的EOF1分別獨立于其他模態,它們解釋方差分別約為24.1%、23.4%和31.1%。12月EOF1的空間場表現為北大西洋東部-歐洲西部地區呈現一個阻塞高壓頻次大值中心且為一致變化(圖1a);1月EOF1空間場表現為北大西洋東部-歐洲西部和烏拉爾山地區分別有兩個阻塞高壓頻次大值區,且二者具有反位相變化即偶極子模態(圖1b);2月EOF1空間場表現為北大西洋東部-歐洲西部和烏拉爾山地區阻塞高壓頻次兩個大值區,但呈現一致變化(圖1c)。為進一步驗證1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次的偶極子模態,基于1月EOF1,分別定義了北大西洋東部-歐洲西部(17°W～27°E,46°～72°N)和烏拉爾山(46.5°～72.5°E,49.5°～69.5°N)區域平均的阻塞高壓頻次指數,1980—2019年兩者的相關系數為-0.32,通過95%置信水平檢驗;進一步證實年際時間尺度上北大西洋東部-歐洲西部與烏拉爾山地區阻塞高壓頻次存在反位相變化關系。將阻塞高壓頻次偶極子模態指數定義為烏拉山地區阻塞高壓頻次減北大西洋東部-歐洲西部阻塞高壓頻次(圖1d);其與1月EOF1時間系數的相關系數為0.92,通過99%置信水平檢驗。此外,我們根據定義的1月北大西洋東部-歐洲西部和烏拉爾山區域平均的阻塞高壓頻次指數,統計出1980—2019年兩個地區反位相變化的年份共24 a,即1月兩個地區發生阻塞高壓頻次偶極子型的頻率為60.0%(24/40)。為方便下文分析,這量將1月烏拉爾山地區阻塞高壓頻次增加,而北大西洋東部-歐洲西部減少定義為阻塞高壓頻次偶極子模態的正位相,反之為負位相。為什么1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次EOF1會呈現偶極子模態?其對歐亞氣候有何影響?下面從其相關背景環流場初步分析其成因及氣候影響。

圖1 1980—2019年12月(a)、1月(b)、2月(c)北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次異常EOF分析第一模態(EOF1)的空間場,以及1月EOF1標準化的時間序列(柱狀)和阻塞高壓頻次偶極子模態指數(折線)(d)。(b)中紅框、藍框分別為北大西洋東部-歐洲西部和烏拉爾山地區Fig.1 Spatial field of the first mode of Empirical Orthogonal Function (EOF1) for the eastern North Atlantic-Ural blocking high frequency anomalies in (a) December,(b) January,(c) February between 1980 and 2019,and (d) standardized time series (bar) of EOF1 and blocking high frequency dipole pattern index (polyline) in January.(b) The red and blue boxes respectively indicate the eastern North Atlantic-western Europe and the Ural regions

3 1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次偶極子模態與背景環流場異常的聯系

這里先分析與1月阻塞高壓頻次偶極子模態顯著相關的同期背景環流場異常(定常波、緯向西風、緯向風垂直切變、經向位渦梯度等)。回歸分析結果表明,當1月阻塞高壓頻次偶極子模態處于正位相時,500 hPa北大西洋上空為北大西洋濤動正位相,其通過定常Rossby波導致烏拉爾山地區為異常高壓,其東南側為異常低壓(圖2b);上述環流異常在對流層高層(200 hPa)更強(圖2a),呈現相當正壓結構。相應地,烏拉爾山地區45°～60°N附近對流層整層緯向西風減弱,緯向風垂直切變(200 hPa與850 hPa緯向西風的差值)減弱,大氣斜壓性減弱,而北大西洋東部-歐洲西部地區對流層整層緯向西風、緯向風垂直切變則均增強(圖2c—e)。對流層中高層位渦異常的空間分布(圖2f、g)與位勢高度異常基本一致,但符號相反(圖2a、b);相應地,烏拉爾山地區經向位渦梯度減小,而北大西洋東部-歐洲西部則增加。定常Rossby波活動對位渦異常有一定的貢獻,其造成的正位勢高度異常對應于異常高壓即渦度負異常,對位渦負異常有正貢獻;類似地,北大西洋東部-歐洲西部負位勢高度異常對應于異常低壓即渦度正異常,對位渦正異常有正貢獻。

圖2 1980—2019年1月阻塞高壓頻次偶極子模態指數回歸的同期200 hPa(a)和500 hPa(b)位勢高度場(填色,單位:gpm)和波作用通量(箭矢,單位:m2·s-2)、200 hPa(c)和500 hPa(d)緯向風(單位:m·s-1)、緯向風的垂直切變(e;200 hPa減850 hPa,單位:m·s-1)、200 hPa(f)和500 hPa(g)位勢渦度(單位:PVU)。(a、b、f、g)中打點表示回歸系數通過90%置信水平檢驗;(c—e)中淺、深填色分別表示回歸系數通過90%和95%置信水平檢驗Fig.2 Regression of blocking high frequency dipole pattern index in January against simultaneous (a) 200 hPa and (b) 500 hPa geopotential height (shaded parts,unit:gpm) and wave activity flux (vectors,unit:m2·s-2),(c) 200 hPa and (d) 500 hPa zonal wind (unit:m·s-1),(e) vertical shear of the zonal wind (200 hPa minus 850 hPa,unit:m·s-1),(f) 200 hPa and (g) 500 hPa potential vorticity (unit:PVU) from 1980 to 2019.The dot-hatching in (a,b,f,g) indicates the regression coefficients exceeding the 90% confidence level;and the light and dark shaded parts in (c—e) respectively indicate the regression coefficients exceeding the 90% and 95% confidence levels

為了進一步驗證1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次偶極子模態的相關背景環流異常,根據0.5倍標準差分別挑選出阻塞高壓頻次偶極子模態指數的正位相年份共10 a(1984、1988、1990、1995、1998、2005、2008、2012、2016和2018年),以及負位相年份共12 a(1983、1989、1992、1996、1997、2006、2007、2009、2010、2011、2013和2017年),進行合成分析,其合成分析的結果與采用1.0倍標準差挑選年份合成的結果及回歸分析結果基本一致(圖略)。

4 1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次偶極子模態對歐亞中高緯極端氣溫和降水事件頻次的可能影響

當阻塞高壓頻次偶極子模態處于正位相時,有利于1月烏拉爾山北部氣溫升高,極端暖(冷)事件發生頻次增加(減少),其南部至東亞地區氣溫降低,極端暖(冷)事件頻次減少(增加)(圖3a、c、e)。歐洲北部降溫,極端暖事件頻次減少;其南部則增溫,極端冷(暖)事件發生頻次減少(增加)(圖3a、c、e)。進一步分析表明,當阻塞高壓頻次偶極子模態處于正位相時,在對流層低層(850 hPa)風場和相關水平溫度平流異常場中,受烏拉爾山地區異常高壓及其兩側異常低壓的影響,烏拉爾山北部盛行異常西南風(圖3h),存在暖平流輸送,有利于該地區增溫;在增溫的背景下,極端暖(冷)事件發生頻次增加(減少)(圖3a、c、e)。烏拉爾山南部至東亞地區則盛行異常東北風或西北風及冷平流,導致該地區降溫,極端暖(冷)事件相應減少(增加);在天氣尺度上,烏拉爾山阻塞高壓的頻繁發生也有利于烏拉爾山南部至東亞地區極端暖(冷)事件的減少(增加)。相比于同緯度帶的歐亞內陸,歐洲地區緊鄰北大西洋,冬季相對溫暖和濕潤。當阻塞高壓頻次偶極子模態處于正位相時,受大尺度環流異常的影響,歐洲南部對流層低層盛行異常西北風,其將北大西洋暖濕空氣輸送至歐洲南部(圖3h),有利于該地區增溫和極端暖(冷)事件頻次增加(減少)(圖3a、c、e)。斯堪的納維亞半島北部對流層低層盛行異常東南風,其將歐亞內陸干冷空氣輸送至歐洲北部,造成該地區降溫和極端暖事件減少。

圖3 1980—2019年1月阻塞高壓頻次偶極子模態指數回歸的同期2 m氣溫(a;單位:℃)、降水(b;單位:mm·d-1)、極端暖事件頻次(c;單位:d)、極端降水事件頻次(d;單位:d)、極端冷事件頻次(e;單位:d)、500 hPa垂直速度(f;單位:Pa·s-1)、500 hPa(g)和850 hPa(h)風場(單位:m·s-1)、地表至300 hPa整層水汽通量(箭矢,單位:kg·m-1·s-1)及其散度(填色,單位:10-5 kg·m-2·s-1)(i)。(a—f、i)中打點表示回歸系數通過90%置信水平檢驗;(g、h)中淺、深填色分別表示回歸系數通過90%和95%置信水平檢驗Fig.3 Regression of blocking high frequency dipole pattern index in January against simultaneous (a) 2 m temperature (unit:℃),(b) precipitation (unit:mm·d-1),(c) frequency of extreme warm events (unit:d),(d) frequency of extreme precipitation events (unit:d),(e) frequency of extreme cold events (unit:d),(f) 500 hPa vertical velocity (unit:Pa·s-1),(g) 500 hPa and (h) 850 hPa wind (unit:m·s-1),(i) water vapor flux (vectors,unit:kg·m-1·s-1) and its divergence (shaded parts,unit:10-5 kg·m-2·s-1) from the surface to 300 hPa between 1980 and 2019.The dot-hatching in (a—f,i) indicates the regression coefficients exceeding the 90% confidence level;and the light and dark shaded parts in (g,h) respectively indicate the regression coefficients exceeding the 90 and 95% confidence levels

當阻塞高壓頻次偶極子模態處于正位相時,1月烏拉爾山地區、貝加爾湖、東北亞降水分別呈現減少、增加和減少的分布特征,歐洲大陸部分地區降水增加,但斯堪的納維亞半島北部降水減少(圖3b);極端降水頻次異常的空間分布(圖3d)與1月平均降水異常大致類似。進一步分析發現,上述各區域降水和極端降水頻次的增加直接源于局地異常上升運動和水汽輻合(圖3f、i),這與大尺度環流異常相聯系。由于北大西洋至歐亞北部環流異常呈現相當正壓結構,500 hPa烏拉爾山南部和東北亞盛行異常東北風或西北風(圖3g),有利于激發局地異常的下沉運動(圖3f);同時,對流層低層異常東北風或西北風導致兩個地區水汽輸送異常輻散(圖3i)。因此,烏拉爾山南部和東北亞降水和極端降水頻次減少。受500 hPa局地異常低壓的影響,歐洲大部500 hPa為異常暖平流,激發異常上升運動,同時來自北大西洋的水汽輸送增加,水汽異常輻合,垂直上升運動加強,降水和極端降水頻次均增加。另外,基于阻塞高壓頻次偶極子模態指數,采用0.5倍或1.0倍標準差挑選異常年份合成的結果(圖略)與回歸場基本一致。

5 結論和討論

基于觀測和再分析資料,本文分析了1980—2019年冬季逐月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次年際變異的主導模態特征,發現僅在1月出現北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次年際變異的主導模態是偶極子模態,由此本文研究其及相關的大氣背景場異常,并進一步研究其對歐亞中高緯極端氣溫和降水事件頻次的可能影響。主要結論如下:

在冬季12月、1月和2月中,僅1月北大西洋東部-烏拉爾山阻塞高壓頻次年際變異的主導模態呈現偶極子模態,具體表現為北大西洋東部-歐洲西部與烏拉爾山阻塞高壓頻次分別為阻塞高壓頻次大值中心且具有反位相變化特征。當北大西洋地區對流層整層呈現北大西洋濤動正位相時,其通過定常Rossby波導致烏拉爾山地區為異常高壓,其東南側為異常低壓;相應地,45°～60°N緯度帶內,烏拉爾山地區(北大西洋東部-歐洲西部)對流層整層緯向西風、緯向風垂直切變和經向位渦梯度均減弱(增強),導致阻塞高壓頻次增多(減少),這樣的背景環流形勢有利于阻塞高壓頻次偶極子模態呈現正位相,即烏拉爾山地區阻塞高壓頻次增加,而北大西洋東部-歐洲西部減少。此外研究表明,與阻塞高壓頻次偶極子模態相關的背景環流異常可通過調節水平溫度平流、垂直運動和水汽輸送等影響歐亞北部氣溫和降水,以及歐亞極端溫度和降水事件頻次。當阻塞高壓頻次偶極子模態處于正位相時,烏拉爾山北部和歐洲南部增溫,極端暖、冷事件頻次分別增加和減少;烏拉爾山南部至東亞則呈現相反的變化特征。就降水而言,烏拉爾山地區、貝加爾湖、東北亞的降水和極端降水頻次分別呈現減少、增加和減少的分布特征;歐洲大陸部分地區增加,但斯堪的納維亞半島北部減少。

在12月、1月和2月中,為何僅1月阻塞高壓頻次年際變異主導模態表現為偶極子模態?這可能與阻塞高壓頻次活動及其相聯關鍵大氣背景場氣候態的月際差異有關。12月,阻塞高壓頻次及其變率的大值中心主要位于北大西洋東部-歐洲西部(圖4a、b),相應地,阻塞高壓頻次的EOF1呈現單極子特征,其EOF1中心也位于北大西洋東部-歐洲西部(圖1a)。1月,北大西洋東部-烏拉爾山地區對流層整層緯向西風、緯向風垂直切變、經向位渦梯度較12月均減弱,且在烏拉爾山地區更加明顯(圖5a、c、e),因而該地區阻塞高壓頻次及其變率明顯增強,北大西洋東部-歐洲西部和烏拉爾山地區分別存在兩個相對獨立的大值中心(圖4c、d);并且北大西洋東部-烏拉爾山關鍵大氣背景場異常的反位相變化占主導(圖略),因而阻塞高壓頻次異常EOF1呈現偶極子模態(圖1b)。2月,北大西洋東部-歐洲西部和烏拉爾山大氣背景場減弱(圖5b、d、f),并且兩個地區關鍵大氣背景場異常主要呈現同位相變化(圖略),相應地,阻塞高壓頻次異常EOF1主要呈現同位相變化模態(圖1c)。盡管兩個地區阻塞高壓頻次及其變率增強(圖4e、f),但兩個地區阻塞高壓頻次變率中心相對獨立性顯著弱于1月。因此,冬季各月大氣背景場氣候態的月際差異可能是造成各月阻塞高壓頻次年際變異主導模態不盡相同的重要原因,其相關動力機制有待進一步研究。

圖4 1980—2019年12月(a、b)、1月(c、d)和2月(e、f)阻塞高壓頻次的氣候態(a、c、e;單位:d)和標準差(b、d、f;單位:d)Fig.4 (a, c, e) Climatology (unit: d) and (b, d, f) standard deviation (unit: d) of blocking high frequency in (a, b) December,(c, d) January and (e, f) February between 1980 and 2019

圖5 1980—2019年200 hPa緯向風氣候態的差異(單位:m·s-1):(a)1月減12月;(b)2月減12月;(c、d)、(e、f)同(a、b),但分別為緯向風的垂直切變(200 hPa減850 hPa;單位:m·s-1)和200 hPa位渦(單位:PVU)。(a—f)中打點表示差異場通過90%置信水平檢驗Fig.5 Difference in climatology of 200 hPa zonal wind between 1980 and 2019 (unit:m·s-1):(a) January minus December;(b) February minus December;(c,d),(e,f) same as in (a,b),but for the vertical shear of zonal wind (unit:m·s-1) and 200 hPa potential vorticity (unit:PVU),respectively.The dot-hatching in (a—f) indicates the difference exceeding the 90% confidence level