高 娜,孫 健,高睿娜,王素艷

(1.中國氣象局旱區(qū)特色農業(yè)氣象災害監(jiān)測預警與風險管理重點實驗室，寧夏氣象防災減災重點實驗室，寧夏 銀川 750002；2.寧夏回族自治區(qū)氣候中心，寧夏 銀川 750002；3.寧夏氣象局，寧夏 銀川 750002)

引 言

近百年來，隨著自然氣候波動和人類活動影響，全球氣候正經歷一次以變暖為主要特征的顯著變化。IPCC第五次評估報告指出，全球氣溫自1998年以來進入變暖趨緩時期，且這種變化還有可能持續(xù)一段時間，但并不會改變全球變暖的整體趨勢。我國氣溫變化與全球氣溫變化趨勢一致[1-2]。冬季是增暖最明顯的季節(jié)，因而對冬季氣溫變化的研究有助于理解氣候增暖的本質和探索氣溫年代際變率的特征及原因。我國西北地區(qū)目前仍屬于暖期，且近10多a來氣溫仍有明顯上升趨勢，但不同地區(qū)的變化規(guī)律不盡相同[3-5]。寧夏位于西北地區(qū)東部，是氣候變率較大的地區(qū)之一，寧夏氣溫明顯升高，冬季氣溫升高更明顯；氣溫異常主要出現(xiàn)在1、2月，異常偏低的幅度明顯大于異常偏高的幅度，相鄰2旬間氣溫變化幅度增大，且冬季的最冷時段發(fā)生變化[6-11]。

關于冬季氣溫變化的研究通常針對12月至次年2月或者11月至次年3月的平均氣溫數(shù)據(jù)進行分析[12-14]，即假設冬季3個月或者5個月具有基本一致的變化特征，因此其平均值可以反映整個冬季的情況。但這種假設在科學研究和實際預測業(yè)務應用中存在一定的局限性。例如黃嘉佑等[15]指出中國內陸冬季氣溫前冬和后冬存在不同的變化趨勢。研究發(fā)現(xiàn)這種冬季氣溫季節(jié)內的變化特征在冬季平均氣溫場上無法體現(xiàn)。

因此，結合寧夏冬季氣溫的研究成果，本文重點分析寧夏冬季氣溫在季節(jié)內月尺度上的變化特征，以期為更加全面深入認識寧夏冬季氣溫的變化機理和冬季氣候預測提供有意義的信息。

1 資料與方法

1.1 資 料

所采用的主要資料為寧夏1961—2018年具有連續(xù)觀測值的20個氣象站(圖1)12月至次年2月日平均氣溫資料。冬季是指當年12月至次年2月。氣候基準值取1981—2010年平均值。

圖1 寧夏氣象站點分布Fig.1 The distribution of weather stations of Ningxia

1.2 季節(jié)經驗正交函數(shù)(S-EOF)分解法

季節(jié)經驗正交函數(shù)(S-EOF)分解法是由WANG等[16]研究太平洋海溫季節(jié)演變及其年際變化時提出的一種依賴于季節(jié)的經驗正交函數(shù)分析方法。該方法通過計算逐個季節(jié)平均數(shù)據(jù)，假設各季節(jié)要素場均為m個空間點和n次觀測組成的m×n階矩陣，將四季的要素場合并，組成新的4m×n階矩陣，再對這些季節(jié)序列組成的矩陣進行EOF分析，最終得出的每個S-EOF模態(tài)含有4個空間型。該方法能夠較好地表示出要素場的季節(jié)演變和年際變化特征。丘福文等[17]利用S-EOF分析了南海海盆區(qū)冬季到秋季的海面高度距平年際變化，黃菲等[18]則利用該方法對初冬(11—12月)、深冬(1—2月)、初春(3—4月)500 hPa位勢高度距平場進行分解，研究了初冬到初春東亞大槽的變化特征。孫健等[19]利用該方法分析了我國冬季氣溫場的空間異常分布和協(xié)同變化特征。本研究首先計算了寧夏冬季各月(12月至次年2月)平均氣溫的標準化距平序列，再對這些序列組成的矩陣進行EOF分解，最終得出的每個S-EOF模態(tài)含有3個空間型，分別代表12月及次年1、2月的平均氣溫距平隨時間演化的空間型，同時這3個不同月份的空間型通過相同的時間系數(shù)序列聯(lián)系起來。

2 冬季氣溫變化特征

1961—2017年，寧夏冬季平均氣溫為-5.7 ℃，其中12月、1月、2月的平均氣溫分別為-5.7 ℃、-7.6 ℃和-3.9 ℃。圖2 為1961—2017年寧夏冬季氣溫距平年際變化?？梢钥闯?，1989年之前，冬季氣溫距平以負值居多，平均氣溫為-6.5 ℃，1989年之后以正值居多，平均氣溫為-5.0 ℃，氣溫存在較明顯的上升趨勢。從冬季逐月氣溫變化來看，1989年之前12月、1月、2月氣溫分別為-6.4 ℃、-8.1 ℃和-5.0 ℃，1989年之后分別為-5.0 ℃、-7.1 ℃和 -2.8 ℃。各月氣溫均有上升趨勢，其中2月上升趨勢較其他兩個月更加明顯。

圖2 1961—2017年寧夏冬季氣溫距平年際變化Fig.2 The inter-annual variation of winter temperature anomaly in Ningxia during 1961-2017

通過分析1961年以來寧夏冬季氣溫發(fā)現(xiàn)，有超過60%的年份冬季3個月的氣溫變化不一致?？紤]實際業(yè)務需求，有必要分析冬季氣溫月尺度變化特征。

3 冬季氣溫月尺度變化特征

為詳細分析寧夏冬季氣溫的月尺度變化特征，對寧夏20個站冬季各月氣溫進行S-EOF分解。1961—2018年寧夏冬季各月氣溫S-EOF分解的前3個模態(tài)累計方差貢獻率為92.8%，其中第1、2和3模態(tài)方差貢獻率分別為50.3%、27.0%和15.5%。

圖3為寧夏1961—2017年冬季月氣溫S-EOF第1模態(tài)的12月、1月、2月空間型及標準化時間系數(shù)?？梢钥闯觯瑢幭亩驹職鉁卦诳臻g尺度上具有很好的一致性，即全區(qū)一致的偏暖或者偏冷。12月至次年1月再到2月空間型的大值范圍自北向南逐漸增大，反映冬季冷空氣自北向南影響寧夏，且載荷向量值2月高于1月，1月高于12月，表明2月氣溫出現(xiàn)異常的程度要較12月及1月強。從第1模態(tài)的標準化時間系數(shù)及其變化趨勢來看，冬季第1模態(tài)一致性的變化特征在年代際尺度上呈現(xiàn)出較明顯的上升趨勢。1990年代之前，時間系數(shù)以負值為主，寧夏冬季一致偏冷，1990年代之后，以正值為主，寧夏冬季氣溫一致偏暖。

圖3 寧夏1961—2017年冬季月氣溫S-EOF第1模態(tài)的12月(a)、1月(b)、2月(c)空間型及標準化時間系數(shù)(d)Fig.3 The spatial patterns in December (a), January (b) and February (c) and standardized time coefficients (d) of the first mode of S-EOF analysis of monthly temperature in winter in Ningxia during 1961-2017

圖4為寧夏1961—2017年冬季月氣溫S-EOF第2模態(tài)的12月、1月、2月空間型及標準化時間系數(shù)?？梢钥闯觯?12月與1、2月空間型呈相反的分布特征。12月全區(qū)載荷向量均為負值，載荷向量值均小于-0.6，1月及2月全區(qū)載荷向量值均為正值，1月大部分區(qū)域為0.2～0.5，2月較1月略小，為0.2～0.3。從第2模態(tài)的標準化時間系數(shù)及其變化趨勢來看，1961年以來，寧夏冬季氣溫整體存在從前冷后暖向前暖后冷轉變的趨勢。

圖4 寧夏1961—2017年冬季月氣溫S-EOF第2模態(tài)的12月(a)、1月(b)、2月(c)空間型及標準化時間系數(shù)(d)Fig.4 The spatial patterns in December (a), January (b) and February (c) and standardized time coefficients (d) of the second mode of S-EOF analysis of monthly temperature in winter in Ningxia during 1961-2017

圖5為寧夏1961—2017年冬季月氣溫S-EOF第3模態(tài)的12月、1月、2月空間型及標準化時間系數(shù)?？梢钥闯?， 12月至次年2月的空間型中，載荷向量值表現(xiàn)為北部地區(qū)(吳忠以北)“-+-”，中南部地區(qū)(吳忠以南)“++-”變化特征，表明寧夏冬季各月氣溫變化的區(qū)域性差異。并且在12月至次年2月，都存在中南部載荷向量絕對值大于北部的特征，表明相對于北部來講，中南部更加敏感。1970年代末期之前時間系數(shù)以負值居多，結合空間場表明12月至次年2月，北部為暖、冷、暖分布型，中南部為冷、冷、暖分布型；1970年代末期至2000年，時間系數(shù)以正值居多，表明這一時期北部為冷、暖、冷分布型，中南部為暖、暖、冷分布型。2000年代以來，時間系數(shù)又以負值居多，這一時期分布型與1970年代末期之前相同。

圖5 寧夏1961—2017年冬季月氣溫S-EOF第3模態(tài)的12月(a)、1月(b)、2月(c)空間型及標準化時間系數(shù)(d)Fig.5 The spatial patterns in December (a), January (b) and February (c) and standardized time coefficients (d) of the third mode of S-EOF analysis of monthly temperature in winter in Ningxia during 1961-2017

4 大氣環(huán)流對冬季氣溫月尺度變化的可能影響

氣溫異常最直接的影響因子是大氣環(huán)流異常，影響我國冬季氣溫異常的大氣環(huán)流因子主要有東亞冬季風、西伯利亞高壓、北極濤動、副高和青藏高原高度場等。針對寧夏冬季氣溫異常的研究中，王素艷等[11]研究指出，冬季北半球極渦面積、亞洲西風環(huán)流指數(shù)和西太平洋副熱帶高壓強度指數(shù)對寧夏冬季氣溫有明顯影響。董國慶等[20]指出不僅500hPa位勢高度場的烏拉爾山高壓脊和副高是影響寧夏冬季氣溫異常的主要系統(tǒng)，西伯利亞高壓也是影響寧夏冬季氣溫異常的關鍵系統(tǒng)。考慮到前人對冬季氣溫的研究默認以冬季3個月氣溫的平均值代表冬季整體的氣溫狀況，也即是說研究重點是本文第1模態(tài)全區(qū)一致偏暖或偏冷的情況，由于對于這一變化的分析研究已經有很多成果，因此本文主要從500 hPa位勢高度場、海平面氣壓場入手分析大氣環(huán)流對冬季氣溫S-EOF分解后的第2、第3模態(tài)分布型的可能影響。

4.1 第2模態(tài)分布型下的500 hPa位勢高度場及海平面氣壓場

圖6為1961—2017年寧夏冬季逐月氣溫S-EOF分解第2模態(tài)標準化時間系數(shù)分別與冬季12、1、2月500 hPa位勢高度場及海平面氣壓場相關系數(shù)?？梢钥闯?，與12月500 hPa位勢高度的相關系數(shù)場上西伯利亞地區(qū)為正相關，中國大陸為負相關，北太平洋地區(qū)為正相關，即自西北至東南呈“+-+”型相關分布，其中通過0.05顯著性檢驗的區(qū)域位于西伯利亞及中國大陸，即寧夏冬季氣溫第2模態(tài)與12月北半球500 hPa位勢高度在中高緯度呈正相關，相關系數(shù)最大值在貝加爾湖西側，與中國大陸上空靠近中緯度東亞大槽的地區(qū)呈負相關，相關系數(shù)最大值在中國西北地區(qū)東部。與1月500 hPa位勢高度的相關系數(shù)分布場在烏拉爾山附近及中國大陸地區(qū)與12月呈相反的分布型，與北太平洋地區(qū)基本一致，即為“-++”的相關型分布，通過0.05顯著性檢驗的區(qū)域位于烏拉爾山地區(qū)及中國大陸，即寧夏冬季氣溫第2模態(tài)與1月北半球500 hPa位勢高度場在中國大陸上空為顯著正相關，而在烏拉爾山地區(qū)為負相關。2月的分布與12月相反，與1月相似，但中國大陸的負相關區(qū)沒有通過顯著性檢驗。12月至次年2月，若烏拉爾山高壓脊、東亞大槽存在月際間的強弱調整過程，則冬季氣溫會隨之變化。S-EOF第2模態(tài)與冬季各月500 hPa位勢高度場存在比較好的對應關系，當冬季氣溫為第2模態(tài)分布型時，12月寧夏上游的烏拉爾山高壓脊強(弱)，東亞大槽強(弱)，副高強(弱)，12月寧夏氣溫偏低(高)，1月及2月寧夏上游的烏拉爾山高壓脊弱(強)，東亞大槽弱(強)，副高偏強(弱)，1月及2月寧夏氣溫偏高(低)。與海平面氣壓相關系數(shù)場表現(xiàn)為，12月西伯利亞地區(qū)以正相關為主，1月及2月以負相關為主，且通過0.05的顯著性檢驗。當冬季氣溫為第2模態(tài)分布型時，12月西伯利亞高壓更加深厚時，有利于東亞冬季風增強，寧夏12月氣溫偏低，1月及2月西伯利亞高壓減弱，冬季風偏弱，1月及2月氣溫偏高，反之亦然。

圖6 1961—2017年寧夏冬季逐月氣溫S-EOF第2模態(tài)標準化時間系數(shù)分別與冬季12月(a、b)、1月(c、d)、2月(e、f)500 hPa位勢高度場(a、c、e)及海平面氣壓場(b、d、f)的相關系數(shù)(陰影區(qū)表示通過0.05和0.01的顯著性檢驗)Fig.6 The correlation coefficients between 500 hPa geopotential height (a, c, e), sea level pressure (b, d, f) in December (a, b), January (c, d) and February (e, f) and standardized time coefficients of the second mode of S-EOF analysis of monthly temperature in winter in Ningxia during 1961-2017 (The shaded areas passed the 0.05 and 0.01 significance test)

4.2 第3模態(tài)分布型下的500 hPa位勢高度場及海平面氣壓場

圖7為1961—2017年寧夏冬季逐月氣溫S-EOF第3模態(tài)標準化時間系數(shù)分別與冬季12、1、2月500 hPa位勢高度場及海平面氣壓場相關系數(shù)?？梢钥闯觯?與500 hPa位勢高度場的相關系數(shù)表現(xiàn)為12月及1月分布基本一致，西伯利亞地區(qū)以負相關為主，中國大陸以正相關為主，而2月分布型基本與12月及1月相反，西伯利亞地區(qū)為正相關，中國大陸地區(qū)為負相關。第3模態(tài)與冬季各月500 hPa位勢高度場有很好的對應關系，即當中國冬季氣溫為第3模態(tài)分布型時，12月及1月烏拉爾山高壓脊弱，中緯度地區(qū)東亞大槽弱，副高偏強，寧夏吳忠以南地區(qū)12月及1月氣溫偏高，吳忠以北地區(qū)氣溫12月偏低，1月偏高；2月寧夏上游的烏拉爾山高壓脊偏強，中低緯度地區(qū)東亞大槽強，西太平洋副熱帶高壓偏弱，2月寧夏氣溫偏低，反之亦然。與海平面氣壓相關系數(shù)場表現(xiàn)為12月及1月的相關系數(shù)分布與2月相比是基本相反的分布型，其中12月與1月西伯利亞地區(qū)以負相關為主，2月西伯利亞地區(qū)為正相關。當冬季氣溫為第3模態(tài)分布型時，12月及1月海平面氣壓場上表現(xiàn)為西伯利亞高壓更加深厚時，有利于東亞冬季風增強，寧夏12月及1月氣溫偏低，2月西伯利亞高壓減弱，冬季風偏弱，2月氣溫偏高，反之亦然。

圖7 1961—2017年寧夏冬季逐月氣溫S-EOF第3模態(tài)標準化時間系數(shù)分別與冬季12月(a、b)、1月(c、d)、2月(e、f)500 hPa位勢高度場(a、c、e)及海平面氣壓場(b、d、f)的相關系數(shù)(陰影區(qū)表示通過0.05和0.01的顯著性檢驗)Fig.7 The correlation coefficients between 500 hPa geopotential height (a, c, e), sea level pressure (b, d, f) in December (a, b), January (c, d) and February (e, f) and standardized time coefficients of the third mode of S-EOF analysis of monthly temperature in winter in Ningxia during 1961-2017(The shaded areas passed the 0.05 and 0.01 significance test)

5 結 論

(1)1961—2017年寧夏冬季各月氣溫S-EOF分解的前3個模態(tài)累計方差貢獻率為92.8%，其中第1、2和3模態(tài)方差貢獻率分別為50.3%、27.0%和15.5%。第1模態(tài)各月空間型表現(xiàn)為全區(qū)一致的冷暖變化特征；第2模態(tài)12月空間型與1、2月反向分布；第3模態(tài)基本為2月空間型與12、1月反向分布。

(2)12月至次年2月，若烏拉爾山高壓脊、西伯利亞高壓、東亞大槽存在月際間的強弱調整過程，則冬季氣溫會隨之變化。這種變化與冬季氣溫S-EOF分解后的第2、第3模態(tài)的時空分布存在很好的對應關系:當冬季氣溫為S-EOF第2模態(tài)分布型時，12月寧夏上游的烏拉爾山高壓脊強(弱)，中緯度地區(qū)東亞大槽強(弱)，西太平洋副熱帶高壓偏強(弱)，西伯利亞高壓更加深厚(減弱)，有利于東亞冬季風增強(偏弱)，12月寧夏氣溫偏低(高)；1月及2月寧夏上游的烏拉爾山高壓脊弱(強)，中緯度地區(qū)東亞大槽弱(強)，西太平洋副熱帶高壓偏強(弱)，西伯利亞高壓減弱(增強)，冬季風偏弱(增強)，1月及2月寧夏氣溫偏高(低)。第3模態(tài)亦然，第3模態(tài)的12月及1月與第2模態(tài)12月在500 hPa高度場及海平面氣壓場上有相似的分布特征，2月與第2模態(tài)1月及2月有相似的分布特征。

DOI：10.1029/2005GL022709.