2026, Vol. 46
2. 中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室, 山东 青岛 266100
2. Key Laboratory of Physical Oceanography of Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao 266100, China
亚欧大陆是世界上最大的大陆。西伯利亚地区位于亚欧大陆北部，是中国寒潮冷空气的重要发展区，冷空气可在西伯利亚中部(70°~90°E，43°~65°N)停滞加强，南下影响中国寒潮天气[1]。青藏高原位于大陆南部，是世界上最高的高原(平均海拔超过4 000 m)，有“世界屋脊”和“第三极”之称，因其地势高和大面积冰川积雪的覆盖成为多个大江大河的源地[2]。青藏高原气候敏感、生态环境脆弱[3]，温度和降水变化影响着下游江河径流量，进而影响下游地区居民生产生活。研究[4-5]发现，冬季青藏高原温度与降水和积雪都存在显著负相关。此外，冬季西伯利亚与青藏高原温度反向变化形成的经向偶极子调控着东亚副极地和副热带两条急流的经向位置[6]。
近几十年，在北极变暖背景下(北极放大)[7-8]，北极海冰快速融化调控大气环流[9]，已经成为影响西伯利亚等地温度变化的关键因子[10]。海冰的融化又可以通过降低地表反照率，导致辐射吸收增加并加速北极变暖，这一过程被称为冰雪反照率反馈[11]，从而减小中高纬温度和位涡梯度[12]，减弱大气斜压性[13]，副极地西风急流减速，这往往增强西伯利亚高压或乌拉尔山高压的频率和强度，为冷空气南下提供环流条件，导致西伯利亚偏冷[14-19]。有学者指出，冬季巴伦支—喀拉海偏暖时，海冰偏少，海面温度(sea surface temperature，SST；以下简称“海温”)偏暖，激发东南传的Rossby波列，形成“暖北极—冷欧亚—暖高原”三极子[20-21]。还有学者认为，秋季北极海冰可以跨季节影响冬季西伯利亚高压强度以影响亚洲的极端气温[22-23]。上述研究共同印证了北极海冰变化与亚洲冬季气温异常之间存在着密切的动力学联系。
副热带西风急流在冬季最强，急流中心最大风速超过60 m ·s-1。有学者认为，冬季副热带西风急流偏强时有利于青藏高原冷异常和高雪深出现[5]。还有研究[24]指出，冬季北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation，NAO)正(负)位相通过副热带波列导致青藏高原的冷(暖)异常和降雪偏多(少)，副热带西风急流发挥着波导作用。地中海地区高空伴随着NAO出现的异常辐合辐散是副热带西风波列被激发的关键[25]。降水由深对流活动驱动，伴随着高空的辐散，形成波源[26-29]，进而可能对下游天气及气候产生影响。
前人研究[14, 17-21, 24]大多集中在冬季西伯利亚与青藏高原局地温度年际变化，但该偶极子与海冰、海温和降水等因子的联系尚未阐明。因此，本研究关注如图 1a所示冬季西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常及其环流特征和可能影响因子，旨在为预测青藏高原和西伯利亚冬季温度变化提供科学依据。
1 资料与方法 1.1 数据研究时间段为1981—2023年的冬季(12月—次年2月)，使用1981年3月—2024年2月时段内以下数据：(1)美国航空航天局戈达德空间研究所(NASA Goddard Institute for Space Studies，GISS)提供的地表温度数据集(GISTEMP v4)，水平分辨率为2°×2°[30]。(2)美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction，NCEP)和美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research，NCAR)(NCEP/NCAR)提供的逐月资料，包括高斯网格上的2 m温度和17个气压层上水平分辨率为2.5°×2.5°的位势高度、温度、水平风和垂直速度[31]。(3)由欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF) 提供的ERA5再分析资料，包括月平均2 m温度(https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels-monthly-meanstab=download)、逐月预测反照率(forecast albedo，FAL)、云总量(total cloud cover，TCC)和平均表面潜热通量(mean surface latent heat flux，LHF)、平均表面净长波辐射通量(mean surface net long-wave radiation flux，LWR)、平均表面净短波辐射通量(mean surface net short-wave radiation flux，SWR)以及平均表面感热通量(mean surface sensible heat flux，SHF)，LHF与SHF的和为湍流热通量(turbulent heat flux，THF)，水平分辨率为0.25°×0.25°(https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-pressure-levels-monthly-meanstab=download)。(4)英国气象局哈得来中心(Met Office Hadley Centre)提供的HadISST1(the Hadley Centre sea ice and sea surface temperature data set version 1)，使用了其中的海冰密集度(sea ice concentration，SIC)和海温资料，水平分辨率为1°×1°[32]。(5)美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)的气候预测中心(Climate Prediction Center，CPC)发布的CMAP(CPC Merged Analysis of Precipitation)全球逐月降水资料，水平分辨率为2.5°×2.5°[33]，以及逐月NAO指数和斯堪的纳维亚遥相关指数。(6)美国国家冰雪数据中心(National Snow and Ice Data Center，NSIDC)提供的北极各海域逐月的海冰面积和范围资料(https://noaadata.apps.nsidc.org/NOAA/G02135/seaice_analysis/N_Sea_Ice_Index_Regional_Monthly_Data_G02135_v3.0.xlsx)。
1.2 方法在进行其他计算之前对数据做去除线性趋势的预处理。此外，本文使用了以下研究方法。
为得到西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常模态，文中使用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function，EOF)分解(以下简称“EOF分解”)，其分离时空信号可以得到多个空间模态和对应标准化时间系数。使用North检验方法来检验模态是否独立[34]。
为了解Rossby波的能量传播路径，对T-N波活动通量[35]进行计算，表达式如下。
| $ \boldsymbol{W}=\frac{p \cos \varphi}{2|\boldsymbol{U}|} \cdot\left(\begin{array}{c} \frac{U}{a^2 \cos ^2 \varphi}\left[\left(\frac{\partial \psi^{\prime}}{\partial \lambda}\right)^2-\psi^{\prime} \frac{\partial^2 \psi^{\prime}}{\partial \lambda^2}\right] \\ +\frac{V}{a^2 \cos \varphi}\left[\frac{\partial \psi^{\prime}}{\partial \lambda} \frac{\partial \psi^{\prime}}{\partial \varphi}-\psi^{\prime} \frac{\partial^2 \psi^{\prime}}{\partial \lambda \partial \varphi}\right] \\ \frac{U}{a^2 \cos \varphi}\left[\frac{\partial \psi^{\prime}}{\partial \lambda} \frac{\partial \psi^{\prime}}{\partial \varphi}-\psi^{\prime} \frac{\partial^2 \psi^{\prime}}{\partial \lambda \partial \varphi}\right] \\ +\frac{V}{a^2}\left[\left(\frac{\partial \psi^{\prime}}{\partial \varphi}\right)^2-\psi^{\prime} \frac{\partial^2 \psi^{\prime}}{\partial \varphi^2}\right] \end{array}\right) $ | (1) |
式中：W代表水平方向的波活动通量，U =(U，V)为气候平均水平风场，气候平均时段取1981年3月—2024年2月，a为地球半径(取6 370 000 m)，φ和λ分别为纬度和经度(弧度制)，p=气压/(1 000 hPa)，ψ为地转流函数(单位为s-1)。“′”代表相对于气候平均的异常。
为探索Rossby波的产生，计算了Rossby波源(以下简称“波源”)[36]，表达式如下。
| $ S=-\nabla \cdot(f+\zeta) V_\chi=-(f+\zeta) D-V_\chi \cdot \nabla(f+\zeta) $ | (2) |
式中：S代表波源(单位为s-2)，f与ζ分别代表行星涡度与相对涡度(单位为s-1)，D代表水平散度(单位为s-1)，Vχ代表水平风的散度分量(单位为m ·s-1)。
统计方面本文使用相关分析、偏相关分析、回归分析、合成差分析，使用双尾t检验进行显著性检验。
2 冬季西伯利亚—青藏高原偶极型地表温度异常及其相关大气环流特征图 1a为1981—2023年冬季亚洲地表温度的EOF分解第一模态(方差贡献为58.07%，通过North检验确认模态独立)。青藏高原、印度半岛和中南半岛表现为暖异常，以青藏高原中东部(85°~105°E，27°~37°N；以下简称“青藏高原”)暖异常最强；约40°N以北表现为强冷异常，以西西伯利亚、中西伯利亚(65°~120°E，55°~75°N；以下简称“西伯利亚”)冷异常最强。这整体呈现经向偶极子(图 1a)，称为西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常。图 1b展示了对应的标准化第一主成分时间系数(PC1)。使用NCEP/NCAR和ERA5的2 m温度进行EOF分解也得到了相似的结果(图略)。
|
图 1 1981—2023年亚洲冬季地表温度异常EOF分解第一模态及对应标准化时间系数PC1和100°E剖面温度异常对PC1的回归 Fig.1 The first EOF decomposition mode of winter surface temperature anomaly over Asia from 1981 to 2023, corresponding standardized principal component (PC1), and regressions of temperature anomaly along 100°E profile onto PC1 a中橙色、绿色框—西伯利亚、青藏高原区域，色阶—相关系数；c中打点区域—通过0.05显著性水平检验，红色、蓝色虚线区域—西伯利亚、青藏高原区域，灰色阴影—地形掩膜，色阶—温度异常（单位为K）。 |
进一步了解西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常的立体特征，图 1c为100°E的剖面上温度异常对PC1的回归。结果表明，西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常正(负)位相时，青藏高原上空及南侧出现显著的暖(冷)异常，以青藏高原上空约500 hPa暖(冷)异常最强；40°~80°N整个对流层出现强冷(暖)异常，西伯利亚上空冷(暖)异常最强。
图 2展示了相应400、250 hPa的环流特征，可知：青藏高原与副热带波列存在紧密联系，受高压异常控制；西伯利亚地区位于低压异常中北部，受东风异常控制，与斯堪的纳维亚遥相关紧密联系(冬季斯堪的纳维亚指数与PC1相关系数为0.78，p < 0.01)。由此判断副极地波列上游及北极的信号值得关注。
|
图 2 1981—2023年冬季400 hPa环流场和250 hPa位势高度异常与波活动通量对PC1的回归 Fig.2 Regressions of winter 400-hPa circulation field, 250-hPa geopotential height anomaly and wave activity flux onto PC1 from 1981 to 2023 a中箭矢—水平风场（风速单位为m·s-1）；b中箭矢—波活动通量（单位为m2·s-2）；色阶—位势高度异常（单位为m）；打点区域—通过0.1显著性水平检验；大、小黑色框—西伯利亚、青藏高原区域。 |
本文计算了10、11月(以下简称“秋末”)北极海冰与PC1相关系数的空间分布(图 3a)，巴伦支—喀拉海(10°~110°E，65°~85°N)海冰与PC1存在显著的负相关，由此定义该区域为海冰关键区(图 3a)。进一步研究发现，不论是关键区内海冰密集度，还是巴伦支海与喀拉海海冰范围或面积之和，均在秋末两月与PC1存在显著负相关(图 3b)。本文定义秋末海冰关键区内区域平均海冰密集度标准化序列为海冰指数(sea ice index)，海冰指数与PC1相关系数为-0.44，通过0.05显著性水平检验(图 3c)。此外，秋末巴伦支—喀拉海海冰范围和面积与PC1同样存在显著相关性(相关系数均为-0.43，且均通过0.05显著性水平检验)。
|
图 3 1981—2023年秋末北极海冰密集度异常与PC1相关系数、3月—次年2月巴伦支—喀拉海海冰密集度和范围及面积异常与PC1相关系数以及海冰指数与PC1散点图 Fig.3 Correlation coefficients between late autumn Arctic SIC anomaly and PC1, correlation coefficients between PC1 and sea ice concentration/extent/area anomaly over Barents-Kara Sea from March to February of the following year, and scatter plot of sea ice index and PC1 a中色阶—海冰密集度异常与PC1相关系数，黑色框—海冰关键区，打点区域—通过0.05显著性水平检验；b中黑、绿、红色线—秋末巴伦支—喀拉海海冰密集度、范围和面积异常与PC1相关系数，蓝色横虚线—0.05显著性水平检验线；c中右上角r—海冰指数和PC1相关系数，双星号—相关系数通过0.05显著性水平检验。 |
秋末巴伦支—喀拉海海冰偏少时，巴伦支海北部及喀拉海(海冰变化大值区)出现向上的湍流热通量异常，加热上方大气；南方开阔海面存在向下的湍流热通量异常(图 4a)，导致暖海温出现(图略)，同时驱动出北升南降的异常局地经向环流(图 4b)，在低空引起南方空气北向补充形成南风异常，这与前人研究结果[37]相似。南风异常驱动海冰变化大值区的海冰北向漂移(图 4a)和海水北向补充。海冰变化大值区相对海冰更暖的海水可以加强向外长波辐射(图 4a)进一步加热上方大气并加强异常经向环流。在该机制驱动下，极地地区深厚的暖异常占据整个对流层(图 4b)，这也导致巴伦支—喀拉海上空受高压异常控制(图 5)。秋末开阔海面的暖海温可以维持至冬季(图 6a)，海面湍流热通量异常方向转为向上异常(图 6b)，加热大气，有利于高压异常的维持。高压异常西侧南风异常(暖平流)有利于高压异常发展，东侧北风异常(冷平流)不利于高压异常发展，由此高压异常中心西移至格陵兰—挪威海(图 5)。波动能量自高压异常东部(巴伦支—喀拉海)南传，形成经向波列，贝加尔湖受低压异常的控制(图 5)，青藏高原东南侧高压异常相对较弱。西伯利亚位于贝加尔湖低压异常中北部，这减弱了西伯利亚地区的副极地西风，有利于极地冷空气南下(图 4c)。以海冰指数低于-0.5倍标准差和超过0.5倍标准差为标准定义低海冰年(1981、1983、1984、1985、1995、2000、2007、2009、2012、2016、2018、2020年)和高海冰年(1982、1988、1992、1993、1998、1999、2002、2003、2004、2006、2014、2019、2021、2023年)，低海冰年与高海冰年的温度平流之差可以佐证以上结论(图 7)。秋末巴伦支—喀拉海海冰偏多时则相反。年际时间尺度上，秋末巴伦支—喀拉海海冰主要通过调控西伯利亚地区温度与西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常建立联系，与青藏高原联系相对较弱。
|
图 4 1981—2023年秋末湍流热通量异常、海冰漂移速度异常、净长波辐射异常、温度异常以及经向环流异常和冬季纬向风异常及经向环流异常对负的海冰指数的回归 Fig.4 Regressions of anomalies of late autumn turbulent heat flux, sea ice drift velocity, net long-wave radiation, temperature, meridional circulation and winter zonal wind/meridional circulation onto negative sea ice index from 1981 to 2023 a中色阶—湍流热通量异常（单位为W·m-2；正值表示向下的湍流热通量异常），箭矢—海冰漂移速度异常（单位为cm·s-1），黑色框—海冰关键区，等值线—净长波辐射异常（单位为W·m-2；只展示海冰关键区内）；b中色阶—温度异常（单位为K），等值线和箭矢垂直分量—垂直速度异常（单位为Pa·s-1），箭矢水平分量—经向风异常（风速单位为m·s-1），黑色竖虚线区域—海冰关键区；c中色阶—纬向风速异常（单位为m·s-1），箭矢垂直分量—垂直速度异常（单位为Pa·s-1），箭矢水平分量—经向风异常（风速单位为m·s-1），红色竖虚线区域—西伯利亚区域；打点区域—通过0.05显著性水平检验。 |
|
图 5 1981—2023年200 hPa秋末和冬季位势高度异常以及冬季波活动通量对负的海冰指数的回归 Fig.5 Regressions of late autumn and winter 200-hPa geopotential height anomaly and winter wave activity flux onto negative sea ice index from 1981 to 2023 色阶—冬季位势高度异常（单位为m）；等值线—秋末位势高度异常（单位为m）；箭矢—波活动通量（单位为m2·s-2）；大、小黑色框—西伯利亚、青藏高原区域；打点区域—通过0.05显著性水平检验。 |
|
图 6 1981—2023年冬季海温异常和湍流热通量异常对负的海冰指数的回归 Fig.6 Regressions of winter sea surface temperature anomaly and turbulent heat flux anomaly onto negative sea ice index from 1981 to 2023 a中色阶—海温异常（单位为K）；b中色阶—湍流热通量异常（单位为W·m-2；正值表示向下的湍流热通量异常）；打点区域—通过0.05显著性水平检验；黑色框—海冰关键区。 |
|
图 7 1981—2023年冬季925 hPa低海冰年与高海冰年的温度平流差 Fig.7 Composite difference of winter 925-hPa temperature advection between low sea ice years and high sea ice years from 1981 to 2023 色阶—温度平流差（单位为K·s-1）；灰色阴影部分—1 500 m地形掩膜；大、小黑色框—西伯利亚、青藏高原。 |
如第2节所述，副热带波列对西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常可能具有重要调控作用。为了解冬季降水在此过程中的潜在作用机制，计算了滤除海冰影响后，冬季降水与PC1的一阶偏相关系数的空间分布(图 8a)，由此可知滤除海冰影响后西地中海—东北大西洋(15°W~20°E，30°~45°N)与格陵兰—挪威海(25°W~20°E，55°~80°N)均与PC1有着显著相关性。为确定主导关键区，分别计算了滤除格陵兰—挪威海与西地中海—东北大西洋降水的影响后，海冰指数与PC1的一阶偏相关系数，结果分别为-0.09(格陵兰—挪威海，不显著)和-0.33(西地中海—东北大西洋，通过0.05显著性水平检验)。这表明西地中海—东北大西洋降水对西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常具有更显著的独立贡献，定义该区域内区域平均降水的标准化序列为降水指数(precipitation index)，降水指数与PC1的相关系数为0.65，通过0.05显著性水平检验(图 8b)。尽管NAO信号可通过副热带波列影响亚洲地区[25]，但滤除NAO影响后，西地中海—东北大西洋降水与PC1仍存在显著正相关(偏相关系数为0.33，通过0.05显著性水平检验)，说明降水对偶极型温度异常存在独立贡献。
|
图 8 1981—2023年冬季降水异常与PC1一阶偏相关系数、200 hPa波源和水平散度异常对降水指数的回归以及降水指数与PC1的散点图 Fig.8 The first order partial correlation coefficients between winter precipitation anomaly and PC1 from 1981 to 2023, regressions of 200-hPa wave source and horizontal divergence anomaly onto precipitation index, and scatter plot of precipitation index and PC1 a中色阶—偏相关系数，打点区域—通过0.05显著性水平检验，虚线框—备选降水关键区，实线框—降水关键区；b中色阶—波源（单位为10-11 s-2），等值线—水平散度异常（单位为10-7 s-1），黑色框—降水关键区；c中右下角r —降水指数和PC1相关系数，双星号—相关系数通过0.05显著性水平检验。 |
当西地中海—东北大西洋降水偏多时，高空的强烈辐散产生了负的波源(图 8c)，波动能量从西地中海—东北大西洋沿副热带西风急流和副极地西风急流东传形成南北两支波列分别对青藏高原和西伯利亚产生影响(图 9a)。对青藏高原来说，受到高压异常的控制，云量偏少，更多短波辐射到达地面，有利于暖异常出现(图 9b)。另外青藏高原发生暖异常时冰雪融化，导致地面反照率降低(图 9c)，这进一步有利于青藏高原吸收短波辐射变暖，该机制被称为冰雪反照率反馈[11]。对于西伯利亚来说，西伯利亚位于低压异常中心中北部，被减弱的副极地西风导致极地冷空气南下形成冷异常(图略)，该过程与北极海冰影响机制相似。由此，西地中海—东北大西洋降水偏多时有利于西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常正位相的形成，降水偏少时则相反。
|
图 9 1981—2023年冬季300 hPa位势高度异常、波活动通量、云量异常以及地面净短波辐射异常和反照率异常对降水指数的回归 Fig.9 Regressions of winter 300-hPa geopotential height anomaly, wave activity flux, cloud cover anomaly, ground net short-wave radiation anomaly and albedo anomaly onto precipitation index from 1981 to 2023 a中色阶—位势高度异常（单位为m），箭矢—波活动通量（单位为m2·s-2），打点区域—通过0.1显著性水平检验，大、中、小黑色框—西伯利亚区域、降水关键区、青藏高原区域；b中色阶—净短波辐射异常（单位为W·m-2），等值线—云量异常（单位为%），正值表示云量偏多，负值表示云量偏少，0表示云量无异常；c中色阶—反照率异常（单位为%）；b、c中打点区域—通过0.05显著性水平检验，黑色框—青藏高原。 |
使用1981年3月—2024年2月GISTEMP v4地面温度资料、NCEP/NCAR的大气环流资料、ERA5的反照率、云和热通量资料以及哈得来中心的海温、海冰密集度资料和CMAP降水资料等，应用相关分析、偏相关分析、回归分析和合成差分析研究了冬季西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常的特征及可能影响因子，得出以下结论。
(1) 冬季亚洲的青藏高原与西伯利亚表现出反相的温度变化，呈现西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常模态。秋末巴伦支—喀拉海海冰和冬季西地中海—东北大西洋降水对西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常存在一定影响。
(2) 巴伦支—喀拉海海冰偏少(多)时，海冰变化大值区与开阔海面方向相反的湍流热通量异常加热(冷却)海冰变化大值区上空大气，从而促进上空高压(低压)异常形成，同时加热(冷却)开阔海面。暖(冷)海温持续至冬季，开阔海面湍流热通量异常方向转为向上(下)异常，有利于高压(低压)异常维持。高压(低压)异常东部波动能量南传导致贝加尔湖受低压(高压)异常控制。副极地西风减弱(增强)，有利于(不利于)极地冷空气南下，导致西伯利亚冷(暖)异常，有利于西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常正(负)位相形成。
(3) 西地中海—东北大西洋降水偏多时，高空辐散(辐合)异常，产生负(正)波源。波动能量沿副热带和副极地两条波列东传。青藏高原受高压(低压)异常控制云量偏少(多)，更多(少)短波辐射到达地面，有利于青藏高原暖(冷)异常，冰雪融化(冻结)导致的地面反照率降低(增大)进一步加强了暖(冷)异常。贝加尔湖受副极地波列低压(高压)异常中心控制，进而副极地西风带减弱(增强)，有(不)利于极地冷空气南下。最终有利于西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常正(负)位相形成。
本研究揭示了西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常的特征及形成机制，阐述了秋末巴伦支—喀拉海海冰和冬季西地中海—东北大西洋降水分别的作用机制。研究强调副极地波列和副热带波列对亚洲温度偶极子的影响，但仍存在以下关键科学问题。首先，巴伦支—喀拉海海冰与西地中海—东北大西洋降水对西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常的影响未得到量化。其次，巴伦支—喀拉海海冰的影响未得到模式验证，所选海冰关键区与极地放大模式比较计划(Polar Amplification Model Intercomparison Project，PAMIP)中pdSST-futBKSeasSIC实验所选关键区一致，后续值得利用PAMIP多模式资料进一步探究。此外，如包括北大西洋海温在内的副热带西风急流上游其他信号对西伯利亚—青藏高原偶极型温度异常是否存在影响需要进一步研究。
| [1] |
王遵娅, 丁一汇. 近53年中国寒潮的变化特征及其可能原因[J]. 大气科学, 2006, 30(6): 1068-1076. |
| [2] |
陈亚玲, 文军, 刘蓉, 等. 江河源区水汽输送与收支的时空演变特征分析[J]. 高原气象, 2022, 41(1): 167-176. |
| [3] |
阿旺加措, 郜志腾, 王强, 等. 青藏高原超高海拔地区风能开发试验与生态环境效应分析[J]. 高原科学研究, 2023, 7(4): 1-10. |
| [4] |
包文, 段安民, 游庆龙, 等. 青藏高原气候变化及其对水资源影响的研究进展[J]. 气候变化研究进展, 2024, 20(2): 158-169. |
| [5] |
BAO Y T, YOU Q L. How do westerly jet streams regulate the winter snow depth over the Tibetan Plateau?[J]. Climate Dyn, 2019, 53(1): 353-370. |
| [6] |
ZHANG Y Z, YAN P W, LIAO Z J, et al. The winter concurrent meridional shift of the East Asian jet streams and the associated thermal conditions[J]. J Climate, 2019, 32(7): 2075-2088. DOI:10.1175/JCLI-D-18-0085.1 |
| [7] |
RANTANEN M, KARPECHKO A Y, LIPPONEN A, et al. The Arctic has warmed nearly four times faster than the globe since 1979[J]. Commun Earth Environ, 2022, 3: 168. DOI:10.1038/s43247-022-00498-3 |
| [8] |
SCREEN J A, DESER C, SIMMONDS I. Local and remote controls on observed Arctic warming[J]. Geophys Res Lett, 2012, 39(10): 2012GL051598. DOI:10.1029/2012GL051598 |
| [9] |
SIMMONDS I. Comparing and contrasting the behaviour of Arctic and Antarctic sea ice over the 35 year period 1979-2013[J]. Ann Glaciol, 2015, 56(69): 18-28. DOI:10.3189/2015AoG69A909 |
| [10] |
McKENNA C M, BRACEGIRDLE T J, SHUCKBURGH E F, et al. Arctic sea ice loss in different regions leads to contrasting Northern Hemisphere impacts[J]. Geophys Res Lett, 2018, 45(2): 945-954. DOI:10.1002/2017GL076433 |
| [11] |
CVIJANOVIC I, CALDEIRA K, MacMARTIN D G. Impacts of ocean albedo alteration on Arctic sea ice restoration and Northern Hemisphere climate[J]. Environ Res Lett, 2015, 10(4): 044020. DOI:10.1088/1748-9326/10/4/044020 |
| [12] |
LUO D H, CHEN X D, OVERLAND J, et al. Weakened potential vorticity barrier linked to recent winter Arctic sea ice loss and midlatitude cold extremes[J]. J Climate, 2019, 32(14): 4235-4261. DOI:10.1175/JCLI-D-18-0449.1 |
| [13] |
GAO Y Q, SUN J Q, LI F, et al. Arctic sea ice and Eurasian climate: a review[J]. Adv Atmos Sci, 2015, 32(1): 92-114. DOI:10.1007/s00376-014-0009-6 |
| [14] |
DAI A G, DENG J C. Recent Eurasian winter cooling partly caused by internal multidecadal variability amplified by Arctic sea ice-air interactions[J]. Climate Dyn, 2022, 58(11): 3261-3277. |
| [15] |
韩哲, 李双林. 北极海冰对2008年1月乌拉尔高压异常的影响[J]. 气候与环境研究, 2013, 18(5): 671-680. |
| [16] |
LI M Y, LUO D H, SIMMONDS I, et al. Anchoring of atmospheric teleconnection patterns by Arctic sea ice loss and its link to winter cold anomalies in East Asia[J]. Int J Climatol, 2021, 41(1): 547-558. DOI:10.1002/joc.6637 |
| [17] |
WU B Y, SU J Z, ZHANG R H. Effects of autumn-winter Arctic sea ice on winter Siberian High[J]. Chin Sci Bull, 2011, 56(30): 3220-3228. DOI:10.1007/s11434-011-4696-4 |
| [18] |
TYRLIS E, BADER J, MANZINI E, et al. On the role of Ural Blocking in driving the Warm Arctic-Cold Siberia pattern[J]. Quart J Roy Meteor Soc, 2020, 146(730): 2138-2153. DOI:10.1002/qj.3784 |
| [19] |
陈亚楠. 冬季北大西洋涛动和乌拉尔山阻塞环流对欧亚大陆变冷的协同影响[J]. 海洋气象学报, 2023, 43(1): 12-26. DOI:10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2023.01.002 |
| [20] |
DUAN A M, PENG Y Z, LIU J P, et al. Sea ice loss of the Barents-Kara Sea enhances the winter warming over the Tibetan Plateau[J]. npj Clim Atmos Sci, 2022, 5(1): 26. DOI:10.1038/s41612-022-00245-7 |
| [21] |
郑锦文, 左志燕, 蔺邹兴, 等. 巴伦支-喀拉海海温和青藏高原冬季地表气温的年代际联系[J]. 冰川冻土, 2022, 44(5): 1513-1522. |
| [22] |
BI M, LI Q Q, YANG S, et al. Effects of Arctic sea ice in autumn on extreme cold events over the Tibetan Plateau in the following winter: possible mechanisms[J]. Climate Dyn, 2022, 58(9): 2281-2292. |
| [23] |
HAN T T, ZHOU X, LI S F, et al. Influence of autumn Kara Sea ice on the subsequent winter minimum temperature over the Northeast China[J]. Int J Climatol, 2024, 44(7): 2425-2437. DOI:10.1002/joc.8461 |
| [24] |
申红艳, 乔少博, 封国林, 等. 青藏高原冬季降雪特征及相关环流分析[J]. 高原气象, 2024, 43(4): 841-854. |
| [25] |
WATANABE M. Asian jet waveguide and a downstream extension of the North Atlantic Oscillation[J]. J Climate, 2004, 17(24): 4674-4691. DOI:10.1175/JCLI-3228.1 |
| [26] |
LUO Y Y, SHI J, AN X D, et al. The combined impact of subtropical wave train and Polar-Eurasian teleconnection on the extreme cold event over North China in January 2021[J]. Climate Dyn, 2023, 60(11): 3339-3352. |
| [27] |
程佳佳, 徐国强. 郑州"7·20"极端暴雨过程中水汽和高低空急流作用机制的数值模拟[J]. 海洋气象学报, 2022, 42(3): 57-68. DOI:10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2022.03.006 |
| [28] |
易笑园, 陈宏, 张庆, 等. 渤海湾西岸一次局地极端短时强降水事件的成因分析[J]. 海洋气象学报, 2024, 44(3): 1-13. DOI:10.19513/j.cnki.hyqxxb.20240529001 |
| [29] |
王雯静, 任福民, 贾莉, 等. 超强台风"利奇马"(1909)极端降水研究回顾[J]. 海洋气象学报, 2025, 45(1): 90-103. DOI:10.19513/j.cnki.hyqxxb.20231122001 |
| [30] |
LENSSEN N J L, SCHMIDT G A, HANSEN J E, et al. Improvements in the GISTEMP uncertainty model[J]. J Geophys Res: Atmos, 2019, 124(12): 6307-6326. DOI:10.1029/2018JD029522 |
| [31] |
KALNAY E, KANAMITSU M, KISTLER R, et al. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project[J]. Bull Amer Meteor Soc, 1996, 77(3): 437-472. DOI:10.1175/1520-0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO;2 |
| [32] |
RAYNER N A, PARKER D E, HORTON E B, et al. Global analyses of sea surface temperature, sea ice, and night marine air temperature since the late nineteenth century[J]. J Geophys Res: Atmos, 2003, 108(D14): 2002JD002670. DOI:10.1029/2002JD002670 |
| [33] |
XIE P P, ARKIN P A. Global precipitation: a 17-year monthly analysis based on gauge observations, satellite estimates, and numerical model outputs[J]. Bull Amer Meteor Soc, 1997, 78(11): 2539-2558. DOI:10.1175/1520-0477(1997)078<2539:GPAYMA>2.0.CO;2 |
| [34] |
NORTH G R, BELL T L, CAHALAN R F, et al. Sampling errors in the estimation of empirical orthogonal functions[J]. Mon Wea Rev, 1982, 110(7): 699-706. DOI:10.1175/1520-0493(1982)110<0699:SEITEO>2.0.CO;2 |
| [35] |
TAKAYA K, NAKAMURA H. A formulation of a phase-independent wave-activity flux for stationary and migratory quasigeostrophic eddies on a zonally varying basic flow[J]. J Atmos Sci, 2001, 58(6): 608-627. DOI:10.1175/1520-0469(2001)058<0608:AFOAPI>2.0.CO;2 |
| [36] |
SARDESHMUKH P D, HOSKINS B J. The generation of global rotational flow by steady idealized tropical divergence[J]. J Atmos Sci, 1988, 45(7): 1228-1251. DOI:10.1175/1520-0469(1988)045<1228:TGOGRF>2.0.CO;2 |
| [37] |
ZHANG Y J, YIN Z C, WANG H J. Subseasonal transition of Barents-Kara sea-ice anomalies in winter related to the reversed warm Arctic-cold Eurasia pattern[J]. Atmos Ocean Sci Lett, 2023, 16(5): 100392. DOI:10.1016/j.aosl.2023.100392 |