第四纪研究  2016, Vol.36 Issue (3): 722-731   PDF    
东亚冬季风百年尺度变化特征及成因的模拟研究
孙炜毅 , 刘健①,②,③ , 王志远     
(①. 虚拟地理环境教育部重点实验室, 江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点, 南京师范大学地理科学学院, 南京 210023;
②. 江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室, 南京师范大学数学科学学院, 南京 210023;
③. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 南京 210023)
摘要: 利用美国国家大气研究中心地球系统模式(CESM)的过去2000年气候模拟试验结果, 探讨了百年尺度东亚冬季风变化特征及成因。结果表明: 百年尺度上东亚冬季温度经验正交函数分解的第一模态(EOF1)为全区一致变化, 物理意义为东亚区域平均地表温度, 全区一致变冷时的环流特点为贝加尔湖以北海平面气压升高, 北太平洋低压加强以及东亚大槽加深, 主要受太阳辐射的影响;第二模态(EOF2)为南北反相变化, 物理意义是东亚南北区域温度反相变化, 主要受温室气体、土地利用/覆盖和火山活动的共同影响。百年尺度上冬季海温EOF前两模态分别对东亚温度EOF前两模态有显著影响, 海温EOF1主要受太阳辐射影响, EOF2主要受火山活动影响。
主题词过去2000年     气候模拟     东亚冬季风     百年尺度    
中图分类号     P467,P534.63+2,                    文献标识码    A

1 引言

东亚冬季风是北半球冬季的一个重要的气候系统,它的异常活动会使东亚地区低温、 暴雪等灾害性天气的频次增加[1],从而对东亚各国农业、 水资源、 生态系统、 社会经济发展造成巨大影响[2]。我国处于东亚季风区,冬季风不仅影响了我国冬季的气候,而且对春夏气候变化也具有一定的指示意义[3, 4]。由于东亚冬季总降水量较低,冬季风对降水量变化的影响不如夏季风大,因此相对于夏季风,以往的研究对于冬季风的关注较少。

由于东亚冬季风涉及的经向范围较广且影响因素较多,专家学者们分别定义了中低纬和中高纬的冬季风指数来探讨东亚冬季风的特征和影响因素[68]。与此同时,对大气环流与东亚冬季风之间关系的研究也取得了显著的成果[911]。康丽华等[12]利用我国冬季气温的EOF前两模态与环流变量进行回归分析表明,第一模态与半球尺度上的北极涛动密切相关,第二模态与中高纬大气环流中的一波结构联系密切; 刘舸等[13]发现低纬东亚冬季风指数与对流层下层的中国南海异常环流有关,而中高纬指数与贝加尔湖的高压有关。除此之外,海表温度也是专家学者们一直以来关注的重点,先前的研究工作表明,东亚冬季风在年际、 年代际尺度上的变化都与海表温度有关[14, 15],Wang和Chen[16]通过东亚海平面气压梯度定义的冬季风指数发现,热带印度洋的海表温度与东亚冬季风密切相关; 黄荣辉等[17]利用观测/再分析资料发现,20世纪90年代末东亚冬季风发生了明显的年代际跃变,我国冬季气温由全国一致变化型变成南北振荡型; He[18]通过再分析资料发现,20世纪80年代中期北极涛动对东亚冬季风年际变化有着显著抑制作用。然而上述研究主要基于年际、 年代际时间尺度,对百年尺度的东亚冬季风的研究较为缺乏。

研究百年尺度东亚冬季风的变化,对于未来百年的季风气候变化预估至关重要。葛全胜等[19]重建了过去2000年中国东部冬半年温度发现,在百年尺度冬半年的温度呈现出快速变化的特点; Hu等[20]基于气候代用资料发现,在百年尺度东亚冬季风的加强事件与东亚夏季风减弱事件相关; Sagawa等[21]利用代用资料发现,在百年尺度上太阳活动的变化影响了东亚冬季风的变率。然而受重建资料空间分辨率[22, 23]的制约,对百年尺度气候东亚冬季风变化规律以及成因机理的认识还很欠缺,利用气候数值模式进行过去2000年的气候模拟试验是解决该问题的关键。

近年来,专家学者们基于气候模拟试验结果对东亚区域百年尺度气候变化的研究有所开展。Yan等[24]利用CESM模拟结果,对比分析了隋唐暖期和宋元暖期发现,隋唐暖期是在中国的区域性现象,而宋元暖期是全球尺度的增暖; Kuang等[25]利用ECHO-G模式的过去千年模拟结果探讨了百年尺度东亚冬季风与海表温度的关系。但上述的模拟研究是基于全强迫试验,缺乏单因子驱动的敏感性试验,难以区分不同外强迫因子对东亚冬季风的影响。Zhou等[26]利用FGOALS_gl模式模拟结果发现,百年尺度上东亚夏季风变化主要受太阳辐射改变的大尺度海陆热力差影响; Otto-Bliesner等[27]完成了过去千年CESM单因子驱动试验发现,工业革命前火山爆发对于区域气候的影响较大,工业革命后温室气体和气溶胶的变化占主导因素。而上述的模拟研究集中于过去千年时段,未包含完整的中世纪暖期,难以阐明20世纪暖期的历史地位; 同时,基于过去2000年气候模拟试验对东亚冬季风百年际变化的研究还很欠缺。鉴于此,本文使用通用地球系统模式(Community Earth System Model,简称CESM)的过去2000年全强迫模拟试验及单因子敏感性试验结果,分析东亚冬季风(12月~次年2月)变化特征及成因。用温度来反映冬季风的变化,是历史气候研究的常用方法[28, 29],具有一定的科学意义,并且风场和温度场都遵循热力学、 动力学守恒定律,在气候系统中是耦合的,故温度场与风场是相互匹配的,可以使用温度来反映季风变化。

2 试验介绍及结果验证 2.1 模拟资料介

CESM是由美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research,简称NCAR)在2010年7月推出的通用地球系统模式,如今已被广泛应用于地球系统的模拟研究,且模拟的性能已得到国内外[3034]科研工作者的验证,同时是联合国政府间气候变化专业委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,简称IPCC)第五次评估报告中的主要模式之一[35]。本文采用CESM低分辨率版本(CESM1.0.3,T31_g37)进行了6组过去2000年的气候模拟试验,分别是控制试验(Control experiment,简称Ctrl)、 太阳辐射单因子敏感性试验(Total solar irradiation experiment,简称TSI)、 火山活动单因子敏感性试验(Volcanic eruptions experiment,简称Vol)、 温室气体单因子敏感性试验(Greenhouse gases experiment,简称GHGs)和土地利用/覆盖单因子敏感性试验(Land use and land cover change experiment,简称LUCC)、 全强迫试验(All forcings experiment,简称ALL)(表 1)。模式在1850年初时条件下运行2400个模式年,前400年气候系统向稳态逼近,全强迫试验和各单因子敏感性试验是基于后2000年进行的,试验的外强迫条件为地球轨道参数[41]、 太阳辐射[37]、 火山活动[38]、 温室气体浓度[39]和土地利用/覆盖[40],具体试验设计见文献[42]。为了聚焦东亚冬季风百年尺度变化特征和成因,本文第3.4节的分析均采用各试验结果的51年滑动平均值。

表 1 本研究所使用的6组过去2000年气候模拟试验 Table 1 Six climatic modeling experiments over  the past 2000 years used in this study
2.2 模拟结果的验证

本文首先使用欧洲中期天气预报中心40年再分析资料[43](40-yr European Center for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis,简称ERA-40)、 葛全胜等[29]重建的过去2000年中国区域温度距平序列和德国马普气象研究所利用海气耦合气候模式(ECHO-G)开展的过去千年全强迫试验ERIK[44]模拟结果来对比验证CESM的模拟结果(表 2)。ERA-40包括1957~2002年的月平均地表温度、 海平面气压、 850hPa风场、 500hPa位势高度和风场,其水平分辨率为 2.5°×2.5°,用于对比验证模式模拟的环流场的气候平均态。为了方便与模拟结果进行对比,先将ERA-40的资料线性插值为与模式相同的空间分辨率(3.75°×3.75°) 。图 1中ERA-40的数据均为1971~2000年30年冬季气候平均值,全强迫试验(ALL)的数据均为1971~2000年30年冬季气候平均值,红色方框为本文关注的东亚季风区(20°~60°N,100°~140°E) 。由图 1可见,模式模拟的海平面气压、 850hPa风场以及地表温度的空间型态与再分析资料均较为一致(图 1a1b),模式模拟的对流层中层500hPa位势高度和风场的空间型态与再分析资料较为一致(图 1c1d),且模式模拟的东亚区域地表温度与再分析资料的空间相关系数达0.97,标准化后的均方根误差为0.37(均方根误差除以再分析资料的标准差)。因此,CESM模拟的东亚地区地表温度场、 海平面气压场、 位势高度场和环流场的气候平均态较为真实。

表 2 用于对比的再分析资料、 重建资料及其他模式模拟资料 Table 2 Reanalysis, reconstructed and simulated datasets used in comparison
图 1 再分析资料与全强迫试验的冬季气候平均态 Fig. 1 Climatological fields from ERA-40 reanalysis and all forcings experiment

图 2是过去2000年中国区域的温度距平,黑线为葛全胜等[29]重建的过去2000年中国区域温度距平序列,蓝线为ECHO-G模式的过去千年全强迫试验ERIK[44]模拟的中国区域温度距平序列。由于葛全胜等[29]重建资料的时间分辨率为10年,所以将ALL与ERIK插值为对应的10年分辨率。过去2000年ALL的温度波动变化与重建资料的温度较为一致,相关系数为0.26,达到99%置信度; 过去1000年ALL的温度变化与ERIK试验模拟的相关系数为0.69,达到99%置信度。因此,CESM模拟的东亚地区过去2000年地表温度较为可靠。

图 2 中国区域平均温度距平(相对于1851~1950年)的时间序列 Fig. 2 Time series of area averaged annual mean surface temperature anomaly(relative to 1851~1950)over China

3 东亚冬季风百年尺度变化特征

通过东亚冬季地表温度距平场的经验正交函数分解(Empirical Orthogonal Function,简称EOF)来分析东亚冬季风百年尺度变化特征。图 3a3b分别为全强迫试验(ALL)的东亚冬季地表温度EOF分解的前两特征模态,解释方差分别为63.90%和10.43%。基于North等[45]的特征值样本误差估计方法,前两模态均能够被独立区分。第一模态EOF1(图 3a)的空间型态为全区一致变化,且温度由南向北变率逐渐增大; 而第二模态EOF2(图 3b)为南北反相变化。

图 3 东亚冬季地表温度EOF的前两特征模态(a, b)及其时间序列(c, d) Fig. 3 The leading EOF modes (a, b) and PCs (c, d) of East Asian winter temperature

从东亚冬季地表温度EOF分解第一模态的时间序列(图 3c中蓝线)可以看出,当PC1为正时表示气候偏暖,所对应的空间型态为全区一致增温,且北方增温幅度更大; 当PC1为负时表示气候偏冷,对应的空间型态为全区一致降温,且北方降温幅度更大。将PC1与东亚冬季区域平均温度(图 3c)进行比较,发现两者波动变化一致,相关系数为0.92,达到99%置信度,因此,EOF第一模态的物理意义为东亚区域平均地表温度。从EOF第二模态的时间序列(图 3d中蓝线)可以看出,当PC2为正时,其空间型态为北方增温南方降温; 当PC2为负,其空间型态为北方降温南方增温。分别选择北方(45°~55°N,100°~120°E) 和南方(20°~40°N,100°~110°E) 的变率中心区,将两者的平均地表温度之差与PC2进行比较(图 3d),发现两者波动变化较为一致,相关系数为0.84,达到99%置信度,故EOF第二模态的物理意义为东亚北方与南方区域温度反相变化。

由于重建资料[1921]很难分析过去2000年东亚冬季地表温度的空间场,因此将模式模拟的温度场与现代器测资料进行对比。对比现代器测资料发现,在年际尺度上,Wang等[6]通过再分析资料对东亚地区地表温度进行EOF分解发现,第一模态在 45°N地区由南向北变率越来越大,且全区都为一致变化,与百年尺度EOF1(图 3a)的空间型相似; 年际尺度EOF2则表现为 35°~45°N地区存在变率中心,与 50°N以北、 120°E以东地区的变率中心变化相反,而百年尺度EOF2(图 3b)北方变率中心(45°~55°N,100°~120°E) 较年际尺度的位置偏西南。在年代际尺度上,黄荣辉等[17]和康丽华等[12]基于器测资料对中国区域温度EOF分解发现,第一模态在 40°N以北地区变率较强,与百年尺度EOF1空间型态相似; 而年代际尺度EOF2在 35°N以南地区变化一致,35°N以北、 110°E以东地区反相变化,百年尺度EOF2的北方变率中心较年代际尺度的位置偏西北。因此,百年尺度EOF第一模态的空间分布与以往对年际、 年代际的研究结果较为一致,不同之处在于百年尺度第一模态的解释方差比年际、 年代际的第一模态要大,可能是由于数据51年滑动平均后有效自由度降低相关性增大导致。

4 机理分析 4.1 地表温度场

以往的研究通过器测资料发现,东亚冬季温度年际尺度EOF1主要受西伯利亚南部的秋季雪覆盖的影响,EOF2主要受海温的拉尼娜态以及西伯利亚东北部雪覆盖的影响[6],年代际尺度EOF1与赤道印度洋、 北大西洋秋季海温[6]以及北极涛动变化[12, 17]密切相关,EOF2与赤道印度洋、 北大西洋秋季海温以及北半球准定常行星波活动[17]有关。而百年尺度EOF是否与年际、 年代际的成因一致呢?

为了探究百年尺度东亚冬季风的全区一致变化和南北反相变化模态的成因,首先需要对比分析各单因子敏感性试验的温度场。将各单因子敏感性试验的冬季地表温度EOF模态与ALL的相应模态进行对比后发现,ALL的EOF第一模态全区一致分布的空间型态(图 4a)只与太阳辐射单因子敏感性试验(TSI)的EOF第一模态的空间型态较为相似(图 4b),TSI的EOF1的空间型态表现为全区一致变化,由南向北变率越来越大。经过计算,TSI与ALL的EOF1空间相关系数为0.86,TSI的PC1与ALL的PC1相关系数达到0.67,达到99%置信度(经过51年滑动之后自由度变为34),说明在百年尺度上,东亚冬季地表温度的EOF1主要受太阳辐射的影响。对比控制试验(Ctrl)EOF前三模态发现,Ctrl前三模态的空间型态均不是全区一致型,且对应的PC序列与ALL的PC1均不能达到95%置信度,可见气候系统内部变率对东亚冬季风的EOF1全区一致变化模态的影响并不显著,而当今气候模式对气候系统内部变率的模拟都存在不足,因此需进一步探讨。

图 4 全强迫试验和单因子敏感性试验冬季地表温度EOF的特征模态 Fig. 4 The leading EOF modes of East Asian winter temperature

ALL的EOF2的时间序列PC2与各单因子敏感性试验温度场的PC2均无显著相关,但与GHGs试验的PC1相关系数达0.43,与LUCC试验的PC1相关系数达0.52,且去趋势后ALL的PC2与Vol的PC3相关系数达到0.51,均达到95%置信度,因此可通过EOF模态合成法(EOF分解的逆运算),将GHGs的EOF1、 LUCC的EOF1及 Vol的EOF3重建为EOF合成模态,发现ALL的EOF2南北反相的空间分布型(图 4c)与EOF合成模态的空间分布型(图 4d)相似,空间相关系数为0.60,说明在百年尺度上,东亚冬季地表温度EOF2主要受温室气体、 土地利用/覆盖和火山活动的共同影响。对比Ctrl的EOF前三模态,发现其空间型态与ALL的EOF2的差异均较大,且对应的PC序列与ALL的PC2均不能通过显著性检验,由于当今气候模式对气候系统内部变率的模拟都存在不足,所以气候系统内部变率对东亚冬季风EOF2的影响需要进一步探讨。

4.2 环流场

为了探究东亚冬季风前两模态与大气环流场之间的联系,我们将海平面气压场(SLP)、 850hPa风场、 500hPa位势高度(geopotential height,简称H)和风场与图 4 中各试验的PC序列进行回归分析。由于东亚冬季风较强时地表温度会降低,因此对ALL和TSI的EOF1(图 4a4b)及其PC1同时乘以-1,再与气候变量进行回归分析。从图 5a可以看出,在对流层下层,当ALL的温度表现为全区一致变冷且北方变率强的模态时,东亚整体地表温度降低,且在北方地区降温明显,使得 60°N以北地区海平面气压升高,而冬季低压中心位于北太平洋,并在北太平洋形成气旋性环流,使得东亚高纬大陆和北太平洋之间气压梯度增加,导致东亚 50°N以南地区形成西北风,西北风会将北方地区的冷空气带入南方,从而影响整个东亚地区,与此同时,对流层中层(图 5b)东亚大槽加深,加剧了北风入侵东亚地区,使东亚区域一致变冷。因此,在百年尺度上大气环流场的异常表现与冬季地表温度全区一致变化、 北方变率较大的空间型态显著相关。而百年尺度与年际[6]、 年代际[12]尺度的研究有所差异,具体表现为百年尺度气候变量对PC1的回归场的海平面气压升高位置偏北,而年际、 年代际尺度高压中心位于西伯利亚。

图 5 冬季平均气候变量对全强迫试验PC1(a, b)及太阳辐射试验PC1(c, d)的回归场 Fig. 5 The winter mean climatological variables regressed to PC1 of ALL forcing run (a and b) and PC1 of TSI run

对比各个单因子敏感性试验,气候变量对TSI的PC1的回归场表现为贝加尔湖以北地区海平面气压升高(图 5c),同时北太平洋海平面气压低压加强,850hPa风场在东亚地区主要表现为西北风,并随着西北风影响整个东亚地区,且在500hPa位势高度场(图 5d)上表现为东亚大槽加深,与ALL的大气环流场空间型态相似。因此,东亚冬季风全区一致变化模态的大气环流异常主要受太阳辐射的影响。而对GHGs-EOF1、 LUCC-EOF1及 Vol-EOF3的合成EOF相应PC进行回归所得的环流场与ALL的PC2对应的环流场类似(图略),这也说明ALL的EOF2模态受温室气体、 土地利用/覆盖和火山活动的共同影响。

4.3 海表温度场

先前的研究工作表明,东亚冬季风在年际、 年代际尺度上的变化都与海表温度密切相关[1416],那么在百年尺度上东亚冬季风与海表温度(Sea Surface Temperature,简称SST)是否有关呢?由于海温变率最大的地区位于热带,因此选择 30°S~60°N的海域范围。首先将冬季海表温度场与ALL的EOF前两模态的PC序列(图 3c3d)进行回归分析,结果显示,海温场对PC1的回归场(图 6a)表现为全区一致增温,增温中心位于北太平洋,而海温场对PC2的回归场(图 6b)则表现为赤道印度洋和赤道西太平洋显著降温,北大西洋增温; 与此同时,我们对海表温度进行EOF分解发现,第一模态为全区一致增温且增温中心位于北太平洋(图 6c),解释方差为79.6%(通过North检验),与图 6a的空间型态相似,空间相关系数达到0.99,同时海温的PC1序列与东亚地表温度的PC1序列波动变化一致(图 6e),相关系数达0.93,达到99%置信度,所以百年尺度海表温度EOF1对东亚冬季温度EOF1有着显著的影响。海表温度EOF第二模态(图 6d)表现为赤道印度洋、 赤道西太平洋显著降温,且北太平洋西侧增温东侧降温、 北大西洋增温,解释方差为4.5%,与图 6b在赤道和北大西洋地区相似,空间相关系数为0.60,且海温的PC2序列与东亚地表温度的PC2序列(图 6f)的相关系数为0.54,达到99%置信度,因此,百年尺度海表温度EOF2对东亚冬季地表温度EOF2也有显著影响。

图 6 冬季海温对全强迫试验PC的回归场(a, b)以及海温EOF分解的前两特征模态(c, d)和其时间序列(e, f) Fig. 6 Winter mean sea surface temperature regressed to PC1(a) and PC2(b)of ALL and the variables in (a) and (b) are significant at the 95% confidence level; The leading EOF modes (c, d) and PCs (e, f) of winter sea surface temperature; The blue lines represent the PCs of sea surface temperature while the red lines represent the PCs of East Asian surface temperature in (e) and (f)

而海表温度的EOF前两模态主要受哪些外强迫因子的影响呢?对比各单因子敏感性试验冬季海表温度EOF分解的结果发现,ALL海温的EOF1空间型态与TSI的EOF1相似(图 7a7b,通过North检验),都为全区一致变化且变化中心在北太平洋,空间相关系数达到0.95,所以在百年尺度上冬季海温EOF1主要受太阳辐射的影响。ALL海温的EOF2的空间型态与Vol的EOF2相似(图 7c7d,通过North检验),空间相关系数达到0.80,而其他单因子敏感性试验和控制试验的空间型态与之相比均有较大差异,所以在百年尺度上冬季海温EOF2主要受火山活动的影响。

图 7 冬季海表温度EOF分解的主模态 Fig. 7 The leading EOF modes of winter sea surface temperature

5 结论

本文利用地球系统模式CESM模拟的过去2000年全强迫试验和各单因子敏感性试验的结果,对东亚冬季风的百年尺度变化特征和成因进行了分析。主要结论如下:

(1)模式模拟的东亚冬季地表温度和其他气候变量的气候平均态与再分析资料较为接近,且模拟的中国地区地表温度与重建资料及其他模式模拟结果的波动变化较为一致,说明CESM对东亚地区的模拟结果是可靠的。

(2)东亚冬季温度百年尺度EOF第一模态表现为全区一致变化,且北方变率较强,其物理意义为东亚区域平均地表温度; 第二模态为南北反相变化的空间型态,其物理意义为东亚南北区域温度反相变化。

(3)全区一致变化模态主要受太阳辐射的影响,全区一致变冷时的环流场特点是贝加尔湖以北地区海平面气压升高,北太平洋低压加强以及东亚大槽加深; 南北反相变化模态受温室气体、 土地利用/覆盖和火山活动的共同影响。

(4)冬季海表温度百年尺度EOF第一模态对东亚温度全区一致变化模态有显著影响,第二模态对东亚南北反相变化模态有显著影响。而冬季海表温度EOF1主要受太阳辐射的影响,EOF2主要受火山活动的影响。

上述结论是利用CESM的过去2000年模拟试验分析得出的,对于区分不同外强迫因子对东亚冬季风百年尺度变化的影响具有一定的科学价值,但如何解释海温对东亚冬季风百年尺度的影响过程还有待深入研究。

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Modeling study on the characteristics and causes of East Asian winter monsoon on centennial time scale
Sun Weiyi, Liu Jian①,②,③, Wang Zhiyuan     
(①. Key Laboratory for Virtual Geographic Environment, Ministry of Education; State Key Laboratory of Geographical Environment Evolution, Jiangsu Provincial Cultivation Base; School of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023;
②. Jiangsu Provincial Key Laboratory for Numerical Simulation of Large Scale Complex Systems, School of Mathematical Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023;
③. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023)

Abstract

The characteristics and causes of the East Asian winter monsoon(EAWM)on centennial time scale were analyzed in this paper, based on the climate simulation results over the past 2000 years using the Community Earth System Model(CESM)with the low resolution(T31_g37, which is equivalent to 3.75°×3.75°). It has an important scientific significance to recognize the climate change on centennial time scale and distinguish the influence of the external forcing on the EAWM. There are six experiments to be compared in this research, including control experiment(Ctrl), all forcings experiment(ALL), total solar irradiation experiment(TSI), volcanic eruptions experiment(Vol), greenhouse gases experiment(GHGs)and land use/land cover change experiment(LUCC). These experiments are carried out from 1A.D. to 2000A.D. based on a 2400 years' control experiment under the A.D. 1850's initial forcing, except the volcanic eruptions experiment, which only span from 500A.D. to 2000A.D. We compared the climatology fields from the all forcings experiment and reanalysis data, and the time series of area averaged annual mean surface temperature anomaly over China from the all forcings experiment, reconstructions and those derived from the other model simulation data, in order to do the model validation. The methods of the empirical orthogonal function(EOF) and the regression analysis are used in this study to find out the characteristics and causes of East Asian winter temperature. The results show:The EOF1 mode of East Asian winter temperature anomalous on centennial time scale is an in-phase pattern in the whole region. Its physical meaning is the regional mean winter surface temperature over East Asia(EA). The origin of this mode is the total solar irradiation. When the whole region becomes cold, the dynamic structures of EOF1 are characterized by an enhanced sea level pressure(SLP)to the north of Lake Baikal, an intensive cyclone in north of Pacific Ocean and a deepening 500hPa geopotential height in the EA trough. The EOF2 mode of East Asian winter temperature anomalous on centennial time scale is a cold-south and warm-north(or vise versa)pattern. Its physical meaning is the temperature difference between northern EA and southern EA and the EOF2 mode is caused by the greenhouse gases, land use and land cover change and volcanic eruptions, simultaneously. The first two EOF modes of winter sea surface temperature(SST)affect the first two EOF modes of East Asian winter temperature respectively. The main cause of the first EOF mode of winter sea surface temperature is the total solar irradiation while the main cause of the EOF2 of sea surface temperature is the volcanic eruptions.
Key words: past 2000 years     climate simulation     the East Asian winter monsoon     centennial time scale