2021, Vol.41
2 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋-气候-同位素模拟开放工作室, 山东青岛, 266237;
3 中国科学院地球环境研究所, 黄土与第四纪地质国家重点实验室, 陕西西安, 710061;
4 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, 江苏南京, 210023)
东亚季风包括东亚夏季风和东亚冬季风两个子系统，是全球最为复杂、最为活跃和典型的季风环流系统。东亚季风环流系统的异常，如季风强弱变化导致的干旱、洪涝、雪灾等自然灾害，会对季风区人民的生命与财产安全带来重大隐患[1~5]。受东亚季风影响显著的我国东部地区，正是我国人口分布最密集、经济发展程度最高的地区。因而对东亚季风进行研究，提高季风预报能力，对防灾减灾具有重要现实意义[3~5]。
现有研究表明东亚冬、夏季风会相互影响、相互作用[6~10]。如孙淑清和孙柏民[7]研究发现，长江与淮河流域夏季旱涝状态与前冬东亚冬季风环流有着密切的联系，不同的夏季形势与不同的冬季状况相对应；Chen等[8]研究发现，在强弱东亚冬季风年，西太平洋副热带高压有着明显的不同，在强冬季风过后，西太平洋副热带高压倾向于向北移动，而弱冬季风过后却倾向于向南移动。这些研究在很大程度上表明东亚冬季风和夏季风之间可能存在联系。在气候预测中，大气环流的早期变化是一项关键因素，对东亚冬、夏季大气环流相互作用以及相互关系的研究对提高气候预报的准确性具有重要意义。
然而，现有研究侧重于对东亚夏季风和东亚冬季风分别进行研究，尤其注重于对东亚夏季风的研究，这导致对东亚冬季风的认识以及对东亚夏季风和冬季风之间的关系认识较少[11~12]。全新世以来东亚夏季风的重建工作取得了一系列丰富且具有突破性的成果，得到了一系列高分辨率夏季风重建结果[13~19]，并且不同重建结果间具有良好的一致性。然而，高分辨率冬季风的重建不仅数量稀少，且由不同重建结果得到的结论之间存在差异[14, 16, 20~21]。通过对湖光岩玛珥湖沉积物进行分析，Yancheva等[16]根据过去16000年里3个东亚冬、夏季风反位相变化的时期(波令-阿勒罗德(Bølling-Allerød)暖期、新仙女木(Younger Dryas)时期、中-晚全新世)，提出东亚冬、夏季风反位相变化之说，认为强夏季风对应着弱冬季风，而弱夏季风则对应着强冬季风，并以此为基础分析了东亚冬夏季风的变化对唐王朝和玛雅文明兴衰的影响。然而，这一观点受到了Zhang和Lu[22]的质疑，后者根据历史资料提出：公元700~900年间，90 % 的寒冬(强冬季风)对应着多雨(强夏季风)的夏季，在唐朝后期，强冬季风对应夏季多雨，而弱冬季风对应夏季少雨，即二者呈正位相变化，从而认为Yancheva等[16]关于东亚冬、夏季风反位相变化的观点不符合历史事实。
此外，Ge等[23]通过中国南海北部大陆架新发现的泥质沉积物重建了过去8200年的东亚冬季风和夏季风强度序列，分析发现东亚冬夏季风在7500 a B.P.、4800 a B.P.、4200 a B.P.、3200 a B.P.和300 a B.P.的冷期处于反位相关系，而在7100 a B.P.、3700 a B.P.和2100 a B.P.的暖期处于正位相关系，在全新世气候适宜期和中世纪气候异常期这两个暖期又处于反位相关系；Zhou和Zhao[24]通过数值模拟研究结果，也发现末次冰盛期东亚冬季风偏弱而夏季风偏强，全新世大暖期东亚冬季风和夏季风均偏强。可见，在不同的气候背景下，东亚冬季风和夏季风不能简单的归结为负位相关系或者正位相关系。事实上，王绍武等[25]也指出，冬、夏季风关系不稳定，取决于分析的时间尺度，这主要由于不同时间尺度季风变化的原因与物理机制可能不同。
利用数值模拟试验，Wen等[21]发现在末次冰消期东亚夏季风和冬季风由于岁差的强迫在轨道尺度上呈现正位相关系，而在千年尺度上受到北大西洋淡水注入的影响呈现负位相关系；Yan等[26]在此基础上，进一步分析了全新世以来不同时间尺度上的东亚冬、夏季风关系，发现在轨道尺度上仍然受岁差的影响二者呈现正位相关系，而在千年-百年-多年代尺度上，受气候系统内部变率的影响，二者呈负位相关系。同时，他们也指出在多年代及更短时间尺度上二者的关系及相应的成因机制仍需进一步探讨。
过去千年存在3个重要且明显的特征时期，分别是中世纪气候异常期(Medieval Climate Anomaly，简称MCA)、小冰期(Little Ice Age，简称LIA)以及现代暖期(Present Warm Period，简称PWP)[27]。中世纪气候异常期和小冰期分别是距今最近的暖期和冷期，主要受自然外强迫及自然变率影响，而现代暖期受人类活动影响较大[28]。对这3个特征时期的研究已经成为近年来古气候研究领域的热点，也是对近千年气候变化特征和规律进行研究的重点。既然东亚冬、夏季风在不同时期、不同时间尺度上可能呈现不同的关系[23~26]。那么，在过去千年3个最为典型的特征时期中，东亚冬、夏季风的关系如何？在不同特征时期冬、夏季风的关系是否发生了变化？如果有，驱动这种变化的因子是什么？其机制是什么？在现代暖期，人类活动能否对冬、夏季风的关系产生影响？这一系列问题的研究对理解东亚冬、夏季风关系及其转变，以及在人类活动加强的背景下对未来东亚冬、夏季风变化的预测具有重要意义。鉴于此，本文使用通用地球系统模式完成的过去千年集合模拟试验合集(Community Earth System Model-Last Millennium Ensemble，简称CESM-LME)，对过去千年3个特征时期东亚冬、夏季风关系进行研究，着重分析二者在年代-多年代尺度上的关系，并对相应的成因机制进行初步探讨，以期能为未来对季风变化的预测提供一定的参考。
1 数据与方法 1.1 数据美国大气研究中心(National Center for Atmospheric Research，简称NCAR) 基于CESM1.1版本开展的过去千年瞬变积分集合模拟试验[29]，共有包括全强迫试验与单因子敏感性试验在内的33组集合模拟结果，分别为4组太阳辐射单因子敏感性试验、5组火山单因子敏感性试验、3组土地利用单因子敏感性试验、3组温室气体单因子敏感性试验、3组轨道单因子敏感性试验、2组臭氧-气溶胶单因子敏感性试验以及13组包含各因子的全强迫试验。CESM-LME耦合大气模块为CAM5，具有144°×96°的水平分辨率，积分时间为公元850~2006年[29]。本文主要采用全强迫试验13组集合成员集合平均的结果来进行研究，并辅以各单因子敏感性试验结果。各试验详细信息及下载请参见https://www.cesm.ucar.edu/projects/community-projects/LME/。CESM-LME试验是当前最先进的数值模拟试验之一，是理解和分析过去千年气候变化的有力工具，已被广泛运用于过去千年全球及东亚区域的气候变化研究[29~33]。
1.2 研究方法 1.2.1 特征时段选取过去千年中存在中世纪气候异常期、小冰期和现代暖期这3个特征时期，重建结果显示中世纪气候异常期始于公元900年[27]，为了覆盖完整的中世纪气候异常期时段，本文选择公元850~2005年为背景时段；同时选取(5°~55°N，100°~140°E) 为东亚范围，根据CESM-LME全强迫试验中过去千年东亚夏季和冬季地表温度距平(图 1)，结合重建结果[34]，进行特征时期的选取。另外，为了保证研究时段长度一致，分别选取中世纪气候异常期增温最明显的100年(1100~1200 A.D.)和小冰期降温最明显的100年(1700~1800 A.D.)作为中世纪气候异常期(MCA)和小冰期(LIA)的典型时期，公元1900年至2000年作为现代暖期(PWP)(图 1中方框所示)。在此基础上分析过去千年3个特征时期东亚冬、夏季风间的关系。
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图 1 CESM-LME全强迫试验中过去千年东亚夏季(灰线)和冬季(黑线)平均地表温度距平(相对于公元850~2005年) 方框从左到右依次表示中世纪气候异常期、小冰期和现代暖期 Fig. 1 Simulated time series of area averaged summer(gray line)and winter(black line)mean surface air temperature anomaly(referred to 850~2005 A.D.)over East Asia over the past millennium. From left to right, the boxes indicate the selected periods of MCA, LIA and PWP |
滑动平均可视为一种特殊的低通滤波器，能够突出时间序列在更长时间尺度上的变化趋势[35]。滑动平均的阶数会影响时间序列的独立性，其滑动阶数越大，时间序列中保留的信号越少，这会导致不同序列之间的相关系数增加并使得时间序列自由度降低[36]。因此，有必要在对相关性进行显著性检验之前调整序列的自由度数值，调整后的自由度称为有效自由度。有效自由度可通过公式(1)[37]计算。
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(1) |
公式(1)中Neff为有效自由度，N为序列长度，r1和r2分别为序列1和2滞后1的自相关系数。
1.2.3 季风指数的选取受世界上最大大陆(欧亚大陆)、最大海洋(太平洋)以及最高高原(青藏高原)的影响，东亚季风表现出复杂的空间和时间结构[38]，因而难以用一种简单的指数来衡量东亚季风的强度变化。然而以不同方式构建的季风指数具有不同的特点，各指数对风场、降水场以及温度场的反映情况也都有所差异[39~40]。因此，在研究中选择一种能够合理表达研究区季风特点的季风指数显得尤为重要。
Wang等[38]对常见的25个季风指数进行了分析，将夏季风指数分为5种不同类型，分别为海平面气压差异表征的东西热力差异型、纬向风垂直切变表征的南北热力差异型、南北纬向风梯度表征的切变涡度型、850 hPa西南风定义的西南季风指数以及南海季风指数。根据Wang等[38]的分类方式，本文选取涵盖5种不同类型夏季风指数的多个季风指数[41~47](表 1)进行对比。Wang和Chen[48]指出现有的东亚冬季风指数可以分成4种类型，分别为低层风指数、高层纬向风切变指数、东-西压力梯度指数和东亚大槽指数。本文根据Wang和Chen[48]对东亚冬季风指数的分类方式，选取涵盖4类冬季风指数的多个东亚冬季风强度指数[49~53](表 2)进行对比分析。
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表 1 东亚夏季风指数* Table 1 East Asian summer monsoon indices |
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表 2 东亚冬季风指数* Table 2 East Asian winter monsoon indices |
东亚夏季风以偏南风和降水为主要刻画要素，即夏季风偏强对应加强的偏南风和偏多的华北降水；东亚冬季风以偏北风和温度为主要刻画要素，即冬季风偏强对应加强的偏北风和低温[54]。为了选择最佳指数，分别将夏季风指数回归到夏季环流场和夏季降水场，将冬季风指数回归到冬季环流场和冬季温度场。同时对部分季风指数乘上-1，以使得其指数越大，表征的季风强度越大，如图 2和3所示。
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图 2 过去千年夏季风指数回归的夏季降水和850 hPa风场 仅画出通过99 % 显著性检验的区域，右上角的字符表示季风指数的简称 Fig. 2 Summer precipitation and 850 hPa winds regressed onto the summer monsoon indices over the past millennium. Only areas passing the 99 % significance test are drawn, the character in the upper right corner is the abbreviation of the monsoon index |
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图 3 过去千年冬季风指数回归的冬季温度和850 hPa风场 仅画出通过99 % 显著性检验的区域，右上角的字符表示季风指数的简称 Fig. 3 Winter temperature and 850 hPa winds regressed onto the winter monsoon indices over the past millennium. Only areas passing the 99 % significance test are drawn, the character in the upper right corner is the abbreviation of the monsoon index |
图 2显示，在多个夏季风强度指数中，GQYI指数、PENGI指数、HMI指数以及WDJI指数在高指数时，东亚地区没有出现华北夏季降水的显著增加，因而对夏季降水没有很好的指示能力；ZQYI指数、HMI指数、LCI指数、WNI指数则在季风指数较大时，东亚地区没有出现显著的偏南风异常[55]。可见上述几个夏季风指数对东亚夏季风的特征没有很好的指示能力。WXYI指数在高指数时，东亚地区出现南旱北涝，且在东亚地区出现南风异常，表明夏季风偏强[55]。可见，WXYI指数对东亚夏季风场和降水都有着较好的表征能力，因而选择WXYI指数(区域(30°~40°N，110°~120°E) 内夏季v850的平均，下文称为“夏季风北方指数”)作为东亚夏季风指数。
图 3显示，GUOI指数和JHUNI指数在高指数时，东亚大部分区域没有出现显著的偏北风异常，因而上述指数不能很好表征东亚冬季风风场。同时GONGI指数、SUNI指数以及LUI指数在高指数时，东亚区域没有出现显著的降温，因而也无法很好表征东亚冬季温度特征[54]。WJI指数在高指数时东亚全区出现显著降温，且在东亚大部分区域出现了显著的偏北风异常，指示此时冬季风偏强，可见WJI指数对东亚冬季风场和温度都有较好的表征能力，因此选择WJI指数(区域(25°~50°N，115°~145°E) 内冬季v850的平均)作为冬季风指数。
2 结果分析Shi等[56]对小冰期以来东亚夏季风降水的研究发现：在1700年前多年代际为东亚夏季风降水主导周期，而1700年后年代际是夏季风降水的主导周期。因此严格来讲，需要将年代际和多年代际作为两个尺度分开研究。本文为了突出年代和多年代际变化信号，分别对季风指数进行了5年和11年滑动平均。
图 4展示了3个特征时期东亚冬、夏季风的时间序列。由图 4可知，在年代和多年代尺度上，中世纪气候异常期东亚冬、夏季风呈现反位相变化关系，其在年代和多年代尺度上相关系数分别达到-0.54和-0.64(图 4a和4b)，通过95 % 显著性检验。此外，从时间序列上看，中世纪气候异常期东亚夏季风整体偏强而东亚冬季风整体偏弱。
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图 4 中世纪气候异常期、小冰期、现代暖期冬季风(黑线)、夏季风(红线)指数距平序列(相对于850~2005年平均) 左列为5年滑动平均结果，右列为11年滑动平均结果；右上角数字为冬夏季风指数的相关系数；* *表示通过95 % 显著性检验，*表示通过90 % 显著性检验 Fig. 4 Time series of Winter monsoon index(EAWMI, black line)and Summer monsoon index(EASMI, red line)anomaly(referred to 850~2005 A.D.)during MCA, LIA and PWP. The time series are applied with 5-year moving average(left)and 11 year moving average(right). The upright numbers are correlation coefficients between EASMI and EAWMI. * * Indicate passing the 95 % confidence level and * indicate passing the 90 % confidence level |
小冰期东亚冬、夏季风在年代和多年代尺度上的相关系数分别为-0.39和-0.45(图 4c和4d)，前者通过了90 % 显著性检验，即小冰期东亚冬、夏季风在年代尺度上呈现出显著的负相关关系，多年代尺度上二者的相关系数仅达到了80 % 的置信度。并且小冰期东亚季风整体上呈现出夏季风偏弱而冬季风偏强的特征。因此，尽管中世纪气候异常期和小冰期东亚冬、夏季风强度发生了变化，但二者仍处于反位相变化状态。
现代暖期东亚冬、夏季风虽然也呈现负相关关系，其在年代和多年代尺度上的相关系数分别为-0.40和-0.48(图 4e和4f)，前者通过了90 % 显著性检验，但现代暖期东亚夏季风北方指数出现了上升趋势，与观测结果[57]不一致。而当我们使用WNI指数时，即20°~30°N, 110°~130°E区域内v850的平均(下文称为“夏季风南方指数”)，该指数呈下降趋势，与观测结果一致，但其与东亚冬季风之间出现了正相关关系，年代和多年代尺度上的相关系数分别为0.27和0.43，但均未通过90 % 的显著性检验。而该指数在中世纪异常期和小冰期与冬季风指数之间仍然是显著的负相关。陈海山和陈健康[55]发现现代东亚夏季风存在强弱一致变化和强弱南北反相变化两个主模态，因此本文所用的夏季风南方指数(WNI)与夏季风北方指数(WXYI)之间出现的相反的变化趋势可能与此有关。可见，相对于自然强迫主导的时期，在人类活动主导的现代暖期，东亚季风呈现了更为复杂的变化特征。
为了直观地体现3个特征时期东亚冬、夏季风关系的异同，图 5展示了3个时期东亚夏季风环流与降水距平场以及冬季风环流与温度距平场。由图 5a可知，中世纪气候异常期的降水呈现华南、华北涝-长江中下游旱的三极型分布特征，除中国南方部分区域外，在东亚大部分区域出现显著的偏南风异常，反映出中世纪气候异常期偏强的夏季风。而中世纪气候异常期东亚冬季温度一致偏高(图 5d)，且陆地升温大于海洋，东亚区域出现显著的偏南风异常，说明中世纪气候异常期冬季风异常偏弱。小冰期的夏季降水呈现华南、华北旱-长江中下游偏涝的三极型分布特征，东亚大部分地区为显著的北风异常(图 5b)；冬季则出现全区一致降温，且陆地降温幅度大于海洋，东亚地区为显著北风异常(图 5e)，这表明小冰期有着偏弱的夏季风和偏强的冬季风。这与前人学者基于数值模拟和重建研究所得结果一致[13, 58~60]。现代暖期东亚地区夏季降水整体偏少，且在30°N以南出现偏北风异常而在30°N以北出现南风异常(图 5c)；冬季温度偏低并伴随偏北风异常(图 5f)，表明现代暖期有着较弱的夏季风和较强的冬季风。
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图 5 中世纪气候异常期、小冰期、现代暖期东亚夏季降水与风场距平场(a~c)和冬季温度与风场距平场(d~f) 左、中、右三列分别表示中世纪气候异常期、小冰期、现代暖期，仅画出通过99 % 显著性检验的部分 Fig. 5 Anomalies of summer precipitation(shading)and wind field(vectors)(a~c) and winter temperature(shading)and wind field(vectors)(d~f) in East Asia during the MCA(left column), LIA(middle column)and PWP(right column). Only areas passing the 99 % confidence level are shown |
整体而言，中世纪气候异常期有着较强的夏季风和较弱的冬季风，小冰期夏季风偏弱而冬季风偏强，现代暖期仍然呈现夏季风偏弱而冬季风偏强(图 5)。在年代和多年代尺度上，在自然外强迫主导的中世纪气候异常期和小冰期，东亚冬夏季风呈现显著负相关关系，而在人类活动主导的现代暖期，不同指数所反映的冬夏季风关系出现了不同的变化，夏季风北方指数(WXYI)与冬季风指数呈现反相关关系，而夏季风南方指数(WNI)与冬季风指数呈现正相关关系。
同时，通过对比WXYI、WNI以及其余夏季风指数在这3个时期的变化形势可以发现，在前两个特征时期各指数的变化趋势都较为一致，均能反映出与东亚冬季风的负相关关系；而在现代暖期，不同指数变化趋势有所不同，与冬季风指数的关系以负相关为主，但也有部分指数表现出无明显关系或正相关关系。这进一步说明在人类活动主导的现代暖期，东亚季风环流对内部变率或外强迫的响应可能发生了变化，从而呈现出更为复杂的特征，具体将在下一节进行讨论。
3 成因机制讨论Liu等[61]通过数值模拟试验发现在自然外强迫和人类活动引起的暖期背景下，其环流场和降水场等均有不同的响应。这是由于不同的外强迫对长波辐射和短波辐射的作用不同，影响温度的不均匀变化，从而造成环流场及降水场的不同变化。
通过对比发现，在自然外强迫主导的中世纪气候异常期，东亚地区无论冬季(图 5d)还是夏季(图略)，其温度均为一致升高的形势，小冰期的冬(图 5e)、夏季(图略)则为全区一致降温。由于海陆热容量不同，中世纪气候异常期在夏季和冬季同时升温的形势下，由于陆地升温较快，会在夏季增大海陆热力差异，进而加大海陆气压差异，从而导致夏季风偏强；在冬季则会减弱海陆热力差异，进而减弱海陆气压差，使冬季风偏弱。小冰期则相反，即在夏季和冬季同时降温的情况下，由于陆地降温较快，会在夏季减弱海陆热力差异，进而减弱海陆气压差，从而导致偏弱的夏季风；在冬季则增大海陆热力差异，从而加强海陆气压差，使得冬季风偏强。这是这两个时期整体上东亚冬、夏季风呈现反向关系的主要原因。
而人类活动主导的现代暖期东亚地区夏季升温不明显，甚至有些区域出现了降温，冬季南部地区的降温尤为剧烈(图 5f)。Otto-Bliesner等[29]也发现相对于小冰期，现代暖期虽然全球大部分地区温度升高，但东亚地区升温并不明显，甚至出现了降温。这一降温现象也出现在重建[62]和观测[63~65]结果中，如唐国利和任国玉[63]根据台站观测资料建立的20世纪我国温度序列发现，近100年来我国夏季有着微弱变凉的趋势；闻新宇等[64]根据CRU资料建立的过去百年中国温度序列也显示20世纪50年代前中国温度以负距平为主，50年代后中国西南、西藏以及中国中部等地还出现了持续降温趋势。究其原因可能与土地利用变化、人类活动排放的气溶胶以及北大西洋涛动信号东传有关[66~67]。由于东亚地区特殊的温度变化情况，使得现代暖期仍然呈现东亚夏季风偏弱而冬季风偏强的特征。
以上分析了3个特征时期东亚冬、夏季风关系整体变化的原因，但在年代和多年代尺度上，二者的关系是由何种机制调制的还需进一步分析。我们将东亚冬、夏季风指数回归到海温场后发现，北太平洋及北大西洋区域的海温为影响年代和多年代尺度东亚季风的关键区，尤其是北太平洋(图略)。因此下文将关注内部变率对3个特征时期冬、夏季风关系的影响。
北太平洋海温的年代和多年代际变化对应太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation，简称PDO)，北大西洋年代和多年代际变化对应大西洋多年代际振荡(Atlantic Multidecadal Oscillation，简称AMO)。本文将PDO定义为北太平洋(20°~70°N，110°~110°W) 区域内EOF分解后第一模态时间系数[68]；AMO指数的定义为(0°~60°N，0°~80°W) 范围内年均海温异常的时间序列[69]。图 6是中世纪气候异常期、小冰期和现代暖期这3个特征时期AMO指数、PDO指数以及东亚冬、夏季风指数的时间序列图。表 3为这3个特征时期年代尺度上东亚夏季风、冬季风、AMO以及PDO间的相关系数。由于多年代尺度上的表现与年代尺度类似，因此仅给出了年代尺度的讨论。从图 6和表 3可以看出，中世纪气候异常期AMO的正位相(负位相)对应着较弱(较强)的东亚冬季风，但AMO与东亚夏季风的相关性较弱，其与东亚夏季风以及东亚冬季风间的相关系数分别为-0.04和-0.16(表 3)，均未达到90 % 的置信度。PDO与这一特征时期的夏季风呈现负位相关系(相关系数为-0.31，未通过显著性检验)，即PDO正位相(负位相)对应着较弱(较强)的东亚夏季风，与冬季风呈现显著的正位相关系(相关系数为0.50，达到了90 % 置信度)，即PDO正位相(负位相)对应着较强(较弱)的东亚冬季风。小冰期AMO与东亚夏季风呈现正位相关系，与东亚冬季风呈现负位相关系(图 6b)，其相关系数分别达到0.30和-0.37，同样均未达到90 % 的置信度。小冰期PDO与东亚夏季风呈现负位相关系，与东亚冬季风呈现正相关关系，相关系数为-0.47和0.48(表 3)，后者达到了90 % 的置信度。
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图 6 中世纪气候异常期(a)、小冰期(b)、现代暖期(c)夏季风(红线)、冬季风(黑线)、AMO(绿线)、PDO(蓝线)指数序列(5年滑动平均结果) Fig. 6 Time series of the summer monsoon(red line), winter monsoon(black line), AMO(green line) and PDO(blue line)index in the MCA (a), LIA (b)and PWP (c). A 5-year moving average is applied |
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表 3 过去千年3个特征时期年代尺度上各指数相关系数 Table 3 Correlation coefficient of each index on the decadal scale in three typical periods over the past millennium |
现代暖期东亚夏季风同样与AMO呈正相关，与PDO呈负相关，相关系数分别达到0.50和-0.53，分别通过了90 % 和95 % 显著性检验。冬季风则与AMO呈现负相关关系，与PDO呈现正相关关系，相关系数分别为-0.44和0.27，但未通过显著性检验。AMO和PDO对现代暖期东亚季风气候的影响，与观测结果[70~73]相一致。如Li和Bates[70]通过观测分析和多个大气环流模式模拟发现，AMO暖位相对应着中国大部分地区的暖冬且南方少雨北方多雨。Yang等[73]利用台站资料、再分析资料和模拟试验，发现PDO正位相时夏季风减弱，PDO负位相时夏季风增强。
由表 3可见，在以自然变率为主的前两个特征时期，东亚冬、夏季风主要受到PDO的影响，AMO对东亚冬、夏季风的影响较小且与PDO作用相反，同时东亚冬季风受PDO与AMO的影响程度均要大于东亚夏季风。然而在现代暖期，PDO对东亚冬季风的作用开始减弱，而对东亚夏季风的作用却开始增强。AMO则对东亚冬、夏季风的作用都开始增强且对夏季风的影响超过了对冬季风的影响，如夏季风指数的增强趋势与AMO指数的变化趋势较一致。
可见，在自然外强迫主导的中世纪气候异常期与小冰期，东亚冬、夏季风在年代-多年代尺度上的关系主要受PDO的调制，AMO虽然有着与PDO相反的作用，但其调制作用并不显著。在人类活动主导的现代暖期，PDO对东亚夏季风的影响增强而对冬季风的作用减弱，AMO对东亚夏季风和冬季风的作用则均得到了加强。
为了研究AMO和PDO影响过去千年在中世纪气候异常期、小冰期和现代暖期这3个特征时期年代-多年代尺度上东亚冬、夏季风关系的机制，将AMO指数和PDO指数分别回归至东亚冬季、夏季风场(图 7和8)。当AMO处于正位相时，中世纪气候异常期、小冰期、现代暖期的冬季和夏季均出现了偏南风异常(图 7)，即东亚夏季风得到加强，而冬季风减弱。这是由于当AMO处于正位相时，北大西洋海温偏暖，通过遥相关影响到东亚大陆地区，使得东亚大陆地区温度升高，从而加强夏季的海陆温差、减弱冬季的海陆温差，造成东亚冬夏季风的反相关系[26]；反之亦然。
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图 7 AMO指数回归的夏季(a~c)和冬季(d~f)850 hPa风场 第一列，第二列，第三列分别代表中世纪气候异常期、小冰期、现代暖期 Fig. 7 Summer (a~c) and winter (d~f) wind fields at 850 hPa regressed by AMO index in MCA(the first column), LIA (the second column) and PWP (the third column) |
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图 8 PDO指数回归的夏季(a~c)和冬季(d~f)850 hPa风场 第一列，第二列，第三列分别代表中世纪气候异常期、小冰期、现代暖期 Fig. 8 Summer (a~c) and winter (d~f) wind fields at 850 hPa regressed by PDO index in MCA(the first column), LIA (the second column) and PWP (the third column) |
850 hPa的风场回归场(图 8)显示，当PDO位于正位相时，3个特征时期东亚冬、夏季均出现了北风异常，这意味着正位相的PDO会导致东亚夏季风的减弱和东亚冬季风的增强。这是由于当PDO处于正(负)位相时，北太平洋海温降低(升高)而热带东太平洋海温升高(降低)，使得太平洋大部分区域海平面气压降低(升高)，东亚对流层低层出现大尺度气旋(反气旋)异常，我国东部出现西北风(东南风)异常，从而削弱(增强)了夏季风，增强(削弱)了冬季风[73]。将AMO指数和PDO指数回归到冬、夏季对流层温度场可发现，PDO的作用与AMO作用相反，如AMO正位相会使得中纬地区升温而PDO正位相会使得中纬地区降温(图略)。
同时也要注意的是，在现代暖期，AMO指数和PDO指数回归的夏季风场出现了与前两个时期不同的特征，尤其是PDO指数回归的风场(图 8)。在前两个时期，东亚地区的风场对PDO的响应呈现南北一致的形势，而在现代暖期，却以30°N为界，其以南和以北地区出现了相反的响应形势，这可能是为何现代暖期选取不同指数(南方指数和北方指数)会出现不同结果的原因。
为何在人类活动主导的现代暖期，东亚季风环流尤其是夏季风环流与AMO和PDO之间的关系会发生变化，是否与外强迫因子的变化有关。为此，我们分析了CESM-LME控制试验及各单因子敏感性试验中现代暖期东亚冬、夏季风在年代和多年代尺度上的相关情况(表 4)。值得注意的是，在只受内部变率影响的控制试验中，东亚夏季风北方指数在年代和多年代尺度上与东亚冬季风指数均没有显著的相关性，但夏季风南方指数(WNI)与冬季风指数在控制试验中则出现了显著负相关，这一方面说明内部变率在调制东亚冬、夏季风关系中的重要作用，另一方面也说明不同指数的选取会影响东亚冬、夏季风关系的研究结果，这是在古气候重建研究及未来预估中需要留意的方面。
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表 4 现代暖期控制试验及各单因子敏感性试验中东亚冬夏季风相关系数 Table 4 Correlation coefficient between EAWM and EASM in PWP in control and each single forcing sensitivity runs |
在各单因子敏感性试验中，东亚冬、夏季风在土地利用/覆盖和火山活动试验中分别呈现了显著的年代尺度的负相关，相关系数分别为-0.30和-0.35。因此，人类活动导致的土地利用变化以及现代火山活动可能会通过影响AMO和PDO[74]从而影响东亚冬、夏季风在年代-多年代尺度上的关系。此外，在温室气体以及气溶胶试验中，东亚冬、夏季风在年代和多年代尺度上也呈现出一定的负相关关系，说明人类活动引起的温室气体以及气溶胶排放的增多也可能会对现代东亚冬、夏季风关系造成一定影响。然而，外强迫尤其是人为外强迫是通过怎样的机制影响东亚冬、夏季风年代-多年代尺度关系的，在人类活动继续加强的背景下，东亚冬、夏季风关系将呈现怎样的变化趋势，这一系列问题仍然有待进一步研究。
4 结论利用过去千年集合模拟试验结果(CESM-LME)，对过去千年3个特征时期(MCA、LIA和PWP)东亚冬、夏季风关系，尤其是年代-多年代尺度上的关系及相应的机制进行了分析，主要结论如下：
(1) 整体上，在自然外强迫主导的MCA和LIA以及由人类活动主导的PWP，在东亚区域温度变化的背景下，东亚冬、夏季风均呈现相反的变化特征，即MCA夏季风偏强而冬季风偏弱，LIA和PWP夏季风偏弱而冬季风偏强。
(2) 在年代-多年代尺度上，3个时期的东亚冬、夏季风均呈现显著的负相关关系。其中MCA时期东亚冬、夏季风在年代和年代际上相关系数分别达到-0.54和-0.64，且均通过显著性检验；LIA时期则分别达到-0.39和-0.45，前者通过显著性检验；PWP东亚冬、夏季风相关系数则分别为-0.40和-0.48，前者通过显著性检验。这种负相关关系与PDO和AMO有关，但PDO和AMO影响东亚冬、夏季风关系的机制在3个时期有所不同。
(3) MCA期间PDO与东亚冬、夏季风的相关系数分别达到-0.31和0.50，而AMO仅为-0.04和-0.16。LIA期间PDO与冬、夏季风的相关系数分别为-0.47和0.48，AMO仅为0.30和-0.37。可见在MCA和LIA，东亚冬、夏季风的负相关关系主要受到PDO的调制，AMO的作用相对较小，且PDO对冬季风的作用大于对夏季风的作用。在PWP，AMO的调制作用增强，与东亚夏季风相关系数高达0.50，与东亚冬季风也达到-0.44，远高于前两个特征时期。此外，PDO与夏季风相关系数高达-0.53，与冬季风仅有0.27。相较于MCA和LIA时期，PWP时期AMO和PDO对夏季风的作用大于对冬季风的作用。
(4) 在PWP，AMO及PDO影响季风环流的机制与前两个时期有所不同，主要体现在夏季风环流的响应。前两个时期东亚地区的夏季风环流对PDO和AMO的响应在区域上较为一致，而PWP则出现了南北相反的响应形势。其出现这种变化的原因可能与人类活动有关，如土地利用/覆盖、温室气体、气溶胶等，具体原因还有待进一步分析。
同时，本研究通过对比不同的季风指数发现，自然外强迫主导的MCA和LIA对指数定义的敏感性较弱，而在人类活动主导的PWP，对指数定义的敏感性较强。即在人类活动作用下，不同的季风指数定义方式，可能会带来不同的结果，这是在开展未来预估研究时需要特别留意的地方。
致谢: 感谢审稿专家和编辑部杨美芳老师提出的宝贵修改意见和建议。
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2 Open Studio for the Simulation of Ocean-Climate-Isotope, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266237, Shandong;
3 State Key Laboratory of Loess and Quaternary Geology, Institute of Earth Environment, Chinese Academy of Science, Xi'an 710061, Shaanxi;
4 Jiangsu Provincial Key Laboratory for Numerical Simulation of Large Scale Complex Systems, School of Mathematical Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu)
Abstract
Being the most complicated monsoon circulation of the world, East Asian monsoon contains two components, winter monsoon(EAWM) and summer monsoon(EASM). Studying the interaction and relationship between EAWM and EASM has its practical importance to the predictability of East Asian(5°~55°N, 100°~140°E) climate change. A set of transient simulations over the last millennium(CESM-LME) is utilized to study the EAWM-EASM relation, mainly on the decadal-multidecadal time scale. The EAWM-EASM relation is analyzed and compared in the three typical periods over the last millennium(850~2005 A.D.), namely the Medieval Climate Abnormal (MCA), the Little Ice Age(LIA) and the Present Warm Period(PWP). The results show robust negative relationship between EAWM and EAWM, both during the natural-forcing dominated periods (MCA and LIA) and the anthropogenic-forcing dominated period(PWP). On the decadal (multidecadal) time scale, the correlation coefficients between EAWM and EASM are -0.54(-0.64) in MCA, -0.39(-0.45) in LIA and -0.40(-0.48) in PWP. The negative correlations are mainly related to the internal variabilities, the Pacific decadal oscillation(PDO) and the Atlantic multidecadal oscillation(AMO). However, the mechanisms behind the EAWM-EASM relationships are not the same in the three periods. It is found that during the first two periods(MCA and LIA), the PDO might be the main factor that cause the anti-phase between EAWM and EASM, when the role of AMO is relatively small. The role of AMO gets strengthened in PWP. Meanwhile, the response of EASM circulation to PDO and AMO is stronger in PWP than that in MCA and LIA, with different responding patterns. In MCA and LIA, the summer monsoon circulation over East Asia shows uniform response to PDO and AMO, whereas in PWP, it shows north-south contradictory responding patterns. The different responding patterns of EASM circulation to the PDO and AMO might be modulated by the anthropogenic forcings, such as land use/land cover changes, greenhouse gases and aerosols, which requires further study. Additionally, different monsoon indices, which show consistent EAWM-EASM relationship in MCA and LIA, show different EAWM-EASM relationship in PWP, however. Therefore, one should be very careful to choose EAWM and EASM definition methods in future predictions, especially those under the anthropogenic forcings.