2026, Vol. 56
大气河(Atmospheric river, AR)是指狭长的水汽输送带，主要位于中纬度地区，主导了向极地90%以上的经向水汽通量，对全球水文循环具有至关重要的作用[1]。北大西洋区域是AR的多发区域之一，AR自湾流海洋锋面附近形成，向西移动时登陆欧洲西岸，在欧洲西部地区产生大量降水，促进高空大气潜热释放，加热大气并影响大气波列[2]。AR常伴随温带气旋出现[3-4]，而北大西洋涛动(North Atlantic oscillation, NAO)等大气变化主模态则通过调制低层风场、水汽输送等对风暴轴及AR产生影响。比如，NAO正位相时，风暴轴在下游加强[5-6]，急流位置偏北，这促使AR在欧洲西岸的登陆位置偏北[7-9]。在年代际变化时间尺度上，NAO的变化则直接影响着风暴轴强度的年代际变化特征[10]，进而对AR的年代际变化产生影响。
另外，北大西洋海表温度(Sea surface temperature, SST)的年代际变化对NAO和风暴轴的影响也不容忽视。北大西洋SST变率呈现显著的多时间尺度特征[11-14]，比如北大西洋多年代际振荡(Atlantic multidecadal oscillation, AMO)、北大西洋三极子型海温模态(North Atlantic tripole, NAT)和北大西洋马蹄型海温模态(North Atlantic horseshoe, NAH)。其中AMO是周期约65—80年的北大西洋SST自然变率[15]，NAT则通常被认为是大气强迫海洋的产物，NAO通过调整海气界面的湍流热通量等过程影响海表温度异常，使其形成NAT型海温变化模态[16]。因此NAT的变化主要受NAO影响。北大西洋SST的年代际变化对大气具有重要的反馈作用，比如NAH在秋冬转换季节对NAO具有显著影响[17]，NAT则对冬季，尤其是三月份的大气风暴轴变化存在重要的反馈作用[18]。北大西洋SST的年代际变化还对AR具有一定影响，比如Zhang等[19]研究发现，年代际时间尺度上NAT的位相变化可影响向大气的水汽输送及风暴轴分布特征，进而影响AR的分布。Ma和Chen[20]也讨论了该问题，指出在北大西洋冬季，大气的年际变率对AR具有相对更重要的影响，而类似NAT型海温异常模态对AR年际变率具有一定的反馈作用。这可能是因为在北大西洋冬季，海温年际至年代际变化主模态呈现NAT型分布特征，主要是受大气强迫的结果[16]。但前人工作揭示[17, 21]，在一些年代，北大西洋海温异常呈现NAH型分布特征，在该特征出现的时期，北大西洋SST对大气的影响增强。
近期研究发现，在20世纪80至90年代的冬季，NAO中心位置出现偏东的现象[22-23]。Song等[24]进一步研究发现，在1980—2001年间的晚冬时期，NAO的中心位置显著东移，这使得NAO驱动的湍流热通量及风应力异常东移至欧洲西岸区域，从而减弱了海盆东部的海气相互作用以及NAO对海表温度异常的影响，这使得NAO和NAT间的相关性出现明显减弱的现象，而北大西洋海表温度异常分布形态也发生了相应变化。本文分析了比较1980—2001年间早冬、晚冬时期北大西洋SST异常及AR的时空分布特征，探讨了NAO东移后，海温异常对AR影响的改变。
1 资料与方法 1.1 数据资料本文所用资料来自欧洲中期数值预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)的客观再分析资料ERA-5数据集(水平分辨率为0.25°×0.25°，时间间隔为6 h)，变量包括海平面气压(Sea Level Pressure, SLP)、SST、垂直积分的水汽输送(Integrated vapor transport, IVT)和湍流热通量(Turbulent heat fluxe, THF)等相关的气象要素。其中THF包括潜热通量和感热通量，正的THF异常表明热量从海洋向大气转移。由于AR在冬季中纬度地区常引发严重的自然灾害，所以本文针对1950—2023年期间冬季这一时间段进行研究。为便于比较早冬与晚冬的不同特征，参考Song等[24]的研究，早冬的定义为12月1日至1月14日，晚冬的定义则为1月20日至2月28日。其中1月17日为早、晚冬平均分界线，剔除前后两天的数据，以确保研究结果的稳定性和可靠性。其中对每日数据进行去趋势化处理，以避免对线性趋势的潜在干扰。并且在处理逐日数据时去除季节循环，季节循环的定义是所有年份中某一天的31天滑动平均值[25]。
NAO指数由美国国家海洋和大气管理局气候预测中心提供，计算方法由Hurrell等人提供[26]。NAO的空间分布被定义为北大西洋(20°N—90°N, 80°W—30°E)地区SLP经验正交函数(the Empirical Orthogonal Function, EOF)的第一模态[27]。NAT异常指数定义为2×SST_M－SST_N－SST_S，其中SST_N、SST_M和SST_S分别代表北大西洋SST异常EOF第一模态的三个中心区域，具体为SST_N(50°N—65°N，60°W—25°W)、SST_M(25°N—40°N，80°W—45°W)和SST_S(5°N—25°N，55°W—20°W)[24]。NAT的空间分布被定义为北大西洋(10°N—70°N，80°W—0°E)地区SST的EOF第一模态[28]。
1.2 AR的检测判别方法AR的识别方法基于每6 h的IVT异常(与冬季气候态平均值的差值)超过250 kg·m-1·s-1[1-2, 29]。AR的外边界由闭合的IVT的250 kg·m-1·s-1等值线确定。被归类为AR的事件必须满足以下条件：纬度范围不低于20°N，且其长度大于2 000 km，宽度小于1 000 km，且长宽比大于3.5。此外AR的中心被定义为IVT轮廓的几何中心。AR发生频率则定义为经历AR的6 h时段与总时间段的比例，以百分比表示。
1.3 风暴轴、斜压增长率以及非绝热加热率的计算风暴轴是大气中天气尺度涡旋发生最活跃的区域，本文用300 hPa的涡动动能(Eddy kinetic energy, EKE)来进行表示，其中的风场进行天气尺度2~8天带通滤波[30]。
本文中大气斜压性用850 hPa斜压增长率来进行表示，公式如下:
| $ \sigma=0.31 \frac{\left|f \boldsymbol{U}_z\right|}{N} 。$ | (1) |
式中: f为地转参数; Uz为垂直风切变; N为Brunt-Väisälä频率[31]。
计算非绝热加热的公式为[32]:
| $ Q 1=c_{\mathrm{p}} \frac{\partial T}{\partial t}-c_{\mathrm{p}}(\omega \sigma-\boldsymbol{V} \cdot \boldsymbol{\nabla} T) 。$ | (2) |
式中: T为温度; cp为定压比热;
EOF分解方法是一种常用的气象数据分析方法，用于分析变量场的空间结构和时间变化规律[33]。该方法将复杂的气象场分解为多个空间模态及其对应的时间系数：空间模态反映气象场的空间分布特征，时间系数则描述各模态随时间的变化趋势。为验证空间模态的物理意义引入蒙特卡罗检验[34-35]，将实际特征值与随机生成的特征值进行比较，以判定其统计显著性。
此外本文用到的统计方法有滑动相关分析，回归分析等，显著性检验为双尾t检验。
2 北大西洋海表温度异常对AR的影响 2.1 北大西洋海表温度异常在1980—2001年间的分布特征根据Song等[24]的研究结果，1980—2001年间NAO偏东，其对NAT的影响减弱，那么该时期北大西洋海温异常的分布形态是否会发生改变。首先参照Song等[24]的研究方法，对1950—2023年间早，晚冬逐年平均的NAO和NAT指数进行了窗口为11年的滑动相关分析(见图 1(a))，发现在晚冬时期，NAO和NAT指数在1980—2001年间相关性显著降低，这和Song等[24]的研究结果一致。另外，还考察了早冬时期两者的相关性质，发现在20世纪80年代和20世纪90年代两者的相关性质并不相同。其中在20世纪80年代，早冬和晚冬一致，两者的相关性均较弱，但是在20世纪90年代，早冬时期NAT和NAO的相关系数均通过了95%的信度检验，峰值高达0.8，显示出该时间段两者间存在密切关联。为进一步考察1980—2001年间北大西洋海温异常及NAO的分布特征，对20世纪80年代、20世纪90年代，早冬及晚冬的海温场、海平面气压场分别进行EOF分解。如图 2所示，1980—2001年间的早冬时期，NAO南、北中心均位于20°W—40°W之间，而晚冬时期，20世纪80年代NAO北部中心向东偏移，20世纪90年代NAO南部中心则偏东至20°E附近，这与Song等[24]的结果一致。而北大西洋海温异常EOF分解所揭示的海温异常主模态，在20世纪80年代和20世纪90年代早、晚冬四个时期，均呈现海盆中南部为正值，南北及东侧为负值的分布形态。其中20世纪80年代早冬和20世纪90年代晚冬海盆中部的正值区向东一直延伸到欧洲西岸，呈现类似于NAT型的分布特征[36]。而20世纪80年代晚冬和20世纪90年代早冬时期，尤其是20世纪90年代早冬时期，湾流区(Gulf stream, GS)海温偏低，海盆中部的正值区偏强但局限在20°W以西，而海盆东部的负值区偏大偏强，这样的海温异常分布特征更接近NAH型[17, 37-38]。据前人研究，北大西洋海温呈NAH型分布时，其对大气的影响增强[17, 39-40]。
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( 黑色虚线表示0.05显著性水平的t检验。灰色虚线代表 0线。The black dashed line represents a t-test at a significance level of 0.05. The dashed grey line represents line 0. ) 图 1 早冬和晚冬时期(a)NAO指数与NAT指数、(b)NAT指数与AR PC1、(c)NAO指数与AR PC1的11年的滑动相关 Fig. 1 The 11-year sliding correlations between (a) the NAO index and the NAT index, (b) the NAT index and AR PC1, and (c) the NAO index and AR PC1 during the early and late winter periods |
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( (a)1980—1990年早冬时期；(b)1991—2001年晚冬时期；(c)1980—1990年早冬时期；(d)1991—2001年晚冬时期。等值线间隔为2，零值未显示。正值为实线，负值为虚线。灰色实线代表 0线。红色实线标出了20°W的位置。EOF模态通过了0.05显著性水平的蒙特卡罗显著性检验。图右上角为海温模态所占方差的百分比。(a) Early winter 1980—1990; (b) Early winter 1991—2001; (c) Late winter 1980—1990; (d) Late winter 1991—2001. The contours interval is 2, with zero values not displayed. Positive values are represents by solid lines, and negative values represents by dashed lines. The solid grey line represents line 0. The solid red line indicates the 20°W meridian. The EOF mode is statistically significant at the 0.05 level based on the Monte Carlo test. The percentage of variance explained by the SST mode is indicated in the upper-right corner of the figure. ) 图 2 北大西洋海温EOF的第一模态(颜色)以及海平面气压EOF的第一模态(等值线) Fig. 2 The first EOF mode for SST and SLP anomalies over the North Atlantic |
为考察NAO和海温异常间的相互作用关系，分别以海温和海平面气压EOF第一模态的时间序列为海温指数和NAO指数，计算了两者间的超前滞后相关系数，由图 3可见，在20世纪90年代早冬时期，海温异常的PC1在超前10~30天时和NAO相关性最高，相关系数可达0.3以上，可见该时期早冬的海温对晚冬的NAO具有显著的影响，这解释了年平均的早冬SST和NAO指数为何在20世纪90年代相关性较高。Nie等[17]的研究表明，正位相的NAH型海温模态可影响天气尺度涡旋的热通量和动能向极地偏移，进而驱动纬向风异常向极移动，上述过程也可能通过调制风场而对AR产生影响。
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( (a)1980—1990年早冬时期SST指数与NAO指数；(c)1991—2001年早冬时期SST指数与NAO指数；(e)1991—2001年早冬时期SST指数与THF指数；(g)1991—2001年早冬时期SST指数与IVT指数；(b)，(d)，(f)，(h)同(a)，(c)，(e)，(g)，为晚冬时期。红色虚线表示0.05显著性水平的t检验。(a) The SST index and the NAO index in early winter 1980—1990; (c) The SST index and the NAO index in early winter 1990—2001; (e) The SST index and the THF index in early winter 1990—2001; (f) The SST index and the IVT index in early winter 1990—2001; (b), (d), (f), (h) are the same as (a), (c), (e), (g), for late winter. The red dashed line represents a t-test at a significance level of 0.05. ) 图 3 SST指数与不同气象指数的超前滞后相关 Fig. 3 Lead-lag correlations between the SST index and different meteorological indices |
为讨论上述问题，我们将数据分早冬、晚冬之后，对1950—2023年间的AR逐年发生频率进行了EOF分解，并对逐年的NAT指数和AR的PC1进行了窗口为11年的滑动相关分析(见图 1(b))，发现在大多数年份，NAT指数和AR发生频率在早，晚冬时期相关性均较差，仅在20世纪90年代早冬时期，两者呈显著正相关。进一步考察NAO和AR发生频率间的相关性发现(见图 1(c))，两者在多数年份相关性均显著，而在20世纪90年代晚冬时期，AR的变化与NAO的相关性较弱。上述分析可见，20世纪90年代早冬的NAH型海温分布特征，对晚冬的大气存在显著影响，也可能影响着AR的发生频率。
为揭示20世纪90年代AR发生频率的特殊性，图 4比较了AR发生频率在20世纪80、90年代早冬、晚冬期间相比气候态的差异。首先，AR发生频率大小及分布特征和相关文献一致[41]，在早冬时期，1980—2001年间AR发生频率均较气候态偏高(尤其是海盆东侧)。在晚冬时期，AR发生频率较气候态偏低，尤其是20世纪90年代的晚冬时期，AR发生频率北部偏强，南部明显偏弱。为进一步考察20世纪90年代晚冬时期AR发生频率发生变化的原因，对20世纪80、90年代早冬、晚冬时期的AR发生频率的年际变化特征进行了EOF分解，第一模态的分布特征如图 5所示。可见，AR发生频率的年际变化基本以南负北正为主，其中北侧正值对应NAO的偶极子中心位置，表明NAO偶极子中心的风场对AR的形成和变化起着重要的作用。而在20世纪90年代晚冬时期，NAO偶极子中心明显偏东，而AR发生频率也偏东。上述分析进一步揭示了20世纪90年代晚冬时期AR的变化与其它时期的不同。
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( (a)1980—1990年早冬平均值; (b)1991—2001年早冬平均值；(c)1980—1990年早冬平均值与气候态的差；(d)1991—2001年早冬平均值与气候态的差值；(e), (f), (g), (h)同(a), (b), (c), (d)，但为晚冬。(a) Early winter mean from 1980—1990; (b) Early winter mean from 1991—2001; (c) Difference between the early winter mean of 1980—1990 and the climatological mean; (d) Difference between the early winter mean of 1991—2001 and the climatological mean; (e), (f), (g), (h) are the same as (a), (b), (c), (d), for late winter. ) 图 4 北大西洋冬季AR发生频率 Fig. 4 AR occurrence frequency over the North Atlantic in winter |
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( (a)1980—1990年早冬时期; (b)1991—2001年早冬时期; (c)1980—1990年晚冬时期; (d)1991—2001年晚冬时期。等值线间隔为2，零值未显示。正值为实线，负值为虚线。EOF模态通过了0.05显著性水平的蒙特卡罗显著性检验。(a) Early winter 1980—1990; (b) Early winter 1991—2001; (c) Late winter 1980—1990; (d) Late winter 1991—2001. The contours interval is 2, with zero values not displayed. Positive values are represented by solid lines, and negative values by dashed lines. The EOF mode is statistically significant at the 0.05 level based on the Monte Carlo test. ) 图 5 AR的EOF第一模态(颜色)以及海平面气压EOF的第一模态(等值线) Fig. 5 The first EOF mode of AR and SLP anomalies over the North Atlantic |
为探讨20世纪90年代晚冬时期AR的变化与其它时期不同的原因，进一步对20世纪90年代早晚冬逐日的IVT(代表水汽输送)及THF(代表海温和大气的相互作用)进行EOF分析(见图 6)。可见，在20世纪90年代早冬时期，NAO南部反气旋偏西，其东侧的南风从GS区吹向东北，将GS区南侧的暖湿空气带向东北侧[42]，增加了北大西洋西南部的气温，减小了该区域的海气温差，这减小了由海洋向大气释放的热量，对应图 6(a)南侧的THF负异常，以及图 6(c)中海盆西部IVT的南负北正结构。在NAO北部气旋的影响下，强的西北风自美洲大陆吹向海洋，促使北大西洋西北部海洋大量失热，对应图 6(a)中THF北侧的正异常。而在20世纪90年代晚冬时期，因NAO南部中心明显偏东，其西侧的西北风偏移到北大西洋中部(40°W附近)，这使得海盆中部的海洋失热减少，对应THF的负值中心，而IVT异常中心也向东偏移(见图 6(b)6(d)，)。为进一步考察SST异常与THF、IVT间的相互作用，图 3(e)—(h)给出了早、晚冬时期EOF分解后的SST与THF、IVT时间序列间的超前滞后相关系数。可见，在20世纪90年代早冬时期，SST异常超前10~30天对NAO具有显著的影响，同时超前5~20天对THF和IVT也有重要影响。这显示早冬时期的SST异常通过调制向大气的水汽和热通量而影响风场，进而影响IVT的分布形态。在20世纪90年代晚冬时期，SST和NAO指数在同期相关性更强，而THF超前5~10天时与SST指数的相关性也明显增大，这说明在晚冬时期，大气通过影响风场及海气界面的热通量而影响海温的分布。
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( (a)，(c)1991—2001年早冬；(b)，(d)1991—2001年晚冬。等值线为海平面气压EOF的第一模态。等值线间隔为2，零值未显示。正值为实线，负值为虚线。EOF模态通过了0.05显著性水平的蒙特卡罗显著性检验。正的THF异常表明热量从海洋向大气转移。图右上角标注了该模态解释的方差百分比。(a) and (c) early winter 1980—1990; (b) and (d) late winter 1980—1990. The contours are the first EOF mode for SLP anomalies. The contours interval is 2, with zero values not displayed. Positive values are represented by solid lines, and negative values by dashed lines. The EOF mode is statistically significant at the 0.05 level based on the Monte Carlo test. Positive THF anomalies imply oceanic heat transfer to the atmosphere. The percentage of variance explained by the mode is indicated in the upper-right corner of the figure. ) 图 6 不同时期THF与IVT的EOF第一模态 Fig. 6 The first EOF mode of IVT and THF in different periods |
通过SST指数与IVT的超前滞后相关系数图可见(见图 3(g)—3(h))，20世纪90年代早冬时期，在超前10~20天时，SST异常与IVT显著相关，这表明了NAH型SST分布通过影响海气界面的蒸发和风场而影响水汽输送。图 7(a)—(e)给出了500 hPa位势高度(Z500)对早冬SST指数的滞后回归结果，可见，在同期时(早冬时期)，SST异常在GS区及北大西洋中部为正值，海盆东南部及北部为负值，呈现NAH型分布特征。其中与GS区高海温对应的THF也为正值(见图 7(f)—(j))，表明在该区海洋加热大气，这和前人的研究结果一致[43]。与SST异常相关的Z500异常分布呈NAO正位相的特征，其中南侧正中心分布在北大西洋中西部，其南侧的东南风吹向北美沿岸，减小海气温差，抑制海洋失热，对应该区域THF的回归是负值，大气失热，海温增加，这说明NAH中心的正值受NAO南侧反气旋的作用而维持[37]。受NAO南侧正中心北侧西北风的影响，自GS区向欧洲西岸传输的水汽增加，在IVT的回归结果中(见图 7(k)—(o))，IVT正异常中心沿NAO南侧正中心北侧分布，导致IVT正异常偏北，IVT正值区与早冬AR发生频率的EOF结果也一致。这说明在早冬时期，NAO与SST异常分布的配置和AR发生频率向北偏移有关。当Z500滞后SST时，在SST的影响下，NAO的南、北两个中心均随时间东移，直到NAO滞后30天以后移动到欧洲沿岸并逐渐减弱。同时，GS区THF正异常也随着时间而加强，从GS区海洋蒸发到大气的水汽也增加，这使得水汽自GS区沿风场向东北方向输送。在滞后SST指数30天时，IVT正值区的分布和图 4以及图 5中AR的发生频率在20世纪90年代晚冬偏北一致，这进一步证实了20世纪90年代晚冬AR发生频率偏北是受早冬NAH型海温异常所影响的结果。另外，我们还注意到，在滞后SST指数30天后，在湾流附近，出现负的位势异常，该位势负异常的出现可能和NAO南侧反气旋东移有关。
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( (a)—(e)SST；(f)—(j)IVT；(k)—(o)THF。等值线为500 hPa位势高度(单位：gpm)的回归。图中从左至右分别对应滞后0天、10天、20天、30天以及40天。打点区域表示通过了0.05的显著性水平检验。等值线间隔为8，零值未显示。正值为实线，负值为虚线。正的THF异常表明热量从海洋向大气转移。(a)—(e) SST, (f)—(j) IVT anomalies and (k)—(o) THF. Contours represent the regressed 500 hPa geopotential height (unit: gpm). From left to right, the panels show lags of 0, 10, 20, 30 and 40 days. The dotted area indicates that the t-test has passed the significance level of 0.05. The contours interval is 8, with zero values not displayed. Positive values are represented by solid lines, and negative values by dashed lines. Positive THF anomalies imply oceanic heat transfer to the atmosphere. ) 图 7 20世纪90年代早冬海温PC1的滞后回归 Fig. 7 Lag-regression of the early winter SST PC1 in the 1990s |
为进一步考察SST异常对大气产生的影响，计算了SST引起的降水、非绝热加热(Q1)、斜压不稳定性质、以及EKE的变化，如图 8所示。在同期时，和THF的分布相对应，降水在GS区及南侧为正值，在大洋中东部为负值，这对应NAO南侧反气旋中心的下沉运动。值得注意的是，在60°N以北，尤其是北欧西岸地区，出现了强降水，该强降水一直维持到滞后SST指数20天，这与IVT在欧洲西北部的正值有关，结合图 4中该时期AR发生频率偏北的特征，北欧西岸地区的降水可能和AR在该区域的登陆有关[44]。伴随着北欧西岸强降水的持续，非绝热加热和在大洋北部至挪威地区增强，这增强了大气的斜压不稳定性，也加强了高空风暴轴的活跃度[45]。图 8显示代表高空风暴轴活动的EKE也在海盆北部出现正值，挪威上空的EKE正值区一直持续到滞后SST指数20天，这是受该区域降水及非绝热加热影响的结果。另外，在GS区南侧，也存在降水、非绝热加热和斜压增长率的正值区，该正值区持续存在至滞后30天，在非绝热加热作用的促进下，该区的高空EKE自滞后第0天至第20天持续增强，并在该区高空逐渐形成负的位势异常，该位势负异常进一步发展在滞后30天时与NAO北部气旋合并，受其影响，NAO北部气旋向西南移动。上述GS区非绝热加热影响高空气旋的过程，和Ma等[2]的数值试验结果一致，是非绝热加热加强上升运动，并激发高空波源的结果。总之，受20世纪90年代早冬NAH型SST异常的影响，IVT正异常从GS区向北欧延伸，这使得AR分布偏北，并引起挪威沿岸的降水及高空的非绝热加热，增强了该区的斜压不稳定和风暴轴活动，使得NAO北侧的负异常持续存在。而GS区南侧降水引起的不稳定，在其上空形成位势负异常，随着该负异常的发展，NAO北侧气旋偏西南方向移动，而南侧反气旋向偏东方向移动。
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( (a)—(e)降水；(f)—(j)700 hPa Q1；(k)—(o)850 hPa的斜压增长率以及(p)—(t)300 hPa EKE。等值线为500 hPa位势高度(单位：gpm)的回归。图中从左至右分别对应滞后0天、10天、20天、30天以及40天。打点区域表示通过了0.05的显著性水平检验。等值线间隔为8，零值未显示。正值为实线，负值为虚线。(a)—(e) total precipitation; (f)—(j) 700h Pa Q1; (k)—(o) baroclinic growth rate at 850 hPa and (p)—(t) 300 hPa EKE. Contours represent the regressed 500 hPa geopotential height (unit: gpm). From left to right, the panels show lags of 0, 10, 20, 30 and 40 days. The dotted area indicates that the t-test has passed the significance level of 0.05. The contours interval is 8, with zero values not displayed. Positive values are represented by solid lines, and negative values by dashed lines. ) 图 8 20世纪90年代早冬海温PC1的滞后回归 Fig. 8 Lag-regression of the early winter SST PC1 in the 1990s |
为进一步理解20世纪90年代海温异常对大气的影响，图 9给出了对20世纪80年代早冬SST回归的位势变化情况。可见，在20世纪80年代，与20世纪90年代相比，GS区海温偏强，其北侧的海温负值中心偏南。结合图 3(a)，SST与NAO主要在SST超前5天至同期相关性较高。从图 9可见，自大气超前SST40天至超前10天，NAO南侧反气旋持续增强，其南侧的东南风将暖湿空气带向GS区，使得GS区海温增加。之后NAO南侧反气旋开始减弱，而海盆中部海温正异常逐渐延伸至海盆东岸，形成NAT型分布特征。随着时间推移，GS区南侧的海洋加热作用逐渐显著，在其上空逐渐出现强的气旋式环流异常，随着南侧气旋的发展，NAO发生位相的反转。该过程和Tao等[46]指出的过程一致，前期是大气影响海洋，后期GS区的正海温异常对NAO位相的反转也存在贡献。而在20世纪90年代，因GS区海温偏低，海盆中部海温偏高，GS区的加热作用较弱，其上空出现的反气旋也较弱，并未引起NAO反转，只是造成NAO偏东，AR发生频率北移。
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( (a)—(i)分别对应海温超前40天至滞后40天，时间间隔为10天。打点区域表示通过了0.05的显著性水平检验。等值线间隔为1，零值未显示。正值为实线，负值为虚线。From (a) to (i), the panels correspond to SST leading by 40 days to lagging by 40 days at 10-day intervals. The dotted area indicates that the t-test has passed the significance level of 0.05. The contours interval is 1, with zero values not displayed. Positive values are represented by solid lines, and negative values by dashed lines. ) 图 9 基于1980—1990年早冬海温PC1的超前滞后回归(±40天)：海平面气压(等值线，单位：hPa)与海表温度 Fig. 9 Lead-lag regression (±40 days) onto the early winter SST PC1 from 1980 to 1990: SLP (contours, unit: hPa) and SST |
本文利用ERA5再分析资料，探讨了1980—2001年间北大西洋海表温度异常分布特征的变化，并进一步分析了其对NAO和AR发生频率的影响。结果表明，北大西洋海温异常主模态在20世纪80年代和20世纪90年代存在明显差异：在20世纪80年代早冬和20世纪90年代晚冬期间，海温异常主要呈现NAT型分布特征。而在20世纪90年代最早冬时期，GS区海温偏低，海盆中部的正值区偏强，海盆东部的负值区偏大偏强，这样的海温异常分布特征更接近NAH型。受其影响，自GS区向欧洲西岸传输的水汽增加，这导致20世纪90年代晚冬时期AR发生频率偏北，AR在挪威沿岸登陆的频率增加，随着挪威沿岸的降水及高空非绝热加热增强，加强了该区的斜压不稳定和风暴轴活动，也使得NAO北侧的负异常偏东；同时，GS区南侧的降水引起不稳定并在其上空形成弱的位势负异常，促使NAO南侧反气旋偏东。这可能是20世纪90年代晚冬时期NAO偏东的原因之一。相比之下，20世纪80年代早冬时期海温呈NAT型分布特征，其分布特征主要是受NAO影响的结果。但因该时期GS区的海气相互作用更强，在强降水及高空加热的影响下，其上空出现的气旋式环流异常对NAO位相的反转也起着反馈作用。总之，20世纪90年代早冬时期北大西洋海温分布型发生了变化，增强了其对大气的反馈作用，是20世纪90年代晚冬时期NAO偏东、AR发生频率偏北的原因之一。
本文主要讨论了北大西洋海温异常对大气的反馈作用，该反馈主要通过GS海洋锋面区的海气相互作用，以及AR在挪威沿岸登陆带来的强降水及高空非绝热加热过程来完成。而上述海温异常模态，很大程度上仍然是大气强迫的结果，比如20世纪90年代早冬NAH型海温分布特征的形成，可能是海洋系统对同期或前期大气强迫的响应，也可能源于北大西洋本身年代际振荡的内部过程。另外，20世纪90年代早冬NAH型海温异常是否是AR在北欧登陆的直接原因以及其影响NAO的具体物理过程，还需要借助数值模式进一步探讨。
| [1] |
Zhu Y, Newell R E. A proposed algorithm for moisture fluxes from atmospheric rivers[J]. Monthly Weather Review, 1998, 126(3): 725-735. DOI:10.1175/1520-0493(1998)126<0725:APAFMF>2.0.CO;2 (  0) |
| [2] |
Ma X, Jia Y, Han Z. Impact of the Gulf Stream front on atmospheric rivers and Rossby wave train in the North Atlantic[J]. Climate Dynamics, 2024, 62(7): 5827-5843. ( 0) |
| [3] |
Eiras-Barca J, Lorenzo N, Taboada J, et al. On the relationship between atmospheric rivers, weather types and floods in Galicia (NW Spain)[J]. Natural Hazards and Earth System Sciences, 2018, 18(6): 1633-1645. DOI:10.5194/nhess-18-1633-2018 ( 0) |
| [4] |
Zhang Z, Ralph F M, Zheng M. The relationship between extratropical cyclone strength and atmospheric river intensity and position[J]. Geophysical Research Letters, 2019, 46(3): 1814-1823. DOI:10.1029/2018GL079071 ( 0) |
| [5] |
Nie J, Wang P, Yang W, et al. Northern hemisphere storm tracks in strong AO anomaly winters[J]. Atmospheric Science Letters, 2008, 9(3): 153-159. DOI:10.1002/asl.186 ( 0) |
| [6] |
Wettstein J J, Wallace J M. Observed patterns of month-to-month storm-track variability and their relationship to the background flow[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 2010, 67(5): 1420-1437. DOI:10.1175/2009JAS3194.1 ( 0) |
| [7] |
Lavers D A, Villarini G. The nexus between atmospheric rivers and extreme precipitation across Europe[J]. Geophysical Research Letters, 2013, 40(12): 3259-3264. DOI:10.1002/grl.50636 ( 0) |
| [8] |
Brands S, Gutiérrez J M, San-Martín D. Twentieth-century atmospheric river activity along the west coasts of Europe and North America: Algorithm formulation, reanalysis uncertainty and links to atmospheric circulation patterns[J]. Climate Dynamics, 2017, 48(9): 2771-2795. ( 0) |
| [9] |
Zavadoff B L, Kirtman B P. Dynamic and thermodynamic modulators of European atmospheric rivers[J]. Journal of Climate, 2020, 33(10): 4167-4185. DOI:10.1175/JCLI-D-19-0601.1 ( 0) |
| [10] |
Lee S S, Lee J Y, Wang B, et al. Interdecadal changes in the storm track activity over the North Pacific and North Atlantic[J]. Climate Dynamics, 2012, 39(1): 313-327. ( 0) |
| [11] |
Battisti D S, Bhatt U S, Alexander M A. A modeling study of the interannual variability in the wintertime North Atlantic Ocean[J]. Journal of Climate, 1995, 8(12): 3067-3083. DOI:10.1175/1520-0442(1995)008<3067:AMSOTI>2.0.CO;2 ( 0) |
| [12] |
Sutton R T, Allen M R. Decadal predictability of North Atlantic sea surface temperature and climate[J]. Nature, 1997, 388(6642): 563-567. DOI:10.1038/41523 ( 0) |
| [13] |
Terray L. Evidence for multiple drivers of North Atlantic multi-decadal climate variability[J]. Geophysical Research Letters, 2012, 39(19): L19712.. ( 0) |
| [14] |
Ehsan M A, Nicolì D, Kucharski F, et al. Atlantic Ocean influence on Middle East summer surface air temperature[J]. NPJ Climate and Atmospheric Science, 2020, 3(1): 5. DOI:10.1038/s41612-020-0109-1 ( 0) |
| [15] |
Kerr R A. A North Atlantic climate pacemaker for the centuries[J]. Science, 2000, 288(5473): 1984-1985. DOI:10.1126/science.288.5473.1984 ( 0) |
| [16] |
Schneider E K, Fan M. Observed decadal North Atlantic tripole SST variability. Part Ⅱ: Diagnosis of mechanisms[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 2012, 69(1): 51-64. DOI:10.1175/JAS-D-11-019.1 ( 0) |
| [17] |
Nie Y, Ren H L, Zhang Y. The role of extratropical air-sea interaction in the autumn subseasonal variability of the North Atlantic Oscillation[J]. Journal of Climate, 2019, 32(22): 7697-7712. DOI:10.1175/JCLI-D-19-0060.1 ( 0) |
| [18] |
Gan B, Wu L. Feedbacks of sea surface temperature to wintertime storm tracks in the North Atlantic[J]. Journal of Climate, 2015, 28(1): 306-323. DOI:10.1175/JCLI-D-13-00719.1 ( 0) |
| [19] |
Zhang J, Jia Y, Ji R, et al. Decadal variation of atmospheric rivers in relation to North Atlantic Tripole SST Mode[J]. Atmosphere, 2021, 12(10): 1252. DOI:10.3390/atmos12101252 ( 0) |
| [20] |
Ma W, Chen G. What controls the interannual variability of the boreal winter atmospheric river activities over the northern hemisphere?[J]. Journal of Climate, 2022, 35(23): 7555-7573. DOI:10.1175/JCLI-D-22-0089.1 ( 0) |
| [21] |
吕东方, 贾英来, 杜天琪. 晚秋北大西洋海温与欧亚大陆西北部表面气温关系的年代际变化特征及成因[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2025, 55(10): 19-31. Lv D F, Jia Y L, Du T Q. Interdecadal variation characteristics and causes of the relationship between late autumn North Atlantic sea surface temperature and surface air temperature over northwestern Eurasia[J]. Periodical of Ocean University of China, 2025, 55(10): 19-31. DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.20240295 ( 0) |
| [22] |
Hilmer M, Jung T. Evidence for a recent change in the link between the North Atlantic Oscillation and Arctic sea ice export[J]. Geophysical Research Letters, 2000, 27(7): 989-992. DOI:10.1029/1999GL010944 ( 0) |
| [23] |
Peterson K A, Greatbatch R J, Lu J, et al. Hindcasting the NAO using diabatic forcing of a simple AGCM[J]. Geophysical Research Letters, 2002, 29(9): 501-504. ( 0) |
| [24] |
Song X, Yin Z, Wang H. Interdecadal changes in the links between late-winter NAO and North Atlantic tripole SST and possible mechanism[J]. Geophysical Research Letters, 2024, 51(15): e2024GL110138. DOI:10.1029/2024GL110138 ( 0) |
| [25] |
Zhang D, Shi N, Tajie S. Mechanisms of the subseasonal influences of Scandinavian events on winter surface air temperature over Eastern China[J]. Atmospheric Research, 2022, 268: 105994. DOI:10.1016/j.atmosres.2021.105994 ( 0) |
| [26] |
Hurrell J W, Kushnir Y, Ottersen G, et al. The North Atlantic Oscillation: Climatic Significance and Environmental Impact[M]. Washington, DC: American Geophysical Union, 2003: 263.
( 0) |
| [27] |
Li J P, Wang J X L. A new North Atlantic Oscillation index and its variability[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2003, 20(5): 661-676. DOI:10.1007/BF02915394 ( 0) |
| [28] |
Deser C, Timlin M S. Atmosphere-ocean interaction on weekly timescales in the North Atlantic and Pacific[J]. Journal of Climate, 1997, 10(3): 393-408. DOI:10.1175/1520-0442(1997)010<0393:AOIOWT>2.0.CO;2 ( 0) |
| [29] |
Gimeno L, Nieto R, Vázquez M, et al. Atmospheric rivers: A mini-review[J]. Frontiers in Earth Science, 2014, 2: 2. ( 0) |
| [30] |
Small R J, Tomas R A, Bryan F O. Storm track response to ocean fronts in a global high-resolution climate model[J]. Climate Dynamics, 2014, 43(3): 805-828. ( 0) |
| [31] |
Hoskins B J, Valdes P J. On the existence of storm-tracks[J]. Journal of Atmospheric Sciences, 1990, 47(15): 1854-1864. DOI:10.1175/1520-0469(1990)047<1854:OTEOST>2.0.CO;2 ( 0) |
| [32] |
Yanai M, Esbensen S, Chu J H. Determination of bulk properties of tropical cloud clusters from large-scale heat and moisture budgets[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 1973, 4(30): 611-627. ( 0) |
| [33] |
Hinz J. Weather Derivative Valuation: The meteorological, statistical, financial and mathematical foundations[J]. Journal of the American Statistical Association, 2007, 102(477): 380. ( 0) |
| [34] |
Li X F, Pietrafesa L, Li S F, et al. Significance test for empirical orthogonal function (EOF) analysis of meteorological and oceanic data[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 2000, 18(1): 10-17. DOI:10.1007/BF02842536 ( 0) |
| [35] |
王洁, 边宇晗, 刘俊杰, 等. 基于同化数据的GRACE卫星反演中国陆地水储量变化降尺度分析[J]. 水电能源科学, 2020, 38(2): 31-35. Wang J, Bian Y H, Liu J J, et al. Downscaling analysis of terrestrial water storage changes in China inverted from GRACE satellites based on assimilation data[J]. Water Resources and Power, 2020, 38(2): 31-35. ( 0) |
| [36] |
Han Z, Luo F, Wan J. The observational influence of the North Atlantic SST tripole on the early spring atmospheric circulation[J]. Geophysical Research Letters, 2016, 43(6): 2998-3003. DOI:10.1002/2016GL068099 ( 0) |
| [37] |
Czaja A, Frankignoul C. Observed impact of Atlantic SST anomalies on the North Atlantic Oscillation[J]. Journal of Climate, 2002, 15(6): 606-623. DOI:10.1175/1520-0442(2002)015<0606:OIOASA>2.0.CO;2 ( 0) |
| [38] |
王庭轩. 秋季北大西洋马蹄型海温模态与我国初冬气温异常的联系[D]. 南京: 南京信息工程大学, 2023. Wang T X. The Relationship Between the North Atlantic Horseshoe Sea Surface Temperature Pattern During Autumn and the Anomaly Early Winter Temperatures in China[D]. Nanjing: Nanjing University of Information and Technology, 2023. ( 0) |
| [39] |
李忠贤, 王庭轩, 曾刚, 等. 秋季北大西洋马蹄型海温异常与初冬我国气温年际变化的联系[J]. 大气科学, 2024, 48(3): 1131-1143. Li Z X, Wang T X, Zeng G, et al. Link between the autumn North Atlantic horseshoe-like sea surface temperature anomaly and the interannual variation of early winter air temperature in China[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2024, 48(3): 1131-1143. ( 0) |
| [40] |
Gastineau G, Frankignoul C. Influence of the North Atlantic SST variability on the atmospheric circulation during the twentieth century[J]. Journal of Climate, 2015, 28(4): 1396-1416. DOI:10.1175/JCLI-D-14-00424.1 ( 0) |
| [41] |
Guan B, Waliser D E. Detection of atmospheric rivers: Evaluation and application of an algorithm for global studies[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2015, 120(24): 12514-12535. DOI:10.1002/2015JD024257 ( 0) |
| [42] |
Deser C, Alexander M A, Xie S P, et al. Sea surface temperature variability: Patterns and mechanisms[J]. Annual Review of Marine Science, 2010, 2: 115-143. DOI:10.1146/annurev-marine-120408-151453 ( 0) |
| [43] |
Kelly K A, Small R J, Samelson R M, et al. Western boundary currents and frontal air-sea interaction: Gulf Stream and Kuroshio Extension[J]. Journal of Climate, 2010, 23(21): 5644-5667. DOI:10.1175/2010JCLI3346.1 ( 0) |
| [44] |
Lavers D A, Villarini G, Allan R P, et al. The detection of atmospheric rivers in atmospheric reanalyses and their links to British winter floods and the large-scale climatic circulation[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2012, 117(D20): D20109. ( 0) |
| [45] |
Seo H, O'Neill L W, Bourassa M A, et al. Ocean mesoscale and frontal-scale ocean-atmosphere interactions and influence on large-scale climate: A review[J]. Journal of Climate, 2023, 36(7): 1981-2013. DOI:10.1175/JCLI-D-21-0982.1 ( 0) |
| [46] |
Tao L, Fang J, Yang X Q, et al. Role of North Atlantic tripole SST in mid-winter reversal of NAO[J]. Geophysical Research Letters, 2023, 50(15): e2023GL103502. DOI:10.1029/2023GL103502 ( 0) |