1 引言

21世纪以来，北极的气候系统正在发生着显著而快速的变化(Zhang et al., 2008).其中最引人注目的两个变化就是北极海冰的急剧消融(Stroeve et al., 2012)和北极地表的迅速升温(Serreze and Francis， 2006；Serreze et al., 2009).2007年秋季，北极地区的海冰面积只有4.17×10⁶ km²，创造了有观测数据以来的最低记录.而2012年秋季这一记录又被刷新，海冰面积的最低值比2007年还要偏少18%(Zhang et al., 2013).Francis和Vavrus(2012)指出，1980年以来北极夏季海冰面积的减少量相当于美国面积的40%.与此同时，北极地表以超过整个北半球增温两倍的速度迅速变暖，这被称为“北极强化”(Arctic Amplification).两者之间的正反馈作用可能是北极增暖和海冰消融的主要原因(Screen and Simmonds， 2010a，b).

在北极气候系统发生显著变化的同时，紧邻的欧亚大陆中高纬地区则频频经历严冬的肆虐.大规模寒潮频繁袭击欧亚大陆，暴雪、持续低温事件频发.2012年12月到2013年1月初，中国的平均地表气温创造了最近28年来的最低记录(Wu et al., 2013).2012年1月下旬到2月上旬席卷欧亚大陆的极端寒潮致使一些地区的温度突破了30年来的最低值，造成了600多人死亡(WMO，2012).此外，2008年中国南方的低温雨雪冰冻灾害和2009—2010年冬季欧亚大陆的极端低温事件也引发了日益增多的关注(丁一汇等，2008；李崇银和顾薇，2010；Cattiaux et al., 2010).

欧亚大陆低温频发的原因可能是非常复杂的，北极海冰以及北大西洋海温都对其有重要影响(Deser et al，2004；Semenov et al，2010).由于近年来北极地区的显著气候变化，北极海冰的减少及与之对应的极地大气环流改变这一因子正在受到越来越多的关注.许多学者以前期秋季北极海冰的异常作为切入点研究欧亚大陆的冬季低温天气.Honda等(2009)指出，冬季欧亚大陆的低温天气与前期秋季北极海冰的减少有显著联系；Wu等(2010)认为，前期秋季北极海冰的偏少是触发2008年中国华南雨雪冰冻灾害的重要因子；Liu等(2012)和Ghatak等(2010)的研究则表明，北半球冬季的低温和暴雪均受到前期秋季北极海冰的影响；武炳义等(2011)的研究结果显示，秋季的北极海冰异常可以影响西伯利亚高压进而造成大陆中高纬地区的低温.这些研究都表明，前期秋季的北极海冰对欧亚大陆冬季温度有显著影响.

然而，虽然有不少研究指出前期秋季的北极海冰可以作为冬季欧亚温度的一个预测因子，但对其中的年际和年代际两种时间尺度的影响却往往未加区分，这可能对研究结果产生不可忽视的影响.许多研究都显示，一个气候现象的影响因子在年际和年代际尺度上可能存在显著不同，对年际和年代际尺度的影响因子分开研究是十分必要的(陆日宇，2002；徐桂玉等，2005；平凡等，2006).冬季的北极增温与欧亚大陆降温是否也同时存在年代际转折和年际变化？它们与北极海冰异常的联系机制在两种时间尺度上是否存在显著区别？对这一问题的研究有助于进一步理解秋季北极海冰对欧亚大陆冬季温度的影响机理，并为欧亚冬季的温度预测提供可靠线索.本文将在前人工作的基础上，分析1979—2012年34年来欧亚大陆及其北部北极地区的温度变化特征，对其中包含的年代际和年际两种时间尺度的信号进行分离，并分别研究其与秋季北极海冰之间的联系.此外，文章还通过分析大气环流异常初步探讨了其中的可能机制.

所用资料：哈德莱中心的海冰覆盖率资料，单位 为百分率(%)，水平分辨率1.0°×1.0°(Rayner et al., 2003)；欧洲中期天气预报中心(ERA_Interim)的2 m气温(SAT)、海平面气压(SLP)、850 hPa风场、500 hPa和200 hPa高度场资料，水平分辨率1.5°×1.5°(Dee et al., 2011).本文的北大西洋涛动指数来自李建平个人网站(http://ljp.lasg.ac.cn/dct/page/1)，其海平面气压资料来自NCEP.以上资料的时间都是1979—2012年共34年.文中秋季是指9—11月，冬季是指当年12月到翌年2月.在计算区域平均的海冰序列时，每个点的资料都乘以了权重因子cosθ(θ为纬度)，以消除纬度对网点面积的影响.

本文虽然主要研究欧亚大陆的冬季低温，但由于欧亚大陆冬季气温不仅由区域性环流决定，且受极地的影响极大(沈柏竹等，2012).因此在对温度场进行回归分析和EOF分析时，选取的范围为0°—160°E，15°N—90°N区域，将欧亚大陆北端的北极地区也包含在内.为方便讨论，将所选区域称为欧亚和北极地区，简称EAA(Eurasia and Arctic)地区.需要指出的是，由于非均匀网点必须内插成等面积网点后再进行EOF分析才能避免产生失真的特征向量场(丁裕国和江志红，1995；罗小莉等，2011)，故本文在对温度场进行EOF分析时，借鉴了Chung和Nigam(1999)的方法，采用权重因子 cosθ(θ为纬度)，对均匀经纬格点网上的温度序列进行了订正.该权重因子也常用于关于NAO的分析(Zhou et al., 2000).

采用高斯滤波(吴洪宝和吴蕾，2005)的方法，将秋季海冰标准化序列进行9年平滑，将9年平滑结果作为该序列年代际指数，将原序列与年代际指数的差定义为该序列的年际指数.文中分离EOF时间系数等序列的年代际与年际信号时也采用了相同的方法.利用相关分析分别找出了年代际和年际两种时间尺度上影响气温的海冰关键区，并对海平面气压场和中高层高度场和风场进行了回归和合成分析，以探讨秋季海冰影响冬季气温的可能机制.此外，在研究序列的周期时，采用了小波分析方法.

由于本文是研究海冰减少的影响，故在回归分析的图中显示了负的回归系数，表示海冰减少一个标准差对气象场的影响.本文采用的显著性检验为t检验，且采用了Chen(1982)和施能(2009)的方法考虑了有效自由度. 3 秋季全区北极海冰在两种尺度上对EAA冬季温度的不同影响

许多研究都表明，前期秋季北极海冰的偏少对应冬季欧亚大陆的低温天气(Honda et al., 2009；Liu et al., 2012；武炳义等，2011).由于秋季是北极的结冰季，北冰洋边缘广大地区的海冰有很大的年代际变率(武丰民等，2014)和年际变率.故在研究秋季北极海冰对冬季欧亚低温的影响时，一般选取整个北极地区的海冰作为影响因子.

如图 1a所示，将全区北极(0°—360°E，66.5°N—90°N)的海冰标准化距平序列作为全区北极海冰指数，可以发现秋季北极海冰具有显著的年代际变化.在1979—2000年的22年，秋季海冰标准化序列只有3年是负距平，且绝对值都小于0.5个标准差；之后的12年则全部是负距平.同时，该指数也具有显著的年际变率.那么，在年代际和年际两种时间尺度上，全区北极海冰对欧亚大陆冬季温度的影响有何不同呢？为研究这一问题，把全区北极海冰指数分成全区年代际指数和全区年际指数(详见资料方法).将温度场分别回归到三个指数上，如图 1所示.可以发现，温度场对全区海冰指数与全区年代际指数的回归结果非常类似，都呈现一种北极暖-大陆冷的温度异常分布.北极的暖中心位于新地岛以西的北冰洋地区，而大陆的冷异常位于以贝加尔湖为中心的欧亚大陆腹地.然而，对海冰年际指数的回归结果则与前两者存在显著不同.只在中亚地区有显著的温度负异常分布.而在中高纬的欧亚大陆大部分地区都几乎没有显著的温度负异常.

图1

Fig. 1

图 1 (a)秋季全区北极海冰指数(实线)、全区年代际指数(点虚线)和全区年际指数(长虚线)；(b、c、d)分别为冬季 SAT回归到秋季全区北极海冰指数、全区年代际指数和全区年际指数的负回归系数分布；阴影区域超过了0.10的显著性水平 Fig.1 (a)shows the series of 1979—2012 autumn ice index(the dotted line)，decadal ice index(the pecked line) and interannual ice index(the long dashed line)of the whole Arctic region(defined for region of 66.5°N—90°N，0°—360°E);(b、c) and (d)show the linear regression of winter air surface temperature(℃)on the whole Arctic ice index，the whole Arctic decadal ice index and the whole Arctic interannual ice index，respectively. Shadings indicate anomalies passed the 90% significance level

以上的分析表明，全区秋季北极海冰对冬季欧亚温度的影响，在年代际和年际两种时间尺度上存在显著差异.在年代际尺度上，全区秋季的北极海冰偏少可以造成北极暖-大陆冷的温度分布；而在年际尺度上，全区秋季北极海冰偏少对欧亚腹地温度的影响是不显著的.那么，是不是在两种时间尺度上影响欧亚冬季温度的海冰在空间分布上存在显著区别呢？为了研究这一问题，我们将EAA地区的温度进行EOF分析，分离温度变化的年代际和年际信号.然后分别分析在两种时间尺度上影响欧亚冬季温度的秋季海冰关键区.

为了分析EAA地区冬季温度的主要变化模态及特征，我们选取0°—160°E，15°N—90°N范围，对1979—2012年34年冬季的SAT距平场进行了EOF分析.得到了EAA地区冬季SAT变化的主要模态.其中前两个模态的方差贡献分别为41.6%和22.8%，两者都通过了North准则显著性检验，是相互独立且显著的模态.

图 2给出了EOF分析的前两个模态及其时间序列.如图所示，第一模态的最显著特点是北极与中高纬的欧亚大陆温度呈反向变化，这与图 1(b、c)中的温度异常分布非常类似.也就是说，当北地群岛以西的喀拉海和巴伦支海SAT偏高时，欧亚大陆的西伯利亚、蒙古和中国的东北及西北等广大地区呈显著温度负异常，反之亦然.从第一模态的时间系数上看，该模态存在明显的年代际转折：即在21世纪初时间系数由负转正.从20世纪70年代末到21世纪初(1979—2001)基本为负指数位相，负指数位相年占73.9%；之后2002—2012年则以正指数位相为主，正指数位相年占81.8%.其中2004—2012的9年时间系数全为正值.2004、2005和2011年的第一模态解释方差都达到了80%以上，2012年也达到了约60%.图 2中PC1的年代际指数(图 2b，红色虚线)也清楚地表明，最近的10年，北极暖大陆冷的温度异常分布有显著增强的趋势.

图2

Fig. 2

图 2 上行为1979—2012年EAA冬季SAT EOF分析第一模态的空间分布型(a)及标准化时间系数(b). 图中阴影为SAT(单位：℃)，实线为标准化的时间序列，虚线为时间序列的9年平滑.下行同上行，但针对第二模态 Fig. 2 Upper panels(a)spatial pattern and (b)the corresponding time coefficient(the blue dotted line)of the first EOF mode of winter(DJF)surface air temperature for 1979—2012 in Eurasia and Arctic(0°—160°E，15°N—90°N)，the red dashed line in(b)is a 9 year running smooth curve. Lower panels same as in upper panels but for the second mode

为了进一步验证这一年代际变化，将温度距平场先用高斯滤波去除9年以下年际信号后再做EOF，发现第一模态跟未做滤波的EOF第一模态型式非常类似(图略)，且方差贡献可达70.4%.这表明未做滤波的EOF第一模态主要反映了年代际信号.1979—2001年与2002—2012年的冬季温度合成差值分布(图略)也与第一模态的分布型非常类似，这些都进一步说明EAA地区的SAT异常具有显著的年代际变化.

第一模态的时间序列不仅具有明显的年代际信号，还具有显著的年际变化.图 3a显示了对第一模态时间序列PC1进行小波分析的结果.曲线表示置信度为90%下的边界效应，即当时间因子落在曲线范围之内时，边界效应对小波变换谱的影响不超过10%.由图 3a可以明显看出，PC1的周期主要为4～7年信号，这一周期信号贯穿于80年代初到21世纪初，且在90年代以后变得显著.在2004年之后，主导周期逐渐变为2～4年.这说明，第一模态包含的年际变率周期也存在年代际变化.除了这两种周期信号外，其他的周期信号均不显著.由于样本长度较短，功率谱中未能显示显著的年代际周期.

图3

Fig. 3

图 3 PC1(a)和PC2(b)的小波功率谱，阴影区通过了0.10的显著性检验 Fig. 3 Morlet wavelet energy spectrum of PC1(a) and PC2(b). Shadings denote the energy spectrum exceeding the 90% significance level

第二模态的显著特点是，冷异常控制了40°N以北的欧亚大陆及大陆北侧的北冰洋边缘，冷中心位于60°N—75°N的欧亚大陆高纬地区.欧亚大陆的中低纬地区(15°N—40°N)则是暖异常分布.在第一模态中，大陆的冷中心基本位于乌拉尔山以东，纬度上则基本位于60°N以南的中纬地区；而第二模态的冷中心位于45°N以北，在东西方向上则基本覆盖了欧亚大陆全境.同时，北极地区虽然也有暖异常，但范围很小，强度也很微弱.实际上，这一模态的温度异常分布与北大西洋涛动(NAO)对EAA地区SAT的影响非常类似(图略)，第二模态的时间系数PC2与NAO指数的相关系数高达-0.78，去掉9年以上年代际信号后，该相关系数高达-0.80.这说明，第二模态是由北大西洋涛动主导的.已有很多的研究表明，冬季NAO对欧亚大陆的温度具有重要调制作用(Hurrell，1995；Yu and Zhou， 2004；Xin et al., 2010；武炳义和黄荣辉，1999；Wu and Wang， 2002).从时间系数上看，第二模态并没有显著的年代际转折，是一种年际变化模态.对第二模态时间序列PC2的小波分析则表明(图 3b)，第二模态的周期以2~4年信号为主，但周期随着时间显著变化，并没有一个贯穿整个时间段的显著周期.在1994年和2001年前后有显著的2年左右周期信号存在.2005年后4年左右的周期信号变得显著.

前两个模态是EAA地区冬季SAT的最主要模态，累计方差贡献达到了64.4%.以上的分析表明，EAA地区的冬季温度既有显著的年代际变化，又有显著的年际变化.年代际变化主要是第一模态在21世纪初由北极冷-大陆暖转为北极暖-大陆冷；年际变化主要由第一模态中的年际变化部分和第二模态的年际变化组成.

上文的分析已表明，秋季全区北极海冰的偏少对应北极暖-大陆冷的温度分布.这正是EOF第一模态的分布特征.秋季全区海冰指数与第一模态时 间序列PC1的相关系数高达-0.56，二者年代际指数的相关系数更是高达-0.92，均远高于0.01的显著性水平.这说明，全区北极海冰的年代际减少与EOF第一模态的年代际增强具有很好的相关.那么，影响第一模态年代际变化的秋季海冰异常有着怎样的空间分布呢？为此，将PC1和PC1的年代际指数分别与秋季海冰场做相关，相关系数分布如图 4所示.由图可知，海冰相关显著区与近30年来秋 季北极海冰线性趋势的分布基本一致，即在年代际尺度上与欧亚温度存在显著负相关的海冰区域正是在近30年来海冰具有显著减少趋势的区域.这说明，那些与第一模态在年代际尺度上相关不显著的海冰区域，主要是因为其在30年来比较稳定，减少趋势不显著.故用整个北极的秋季海冰标准化距平 序列作为秋季海冰指数，可以代表与PC1在年代际尺度上相关显著区域的海冰变化.

图4

Fig. 4

图 4 秋季北极海冰与PC1(a)和PC1年代际指数(b)的相关系数分布；(c)为1979—2012年秋季北极海冰的线性趋势分布(单位：%/10年).绿色等值线内区域通过了0.05的信度检验 Fig. 4(a) and (b)show the correlation coefficients between the autumn Arctic sea ice and PC1 series and PC1 decadal series，respectively.(c)shows the liner trend of the autumn Arctic sea ice for 1979—2012(%/10years). Statistical significance with a 95% confidence level is delineated by green contour

上文分析了EOF第一模态与北极海冰在年代际尺度上的关系.下面我们将对冬季的大气环流场进行回归和合成分析，以寻找二者联系的可能机制.合成分析中，根据全区北极海冰的年代际变化将1979—2012年的34年分为两段：一段为1979—2000年共22年，为海冰偏多阶段；一段为2001—2012年共12年，为海冰偏少阶段.图 5分别为高度场(海平面气压场)和风场回归到海冰年代际指数的负回归系数和少冰年与多冰年的差值分布.

图5

Fig. 5

图 5 冬季200 hPa高度场(a、b)、500 hPa高度场(c、d)、海平面气压场(e、f)和850 hPa(g、h)风场异常.(a、c、e、g)为对北极海冰年代际指数的负回归系数分布；(b、d、f、h)为冰少年与冰多年的合成差值(2001—2012减1979—2000). 阴影区显著性水平通过了0.05 Fig. 5 Upper panels(a)shows the reversed linear regression of winter 200hPa geopotential height on the whole Arctic ice decadal index，(b)shows the composite difference of 200 hPa geopotential height(2001—2012 minus 1979—2000). The other three panels(from upper to lower)same as the upper panels，but for 500 hPa，surface level pressure， and 850 hPa wind，respectively. Shadings indicate the anomalies pass the 95% significance level

在冬季低层大气的气候平均状态下，欧亚大陆被强大的西伯利亚高压所控制，在大陆东侧的北太平洋是阿留申低压，而在大陆西侧则是冰岛低压.这三个大气活动中心对北半球冬季气候都有非常重要的影响.西伯利亚高压与来自高纬度地区的冷空气活动以及北大西洋涛动和北极涛动均有联系，其强度对亚洲的气候有显著的影响.一般来说，西伯利亚高压越强，欧亚大陆的冷空气活动越频繁，温度也就越低(Ding，1994；武炳义等，2011)；冰岛低压和阿留申低压与北半球温度及500 hPa西风急流均存在密切联系：弱的阿留申低压和冰岛低压对应500 hPa西风急流偏弱和欧亚大陆的冷冬(施能等，2000；朱小洁和孙即霖，2006；洪芳玲，2011).回归与合成的结果一致显示，在地表(图 5(e、f))，欧亚大陆的中高纬都被高压异常控制.高压异常中心位于大陆西北部的乌拉尔山一带.此外，北太平洋地区也有显著的高压异常.这种气压场异常分布使得西伯利亚高压加强，阿留申低压和冰岛低压则显著减弱.欧亚大陆中高纬地区的低层大气中有显著的东北风异常(图 5(g、h))，这有利于阻塞形势的形成和北极冷空气的南侵，造成欧亚大陆的低温天气.

在中高层的气候平均态中，除东亚大槽的偏北气流控制东亚地区外，欧亚大陆上空基本被西风气流控制.西风的强弱与EAA的温度密切相关.当西风强时，极涡加深，冷空气被捕获在极地地区，欧亚大陆中高纬地区偏暖；而西风偏弱时，急流南扩，极涡减弱，冷空气频繁暴发，欧亚大陆中高纬地区偏冷.由地转风原理，西风的强弱与极地和大陆的气压梯度成正比，位势高度差越大，西风越强，反之越弱(吕美仲等，2004).如图 5所示，在200 hPa和500 hPa 的中高层，北冰洋西南侧有显著的高压异常，贝加尔湖上空则有位势高度负异常，在北太平洋有显著的位势高度正异常.即在北极-欧亚大陆-北太平洋有一个显著的“+”“-”“+”的波列分布.这种位势高度异常使得中高纬的位势高度差减小，西风气流偏弱，经向活动加强，这有利于北极的冷空气南下，造成欧亚大陆的冷冬.

秋季北极海冰和冬季EAA温度第一模态在年代际尺度上具有显著联系，其中的机制是非常复杂的，可能受到全球变暖等因素的共同影响.如果把秋季北极海冰作为EAA冬季温度的预测因子，必须在年际尺度上进行研究.

由上文可知，EAA地区冬季温度的年际变率主要由第一模态变率的年际变化分量和第二模态变率组成.故为了考察秋季海冰与冬季SAT在年际尺度上的相关，将PC1的年际指数和PC2分别与秋季海冰场做相关，如图 6所示.可以发现相关分布与年代际尺度的相关分布(见图 4)存在显著区别.只在喀拉海、巴伦支海北部以及拉普捷夫海西北部有显著的负相关分布.而在东西伯利亚海和波弗特海等海域甚至变成了微弱的正相关.这说明，年代际和年际两种时间尺度上，影响冬季EAA温度的北极海冰区域存在显著区别.波弗特海、楚科奇海和东西伯利亚海的海冰与EAA地区冬季SAT的相关只在年代际尺度上显著，而在年际尺度上不显著；而巴伦支海、喀拉海和拉普捷夫海西北部的海冰在年代际和年际两种时间尺度上都对EAA地区的SAT分布有显著影响.

图6

Fig. 6

图 6 秋季北极海冰分别与PC1的年际指数(a)和PC2(b)的相关系数分布. 绿色等值线内区域通过了0.10的信度检验，红色实线包围的范围为关键区(30°E—120°E，75°N—85°N) Fig. 6 Correlation coefficients between autumn Arctic sea ice and PC1 interannual series(a) and PC2 series(b)，respectively. Statistical significance with a 90% confidence level is delineated by green contour， and the red boxes denote the key area(30°E—120°E，75°N—85°N)

基于以上讨论，我们划定了30°E—120°E，75°N—85°N区域为秋季北极海冰在年际尺度上影响EAA地区冬季SAT的关键区(图 6)，将该区域的海冰标准化距平定义为关键区海冰指数，并采用上文中的滤波方法分别定义了关键区年代际指数和关键区年际指数，如图 7a所示.关键区海冰指数与全区海冰指数的相关系数为0.82，二者在年代际尺度上的相关高达0.94，而在年际尺度上的相关则为0.65.这表明，在年代际尺度上，关键区海冰的变率与全区北极海冰高度一致.而在年际尺度上，二者存在显著区别，需要分开讨论.冬季SAT回归到关键区海冰指数的结果(图 7b)呈明显的北极暖-大陆冷的分布，且大陆的冷异常覆盖范围更大.SAT对关键区海冰年代际指数的回归结果(图 7c)与图 1b非常类似，这是因为关键区的海冰与全区海冰在年代际尺度上具有极高的相关.在年际尺度上，关键区海冰指数与SAT也有非常显著的联系.如图 7d所示，北极的暖异常范围有所减小，而大陆的冷异常区域依然覆盖了欧亚大陆中高纬的广大地区.这进一步表明，在年际尺度上，影响欧亚大陆冬季温度的海冰主要位于30°E—120°E，75°N—85°N的关键区内而不是整个北极地区.

下面用回归和合成的方法分析关键区海冰年际指数对高度场(海平面气压场)的影响.在合成分析中，依据关键区海冰年际指数，以0.7倍标准差为标准，选取大于0.7倍标准差的年份：1980、1982、1988、1998、2003、2010年共6年为多冰年；选取小于-0.7倍标准差的年份：1984、1985、1995、2012年共4年为少冰年.

图7

Fig. 7

图 7(a)为秋季关键区(30°E—120°E，75°N—85°N)海冰指数(实线)、关键区年代际指数(点虚线)和关键区年际指数(长 虚线)；(b、c、d)分别为冬季SAT回归到秋季北极关键区海冰指数、关键区年代际指数和关键区年际指数的负回归系数分布；阴影区域超过了0.10的显著性水平 Fig. 7(a)shows the series of 1979—2012 autumn ice index(the blue dotted line)、decadal ice index(the black pecked line) and interannual ice index(the red long dashed line)of the key areas(defined for region of 30°E—120°E，75°N—85°N);(b、c) and (d)show the reversed linear regression of winter air surface temperature(℃)on the key areas′ ice index、 the key areas′ decadal ice index and the key areas′ interannual ice index，respectively. Shadings indicate anomalies passed the 90% significance level

与年代际结果(图 5)类似的是，在年际尺度上，高纬地区的低层也有显著的高度场(SLP)正异常(图 8e、f).但与年代际结果相比，大陆上的高压异常中心西移到欧亚大陆西北角和北冰洋西南边缘的挪威海及格陵兰海.且在中纬度的亚索尔群岛附近有一个显著的低压异常.这是一种典型的北大西洋涛动(NAO)负位相分布.北大西洋涛动对北大西洋区域(周天军，2003；周天军等， 2006a，b)和欧亚大陆的气候(Hurrel，1995；Yu et al，2004)具有重要影响，尤其是对欧亚大陆的冬季温度变化具有最大贡献(Hurrel，1996； Wu and Wang， 2002；武炳义和黄荣辉，1999).当NAO正位相时，北大西洋吹向欧亚大陆的暖湿气流偏强，经向活动偏弱，欧亚大陆温度偏高；反之当NAO负位相时，北大西洋吹向欧亚大陆 的西风减弱，经向活动增强，容易引发阻塞活动和欧亚大陆低温(图 8g、h).实际上，由表 1可以看出，关键区海冰指数与冬季NAO指数的相关高达0.46，在扣除年代际信号后，二者的相关依然有0.41，均通过了0.05的信度检验.相比之下，全区与非关键区的海冰指数与NAO的相关均不显著.此外，在年际尺度上，关键区海冰指数与PC1和PC2都有较好的相关(0.10显著性水平)，而非关键区海冰只在年代际尺度上与PC1有很好的相关，在年际尺度上，非关键区与PC1、PC2和NAO指数的相关均不显著.偏相关的结果也表明，在年际尺度上，关键区海冰与欧亚冬季温度和NAO的相关明显优于全区海冰和非关键区海冰.

图8

Fig. 8

图 8 同图 5，但回归和合成均针对关键区(30°E—120°E，75°N—85°N)海冰的年际指数 Fig. 8 Same as in Fig. 1 but for key areas′(30°E—120°E，75°N—85°N)interannual index

表1(Table 1)

表 1 秋季各北极海冰指数与PC1、PC2和NAO指数的相关和偏相关系数 Table 1 Correlation and partial correlation coefficients between autumn Arctic sea ice indexes and PC1，PC2 and NAO 全区海冰 关键区海冰 非关键区海冰 关键区海冰* 非关键区海冰* PC1 -0.56 /0.02 -0.59 /-0.32 -0.50/0.17 -0.39/-0.41 -0.17/0.31 PC2 -0.15/-0.25 -0.32 / -0.32 -0.08/-0.16 -0.36 /-0.28 0.20/-0.06 NAO 0.29/0.22 0.46 / 0.41 0.21/0.10 0.44 / 0.40 0.16/-0.05 注：*表示偏相关，其中与关键区海冰的偏相关控制非关键区海冰不变，与非关键区海冰的偏相关则控制关键区海冰不变.斜线前为原指数的相关，斜线后为二者年际指数的相关.粗体表示通过了0.05的显著性水平.

表 1 秋季各北极海冰指数与PC1、PC2和NAO指数的相关和偏相关系数 Table 1 Correlation and partial correlation coefficients between autumn Arctic sea ice indexes and PC1，PC2 and NAO

500 hPa和200 hPa的位势高度异常依然是显著的NAO负位相(图 8a—8d).在欧亚大陆上空有显著的低压异常，其中心位于贝加尔湖地区.这种高度场异常使得中高层极地与大陆的气压梯度减小，西风减弱，北风加强，有利于北极的冷空气向南入侵造成欧亚大陆的低温.

本文利用1979—2012年哈德莱中心的海冰资料、欧洲中心的再分析资料，探讨了EAA地区冬季SAT的年代际与年际变率特征，并分析了其在年代际和年际两种尺度上与前期秋季北极海冰的联系，主要结论如下：

(1)EAA地区的冬季SAT存在显著的年代际变化和年际变化.年代际变化主要表现为第一模态在2001年左右由北极冷-大陆暖的分布型变为北极暖-大陆冷的分布型；年际信号主要是第一模态中的年际振荡部分和第二模态的年际变化.且第一模态包含的年际变率主导周期在2004年以后由4~7年缩短为2~4年.

(2)在年代际尺度上，第一模态时间序列PC1与几乎整个北极边缘地区的海冰都有显著负相关.全区北极秋季海冰的年代际偏少会引发低层欧亚大陆中高纬地区的高压异常，以及中高层北极上空的位势高度正异常和贝加尔湖上空的位势高度负异常，这种高度场分布可以导致欧亚大陆的北风加强和气温偏低.

(3)在年际尺度上，影响EAA冬季SAT的海冰异常主要分布在巴伦支海、喀拉海和拉普捷夫海西部(30°E—120°E，75°N—85°N)的关键区内.全区北极海冰年际指数与冬季欧亚温度的联系不显著.关键区海冰偏少导致的高度场异常呈典型的NAO负位相分布，北大西洋吹向欧亚大陆的暖湿气流显著减弱和欧亚大陆北风的加强导致欧亚大陆中高纬地区温度偏低.

由于冬季北冰洋海冰标准差最大的海域位于巴伦支海和喀拉海一带，其他海域的海冰覆盖率很高且较稳定，故在研究同期海冰对冬季北半球大气环流的影响时，许多研究者都选取了巴伦支海和喀拉海海域(武炳义等，1999；Outten and Esau， 2012；Petoukhov and Semenov， 2010).而秋季北极海冰的标准差大值区覆盖了北冰洋边缘的大部分海域，在研究前期秋季海冰对冬季大气环流的影响时，研究者们往往选取整个北极的海冰进行研究(Overland and Wang，2010； Francis et al., 2009; Liu et al., 2012).本文的研究结果则表明，研究年际尺度上前期秋季北极海冰对欧亚冬季SAT影响时，关键区海冰作为预测信号比整个北极地区的海冰具有更好的效果.

无论是在年代际尺度还是在年际尺度上，北大西洋涛动对欧亚大陆甚至整个北半球的冬季温度都有极为关键的影响(Hurrel，1996；Li et al., 2013).然而，秋季的NAO与冬季的NAO基本没有相关(相关系数仅为0.17)，冬季温度对秋季NAO的回归场上EAA区域也几乎均未通过0.10的信度检验.这说明秋季NAO不能用于预测冬季的温度.Seierstad和Bader(2009)指出，同期冬季的海冰异常偏少可以引发NAO负位相，但同期的显著联系对季节预测的意义不大.Liu等(2012)认为秋季北极海冰偏少引发的大气环流异常与传统的AO存在显著区别.由于Liu等计算的是整个北冰洋的海冰面积，这与本文全区秋季海冰指数与冬季NAO相关不显著的结论是一致的.而本文更进一步指出，虽然全区秋季北极海冰与冬季NAO相关不显著，但前期秋季关键区的海冰变化对冬季NAO有着不可忽视的影响.这为欧亚大陆冬季SAT的季节预测提供了一个较为可靠的线索.当然，欧亚冬季低温的成因非常复杂.不仅包含了大气内部变化(Screen et al，2013)，还受到北大西洋涛动和赤道太平洋海温(Merkel and Latif， 2002)等因素的影响，北大西洋海表温度变化也是区域气候变化的重要驱动因子(李建等，2007).故关于秋季关键区海冰影响冬季SAT的具体机制，尚需要进一步的数值模拟试验进行深入研究.