東北春季極端連續(xù)無(wú)雨日與前冬北太平洋海平面氣壓的可能聯(lián)系

李晨曦 曾子旋 洪海旭 張夢(mèng)琪 孫建奇 華維

(1 成都信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院，成都610225；2 中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所 竺可楨—南森國(guó)際研究中心，北京100029；3 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049 )

引 言

東北地區(qū)是我國(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地，該區(qū)域的干濕狀況對(duì)保障糧食產(chǎn)量至關(guān)重要。干旱是影響東北地區(qū)最為嚴(yán)重的氣象災(zāi)害之一[1-2]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1978—2015年?yáng)|北三省農(nóng)作物受干旱影響所造成的經(jīng)濟(jì)損失達(dá)844.87億元[3]。因此，研究東北地區(qū)干旱變化規(guī)律及機(jī)制并進(jìn)一步提高其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)于保障國(guó)家糧食安全具有重要意義。

已有諸多研究從降水的角度揭示了東北地區(qū)干旱成因。由于東北地區(qū)汛期出現(xiàn)在夏季，前人主要關(guān)注東北地區(qū)夏季降水變化。研究表明，東亞夏季風(fēng)減弱會(huì)使得東北地區(qū)夏季水汽輸送減少，從而導(dǎo)致降水減少，有利于干旱發(fā)生[4-8]。夏季東北冷渦維持有利于低層水汽輻合，使得東北地區(qū)夏季降水增加[9-10]。此外，海溫和海冰等下墊面強(qiáng)迫信號(hào)對(duì)東北地區(qū)夏季降水也有重要作用。例如HAN， et al[11]指出，1980s末以來(lái)從早春持續(xù)到初夏的熱帶印度洋海溫異常增暖會(huì)導(dǎo)致日本上空出現(xiàn)異常反氣旋，使得東北地區(qū)初夏降水偏多。張若楠等[12]研究表明，春夏季持續(xù)的北極海冰減少可以激發(fā)異常Rossby波向東亞傳播使得夏季貝加爾湖附近地區(qū)出現(xiàn)反氣旋性異常，東北地區(qū)夏季降水減少。LI， et al[13]基于降水量和溫度對(duì)東北地區(qū)干旱進(jìn)行研究，結(jié)果表明3月巴倫支海海冰減少會(huì)導(dǎo)致4月歐亞大陸西部積雪減少，進(jìn)而在夏季激發(fā)(Polar-eurasian teleconnection， POL)型遙相關(guān)，導(dǎo)致東北地區(qū)夏季干旱。

近年來(lái)，東北地區(qū)春季干旱發(fā)生頻率增加[14-16]。作為備耕播種的關(guān)鍵期，春季干旱會(huì)對(duì)糧食生產(chǎn)造成嚴(yán)重影響。然而與夏季相比，東北地區(qū)春季降水的研究相對(duì)較少。例如，郭恒等[17]研究發(fā)現(xiàn)，5月熱帶太平洋海溫可以通過(guò)激發(fā)遙相關(guān)波列使得東北亞出現(xiàn)低壓異常，進(jìn)而影響東北地區(qū)同期降水。ZHANG， et al[18]研究指出，晚冬熱帶北大西洋海溫和東北地區(qū)春季降水的聯(lián)系在1970s末之后顯著增強(qiáng)，從而為東北春季降水的預(yù)測(cè)提供了依據(jù)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，北大西洋熱帶和中緯度地區(qū)海溫異常對(duì)東北地區(qū)4—5月降水變化的主導(dǎo)模態(tài)具有重要影響[19]。LI， et al[20]研究指出，5月巴倫支海地區(qū)海冰的持續(xù)減少是造成同期東北地區(qū)降水持續(xù)增多的重要因素。

降水異常雖然在一定程度上可以表征干旱的變化，但是由于降水時(shí)空分布的不均勻性，僅根據(jù)降水量判斷干旱存在局限性，雨量偏多的季節(jié)仍有可能出現(xiàn)嚴(yán)重干旱[21]。干旱的基本特征之一是無(wú)雨日數(shù)異常偏多，無(wú)雨日，特別是持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)的極端連續(xù)無(wú)雨日可以很好地反映干旱程度，對(duì)干旱有較好的指示意義[22-23]。如2017年春季東北地區(qū)出現(xiàn)的極端連續(xù)無(wú)雨事件，部分地區(qū)最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日可達(dá)70 d以上，造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失[24]。以往關(guān)于東北地區(qū)連續(xù)無(wú)雨日的研究主要關(guān)注其時(shí)空變化特征[25-27]。最近的研究指出，在夏季歐亞遙相關(guān)和絲綢之路遙相關(guān)共同作用下，東北地區(qū)出現(xiàn)異常反氣旋并維持，使得該地區(qū)夏季連續(xù)無(wú)雨日的持續(xù)期延長(zhǎng)[28]。相比于夏季，春季連續(xù)無(wú)雨日相關(guān)的機(jī)制研究十分欠缺?？紤]到春季干旱對(duì)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要影響，有必要對(duì)東北地區(qū)春季連續(xù)無(wú)雨日，特別是極端連續(xù)無(wú)雨日展開(kāi)研究，從而加深對(duì)東北地區(qū)春季干旱變化特征和機(jī)制的認(rèn)識(shí)，并為其預(yù)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。

東北地區(qū)臨近北太平洋西海岸，北太平洋地區(qū)的大氣環(huán)流和海溫異常對(duì)東北地區(qū)的天氣氣候具有重要影響[29-35]。已有研究表明，前期北太平洋地區(qū)的大氣環(huán)流和海溫異常對(duì)后期東北地區(qū)夏季的氣溫和降水變化具有顯著影響[30-32]，這為東北地區(qū)夏季氣候的預(yù)測(cè)提供了重要的信息。因此，本文著眼于北太平洋地區(qū)的大氣環(huán)流和海溫異常對(duì)東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的影響。

1 資料與方法

觀測(cè)資料為中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心提供的逐日臺(tái)站觀測(cè)降水資料，研究時(shí)段為1960—2019年春季(3—5月)。選取區(qū)域?yàn)闁|北地區(qū)(40°～54°N， 115°～136°E)108個(gè)臺(tái)站，其中包含東北和華北東北部的臺(tái)站。涉及少量華北地區(qū)臺(tái)站的主要原因?yàn)椋?1)少量的華北地區(qū)臺(tái)站不會(huì)改變對(duì)東北地區(qū)的研究結(jié)果；(2)上述兩個(gè)區(qū)域的氣候特征具有一致性，這一點(diǎn)從后面的經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解研究中也可以看到：華北東北部—東北南部是該區(qū)域極端連續(xù)無(wú)雨日變化第一模態(tài)的大值區(qū)。參考SUN， et al[36]的研究，剔除研究時(shí)段內(nèi)春季缺測(cè)數(shù)據(jù)超過(guò)10%或任意1 a春季缺測(cè)數(shù)據(jù)超過(guò)1%的臺(tái)站。對(duì)于剩余臺(tái)站的缺測(cè)數(shù)據(jù)，利用鄰近臺(tái)站的觀測(cè)值通過(guò)Cressman插值方法進(jìn)行插補(bǔ)。

大氣環(huán)流資料為日本氣象廳發(fā)布的JRA-55(Japanese 55-year Reanalysis)再分析資料[37]，水平分辨率為1.25°×1.25°，垂直方向共37層。分析的物理量包括位勢(shì)高度、水平風(fēng)場(chǎng)、比濕、垂直速度、地表氣壓、海平面氣壓、溫度。

海溫資料采用英國(guó)氣象局Hadley中心發(fā)布的逐月海溫資料(HadISST1)[38]，水平分辨率為1°×1°。

以降水量0.1 mm為閾值，日降水量小于該閾值即視為無(wú)雨日。連續(xù)無(wú)雨日的持續(xù)時(shí)間為日降水量小于該閾值的連續(xù)天數(shù)。本文主要研究極端連續(xù)無(wú)雨日的變化特征，極端連續(xù)無(wú)雨日定義為研究區(qū)域1960—2019年春季所有連續(xù)無(wú)雨日中持續(xù)期超過(guò)第95百分位值的連續(xù)無(wú)雨日。進(jìn)一步分析表明，95%分位點(diǎn)極端連續(xù)無(wú)雨日的持續(xù)期為13 d，而研究區(qū)域連續(xù)無(wú)雨日平均持續(xù)期為3.2 d，前者約為后者的四倍，能夠反映較長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的無(wú)雨?duì)顩r。采用的統(tǒng)計(jì)方法包括Theil-Sen 趨勢(shì)估計(jì)法、Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)、經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(Empirical Orthogonal Function， EOF)、回歸分析和相關(guān)分析法，并使用Student’st方法檢驗(yàn)回歸和相關(guān)的顯著性。

2 東北春季極端連續(xù)無(wú)雨日的時(shí)空變化特征及相關(guān)的大氣環(huán)流

由1960—2019年?yáng)|北地區(qū)多年平均春季每日出現(xiàn)無(wú)雨?duì)顩r的臺(tái)站數(shù)量(圖1a)可以看到，東北地區(qū)春季無(wú)雨日在時(shí)間分布上具有不均勻性，出現(xiàn)無(wú)雨日的臺(tái)站數(shù)呈現(xiàn)出隨時(shí)間減少的趨勢(shì)。由春季各月極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)所占的百分比(圖1a)，可見(jiàn)3—5月極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)百分比分別為51.7%、34.9%和13.4%，其中3—4月占比達(dá)到86.6%，說(shuō)明東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日主要發(fā)生在3—4月，因此后續(xù)研究重點(diǎn)關(guān)注3—4月的極端連續(xù)無(wú)雨日變化。東北地區(qū)1960—2019年3—4月極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列和線性趨勢(shì)(圖1b)結(jié)果表明，東北地區(qū)3—4月極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)有較弱的上升趨勢(shì)，但并不顯著。9 a滑動(dòng)的結(jié)果表明極端連續(xù)無(wú)雨日在1970s末到1990s初偏少，近年來(lái)有所增加。

為進(jìn)一步了解東北地區(qū)3—4月極端連續(xù)無(wú)雨日的時(shí)空變化特征，對(duì)東北地區(qū)3—4月極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)進(jìn)行EOF分析，其中第一模態(tài)的解釋方差為31.1%，通過(guò)了North檢驗(yàn)(圖2)[39]。第一模態(tài)表明東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日呈現(xiàn)全區(qū)一致的變化特征。第一模態(tài)的時(shí)間序列表現(xiàn)出很強(qiáng)的年際變化特征，該時(shí)間序列與圖1b中東北地區(qū)區(qū)域平均的極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)時(shí)間序列具有相似的變化特征，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.98。

圖1 (a) 1960—2019年?yáng)|北地區(qū)多年平均春季每日出現(xiàn)無(wú)雨?duì)顩r的累計(jì)臺(tái)站數(shù)(折線)及春季各月極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)的百分比(柱狀);(b) 1960—2019年3—4月東北區(qū)域平均的極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列(柱狀) (藍(lán)色實(shí)線為9 a滑動(dòng)結(jié)果；紅色實(shí)線為線性趨勢(shì))Fig.1 (a) Climatological accumulated number of stations with dry day in each day of spring (line) and the climatological percentage of accumulated days of extreme-CDDs in each month of spring (bar) over Northeast China during 1960-2019; (b) Normalized time series of accumulated days of extreme-CDDs in March-April averaged over Northeast China(bar) during 1960-2019 and corresponding nine-year sliding time series (blue line) and linear trend (red line)

圖2 1960—2019年?yáng)|北地區(qū)3—4月極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)：(a) EOF第一模態(tài)(其中藍(lán)點(diǎn)為臺(tái)站分布情況); (b) PC1標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列;Fig.2 (a) The first leading EOF mode and (b) corresponding normalized PC1 of accumulated days of extreme-CDDs in March-April overNortheast China during 1960-2019 (The blue dots in (a) denote the stations over Northeast China)

進(jìn)一步分析東北地區(qū)3—4月極端連續(xù)無(wú)雨日第一模態(tài)對(duì)應(yīng)的局地環(huán)流特征。從500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)(圖3a)上可以看到，對(duì)應(yīng)于東北地區(qū)極端連續(xù)無(wú)雨日偏多，貝加爾湖附近存在一個(gè)顯著的高壓中心，以往的研究表明這個(gè)異常高壓對(duì)東北乃至東北亞地區(qū)的降水具有重要影響[7，40]。在貝加爾湖異常高壓的影響下，東北地區(qū)出現(xiàn)下沉運(yùn)動(dòng)(圖3b)；此外，東北地區(qū)受偏北氣流控制，不利于水汽輸送，局地出現(xiàn)水汽輻散(圖3c)。上述環(huán)流異常有利于東北地區(qū)春季出現(xiàn)極端連續(xù)無(wú)雨日。

圖3 1960—2019年標(biāo)準(zhǔn)化PC1序列回歸的3—4月(a) 500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)(陰影， 單位：gpm)和風(fēng)場(chǎng)(箭矢，單位：m·s-1);(b) 500 hPa垂直速度(單位: 10-2 Pa·s-1); (c)整層積分水汽通量(箭矢， 單位：kg·m-1·s-1)及整層積分水汽通量散度(陰影， 單位：10-5 kg·m-2·s-1) (黑色箭頭和打點(diǎn)區(qū)域表示通過(guò)α=0.05的顯著性檢驗(yàn); 黑框?yàn)闁|北地區(qū)所在位置)Fig.3 Regressed (a) geopotential heights (shading， units: gpm) and winds (arrow， units: m·s-1); (b) vertical velocity (units: 10-2 Pa·s-1) at 500 hPa， and (c) vertically integrated water vapor flux (arrow， units: kg·m-1·s-1) and related divergence (shading， units: 10-5 kg·m-2·s-1) in March-April against the normalized PC1 during 1960-2019(Black arrows and dotted areas indicate the 95% confidence level，and the black box shows the location of Northeast China)

3 東北春季極端連續(xù)無(wú)雨日變化與前冬北太平洋地區(qū)大氣環(huán)流的聯(lián)系

為進(jìn)一步理解東北春季極端連續(xù)無(wú)雨日的年際變化的可能影響機(jī)制并從預(yù)測(cè)角度出發(fā)，下面將重點(diǎn)關(guān)注前期冬季北太平洋地區(qū)的大氣和海洋異常信號(hào)。圖4a給出了東北春季極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)PC1回歸的1—2月海平面氣壓場(chǎng)。可以看到，在北太平洋中部和阿拉斯加附近分別存在一個(gè)顯著的負(fù)異常中心和正異常中心，呈南北偶極型分布。為了分析這個(gè)偶極型海平面氣壓異常與東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的關(guān)系，本文將海平面正異常中心所在區(qū)域A(52°～75°N， 150°～120°W)與負(fù)異常中心所在區(qū)域B(18°～35°N， 180°～150°W)平均的海平面氣壓之差(A-B)定義為該海平面氣壓偶極模態(tài)指數(shù)(Sea Level Pressure Index， SLPI)，如圖4b所示。由圖可見(jiàn)，PC1和SLPI的變化特征較一致，兩個(gè)時(shí)間序列顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.53，通過(guò)了α=0.01顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明前期1—2月北太平洋地區(qū)偶極型海平面氣壓異常模態(tài)可能會(huì)對(duì)后期3—4月東北地區(qū)極端連續(xù)無(wú)雨日的變化產(chǎn)生影響。

圖4 (a)1960—2019年標(biāo)準(zhǔn)化PC1序列回歸的1—2月海平面氣壓(單位: Pa; 其中打點(diǎn)區(qū)域表示通過(guò)α=0.05的顯著性檢驗(yàn);紅框和藍(lán)框?yàn)镾LPI指數(shù)定義所取的區(qū)域); (b) 1960—2019年P(guān)C1(紅線)和1—2月SLPI(黑線)的標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列Fig.4 (a) regressed sea level pressure (units: Pa) in January-February against the normalized PC1 during 1960-2019(Dotted areas indicate the 95% confidence level， and the red and blue boxes are used to define the SLPI);(b) normalized time series of PC1 (red line) and January-February SLPI (black line) during 1960-2019

大氣環(huán)流異常的持續(xù)時(shí)間有限，前期冬季的大氣環(huán)流異常模態(tài)是如何對(duì)后期東北地區(qū)極端連續(xù)無(wú)雨日的變化產(chǎn)生影響的呢？考慮到海溫的緩變特性及冬季北太平洋海氣相互作用的重要性[41-44]，猜測(cè)海溫可能在前冬北太平洋偶極型大氣模態(tài)和后期春季東北極端連續(xù)無(wú)雨日的聯(lián)系中起到重要的橋梁作用。為此，進(jìn)一步考察了北太平洋海平面氣壓偶極模態(tài)所對(duì)應(yīng)的同期1—2月和后期3—4月海溫異常。如圖5a可以看到，1—2月北太平洋海平面氣壓偶極模態(tài)在同期對(duì)應(yīng)北太平洋出現(xiàn)顯著的馬蹄形海溫異常，顯著的負(fù)異常海溫區(qū)從西太平洋延伸到中緯度北太平洋中部；在其南北兩側(cè)則為顯著的正異常海溫區(qū)。圖5b的海溫型與圖5a具有相同的分布，說(shuō)明海平面氣壓偶極模態(tài)所導(dǎo)致的海溫異常具有較好的季節(jié)持續(xù)性，可以從1—2月持續(xù)到3—4月。此外，分析了PC1對(duì)應(yīng)的3—4月北太平洋海溫異常(圖5c)?？梢?jiàn)，北太平洋西部和中部海溫為負(fù)異常，北太平洋北部和南部海溫為正異常，這和SLPI指數(shù)回歸的1—2月、3—4月海溫異常分布特征基本一致，只是強(qiáng)度偏弱。為探究3—4月北太平洋馬蹄形海溫異常和同期東北地區(qū)極端連續(xù)無(wú)雨日的關(guān)系，文中把海溫正異常中心所在關(guān)鍵區(qū)A(45°～57°N，150°E～160°W)與負(fù)異常中心所在關(guān)鍵區(qū)B(18°～33°N，125°～145°E)和C(27°～39°N，145°E～165°W)的區(qū)域平均海表溫度之差(A-(C+B)/2)定義為海表溫度指數(shù)(Sea Surface Temperature Index， SSTI)。如圖5d所示，SSTI和PC1具有比較一致的時(shí)間變化特征，兩者相關(guān)系數(shù)為0.49，通過(guò)了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)。上述分析表明，1—2月北太平洋海平面氣壓偶極模態(tài)可以引起同期北太平洋出現(xiàn)馬蹄形海溫分布，并且這一海溫異?？梢猿掷m(xù)到3—4月，進(jìn)而可能影響到東北地區(qū)3—4月極端連續(xù)無(wú)雨日的年際變化。

那么3—4月的馬蹄形海溫異常是如何影響東北春季極端連續(xù)無(wú)雨日年際變化的呢？進(jìn)一步分析3—4月SSTI所對(duì)應(yīng)的海溫和大氣環(huán)流異常。從SSTI回歸的3—4月經(jīng)向海表溫度梯度(圖6b)可以看出，馬蹄形海溫異常可以減弱30°～50°N附近的經(jīng)向海溫梯度，而增強(qiáng)10°～30°N附近的經(jīng)向海溫梯度；馬蹄形海溫異常所對(duì)應(yīng)的經(jīng)向海溫梯度與PC1所對(duì)應(yīng)的經(jīng)向海溫梯度是一致的(圖6a)。這樣的海溫梯度也會(huì)影響大氣的經(jīng)向溫度梯度，如圖6d所示，與馬蹄形海溫異常對(duì)應(yīng)，大氣的經(jīng)向溫度梯度也在北太平洋中緯度地區(qū)呈現(xiàn)出“北弱南強(qiáng)”的經(jīng)向分布模態(tài)。根據(jù)熱成風(fēng)原理，這種“北弱南強(qiáng)”的經(jīng)向溫度梯度分布可以減弱40°～50°N的緯向西風(fēng)、增強(qiáng)20°～30°N緯向西風(fēng)，這樣在東亞到北太平洋的40°～70°N地區(qū)形成反氣旋性環(huán)流異常、20°～40°N地區(qū)形成氣旋性環(huán)流異常。上述緯向風(fēng)和反氣旋性環(huán)流異?？梢晕魃斓綎|亞地區(qū)，有利于在貝加爾湖地區(qū)形成高壓異常。這一結(jié)果與PC1回歸的結(jié)果相一致(圖6c)。

圖5 1960—2019年1—2月標(biāo)準(zhǔn)化SLPI序列回歸的(a)1—2月和(b)3—4月海表溫度(單位：K); (c)與(b)類(lèi)似，但為標(biāo)準(zhǔn)化PC1回歸(打點(diǎn)區(qū)域表示通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn)，紅框和藍(lán)框?yàn)镾STI定義所取的區(qū)域);(d)1960—2019年P(guān)C1(紅線)和3—4月SSTI(黑線)的標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列Fig.5 Regressed (a) January-February and (b) March-April SST (units: K) against the normalized January-February SLPI during 1960-2019;(c) is the same as (b)， but for the normalized PC1 (dotted areas indicate the 95% confidence level， and red and blue boxes are used to define the SSTI)； (d) normalized time series of PC1 (red line) and March-April SSTI (black line) during 1960-2019

圖6 1960—2019年標(biāo)準(zhǔn)化(a)PC1序列和(b)3—4月SSTI序列回歸的3—4月經(jīng)向海表溫度梯度(單位: K·m-1)；(c—d)與(a—b)類(lèi)似，但為500 hPa經(jīng)向溫度梯度(陰影， 單位: K·m-1,經(jīng)向梯度均乘以-1)和風(fēng)場(chǎng)(箭矢， 單位: m·s-1)(其中打點(diǎn)區(qū)域表示通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn))Fig.6 Regressed March-April meridional sea surface temperature gradients (units: K·m-1) against the normalized (a) PC1 and (b) March-April SSTI during 1960-2019; (c-d) is the same as (a-b)， but for 500 hPa meridional temperature gradients (shade， units: K·m-1; the meridional temperature gradients are multiplied by -1) and winds (vector， units: m·s-1)(dotted areas indicate the 95% confidence level)

由SSTI回歸的3—4月500 hPa位勢(shì)高度(圖7)可見(jiàn)，除了北太平洋地區(qū)位勢(shì)高度場(chǎng)“北正南負(fù)”的異常分布外，北太平洋海溫異常還伴隨有北半球中緯度地區(qū)波列活動(dòng)的增強(qiáng)。波作用通量在北太平洋地區(qū)具有很強(qiáng)的輻合、輻散異常，并且隨著西風(fēng)帶向東傳播，繞過(guò)北美地區(qū)、北大西洋、歐亞大陸，到達(dá)東亞地區(qū)。伴隨著波作用通量的異常，北半球中緯度地區(qū)存在正負(fù)相間的位勢(shì)高度異常分布，其中一個(gè)中心位于貝加爾湖地區(qū)，有利于該地區(qū)高壓的形成。

圖7 1960—2019年3—4月標(biāo)準(zhǔn)化SSTI序列回歸的3—4月500hPa位勢(shì)高度(陰影， 單位: gpm)及波通量(箭矢， 單位: m2·s-2;其中打點(diǎn)區(qū)域通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn)，黑框?yàn)闁|北地區(qū)所在位置)Fig.7 Regressed March-April 500 hPa geopotential heights against the normalized March-April SSTI during 1960-2019 (shading， units: gpm) and the related wave activity flux (arrow， units: m2·s-2; dotted areas indicate the 95% confidence level， and the black box shows the location of Northeast China)

圖8 前冬北太平洋偶極型海平面氣壓異常影響東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日變化的示意圖Fig.8 Schematic diagram illustrating the influences of the preceding winter dipole pattern of sea level pressureover the North Pacific on spring extreme-CDDs over Northeast China

綜上，前冬北太平洋偶極型海平面氣壓異?？梢燥@著影響東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的變化。具體過(guò)程如圖8所示，前冬1—2月北太平洋偶極型海平面氣壓異?？梢砸鹜诒碧窖蟮貐^(qū)出現(xiàn)馬蹄形海溫異常，這一海溫異?？梢猿掷m(xù)到春季。春季海溫異常一方面通過(guò)改變北太平洋地區(qū)的經(jīng)向溫度梯度，進(jìn)而影響西風(fēng)急流，有利于貝加爾湖附近出現(xiàn)異常高壓；另一方面，海溫異常還可以增強(qiáng)北半球中緯度的波列活動(dòng)，通過(guò)緯向遙相關(guān)波列使得貝加爾湖附近出現(xiàn)異常高壓。貝加爾湖地區(qū)的異常高壓進(jìn)而影響東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的年際變化。

上述海平面氣壓異常模態(tài)超前于東北春季極端連續(xù)無(wú)雨日的變化，從而為后者的預(yù)測(cè)提供了潛在的預(yù)測(cè)因子。為進(jìn)一步驗(yàn)證北太平洋偶極型海平面氣壓對(duì)東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的預(yù)測(cè)作用，基于SLPI利用留一交叉檢驗(yàn)方法得到了新的PC1指數(shù)。如圖9所示，留一交叉檢驗(yàn)得到的PC1(紅線)與觀測(cè)的PC1(黑線)具有較好的一致變化，兩者相關(guān)系數(shù)為0.49，通過(guò)了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明前期1—2月北太平洋偶極型海平面氣壓可以作為東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的1個(gè)有效預(yù)測(cè)因子。

圖9 1960—2019年基于1—2月SLPI指數(shù)利用留一交叉檢驗(yàn)方法預(yù)測(cè)的PC1(紅線)和實(shí)際PC1(黑線)的標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列Fig.9 Normalized time series of the hindcasted PC1 based on the January-February SLPI using the leave-one-out cross-validation method (red line) and observedPC1 (black line) during 1960-2019

4 結(jié)論

本文基于1960—2019年春季東北地區(qū)108個(gè)臺(tái)站的逐日降水資料，分析了東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的時(shí)空變化特征。結(jié)果表明，東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日主要集中在3—4月，累計(jì)日數(shù)可占整個(gè)季節(jié)的86.6%。趨勢(shì)分析結(jié)果表明，3—4月東北地區(qū)極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)呈現(xiàn)出較弱的上升趨勢(shì)。3—4月東北地區(qū)極端連續(xù)無(wú)雨日累計(jì)日數(shù)EOF第一模態(tài)表現(xiàn)為全區(qū)一致的變化特征，這一模態(tài)與貝加爾湖地區(qū)的異常高壓密切相關(guān)。貝加爾湖地區(qū)的異常高壓可以導(dǎo)致東北地區(qū)出現(xiàn)偏北風(fēng)異常，局地水汽輻散并伴隨有下沉運(yùn)動(dòng)，有利于該區(qū)域極端連續(xù)無(wú)雨日的增加。

進(jìn)一步分析表明，東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的變化與前冬1—2月北太平洋地區(qū)偶極型海平面氣壓關(guān)系密切。1—2月北太平洋偶極型海平面氣壓使得同期北太平洋海表溫度呈現(xiàn)馬蹄形分布。這一海溫異常具有較好的季節(jié)持續(xù)性，可以持續(xù)到3—4月。3—4月馬蹄形海溫異常一方面通過(guò)改變北太平洋地區(qū)的經(jīng)向溫度梯度，進(jìn)而引起東亞—北太平洋地區(qū)緯向西風(fēng)的變化，有利于貝加爾湖附近出現(xiàn)異常高壓。另一方面，這一海溫異?？梢栽鰪?qiáng)北半球中緯度的波列活動(dòng)，向東傳播的遙相關(guān)波列也有利于貝加爾湖附近出現(xiàn)異常高壓。因此，前冬1—2月北太平洋偶極型海平面氣壓可以通過(guò)海溫引起貝加爾湖地區(qū)的大氣環(huán)流異常，進(jìn)而影響東北地區(qū)的水汽和動(dòng)力條件，最終對(duì)這一區(qū)域春季極端連續(xù)無(wú)雨日的變化產(chǎn)生影響。

最后，基于SLPI利用留一交叉檢驗(yàn)對(duì)PC1指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，預(yù)測(cè)的PC1時(shí)間序列和PC1原序列有較好的相關(guān)關(guān)系。因此，前冬北太平洋地區(qū)偶極型海平面氣壓可作為東北地區(qū)春季極端連續(xù)無(wú)雨日的潛在預(yù)測(cè)因子，對(duì)東北地區(qū)春季干旱的預(yù)測(cè)有重要價(jià)值。