热带气象学报  2019, Vol. 35 Issue (3): 289-295  DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.026
0

引用本文  

郑彬, 黄燕燕, 谷德军. 局地水汽异常引起的非绝热加热对2016/2017年中国南方暖冬的影响[J]. 热带气象学报, 2019, 35(3): 289-295. DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.026.
ZHENG Bin, HUANG Yan-yan, GU De-jun. Effect of diabatic heating induced by regional water vapor anomalies in 2016/2017 warm winter over the south of china[J]. JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGY, 2019, 35(3): 289-295. DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.026.

基金项目

国家重点研发计划(2018YFC1505801);广州市科技计划项目(201607010153);国家自然科学基金项目(41705089、41675096、41575043);广东省科技计划项目(2017B030314140)共同资助

通讯作者

郑彬, 男, 福建省人, 副研究员, 主要从事季风气候变率及其预测研究。E-mail: zbin@gd121.cn

文章历史

收稿日期:2018-08-22
修订日期:2019-02-19
局地水汽异常引起的非绝热加热对2016/2017年中国南方暖冬的影响
郑彬 , 黄燕燕 , 谷德军     
中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室, 广东 广州 510641
摘要:基于NCEP/NCAR再分析资料, 利用气温异常的倾向方程分析2016/2017年中国华北地区(100~115 °E, 35~45 °N)、西南地区(85~102 °E, 22~33 °N)和南方地区(108~118 °E, 22~33 °N)的暖冬事件。结果表明西南和华北地区的平流作用占主导地位, 而2016/2017年冬季中国南方暖冬主要是非绝热加热引起的。进一步通过水汽收支平衡的分析表明, 局地水汽异常对2016/2017年中国南方暖冬有重要贡献, 而其中土壤的水汽贡献约占50%。可能的机制如下:大气中正的水汽异常引起辐射加热增多, 导致气温升高, 土壤的感热增大, 土壤温度升高, 潜热通量变大, 从而向大气的水汽输送增多, 更多的水汽将导致更高的温度。
关键词暖冬    非绝热加热    平流输送    
EFFECT OF DIABATIC HEATING INDUCED BY REGIONAL WATER VAPOR ANOMALIES IN 2016/2017 WARM WINTER OVER THE SOUTH OF CHINA
ZHENG Bin , HUANG Yan-yan , GU De-jun     
Guangzhou Institute of Tropical and Marine Meteorology/Guangdong Provincial Key Laboratoryof Regional Numerical Weather Prediction, CMA, Guangzhou 510641, China
Abstract: NCEP/NCAR reanalysis data are used to analyze a warm winter in 2016/2017 in three regions of China, i.e., North (100~115 °E, 35~45 °N), Southwest (85~102 °E, 22~33 °N) and South (108~118 °E, 22~33 °N), by analyzing the equation of air temperature budget. The results indicate that in the 2016/2017 warm winter event advection plays a main role over the north and southwest of China, but diabatic heating dominates over the south of China. Further analysis of moisture budget suggests that diabatic-heating-induced regional water vapor anomalies, about half of which come from soil, give great contribution to the 2016/2017 warm winter event over the south of China. A possible positive feedback mechanism is: positive water vapor anomalies increase radiation heat to warm the air, and then downward sensible heat flux increases soil temperature; as a result, larger upward latent heat flux leads to more water vapor, and then another cycle repeats.
Key words: warm winter    diabatic heating    advection    
1 引言

极端气候事件在全球变暖背景下发生得越来越频繁,暖冬现象即是其中之一。研究发现,中国的暖冬事件在1980年代之后发生愈加频繁[1-2],这不仅会影响到人们的生产生活,甚至还会影响到整个生态系统的循环。

前人研究提出我国暖冬的形成原因主要有ENSO(El Niño-Southern Oscillation)、东亚冬季风、西太平洋副热带高压和欧亚大陆积雪等[3],但是实际上最终归因于冷空气的强弱(或东亚冬季风的强弱[4-5])。通常在El Niño发生时,有西太平洋副高加强,东亚冬季风减弱,中国大陆容易出现暖冬事件[6-7]。利用观测的海表温度强迫,在大气环流模式中也可以模拟出El Niño年的东亚暖冬和弱冬季风现象[8]。研究表明,华南地区冬季气温对ENSO的响应具有不对称性,其中La Niña事件的影响比El Niño事件更显著[9];而亚洲北部的暖冬也可以出现在海洋中性状态的情况下(非El Niño或La Niña事件),例如2002年的强暖冬事件[10]。这些研究表明ENSO对中国冬季气温的影响是复杂的,特别在1970年代之后,由于ENSO与东亚冬季风之间的关系减弱[11],导致了冬季气温对ENSO的响应迅速减弱[12]。东亚冬季风除了被ENSO调制,还受高纬度环流系统的影响[13]。欧亚大陆积雪与东亚冬季风强度之间存在正相关关系。积雪异常通过积雪反照率效应,引起下垫面的热源异常,使得海陆热力对比发生改变,同时引起海平面气压场及高度场的调整[14],或者通过高频涡活动的变化引起高度场的调整[15],最终改变冬季风环流,进而对中国冬季气温产生影响。而AO(Arctic Oscillation)对中国冬季气温的影响则更加复杂。从相关上来看,AO与中国冬季气温的高相关区仅在东北地区[16-17],但是又有研究指出AO在年代际尺度上对中国东部地区冬季气温有显著影响[18]。因此,AO的影响可能需要分尺度和分模态来研究。通过EOF(经验正交函数)分析,中国冬季气温有两个主要模态:第1模态(EOF1)突出地表现为空间一致性变化特征,第2模态(EOF2)表现为南北反相变化。康丽华等[19]研究指出AO对我国冬季气温南北反相型的年际变化有重要贡献,而对全区一致型的年代际变化有显著影响。秋-冬季北极海冰也是通过调制西伯利亚高压和东亚大槽[20-25]来影响中国冬季气温,而且在1980年代之后,这种作用越来越显著[26]。此外,秋季北极关键区海冰对北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation —NAO)的影响不可忽视[27],而NAO对中国冬季气温在年代际尺度变化上也有一定的调制作用[28]

总体来说,冬季冷空气活跃程度与中国冬季气温密切相关,物理过程主要表现为温度的平流输送。众所周知,全球变暖是温室气体增加导致的辐射强迫引起的,这其中非绝热加热非常重要,但是关于冬季气温异常的非绝热加热贡献则没有得到应有的关注。以往的研究通常将非绝热加热与环流异常联系在一起[29-30],但是它对大气温度的直接作用研究较少。水汽是比二氧化碳还有效的温室气体,而且还能吸收短波辐射[31]。因此局地水汽的异常也会导致局地辐射强迫,引起大气温度的变化。本文以2016/2017年中国的暖冬为例,探讨局地水汽异常的非绝热加热对中国南方冬季气温的影响。

2 资料简介

本文使用的资料为NCEP/NCAR再分析[32]逐月和逐日的表面资料,包括表面气温、水平风、相对湿度及表面的感热潜热通量和土壤湿度等资料。其中表面气温、水平风、相对湿度为2.5 °×2.5 °的格点资料,表面的感热潜热通量、长短波辐射通量、降水量和土壤湿度为高斯格点资料。相对湿度通过经验公式转化为比湿。NCEP/NCAR资料气候态取1978—2016年。降水量资料除了使用NCEP/NCAR资料,还使用了全球降水气候计划卫星红外导出的逐日降水资料[33],GPI资料的气候态取1997—2016年。本文中冬季指12月—次年2月,秋季指9—11月。

为了证明NCEP/NCAR的通量资料在本研究中的适用性,将它们与OAFlux资料[34]进行对比。当然,由于OAFlux资料只在海洋有值,因此对比的区域为南海(105~120 °E,5~20 °N)。这个区域与华南相邻,可以作为参考。对比发现气候态的NCEP/NCAR通量确实与OAFlux资料存在较大的系统偏差(图略)。但是应该注意到,本研究中通量用到的是异常值,而NCEP/NCAR通量异常值与OAFlux资料相比非常接近(图略),计算的各月的相关都达到0.9以上。由此可见,NCEP/NCAR通量异常值可以适用于本研究。

3 2016/2017年中国冬季气温异常

2016年12月—2017年2月平均的中国冬季气温明显偏高,异常值可以达到2 K以上(图 1)。以往研究通常将冬季温度异常偏暖归因于冬季风强度偏弱,直接原因即平流输送发生异常,也就是冷空气输送少,或者暖空气输送多。那2016/2017年冬季中国气温偏暖是否也是由于这个原因呢?我们选取3个中国大陆地区气温异常高值区:华北地区(100~115 °E,35~45 °N)、西南地区(85~102 °E,22~33 °N)和南方地区(108~118 °E,22~33 °N),如图 1中黑色方框所示。分别求取3个区域气温异常变率的收支平衡(图 2),其中由于冬季大气相对稳定,因此略去了垂直平流和绝热项:

图 1 NCEP/NCAR资料得到的2016年12月—2017年2月平均中国地区表面气温异常(K)
图 2 2016年12月—2017年2月平均中国南方(a)、华北(b)和西南(c)地区表面气温异常变化的收支(K) ΔTa为气温异常变化,UCA和VCA分别为气候UV风对异常气温的输送,UaA和VaA分别为异常UV风对气候气温的输送,GW为全球变化的温度异常变率,DH为非绝热加热的贡献。
(1)

而其中T′包含了全球变化的贡献,即,

(2)

其中T1为区域过程引起的温度异常,而TGW为全球温度变化的贡献。公式(1)详细的计算形式如下,

(3)

其中下标代表月份,11—1表示11月至次年1月平均,其他以此类推;A代表水平平流项,即公式(1)右边前4项之和。

图 2中UCA为气候U风对异常气温的输送(公式(1)右边第1项),UaA为异常U风对气候气温的输送(公式(1)右边第2项),VCA为气候V风对异常气温的输送(公式(1)右边第3项),VaA为异常V风对气候气温的输送(公式(1)右边第4项);GW为全球变化的温度异常变率,同ΔTa计算,即冬季气温异常与秋季气温异常的差值,但为全球平均;DH为非绝热加热的贡献(公式(1)右边第5项),该项为ΔTa与平流输送和GW的差值。

图 2b2c显示的是华北和西南地区的表面气温异常收支。从图 2b中可以看到,华北地区U风平流项与非绝热项基本平衡,气温异常变率主要源于异常V风对气候气温的平流,平均V风平流项和全球变化项有较小的负贡献;西南地区的非绝热项是一个较大的负值,它主要平衡了秋季的异常气温和部分平流项,而使西南地区2016/2017年冬季异常气温偏高的主要原因和华北地区一样,依然是异常V风对气候气温的平流(图 2c)。从图 1给出的中国南方、华北和西南地区冬季表面气温异常来看,中国南方地区表面冬季气温异常的程度不如其他2个区域,而图 2显示的3个区域的温度异常变化值ΔTa是接近的,约为1 K。这说明了在秋季,华北和西南地区表面气温正异常也要比南方高。这是中国南方地区冬季表面气温异常的程度小于其他2个区域的主要原因。那么为什么华北和西南地区表面气温在秋季有较大的正异常呢?秋季降水偏少可能是其中一个重要原因(图 3)。由于GPI降水资料只有40 °N以南,所以图 3还显示了NCEP的降水异常。

图 3 2016年NCEP(a)和GPI (b)秋季(9—11月)降水异常 单位:mm/day。

为了更直观地了解2016/2017年冬季风的贡献,我们给出表面异常风场和500 hPa位势高度异常的分布图(图 4),2016/2017年冬季风在3个区域都偏弱,有南风异常,从而把南方的暖空气向北输送。其中华北和西南地区冬季风偏弱更显著,因此,温度异常的水平平流作用比中国南方地区大(图 2)。而从500 hPa位势高度来看,2016/2017年冬季气压偏高,这个直接影响就是降水可能偏少。

图 4 2016/2017年冬季异常表面风场(m/s,矢量)和位势高度(gpm,等值线)

与华北和西南地区不同的是,2016/2017年中国南方气温异常变率除了异常V风对气候气温的平流外,非绝热加热项似乎更重要(图 2a)。这里的非绝热加热主要包含长、短波辐射加热和感热加热。向上的感热可以直接加热大气,而长、短波辐射加热大气主要和大气成分及其含量有关。

图 5显示了中国南方地区长、短波辐射通量和感热潜热通量的异常值,其中SH表示感热通量异常,NS表示净短波辐射通量异常,NL表示净长波辐射通量异常,LH表示潜热通量异常,各量都是向上为正。2016/2017年冬季的中国南方地区表面气温并没有从地面得到更多的热量(感热通量异常为负值,表示有向下的异常热通量),或者说表面气温向下失去了更多的热量,那么这就表明该地区表面气温的升高就主要来自于辐射加热。中国南方地区2016/2017年冬季净短波辐射通量为正值,净长波辐射通量为负值,这表示向下的短波辐射和向上的长波辐射都是减少的,说明大气中吸收了更多的短波和长波辐射。当然,云量也会影响向下的短波辐射和向上的长波辐射通量,而云量与降水有很大关系,下面我们来看一下2016/2017年中国南方的累计降水异常(图 6)。累计降水异常计算如下:

图 5 与2016/2017年冬季气温异常变化相关的中国南方地区异常热通量(W/m2 SH为感热通量,NS和NL分别为净短波和长波辐射通量,LH为潜热通量。
图 6 2016年12月—2017年2月中国南方地区累计降水量异常(mm) 带空心圆标记的为NCEP/NCAR资料,实线为GPI资料,虚线为零线。
(4)

其中Pa为中国南方地区逐日降水异常,t0为2016年12月1日—2017年2月28日。图 6中两种资料都显示中国南方地区2016/2017年冬季虽然有些天有较大的降水过程,但是降水总体是偏少的,云量也是总体偏少的(这与图 4位势高度偏高得到的结果是一致的)。这表明云量不仅对向下的短波辐射减少没有贡献,相反地,还会使向下的短波辐射增大。对于长波辐射来说,云量减少,向上的长波辐射应该增大,而不是减少。因此,图 5中显示的向下短波辐射和向上长波辐射减少就很有可能是由于大气吸收引起的。图 5中还显示了潜热通量异常有较大的正值,但是潜热通量并不直接加热大气,特别是底层大气。潜热通量对表层大气的最重要的贡献在于提供了水汽,而表层水汽异常可能是导致表面大气辐射加热异常的一个重要因素。

4 局地水汽异常的影响

图 2中全球变暖的贡献主要来自于非绝热加热的影响,但是是全球范围的。我们这里考虑的是局地水汽变化对辐射加热异常的贡献。计算得到2016年12月1日—2017年2月28日中国南方地区水汽异常与净长波辐射通量和净短波辐射通量的相关系数分别达到-0.6和0.5,通过0.01的显著性检验。也就是说,如果表面水汽增多,向上的长波辐射通量和向下的短波辐射就会减少,而这个减少正好与图 5中的NL和NS相对应。水汽异常既然会引起辐射通量的变化,那就会改变表面气温。图 7显示2016年11月—2017年2月中国南方平均表面温度和水汽异常的逐日变化,可以看到二者之间的关系非常好,相关可以达到0.9以上。由此可见,局地水汽异常确实对表面气温的变化有重要贡献。那么,2016/2017年冬季中国南方地区表面水汽异常是如何形成的呢?下面来探讨这个问题。

图 7 中国南方地区表面气温异常(K,柱状图)和比湿异常(g/kg,曲线)

图 5中显示引起2016/2017年冬季表面气温变化的潜热通量异常为正值,即有向上的潜热通量,而这里的潜热通量实际上即土壤向上的水汽通量,表明土壤有向大气的水汽输送。相比较而言,华北和西南地区的潜热通量异常虽然也是正值,但是远远小于中国南方地区(差1个量级甚至更多,图略)。此外,从图 6可以看到,2016/2017年冬季中国南方地区降水总体是偏少的,从而降水对表面水汽的贡献也是偏少的。我们把2016/2017年冬季水汽异常逐日变化相应的收支项计算出来(如图 8)。图中Adv表示水平平流项,这里将平均风场和异常风场引起的水汽输送合在一起。降水异常的贡献通过回归进行估算,为了资料的一致性,降水选取的也是NCEP/NCAR资料。潜热通量的贡献为Δqa-Adv-Pra,即除去平流和降水之外的贡献。从图 8可以看到,土壤向上的水汽输送对2016/2017年冬季中国南方地区的水汽异常有重要贡献,和平流输送相当。其中平流输送的水汽和平流输送的温度有很高的相关,达到0.98;而平流输送的水汽与温度的非绝热加热项的相关则很小,只有0.16。相反,土壤输送的水汽与温度的非绝热加热项的相关很好,达到0.86,而土壤输送的水汽与平流输送的温度则几乎没有什么关系,相关只有0.1。由此可见,对温度非绝热加热有贡献的主要是土壤向大气输送的水汽。

图 8 2016年12月—2017年2月平均中国南方地区表面比湿异常变化的收支(g/kg) Δqa为比湿异常变化,Adv为平流项,Pra为降水贡献,LHa为潜热贡献。

那么土壤中的水份来源于何处?我们知道,2016年中国南方汛期非常长,南海夏季风直到10月末才撤退[35]。这导致了南方秋季(9—11月)降水偏多,土壤湿度偏大(图略),从而为冬季大气储存了水份。从表面异常温度、水汽、感热通量和潜热通量的超前滞后相关(图 9)来看,表面异常温度和水汽是同位相的,它们在0天的相关最大;表面异常温度和感热通量是负相关,而且感热通量落后1天,在+1天时达到最小;而潜热通量则落后2~3天。由此可见它们之间的关系:当水汽增多时,表面气温偏高,导致了向下的感热通量异常,土壤得到热量增大了潜热通量,表面水汽增多,如此形成一个循环,促使表面温度的升高(如图 10)。

图 9 2016年12月—2017年2月中国南方地区表面变量的超前滞后相关 柱状图为比湿异常与气温异常的相关,实线为感热通量与气温异常的相关,虚线为潜热通量与去除平流外的比湿异常的相关。横坐标负值表示超前天数。
图 10 局地水汽影响2016/2017年中国南方暖冬的示意图
5 小结和讨论

虽然非绝热加热在全球变暖中被充分重视和考虑,但是在局地气候事件中,并没有得到应有的关注。对于中国南方地区而言,冬季水汽异常引起的非绝热加热可以非常重要,在预测过程中如果不予考虑,可能会严重低估冬季气温异常(图 2a)。本文从非绝热加热的角度,利用NCEP/NCAR资料分析2016/2017年中国南方暖冬的主要形成原因,并探讨可能的形成机制,得到以下一些结果。

(1) 2016/2017年中国南方暖冬的主要形成原因是非绝热加热,而华北和西南地区主要是平流输送的作用。

(2) 2016/2017年中国南方水汽约一半来自于土壤,而土壤中水份主要是2016年秋季降水的储存。

(3) 局地水汽对2016/2017年中国南方暖冬的主要影响机制如下:大气中正的水汽异常引起辐射加热增多,导致气温升高,向土壤的感热增大,土壤温度升高,潜热通量变大,从而向大气的水汽输送增多,更多的水汽将导致更大的升温,如此形成一个正反馈过程(图 10)。

要达到以上这个正反馈,还需要两个前提条件。首先,秋季土壤必须有一定的水份积累。其次,冬季的降水不能偏多。当然,以上这个正反馈也会被截止,这主要有两个原因:其一,降水过程会导致云量变化从而使辐射发生改变;另一个原因则是由于土壤中的水份有一定含量,即使一直是晴空,图 10这个正反馈到土壤湿度减小到某个阈值时也会被打断。这个过程主要针对中国南方地区,华北和西南地区冬季是否有相关机制还需要进一步研究。

本文虽然是通过个例分析得到的结论,但是图 8显示的正反馈机制是具有一般性的。需要进一步证实或分析的主要有两点:(1)土壤湿度达到多少才能触发以上正反馈?(2)冬季降水距平在多大程度上影响局地水汽-温度正反馈?这些都需要通过一般性分析得到定量的结果。

参考文献
[1]
王凌, 张强, 陈峪, 等. 1956-2005年中国暖冬和冬季温度变化[J]. 气候变化研究进展, 2007, 3(1): 26-30. DOI:10.3969/j.issn.1673-1719.2007.01.005
[2]
陈峪, 任国玉, 王凌, 等. 近56年我国暖冬气候事件变化[J]. 应用气象学报, 2009, 20(5): 539-545. DOI:10.3969/j.issn.1001-7313.2009.05.004
[3]
孙林海, 赵振国. 我国暖冬气候及其成因分析[J]. 气象, 2004, 30(12): 57-60.
[4]
王东阡, 崔童, 司东, 等. 2014/2015年东亚冬季风活动特征及其可能成因分析[J]. 气象, 2015, 41(7): 907-914.
[5]
丁婷, 王永光, 柯宗建, 等. 2016/2017年冬季北半球大气环流及对我国冬季气温的影响[J]. 气象, 2017, 43(7): 887-893.
[6]
李崇银. 中国东部地区的暖冬与厄尼诺[J]. 科学通报, 1989, 30(4): 283-286.
[7]
伍红雨, 杨崧. 华南冬季气温异常与大气环流和海温的关系[J]. 热带气象学报, 2014, 30(6): 1061-1068. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2014.06.006
[8]
陈受钧. 厄尼诺与东亚暖冬的数值模拟[J]. 气象学报, 1995, 53(3): 380-384. DOI:10.3321/j.issn:0577-6619.1995.03.001
[9]
伍红雨, 潘蔚娟, 王婷. 华南冬季气温异常与ENSO的关系[J]. 气象, 2014, 40(10): 1230-1239. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2014.10.007
[10]
王会军. 2002年亚洲北部的超强暖冬事件及其超常大气环流[J]. 科学通报, 2003, 48(7): 734-736. DOI:10.3321/j.issn:0023-074X.2003.07.021
[11]
王会军, 贺圣平. ENSO和东亚冬季风之关系在20世纪70年代中期之后的减弱[J]. 科学通报, 2012, 57(19): 1713-1718.
[12]
韩文韬, 卫捷, 沈新勇. 近50年中国冬季气温对ENSO响应的时空稳定性分析研究[J]. 气候与环境研究, 2014, 19(1): 97-106.
[13]
简云韬, 简茂球, 杨崧. 前、后冬的东亚冬季风的年际变异及其与东亚降水的关系[J]. 热带气象学报, 2017, 33(4): 519-529.
[14]
陈海山, 孙照渤, 闵锦忠. 欧亚大陆冬季积雪异常与东亚冬季风及中国冬季气温的关系[J]. 南京气象学院学报, 1999, 22(4): 609-615. DOI:10.3969/j.issn.1674-7097.1999.04.007
[15]
CLARK M P, SERREZE M C. Effects of variations in East Asian snow cover on modulating atmospheric circulation over the North Pacific Ocean[J]. J Climate, 2000, 13(20): 3700-3710. DOI:10.1175/1520-0442(2000)013<3700:EOVIEA>2.0.CO;2
[16]
所玲玲, 黄嘉佑, 谭本馗. 北极涛动对我国冬季同期极端气温的影响研究[J]. 热带气象学报, 2008, 24(2): 163-168. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2008.02.008
[17]
沈柏竹, 廉毅, 张世轩, 等. 北极涛动、极涡活动异常对北半球欧亚大陆冬季气温的影响[J]. 气候变化研究进展, 2012, 8(6): 434-439. DOI:10.3969/j.issn.1673-1719.2012.06.007
[18]
雷杨娜, 孙娴, 乐章燕. 中国东部地区冬季气温与北极涛动的关系[J]. 气象与环境学报, 2014, 30(4): 42-48.
[19]
康丽华, 陈文, 王林, 等. 我国冬季气温的年际变化及其与大气环流和海温异常的关系[J]. 气候与环境研究, 2009, 14(1): 45-53.
[20]
WU B Y, HUANG R H, GAO D Y. Effects of variation of winter sea-ice area in Kara and Barents seas on East Asian winter monsoon[J]. Acta Meteor Sin, 1999, 13(2): 141-153.
[21]
WU B Y, SU J Z, ZHANG R H. Effects of autumn-winter Arctic sea ice on winter Siberian High[J]. Chin Sci Bull, 2011, 56(30): 3220-3228. DOI:10.1007/s11434-011-4696-4
[22]
解小寒, 杨修群. 冬季北极海冰面积异常与中国气温变化之间的年际关系[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2006, 42(6): 549-561. DOI:10.3321/j.issn:0469-5097.2006.06.001
[23]
YANG L N, WU B Y. Interdecadal variations of the East Asian winter surface air temperature and possible causes[J]. Chin Sci Bull, 2013, 58(32): 3969-3977. DOI:10.1007/s11434-013-5911-2
[24]
谢永坤, 刘玉芝, 黄建平. 秋季北极海冰对中国冬季气温的影响[J]. 气象学报, 2014, 72(4): 703-710.
[25]
ZUO J Q, REN H L, WU B, et al. Predictability of winter temperature in China from previous autumn Arctic sea ice[J]. Clim Dyn, 2016, 47(7): 2331-2343.
[26]
李维京, 李怡, 陈丽娟, 等. 我国冬季气温与影响因子关系的年代际变化[J]. 应用气象学报, 2013, 24(4): 385-396. DOI:10.3969/j.issn.1001-7313.2013.04.001
[27]
何金海, 武丰民, 祁莉. 秋季北极海冰与欧亚冬季气温在年代际和年际尺度上的不同联系[J]. 地球物理学报, 2015, 58(4): 1089-1102.
[28]
ZUO J Q, REN H L, LI W, et al. Interdecadal variations in the relationship between the winter North Atlantic Oscillation and temperature in South Central China[J]. J Climate, 2016, 29(20): 7477-7493. DOI:10.1175/JCLI-D-15-0873.1
[29]
许琪, 管兆勇. 海洋性大陆核心区域非绝热加热年代际变化及其与东亚夏季风变异的可能联系[J]. 热带气象学报, 2017, 33(1): 21-29.
[30]
刘佳伟, 徐海明. 冬季西太平洋和海洋性大陆热源变化特征及其影响[J]. 热带气象学报, 2018, 34(5): 645-656.
[31]
秦大河.全球变化热门话题丛书/李爱贞, 刘厚凤, 张桂芹.气候系统变化与人类活动[M].北京: 气象出版社, 2003: 234.
[32]
KALNAY E, KANAMITSU M, KISTLER R, et al. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project[J]. Bull Amer Meteor Soc, 1996, 77(3): 437-472. DOI:10.1175/1520-0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO;2
[33]
HUFFMAN G J, ADLER R F, MORRISSEY M M, et al. Global precipitation at one-degree daily resolution from multisatellite observations[J]. J Hydrometeor, 2001, 2(1): 36-50. DOI:10.1175/1525-7541(2001)002<0036:GPAODD>2.0.CO;2
[34]
YU L, WELLER R A. Objectively Analyzed air-sea heat Fluxes (OAFlux) for the global oceans[J]. Bull Amer Meteor Soc, 2007, 88: 527-539. DOI:10.1175/BAMS-88-4-527
[35]
郑彬, 林爱兰, 谷德军, 等. 2016年南海夏季风结束监测报告[R]. 2016, 中国气象局广州热带海洋气象研究所.