寒潮指的是高纬度强冷空气大规模向南侵袭的强降温过程,其发生时间集中在晚秋到初春[1],通常会造成大风、冻害、雪灾等灾害[2],是冬半年影响中国的主要灾害性天气之一,严重地影响着中国经济发展和国民生活。因此对寒潮的研究有助于提升寒潮的预报水平,为防灾减灾提供帮助。
影响中国寒潮的冷空气源地主要有三个:新地岛以西、新地岛以东和冰岛以南的海冰,冷空气自源地南下,经过并积累在西伯利亚关键区,加强后沿4条路径爆发南下影响中国[3]。根据多年经验的积累,普遍的将寒潮的中短期天气形势分为小槽发展型、低槽东移型和横槽转竖型,它们分别对应着寒潮的西北路径、西方路径和北方路径[4]。后经过学者们进一步的研究发现,高空对流层在乌拉尔山(乌山)、贝加尔湖(贝湖)、日本的“+-+”波列可以通过影响东亚东海岸槽和对应的西北气流而影响冷空气路径[5-6];同时乌拉尔山阻塞高压(乌山阻高)能够通过改变乌山上空向东北强烈延伸的高压脊和在贝湖上空的横向槽,令冷空气随地面西伯利亚高压向贝加尔湖的扩张向南推进,影响寒潮路径[7]。具体来说,当东亚中高纬度地区上空的波列偏纬向型分布时,冷空气能够沿西北型和西路型路径南下;当波列向东南移动、乌山地区有着强大的高压脊时,寒潮沿着西北型路径爆发;而当波列向东移动时,寒潮冷空气沿着西路径移动。若波列呈经向型分布、乌山高压脊表现为明显的阻塞特征时,寒潮冷空气便会沿着北路径入侵东亚[8-9]。
在寒潮强度的研究中,前人发现乌山阻塞高压不仅能够影响寒潮路径,而且可以影响寒潮强度[10-11]。乌山阻高通常伴有一个横跨欧亚大陆中高纬地区的准正压Rossby波列,波列与西伯利亚地区的地面冷异常耦合[12],造成强烈动量和热量的经向交换[13],引导高纬度的地面冷空气向南移动,造成东亚地区的强降温事件,寒潮冷空气强度随着乌山阻高强度的增强而增强。
综上所述,众多气象工作者已经对寒潮路径和强度特征做了大量的研究,他们大多是从寒潮路径和强度不同能够导致中国降温分布和降温幅度的差异方面进行研究,而从寒潮路径和强度出发,研究具有不同强降温分布的寒潮的形成原因的研究却较少。由此本文根据寒潮客观标准,将影响中国的寒潮分为全国型、北方型和南方型寒潮,分析其冷空气路径和相应的典型环流过程。
1 资料与方法 1.1 研究资料本文所用资料:欧洲中期天气预报中心(European center for medium-range weather forecasts,ECMWF)的全球大气再分析数据集ERA-5的2 m地表温度、海平面气压场、315 K等熵面上的位势涡度、500和1 000 hPa位势高度场、500风场、1 000 hPa相对涡度场,时段为1979年9月—2021年3月,空间分辨率为1(°)×1(°),时间分辨率为6 h。
1.2 方法介绍 1.2.1 寒潮的客观标准寒潮的发生实质是地面反气旋的移动,以及受影响地区的地表气温的显著下降,本文参考了Jeong等[14]和Zhang等[15]关于东亚寒潮的定义,在此基础上,根据本文所使用1(°)×1(°)的再分析资料数据做出调整,定义寒潮开始标准:(1)在寒潮发生之前,区域90°E—115°E,40°N—60°N内,地表存在一个反气旋。反气旋的判断标准根据文献[16],即1 000 hPa高度场上,1个点相对于其相邻的8个点有最大值,则判断为高压中心,且海平面气压场上中心的强度超过1 035 hPa,中心相对涡度的绝对值超过1.0×10-5 s-1且维持超过一天以上。(2)需要满足以下降温条件,选定南(114°E—120°E,22°N—28°N)、北(109°E—115°E,33°N—39°N)两个7(°)×7(°)的网格区域,在该区域内,再设定一个3(°)×3(°)的小网格,依次覆盖7(°)×7(°)网格中的所有区域,并计算该滑块内地面2 m温度的24 h降温(Tt-Tt-1)和48 h降温(Tt+1-Tt-1)的区域平均。在南侧小网格中,如果24 h或者48 h的区域降温达到6 ℃及以上即停止计算;北侧小网格中,如果24 h或者48 h的区域降温达到8 ℃及以上即停止计算,判断为一次寒潮过程开始。定义寒潮结束标准:(1)反气旋中心气压开始上升并且维持24 h以上,中心气压低于1 025 hPa。(2)东亚大陆(103°E—118°E,25°N—50°N)范围内超过50%以上的格点地面2 m温度开始上升。寒潮爆发的日期定义为从寒潮开始到结束的整个周期内24 h降温最强的那天。
本文定义的寒潮客观指标与气象局所用的寒潮标准的不同之处在于:本文使用的数据是再分析数据而非站点资料,如此而更完整地考虑区域的降温而非仅仅是某个或某几个站点。经过Zhang等[15]的验证,极大多数的寒潮(从其它来源已知)都被发现与南、北区域的降温有关,并且其所确定的寒潮时间、持续时间和频次都与北京气象中心(BMC)所得到的数据有较好的一致性。以此,当有寒潮在以上的南、北区域都达到降温标准时,定义寒潮为全国型寒潮(c);当仅北区域达到降温标准时,定义为北方型寒潮(n);若仅南区域满足降温标准则为南方型寒潮(s)。
1.2.2 阻塞指数参考Scherrer等[17]和Davin等[18],利用500 hPa位势高度场得到阻塞指数:
$ G H G S\left(\lambda_0, \varphi_0\right)=\frac{Z_{500}\left(\lambda_0, \varphi_0\right)-Z_{500}\left(\lambda_0, \varphi_S\right)}{\varphi_0-\varphi_S}, $ | (1) |
$ G H G N\left(\lambda_0, \varphi_0\right)=\frac{Z_{500}\left(\lambda_0, \varphi_N\right)-Z_{500}\left(\lambda_0, \varphi_0\right)}{\varphi_0-\varphi_0} 。$ | (2) |
式中:λ0, φ0分别表示格点的经纬度;φ0的范围在30°N—75°N;范围为0°—360°;φS=φ0-15°;φN=φ0+15°。当GHGS(λ0,φ0)>0并且GHGN(λ0,φ0) < -10 m(°lat)-1时,该格点定义为瞬时阻塞。当瞬时阻塞持续15个经度并且在发生的格点的6°纬度×10°经度的范围中持续至少5 d,则定义为阻塞事件。
对各类寒潮在寒潮开始前45天到寒潮结束后5天的时间段内, 500 hPa高度场上阻塞事件出现的频次进行统计,得出与寒潮有关的阻塞主要分布在10W°—120°E,30°N—75°N,由此定义若在寒潮爆发前7天的10°W—120°E,30°N—75°N范围内出现阻塞事件则为阻塞型寒潮事件,否则为其他寒潮事件。
1.2.3 自组织特征映射分析自组织特征映射分析(Self-organizing map, SOM)是一种基于神经网络聚类的方法,可以对数据进行无监督学习聚类,其所采用的非线性聚类方法能够得到更接近真实分布的特征。训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点,称为它的激活节点,也叫“优胜向量”。紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数。同时,和激活节点临近的点也根据它们距离激活节点的远近而适当地更新参数,通过一次次更新迭代,不断更新最优匹配单元直到误差稳定地达到规定范围之内或迭代次数达到规定次数[19-20]。
1.2.4 混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型本研究还应用了混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型(Hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory model,HYSPLIT)模型[21-22],以寒潮结束时地面2 m温度24 h最大降幅的格点为起点,向前追踪10 d得到寒潮冷空气路径。该模式假定质点的轨迹是随着风场而运动的, 轨迹是质点在空间和时间上的积分,质点所在位置的矢量速度在时间和空间上都是线性插值得出的。
1.2.5 波作用通量Takaya和Nakamura[23]为了更好地诊断真实大气中Rossby波的三维传播特征,使其更适用于复杂的背景气流,对Plumb波作用通量进行改进得到T-N波作用通量W,它能更好地描述纬向非均匀气流中的较大振幅的西风带Rossby长波扰动。其二维表达式如下:
$ W = \frac{{p\cos \varphi }}{{2|U|}}\left( {\frac{{\frac{U}{{{\alpha ^2}{{\cos }^2}\varphi }}\left[ {{{\left( {\frac{{\partial {\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial \lambda }}} \right)}^2} - {\mathit{\Psi }^\prime }\frac{{{\partial ^2}{\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial {\lambda ^2}}}} \right] + \frac{V}{{{\alpha ^2}{{\cos }^2}\varphi }}\left[ {\frac{{\partial {\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial \lambda }}\frac{{\partial {\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial \varphi }} - {\mathit{\Psi }^\prime }\frac{{{\partial ^2}{\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial \lambda \partial \varphi }}} \right]}}{{\frac{U}{{{\alpha ^2}{{\cos }^2}\mathit{\Phi }}}\left[ {\frac{{\partial {\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial \lambda }}\frac{{\partial {\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial \varphi }} - {\mathit{\Psi }^\prime }\frac{{{\partial ^2}{\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial \lambda \partial \varphi }}} \right] + \frac{V}{{{\alpha ^2}}}\left[ {{{\left( {\frac{{\partial {\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial \varphi }}} \right)}^2} - {\mathit{\Psi }^\prime }\frac{{{\partial ^2}{\mathit{\Psi }^\prime }}}{{\partial {\varphi ^2}}}} \right]}}} \right)。$ | (3) |
式中:
利用寒潮客观标准和阻塞指数挑选出1979—2020年10月到次年2月秋冬季节的寒潮325个,平均每年发生7.74个,得到全国寒潮146个,北方寒潮36个以及南方寒潮143个,各路径寒潮中阻塞型寒潮大约占70%。分别计算在40°N以南,105°E以东地区的中国境内的最强累积降温值,得到各寒潮路径的最强累计降温值的概率密度函数(Probability density function,PDF)。可以看出,无论寒潮路径,强累积降温事件更可能发生在阻塞型寒潮中,所以阻塞型寒潮对中国寒潮有着较好的代表性,同时考虑到阻塞型和其他寒潮事件有着不同的环流条件,因此本文的研究将仅集中于阻塞型寒潮。
![]() |
(灰色填色表示通过5%显著性水平蒙特卡洛检验。The grey shading is the area that passed the 5% significance test. ) 图 1 三种路径的阻塞型寒潮(实线)和其他寒潮(虚线)在40°N以南,105°E以东地区的中国境内累积降温的概率密度函数以及频次(柱状) Fig. 1 The PDF(line) and frequency(bar) of cumulative cooling value in the south of 40°N and east of 105°E Chinese region of blocking cold surge (solid line) and other(dashed line) cold surge in three paths |
寒潮路径的差异与寒潮过程的环流变化息息相关。图 2为各寒潮路径在寒潮爆发前4天(day-4)、前2天(day-2)和爆发天(day0)的500 hPa位势高度和纬向风相对于气候态的异常场。从图中可以看出,在全国阻塞型寒潮爆发前4天时,欧洲北部存在强大反气旋异常,阻塞形势产生,其东南侧有气旋异常,两者构成偶极子,大大减弱了两者之间的纬向风。在寒潮爆发前2天到寒潮爆发时,在欧亚大陆有着西北-东南向波列。在北方阻塞型寒潮中,爆发前4天时强大的阻塞高压位于大西洋,有气旋异常在乌山附近。在爆发前2天时,在新地岛附近出现反气旋异常,气旋异常来到乌山以东。在爆发天时,反气旋异常向东移动来到贝湖以北,气旋异常迅速减弱。南方阻塞型寒潮阻塞高压不明显,在寒潮爆发前4天时有反气旋异常在新地岛附近,气旋异常位于西伯利亚地区,两者强度较弱,而且呈东西分布,造成乌山附近纬向风负异常较弱。在爆发前2天的时候,欧亚大陆上出现乌山-贝湖以西-日本的偏西北-东南波列,而后在寒潮爆发时,乌山的反气旋异常和贝湖气旋异常强度均减弱。
![]() |
(黑点表示通过5%显著性水平的蒙特卡洛检验的500 hPa位势高度异常场。The black dotted area is the area that 500 hPa geopotential height anomalies passed the Monte Carlo test with a significant level of 5%. ) 图 2 阻塞型寒潮500 hPa位势高度异常场(等值线,单位:gpm)和纬向风异常场(填色,单位:m/s)过程图 Fig. 2 Composite anomalies of the 500 hPa geopotential height anomalies (contour, Unit: gpm) and zonal wind (shading, Unit: m/s) for blocking cold surge |
南方阻塞型寒潮个例合成的环流强度弱,阻塞高压不明显,而这可能是因为南方阻塞型寒潮内部差异造成的。在之前的分析中,三类阻塞型寒潮在爆发前4天时的环流系统强度较强, 并且在大西洋东部至东亚的中纬度地区的环流形势差异显著,因此分别选取三类阻塞型寒潮在爆发前4天时500 hPa高度上60°W—150°E,20°N—90°N区域的位势高度异常场作为SOM聚类依据。通过SOM方法得到各寒潮路径的优胜向量,然后对SOM优胜向量进行层次聚类,进一步得到各寒潮路径的典型环流特征,聚类结果如图 3所示。
![]() |
(黑点区域表示通过5%显著性水平蒙特卡洛检验。The black dotted area represents the area passed the Monte Carlo test with a significant level of 5%. ) 图 3 阻塞型寒潮爆发前4天的500 hPa位势高度异常场的SOM聚类的空间模态(填色,单位:gpm) Fig. 3 Spatial modes (shading, Unit: gpm) of SOM clusters with 500 hPa geopotential height anomalies field of the 4 days before the cold surge outbreak for blocking cold surge |
全国阻塞型寒潮分为3个模态,分别有16,52,39个,占全国阻塞型寒潮个例的14.95%,48.6%,36.45%。SOM1的阻塞高压位于大西洋,在中高纬度的欧亚大陆存在低压异常;SOM2的阻塞高压在乌山以西,气旋异常在贝湖西北的西伯利亚地区,北极地区为低压异常,而SOM3欧亚大陆高纬度地区被强大的阻塞高压控制,有向南延伸到乌山地区,有气旋异常在贝湖的西部。北方阻塞型寒潮分为2个模态,分别有9和18个,占33.33%和66.67%。SOM1的北极地区为高压异常,阻塞高压中心位于大西洋。中纬度地区有3个气旋异常,分别位于大西洋东部、乌山以东和日本海地区。SOM2的高纬度北极地区和西伯利亚地区为低压异常,阻塞高压在大西洋。南方阻塞型寒潮同样分为2个模态,分别有53和50个,占54.46%和48.54%。SOM1中存在乌山阻塞,大西洋东部和贝湖以西有气旋异常。SOM2与SOM1大致呈反位相,SOM2的中高纬度大部分地区被低压异常控制,阻塞高压在大西洋东部。
本文采用HYSPLIT模型,以寒潮结束时地面2 m温度24 h最大降幅的格点为起点,向前追踪10 d得到寒潮冷空气路径。由图 4可知,寒潮路径的冷空气大部分来源于西伯利亚,大部分全国阻塞型寒潮冷空气自西伯利亚向东南移动来到中国东北和华北,之后转南侵袭整个中国,另有部分冷空气路径为自俄罗斯北部南下影响中国,其中SOM2相比较SOM1与SOM3有更多的冷空气来源于欧洲北部,这与降温场中欧亚大陆强大的高压中心从欧洲逐渐东移到亚洲中高纬度地区的结果相对应。而SOM3有部分冷空气路径的起点偏北,在拉普捷夫海以南,这可能与寒潮爆发前一直维持在西伯利亚的高压中心有关,它引导了冷空气自俄罗斯东部的高纬度地区南下。北方阻塞型寒潮的寒潮结束于中国北方,冷空气路径偏东,其SOM1的冷空气起点在蒙古附近,而SOM2的的冷空气起点大多集中在西西伯利亚。南方阻塞型寒潮路径与全国阻塞型寒潮路径相似,大部分冷空气同样先向东南移动来到中国东北和华北,而后向南移动影响华南。
![]() |
图 4 各阻塞型寒潮路径模态的冷空气路径(绿色实线)和冷空气起点(红色星号) Fig. 4 Cold air trajectory(green solid line) and starting point of cold air (red asterisk) for each mode of blocking cold surge path |
图 5是各模态全国阻塞型寒潮在爆发前4天(day-4)、前2天(day-2)、寒潮爆发天(day0)以及寒潮爆发后1天(day1)的相对于气候态的海平面气压异常场和地面2 m温度的24 h降温场的合成图。从图 5(a)、(b)、(c)中可知,全国阻塞型寒潮的SOM1在爆发前4天时,大西洋东北部有强大的反气旋异常,它的东南侧有着较强的气旋异常。爆发前2天时反气旋异常不断向东南延伸并在西伯利亚地区分裂出较强的反气旋异常,冷空气渐渐在反气旋异常东南侧积累。在随后的爆发天到爆发后1天,冷空气随着反气旋和气旋异常的南移向南侵袭,导致了中国华北和华南的强降温。对于SOM2(见图 5(d)、(e)、(f)),在寒潮爆发前4天时有地面反气旋异常位于乌山以西,气旋异常位于贝湖附近,随后反气旋异常向东南移动,最后在爆发天时来到贝湖以西地区,寒冷的冷空气也随之移动来到华北地区,在爆发后1天时反气旋异常减弱并且来到贝湖南侧,气旋异常影响着华南,引导冷空气南下影响华南。全国阻塞型寒潮的SOM3(见图 5(g)、(h)、(i))欧亚高纬度有着强大的地面反气旋,气旋异常位于反气旋异常的南部并且强度较弱,高纬度冷空气因地面西北风积聚在反气旋南侧的西伯利亚地区,之后反气旋和气旋异常减弱、南移,冷空气随之南下造成华南强降温。
![]() |
图 5 全国阻塞型寒潮各模态海平面气压异常场(等值线,单位:hPa)和24 h降温场(填色,单位:K)的合成 Fig. 5 Composite anomalies of the sea level pressure anomalies (contour, Unit: hPa) and 24 hours cooling (shading, Unit: K) for national blocking cold surge |
在北方阻塞型寒潮SOM1(见图 6(a)、(b)、(c))的地面过程图中,在爆发前4天时,北极地区有着较强的正压异常,正压异常中心位于喀拉海地区,并且其向乌山地区延伸,气旋异常在西西伯利亚,使得冷空气积聚在贝湖区域。寒潮爆发前2天,乌山的高压异常不断东移,在寒潮爆发天时,高压异常逐渐加强成为反气旋异常,气旋异常迅速减弱,冷空气因反气旋异常的东伸影响了华北。而在爆发后1天时,反气旋持续东伸,并且其南部气旋异常减弱消亡,造成冷空气无法集中、强度减弱,无法造成南方降温。对于北方阻塞型寒潮的SOM2(见图 6(d)、(e)、(f)),在爆发前4天时,位于大西洋地区的强大的反气旋异常东伸,西伯利亚地区有着气旋异常和强降温。在爆发前2天时在西伯利亚地区有反气旋异常从大西洋的反气旋异常中分裂出来,随后反气旋异常迅速向东南移动并加强,在寒潮爆发天时来到了贝湖并且强度达到最强,同时气旋异常控制中国大部分地区,冷空气来到华北。在爆发后1天,反气旋异常向南延伸而气旋异常向东移动,华南由高压异常控制,造成了冷空气东移入海减弱。
![]() |
图 6 北方阻塞型寒潮各模态海平面气压异常场(等值线,单位:hPa)和24 h降温场(填色,单位:K)的合成 Fig. 6 Composite anomalies of the sea level pressure anomalies (contour, Unit: hPa) and 24 hours cooling (shading, Unit: K) for northern blocking cold surge |
从图 7(a)、(b)、(c)的南方SOM1过程图中看,寒潮爆发前4天时有反气旋异常在欧亚大陆的中高纬度地区。爆发前2天时反气旋异常快速向东南延伸,在爆发时反气旋异常加强,其南界延伸到中国江苏北部,气旋异常在华南,冷空气随着南伸的反气旋异常向东南移动来到中国南部并强度达到最强。南方阻塞型寒潮的SOM2在寒潮爆发前4天时有强大的反气旋异常在大西洋东部,在欧亚大陆存在大范围的低压异常,分别有两个低压异常中心存在于北极和贝湖北部,贝湖北部低压异常中心随后向南移动,在爆发前2天时来到中国,其搭配出现在贝湖北部的高压异常造成了在贝湖附近的降温,随后在爆发天时反气旋异常加强,位置来到贝湖东南部,气旋异常在华南,冷空气南下影响华南。
![]() |
图 7 南方阻塞型寒潮各模态海平面气压异常场(等值线,单位:hPa)和24 h降温场(填色,单位:K)的合成 Fig. 7 Composite anomalies of the sea level pressure anomalies (contour, Unit: hPa) and 24 hours cooling (shading, Unit: K) for southern blocking cold surge |
比较全国阻塞型寒潮和北方阻塞型寒潮在爆发后1天与南方阻塞型寒潮的爆发天的环流形势,当华南受到低压异常控制时,位于低压异常中心西侧的冷空气到达南方,它区分了北方阻塞型寒潮与全国、南方阻塞型寒潮。而对于全国阻塞型寒潮和南方阻塞型寒潮,两者的环流形式差别在于寒潮爆发前全国寒潮的反气旋和气旋异常强度大于南方阻塞型寒潮,南方阻塞型寒潮冷空气强度弱,而无法造成北方强降温。
3.2 500 hPa环流形势、经向位涡梯度和TN波作用通量的分析对流层中层的阻塞高压扮演着地面冷气团引导气流和补充地面冷气团强度及厚度的角色,经向位涡梯度越弱越有利于阻塞高压的发展和维持。在全国阻塞型寒潮的SOM1的500 hPa位势高度和经向位涡梯度相对于气候态的异常场的过程图(见图 8)中,乌山附近的经向位涡梯度较强,而大西洋的经向位涡梯度较弱,因此阻塞高压在大西洋、乌山附近的强经向位涡梯度有利于波能量自阻塞高压向下游传播,造成在寒潮爆发前2天有反气旋异常在乌山形成,随后其东移、加强,在爆发天时来到西西伯利亚,东亚有呈西北-东南向的脊-槽-脊波列,冷空气向南爆发。SOM2中乌山的弱经向位涡梯度有利于在乌山有着强大的阻塞高压,之后阻塞高压向东移动,在爆发天时在亚洲大陆有着西西伯利亚-贝湖-日本波列,冷空气能够在阻塞崩溃的情况下向南爆发。SOM3中同样在弱经向位涡梯度的条件下欧亚大陆高纬度地区维持着强反气旋,在东亚地区有着偏经向型波列,在爆发天时北极反气旋崩溃、其南部槽减弱造成冷空气向南爆发。
![]() |
图 8 全国阻塞型寒潮各模态爆发前4,2,0天和寒潮爆发后1天的500 hPa位势高度异常(等值线,单位:gpm)、TN波通量(矢量,单位:m2·s-2) 和通过10%显著性水平的315 K经向位涡梯度异常场(填色,单位:10-12m2·s-1·K·kg-1)的合成 Fig. 8 Composite anomalies of the 500 hPa geopotential height anomalies (contours, Unit: gpm), TN wave flux(vector, Unit: m2·s-2) and 315 K meridional potential vorticity gradient passed the 10% significance level (shading, Unit: 10-12m2·s-1·K·kg-1) on 4, 2, 0 days before the outbreak of national cold surges and 1 day after the outbreak of national blocking cold surges |
在北方阻塞型寒潮(见图 9)中,亚洲中纬度地区的强经向位涡梯度使得其阻塞高压中心均位于大西洋。SOM1型寒潮事件中,寒潮爆发前4天时高纬度地区为高压异常,在乌山地区有槽存在,其与高纬度的高压异常配合造成了冷空气积聚,随后冷槽快速东移,在爆发天时来到俄罗斯东北部,冷空气因为冷槽的移动而向东移动。在SOM2寒潮爆发前4天时北极地区为低压异常,阻塞高压同样位于大西洋地区,在寒潮爆发前2天时在西伯利亚地区出现一小反气旋异常,并且不断增强,在寒潮爆发天时反气旋异常来到贝湖以北,在贝湖有横槽的存在,在爆发后1天,反气旋异常继续增强,它与南部的横槽一起裹挟冷空气东移。
![]() |
图 9 北方阻塞型寒潮各模态爆发前4,2,0天和寒潮爆发后1天的500 hPa位势高度异常(等值线,单位:gpm)、TN波通量(矢量,单位:m2·s-2)和通过10%显著性水平的315 K经向位涡梯度异常场(填色,单位:10-12m2·s-1·K·kg-1)的合成 Fig. 9 Composite anomalies of the 500 hPa geopotential height anomalies (contours, Unit: gpm), TN wave flux(vector, Unit: m2·s-2) and 315 K meridional potential vorticity gradient passed the 10% significance level (shading, Unit: 10-12m2·s-1·K·kg-1) on 4, 2, 0 days before the outbreak of national cold surges and 1 day after the outbreak of northern blocking cold surges |
南方阻塞型寒潮(见图 10)的SOM1中,乌山的弱经向位涡梯度令在寒潮爆发前4天时有着强度较强的阻塞高压中心位于乌山附近,西伯利亚有槽,存在乌山-西伯利亚地区-华东地区的西北-东南波列,使得在爆发前2天到爆发天时阻高崩溃、槽减弱后冷空气向南移动。在SOM2中阻塞高压在大西洋地区,在亚洲高纬度为低压异常,在寒潮爆发前2天时,有气旋异常由高纬度低压异常中分离,并且在乌山以东出现高压异常脊,使得冷空气在西伯利亚地区积累,随后在爆发天,因为在东亚的西北-东南向波列的影响下,冷空气南下。
![]() |
图 10 南方阻塞型寒潮各模态爆发前4,2,0天和寒潮爆发后1天的500 hPa位势高度异常(等值线,单位:gpm)、TN波通量(矢量,单位:m2·s-2)和通过10%显著性水平的315 K经向位涡梯度异常场(填色,单位:10-12m2·s-1·K·kg-1)的合成 Fig. 10 Composite anomalies of the 500 hPa geopotential height anomalies (contours, Unit: gpm), TN wave flux (vector, Unit: m2·s-2) and 315 K meridional potential vorticity gradient passed the 10% significance level(shading, Unit: 10-12m2·s-1·K·kg-1) on 4, 2, 0 days before the outbreak of national cold surges and 1 day after the outbreak of southern blocking cold surge |
综上,全国阻塞型寒潮在寒潮爆发天时,乌山附近都有着强大的高压异常,导致了大量的冷空气积聚在蒙古地区,同时东亚的波列呈西北-东南分布,当槽减弱、阻高崩溃时,冷空气在波列的影响下向南移动,影响南、北区域。而对于北方阻塞型寒潮,阻塞高压仅位于大西洋,冷空气爆发后,乌山以东横槽明显东移或西伯利亚附近反气旋的增强都使得冷空气偏东移动。南方阻塞型寒潮的SOM1与全国阻塞型寒潮的SOM3类似,SOM2与全国阻塞型寒潮的SOM1类似,但是环流强度比全国阻塞型寒潮弱,令冷空气强度较弱,无法造成北区域强降温,但是呈西北-东南的的波列使得冷空气南下,能够令原本气温较高的南区域有强降温的发生。
3.3 寒潮定常场、背景温度和背景经向位涡梯度场Luo等[11]提出,在北大西洋和太平洋的中纬度地区存在强烈的背景经向位涡梯度是能够阻止了大气阻塞和冷空气的向南入侵的屏障。而若在欧亚大陆、格陵兰和北美西北部为弱经向位涡梯度,那么相应地区的大气阻塞的能量频散减弱,非线性得到增强,所以我们可以通过计算经向位涡梯度来分析寒潮阻塞高压的状态。考虑到阻塞高压系统的行为虽然依赖于阻塞的能量频散和非线性强度,而阻塞高压在建立之后也会减弱在阻塞区域的经向位涡梯度,所以为了去除阻塞高压的影响,本文以寒潮爆发天为基准,分别向前、后扩展45 d,并且将在这91 d中发生了阻塞高压的日子(阻塞天)去掉,分别合成三类阻塞型寒潮的地面2 m温度异常、500 hPa位势高度和经向位涡梯度相对于气候态的异常在寒潮爆发前后45 d的平均场,其合成结果代表寒潮的背景条件。
图 11(a)、(d)显示,在温度异常背景场中,全国阻塞型寒潮的挪威海到巴伦支喀拉海地区为暖异常,冷异常在俄罗斯西北部,中纬度暖异常从欧洲到贝湖。对于北方阻塞型寒潮(见图 11(b)、(e)),冷异常在欧亚大陆高纬度地区,中纬度暖异常从地中海延伸到贝湖以南。南方阻塞型寒潮(见图 11(c)、(f))的温度分布于全国阻塞型寒潮的类似,但是中纬度的暖异常从欧洲一直延伸到日本、冷异常在俄罗斯东北,但强度较弱。背景温度分布决定了经向位涡梯度背景场,全国阻塞型寒潮东北-西南的冷暖中心的分布对比北方阻塞型寒潮的南北分布,令全国阻塞型寒潮亚洲中纬度的经向位涡梯度最弱,而北方阻塞型寒潮经向位涡梯度最强,南方阻塞型寒潮因温度异常较弱,经向位涡梯度强度一般。全国阻塞型寒潮的弱经向位涡梯度有利于乌山附近能量的积聚,有利于其反气旋的发展和维持,而北方阻塞型寒潮为强经向位涡梯度,解释了全国阻塞型寒潮的阻塞高压大部分位于乌山附近,而北方阻塞型寒潮的阻塞高压中心均位于大西洋地区。南方阻塞型寒潮的经向位涡梯度强度介于全国和北方阻塞型寒潮之间,因此其部分寒潮的阻塞高压位于乌山,部分在大西洋地区,并且乌山区域的反气旋异常的强度弱于全国阻塞型寒潮。
![]() |
(黑色打点表示通过10%显著性水平检验的2 m温度异常场。The black dotted area is the area that passed the 10% significance level for 2 m temperature anomalies. ) 图 11 (a~c) 阻塞寒潮去掉阻塞天的500 hPa位势高度异常(等值线,单位:gpm)和2 m温度异常的寒潮爆发前后45 d平均场的合成(填色,单位:K)、(d~f)寒潮阻塞最强天的500 hPa位势高度异常(等值线,单位:gpm)、TN波通量(矢量,单位:m2·s-2) 和去掉阻塞天315 K经向位涡梯度异常场寒潮爆发前后45 d的平均场的合成(填色,单位:10-12m2·s-1·K·kg-1) Fig. 11 (a~c) Composite anomalies of the 500 hPa geopotential height anomalies (contours, Unit: gpm) and 2 m temperature anomalies (shading, Unit: K) averaged from 45 days before and after the outbreak (blocking day removed), (d~f) composite anomalies of the 500 hPa geopotential height anomalies (contours, Unit: gpm) and TN wave flux(vector, Unit: m2·s-2) when the blocking is the strongest and composite anomalies of 315 K meridional potential vorticity gradient averaged from 45 days before and after the outbreak (blocking day removed) (shading, Unit: 10-12m2·s-1·K·kg-1) |
本文利用1979—2021年ERA5再分析资料,分析中国秋冬季节阻塞型寒潮的路径和环流特征。通过定义得到全国、北方和南方阻塞型寒潮,并利用SOM聚类方法和HYSPLIT模型,得到各类寒潮的路径及其典型环流形势,而后由背景大气动力环境出发,研究与寒潮过程有关的行星尺度罗斯贝波的季节内发展和传播的变化,探讨各类寒潮形成的原因。得到主要结论如下:
全国阻塞型寒潮和南方阻塞型寒潮的冷空气路径类似,大部分从西伯利亚出发,向东南移动来到中国东北与华北,而后向南侵袭影响南方,表现为西北型寒潮路径;而北方阻塞型寒潮自蒙古或西伯利亚沿西方型路径影响华北地区。
乌拉尔山(乌山)附近弱背景经向位涡梯度对应了大部分的全国阻塞型寒潮个例有着乌山阻高,其搭配东亚上空的西北-东南波列,引导了强冷空气南下,影响全国;南方阻塞型寒潮对应的背景经向位涡梯度分布和环流与全国寒潮类似,但乌山附近强度背景经向位涡梯度较强,对应南方阻塞型寒潮的阻塞高压位于大西洋或者乌山以西,环流形势同全国阻塞型寒潮的SOM1和SOM3类似,波列为西北-东南向,但是阻塞高压和气旋异常强度弱,因此虽然冷空气路径相似,但是弱冷空气的南移无法造成北方降温,但能够使得温度较高的南方强降温。北方阻塞型乌山附近的背景经向位涡梯度较强,阻塞高压无法维持在乌山地区,而是位于大西洋,通过波列在乌山形成反气旋,冷空气得以积累,当寒潮爆发后,纬向型波列造成横槽明显东移,或者贝湖反气旋增强东移都使得冷空气偏东移动,无法影响南方。
前人已经对寒潮路径和强度特征做了大量的研究,不同之处在于本文从寒潮路径和强度出发,旨在研究中国不同的强降温分布寒潮的形成原因。结果表明,西北型寒潮路径能够造成全国和南方阻塞型寒潮,西方型路径造成北方阻塞型寒潮。对于西北型路径寒潮的形成原因,前人研究指出,东亚中高纬度上空的西北-东南向波列起着重要作用[8-9, 24],此结果与本文分析一致。然而通过进一步的研究发现,即使寒潮路径相同,在乌山背景经向位涡梯度的影响下,强大乌山阻高的存在使得西北型寒潮路径造成全国强降温,否则仅能造成南方强降温。而对于西方型路径的北方阻塞型寒潮来说,除了前人[9]提到的纬向型波列,本文还发现了寒潮过程中贝湖反气旋异常的增强和东移同样能够造成西方型路径的发生。通过上文的分析发现,阻塞高压对寒潮的路径和强度起着显著的作用,而对于本文研究对象以外的占大约30%的非阻塞型寒潮路径来说,它们的路径和环流的特征是什么样的?影响它们路径的可能原因又是什么?还需要进一步讨论。
[1] |
林玉英, 战淑芸, 杨淑瑞. 西北太平洋海温与影响我国北部海区冷空气的关系[J]. 海洋预报, 1999(2): 28-35. Lin Y Y, Zhan S Y, Yang S R. The relationship between SST in the Northwest Pacific and the cold air affecting the northern sea area of China[J]. Marine Forecasts, 1999(2): 28-35. ( ![]() |
[2] |
夏珅宁, 文韬, 马亮. 正在变暖的全球气候与依旧凛冽的寒潮大风[J]. 生命与灾害, 2019(12): 10-13. Xia K N, Wen T, Ma L. The warming global climate and the still sharp cold wave and strong wind[J]. Life and Disaster, 2019(12): 10-13. ( ![]() |
[3] |
李宪之. 东亚寒潮侵袭的研究[M]//中国近代科学论著丛刊——气象学(1919—1949). 北京: 科学出版社, 1955: 35-173. Li X. A Study of Cold Waves in East Asia[M] //Offprints of Scientific Works in Modern China-Meteorology (1919—1949). Beijing: Science Press, 1955: 35-173. ( ![]() |
[4] |
朱乾根, 林锦瑞, 寿绍文, 等. 天气学原理和方法[M]. 北京: 气象出版社, 2000: 279-293. Zhu Q, Lin J, Shou S, et al. Principles and Methods of Synoptic Science[M]. Beijing: Meteorological Press, 2000: 279-293. ( ![]() |
[5] |
Lau N C, Lau K M. The structure and energetic of midlatitude disturbances accompanying cold-air outbreaks over East Asia[J]. Monthly Weather Review, 1984, 112(7): 1309-1327. DOI:10.1175/1520-0493(1984)112<1309:TSAEOM>2.0.CO;2 ( ![]() |
[6] |
Chen T. A North Pacific short-wave train during the extreme phases of ENSO[J]. Journal of Climate, 2002, 15(17): 2359-2376. DOI:10.1175/1520-0442(2002)015<2359:ANPSWT>2.0.CO;2 ( ![]() |
[7] |
Cai B, Zeng G, Zhang G, et al. Autumn cold surge paths over North China and the associated atmospheric circulation[J]. Atmosphere, 2019, 10(3): 134. DOI:10.3390/atmos10030134 ( ![]() |
[8] |
黄丹, 耿焕同, 谢佩妍, 等. 基于FMM算法的我国寒潮路径分类及气候特征分析[J]. 气象科学, 2018, 38(6): 759-767. Huang D, Geng H T, Xie P Y, et al. Classification of cold wave paths in China and analysis of climate characteristics based on FMM algorithm[J]. Journal of the Meteorological Sciences, 2018, 38(6): 759-767. ( ![]() |
[9] |
Yang X, Zeng G, Zhang G, et al. Future projections of winter cold surge paths over East Asia from CMIP6 models[J]. The International Journal of Climatology, 2021, 41: 1230-1245. DOI:10.1002/joc.6797 ( ![]() |
[10] |
Tania B, Christoph C R, Thomas F S. The relationship of winter season North Atlantic blocking frequencies to extreme cold or dry spells in the ERA-40[J]. Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 2011, 63(2): 174-187. ( ![]() |
[11] |
Luo D, Zhang W, Zhong L, et al. A nonlinear theory of atmospheric blocking: A potential vorticity gradient view[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 2019, 76(8): 2399-2427. DOI:10.1175/JAS-D-18-0324.1 ( ![]() |
[12] |
Takaya K, Nakamura H. Geographical dependence of upper-level blocking formation associated with intraseasonal amplification of the Siberian High[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 2005, 62(12): 4441-4449. DOI:10.1175/JAS3628.1 ( ![]() |
[13] |
李艳, 马敏劲, 王式功, 等. 阻塞高压与低温持续性降水之间的关系[J]. 干旱气象, 2012, 30(4): 539-545. Li Y, Ma M, Wang S, et al. Analysis of relationship between Blocking Highs and consecutive precipitation during the durative low temperature[J]. Snowfall and Freezing Period in China, 2012, 30(4): 539-545. ( ![]() |
[14] |
Jeong J H, Ho C H. Changes in occurrence of cold surges over east Asia in association with Arctic Oscillation[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32(14): L14704. ( ![]() |
[15] |
Zhang Y, Sperber K R, Boyle J S. Climatology and interannual variation of east Asian winter monsoon: Result from the 1979-1995 NCEP/NCAR reanalysis[J]. Monthly Weather Review, 1997, 125(10): 2605-2619. DOI:10.1175/1520-0493(1997)125<2605:CAIVOT>2.0.CO;2 ( ![]() |
[16] |
Zhang Y, Wang W. Model-simulated northern winter cyclone and anticyclone activity under a greenhouse warming scenario[J]. Journal of Climate, 1997, 10(7): 1616-1634. DOI:10.1175/1520-0442(1997)010<1616:MSNWCA>2.0.CO;2 ( ![]() |
[17] |
Scherrer S, Croci-Maspoli M, Schwierz C, et al. Two-dimensional indices of atmospheric blocking and their statistical relationship with winter climate patterns in the Euro-Atlantic region[J]. International Journal of Climatology, 2006, 26(2): 233-249. ( ![]() |
[18] |
Davini P, Cagnazzo C, Gualdi S, et al. Bidimensional diagnostics, variability, and trends of Northern Hemisphere blocking[J]. Journal of Climate, 2012, 25(19): 6496-6509. ( ![]() |
[19] |
Kohonen T. Essentials of the self-organizing map[J]. Neural Networks, 2013, 37: 52-65. ( ![]() |
[20] |
魏坤, 李元祥, 敬忠良, 等. 基于SOM聚类的台风云型模式发现[J]. 红外, 2009, 30(12): 16-24. Wei K, Li Y, Jing Z, et al. Typhoon cloud patlern discovery based on som clustering[J]. Infrared, 2009, 30(12): 16-24. ( ![]() |
[21] |
Draxler R R, Hess G D. An overview of the hysplit-4 modeling system for trajectories[J]. Australian Meteorological Magazine, 1998, 47(4): 295-308. ( ![]() |
[22] |
Stein A F, Draxler R R, Rolph G D, et al. NOAA's HYSPLIT atmospheric transport and dispersion modeling system[J]. The Bulletin of the American Meteorological Society, 2015, 96(12): 2059-2077. ( ![]() |
[23] |
Takaya K, Nakamura H. A formulation of a phase-independent wave-activity flux for stationary and migratory quasi-geostrophic eddies on a zonally varying basic flow[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 2001, 58(6): 608-627. ( ![]() |
[24] |
孙照渤, 王宗明, 曾刚. 基于气流轨迹模式的西北地区强冷空气特征研究[J]. 郑州大学学报(理学版), 2017, 49(4): 132-138. Sun Z, Wang Z, Zeng G. The characteristics of cold air outbreaks in northwest China based on airflow trajectory mode[J]. Journal of Zhengzhou University (Natural Science Edition), 2017, 49(4): 132-138. ( ![]() |