1. 引言
北极作为地球的“冷源”，为全球的热量平衡扮演着十分重要的角色，特别在全球变暖背景下对气候的异常起着放大器的作用。近十几年来极端天气的不断上演，北极海冰的快速减少，因此对其研究有助于对未来气候进行预测。Thompson and Wallace使用经验正交分解(EOF)将20˚N以北海平面气压(SLP)分解，将EOF第一模态被定义为北极涛动(AO)，其中AO的时间序列被称为北极涛动指数(AOI) (Thompson and Wallace, 1998) [1] 。北极涛动(AO)指北半球中纬度地区(约45˚N)与北极地区气压形势差别的变化。它是一个代表北极地区大气环流的重要气候指数，可分为正位相和负位相。EOF分解后的第二模态称为北极偶极子(DA)，其主要表现为70˚N以北表现为偶极子，其时间指数为北极偶极子指数(DAI)。DA正位像表现为加拿大群岛附近为正异常，巴伦支海为负异常。AO通过对北半球阻高形势的控制影响着北半球大部分地区的极端天气事件，影响西伯利亚高压和东亚季风从而对我国造成影响(Wang and Wu, 2001) [2] 。DA对北极海冰的运动有很大影响(Wang and Zhang, 2009；樊婷婷和黄菲，2012) [3] [4] 。
综上所述，AO和DA对北极及中高纬度有着不一样的影响。需要综合考虑两者的影响，有助与我们进一步了解大气环流变化及其产生的影响。
2. 资料和方法
本文主要采用美国NCEP/NCAR全球月平均再分析资料海平面气压场、850 hPa、500 hPa和300 hPa位势高度场、950 hPa温度场资料，水平分辨率2.5˚ × 2.5˚，时段为1948~2015年。Serreze [5] (2011)指出925 hPa的温度可以更好的反映出2 m的温度，因此本文使用925 hPa的温度来表示地表温度。
文中使用的方法主要是EOF分析，EOF分析主要是对海平面气压场进行分析，从而获得AO指数和DA指数并对EOF分析后的时间序列进行回归分析和5点平滑。使用SEOF分析(Wang和An，2005) [6] ，获得AO的季节变化。合成分析是对不同特征指数年份各气象要素进行分析。学生t检验被用于相关性分析、回归分析和合成分析的检验，文中采用95%和99%两种置信度。
根据气候平均态下SLP的时空分布特征，本文给出新的相对客观的适应于中高纬度的季节划分(春：4~5月(AM)，夏：6~9月(JJAS)，秋：10~11月(ON)，冬：12~次年1~3月(DJFM))。
3. 北极大气环流主模态的季节演变
为提取出大气环流主模态的季节演变特征，本文使用前文论述的季节分类方法对原始SLP场进行SEOF分析(图1)。SEOF分解按照冬春夏秋的顺序进行分解，对67年804个月(67 × 12)原始SLP数据进行季节平均并获得距平场，1年4季共67年(67 × 4)。对67年的SLP距平场进行EOF分析得到前两个模态，其累计方差为63.4%，其中第一模态方差贡献率为53.03%，第二模态方差贡献率为10.37%。可以看出第一模态的两个活动中心分别位于大西洋和太平洋，一个闭合中心位于北极中心，正位相时会有1个
气旋式风异常，相反，对于AO负位相，会有反气旋式风异常(图2(a))。而对于EOF第二模态(DA)表现的主要是东西分布呈跷跷板式，正位相时，加拿大群岛附近为正异常，新地岛附近为负异常，有由西向东的风异常。负位相时，加拿大群岛附近为负异常，新地岛附近为正异常，有由东向西的风异常(图2(b))。DA的出现会导致经向风异常，因此DA的变化对海冰的离极输运有很大的影响(Wang and Zhang, 2009；樊婷婷和黄菲，2012) [3] [4] 。
(a) 
(b) 
(c)(a) 第一模态：AO；(b) 第二模态：DA；(c) 时间序列PC1表示AO时间序列(黑色实线)，PC2表示DA时间序列(蓝色实线)，PC1_MA5表示AO时间序列的5点平滑(绿色虚线)，PC2_MA5表示DA时间序列的5点平滑(红色虚线)
Figure 2. Space-time distribution of the first two modes of the Arctic SLP anomaly field EOF decomposition
图2. 北极SLP 距平场EOF 分解前两个模态时空分布
分析时间场，从图2(c)中可以明显的看出AO的变化随着季节的演变其位相和振幅都发生变化，其中冬季最强，夏季最弱。其时间序列在1948~2015这67年来有着明显的年代际和年际变化特征。在1985年以前，时间序列变化振幅较小，直到20世纪80年代中期有所上升但不明显，之后一直处于下降趋势，这与全球变暖的大背景下，极涡变化相符合。对AOI和DAI进行分析，以±0.5为阈值，超过+0.5的为强指数年，低于−0.5的为弱指数年，分别对各指数强年和弱年进行合成分析可以看出同EOF分解产生的空间模态相似。
使用第一模态的时间系数进行回归，我们可以发现北极涛动呈现的跷跷板现象越来越明显，SLP主要呈现北极中心主要为负异常(图3(a))，在北大西洋和北太平洋表现为正异常，这种空间分布和Zhao (2006)对SLP与AOI相关系数场分布相似，但其未表现出北太平洋的正异常中心，可能是因为相关系数只画出了大于0.5的值，而北太平洋异常中心相关系数与AOI相关性较小，因此未变现出来(详见Zhao, 2006 Fig. 1) [7] 。850 hPa、500 hPa和300 hPa均和SLP相似，也反映了AO是准正压结构(图3)。温度场主要表现为欧亚大陆为正异常中心，戴维斯海峡为负异常中心。
使用第二模态的时间系数进行回归，在SLP和850 hPa中，我们可以发现东西分布的跷跷板现象，但是正异常分布不明显。在500 hPa和300 hPa中，东西分布的跷跷板现象依旧存在，同时正异常中心开始扩大，从各层可以看出DA也表现为准正压结构。有意思的是在贝加尔湖以北有正异常值中心，其变化可能影响冬季对流层中层的环流模式，使西伯利亚高压减弱，但使用的是年DAI指数这种现象出现的具体季节还不明显，因此有待商榷。对于925 hPa的气温，我们可以看出主要影响区域是在西伯利亚地区，同上面500 hPa和300 hPa的异常场可能相关。
4. AO和DA共同作用下北极大气环流模态
建立在两种指数标准化时间序列上，可以将不同指数类型年分为9类(表1)。这些不同类型指数年表示，两个指数是否具有相同的变化，或者一个指数变化强，一个变化弱。不同指数年所对应的大气环流和气温也有所不同。这样有助于使我们了解不同北极指数出现的情况下，大气环流和温度的变化情况。表中我们可以看出AOI指数和DAI指数均强或均弱的年主要集中在1979年前，这可能跟1979年前NCEP/NCAR数据不够精确有关。
Table 1. The same type of index year
表1. 同类型指数年
合成两种指数均强年和均弱年((AOI >= 0.5 & DAI >= 0.5) − (AOI <= −0.5 & DAI <= −0.5))，在SLP场中表现出与回归分析相似的情况(图3(a))，主要表现在极区为负异常中心，在北大西洋和太平洋上的为正异常中心，北大大西洋的正异常可能与NAO有关，而太平洋上正异常中心会使阿留申低压减弱(图4(a))。在850 hPa呈现出与SLP相似的情况，但是强度和范围均有所减弱(未给出)。在500 hPa上，我们看到极区主要还是一个负值中心，但是在亚洲东部、北美洲东部和欧洲西部均表现为正异常中心，与冬季三槽位置相近(图4(b))。300 hPa同500 hPa相似，只是各中心值有所增强(未给出)。200 hPa u风场负异常中心同500 hPa三个正异常中心位置相似，表现为东风异常(图4(d))。温度场也主要表现为亚洲大陆为正异常，戴维斯海峡处为负异常(图4(c))，与AOI对温度的回归结果相似(图3(e))。因此，这种指数形态下主要表现的是AO环流模态。
合成A0强指数年和弱指数年((AOI >= 0.5 & DAI~0) − (AOI <= −0.5 & DAI~0))，在SLP场中，主要表现在极区为负异常中心，在北大西洋和太平洋上的为正异常中心(图5(a))。在850 hPa呈现出与SLP相似的情况，但是强度和范围均有所减弱(未给出)。在500 hPa上，但是在亚洲东部、北美洲东部和欧洲西部均表现为正异常中心(图5(b))。300 hPa同500 hPa相似，只是各中心值有所增强(未给出)。200 hPa纬向风场，在中纬度亚洲大陆东部负异常中心为亚洲东部、北美洲东部和欧洲西部，但亚洲东部西风比较弱。在22.5˚N东风异常加强(图5(d))。温度场也主要表现为亚洲大陆为正异常，戴维斯海峡处为负异常(图5(d))，与图4(c)相似。这种指数形态下主要表现的是AO环流模态，但各环流场表现情况均比较弱。
(a) 
(b) 
(c) 
(d)
Figure 4. Synthetic analysis ((AOI >= 0.5 & DAI >= 0.5) − (AOI <= −0.5 & DAI <= −0.5)), SLP (a), 500 hPa (b), 925 hPa temperature (c) and 200 hPa u wind field (d). (The black line in the figure indicates passing the test with a confidence level of 95%, and the purple line area indicates passing the 99% test) Unit: (a) hPa, (b) potential meter, (c) ˚C, (d) m/s−1
图4. 合成分析((AOI >= 0.5 & DAI >= 0.5) − (AOI <= −0.5 & DAI <= −0.5))，SLP (a)、500 hPa (b)、925 hPa温度(c)和200 hPa u风场(d)。(图中黑色线内表示通过置信度为95%的检验，紫色线区域表示通过99%的检验)单位：(a) hPa、(b)位势米、(c) ℃、(d) m/s−1
(a) 
(b) 
(c) 
(d)
Figure 5. Synthetic analysis ((AOI~0 & DAI >= 0.5) − (AOI~0 & DAI <= −0.5)), SLP (a), 500 hPa (b), 925 hPa temperature (c) and 200 hPa u wind field (d). (The black line in the figure indicates passing the test with a confidence level of 95%, and the purple line area indicates passing the 99% test) Unit: (a) hPa, (b) potential meter, (c) ˚C, (d) m/s−1
图5. 合成分析((AOI~0 & DAI >= 0.5) − (AOI~0 & DAI <= −0.5))，SLP (a)、500 hPa (b)、925 hPa温度(c)和200 hPa u风场(d)。(图中黑色线内表示通过置信度为95%的检验，紫色线区域表示通过99%的检验)单位：(a) hPa、(b)位势米、(c) ℃、(d) m/s−1
合成DA强指数年和弱指数年((AOI~0 & DAI >= 0.5) − (AOI~0 & DAI <= −0.5))，在SLP场中表现出与回归分析相似的情况(图6(a))，主要表现在巴伦支海为负异常中心，在加拿大群岛为正异常中心(图7(a))。在850 hPa呈现出与SLP相似的情况，但是强度和范围均有所减弱(未给出)。在500 hPa上，呈现出与SLP相似的情况，但在贝加尔湖处产生正异常中心，北美大陆东部产生负异常中心(图7(b))。300 hPa同500 hPa相似，只是各中心值有所增强(未给出)。200 hPa u风场，在中纬度亚洲大陆东部负异常中心，西风带风速加强。在22.5˚N东风异常加强(图7(d))。温度场也主要表现为亚洲大陆为正异常，戴维斯海峡处为负异常(图7(c))，与图4(c)相似。这种指数形态下主要表现的是DA环流模态。
合成DA与AO相反指数变化年((AOI~0 & DAI >= 0.5) − (AOI~0 & DAI <= −0.5))，在SLP场中，主要表现在极区为负异常中心，在北太平洋和贝加尔湖北部为正异常中心(图7(a))。在850 hPa呈现出与SLP相似的情况，但是强度和范围均有所减弱(未给出)。在500 hPa上，呈现出与SLP相似的情况，但范围和强度均有所扩大(图7(b))。300 hPa同500 hPa相似，只是各中心值有所增强(未给出)。200 hPa u风场，在中纬度亚洲大陆东部负异常中心，西风带风速加强。在22.5˚N东风异常加强(图8(d))。温度场也主要表现为亚洲大陆为正异常，戴维斯海峡处为负异常(图8(c))，与图4(c)相似。这种指数形态下主要表现的是DA环流模态。
(a) 
(b) 
(c) 
(d)
Figure 7. Synthetic analysis ((AOI~0 & DAI >= 0.5) − (AOI~0 & DAI <= −0.5)), SLP (a), 500 hPa (b), 925 hPa temperature (c) and 200 hPa u wind field (d). (The black line in the figure indicates passing the test with a confidence level of 95%, and the purple line area indicates passing the 99% test) Unit: (a) hPa, (b) potential meter, (c) ˚C, (d) m/s−1
图7. 合成分析((AOI~0 & DAI >= 0.5) − (AOI~0 & DAI <= −0.5))，SLP (a)、500 hPa (b)、925 hPa温度(c)和200 hPa u风场(d)。(图中黑色线内表示通过置信度为95%的检验，紫色线区域表示通过99%的检验)单位：(a) hPa、(b)位势米、(c) ℃、(d) m/s−1
(a) 
(b) 
(c) 
(d)
Figure 8. Synthetic analysis ((AOI >= 0.5 & DAI <= −0.5) − (AOI <= −0.5 & DAI >= 0.5)), SLP (a), 500 hPa (b), 925 hPa temperature (c) and 200 hPa u wind field (d). (The black line in the figure indicates passing the test with a confidence level of 95%, and the purple line area indicates passing the 99% test) Unit: (a) hPa, (b) potential meter, (c) ˚C, (d) m/s−1
图8. 合成分析((AOI >= 0.5 & DAI <= −0.5) − (AOI <= −0.5 & DAI >= 0.5))，SLP (a)、500 hPa (b)、925 hPa温度(c)和200 hPa u风场(d)。(图中黑色线内表示通过置信度为95%的检验，紫色线区域表示通过99%的检验)单位：(a) hPa、(b)位势米、(c) ℃、(d) m/s−1
5. 结论与讨论
本文的结论主要是，Ⅰ区PVA指数和PVI指数两者可以作为独立的变量来描写极涡。PVA指数在20世纪70年代前主要呈上升趋势，之后主要为下降趋势，但PVI指数变化不明显；第一模态表现为AO，第二模态表现为DA，1967年AO强，1989年次之。
各层回归场均表现出AO的影响。AO呈季节变化冬季最强逐渐减弱，并发现AO存在年际变化。当DA指数一致时，AO变化随其指数减小(增大)呈递减(增)趋势，但仍表现出负(正)位相的DA情况，DA指数相似。
值得讨论的是，滤除季节变化后的EOF主要呈现AO的正负位相的情况，所以DA可能不存在年际变化，有待进一步研究。
基金项目
山东省气象局青年专项项目(2022SDQN15)。
参考文献
NOTES
*通讯作者。