1. 引言
中国冬季气候总体低温干燥，主要受东亚冬季风影响。虽然总量不大，但我国冬季降水具有显著的年际和年际变率，常造成连阴雨、积雪、冰冻等气象灾害，威胁人民生命财产安全。因此，研究中国冬季降水的变化机制具有重要的现实意义。前人在这一领域进行了大量的研究，早期的研究主要集中在冬季降水的变化特征及其环流背景，我国冬季降水存在明显的年际和年代际差异[1]，且冬季降水年际变化的主要模态在长江以南地区表现出一致的变化特征[2]。东亚冬季风对中国南方冬季降水影响的空间分布和冬季无月期的差异的空间分布可以用地形和地形分布来解释，时间变化与850 hPa风场有关[3]。随后，在研究冬季风变化机制方面做了大量工作，指出ENSO (厄尔尼诺–南方涛动)是引起冬季降水年际变化的首要因素。ENSO作为全球海–气耦合系统的主导异常模态，是影响全球气候年际变化的最强信号。它的发生会引起区域性乃至全球性的大气环流和气候异常，东亚冬季气候也不例外。El Nino/La Nina冷空气路径偏东(西)，我国南方多(少)雨[4] [5]。在中国南方，El Nino年冬季降水偏多，La Nina年冬季降水偏少[6] [7]。El Nino/La Nina事件期间，冬季亚洲中部的不利(有利)环流偏南，亚洲冬季风偏弱(强)，东亚大槽偏弱(强)，导致华南和青藏高原冬季降水正(负)异常[8]。ENSO事件引起西北太平洋环流异常，进而促进中国南方地区降水异常[9]。在El Nino期间，SST的异常会激发对流层低层向西传播的Rossby波，激发西北太平洋地区异常的反气旋性环流。异常反气旋西北侧的西南气流可以影响华南地区，使得厄尔尼诺时期冬季华南地区降水偏多[10] [11]，拉尼娜则相反。此外，ENSO还可以通过大气遥相关过程影响整个亚洲季风环流，从而进一步影响中国其他地区的降水[12]。典型ENSO和ENSO Modoki对东南亚和中国南方冬季降水的影响存在显著差异，而这种差异是由局地大气对ENSO和ENSO Modoki在西太平洋不同的非绝热加热的响应造成的[13]。El Nino Modoki指数具有5年周期的特征，且El Nino Modoki秋季时，我国江淮流域冬季降水较多，而我国东南地区冬季降水较少[14]。有学者讨论了两类El Nino与中国南方秋季气候异常的关系，并讨论了CP型El Nino对2009年中国西南地区秋季干旱的可能影响[15]-[17]。
虽然ENSO与东亚季风的关系非常密切，但由于我国冬季降水不如夏季降水多，对冬季降水的研究相对较少，一些科学问题仍有待解决。例如，中国冬季降水的时间还不得而知。此外，ENSO近来呈现出很强的复杂性和多功能性，ENSO与东亚冬季风的关系经历了明显的S型变化，AMO的调控是ENSO-东亚冬季风关系变化的关键原因，由于东亚冬季风对El Nino事件的响应强烈而稳定，因此AMO的调控主要体现在对La Nina位相的影响[18] [19]。本文将围绕这些科学问题展开研究，以期对我国冬季降水主模态的时空特征及其与ENSO的关系建立清晰、科学的认识，填补相关研究的空白，以期为我国短期气候预测和防灾减灾提供参考。
2. 资料与方法
2.1. 资料
本文使用的数据包括：海平面气压场、风场等大气环流资料来自美国气象与环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)的月平均再分析资料，该资料分辨率为2.5˚~2.5˚经度格点，时间尺度为每月一次，垂直分辨率共17层；NOAA提供的ERSST v 3b月平均SST数据，水平分辨率为1˚ × 1˚；中国气象局发布的160站月平均降水资料。以上数据研究的时间段为1951年1月至2017年12月，首先进行数据水平处理，对研究时段进行气候平均，然后选取冬季，逐年选取67个冬季，其中，冬季指12月至次年2月的平均值，1951年约定为1951/1952年的冬季。
2.2. 方法
本文采用经验正交函数(EOF)分解的方法，得到冬季降水变化的主要空间模态及其对应的时间系数。再分析降水模态对应的大气环流和温度时，采用相关、一元线性回归和合成分析的方法，并用t检验验证其显著性。
3. 中国冬季降水主要模态的时空特征
3.1. 中国冬季降水主要模态的时空特征
对1951~2017年160年中国冬季降水做EOF分析，可以得到其主要的空间模态及其时间变化特征(图1)，可以看出，EOF主模态(第一种模式)为一致的异常，呈现出东南向西北条带状递减的特征，大面积集中在珠江三角洲地区，其中心强度超过90 mm。冬季降水EOF第一模态主要反映了我国冬季降水，尤其是东部冬季降水的变化，对模态方差的解释达到了50.37%，对应的时间序列(图2)具有明显的年际特征，可以看出，在20世纪70年代以前，冬季降水EOF第一模态时间系数(PC1)在70年代中期以后冬季降水振幅、振荡周期不明显，80年代以后负位相年数偏多，但正位相年振幅较大。
单位：mm，正负值分别用实线和虚线表示，浅、中、深阴影分别代表90%、95%、99%的置信度。
Figure 1. Spatial distribution of EOF first mode of interannual variation of winter precipitation in China from 1951 to 2017
图1. 1951~2017年中国冬季降水年际变化EOF第一模态空间分布
Figure 2. The first EOF mode time coefficient (standardized) of the interannual variation of winter precipitation in China from 1951 to 2017
图2. 1951~2017年中国冬季降水年际变化的EOF第一模态时间系数(标准化)
3.2. 我国冬季降水主要模态对应的大气环流背景
东亚冬季风系统是一个低–中–高层耦合系统。引言中已经提到它对中国冬季降水的变化起着至关重要的作用[20] [21]，因此选取对流层大气环流的代表性背景场和中国冬季降水的主模态PC1来了解中国冬季降水年际变化对应的大气环流变化特征。图3和图4展示了与中国冬季降水主要模态相关的环流背景场。从海平面气压场可以看出(图3)，冬季降水偏多时，太平地区西部热带至中纬度地区存在显著的海平面气压场正异常。从850 hPa风场来看(图4)，东亚沿海地区有异常南风，赤道地区有菲律宾反气旋，南支槽在110˚E附近，从菲律宾、南海、东海到日本，说明西太平洋副热带高压偏强，有利于我国冬季降水增多。反之，则不利于中国冬季降水的增加。
Figure 3. Correlation coefficient between PC1 of winter precipitation and sea level pressure field in China from 1951 to 2017 (grid line area passes 90% confidence test)
图3. 1951~2017年中国冬季降水PC1与海平面气压场的相关系数(网格线面积通过90%置信度检验)
Figure 4. Regression of PC1 of winter precipitation to 850 hPa wind field in China during 1951 - 2017 (unit: m/s, shaded by 90% confidence test)
图4. 1951~2017年中国冬季降水PC1对850 hPa风场的回归(单位：m/s，通过90%置信度检验)
4. 中国冬季降水主要模态与ENSO的关系
4.1. ENSO事件背景下中国冬季降水的基本特征
大气环流的异常往往受到海温、积雪等大气外强迫变化的影响。基于此，分析与中国冬季降水相关的大气外强迫，有助于加深对中国冬季降水变化的理解和认识。此外，一般而言，由于外强迫信号的持续性强于大气环流异常的持续性，因此捕捉相关的外强迫信号对大气环流和降水变化的预测可能更有意义。已有研究表明，中国冬季气候的形成和变化与海表温度的变化密切相关。ENSO作为海气耦合过程中的重要现象，可以说是影响全球气候年际变化的最强信号。它的发生、发展和衰减会引起区域性甚至全球性的大气环流异常。在这一部分，我们将主要分析ENSO对中国冬季降水年际变化的影响。图5展示了与中国冬季降水PC1相关的SST场。可以看出，在同一时期的冬季，赤道太平洋东岸的SST呈现出与ENSO成熟期相似的分布。赤道中东太平洋海温异常偏高，对应菲律宾以东的副热带西太平洋海温异常偏低，印度洋经中国东南海域至日本南部海温异常偏高。为了进一步研究这种海温分布对中国冬季降水的影响，对厄尔尼诺和拉尼娜的冬季降水进行合成分析。图6和图7分别给出了El Nino和La Nina对应的冬季降水距平。可以看出，当El Nino事件发生时(图6)，我国冬季降水量一般达到20 mm以上，降水量较大，华南地区出现50 mm以上；在拉尼娜事件背景下(图7)；当拉尼娜事件发生时，中国东南地区冬季降水异常总体表现为负位相，最小值也出现在华南地区，达到−30 mm以下。以上分析表明，ENSO事件与中国冬季降水异常有很好的对应关系。当厄尔尼诺/拉尼娜事件发生时，中国冬季降水一般出现正/负异常。可见，ENSO事件对我国冬季降水具有调制作用，对我国冬季降水的预测具有一定的参考意义。
Figure 5. Correlation coefficient between winter precipitation PC1 in China and SST field in tropical Indian ocean and pacific during 1951~2017 (Grid line area passes 90% confidence test)
图5. 1951~2017年年中国冬季降水PC1与热带印度洋和太平洋海温场的相关系数(栅格线面积通过90%置信度检验)
Figure 6. Winter precipitation anomaly in China corresponding to El Niño years (unit: mm, grid line area passed 90% confidence test)
图6. 厄尔尼诺年对应的中国冬季降水异常(单位：mm，网格线面积通过90%置信度检验)
Figure 7. Winter precipitation anomalies in China corresponding to La Niña years (unit: mm, grid line area passes 90% confidence test)
图7. 中国冬季降水异常对应于拉尼娜年(单位：mm，网格线面积通过90%置信度检验)
4.2. 以ENSO为背景场与大气环流相联系
Figure 8. Regression of Niño3.4 index to sea level pressure field in winter (unit: hPa, grid line is 90% confidence test)
图8. Ni ñ o3.4指数对冬季海平面气压场的回归(单位，hPa，网格线为90%置信度检验)
以上分析表明，厄尔尼诺事件使中国南方冬季降水偏多，而拉尼娜事件则相反。进一步分析Nino3.4指数及对应的大气环流场特征，分析ENSO事件背景下大气环流场的异常。图8给出了Nino3.4指数对海平面气压场的回归，可以看出，在海平面气压场上，Nino3.4指数与欧亚大陆北部为负相关，与西北太平洋为正相关，对应欧亚大陆高压强度较弱，西伯利亚高压强度较弱，通过海陆气压差较小，东亚冬季风较弱。从850 hPa风场来看(图9)，东亚东部低层受异常南风控制，偏南风从中国东南沿海向北延伸至东北亚地区，意味着东亚冬季风偏弱。这种偏南风位于菲律宾西北部，表明Nino3.4指数越大，中国南方降水越多，对应的低层风场与菲律宾附近的异常反气旋密切相关。在这种环流形势下，西侧的西南气流源源不断地向我国输送来自热带海洋的暖湿空气，有利于我国冬季降水主模态的正位相，即南方地区降水偏多。从以上分析不难发现，上述环流异常与中国冬季降水的主要模态PC1对应的环流场非常相似，表明ENSO暖位相和东亚冬季风偏弱有利于中国冬季降水的增多，这与前人的研究是一致的。
Figure 9. Regression of Niño3.4 index to 850 hPa wind field in winter (unit: m/s, shaded by 90% confidence test)
图9. 冬季Ni ñ o3.4指数对850 hPa风场的回归(单位：m/s，通过90%置信度检验)
4.3. ENSO对中国冬季降水影响的稳定性讨论
Figure 10. The 11-year sliding correlation between winter precipitation PC1 and the Niño3.4 SST index (the grey line is the 90% confidence threshold)
图10. 冬季降水PC1与Ni ñ o3.4海温指数的11年滑动相关(灰线为90%置信度阈值)
以上分析表明，近67年来中国冬季降水和ENSO事件的变化。然而，气候变化的特征往往具有阶段性和突变性，年际背景的差异可能导致气候要素之间的关系发生变化。那么，中国冬季降水异常与ENSO事件的关系是否稳定？图10显示了PC1和Nino3.4海温指数在冬季降水中的滑动相关关系。可见，PC1与Nino3.4指数的关系表现出显著的年龄变化特征。在20世纪60年代末以前和90年代中期以后，ENSO对中国冬季降水有显著影响，而在中期影响不显著。为了找出调制Nino3.4指数与PC1关系的SST年代信号，图11显示了图10显著性检验年份与SST的差值，可以发现主要的SST信号来自印度洋、西北太平洋和北大西洋。以上结果表明，当印度洋、西北太平洋和北大西洋存在显著的海温正异常时，ENSO对中国冬季降水有显著影响；否则，效果不显著。
Figure 11. Difference field of winter SST between the years passing the significance test and the years not (Unit: ℃, grid line area passes 90% confidence test)
图11. 通过显著性检验年份与未通过年冬季海温差值场(单位：℃，网格线面积通过90%置信度检验)
5. 结论
本文利用NCEP月平均再分析资料、NOAA提供的ERSST月平均海温资料和中国气象局发布的全国160站月平均降水资料，对中国冬季降水主模态和时间系数、ENSO事件背景下中国冬季降水与ENSO相关的大气环流背景场进行分析，并初步探讨了中国冬季降水主模态与ENSO的关系，主要结论如下：
1) 对中国冬季降水进行EOF分析，发现EOF第一模态为全国一致的正距平，呈现出由东南向西北递减的特征，大片区域集中在珠三角地区；对应的时间序列具有明显的年际变化，冬季降水振幅在20世纪70年代中期以后，振幅为负位相。从与PC1相关的环流背景场来看，从海平面气压场可以看出，当中国冬季降水偏多时，西太平洋海平面气压场异常，西伯利亚为负值；从850 hPa风场来看，东亚地区存在异常南风，在赤道上，南支在110˚E附近，从菲律宾、南海和东海到日本附近，说明西太平洋副热带高压偏强，有利于我国冬季降水增多。
2) 分析ENSO对我国冬季降水年际变化的影响，将SST场与我国冬季降水的PC1相联系，发现赤道太平洋东岸SST表现出与ENSO异常相似的分布特征，综合分析El Nino和La Nina事件对我国冬季降水的影响，当El Nino事件发生时，我国冬季降水普遍偏多，大值区出现在我国南方地区，La Nina事件背景下冬季降水则相反；为了分析ENSO事件背景下大气环流场的异常，在海平面气压场中，Nino3.4指数与欧亚大陆以北地区呈负相关，与西北太平洋呈正相关。与欧亚大陆高压强度较弱相对应。西伯利亚高压强度较弱，气压差较小，东亚冬季风偏弱，850 hPa风场在东亚东部为异常南风控制，南风从东南沿海向北延伸至东北亚，在菲律宾气旋的西北侧，在环流形势上，异常南风会带来更多来自低纬度的水汽，有利于冬季降水，与PC1环流背景场的分布有很高的相似性。
3) 对我国冬季降水异常与ENSO事件关系的稳定性进行分析，发现PC1与Nino3.4指数的关系表现出显著的年代际变化特征，在20世纪60年代末以前和90年代中期以后，ENSO对我国冬季降水的影响，在中期影响不显著；利用PC1寻找调制Nino3.4指数的海温内信号，通过显著性检验的年份与未通过显著性检验的年份的海温场差值，可以发现，主要的海温信号来自印度洋、西北太平洋和北大西洋，以上分析表明，当ENSO对中国冬季降水的影响较为显著时，印度洋、西北太平洋和北大西洋存在显著的海温正异常。
本文讨论ENSO与中国冬季降水的关系，并试图讨论ENSO与冬季降水关系的稳定性，希望从海–气相互作用的角度为冬季降水的预测和理解提供一些简单的参考。以上分析发现，在不同的年代际背景下，ENSO与冬季降水的关系可能存在转变，我们提出了热带北印度洋、西北太平洋和北大西洋海温异常的可能联系，但这些海温异常通过何种物理机制引起ENSO对冬季降水的影响尚不清楚，需要进一步的研究分析；此外，根据El Nino事件SST加热中心的位置，可将El Nino分为东部型(EP)和中部型(CP) El Nino事件，近年来，越来越多的研究表明，两类El Nino事件对东亚乃至全球气候异常的影响存在显著差异，两类事件对冬季降水的影响是否存在差异，还需要进一步的研究。