北半球夏季大氣低頻振蕩演變特征及其與華北夏季降水的關系

郝立生 馬寧 何麗燁 梁蘇潔 孫樹鵬

天津市氣候中心, 天津 300074

1 引言

次季節(jié)和延伸期可預報性的主要來源在于大氣季節(jié)內振蕩ISO（Intraseasonal Oscillation），特別是沿赤道向東傳播具有30～60 d 周期的熱帶大氣低頻振蕩 MJO（ Madden-Julian oscillation）（Madden and Julian 1971, 1972）。ISO/MJO 是熱帶次季節(jié)變化的主要分量，氣象學家已開展了大量關于ISO/MJO 演變特征及影響研究（Jones et al.,2004; Donald et al., 2006; Lin and Brunet, 2009;Zhang et al., 2009; Pai et al., 2011; Jia et al., 2011;Matsueda and Takaya, 2015; Alvarez et al., 2016; Chu et al., 2017; 余汶檣和高慶九, 2020; 楊秋明, 2021）。研究表明，ISO/MJO 不僅通過對流和環(huán)流異常直接影響熱帶地區(qū)的天氣與氣候（Zhang, 2005;Donald et al., 2006; Pai et al., 2011），還可以通過激發(fā)的羅斯貝波列或ENSO 變化對中緯度地區(qū)的大氣環(huán)流和天氣產生影響（Jones et al., 2004; Lin and Brunet, 2009; Jones et al., 2011; Alvarez et al.,2016; Hsu et al., 2017; Hao et al., 2020; Arcodia et al.,2020）。

研究發(fā)現(xiàn)，ISO 具有顯著的季節(jié)變化特征（Julian and Madden, 1981; Madden, 1986; Wang and Rui, 1990; Salby and Hendon, 1994; Hendon and Salby, 1994; Zhang and Dong, 2004; Kikuchi et al.,2012），在北半球冬季ISO 主要表現(xiàn)為對流區(qū)沿赤道向東傳播（Madden and Julian, 1971, 1972,1994），而在北半球夏季ISO 對流中心從赤道北移到10°～20°N，在南亞季風區(qū)有顯著的北傳特征（Lau and Chan, 1986; Wang and Rui, 1990; Li and Wang, 1994）。為了便于區(qū)分，氣象學家把北半球冬季東傳的ISO 信號稱為MJO，把北半球夏季東亞季風區(qū)的ISO 信號稱為BSISO（Boreal Summer Intraseasonal Oscillation）。這樣就可以把熱帶大氣低頻振蕩信號ISO 分為MJO 和BSISO 兩個模態(tài)，MJO 在北半球冬季（12 月至次年4 月）起主導作用，BSISO 在夏季（6～10 月）起主導作用，在5 月、11 月兩個模態(tài)都有可能起主導作用（Kikuchi et al., 2012）。實際上，MJO 信號在所有季節(jié)都是存在的，只是在北半球夏季表現(xiàn)較弱（ Madden and Julian, 1972, 1994; Wheeler and Hendon, 2004; Zhang, 2005）。 所以， 常常把BSISO 看作是北半球夏季盛行的特殊模態(tài)（Wang and Xie, 1997; Lee et al., 2013）。

BSISO 傳播特征比MJO 復雜得多，許多學者對BSISO 產生機制和影響開展了研究（Wang and Xie, 1997; Lawrence and Webster, 2001, 2002; Hu et al., 2020）。Jiang and Li（2005）采用異常大氣環(huán)流模式試驗發(fā)現(xiàn)，大氣底層比濕輻合、輻散是BSISO 重啟的重要前兆信號；BSISO 可以影響季風爆發(fā)（Wang and Xie, 1996; Kang et al., 1999）、活躍/中斷（Annamalai and Slingo, 2001; Hoyos and Webster, 2007; Ding and Wang, 2009），其與南亞季風降水活躍/中斷密切相關（Cadet, 1986; Lau and Chan, 1986; Gadgil and Asha, 1992; Lawrence and Webster, 2001, 2002）；BSISO 處于不同的干期或濕期會對大氣水文過程產生重要影響（Lau and Waliser, 2005; Lee et al., 2017b）。

研究還發(fā)現(xiàn)，BSISO 信號在印度夏季風區(qū)域向東北方向傳播（Yasunari, 1979, 1980; Krishnamurti and Subrahmanyam, 1982; Lau and Chan, 1986;Annamalai and Slingo, 2001; Jiang et al., 2004; Wang et al., 2005; Annamalai and Sperber, 2005），具有30～60 d 振蕩周期（Wang et al., 2005; Lee et al.,2013）；在西北太平洋地區(qū)向西北方向傳播（Murakami, 1984; Lau and Chan, 1986; Chen and Chen, 1993; Kemball-Cook and Wang, 2001; Hsu and Weng, 2001; Kajikawa and Yasunari, 2005; Yun et al.,2008, 2009, 2010; Chu et al., 2012; Lee et al., 2013），具有10～30 d 振蕩周期（Kikuchi and Wang, 2010;Lee et al., 2013）。BSISO 可以通過調整大尺度環(huán)流和水汽分布而對東亞季風區(qū)降水產生明顯影響（Webster et al., 1998; Mao and Wu, 2006; Yang et al., 2010; Moon et al., 2013; Chen et al., 2015; Hsu et al., 2016; Lee et al., 2017a, 2017b），它已成為亞洲季風區(qū)開展短期和延伸期氣候預測的主要信號源（Webster et al., 1998; Ding and Wang, 2005; Wang and Ding, 2008; Lee et al., 2011, 2013; Wang et al.,2012）。

鑒于BSISO 的重要影響，開展實時監(jiān)測BSISO 變化以及改進基于BSISO 的延伸期預測技術的研究非常有意義，以往研究已取得一些進展（Lau and Chan, 1986; Waliser et al., 2004; Annamalai and Sperber, 2005; Kikuchi et al., 2012），大多是針對長江流域及以南地區(qū)降水，缺乏對華北夏季季節(jié)內降水的影響研究，而且也不能很好描述北半球夏季BSISO 變化特征。Lee et al.（2013）采用（10°S～40°N、40°E～160°E）范圍內的夏季5～10 月向外長波輻射OLR（Outgoing Longwave Radiation）資料和850 hPa 層緯向風速（U850）的日資料作經驗正交EOF（Empirical Orthogonal Function）分解，并參照MJO 的定義方法，將前兩個特征向量EOF1、EOF2 聯(lián)合定義為振蕩模態(tài)BSISO1，將特征向量EOF3、EOF4 聯(lián)合定義為BSISO2，其中BSISO1 振蕩周期約30～60 d，具有由赤道印度洋向東北方向傳播特征，BSISO2 振蕩周期約10～30 d，具有由西北太平洋向西北方向傳播特征。BSISO 指數(shù)很大程度上可以描述亞洲季風區(qū)的季節(jié)內變化部分，而且比MJO（RMM）指數(shù)（Wheeler and Hendon, 2004）更好地刻畫東亞夏季大氣低頻振蕩的北傳特征，實際應用效果較好（Hsu et al., 2016, 2017; Ren et al., 2018）。

本文參考Lee et al.（2013）的定義方法，把范圍擴大到華北地區(qū)，改進計算方法，進一步分析北半球夏季東亞熱帶地區(qū)BSISO 演變特征及對華北夏季降水的影響，為改進延伸期降水預測技術提供參考依據(jù)。

2 資料與方法

本文所用資料：（1）日降水量資料。使用國家氣象信息中心提供的1980～2019 年全國1700 站逐日降水資料，作11 d 滑動平均處理，濾掉天氣尺度擾動成分。其中，2018 年華北夏季逐日降水量序列是148 站（圖1）平均值。（2）環(huán)流資料。使用美國國家環(huán)境預報中心和美國國家大氣研究中心（National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research， 簡稱NCEP/NCAR）聯(lián)合制作的再分析資料（Kalnay et al., 1996），從美國國家海洋和大氣管理局NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）的官方網站 https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/index.html [2020-09-15]下載。資料水平分辨率2.5°×2.5°，選用時段為1980～2019 年1～12月逐日資料，要素為850 hPa 層的水平風速（u、v）和比濕q，500 hPa 層的高度場等。（3）向外長波輻射資料。資料水平分辨率2.5°×2.5°，選用時段為1980～2019 年1～12 月逐日資料，從NOAA 的官方網站https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/index.html [2020-09-15]下載。（4）MJO 指數(shù)資料。采用澳大利亞氣象局的RMM 實時多變量MJO 指數(shù)（All-Season Real-Time Multivariate MJO index），該指數(shù)從澳大利亞氣象局官方網站http://www.bom.gov.au/climate/mjo/ [2020-09-15]下載。

圖1 華北地區(qū)148 個氣象站點分布。方框區(qū)域表示華北區(qū)域，下同F(xiàn)ig. 1 Spatial distribution of 148 meteorological stations in North China. The boxed area represents the North China area, the same below

BSISO 指數(shù)的建立，參考Lee et al.（2013）文獻，考慮到對華北的影響，這里選擇采用1981～2010 年30 年夏季5～10 月逐日的（10°S～50°N、40°～160°E）范圍內向外長波輻射OLR 和850 hPa 層緯向風速U850 聯(lián)合放到一起作經驗正交EOF 分解。分解前先把資料作預處理：第一步，把每個格點日值OLR、U850 資料減去該點該日30 a的平均值，去掉年變化和季節(jié)變化成分；第二步，將得到的數(shù)據(jù)在時間序列上作 10～80 天Butterworth 帶通濾波，去掉天氣尺度和季節(jié)以上尺度的變化成分；第三步，計算出第二步得到的數(shù)據(jù)30 年（10°S～50°N、40°～160°E）范圍的平均值和均方差，將每個格點數(shù)據(jù)作標準化處理。然后將標準化的OLR、U850 格點數(shù)據(jù)放在一個矩陣里作聯(lián)合EOF 分解，得到若干個空間特征向量場EOFs 和對應的時間系數(shù)PCs?？蓪⑶皟蓚€特征向量EOF1、EOF2 聯(lián)合定義為振蕩模態(tài)BSISO1，將EOF3、EOF4 聯(lián)合定義為振蕩模態(tài)BSISO2，對應四個特征向量EOF1、EOF2、EOF3、EOF4 的時間系數(shù)分別為PC1、PC2、PC3、PC4。另外，對于任何一年，時間系數(shù)PC1、PC2、PC3、PC4 可以由1981～2010 年分解得到的特征向量場EOF1、EOF2、EOF3、EOF4 分別乘以該年空間場得到，而對應的四個特征向量場EOF1、EOF2、EOF3、EOF4 可由該年空間場分別對時間系數(shù)PC1、PC2、PC3、PC4 回歸重構得到。關于EOF1、EOF2 可聯(lián)合定義為BSISO1，而EOF3、EOF4 可聯(lián)合定義為BSISO2，Lee et al.（2013）中已作了檢驗和說明，這里不再重復敘述。

本文還用到相關分析、Morlet 小波分析、環(huán)流異?；貧w重構等方法（Torrence and Compo, 1998;Wang et al., 2008; 郝立生和侯威, 2018）。

3 BSISO 演變特征

3.1 BSISO 的兩個模態(tài)

將1981～2010 年（30 年）5～10 月逐日（10°S～50°N、40°～160°E）范圍內的向外長波輻射OLR資料和U850 資料作經驗EOF 分解。圖2 是前4個特征向量場EOF1、EOF2、EOF3、EOF4 的空間分布，分別解釋空間變化方差的9.5%、6.0%、5.0%、4.3%，累計24.8%，大于Lee et al.（2013）分解得到的主模態(tài)方差，表明這里得到空間模態(tài)可能有更好的代表性?？梢钥吹剑卣飨蛄繄鯡OF1與EOF2 有著相似的特征，空間分布都是呈西北—東南傾斜狀；特征向量場EOF3 與EOF4 也有著相似的特征，但與EOF1、EOF2 空間分布相反，呈西南—東北傾斜狀。研究（Lee et al., 2013）表明，EOF1、EOF2 兩者具有相似的振蕩周期，分別是30～60 d 低頻信號在不同位相的表現(xiàn)形式；EOF3、EOF4 兩者也具有相似的振蕩周期，是10～30 d 低頻信號在不同位相的表現(xiàn)形式。參考低頻振蕩信號MJO 的定義方法（Wheeler and Hendon, 2004），可將EOF1、EOF2 聯(lián)合起來定義為BSISO1，將EOF3、EOF4 聯(lián)合起來定義為BSISO2。

圖2 1981～2010 年5～10 月逐日OLR、U850 經驗EOF 分解得到的特征向量場（a）EOF1、（b）EOF2、（c）EOF3、（d）EOF4 的空間分布。OLR 異常（陰影，單位：W m-2）、水平風速的異常（箭頭，單位：m s-1）是對時間系數(shù)（PC1、PC2、PC3、PC4）回歸重構得到的Fig. 2 Spatial structures of the (a) EOF1 (the first mode of empirical orthogonal function), (b) EOF2, (c) EOF3, and (d) EOF4 of the daily OLR(Outgoing Longwave Radiation) and U850 (850-hPa zonal wind). EOF modes were obtained within 5-10 months from 1981 to 2010. OLR anomalies(shadings, units: W m-2), horizontal wind speed anomalies (arrows, units: m s-1) were obtained by regressing them onto PCs (principal components)

3.2 BSISO 的振蕩周期

下面分析BSISO 主要模態(tài)的變化周期，這里采用Morlet 小波分析方法。圖3 是時間系數(shù)PC1、PC2、PC3、PC4 的小波功率譜分布，橫軸對應的是時間，縱軸對應的是振蕩周期。可以看到，PC1存在10～70 d 周期變化，PC2 存在10～60 d 周期變化，而PC3、PC4 主要存在10～30 d 周期變化。為了便于分析和比較，下面對PC1、PC2 作30～60 d 濾波處理，對PC3、PC4 作10～30 d 濾波處理。

圖3 1981～2010 年5～10 月時間系數(shù)PC1、PC2、PC3、PC4 的Morlet 小波功率譜分布。陰影區(qū)通過了95%信度水平的顯著性檢驗，顏色越深可信度越高Fig. 3 Morlet wavelet power spectrum distribution of the time series PC1 (the first principal component), PC2, PC3, and PC4 during 5-10 months from 1981 to 2010. The shaded area passed the test at 95% confidence level, and the darker the color, the higher the reliability

圖4 是PC1（PC3）相對于PC2（PC4）超前滯后相關系數(shù)，黑（綠）色線是濾波前PC1（PC2）、PC3（PC4）超前滯后的自相關系數(shù)，藍（紅）色線是濾波前（濾波后）PC1 相對于PC2，PC3 相對于PC4 的超前滯后的相關系數(shù)。從圖4a上可以看到，濾波前PC1（PC2）超前滯后自相關系數(shù)存在約45 d 的周期變化；作30～60 d 濾波后，PC1 超前PC2 約13 d 時相關系數(shù)最大，這表明PC1 出現(xiàn)13 d 后PC2 才發(fā)生，也就是空間模態(tài)EOF1 出現(xiàn)13 d 后，EOF2 才出現(xiàn)。從圖4b 上可以看到，濾波前PC3（PC4）超前滯后自相關系數(shù)存在約20 d 的周期變化；作10～30 d 濾波后，PC3超前PC4 約5 d 時正相關系數(shù)最大，這表明PC3出現(xiàn)5 d 后PC4 才發(fā)生，也就是空間模態(tài)EOF3 出現(xiàn)5 d 后，EOF4 才出現(xiàn)。因此，BSISO1 具有約45 d 的振蕩周期，其包含的兩個空間模態(tài)EOF1、EOF2 出現(xiàn)時間前后相差約13 d，即約四分之一位相；BSISO2 具有約20 d 的振蕩周期，其包含的兩個空間模態(tài)EOF3、EOF4 出現(xiàn)時間前后相差約5 d，也是約四分之一位相。

圖4 1981～2010 年5～10 月（a）PC1 對PC2、（b）PC3 對PC4 的超前滯后的相關系數(shù)。黑色線是濾波前PC1（PC3）本身超前和滯后的自相關系數(shù)，綠色線是濾波前PC2（PC4）本身超前和滯后的自相關系數(shù)，藍色線是濾波前PC1 對PC2、PC3 對PC4 的超前滯后相關系數(shù)，紅色線是濾波后PC1 對PC2（30～60 d）、PC3 對PC4（10～30 d）的超前滯后相關系數(shù)Fig. 4 Lead-lag correlation coefficient of (a) PC1 relative to PC2, (b) PC3 relative to PC4 during 5-10 months from 1981 to 2010. The black line is the lead-lag autocorrelation coefficient of PC1 (PC3) before filtering, the green line is the lead-lag autocorrelation coefficient of PC2 (PC4) before filtering, the blue line is the lead-lag correlation coefficient of PC1 to PC2, PC3 to PC4 before filtering, and the red line is the lead-lag correlation coefficient of PC1 to PC2 (30-60 d filtered), PC3 to PC4 (10-30 d filtered) after filtering

綜合以上可知，特征向量場EOF1、EOF2 具有空間分布相似性，都表現(xiàn)為西北—東南向的傾斜狀，具有30～60 d 振蕩周期，由熱帶印度洋向東北方向傳播，兩者出現(xiàn)時間前后相差13 d 左右，這兩個模態(tài)代表了30～60 d 的大氣低頻信號?？蓪OF1、EOF2 聯(lián)合起來定義為BSISO1，具有約45 d 的振蕩周期，兩個空間場前后相差約13 d，即相差約四分之一位相。特征向量場EOF3、EOF4 也具有空間分布相似性，但與EOF1、EOF2分布相反，都表現(xiàn)為西南—東北向的傾斜狀，具有10～30 d 振蕩周期，由西北太平洋向西北方向傳播，兩空間場前后相差5 d 左右，這兩個模態(tài)代表了10～30 d 的大氣低頻信號?？蓪OF3、EOF4 聯(lián)合起來定義為BSISO2，具有約20 d 的振蕩周期，兩個模態(tài)前后相差約5 d，即相差約四分之一位相。BSISO1、BSISO2 這兩種低頻信號可以用于延伸期預測業(yè)務中，尤其對于東亞夏季風和東亞夏季降水的預測業(yè)務。

3.3 BSISO 的位相變化

參考熱帶大氣低頻振蕩MJO 的定義方法（ Wheeler and Hendon, 2004）， 結合 Lee et al.（2013），將以上的EOF1、EOF2 聯(lián)合定義為BSISO1，將EOF3、EOF4 聯(lián)合定義為BSISO2。圖5 是BSISO1、BSISO2 的位相變化示意圖。為更清楚看到空間分布演變情況，將1981～2010 年分解得到的空間主要模態(tài)EOF1、EOF2、EOF3、EOF4（圖2）乘以圖5 中對應的各個位相的時間系數(shù)，得到BSISO1、BSISO2 隨時間的空間演變情況（圖6、圖7）。

圖5 1981～2010 年5～10 月（a）BSISO1、（b）BSISO2 位相變化。數(shù)字1、2、3、4、5、6、7、8 代表8 個位相Fig. 5 Phase change of the (a) BSISO1 (Mode 1 of Boreal Summer Intraseasonal Oscillation) and (b) BSISO2 (Mode 2 of Boreal Summer Intraseasonal Oscillation) during 5-10 months from 1981 to 2010. The numbers 1-8 represent the eight phases

圖6 是BSISO1 的8 個位相空間分布情況。BSISO1 描述的主要是30～60 d 低頻信號。可以看到，在位相1，低頻信號首先出現(xiàn)在熱帶印度洋75°E 附近；位相2，低頻信號進一步向東北方向移動到印度半島，并加強；位相3，低頻信號向東北移到孟加拉灣，并向東擴展到南海；位相4，低頻信號主體移到菲律賓附近；位相5，低頻信號向東北移動進入菲律賓海，并加強；位相6，低頻信號向東北移動進入西北太平洋，開始減弱；位相7，低頻信號進一步減弱；位相8，低頻信號北移、減弱消失在西北太平洋，這時，在熱帶印度洋地區(qū)，低頻信號又開始出現(xiàn)?？傊?，30～60 d 低頻信號由赤道印度洋產生，逐漸向東北方向傳播、加強，之后減弱、消失在西北太平洋，向東北方向傳播特征非常明顯。

圖6 1981～2010 年5～10 月BSISO1 的8 個位相OLR 異常（陰影區(qū)，單位：W m-2）、水平風速異常（箭頭，單位：m s-1）的空間分布。OLR 異常、水平風速異常值分別是對時間系數(shù)PC1、PC2 回歸得到的結果Fig. 6 Spatial distributions of the OLR anomalies (shadings, units: W m-2) and horizontal wind speed anomalies (vectors, units: m s-1) in the eight phases of BSISO1 during 5-10 months from 1981 to 2010. OLR anomalies, horizontal wind speed anomalies reconstructed based on PC1 and PC2,respectively

圖7 是BSISO2 的8 個位相空間分布情況。BSISO2 描述的主要是10～30 d 低頻信號?？梢钥吹?，在位相1，低頻信號首先出現(xiàn)在西北太平洋赤道150°E 附近；位相2，低頻信號進一步向西北方向移動到（10°N，140°E）附近，并逐漸加強；位相3，低頻信號向西北移動到菲律賓海附近；位相4，低頻信號進一步北移、加強，西南—東北傾斜非常明顯，向西南擴展到南海、熱帶印度洋；位相5，低頻信號進一步向西北方向移動到中國華南沿海，強度明顯加強；位相6，低頻信號向西北方向移動，進入到東亞南部和孟加拉灣；位相7、8，低頻信號繼續(xù)向西北移動進入到東亞、孟加拉灣較高緯度地區(qū)，信號明顯減弱，同時西北太平洋地區(qū)，有新的低頻信號開始出現(xiàn)?？傊?，10～30 d 低頻信號由西北太平洋產生，逐漸向西北方向移動，強度先加強后減弱，最后減弱消失在東亞較高緯度地區(qū)，向西北方向傳播特征非常明顯。這與以往研究（郝立生等, 2015）低頻振蕩信號傳播所得結論是一致的。

圖7 1981～2010 年5～10 月BSISO2 的8 個位相OLR 異常（陰影區(qū)，單位：W m-2）、水平風速異常（箭頭，單位：m s-1）的空間分布。OLR 異常、水平風速異常值分別是對時間系數(shù)PC3、PC4 回歸得到的結果Fig. 7 Spatial distributions of the OLR anomalies (shadings, units: W m-2) and horizontal wind speed anomalies (vectors, units: m s-1) in the eight phases of BSISO2 during 5-10 months from 1981 to 2010. OLR anomalies, horizontal wind speed anomalies reconstructed based on PC3 and PC4,respectively

4 BSISO 與華北夏季降水的關系

因為2018 年夏季低頻降水特征突出（郝立生等, 2020），這里選擇2018 年作個例分析。圖8a是2018 年華北降水量和BSISO 的時間系數(shù)PCs（即PC1、PC2、PC3、PC4）的逐日變化，日降水量數(shù)據(jù)作了11 d 滑動平均處理，圖8a 中PCs 系數(shù)作了31 d 滑動平均，圖8b 中PCs 系數(shù)未作任何濾波處理。降水振幅與PCs 變化振幅都是在夏季最大，但對應關系看起來不是很清晰。圖8b 是夏季5～8 月未濾波的時間系數(shù)PCs 超前日降水量的相關系數(shù)?？梢钥吹剑琍Cs 在超前一段時間與日降水過程有很好的相關性。PC1 在超前降水17 d 為顯著的正相關、超前33 d 為顯著負相關；PC2 在超前12 d 為顯著的正相關；PC3 在超前14 d 為顯著的正相關；PC4 在超前15 d 為顯著的負相關、超前32 d 為顯著正相關。可見，BSISO 信號對華北夏季延伸期降水過程預測有較好的指示意義。

圖8 2018 年夏季（a）逐日降水量（11 d 滑動平均）和PCs 系數(shù)（31 d 滑動平均）變化，（b）PCs 系數(shù)（未作濾波）超前降水量的相關系數(shù)變化，灰色虛線是95%信度水平線Fig. 8 Variations of (a) the daily precipitation (11-day running mean) and PCs time series (31-day running mean), (b) correlation coefficients of PCs(no filtered) leading precipitation in summer of 2018. In Fig. b, the gray dashed line represents the 95% confidence level

下面對BSISO 可能通過什么機制影響華北夏季降水過程作初步分析。影響華北夏季降水最重要的環(huán)流層是850 hPa 和500 hPa，850 hPa 是主要的水汽輸送層和輻合層，而500 hPa 是產生動力上升的關鍵層。圖9 是對夏季（6～8 月）BSISO1、BSISO2 振幅（即PC1 與PC2 的均方根，PC3 與PC4 的均方根）同期回歸重構的500 hPa 高度場環(huán)流異常情況?？梢钥吹剑珺SISO1 會對中緯度環(huán)流造成明顯影響，歐洲西海岸正距平、烏拉爾山附近負距平、中西伯利亞正距平、朝鮮半島附近負距平（圖9a）。從回歸原理看，這種環(huán)流分布形勢對應BSISO1 的5～6 位相，不利于華北產生上升運動（圖9a）；BSISO1 的1、2 位相時間系數(shù)PC1、PC2 與PC5、PC6 正負相反，所以對應1～2 位相的環(huán)流形勢是相反的（圖9a），即轉變?yōu)闅W洲西海岸負距平、烏拉爾山附近正距平、中西伯利亞負距平、朝鮮半島附近正距平，這種形勢下，西北太平洋副熱帶高壓北移到朝鮮半島附近并加強，對西來降水系統(tǒng)形成阻擋作用，有利于華北出現(xiàn)降水過程；對應3～4 位相、7～8 位相，由于PC3 與PC4、PC7 與PC8 正負號相反，合成的環(huán)流形勢強度會明顯減弱。BSISO2 對500 hPa 環(huán)流的影響與BSISO1 類似，也主要是通過對西北太平洋副熱帶高壓的影響來影響華北夏季降水過程的?？傊珺SISO 是通過對夏季副熱帶高壓位置、強度的調整而影響華北夏季降水過程的。

圖9 2018 年夏季對（a）BSISO1、（b）BSISO2 振幅回歸重構的500 hPa 高度異常（陰影，單位：dagpm）。等值線是多年平均7～8 月高度場（單位：dagpm），黑色點區(qū)通過了95%信度水平的顯著性檢驗Fig. 9 500-hPa geopotential height anomalies (shadings, units: dagpm) reconstructed by regression onto the amplitude of (a) BSISO1 and (b) BSISO2 in the summer of 2018. The contours are the multi-year mean of the 500-hPa geopotential height (units: dagpm) from July to August. Black dotted areas pass the test at 95% confidence level

圖10 是對夏季（6～8 月）BSISO1、BSISO2振幅同期回歸重構的850 hPa 比濕場、水平風場異常分布情況?？梢钥吹剑珺SISO1 會對華北地區(qū)850 hPa 水汽分布和風場環(huán)流造成明顯影響，華北為西南風異常，水汽明顯減少，不利于華北地區(qū)出現(xiàn)降水過程。從回歸原理看，這種情況對應BSISO1 的5～6 位相，主要對流區(qū)位于南海北部及以東海面上（圖6e、f），東亞為東北風異常環(huán)流，水汽來源不足，不利于華北出現(xiàn)降水過程；而對應1～2 位相的形勢基本是相反的，華北水汽大量增加（圖10a），對流區(qū)位于東亞地區(qū)、東亞為西南風異常（圖6a、b），華北易出現(xiàn)降水天氣過程；對應3～4 位相、7～8 位相，由于PC3 與PC4、PC7 與PC8 正負號相反，合成的850 hPa 水汽場和水平風場強度會明顯減弱。BSISO2 對850 hPa 水汽場和水平風場與BSISO1 類似，也主要是通過對華北水汽的影響來影響華北夏季降水過程的。總之，BSISO 是通過對華北水汽多少的調整而影響華北夏季降水過程的。

圖10 2018 年夏季對（a）BSISO1、（b）BSISO2 振幅回歸重構的850 hPa 水平風場異常（箭頭，單位：m s-1）和比濕場異常（陰影，單位：g kg-1）Fig. 10 The 850-hPa horizontal wind anomalies (arrows, units: m s-1) and specific humidity anomalies (shadings, units: g kg-1) reconstructed by regression onto the amplitude of (a) BSISO1 and (b) BSISO2 in the summer of 2018

5 結論與討論

在北半球夏季，印度洋—西北太平洋地區(qū)存在兩種明顯的低頻信號，一種是BSISO1，空間分布呈西北—東南傾斜狀，從熱帶印度洋向東北方向傳播，振蕩周期約為45 d；另一種是BSISO2，空間分布呈西南—東北傾斜狀，從西北太平洋向西北方向傳播，振蕩周期約為20 d。

北半球夏季，BSISO 主要是通過影響西北太平洋副熱帶高壓位置、強度和華北地區(qū)水汽輸送異常來影響華北夏季降水過程的。在500 hPa 層，BSISO 信號會造成華北地區(qū)東部副熱帶高壓位置南北移動和強度發(fā)生變化來影響華北夏季降水；在850 hPa 層，BSISO 信號會通過伴隨的異常氣旋性或反氣旋性異常環(huán)流影響向華北的水汽輸送來影響華北夏季降水。

雖然MJO 信號在全年都存在，但其變化在冬半年，尤其冬季振幅最大，在夏季最小。而BSISO信號變化在夏半年，尤其夏季振幅最大。因此，利用熱帶大氣低頻信號開展延伸期預測，冬半年可以重點考慮MJO 的影響，夏半年重點考慮BSISO 的影響。

東亞夏季的BSISO1、BSISO2 信號只占變化方差的24.8%，也就是東亞地區(qū)夏季環(huán)流變化比較復雜，大部分情況不是BSISO 信號，制作華北夏季延伸期降水預測，除了考慮BSISO 信號外，還要重視其他的環(huán)流異常信號。