我国春季降水主要分布于华南地区，其较强的降水年际变化严重影响该区域生态、农业和经济的可持续发展。研究华南春季降水年际变化的影响机制对提升我国季节性气候预测水平和防灾减灾能力具有重要科学和实际意义。

中国科学院大气物理所LASG实验室博士生郝沙彬与导师毛江玉研究员及李剑东研究员、刘屹岷研究员和吴国雄院士基于多套再分析资料和CMIP6模式模拟结果，揭示了北半球中高纬海平面气压变率中两个关键环流模态北太平洋涛动（NPO）和北大西洋涛动（NAO）对华南春季降水年际变化的协同影响及机制。该研究指出，1901−2014年气候平均的春季降水量和年际变率标准差在华南地区均最大（图1a，e）。华南春季降水与春季NPO和NAO在年际尺度上分别呈现出显著正相关与负相关关系（图1b，f），说明NPO正位相（负位相）往往导致华南春季降水偏多（偏少）（图1b），NAO负位相（正位相）则导致降水偏少（偏多）（图1f）。合成分析表明，华南春季降水受到NPO和NAO不同位相组合的协同影响。

在NPO正位相和NAO负位相同时出现的NPO+/NAO−异相组合期间，北太平洋偶极型环流模态显著增强，表现为副热带海平面气压负异常和中纬度海平面气压正异常均强于单独NPO正位相阶段（图2a）。副热带反气旋西伸随即在华南地区引起低层水汽辐合和高层辐散，有利于降水偏多（图1c）。另一种异相组合NPO−/NAO+期间情况与之相反（图1d，2b）。相比之下，两种同相组合NPO+/NAO+和NPO−/NAO−对华南春季降水没有明显影响（图1g–h），因为与NPO相应的北太平洋偶极型环流异常模态倾向于被NAO引起的环流异常部分抵消削弱（图2c–d）。参与CMIP6的三个气候模式历史模拟结果很好地再现了春季NPO和NAO对华南春季降水的单独和协同影响（图3）及其物理机制，从而证实上述再分析结果是合理可信的。

上述研究成果已于近期发表于学术期刊《Climate Dynamics》。该研究获广东省基础与应用基础研究重大项目（2020B0301030004）、中国科学院战略性先导科技专项（XDB40000000）和国家自然科学基金项目（42288101，42175076和41975109）的联合资助。论文信息：

Hao, S. B, Li, J. D, Mao, J. Y*, Liu, Y. M, and G. X. Wu, 2024: Interannual variability of spring rainfall over South China in association with the North Pacific Oscillation and North Atlantic Oscillation as revealed by reanalysis data and CMIP6 simulations. Climate Dynamic, 62, 7535–7557. https://doi.org/10.1007/s00382-024-07293-0

图1. 1901–2014年中国中南部（a）春季平均降水（阴影）和春季降水量占全年总降水量的百分比（等值线）和850-hPa风（矢量）以及（e）春季平均降水年际标准差（阴影）的空间分布。（b）春季北太平洋涛动（NPO）正位相与负位相期间春季降水异常的合成差值（阴影）以及春季NPO指数与春季降水相关系数（等值线，仅显示通过90%信度检验的相关系数）的空间分布。（f）同（b），但基于北大西洋涛动（NAO）得到。（c）NAO+/NPO−、（d）NAO−/NPO+、（g）NAO+/NPO+、（h）NAO−/NPO−组合对应春季降水合成异常。打点表示降水异常值通过90%信度检验。

图2. （a）NPO+/NAO−、（b）NPO−/NAO+、（c）NPO+NAO+、（d）NPO−/NAO−组合期间春季海平面气压（阴影）和850hPa风（矢量）异常的合成分布。打点表示阴影所示变量异常通过90%信度检验。黑色矢量表示异常纬向风和经向风中至少一个风分量通过90%信度检验。

图3.（a）FIO-ESM-2-0、（b）HadGEM3-GC31-LL、（c）KACE-1-0-G模式和（d）三个模式的集合平均（MME3）模拟的NPO正与负位相之间春季降水异常的合成差值。（e−h）为NAO正与负位相之间的差值。（i−l）为NPO+/NAO–和NPO–/NAO+异相组合之间的差值。（m−p）为NAO+/NPO+和NAO–/NPO–同相组合之间的差值。打点表示异常值通过90%信度检验。