东北亚地处温带地区，人口稠密，盛产水稻、小麦、玉米等重要粮食作物。由于春季是播种季节，春季东北亚地表气温是影响粮食作物播种和生长重要因素，同时，极端低温异常也会带来区域性极端灾害天气，严重影响工农业生产、交通运输以及人民财产安全。然而，相较于亚洲其它地区而言，东北亚地表气温的气候预测准确性较低（http://cmdp.ncc-cma.net/pred/vescom_history_model.php?elem=t2m_china&model=CMMEv1.0），这可能与东北亚温带地区地表气温影响因子众多、物理过程复杂有关。因此，寻找东北亚春季地表气温变率的驱动因子、理解其物理过程具有重要现实和科学意义。

我院朱志伟教授课题组的最新研究指出，近60年存在三个影响东北亚地表气温的因子，这三个因子在不同年代交替主导东北亚地表气温。E1（1961-1994）阶段，北极涛动（AO）起主导作用；E2（1995-2004）阶段，热带印度洋降水（RIO）起主导作用；E3（2005-2020）阶段，北大西洋三极子海温（NAT）起主导作用。在E1阶段，AO负位相相关的中纬度负位势高度异常导致东北亚地表气温负异常，而在E2和E3阶段，鄂霍茨克海至白令海的海冰减少减弱，切断了AO和东北亚春季地表气温之间的联系，导致AO在E2和E3阶段减弱，对东北亚地表气温影响减小。在E2阶段，印度洋负降水异常导致的非绝热加负异常激发了阿拉伯海至东北亚的正压Rossby波列，导致东北亚气旋异常和地表气温负异常；在E3阶段，与北大西洋的三极型海温异常相关的两条准定常Rossby波列从北大西洋传播至东北亚，导致了东北亚气旋异常和地表气温负异常。从E2到E3阶段，中亚地区西风急流显著减弱，北大西洋三极型海温异常相关降水异常显著增加，共同导致了主导因子从RIO到NAT的转变（如示意图所示）。

利用影响因子的前兆海温信号来建立基于物理机制的东北亚春季地表气温统计预测模型，预测技巧胜过海气耦合的动力模式回报结果。文章有两点启示：1，中纬度气候变率的气候预测不能仅考虑单因子影响，应建立融合年代际变化信息的多因子预测模型；2，全球变暖背景下，热带和极地的下垫面强迫对不同区域气候变率的相对贡献此消彼长。

该研究目前已在Climate Dynamics在线发表（https://rdcu.be/cZuLb）。

东北亚春季地表气温影响因子及其转变的机制示意图。蓝色斜线代表东北春季地表气温负异常，棕色（绿色）阴影代表负（正）降水异常，紫色阴影代表西风急流的减弱，北大西洋的红色（蓝色）阴影代表正（负）海温异常，A和C分别表示高层反气旋/气旋异常中心。

文章信息：

Fu S., Z. Zhu, R. Lu. 2022: Changes in the factors controlling Northeast Asian spring surface air temperature in the past 60 years. Clim Dyn. Online. https://doi.org/10.1007/s00382-022-06569-7.

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Lu R., Z. Zhu, T. Li, H. Zhang. 2020: Interannual and interdecadal variabilities of spring rainfall over northeast China and their associated sea surface temperature anomaly forcings. J. Climate, 33(4), 1423-1435. doi: 10.1175/JCLI-D-19-0302.1.

Zhu Z., R. Lu, S. Fu, H. Chen. 2022: Alternation of the atmospheric teleconnections associated with the Northeast China spring rainfall during a recent 60-years period. Adv. Atmos. Sci., 40(1), 168-176. doi: 10.1007/s00376-022-2024-3.