张洁 董敏 吴统文 辛晓歌

中国气象局国家气候中心，北京 100081

1 引言

阻塞高压（阻高）是中—高纬度地区常见的大尺度持续性的环流系统，是由长波波幅增大并形成闭合高压中心的准静止长波脊。其形成、维持和崩溃涉及到一系列复杂的物理和动力过程，对局地、区域乃至于全球的气候有着巨大的影响。阻高的研究具有重大的科学意义和社会经济效益、吸引了广大气象学家的广泛兴趣。在过去的半个多世纪里，出现了大批对阻高形成机制及其对各地天气、气候影响的研究（D’Andrea et al., 1998; Cash and Lee,2000; Wiedenmann et al., 2002; Tyrlis and Hoskins,2008a, 2008b; Barriopedro et al., 2010; Vial and Osborn, 2012）。Rex（1950a, 1950b）研究了阻高的基本特征及其对区域气候的影响，指出阻高的基本特征表现为：（1）西风基本气流被分成两支；（2）每个分支都需输送可观的空气质量；（3）双急流系统范围必须超过45 个经度；（4）在西风分支区上游和下游必须观测到急剧的纬向气流和经向气流的相互转换；（5）上述环流型有明显的持续性，至少连续10 d 以上。后来很多研究者对Rex（1950a, 1950b）的定义进行了修改，Treidl et al.（1981）降低了持续时间和空间范围的要求。White and Clark（1975）则加上了出现纬度的限制以便将副热带的反气旋排除掉。1980 年代以后，由于计算机技术的发展和再分析资料的出现，很多学者提出了客观、定量鉴别阻高现象的一些方法。其中大多数方法是以计算纬向环流指数为基础的（Lejenäs and Økland, 1983; Tibaldi and Molteni,1990）。Dole（1986）用500 hPa 高度值的正偏差等于或大于其标准差且持续10 d 以上来定义阻高；Pelly and Hoskin（2003）提出用某一等位温面上的经向位温梯度来表示阻高。Barriopedro et al.（2006）在Tibaldi and Molteni（1990）工作的基础上设计了一套客观、自动检测阻高发生，且能全面描述阻高 特 征 的 系 统。本 文 将 采 用Barriopedro et al.（2006）对阻高的定义，其具体方法将在第2.1 节中详细给出。

阻高与我国的天气、气候有密切的联系，尤其是乌拉尔山阻高、鄂霍次克海阻高及贝加尔湖阻高对我国洪涝、干旱、寒潮、冰冻等灾害性天气有显著的影响（周晓平, 1957; 李峰和丁一汇, 2004; 李艳等, 2010）。陈汉耀（1957）指出1954 年江淮流域特大洪涝与阻高的生成、维持及消亡密切联系。鄂霍茨克海阻高的生成和维持促成东亚西风急流的分支，使东亚上空锋区的位置比往年偏南10 个纬度，该阻高形势配合太平洋副高的影响造成江淮持续梅雨和洪涝。当鄂霍茨克海和乌拉尔山阻高减弱消亡后，副热带高压北移至25°N，江淮梅雨结束。陶诗言（1957）、叶笃正等（1962）、张庆云和陶诗言（1998）、林学椿和张素琴（2000）等的工作也指出了类似的结果。陶诗言和卫婕（2008）和丁一汇等（2008）的研究均指出乌拉尔山阻高稳定维持长达20 多天是2008 年1 月我国南方低温雨雪及冰冻的主要原因。乌拉尔山阻高与中亚低槽形成的偶极子形势使冷空气从西方路径入侵中国，而且导致上游强西风气流明显分支，南支西风系统显著加强并不断地把寒冷的冷空气带到西亚、中亚和南亚，在那里形成强烈的暴风雪。对阻高形势的产生、维持和崩溃机制的研究指出，阻高活动可能与大气中波和基本气流的相互作用、波与波的相互作用以及大气中的孤立波（孤立子）活动和演变等有关系，同时也受海陆热力差异等多种因素的影响（叶笃正等, 1962; 陆日宇和黄荣辉, 1996; 高守亭等, 1998;罗德海, 1999）。李崇银和顾薇（2010）指出北大西洋海温正异常，尤其是北大西洋副热带海温正异常的存在，是2008 年1 月乌拉尔阻高持续的重要外强迫因素。

数值模式的不断发展，为开展阻高的模拟和预测研究提供了重要的手段。Matsueda（2009）分析了9 个预报模式对2006/07、2007/08、2008/09 年冬季阻高的预报结果，指出预报模式对“大西洋—欧洲”及太平洋地区阻高有较高的模拟技巧，但对格陵兰岛及乌拉尔山地区的阻高模拟能力较弱，太平洋地区阻高的可预报性高于“大西洋—欧洲”地区。吴静等（2015）对CMIP5 计划的17 个气候模式模拟夏季阻高的能力进行了评估，指出各模式对北半球夏季阻高频数和振幅的模拟结果存在不同程度偏差，但大部分模式可以很好地模拟出主要的气候态特征。叶培龙（2015）评估了CMIP5 计划的13 个模式对阻高的模拟能力，指出大部分模式低估了阻高发生的天数，但基本能合理再现阻高出现天数随经度变化的分布特征。

国家气候中心（BCC）自2003 年起开始研制气候模式并先后参加CMIP5 和CMIP6 模式比较计划（Wu et al., 2019）。然而，以往针对BCC 模式的分析多集中于评估模式中全球及区域气温、降水、环流（Wu et al., 2013, 2014; Kan et al., 2015; Zhao and He, 2015; Wang et al., 2016; Zuo et al., 2016），以及主要热带变率ENSO、MJO 等（Liu et al., 2017;Ren et al., 2017）。鉴于阻高对我国天气、气候的重要影响，能否合理模拟阻高也就成为评价模式模拟能力的标准之一。本文将通过与3 套再分析资料结果的对比分析，考察评估国家气候中心新一代中等分辨率单独大气模式BCC-AGCM3-MR 和耦合模式BCC-CSM2-MR 对北半球阻高频率的年平均、季节平均，以及年际变率特征的模拟能力。通过评估模式对阻高的模拟能力，将为模式改进提供参考，有助于提高模式对我国及全球气候的模拟能力和预测水平。

本文其他部分安排如下：第2 节扼要介绍阻高指数的定义以及所使用的模式和再分析数据；第3节分析三套再分析资料中北半球阻高频率的基本特征及再分析资料间的差异，同时评估BCC-AGCM3-MR 及BCC-CSM2-MR 模式对阻高基本特征的模拟能力；第4 节给出主要结论。

2 方法及数据

2.1 阻高指数的定义

仿照Barriopedro et al.（2006）的方法在500 hPa等压面上定义两个位势高度梯度：

满足时，则称在该经度有阻高现象发生。至少5 个连续的经度满足（1）～（3）式并持续5 d 以上则称为一个阻高事件。其中，允许两个阻高经度间存在一个非阻高经度，两个阻高日间存在一个非阻高日。若两个阻高中心距离小于45 个经度，且两个阻高区域相隔少于22.5 个经度，则认为是同一个阻高。此判断标准有效降低了将截断低压误判为阻高的机率。图1 给出由上述公式确定的阻高的一个实例，给出的是1998 年6 月14 日北半球500 hPa高度场。图1 中黑色十字的点即表示它所在经度出现了阻高现象，连续5 个这样的经度出现的地区即为一次瞬时的阻高现象，连续5 d 以上的瞬时阻高现象构成一次阻高事件。

2.2 模式及再分析数据

本文使用的模式数据包括：（1）国家气候中心最新发展的中等分辨率大气模式BCC-AGCM3-MR参加CMIP6 完成观测海温强迫试验（AMIP）的三个试验样本；（2）气候系统模式BCC_CSM2-MR（Wu et al., 2010, 2014）完成历史试验（Historical）的第一个样本（辛晓歌等，2019）。BCC-AGCM3-MR 模式水平分辨率为T106，垂直方向46 层（σ–p混合坐标），BCC-CSM2-MR 为BCC-AGCM3-MR对应的耦合模式版本。与其前一版本耦合模式BCC-CSM1.1m 相对比，BCC-CSM2-MR 对全球及东亚区域对流层温度、平流层准两年振荡（QBO）、热带季节内振荡（MJO）、降水日变化以及地表气温等不同时间尺度气候变率的模拟能力均有显著提高（Wu et al., 2019）。AMIP 试验是CMIP6 核心试验，是在给定观测的海温和海冰作为下边界条件的情况下运行大气模式所得的结果，运行时间为1979～2014 年；Historical 试验也是CMIP6 核心试验，是利用海气耦合模式开展的历史气候模拟试验，运行时间为1850～2014 年（Eyring et al., 2016）。

图1 1998 年6 月14 日500 hPa 位势高度场（单位：dagpm）。黑色十字区为公式（1）、（2）和（3）成立的区域Fig.1 500-hPa geopotential height (units: dagpm) on 14 June 1998. The black crosses indicate the geopotential height gradients meet the requirements of equations (1), (2), and (3)

NCEP/NCAR 再分析资料（Kalnay et al., 1996），日本气象厅的JRA55 再分析资料（Kobayashi et al.,2015），以及欧洲中期预报中心（ECMWF）的再分析资料ERA5（Hersbach and Dee, 2020），被用于评估模式结果：

（1）NCEP/NCAR 再分析资料是最早发布的再分析资料之一，并被广泛运用于气象分析研究中。该再分析资料采用的预测模式分辨率为T62（约210 km），垂直28 层。采用的观测资料主要包括全球无线电探空资料、COADS 海表通量数据集、飞机观测、地表观测资料以及少量卫星资料。

（2）JRA55 是日本气象厅（JMA）继JRA25后发布的第二套长期全球大气再分析资料。JRA55采用JMA 四维变分同化系统和改进版JMA 全球谱模式，水平分辨率由JRA25 的T106（约110 km）提高到TL319（约55 km），垂直60 层，最高层为0.1 hPa。JRA55 使用观测资料主要与ERA-40再分析相同，并融合JMA 获取的其他的观测资料。其地表观测资料及上层大气观测资料与NCEP/NCAR 再分析资料相同。

（3）ERA5 是ECMWF 继ERA-interim 再 分析资料后最新发布的再分析资料。该资料通过国际先进的四维变分同化系统以及ECMWF 综合预报模式系统CY41R2，融合了大量卫星观测资料和世界气象组织信息系统的站点观测资料（WIS）。ERA5 资料的全球水平分辨率达到31 km，垂直137 层，最高层为0.01 hPa。

再分析资料是基于观测及模式预报的综合结果。由于采用观测资料、同化方法以及模式预报系统的不同，再分析资料间亦存在差异。ECMWF 具有国际先进的模式预报系统，其预报能力处于国际领先地位。因此，针对BCC 模式的评估，本文主要参照ERA5 再分析资料的结果，并讨论了再分析资料中阻高特征的异同及不确定性。本文的分析变量为500 hPa 标准层的逐日位势高度场，选取的分析时段为1979 年1 月1 日至2014 年12 月31 日。

3 再分析资料对比及模拟结果分析

3.1 阻高发生频率的年内气候特征

图2 给出全年平均各经度出现阻高现象的频率。阻高频率为某经度出现阻高事件的天数占资料的总天数的百分比。就全年来说，阻高高发区位于“北大西洋—欧洲”（20°W～40°E）区域，这里阻高平均发生的频率约为11%～13%。“北太平洋中部”区域（150°E～150°W）是阻高高发次峰值区，这里阻高频率约为6%～10%，极值区出现在日界线以西的近黑潮地区（约165°E）。阻高出现频率最低的区域是东亚（90°E～120°E）和北美地区（80°W～120°W），年发生频率只有约1%～3%。阻高在“北大西洋—欧洲”和“北太平洋中部”区域易发可能与海洋下垫面对大气的加热作用密切相关。北美东岸和亚洲东岸的大洋中分别存在着墨西哥湾暖流和黑潮暖流不断地将低纬度温暖的海水输送到“北大西洋—欧洲”沿岸及“亚洲东岸—北美西岸”的高纬度地区。温暖的海洋下垫面会加热其上面的大气，促使那里的等压面升高，有利于阻高在那里形成。需要指出的是，“北大西洋—欧洲”区域的阻高频率峰值区并不位于海洋上，而处于25°E 左右的中欧地区。这与阻高频率的季节变化有关，并将在3.2 节中讨论。

图2 1979～2014 年平均各经度阻高频率分布。黑色实线、长虚线和短虚线分别为ERA5、JRA55 和NCEP/NCAR 再分析资料的结果。红色长虚线、短虚线和长短虚线为BCC-AGCM3-MR 大气模式三个AMIP 样本的结果。蓝色长虚线为BCC-CSM2-MR 耦合模式的结果Fig.2 Annually averaged longitudinal distribution of blocking high frequency during the period 1979–2014. The black solid line, black long dashed line, and black short dashed line represent ERA5, JRA55, and NCEP/NCAR reanalysis datasets; the red long dashed line, red short dashed line, and red long–short dashed line indicate AMIP (Atmospheric Model Intercomparison Project) simulations using BCC-AGCM3-MR model; the blue line indicate historical simulation using BCC-CSM2-MR model

虽然三种再分析资料计算的阻高频率高低值区大体一致，但ERA5 资料中阻高频率量值在所有的经度都高于另两种资料，尤其是在北太平洋地区（偏高约2.8%）。NCEP/NCAR 资料和JRA55 资料中阻高频率的纬向分布特征十分一致，这是由于两套资料使用了相同的地表观测资料及上层大气观测资料。由第2 节的介绍可知，再分析资料中融合了观测资料和模式预报信息。ECMWF 拥有国际公认的最优预报模式，同时ERA5 是三套资料中融合观测资料最多的再分析资料。因此，ERA5 资料对阻高的描述更为合理。

图2 同时给出了同时段BCC-AGCM3-MR 大气模式三个样本（红色虚线）的结果。该模式能较合理地再现北半球年平均阻高频率的纬向高低值分布以及位于25°E 附近的全纬圈最大阻高频率发生区。根据海陆分布分别考察北太平洋（120°E～120°W）、北大西洋（60°W～15°E）、欧亚大陆（15°E～120°E）以及北美洲（120°W～60°W）所在经度带的模拟偏差。与ERA5 再分析资料相比，模式的偏差主要表现为北太平洋及北大西洋所在的经度带附近阻高频率接近或低于再分析资料平均值，而欧亚大陆及北美大陆所在经度带阻高频率接近或高于再分析资料。其中，在60°E 附近即乌拉尔山阻高经常发生的地区，模拟结果较观测偏高约3%。海洋和陆地地区相反的模拟偏差表明，模式中海洋热通量模拟可能偏低而陆地表面热通量模拟可能偏高。北太平洋地区阻高频率模拟结果与再分析资料的差别小于再分析资料间的差异，说明模式在该区域的模拟结果具有较高的可信度。

BCC-CSM2-MR 耦合模式（蓝色长虚线）的结果与大气模式模拟结果基本一致，但仍有一些差别。大气模式模拟结果中阻高次峰值区出现在日界线以东的170°W～160°W 之间，较再分析资料偏东约25～35 个经度，这一偏差在耦合模式中得到缓解。Duan et al.（2008）指出，在西太平洋暖池区海气相互作用过程将通过风蒸发及云辐射过程改善临近地区大气环流及降水的模拟。整体来说，在北美洲中部到大西洋沿岸（90°W～15°E），耦合模式的模拟结果低于单独大气模式结果；而在欧亚大陆东部到大西洋东岸（90°E～140°W），耦合模拟结果则高于大气模式模拟结果。两者的差异表明耦合过程有助于提高北太平洋地区附近阻高的发生频率而降低其在北大西洋地区附近的发生频率。

对比阻高频率纬向分布和再分析资料间的差异发现，再分析资料间的差异在阻高频率高值区较大。同时，模拟偏差在阻高频率高值区也相对偏大。说明，阻高活跃区的不规则扰动可能相对强于阻高非活跃区，这也是阻高活跃区模拟偏差较大的重要原因。

3.2 阻高发生频率的季节气候特征

阻高的发生频率有显著的季节变化特征。由图3 可知，冬、春季阻高发生频率明显高于夏、秋季，前者约为后者的两倍。与年平均结果类似，JRA55 和NCEP/NCAR 资料所反映出的阻高发生频率的季节变化非常一致；ERA5 中各个季节的阻高发生频率整体高于JRA55 和NCEP/NCAR 的结果。再分析资料间的最大差异出现在北太平洋地区，且此差异与阻高频率大小的季节变化特征一致。与ERA5 再分析资料相比，JRA55 和NCEP/NCAR资料中阻高频率在冬季平均偏低2.3%左右（最大差异为7.6%），春、夏次之，秋季差异最小。

关注位于欧洲地区的阻高频率峰值区，该峰值区冬季位于0°左右的欧洲西海岸区，但其在春夏季节东移至25°E 的中欧地区并为全纬度最高值。该峰值区季节移动的可能原因是：海水的热容量很大，冬季不容易降温，而陆地在冬季由于太阳辐射的减少和陆地表面的长波向外的辐射冷却作用，温度会很低，因此阻高主要发生在靠近海洋的大陆沿岸地区；春夏季陆地表面的加热作用逐渐加强，使得阻高中心东移。同时，乌拉尔山附近（60°E）和北美洲东岸（60°W）等处也有阻高的相对高发区。

以ERA5 再分析资料为参考，BCC-AGCM3-MR 大气模式总体上能够较好地模拟出阻高频率的纬向变化及其强度的季节变化特征。主要偏差特征表现为：冬季欧亚大陆阻高频率偏高，导致年平均结果中欧洲阻高中心略偏东，北大西洋阻高频率偏低；春季欧亚大陆频率偏高，北太平洋及大西洋地区阻高频率偏低；夏季全纬度带阻高模拟整体偏低，且模式不能再现太平洋阻高东西双峰值的特征。北太平洋全年阻高多发于180°及其以东地区，导致年平均结果中该地区阻高峰值较再分析偏东约25～35 个经度。从模拟偏差量值上看：北太平洋所在经度带附近（120°E～120°W），冬秋季偏差较小，春季偏低4%左右，夏季偏低5%左右；北大西洋所在经度带附近（60°W～15°E），夏秋季节偏差较小，冬、春季分别偏低3%和6%左右；欧亚大陆所在经度带附近（15°E～120°E），冬、春、秋季平均阻高频率模拟偏高3.2%、0.56%、1.55%左右，夏季偏低2.9%左右；北美洲所在经度带附近（120°W～60°W），秋冬季节偏高0.77%，春季偏低0.95%左右，夏季阻高频率全年最低季节偏差也较小。

图3 同图2，但为四个季节平均各经度阻高频率分布：（a）冬季（DJF）；（b）春季（MAM）；（c）夏季（JJA）；（d）秋季（SON）Fig.3 As in Fig.2, but for seasonal distributions: (a) Winter (December–January–February, DJF); (b) spring (March–April–May, MAM); (c) summer(June–July–August, JJA); (d) autumn (September–October–November, SON)

由BCC-CSM2-MR 耦合模式结果（图3 中蓝线）可知，BCC-AGCM3-MR 模式中冬季欧亚大陆的阻高频率正偏差在耦合模式中得到抑制，更接近于再分析资料结果，但位于中欧地区的阻高中心频率偏弱；耦合过程加强了冬春季北太平洋地区模拟阻高频率，其中春季阻高频率及分布与ERA5 资料高度吻合；夏季北太平洋地区阻高频率分裂为日界线东西两个中心，分别位于130°E 和130°W 附近，耦合模式能再现这种阻高频率双峰值的特征，而大气模式对此无再现能力；耦合模式中，冬春季北大西洋地区阻高频率负偏差加大。总体而言，耦合过程有助于改进欧亚大陆及北太平洋地区阻高频率的模拟，但削弱北大西洋—欧洲沿岸地区阻高频率。

气候平均态上的模式偏差是造成模式对天气尺度上阻高频率模拟偏差的重要原因。图4 为大气模式BCC-AGCM3-MR 和耦合模式BCC-CSM2-MR中各个季节500 hPa 位势高度场相对于ERA5 再分析资料的偏差。冬春季60°N 纬度带上，两模式在亚欧大陆上均为位势高度正偏差中心，而北大西洋上均为位势高度负中心，导致两模式中亚欧大陆冬春季阻高频率偏高而北大西洋地区位势高度偏低。BCC-CSM2-MR 耦合模式中亚欧大陆的正偏差强度相对BCC-AGCM3-MR 大气模式减小，而北大西洋的负偏差相对于BCC-AGCM3-MR 大气模式增大。两模式中夏季偏差场表现为60°N 纬度带位势高度偏小而40°N 纬度带位势高度偏大，导致阻高频率在整个纬圈范围内偏低。BCC-CSM2-MR模式对夏季北太平洋中双峰值阻高频率的再现与该模式中中纬度（40°N）西太平洋位势高度正偏差的减弱有关。

3.3 阻高发生频率的变率及统计特征

图5 是由ERA5 再分析资料、BCC-AGCM3-MR 大气模式AMIP 试验样本1 以及BCC-CSM2-MR 耦合模式历史试验样本1 计算出的1979～2014 年各个季节阻高出现频率的“经度—时间”演变。整体而言，与图2 和图3 结论一致，ERA5再分析资料中，阻高在“北大西洋—欧洲地区”和“北太平洋地区”最易发生，且冬、春季阻高发生频率要高于夏秋季；BCC-AGCM3-MR 模式对北太平洋地区阻高频率的模拟比观测偏弱，BCC-CSM2-MR 模式的结果较BCC-AGCM3-MR 模式加强。

图4 （a）冬季（DJF）、（b）春季（MAM）、（c）夏季（JJA）、（d）秋季（SON）BCC-AGCM3-MR 模式模拟的500 hPa 位势高度场相对于ERA5 再分析资料的偏差（单位：gpm）。（e–h）同（a–d），但为BCC-CSM2-MR 模式的模拟偏差Fig.4 Biases (units: gpm) of 500-hPa geopotential height between BCC-AGCM3-MR model and ERA5 reanalysis dataset in (a) winter (DJF), (b)spring (MAM), (c) summer (JJA), and (d) autumn (SON); (e–h) as in (a–d), but for the biases between BCC-CSM2-MR model and ERA5 reanalysis dataset

ERA5 再分析资料、大气模式AMIP 试验及耦合模式历史试验结果均显示，北半球阻高频率存在较强的年际变率特征。然而，对两个阻高频率中心区“北大西洋—欧洲地区”和“北太平洋地区”各个季节平均阻高频率演变序列的相关分析表明，大气模式三个样本及耦合模式的模拟结果与ERA5 再分析结果的相关性较弱，且均未通过显著性检验（图略）。也就是说，无论是给定观测的海温、海冰还是考虑海气耦合过程，模式结果都无法再现观测中阻高的年际演变特征，同时模拟结果不受初值选取的影响。Stein（2000）对欧洲地区阻高的诊断及模拟分析同样显示，不同初值试验样本中阻高指数与观测均无相关性，且各试验样本的阻高指数相关也不显著。这说明阻高频率受到气候系统内部变率不确定性的较大影响，这也是制约阻高预测水平的重要因素。

图6 进一步分析了1979～2014 年“北大西洋—欧洲地区（20°W～40°E）”和“北太平洋中部地区（150°E～150°W）”两个阻高频率中心区各季节阻高发生频率的统计分布情况。“北大西洋—欧洲地区”：冬春季阻高出现频率相当（图6a），中间值约为14%～16%，夏秋季频率中间值为7.5%，约为冬春季的1/2 左右；BCC-AGCM3-MR 大气模式能较好模拟出四季阻高频率的高低变化（图6b），四季阻高频率平均中间值约为8.5%，较ERA5再分析资料平均值（11.4%）偏低3%左右，变幅平均值为23.0%，较ERA5 再分析资料变幅平均值（11.3%）偏高12%左右；BCC-CSM2-MR 耦合模式结果与大气模式类似（图6c），但其平均变幅为21.1%，偏差略小于大气模式。“北太平洋中部地区”：冬季阻高频率最高，变幅最大，阻高的频率和变幅随季节演变逐级递减（图6d）；BCCAGCM3-MR 模式及BCC-CSM2-MR 模式均能再现出北太平洋地区阻高频率随冬、春、夏、秋逐渐减小的特征（图6e、f），但BCC-AGCM3-MR 模式中春季阻高频率为5.8%，仅为ERA5 再分析资料频率的3/5 左右；两模式中冬季阻高频率平均值及变幅均强于ERA5 再分析资料值。

图5 1979～2014 年北半球季节平均阻高发生频率的经度—时间分布：（a）ERA5 再分析资料；（b）BCC-AGCM3-MR 大气模式AMIP 试验第一个样本结果；（c）BCC-CSM2-MR 气候系统模式历史试验（Historical）第一个样本结果Fig.5 Distributions of the longitude–time for blocking frequency in each season from 1979 to 2014: (a) ERA5 reanalysis dataset; (b) first member in the AMIP simulation by BCC-AGCM3-MR model; (c) first member in the historical simulation by BCC-CSM2-MR model

图6 1979～2014 年北半球两个阻高中心区季节平均阻高发生频率统计分布：（a–c）大西洋欧洲地区（20°W～40°E）；（d–f）北太平洋中部地区（150°E～150°W）。方括号中的数字分别为阻高出现频率的中间值和变幅（最大频率与最小频率之差），长方形的上、下方短横线分别表示上10%频率阈值（上十分位数）、下10%频率阈值（下十分位数），长方形的上、下边界及中间横线分别为上三分之一（上三分位数）、下三分之一（下三分位数）频率阈值、中间值Fig.6 Statistical distributions of seasonal blocking frequency for the two blocking centers in the Northern Hemisphere from 1979 to 2014: (a–c) “North Atlantic–West Europe” (20°W–40°E); (d–f) “Central North Pacific” (150°E–150°W). Numbers in square brackets represent the medians and amplitudes (maximum minus minimum) of seasonal blocking frequency, respectively; the short lines above and below the rectangles indicate upper interdecitile and lower interdectile, respectively; the upper and lower sides of the rectangles represent the upper and lower intertritiles, respectively; the lines within the rectangles represent the medians

叶笃正等（1962）指出影响中国天气的阻高通常出现在乌拉尔山（45°E～75°E）、贝加尔湖（90°E～120°E）和鄂霍次克海（135°E～165°E）附近，并对我国冬、夏季温度和降水有重要影响。图7 为这三个地区季节平均阻高发生频率统计分布。从阻高发生频率的中间值上看，乌拉尔山和贝加尔湖地区阻高发生频率低于鄂霍次克海地区；乌拉尔山地区冬、春、夏阻高频率相当，约为6%～8%；贝加尔湖地区夏季阻高频率最高（5.1%）；鄂霍次克海地区冬季节阻高频率为15.6%，春、夏阻高频率约为10%；三个地区秋季阻高频率均为全年最低。

BCC-AGCM3-MR 大气模式的整体偏差表现为高估乌拉尔山和贝加尔湖地区冬、春季阻高频率，而低估这两个地区夏季以及鄂霍次克海全年阻高频率。这分别与欧亚大陆阻高频率偏高及北太平洋阻高频率偏低联系（图3），并与模式气候态南北梯度偏差有关（图4）。与大气模式结果相比，BCCCSM2-MR 耦合模式中乌拉尔山地区冬季阻高减少，而鄂霍次克海地区冬、春季节阻高增多，更接近于再分析结果。与阻高中心区“北大西洋—欧洲地区”及“北太平洋中部地区”的统计分析类似，两模式对影响中国天气的三个阻高关键区阻高频率变幅的模拟整体强于ERA5 再分析资料结果。

图7 同图6，但为1979～2014 年乌拉尔山（45°E～75°E）、贝加尔湖（90°E～120°E）和鄂霍次克海（135°E～165°E）地区季节平均阻高发生频率的统计分布Fig.7 As in Fig.6, but for the seasonal blocking high frequency over the Ural Mountains (45°E–75°E), Lake Baikal (45°E–75°E), and Okhotsk Sea(135°E–165°E)

表1 国家气候中心大气模式BCC-AGCM3-MR 和耦合模式BCC-CSM2-MR 模拟的北半球1979～2014 年各个季节平均及年平均阻高频率与三套再分析资料（ERA5、JRA55、NCEP/NCAR）结果间的均方根误差Table 1 Root mean square errors of the seasonal and annual mean northern hemispheric blocking high frequencies for simulations using BCC models (BCC-AGCM3-MR, BCC-CSM2-MR) and the three reanalysis datasets (ERA5, JRA55,NCEP/NCAR) from 1979 to 2014

3.4 阻高模拟结果的总体误差分析

为了综合定量衡量误差的情况，分别计算了大气模式BCC-AGCM3-MR 和耦合模式BCC-CSM2-MR 模拟的全年及各个季节阻高发生频率与ERA5、JRA55 和NCEP/NCAR 三套再分析资料结果之间的均方根误差（表1）。大气模式与三套再分析资料的均方根误差均表现为冬季最大，春、夏、秋季逐渐减小的特征。由于不同季节的模拟偏差间的正负抵消作用，年平均均方根误差低于各个季节偏差。耦合模式与三套再分析资料的均方根误差表现为冬、春季量值大于夏、秋季量值，年平均均方根误差低于各个季节偏差。由此可知，阻高较为活跃的冬春季节阻高频率的模拟偏差也相对较大。从均方根误差表可以看出，冬季大气模式及耦合模式阻高频率模拟结果与ERA5 再分析资料的误差较小。其中耦合模式模拟更接近ERA5 再分析资料。而春季模式模拟结果与JRA55 及NCEP/NCAR 再分析资料较为接近，其中大气模式模拟偏差更小。

4 小结及讨论

本文利用三套再分析资料及国家气候中心气候参加CMIP6 计划的单独大气模式AMIP 试验和气候系统模式历史试验结果，分析北半球阻高频率的主要特征并评估模式的模拟性能。主要结论如下：

（1）三套再分析资料及BCC 模式结果均显示，北半球年平均阻高发生频率沿纬圈分布呈两波型，最容易出现阻高的地方是“北大西洋—欧洲地区”以及“北太平洋中部地区”。冬、春季阻高出现的频率约为夏秋季频率的两倍。ERA5 再分析资料中各个季节的阻高发生频率高于JRA55 及NCEP/NCAR再分析资料结果，特别在北太平洋地区。

（2）年平均结果显示，单独大气模式BCCAGCM3-MR 低估北太平洋和北大西洋所在的经度带附近阻高频率，而高估欧亚大陆和北美大陆所在经度带阻高频率。耦合过程可能有利于北太平洋地区阻高的发生，从而改进该地区阻高频率的模拟。

（3）BCC 模式模拟的季节偏差特征整体与阻高频率的季节变化一致，即冬春季节阻高频率偏差大于夏秋季节。BCC 模式中冬春欧亚大陆阻高频率偏高而大西洋地区阻高频率偏低，这与模式高估欧亚大陆高纬地区500 hPa 位势高度而低估同纬度北大西洋位势高度场有关。BCC 模式整体低估夏季北半球阻高频率。耦合过程有助于改进冬季欧亚阻高以及春夏北太平洋阻高频率的模拟。

（4）北半球阻高频率存在很强的年际变率，且主要受地球系统内部变率的影响。1979～2014年间，BCC-AGCM3-MR 模式中“北大西洋—欧洲地区”阻高频率中间值偏低3%左右，变幅偏高12%左右；“北太平洋中部地区”阻高随冬、春、夏、秋逐渐减小的特征与再分析一致，但春季阻高频率偏弱。耦合模式中阻高频率中间值偏差与单独大气模式类似，但变幅模拟偏差略有降低。

（5）乌拉尔山阻高、贝加尔湖阻高及鄂霍次克海阻高是影响中国天气主要阻高系统。BCC-AGCM3-MR 模式的模拟偏差主要表现为高估乌拉尔山及贝加尔湖地区冬春阻高频率而低估鄂霍次克海地区阻高频率。耦合模式中乌拉尔山冬季阻高频率及鄂霍次克海冬春阻高频率更接近于再分析资料结果。

从本文的分析可知，不同再分析资料、BCC耦合模式或单独大气模式模拟结果中，阻高最易发生的区域为北太平洋中部和欧亚大陆的西岸。这说明海洋下垫面对大气的加热对阻高的发生有重要影响。阻高易发生在冬春季，夏秋季较少则说明感热加热要比潜热重要。李崇银和顾薇（2010）在分析2008 年导致我国南方大冰冻的乌拉尔阻高异常活动时，在比较了各种可能的原因后认为墨西哥暖流区附近的海温异常增暖是乌山阻高增强的主要原因。因此，提示我们改善对阻高的模拟能力可能需要改进海气相互作用、海气热通量的计算方面入手。此外，夏季亚洲大陆上的阻高发生和可能与“伊朗高原—青藏高原”以及东亚大陆的加热有关，需要给予一定的注意。