东亚冬季风的强度变化能显著影响东亚地区的冷空气活动和气温异常👩‍🦲，极强的冬季风往往会导致“霸王级”的寒潮，并引发大风🟥、暴雪、低温冻害等灾害性天气，给工农业生产🫸🏼、电力保障和人们的出行安全带来极大的风险和不利影响🗞。近年来💩，在全球变暖的背景下，东亚冬季气温频繁出现强烈的季节内转折，强寒潮事件与温暖如春在一个冬季内交替出现，这种“冰火两重天”的现象使得气候预测的不确定性大大上升。因此，明确东亚冬季风强度季节内反转的基本特征及相关物理机制，并建立有效的预测模型具有重要的科学意义和应用价值👨🏽‍✈️🧑🏿‍🏭。

我系博士生钟沃谷（第一作者）和吴志伟教授（通讯作者）的最新研究指出，东亚冬季风强度在前冬（12月）和后冬（次年1-2月）的反相变化是冬季风季节内演变的典型主模态（图1）🤷，即冬季风在前冬偏弱时，后冬则偏强，反之亦然。当东亚冬季风由弱转强时🫄🏿🏰，前冬欧亚大陆西北部的海平面气压显著偏低📂、东亚大槽偏弱、东亚中高纬地区气温偏高🍘，后冬西伯利亚高压加强🧝🏻‍♂️、东亚大槽加深🏋🏽‍♀️、东亚地区气温偏低。

进一步的研究表明，东亚冬季风强度的季节内反转与前期9-10月戴维斯海峡附近的气温（DST）冷异常、北美大陆中东部的气温（CENAT）暖异常密切相关（图2）。当前期DST偏低时🙇🏽，巴芬湾海冰（BBSIC）偏多😪，大气与海冰的相互作用使得局地出现异常冷源，该冷源能够显著影响东亚大槽的强度👨🏽，最终导致前冬东亚冬季风偏弱🧑‍🔬。当前期CENAT偏高时，北大西洋西部海温（WNASST）偏暖，由于海温的持续性和大西洋海气相互作用的调制↕️，暖海温异常会在后冬激发显著的大气响应，并导致东亚冬季风在后冬转为偏强。线性斜压模式能够很好地再现上述物理机制。最后👨‍🦳，经过交叉验证，基于前期DST/BBSIC和CENAT指数建立的经验预报模型能够有效预测东亚冬季风强度的季节内反转（图3上）。该模型成功预测了2015/2016年以及2021/2022年东亚冬季气温季节内暖冷位相转换（图3下），因此有助于提升东亚冬季气温的季节预报水平🏊🏽。

上述研究阐明了东亚冬季风强度的季节内反转是冬季风季节内变异的主导模态，并指出前期秋季关键区（包括戴维斯海峡、北美大陆中东部以及巴芬湾）内的气温及海冰异常是冬季风季节内反转的重要可预报性来源。早期监测这些预报因子可以有力提升东亚冬季风的气候预测技巧。该项研究成果日前在《Climate Dynamics》上发表🎋。根据本研究及最新观测数据🤹，预计2022年12月东亚冬季风偏弱👳，东亚中高纬度地区整体偏暖🏊🏼‍♀️，2023年1-2月东亚冬季风偏强，东亚较低纬度，特别是我国中部及南方地区偏冷📨，应注意防范寒潮事件。

论文信息：Zhong Wogu, Wu Zhiwei* (2022). Subseasonal strength reversal of the East Asian winter monsoon. Climate Dynamics, DOI: 10.1007/s00382-022-06610-9.

图1 基于季节依赖经验正交函数的东亚冬季风强度季节内演变第二模态，即季节内反转模态，该模态正位相对应于前冬东亚冬季风偏弱🏊👩‍👩‍👧‍👦、气温偏高🎯，后冬东亚冬季风偏强🧺、气温偏低，白色交叉线（黑点）表示该模态对相应月份气温的解释方差大于35%（在15~35%之间）

图2 （上）与东亚冬季风强度季节内反转相联系的前兆信号：前期9-10月戴维斯海峡附近的气温（DST）冷异常、北美大陆中东部的气温（CENAT）暖异常🙀；（下）东亚冬季风强度季节内反转（灰框）、DST（蓝线）和CENAT（红线）指数的时间序列

图3 （上）基于DST和CENAT指数🙀、DST和WNASST指数🍥、BBSIC和CENAT指数建立的经验预报模型（已经过交叉验证）；（下）利用基于DST和CENAT指数建立的经验预报模型预测东亚冬季气温季节内演变：预测场和观测场的空间相关系数