中高緯地區常年盛行西風帶，但在歐亞大陸的烏拉爾山地區，月平均環流圖上的西風帶經常明顯偏離平直西風這種“正常態”，表現為低壓槽-氣旋這種“負異常態”或者高壓脊-反氣旋這種“正異常態”，並且該地區的月平均環流表現出極大的年際變率。這種司空見慣的現象🕺🏽，人們已經知道它與我國短期氣候的冷暖幹濕緊密聯系🫃🏿。但由於大氣運動的高度非線性和復雜性🧍🏻‍♂️，人們對該現象的本質仍缺乏足夠的認識。

力是改變物體運動狀態的原因🍏。正如骰子在受力平衡時處於六種平衡態中的某一狀態上👱🏻‍♂️，而外力會迫使它在六種狀態之間轉換🧑🏿‍🏫，我們大膽設想：當烏拉爾山地區下墊面的土壤濕度🍊、雪水當量和積雪覆蓋率等大氣的外強迫因子處於各自年循環的波峰或波谷附近的月份時，因為此時它們隨時間變化緩慢，所以它們產生的氣壓梯度力可能也隨時間變化緩慢，那麽此時的月平均大氣運動有可能處於某一準受力平衡狀態上；當這些緩變陸面外強迫因子發生年際變化時👨🏼‍🦲，所產生的氣壓梯度力的年際變化就可能迫使月平均大氣運動在多種準受力平衡狀態之間轉換🖲。

圖1. （a）超臨界叉式分岔理論模型示意圖🗜。非絕熱外強迫因子與三種大氣平衡態之間的關系曲線像不對稱的雙齒叉子。（b）1979−2023年烏拉爾山地區5月的土壤濕度與6月的850hPa位勢高度距平之間的散點圖（點）和聯合概率密度圖（填色）。與（b）類似，（c）為3月的土壤濕度與6月的850hPa位勢高度距平之間的關系👩🏼‍🦱，（d）為6月的雪水當量與7月的850hPa位勢高度距平之間的關系，（e）為12月的積雪覆蓋率與1月的850hPa位勢高度距平之間的關系，（f）為11月的積雪覆蓋率與1月的850hPa位勢高度距平之間的關系⛺️。黑色（灰色）等值線圍成的面積表示概率為20%、40%和60%（80%）。水平藍線為850hPa位勢高度距平的0線。品紅色豎虛線指示橫坐標變量的臨界值。

根據上述設想，我系博士後李冬冬等人在近期研究中發現，烏拉爾山地區3-5月的土壤濕度、6月的雪水當量和11-12月的積雪覆蓋率分別與6月、7月和次年1月的850hPa月平均位勢高度距平之間存在著相似的定性和定量統計關系（圖1b~f）🤌🏽。這種關系大致遵循名為“超臨界叉式分岔”的非線性三平衡態理論模型（圖1a），故稱為“叉式關系”❣️。由圖可見⏩，散點圖中幾乎所有數據點都聚集在一起🫑，組成雙齒叉子狀的圖案🤚🏽，離群的數據點很少。當外強迫因子不超過其臨界值時👍🏽，接近氣候平均態的正常態（平直西風）是唯一優勢流型（圖1e, f中缺數據）。當外強迫因子超過其臨界值時，偏離氣候平均態的正異常態（高壓脊-反氣旋）和負異常態（低壓槽-氣旋）成為唯二優勢流型❣️。並且，當兩種優勢流型存在時，月平均環流正、負異常事件的發生次數幾乎相等🙏🧑‍⚖️，說明它們出現的概率相等。此外，當土壤濕度過大時，負異常態成為唯一優勢流型（圖1b, c）。

非線性叉式關系的存在表明✤，6-7月（1月）烏拉爾山地區月平均環流的年際變率本質上是大氣運動在三種（兩種）準平衡態之間轉換。正、負異常事件等概率出現意味著單個事件的可預測性很低🎽。不過🧟，大量正🧫、負異常事件所具有的統計規律可以作為一種統計約束關系🙄，或許可用於校正數值預報模式和人工智能預報模式的系統誤差。

上述研究成果最近發表在《Geophysical Research Letters》期刊上⚱️。作者包括沐鸣2李冬冬博士後、張人禾院士和蘭州大學黃建平院士。

論文信息✯：

Li, D. D., Zhang, R. H., Huang, J. P. (2024). Interannual Ural atmospheric variability under slow-varying soil moisture and snow cover: Three quasi-equilibrium states. Geophysical Research Letters, 51, e2024GL112109.https://doi.org/10.1029/2024GL112109