近年来，高温热浪在全球范围内加剧，强度更强，持续时间更长（Röthlisberger and Papritz，2023），对人类健康、农业和基础设施等已构成严重威胁（Barriopedro et al.，2011; Wu et al.，2012; Li et al.，2017; Mora et al.，2017; Zheng and Wang，2019; Liang et al.，2022; Liu B Q et al.，2023）。例如，在1988年夏季，热浪袭击了整个北半球，尤其是对中国、美国、希腊等国，造成了极大的人体不适甚至死亡（Giles and Balafoutis，1990）。2022年，史无前例的热浪席卷了北半球的许多地区，导致亚洲、欧洲和北美发生极端高温、干旱甚至野火，创下了历史新高（Liang et al.，2022; Witze，2022; Guinaldo et al.，2023; Liu B Q et al.，2023; 孙博等，2023; Zhang et al.，2023）。随着全球变暖的加快，联合国秘书长发表评论:“全球变暖的时代已经结束; 全球沸腾的时代已经到来”（https ://www .un .org/sg/en/content/sg/speeches/2023-07-27/secretary-generals-opening-remarks-press-conference-climate）。因此，对热浪的研究已成为全球紧迫的重要主题。

高温热浪的形成机制可归因于3类:温室效应、海-气相互作用和大气内部变率。其中，北半球地表温度的变化受到温室效应的影响（Kaufmann and Stern，1997）。海温异常可通过改变大气环流和遥相关来影响局地或远程的天气和气候（Wehrli et al.，2019）。大西洋多年代际振荡（Atlantic Multi-decadal Oscillation，AMO; Enfield et al.，2001）对北半球的气候异常有重要影响，对平均温度的上升趋势有贡献。而前5%的最高温度异常也与AMO有关（Wyatt et al.，2012; Luo et al.，2023）。例如，AMO与欧亚大陆热浪之间存在正相关（Zhou and Wu，2016），并通过影响欧洲阻塞高压贡献了约43%的欧洲热浪趋势（Luo et al.，2023）。太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation，PDO; Mantua et al.，1997）在近几十年中成为北半球气温内部变率的主要驱动因素（Steinman et al.，2015）。PDO在冬春的发展激发海温异常强迫，进一步通过罗斯贝波提高夏季温度的可预测性（Vijverberg and Coumou，2022）。PDO可以影响北美西部复合干旱热浪的开始（Mukherjee et al.，2020）。而在2022年夏季中国长江流域极端热浪事件中，中高纬异常双阻塞型环流异常受到PDO的负相位和AMO正相位的联合影响（Liang et al.，2022）。厄尔尼诺-南方涛动（El Niño and Southern Oscillation，ENSO; Glantz，1997）是热带太平洋附近热浪的主要驱动力（Domeisen et al.，2023）。它可以通过激发Gill响应影响罗斯贝波列，并通过遥相关影响欧亚大陆的热浪（Zhou and Wu，2016）。北美热浪的年际变化与ENSO的发展有关（Wu et al.，2012）。中国南部热浪的变率也与厄尔尼诺转变为拉尼娜的过渡期显著相关（Deng et al.，2019）。

另一方面，北半球地表气温的变化受到包括北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation，NAO; Li et al.，2013）在内的大气内部变率的影响。触发欧洲热浪的阻塞形势在很大程度上与NAO相关（Perkins，2015）。夏季NAO和俄罗斯北部短波云辐射的联合作用可激发乌拉尔反气旋异常并通过波列传播至低纬地区，在东亚引发极端热浪（Liu L et al.，2023）。NAO可能是影响与长江流域热浪相关高压的主导大气内部变率（Deng et al.，2019; Huang et al.，2024）。NAO还可以影响鄂霍次克海的阻塞频率，从而调制韩国的热浪（Choi et al.，2022）。

自1979年以来，北半球多个地区同时出现热浪的频率增加了6倍，平均空间范围和强度也显著增加（Rogers et al.，2022）。尽管已有许多研究对北半球不同区域的高温热浪异常进行了分析，但对整个北半球高温热浪的主导空间模态目前仍不清楚，在不同时间尺度上与其相联系的海气背景也尚不清晰。同时，现有的高温研究为考虑地区差异性，常使用百分位数等相对阈值作为高温指标，但达到高温的绝对温度对选取区域和时间段并不一致，不便于对比。人类对35℃以上的高温更为敏感，且35℃以上的高温诱发疾病的风险急剧上升（谈建国和黄家鑫，2004; 谢盼等，2015; Xu et al.，2016）。因此，本文将采用35℃作为高温的直观评判指标，诊断北半球高温热浪的主导空间模态及与其相联系的海气背景特征，以期加深对北半球高温异常分布的理解，并为半球尺度的高温预测提供线索。

1 资料和方法

1.1 资料

1）全球历史气候网日数据（GHCND）的站点2 m日最高气温资料（Menne et al.，2012），时间跨度为1900—2022年。

2）1900—2015年逐月的NOAA-CIRES-DOE 20世纪再分析数据（V3）以及1979—2022年的逐月NCEP-DOE AMIP-Ⅱ再分析数据（R-2）（Kanamitsu et al.，2002），水平分辨率为1.0°×1.0°（后者原始为2.5°×2.5°，通过插值处理得到）。使用前已移除两者间的气候态差异，以确保两套数据的时间一致性（Wang et al.，2010）。

3）NOAA扩展重建的第5版海表温度ERSSTV5（Huang et al.，2017），水平分辨率为2.0°×2.0°，时间跨度为1900—2022年。

4）美国大气研究中心气候数据指南网站提供的1900—2022年AMO、PDO和ENSO指数。根据北大西洋区域80°W~30°E、35°~65°N标准化的月平均海平面气压（sea level pressure，SLP）之差（Li and Wang，2003），采用英国哈德莱中心的HadSLP2（Basnett and Parker，1997）和美国NCEP的SLP（Kalnay et al.，1996）数据集，计算得到1900—2022年NAO指数。

1.2 方法

本研究定义高温频次为北半球夏季（6—8月）逐日最高2 m气温（T_max，2m）≥35℃的天数。选择35℃作为高温的阈值是为了直观地揭示与人类较为敏感的高温特征。在数据预处理过程中，每年的高温频次仅在有效数据超过90%（83 d）时才会被考虑，以去除不可靠的站点数据。

为揭示北半球高温频次的主导模态，我们对北半球高温频次进行经验正交函数（empirical orthogonal function，EOF）分析（Pearson，1901）。其中，对数据进行排除线性趋势处理，以消除气候变化带来的长期趋势影响（Luo et al.，2023）。同时，采用傅里叶谐波分析（Wang et al.，2010）分离时间序列的年际和年代际分量。采用有效自由度（Bretherton et al.，1999）进行多年代际变率相关的显著性检验。使用波活动通量（Takaya and Nakamura，2001）描述大尺度波动在大气中的传播特征。

2 北半球的高温主模态

图1a展示了北半球夏季2 m日最高气温（T_max，2m）超过35℃的频次分布，可见，在北半球，高温出现频次最高的区域集中在副热带，特别是撒哈拉沙漠地区和阿拉伯半岛的波斯湾沿岸，高温频次超过80 d。此外，东亚、北美洲西海岸和墨西哥湾沿岸也是高温频次较高的地区。从标准差表征的高温频次变率（图1b）来看，北美南部、东亚、中亚和北非等区域的高温频次变率较大，这些区域与高温频次大值区（图1a）也基本一致。图1c进一步给出了35℃高温在北半球各地对应的百分位数，可见，在30°N以北的大部区域，35℃高温相当于80%甚至90%的百分位数，表明35℃这一阈值可较合理地代表副热带及其以北区域的极端高温的出现。

图2进一步给出了35℃高温频次的前3个主模态的空间分布及其相应的主成分（principal component，PC）。第一模态（图2a）显示，北半球的大部分地区，尤其是副热带地区，空间分布具有高度的一致性。该模态对北半球高温频次有重要贡献，解释方差高达35.1%，对应的主成分PC1（图2d）表现出明显的年代际波动。第二主模态（EOF2）的解释方差为11%，且东、西半球分布型不同，在北美呈现南北向的偶极型，以40°N左右为界，南部为正异常中心，北部为范围相当的负异常中心，强度较强; 在欧亚大陆则表现为东西向的三极型，3个异常中心分别在75°E、60°E左右和90°E以东。第三主模态（EOF3）则在北美呈现东西向的偶极型，在欧亚大陆为南北向的三极型，解释方差为6.5%。欧亚三极型中心分别在15°N、30°N、45°N左右; 北美异常中心分布在中纬度85°W左右两侧。以上3个主模态均通过North检验（North et al.，1982），即在统计上是独立的。3个主模态共同解释了北半球35℃高温频次总方差的52.6%。换句话说，这3个模态反映了北半球大部分的高温频次变率。

3 北半球高温主模态的关键海气背景

考虑到高温与下沉的大气直接相联，首先考察与上述3个主模态相关的对流层中层异常环流背景。第一模态PC1回归的500 hPa位势高度异常场呈现出明显的沿北大西洋-欧亚-北美的中纬度遥相关波列分布（图3a）。其中，除欧洲、东亚和北美中东部上空的位势高度正异常和第一模态的高温频次正异常区域相对应外，该波列向东南方向传播还对中国南方上空的位势高度正异常以及高温产生影响。第二模态PC2回归的位势高度异常场在北美上空呈现明显的经向偶极子分布，在亚欧中纬度区域为正异常分布（图3b），分别与高温频次第二模态在北美表现出的经向偶极子分布和亚欧中纬度一致型分布（图2b）相对应。第三模态PC3回归的位势高度异常场在北大西洋-欧亚大陆呈现经向三极子分布（位于低纬的负异常中心强度较弱，位置偏西），在北美上空表现为纬向偶极子分布（图3c）。其中，在中亚-东欧上空的负异常中心与第三模态在该区域的高温频次负异常中心相对应，而北美上空的纬向偶极子异常则与第三模态在北美出现的高温频次异常纬向偶极子分布（图2c）相对应。由此可见，上述对流层中层环流异常总体上可反映北半球高温频次3个主模态的异常空间分布。接下来针对各主模态，结合以上环流场特征，进一步分析与其相联系的海洋和大气异常，以期更好地理解与北半球高温热浪事件不同分布模态相联系的物理背景。

3.1 第一主模态

为探究海洋强迫与热浪第一模态之间的联系，计算了第一主模态时间序列PC1回归的超前1 a至同期的季节海温异常空间。图4c给出了PC1回归的海表温度（sea surface temperature，SST）异常的空间分布，最为显著的异常区域位于北大西洋的正异常中心，这与AMO的正相位尤其相似。在1900—2022年期间，PC1和同期AMO之间的相关系数为0.29（图4a），在99%置信水平上显著。这种显著的联系不仅存在于同期夏季，还可以追溯到前冬（图略），PC1与春季和冬季AMO的相关系数分别为0.28和0.24，均在统计上显著。这些结果凸显了AMO与北半球高温频次第一主模态之间的长期关联。鉴于PC1主要反映了年代际变化（图4b），而AMO也主要呈现年代际以上的变率，因此将傅里叶谐波分解后保留8 a以上周期的AMO年代际分量和PC1做相关，相关系数升高为0.36，通过置信水平为99%的显著性检验。获取PC1的年代际分量，进一步回归到SST异常（图4d）。与图4c的海温异常分布相比，北大西洋的海温异常与PC1的年代际分量的关联表现为更加强烈和一致的模态。当200 hPa位势高度异常回归至PC1（图4e）以及去趋势的AMO指数（图4f）时，在北半球的对流层上层出现了几个广阔的正异常中心，与图3a的中层位势高度场呈正压结构。这样的异常形态与早期研究中指出的与欧亚热浪相关的环流异常模式相符合，即大范围的正压异常可能导致了边界层的干燥，抑制云的形成，从而强化了地面的辐射加热（Zhou and Wu，2016）。PC1回归的200 hPa位势高度异常在东欧、东北亚、北太平洋、北美东部、北大西洋上空都存在正异常中心（图4e），类似环球遥相关（circum-global teleconnection，CGT）正位相的波列异常，但中心位置和强度略有差异。与AMO相关的热异常集中在东欧、东亚和北美东南部，与CGT的异常中心对应也较好（Branstator，2002; Ding and Wang，2005; Saeed et al.，2011a，2011b，2014）。AMO和CGT波列之间存在联系，这在多项研究中已被证明（Lin et al.，2016; Wu et al.，2016; Dutta and Neena，2022; Sandeep et al.，2022），这里通过波活动通量验证AMO作用的过程。AMO回归的波活动通量显示，起源于北大西洋低纬度的罗斯贝波能量北传至中纬度，而后继续向东传至欧亚大陆和北美大陆，引起位势高度异常（图4f），这与PC1回归结果在欧亚和北美向东传播的波通量一致（图4e），进一步解释了AMO通过遥相关影响北半球高温频次第一模态的机制。夏季AMO指数与北半球高温频次之间的相关分布如图4g所示，显著的正相关范围覆盖北半球大部分地区，除亚洲和欧洲外，在北美东南部和北非也有显著相关区域，且显著相关的分布类似于图2a的空间格局。因此，AMO是北半球高温频次第一主模态的关键影响背景。

3.2 第二主模态

对于北半球夏季高温频次的第二主模态，功率谱分析表明它有一个明显的2~3 a周期（图5b）。SLP与PC2的同期回归表明，第二主模态与北大西洋中高纬度的反位相跷跷板结构显著相关（图5c），低压异常从北美向东北-西南方向延伸到北欧，而高压异常位于北部，这样的结构反映了NAO的负位相（Li and Wang，2003）（图5d）。NAO正位相时，位于中纬度的海平面气压正异常，向西延伸至北美大陆北部（图5d），形成的高压脊有利于北美北部高温增多。进一步计算发现，PC2与同期NAO指数之间的相关系数达到-0.33（图5a），在99%置信水平上显著。而NAO和高温频次相关系数的空间分布与EOF2模态之间的空间相关系数（pattern correlation coefficient，PCC）为-0.40，特别是对北美经向偶极子表现较好。以上都表明NAO是与北半球高温第二主模态相关的关键因子。NAO不仅能对北美夏季地表气候产生强烈影响，而且还能通过大西洋-欧亚遥相关对欧亚大陆夏季地面气候产生影响，这种遥相关与起源于副热带北大西洋的大尺度罗斯贝波列有关（Folland et al.，2009; Li et al.，2013; Huang et al.，2024）。

3.3 第三主模态

相较于第一和第二主模态，第三主模态的物理背景更为复杂。首先，通过对第三主模态的时间序列进行功率谱分析发现，PC3具有显著的年际（2~3 a和5~6 a）和年代际（10 a）周期（图6b）。PC3回归的海温异常空间分布（图6a）表明，第三模态的年际至年代际变化可能与ENSO、PDO和南印度洋等多个区域的海表温度异常有关。这些因子是如何影响北半球高温的第三主模态的呢?

PC3回归的海温异常表现为在北太平洋中西部广泛的正异常，以及在北太平洋东部和北美西海岸的负异常（图6a）。这一空间格局与PDO的负位相高度相似。进一步根据PDO指数回归的对流层中层位势高度异常场显示，在北半球欧亚大陆，特别是亚洲东部表现出“+-+”经向三极异常（图6c），这与PC3回归的位势高度场相吻合（图3c），也与第三模态在欧亚大陆的分布型相对应。PDO指数与PC3之间的相关系数（-0.25）在99%置信水平上是显著的（图6d）。同时，PDO和高温频次相关系数的空间分布与EOF3模态的空间相关系数为-0.28，在亚洲东部更显著。由此表明，PDO可在年代际尺度上对北半球高温的第三模态特别是欧亚大陆区域产生影响。

由图6a可见，在前冬（图略）至夏季，PC3与东太平洋海温异常与也存在显著相关。同时，与PC3相关联的印度洋海温异常从前冬开始逐步增强，持续到夏季（图略）。计算PC3与Niño3.4指数的相关系数进一步显示，春季（-0.29）和夏季（-0.17）的Niño3.4指数和PC3均显著相关。这表明PC3的年际变化与厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）的活动有持续性相关。图7b—d给出了春季（3—5月）Niño3.4指数回归的夏季对流层上层至下层位势高度异常场。与ENSO有关的位势高度异常表现出太平洋-北美遥相关型（Pacific-North America，PNA; Wallace and Gutzler，1981），特别是在对流层中高层（图7b、c）。可以发现，对流层中高层的三极子位势高度异常（图7b、c）和PC3回归的位势高度场呈反位相分布（图3c），对应于欧亚大陆上的EOF3分布（图2c）。同时，Niño3.4指数和高温频次相关系数的空间分布与EOF3模态的空间相关系数达到-0.38，对欧亚经向三极子模态表现较好。与ENSO相关的位势高度异常可能通过影响PNA（Sutton et al.，2024）触发下沉运动和地表加热异常，有利于EOF3分布的形成。此外，夏季热带印度洋与PC3相联系的海表温度异常分布有显著同步关系（图略），表明热带印度洋对前期ENSO事件的延迟响应可能成为延长ENSO对EOF3影响的“电容器”（Xie et al.，2016）。

除了PDO和ENSO，与PC3同期相联系的海温异常在南印度洋也显示出显著的负异常（图6a），且这一负异常从前冬开始向东北方向扩展并持续至夏季（图略）。我们将10°~46°S、44°~66°E区域的海温异常定义为与PC3相关的南印度洋关键指数（South Indian Ocean，SIO）。计算发现，SIO指数与PC3之间的同期相关系数（-0.44）在99%的置信水平上是显著的（图8a），且SIO指数与PDO和ENSO相关并不明显。由此表明，南印度洋海温异常可能是区别于PDO和ENSO的另一影响北半球高温第三主模态的因子。SIO指数和高温频次相关系数的空间分布与EOF3模态的空间相关系数也达到了-0.53，在北美东部和中亚地区较显著。为了研究南印度洋影响北半球高温的可能过程，进一步分析了其相关的异常环流。对SIO回归的同期500 hPa位势高度异常场（图8b）显示，欧亚中纬度地区出现负异常，东亚为正异常，并伴随北美西部的负异常中心，这与北半球高温的第三主模态空间分布（图2c）相似。SIO回归的700 hPa垂直速度场显示，异常主要集中在热带地区（图8c）。图8d进一步展示了PC3回归的热带地区（15°S~15°N）垂直速度异常场。由图可见，西太平洋出现异常下沉，东太平洋则为异常上升，这与沃克环流的气候态相反，表明太平洋上的沃克环流有所减弱。当南印度洋SST变暖时，西北太平洋区域减弱的沃克环流相联系的异常下沉运动进一步影响西北太平洋区域的哈德莱环流（图8e），导致东亚的上升支更强，伴随冷低压，从而有助于减少东亚的高温频次。同时，东太平洋的上升运动增强，导致北美洲东部的下沉运动增强（图8f），形成与PC3回归环流场相反的模态（图3c），使得北美洲东部热浪增加。因此，南印度洋的异常海温可能通过影响沃克环流异常，进而作用于哈德莱环流，对北半球高温的第三主模态空间分布产生贡献（图2c）。南印度洋如何通过这种“沃克环流桥梁”影响北半球异常环流的详细机制值得进一步研究。

4 基于主模态的北半球夏季高温重建模型

本节通过建立基于主模态的北半球高温统计模型，以进一步分析与主模态相联系的海气背景对北半球高温的贡献。图9a显示了重建模型的具体流程图。其中，每个PC都通过上文所述的海气背景因子使用多元线性回归进行重建。进一步基于3个PC的各自回归结果，并通过它们各自的解释方差进行加权，从而集成得到重建的北半球夏季高温频次。其中，使用1900—1978年的时间段作为训练集确定回归系数和残差，并使用1979—2022年的时间段对模型的重建能力进行验证。模型试验表明，基于关键背景因子回归的PC1、PC2、PC3与原始时间序列的相关系数分别为0.34、0.44、0.39，均通过了99%置信水平的显著性检验，即可较好地反映3个主模态的主成分。进一步采用如下公式对北半球高温频次（RHW）进行集合重构:

$\begin{array}{c}{I}_{\mathrm{R}\mathrm{H}\mathrm{W}}=V_1\times E_1\times \left(a_1\times I_{\mathrm{A}\mathrm{M}\mathrm{O}}+b_1\right)+V_2\times E_2\times \\ \left(a_2\times I_{\mathrm{N}\mathrm{A}\mathrm{O}}+b_2\right)+V_3\times E_3\times \left(a_3\times \right.\\ \left.I_{\mathrm{N}\mathrm{i}ñ\mathrm{o}3.4}+b_3\times I_{\mathrm{P}\mathrm{D}\mathrm{O}}+c_1\times I_{\mathrm{S}\mathrm{I}\mathrm{O}}+d_1\right)。\end{array}$

其中:V和E分别代表EOF主模态的解释方差和特征向量; I_AMO、I_NAO、I_Niño3.4、I_PDO、I_SIO表示与高温相联的大气-海洋背景指数; a、b、c和d是相应的回归系数或残差。

图9b展示了1979—2022年的重建结果与高温频次（去趋势）之间的空间相关分布。可以看出，北半球大部分地区存在正相关。其中，在东欧平原、西西伯利亚和墨西哥湾北岸的相关显著。此外，我们根据空间相关系数评估了上述重建模型对极端年份的效果。其中，逐年高温频次序列根据1961年以后的北半球站点平均的高温频次进行排序得出，得到的时间序列与CRU（Climatic Research Unit）（Osborn et al.，2021）提供的第五套北半球陆地气温异常去趋势序列高度一致。进一步根据上述高温频次的年份排序，选出了1979—2022年5个极热年份（1980、1988、2011、2012和2022年）。在这些年份中，重构的高温频次和实况分布的PCC系数呈显著正相关。由此表明，基于关键海气背景因子的重建模型可较好地反映北半球高温的极端年份，进一步证明了年际到年代际的关键海气背景因子对北半球极端高温年的影响。

考虑到全球变暖对高温的重要影响，进一步将考虑了长期变化趋势项的重建结果与原始高温频次进行比较，重建的效果有明显改善，在北半球的绝大部分地区显示出正相关，尤其是亚洲和非洲的中低纬度区域（图9c）。由此表明，除上述海气背景以外，全球增暖背景带来的长期变化趋势对北半球高温的增多有重要影响，这与已有研究（Fischer and Knutti，2015; Diffenbaugh et al.，2017; 袁宇锋和翟盘茂，2022; 孙博等，2023）相吻合。

5 结论与讨论

本文利用GHCND逐日最高气温观测资料，确定了1900—2022年北半球夏季35℃以上高温频次空间分布的3种主模态，进一步诊断了3个主模态相关的海气背景，并基于海气背景因子建立了高温频次重建模型，以深入了解北半球高温变化的主模态，并为半球尺度的高温预测提供线索。结果表明:

1）北半球夏季35℃以上高温频次异常空间分布的前3个主模态对高温频次的解释方差占比52.6%。其中，第一主模态表现为整个北半球的一致型异常分布。第二主模态表现为欧亚大陆的纬向三极型分布和北美的经向偶极型分布。第三主模态表现为欧亚大陆的经向三极型和北美的纬向偶极型分布。

2）北半球高温频次的主模态与年际至年代际尺度的海洋-大气背景紧密相连。第一主模态与AMO密切相联，尤其是在其年代际变量上。AMO相关的环流异常通过增强北半球多地的大范围高压异常，抑制云层形成并增加太阳辐射，从而促进大气增暖。第二主模态与NAO等大尺度大气变率有显著的关联。NAO通过阻塞型高压和波列传输对第二主模态产生影响。第三主模态与PDO、ENSO以及SIO的海温异常共同作用相联系。其中，PDO和ENSO分别在年代际和年际尺度上影响北半球特别是亚欧大陆上空的位势高度异常，进而影响高温频次异常; 位于南半球的SIO海温异常通过调节沃克环流和哈德莱环流异常影响北半球的高温异常分布。

3）通过基于主模态海气背景因子建立回归集成重建模型，验证了上述海气背景因子对北半球高温的影响。重建模型较好地把握了东欧、西亚以及北美中部地区的高温频次异常，在极端高温年份对整个北半球的高温频次分布的重建效果也表现良好。这一结果清楚地表明，北半球热浪的自然变异性与三大洋的信号和相关的大气振荡紧密相关。

进一步的分析表明，在考虑高温阈值时，即使选用如37或40℃的2 m日最高气温作为阈值，主模态的空间分布仍显示出相似的分布。这表明，在更极端的温度阈值条件下，上述海气背景因素仍可能起作用。另外，如果使用90百分位数的相对阈值计算高温频次做类似分析，则高温分布的主模态在北半球中低纬地区有类似的分布型，模态对应的PC也较相似，但高纬变率的贡献明显增大，分布型存在差异。这意味着，北半球高温频次在使用相对阈值定义的情况下，可能存在相似的海气背景，但具体的关键因子和影响机制仍需探究。此外，关于方差的解释，前3个模态共解释了大约一半的北半球热浪方差。其他自然变率，如海冰和积雪覆盖、土壤湿度等，也可能对北半球夏季的极端高温产生影响，这些都值得未来进一步研究。

参考文献