1961–2014年中国东北地区各季节平均降水时空特征分析
1961—2014年中国东部地区夏季极端降水事件时空变化特征
第 ４６卷 第 ２期 ２０１８年 ４月
气 象 科 技
Ｍ ＥＴ ＥＯ Ｒｏ ＬｏＧ ＩＣＡ Ｌ ＳＣＩＥＮ ＣＥ Ａ Ｎ Ｄ Ｔ ＥＣＨ Ｎ Ｏ ＬＯＧ Ｙ
Ｖｏ１．４６。Ｎ ｏ．２ Ａ ｐｒ． ２０１８
１９６１ｗ ２０１４年 中 国东 部 地 区夏 季 极 端 降水事件时空变化特征
王 雨 枭 游庆 龙
引 言
联合 国政府 间气 候变 化 专 门委员 会 （ＩＰＣＣ）第 ５ 次评 估报 告 指 出 ：近 １个世 纪 以来 ，全球 温度 持续 增 加 ，同 时极端 降水 事 件 的发 生 频 率 显 著 增 加 ，暴 雨 、 洪水 等 由极端 降水 引起 的 自然 灾害 的增 加严 重影 响 了人 民 的 生 活 、经 济 的 发 展 以及 社 会 的 安 稳 ＿】 ］。 极端 降水 这一 小概 率 事件 的研 究也 愈加 受到 社会 各 界 的关 注 ，探讨 极 端 降 水 的 时空 分 布 特 征 并 对 未 来 的变 化格 局进 行 预估 ，有 利 于 降低 极 端 降 水 带 来 的 灾 害所 造 成 的影响 。夏 季作 为全 年 总降水 量 占比最 高的 季 节 ，也 是 极 端 降 水 事 件 的 高 发 季 节 。史 文 丽 ｌ３］指 出 ：全 球增 暖后 ，长 江 中下游 地 区夏季 对 流性 降水事 件 的发生 频 率呈增 多 趋势 且强 度增 强 。我 国 东 部地 区 由于受 到 东 亚 季 风 活 动 的影 响 ，使 得 这样 的灾害 更加 频 发 ］。为 提 前 应 对 这 些 灾 害 可 能带 来 的严 重后果 ，需 要 对 我 国东 部 地 区 夏季 极 端 降水 事件 进 行更 多 的研究 和讨 论 。
1960要2014 年辽宁省夏季降水极值分析
在气候特征及其变化方面,气象工作者开展了大量研究[1-6],并得到许多有价值的成果。
李辑等[7]对东北地区多年气温变化特征进行了分析,赵春雨等[8]研究了东北地区夏季降雨的气候特征及其区划,孙秀忠等[9]开展了东北地区降雨变化特征的研究工作。
辽宁省位于东北地区南端,其气候特征也具有本区域特征。
赵春雨、赵连伟等[9-14]对辽宁省降水、气温的气候特征进行了大量研究,但对辽宁省夏季降水极值方面的研究相对较少,例如夏季某站过程总量,24、6、3、1h 降雨量极大值分布,夏季某站年降雨总频次多年极值等。
夏季是辽宁地区大田作物生长旺季,对降水极值进行准确分析是做好气象为农服务的前提之一。
因此,利用辽宁省50个基本气象站1960—2014年逐日降水量资料,对辽宁省夏季降水极值进行统计分析,希望对夏季降水预报提供一定的参考。
1资料与方法1.1资料来源选取辽宁省50个基本气象站1960—2014年的逐日降水资料,对辽宁省夏季降水极值进行统计分析。
所用资料由沈阳区域气候中心提供。
1.2降水过程标准夏季时间段取当年6—8月。
单站降水频次:单站24h 降水达到暴雨时,记该站暴雨1次,其他量级降水类同。
区域性过程定义:参考辽宁省气象台业务规定,在同次过程中,有20%或以上站点出现降水的过程。
全省性过程定义:参考辽宁省气象台业务规定,在同次过程中,有70%或以上站点出现降水的过程。
1.3分析方法对辽宁省50个基本气象站1960—2014年的逐日降水资料进行统计,分析近55年辽宁省夏季降雨极值的空间分布,包括暴雨、大暴雨、特大暴雨年总频次极大值、区域性降水过程年总频次极值、全省性降水年总频次极值;并对近55年辽宁省夏季降水总量及24、6、3、1h 降水量极大值的空间分布规律进行研究。
2结果与分析2.1降水频次极值2.1.1近55年夏季暴雨、大暴雨、特大暴雨年总频次极大值空间分布。
利用辽宁省50个基本气象站1960—2014年的逐日降水资料,统计了近55年辽宁省夏季各站暴雨、大暴雨、特大暴年总频次,求得各级降水年总频次的极大值(图1)。
1960-2014年辽宁省汛期暴雨气候特征
1960-2014年辽宁省汛期暴雨气候特征吴琼;赵春雨;牛丹;晁华;张志恒;王大钧;徐方姝【摘要】利用1960-2014年辽宁省54个国家气象站逐日降水观测资料,对近55 a辽宁省汛期(6-9月)暴雨日数和暴雨强度的时空变化特征进行了分析.结果表明:1960-2014年辽宁省暴雨集中出现在汛期(6-9月),其中尤以7-8月暴雨出现最多,7-8月暴雨总量占年暴雨总量的72％.近55 a辽宁省汛期暴雨日数呈由东南部地区向西北部地区减少的分布,暴雨强度则自沿海地区向内陆地区减小;辽宁省汛期持续性暴雨主要为连续2d的暴雨过程,暴雨发生次数不同区域差异较大.1960-2014年辽宁省汛期平均暴雨日数、暴雨强度和暴雨范围均无明显变化趋势,汛期暴雨日数和暴雨强度序列主要变化周期均为12 a,在20世纪90年代二者还存在显著的2a变化周期.%Daily precipitation data at 54 national weather stations from 1960 to 2014 in Liaoning were used to analyze the temporal-spatial variation characteristics of the rainstorms and their intensities during the flood seasons (from June to September).The results show that most rainstorms appear in flood seasons based on data from 55 years,especially in July and August during which the number of rainstorms takes up 72％ of the annual total.The number of rainstorm days decreases from the southeast to the northwest of Liaoning province and the rainstorm intensities decrease from coastal regions to inland regions.The lifetime for most rainstorms lasts about two days,and the number of occurring times at different regions is very different.The days,intensities and ranges of rainstorms vary little during the 55 years,with a 12-year variation period of rainstorm days and intensities and a 2-year significant period in 1990s.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2017(033)002【总页数】7页(P37-43)【关键词】汛期;暴雨;周期【作者】吴琼;赵春雨;牛丹;晁华;张志恒;王大钧;徐方姝【作者单位】沈阳区域气候中心,辽宁沈阳110166;沈阳区域气候中心,辽宁沈阳110166;辽宁省气象信息中心,辽宁沈阳110166;沈阳区域气候中心,辽宁沈阳110166;辽宁省气象局,辽宁沈阳110001;沈阳区域气候中心,辽宁沈阳110166;辽宁省气象服务中心,辽宁沈阳110166【正文语种】中文【中图分类】P468.0+24中国自然灾害频发，造成的损失严重，其中暴雨灾害常见且危害大，且暴雨易引发山洪和泥石流等衍生灾害，是大气科学研究的重要课题之一。
近50年东北地区六个主要城市温度降水变化特征分析
近50年东北地区六个主要城市温度降水变化特征分析摘要：以东北三省中的六个市为研究区，首先收集1961-2010年东北六个市的年平均降水和年平均温度的数据，然后通过统计数据，制作图表，最后从图表中观察近50年的温度降水变化，并从中寻求此变化的原因。
关键词：东北地区、温度、降水1.引言气候变化是指除在类似时期内所观测气候的自然变异之外, 由于直接或间接的人类活动改变了地球大气的组成而造成的气候变化。
它被认为是威胁世界环境、人类健康与福利和全球经济持续性的最危险的因素之一[1]。
而气候是否变化则是通过温度降水来体现的，而近些年来全球气候在一直慢慢变暖。
许多国内外的学者在气候变化方面做了大量的研究工作。
陈隆勋[2]等对近45 年来中国气候变化特征作了全面分析:中国自20 世纪40 年代到达20 世纪的第一个暖期后, 于50 年代气温急剧下降, 随后呈波动变化。
80 年代后, 气温又急剧上升, 90 年代达到20 世纪的第二个暖期。
在区域差异上, 中国的现代气温变暖主要在35°N 以北。
而我国东北地区气候变化有其特殊性。
本文对东北六个市的温度降水变化进行数据分析，目的在于探讨东北地区六个主要城市的温度降水变化特征。
2.对东北地区六个主要城市温度降水数据进行处理2.1收集近50年来六个主要城市的年均温度降水数据通过查询资料以及咨询老师等各方面对数据进行收集。
收集数据如下两个表格：东北地区六个主要城市的年均降水量数据时间漠河乌兰浩特哈尔滨长春沈阳大连1961 330.1 350.2 485.3 481.7 552 860.6 1962 469.7 259.3 391.9 492 615.6 691.1 1963 377.4 453 651.3 636.6 699.9 666.5 1964 284.7 361.6 512 532.5 824 880.7 1965 303.6 411.3 539.9 486.5 422.3 310.3 1966 356.3 344.6 502.6 571.7 625.1 787.2 1967 273.5 229.7 343.7 476.3 495.4 695.3 1968 301 305.8 488.5 442.6 543.9 386.9 1969 410.3 523.8 550.5 614 745.6 439.9 1970 352.9 404.2 424.8 654 754.2 700.8 1971 255.2 429.5 566.3 440.3 688.1 628.3 1972 351.7 266.7 454.2 384.2 515.6 523.3 1973 209.1 474.5 354.9 702.4 820.9 854.8 1974 271.4 418.5 372.7 514 747.4 728.5 1975 335 413.4 341 469.7 740.5 492.9 1976 303.8 409 292.5 522.5 548.4 805.9 1977 581.7 329.9 510.8 571.3 579.9 648.4 1978 398.5 362.3 364.6 433.2 533.1 549.1 1979 203.7 253.7 378.1 498.8 558.9 683.5 1980 429.5 298.6 601 630.2 618.3 444.61981 453 466.2 622.5 536.8 583 438.3 1982 550.2 288.5 532.5 329.7 552 380.5 1983 414.3 545.3 534.5 588.8 763.9 594.1 1984 624.7 524.8 619.1 653.5 718.1 595.9 1985 384.3 502.7 745.9 821.9 810.8 924.4 1986 318.7 523.6 512.3 784.2 969.5 387.7 1987 393.1 497.9 684 593 724.9 774.3 1988 377.6 559.5 609.1 469.7 629.7 457.3 1989 537.9 265.5 345.5 623.9 467.4 446.7 1990 503 747.1 490.6 579.3 642.4 637.7 1991 418.1 626.4 597.3 700.1 748.9 438.4 1992 384.2 305.1 462 519.3 554 747.6 1993 591.9 557.5 552.7 470.1 633.7 464.9 1994 435.3 533 818.8 689.4 893.1 791.8 1995 460.4 410.4 424.7 560 880.7 656.7 1996 472.3 399.5 480.7 490.2 721.9 660.3 1997 418.2 250 481.9 574.8 571.8 528.7 1998 496.1 823.9 659.2 623.3 857.6 818.8 1999 486.3 289.3 438.6 489.6 561.2 258.2 2000 385.8 288 488 416.3 501.5 419.2 2001 506.7 227.6 385.2 389.9 583.8 485.9 2002 286.8 362 600.7 490.6 739.2 312.9 2003 553.1 413.5 513.7 517.7 652.4 522.5 2004 471.6 156.4 525.8 476.2 705.2 614.9 2005 344.3 548.5 507.9 681 822.2 768.5 2006 507.7 320 487.9 632.6 576.3 493.8 2007 346.1 359.8 444.1 534.2 672.3 859.6 2008 455.2 350.9 439 716.8 721.7 509.9 2009 543.9 346.4 534.1 481 657.7 718.7 2010 439.5 513 591.3 878.3 1036.6 684.6 东北地区六个主要城市的年均温度数据时间漠河乌兰浩特哈尔滨长春沈阳大连1961 -5.01092 4.527734 4.223713 5.627036 8.761073 10.83024 1962 -4.50893 4.240311 4.062101 5.120332 7.80517 10.22284 1963 -3.61377 4.561614 3.634743 5.471066 7.973171 10.11761 1964 -4.99159 4.405119 3.434651 4.773974 7.611411 9.976965 1965 -6.25458 3.414131 2.720547 4.407492 7.829472 10.39498 1966 -6.05163 3.707369 3.475326 4.862739 7.574265 9.972357 1967 -3.52798 4.957315 4.380751 5.261873 7.854448 9.962445 1968 -4.06488 4.73533 3.97732 5.100192 8.069954 10.13627 1969 -6.27999 2.659478 2.143111 3.387278 6.778111 9.265405 1970 -4.81078 4.026025 3.257154 4.617865 7.616681 10.06329 1971 -4.03635 4.329914 3.837576 5.076892 7.797766 10.2391 1972 -6.24019 4.088346 3.179215 4.926044 7.793595 10.11071973 -4.35571 4.787717 3.529185 5.407957 8.401725 10.75644 1974 -5.60329 3.513186 2.933674 4.752921 7.773707 10.02499 1975 -3.38929 5.820594 5.269917 6.467312 8.949289 11.27839 1976 -5.60868 3.641546 3.298905 4.483411 7.587705 9.796951 1977 -5.32504 4.163339 3.252632 5.03887 7.946139 10.4164 1978 -4.21872 4.762726 3.737755 4.980608 8.098233 10.90705 1979 -5.16994 4.458242 4.103916 5.489752 8.57693 10.91128 1980 -4.73493 3.900468 3.014804 4.408953 7.709033 9.908947 1981 -4.39273 4.567159 3.767827 4.778587 8.23387 10.42387 1982 -3.91723 5.775862 5.208832 6.44278 9.092832 11.29547 1983 -3.89466 5.358114 4.179563 5.898701 9.046026 11.37244 1984 -4.85222 4.205069 3.424533 4.90959 8.182692 10.43032 1985 -4.67137 4.213797 3.318022 4.774509 7.984883 9.704551 1986 -3.63969 4.963068 3.949907 5.017531 8.11276 10.34537 1987 -5.54459 4.225444 3.366386 5.089228 8.360185 10.32385 1988 -2.82009 5.521394 4.18448 5.795102 9.0952 11.17634 1989 -3.32515 6.047719 5.058385 6.669081 8.680193 11.76337 1990 -2.92948 5.844137 5.442978 6.845662 8.473274 11.262 1991 -4.12181 5.186524 4.439713 5.660766 7.919382 11.21859 1992 -3.99129 5.46375 4.280285 6.006825 8.086167 11.2861 1993 -3.31697 5.416464 4.389962 5.835199 7.990737 11.20715 1994 -3.66887 5.930689 4.708207 6.543683 9.003817 11.82188 1995 -3.16756 6.19897 5.282979 6.485831 8.580525 11.42044 1996 -4.46427 5.265538 5.033589 5.883428 8.079646 10.91728 1997 -3.94718 6.277024 5.652101 6.689953 8.873539 11.76066 1998 -3.75324 6.067226 6.048707 7.345385 9.71913 11.77734 1999 -4.25881 5.655485 4.88722 6.064634 8.983996 12.09718 2000 -4.80065 5.354491 4.62163 5.648519 8.31157 11.4533 2001 -3.47079 5.797169 4.847487 6.05025 8.368502 11.53861 2002 -3.20459 6.123559 5.483982 6.850753 9.316146 11.89608 2003 -3.95344 6.198948 5.997119 7.046643 9.145698 11.33489 2004 -3.32537 6.476979 5.828597 7.146092 9.591469 12.1728 2005 -3.45579 5.442387 4.725629 5.646169 8.047438 10.89719 2006 -4.65099 5.537714 5.273584 6.575778 8.274703 11.38052 2007 -3.06654 7.102218 6.645449 7.678532 9.043159 12.27214 2008 -3.22665 6.688708 6.599857 7.219005 8.639871 11.36561 2009 -4.86877 5.343724 4.94323 6.117109 7.648009 11.47603 2010 -4.52609 4.760902 4.501057 5.167696 7.23315 10.2659漠河县位于大兴安岭北麓，黑龙江上游南岸，中国版图的最北端，地理坐标位于东经121°07′~124°20′，北纬52°10′~53°33′，是中国纬度最高的县。
1961—2013年东北地区夏季最低气温变化特征分析
1961—2013年东北地区夏季最低气温变化特征分析周信荔1付焱焱2*付雷3（1彝良县气象局，云南彝良657600；2吉林省气象服务中心，吉林长春130062；3长春市气象局，吉林长春130062）摘要本文选取1961—2013年东北地区93个测站月平均最低气温资料，分析了东北地区夏季最低气温的变化趋势、时空分布特征。
结果表明：1961—2013年，东北地区除黑龙江省和内蒙古北部地区的夏季平均最低气温有减弱趋势外，其他地区的夏季平均最低气温均有升高趋势；20世纪80年代之前夏季平均最低气温异常偏低的多，但80年代之后升温显著；东北地区夏季最低气温变化的最主要特征为全区变化一致型，体现为持续升温趋势。
此外，还有平原与山脉异常反向分布、南北向分布型等。
关键词夏季最低气温；变化趋势；时空分布；东北地区；1961—2013年中图分类号P423文献标识码A文章编号1007-5739（2023）12-0163-03DOI：10.3969/j.issn.1007-5739.2023.12.040开放科学（资源服务）标识码（OSID）：我国东北地区位于北半球中高纬地区，地处亚欧大陆东岸季风区。
东北地区是全国粮食主产区，若夏季发生低温冷害会造成粮食严重减产[1-2]。
很多研究者对东北夏季低温冷害进行了分析，但他们对低温冷害的划分标准却各有不同。
有研究者将夏季年平均温度的负距平作为判定冷夏程度的指标，有学者将月活动积温作为指标，有学者对各代表站夏季各月和夏季平均气温分级选取阈值，从而确定冷夏指标[3-4]。
以前的研究者[5-6]大多采用夏季6—8月的月平均气温数据统计得出发生夏季低温冷害的年份，因而结论没有明显差异。
实际上，如果按照月份进行统计[7]，可以更好地分析冷夏的发生规律及时空特征，进而选用最低气温很好地表征农作物受影响的程度。
本文通过对1961—2013年东北地区各站年平均最低气温气候趋势系数的计算，分析基本气候特征，并利用经验正交函数（EOF）分解方法分析东北地区夏季最低气温变化独立的基本模态，进而研究夏季最低气温异常的空间分布特征，以期为夏季低温冷害的有效防御提供参考。
东北夏季降水的年代际特征及环流变化
东北夏季降水的年代际特征及环流变化丁婷;陈丽娟;崔大海【期刊名称】《高原气象》【年(卷),期】2015(0)1【摘要】利用1961-2012年中国东北地区91个气象站逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和海温资料,以及经验正交函数分解EOF、显著性检验等方法,分析了东北地区夏季降水的时空分布特征、年代际变化特征及相应的环流分布型变化,探讨了不同年代际背景下东北夏季降水年际变化的环流差异。
结果表明,东北夏季降水存在明显的年代际变化特征,在1961 1983年(P1)期间降水偏少,19841998年(P2)期间降水偏多,1999年之后(P3)又进入偏少时段。
P2与P1时段相比,东北气旋式环流和蒙古反气旋式环流异常增强,而西北太平洋副热带地区为气旋式环流异常,来自西北太平洋偏东水汽输送贡献明显。
P3与P2时段相比,东北冷涡活动偏弱,东北地区东部在850 h Pa为偏北风异常,偏南水汽输送有所减弱。
进一步分析证实,北太平洋年代际振荡(PDO)对于东北地区夏季降水及相关环流型的年代际变化有重要的调制作用。
P1与P3同为降水偏少时段,PDO都处于负位相,东北地区反气旋式环流都偏强;然而P1时段的多雨年,水汽输送主要来自较强的夏季风偏南气流;P3时段的多雨年,水汽输送可能主要来自西北太平洋地区。
【总页数】10页(P220-229)【作者】丁婷;陈丽娟;崔大海【作者单位】国家气候中心中国气象局气候研究开放实验室;营口市气象局【正文语种】中文【中图分类】P426.6;P434【相关文献】1.我国东部梅雨期降水的年际和年代际变化特征及其与大气环流和海温的关系2.华北降水年代际、年际变化特征与北半球大气环流的联系3.东北夏季降水年代际、年际变化的区域差别4.山西夏季降水年代际变化特征及其与印度洋海温和大气环流的关系5.2000年以来淮河流域夏季降水年代际特征及大气环流异常因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
2014年入冬以来天气气候特点和未来气候趋势
北方冬麦区 大部气温接近常年同期或偏高；降水偏多，其中黄淮南部 降水偏多2～5成； 江淮、江汉麦区：大部气温偏低、降水偏多；
西南麦区；气温、降水接近常年同期
•关注黄淮南部、长江中下游降水偏多对小麦锈病、赤霉病等病害发生发 展的影响
4-5月全国气温和降水预测
4-5月，除黑龙江中东部、吉林东部气温偏低外，全国大部气温正常 或略偏高。 4-5月，东北中东部、西北地区中北部、黄淮、江淮、江南北部、江 汉东部、华南东部及内蒙古中西部降水量偏多，其中东北东部偏多2 ～5成；其余地区降水量接近常年或偏少，西南大部、新疆西南部偏 少1～2成。
3月，京津冀晋鲁内蒙古6 省(区、市)平均降水量4.1 毫米，较常年同期(12.1毫 米)偏少近66.1%。
3月北方六省平均降水量历年变化（1951-2015年）
广东省平均降水量36.2毫 米，较常年同期（113.8毫 米）偏少68.2%，为1978 年以来同期最少。
3月广东省平均降水量历年变化（1951-2015年）
2014年入冬以来天气气候特点和未 来气候趋势展望
国家气象中心 郭安红 2015.4.7
主要内容
一、2014/2015冬季气候特点
二、入春以来天气条件 三、未来天气气候趋势预测及关注
一、2014/2015冬季气候特点
平均气温比常年偏高0.5℃；12月上中旬偏冷，中后期显著偏暖
2014年12月-2015年2月全国平 均气温为-2.9℃，比常年同期偏
全国平均气温-0.2℃，较常年同期（-1.7℃）偏高1.5℃，为1961 年以来第6高； 全国平均降水量16.3毫米，较常年同期（17.4毫米）偏少6.3%；
2月东北地区降雪量异常偏多
东北夏季降水年代际、年际变化的区域差别
１ 资 料 和 方 法
采用 东北 地 区 ５ 个 测 站 １ ５ － ２ ０ ２ ９ １ ０ ０年夏 季 （ —８月） ６ 降水 量 资料进 行 分析 。 降水异 常 的区划 采用 Ｒ ＯＦ分 析 “ ， 方 法 是 在 全 域 特 征 分 析 基 础 上 凸 现 局 域 特 征 的客 观 分 析 方 Ｅ ］该 法 ， 异常 的气候 区划 及 区域遥 相关 型分 析［ 中被 证 明是有 用 的方法 。 在 ８ 为分离 年代 际 、 际 尺 度 的 变 化 ， 用 了 周 期 分 析 方 法 将 周 期 ≥ ８ ａ的部 分 作 为 年 代 际 尺 度 变 年 采 引， 化 ［。 １ 。按 文 献［ ２ ， ２ １ ］ 序列 ｚ ￡ ，一１ （） ￡ ～ｍ 年 （ － ５ ） 可 分解 为 ｍ－ ０ ，
维普资讯
第 ２ ７卷ＴＩ Ｍ ＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩ ＣＩ Ａ ＣＡ Ｉ ＣＡ Ｓ ＮＩ
Ｖｏ ．２ ＮＯ ６ １ ７， ．
Ｄｅ ．， ０ ｃ ２ ０７
２０ ０ ７年 １ ２月
东北 夏 季 降水 年 代 际 、 际变化 的 区域 差 别 年
摘
要
采 用 Ｒ ＯＦ方 法 对 我 国 东 北 夏 季 降 水 异 常 进 行 了 区 划 ， 通 过 周 期 分 析 等 方 法 分 Ｅ 并
析 了 各 分 区 降 水 年 代 际 、 际 变 化 特 征 。结 果 表 明 ： 年 东北 夏 季 降水 异 常 可 划 分 为 南 部 、 中部 、 部 、 东 西南 部 、 北 部 和北 部 ６个 区 域 ， 南 部 （ 括 前 ３个 区 域 ） 年 代 际 变 化 高 于 西 北 部 （ ３个 区 西 东 包 的 后 域 ） ０ａ 东 北 全 区 夏 季 降 水 没 有 明 显 变 干 或 变 湿 的倾 向 ， 存 在 明显 的年 代 际变 化 。其 中 ， 。５ 来 但 南 部 与 全 区旱 涝 在 两 种 时 间尺 度上 （ 别 在 年 代 际尺 度 上 ） 相 关 均 较 高 ； 部 与 全 区的 相 关 也 主 要 特 的 东 表 现 在 年 代 际 尺 度 上 ， 中部 、 南部 主 要 表 现 在 年 际 尺 度 上 。 而 西 关键 词 夏 季 降水 异 常 区 划 年 代 际 和 年 际 变 化 东 北 地 区
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1961–2014年中国东北地区各季节平均
降水时空特征分析
摘要：本研究利用中国区域CN05.1格点化观测降水数据集，使用经验正交
函数分解法（EOF）对1961~2014年期间我国东北地区春、夏、秋、冬四个季节
平均降水的时空分布特征进行分析。
结果表明，该地区四个季节平均降水具有明
显的空间特征：东北地区春、夏、秋、冬各季节平均降水EOF展开的第一空间模
态均为全区一致型，第二空间模态均为南北反向型。
此外，东北地区四个季节EOF1模态对应的时间序列均表现出显著的年代际变化，夏、秋、冬三个季节
EOF2模态对应的时间序列也具有明显的年代际变化特征。
关键词：中国东北；季节平均降水；时空分布特征；经验正交函数分解法
1.引言
东北地区，拥有中国最大的平原，是我国重要的粮食产区。
气候异常，特别
是降水的时空变化特征对自然环境和社会发展有重要意义。
近年来，东北地区干
旱洪涝等灾害性天气增加，例如2013年6月1日至8月11日黑龙江省先后发生
了11次明显降水过程，比历年同期偏多16%。
其中7月份比历年同期偏多28%，
32条河流发生超警戒水位洪水，其中嫩江上游发生20年一遇的洪水。
降水异常
严重影响该地区的农作物产量、人民生产生活，严重危害人民的生命和财产安全。
因此，认识和了解东北地区降水的时空分布特征对于我国的粮食生产安全及提高
人民生活质量具有非常重要的意义。
2.资料和方法
本文使用的降水数据是中国区域格点化的观测降水数据集CN05.1。
该套数据
是基于中国地区2400余个地面气象台站的观测资料，运用插值建立的一套格点
化降水数据集，分辨率为0.5°×0.5°[1]。
本文使用经验正交函数分解法（Empirical Orthogonal Function，EOF）来
分析我国东北地区春、夏、秋、冬四个季节平均降水的时空分布特征。
EOF方法
是把原变量场分解为只随时间变化的时间函数和不随时间变化的空间函数，其分
解的几个典型模态是相互正交的，并且浓缩了原变量场的大量信息[2]。
本研究分析时段为1961~2014年。
春季指3月到5月平均，夏季指6月到8
月平均，秋季指9月到11月平均，冬季指当年的12月到次年2月平均。
在进行EOF分析之前对资料进行去除线性趋势的处理。
对去除线性趋势的1961~2014年期间我国东北地区春、夏、秋、冬各个季节平均降水使用EOF方法
进行时空分布特征分析。
东北地区定义为我国范围内119ºE以东，38ºN以北的地区。
3.中国东北各季节平均降水的时空特征
3.1中国东北地区春季平均降水时空分布特征
图2为1961~2014年期间东北地区春季平均降水EOF展开的前两个特征向量
的空间分布，解释方差分别为40.8%和13.8%，他们代表了该地区降水的典型空
间分布结构。
据第一向量的空间模态显示：该地区春季平均降水主模态整体上表
现为全区一致变化。
第二特征向量分布为南北反向型。
从东北地区春季平均降水EOF展开的第一特征向量对应的时间序列来看（图
1 a），1983年、2005年和2010年东北地区春季平均降水全区一致偏多的分布
型显著，2003年东北地区春季平均降水全区一致偏少的分布型显著。
春季平均降
水第二特征向量所对应的时间序列（图1b）具有显著的年际变化特征。
1979年、1990年和2009年辽宁省和吉林省大部春季平均降水偏少，东北其他地区春季平
均降水偏多的分布型较为显著。
列
3.2中国东北地区夏季平均降水时空分布特征
图3为1961~2014年期间东北地区夏季平均降水EOF展开的前两个特征向量
的空间分布型，解释方差分别占总方差的37.5%和19.7%。
由第一向量的空间模
态知道：该地区夏季平均降水主模态整体上表现为全区一致变化。
第二特征向量
呈现南北反向空间分布型。
图2为东北地区夏季平均降水前两个特征向量对应的时间系数。
从第一特征
向量对应的时间序列可以看出，1985年和2013年东北地区夏季平均降水全区一
致偏多的分布型显著，1968年、2000年和2007年东北地区夏季平均降水全区一
致偏少的分布型显著（图2 a）。
夏季平均降水第二特征向量对应的时间序列可
以看出（图2 b），1981年和2009年黑龙江省和吉林省北部夏季平均降水偏少，东北其他地区夏季平均降水偏多的分布型比较显著。
图2. 我国东北地区夏季平均降水EOF展开的前两个空间模态对应的时间序
列
3.3中国东北地区秋季平均降水时空分布特征
图3为1961~2014年期间东北地区秋季平均降水EOF展开的前两个特征向量
的空间分布，解释方差分别占总方差的50.8%和15.3%。
从第一向量的空间模态
可以看出该地区秋季平均降水主模态整体上表现为全区一致变化（图3a）。
第二
特征向量的空间分布反映了东北地区秋季平均降水的分布为南北反向型分布型
（图3 b）。
第一特征向量对应的时间序列来看（图4 a），1972年、1994年和2012年东北地区秋季平均降水一致偏多的降水式显著，1967年和2001年东北地区秋季平均降水一致偏少的降水型显著。
冬季平均降水第二特征向量对应的时间序列来看（图4 b），1976年、1986年和2010年辽宁省和吉林省大部地区秋季平均降水偏多，而其他地区偏少的分布式典型。
1982年、1994年和2008年辽宁省和吉林省大部地区秋季平均降水偏少，而其他地区偏多的分布式典型。
图3. 我国东北地区秋季平均降水EOF展开的（a）第一空间模态和（b）第二空间模态
图4. 我国东北地区秋季平均降水EOF展开的前两个空间模态对应的时间序列
3.4中国东北地区冬季平均降水时空分布特征
图5为1961~2014年期间东北地区冬季平均降水EOF展开的前两个特征向量的空间分布，解释方差分别占总方差的38.9%和23.2%。
从第一特征的空间分布可以看出（图5a），冬季平均降水主模态在东北地区表现为全区一致型。
第二特征向量的空间分布模态为南北反向型（图5b）。
图6为东北地区冬季平均降水EOF展开的前两个空间模态对应的时间序列。
从第一特征向量所对应的时间序列可以看出（图6a），1969年、1989年和2000年东北地区冬季降水一致偏多的分布型比较典型，1972年、1983年和2011年东北地区冬季降水一致偏少的分布型比较典型。
从冬季平均降水第二特征向量对应的时间序列来看（图6 b），1961年和2000年辽宁省、吉林省和黑龙江省大部分地区冬季平均降水偏少，东北其他地区冬季平均降水偏多的分布型显著。
1968年和2013年辽宁省、吉林省和黑龙江省大部分地区冬季平均降水偏多，东北其他地区冬季平均降水偏少的分布型显著。
图5.我国东北地区冬季平均降水EOF展开的（a）第一空间模态和（b）第二空间模态
图6. 我国东北地区冬季平均降水EOF展开的前两个空间模态对应的时间序
列
4.总结
本文分析了我国东北地区春、夏、秋、冬四个季节平均降水的空间分布模态
和对应的时间序列，主要结论如下：东北地区各季节平均降水EOF展开的第一空
间模态均为全区一致型。
东北地区各季节平均降水EOF展开的第二空间模态均为
南北反向型。
东北地区各季平均降水EOF展开的第一空间模态对应的时间系数来看：春季1983年、2005年和2010年平均降水全区一致偏多的分布型显著，在2003年平均降水全区一致偏少的分布型显著。
夏季1985年和2013年平均降水全
区一致偏多的分布型显著，在1968年、2000年和2007年平均降水全区一致偏少
的分布型显著。
秋季1972年、1994年和2012年平均降水一致偏多的分布型显著，在1967年和2001年平均降水一致偏少的分布型显著。
冬季1969年、1989年和2000年降水一致偏多的分布型比较典型，在1972年、1983年和2011年降水一
致偏少的分布型比较典型。
东北地区各季平均降水EOF展开的第二空间模态对应
的时间系数来看：春季1979年、1990年和2009年辽宁省和吉林省大部平均降水
偏少，东北其他地区平均降水偏多的分布型较为显著。
夏季1981年和2009年黑
龙江省和吉林省北部平均降水偏少，东北其他地区平均降水偏多的分布型比较显著。
秋季1976年、1986年和2010年辽宁省和吉林省大部地区平均降水偏多，而
其他地区偏少的分布式典型。
冬季1961年和2000年辽宁省、吉林省和黑龙江省
大部分地区平均降水偏少，东北其他地区平均降水偏多的分布型显著。
参考文献
[1] 吴佳，高学杰. 一套格点化的中国区域逐日观测资料及与其它资料的对比. 地球物理学报, 2013, 56(4): 1102–1111.
[2] Lorenz E N. Empirical orthogonal function and statistical weather prediction. Scientific Reports, 1956, 409(2): 997–999.。