2. 广东省气候中心,广东 广州 510641
2. Climate Center of Guangdong Province, Guangzhou 510641, China
IPCC第五次评估报告[1]指出,1951—2012年全球平均地表温度的升温速率为0.12 ℃/(10 a),且全球变暖趋势在加剧。但寒害仍是广东省继洪涝、台风之后的第三重大灾害性天气[2]。气温与农作物的光合作用、吸收作用、蒸腾作用等都有密切关系,是影响植物物候期的主要因素,近年来气候变化诱发的大气环流异常,导致了多种灾害现象的发生,广东冬季受强冷空气和寒潮的影响,发生剧烈降温,易形成寒害,使得农业生产、林业和水产养殖业遭受危害[3]。尽管湛江所在的雷州半岛处于中国大陆最南端,纬度较低,受寒潮影响的频数较少,但一旦达到寒潮标准,过程降温幅度与广东其他地区类似[4]。而且冬种蔬菜及反季节蔬菜是雷州半岛冬季农业的支柱产业[5],极端低温对农业生产的严重影响将造成巨大的经济损失。
湛江属于南亚热带湿润气候,研究表明,近60年湛江的地面气温变暖趋势为0.10 ℃/(10 a),略弱于全球变暖趋势[6]。但在全球回暖的大背景下,仍出现持续极端低温事件[7-8]。2015—2016年的超强厄尔尼诺事件,但2016年1月中下旬发生的强寒潮席卷欧亚大陆,中国多地出现几十年甚至上百年一遇的极端低温天气,据国家气候中心极端事件监测显示,1月20—25日,全国有69县市日最低气温跌破历史极值[9],值得关注的是湛江市最低温度为2.7 ℃,破建站以来最低气温的历史记录。那么,到底有哪些因子能够造成强冷空气影响到大陆南端的湛江?
影响冬季气温的因子有很多,包括大气环流异常(西伯利亚高压[8, 10-11]、东亚大槽[12]、欧亚遥相关型[13-14]、阻塞高压[15-16],北极涛动(AO)[9, 17-19])、ENSO[20-22]等,研究发现,西伯利亚高压和乌拉尔山阻塞高压偏强、阿留申低压偏弱、东亚大槽偏强、冷空气活动偏强时,有利于华南冬季气温偏冷[23],1—2月AO与华南地区气温呈显著负相关,但12月与华南地区的气温呈正相关且关系较弱[24]。华南冬季气温对拉尼娜事件的响应比对厄尔尼诺事件显著,拉尼娜事件当年华南冬季气温偏低,厄尔尼诺事件对华南气温的影响具有年代际差异[21]。然而,对于湛江极端低温事件的研究还很少,因此本文集中分析了1951—2018年湛江极端低温事件的特征及关键环流系统,筛选三次历史极端低温事件(1967年1月、1975年12月和2016年1月),探讨在不同的海温影响下,这三次极端过程的天气要素和环流特征以及形成中国大陆南端极端低温的可能原因,以期为今后同类极端天气事件的分析、监测和预报提供有益的线索和思路。
2 资料和方法 2.1 资料湛江站观测资料来自广东省气候中心,主要包括1951—2018年逐日气温、日照时长和降水资料,逐6小时相对湿度、云量、风速资料,2016年1月21—25日湛江自动站气温资料。环流资料取自NCAR/NCEP的再分析资料,包括海平面气压场、500 hPa位势高度场、850 hPa和925 hPa风场、温度场,水平分辨率为2.5 ° ×2.5 °。月海表温度资料采用NOAA的重建海温(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature V5,ERSSTv5)分析资料,水平分辨率为2 °× 2 °。AO指数采用NOAA/CPC提供的逐日AO指数(ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/cwlinks/norm.daily.ao.index.b500101.current.ascii)。本文资料时段取1951年1月—2018年12月,文中冬季指当年12月—次年2月,得到1951—2017年共67个冬季,剔除闰年2月29日,每个冬季共90天。文中Niño3和Niño4距平指数取1981—2010年为气候平均值,其余取1951—2017年为气候平均值。
2.2 指数定义某年冬季平均最低气温是指该年冬季日最低气温的平均值,某年冬季极端最低气温指该年冬季日最低气温的最小值。参考黄菲等[25]关于极端低温事件的定义,将1951—2017年冬季气象站逐日最低气温资料按照升序排列,取第1个百分位的值定义为该站冬季的极端低温阈值,湛江阈值为5.3 ℃。如果某日最低气温低于阈值,则认为该日发生了极端低温事件。把某年冬季发生极端低温事件的日数称为该年冬季极端低温频数,把某日发生极端低温事件时最低温度与极端低温阈值之差的绝对值定义为该日极端低温强度。
温度负距平是指冷空气影响过程中最低日平均(最低)气温与该日所在旬的多年旬平均气温之差。过程降温是指冷空气影响过程的始末,日平均(最低)气温的最高值与最低值之差[26]。参考陈佑椒等[27]计算过程降温的方法:在气象站日平均(最低)气温逐日变化曲线上,从峰值到谷值的温度差计为一次过程降温值。如果过程不超过5天,则温度明显下降过程中有小的起伏而升温未达2 ℃时,仍算作一次过程;如果过程天数超过5天,在降温过程中有小的温度上升就分做两次过程算。
定义乌拉尔山以东(50~100 °E,60~75 °N)区域平均的500 hPa位势高度距平指数为H500_UM,定义贝加尔湖以南(90~120°E,30~ 45 °N)区域平均的500 hPa位势高度距平指数为H500_BL,定义西伯利亚(65~110 °E,50~70 °N)区域平均的海平面气压距平指数为SLP_SH。
ENSO事件指标参考曹璐等[28]提出的同时以Niño3和Niño4指数构建指数组的形式来监测不同类型的ENSO事件。Niño3距平指数定义为(150~90 °W,5 °N~5 °S)区域平均的海温距平,Niño4距平指数定义为(160 °E~150 °W,5 °N ~ 5 °S)区域平均的海温距平。
2.3 方法本文主要采用最小二乘法计算线性趋势、谐波分析、经验正交函数分解(EOF)、相关分析、回归分析和合成等方法。
3 湛江极端低温事件特征 3.1 时间特征图 1a为1951—2017年湛江冬季平均最低气温和极端最低气温时间序列,1951—2017年湛江冬季平均最低气温均值为14.0 ℃,呈增暖趋势,趋势系数为0.110 ℃/(10 a);极端最低气温均值为5.9 ℃,呈显著增暖趋势,通过0.10显著性检验,趋势系数为0.19 ℃/(10 a),其增暖趋势比平均最低气温更快。1951—2017年平均最低气温和极端最低气温呈显著正相关,两者相关系数为0.55,通过了0.05显著性检验。时间序列去趋势后采用谐波滤波,结果表明平均最低气温和极端最低气温均以年际变化为主,方差贡献分别为76.1%和85.3%。进一步分析发现,2015/2016年冬季极端最低气温最低,发生在2016年1月25日,日最低气温为2.7 ℃,是湛江最低气温历史记录的极值,1975/1976年冬季(1975年12月14日)、1966/1967年冬季(1967年1月17日)极端最低气温次低,最低气温记录为2.8 ℃,以上三日均发生极端低温事件,极端低温分别是2.6 ℃、2.5 ℃和2.5 ℃。
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图 1 1951—2017年湛江冬季最低气温(a,灰实线:平均最低气温,灰长虚线:平均最低气温均值,灰短虚线:平均最低气温线性趋势;黑实线:极端最低气温,黑长虚线:极端最低气温均值,黑短虚线:极端最低气温线性趋势)和极端低温频数(b,黑长虚线:频数均值)时间序列 |
1951—2017年极端低温频数时间序列(图 1b)可以发现,67年中有28年冬季发生极端低温事件,其中1951—1982年极端低温事件频发,占总频数的72.1%,期间有17年发生,其概率为53.1%;1983—1990年连续8年没有极端低温事件发生;1991—2017年极端低温事件仍时有发生,占总频数的27.9%,27年中有11年发生,其概率为40.7%。
3.2 影响的关键环流系统Liu等[29]通过对1 000 hPa经向风场进行EOF分析,发现东亚冬季风存在两个主要模态,分别为东亚中高纬和低纬变化相一致的南北一致型模态和南北反相变化模态,类似的,我国东部地区的冬季气温也存在南北一致变化和反相变化两种主要模态[30]。对1951—2017年冬季东亚地区(100~ 135 °E,10~55 °N)1 000 hPa经向风进行EOF分解,前两个模态(图略)与Liu等[29]揭示的东亚冬季风两个主要模态相似。计算前两个模态时间系数(PC1、PC2)与湛江冬季平均最低气温和极端最低气温的相关,结果显示,湛江冬季平均最低气温与PC1、PC2的相关系数分别为0.47、0.33,均通过0.05显著性检验,极端最低气温与PC1、PC2的相关系数为0.25、-0.02,前者通过0.05显著性检验。也就是说湛江冬季平均最低气温不仅受东亚冬季风南北一致型模态影响,还与东亚冬季风南北反相变化模态有关,即当北方为偏南风距平控制,南方为偏北风距平控制时,湛江冬季平均最低气温偏低。彭京备等[31]的研究也指出我国南方持续性低温的地面风场距平与东亚冬季风南北反相变化的特征相一致;极端最低气温则主要受东亚冬季风南北一致型模态的影响,东亚冬季风一致偏强时湛江极端最低气温偏低。
图 2为1951—2017年冬季极端最低气温与同期冬季500 hPa位势高度场和海平面气压场的回归,可以发现,冬季极端最低气温偏高时,50 °N以北、140 °E以西的亚洲高纬地区为显著负距平区,中心位于乌拉尔山及其以东的西西伯利亚平原,通过0.05显著性检验;正距平区则在50 °N以南的东亚中低纬地区,其中中国东部大部分地区为显著正距平(图 2a)。海平面气压场显著负距平区位于45~110 °E,50~80 °N的西伯利亚(图 2b),通过0.05显著性检验。进一步计算H500_UM、H500_BL和SLP_SH指数与极端最低气温的关系,其相关系数分别为-0.35、0.36和-0.40,通过0.05显著性检验。说明当500 hPa乌拉尔山及其以东地区位势高度偏高、贝加尔湖以南地区位势高度偏低和西伯利亚高压偏强时,有利于冷空气南下,从而导致湛江冬季极端最低气温偏低,反之亦然。
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图 2 1951—2017年冬季极端最低气温与同期冬季500 hPa位势高度场的回归分布 a中填色图和灰等值线,打点为通过0.05显著性检验的区域,黑等值线为冬季1951—2017年平均的500 hPa位势高度,黑色方框为H500_UM指数定义范围,灰色方框为H500_BL指数定义范围;(b)同(a),但为海平面气压场,黑色方框为SLP_SH指数定义范围。 |
前文分析了1951—2017年湛江极端低温事件的时间特征,其中极端低温强度最强发生在2016年1月25日(以下简称2016年冷空气),其次为1975年12月14日(以下简称1975年冷空气)和1967年1月17日(以下简称1967年冷空气)。下面就三次极端低温事件发生时的冷空气过程进行详细分析,对比其气象要素及环流特征,并从海温和大气环流的配置探讨其可能的形成原因。
4.1 气象要素特征表 1给出了三次冷空气过程气温变化情况,在连续降温天数、降温幅度和温度负距平绝对值方面,1975年最大,2016年次之,1967年最小; 过程最低日平均气温2016年最低,1975年次之,1967年最高;过程最低日最高气温1975年最低,2016年次之,1967年最高。根据广东省冷空气强度的定义[32],1975年和2016年冷空气均达到强冷空气强度,而1967年冷空气仅为弱冷空气强度。进一步分析发现1967年是补充型冷空气,前期一直受冷空气影响,气温较低,导致降温幅度较小,故强度较弱。
| 表 1 三次冷空气过程气温变化幅度对比(ΔT24为24小时变温,ΔT48为48小时变温,Tave为平均气温,Tmin为最低气温,Tmax为最高气温) |
图 3为三次冷空气过程湛江逐日最低气温、气温日较差和日照时长的变化曲线。1967年冷空气主要分为两次过程,受第一次冷空气影响,1月9日湛江最低气温逐渐降低,13日降至5.6 ℃;15日受新一股冷空气补充影响,最低气温再次降低,16 —17日发生极端低温事件,其中最低气温过程最低为2.8 ℃(17日)(图 3a),17日02和08时相对湿度分别为74%和67%,总云量为0和9,低云量均为0,风速为2 m/s,晴空和低湿有利于凌晨辐射降温,进而发生极端低温事件。逐日日照时数显示13日、15—17日日照在9小时以上,以晴朗少云天气为主,有利于白天气温升高,因此13日、15—17日的气温日较差较大。1975年12月上旬气温较高,平均气温维持在20 ℃以上,9日起气温开始下降,12—15日发生极端低温事件,其中最低气温过程最低出现在14日(2.8 ℃),14日02和08时相对湿度分别为97%和95%,低云量均为10,高湿和密云不利于凌晨辐射降温的发生。另外,8—14日日照时数为0,以阴雨天气为主,气温日较差较小(图 3b)。2016年1月中旬末平均气温维持在14~ 16 ℃,22日开始降温,24—25日发生极端低温事件,其中最低气温过程最低为2.7 ℃(25日),进一步根据湛江自动站资料确定最低气温在1月24日20:05—20:20降至2.7 ℃,这一时段相对湿度为87%,总云量为10,可见主要以平流降温为主(图 3c)。
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图 3 1967年1月6—20日(a)、1975年12月2—19日(b)和2016年1月15—30日(c)湛江逐日最低气温(实心圆折线)、日较差(空心圆折线)和日照时数(柱状,右坐标)的变化曲线 |
图 4给出了三次冷空气过程500 hPa位势高度场及其异常场,1967年冷空气影响前,极区至格陵兰岛附近存在位势高度正异常,北大西洋中部、北太平洋北部为位势高度负异常,呈现出类似AO负位相结构,中高纬度地区以经向环流为主,乌拉尔山高压脊发展,在其下游巴尔喀什湖-贝加尔湖地区形成宽广的槽区,北太平洋中部表现为位势高度正距平,这一环流形势有利于冷空气堆积和维持(图 4a);冷空气影响湛江时,AO由负位相转为正位相,其中负异常位于北美-极区-亚洲东部,正异常位于北大西洋西部和北太平洋,前期位于贝加尔湖地区的槽东移至日本海附近,且槽底偏南,引导冷空气不断南下影响湛江(图 4b)。逐日AO指数序列也显示1966年12月初—1967年1月上旬AO指数为负距平,在1月13日转为正距平(图 5a)。
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图 4 三次冷空气过程500 hPa位势高度场(等值线,间隔40 gpm)及其异常场(填色图) |
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图 5 三次冷空气过程逐日AO指数(a、c、e)和逐月Niño3(黑实线)、Niño4(柱状)距平指数(b、d、f) |
1975年冷空气影响前后中高纬度均表现为极区负异常与北大西洋和北太平洋正异常的结构,为AO正位相(图 4c、4d),自11月下旬起AO指数转为正距平(图 5c)。冷空气影响前,乌拉尔山至东亚地区呈倒“Ω”型,乌拉尔山和鄂霍茨克地区有阻塞高压活动,两个高压脊打通,东北亚地区为冷涡,在巴尔喀什湖-贝加尔湖一带有一横槽,呈现为“北高南低”,形成稳定的环流形势,有利于冷空气的堆积(图 4c);9日鄂霍茨克阻塞高压崩溃,贝加尔湖横槽转竖东移,冷空气开始影响湛江,乌拉尔山阻塞高压维持,中心位于巴尔喀什湖以北,13日乌拉尔山阻塞高压崩溃,巴湖横槽转竖东移,引导冷空气大举南下影响湛江(图略)。
2016年冷空气影响前,极区为位势高度正异常,在乌拉尔山以东地区和格陵兰岛附近各有一个正距平中心,北大西洋和北太平洋则为位势高度负异常,呈现出AO负位相(图 4e),AO指数在1月初转为强负距平(图 5e)。乌拉尔山以东-贝加尔湖地区有阻塞高压活动,位置偏北[16],贝加尔湖东南为一冷涡,表现为“北脊南槽”,横槽强度随着冷空气聚集不断加强;同时,南支槽位于印度半岛附近,为负距平区,强度偏强(图 4e)[33]。22日贝加尔湖横槽维持,南支槽减弱,23日阻高崩溃,横槽转竖,引导冷空气大举南下影响湛江(图略)。
850 hPa风场上(图 6),三次冷空气过程湛江均处于异常北风控制,说明冬季风偏强,冷空气活跃。但异常气旋环流中心位置不同,1967年冷空气过程,异常气旋环流位于南海至菲律宾东部,湛江处于其西北部,表现为北风异常;1975年冷空气过程异常气旋环流中心则位于日本南部,2016年冷空气过程北太平洋中部为异常反气旋环流,湛江处于异常气旋环流西侧,受异常北风控制。
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图 6 三次冷空气过程合成的850 hPa风场距平 a. 1967年;b. 1975年;c. 2016年。 |
西伯利亚高压是湛江极端最低气温的关键影响系统,图 7给出了三次冷空气过程影响湛江前4天、前2天、影响时和极端最低气温出现当天的海平面气压场及其距平场,在冷空气影响前,西伯利亚高压均表现出加强南压的过程(图 7a、7b、7e、7f、7i、7j),冷空气影响时,海平面气压场正距平中心位于贝加尔湖以南(图 7c、7g、7k),至过程最低气温当日,华南处于海平面气压场正距平控制下,阿留申低压偏强(图 7d、7h、7l)。
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图 7 三次冷空气过程海平面气压场(等值线,间隔5 hPa)及其距平场(填色图) |
综上所述,从大气环流角度来讲,三次冷空气过程都表现出对流层中层东亚地区位势高度负距平、对流层低层异常北风和地面西伯利亚高压偏强。
4.2.2 温度平流特征1967年1月有两次冷平流过程,分别为1月7日夜间—12日白天和13日夜间—17日。前一段冷空气比较浅薄,冷空气沿东路南下,850 hPa上5 —9日为暖平流控制,冷平流10日才开始影响湛江;后一段冷空气比较深厚,为偏西路径,850 hPa与925 hPa上比较一致,15日冷平流最强(图 8a~8d)。17日最低气温降至过程最低,但17日850 hPa和925 hPa均转为暖平流,进一步说明1967年极端低温事件降温是平流降温和辐射降温共同作用的结果。1975年冷空气从西路南下,12月3—8日受南岭山脉阻挡,在25 °N以北堆积,期间湛江受暖平流控制,8日夜间冷平流越过南岭影响湛江,但850 hPa冷平流直到13日夜间才影响湛江(图 8e~8h),14日最低气温降至过程最低。2016年冷空气为中路偏西路径,比较深厚,850 hPa与920 hPa冷平流影响湛江时间较一致,1月18—21日冷空气在南岭以北堆积,湛江受暖平流控制,22日冷平流影响湛江,23日冷平流最强(图 8i~8l),24—25日湛江发生极端低温事件。三次冷空气过程中在冷空气到达前均有暖平流影响,只是1967年冷空气为补充型,第二股冷空气到达前暖平流较弱。
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图 8 三次冷空气过程温度平流“时间-纬度”剖面图(第一、二行,沿110.3 °E剖面,单位:10-5 ℃/S,a、e、i为850 hPa,b、f、j为925 hPa)和“时间-经度”剖面图(第三、四行,沿21.15°N剖面,单位:10-5 ℃/S,c、g、k为850 hPa,d、h、l为925 hPa) a、b、c、d. 1967年;e、f、g、h. 1975年;i、j、k、l. 2016年。 |
ENSO作为海洋-大气耦合系统的主要模态[34],通过太平洋-东亚型(PEA)遥相关影响东亚大气环流[35],进而对东亚气候产生深远影响。分析三次冷空气过程的Niño3和Niño4距平指数(图 5b、5d、5f)可以发现,1966年5月—1967年6月为一次东部型拉尼娜过程,持续时间为14个月,峰值时间为1966年12月,峰值强度为-1.1 ℃;1973年4月—1976年7月为一次中部型拉尼娜过程,持续时间为40个月,峰值时间为1975年11月,峰值强度为-2.0 ℃,2014年10月—2016年6月为一次东部型厄尔尼诺过程,持续时间为21个月,峰值时间为2015年11月,峰值强度为2.8 ℃。
大部分研究表明,拉尼娜年冬季东亚冬季风偏强[36-37],AO负位相时西伯利亚高压偏强[19],通常对应着我国东部大部分地区偏冷。但在本文选取的三个个例中,1975年冷空气过程AO表现为正位相,2016年冷空气过程发生厄尔尼诺事件,这两次过程湛江冬季极端最低气温都偏低。不同的ENSO和AO配置是如何影响湛江极端低温呢?
对于1967年冷空气,在东部型拉尼娜和AO负位相的共同作用下,对流层中层中高纬度经向环流明显,西伯利亚地区为正距平,东亚及西太平洋为负距平,对流层低层表现为南海至菲律宾东部异常气旋环流和异常北风[35],海平面气压场上西伯利亚高压偏强,冬季风偏强,有利于寒潮向南爆发[36],使我国大部分地区包括湛江冬季气温偏低。陈文等[38]的研究也表明当拉尼娜和AO负位相配置时,广东西南部气温偏低。1975年冷空气为中部型拉尼娜和AO正位相,我国南方气温主要受拉尼娜影响[38],拉尼娜海温通过激发对流层低层日本南部异常气旋环流和中国东部北风异常来影响大气环流,同时对流层高层乌拉尔山脊和东亚大槽偏强,海平面气压场上西伯利亚高压偏强,东亚冬季风偏强,导致湛江气温偏低。2016冷空气过程为东部型厄尔尼诺和AO强负位相,受厄尔尼诺影响,2015年12月北大西洋和北极地区异常增暖,有利于北大西洋上空气旋式强风暴的发生发展,大量暖湿气流向北极输入,导致AO由12月的正位相转为1月的强负位相[9],对应的对流层中层东亚地区位势高度偏低,高空槽偏强;对流层低层北太平洋为异常气旋环流,利于其西侧冷空气南下,中国东部为北风异常[39],地面西伯利亚高压和阿留申低压偏强,东亚冬季风偏强,这种环流形势有利于冷空气南下,最终导致强寒潮影响北半球,湛江发生极端低温事件。
5 结论利用湛江1951—2018年逐日气温资料、NCEP再分析资料和NOAA重建海温资料,分析了1951—2017年冬季极端低温事件的特征,对比2016年1月25日、1975年12月14日、1967年1月17日三次极端低温事件冷空气过程的天气要素和环流特征(表 2),从ENSO和AO导致的环流异常方面初步探讨形成极端低温的原因,其主要结论如下。
| 表 2 三次冷空气过程对比 |
(1) 1951—2017年湛江冬季平均最低气温和极端最低气温均呈增暖趋势,趋势系数分别为0.11 ℃/(10 a)和0.19 ℃/(10 a),极端最低气温增暖趋势比平均最低气温更快。1950年代—1980年代初极端低温事件发生较频繁,占总频数的72.1%,1980年代中后期无极端低温事件发生,1990年代以来仍有极端低温事件发生。
(2) 湛江冬季极端最低气温偏低的环流配置主要表现为:东亚冬季风南北一致偏强,500 hPa乌拉尔山及其以东地区位势高度偏高、贝加尔湖以南地区位势高度偏低和西伯利亚高压偏强。
(3) 1967年冷空气为补充型冷空气,由于前期一直有冷空气影响,气温较低,导致降温幅度较小,仅为弱冷空气强度,但平流降温加上晴朗少云和低湿天气下的辐射降温,最终导致最低温度降至2.8 ℃;1975年冷空气和2016年冷空气均为强冷空气强度,以平流降温为主,从降温幅度来看,1975年冷空气更强,但2016年冷空气的最低气温更低。
(4) 三次冷空气过程受ENSO和AO的影响不同,其中1967年冷空气受东部型拉尼娜和AO负位相共同影响,1975年冷空气过程主要受拉尼娜影响,2016年冷空气过程则主要受AO负位相影响。分析表明,三次过程均以偏西路冷空气活动为主,都表现出对流层中层东亚地区位势高度负距平、对流层低层异常北风和西伯利亚高压偏强的环流特征。但高空环流形势不同,1967年冷空气为高压脊发展型,乌拉尔山高压脊的发展有利于冷空气的堆积,1975年和2016年冷空气为横槽转竖型,冷空气的堆积和爆发伴随着阻塞高压的形成、发展和崩溃。
(5) 预报着眼点:①东亚冬季风南北一致型和南北反相变化模态对湛江冬季平均最低气温均有影响, 但极端最低气温则主要受东亚冬季风南北一致型模态的影响,也就是说东亚冬季风一致偏强时湛江极端最低气温偏低;②横槽转竖型冷空气的预报关键是阻塞高压崩溃、横槽转竖时间,高压脊发展型冷空气预报关键是槽后脊的发展时间。③地面受冷空气影响时间与925 hPa温度平流有较好的对应关系,但由平流降温造成的过程最低气温与850 hPa冷平流强度对应,过程最低气温往往发生在850 hPa冷平流最强的次日,另外还要关注辐射降温作用对最低气温的影响。
本文仅从统计角度分析了湛江极端低温事件的趋势变化特征,从气象要素、大气环流及成因方面分析了三次极端低温过程的异同,而大气环流及外强迫因子对极端低温事件影响的物理机制未做深入研究,前人对ENSO多样性[40]和热带外大气对ENSO的影响[41]做了大量研究,不同类型ENSO对中国极端低温特别是南方极端低温事件的影响机制将是下一步工作的重点。
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