1981-2015年東北地區寒潮事件變化特征*

王曉偉，李曉玉，史雯琪，谷佳桐，趙海根，孫 琛，游松財**

1981-2015年東北地區寒潮事件變化特征*

王曉偉1，李曉玉1，史雯琪2，谷佳桐3，趙海根1，孫 琛1，游松財1**

（1.中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所，北京 100081；2.東北農業大學，哈爾濱 150030；3.沈陽農業大學，沈陽 110866）

利用東北地區1981?2015年226個氣象臺站日最低氣溫數據，以國家標準《寒潮等級》（GB/T 21987? 2017）為依據，計算35a來各單站不同等級冷空氣過程的次數和日數。應用線性回歸、氣候傾向率等統計分析方法，得出東北地區寒潮事件的年際尺度及月尺度變化特征。結果表明：1981?2015年東北地區寒潮、強寒潮及超強寒潮三種級別寒潮事件，空間分布規律符合高緯度和高海拔地區日數多，低緯度和平原地區日數少的特點，高發地區主要集中在大、小興安嶺和長白山等高海拔地區。研究期內整個東北地區寒潮事件呈減少趨勢；寒潮及強寒潮主要呈低緯度減少而中高緯度增多的趨勢，超強寒潮主要呈減弱的趨勢；各月份三種級別寒潮事件年均次數及日數趨勢變化幅度小，均在[-1, 1]區間內。1月和5月寒潮事件呈增多趨勢，2月和10月呈減少趨勢；3月增多區域主要集中在中部地區；4月呈次數減少而日數增加的趨勢；9月呈次數增加而日數減少；11月寒潮事件主要呈中高緯度增加而低緯度地區減少的特點；12月與11月變化趨勢相反，主要呈中低緯度增加而高緯度減少的趨勢。

東北地區；寒潮事件；年尺度；月尺度；特征

寒潮事件作為中國主要的災害性天氣之一，發生時易造成大范圍的劇烈降溫、大風和雨雪天氣[1?2]，對農業生產安全造成嚴重威脅[3–5]。提高寒潮監測、預測預警和影響評估的技術水平，有助于提升防災減災的氣象服務能力，對于保證農業生產安全具有重要意義[6]。

近幾十年來，眾多學者專家針對中國寒潮事件的起因、變化趨勢等進行了大量的研究[4?5]，部分研究發現中國寒潮次數和強度呈現新的變化特征[9]，而區域尺度寒潮變化特征各有不同[10]，貴州高原等地區寒潮次數呈明顯下降趨勢[11]。胡春麗等[12]對東北地區冬季寒潮事件變化特征的研究表明，東北地區寒潮日數和站次均呈減少趨勢；孟祥君等[13]對東北地區寒潮活動時空特征的分析表明寒潮變化趨勢空間差異明顯，高海拔地區減弱趨勢明顯；喬雪梅等[14]對中國北方地區寒潮時空特征進行了分析，研究表明黑龍江大興安嶺地區、吉林省東南部等地區為寒潮發生的高風險區；李尚峰等[15]對中國東北極端低溫事件的特征進行了分析，分析表明2月總極端低溫事件發生次數最高；徐蒙等[16]對中國冬半年極端降溫過程事件的時空演變特征分析表明，極端降溫事件發生頻數呈北多南少的空間分布；Ding等[17]研究認為，自2009年以來華北地區超強寒潮的增加可歸因于西伯利亞高壓的極端增加；Wu等[18]發現中國冷極端事件的頻率則有所下降，暖冬現象進一步形成。

綜上所述，前人已經對寒潮事件的發生頻率及時空特征進行了大量研究，但目前已有研究的時間粒度大多以年或季為時間尺度，不足以支持更為精細準確地制定針對寒潮事件的防災減災策略，并且在21世紀之后，在全球氣候變暖的背景下，東北地區作為升溫明顯的主要區域之一[19]，針對其月尺度寒潮變化特征的研究報道較少。因此，本文以1981?2015年東北地區逐日最低氣溫資料為基礎，按照寒潮標準和指標，在研究寒潮事件年際尺度變化特征的基礎之上，進一步在月尺度上對寒潮事件的變化特征進行細化研究，以期為各月農事活動提供建議，為各地域準確制定針對寒潮事件的防災減災策略提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 數據來源

研究區域包含黑龍江、吉林、遼寧及內蒙古東四盟地區(赤峰市、通遼市、興安盟與呼倫貝爾市)，氣象數據來源于國家氣象科學數據中心，數據包含226個東北地區氣象站點1981?2015年日最低氣溫數據且均經過嚴格的質量檢查和控制，具體氣象站點及研究區域如圖1所示。

1.2 寒潮過程及其等級定義

參照中華人民共和國國家標準《寒潮等級》（GB/T21987—2017），給出寒潮等級的判定標準。寒潮(Cold wave)，即使某地的日最低氣溫在24h內降溫幅度≥8℃，或48h內降溫幅度≥10℃，或72h內降溫幅度≥12℃，而且使該地日最低氣溫≤4℃的冷空氣活動過程；強寒潮（Strong cold wave）定義為使某地的日最低氣溫24h內降溫幅度≥10℃，或48h內降溫幅度≥12℃，或72h內降溫幅度≥14℃，而且使該地日最低氣溫≤2℃的冷空氣活動；超強寒潮(Extreme cold wave)定義為使某地的日最低氣溫24h內降溫幅度≥12℃，或48h內降溫幅度≥14℃，或72h內降溫幅度≥16℃，且使該地日最低氣溫≤0℃的冷空氣活動。寒潮事件包括寒潮、強寒潮及超強寒潮，其持續天數定義為降溫過程初終日之間（含初、終日）間隔的天數，即各類寒潮事件造成的低溫日數。

圖1 東北地區氣象站點分布

1.3 統計指標

利用1981?2015年日最低氣溫數據，分別對各站點日最低溫度、24h及48h日最低溫度的降幅進行處理，結合寒潮等級標準，分別統計各氣象站發生寒潮事件的次數及日數，從而獲得1981?2015年單站三種級別寒潮事件總次數及總日數，基于統計結果分別從年和月尺度對1981?2015年東北地區三種級別寒潮事件的發生次數及日數變化進行分析，以月尺度進行分析討論時，依據東北地區氣候條件及寒潮事件發生特點，只針對1?5月及9?12月進行。

1.4 分析方法

采用一元線性回歸方法進行趨勢分析，運用Matlab 2018a工具進行寒潮事件的傾向率計算，利用Inverse Distance Weight方法將數據空間插值。

2 結果與分析

2.1 歷年寒潮事件統計特征

從東北地區1981?2015年寒潮事件累計次數及日數的空間分布來看（圖2），東北地區35a來寒潮、強寒潮及超強寒潮發生次數和日數差別較大，226個氣象站點寒潮次數和日數數值范圍分別為37～447次、81～894d；強寒潮次數及日數分別為2～213次、5～464d；超強寒潮次數及日數分別為0～190次、0～475d。大興安嶺、小興安嶺等東北北部地區屬于三種級別寒潮頻發區域，特別是漠河等地區，由于地理緯度和地勢的雙重影響，三種級別寒潮發生次數多且強度大，長白山西側雖然地理緯度較低，但是由于海拔高度和面向風向的原因，也是三種寒潮頻發的地區，而三江平原等地區寒潮發生次數較少。三種級別寒潮事件累計次數及日數的高值及低值地區空間分布基本相同，說明三種級別寒潮累計次數及日數的空間分布具有一致性。

圖2 1981?2015年研究區三種級別寒潮事件累計次數和日數空間分布

2.2 年尺度寒潮事件變化特征

2.2.1 時間演變特征

對東北地區1981?2015年226個氣象站點三種級別寒潮事件次數及日數進行統計分析，結果如圖3。由圖可見，1981?2015年東北地區寒潮、強寒潮、超強寒潮各站年均次數為4.9、1.6和0.8次；年均日數為10、3.8和2.1d。通過4階多項式擬合方法，對寒潮事件時間演變特征歸納得出，1981?2015年三種級別寒潮事件次數及日數均呈波動性上升的變化趨勢，且在2005年之后三種級別寒潮事件次數及日數的上升趨勢最為明顯。

2.2.2 空間演變特征

圖4為東北地區1981?2015年三種級別寒潮事件年次數及日數空間趨勢變化。由圖可見，寒潮及強寒潮主要在中高緯度地區呈增多的趨勢；超強寒潮除在小部分高緯度地區有增強的趨勢外，在大部地區強度減弱；綜合來看，研究期內整個東北地區寒潮事件呈減少的趨勢。在所有通過顯著性檢驗（P<0.05）的站點中，本溪站（?0.88次 · 10a?1）和沈陽站（0.93次 · 10a?1）年寒潮次數的變化趨勢最大；本溪站（?1.40d · 10a?1）和根河站（3.17d · 10a?1）年寒潮日數的變化趨勢最大；延壽站（?0.42次 · 10a?1）和遼中站（0.26次 · 10a?1）年強寒潮次數的變化趨勢最大；阿榮旗站（?0.28d · 10a?1）和遼中站（0.69d · 10a?1）年強寒潮日數的變化趨勢最大；呼中站和永吉站年超強寒潮次數和日數的變化趨勢最大，傾向率分別為?0.26、0.99次 · 10a?1和?0.67、2.47d · 10a?1。

2.3 月尺度寒潮事件變化特征

2.3.1 時間演變特征

從1981?2015年各月寒潮事件統計分析可以得出（圖5），東北地區寒潮事件主要發生在1、2、3、11和12月，平均次數分別為1.41、1.46、1.09、1.36和1.39次；平均日數分別為3.04、3.15、2.23、3.13和3.20d。4、5、9月及10月寒潮事件較少，平均次數分別為0.18、0.01、0.02和0.36次；平均日數為0.30、0.02、0.03和0.74d。從各月年際變化來看，1、4、5、10和11月寒潮事件整體呈減少的趨勢，其中4、5和10月正值東北地區春玉米播種（4?5月）/收獲（10月），該時間段內寒潮活動的減少有利于玉米播種后避免冷害，正常生長發育以及在成熟后期生長環境仍保持較高的溫度，有利于玉米灌漿，進一步提高玉米產量。而在2、9和12月寒潮事件呈增強趨勢，尤其是在9月寒潮事件呈次數降低而日數變多的趨勢，由于9月東北地區玉米正值灌漿期，長時間低溫導致玉米灌漿期延長，干物質積累緩慢，從而造成減產，因此，在玉米種植過程中，應及時注意氣溫變化，及時采取措施，避免因寒潮事件對玉米產量造成影響。

圖3 1981?2015年研究區歷年三種級別寒潮事件發生次數和日數累計值變化過程

注：曲線為4階多項式擬合。

Note: Curves are 4th order polynomial fits.

圖4 1981?2015年研究區三種級別寒潮事件年次數及日數氣候傾向率的空間分布（次·10a?1; d·10a?1）

圖5 1981?2015年歷年各月寒潮事件累計日數及次數（所有站點平均值）

2.3.2 空間演變特征

從各月份寒潮事件次數（圖6）及日數（圖7）傾向率的空間變化來看，各月份寒潮事件的次數（次）及日數（d）數值變化范圍均在[?1，1]區間內，說明趨勢較穩定，增加或減少趨勢不明顯，其中1月東北大部地區寒潮事件呈增多趨勢，但在遼寧西部及吉林的西部地區等地區，寒潮事件呈減弱的趨勢；2月除東北北部部分地區寒潮事件呈增多趨勢外，大部地區呈減少趨勢；3月寒潮事件增多區域主要集中在東北中部地區；4月寒潮事件整體呈次數減少而日數增加的趨勢，對于東北地區農事生產活動的進行有較大影響；5月東北大部分地區寒潮事件整體呈增加趨勢；9月寒潮事件變化趨勢與4月相反，東北大部地區主要呈次數增加而日數減少的趨勢；10月寒潮事件主要呈減少趨勢，但在遼寧地區呈次數減少日數增加的趨勢，由于遼寧地區是春玉米的主要種植區之一，因此在10月需要因地制宜制定策略，避免因寒潮事件導致溫度降低從而影響玉米產量；11月寒潮事件主要呈中高緯度增加而低緯度地區減少的特點；12月與11月變化趨勢相反，主要呈中低緯度增加而高緯度減少的趨勢。

圖6 1981?2015年各月寒潮事件累計發生次數氣候傾向率的空間分布（次 · 10a?1）

圖7 1981?2015年各月寒潮事件累計發生日數氣候傾向率的空間分布（d·10a?1）

3 討論與結論

3.1 討論

基于目前對于寒潮事件的眾多研究成果，學者對寒潮事件年/季尺度的變化特征或單次寒潮過程的研究較多，而對月尺度寒潮事件次數及日數的研究較少。對寒潮進行年尺度/季尺度分析，得出的結論不一定能完全反映某一月份實際情況，博爾楠·哈不都拉等[20]分析1954?2016年阿勒泰地區3月和5月寒潮事件減少，4月增加，而白松竹等[21]研究發現該地區寒潮事件在年尺度上表現為減少的趨勢。馬力等[22]研究表明中國2000年后寒潮活動頻發、持續時間久且強度大，與本研究發現東北地區在2005年之后寒潮事件次數及日數呈明顯增多趨勢的結論基本一致。從寒潮事件發生次數來看，孟祥君等[13]得出東北地區寒潮次數在6.2～169次·10a?1，而特強寒潮的發生次數為0.2～46次·10a?1，與文中研究結果差距較大，是因為寒潮采用標準不同，統計方法不一致所致。目前關于寒潮事件變化規律的研究采用的標準各不相同，孟祥君等[13]依據中華人民共和國國家標準中《冷空氣等級》（GB/T20484?2006）確定寒潮事件標準；馬力等[22]根據2017年10月修訂發布的中華人民共和國國家標準《寒潮等級》（GB/T21987? 2017），確定寒潮事件標準；蘇慧君等[23]則依據《福建省天氣預報技術手冊》，確定寒潮事件標準。由此來看，各學者在對寒潮事件標準判定時的依據各不相同，從而導致研究結果各異，對寒潮事件對策的制定造成困擾。

本研究關于各月份年際變化及空間傾向率變化的研究中，諸多月份出現年際變化與空間傾向率變化趨勢不一致的現象，是由于部分月份寒潮時間總次數或日數呈減少（增多），但各個站點寒潮次數或日數卻呈增多（減少）的趨勢，從而導致空間插值后插值結果與年際變化趨勢不一致，因此在進行寒潮事件的規律變化研究中應從時間、空間兩個角度分析其規律；胡春麗等研究表明東北地區冬季寒潮事件呈減少趨勢，與本研究（12月、1月、2月）結果基本一致。地理緯度與海拔高度是影響寒潮事件次數及日數高低的主要因素，高緯度和高海拔地區寒潮時間發生次數較多，而山脈等對冷空氣的阻滯作用是影響寒潮事件發生的重要因素，以松嫩平原為例，雖海拔高度較高，但由于受地形影響，該地區發生寒潮事件較少。此外，研究結果表明4月（9月）寒潮事件呈次數增加（減少）、日數減少（增加）的趨勢，由于該月份東北地區正進行春玉米的播種（收獲）等農事活動，若此時發生寒潮，將對當地的農業生產帶來很大影響，應該引起足夠重視，科學制定防御對策。

本研究利用國標《寒潮等級》及氣象數據分析了近35a東北地區寒潮事件年際尺度、月尺度的時間及空間趨勢變化，可為東北地區農牧業生產和防災減災等提供一定科學支撐，但由于各農作物及部分農事活動對溫度的敏感性不同，從而導致寒潮事件對其影響不一，所以在后續研究中應明確研究對象，確定合適的溫度指標，科學判斷寒潮事件等級，以期有針對性地研究寒潮事件的變化規律，為制定防災減災策略提供切實可靠的理論依據。

3.2 結論

（1）1981?2015年東北地區寒潮、強寒潮和超強寒潮三種級別寒潮事件，其空間分布規律符合“高緯度和高海拔地區日數多，低緯度和平原地區少”的特點，高發地區主要集中在大、小興安嶺和長白山等高海拔地區。整個東北地區呈寒潮事件減少的趨勢；從傾向率空間變化來看，寒潮及強寒潮主要呈低緯度減少而中高緯度增多的趨勢，超強寒潮主要呈減弱的趨勢。

（2）寒潮、強寒潮和超強寒潮年均次數分別為4.9、1.6和0.8次；年均日數為10、3.8和2.1d；1?5月和9?12月全站點各月份三種級別寒潮事件平均次數為1.41、1.46、1.09、0.18和0.01次，以及0.02、0.36、1.36和1.39次，平均日數分別為3.04、3.15、2.23、0.30和0.02d，以及0.03、0.74、3.13和3.20d·a?1。

（3）從各月份寒潮事件的傾向率空間變化來看，各月份三種級別寒潮事件年均次數及日數變化幅度小，數值均在[-1, 1]區間內。1月和5月東北大部地區寒潮事件呈增多趨勢，2月和10月大部地區呈減少趨勢；3月寒潮事件增多區域主要集中在東北中部地區；4月寒潮事件整體呈次數減少而日數增加的趨勢；9月寒潮事件變化趨勢與4月相反；11月寒潮事件主要呈中高緯度增加而低緯度地區減少的特點；12月與11月變化趨勢相反，主要呈中低緯度增加而高緯度減少的趨勢。

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Characteristics of Cold Wave Events Changes in Northeast China from 1981 to 2015

WANG Xiao-wei1, LI Xiao-yu1, SHI Wen-qi2, GU Jia-tong3, ZHAO Hai-gen1, SUN Chen1, YOU Song-cai1

(1. Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081, China; 2.Northeast Agriculture University, Harbin 150030; 3.Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866)

The Northeast China is one of the regions with a high frequency of cold wave events. It is crucial to clarify the pattern of cold wave events to develop disaster prevention and mitigation strategies. Authors used the Chinese national standard "Cold Wave Levels" (GB/T 21987-2017) and daily minimum temperature data from 226 meteorological stations in Northeast China from 1981 to 2015 to calculate the times and days of different levels of cold wave events occurring annually and monthly at the stations during 35 years. Linear regression and climate trend analysis were used to derive the spatial and temporal characteristics of cold wave events in Northeastern China. The results showed that the three levels of cold wave events occur more frequently at high latitudes and altitudes than at low latitudes and altitudes. High-occurrence areas are located in high-altitude areas, such as Daxinganling, Xiaoxinganling, and the Changbai mountains. The times of cold wave, strong cold wave, and extreme cold wave events at the stations during the last 35 years ranged from 37 to 447, 2 to 213, and 0 to 190, and their days ranged from 81 to 894, 5 to 464, and 0 to 475, respectively. In January, February, March, November, and December, the average times of cold wave events were 1.41, 1.46, 1.09, 1.36, and 1.39, and the average days was 3.04, 3.15, 2.23, 3.13, and 3.20, respectively. There were fewer cold wave events in April, May, September, and October, with an average times of 0.18, 0.01, 0.02, and 0.36 and an average days of 0.30, 0.02, 0.03, and 0.74 respectively (average of all stations). A trend of decreasing cold wave events is observed in the Northeast. The times of cold wave and strong cold wave events decreased at low latitudes and increased at middle and high latitudes, and the times of extreme cold wave events decreased. Climate trend analysis shows that the monthly average times and days of cold wave events for all three levels was in the range of [-1, 1]. The cold wave events in January and May showed an increasing trend, and those in February and October showed a decreasing trend. The cold wave events in March occurred primarily in the central region. Those in April showed a decreasing trend in times and an increasing trend in days. The trend in September was opposite to that in April and in November in the middle and high latitudes. The trend of cold wave events in April and September is unfavorable for agricultural production. Thus, measures should be implemented to adjust to this trend. However, since the temperature affects different crops and agricultural activities to various degrees, the cold wave events have different effects. Subsequent studies should determine appropriate temperature indicators, evaluate the level of cold wave events, investigate the changing patterns of cold wave events, and provide practical and reliable information to formulate disaster prevention and mitigation strategies.

Northeast China; Cold wave events; Annual scale; Monthly scale; Characteristics

10.3969/j.issn.1000-6362.2023.05.007

收稿日期：2022?06?13

糧食主產區主要氣象災變過程及其減災保產調控關鍵技術（2017YFD0300400）

通訊作者：游松財，研究員，研究方向為氣象災害與減災，E-mail:yousongcai@caas.cn

王曉偉，E-mail:wangxiaowei@caas.cn

王曉偉,李曉玉,史雯琪,等.1981?2015年東北地區寒潮事件變化特征[J].中國農業氣象,2023,44(5):423-432