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大到暴雪天气是极端天气气候事件之一，也是我国北部冬、春季常发的灾害性天气，如2021年11月6-8日，中国东北地区发生百年一遇的特大暴雪，多地积雪深度达40~50 cm，局部最大积雪深度达60 cm。

此次降雪造成交通中断、受损棚舍2 245座、草料库17座、大棚98座、仓房62座，直接经济损失3 446.53万元。

由此可见，大-暴雪给交通运输、农牧业生产和人民群众的生活带来严重影响，造成巨大的经济损失。

因此，提高极端降雪预报技术是减少灾害经济损失最重要的途径，而厘定影响极端暴雪天气的大气环流形势是改进极端降雪预报技术的基础。

同时，揭示在全球变化背景下，影响极端天气的大气环流演变成为学术界热点关注问题。

针对影响大-暴雪事件天气形势的研究，国内外主要集中在三个方面。

①针对单次强降雪的天气形势进行分析，发现锋面、气旋、低压槽等是造成强降雪的主要天气系统，高层辐散与低层辐合相配置、锋生强迫、大气层结不稳定和冷暖气流交汇等动力和热力条件在暴风雪形成中均起重要作用。

②因为大尺度环流场通常比中尺度场具有更长的时间尺度，因此具有更长的固有可预测性。

因此很多学者从大尺度环流形势及其变化的角度对强降雪影响进行分析。

如日本海沿岸地区的区域降雪分布受季节内急流变化控制，特别是10 d时间尺度的准定常Rossby波和东亚地区大气阻塞异常的影响；20世纪80年代中期之后Hadley环流增强、东亚冬季风减弱导致冷空气减弱，使得东北亚太平洋沿岸海区温度升高、蒸发加强，导致东北地区的水汽输送增多，降雪量增加；北大西洋涛动和北极涛动负位相、前期秋季北极海冰的减少、厄尔尼诺年及前、后年也会导致东北暴雪的年代际增加。

③基于过去某一时段内大－暴雪事件天气形势的分析，总结出影响大－暴雪事件主要的天气系统。

此类研究成果很多，影响不同区域大－暴雪事件的天气系统具有明显的区域性和差异性。

综合以上研究成果不难看出，目前针对暴雪环流形势的研究主要集中在暴雪天气形势上的判断，对环流形势的演变规律关注不够。

IPCC第六次报告指出，自1850—1900年以来，全球地表平均温度已上升约1 ℃，那么，在气候变暖背景下，影响大－暴雪的天气形势是如何演变的，也是提高暴雪预报和预测的关键。

研究认为，1961—2017年东北地区年平均气温升温速率为0.31 ℃/10 a，高于全国乃至全球近50 a同期平均升温速率。

中国东北地区处于全球受季风影响最显著区域，是中国第二大稳定积雪区，是欧亚大陆的五大稳定积雪区之一，以其积雪年均储量最大而区别于其他积雪区。

已有研究认为气候变暖后东北大部地区大雪以上降雪发生频次明显增多，处于东北地区纬度最高的黑龙江省大雪日数增加趋势显著，大－暴雪已成为黑龙江省冬、春季常发的灾害性天气之一。

已有学者基于1961—1999年46个暴雪个例，将影响黑龙江省暴雪的天气形势分为平直环流型、一脊一槽型和辐合气流型（北脊南槽型）3种类型；基于1977—2006年的暴雪个例，提出影响黑龙江暴雪的天气形势有贝加尔湖低压型、蒙古气旋型、日本低压型和江淮气旋北上型4种；基于2006—2016年37个暴雪个例进行分析，提出影响黑龙江暴雪的温带气旋主要有蒙古气旋、东北气旋、黄河气旋、日本海气旋、江淮气旋和合并气旋。

本文在已有研究基础上，以1961—2017年为时间尺度，分析气候变暖背景下，影响黑龙江大－暴雪的主要天气类型的演变特征，为提高区域大－暴雪预报准确率提供依据，为全球变化的影响提供科学依据。

研究区概况与研究方法

研究区概况

黑龙江省位于我国中高纬地区东北端，介于121°11′~135°05′E、43°26′~53°33′N之间。

气候属于寒温带与温带大陆性季风气候，冬季寒冷漫长。

冬季受极地大陆气团控制，且在蒙古高压东偏北部，气候严寒。

大－暴雪天气是黑龙江省冬、春季常发的灾害性天气之一，有时伴随的寒潮、大风、雪阻等气象灾害对交通运输、人民生产生活等产生严重影响。

图1 研究区位置图（审图号：GS(2019)3333号）

数据来源

本文所使用的逐日降水资料、气温资料均来源于黑龙江省气象局，考虑到数据的连续性和准确性，选取了黑龙江省69个国家气象观测站的日降水资料，再分析资料为2.5°×2.5°的NECP/NCAR日平均资料，时间为1961—2017年。

鉴于已有研究，下文中大－暴雪过程判定标准如下：

（1）站点日降雪量：24 h降雪量≥ 5.0 mm；

（2）相邻站点≥3站出现大雪：24 h降雪量≥ 5.0 mm；

（3）站点日地面平均气温< 0 ℃；

（4）站点日地表平均温度< 0 ℃。

一次降雪过程中至少有1 d出现大－暴雪日，则视为大－暴雪过程。

研究方法

趋势分析

为反映1961—2017年大－暴雪降雪量和降雪日数随时间的变化趋势，采用线性倾向估计：

y=ati+b (1)

式中：a和b系数由最小二乘法估算得到，回归系数a表示数据变化趋势，a>0表示呈上升趋势，a<0表示呈下降趋势。

采用t检验对线性趋势进行统计检验，通过显著性水平检验说明变化趋势显著，否则认为变化趋势为正常的气候波动。

Mann-Kendall 突变检验

针对具有N个样本量的时间序列（x1，x2，x3，…，xn）构造一秩序列：

Sk=∑i=1kri (k = 1，2，…，n) 。(2)

式中：Sk表示累计序列，ri表示xi>xj（1≤j≤i）的样本累计数。

当ri= 1时，xi>xj；当ri= 0时，xi<xj；j=1，2，…，i。

在时间序列随机独立假设定义下，定义统计量：

UFk=[Sk−E(Sk)]Var(Sk)(k = 1，2，…，n) ； (3) E(Sk)=n(n+1) (4)

Var(Sk)=n(n−1)(2n+5)72。 (5)

式中：UF1 = 0，E(Sk)、Var(Sk)分别为Sk的均值和方差。

UF是按照时间正序绘制的曲线，UB则是按照时间逆序绘制的曲线，在给定置信水平线α，若两条趋势线UF和UB在-α与α限定区间内存在交点，则说明此交点为曲线变化的突变点；若突变点对应的数值大于或小于0，则表明该数据存在明显的突变上升或突变下降趋势。

变异系数

变异系数是反映总体各单位标志值的差异程度或离散程度的指标，其定义为标准差与平均值之比：

Cv=σμ。(6)

式中：σ表示标准偏差，μ平均值。

方差分析

单因素方差分析用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。

本文主要比较大－暴雪降雪量和降雪日数是否有显著差异，以F检验来判断差异是否显著，公式为：

F=SSAr−1SSEn−1。(7)

式中：SSA为组间离差平方和，SSE为组内离差平方和，若F>Fα2 (r-1，n-r)，则表明差异显著，反之则无显著差异。

相关系数

相关分析是一种研究现象间是否存在某种依存关系，并对具有依存关系的现象的相关方向及相关程度进行研究的理论和方法。

本文主要利用Pearson相关分析方法，对大－暴雪降雪量和降雪日数与气温的相关性进行定量分析。

用相关系数r表示，假设存在两组样品变量，x1，x2，... ，xn和y1，y2，... ，yn，n为样本数，则相关系数的计算公式如下：

r=∑i=1n(xi−x¯)(yi−y¯)∑i=1n(xi−x¯)2∑i=1n(yi−y¯)2。(8)

式中：x−和y−分别代表两组变量的平均值。

相关系数r的区间在-1~1之间，当r>0时，表明这两个变量呈正相关关系，r越接近1，变量正相关关系越显著；当r<0时，表明这两个变量呈负相关关系，r越接近于-1，变量负相关关系越显著；当r=0时，表明这两个变量呈相互独立的关系，无相关性。

同时，计算结果中用P值来检验相关性是否通过概率性水平检验，当P<0.05，表明这两个变量呈显著相关关系。

（1）1961—2017年黑龙江省大－暴雪降雪量和日数均在2004年发生突变上升趋势；以1987年为界，分别统计了1961—1987和1988—2017年两个时间段大－暴雪降雪量和降雪日数的方差，结果表明，大－暴雪降雪量和降雪日数在气温突变年前后均存在显著差异。

同时，也计算了1961—2017年黑龙江省大－暴雪降雪量和降雪日数与气温的相关系数，相关系数分别为0.278 5和0.179 7，大－暴雪降雪量通过0.05显著性检验，表明气温对大－暴雪降雪量影响显著；降雪日数未通过0.05显著性检验，表明气温对大－暴雪降雪日影响不显著。

（2）蒙古气旋型和贝加尔湖低压型天气系统分别在蒙古国中部、贝加尔湖附近生成，蒙古气旋型和贝加尔湖低压型天气系统发生次数增多，其原因可能是由于近年来北极海冰减少、北大西洋涛动和北极涛动负位相导致大气径向活动增强，冷空气频繁南下，加上特殊的地理环境导致低值系统产生频繁。

（3）黑龙江大－暴雪天气地面环流形势主要分为9个类型，按其频率出现的大小分别是蒙古气旋型、日本海低压型、贝加尔湖低压型、低压发展型、倒槽型、低槽型、江淮气旋型、黄河气旋型和其他类型；蒙古气旋型和贝加尔湖低压型降雪落区主要位于黑龙江东部、中北部和中西部及其偏北地区，日本海低压型和倒槽型主要位于东部和东南部，低压发展型和黄河气旋型主要位于东部和南部，低槽型主要位于南部，江淮气旋型和其他类型主要位于东南部。

这与前人研究结果一致，佐证了本研究结果的合理性和可信度。

（4）本研究也存在一些缺点和不足，①本文对黑龙江大－暴雪的分析是基于站点数据，空间分布和变化情况主要通过实测站点数据空间插值，但是东部和北部大兴安岭地区气象站点较少，因此在空间插值后的大－暴雪降雪日数和降雪量数据存在部分差异。

②黑龙江大－暴雪天气地面影响系统分型主要依据气旋发生源地进行分型，根据气旋发生的前5 d环流形势确定气旋的来向和生成源地，但是由于部分气旋在生成时气旋中心范围较大，气旋源地较为模糊，可能导致各气旋的发生次数有所出入。

③本文研究层次仅局限于气候变暖下黑龙江大－暴雪天气形势变化特征的研究，并未深层次解读大背景下的气候变化是如何影响大－暴雪主要天气系统的变化，因此下一步将在这些方向上着重进行研究。

《内蒙古东南部大到暴雪预报系统的设计与实现》

《 2015年绥化市一次大到暴雪天气成因分析》

《“0703” 东北暴雪成因的数值模拟研究》