强降雪常常引发严重灾害，给经济社会带来巨大影响(Changnon and Changnon, 2006; Changnon et al., 2006).如，2009/2010年和2010/2011年冬季美国和欧洲西北部的暴雪就造成大面积交通瘫痪和通讯中断，并导致数十人丧生.2007年3月初，中国北方地区遭遇暴风雪袭击，造成直接经济损失60多亿元，400多万人受灾(孙建奇等，2009).2008年初发生在中国南方的大范围低温雨雪冰冻更是造成1500多亿元的经济损失，1亿多人受灾(王遵娅等, 2008; Zhou et al., 2011).2009年初，内蒙古呼伦贝尔、新疆阿勒泰地区、东北大部接连出现暴雪天气并引发雪灾，数万人受灾，直接经济损失超过4000万元(陈洪滨和范学花，2010).因此，为更好地开展预报预测，有效减少灾害损失，有必要对强降雪的气候变率以及相关的物理过程和机制进行深入研究.

不少学者针对世界不同地区强降雪个例的天气学过程和成因进行了研究(Rosenblum and Sanders, 1974; Marwitz and Toth, 1993; Mote et al., 1997; Market and Cissell, 2002; Esteban et al., 2005; Heo and Ha, 2008; Jung and Kim, 2009)，发现锋面、气旋、倒槽等是造成强降雪的主要天气系统.在强降雪过程中，锋生或者气旋的发生发展虽然伴随着不同的大气不稳定条件、加热以及水汽的辐合和蒸发等物理过程，但冷暖气流的剧烈交汇、有利的抬升条件等是必不可少的.一些研究还注意到大尺度环流背景对强降雪的影响，如Seager等(2010)发现，NAO负位相时有利于2009/2010年冬季美国和欧洲西北部强降雪的发生.Liu等(2012)提出：秋季北极海冰减少会在北半球中高纬地区激发一种类似AO负相位的大气环流型，有利于阻塞形势的建立，从而利于冷空气的爆发南下；同时北极海冰减少亦有利于北半球高纬地区的水汽增加.在冷空气更活跃和更有利的水汽条件下，北美、欧洲及东亚中高纬地区的降雪都出现不同程度的增强.

中国北方作为降雪最为集中和频繁的地区之一(刘玉莲等, 2012, 2013)，也最易受到雪灾的侵袭.2005年12月山东半岛出现持续性冷流暴雪(周淑玲等，2008)，2007年3月北方多省出现严重暴风雪(孙建奇等，2009)，2009年冬季新疆北部出现持续性暴雪(张书萍和祝从文，2011)，2010年1—2月新疆北部发生特大暴雪等(李如琦等，2015)，均对社会经济、农牧业、人民生活造成了巨大影响.对这些典型个例的发生、发展和消亡过程的研究，让我们了解了高低空急流、槽脊配置、冷平流、对流不稳定等在中国北方强降雪形成中的重要作用.基于更多个例，将强降雪过程根据落区(如北疆型暴雪、北疆沿天山型暴雪等)，降雪相态(如：Ⅰ型降雪和Ⅱ型降雪)，热力性质(如：暖区暴雪和冷锋暴雪)等进行分型研究，得到了更具普适性的影响中国北方强降雪的天气原因和物理过程(陈长胜等，2012；张俊兰等，2013；杨莲梅和刘雯，2016).除天气环流型外，一些学者也注意到了更大尺度的背景条件及外部因子.如Wang等(2011)指出，西伯利亚高压提前10天左右的突然增强和向东南移动使得东亚大槽明显加深，对2010年4月东北暴雪事件的发生起着关键作用.孙建奇等(2009)发现，在2007年3月初的中国北方一次强暴风雪事件发生前两周，北极涛动、南极涛动、欧亚遥相关型、北太平洋涛动等大气模态都出现明显异常.此外，中国北方降雪还具有明显的年际和年代际变化特征.如，张丽娟等(2011)发现1970—2006年间黑龙江省暴雪日数的年际变化呈增多趋势，并指出暴雪异常与厄尔尼诺有很好的相关性，厄尔尼诺年及前、后年是暴雪异常年频发时期.王继志等(2011)的研究表明，中国北方地区雨雪的年际变化与气溶胶光学厚度的年际变化存在显著正相关关系.杨莲梅等(2005)分析了新疆大到暴雪过程的年际变化，揭示大到暴雪过程在20世纪80年代以前偏少，而在20世纪80年代以后增多.东北冬季降雪量的年际变化也表现为在20世纪80年代之后增加(Wang and He, 2013; Zhou et al., 2017)，这与东亚冬季风减弱(Wang and He, 2013)和Hadley环流增强(Zhou et al., 2017)等关系密切.

虽然对强降雪天气过程和暴雪事件进行了诸多个例分析，但有关强降雪的气候变率及物理过程和机理的研究仍比较欠缺.为此，本文针对年际变化，主要分析影响中国北方大到暴雪的典型大尺度环流特征和水汽条件，并揭示其与影响小雪年际变化的相关环流和水汽特征的差异，以期深化对中国北方强降雪气候变率和机制的理解.

本研究使用了中国836个台站观测的1961—2014年的逐日天气现象和降水资料.该套资料由国家气象信息中心整编并进行质量控制.本文将出现降雪但不出现降雨天气现象的当日定义为一个降雪日，并将降雪日20—20时的降水量作为降雪量.分析前，我们剔除了缺测严重的站点，最后得到610站完整性较高的资料.站点剔除规则为：(1)某站某年的缺测日数达全年总日数的20%以上，则该年记录视为缺测；(2)无缺测年份短于30年的站点被剔除.按照中国气象局的分级标准，日降雪量达到0.1~2.5 mm视为小雪，2.5~5 mm为中雪，5~10 mm为大雪，10 mm以上为暴雪.本研究所指的强降雪为大雪和暴雪事件，即日降雪量达5 mm及以上.中国北方定义为35°N以北区域，共包括284个台站(图 1).

图 1

Fig. 1

图 1 中国北方10—4月大到暴雪日数(a，单位：d)和降雪量(b，单位：mm)的气候态分布 Fig. 1 Climatology of the number of days (a, unit: d) and the amount (b, unit: mm) of intense snowfall in northern China during October to next April

本文还使用了NCEP/NCAR再分析逐日资料，其水平分辨率为2.5°×2.5°.AO和NAO指数序列来自http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/precip/CWlink/daily_ao_index/ao.shtml.由于本研究聚焦中国北方强降雪事件的年际变率，因而在分析前滤除了数据的长期线性变化趋势.具体做法为：先利用最小二乘法计算原序列的线性趋势系数，然后在原序列中减去该线性趋势.本文分析方法主要为合成分析、回归分析和相关分析，显著性检验采用t检验.

图 1为中国北方冬半年(当年10月至次年4月，后简写为10—4月)各台站强降雪日数和强降雪量的气候态分布.可以看到，虽然冬半年降雪在中国北方地区非常普遍，但强降雪却主要集中在东北地区(120°E以东，40°N以北)和新疆北部(90°E以西，40°N以北).冬半年期间，这两个区域的大到暴雪日数大都超过1天，最大可达8天；多年平均的降雪量在4 mm以上，最大可达32 mm.而在中国北方的其余大部地区，多年平均的大到暴雪日数多为0.5天左右，降雪量不足4 mm.这与Sun等(2010)和刘玉莲等(2012)针对年暴雪的分析结果相一致.

中国北方多年平均的大到暴雪日数和降雪量还呈现清楚的月际演变(图 2).无论是新疆北部还是东北地区，大到暴雪日数和降雪量的年循环都表现出明显的双峰特征，并且这种双峰特征在东北地区体现的更为清楚.东北地区主峰值出现在11月而新疆北部出现在12月，次峰值均出现在3月.此外，中国北方的大到暴雪主要集中在10—4月，占全年总量的95%以上，这也是本文选取该时段作为研究对象的原因.

图 2

Fig. 2

图 2 中国新疆北部(蓝色线)和东北地区(红色线)大到暴雪日数(a，单位：d)和降雪量(b，单位：mm)的年循环 Fig. 2 Annual cycles of days (a, unit: d) and (b) amount (unit: mm) of intense snowfall in northern Xingjiang (blue line) and Northeast China (red line)

图 3给出了1961/1962—2013/2014年10—4月中国北方、东北地区和新疆北部区域平均的大到暴雪日数和降雪量的年际变化.可见，2009/2010年中国北方的大到暴雪日数和降雪量都最大，该年北半球很多地区也受到了暴雪的侵袭.另外，2010/2011和2012/2013等年份的大到暴雪也远高于气候平均值.东北地区和新疆北部还是中国北方强降雪事件年际变率最大的两个区域.中国北方大到暴雪日数的方差为0.16，而东北地区和新疆北部则分别为0.34和0.39.对于大到暴雪量的年际方差而言，中国北方区域平均值为1.42，而东北地区和新疆北部则分别达到3.18和3.44.

图 3

Fig. 3

图 3 10—4月大到暴雪日数(a—c，单位：天)和降雪量(d—f，单位：mm)的年际变化，(a，d)为中国北方，(b，e)为东北地区，(c，f)为新疆北部 Fig. 3 Interannual variation ofdays (a-c, unit: d) and the amount (b-d, unit: mm) of intense snowfall from October to next April in (a, d) northern China, (b, e) Northeast China, and (c, f) northern Xinjiang

图 3还清楚的表明：中国北方大到暴雪日数和降雪量的年际变率具有高度的一致性，两者的相关系数高达0.93，通过99.9%的显著性检验.这意味着大到暴雪日数对强降雪量的年际变率具有主要贡献.此外，东北地区大到暴雪的年际变化与新疆北部的也非常相似.两个区域的大到暴雪日数的相关系数为0.73，降雪量的相关系数为0.76，均通过了99.9%的显著性检验.这说明中国北方大到暴雪的年际变化具有很好的空间一致性.

基于1961—2013年中国北方10—4月大到暴雪日数的年际变化序列，以±1个标准差为界限，挑选出8个强降雪事件偏多年(1968, 1970, 1977, 1978, 2000, 2009, 2012)和6个强降雪事件偏少年(1964, 1994, 2001, 2007, 2008, 2011)进行合成分析.

如图 4a所示，中国北方强降雪事件偏多时，对应的北半球海平面气压(SLP)距平场所表现出来的最显著特征为：北大西洋中高纬SLP偏低而极区SLP偏高.这种经向偶极环流型与NAO负位相特征相一致.从更大范围来看，极地区域为正SLP距平区，中高纬大部分地区为负SLP距平区，这种环流形势与AO负位相模态非常相似.有研究指出，NAO可能是AO的一种区域性表现(Thompson and Wallace, 1998; Wallace, 2000).我们计算了1961/1962—2013/2014年冬半年期间NAO指数和AO指数的相关.两者相关系数高达0.77(通过99.9%信度)，进一步证实其年际变率的一致性.NAO和AO的负位相都表征北半球中高纬地区较强的经向型环流，易于冷空气的爆发南下，尤其是AO负位相与中国东北地区气温偏低的相关性非常好(Gong and Wang, 1999; Lu et al., 2016).中国北方强降雪事件偏少年对应的SLP距平场表现出大致相反的特征(图 4b).NAO和AO维持正位相，冷空气向极地区域收缩，中高纬地区以纬向型环流为主，不利于冷空气的爆发南下.

图 4

Fig. 4

图 4 中国北方10—4月强降雪事件偏多(左栏)和偏少年(右栏)对应的海平面气压(a—b，单位：hPa)，500 hPa位势高度(c—d，单位：dgpm)，850 hPa风场(e—f，单位：m·s-1)和200 hPa纬向风速(g—h，单位：m·s-1)的合成距平场(阴影区表示通过95%的信度检验) Fig. 4 Composite anomalies of SLP (a and b, unit: hPa), 500 hPa geopotential height (c and d, unit: dgpm), 850 hPa horizontal wind (e and f, unit: m·s-1), and 200 hPa zonal wind (g and h, unit: m·s-1) for more intense snowfall events (left column) and fewer intense snowfall events (right column) in northern China (Areas above the 95% confidence level are shaded)

500 hPa位势高度合成距平场表现出与SLP距平场非常相似的特征(图 4c—d).NAO和AO负位相对应中国北方强降雪事件偏多，正位相对应偏少的强降雪事件.并且，多雪年时NAO负位相特征更为明显，而少雪年时AO正位相特征更加突出.另一个影响中国北方强降雪的显著环流系统是贝加尔湖附近的高度场异常，该地区的异常低槽有利于引导冷空气南下，利于大到暴雪的发生，因此造成强降雪事件偏多；异常高压脊时则相反，不利于大到暴雪的发生，强降雪事件因而偏少.结合低层和中高层环流特点可以发现，影响中国北方强降雪的环流系统非常深厚，呈准正压结构，且空间尺度大.

从对流层低层风场来看，中国北方强降雪事件偏多时(图 4e)，新疆北部主要受异常偏西气流控制.一方面，大约沿40°E—60°E，自热带西印度洋经阿拉伯海到贝加尔湖以西的“反气旋—气旋—反气旋—气旋”波列将热带的暖湿气流“接力”输送至中高纬；另一方面，沿50°N左右，自北大西洋至贝加尔湖以西维持一纬向遥相关波列，该波列的异常气旋和反气旋环流中心与500hPa位势高度场的异常槽脊位置相对应，因此与NAO信号向下游传播有关(Zhou, 2013).在这两个波列的共同作用下，异常西风、西北和西南气流汇合于新疆北部上空，有利于冷暖气流辐合产生降雪.东北地区主要受异常西南气流控制，该西南气流源自孟加拉湾和热带西太平洋上空的异常反气旋.中国北方强降雪事件偏少年，北方地区主要受异常偏东风和东北风控制，这样的环流特征主要是由贝加尔湖附近的异常反气旋性环流造成(图 4f).贝加尔湖以西的异常反气旋性环流对应500 hPa位势高度场上的异常高脊，也是AO正位相在低层的局地表现.

在200 hPa高层大气中，对应偏多的强降雪事件，中国北方及其以北区域盛行异常西风气流(图 4g).这会在与急流垂直的方向上激发次级环流，在急流出口区右侧使得上升运动增强(丁一汇，2005).增强的上升运动为中国北方强降雪的发生提供了有利的动力抬升条件.在中国北方强降雪事件偏少年，情况正好相反(图 4h).40°N—60°N维持东风异常而30°N—40°N维持西风异常，中国北方正好位于次级环流造成的下沉运动区，受抑制的动力抬升条件不利于强降雪的发生.

为了进一步验证合成分析得到的影响中国北方强降雪事件年际变化的典型环流特征，我们还进行了回归分析(图 5).回归分析结果呈现与合成分析相一致的特征，主要包括：在中国北方强降雪事件偏多年，北半球中高纬地区维持显著的NAO和AO负位相；贝加尔湖附近上空维持异常低槽；在对流层低层，热带印度洋至热带西太平洋为一“串”异常反气旋环流控制，中国北方上空维持异常偏西和西南气流；在对流层高层，中国北方及其以北地区为显著西风异常.

图 5

Fig. 5

图 5 海平面气压(a，单位：hPa)，500 hPa位势高度场(b，单位：dgpm)，850 hPa风场(c，单位：m·s-1)和200 hPa纬向风(d，单位：m·s-1)与中国北方10—4月强降雪事件的回归分布(阴影区表示通过95%的显著性检验) Fig. 5 Regressions of SLP (a, unit: hPa), 500 hPa geopotential height (b, unit: dgpm), 850 hPa horizontal wind (c, unit: m·s-1), and 200 hPa zonal wind (d, unit: m·s-1) on the intense snowfall events in northern China during October to the next April of 1961/1962—2013/2014(Areas above the 95% confidence level are shaded)

为了解上述典型大尺度环流是否对降雪都具有普适性，我们进一步对比分析了其与影响中国北方小雪年际变化的环流特征的异同.图 6为1961/1962—2013/2014年间10—4月大气环流对中国北方小雪日数年际分量的回归场.由图可见，与中国北方小雪偏多(少)相关联的环流特征表现为NAO和AO负(正)位相、贝加尔湖上空的异常槽(脊)、中国北方高层的西(东)风异常，这与大到暴雪的情况相一致，但也存在明显差异.一方面，影响大到暴雪的异常环流强度较强，环流经向度更大，意味着更强和更频繁的冷空气爆发南下.另一方面，NAO和AO与大到暴雪的关系更密切.1961/1962—2013/2014年间，中国北方10—4月大到暴雪日数与同期NAO和AO的相关系数分别为-0.47和-0.53，均通过99%的显著性检验；而小雪日数与它们的相关系数分别为-0.13和-0.32，只有后者通过了95%的显著性检验.第三，西伯利亚高压强度(Wu and Wang, 2002)与中国北方大到暴雪的关系非常弱，相关系数仅为-0.01，但其与小雪呈显著正相关关系，相关系数为0.29(通过95%的显著性检验).另外，大到暴雪与来自中低纬的西风和南风水汽输送关系密切，但小雪与它们的关系并不显著，北方地区小雪事件主要受贝加尔湖附近的异常气旋(反气旋)性环流影响.相关分析结果也显示，印度洋至西太平洋地区(40°E—120°E，10°N—20°N)的西风水汽输送通量与中国北方大到暴雪日数的相关系数达0.36(通过99%的显著性检验)，而与小雪日数的相关系数为-0.03；东亚东部(110°E—130°E，20°N—40°N)的南风水汽输送通量与中国北方大到暴雪日数的相关系数为0.29(通过95%的显著性检验)，与小雪日数的相关系数为0.20(未通过95%的显著性检验).贝加尔湖上空(90°E—120°E，40°N—60°N)区域平均的500 hPa位势高度场与中国北方大到暴雪日数和小雪日数的相关系数分别为-0.48和-0.37，均通过99%的显著性检验.

图 6

Fig. 6

图 6 同图 5，但为中国北方10—4月小雪日数的回归分布 Fig. 6 Same asin Fig. 5 but for the regression on the light snow days in northern China

图 7显示了与中国北方强降雪事件年际变化相关的水汽输送特征.在强降雪事件偏多年(图 7a)，影响中国北方的水汽输送主要分为东、西两路.西路水汽输送又分为两支，一支来自热带-副热带地区，由40°E—60°E附近向北输送；另一支来自中纬西风带.它们在加勒比海以东地区汇合并转向东输送，在中亚西部至中国西北地区形成一条显著的异常偏西风水汽输送带.东路水汽输送通道与西北太平洋和东亚东部的经向波列有关，促使异常偏南风水汽输送控制东北地区.在强降雪偏少年(图 7b)，东亚大部都维持异常偏东风水汽输送，来自热带海洋的暖湿水汽输送几乎不可见.中国北方强降雪事件与水汽输送通量场的回归分析结果(图略)与合成分析结果相吻合.

图 7

Fig. 7

图 7 中国北方10—4月强降雪事件偏多(a)和偏少(b)对应的整层积分的水汽输送通量(单位：kg·m-1·s-1)的合成距平场(阴影区表示通过95%的信度检验) Fig. 7 Composite anomalies of water vapor transport (unit: kg·m-1·s-1) integrated from surface to 300 hPa for more intense snowfall events (a) and fewer intense snowfall events (b) in northern China (Areas above the 95% confidence level are shaded)

为了定量评估各方向的水汽输送及其对局地水汽辐合辐散的贡献，我们进一步分析了中国北方的水汽收支(图 8).在气候态上，我们可以看到以下一些特点：首先，纬向水汽输送明显大于经向水汽输送.其次，纬向水汽输送均为西风输送，反映西风带的明显影响，而且西边界的水汽流入小于东边界的水汽流出，因而纬向水汽输送对中国北方水汽散度的贡献是净流出.第三，南北边界为数值相当的水汽流入，表明来自中高纬和中低纬的水汽对中国北方水汽散度的贡献相当.第四，中国北方水汽的净流入和流出相抵消，并非明显的水汽源区或汇区.在强降雪偏多年，西风水汽输送增强，西边界增强幅度更大，使得纬向水汽输送由气候态的净流出变为净流入.同时，南边界的南风水汽输送也增强，使得经向水汽输送的净流入相应增强.西、南边界水汽输送的增强使得中国北方变为一个水汽汇区，提供形成强降雪的有利水汽条件.而在强降雪事件偏少年，西风水汽输送减弱，纬向水汽输送的净流出作用进一步增大，与北边界的北风水汽流入增强基本抵消，中国北方的水汽通量散度与气候态基本持平.

图 8

Fig. 8

图 8 中国北方10—4月水汽收支的气候态(b)和强降雪事件偏多(a)、偏少(c)年的水汽收支(单位：106 kg·s-1)合成距平(正值表示辐合，负值表示辐散) Fig. 8 Climatology of water vapor budgets (unit: 106 kg·s-1) (central panel) and composite anomalies for more (a) and fewer (c) intense snowfall events in northern China(Positive values denote convergence and negative values denote divergence)

我们也分析了大到暴雪与小雪的水汽条件异同.图 9为整层积分的水汽输送通量对中国北方小雪日数年际分量的回归场.可以看到，影响中国北方小雪偏多的为显著的偏西风水汽输送，体现西风带的主导影响.虽然热带西太平洋上空维持一反气旋性异常，但其西北侧的西南水汽输送并不能到达较高纬度.水汽收支分析(图 10)也表明，小雪偏多年，西风水汽输送增强，纬向水汽输送由气候态的水汽净流出变为净流入；同时，北边界的水汽流入增强.西、北边界水汽输送的增强使中国北方水汽辐合增强.而在小雪偏少年，纬向水汽流入较气候态增强，但北边界的水汽流出大幅增加，中国北方变为水汽辐散区，不利于降雪的产生.有趣的是，无论在小雪偏多年还是偏少年，中国北方南边界的水汽输送都没有明显变化，这进一步证明小雪受到中低纬的影响微弱.由此可见，大到暴雪与小雪偏多都对应偏西风水汽输送增强的特征，但大到暴雪偏多还在很大程度上依赖于来自中低纬的水汽输送.

图 9

Fig. 9

图 9 整层积分的水汽输送通量(单位：kg·m-1·s-1)对中国北方10—4月小雪日数的回归分布(阴影区表示通过95%的显著性检验) Fig. 9 Regression of water vapor transport integrated from surface to 300 hPa (unit: kg·m-1·s-1) on the light snowfall days in northern China from October to next April of 1961/62—2013/2014 (Areas above the 95% confidence level are shaded)

图 10

Fig. 10

图 10 同图 8，但为中国北方10—4月小雪的水汽收支(单位：106 kg·s-1) Fig. 10 Same as Fig. 8 butfor the light snowfall in northern China (unit: 106 kg·s-1)

本文分析了中国北方强降雪事件的空间分布和年际变化特征以及与之相联系的典型大尺度环流背景和水汽输送特征，所得结论如下：

(1) 从气候态空间分布看，中国北方冬半年强降雪主要集中在新疆北部和东北地区，大到暴雪日数一般有1~8天，雪量大多在4 mm以上，最大可达30 mm以上.新疆北部和东北地区强降雪的年内变化都表现出明显的双峰特征，11、12月为主峰值，3月为次峰值.此外，中国北方大到暴雪日数和降雪量的年际变率具有高度的一致性，并以新疆北部和东北地区最大，而且这两个区域大到暴雪的年际变化也相类似.

(2) 中国北方强降雪事件偏多是中高纬和中低纬环流共同作用的结果.中高纬环流特征主要表现为AO和NAO负位相、贝加尔湖槽加深、中国北方及以北区域高空出现异常西风气流.中低纬环流特征为热带印度洋至热带西太平洋低层出现异常反气旋带.AO和NAO负位相以及贝加尔湖槽加深主要影响冷空气活动；中国北方及以北区域高空异常西风气流提供动力抬升条件；中低纬异常反气旋环流则利于偏西和西南暖湿气流向北输送，提供强降雪事件发生所需的大量水汽.在这样的配置下，中国北方强降雪事件偏多.反之，当AO和NAO位于正位相、贝加尔湖槽减弱、中国北方及以北区域高空东风异常、低纬水汽向北输送不足时，不利于中国北方强降雪发生.

(3) 水汽输送和收支分析表明，在强降雪偏多年，中国北方东西边界的西风水汽输送净流入增大；南边界的南风水汽输送也增大，而北边界的水汽输送变化不明显，使得经向水汽输送的净流入增加.中国北方地区因而成为水汽汇区，为强降雪事件的发生提供了充足的水汽条件.在强降雪偏少年，中国北方东西边界的水汽净流出增大；北边界的水汽流入增大，南边界的水汽输送变化不明显，经向水汽输送的净流入因而增加.由于水汽净流入的增加被净流出的增量所抵消，中国北方地区的水汽散度基本与气候态持平.因此，与中国北方强降雪事件偏多相联系的水汽输送既包括中高纬西风带水汽输送，也有来自中低纬的暖湿水汽输送的影响.而在强降雪偏少年，主要受中高纬水汽输送异常的影响.

我们还单独针对新疆北部和东北地区做了同样的分析，得到一致的结果，表明中国北方不同地区年际变率的高度一致性.另外，我们也利用具有更高分辨率的ERA-interim再分析资料(分辨率为1.5°×1.5°，时间段为1979—2014年)对本文的结果进行了验证.基于ERA-interim资料的分析结果与基于NCEP/NCAR再分析资料所得的结果相一致，进一步证实了本文的结论.当然，本文只是着重分析了与强降雪事件相关联的大气环流背景和水汽特征，哪些外强迫因子对中国北方强降雪的年际变化具有影响，其中的物理过程和机理又如何，可用于强降雪事件预测的前期信号有哪些等诸多问题还待进一步深入研究，以期增进机理认识，并揭示可用于预测的信号因子.