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中国处于东亚季风区，冬季气温同时受到热带及中高纬环流系统的共同作用，短期气候预测业务难度较大。中国东北冬季气温的变率与其余地区存在差异，这进一步加大了东北冬季气温预测的难度。目前，大部分现有气候模式的预测效能集中在热带地区，对中国，尤其是中国东北地区气温预测效能较低。此外，近几十年来中国冬季气温季节内转折特征明显，不同区域有不同的变化规律。由于东北冬季气温变化的特殊性，本文在认识气候变化新规律的基础上，利用气候模式高效能的预测信息选取影响中国东北冬季气温的热带和中高纬关键因子，研制了中国及中国东北冬季气温的动力-统计降尺度预测模型，提高预测准确度。。同时，本文还从月尺度和天气尺度研究了东北冬季气温季节内变化主模态的基本特征，以及主要影响因子和物理机制。
本文主要结论如下:
1、建立了超前两个月的中国冬季气温动力-统计降尺度实时预测模型
利用CFSv2模式10月起报的冬季泛东亚地区海平面气压场(SLP)，再分析资料中7-9月北太平洋海表温度(SST)以及8月欧亚边缘海地区海冰覆盖率(SIC)作为预测因子，建立中国冬季气温的实时预测模型。不同预测因子作用的区域不同。综合三个预测因子的多因子方案Ⅰ（MP-Ⅰ方案）的预测效能优于各单因子方案及CFSv2模式。1984-2017年冬季观测气温与回报气温的时间距平相关系数(TCC)和空间距平相关系数(ACC)由CFSv2模式的0.29和0.05分别提升至MP-Ⅰ方案的0.52和0.29。同时，MP-Ⅰ方案的均方根误差(RMSE)比CFSv2模式结果降低了约48％。但MP-Ⅰ方案对中国东北地区的回报效果有所欠缺，需要对东北冬季气温单独建模预测。
2、建立了中国东北冬季气温动力-统计降尺度预测模型并开展回报检验
利用CFSv2模式11月起报的冬季副热带南印度洋SLP，前期8月北太平洋SST及11月巴伦支海-喀拉海SIC，基于年际增量法建立中国东北冬季气温动力-统计降尺度预测模型，并对1984-2016年冬季东北气温进行了交叉检验回报试验。基于单个预测因子的降尺度预测方案与包含三个预测因子的多因子方案(HD方案)的预测效能较CFSv2模式均有很大提升，且不同降尺度方案作用的区域不同。其中，HD方案预测效能最为显著。经过HD方案的改进，回报的中国东北冬季气温33年平均的ACC由CFSv2模式的-0.02提升到0.30，通过了99％的显著性检验。且四个方案的RMSE降低百分率均超过30％，显示了动力-统计降尺度方案对东北冬季气温较高的预测效能。在此基础上，本论文提出了结合东北区域气温预测模型的中国冬季气温实时预测的MP-Ⅱ方案。该方案将回报的东北气温的异常同号率(RSS)由MP-Ⅰ方案的39％提升至57％，极大地改善了中国东北冬季气温的预测效能。此外，两种MP方案均显示出了对中国冬季气温异常年份的高预测准确度。
3、揭示了北极海冰异常对东北冬季气温季节内变化主模态的影响
研究了11月不同区域北极海冰影响中国东北冬季气温季节内变化主模态，即12月气温距平与1-2月气温距平反相的物理机制，及海冰影响的差异。11月戴维斯海峡-巴芬湾(SIC_DSBB)异常激发东传至东亚地区的Rossby波，影响中国东北12月气温。11月巴伦支海-喀拉海海冰(SIC_BKS)异常通过引起欧亚地区高度场异常，进一步影响欧亚地区上传至平流层的行星波，从而改变极涡强度。当平流层-对流层耦合时，平流层异常信号在1-2月下传至对流层，进而影响1-2月东北气温。两个区域海冰对东北冬季气温的作用存在差异的可能原因之一为:SIC_DSBB与SIC_BKS在10月至11月的月际增量(DM)不同。较小的11月SIC_DSBB_DM对大气的强迫较小，仅能激发12月东传至东亚的Rossby波;11月SIC_BKS_DM较大，激发较强的Rossby波源，通过欧亚地区高度场异常影响上传至平流层的行星尺度的Rossby波。
4、中国东北冬季气温季节内变化主模态的个例研究
选取2014/2015及2015/2016年冬季NECTA-++/+—事件，从天气尺度进行分析及比对。通过考察这两年冬季东北冬季气温及相关环流场的季节内演变，揭示北极海冰在东北冬季气温季节内变化过程中的关键性作用。2014/2015年冬季NECTA-++事件主要受11月SIC_DSBB偏少激发的东传Rossby，及SIC_BKS偏多引起的对流层行星1波上传减弱的共同作用。2015/2016年冬季，在超强厄尔尼诺背景下，东北气温在12月异常偏暖。但由于SIC_BKS受北大西洋强风暴影响，冬季持续异常偏少，北极异常增温。欧亚北部的反气旋型异常环流将极地冷空气输送至东北地区，使东北1-2月经历了两次寒潮事件，整个冬季气温呈现“前冬暖后冬冷”的异常形势。
本文主要结论如下:
1、建立了超前两个月的中国冬季气温动力-统计降尺度实时预测模型
利用CFSv2模式10月起报的冬季泛东亚地区海平面气压场(SLP)，再分析资料中7-9月北太平洋海表温度(SST)以及8月欧亚边缘海地区海冰覆盖率(SIC)作为预测因子，建立中国冬季气温的实时预测模型。不同预测因子作用的区域不同。综合三个预测因子的多因子方案Ⅰ（MP-Ⅰ方案）的预测效能优于各单因子方案及CFSv2模式。1984-2017年冬季观测气温与回报气温的时间距平相关系数(TCC)和空间距平相关系数(ACC)由CFSv2模式的0.29和0.05分别提升至MP-Ⅰ方案的0.52和0.29。同时，MP-Ⅰ方案的均方根误差(RMSE)比CFSv2模式结果降低了约48％。但MP-Ⅰ方案对中国东北地区的回报效果有所欠缺，需要对东北冬季气温单独建模预测。
2、建立了中国东北冬季气温动力-统计降尺度预测模型并开展回报检验
利用CFSv2模式11月起报的冬季副热带南印度洋SLP，前期8月北太平洋SST及11月巴伦支海-喀拉海SIC，基于年际增量法建立中国东北冬季气温动力-统计降尺度预测模型，并对1984-2016年冬季东北气温进行了交叉检验回报试验。基于单个预测因子的降尺度预测方案与包含三个预测因子的多因子方案(HD方案)的预测效能较CFSv2模式均有很大提升，且不同降尺度方案作用的区域不同。其中，HD方案预测效能最为显著。经过HD方案的改进，回报的中国东北冬季气温33年平均的ACC由CFSv2模式的-0.02提升到0.30，通过了99％的显著性检验。且四个方案的RMSE降低百分率均超过30％，显示了动力-统计降尺度方案对东北冬季气温较高的预测效能。在此基础上，本论文提出了结合东北区域气温预测模型的中国冬季气温实时预测的MP-Ⅱ方案。该方案将回报的东北气温的异常同号率(RSS)由MP-Ⅰ方案的39％提升至57％，极大地改善了中国东北冬季气温的预测效能。此外，两种MP方案均显示出了对中国冬季气温异常年份的高预测准确度。
3、揭示了北极海冰异常对东北冬季气温季节内变化主模态的影响
研究了11月不同区域北极海冰影响中国东北冬季气温季节内变化主模态，即12月气温距平与1-2月气温距平反相的物理机制，及海冰影响的差异。11月戴维斯海峡-巴芬湾(SIC_DSBB)异常激发东传至东亚地区的Rossby波，影响中国东北12月气温。11月巴伦支海-喀拉海海冰(SIC_BKS)异常通过引起欧亚地区高度场异常，进一步影响欧亚地区上传至平流层的行星波，从而改变极涡强度。当平流层-对流层耦合时，平流层异常信号在1-2月下传至对流层，进而影响1-2月东北气温。两个区域海冰对东北冬季气温的作用存在差异的可能原因之一为:SIC_DSBB与SIC_BKS在10月至11月的月际增量(DM)不同。较小的11月SIC_DSBB_DM对大气的强迫较小，仅能激发12月东传至东亚的Rossby波;11月SIC_BKS_DM较大，激发较强的Rossby波源，通过欧亚地区高度场异常影响上传至平流层的行星尺度的Rossby波。
4、中国东北冬季气温季节内变化主模态的个例研究
选取2014/2015及2015/2016年冬季NECTA-++/+—事件，从天气尺度进行分析及比对。通过考察这两年冬季东北冬季气温及相关环流场的季节内演变，揭示北极海冰在东北冬季气温季节内变化过程中的关键性作用。2014/2015年冬季NECTA-++事件主要受11月SIC_DSBB偏少激发的东传Rossby，及SIC_BKS偏多引起的对流层行星1波上传减弱的共同作用。2015/2016年冬季，在超强厄尔尼诺背景下，东北气温在12月异常偏暖。但由于SIC_BKS受北大西洋强风暴影响，冬季持续异常偏少，北极异常增温。欧亚北部的反气旋型异常环流将极地冷空气输送至东北地区，使东北1-2月经历了两次寒潮事件，整个冬季气温呈现“前冬暖后冬冷”的异常形势。