利用1979~2012年青藏高原125个基本、基准站观测日最高及最低气温数据、Hadley中心月平均海冰覆盖率资料、ERA-Interim的风场、高度场等再分析资料,根据相关统计分析、合成分析等方法系统地分析了青藏高原地区秋、冬季冷昼和冷夜日数(低温日数)与关键影响海区海冰的关系及影响机理。结果表明,夏、秋季关键海区海冰偏少时,秋、冬季极地和青藏高原地区500 h Pa位势高度减小,中高纬西伯利亚地区位势高度增强,北极至青藏高原有明显由北向南波动通量,高压反气旋系统在西伯利亚地区形成与壮大,青藏高原以北风场呈现明显偏北风,Rossby波在青藏高原及其以北地区呈现由北向南波动形式,青藏高原以北的西风带地区Rossby波东传减缓,导致经向活动加强,北部冷空气易于通过气流向高原侵袭,秋、冬季青藏高原低温日数将偏多。
以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951～2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析（Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis,BP-CCA）方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析（Ensemble Canonical Correlation,ECC）方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010～2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。
基于青藏高原地区1960-2010年高分辨率（0.5°×0.5°）的逐日地面气温格点资料以及1960-2010年NCEP/NCAR全球月平均海平面气压场、高度场、风场的再分析格点资料（2.5°×2.5°）,通过计算青藏高原（74.75°~104.25°E,26.75°~40.25°N）冬季地面温度平均值经标准化处理后得到的区域冬季气温强度指数,分析了冬季北极涛动（AO）、西伯利亚高压与同期青藏高原地面气温的特征和关系.结果表明：AO为负（正）相位时,中高纬西风气流偏弱（强）,有（不）利于极地冷空气向南输送,西伯利亚地区源地冬季风偏强（弱）,青藏高原冬季气温指数减小（增大）,地面气温偏低（高）.对AO作M-K突变分析,发现其突变年份为1975年,通过对突变年份前后高度场和风场作差值场分析,结果显示：冬季AO处于高指数时期,500 h Pa上,欧洲东部槽变浅,青藏高原北部的高压脊减弱,环流呈纬向发展,青藏高原上盛行偏南风,气温偏高,青藏高原地区为暖冬期;200 h Pa上,青藏高原东部的槽明显加深,使得青藏高原地区对流层顶至平流层底的环流趋势以经向发展为主,该区域主要受到偏北的急流控制,易导致降温.
