王昊宇

摘 要：利用2018—2020年的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)氣象災(zāi)害預(yù)警信息的時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：（1）全國(guó)范圍內(nèi)發(fā)布的氣象災(zāi)害預(yù)警類型占比前6位的分別是：雷電、大風(fēng)、暴雨、大霧、道路結(jié)冰和高溫，占?xì)庀箢A(yù)警信息總發(fā)布量的88%。（2）全國(guó)氣象災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布有著明顯的時(shí)空差異;冬季道路結(jié)冰、大風(fēng)和大霧預(yù)警發(fā)布量列前3位，夏季雷電、暴雨和高溫預(yù)警發(fā)布量列前3位，春、秋季是過渡季節(jié);（3）全國(guó)發(fā)布的氣象災(zāi)害預(yù)警中，紅色預(yù)警占1.7%，橙色預(yù)警占17.4%，黃色預(yù)警占57.2%，藍(lán)色預(yù)警占23.67%。紅色預(yù)警列前6位的預(yù)警類型分別是暴雨、大霧、高溫、森林火險(xiǎn)、臺(tái)風(fēng)和暴雪，橙色預(yù)警列前6位的預(yù)警類型分別是高溫、暴雨、大霧、雷電、冰雹和道路結(jié)冰。（4）氣象災(zāi)害預(yù)警信息的時(shí)空特征符合我國(guó)天氣氣候特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：氣象災(zāi)害預(yù)警信息;氣象災(zāi)害預(yù)警空間分布特征

中圖分類號(hào) TP393.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2022）03-0154-05

Abstract： The spatial and temporal distribution characteristics of meteorological disaster warning information of China were analyzed and the fog intensity index was studied using the related statistical data from 2018 to 2020. The results showed that： （1） Nationwide， the top six types of weather warnings are lightning， gale， rainstorm， fog， road icing and high temperature， which accounts for 88% of the total amount of weather warning information issued.（2）There are obvious space-time differences in the release of weather warning information nationwide. Road icing， gale and fog warnings are among the top three issued in winter， lightning， rainstorm and high temperature warnings are among the top three issued in summer， and spring and autumn are transitional seasons. （3）Among the weather warnings issued nationwide， red warnings accounted for 1.7 percent， orange warnings accounted for 17.4%， yellow warnings accounted for 57.2%， and blue warnings accounted for 23.67%. The top six types of red warnings are heavy rain， fog， high temperature， forest fire danger， typhoon and snowstorm， the top six types of orange warnings are high temperature， heavy rain， fog， lightning， hail and road icing， the top six types of yellow warnings are lightning， road icing， fog， heavy rain， high temperature and high wind， the top six types of blue warnings are high wind， heavy rain， cold wave， frost， typhoon and thunderstorm wind.

Key words： Meteorological warning information; Distribution characteristics of meteorological warning

中國(guó)是世界上自然災(zāi)害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一，且災(zāi)害種類多，分布地域廣，發(fā)生頻率高，氣象災(zāi)害平均每年造成的直接經(jīng)濟(jì)損失占全部自然災(zāi)害損失的70%以上[1-2]。因此，加強(qiáng)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警及信息發(fā)布是防災(zāi)減災(zāi)工作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是防御和減輕災(zāi)害損失的重要基礎(chǔ)。而對(duì)氣象災(zāi)害預(yù)警信息的時(shí)空分布進(jìn)行研究，是氣象災(zāi)害研究的重要內(nèi)容，對(duì)于認(rèn)識(shí)氣象災(zāi)害的規(guī)律具有重要意義。

2007年，中國(guó)氣象局頒布了《氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)發(fā)布與傳播辦法》，明確氣象災(zāi)害預(yù)警信息按照災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度，分為藍(lán)色、黃色、橙色和紅色等4個(gè)等級(jí)，分別代表一般、較重、嚴(yán)重和特別嚴(yán)重。黃歸蘭等[3]對(duì)廣西氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)時(shí)空分布特征、發(fā)布頻次及發(fā)布準(zhǔn)確率進(jìn)行了研究;張碩等[4]對(duì)遼寧省氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)的分布特征、發(fā)布頻次和發(fā)布策略進(jìn)行了研究;楊榮芳等[5]對(duì)河北省氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)的分布特征、發(fā)布頻次和預(yù)警信息發(fā)布級(jí)別占比進(jìn)行了分析。2015年，國(guó)家預(yù)警中心成立，5年來國(guó)家預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)發(fā)布預(yù)警或提示信息136萬條，預(yù)警提示短信送達(dá)78億人次，預(yù)警信息覆蓋率超過87%[6]。預(yù)警信息在有效減少氣象災(zāi)害造成的損失方面發(fā)揮了積極作用。國(guó)家預(yù)警信息發(fā)布中心從2018年開始發(fā)布預(yù)警信息年度報(bào)告，對(duì)全國(guó)的各類預(yù)警信息的年度時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析。

本研究利用國(guó)家預(yù)警信息中心2018—2020年發(fā)布的預(yù)警信息，對(duì)我國(guó)16種氣象災(zāi)害預(yù)警信息的時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析，旨在分析全國(guó)范圍內(nèi)氣象災(zāi)害預(yù)警信息的平均時(shí)空特征，以便進(jìn)一步認(rèn)識(shí)氣象災(zāi)害發(fā)生發(fā)展規(guī)律，充分發(fā)揮氣象災(zāi)害預(yù)警信息在防災(zāi)減災(zāi)中的作用。

1 資料和方法

1.1 資料來源 本研究所用數(shù)據(jù)主要來自國(guó)家預(yù)警信息中心2018—2020年發(fā)布的預(yù)警信息。由于臺(tái)灣省、香港和澳門特別行政區(qū)的數(shù)據(jù)不完整，故本文未進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

1.2 研究方法 對(duì)臺(tái)風(fēng)、暴雨、暴雪、寒潮、大風(fēng)、沙塵暴、高溫、干旱、雷電、冰雹、霜凍、大霧、霾、道路結(jié)冰、雷雨大風(fēng)、森林火災(zāi)等16種氣象災(zāi)害的預(yù)警信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出氣象災(zāi)害預(yù)警信息的時(shí)空分布特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 預(yù)警信息類型和級(jí)別特征 2018—2020年平均而言，全國(guó)發(fā)布的16種氣象災(zāi)害預(yù)警信息中，發(fā)布量列前6位的氣象災(zāi)害預(yù)警類型為雷電、大風(fēng)、暴雨、大霧、道路結(jié)冰和高溫，占?xì)庀箢A(yù)警總量的88%，雷雨大風(fēng)等其余10種氣象預(yù)警占?xì)庀箢A(yù)警總量的12%（圖1）。 雷電、大風(fēng)和暴雨等氣象災(zāi)害發(fā)生范圍廣，對(duì)生產(chǎn)生活造成的影響大。雖然臺(tái)風(fēng)、森林火險(xiǎn)和冰雹氣象災(zāi)害占比小，但造成的災(zāi)害損失重。氣象災(zāi)害預(yù)警信息的級(jí)別反映了氣象災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度，2018—2020年全國(guó)發(fā)布的氣象災(zāi)害預(yù)警中，紅色預(yù)警占1.7%，橙色預(yù)警占17.4%，黃色預(yù)警占57.2%，藍(lán)色預(yù)警占23.67%。

2.2 預(yù)警信息時(shí)間分布特征

2.2.1 預(yù)警信息月際分布 按預(yù)警信息發(fā)布量的月際分布來說，全國(guó)每年平均發(fā)布?xì)庀鬄?zāi)害預(yù)警信息270700條，7—8月最多，月發(fā)布量超過4萬條，6月其次，月發(fā)布量超過3萬條，10月最少，預(yù)警發(fā)布量不到1萬條，其余月預(yù)警發(fā)布量在1萬～3萬條（圖2）。

中國(guó)處于東亞季風(fēng)區(qū)，相關(guān)學(xué)者研究表明[7-13]：我國(guó)春季氣溫變化幅度大，空氣干燥，多大風(fēng)和沙塵天氣;夏季受副熱帶高壓、東北冷渦和臺(tái)風(fēng)等天氣系統(tǒng)影響，多暴雨和雷電天氣;秋季不同強(qiáng)度的冷暖氣團(tuán)在某些區(qū)域持續(xù)對(duì)峙，可帶來暴雨等極端天氣事件;冬季極地冷空氣南下，易發(fā)生強(qiáng)降雪、霜凍及寒潮天氣，大部分地區(qū)的霧發(fā)生在秋冬季。氣象災(zāi)害預(yù)警信息的季節(jié)分布特征基本上與這些規(guī)律一致。1—2月和12月，降雪和低溫引發(fā)的道路結(jié)冰、大風(fēng)和大霧預(yù)警發(fā)布量列前3位，1月道路結(jié)冰和大霧預(yù)警發(fā)布量全年最多;3—5月是春季向夏季的過渡季節(jié)，3—4月大風(fēng)、雷電和大霧預(yù)警發(fā)布量列前3位，3月大風(fēng)預(yù)警發(fā)布量全年最多，5月雷電、大風(fēng)和暴雨預(yù)警發(fā)布量列前3位;6—8月，雷電、暴雨和高溫預(yù)警發(fā)布量列前3位，6月雷電和暴雨預(yù)警發(fā)布量全年最多，8月高溫預(yù)警發(fā)布量全年最多;9—11月是秋季向冬季的過渡季節(jié)，9月雷電、暴雨和大風(fēng)預(yù)警發(fā)布量列前3位，10月大風(fēng)、大霧和雷電預(yù)警發(fā)布量列前3位，11月大霧、大風(fēng)和道路結(jié)冰預(yù)警發(fā)布量列前3位（圖3）。

2.2.2 發(fā)布數(shù)量列前六位氣象預(yù)警信息月際分布 發(fā)布數(shù)量列前6位氣象災(zāi)害預(yù)警信息月際分布特征是（圖4），雷電預(yù)警集中在5—8月，月發(fā)布量超1萬條，尤其是7月預(yù)警發(fā)布量達(dá)2萬條，7月是雷電高風(fēng)險(xiǎn)月。6—8月東北冷渦、氣旋和臺(tái)風(fēng)等低值系統(tǒng)活躍，強(qiáng)對(duì)流天氣較多，因此，雷電預(yù)警較多。大風(fēng)預(yù)警全年均有發(fā)布，主要集中在3—5月，月發(fā)布量超0.5萬條。3—5月為春季，是冬季風(fēng)和夏季風(fēng)轉(zhuǎn)換的季節(jié)，南來和北來氣流均比較活躍，因此，大風(fēng)預(yù)警較多。暴雨預(yù)警主要集中在5—9月，其中7—8月發(fā)布量最高，月發(fā)布量超過1萬條。5—9月我國(guó)主要受東亞夏季風(fēng)影響，全國(guó)各地水汽相對(duì)最為充沛，其中7—8月為盛夏，西太平洋副熱帶高壓對(duì)我國(guó)影響相對(duì)最大，帶來的偏南水汽相對(duì)較多，因此，暴雨預(yù)警較多。降雪和低溫引發(fā)的道路結(jié)冰預(yù)警集中在1—2月和11—12月，其中1月發(fā)布量最高，超過0.8萬條。冬季，我國(guó)受東亞冬季風(fēng)影響，高緯度地區(qū)南下的冷空氣頻繁，造成低溫事件頻發(fā)，而冬季冷空氣與水汽配合，多降雪天氣，進(jìn)而引發(fā)道路結(jié)冰等災(zāi)害，因此，道路結(jié)冰預(yù)警較多。大霧預(yù)警全年均有發(fā)布，主要集中在1—2月和11—12月。由于冬季晝夜溫差相對(duì)較大，為大霧的形成提供了有力的氣象條件。此外，大霧與氣溶膠粒子有關(guān)，由于冬季供暖等造成排放較多，使得大霧天氣較多，因此，大霧預(yù)警較多。高溫預(yù)警4—9月均有發(fā)布，其中7—8月發(fā)布量最高，月發(fā)布量超過0.7萬條。6月下旬，太陽直射北回歸線，隨后的7—8月，由于太陽輻射較多，我國(guó)升溫明顯。此外，盛夏西太平洋副熱帶高壓對(duì)我國(guó)影響相對(duì)較大，副高控制的地區(qū)，盛行下沉氣流，天氣晴朗，亦對(duì)應(yīng)太陽輻射較多，氣溫相對(duì)較高，高溫預(yù)警較多。

2.3 預(yù)警信息空間分布特征

2.3.1 預(yù)警信息發(fā)布量空間分布 預(yù)警信息發(fā)布量空間分布特征反映了各省份氣象災(zāi)害的發(fā)生頻次。2018—2020年全國(guó)每年平均發(fā)布?xì)庀鬄?zāi)害預(yù)警信息27萬余條，福建、河南、河北和云南的預(yù)警發(fā)布數(shù)量居全國(guó)前4位，均超過1.5萬條;重慶、寧夏、海南、北京、上海、天津、西藏、遼寧和青海預(yù)警發(fā)布量在0.5萬條以內(nèi)，是預(yù)警信息發(fā)布較少的省份;其余18個(gè)省份預(yù)警發(fā)布量在0.5萬～1.5萬條（圖5）。從空間分布來看，預(yù)警信息發(fā)布量西北和東北比其他區(qū)域少（圖略）。

2.3.2 各省份主要?dú)庀鬄?zāi)害類型 各省份預(yù)警發(fā)布量前6位的預(yù)警占比反映了各省份的主要?dú)庀鬄?zāi)害類型（圖6）。華北地區(qū)主要的氣象災(zāi)害類型是雷電、大風(fēng)、暴雨、高溫、大霧、雷雨大風(fēng)、寒潮、冰雹和霜凍，其中北京、天津和內(nèi)蒙古大風(fēng)預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上，河北雷電預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上。東北地區(qū)主要的氣象災(zāi)害類型是大風(fēng)、雷電、暴雨、大霧、冰雹和寒潮，其中遼寧和黑龍江大風(fēng)預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上。華東地區(qū)主要的氣象災(zāi)害類型是雷電、暴雨、大風(fēng)、大霧、高溫、臺(tái)風(fēng)和雷雨大風(fēng)，其中江西和福建雷電預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上。華中地區(qū)主要的氣象災(zāi)害類型雷電、暴雨、高溫、大霧、大風(fēng)和雷雨大風(fēng)，其中湖南雷電預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上。華南地區(qū)主要?dú)庀鬄?zāi)害類型是暴雨、雷電、大風(fēng)、高溫、大霧、雷雨大風(fēng)、臺(tái)風(fēng)和冰雹，其中廣西雷電預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上。西南地區(qū)主要的氣象災(zāi)害類型是雷電、暴雨、大霧、大風(fēng)、高溫、道路結(jié)冰和雷雨大風(fēng)，其中四川、貴州和云南雷電預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上，西藏道路結(jié)冰預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上。西北地區(qū)主要的氣象災(zāi)害類型雷電、大風(fēng)、道路結(jié)冰、暴雨、寒潮、霜凍和冰雹，其中青海雷電預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上，寧夏大風(fēng)預(yù)警占發(fā)布總量的1/3以上。

2.3.3 各種氣象災(zāi)害發(fā)布量空間分布 各種氣象預(yù)警發(fā)布量列前6位的省份反映了不同氣象災(zāi)害的多發(fā)區(qū)域（圖6），圖7給出了各種氣象預(yù)警發(fā)布量空間分布。雷電預(yù)警呈現(xiàn)南多北少、東多西少的分布特征，多發(fā)區(qū)域在福建、江西和云南等地。2h內(nèi)發(fā)生雷電活動(dòng)可能性非常大的雷電紅色預(yù)警集中湖南和福建，橙色預(yù)警的區(qū)域主要在廣西、湖南、山東和海南。大風(fēng)預(yù)警多發(fā)區(qū)域在河北、河南和山東等地。12級(jí)以上大風(fēng)的紅色預(yù)警主要在新疆、浙江和遼寧，橙色預(yù)警主要在新疆和浙江。暴雨預(yù)警分布呈現(xiàn)東南部多西北部少的特點(diǎn)，多發(fā)區(qū)域在主要在廣東、福建和廣西等地。3h內(nèi)降水量將達(dá)到100mm以上的暴雨紅色預(yù)警主要在廣西、湖北、貴州、湖南、廣東和福建。暴雨多發(fā)地區(qū)降水受夏季風(fēng)影響較大，易出現(xiàn)強(qiáng)降水。大霧預(yù)警分布呈現(xiàn)東南部多西北部少的特點(diǎn)，多發(fā)區(qū)域在河南、山東和安徽等地。對(duì)交通有嚴(yán)重影響的大霧紅色預(yù)警主要在河南、山東、河北、江蘇、遼寧和安徽。大霧集中的區(qū)域基本上都分布在河谷盆地或沿海，這些地區(qū)容易滿足大霧形成的風(fēng)、溫、濕條件[7]。西部高原和沙漠等地區(qū)的霧極少，西藏和青海幾乎沒有大霧預(yù)警。高溫預(yù)警多發(fā)區(qū)域在江西、河南和湖北等地。最高氣溫升至40℃以上的高溫紅色預(yù)警主要在河南、重慶和河北。高溫紅色預(yù)警排名前列的省份并非以低緯度的南方省份為主，可能與北方部分省份降水較少、晴天較多、太陽輻射強(qiáng)等因素有關(guān)。寒潮預(yù)警分布呈現(xiàn)北多南少特征，多發(fā)區(qū)域在內(nèi)蒙古、黑龍江和山西等地。24h內(nèi)最低氣溫下降16℃以上的寒潮紅色預(yù)警3年內(nèi)僅出現(xiàn)過3次，其中新疆2次、黑龍江1次。寒潮橙色預(yù)警主要集中在云南、黑龍江、江蘇、江西、浙江和吉林。北方距離寒潮源地近，受寒潮影響強(qiáng)烈。沙塵暴預(yù)警多發(fā)區(qū)域在新疆、內(nèi)蒙古和甘肅等地。6h內(nèi)可能出現(xiàn)能見度小于50米的沙塵暴紅色預(yù)警主要在新疆，沙塵暴橙色預(yù)警集中在新疆和內(nèi)蒙古。我國(guó)西北部有浩瀚的沙漠，加之有蒙古氣旋的存在，能將大量沙塵卷入高空，形成沙塵暴。臺(tái)風(fēng)預(yù)警主要集中在沿海地區(qū)，多發(fā)區(qū)域在福建、廣東和浙江等地。冰雹預(yù)警北方多于南方、內(nèi)陸多于沿海，多發(fā)區(qū)域在吉林、貴州和新疆等地。道路結(jié)冰預(yù)警主要在北方，多發(fā)區(qū)域在陜西、甘肅和山西等地。雷雨大風(fēng)預(yù)警主要在東南部，多發(fā)區(qū)域在廣東、安徽和海南等地。霜凍預(yù)警多發(fā)區(qū)域在福建、山西和廣西等地。森林火險(xiǎn)預(yù)警多發(fā)區(qū)域在吉林、廣東和黑龍江等地。暴雪預(yù)警主要在北方，多發(fā)區(qū)域在黑龍江、河南和安徽等地。干旱預(yù)警多發(fā)區(qū)域在云南、湖北和江西等地。以上結(jié)論與我國(guó)各省份的天氣氣候特點(diǎn)基本一致。

3 結(jié)論

（1）全國(guó)范圍內(nèi)發(fā)布的氣象災(zāi)害預(yù)警類型占比前6位的分別是雷電、大風(fēng)、暴雨、大霧、道路結(jié)冰和高溫，占?xì)庀箢A(yù)警信息總發(fā)布量的88%。

（2）全國(guó)氣象災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布有明顯的時(shí)空差異。冬季道路結(jié)冰、大風(fēng)和大霧預(yù)警發(fā)布量列前3位，春季大風(fēng)、雷電和大霧預(yù)警發(fā)布量列前3位，夏季雷電、暴雨和高溫預(yù)警發(fā)布量列前3位，秋季大風(fēng)、大霧和雷電預(yù)警發(fā)布量列前3位。雷電、霜凍和臺(tái)風(fēng)預(yù)警福建最多，大風(fēng)預(yù)警河北最多，暴雨和雷雨大風(fēng)預(yù)警廣東最多，大霧和霾預(yù)警河南最多，道路結(jié)冰預(yù)警陜西最多，寒潮預(yù)警內(nèi)蒙古最多，森林火災(zāi)和冰雹預(yù)警吉林最多，暴雪預(yù)警黑龍江最多，高溫預(yù)警江西最多，沙塵暴預(yù)警新疆最多，干旱預(yù)警云南最多。

（3）全國(guó)發(fā)布的氣象災(zāi)害預(yù)警中，紅色預(yù)警占1.7%，橙色預(yù)警占17.4%，黃色預(yù)警占57.2%，藍(lán)色預(yù)警占23.67%。紅色預(yù)警列前6位的預(yù)警類型分別是暴雨、大霧、高溫、森林火險(xiǎn)、臺(tái)風(fēng)和暴雪，橙色預(yù)警列前6位的預(yù)警類型分別是高溫、暴雨、大霧、雷電、冰雹和道路結(jié)冰。

（4）氣象預(yù)警信息的時(shí)空特征符合我國(guó)天氣氣候特點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1]曹之玉，賀姍姍，孫超，等.新一代國(guó)家突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布云服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2021，21（4）：1483-1488.

[2]高歌，趙珊珊，李瑩.近十年來我國(guó)主要?dú)庀鬄?zāi)害特點(diǎn)及影響[J].中國(guó)減災(zāi)，2012（03）：15-17.

[3]黃歸蘭，趙宇，馬繼華，等.廣西氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)分布特征及發(fā)布[J].氣象科技，2015，43（02）：343-348.

[4]張碩，王一文，紀(jì)永明，等.遼寧省氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)分布特征及發(fā)布[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào)，2017，23（18）：115-118.

[5]楊榮芳，王紅俠，王賀.河北省氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)分布特征研究[J].氣象科技進(jìn)展，2020，10（03）：151-153.

[6]張宏偉，文科.國(guó)家預(yù)警信息發(fā)布中心 時(shí)歲有五 不負(fù)韶華[N].中國(guó)氣象報(bào)，2020-05-18（003）.

[7]林建，楊貴名，毛冬艷.我國(guó)大霧的時(shí)空分布特征及其發(fā)生的環(huán)流形勢(shì)[J].氣候與環(huán)境研，2008（02）：171-181.

[8]洪潔莉，鄭志海.2020年春季我國(guó)氣候特征及成因分析[J].氣象，2020，46（10）：1375-1384.

[9]龔志強(qiáng)，宋文玲，王東阡等.2017年春季我國(guó)主要?dú)夂蛱卣骷捌涑梢蚍治鯷J].氣象，43（10）：1296-1301.

[10]周璇，孫繼松，張琳娜，等.2020.華北地區(qū)持續(xù)性極端暴雨過程的分類特征. 氣象學(xué)報(bào)，78（5）：761-777.

[11]陳傳雷，管兆勇，肖光梁，等.遼寧省極端長(zhǎng)歷時(shí)暴雨時(shí)空分布及影響系統(tǒng)特征[J].氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)，2018，34（2）：28-34.

[12]聶羽，孫冷，李清泉，等.2015年秋季我國(guó)氣候異常及暖濕成因分析[J].氣象，2016，42（04）：507-513.

[13]趙俊虎，宋文玲，柯宗建.2019/2020年冬季我國(guó)暖濕氣候特征及成因分析[J].氣象，2020，46（07）：982-993.

（責(zé)編：張宏民）

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