廖玉芳，李英，陳湘雅，馮俊妮

(1.湖南省氣候中心，湖南長沙410007;2.95666部隊(duì)81分隊(duì)，四川成都610041;3.益陽市氣象局，湖南益陽413000)

2008年初發(fā)生在我國南方地區(qū)的的大范圍持續(xù)低溫雨雪冰凍天氣所產(chǎn)生的影響讓世人矚目，冰凍天氣形成機(jī)理研究隨之成為諸多專家學(xué)者的研究熱點(diǎn)。楊貴名等[1]對2008年初“低溫雨雪冰凍”災(zāi)害天氣的持續(xù)性原因進(jìn)行了分析;王亞飛等[2]對2008年初中國南方雪災(zāi)大尺度環(huán)流背景進(jìn)行了分析;王東海等[3]對導(dǎo)致大氣環(huán)流異常從而促使此次低溫雨雪冰凍強(qiáng)天氣事件出現(xiàn)的主要因素進(jìn)行了分析;曾建明等[4]從過程的溫度場結(jié)構(gòu)特征研究了冰凍的形成條件;周慧等[5]對湖南2008年極端冰凍特大災(zāi)害成因進(jìn)行了分析和影響評估;陶云等[6]對2008年云南滇東北電線覆冰的氣象條件進(jìn)行了分析;李才媛等[7]對1954年12月26日－1955年1月18日、2008年1月13日－2月3日兩次持續(xù)性低溫冰雪過程進(jìn)行了對比分析;丁一匯等[8]分析了在拉尼娜事件影響下，南方冰災(zāi)發(fā)生的主要原因;王遵婭等[9]給出了2008年初我國低溫雨雪冰凍災(zāi)害的氣候特征。在此之前，還有諸多學(xué)者[10－14]從不同的側(cè)重點(diǎn)或個例對雨凇天氣進(jìn)行了分析研究，如呂勝輝等對天津機(jī)場出現(xiàn)的3次凍雨天氣過程開展了對比分析;陳天錫對駐馬店地區(qū)凍雨天氣特征開展了分析;王崇洲等分析了晚冬、早春季節(jié)西太平洋副熱帶高壓及西藏高原南側(cè)長波槽對形成大范圍雨凇天氣的影響;吳孝祥分析得出雨凇天氣過程的平均氣溫、地溫要比降雪天氣過程低2℃左右，近地面濕度比降雪天氣過程稍高。

上述研究以面上研究為主，在大的環(huán)境場背景下，局地環(huán)境條件對冰凍天氣形成的影響分析不夠。本文將重點(diǎn)討論雨凇天氣形成的局地環(huán)境條件，并在此基礎(chǔ)上，建立基于局地環(huán)境因子的雨凇日模型，給出雨凇日模型在雨凇氣候區(qū)劃中的應(yīng)用。

1 資料及方法

湖南省的冰凍災(zāi)害主要由雨凇和雨凇加凍結(jié)雪造成[15]，本文分析研究基于雨凇進(jìn)行。天氣現(xiàn)象欄記錄有雨凇之日，定義為雨凇日。

(1)資料

氣象資料:湖南省97個地面氣象觀測站自建站—2008年歷年冬半年(上年10月至次年4月)逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均相對濕度、平均風(fēng)速、天氣現(xiàn)象[16];NCEP 1°×1°溫度再分析資料。

地理信息:湖南省97個地面氣象觀測臺站的經(jīng)緯度、海拔高度;湖南省高程1:5萬GIS數(shù)據(jù)。

(2)相關(guān)算法

①坡度、坡向計(jì)算

基于湖南省高程1:5萬GIS數(shù)據(jù)，以待計(jì)算點(diǎn)為中心，取3×3行列的高程數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)計(jì)算。

②氣象要素空間插值

在開展小網(wǎng)格插值方法適宜性分析的基柮上，選擇多元回歸殘差高斯算子訂正法進(jìn)行相關(guān)氣象要素的空間插值。

式中:Ti，j為待插值的網(wǎng)格點(diǎn)要素值;b0為常數(shù)項(xiàng)，bk為第k個影響因子的系數(shù)，xk為k個影響因子值，ei，j為待插值殘差值，通過反距離高斯算子法訂正得到。

反距離高斯算子法計(jì)算公式為:

式中:Ti，j為待插值的網(wǎng)格點(diǎn)要素值;Tk為第k個點(diǎn)的要素值;k為第k個被引用到的插值點(diǎn);Wk為第k個點(diǎn)到待插值點(diǎn)的距離權(quán)重;r為k個點(diǎn)到待插值點(diǎn)的距離;Rp為截?cái)嗑嚯x;α為與氣象要素的距離相關(guān)性衰減率有關(guān)的參數(shù)，即高斯形態(tài)系數(shù)，α越大，衰減率越高。

(3)相關(guān)定義

平均連續(xù)雨凇日:歷次雨凇過程總持續(xù)時間與雨凇過程次數(shù)之比。

年平均雨凇日:各觀測臺站建站至2008年雨凇累計(jì)日數(shù)與年數(shù)之比。

雨凇最長持續(xù)時間:各觀測臺站建站至2008年歷次雨凇過程最長的持續(xù)時間。

子區(qū)間及劃分規(guī)則:根據(jù)分析需要按一定規(guī)則將某氣象要素的取值劃分成不同的區(qū)間段，則稱區(qū)間段為子區(qū)間。由于99%的冰凍天氣氣溫＜10.0℃，而氣溫＜－10℃的樣本數(shù)不到總樣本數(shù)的1%，因此，日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫按＜－10℃、≥10℃和－10℃～10℃之間以0.5℃間隔分段劃分子區(qū)間;日平均相對濕度按5%劃分子區(qū)間;日降水量按5 mm劃分子區(qū)間;日平均風(fēng)速在10 m/s以下時按0.5 m/s劃分子區(qū)間，10 m/s以上的樣本劃分在同一子區(qū)間。

子區(qū)間雨凇頻率:子區(qū)間雨凇日數(shù)占該區(qū)間樣本數(shù)的百分比。

子區(qū)間雨凇概括率:子區(qū)間雨凇日數(shù)占總雨凇日數(shù)的百分比。

子區(qū)間樣本概括率:子區(qū)間樣本數(shù)占總樣本數(shù)的百分比。

雨凇正貢獻(xiàn)區(qū)間:雨凇概括率大于樣本概括率的區(qū)間。

2 雨凇氣象要素統(tǒng)計(jì)特征

選擇日平均氣溫(TT)、日最高氣溫(Tm)、日最低氣溫(Tn)、日平均相對濕度(RH)、日降水量(RR)、日平均風(fēng)速(VV)作為雨凇氣象要素的分析對象?？倶颖緮?shù)為435 863，其中雨凇樣本數(shù)為16 667。

雨凇出現(xiàn)頻率隨氣溫降低而增大。對系列子區(qū)間雨凇概括率開展滑動t檢驗(yàn)(給定信度為0.001)，得出日平均氣溫在－2.5℃、1.5℃附近，雨凇概括率存在趨勢突變(減小、增大)，在該區(qū)間內(nèi)雨凇概括率可達(dá)76.6%;日最高氣溫在－1.0℃、2.5℃附近，雨凇概括率存在趨勢突變(減小、增大)，在該區(qū)間內(nèi)雨凇概括率可達(dá)61.1%;日最低氣溫在－3.0℃、0.5℃時，雨凇概括率存在趨勢突變(減小、增大)，在該區(qū)間內(nèi)雨凇概括率可達(dá)72.3%。當(dāng)日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫分別＜2.0℃、＜4.5℃、＜0.5℃時，對應(yīng)的雨凇概括率開始大于子區(qū)間樣本概括率，即對雨凇的形成開始有正貢獻(xiàn)。

雨凇出現(xiàn)頻率隨日平均風(fēng)速增大而增大。對系列子區(qū)間的雨凇概括率開展滑動t檢驗(yàn)，結(jié)果為:在日平均風(fēng)速0、5.5 m/s附近存在顯著增大、減小的趨勢變化，該區(qū)間雨凇概括率達(dá)87.7%。日平均風(fēng)速≥2 m/s時，雨凇概括率開始大于子區(qū)間樣本概括率，即對雨凇的形成開始有正貢獻(xiàn)。

在不同的日平均相對濕度區(qū)間上，雨凇出現(xiàn)頻率呈兩頭大、中間小的趨勢(圖1);對系列子區(qū)間的雨凇概括率開展滑動t檢驗(yàn)，結(jié)果為:在日平均相對濕度75%附近存在趨勢顯著增大點(diǎn)，75%～100%區(qū)間上雨凇概括率可高達(dá)90%;日平均相對濕度≥85%時，雨凇概括率開始大于子區(qū)間樣本概括率，即對雨凇的形成開始有正貢獻(xiàn)。分析低濕狀況下子區(qū)間雨凇頻率較大的原因:①低濕區(qū)間樣本小，低頻次的雨凇現(xiàn)象可導(dǎo)致高的雨凇頻率;②低濕狀態(tài)下的雨凇多為維持期的雨凇。

圖1 雨凇日日平均相對濕度統(tǒng)計(jì)特征

在不同的日降水量區(qū)間，雨凇出現(xiàn)頻率及雨凇概括率無明顯趨勢變化。當(dāng)日降水量≥0.0 mm時，雨凇概括率開始大于子區(qū)間樣本概括率，即有降水時對雨凇的形成是正貢獻(xiàn)。

3 環(huán)境因子對雨凇天氣形成的影響分析

3.1 環(huán)境因子

參考已有研究成果[1－15]，選擇冬季TT、Tm、Tn、RR、RH、VV、925 hPa溫度(T9)、850 hPa溫度(T8)、850 hPa與925 hPa溫度差(T8－9)、700 hPa與925 hPa溫度差(T7－9)、700 hPa與850 hPa溫度差(T7－8)等11個氣象因子及臺站經(jīng)緯度、海拔高度、坡度、坡向等5個地理因子與雨凇天氣(有、無)展開相關(guān)性分析。相關(guān)分析中，雨凇天氣作0、1化處理(0代表無雨凇，1代表有雨凇)。

3.2 影響程度分析

3.2.1 環(huán)境因子與雨凇天氣的相關(guān)性分析

計(jì)算16個環(huán)境因子與雨凇天氣的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明:雨凇天氣與緯度、坡向、T8、T9、T、Tm、Tn成反相關(guān)，與經(jīng)度、坡度、海拔高度、T8－9、T7－9、T7－8、RH、R、V成正相關(guān)。與T相關(guān)程度最高(相關(guān)系數(shù)達(dá)－0.367 6)，其后依次是Tm、T7－9、Tn、T8－9、T7－8、T9、T8、海拔高度、VV、RH、坡度、RR、經(jīng)度、緯度、坡向(－0.020 9)。對相關(guān)系數(shù)做t檢驗(yàn)，得出均通過0.001信度顯著性水平。由此得出，16個環(huán)境因子均與雨凇天氣形成密切相關(guān)，氣溫對雨凇天氣的形成最重要，溫度的垂直結(jié)構(gòu)次之，影響最弱的是地理因子。雨凇天氣與經(jīng)度成正相關(guān)、與緯度成反相關(guān)的結(jié)論與湖南年雨凇日空間分布(圖略)特征相一致。

3.2.2 不同日平均氣溫條件下環(huán)境因子對雨凇天氣的影響分析

環(huán)境因子與雨凇的相關(guān)性分析已得出雨凇形成與日平均氣溫相關(guān)最密切，下面將分析在不同日平均氣溫條件下，各環(huán)境因子對雨凇天氣形成的影響程度。以日平均氣溫≤10℃為起始條件(樣本數(shù)360 093，雨凇概括率100%)，以0.5℃間隔下降，至－7.0℃結(jié)束(樣本數(shù)271，雨凇概括率1.9%)，分別計(jì)算不同日平均氣溫條件下各因子與雨凇天氣的相關(guān)系數(shù)，并對相關(guān)系數(shù)序列進(jìn)行滑動t檢驗(yàn)(給定信度為0.01)，得出相關(guān)系數(shù)的趨勢變化點(diǎn)。

在系列日平均氣溫條件下，Tm與雨凇天氣平均相關(guān)程度最高，其次是T、RH，但在系列相關(guān)系數(shù)中，最高相關(guān)系數(shù)為TT與雨凇天氣的相關(guān);與RR的相關(guān)程度最弱，其次是VV。隨著日平均氣溫條件序列從高到低的變化，TT、Tm、Tn、VV與雨凇天氣的相關(guān)性逐漸降低;T9、T8與雨凇天氣的相關(guān)經(jīng)歷由反相關(guān)到正相關(guān)的變化;RH、RR與雨凇天氣為正相關(guān)，且相關(guān)性隨日平均氣溫條件降低而增大，特別是當(dāng)日平均氣溫＜0℃后，雨凇天氣與RH的相關(guān)系數(shù)是與氣溫相關(guān)系數(shù)的2倍(圖2)。

圖2 不同日平均氣溫條件下雨凇天氣與TT、RH的相關(guān)系數(shù)

在系列日平均氣溫條件下，表征溫度垂直結(jié)構(gòu)的因子與雨凇天氣的相關(guān)程度低于近地面氣溫和相對濕度，以T7－9相關(guān)最密切。隨日平均氣溫條件序列從高到低的變化，T8－9、T7－8、T7－9與雨凇天氣的相關(guān)程度下降。

在系列日平均氣溫條件下，所選取的地理因子中，雨凇天氣與海拔高度相關(guān)最穩(wěn)定、相關(guān)密切;與緯度的條件性相關(guān)系數(shù)最高;坡向與雨凇的相關(guān)性最弱;經(jīng)度、緯度、坡度在低溫狀況下對雨凇的影響更明顯。隨日平均氣溫條件序列從高到低的變化，經(jīng)度、緯度、海拔高度、坡度與雨凇天氣的相關(guān)程度增大。

對各因子的相關(guān)系數(shù)序列開展滑動t檢驗(yàn)，從中分別挑選出最大、次大t值對應(yīng)的日平均氣溫點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)得出:日平均氣溫≤1.0℃時相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)明顯趨勢變化的頻次最高(10次)，其次是1.5℃(4次)、－3.0℃(4次)。

4 基于環(huán)境因子的雨凇日模型

4.1 回歸模型的選擇

逐步回歸模型能在給定的顯著性水平下，保證進(jìn)入回歸方程的因子均為對雨凇天氣有顯著影響的因子。因此，選擇逐步回歸建立雨凇日數(shù)學(xué)模型。

4.2 雨凇日建模

相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果表明16個因子均與雨凇天氣相關(guān)密切，并在不同的日平均氣溫條件下，相關(guān)程度存在較大變化.為檢驗(yàn)這種變化對回歸結(jié)果的影響，同樣以日平均氣溫≤10℃為起始條件，以0.5℃間隔下降，至－3.0℃結(jié)束(相關(guān)系數(shù)趨勢變化顯著點(diǎn)的最低點(diǎn))，在給定相同的F值、而日平均氣溫條件不同的狀況下，通過逐步回歸建立雨凇日模型，得出各模型雨凇的準(zhǔn)確率(對的次數(shù)與對、空、漏總次數(shù)之比)、高估率(空的次數(shù)與對、空、漏總次數(shù)之比)及低估率(漏的次數(shù)與對、空、漏總次數(shù)之比)。結(jié)果表明，在日平均氣溫條件低于2.0℃之前，準(zhǔn)確率、高估率、低估率變化趨勢較平緩;當(dāng)?shù)陀?.5℃后，低估率迅速上升、高估率迅速下降，準(zhǔn)確率先上升、低于0.5℃時達(dá)到峰值、其后迅速下降(圖3)。

圖3 不同日平均氣溫條件下的雨凇模擬準(zhǔn)確率、高估率、低估率

雨凇日模型試驗(yàn)的系列準(zhǔn)確率、高估率及低估率結(jié)果說明，恰當(dāng)選擇日平均氣溫臨界條件建立雨凇日模型相當(dāng)關(guān)鍵。若以準(zhǔn)確率－高估率－低估率的結(jié)果作為臨界點(diǎn)的選擇條件，則日平均氣溫≤1.0℃為最優(yōu)點(diǎn);若以準(zhǔn)確率－低估率的結(jié)果作為臨界點(diǎn)選擇條件，則以日平均氣溫≤1.5℃為最優(yōu)點(diǎn);由于本研究的目標(biāo)是盡量減少雨凇天氣的低估次數(shù)，因此，選擇1.5℃作為臨界點(diǎn)建立雨凇日模型，即當(dāng)日平均氣溫＞1.5℃，認(rèn)為無雨凇天氣發(fā)生;當(dāng)日平均氣溫≤1.5℃時，通過逐步回歸建立雨凇天氣與16個影響因子的回歸方程。

參與回歸計(jì)算的樣本數(shù)為40 859，經(jīng)計(jì)算得出回歸方程為:

式中:Y為回歸值;X1為緯度;X2為海拔高度;X3為T8;X4為T8－9;X5為T7－8;X6為TT;X7為Tn;X8為RH。當(dāng)選擇0.296 1為雨凇天氣有無臨界值時，雨凇擬合率為97.0%，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.563 5，F(xiàn)值為2 375.4，通過0.001信度檢驗(yàn)。

通過上述回歸方程建立雨凇日模型如下:

4.3 氣候檢驗(yàn)

引入氣候指標(biāo)平均連續(xù)雨凇日Ic、年平均雨凇日Iy、雨凇最長持續(xù)時間It，基于雨凇日模型和臺站資料兩種數(shù)據(jù)源，計(jì)算各站點(diǎn)的分類氣候指標(biāo)，進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)、均值檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))，并統(tǒng)計(jì)平均絕對誤差(假設(shè)臺站數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果為正確值)。

相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果:兩種數(shù)據(jù)源計(jì)算出的Ic、Iy、It的相關(guān)系數(shù)依次為0.823 5、0.951 5、0.665 4。確定顯著性水平α=0.01，自由度ν=97，查表得出均通過顯著性水平檢驗(yàn)。

t檢驗(yàn)結(jié)果:兩種數(shù)據(jù)源計(jì)算出的Ic、Iy、It的t值分別為1.206 7、－5.695 2、－5.179 4。確定顯著性水平α=0.01，自由度ν=97+97－2=192，查表得出兩種數(shù)據(jù)源的Ic無顯著差異，Iy、It存在顯著差異。

平均絕對誤差:兩種數(shù)據(jù)源計(jì)算出的Ic、Iy、It的平均絕對誤差依次為0.3 d、0.6 d、5.3 d。

分析中發(fā)現(xiàn)基于臺站觀測數(shù)據(jù)計(jì)算出的Iy、It較基于雨凇日模型數(shù)據(jù)計(jì)算出的結(jié)果整體偏小，平均只有模型數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果的63.8%、77.5%。若以63.8%、77.5%對模型數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行訂正，則平均絕對誤差降低至0.15 d、3.3 d;t值分別為0.007 8、0.000 4，均通不過顯著性檢驗(yàn)。

5 雨凇日模型應(yīng)用事例

5.1 區(qū)劃數(shù)據(jù)源及指標(biāo)

區(qū)劃資料時間段:湖南省各地面氣象觀測站建站時間存在差異，基于氣象資料序列長度一致性考慮，選擇1961－2008年作為雨凇氣候區(qū)劃時間段。

區(qū)劃水平分辨率:在對氣溫小網(wǎng)格插值誤差展開分析中發(fā)現(xiàn)，小網(wǎng)格插值分辨率為500 m×500 m時誤差最小。因此，確立區(qū)劃水平分辨率為500 m×500 m。

區(qū)劃數(shù)據(jù)源:選擇多元回歸殘差高斯算子訂正法對湖南省1961－2008年逐日TT、Tm、RH及與之對應(yīng)的NCEP逐日20時T8、T8－9、T7－9進(jìn)行小網(wǎng)格插值，利用雨凇日模型進(jìn)行雨凇有無判別，形成各網(wǎng)格點(diǎn)雨凇日數(shù)據(jù)序列。

區(qū)劃指標(biāo)及分級標(biāo)準(zhǔn):平均連續(xù)雨松日代表歷次雨凇過程的平均持續(xù)時間，能折射出雨凇過程的強(qiáng)弱，選擇平均連續(xù)雨凇日作為雨凇氣候區(qū)劃指標(biāo)。根據(jù)平均連續(xù)雨凇日數(shù)值的大小將其分為雨凇低發(fā)區(qū)、雨凇較易發(fā)生區(qū)、雨凇中度易發(fā)區(qū)、雨凇易發(fā)區(qū)、雨凇高發(fā)區(qū)等5個等級，對應(yīng)的數(shù)值分級為:≤2.5 d、2.5～3.0 d、3.0～3.5 d、3.5～4 d、＞4 d。

5.2 區(qū)劃評述

圖4給出了湖南省雨凇氣候區(qū)劃圖。28°N為湖南省雨凇易發(fā)程度的南北分界線，中度雨凇易發(fā)區(qū)主要位于28°N以南，28°N以北以雨凇較易發(fā)生區(qū)及雨凇低發(fā)區(qū)為主。雨凇低發(fā)區(qū)主要位于湘西北地區(qū)(高寒山區(qū)除外)，包含張家界大部、常德西北部的部分地區(qū)、懷化中北部的大部分地區(qū)、吉首北部及東南部的部分地區(qū);雨凇較易發(fā)生區(qū)主要位于湘北地區(qū)，包含常德大部、益陽中北部、岳陽大部、長沙大部、湘潭大部、株洲北部、婁底東南部、懷化中部及邵陽、永州、衡陽的局部;雨凇中度易發(fā)區(qū)主要位于28°N以南的地區(qū)，包含衡陽大部、株洲中南部、邵陽東部和南部、永州北部及西南部、郴州東部，另外洞庭湖區(qū)也屬雨凇中度易發(fā)區(qū);雨凇易發(fā)區(qū)主要位于郴州中西部、永州東部及高寒山區(qū)的邊緣地區(qū);雨凇高發(fā)區(qū)主要位于雪峰山一帶及山嶺北側(cè)的山地。

圖4 雨凇氣候區(qū)劃圖

6 結(jié)論

(1)氣溫對雨凇天氣的形成影響最大，垂直溫度結(jié)構(gòu)次之，影響最弱的因子是地理因子，其中氣溫以日平均氣溫最關(guān)鍵，垂直溫度結(jié)構(gòu)因子中深厚逆溫層結(jié)影響更明顯，地理因子中海拔高度影響最顯著;雨凇天氣與經(jīng)度成正比、緯度成反比充分展現(xiàn)出了湖南特定地形條件下南部雨凇重于北部、東部重于西部的特點(diǎn)。

(2)當(dāng)TT、Tm、Tn、RH、RR、VV分別＜2.0℃、＜4.5℃、＜0.5℃、≥85%、≥0.0 mm、≥2 m/s時，環(huán)境條件開始有利于雨凇天氣的形成;TT、Tm、Tn、RH、VV分別在區(qū)間－2.5～1.5℃、－1.0～2.5℃、－3.0～0.5℃、75%～100%、0～5.5 m/s上雨凇出現(xiàn)頻率最大。

(3)當(dāng)日平均氣溫偏低時，特別是低于0℃后，雨凇天氣與RH的相關(guān)程度遠(yuǎn)高于與氣溫的相關(guān)程度，經(jīng)度、緯度、坡度對雨凇天氣的影響也是在低溫狀態(tài)下更明顯。

(4)雨凇日模型所包含的因子間接印證了雨凇天氣的形成機(jī)理。同時，借助于相關(guān)系數(shù)趨勢顯著變化的臨界點(diǎn)建立雨凇日模型，能有效提高對雨凇天氣判斷的準(zhǔn)確率。

(5)把對雨凇天氣的研究轉(zhuǎn)換成對氣象要素及地理因子的研究，以此解決長序列、高分辨率雨凇觀測資料瓶頸問題，從而基于模型可進(jìn)行精細(xì)化雨凇氣候區(qū)劃。

(6)氣象災(zāi)害研究涉及對小概率事件的處理，能否正確使用各種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法關(guān)系到結(jié)論的客觀性和可信性，本文在該方面提供了有益的分析思路。

(7)NCEP再分析資料分辨率雖然不能滿足精細(xì)化分析的需要，但從本文分析結(jié)果看，也具代表性。

[1] 楊貴名，孔期，毛冬艷，等.2008年初“低溫雨雪冰凍”災(zāi)害天氣的持續(xù)性原因分析[J].氣象學(xué)報(bào)，2008，66(5):836－849.

[2] 王亞飛，李琰，李萍云，等.2008年初中國南方雪災(zāi)大尺度環(huán)流背景分析[J].氣象學(xué)報(bào)，2008，66(5):826－835.

[3] 王東海，柳崇鍵，劉英，等.2008年1月中國南方低溫雨雪冰凍天氣特征及其天氣動力學(xué)成因的初步分析[J].氣象學(xué)報(bào)，2008，66(3):405－422.

[4] 曾建明，陸維松，梁信忠，等.2008年初中國南方持續(xù)性冰凍雨雪災(zāi)害形成的溫度場結(jié)構(gòu)分析[J].氣象學(xué)報(bào)，2008，66(6):1043－1052.

[5] 周慧，朱國強(qiáng)，禹偉，等.湖南2008年極端冰凍特大災(zāi)害成因分析及影響評估[J].災(zāi)害學(xué)，2009，24(1):80－85.

[6] 陶云，吳星霖，段旭，等.2008年云南滇東北電線覆冰的氣象條件[J].災(zāi)害學(xué)，2009，24(1):80－85.

[7] 李才媛，郭英蓮，王海燕，等.湖北省1954/2008年歷史罕見持續(xù)低溫冰雪過程對比分析[J].災(zāi)害學(xué)，2011，26(1):80－86.

[8] 丁一匯，王遵婭，宋亞芳，等.中國南方2008年1月罕見低溫雨雪冰凍災(zāi)害發(fā)生的原因及其與氣候變暖的關(guān)系[J].氣象學(xué)報(bào)，2008，66(50):808－825.

[9] 王遵婭，張強(qiáng)，陳峪，等.2008年初我國低溫雨雪冰凍災(zāi)害的氣候特征[J].氣候變化研究進(jìn)展.2008，4(2):63－67.

[10] 呂勝輝，王積國，邱菊天津機(jī)場地區(qū)凍雨天氣分析[J].氣象科技，2004，32(6):456－460.

[11] 王崇洲，貝敬芬.一次暴雪、雨凇、冰雹天氣過程的綜合分析[J].氣象，1992，18(4):48－52.

[12] 陳天錫，陳貴發(fā)，穆曉濤.駐馬店地區(qū)凍雨天氣特征的分析和預(yù)報(bào)[J].氣象，1993，19(2):32－36.

[13] 張勇，壽紹文，王詠青，等.山東半島一次強(qiáng)降雪過程的中尺度特征[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)，2008，31(1):51－60.

[14] 崔晶，張豐啟，錢永甫，等.2005年12月威海連續(xù)性暴雪的氣候背景[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)，2008，31(6):845－851.

[15] 《湖南省氣象志》編纂委員會.湖南省氣象志[M].北京:氣象出版社，2008

[16] 中國氣象局.地面氣象觀測規(guī)范[M].北京:氣象出版社，2003.