水汽在全球水分和能量循环中扮演重要角色，也是重要的温室气体之一(Trenberth et al.，2005；赵天保等，2013)。表征水汽的物理量有比湿、相对湿度、露点温度和水汽压等，其中比湿(Specific Humidity，以下简称为SH，记为S_H)是水汽与湿空气的质量之比(单位：g kg^-1)，与其他湿度参量相比，SH直观反映了大气中可利用水汽的绝对质量(王名才，1994；郭艳君和丁一汇，2014)。相对湿度(RelativeHumidity，以下简称为RH，记为R_H)作为实测数据，其定义为实际SH与饱和SH比值的百分数，表征了大气中水汽的相对饱和程度(盛裴轩等，2003)。SH和RH分别体现了水汽不同方面的特征，研究表明，SH、RH与气温和降水的关系也有区别：气温与SH呈正相关，与RH呈负相关(Vicente-Serrano et al.，2014)；SH主要通过改变大气的可降水量影响降水强度，RH则主要通过影响水汽凝结而影响降水发生概率(Lu and Takle，2010)。与高空湿度相比，地面湿度还控制着地面蒸发散过程，是影响地表水分和能量收支(Trenberth et al.，2005)、气溶胶光学效应(高慧等，2012)、雾霾的形成(丁一汇和柳艳菊，2014)以及人体舒适度(Alberdi et al.，1998)的关键变量。因此，了解SH和RH的空间分布具有重要意义。

早期主要关注高空大气的水汽变化(谢义炳和戴武杰，1959)，20世纪末Zhai and Eskridge(1997)分析了全国范围内大气水汽的气候分布特征，此后不少学者研究了中国不同区域的高空水汽变化特征(王秀荣等，2003；胡文超等，2005；Zhou et al.，2012；郭艳君和丁一汇，2014)。近年来有关地面湿度的研究也逐渐增多，Wang and Gaffen(2001)根据中国196个台站1961～1990年的观测资料分析了地面SH的气候学分布特征，指出主要受东亚季风的影响，SH夏季最大，冬季最小。王遵娅等(2004)分析了我国1951～2000年地面RH的长期线性变化趋势，发现青藏高原和西北地区RH存在明显的上升趋势，而在东北地区则表现出显著的下降趋势。Song et al.(2012)分析了中国东部地区SH和RH的长期变化趋势，发现近半个世纪以来，华北、东北地区SH和RH分别呈现出上升和下降趋势。马悦等(2014)分析了1962～2012年中国东部地区冬夏季RH均值、变率和变化趋势，并讨论了RH与降水的空间耦合关系。

降水和气温是影响地面湿度的2个重要的变量，许多研究讨论了地理因素对降水、气温空间分布的影响。张俊岚等(2003)采用线性回归方法分别讨论了经度、纬度和海拔高度等地理因素对阿克苏地区气温、降水的影响。舒守娟等(2007，2009)利用中国区域内394个气象站1956～2000年的资料，分别建立了年、季降水和气温与经度、纬度和海拔高度的多元线性回归方程，以此估算了地理因素对降水和气温空间分布的影响。黄茂栋和张璞(2009)在多元回归的框架下，分析了局地地理因素对乌鲁木齐市降水空间分布的影响。除降水和气温外，张文杰等(2014)使用经度、纬度和海拔高度等数据估算了祁连山地区1970～2009年冻土分布特征。韩芳等(2014)则采用以经度、纬度和山体基面高度为自变量的三元一次方程，拟合了自变量对青藏高原及周边地区雪线变化的影响。

中国东部地区(指110°E以东)处于东亚季风区，冬、夏季气候差异明显(Zhai and Eskridge，1997)，且南北跨度大、地形复杂，以往研究中较少关注东部地区冬、夏季地面湿度的季节差异；地面湿度是作为降水和气温的综合变量，因此地理因素必然影响着地面湿度的空间分布，过去很少对此进行关注。根据中国东部地区的地理及气候差异，本文将东部地区划分成3个不同地理气候区，在分析了冬夏季地面湿度气候平均值及其变率的空间分布的基础上，基于冬夏季SH和RH与地理因素(经度、纬度和海拔高度)建立的多元线性方程的回归结果，比较地理因素对中国东部地区不同季节地面湿度空间分布的影响。

文中所用资料为中国气象局国家气象信息中心资料室提供的中国740个地面观测逐月资料，从中选取中国东部(110°E以东)具有1963～2012年完整观测记录的315个地面观测站的RH、地面气压p(单位：hPa)和水汽压e(单位：hPa)资料以及台站信息中的经度、纬度和海拔高度资料(315个站点地理位置和地形见图 1)。由于SH无实测资料，故利用公式(1)由各站观测到的逐月e和p计算出各站逐月的SH。

图 1

Fig. 1

图 1 中国东部地区315个站点及其海拔高度(阴影)(标记为站点位置，不同标记表示不同的海拔高度范围；短虚线为胡焕庸线；长虚线为秦岭—淮河线) Fig. 1 Distribution of 315 stations and their elevations(shaded)[symbols indicate the station locations and different symbols indicate different elevation ranges; the short dashed line is the Hu line(the line connecting Heihe and Tengchong); the long dashed line indicates the Qinling Mountains-Huaihe line]

中国东部地区地域辽阔，从西北往东南，跨越高山、盆地、平原以及低山和丘陵，地势大致为西高东低。胡焕庸线(即黑河—腾冲线)是中国的地理人口分界线，在气候学上，胡焕庸线与年降水量400 mm等值线基本重合，是中国半湿润和半干旱区的分界线(杨建平等，2005)。秦岭－淮河线则是中国东部地区南方和北方的地理气候过渡线(王菱等，2004)，其基本与气候学上年降水量800 mm的等值线以及1月0 °C等温线重合，这也是中国东部半湿润和湿润区的分界线(严登华等，2011)。据此，以中国这两条最重要的自然地理界线，将中国东部地区从北至南分为胡焕庸线西侧，表示半干旱区(以下简称Ⅰ区)，胡焕庸线东侧和秦岭－淮河线之间，表示半湿润区(以下简称Ⅱ区)以及秦岭－淮河线南侧(表示湿润区，以下简称Ⅲ区)。如图 1所示的3个地理和气候分区也符合中国的地貌阶梯格局，且这3个分区与李炳元等(2013)应用GIS方法得到的中国地貌大区划基本类似；同样也与卞娟娟等(2013)通过干燥度指标将东部地区划分的半干旱区、半湿润区和湿润区大致相符。

根据东部地区315个站点的台站信息，表 1给出了3个分区经度、纬度和海拔高度的统计结果。由表 1并结合图 1可以看出，Ⅰ区与Ⅱ区的纬度差异相对不明显，但经度差异较大；Ⅲ区与Ⅰ区和Ⅱ区的纬度差异明显。3个区的海拔高度差异较 大，Ⅰ区的海拔高度最高(平均海拔高度为841.1 m)，全区海拔高度超过500 m的站点占该区总站点的78.2%；Ⅱ区站点海拔高度较低(平均海拔高度为213.9 m)，其中海拔高度在100 m以下以及在100～500 m之间的站点分别占总站点的46.7%和43.9%；Ⅲ区站点海拔高度最低(平均约为145.2 m)，海拔高度低于100 m的站点占到61.2%。Ⅰ区高海拔地区集中在其南部的内蒙古高原东部；Ⅱ区主要包括低海拔的东北平原和华北平原；而Ⅲ区北部为长江中下游平原，中部为诸多山脉(武夷山、罗霄山岭等)，南部为武夷山与南岭以南的无冬区。

表 1( Table 1)

表 1 3个地理气候区的经度、纬度及海拔高度 Table 1 Longitudes，latitudes，and elevations in three subdivisions 经度 纬度 海拔高度/m 各高度的站点数 分区 最东 最西 平均 最北 最南 平均 最高 最低 平均 总数 ≥1000 m 500～1000 m 100～500 m ≤100 m Ⅰ区 127.45°E 110.43°E 116.61°E 52.97°N 36.70°N 43.77°N 2208.3 145.9 841.1 55 19 24 12 0 Ⅱ区 132.97°E 110.08°E 120.78°E 49.43°N 32.00°N 39.56°N 2623.9 20.0 213.9 139 5 8 61 65 Ⅲ区 122.45°E 110.03°E 115.30°E 31.98°N 16.83°N 26.87°N 1840.4 11.0 145.2 121 4 2 41 74

表 1 3个地理气候区的经度、纬度及海拔高度 Table 1 Longitudes，latitudes，and elevations in three subdivisions

(1)SH的计算。基于各站观测的逐月e和p得到逐月SH值(盛裴轩等，2003)：

(2)冬、夏季平均地面湿度平均值和变率的计算。根据公式(1)计算得到历年逐月的SH和观测得到的逐月的RH，依次建立东部地区各站近50 a冬季(12月至次年2月)和夏季(6～8月)的SH和RH序列。在此序列基础上，分别计算出各站冬夏季地面湿度的多年平均值m和标准差s，基于各站的地面湿度均值和标准差，可得到地面湿度的相对变率(以下简称为变率，v_ar)为

(3)地理因素(经度、纬度和海拔高度)对地面湿度空间分布影响程度的比较。由于研究区域东部临海且地形复杂，使得区域内地面湿度与经度、纬度和海拔高度等形成复杂的相关关系。因此，以东部整体(站点数n=315)以及3个分区内(Ⅰ区：n=55；Ⅱ区：n=139；Ⅲ区：n=121)的站点数作为样本量，选择经度(l)、纬度(j)和海拔高度(h)这3个地理因子作为自变量，将地面湿度作为因变量，为便于比较经度、纬度和海拔高度对地面湿度空间分布影响的相对重要性，将上述所有变量进行了标准化处理，建立地理因素影响SH(RH)的回归模型：

其中，a、b 和g 分别为经度、纬度和海拔高度项的回归系数，ε为回归方程的残差。基于最小二乘法的多元线性回归分析原理(黄嘉佑，1990)可知，回归方程中各变量的标准化系数正负号及其大小即表示该变量对地面湿度的正负贡献及其贡献大小。当回归模型某项的系数为正(负)时，表示该项的线性变化率为正(负)，即该项的单位变化量将引起地面湿度的增加(减小)，且线性变化率的大小表示对地面湿度的影响程度(黄茂栋和张璞，2009)。对回归参数的相关性进行t检验，对回归模型的显著性进行F检验，回归方程的拟合能力则通过回归模型的方差贡献(R²，即判定系数)衡量(江志红等，2013)。

3.1 多年平均值的空间分布

中国东部地区冬、夏季气候差异明显：冬季盛行偏北风，寒冷干燥；夏季盛行偏南风，温暖湿润。因此其地面湿度的空间分布理应存在明显的季节差异，以下分季节讨论中国东部地区地面湿度空间分布特征。

图 2分别给出了中国东部近50 a的冬季多年平均的地面湿度空间分布。东部地区冬季SH值介于0.4～7 g kg^-1之间(图 2a)，等值线呈东西走向，其中SH为3 g kg^-1的等值线位于秦岭—淮河线附近，在秦岭－淮河线北侧(Ⅰ区和Ⅱ区)SH小于3 g kg^-1，其南侧(Ⅲ区)大于3 g kg^-1，故冬季SH以秦岭－淮河为界呈现出“北低南高”的纬向分布特征。此外，还可以看出在秦岭－淮河线北侧的SH南北梯度明显小于其南侧。

图 2

Fig. 2

图 2 1963～2012年冬季中国东部地区(a)SH(单位：g kg-1，粗实线为3 g kg-1等值线)和(b)RH(%，粗实线为70％等值线)多年平均值分布(阴影为海拔高度，下同) Fig. 2 Climatological distributions of(a)specific humidity(SH，units: g kg-1，thick solid line denotes 3 g kg-1 isoline) and (b)relative humidity(RH，%，thick solid line denotes 70% isoline)in winter over East China during 1963−2012(shadings are elevations，same as the follows)

东部地区冬季RH平均值处在41％～82％之间(图 2b)，图中RH为70％的等值线与冬季SH为3 g kg^-1的等值线(图 2a)的位置相对应，基本位于秦岭—淮河线附近。秦岭—淮河线南侧(Ⅲ区)为RH高值(＞70％)区，但高值(80％～82％)基本出现在中部山区；此外在东北平原东北部以及大兴安岭地区也出现了RH次高值(＞70％)；而RH低值(≤50％)区主要位于华北西北部和东北西南部，最低值主要集中在胡焕庸线上内蒙古—河北—辽宁三省交汇处及长白山脚下；Ⅰ区的RH平均值介于55％～70％，其等值线分布呈东北－西南走向。整体而言，冬季RH表现出“南北高、中间低”的分布特征。

由此可见，冬季SH的空间分布主要受纬度影响，呈“北低南高”的纬向分布特征；冬季RH空间分布较SH复杂，受海拔高度及局地地形的影响明显，整体呈“南北高、中部低”的空间分布特征。

进一步分析夏季地面湿度的空间分布，图 3分别给出了东部地区夏季多年平均地面湿度的空间分布。夏季SH平均值处在7～20 g kg^-1之间(图 3a)，其数值明显高于冬季SH平均值(图 2a)。夏季SH总体呈现出“北低南高”的空间分布特征：秦岭—淮河线南侧(Ⅲ区)为SH高值区(＞17 g kg^-1)，表现出由南到北递减的纬向分布；在秦岭—淮河线北侧(Ⅰ区和Ⅱ区)夏季SH等值线大致呈东北—西南走向，从渤海湾向西北内陆递减，其中11 g kg^-1的等值线大致位于胡焕庸线附近，Ⅰ区为SH低值(＜11 g kg^-1)区，而Ⅱ区为过渡区(SH在11～17 g kg^-1之间)。

图 3

Fig. 3

图 3 同图 2，但为夏季(a)SH(粗实线为11 g kg-1等值线)和(b)RH(%，粗实线为65%等值线) Fig. 3 As in Fig. 2，but for the climatological distribution of(a)SH(thick line denotes 11 g kg-1 isoline) and (b)RH(thick line denotes 65% isoline)in summer

东部地区夏季多年平均RH值介于44％～89％(图 3b)，该值略高于冬季的RH值(图 2b)，其等值线整体上呈东北—西南走向，从东南沿海向西北内陆递减。其中内蒙古高原东部和黄土高原西部为其低值(＜65％)区，但在大兴安岭地区为次高值(≥75％)，而东部沿海地区受海洋性气候以及夏季风的影响，出现RH≥80％的高值区。

综上所述，东部地区夏季湿润区地面湿度均明显大于其北侧的半湿润和干旱区，大致呈现出由东南沿海向西北内陆递减的分布特征。而这种空间分布与我国夏季降水的空间分布比较相似(申乐琳等，2010)，与夏季风水汽输送特征(周长艳等，2005)基本对应。

进一步分析地面湿度的变化幅度，计算冬夏季各站地面湿度的变率(标准差/平均值)，变率相对越大(小)的地区，表明其年际变化幅度相对越大(小)。

图 4分别给出了近50 a中国东部冬季地面湿度变率的空间分布。图 4a中冬季SH变率介于0.08～0.18之间，其中SH变率为0.11的等值线与多年平均值为3 g kg^-1的等值线基本对应，也大致位于 秦岭—淮河线附近。在秦岭—淮河线以北SH变率＞0.11，从渤海湾向内陆递增；秦岭—淮河线以南SH变率基本稳定在0.08～0.10之间，其空间分布差异不大。整体而言，冬季SH变率的空间分布为南小北大，与其多年平均值空间分布(图 2a)相反，即SH均值较高(低)的地区其变率相对较低(高)。

图 4

Fig. 4

图 4 1963～2012年冬季中国东部地区(a)SH(粗实线是变率为0.11的等值线)和(b)RH(粗实线是变率为0.06的等值线)变率分布 Fig. 4 Relative variability distribution of(a)SH(thick line denotes the SH variability 0.11 isoline) and (b)RH(thick line denotes the RH variability 0.06 isoline)in winter over East China during 1963-2012

冬季RH变率介于0.04～0.13之间(图 4b)，秦岭—淮河线附近RH变率为0.06的等值线与多年平均RH 70%的等值线位置(图 2b)基本对应。RH变率低值区(＜0.06)位于秦岭—淮河线以南的Ⅲ区和东北平原东北部及大兴安岭地区，分别对应RH高值和次高值(图 2b)；RH变率高值中心(＞0.13)大致位于胡焕庸线附近的太行山脉，但RH变率高值中心较其多年平均低值中心偏南。整体而言，冬季RH变率与其多年平均值的空间分布也表现出反向分布的特征，RH变率呈现出“南北低、中间高”的空间分布。

分析东部地区夏季地面湿度的变率，图 5分别给出了东部地区夏季地面湿度变率的空间分布。夏季SH变率介于0.02～0.08之间(图 5a)，由东南沿海向西北内陆递增，其中SH变率为0.055的等值线基本与多年平均值为11 g kg^-1的等值线(图 3b)相对应，大致位于胡焕庸线西侧；SH变率为0.04的等值线走向与秦岭－淮河线一致。Ⅰ区为SH变率高值区，Ⅲ区为SH变率低值区。在秦岭－淮河线以北，SH变率等值线的经向性分布越来越明显，东部地区整体而言夏季SH变率分布与其多年平均值分布大体呈相反的空间对应关系：夏季SH值越低(高)的地区，其变化幅度反而越大(小)。

图 5

Fig. 5

图 5 同图 4，但为夏季(a)SH(粗实线是变率为0.055等值线)和(b)RH(粗实线是变率为0.06等值线)变率分布 Fig. 5 As in Fig. 4，but for the relative variability distribution of(a)SH(thick line denotes the SH variability 0.055 isoline) and (b)RH(thick line denotes RH variability 0.06 isoline)in summer

夏季RH变率的等值线呈现出由东南沿海向西北内陆递增的分布特征(图 5b)，而其多年平均值呈现出由东南沿海向西北内陆递减(图 3b)，其中夏季RH变率为0.06的等值线基本与夏季RH为70％的等值线相对应，大致位于胡焕庸线西侧，Ⅰ区为RH变率高值区(0.05～0.10)，Ⅲ区为RH变率低值区(0.03～0.05)。由以上分析可知，夏季RH变率与其多年均值在空间分布上相反，RH高(低)值区其变化幅度反而较小(大)。

中国东部地区地面湿度在空间分布上基本呈往北、往西而减少的基本分布型，这种地面湿度的空间差异不仅受东亚季风的影响(Wang and Gaffen，2001)，由于与地面湿度变化相关的其他气象因素(如降水、气温和气压等)在空间分布往往随经度、纬度和海拔高度的变化而变化，因此地面湿度也受到经度、纬度和海拔高度等地理因素的影响。以下利用多元线性回归分别建立冬夏季地面湿度与经度、纬度和海拔高度的线性回归方程，通过比较各项回归系数的大小和符号，定量讨论各地理因素对不同季节地面湿度影响的相对重要性。

表 2为整个东部地区及3个分区的冬季地面湿度与经度、纬度和海拔高度的线性回归结果。由表可知，在冬季，整体东部地区和半湿润区、湿润区的SH空间变化与经度、纬度和海拔高度的回归关系通过了0.01信度的F检验。冬季SH与经度、纬度及海拔高度回归模型的方差贡献达到87.5%以上，该回归模型可以很好地反映出其空间差异。对于东部整体而言，冬季SH整体上受纬度影响最显著，表现出明显的负相关关系，即表明随纬度增加，冬季SH显著减小；而经度(海拔高度)对其有一定(较弱)的影响。但具体到3个分区，回归效果有所不同，但纬度的影响仍是主要的，其次是各区海拔高度的影响(随海拔高度升高，冬季SH减小)，由于中国东部地区东面临海，故随经度变化实际上反映的是距离水汽源的远近程度，半湿润区和湿润区还同时受到经度的影响(随经度增加，冬季SH也增大)。总之，东部地区冬季SH呈现出与纬度变化相一致的“北低南高”的纬向分布特征(图 2a)。

表 2( Table 2)

表 2 冬季地面湿度与经度、纬度和海拔高度的标准化三元线性回归结果 Table 2 St and ard linear regressions between surface humidity and longitude，latitude，and elevation in winter 分区(样 本数n) 经度(α) 纬度(β) 海拔高度(γ) F值 方差 贡献 SH 东部(n=315) 0.098** －0.980*** －0.042 750.216 87.8% Ⅰ(n=55) －0.201 －0.935*** －0.281** 170.384 90.6% Ⅱ(n=139) 0.178*** －1.076*** －0.116*** 405.472 89.8% Ⅲ(n=121) 0.074 －0.952*** －0.106** 278.777 87.5% RH 东部(n=315) 0.333*** －0.753*** －0.037 67.155 38.7% Ⅰ(n=55) －0.366*** 1.192*** 0.324 30.735 62.3% Ⅱ(n=139) 0.727*** －0.610*** －0.201 12.316 39.7% Ⅲ(n=121) 0.030 －0.200 0.219* 3.168 5.1% 注：Ⅰ区：F0.01(3，51)=4.31、Ⅱ区：F0.01(3，135)=3.78、Ⅲ区：F0.01(3，117)=3.95；*、**、***分别表示地面湿度与经度或纬度或海拔高度的线性关系通过了0.05、0.01、0.001信度的参数t检验(下同)。

表 2 冬季地面湿度与经度、纬度和海拔高度的标准化三元线性回归结果 Table 2 St and ard linear regressions between surface humidity and longitude，latitude，and elevation in winter

较之冬季SH，经度、纬度和海拔高度的回归模型对冬季RH空间分布拟合能力明显偏弱，整个东部地区回归方程的方差贡献仅为38.7％，湿润区的回归关系未通过显著性检验。因此，冬季RH整体上表现出“南北高、中间低”的分布特征(图 2b)很难简单由地理因素清晰体现出来。就整体东部而言，纬度同样是冬季RH空间分布最主要的影响因素，越往北RH越小(半干旱区除外)；其次是经度的影响，越往西RH越小(半干旱区除外)；而海拔高度的贡献不确定且影响较弱。具体到各区情况，对半干旱区而言，经度和纬度的影响均相反，越往西或北RH反而越大，由于该区海拔高度南高北低，RH空间分布与海拔高度呈正相关关系。对半湿润区而言，地理影响因子重要性依次为经度、纬度和海拔高度。但对湿润区而言，经度、纬度对其均没有明显的影响，这可能与冬季RH在湿润区变化幅度小(图 4b)有关，也可能是由于该区冬季RH与降水之间存在复杂的反馈，因此很难单纯从地理因素给出该区冬季RH的分布规律。

上述分析表明，对东部地区冬季地面湿度而言，纬度是影响其空间分布最主要的因素，地面湿度分布普遍随纬度增大而减小；经度影响次之，地面湿度通常随经度增大而增大，且经度对RH空间分布的影响比对SH的影响大；海拔高度对整个东部地区地面湿度的分布的影响不明显。但在具体各地理气候区中，经度、纬度和海拔高度对冬季地面湿度空间分布的影响及其相对重要性存在差异。

表 3给出了夏季地面湿度与经度、纬度和海拔高度的回归结果。由表可知，在夏季，无论是整个东部地区还是各分区，地面湿度的回归关系均通过了0.01信度的F检验。其中整个东部地区夏季SH回归模型的方差贡献高达97.3％，夏季SH整体上受纬度负贡献最显著，其次是海拔高度的负贡献和经度的正贡献，即随着纬度增加，海拔高度升高以及经度减小，夏季SH显著减小。因此，夏季SH呈现出由东部沿海向内陆递减的带状分布特征(图 3a)。具体到各区这种关系依旧维持，海拔高度的重要性得到了突显，成为继纬度之后影响夏季SH空间变化的第二大因素，而经度的影响程度相对较小，特别是经度在湿润区的影响很弱。

表 3( Table 3)

表 3 夏季地面湿度与经度、纬度和海拔高度的标准化三元线性回归结果 Table 3 St and ard linear regressions between surface humidity and latitude，longitude，and elevation in summer 分区(样 本数n) 经度(α) 纬度(β) 海拔高度(γ) F值 方差 贡献 SH 东部(n=315) 0.075*** －0.846*** －0.364*** 3836.401 97.3% Ⅰ(n=55) 0.633*** －1.319*** －0.775*** 100.156 84.6% Ⅱ(n=139) 0.153*** －0.959*** －0.452*** 926.263 95.3% Ⅲ(n=121) 0.030 －0.618*** －0.671*** 345.536 89.6% RH 东部(n=315) 0.743*** －0.981*** －0.056 213.466 67.0% Ⅰ(n=55) 1.463*** －0.671*** 0.330 24.254 56.4% Ⅱ(n=139) 1.371*** －1.319*** 0.049 73.222 61.1% Ⅲ(n=121) 0.39*** －0.45*** 0.37*** 17.121 28.7%

表 3 夏季地面湿度与经度、纬度和海拔高度的标准化三元线性回归结果 Table 3 St and ard linear regressions between surface humidity and latitude，longitude，and elevation in summer

较之夏季SH，经度、纬度和海拔高度的回归模型对夏季RH空间变化的方差贡献有一定的减弱，但其回归效果仍通过了信度检验，只是对湿润区的回归效果相对较差。依旧表现出夏季RH随纬度增加，经度减小而减小。与夏季SH相比，经度对夏季RH的影响程度大幅提高，在秦岭－淮河线以北甚至成为最重要的影响因素，越往西RH越 小；而海拔高度的影响最小，甚至在各区夏季RH受海拔高度分布的影响，呈现为正相关影响。故图 3b中半干旱和半湿润区夏季RH呈现出从渤海湾向西北内陆递减的带状分布。

进一步对比表 2和表 3可知，海拔高度对夏季SH空间分布、经度对RH空间分布的影响明显偏大，这导致了经度、纬度和海拔高度的回归模型对地面湿度的反映程度在夏季高于冬季，这很大程度上得益于夏季影响地面湿度的因素(如降水、气温及水汽输送等)较为规律的地理分布。总体而言，夏季地面湿度的地理学分布特征较冬季明显，同一季节SH的地理学分布特征又较RH明显。

SH与RH分别体现了水汽不同方面的特征，从两者的定义可知，RH为SH与饱和SH比值的百分数，其中饱和SH与气压、饱和水汽压直接相关，而饱和水汽压又直接受气温的控制。因此相比于SH，RH更多地受气温和气压的影响，这也可能是导致地理因素对RH和SH产生不同影响程度的主要原因。

本文基于中国东部地区315个地面观测站1963～2012年的月平均资料，并依据胡焕庸线和秦岭－淮河线将中国东部分成3个区(半干旱区、半湿润区以及湿润区)，比较了冬、夏季地面湿度(SH、RH)多年平均值和变率在空间分布上的异同，另并定量分析了经度、纬度和海拔高度这些地理因素对地面湿度空间分布的影响程度。得到以下主要结论：

(1)在冬季，东部地区SH值(0.4～7 g kg^-1)以秦岭－淮河线为界呈“北低南高”的纬向分布；而RH值(41％～82％)空间分布较SH复杂，受海拔高度及局地地形的影响，呈“南北高、中部低”的空间分布特征。

(2)在夏季，东部地区SH值(7～20 g kg^-1)明显大于冬季，RH值(44％～89％)与冬季RH差异不大，总体上地面湿度以秦岭－淮河线为界，夏季湿润区地面湿度均明显大于其北侧的半湿润和干旱区，大致呈现出由东南沿海向西北内陆递减的分布特征。

(3)冬季SH变率的空间分布为南小北大，与其多年平均值空间分布相反，即SH多年平均值较高(低)的地区其变率相对较低(高)；冬季RH变率与其多年平均值的空间分布也表现出反向分布的特征，RH变率呈现出“南北低、中间高”的空间分布。

(4)夏季地面湿度变率与其多年平均值在空间分布上基本相反，呈现出由东南沿海向西北内陆递增，地面湿度高(低)值区其变化幅度反而较小(大)。

(5)东部地区冬季地面湿度空间分布普遍随纬度增大、经度减小而增大。其中，纬度的影响最显著，经度的影响其次；海拔高度对其整体分布影响不大。纬度、经度和海拔高度的回归模型对SH的回归效果明显好于对RH的回归效果，但在具体地理气候分区中，经度、纬度和海拔高度对冬季地面湿度空间分布的影响及其相对重要性存在差异。

(6)东部地区夏季地面湿度空间分布普遍同样随纬度增大、经度减小而增大。其中，纬度的影响最显著，经度的影响其次；但海拔高度对SH的影响明显增大。纬度、经度和海拔高度回归效果在夏季高于冬季，且对SH的回归效果同样好于对RH的回归效果，在具体地理气候分区中，经度、纬度和海拔高度对冬季地面湿度空间分布的影响及其相对重要性同样存在差异。

中国东部地区冬、夏季气候差异明显，地面湿度的空间分布不仅和高空湿度空间分布一样受东亚季风影响，且更多地受到地理地形等因素的影响，地面湿度的空间分布远比高空湿度分布更复杂(郭艳君和丁一汇，2014)。同时由于东部地区南北跨度大、地形地貌复杂，本文仅依据胡焕庸线和秦岭－淮河线这两条自然地理分界线，将东部地区简单划分为3个区，应该说划分得还不够细致。基于最小二乘法的简单模型虽能较准确地定量地反映出地面湿度的地理分布，但模型中仅考虑了经度、纬度和海拔高度因素之间的线性关系，并且没有将坡度、坡向、遮蔽度等因素考虑进来。

另外，在全球增暖大背景下，降水、气温和湿度三者相互联系，它们之间存在复杂的反馈关系。本文仅从气候学角度分析地面湿度的空间分布特征以及地理因素对其的影响，没有分析水汽输送、地面风速(熊敏诠，2015)和土壤湿度(柳媛普等，2008)等因素对地面湿度的影响。

此外，文中直接使用了月平均地面水汽压和气压资料计算得到月平均SH是一种近似处理。为了验证上述方法计算中国东部地区的SH是否会带来较大误差，以2012年为例，通过对部分站点由逐月和逐日资料分别计算SH，结果表明两种方法得到的SH差别很小。另外，台站资料在空间密度上还不够细，而各种再分析资料虽具有时间序列长、覆盖范围广等特点，但再分析资料中的地面湿度变量误差往往偏大导致其可信度相对偏低(朱彦良等，2012)。