极端低温灾害经常使中国北方遭受严重经济损失,对人们生活造成不便。为此需要深入了解其变化规律、影响过程和物理机制,为极端气候预测提供科学支撑。使用中国756个站逐日日最高气温资料,对中国北方冬季冷日(WECD winter extreme cold day)频次进行了研究,结论如下,中国北方WECD频次异常第一模态为全区一致型,贡献率为39%,第二模态为东西反向型,贡献率为17%。在冬季,当AO负位相与加强的西伯利亚高压同时发生时,高纬冷空气入侵使全区产生更多的WECD,经温度方程诊断,风异常是主要变温因子。高空显示东亚大槽加深,副热带急流加强,更有利于地面偏北风加强和降温。冬季AO(Arctic Oscillation)负位相、西伯利亚高压增强与前期秋季欧亚雪盖有关,秋季欧亚雪盖偏多通过局地雪-反照率正反馈作用使冬季西伯利亚高压增强,通过平流层-对流层相互作用在冬季产生AO负位相。而当AO负位相与减弱的西伯利亚高压同时发生时,中国北方东部受AO负位相影响频次偏多,西部受减弱的西伯利亚高压影响频次偏少,形成东西反向的形态。减弱的西伯利亚高压与ENSO有关,当El Nino发生时激发PNA型波列使东亚大槽北移减弱,西伯利亚高压减弱。GFDL_AM2.1海温敏感性实验很好的模拟了该影响过程及中国北方西部WECD频次偏多的现象。对CMIP5 10个耦合模式进行评估,发现集合模式平均对中国北方WECD频次模态及相关大尺度环流异常有很好的模拟能力。因此,采用这些模式的集合模式平均去研究和预测中国北方极端低温变化是合适的。