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本文采用线性回归,集合经验模以及EOF分解等方法对1979-2009年夏半年(5-10月)中国东部地区(105。E以东)395站0.1-10mm降水(小雨)进行分析,指出夏半年总小雨量和小雨日均呈现显著减少,趋势系数分别为-4.89mm/10yr,-2.48d/10yr,并且减少主要集中在1989年前和1994年之后。EOF分解结果前两模态指出小雨日不仅具有东部地区一致减少的变化特征,还具有明显的区域差异,其中,东北地区,南方地区小雨日减少较中部地区更显著。时间系数的最大熵谱分析指出小雨变化具有显著的2-3年,6年周期。与此同时,中雨日、大雨日在小雨减少区域也呈现不同程度的减少,表明小雨日的减少不是独立事件,是伴随低空温度上升、水汽微弱减少,相对湿度明显减少的大背景发生的。低空温度,可降水量,相对湿度与小雨有着密切联系,其EOF分解结果与小雨日分解结果无论在空间,时间系数,以及周期变化方面都非常一致。合成分析结果表明,相对湿度高(低)年,小雨日偏多(少)；可降水量多(少)年,小雨日偏多(少)；温度高(低)年,小雨日偏少(多)。根据Clausius-Clapeyron方程,温度通过影响饱和水汽压变化,使饱和水汽压增加6%-7%/K。饱和水汽压增加在水汽一定的前提下,使相对湿度减少。通过经验公式对温度,比湿变化对小雨的影响进行分析,发现单纯由温度变化引起相对湿度减少-5.50%,单纯由比湿变化引起的相对湿度减少-0.16%。对夏半年不同天气条件下的小雨变化进一步分析发现小雨的减少主要由多云天小雨减少导致,小雨日,小雨量的趋势分别为-2.09d/10yr,-4.12mm/10yr。多云天小雨量EOF分解第一模态呈现小雨量整体一致减少的变化特征,其时间系数具有显著的30年,2.73年周期。多云天低空相对湿度、水汽、温度与多云天小雨变化具有显著关系,合成分析结果表明相对湿度偏高(偏少)年,小雨日和小雨量偏多(偏少)；降水量偏高(低),小雨日和小雨量也偏多(偏少),并且在日尺度上,这种影响更为明显；对于温度而言,温度偏高天,小雨量偏多,而温度偏高年(偏低),小雨日偏少(偏多),表明在长期来看,增暖确实会抑制小雨事件的发生,但这种抑制体现在气候尺度上。相对湿度、可降水量和温度EOF分解第一模态分别呈现与小雨类似的分布特征,其时间系数与小雨具有相同的周期。同时,通过经验公式对温度,比湿变化对多云天小雨的影响进行分析,发现2000-2009年期间,相对湿度的减少主要是由水汽减少导致,而1979-2009年期间,相对湿度的减少是由增暖导致。结合水汽输送分析表明,北方地区相对湿度的减少主要是水汽减少导致；而南方地区相对湿度的减少则主要是增暖和水汽减少共同导致。在阴天相对湿度显著减少的前提下,阴天小雨在除了长江流域外其他区域均呈现增加趋势。1990-1999年期间华北地区小雨的增加由CAPE的显著增加导致,2000-2009年期间黄淮流域小雨的增加与相对湿度的增加有关。CAPE与小雨的合成分析表明,CAPE对小雨的影响具有区域性特征,主要影响华北、东北以及华南部分区域,当CAPE偏高时(偏少),小雨偏多(偏少)。阴天CAPE的增加主要是由低空温度上升和水汽增加引起,而位势高度对CAPE的影响较小。通过以上分析得出结论：中国东部地区夏半年小雨减少由小雨日减少导致,并且这种减少主要由多云天小雨减少导致。小雨减少与低空温度上升,水汽减少,相对湿度减少有关。温度和比湿通过改变相对湿度影响小雨。根据Clausius-Clapeyron方程分析可知在所有天气条件下,水汽变化不大,低空温度上升对小雨的影响比水汽更明显,认为是小雨减少的主要原因之一；而在多云天条件下,北方小雨的减少由水汽减少导致,南方小雨减少则由增暖和水汽减少共同影响。低空温度和水汽还通过影响CAPE,造成了阴天小雨的增加。