将去趋势波动分析法(detrended fluctuation analysis,DFA)和替代数据法相结合,同时引入启发式分割算法和卡方检验,提出了一种确定极端气候事件阈值的新方法,称为随机重排去趋势波动分析(stochastic re-sort detrended fluctuation analysis,S-DFA)方法.同百分位阈值方法相比,S-DFA方法明确指出了极端事件和非极端事件之间的临界值.基于中国气象局公布的中国165个国际交换站1961-2006年无缺测的逐日日平均气温资料,利用随机重排去趋势波动分析(S-DFA)方法计算并分析了中国极端低温事件阈值的空间分布特征,并对S-DFA方法在实际资料中的应用进行了检验.从可预报性的角度给出了极端低温事件综合指标的定义.这一综合指标将极端低温事件的发生频次和强度综合起来,且兼顾了不同地区各自特有的区域气候背景,进一步说明了综合指标定义的合理性.基于极端低温事件综合指标的空间分布规律,将中国1961-2006年间极端低温事件分为四个不同等级的地区.极端低温综合指标整体表现出下降趋势,在20世纪80年代初期之前综合指标的变化具有两个明显的准10年周期,而在这之后则一直处于下降趋势且大大低于平均值,直到90年代中期以后才再次上升至平均值附近.