长期以来，人们对温度的诊断和分析限于传统的线性统计方法，特别是分析温度区域特征时，采用的一般都是目测法、经验正交函数分解法等。然而温度是一种典型非线性、非平稳观测序列，经典统计手段还难以完个达到挖掘时间序列动力学信息的目的。本文旨在运用非线性科学最近研究成果，利用NCEP1948-2005年中国范围内格点的日平均温度资料，通过时间延迟方法重构各站点温度动力空间，用动力学自相关因子指数Q分析我国温度的时空变化特征进行空间分区，得到了8个不同的动力学温度变化特征区，它们是：(A)准葛尔区、 (B)东北区、(C)西北区、(D)西南东区、(E)西南西区、(F)华北区、(G)东南区、(H)中南区。初步讨论了这些特征区的年均温度变化和极端温度年出现天数及其与温度突变的关系，以及不同温度段影响我国增暖的影响。研究结果表明：(1)准葛尔区、东北区等7个温度特征区近60年的年均温和极端高温的年出现天数均表现为增长趋势，极端低温天数则为降低趋势，极端高温的变化与温度增暖存在正相关，极端低温则呈负相关。同时，北方涛动、南方涛动、北太平洋涛动和ENSO对我国北方及西南各区域温度变化影响较大，El Ni(n)o对我国东南区和中南区的温度变化影响较大；(2)对我国各区域(A—F，H)温度的增暖起主要作用的温度段为极端，相对高温年发生天数的增加和极端，相对低温年发生天数的减少，而常温段对应的中间温度起的作用相对较小；正是这种两头变化较大，中间变化较小的跷跷扳现象导致了我国各区域的增温；(3)极端高温/低温突变发生的时间较温度突变的时间晚3-4年，即温度突变的过程可能时极端温度事件的一个相对稳定状态向另一个稳态演变的过程。