为提升区域数值预报系统2 m气温预报性能，利用土壤温度和土壤湿度站点观测资料，对中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System，CLDAS）陆面资料在浙江地区的精度进行评估，并将其融合应用于浙江省数值预报业务系统。结果表明：CLDAS土壤温度、土壤湿度产品相对于美国全球预报系统（Global Forecast System，GFS）分析场，与观测相比具有更小的均方根误差和更高的相关系数，在浙江省有较好的适用性。个例分析表明区域数值模式2 m气温预报对陆面资料变化较敏感，融合CLDAS地表温度、土壤温湿度实时分析产品的初始场，可持续影响到模式预报后期，主要通过地表感热、潜热通量直接影响气温变化。从均方根误差来看，与基于GFS分析场作为陆面初始场的区域模式预报相比，应用了CLDAS陆面资料的模式预报改进了13.6%。2021年7月阶段性应用结果显示，模式初始场融合CLDAS陆面资料后有效提高了浙江省2 m气温预报水平，融合后的预报改进效果夜间较白天明显，且晴热高温天气背景下较梅雨期、台风期改进更佳。高温天气预报评估进一步表明，CLDAS陆面资料的应用对浙江省高温事件预报有较好的改进，尤其对金衢盆地等高温区改进明显。

以降水量和蒸发量的比值定义干旱指数K，采用逐旬K 指数对浙江省乐清市干旱灾害的时空分布特征进行分析; 同时通过K 指数和降水量距平R 指标对乐清干旱灾害评估的对比分析得出结论。采用逐旬K 指数作为干旱指标计算干旱天数，再由干旱天数确定干旱灾害等级的评估方法较为客观，和历史记载的干旱灾情基本一致; 而采用时段降水量R 指标对干旱灾害程度评估偏轻，有可能漏掉中旱或大旱。在沿海多降水地区，干旱灾害的程度和降水量的时间分布有关，在某一时段( 50 ～90 d) 内，同样的降水量情况下，降水量短时间过于集中或随时间分布过于分散，都不利于该时段旱情的解除; 通过逐旬K 指数分析计算可较客观地反映降水量的时间分布及土壤水分和旱情的关系，使得干旱灾害评估较为接近实际。