为揭示城市复杂道路环境下的路面温度变化规律，针对天津城区立交桥、主干道、跨河桥三种典型道路6个代表性路段，开展冬季（2024年11月至2025年2月）路面温度观测，厘清了三种道路路面温度异质性特征与形成机理，基于增强特征集构建了Lasso、多项式和支持向量机路面温度预报模型。结果表明：受下垫面热力性质和局地微环境条件影响，立交桥、主干道、跨河桥路面温度特征差异显著，跨河桥因低热容结构及强通风散热条件，呈现最大的温度日较差、温度变率，温度极端性最强；立交桥结构热惯性大，温度变化最平缓；主干道受土壤路基储热与人为热的共同调节，夜间最低温度高于桥梁路面。模型构建结果显示，相比仅采用原始气象特征，融合周期特征与时滞特征可显著提升模型预报精度，采用增强特征的Lasso模型RMSE平均降低约18%，RMSE为1.04~1.61 ℃，MAE为0.74~1.33 ℃。Lasso、多项式和支持向量机模型均能有效刻画路面温度演变规律，而Lasso模型在保持预报精度的同时，兼具更优的可解释性与计算效率，应用价值更为突出。误差分析表明，Lasso模型白天预报误差高于夜间，表明模型对短波辐射驱动下的温度高频突变过程刻画能力不足；跨河桥温度极值预报误差相对更大，存在明显的“削峰填谷”现象，其成因与桥体热力特性以及模型以全局误差最小化为目标的训练机制有关。本研究明确了复杂城市道路路面温度的异质性规律及其物理成因，可为城市道路结冰风险的差异化预警与精准化管控提供科学依据。

针对美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）开发的第二代气候预报系统（Climate Forecast System Version 2，CFSv2）对西南地区次季节气温和降水预测存在较大系统偏差的问题，利用1999—2024年西南地区气象台观测资料和模式预测资料，采用非参数百分位映射法对模式日平均气温和降水量进行概率订正，并评估其在不同超前时效和不同时间尺度的预测结果。结果表明：模式能够较好模拟日平均气温近似正态分布特征，但普遍高估较小量级日平均气温和降水量发生概率，低估较大量级日平均气温概率。订正后，不同量级日平均气温和降水量的概率预测偏差得到有效改善，多年平均气温和降水量的空间分布误差及年际变化均方根误差显著降低，但对年际变化相关系数的提升有限。订正后，不同超前时效下日、候、旬和月尺度日平均气温预测技巧均有提高。对于日降水量，订正在日尺度上的效果存在一定不稳定性，但随着检验时间尺度增加，其预测技巧得到不同程度提升，并能够有效延长模式预测时效。

研究新疆复杂地形区大气加权平均温度（T_m）模型对提高干旱半干旱地区全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）反演大气可降水量（Precipitable Water Vapour，PWV）精度具有重要意义。基于新疆9个无线电探空站2021—2024年观测数据，按照地貌特征将研究区划分为山脉区、混合区和盆地区，采用最小二乘回归方法，引入地表气温、高程、年及半年周期项，以及地表气温与高程耦合的地形约束因子，构建了适用于不同地貌分区的大气加权平均温度模型（Terrain-Constrained Temperature Model，TC-TM）。结果表明，TC-TM在新疆地区的偏差、均方根误差和平均绝对误差平均值分别为-0.28、3.34、2.64 K，整体精度优于Bevis、GPT3_1和莫智翔模型；其中，地形约束因子的引入有效增强了模型对复杂地形区温度垂直结构差异的表征能力。在GNSS-PWV反演应用中，TC-TM对应的PWV反演RMSE和相对误差全区均值分别为0.15 mm和1.18%，均优于对比模型。基于地形约束的分区建模策略能够有效提高复杂地形区T_m估算精度及GNSS-PWV反演质量。

为探究中国南方沙尘事件的影响机制，本文选取2025年4月12—14日入侵湖南省的一次典型沙尘过程，利用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料、风廓线雷达观测数据、空气质量监测数据和叠加地形资料的HYSPLIT后向轨迹分析模型（Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model），重点讨论了湖南地形对沙尘过程中污染物输送与滞留的作用。结果表明：（1）处于南方湿润区的湖南省可受远距离沙尘暴显著影响，此次源自蒙古国与南疆的沙尘沿西北路径南下，成为2000年以来首个覆盖全省的沙尘过程，污染物以外来粗颗粒沙尘为主。（2）湖南马蹄形地形的“通道—滞留”双模态效应是此次沙尘过程持续多日的重要原因，北部平原加速沙尘南下，周边山地阻挡气流使湘南污染长时间滞留，该效应在南方复杂地形区具有普遍性。（3）构建沙尘入侵湖南的概念模型，确定关键预报预警指标：西北及周边地区持续2 d以上的强沙尘暴，蒙古气旋与地面冷锋耦合，以及大范围5级以上偏北风；在此条件下，沙尘气溶胶通过偏西路径进行远距离输送，在48~72 h内影响湖南，并在风向转为偏南后迅速清除。

分析极端气候条件对植被生产力的影响机理，对区域适应和减缓气候变化影响具有重要意义。基于植被总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）数据与同期极端气候指数，使用二维Copula联合分析、一元线性回归法和Pearson相关系数法等，分析极端气候指数对陕西不同区域、不同植被类型GPP的影响差异。结果表明：1）1981—2018年，全省97.9%的区域植被GPP呈增加趋势，固碳能力稳步提升，其中陕北地区植被GPP增长率最高；2）不同区域植被GPP对极端气候的空间响应存在明显差异，极端低温与极端干旱对陕北和关中地区植被GPP存在显著抑制作用，极端高温和极端降水对陕南地区植被GPP的促进效应突出；3）月尺度是极端气候影响植被生产力的关键时间窗口，其影响强度远高于年和生长季尺度；4）不同极端气候条件对森林、草地、农田GPP的影响呈现明显的植被特异性与季节动态性。

六盘山区积层混合云降水频发，明晰其云垂直结构特征及山地地形影响机制，对提升当地人工影响天气作业能力具有重要意义。本文选取20次积层混合云小雨过程及典型个例，基于Ka波段云雷达、X波段天气雷达、ERA5再分析及微波辐射计等多源资料，系统分析云宏观结构特征、回波强度分布及动力和水汽条件的空间差异。结果表明，六盘山站累计降水量和降水持续时间显著高于东坡大湾站与西坡隆德站，云垂直结构与降水变化在时间和空间上具有良好对应关系，并呈明显的地形分异特征。六盘山站云顶高度、云厚及回波强度均显著高于坡地站点。六盘山区积层混合云小雨过程中，云垂直结构同时具有层状云与对流云特征，在较稳定降水阶段，4~5 km处存在明显0 ℃层亮带结构，中低层（亮带下方）为主要降水贡献区，回波强度平均值为4.1~9.2 dBZ。降水高发阶段云层厚度显著增加，低层强回波区明显增强。典型降水个例分析表明，高低空环流耦合与副热带高压外围水汽输送为降水提供必要的动力和水汽条件，地形通过动力抬升及迎风坡效应调制云体垂直结构，其中东坡水汽供应及云液态水累积能力显著优于西坡，是造成降水空间差异的重要原因。

新疆阿勒泰地区是我国寒潮活动高频区，寒潮天气对其冰雪经济造成严重威胁。基于1960—2023年该地区7个国家级气象站逐日最低气温资料，分析区域性寒潮频数、强度及其变化特征，并构建寒潮综合强度指数。结果表明：1）1960—2023年阿勒泰地区共发生区域性寒潮833次，年均13次；冬季（11月—次年3月）区域性寒潮占比达72.5%；区域性寒潮集中在9月下旬至次年3月中旬，占比为84.3%，其中2月中旬区域性特强寒潮占该时段区域性寒潮总数的52.9%，显示强寒潮活动在冬季中后期高度集中。2）区域性寒潮过程呈显著减少趋势[-0.5次·（10 a）^-1，P<0.05]，但1996—2023年区域性特强寒潮增多至每年平均4次，接近1961—1990年峰值，呈现“总量减少、极端性增强”的演变特征。3）寒潮强度具有明显季节分异：冬季以特强寒潮为主（占比40.4%），春、秋季则以一般寒潮为主；区域性特强寒潮最大24 h降温平均达10.9 ℃（极值为18.5 ℃），累计降温幅度平均为17.6 ℃（极值为30.1 ℃），冬季降温幅度明显高于春、秋季。4）冬季寒潮综合强度指数为0.38，明显高于春季（-0.97）和秋季（-1.06）；近30 a来区域性特强寒潮强度呈上升趋势，表明极端寒潮的强度近期进一步增加。5）冬季降水量距平与寒潮频数距平的同步性达84.1%（P<0.01），寒潮频数距平与寒潮综合强度距平的同步性达77.7%（P<0.01），表明冬季降雪偏多年往往寒潮过程偏多、强度偏强、致灾风险偏高。

为深入认识秦岭及周边地区夏季极端降水的环流特征和形成机制，本文基于2008—2025年地面气象站降水数据和欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料，应用谱聚类方法，将秦岭北部和南部（以34°N为界划分）的区域小时极端降水（Regional Hourly Extreme Precipitation，RHEP）分别归纳为3类和4类典型环流型，探讨夏季RHEP的主要环流特征及水汽、热力和动力条件。结果表明：1）各类环流型200 hPa均受南亚高压边缘附近辐散场影响，500 hPa及以下多表现为西太平洋副高控制下的暖湿气流输送与短波槽、切变线等共同作用；副高外围气流向秦岭及周边输送充沛水汽，并在极端降水区形成明显辐合；不同环流配置及其与复杂地形的抬升辐合效应共同强化垂直运动，是导致RHEP高发区空间分布不同的重要原因。2）各类环流型对流层低层副高外围表现为西南、偏南或东南风异常，部分类型伴随青藏高原东北侧偏北风异常，有利于冷暖气流交汇，从而促进RHEP发生。3）水汽诊断分析表明，阿拉伯海、孟加拉湾、南海、西太平洋以及东海等多源水汽在华南及华东汇合后向秦岭及周边地区输送；秦岭北部和南部区域各环流型以对流层中低层南边界水汽输入为主，部分类型还受东边界水汽输入影响。4）各类环流型RHEP频次最大值均位于特殊地形附近，普遍具有较低对流抑制能量（Convective Inhibition，CIN）和较大的K指数，表明大气不稳定明显，较弱的抬升机制即可触发对流发展。

为探究滇西北高原对流性暴雨的触发机制，利用多源探测资料对2024年6月24日云南丽江市一次典型对流性暴雨过程进行诊断。结果表明：（1）此次过程主要受500 hPa副热带高压和滇缅高压之间的辐合区与700 hPa切变线共同影响，配合冷空气南下形成不稳定层结，为强降水提供了充足的动力条件和有利的环流背景。（2）大暴雨天气过程由局地生成的β中尺度、γ中尺度对流单体产生，对应雷达反射率因子最大达59.5 dBZ，速度图上存在速度模糊、涡旋、弱中气旋等特征。（3）暴雨水汽来源于孟加拉湾和南海，在地形辐合抬升作用下，丽江中部至东南部存在强水汽辐合区，强水汽辐合区与切变线位置对应良好；西南急流输送暖湿气流并增强低层辐合，高层西北急流通过抽吸作用加强上升运动，冷空气入侵进一步促进对流维持，强水汽聚集配合低层辐合、高层辐散的动力抬升条件，是局地大暴雨发生的主要原因。（4）丽江市南北走向山脉与地面辐合线共同作用，通过地形抬升和气流辐合触发并加强对流，成为此次大暴雨过程中对流持续触发和维持的重要因素，偏东气流对强对流发生具有较好的指示意义。（5）积状云降水回波中负闪峰值超前强降水约40 min，而积层混合云降水回波中则出现降水峰值提前现象。

全球变暖背景下，徒骇-马颊河流域极端降水频发，易引发流域性洪水、城市内涝等灾害。针对2024年8月26日该流域极端降水过程，综合运用双偏振雷达、风廓线雷达、毫米波云雷达及雨滴谱等多源新型观测资料，分析其形成机制。结果表明：黄河气旋移动路径较为罕见且移速缓慢，导致强降水长时间持续；水汽源自东海及渤海湾，并在流域上空强烈辐合，为极端降水提供了异常高湿的环境条件；急流的建立及中层冷空气入侵进一步增强动力条件。双偏振雷达和雨滴谱清晰地揭示了极端降水微物理机制的演变特征：暖锋降水阶段，各粒径雨滴数浓度普遍较高，降水最强，小时雨量突破100.0 mm，过程最大分钟雨量达3.1 mm；冷锋降水期间，雨滴谱宽增大，中大粒子数量减少；气旋中心影响降水阶段，雨滴谱宽最广，但粒子数浓度最低，导致雨强最弱。云雷达观测显示，强上升运动促进云系发展，下沉运动及速度谱宽变化反映相态转换与碰并过程，与降水强度具有较好的对应关系。

在气候变暖背景下，极端气候事件的变化趋势备受关注。基于3种机器学习（随机森林、极端随机树和岭回归）模型评估其对中国区域极端气候指数[暖昼指数（TX90p）、冷夜指数（TN10p）、日最大降水量（RX1day）及5 d最大降水量（RX5day）]的模拟能力，并与传统全局偏差订正后的多模式集合方法对比，确定最优模型方案；进一步分析所选取的极端气候指数在不同排放情景（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5）下2024—2100年相对于基准期（1961—1990年）的空间分布及其变化趋势。结果表明：基于机器学习的极端气候指数模拟方案能够在不同程度上提升对极端气候事件的模拟能力，有效减小模拟偏差；2024—2100年中国地区极端暖事件在各排放情景下均显著上升，且高排放（SSP5-8.5）下增幅最大（相较基准期上升约52%），极端冷事件显著减少，且随排放增加减少更明显；空间分布上，TX90p在华北、长江中下游、四川盆地及华南部分地区增幅相对明显，而青藏高原及西北部分高海拔地区增幅相对较小；极端降水指数（RX1day、RX5day）在所有排放情景下均呈增加趋势，且高排放情景下增加最明显，其中RX5day的增强幅度整体高于RX1day；东北和华北地区在极端降水（特别RX5day）上的响应最强，对气候变暖的敏感性更高。

中国沙戈荒地区是当前和未来大规模风光发电基地建设的核心区域，开展区域极端事件气候风险研究，对能源基地建设至关重要。本文基于经过偏差校正后的第六次耦合模式比较计划数据，引入沙尘、极端低温、极端高温与发电效率损失的定量关系，并将其纳入气候风险评估框架，使用WRF-Chem模式预估2030—2060年不同排放情景下中国沙戈荒及其子区域风光资源开发的气候风险。结果表明，未来沙戈荒地区单次沙尘发生时对风光发电效率的影响呈增强趋势。极端高温的致灾危险性总体上增强，而极端低温的致灾危险性总体上减弱。在极端事件影响下，未来沙戈荒地区风光资源开发的气候风险总体呈增强趋势。其中，沙尘对风资源开发的气候风险在新疆和青海地区显著增加，对太阳能资源开发的气候风险在青海地区显著增加。极端高温对风资源开发的气候风险在新疆、甘肃蒙西及蒙东地区显著增加，对太阳能资源开发的气候风险在各地区均显著增加。不同排放情景下，极端低温带来的风电开发风险存在显著区域差异。

太阳能开发是中国实现“双碳”目标的关键途径。中国干旱区地域辽阔、太阳能资源丰富，但受地面观测站点稀缺、资料匮乏影响，对1980年气候变暖以来该区域太阳辐射变化特征及其影响因子了解不够充分，一定程度制约了区域光伏电站选址及太阳能资源的开发利用。为此，本文利用中国干旱区25个国家级地面辐射观测站太阳辐射资料、218个国家基准气候站云量资料及欧洲数值预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）高时空分辨率ERA5地表下行太阳短波辐射再分析资料，对该区域1980—2020年太阳辐射变化特征和影响因子进行研究。结果表明，该区域全年日平均太阳辐射呈增加趋势，具有明显的纬向特征；新疆南部、甘肃河西西部及青海部分区域辐射较大，超过50 MJ·m^-2，年代际变化特征明显。1981—1990年全年日平均太阳辐射缓慢增加，1991—2010年快速增加，2011—2020年波动趋缓，整体趋于平稳。中国干旱区全年、冷暖季等各时段日平均太阳辐射均在1995年前后出现明显突变，主要变化区域在新疆北部、内蒙古东部。低云量变化是导致中国干旱区太阳辐射变化的可能原因，但其影响机制比较复杂，不是单一的线性关系，可能与该区域强烈的陆气相互作用相关，需要开展更深入的研究。

植物花芽期是表征植物果实开始生长的重要生育期，其变化会直接影响植物果实品质与产量。本文利用新疆吐鲁番市主栽品种无核白葡萄1991—2024年花芽期（芽开放期至开花末期）物候数据以及对应时段气象观测资料，采用气候倾向率、相关性检验和逐步回归等方法，分析极端干旱区气候因子和终霜冻对无核白葡萄花芽期的影响。结果表明：在气候暖干化背景下，葡萄不同物候期的起始日期均呈不同程度的提前趋势，其中花蕾花序期提前幅度最大，为5.02 d·（10 a）^-1（p<0.01）；葡萄花芽期长度呈显著延长趋势。研究区终霜冻日以6.43 d·（10 a）^-1（p<0.01）的速率显著提前。21世纪最初十年暖干化特征最突出，葡萄花芽期长度以21.94 d·（10 a）^-1（p<0.01）的幅度显著延长，霜冻灾害发生频率达2 a一遇，极端干旱区气候暖干化会显著增大葡萄花芽期冻害风险。葡萄不同物候期日序数与气象因子变化显著相关（p<0.05），影响物候早晚的主导旬气候因子为相对湿度与地温，芽开放期至花蕾花序期表现为相对湿度越小、地温越高，物候越早，开花始期则表现为相对湿度越大，物候期越早。明确吐鲁番市葡萄花芽期物候变化与终霜冻变化特征，能为极端干旱区葡萄生产提供科学指导。

研究山东区域性干旱变化特征对干旱防灾减灾具有重要意义。利用山东省123个国家气象观测站逐日气温和降水资料，基于气象干旱综合指数（Meteorological Drought Composite Index，MCI）和区域性干旱过程监测评估方法，识别1961—2024年历次区域性气象干旱过程，并分析其时空演变特征及对气候增暖的响应。结果显示，山东平均每年发生1~2次区域性气象干旱过程，季节性特征明显，主要集中在春、夏季，4—7月为高发期，春夏连旱过程频繁，年发生频率高达42%；干旱过程地域分布差异大，除胶东半岛东部和临沂东南部外，其他大部分地区区域性气象干旱过程平均干旱日数在50 d以上，高值区分布在鲁中及泰山西南侧。山东西北部呈减少趋势，多数区域减少速率为2 d·（10 a）^-1以上，而东南部呈增加趋势，胶东半岛南部及东南沿海部分地区增加速率超过2 d·（10 a）^-1。干旱过程发生频次和影响范围略呈增加趋势，20世纪80年代至21世纪初期为高发期，之后明显减弱，近年来又呈增强趋势。在气候变暖背景下，山东降水呈“先减后增”变化趋势，气候从暖干化向暖湿化转变，呈现西部地区暖湿化、东部地区暖干化的分布态势；随着增暖加快需要注意防范更强的区域性气象干旱。

中国西南地区地形复杂、气候差异显著，干旱频发。针对传统干旱预测方法对时空特征刻画能力不足的问题，本文以降水、气温、太阳辐射总量、风速等因子为输入，构建卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）耦合模型，对西南地区气象干旱时空演变特征及其驱动机制进行分析，并开展2030年干旱情景预测。结果表明：CNN-LSTM耦合模型能够较好表征干旱时空变化特征，预测结果与观测值具有较高一致性，平均绝对误差约为0.17；降水、气温、风速以及太阳辐射总量等因子共同影响西南地区干旱；2030年西南地区干旱呈向低山丘陵和平原地区扩展的趋势，整体干旱程度进一步增强。

能见度作为表征大气透明度的重要气象要素，对交通安全、航空运输及公众健康具有重要影响。本文基于2013—2022年自动气象站数据，分析北京地区能见度的区域特征和变化趋势，同时开展深度学习能见度临近外推预报研究。结果表明：1）不同等级能见度出现频率依次为“好”（49.70%~75.12%）、“一般”（14.39%~40.82%）、“较差”（2.75%~10.95%）、“差”（0.10%~6.28%）、“极差”（0~3.01%）；2）基于前72、60、48、36、24、12、6 h开展的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）方法能见度临近外推预报试验中，基于前48 h RNN外推未来1 h能见度效果最优，基于前36 h RNN外推未来2 h能见度效果最优，而基于前6 h LSTM外推未来1 h和2 h能见度效果均最优；3）RNN和LSTM均可以把握未来0~2 h不同地理位置能见度的变化，也具备对于受天气形势影响的能见度“转折点”的判断能力。整体上，RNN外推预报效果优于LSTM，但两种模型的预报结果均存在一定的滞后性。

如何提高小时降水预报准确率是目前业务中亟需解决的难点问题。本文结合集合预报和邻域窗提出邻域最优百分位法（Optimal Neighborhood Percentile，ONP），实现了传统最优百分位法在确定性模式逐时降水预报分级订正中的应用。利用河南省区域自动气象站降水数据，对中国气象局中尺度天气数值预报系统（China Meteorological Administration Meso-scale Numerical Prediction Model，CMA-MESO）、中国气象局上海区域中尺度数值预报系统（CMA Shanghai 9 km Model，CMA-SH9）和中国气象局北京快速更新数值预报系统（CMA Beijing Model，CMA-BJ）的逐时降水预报进行订正。2024年4—9月业务应用结果显示，ONP通过减小降水空报提高晴雨准确率（Probability of Correction，PC）和0.1 mm以上降水TS评分（Threat Score，TS），通过增加降水命中提高2 mm以上降水TS评分。ONP在提高PC和不同降水量级TS评分方面的表现明显优于最优TS评分法（Optimal Threat Score，OTS）和频率匹配法（Frequency-Matching Method，FMM）。基于CMA-MESO模式的订正结果显示，ONP晴雨预报技巧达10.0%以上，远高于OTS（0.4%）；ONP订正后的20 mm以上降水TS技巧分别为OTS和FMM的1.80、2.25倍。ONP存在大量级（20 mm）以上降水过报现象，需进一步调整最优百分位选取指标加以抑制。

近年来，京津冀地区极端降水事件呈增多趋势，科学识别区域极端降水阈值并进一步评估融合降水产品在极端降水监测中的适用性，对区域极端天气监测和降水产品改进具有重要意义。基于京津冀地区172个气象站1985—2024年逐日降水观测资料，采用广义极值分布（Generalized Extreme Value distribution，GEV）模型识别区域极端降水阈值，并筛选2021—2024年极端降水事件，结合中国气象局多源融合降水分析系统（CMA Multi-source Precipitation Analysis System，CMPAS）融合降水产品开展极端降水时空特征及产品性能评估分析。结果表明，83.14%的站点极端降水统计特征保持稳定，北京、石家庄和邢台地区为极端降水阈值高值中心。CMPAS融合降水产品与观测数据在日尺度上高度相关，98.9%的站点相关系数大于0.9，但在强降水条件下存在系统性低估。产品误差呈现明显地形依赖性，高海拔地区精度最高、中海拔地区误差最大。CMPAS融合降水产品逐时数据能较好捕捉极端降水事件的时间演变特征，尤其对午后短时强对流过程响应较为敏感，但对峰值强度仍存在低估。

大气气溶胶对气候变化和区域空气质量具有重要影响。基于2003—2023年MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）MAIAC Collection 6.1的1 km分辨率气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）数据，运用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Spearman相关性分析等方法，探究宁夏AOD的时空变化规律及其影响因素。结果表明：（1）AOD在宁夏呈现北高南低、西高东低的空间分布格局，高值区集中于人类活动密集的沿黄城市带及清水河流域。（2）年均AOD以0.003 a^-1的速率下降，2011年达峰值后下降尤为明显；近21 a宁夏全区75.12%的区域AOD显著下降，且下降最显著区域（-0.006 a^-1）与人口密集分布的沿黄城市带高度吻合，反映了人为减排的作用。（3）AOD在季节上表现为“春高（0.33）、夏降（0.27）、秋低（0.20）、冬升（0.25）”的规律，春季峰值主要受沙尘活动主导。（4）AOD年际变化与人为颗粒物排放量的减少趋势同步；而季节尺度上则呈现主导因子的动态切换，即春季与风速显著正相关，夏季与植被指数呈极显著负相关，秋季则与风速转为负相关。

利用APS-3321型空气动力学粒径谱仪对嘉峪关戈壁区2024年8月0.5~20.0 μm粒径的沙尘气溶胶粒径谱开展连续观测，结合浓度阈值方法分析不同天气类型的沙尘气溶胶数浓度、质量浓度及谱分布特征。结果表明，晴天的沙尘气溶胶数浓度谱呈现单峰型分布，峰值粒径为0.626 μm；浮尘、扬沙天气呈双峰型分布，主峰值粒径均位于亚微米级的0.626 μm，次峰值分别为1.114、1.286 μm；相比而言，沙尘暴过程也呈现双峰分布，但主峰值粒径位于粗模态的1.486 μm，次峰值为0.583 μm。晴天、浮尘和扬沙天气的气溶胶质量浓度谱均呈现双峰结构，主峰值粒径分别为4.371、3.523、3.278 μm，对应次峰值的粒径分别为19.810、15.960、15.960 μm。而沙尘天气下其质量浓度谱呈现三峰型分布，峰值粒径分别为4.371、6.264、13.820 μm。观测期间，浮尘天气气溶胶平均质量浓度为80~200 μg·m^-3，扬沙天气主要出现在早晨06：00—09：00（北京时，下同），峰值为600 μg·m^-3，而沙尘暴天气主要出现在09：00—18：00，峰值达2 400 μg·m^-3。强沙尘天气导致0.5~1.0 μm粒径的气溶胶数浓度占比由80.9%减小至39.9%，但并未明显改变粗粒径段沙尘的质量浓度百分占比。

研究阵风系数和基本风压的实际变化特征，对阵风预报、风能资源开发利用及大型工程风参数设计具有重要意义。基于山东半岛24个国家气象站2015—2023年逐时测风资料及建站至2023年最大风速资料，分析阵风系数、50 a风速重现期和基本风压的时空变化特征。结果表明：山东半岛阵风系数空间分布差异显著，其值为1.380~1.998；8—12月阵风系数较大，1—3月较小；阵风系数表现出明显的日变化特征，正午前后最大，凌晨前最小；随风速增大，阵风系数逐渐减小。山东半岛50 a重现期最大风速为18.6~33.1 m·s^-1，半岛西部和东部部分地区50 a重现期最大风速相对较小，东北部的威海、成山头和海阳、崂山等地较大。基本风压为0.21~0.68 kN·m^-2，半岛西部和东部部分地区较小（小于0.30 kN·m^-2），东北部和南部沿海的海阳、崂山等地相对较大（大于0.41 kN·m^-2），成山头站最大，为0.68 kN·m^-2。

为了深化对内蒙古大兴安岭林区雷击火地形影响机制的认识，明确扑火需求的关键驱动因素，基于内蒙古大兴安岭重点国有林区2015—2024年雷击火灾历史数据和高精度地形数据，分析雷击火点在高程、坡度、坡向及地形起伏度等多维地形因子上的空间分布特征，采用基于牛顿-拉夫逊优化器（Newton-Raphson-Based Optimizer，NRBO）优化的XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）算法结合SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法进行扑火需求建模和分析，揭示过火面积及各地形因子对扑火人数影响的贡献度。结果表明：内蒙古大兴安岭林区雷击火点在高程上呈现“中低海拔集中、高/低海拔稀疏”的梯度特征，83.06%的雷击火灾发生在500~1 000 m的中低海拔区，雷击火点频次最高的区域集中在52.5°N—53.0°N、120.5°E—122.5°E，而过火面积的绝对高值区则出现在更偏南的纬度；雷击火点集中在5°~35°的中坡度区域，[2°，5°）坡度区间过火面积占比高达37.83%；70.97%的雷击火灾发生在[75，200）m的中等起伏地形区域；南坡、西南坡、东南坡等阳坡是雷击火的高风险区；过火面积是预测扑火人数的主导因素，其贡献度明显高于高程、起伏度、坡度和坡向等地形因子，模型预测误差分布呈现显著的“尖峰”形态，且峰值围绕在零误差线附近，模型的测试集预测R²值达0.723 9，且预测区间覆盖概率达84.7%。

为满足内蒙古地区人工影响天气业务对云物理特性高精度监测的需求，利用风云四号A/B星（FY-4A/B）、云卫星/云气溶胶激光雷达和红外探测者卫星（CloudSat/CALIPSO）、葵花-8号卫星（Himawari-8）、中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）及欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料（ERA5）等多源数据，通过对FY-4卫星数据的辐射定标与几何纠正预处理，采用随机森林等人工智能方法，构建基于FY-4卫星的云物理特性参量反演模型，实现云检测及云顶高度、云顶温度、过冷层厚度、云光学厚度及云滴有效粒子半径的反演，并开展算法精度验证与适应性分析，开发了云参数反演运行平台与数据发布网站，形成“数据—算法—平台—应用”的完整技术链。结果表明：自研云检测算法总体精度达90.07%，较FY-4卫星官方算法提升1.11%；云顶高度与云顶温度反演结果的判定系数（R2）分别为0.928、0.922，均方根误差分别为0.901 km、5.963 K；冰云与水云光学厚度反演结果的R2分别为0.693、0.582，有效粒子半径反演的R2分别为0.562、0.809。

为进一步提升宁夏地区飞机人工增雨作业的科学性、有效性及区域水资源利用效率，基于中国气象局人工影响天气中心下发的云降水显式预报系统（Cloud Precipitation Explicit Forecast System，CPEFS）模式产品，结合雷达、卫星、自动站降水、雨滴谱仪及气溶胶粒径谱仪等多源观测与再分析资料，从作业条件、作业合理性及催化后云降水系统物理响应等方面，对2025年宁夏春季一次飞机人工增雨过程开展系统分析。结果表明，此次过程为一次典型的系统性降水天气过程，过冷水含量高值区主要位于宁夏南部；飞机人工增雨作业期间，催化层温度基本维持在-7 ℃以下，相对湿度稳定高于80%，云层催化条件较好；作业实施后，作业区及其下风向区域降水量显著增加，雨强、雨滴最大直径及雷达反射率因子均呈增大趋势，雷达回波强度整体增强，反映出云中水凝物粒子尺度与数量增加、云降水系统发展程度加强；同时，地面气溶胶数浓度在降水发展阶段呈下降趋势，表明降水过程对气溶胶粒子的湿清除作用显著。

2022年4月29日至5月3日，乌鲁木齐出现一次极端东南大风过程，其中南郊8级以上阵风持续65 h，为近10 a持续时间最长的一次大风过程。基于站点观测资料和再分析资料，并结合高分辨率数值模拟，对此次大风过程的三维结构及触发机理进行系统分析。结果表明：蒙古高压东移及北疆锋前减压共同作用，形成并维持天山两侧南高北低的气压分布格局。气压差自地面向高空延伸，顶高可达4 000 m，为峡谷内气流持续加速提供稳定动力条件。在较强气压梯度力驱动下，气流自峡谷南端进入天山峡谷，在地形强迫及狭管效应作用下持续加速，发展为典型的地形性低空急流。气流在进入峡谷过程中受地形抬升激发重力波，低空急流沿重力波背风坡发生下沉，强风区逐渐向近地面扩展，从而触发地面下坡风暴。此外，大风期间背风坡上空持续存在较强稳定层结结构，并伴随明显下沉运动，有效抑制垂直混合，增强动量向下输送，对下坡风暴的发展和维持具有重要作用。

为提升湘中地区短时强降水预报预警能力并优化防灾减灾布局，在地形分区（Ⅰ~Ⅳ区）基础上利用逐小时降水观测资料，系统分析了2016—2024年湘中地区汛期（4—9月）短时强降水的多时间尺度时空分布特征及其演变规律。结果表明，湘中地区汛期短时强降水空间分布差异显著，Ⅰ区东北部、Ⅳ区西北部和西南部为短时强降水平均降水量和频次高值区，其中Ⅳ区西北部为降水强度极值中心，而Ⅱ区和Ⅲ区南部则为明显低值区。年际尺度上，短时强降水降水量与频次变化高度一致且波动显著，2024年最大，2022年最小，而降水强度年际变幅相对较小；旬际尺度上，降水量与频次均呈单峰型分布，峰值出现在6月下旬，而降水强度呈多峰型变化特征。降水量与频次日变化均呈双峰型结构；Ⅳ区（山区）主峰在清晨，而Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区（平原、盆地与丘陵区）主峰在下午；降水强度峰值整体滞后于降水量和频次。降水量与频次的日峰值空间分布高度一致，呈现出自西向东（Ⅳ区→Ⅲ区→Ⅱ区→Ⅰ区）依次推进特征，在Ⅳ区与Ⅲ区之间以雪峰山为界形成一条清晰的东北—西南向过渡带，表明区域短时强降水日变化受不同降水机制主导；降水强度日峰值主要出现在下午，其空间分布区域一致性较弱。