为推进甘肃康县气候生态资源的开发和利用，本文以1991—2020年气象资料为核心，结合森林资源、水质情况、空气环境质量等数据，从生态环境特色资源与气候资源两方面来评价康县气候康养资源禀赋。结果表明：康县全域年平均负（氧）离子数浓度为3 338个·cm^-3，达到负（氧）离子浓度空气清新标准，对人体健康极为有利，康县空气质量良好，空气优良天数占全年比例为99.2%。康县雨量充沛，温度和湿度适宜，夏季高温日数极少，另外，温度、降水量、相对湿度的年际变化均呈波动缓慢上升趋势，平均气温、平均最高气温和平均最低气温的上升速率分别为0.16、0.32、0.27 ℃·（10 a）^-1，降水量上升幅度约为78.2 mm·（10 a）^-1，相对湿度增加幅度约为0.9%·（10 a）^-1。康县与相邻县（区）相比，降水量最丰沛，干燥度值最小，平均气温、平均最高气温和平均最低气温均为最低，平均相对湿度最大，且灾害性天气较少，气候舒适期长达9个月，与国内部分旅游城市相比气候康养条件具有明显优势，具备“夏令避暑、富氧康养、湿润滋养、度假休养、游赏乐养”等养生气候特征。

为弥补“天气现象视频智能观测仪”在云状识别中存在的纯视觉观测局限，以2023年5月1日至2024年4月30日张掖国家气候观象台试验外场的毫米波云雷达、全天空成像仪等器测数据为基础，结合人工观测云状记录及地面自动站气象资料，构建多源融合的人工智能（Artificial Intelligence，AI）云状识别样本库。选取多种类型机器学习算法开展训练与性能评估，结果表明，支持向量机模型在综合识别精度与稳定性方面表现最佳，可实现对卷积云、卷云、高积云、高层云、雨层云、层云、层积云、积雨云、积云9种云状及降水天气的自动识别。通过4个典型日云分类个例的验证显示，模型能精准识别多层云结构，识别结果与人工观测高度一致。本文在数据集构建的多源融合性及算法适配性方面均有明显改进，云状识别种类增加33%，准确率提升15%。

开展卫星反演云量的准确率评估是业务应用的基础，对于有效发挥卫星遥感高时空分辨率的优势以及弥补地面观测资料的不足具有重要意义。以处于典型干旱半干旱区域的宁夏为研究区，利用2019年08：00、11：00、14：00、17：00、20：00（北京时，下同）5个时次的地面观测总云量资料对风云四号A星（简称“FY-4A”）云覆盖率产品进行检验和评估，并利用归一化混合订正法对逐月云覆盖率产品进行订正，在此基础上分析宁夏日间云覆盖率的时空分布特征。结果表明：1）宁夏区域FY-4A云覆盖率产品与地面人工观测总云量的逐月、逐日变化趋势具有较高的一致性，全区平均及各气象站FY-4A云覆盖率与人工观测总云量的相关系数普遍为0.7~0.9，但总体上低于总云量值。2）从5个时次总云量和云覆盖率一致率来看，11：00、14：00、17：00的一致率高于08：00和20：00；从云量分级检验来看，一致率依次为晴天>阴天>少云>多云。3）归一化混合订正方法能有效降低FY-4A云覆盖率产品与地面人工观测总云量的偏差，订正后各月的平均值与气象站云量基本吻合。4）宁夏年平均日间云覆盖率为30%~70%，贺兰山沿山、引黄灌区（中卫市沙坡头区—银川一带）、中卫市海原县及固原市云覆盖率较高，石嘴山市惠农区、大武口区东部、平罗县东部云覆盖率最低；5—6月全区云覆盖率普遍较高，12月云覆盖率最低。

西北内陆河地区地形地貌复杂，气象台站较少，为提高该地区降水量空间化的精确度，支撑区域水文模拟及水资源管理，以西北内陆河黑河流域为研究区，利用19个气象台站与26个水文站点数据，基于ANUSPLIN软件构建局部薄盘光滑样条插值模型，分析模型参数、站点数量与数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）分辨率对降水量空间插值精度的影响。结果表明：1）独立变量为经度与纬度，协变量为海拔，样条次数为3，变量转换方式为平方根时，V2C1S3_RT模型的插值精度最优，其广义交叉验证的平方根（Square Roots of Generalized Cross Validation， RTGCV）和期望真实均方根误差（Square Roots of Mean Square Error， RTMSE）分别为6.10和4.82 mm；2）站点数量影响插值精度，当站点数增加至40个，RTGCV和RTMSE均达到最小值，进一步增加站点数对精度提升有限；3）不同分辨率DEM对降水量插值结果影响不大；4）2019年黑河流域平均降水量为211.39 mm，呈现西南向东北递减趋势，上游西南地区及下游边界地区降水量标准误差较相邻地区大，主要原因是该区域站点数量较少。

倒伏是影响夏玉米产量的重要气象灾害。深入研究夏玉米乳熟期倒伏对群体水分利用效率（Water Use Efficiency，WUE）及产量的影响，对于准确评估倒伏灾害损失并合理指导夏玉米生产具有重要意义。基于郑州农业气象试验站2016—2017年夏玉米生长季的作物、气象、灾害调查及CO₂/H₂O通量观测数据，选取2016年8月25日郑州地区发生的一次大风倒伏过程，利用2017年无倒伏年份的数据构建夏玉米净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity，NEP）与蒸散量（Evapotranspiration，ET）模型，进而模拟夏玉米群体WUE。通过通量观测数据对模型进行验证后，利用经检验的模型分析倒伏对WUE的影响。结果表明，正常年型WUE模拟值与通量观测结果偏差较小，日平均WUE的模拟绝对误差为-0.08 mg C·g^-1 H₂O，相对误差为-5.39%。倒伏发生后，夏玉米WUE显著降低，日平均WUE减少0.31 mg C·g^-1 H₂O，降幅达20.37%，对应产量水平下降3.87%。倒伏导致NEP与ET均减少，且NEP的降幅大于ET，从而引起WUE下降。倒伏后百粒重较未倒伏降低2.8%，株籽粒重降低10.8%，导致田块总产量减少约5.0%。

对流云是南方人工增雨开发利用空中云水资源的重要对象，结构复杂多变；通过数值模式合理评估催化作业过程，进而研究其催化机制，是建立和改进催化作业技术的必要途径，也是评估实际人工增雨作业效果的有效手段。利用耦合了碘化银（AgI）催化的WRF（Weather Research and Forecasting）模式，对2021年5月4日福建古田人工增雨随机化试验个例开展催化模拟，分析AgI核化机制、催化对云系宏微观特征、降水机制的影响以及增雨效果评估。结果显示，AgI播撒后呈带状扩散，催化前期（09：00—11：00）（世界时，下同）地面降水增量缓慢增加；随后（11：00—13：00）降水增幅加大并出现剧烈波动；13：00后降水增量以负值为主。AgI主要核化机制为凝华核化，核化持续约40 min。AgI播撒后主要通过凝华核化使冰晶数浓度大幅增加（增量约3~9个·L^-1），增长的冰晶大部分转化为雪晶，再通过雪晶融化增加云中雨滴质量浓度。此次过程催化影响时间持续约4 h，催化部位绝对增雨量约-0.78~1.24 mm，增雨率约-8.3%~12.1%，总降水增量为4.64×10⁵ t，增雨效果显著。

开展短时强降水的天气学环流分型研究，有助于提高短时强降水的预报预警能力和气象防灾减灾水平。利用2005—2022年5—9月逐时降水资料和ERA5再分析资料，基于倾斜旋转T模态主成分分析法，研究了沙颍河流域不同类型短时强降水的环流形势、降水特征及物理量差异。结果表明，沙颍河流域暖季短时强降水可分为槽前西南气流型、副高外围西南气流型、西北气流型、低涡切变型和台风低压型5类，其中槽前西南气流型占比最高，台风低压型最少。降水强度方面，槽前西南气流型分布较均匀，副高外围西南气流型局地性特征显著，西北气流型在西南部较强，低涡切变型在北中部较大，台风低压型在西部及北部高海拔地区较大。降水概率方面，低涡切变型在山区高于平原、北部高于南部，其余型与之相反。5月以槽前西南气流型为主，6月西北气流型最多，7月槽前西南气流型和低涡切变型占主导，8月西北气流型显著，9月则以副高外围西南气流型和槽前西南气流型为主。日变化特征显示，槽前西南气流型、副高外围西南气流型和低涡切变型呈双峰型分布，峰值频次与持续时间存在差异；西北气流型呈午后单峰型，台风低压型无明显日变化。单因子分析表明，副高外围西南气流型和台风低压型水汽条件充沛；副高外围西南气流型与西北气流型热力不稳定显著，分别表现为较高的对流有效位能和较大的850 hPa与500 hPa温差；低涡切变型和台风低压型低层辐合抬升明显；5类短时强降水的垂直风切变整体较弱。联合物理量高概率密度分析进一步表明，不同类型短时强降水倾向于发生在不同的物理量组合背景下，对应不同的降水机制。

全面认识极端降水时空特征、探究其关键影响因子，有助于更好地防御极端降水带来的不利影响。利用1961—2022年甘肃58个国家基本气象站均一化逐日降水数据，选取12个极端降水指数，分析甘肃极端降水时空特征；并运用地理探测器，量化大尺度气候因子对极端降水的贡献率。结果表明：1）近62 a甘肃持续干燥和湿润日数呈减少趋势，其余表征极端降水强度、频次的指数以不显著上升为主，强降水事件频次上升速率最大，达2.38 次·（10 a）^-1；河西地区极端降水呈显著增多增强趋势，并主要在2010年前后突变增多；甘肃强降水事件出现在3—11月，以7月和8月最多最强，强降水呈增多增强趋势的月份居多，且以6月上升速率最大。2）极端降水指数呈上升趋势的站点主要出现在河西地区大部、兰州大部、白银中北部、临夏、陇东地区东南部和陇南南部。3）热带印度洋全区一致海温模态和东部型ENSO指数分别对河西（29%）和河东（33%）地区极端降水贡献率最大；热带印度洋海温增暖有利于河西地区极端降水增多增强，而东部型厄尔尼诺事件不利于河东地区极端降水发生发展；此外，双因子交互作用对极端降水的贡献率明显大于单因子作用。

南疆铜场水库是库车河流域的中型拦河水库，研究水库的气象水文量化指标对水库涨水的预报预警有重要意义。选取库车河流域19个自动气象站小时降水量、三源融合降水产品（China Meteorological Administration Multi-source Merged Precipitation Analysis System，CMPAS）以及水库入库流量、水位等数据，筛选水库9场暴雨洪水过程进行环流分型，并分析2场水库典型雨洪过程的气象和水文特征。结果表明：（1）水库雨洪过程的环流形势分为低涡（槽）-切变线型（简称“I型”）和低涡（槽）-气旋型（简称“II型”）两类环流型。（2）降水强度、发生区域、历时长短决定水库涨水速度，I型过程为短时强降水型涨水，II型过程为长历时弱降水型涨水，I型过程涨水速度快于II型。（3）入库流量增幅与小时面雨量大小相关，小时面雨量<0.5 mm时，入库流量变幅不大；小时面雨量>2.0 mm时，入库流量明显增大。（4）水库涨水与雨情存在滞后性响应，I型过程涨水开始时间和入库洪峰流量出现时间落后于降水开始时间3~4 h，水库最高水位出现时间落后于降水开始时间4~5 h，落后于入库洪峰流量1~2 h；II型过程涨水开始时间、入库洪峰流量和最高水位出现时间均不同程度晚于I型。

针对2021年7月发生在内蒙古地区的一次显著性大暴雨过程，开展了一组对流尺度集合预报（Convection-Allowing Ensemble Prediction，CAEP）试验，以评估其对强降水过程的预报能力，并与欧洲中期天气预报中心（European Center for Medium range Weather Forecasts，ECMWF）全球集合预报、美国国家环境预报中心全球集合预报（National Centers for Environmental Prediction Global Ensemble Prediction System，NCEP-GEFS）以及中国气象局区域集合预报（China Meteorological Administration Regional Ensemble Prediction System，CMA-REPS）进行对比分析。结果表明，全球集合预报的集合平均对强降水中心的强度预报偏弱，其中ECMWF对强降水中心位置预报较准确；CMA-REPS和CAEP预报的降水强度与实况接近，但存在一定位置偏差；NCEP-GEFS在降水中心及强度的预报中均表现较差。概率匹配集合平均可有效改善集合平均的降水强度预报，TS评分较传统集合平均明显提高，其中ECMWF和CAEP的提升最为显著。CAEP在单站降水量级及其发展趋势的预报中优于全球及区域集合预报。客观检验结果显示，ECMWF、CMA-REPS和CAEP集合成员对25 mm·（6 h）^-1降水具有一定预报能力，而NCEP-GEFS表现较差；对于60 mm·（6 h）^-1降水，CAEP集合成员的TS评分最高，概率预报的Brier评分最低且可辨识度最高，表明CAEP在内蒙古地区强降水过程的预报中具有显著优势。

2023年第5号台风“杜苏芮”（2305）造成福建省莆田市罕见特大暴雨。本文利用福建省地面气象观测数据、雷达和卫星等多源观测资料及欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）再分析资料，分析“杜苏芮”引发的莆田市特大暴雨的阶段性和强度特征。结果表明：本次过程由3个暴雨阶段以“无缝衔接”的形式组成，第一阶段为台风眼壁暴雨，具有短时雨强较强、空间分布均匀的特点；第二阶段为螺旋雨带暴雨，具有小时雨强差异显著、雨峰明显的特点；第三阶段为季风暴雨，具有暴雨范围广、持续时间长的特点。“杜苏芮”引发的莆田暴雨极端性显著，具体表现为：暴雨强度强、特大暴雨影响范围广、累计雨量大、短时强降水发生频次高且持续时间长。其中，莆田站24 h雨量达561.7 mm，突破福建省历史最高记录，极端性特征尤为突出。台风暖式切变线、低空南风急流和季风等系统持续维持，是三个阶段暴雨实现“无缝衔接”的重要天气背景，兴化平原“三面环山、向南开口”的地形对南风急流的抬升和收缩作用是暴雨中心位于兴化平原至东北部山区的重要因素。

暴雨云团的宏微观结构在不同地理环境和环流背景下表现出明显差异。黄河流域内蒙古段地处半干旱区，地形复杂，暴雨突发性强。利用风云三号G星（FY-3G）卫星搭载的降水测量雷达（Precipitation Measurement Radar，PMR）数据，结合欧洲中期天气预报中心（European Center for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的ERA5（ECMWF Reanalysis A5）再分析资料，对2024年8月8日黄河流域内蒙古段暴雨过程的云团三维结构及环流背景进行综合分析。结果表明，暴雨发生在副热带高压与西风槽共同作用的环流背景下，700 hPa低空急流、明显的垂直风切变以及暖湿气流的强上升运动为暴雨形成提供有力动力条件。降水云系中同时存在层状云与对流云，对流云的平均粒子数浓度、有效粒子直径、降水率均高于层状云，且粒子数浓度和有效粒子直径的垂直分布与不稳定能量场高度一致；降水反射率在0 ℃层上下存在高频增强区，对流云在约5 km高度的潜热释放量是层状云的2倍，表明对流云团是此次极端暴雨的主要贡献者，对降水效率和降水强度具有决定性影响。云顶高度自西向东逐渐升高，极端暴雨区的云顶高度及0 ℃层高度的水平分布特征与地形起伏密切相关。

高温和干旱是山火发生的重要气候驱动因素。本文基于1984—2023年美国加利福尼亚州山火历史矢量数据与多源高分辨率气候数据，对比分析了四季最高气温、最大（最小）饱和水汽压差、降水量及标准化降水蒸散指数的变化趋势及其与森林区过火面积的关系。结果表明，过去40 a山火发生频次和过火面积均呈明显上升趋势，夏季和秋季为主要火灾季节。山火主要集中在地形复杂、植被覆盖丰富的南部横断山脉、西部海岸山脉及北部山脉等区域。气象要素对山火的影响具有显著季节性，其中夏季最高气温、最大和最小饱和水汽压差与过火面积均呈显著正相关，表明高温和大气干燥度的协同作用是驱动山火频发与规模扩大的主要气象因素。随机森林模型的分析结果进一步证实，在主要山火发生的季节，最高气温、最大和最小饱和水汽压差均具有主导作用。

2024年7月加州北部爆发的特大山火在极端高温与强风的共同作用下迅速蔓延，造成严重损失。本文利用美国干旱监测的干旱程度和面积指数（Drought Severity and Coverage Index，DSCI）、欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）发布的ERA5（ECMWF Reanalysis v5）再分析资料和美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）提供的海温等多源数据，分析山火爆发前后的气象条件与环流背景，可为极端气候背景下山火预警与防控提供科学依据。结果表明：2024年7月加州山火爆发是极端气象条件导致的结果，持续数周的高温（日最高气温达32.1 ℃）、极低湿度（平均相对湿度<50%）和持续干旱（DSCI>26.0）使植被高度易燃。环流系统极端异常加剧了高温干旱，北美西海岸持续受高压环流控制，局地强风加速了山火的空间传播。2024年厄尔尼诺事件（Niño 3.4区正异常）通过遥相关作用增强高压系统，抑制冬季降水并延长干旱期，热带东太平洋暖海温使得哈德莱环流增强，加强了加利福尼亚州的下沉气流，最终形成“高温-低湿-干旱”的耦合模式，显著增加山火面积和持续时间。

气候增暖背景下，全球山火频率和强度呈显著上升趋势，人为活动可通过改变气候背景条件而显著加剧山火发生风险。2025年1月洛杉矶遭遇破纪录山火事件（简称“25·1”洛杉矶山火事件），前期干燥少雨的干旱状况为其发生提供了有利的气象条件，但气候自然变率和人为外强迫对此类高影响极端干旱事件的定量贡献尚未充分明晰。鉴于此，本文以“25·1”洛杉矶山火事件的关键干旱气象成因为切入点，借助中国科学院大气物理研究所极端事件检测归因系统（Detection and Attribution System of Institute of Atmospheric Physics， Chinese Academy of Sciences，CAS-DASys）开展大样本数值模拟试验并加以归因分析。观测结果表明，在“25·1”洛杉矶山火事件发生前的2024年下半年，美国西部处于持续性降水匮乏和空气干燥状况，其降水量比气候平均态（1981—2010年）偏低约60%、水汽压差（Vapor Pressure Deficit，VPD）偏高0.33 kPa；二者标准化距平分别高达为-1.83和2.13，近44 a（1981—2024年）位列第二。基于CAS-DASys模拟结果的归因分析发现，人为外强迫对美国西部降水变化影响较小，但使得VPD大幅度增加，进而导致类似2024年下半年极端干旱事件的发生。对于类似2024年的极端大气干燥状况，在自然强迫下几乎不可能发生，但在全强迫下发生概率增至0.012%（不确定性范围：0.000 46%~0.110 00%），进而极大增加了类似2024年干燥少雨状况的极端干旱事件发生概率。本研究揭示了全球增暖背景下人为外强迫对区域山火关键干旱气象因子的定量影响，可为山火气象条件的预报预测及其风险应对决策提供科学依据。

随着全球气候变暖，北半球夏季山林火灾事件频发，严重威胁生态环境。本文利用1980—2024年欧洲中期天气预报中心（European Center for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的ERA5逐日大气再分析资料与欧洲森林火灾信息系统（European Forest Fire Information System）的2024年夏季逐日火灾天气指数资料，基于天气尺度瞬变扰动的物理分解原理和大气长波活动诊断分析方法，对季节内和天气瞬变扰动两个时间尺度上的环流异常特点及影响2024年夏季美国加利福尼亚州（简称“加州”）山林火灾的机制进行了分析研究。结果表明：1）2024年7月上旬，北太平洋上空的准定常Rossby波能量向东传播，有助于北美大陆西岸异常高压反气旋的加强与维持，并通过绝热下沉增温，有利于山林火灾的爆发与蔓延。2）天气尺度瞬变扰动流场促使加州上空异常高压反气旋增强，进一步加强副热带高压，并提升山林火灾发生的风险。3）天气尺度瞬变扰动分解的结果表明，瞬变天气扰动场由于包含了天气尺度瞬变扰动过程中的纬向非对称性特征，其对区域性山林火灾发生的气象条件与风险指示意义明确，因此，天气尺度瞬变扰动场的分析可在山林火灾事件的预报预警中发挥作用。

冰雹识别技术研究对提前防御和减轻冰雹灾害具有重要意义。本文基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型和Kolmogorov变量筛选过滤器，利用FY-2G卫星的7项反演产品开展冰雹识别方法研究。以贵州省2020—2022年30个冰雹日368组未降雹点与降雹点FY-2G卫星反演产品数据作为数据集，分别基于Linear核函数、Radial Basis Function（RBF）核函数、Sigmoid核函数建立L-SVM模型、RBF-SVM模型、S-SVM模型开展冰雹识别，通过交叉检验提升模型冰雹识别结果的可靠性，并对识别准确率分布进行分析，利用Kolmogorov变量筛选过滤器优化模型输入参数。 结果表明：3种核函数SVM模型均能对降雹点和未降雹点进行有效识别，且准确率均超过70%。其中，RBF-SVM模型对总样本和未降雹点样本的识别准确率最高，分别为87.50%和91.85%；S-SVM模型对降雹点识别准确率最高（89.13%）。利用Kolmogorov变量筛选过滤器优化模型输入参数后，模型识别准确率有不同程度提升。对于未降雹点数据集，优化输入参数后RBF-SVM模型和S-SVM模型识别准确率均达92.93%；对于降雹点数据集，S-SVM模型识别效果最好；对于总数据集识别效果最好的是优化输入参数后的RBF-SVM模型。综合识别效果最好的是输入参数优化后的RBF-SVM模型，若识别降雹区域则主要关注S-SVM模型识别结果。

为提升雷暴大风预警信号的有效性，并在准确率与时间提前量之间实现科学平衡，基于2016—2023年上海地区245个自动气象站观测资料及9个区气象台预警信号，采用百分位法与天气学分型方法，对雷暴大风预警信号进行系统评估。 结果表明，雷暴大风主要发生在4—8月，7月最为频繁；其日变化特征表现为午后至夜间高发；沿江沿海地区易出现特强雷暴大风；雷暴大风预警信号的集中发布时间较实况峰值提前约1 h。整体有效性评分为14.1分（总分100分），特强雷暴大风的平均得分为28.2分，其中暖式切变型得分最高（49.2分），静止锋切变型最低（12.1分）。副热带高压边缘型及静止锋切变型雷暴大风过程中，西北太平洋副热带高压强度偏强、位置偏西。个例分析显示，东北冷涡影响下的高空冷涡型特强雷暴大风预警得分相对较高，但与其他过程类似，当风力达到12级以上时，预警发布时间往往滞后于实况。副高边缘型雷暴大风影响范围较广，各区预警发布普遍及时，有效性评分整体较高。

高时空分辨率的风廓线雷达资料在短时降水的临近预报预警中具有重要价值。基于常规气象观测、区域站资料、美国国家环境预报中心（National Center for Environmental Prediction，NCEP）再分析资料及风廓线雷达组网数据，对2023年山东入汛以来首场大范围暴雨过程进行分析，结果表明，此次过程受高空槽、低涡、低空急流及中尺度切变线共同影响，6月27日为暖区对流，28日以低涡引发的短时强降水为主；强降水主要位于中尺度切变线右侧的正涡度平流区及辐合中心上空，低层辐合与高层辐散的垂直配置为强对流发生提供动力条件；1 km以下超低空风场变化对强降水具有指示意义，低空急流下探及水平风脉动与降水强度呈一定正相关；强降水前1.0 h内低空急流指数与垂直风切变明显增强，降水结束前风切变迅速减弱，近地层出现强切变，风廓线雷达在识别短时强降水临近特征方面具有明显优势。

为提高浙江省夏季区域性暴雨预报的准确性及落区预测精度，基于2010—2023年浙江省75个国家气象站降水观测数据、欧洲中期天气预报中心第五代ERA5再分析资料（0.25°×0.25°）及2020—2023年浙江省客观预报系统（Objective Consensus Forecasting，OCF）模式降水预报产品（0.05°×0.05°），针对187例浙江夏季区域性暴雨过程，进行天气分型，对各类降水的OCF模式产品进行调整，并检验订正效果。 结果表明：1）频率匹配法通过分级调整显著优化降水预报，对30 mm及以下量级降水向下修正，30 mm以上量级向上补偿，暴雨以上TS评分提升4.2%，命中率提高14.3%。2）通过天气形势分型将暴雨划分为静止锋雨带型、暖式切变型、副高型、台风型、台风倒槽型和冷槽型6类，发现不同暴雨类型对频率匹配法的订正响应存在明显差异。其中，暖式切变型、台风倒槽型和冷槽型暴雨的TS评分分别提升11.8%、39.1%和15.4%（OCF模式完全漏报），台风倒槽型暴雨的命中率提升至60.0%；暖式切变型与冷槽型暴雨的漏报率分别降低20.0%和26.0%。3）分类订正策略有效提升了各类型暴雨预报的TS评分和命中率，暴雨落区预测精度显著改善。

伴冻雨的极端暴雪在内蒙古较少出现，研究此类天气对预报预警和灾害防御有重要意义。利用常规气象观测资料、欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料和内蒙古通辽多普勒天气雷达资料，针对2023年11月5—6日内蒙古东南部一次伴冻雨的极端暴雪天气过程，深入分析其发生的环境条件和成因。 结果表明：500 hPa高空冷涡、700 hPa暖式切变线、850 hPa偏东风急流以及北上的地面江淮气旋是此次过程的主要影响系统。冻雨发生时，垂直方向呈现“冷、暖、冷”的层结结构，925~875 hPa存在融化层，雷达基本反射率图中出现零度层亮带；过冷却水粒子和冰晶经零度层亮带进入融化层，之后降落到地面，这一过程符合融化型冻雨的特征。中层西南暖湿气流在低层偏东风形成的冷垫上爬升，产生强烈的动力锋生作用，为极端降雪提供了强劲的动力抬升条件，而强上升运动的存在和长时间维持，是导致极端暴雪天气发生的重要因素。暴雪区低层比湿最大达4~6 g·kg^-1，且低层强水汽辐合维持时间长，为极端暴雪提供了充足的水汽供应。综合来看，此次内蒙古东南部伴随冻雨的极端暴雪天气，是高低空系统相互作用、动力锋生触发的垂直抬升以及持续水汽输送共同作用的结果。

研究江西省短时强降水的变化趋势及其可能成因，以提升短时强降水等极端降水事件的预报预警能力。本文基于1979—2019年江西省84个国家气象观测站的小时降水资料及欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）ERA5大气再分析资料，采用距平化处理、线性倾向估计、Mann-Kendall检验和相关性分析等方法，探究江西省短时强降水的变化趋势及其可能的影响因素。 结果表明：（1）江西省短时强降水具有显著的季节性特征，4—9月的短时强降水频次和占比分别为全年的95.7%和92.4%。（2）根据小时雨量（R），将短时强降水分为20≤R<30 mm（I级）、30≤R<50 mm（Ⅱ级）、R≥50 mm（Ⅲ级）3个级别。其中，I、II级短时强降水的空间分布整体表现为东多西少，山区多于平原和盆地，而III级短时强降水无明显空间分布特征。所有级别的短时强降水年均频次和年占比均呈增长趋势，且在21世纪初发生突变。（3）江西省大气可降水量高值频次距平、低层大气假相当位温距平与江西省短时强降水年均频次距平及其年占比距平呈显著正相关，且相关系数随着短时强降水量级的增加而逐渐降低。短时强降水高、低频年大气环流分析表明，当西太平洋副热带高压和乌拉尔高压异常偏强，并伴随低层异常强盛西南气流时，江西省短时强降水事件偏多，反之则偏少。

东北地区低温春涝事件是指春季（主要为3—4月）出现的温度持续偏低、降水偏多的气象现象，严重影响春耕春播顺利进行。本文利用1961—2020年东北地区104个国家级气象站逐月气温、降水资料和美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心（National Center for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research，NCEP/NCAR）逐月再分析资料，结合海温和相关显著的大气环流指数，通过个例分析，定义了春季低温春涝事件及其判定指标，初步揭示了跨季节尺度下温度、降水等多因子协同作用，以及同期、前期大气环流和海温异常的影响机制。结果表明，春季的持续低温多雨是关键影响因素，而前一年秋季累积降水异常偏多是形成严重低温春涝事件的关键因子；前期冬季北极涛动（Arctic Oscillation，AO）呈负位相、春季西伯利亚高压偏强，东北冷涡和寒潮活跃是重要动力条件；前一年秋冬季发生厄尔尼诺（El Niño）事件时，海温异常有利于东北地区低温春涝事件的发生；当低温春涝事件发生后，东北地区当年春末夏初、盛夏和冬季易出现“旱、涝、旱”交替的现象。

基于三源融合降水产品（China Meteorological Administration Multi-source Merged Precipitation Analysis System，CMPAS）和中尺度数值预报系统（China Meteorological Administration Mesoscale Weather Forecast System，CMA-MESO）预报的逐小时降水数据，分析2021年6—9月京津冀特殊地形下降水的分布特征，进一步评估CMA-MESO的预报性能。 结果表明：（1）京津冀地区实况平均小时降水量大值中心主要位于太行山东部和燕山南麓山前迎风坡海拔100~600 m处，CMA-MESO预报的大值区位于山前迎风坡偏向平原一侧；实况小时降水频率大值中心在太行山山前迎风坡偏向山区一侧，降水强度大值中心分布在山前迎风坡和东部平原地区。（2）京津冀山前迎风坡地区实况平均小时降水量随时间呈现双峰型特征，主峰值出现在午后至前半夜，次峰值出现在凌晨；CMA-MESO预报的主峰值时间与实况接近，但平均小时降水量明显偏大。（3）京津冀山前迎风坡地区实况10 mm·h^-1以上降水量占比大值时段在午后至前半夜和凌晨；CMA-MESO预报的午后至傍晚时段10 mm·h^-1以上降水量偏大，凌晨时段降水量偏小。（4）山前迎风坡地区午后至前半夜降水事件以3 h内的短时降水为主，CMA-MESO较好地把握了这一特征，但预报的短历时降水事件偏多。（5）CMA-MESO预报出了山前迎风坡一侧地形对降水的增幅作用，和山地上空的次级环流，但850 hPa以下比湿预报偏小，14：00（北京时）对流有效位能值明显偏小，也是山前迎风坡降水量存在负偏差中心的原因。

为揭示干旱半干旱地区天气形势与气象要素对大气污染的影响机制，基于2016—2022年欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）提供的第五代大气再分析数据集（ERA5），采用自组织映射神经网络（Self-Organizing Map，SOM）对700 hPa位势高度场和风场进行天气分型，并结合二次曲线拟合解析甘肃不同气候区典型城市气象要素与污染物的非线性关系。 结果表明：1）PM₁₀和PM_2.5质量浓度与气温整体呈负相关，而O₃质量浓度随气温升高非线性增加；低风速（<1 m·s^-1）和高风速（>4 m·s^-1）下，PM₁₀和PM_2.5质量浓度较高，在静风及强风时分别因局地累积和沙尘输送导致颗粒物质量浓度升高，而1~4 m·s^-1的风速有利于前体物积累，导致O₃质量浓度升高；25%~75%的相对湿度条件下污染物质量浓度较高，但其影响存在区域差异，如干旱区的酒泉，在湿度小于25%条件下由于易发生沙尘天气PM₁₀质量浓度较高，PM_2.5由于吸湿增长作用，质量浓度随相对湿度升高而增加，O₃在低湿条件下的消耗降低，其质量浓度随相对湿度升高递减。2）冬春季，以西南高压型和东部低槽型为主导，西南高压型下西部强西北风形成污染物输送通道，东部低压槽型下甘肃地区扩散条件差，其大气形势较为稳定，污染物易积累，导致PM₁₀和PM_2.5质量浓度显著升高。3）夏秋季，以高压型为主导，充沛的太阳辐射与高温条件促使边界层高度抬升，配合暖湿气流输送，为光化学反应提供有利环境，导致O₃质量浓度较高。

黄淮海地区是我国粮食主要产区，气候变暖使该地区气温升高、蒸发加剧，冬春季干旱化趋势愈发明显，给冬小麦生产带来极大威胁，农业灌溉是保障冬小麦丰产的主要举措，而灌溉成本大小直接影响农业从业者的生产积极性，探讨冬小麦抗旱灌溉效益对于制定惠农政策、切实提高农民种植收益具有现实意义。以该地区冬小麦为研究对象，基于1981—2020年冬小麦发育期数据和同时期气象数据，应用缺水指标k划分干旱年型，并以河南3个站点为例应用世界粮食研究（World Food Studies，WOFOST）模型模拟分析不同干旱年型下灌溉抗旱的成本和收益，以期为提升农业产值和农业保险业务提供参考。结果发现，3站点在冬小麦生长期内均受到不同程度的水分胁迫，并以生长季中后段（4月上旬到收获）出现的干旱对产量形成影响最大。河南北部地区严重干旱年需灌5水，一般干旱年灌4水即可达到最大收益；河南东部水分条件相对较好，一般干旱年灌3水即可，严重干旱年出现概率低暂不做考虑。

在气候变暖背景下，昼夜非对称性升温和大气CO₂浓度升高成为气候变化的重要特征与驱动因素。气候变化影响水热资源分布，驱动三大粮食作物（小麦、玉米、水稻）的种植结构、种植界限等发生改变，研究主要粮食作物对气候变暖的响应，对保障粮食安全具有重要意义。基于高密度气象台站资料，采用统计方法分析1990年前、后30 a热量资源变化及其对中国三大粮食作物潜在种植区的可能影响；同时，汇总“大田条件下的自由空气增温实验（Free Air Temperature Increase， FATI）”和“控温控CO₂的开顶箱实验（Open-Top Chamber， OTC）”多站点试验结果，结合文献荟萃方法，探讨气候变暖对三大作物生育期和产量的影响。 结果表明：1）中国农业热量资源总体在增加，农耕期持续天数和积温显著上升，无霜期延长；极端高温日数普遍增多，部分地区（如陕甘宁）农耕期极端低温日数亦有所增加，极端气象灾害风险加剧。2）三大作物种植北界发生了程度不一的北移，潜在适宜种植面积增加。3）气候变暖初期利于冬小麦生长，过度升温将致发育提前、霜冻风险上升，春小麦生育期缩短、产量受限；CO₂浓度升高虽有增产效应，但难以抵消高温带来的不利影响。4）气候变暖通过缩短玉米生育期、减少穗粒数和千粒重，抑制产量形成，夜间增温加剧产量下降；CO₂浓度升高对玉米生长与产量的作用有限，增温为主导因子。5）单纯增温对早稻产量有抑制作用，对晚稻则有促进作用；早稻增温削弱CO₂的增产效应，晚稻则表现为协同促进，提升产量。