采用傅里叶-梅林变换、多尺度光流法及威布尔分布,对湖北省2020年6—7月4次降水过程雷达回波进行多尺度预报试验及其相位和强度校正。在此基础上,利用双曲正切函数对校正后的模式降水回波预报和雷达回波外推临近预报进行融合。最后,基于预报技巧评分和平均绝对误差及命中率等指标对不同时效、尺度及回波阈值的预报结果进行定量分析。结果表明：（1）融合后的0~3 h降水回波预报在范围和位置上均较模式预报和雷达外推预报改进明显,尤其对强回波预报有明显优势,对对流预报有积极作用;0.01°× 0.01°尺度的0~1 h预报效果明显好于其他尺度及预报时效。（2）武汉RUC模式预报效果最差,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）最大为6.1~8.2 dBZ,而融合预报效果最好,MAE最小为4.7~6.5 dBZ。0.01°× 0.01°尺度下融合预报的命中率（probability of detection,POD）随回波阈值和预报时效增加而降低,而其他尺度下20 dBZ回波阈值的平均POD最大、MAE最小,平均POD（MAE）均高于（低于）其他2种预报。总体来看,融合预报明显优于单一预报,对改进0~3 h定量降水预报有一定参考。

利用2013—2020年1月内蒙古呼和浩特市环境监测数据、气象观测数据、美国国家海洋和大气局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)月平均北极涛动(Arctic Oscillation,AO)指数、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)ERA5再分析资料等,对2020年1月呼和浩特市雾霾天气偏多的气象成因进行分析。结果表明:(1)2020年1月较弱的冬季风环流背景、高湿度条件、维持较低的边界层高度、逆温结构等是造成呼和浩特市雾霾偏多的主要原因;(2)2013—2020年1月同期呼和浩特市逐日平均相对湿度、前期累计降水量、逐小时2 min平均风速小于等于1.5 m·s^-1的日数与雾霾日数均呈显著正相关,其中逐小时2 min平均风速小于等于1.0 m·s^-1更利于雾霾的发生;(3)地面积雪对呼和浩特市持续雾霾天气影响较大,积雪越深、持续时间越长,则雾霾日数也越多;(4)2020年1月呼和浩特市雾霾天气持续时,边界层平均高度约430~550 m,最低约210 m,较低的边界层利于污染物在近地层集聚,导致水平能见度较低,雾霾加重,边界层高度越低,污染越重。