霾的形成与演化涉及多尺度大气物理、化学过程。“高湿”是四川盆地的典型污染气象特征，也是灰霾发展的重要因素。基于2015—2018年欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料及地面常规环境气象观测数据，系统分析了四川盆地冬季霾天气过程水汽演变特征及其与大气能见度的关系。结果表明：1）霾天气过程中四川盆地平均区域净水汽收支为（3.40±2.92）×106 kg·s-1，整体呈水汽盈余；西、南边界为主要水汽输入通道，东边界表现为净输出，北边界输送具有不确定性。2）霾天气过程从形成、发展到持续阶段，对流层低层（700 hPa以下）水汽含量持续增加，水汽高值舌向北伸展、覆盖范围逐渐扩大。3）对流层低层水汽的增加有利于增强气溶胶吸湿增长，导致质量消光系数增大，从而加剧大气能见度降低。
积雪对地表能量过程的复杂影响是冬季复杂地形区数值模拟的关键不确定源，亟待深入研究。利用WRF v4.3模式，针对兰州新区2014年有雪期（2月18—26日）与无雪期（1月11—19日）开展模拟对比试验，基于4座测风塔观测数据，系统评估了SLAB、Pleim-Xiu、RUC和NoahMP 4种陆面方案对近地面气象要素的模拟性能，揭示了积雪对模拟精度的影响及其对陆面方案的敏感性。结果表明，无雪期模拟效果良好：气温模拟相关系数（R）为0.80~0.97，归一化中心均方根误差（Normalized Centered Root Mean Square Errors，NCRMSE）为0.27~0.60；风速模拟R为0.46~0.82，绝对偏差普遍低于0.5 m·s-1，且能较好地再现坡风环流特征。而在积雪期，模拟精度显著下降：约半数方案气温R低于0.80，最大冷偏差超过5.00 ℃，NCRMSE升至0.38~0.79；风速NCRMSE增至0.77~2.52，风向频率误差可达无雪期的2倍。泰勒图分析进一步表明，积雪增强了模拟结果对陆面方案的敏感性，有雪期各方案归一化标准差的离散性显著大于无雪期。在4种方案中，NoahMP在积雪期表现最优，其气温R稳定在0.9左右，冷偏差最小，且NCRMSE多低于0.5。准确表征积雪过程对提升冬季复杂地形区的气象模拟能力具有重要意义。
2024年11月25—29日，黑龙江省发生一次东北冷涡背景下的极端降水过程，多站降水量突破历史极值。基于黑龙江省地面气象站逐小时观测资料和欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料，分析此次过程中东北冷涡的演变特征及持续性强降水的形成机制。结果表明，东北冷涡冷心结构最初出现在中层，随冷涡发展向下延伸，在减弱阶段再次回升至中层；冷涡发展及强盛阶段，南侧以下沉气流为主，北侧和东侧存在显著上升运动及深厚湿区。强降水期间，降水中心始终位于冷涡东侧，东南风低空急流和超低空急流构成暖输送带，持续向强降水区输送水汽和热量，且急流强度具有明显日变化特征，凌晨至午后急流增强，大风区向下延伸，垂直风切变显著。强降水与925 hPa强水汽辐合区对应良好，鹤岗附近降水中心长时间维持稳定的水汽输送和辐合，是形成极端降水的必要条件。此外，地形辐合抬升及高、低空急流的耦合作用显著增强低层上升运动，使强降水持续并最终导致极端降水，极端降水主要出现在小兴安岭东侧山麓迎风坡区域。
为加深对山地复杂地形区的降水规律认识，利用贵州梵净山东侧不同海拔高度的3个气象观测站2022—2023年汛期5—10月逐小时降水资料，分析山脚、山腰和山顶站降水日变化特征。结果表明：夜间至早晨降水量和降水强度随海拔升高而增大，午后至傍晚两者随海拔升高而减小；山脚站和山腰站降水量大值时段出现于午后到傍晚，山顶站则集中于凌晨到早晨；3站降水量主要来源于持续2~18 h的降水事件，山顶站持续8 h以内的降水事件其降水量均表现为夜间大于白天，山脚站和山腰站这一特征仅体现在持续3 h以内的降水事件中；降水高发时段随海拔升高呈现系统性推迟，从山脚站的夜间至上午，经山腰站的夜间到中午，过渡到山顶站的中午到凌晨，表现出“从上午到中午向凌晨传播”的趋势。短历时强降水（降水量≥25 mm）多出现在早晨且降水频次最多，长历时降水的降水量占比最大。
为深入认识郑州复杂地形下短时强降水的精细特征，基于2013—2022年国家站和区域站逐小时降水数据，常规观测资料以及高精度地理信息数据，分析郑州短时强降水的多时间尺度和空间变化规律，探讨降水强度、发生频次与地形因子的关系；并结合郑州2021年7月（“21·7”）的极端特大暴雨事件，揭示地形对短时强降水触发和增强的热动力机制。结果表明，郑州短时强降水站次呈波动增加趋势，7—8月为高发期，14：00—20：00（北京时，下同）为活跃时段，峰值出现在18：00—20：00，白天山区发生概率显著高于平原；≥20 mm·h?¹的短时强降水主要出现在山区，而≥50 mm·h?¹的极端强降水更易发生在郑州主城区及新密市一带，反映出山区频次高但强度相对偏弱、城区极端性更强的空间分布特征；环流分型显示，弱天气尺度强迫背景下，山区短时强降水站次明显多于平原；地形对短时强降水强度分布影响不显著，但对发生站次有明确影响。“21·7”暴雨过程中，地形辐合线的触发作用以及迎风坡抬升与下垫面热力差异共同导致的对流增强机制较为突出。
基于2009—2023年陕西省加密区域自动站和国家站逐小时降水资料，对陕西不同地区短时强降水（小时降水量≥20.0 mm）的时空特征进行对比分析，以期为短时强降水精细化预报预警提供科学依据。结果表明：（1）陕西短时强降水频次与极值自北向南递增，陕南最大，最大小时降水量达108.7 mm。（2）短时强降水标准化频次在关中地区呈显著增加趋势；各地区短时强降水集中于6－8月，7月下旬最多。4—6月及9月陕南短时强降水明显多于关中和陕北。短时强降水极值各地区均呈增加趋势，峰值出现时间由南向北推迟；降水强度在关中和陕南呈增加趋势，各地区最大降水强度均出现在8月上旬。极端短时强降水标准化频次的变化特征与短时强降水基本一致。（3）各地区短时强降水标准化频次的日变化均在19：00达到最大值，陕北呈双峰型分布，主峰出现在14：00—23：00，次峰在03：00—05：00；关中呈单峰型分布，高发时段为16：00—次日01：00；陕南表现出明显的夜雨特征，16：00—次日04：00为高发时段，且后半夜短时强降水主要发生在中西部地区。与短时强降水相比，极端短时强降水高发时段在关中滞后约1 h，陕南提前约1 h。
位于青藏高原东北侧的陕西省，受秦巴山、河谷平原及黄土高原等多种地形综合影响，暴雨频发且强度大，经常遭受洪涝及次生灾害。利用陕西省2008—2023年灾情直报信息数据，分析近年暴雨洪涝及次生灾害时空分布，并以秦巴山区的灾害为例，探究强降水对极端洪涝和次生灾害的诱发机制。研究表明：（1）陕西省暴雨洪涝及次生灾害次数由南向北递减，秦巴山区腹地的汉中和安康是灾害高发区，其次是秦岭东段的商洛，以及黄土高原的延安。（2）陕西暴雨洪涝及次生灾害集中在7—8月，且年际差异大，2013年是近年来灾害最多发和损失最严重的一年。（3）持续性强暴雨是秦巴山区暴雨洪涝和泥石流等次生灾害的根源。对历史灾害的天气学分析表明，受对流层中层副热带高压西进和中纬度低槽东移的共同影响，偏南气流不断输送水汽和热量到秦巴山区，加上低层高温高湿和对流不稳定，导致强暴雨持续；秦巴山区东西过渡的峡口处，地形对降水显著增幅形成的强“雨窝”，是洪涝和次生灾害最多的地方；山区地形使地表径流快速汇聚，促进了汉中和安康的滑坡和泥石流，以及水库和桥梁受损等次生灾害。
利用地面常规气象观测资料、中国气象局最佳热带气旋（Tropical Cyclone，TC）路径数据集、美国国家环境预测中心/美国国家大气研究中心（National Centers for Environmental Prediction/National Centers for Atmospheric Reasearch，NCEP/NCAR）再分析资料以及拉格朗日混合单粒子轨道模型（Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model，HYSPLIT），对2001—2023年影响驻马店的热带气旋远距离暴雨进行统计与合成分析。结果表明，驻马店市远距离暴雨（Tropical Cyclone Remote Precipitation，TRP）主要发生于7月中下旬及8月，多出现在TC强度增强或最强阶段。根据TC中心位置的分布特征，将远距离暴雨分为两类。合成分析结果显示，影响驻马店市TRP的主要环流系统包括TC、副热带高压、西风槽配置以及高、低空急流。两类TRP过程的背景差异主要体现在TC、副热带高压和西风槽的位置配置及水汽来源路径上。TRP发生前24 h，两类过程均表现为高层辐散、低层辐合的环流结构，但其强度均弱于TRP发生时刻。关键影响系统的相对位置以及远距离TC能否与本地建立有效的水汽输送通道，对TRP的发生具有决定性作用；同时，高、低空急流耦合所激发的垂直运动是决定暴雨强度的关键动力因素。在此基础上，归纳并提出了两类热带气旋远距离暴雨过程的预报思路。
为探究登陆台风强降水的形成机制，探索高分辨率资料在持续性强降水中的应用，剖析动力、热力等要素的协同作用，利用地面气象站降水资料、欧洲中期天气预报中心再分析资料、雨滴谱资料和双偏振雷达资料对发生在2023年7月29日—8月1日的“23·7”京津冀地区特大暴雨天气过程的观测特征及热动力成因进行分析。结果表明：1）副热带高压与大陆高压脊形成的高压坝阻滞台风“杜苏芮”残余环流，东高西低的环流配置为暴雨提供了稳定的环流背景；2）降水以小雨滴为主，标准化数浓度随雨强增大而升高，表明降水量级主要由高数浓度粒子驱动，呈现典型的热带降水特征；3）锋生作用通过切变变形项和水平散度项触发锋面次级环流，形成强烈的垂直运动，延长降水持续时间；4）凝结潜热释放通过正反馈机制增强上升运动与水汽辐合，与锋生作用协同驱动暴雨维持。三者关系表明：高数浓度小雨滴的微物理特征受暖云碰并-破碎平衡调控，锋生作用提供动力抬升条件，而凝结潜热释放则通过加热大气进一步强化动力环流，形成“微物理-动力-热力”耦合的暴雨增强机制。
高原低涡是造成青海暴雨和短时强降水的重要天气系统之一。基于1979—2021年高原低涡数据集、青海气象站点降水观测资料及欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）ERA5再分析资料，利用高原低涡降水关联方法和动态合成分析方法，研究了青海高原低涡日占比、高原低涡降水及环境场特征。结果表明：青海高原低涡日占比呈东北向西南递增的空间分布特征，全年最大值为15.37%。高原低涡降水占总降水量的比例全年最大值为37.92%，高原低涡极端降水日数占总极端降水日数的比例全年最大值位于青海西南部（63.69%），高原低涡极端降水日数占高原低涡日数的比例全年最大值位于海西州东部到海南州南部地区（10.73%），这些地区高原低涡日数较少，但往往会引发较强降水。青海高原低涡日占比高值主要集中在4—10月，高原低涡东移过程中对降水的影响更显著。以高原低涡中心为原点动态合成的高原低涡大雨频次呈现纬向宽、经向窄的不对称分布，大雨落区集中分布在东北象限和东南象限，大雨发生频次最大出现在距离低涡中心0.50~1.25个纬距范围内。
为深入了解大风沙尘天气过程的环流特征、形成机制、传输特征等，利用常规气象观测和欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）ERA5再分析资料，结合HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）模型、气溶胶激光雷达和风廓线雷达观测数据，对比分析2023年春季河西走廊发生的两次强沙尘天气过程（3月20日过程和4月18日过程）。结果表明：（1）3月20日过程为偏西路径，由蒙古气旋后部冷空气分裂南下触发；4月18日过程为西北路径，受蒙古气旋及冷锋南下驱动。（2）两次过程均有污染物远距离输送，3月20日过程外源输入颗粒物占主导地位，4月18日过程本地沙尘颗粒物为主要沙尘源。（3）在外源沙尘输入前期，4月18日过程沙尘颗粒物远距离传输速度更快、大砂砾比例显著降低，退偏振比系数低于3月20日过程，但爆发阶段，其近地面沙尘颗粒物补充更显著。
探讨咸潮与干旱复合事件风险对气候变化的响应规律，可为保障区域供水安全提供科学依据。以珠江口磨刀门水道为研究对象，基于西江流域广东段逐日干旱资料与珠江口磨刀门广昌泵站咸潮监测数据，运用咸潮与干旱复合事件风险评估模型对珠江口磨刀门咸潮与干旱复合事件风险指数进行计算、评价和预测。结果表明：珠江口磨刀门水道含氯度与西江流域广东段超前8 d平均干旱指数呈显著的非线性负相关，当干旱指数≤-0.69时，即达到咸潮入侵的阈值条件；11月至翌年3月珠江口磨刀门咸潮与干旱复合事件风险指数较高，其中12月中旬至次年1月底风险指数最高；未来中等排放情景（SSP2-4.5）下，秋季咸潮与干旱复合事件风险指数增加趋势明显，尤其11月增加最显著，春季次之；1970—2099年珠江口磨刀门咸潮与干旱复合事件风险指数总体呈现波动增加趋势，相比于近20 a（2001—2020年），近期（2021—2040年）、中期（2041—2060年）、21世纪末（2080—2099年）咸潮与干旱复合事件风险指数将分别增加1.9%、8.4%、9.6%，未来不同时段咸潮与干旱复合事件开始日期将提前10 d以上，结束日期将推迟9 d以上。未来气候变化情景下，珠江口咸潮与干旱复合事件持续时间延长，跨季节风险呈增加趋势，秋冬春持续发生咸潮与干旱复合事件风险的概率明显增大。
为揭示塔克拉玛干沙漠不同下垫面对气候变化的响应特征，基于塔克拉玛干沙漠北缘（轮台）、腹地（塔中）与南缘（民丰）3个站点1997—2024年的气象观测数据，采用线性趋势、M-K检验及相关性分析，对比分析近30 a该区域地面气象要素的经向变化特征。结果表明：（1）各要素年际变化区域差异显著，轮台与塔中气温先降后升，民丰持续升温，其中塔中增温最快；轮台降水显著减少，塔中微弱增加，民丰先增后减；轮台风速显著上升，塔中与民丰存在阶段性转折；日照时数仅在民丰显著下降，其余两站微升；相对湿度在轮台与塔中小幅度上升，民丰小幅度下降。（2）各要素季节变化区域特征明显，轮台秋季增温明显、风速四季显著上升、春季相对湿度上升；塔中夏季增温明显、春夏季风速波动大、夏秋季相对湿度上升；民丰春季增温明显、四季日照时数显著减少、秋冬季相对湿度下降。3站降水均集中于夏季，塔中夏季降水占比最高（约64%）。（3）各要素相关性同样呈现出区域差异，3站气温与相对湿度均呈负相关，相对湿度与降水呈正相关；气温与降水在轮台、民丰站呈正相关，在塔中则为负相关（-0.33）；气温与风速在轮台为负相关，在塔中为正相关，而在民丰几乎为不相关；气温与日照时数在轮台为正相关，而在塔中、民丰站均为负相关。这些差异凸显了干旱区不同下垫面气候变化的复杂性。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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%。
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。
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。
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PM2.5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PM2.5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，PM2.5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PM2.5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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
研究爆发性气旋背景下极端雨雪天气的形成机制，对冬季降水预测与雪灾防御具有重要意义。本文基于常规气象观测资料和ERA5再分析资料，从影响系统、水汽条件、动力机制及热力作用等方面，对比分析了2021年11月6—9日（简称“过程Ⅰ”）与2023年11月5—7日（简称“过程Ⅱ”）辽宁地区两次极端雨转暴雪过程的成因与特征。结果表明，高空冷涡与地面爆发性气旋的共同作用是两次过程形成和发展的关键，高低空急流耦合为极端雨雪天气提供了强动力支撑，强降水主要分布在地面气旋北侧；条件性对称不稳定是两次极端雨雪天气的主要动力机制，低层锋区明显，水汽辐合区与锋区配合，有利于强降水形成。低层抬升运动、锋区与水汽辐合区的相位差异，是导致两次过程降水中心强度差异的主要原因。动力与水汽条件的共同作用以及温度条件共同决定降水相态，其中，低层冷锋强度及冷空气入侵时间影响降水相态的转变及雨雪分布。
为深入了解贵州省气候舒适度的时空演变特征，并为地方旅游产业发展规划提供科学依据，基于贵州省77个国家气象站1974—2023年逐日气象数据，采用综合舒适指数（Comprehensive Comfort Index，CCI）和室外天气舒适指数（Outdoor Weather Comfort Index，OWCI）评价模型，结合最小二乘法、皮尔逊相关分析与M-K突变检验等方法，分析了贵州省气候舒适日数的时空变化特征及其对环境变化的响应。结果表明，CCI与OWCI两种指数模型具有相似的时空变化特征，均能较好地反映贵州省气候舒适度，其中CCI可以更好地反映通过穿衣调节应对不舒适气候的能力，对年尺度气候变化响应更优，OWCI则对环境气象条件变化响应更迅速，在月尺度上表现更好。在气候变化和环境因素共同作用下，贵州省3月及11月的气候舒适日数显著增加，而6—9月则显著减少，其中3月气候舒适日数呈显著增加趋势的站点占比最高，7—8月呈显著减少趋势的站点最多。总体而言，贵州省1—3月及11—12月南部低海拔地区、5—9月西部高海拔地区、4月及10月大部分地区气候舒适度条件较好。
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