摘要:选取中国东部长江三角洲城市群区域作为研究对象，采用中国区域最新的土地覆盖资料ChinaLC，利用中尺度气象模式WRF（Weather Research and Forecasting Model）对国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中CESM（Community Earth System Model）气候模式提供的RCP4.5（Representative Concentration Pathway 4.5）情景预估结果进行动力降尺度，以此模拟研究了未来增温1.5 ℃/2.0 ℃时的区域气候变化情况。结果表明：CESM数据作为侧边界资料驱动WRF模式得到的降尺度模拟结果，与历史时期（1996—2005年）的气温观测数据相比，在空间分布上有较高的吻合度，该降尺度方案可以为未来区域气温变化的预估提供较为可靠的数据；长三角地区在到达全球增温1.5 ℃（2025—2034年）/2.0 ℃（2042—2051年）时，区域平均气温与历史同期相比分别升高了0.8 ℃和1.47 ℃；空间分布上，增温最明显的区域主要集中在城市及其周边镶嵌体区域；随着全球增暖，区域平均高温热浪频次在增温1.5 ℃/2.0 ℃时期较历史同期分别增加了47%和100%，热浪强度分别增加了71%和129%；进一步通过对人体舒适度分析发现，与2.0 ℃升温阈值相比，控制增暖在1.5 ℃以内，极不舒适覆盖区域影响的人口数预计可减少5 602.9万人。

摘要:基于国家气象信息中心2 400多个观测站的候平均日最高气温、GLDAS 2.0/2.1的土壤湿度、蒸散发资料和ERA5的500 hPa位势高度、925 hPa风场再分析资料，定义了格点骤发干旱指数，在分析1979—2017年4—9月中国区域骤发干旱气候特征和骤发干旱指数的经验正交展开空间模态的基础上，确定骤发干旱发生频繁及变率大的区域，给出了区域性骤发干旱事件的识别标准，并对其演变过程进行合成分析，最后分析了典型个例的要素和环流特征。结果表明：骤发干旱多发于我国南方夏季，其中7月最多，以湖南和浙江地区发生最为频繁，这两个区域也是骤发干旱发生气候变率最大的区域。合成分析显示，高温是两个区域骤发干旱爆发的主要驱动因素：干旱爆发前一候，气温迅速升高，蒸散发快速增大，土壤湿度下降明显。2013年6—7月在湖南区域爆发了两次骤发干旱事件。第一次干旱爆发前，湖南地区500 hPa位势高度迅速增大，异常下沉气流导致降水减少和绝热增温，蒸散发随气温升高而增加，使土壤湿度减少，这次干旱由高温驱动；第二次干旱爆发前期，明显偏西、偏北且稳定的西北太平洋副热带高压使地表太阳净辐射通量增强、近地层的偏南气流使高温维持，蒸散发随降水而变化，这次干旱为降水减少所驱动，高温起促进作用。

摘要:利用2015—2016年全国PM_2.5质量浓度站点资料及CCMP（Cross Calibrated Multi-Platform）风场再分析资料，对中国华北、长三角、珠三角以及四川盆地主要城市在PM_2.5污染下的近地面风场及其影响进行统计分析。结果表明：（1）近地面风速与PM_2.5质量浓度表现为负相关，低风速有利于PM_2.5的积累，但是该相关关系并不完全显著，体现出"冬强夏弱"的季节性差异；（2）不同地区PM_2.5质量浓度对不同风向的反应不同，华北地区在偏南风主导下PM_2.5质量浓度较高，长三角则是在偏西风主导下PM_2.5质量浓度较高，而珠三角地区冬季PM_2.5质量浓度较高，主导风向为偏北风；（3）通过分析地面散度场发现不同地区主导的污染类型不同，华北地区、长三角以及珠三角污染类型主要为区域性污染，四川盆地主要为局地型污染。

摘要:利用MODIS AOD（Aerosol Optical Depth）3 km分辨率的L2产品并辅以地面气象测量站点和环保监测站点的逐小时数据，对2017—2018年南京地面各站点进行数据匹配，分析估算PM_2.5的各相关组合因子，然后利用GA-BP神经网络算法构建卫星数据辅以地面气象数据来估算PM_2.5质量浓度的机器学习模型。结果表明：（1）GA-BP神经网络算法对PM_2.5进行估算是有效可行的，且比BP效果改善明显。（2）在多源数据的各输入变量中，选择AOD变量加辅助变量的GA-BP算法模型共构建了9组分季节试验，其中应用在2017年数据的试验6最好，表现为秋季>冬季>夏季>春季，秋季R²最大为0.91（RMSE为11.79 μg·m^-3），春季R²最小为0.65（RMSE为8.67 μg·m^-3）。

摘要:基于1979—2018年的NCEP-DOE Reanalysis II逐日再分析数据，采用模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-Means Algorithm， FCMA）将北极地区极昼期间的气候分为寒干型、半寒干型、半暖湿型及暖湿型4种。在夏季北极海冰快速减少的气候背景下，这4种气候型控制的区域也相应发生了明显变化。其中，寒干型气候面积以-7.241×10⁴ km²·a^-1的速率快速减少；半寒干型气候面积以6.489×10⁴ km²·a^-1的速率快速增加，且洋面上的气候型变化比陆地更为显著。1999年前后，北极地区主控气候发生突变现象：由寒干型气候为主转化为半寒干型气候为主，尤其在楚科奇海和东西伯利亚海表现突出。成因分析表明海冰面积—净短波辐射—大气增暖增湿—向下长波辐射—气候型转变之间存在密切联系，极昼期海冰面积异常减少对其气候转型突变起到了重要作用。

摘要:基于1967—2017年美国环境预报中心和国家大气研究中心（NCEP/NCAR）的逐日再分析资料及英国气象局哈德来中心（Hadley Centre）的海温资料，通过计算冬季东北冷涡结构的特征指数并利用经验正交函数分解等方法，研究了冬季东北冷涡的时空变化特征及其与环流和海温变化的联系。结果表明：（1）冬季东北冷涡具有显著的年际变化与年代际变化特征，各指数年际分量的方差贡献率较大；冷涡强度与经、纬度呈正相关，且经、纬度之间呈正相关；（2）年际尺度第一模态反映了冬季东北冷涡气候平均位置以南为正（负）异常而以北为负（正）异常的南北反位相变化特征，第二模态反映了冬季东北冷涡在气候平均位置附近强度一致增强（强弱）的变化特征，而年代际尺度主要反映在第一模态，即冬季东北冷涡在气候平均位置附近强度一致增强（强弱）的变化特征；（3）北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation， NAO）和西大西洋遥相关型（Western Atlantic， WA）的位相转换可能与年代际尺度冬季东北冷涡的强度强弱变化有关。

摘要:利用次季节—季节预报研究计划（Subseasonal to Seasonal Prediction Project，S2S）的多模式产品集，系统评估了产品集中11个模式对MJO的实际预报技巧。如果以距平相关系数ACC为0.5作为有效预报技巧的阈值，S2S各模式的MJO实际预报时效为8~32 d。S2S各模式预报普遍低估了MJO的振幅强度，且预报的MJO传播速度偏慢。通过分析发现，在一个集合预报系统中，集合离散度与均方根误差越接近，它的MJO预报技巧越高。此外，分析S2S各模式MJO预报技巧对起报时间、季节和起报时MJO信号强弱的敏感性发现，当起报时间为冬季且起报时MJO为强信号时，MJO的实际预报技巧较高。

摘要:使用FNL Analysis全球格点资料，对东北太平洋一次强爆发性气旋的特殊性进行了分析，发现气旋对其西北部低压系统的吸收合并是其爆发性发展过程中的典型特征，斜压强迫对其快速发展的作用较弱，与西北太平洋爆发性气旋的发展过程存在显著差异。同时，使用Zwack-Okossi诊断方程，从影响爆发性发展的动力和热力因子方面，对其发展机制作了深入的探讨。研究表明，正涡度平流、暖平流和非绝热加热的共同作用使气旋开始爆发性发展，由潜热释放导致的非绝热加热的贡献最大，非绝热加热是其快速发展的主导因子，其中正涡度平流贡献主要来自于中高层，暖平流的贡献主要来自于中低层和高层，而非绝热加热主要发生在中低层，这为东北太平洋爆发性气旋的发展机制提供了一个新的认识。

摘要:利用NCEP/NCAR再分析数据集和国家气候中心整编的2 000多站逐日降水资料，对导致2017年华西秋季降水异常偏多的大气环流特征及其成因进行分析。结果表明，2017年秋季500 hPa位势高度上欧亚中高纬地区维持一脊一槽环流型，斯堪的那维亚半岛上空有一强大的高压脊，乌拉尔山以东—巴尔喀什湖有一深槽，西太平洋副热带高压异常强大并偏西伸。来自极地的冷空气与来自太平洋和孟加拉湾的暖湿气流交汇于华西地区。华西地区处于东亚副热带西风急流入口南侧的高空辐散区，低层对应较强辐合区和异常上升运动，有利于降水的维持。进一步分析表明，2017年华西秋雨异常偏多是同期巴伦支海海温异常偏暖和中纬度北大西洋海温异常偏暖以及赤道中东太平洋La Niña型海温异常共同作用的结果，其中巴伦支海海温异常与华西秋季降水在年代际时间尺度上存在较为一致的变化，两者自1986年起均处于一致的负位相，而2000年以后两者由负位相转为正位相；秋季中纬度北大西洋海温异常与华西秋雨之间的年际关系也存在明显的年代际转折，在2002年前后由两者不存在关系转为显著正相关关系。以上各个海区海温异常对华西秋雨的影响也通过一系列的大气环流模式模拟试验进行了验证。

摘要:本文研制建立了一个预测青海省夏季降水的动力—统计相结合的组合降尺度预测方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction，HSDP），该方法综合利用了气候模式Climate Forecast System 2.0版本（CFSv2）实时预测的高可预报性环流信息及前期观测的与青海夏季降水具有高相关性的气候因子，采用年际增量方法，基于气候变量的年际增量规律建立统计模型，从而实现对青海夏季降水进行动力—统计相结合的气候预测。根据全球气候因子的年际增量与青海省夏季降水年际增量的相关系数，以及CFSv2预测产品对实况模拟能力的评估，选取以下关键区气候变量的年际增量作为预测因子：（1） CFSv2模式预测当年夏季包含贝加尔湖脊、乌拉尔山脊和新疆脊区域的500 hPa高度场；（2） CFSv2模式预测青藏高原以西200 hPa纬向风场；（3）观测资料中前1 a秋、冬季热带太平洋地区海表面温度场；（4）观测资料中前1 a秋、冬季西伯利亚地区的海平面气压场，对青海省夏季降水进行统计降尺度预测。统计降尺度模型利用1983—2011年进行建模，回报2012—2018年夏季青海省降水的空间分布和时间变化，并对该模型对1983—2011年的夏季青海省降水的回报能力进行了交叉检验。回报结果表明该统计降尺度模型对CFSv2的青海省夏季降水预测能力有显著的提高，能够很好地再现青海省夏季降水西北部的高原地区偏少，而在东南部偏多的特点。该模型预测所得2012—2018年夏季青海省降水的时间变化也与实况有着较高的相关系数（0.76），对于降水显著偏少的年份（如2015年）和显著偏多的年份（如2012、2018年）的降水预测都有很好的表现。对于建模时段的交叉检验结果（相关系数为0.46，比模型回报结果与实况的相关系数0.48略低）表明，该模型具有较高的稳定性和可靠性。

摘要:利用高分辨率（水平3 km）数值模式，结合FNL分析及预报场资料、地面加密自动站观测资料和多普勒雷达资料，对2017年6月9—10日苏南一次因江淮气旋沿切变线东移造成的特大暴雨过程进行研究。首先对模式模拟结果做了降水、风场等多方面的验证，随后利用模拟结果和观测资料对该特大暴雨过程的对流系统结构及其发展维持机制进行分析。结果表明：（1） 高分辨率模式能较客观地反映该暴雨过程诸多大气参数的演变。（2） 特大暴雨过程中锋面气旋东移且倾斜发展，深对流中心维持在气旋的东南方向，该中尺度对流系统的发生发展与锋面气旋的上述演变密切相关。（3） 特大暴雨过程中相应的对流处于旺盛阶段时，大气不稳定能量持续释放，中层为相对较高的假相当位温区，即明显的暖心结构，垂直上升运动最强，且其南北两侧均有下沉气流，形成中尺度次级环流，维持强对流不断发展。（4） 超低空急流的持续增强，沿低层切变线上不断有γ中尺度涡旋生成和足够的低层辐合区厚度是导致这次特大暴雨过程的关键因素。

摘要:以台风"利奇马"带来的强对流天气过程为例，利用FY-4A气象卫星先进静止轨道辐射成像仪的水汽与红外窗区通道亮温数据，对照全国气象雷达组合反射率拼图数据中反射率因子大于35 dBZ的对流云区域，设计了一种自适应阈值对流云提取算法。结果表明：（1）FY-4A气象卫星使用水汽—红外窗区亮温差法提取对流云，其最佳阈值为-2 K，使用该阈值可最大程度地减少卷云噪声干扰，同时可最大化提取对流云的准确率与识别率。（2）该算法通过控制水汽—红外窗区亮温差大于-2 K区域所占云团面积比使其大于80％提取较为完整的对流云，且可进一步过滤卷云等噪声。自适应阈值对流云提取算法原理清晰，操作简单，具有良好的拓展性，可为强对流天气的短临预报等研究提供参考。

摘要:地表气温上升速度约为0.1 ℃/（10 a），然而受太阳辐射影响，地面气象站观测到的气温会高于真实大气温度，存在1 ℃量级的辐射误差。因此，本文提出了一种基于数据融合的铝壳温度传感器设计。首先，利用流体动力学方法计算温度传感器在不同环境条件下的辐射误差。其次，为获得连续辐射误差结果，利用神经网络算法对辐射误差数值计算结果进行学习，形成误差订正方程。最后，将太阳辐射误差订正方程修正值与试验结果进行对比。结果表明，基于数据融合的铝壳温度传感器可将辐射误差降至0.05 ℃以内。

摘要:利用2014年8月14日—2015年8月12日天津市生态城太阳能观测站和同期气象观测资料，统计分析生态城太阳辐射特征，并对各向同性和各向异性两种倾斜面太阳辐射计算模型的精度和误差来源进行评估，结果表明：生态城水平面和倾斜面曝辐量在月均值、季节和年总量上存在较大差异，利用水平面太阳辐射进行光伏发电预估会存在误差；太阳辐射日变化特征受不同天气条件的影响，电站需根据天气情况调整发电策略，尤其应注意多云或阴天造成的发电功率的间歇性和不稳定；两种计算模型精度相当，整体计算效果较好，引入直射比分段计算函数的不确定性是造成计算误差的主要原因。

摘要:利用NCEP再分析资料、雷达、卫星资料以及闪电定位资料对2019年7月27日呼和浩特市一次强雷暴天气过程进行了综合分析。结果表明：此次雷暴过程主要受贝加尔湖低压中心和蒙古高原高空槽东移影响；雷暴发生前，K指数和CAPE等不稳定参数均超过阈值，大气层结呈现上干冷下暖湿的不稳定形势，并且垂直方向上低空辐合、高空辐散的结构与强烈的上升气流相配合，为雷暴天气的发生提供了有利条件；在整个雷暴过程中负地闪占主导地位，但雷暴的不同发展阶段地闪分布不同，在雷暴发展及成熟阶段，负地闪数明显多于正地闪数，而在雷暴消散阶段，正地闪数大幅增加，甚至超过负地闪；闪电多分布于强回波区域，但闪电频数最高的地方不一定与强回波中心相对应；地闪的落区主要位于云顶温度低于240 K的区域，对应的云顶相态为冰相和混合相。