摘要:将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子，建立基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的非线性预测模型，对中国160个测站夏季降水展开预测研究，并与基于线性奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的预测模型进行效果对比。结果表明：CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数（ACC）分别为74.33和0.12，比SVD高2.15和0.06，说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中，CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显，对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差，订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明，基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。

摘要:利用房山X波段双偏振雷达观测资料，分析2017年6月18日北京门头沟泥石流的强降水过程，重点研究了泥石流发生地上空10 km×10 km区域内雷达反射率因子时空变化特征，并结合雷达定量降水估测（Quantitative Precipitation Estimation，QPE）讨论该类雷达探测设备在复杂地形区域的适用性。结果表明，在山区常规自动气象站布网稀疏的条件下，X波段双偏振雷达能够有效捕捉此次强降水的发生发展过程，同时，雷达定量降水估测得到的高分辨率降水场可以把握山区强降水中心，进而弥补山区雨量站匮乏的不足。此次过程中影响泥石流事件发生的降水时间发生在6月18日12—16时，其中，15时事发区域小时QPE最大值达到53.9 mm·h^-1，上游来水和局地突发性强降水共同作用是本次泥石流事件的主要成因。

摘要:利用海南岛气象观测站逐日降水整编资料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，分析了1991—2020年海南岛冬季暴雨的时空分布及环流特征。结果表明：海南岛冬季暴雨在月际分布（12月—次年2月）上存在较大差异性，降雨量级越大，差异越明显；在空间分布上也存在显著的地域性，东部地区发生频次最高，总体上呈现东多西少的分布特征。海南岛冬季暴雨的水汽输送主要以偏东方向为主，气流来自副高南侧的偏东气流和大陆冷高压东南侧的东北气流。海南岛冬季暴雨发生期间，相对气候平均态而言，偏东低空急流较为强劲，中南半岛南支槽形态明显，副高偏北偏西偏强，南亚高压西北向的出流偏强，且南海海域存在显著的海温正距平。

摘要:基于TRAMS （Tropical Regional Atmospheric Model System）区域模式和ECMWF （European Centre for Medium-range Weather Forecasting）全球分析场资料，对一次华南暖区暴雨过程进行IAU-Replay模拟试验。由于本次个例模拟试验的分析时刻ECMWF分析场和TRAMS模式正好处于比较协调的状态，直接使用全球分析场进行冷启动也不会激发虚假高频短波，因此IAU-Replay方法对于模拟结果的初始平衡性影响较小。从动力场和水物质场的对比可以发现，IAU-Replay方法通过提前启动模式有效避免了Spin-up过程的影响，这对于降水预报具有明显的改进效果。对IAU-Replay中不同预热时间的敏感性进行测试，发现当预热时间从6 h延长至12 h后模式可以更加合理地模拟出与对流系统中直接相关的中小尺度信息，从而使降水预报效果更接近实况。连续一周的预报结果评估进一步验证了IAU-Replay技术的有效性。

摘要:利用高时空分辨率的欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）对全球气候的第五代大气再分析数据集（European Re-Analyses 5，ERA5），对比分析了2020年7月淮河上游地区的两次江淮气旋过程，并结合海洋—大气—波浪—泥沙耦合模式（Coupled Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment Transport modeling system，COAWST）进行敏感性试验，探讨同一气候尺度背景下，高低频大气环流形势和海气耦合作用对江淮气旋的影响。结果表明，低空环流形势的高频变化和海表温度的升高对气旋的大风影响和强度发展有重要作用。低空环流形势中，存在"气旋—反气旋—气旋"环流天气尺度波列，易造成气旋大风叠加增强；海气交互界面的高海表温度加热作用导致的感热和潜热释放通过气旋北部弯曲锋面强烈的上升运动，为气旋发展提供能量，促进气旋入海后爆发性增强。

摘要:低空风切变严重威胁飞机起降安全，而激光测风雷达在晴空风切变监测方面具有显著优势，但其监测性能受到风场特点和监测算法的影响。由于无法对局地空间风场进行时空同步精细化探测，且风场具有阵性，导致风切变监测会出现虚警率、漏报等现象，只能通过数值模拟仿真的方式，对不同风场的监测性能进行分析评估。本文首先仿真构建了四种具有代表性的风场类型，然后模拟激光测风雷达平面—位置显示（Plane Position Indication，PPI）扫描方式获取不同仿真风场下的径向风速数据，最后利用八邻域系统算法对径向风速数据进行风切变监测，验证不同类型风场下激光测风雷达PPI扫描方式监测风切变算法的有效性。结果表明，激光测风雷达PPI扫描结果能够真实地反映风场情况；八邻域系统算法能够有效识别风切变；在进行风切变检测时，应尽可能地考虑到多个方位上的切变值，避免漏报。

摘要:利用局地分析和预报系统（Local Analysis and Prediction System，LAPS），结合多源资料，分析了2018年3月4日暖区强飑线成熟阶段的热动力结构和大风形成机制。结果表明：暖区内层结不稳定范围向东扩展和强的垂直风切变，驱动飑线组织化加强并向前移动和发展。成熟阶段飑线热动力结构呈现出两支强入流和冷池的典型特征，即前侧入流在低层（0~3.0 km）辐合上升，部分气流在高层翻转流向系统前侧，无后向流出；后侧中层（4.0~5.5 km）入流进入云体后部，在水凝物强烈相变降温作用下，密度增大转而下沉；下沉气流区降雨蒸发冷却增强了雷暴冷池。相比于飑线南段单一的对流线，北段弓形特点突出，后侧入流下降，加之存在尾随层状云，有更大的潜在冷却作用，促进气流加速下沉增强地面雷暴高压，最终导致更强的极端大风。

摘要:利用多种非常规高时空分辨率观测资料并结合ERA5（ECMWF Reanalysis V5）再分析资料，分析了2019年6月2日长春市区的一场突发性局地大暴雨的中尺度特征，结果发现，低层或高层冷中心、暖湿气流和冷池出流三者之间不同的相互作用是该过程两段不同强度降水产生的根本原因：第一时段降水较强，并伴有强雷电和冰雹，700 hPa附近较弱冷中心在低层偏南风急流作用下北移至长春站北部并叠加在高层强冷中心之下，其下沉气流在边界层顶附近受该处降水形成的冷池和冷锋后部冷平流阻挡向南回流，冷池出流强度增强并在长春站附近迫使强暖湿气流抬升，长春站上空层结不稳定性加强，当上游对流云团东移至该地时强烈发展，回波强度超过60 dBZ，后向传播作用形成东西向线状对流，列车效应显著；第二时段降水相对较弱，仅伴有雷电，长春上空中低层仍为暖平流控制，高层冷空气继续加强并南压，其下沉气流在边界层顶附近受低层急流作用向北辐散，冷平流较强并与第一阶段强降水产生的冷池出流（较弱冷平流）在长春站附近辐合，迫使其低层相对较暖的气团抬升，700 hPa以下转为垂直上升运动，对流云团移至该处再次发展并与周围对流云团合并形成线状对流群，但两支辐合气流均为冷平流，近地面层缺少热力条件配合，不利于上升气流加强和维持，强度不超过55 dBZ且质心较低，维持时间短。

摘要:基于重庆市气象局业务运行的风暴尺度快速同化和预报系统（Storm-Scale Rapid Assimilation and Forecast System，SSRAFS）、气象信息综合分析处理系统（Meteorological Information Comprehensive Analysis And Process System，MICAPS）地面观测和高空观测资料，进行模式输出统计（Model Output Statistics，MOS）方法和纳入超前实况因子的MOS （MOS with Prior Observation Predictors，OMOS）方法对重庆地区地面气温96 h内逐小时预报试验，并以SSRAFS地面气温预报结果作为参考进行对比分析。结果表明：MOS方法在1~96 h预报时效内的预报技巧高于SSRAFS，气温预报均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）平均减小1.22℃，CC和HR2分别平均增大0.006和20.4%；在1~7 h预报时效，RMSE平均减小1.70℃，CC和HR2分别平均增大0.07和34.5%；且MOS方法在重庆东北部及中南部地区改进效果较为明显。OMOS方法在气温短期预报中表现优于MOS方法，尤其在1~7 h预报时效，比MOS方法RMSE平均减小0.43℃，CC和HR2分别平均增大0.008和8.3%；其在1~4 h预报时效时表现更加优异，与MOS方法相比，RMSE平均减小0.66℃，CC和HR2分别平均增大0.13和12.3%。因此，在MOS的基础上，OMOS能够进一步提升地面气温的预报技巧，且在重庆东北部及中南部地区的预报效果有明显改进。

摘要:利用2003—2020年的MODIS土地覆盖类型和地表温度等数据，从地表温度、气温和城市化的角度分析了江苏省夏季城市热岛强度和面积的时空分布和变化趋势。结果表明：近20 a快速的城市化导致了江苏省夏季热岛强度（0.07℃·a^-1）和热岛面积（529 km²·a^-1）整体均呈增加趋势；其中热岛强度前期受城区升温影响，呈明显增强（0.18℃·a^-1），后期受郊区升温影响，呈明显减弱（-0.14℃·a^-1）；热岛面积变化主要由弱热岛面积（297 km²·a^-1）和较强热岛面积（192 km²·a^-1）的增长趋势主导，强热岛面积呈前期增长（133 km²·a^-1）和后期减少（185 km²·a^-1）的变化趋势；高温对整个城区的热岛效应影响有限，但对城市核心区的热岛效应影响明显，对应的强热岛面积增加和热岛强度增强。

摘要:利用中国气象局上海台风研究所整编的1949—2019年热带气旋数据，统计分析近71 a影响黑龙江省的热带气旋发生时间、频率、强度、移动路径等特征。结果表明：近71 a影响黑龙江的热带气旋共有77个，平均1.08个·a^-1，其中有28 a没有热带气旋影响黑龙江；近10 a是黑龙江受热带气旋影响的活跃期，西北太平洋生成的热带气旋频数与影响黑龙江的频数没有直接相关关系，出现El Niño或La Niña现象时对影响黑龙江的热带气旋起抑制作用；热带气旋影响黑龙江最早出现在5月，最晚出现在9月，8月出现频率最高，"七下八中下"是每年的活跃阶段；在强度上，影响黑龙江的超强台风居多，但近年趋于减少，更多低级别的热带气旋可维持较长生命史北上产生影响；牡丹江市为黑龙江最易受热带气旋影响的地区；按移动路径可将影响黑龙江的热带气旋分为两类，分别为北上热带气旋和偏东路径热带气旋，其中北上热带气旋又可进一步分为七类，其中经朝鲜半岛东转向出现的频次最多，但对黑龙江影响相对较小；经朝鲜半岛北上和高纬东转向更容易给黑龙江带来严重的风雨影响。

摘要:基于典型城市站太原站2018年3月—2019年2月的大气CO₂在线观测资料，利用筛分法（Meteorological filtering method，MET）和黑碳示踪法（Black Carbon tracer，BC）进行本底/非本底的筛分，得到了本底浓度的变化特征。结果表明，太原大气CO₂浓度季均值冬季最高，夏季最低；不同季节呈"单峰型"日变化特征，日振幅均在26.0×10^-6以上；4个季节CO₂浓度与地面风速存在显著负相关关系；CO₂浓度抬升区域主要受当地工业布局的影响，最大抬升幅度在秋季达17.4×10^-6；使用气象筛分法（MET）得到年均本底浓度为（431.4±19.9）×10^-6，人为排放等对其影响为23.5×10^-6，年振幅比同纬度其它本底站大，为34.5×10^-6；黑碳示踪法（BC）得到冬季季均本底浓度为（445.0±22.9）×10^-6，比MET筛分法得到的季均值高0.8×10^-6，两种筛分法得到的CO₂浓度变化趋势一致。

摘要:以欧洲中心全球预报模式和中国华南区域中尺度模式（GZ 3 km）为例分析了2019年中国南方逐日晴雨预报的情况，并讨论模式晴雨预报的性能。借助TS检验评估方法，在与简单外推预报等的比较中，发现模式雨量预报特点及模式晴雨预报的统计规律，如两个模式同时预报晴天，或者模式预报有雨且降水量大于某阈值等情况，其预报准确率非常高；而对于两个模式预报不一致，或模式预报有雨且雨量较小等情况，则存在较大不确定性。基于上述研究，提出利用模式预报改进观测外推和利用观测与模式的频率匹配改进模式预报等方法。

摘要:利用常规天气资料、自动站资料、江西WebGIS雷达拼图、风廓线雷达等资料，对2020年5月9日发生在江西省上饶市广丰区局地极端大风天气的回波演变特征和形成机理进行分析。结果表明：（1）广丰区国家气象观测站出现的35.5 m·s^-1极端大风，为该站建站以来的历史极值；（2）江西高空具有明显的高层辐散，配合高空槽、低层较强辐合和上干冷下暖湿的层结条件，为风暴发展提供了良好的动力条件；（3）导致广丰区极端大风天气的是A、B单体回波合并为超级单体回波后又发展成弓状回波结构所致；（4）江西东部走廊对大风的影响十分明显；极端大风过境时，具有气压上升，降水增大，风向突变，风速巨变，温度和露点下降等特征；（5）风廓线雷达上1 000 m以上低空突然风向逆转，风速突增是出现地面大风的信号。

摘要:时间分辨率是风廓线雷达的一个重要指标。根据风廓线雷达工作原理和时间分辨率计算方法，提出一种利用波束轮转技术来提高风廓线雷达时间分辨率的新方法。风廓线雷达使用该方法进行探测时，采用波束优先顺序进行观测，当雷达完成一次完整的观测后，每完成一个波束的观测，将该波束的观测数据替代之前观测数据中该波束的数据，其它波束使用之前的观测数据，组合成一个新的数据后，再进行后续处理。2018年10月1—31日利用L波段风廓线雷达开展了相关观测试验，并将根据两种模式所得结果与探空数据结果进行对比。试验结果表明，使用波束轮转技术可以将风廓线雷达的时间分辨率由6 min提升至1 min，在反演得到的风廓线结果上能够看到明显的变化过程；从与探空数据的对比结果看，使用波束轮转技术得到的大气风场实际情况更加吻合。