2025年7月23—29日（简称“25·7”）北京出现极端暴雨。本文基于多源观测、ERA5再分析、北京睿思和睿图临近数值预报系统高分辨率格点分析等资料，对北京“25·7”极端暴雨的实况和时空特征、形成机制等进行分析。结果表明：此次过程发生在西太平洋副热带高压（简称副高）较常年显著偏西、偏北、偏强的环流背景下，副高南侧热带系统活跃；大气低层暖异常，925 hPa有水汽通量正距平，北京北部和东部为显著增强的水汽辐合区，具备高温、高湿和高CAPE的环境条件。过程降水具有持续时间长、累计降水量大、夜发性、局地性和极端性等特点。根据降水逐日演变情况，可将此次过程分为四个阶段，四个阶段也恰对应副高588 dagpm线位置的摆动。极端暴雨出现在第二和第三阶段，集中在北部山区，具有“面弱点强”的特征，伴有极端短时强降水。重点对这两个阶段进行分析，发现第二阶段降水回波具有后向对流触发和“列车效应”特征，持续4~5 h，暴雨出现在海拔200~600 m；而第三阶段表现为带状回波内不断有对流生消，持续十几小时，暴雨主要位于海拔300 m以下。进一步的成因分析表明，第二和第三阶段都具备有利于产生极端暴雨的动力和地形条件，中尺度低空急流出口区、边界层南风和东南风辐合以及山区喇叭口地形、迎风坡等条件相配合，造成局地深厚的辐合和上升运动；差异在于第二阶段是暖区暴雨，边界层南风急流的出口区位于北部浅山区，沿山一线低层辐合有利于对流不断触发，“列车效应”造成极端暴雨；而第三阶段有弱冷空气影响，极端暴雨与切变线和中尺度低涡南侧的动力辐合有关。据此，建立了“25·7”极端暴雨概念模型。

基于多种观测资料及 ERA5再分析资料，系统分析了2025年7月下旬华北的一次极端暴雨过程，揭示了相似大尺度暖区背景下，过程期间三个极端降水日（7月24日、25日、27日）的中尺度对流系统在初生、组织和传播机制上的多样性及其天气学成因。结果表明：本次过程降水强度强、累计降水量大，极端性显著，南侧暖区雨带的多个极端强降水中心是预报的主要难点。24日对流起源于山麓，其极端强降水与带状对流叠加后向传播伴随的“列车效应”有关，形成了横跨山区、山麓与平原地区最为广泛的强降水落区； 25日对流源于山区，其极端强降水与呈准静止状态的对流系统有关，强降水区范围最为局地； 27日对流多始于平原，移至山麓后显著增强，极端降水与线状对流经过同一区域并伴随后向传播的“列车效应”有关,强降水区主要位于山区。24日天气尺度强迫最为显著，强盛深厚的低空急流（LLJ）与地形抬升及其持续的暖湿输送，在对流沿着山前触发及后向传播过程中发挥了关键作用，冷池出流形成的辐合锋区在系统的组织化与向平原的扩展起到了十分重要作用； 25日副热带高压控制下LLJ范围和厚度均减小，限制了对流向下游地区的扩展，地形抬升成为主导触发和增强机制，期间伴有类中气旋旋转结构，导致了最强的局地小时雨强； 27日天气尺度强迫最弱，边界层偏东气流以及低层弱辐合线触发了对流，山区冷池与平原暖脊形成的中尺度锋区为后向传播提供了有利条件，西南气流在地形前辐合抬升为对流自平原移入山麓显著增强提供有力的动力条件。

基于地面气象站降水资料和ERA5再分析资料，研究了2025年7月23—29日发生于华北地区的暴雨过程特征和水汽条件。结果表明，本次华北暴雨过程属于典型的纬向环流型暴雨，持续时间达7 d，主要降水区东西横跨超1000 km，且存在两条主雨带，分别位于华北的高原地区（二级地形区）和平原地区（三级地形区），降水时空特征与以往华北暴雨过程存在明显差异。本次暴雨过程存在异常的大尺度环流分布，主体呈纬向分布且异常持续偏北的西太平洋副热带高压（以下简称副高）、停滞的西风带短波槽及对流层低层出现的切变线是导致本次降水时空分布不同于以往典型华北暴雨过程的关键天气系统。南亚高压东伸和副高西进主导了暴雨过程的演变和降水的纬向分布格局。低纬度天气系统活跃，我国近海连续出现的台风“范斯高”“竹节草”与异常西进的副高接力输送水汽，形成了两条水汽输送带和水汽辐合带，分别维持二级地形区和三级地形区两条主雨带。由水汽收支分析可得，本次暴雨过程水汽供应充沛，异常西伸的副高导致水汽输送以西南向为主；受副高进退影响，水汽存在明显的跨地形区输送特征。

利用逐小时自动气象站、雷达等多源观测数据及ERA5再分析数据，对2025年7月23—29日北京超长区域性暴雨过程开展精细化特征及成因分析。结果表明：本次极端暴雨过程为近10年持续时间最长的暴雨过程，日降水量≥50 mm的站点数及过程日最大降水量仅次于2023年7月30日暴雨过程。本次过程具有显著的夜雨特征，小时雨强最大值集中在午夜至凌晨时段，强降水区域主要分布于燕山山脉前的平原处和迎风坡地带。本次过程主要受副热带高压（以下简称副高）和低纬热带天气系统、中高纬西风槽影响。7月23—28日位势高度距平场分析表明，副高较常年偏北，热带低压系统与异常偏北的副高外围气流叠加，形成持续偏南风气流并向北输送至北京地区，为极端降水提供了充沛水汽；水汽含量显著高于气候平均态，比湿高值区与偏南风距平叠加，加之燕山山脉地形抬升作用，显著增强了降水强度。本次过程在500 hPa以下高度均维持长时间的高湿环境，925、850、700 hPa平均比湿均超过近10年来暴雨过程的平均水平（依次分别为14.3、12.2、7.4 g·kg-1,北京探空站统计）。在白天高温高湿条件下，储存不稳定能量，夜间增强的低空急流叠加地形抬升作用，使暴雨过程呈现出明显的夜雨特征。虽然利用ERA5再分析等常规资料无法分析出26日晚极值暴雨的主要影响系统，但从雷达图上可清楚地分析出，主要的影响系统是低层辐合线与小范围的低空急流。

2025年7月下旬，潮白河流域发生1959年以来最大洪水。文章基于分布式水文模型构建潮白河流域洪水模拟模型，并对流域“25·7”区域性大洪水特征进行分析。分别选取白河张家坟水文断面、潮河下会水文断面、清水河葡萄园水文断面，建立基于GMKHM分布式水文模型的流域洪水模拟模型。GMKHM分布式水文模型采用中国气象局区域气象站逐小时降水观测产品作为强迫输入，引入径流曲线数和地形指数发展基于DEM栅格的蓄超产流模型，并在分水源计算中增加补给深层地下水模块。结果表明，GMKHM分布式水文模型在白河张家坟断面和潮河下会断面，洪峰流量相对误差分别为-1.8%和-4.0%，确定性系数分别达到0.87和0.89；在清水河葡萄园断面，洪峰流量相对误差为0.9%，确定性系数达到0.92；潮白河流域“25·7”大洪水模拟精度优良。

当前基于深度学习的雷达反射率因子定量降水估计方法大多采用全局映射策略，这在一定程度上限制了模型对局部降水特征的解析能力，为此，本研究提出了一种双分支复合小波注意力网络模型(Dual-Branch Composite Wavelet Attention UNet，DCWA-UNet)。该模型主要从两个方面进行改进：设计了由主分支和简化卷积下采样分支构成的双分支编码器与特征聚合子网络的混合架构，实现了从雷达体扫数据到站点降水强度的端到端映射，从而构建出以站点为中心的样本体系。引入了复合小波注意力模块，通过多尺度特征分解和动态权重分配，增强模型对雷达回波的表征能力；同时采用加权均方误差损失函数，突出中高强度降水的梯度贡献。使用2019—2021年夏季四川盆地的降水地面观测与雷达观测资料，构建了一个包含4020个样本的数据集，用于模型训练和测试，并与SimVP等深度学习方法进行了对比。结果表明：DCWA-UNet在不同降水强度下均表现出明显的综合性能优势，在30 mm·h-1以下降水强度阈值下，其临界成功指数与平均绝对误差均提升显著。在［5, 10) mm·h-1降水强度下，DCWA-UNet的临界成功指数显著高于SimVP及其他对比模型，平均绝对误差相比SimVP降低了4.9%；在［10, 30) mm·h-1降水强度下，临界成功指数较SimVP提升了4.0%，平均绝对误差降低了4.0%，并且虚警率为所有对比模型中最低。

通过结合多源资料和实地强风灾害调查等信息进行综合研判，形成了2024年中国龙卷个例记录，并总结了龙卷活动的基本特征。尽管受限于气象设备观测能力以及公众报料具有一定随机性等客观因素影响，当前龙卷记录数量可能存在一定程度的低估，但在全年仍共记录到78个发生于陆地的龙卷（以下简称龙卷）以及40个完全发生于水面的龙卷（以下简称水龙卷） ，显示出该年龙卷活动较为活跃。这些龙卷主要分布于东北、京津冀、黄淮及珠三角地区， 多发于6—9月（其中7月最为频发），日变化特征表现为午后时段高发。共对51个龙卷通过现场灾情调查等方式开展了强度定级估计，其中EF0级12个、EF1级26个、EF2级9个、EF3级4个，整体以中等及以下强度为主。水龙卷主要分布在华南沿海及渤海湾地区，多发于8月，日变化上在06:00前后出现一个明显峰值。龙卷群发特征显著，共发生4次群发性过程，群发性龙卷个数占陆地龙卷总数的44%。其中，7月5日在高空槽影响下的一次强对流过程中山东共生成13个龙卷，使其成为当年龙卷发生次数最多的省份。在2023年冬季强厄尔尼诺事件背景下，春季华南的大气对流有效位能明显高于常年同期。在此有利热力环境下，广东当年约67%的龙卷发生在3月底至4月底，呈现明显的早春高发集中特征。此外，在南昌发生的一次高影响灾害天气事件表明，对于夜间龙卷的有效确认仍存在较大挑战。

本文提出了一种基于地物回波特征的天气雷达在线性能监测方法，用于评估雷达系统性能状态，以提升测量资料的稳定性与可靠性。该方法首先基于地物回波的时空稳定特性，利用强回波的高出现概率确定了稳定地物回波区域，通过构建经验累积分布函数并提取第98%分位数作为性能监测指标，引入相对定标偏差指标，以定量表征系统性能偏差的波动。荆州雷达个例检验表明，该方法可在多种天气、不同距离及异常传播条件下有效提取地物回波的稳定特征。湖北省内多部雷达的试验应用进一步验证了其在监测雷达系统性能偏差和观测数据异常等方面的可靠性，表明该方法在天气雷达性能在线监测中具有可行性，可为提高雷达观测的长期稳定性提供有力支持。

为明确气象条件对玉米籽粒主要品质要素（蛋白质、脂肪、淀粉、氨基酸）的影响，利用分期播种试验数据，采用逐步回归等方法构建了玉米籽粒品质要素的预测模型，将模型计算值转换为品质等级，分析了模型拟合优度和预报能力。结果表明：构建的玉米籽粒品质要素与抽雄—乳熟期、乳熟—成熟期气象因子的预测模型均通过了显著性水平检验，量化了籽粒品质与气象因子间的线性关系。回代检验和预报检验的平均绝对百分比误差均在15%以下，且表现为模型对淀粉和蛋白质的预测较脂肪和氨基酸更接近实际值；将籽粒品质要素实际含量与模型（不区分品种）预测含量分别转换为等级进行检验，计算模型等级与实际等级一致及相差一个等级的比例之和，蛋白质、脂肪、淀粉均在90%以上（淀粉最高，达100%），氨基酸为76.67%，表明构建的玉米籽粒品质要素预测模型拟合优度较高，可用于相关籽粒品质要素的预测及品质等级评价，并为充分利用和调控环境资源以提升玉米品质及玉米生态区划等提供客观定量依据。

2026年3月北半球极涡呈偶极型分布，强度偏强；中高纬环流呈异常四波型，亚洲环流较为平直，欧亚大陆全域近乎为正距平，西太平洋副热带高压接近常年，南支槽阶段性活跃。全国平均气温为5.9℃，较常年同期偏高1.2℃。全国平均降水量为35.3 mm，较常年同期偏多19.6％，华北南部、西北及西藏中西部降水异常偏多，东北、江淮、江南东北部和中南部、华南大部等地偏少。月内出现2次冷空气过程，1次沙尘天气过程以及本年度首次大范围强对流天气过程；陆地大雾及海雾过程多发，南方持续阴雨天气显著。

2025年7月23—29日（简称“25·7”）北京出现极端暴雨。本文基于多源观测、ERA5再分析、北京睿思和睿图临近数值预报系统高分辨率格点分析等资料，对北京“25·7”极端暴雨的实况和时空特征、形成机制等进行分析。结果表明：此次过程发生在西太平洋副热带高压（简称副高）较常年显著偏西、偏北、偏强的环流背景下，副高南侧热带系统活跃；大气低层暖异常，925 hPa有水汽通量正距平，北京北部和东部为显著增强的水汽辐合区，具备高温、高湿和高CAPE的环境条件。过程降水具有持续时间长、累计降水量大、夜发性、局地性和极端性等特点。根据降水逐日演变情况，可将此次过程分为四个阶段，四个阶段也恰对应副高588 dagpm线位置的摆动。极端暴雨出现在第二和第三阶段，集中在北部山区，具有“面弱点强”的特征，伴有极端短时强降水。重点对这两个阶段进行分析，发现第二阶段降水回波具有后向对流触发和“列车效应”特征，持续4~5 h，暴雨出现在海拔200~600 m；而第三阶段表现为带状回波内不断有对流生消，持续十几小时，暴雨主要位于海拔300 m以下。进一步的成因分析表明，第二和第三阶段都具备有利于产生极端暴雨的动力和地形条件，中尺度低空急流出口区、边界层南风和东南风辐合以及山区喇叭口地形、迎风坡等条件相配合，造成局地深厚的辐合和上升运动；差异在于第二阶段是暖区暴雨，边界层南风急流的出口区位于北部浅山区，沿山一线低层辐合有利于对流不断触发，“列车效应”造成极端暴雨；而第三阶段有弱冷空气影响，极端暴雨与切变线和中尺度低涡南侧的动力辐合有关。据此，建立了“25·7”极端暴雨概念模型。

基于多种观测资料及 ERA5再分析资料，系统分析了2025年7月下旬华北的一次极端暴雨过程，揭示了相似大尺度暖区背景下，过程期间三个极端降水日（7月24日、25日、27日）的中尺度对流系统在初生、组织和传播机制上的多样性及其天气学成因。结果表明：本次过程降水强度强、累计降水量大，极端性显著，南侧暖区雨带的多个极端强降水中心是预报的主要难点。24日对流起源于山麓，其极端强降水与带状对流叠加后向传播伴随的“列车效应”有关，形成了横跨山区、山麓与平原地区最为广泛的强降水落区； 25日对流源于山区，其极端强降水与呈准静止状态的对流系统有关，强降水区范围最为局地； 27日对流多始于平原，移至山麓后显著增强，极端降水与线状对流经过同一区域并伴随后向传播的“列车效应”有关,强降水区主要位于山区。24日天气尺度强迫最为显著，强盛深厚的低空急流（LLJ）与地形抬升及其持续的暖湿输送，在对流沿着山前触发及后向传播过程中发挥了关键作用，冷池出流形成的辐合锋区在系统的组织化与向平原的扩展起到了十分重要作用； 25日副热带高压控制下LLJ范围和厚度均减小，限制了对流向下游地区的扩展，地形抬升成为主导触发和增强机制，期间伴有类中气旋旋转结构，导致了最强的局地小时雨强； 27日天气尺度强迫最弱，边界层偏东气流以及低层弱辐合线触发了对流，山区冷池与平原暖脊形成的中尺度锋区为后向传播提供了有利条件，西南气流在地形前辐合抬升为对流自平原移入山麓显著增强提供有力的动力条件。

基于地面气象站降水资料和ERA5再分析资料，研究了2025年7月23—29日发生于华北地区的暴雨过程特征和水汽条件。结果表明，本次华北暴雨过程属于典型的纬向环流型暴雨，持续时间达7 d，主要降水区东西横跨超1000 km，且存在两条主雨带，分别位于华北的高原地区（二级地形区）和平原地区（三级地形区），降水时空特征与以往华北暴雨过程存在明显差异。本次暴雨过程存在异常的大尺度环流分布，主体呈纬向分布且异常持续偏北的西太平洋副热带高压（以下简称副高）、停滞的西风带短波槽及对流层低层出现的切变线是导致本次降水时空分布不同于以往典型华北暴雨过程的关键天气系统。南亚高压东伸和副高西进主导了暴雨过程的演变和降水的纬向分布格局。低纬度天气系统活跃，我国近海连续出现的台风“范斯高”“竹节草”与异常西进的副高接力输送水汽，形成了两条水汽输送带和水汽辐合带，分别维持二级地形区和三级地形区两条主雨带。由水汽收支分析可得，本次暴雨过程水汽供应充沛，异常西伸的副高导致水汽输送以西南向为主；受副高进退影响，水汽存在明显的跨地形区输送特征。

利用逐小时自动气象站、雷达等多源观测数据及ERA5再分析数据，对2025年7月23—29日北京超长区域性暴雨过程开展精细化特征及成因分析。结果表明：本次极端暴雨过程为近10年持续时间最长的暴雨过程，日降水量≥50 mm的站点数及过程日最大降水量仅次于2023年7月30日暴雨过程。本次过程具有显著的夜雨特征，小时雨强最大值集中在午夜至凌晨时段，强降水区域主要分布于燕山山脉前的平原处和迎风坡地带。本次过程主要受副热带高压（以下简称副高）和低纬热带天气系统、中高纬西风槽影响。7月23—28日位势高度距平场分析表明，副高较常年偏北，热带低压系统与异常偏北的副高外围气流叠加，形成持续偏南风气流并向北输送至北京地区，为极端降水提供了充沛水汽；水汽含量显著高于气候平均态，比湿高值区与偏南风距平叠加，加之燕山山脉地形抬升作用，显著增强了降水强度。本次过程在500 hPa以下高度均维持长时间的高湿环境，925、850、700 hPa平均比湿均超过近10年来暴雨过程的平均水平（依次分别为14.3、12.2、7.4 g·kg-1,北京探空站统计）。在白天高温高湿条件下，储存不稳定能量，夜间增强的低空急流叠加地形抬升作用，使暴雨过程呈现出明显的夜雨特征。虽然利用ERA5再分析等常规资料无法分析出26日晚极值暴雨的主要影响系统，但从雷达图上可清楚地分析出，主要的影响系统是低层辐合线与小范围的低空急流。

2025年7月下旬，潮白河流域发生1959年以来最大洪水。文章基于分布式水文模型构建潮白河流域洪水模拟模型，并对流域“25·7”区域性大洪水特征进行分析。分别选取白河张家坟水文断面、潮河下会水文断面、清水河葡萄园水文断面，建立基于GMKHM分布式水文模型的流域洪水模拟模型。GMKHM分布式水文模型采用中国气象局区域气象站逐小时降水观测产品作为强迫输入，引入径流曲线数和地形指数发展基于DEM栅格的蓄超产流模型，并在分水源计算中增加补给深层地下水模块。结果表明，GMKHM分布式水文模型在白河张家坟断面和潮河下会断面，洪峰流量相对误差分别为-1.8%和-4.0%，确定性系数分别达到0.87和0.89；在清水河葡萄园断面，洪峰流量相对误差为0.9%，确定性系数达到0.92；潮白河流域“25·7”大洪水模拟精度优良。

当前基于深度学习的雷达反射率因子定量降水估计方法大多采用全局映射策略，这在一定程度上限制了模型对局部降水特征的解析能力，为此，本研究提出了一种双分支复合小波注意力网络模型(Dual-Branch Composite Wavelet Attention UNet，DCWA-UNet)。该模型主要从两个方面进行改进：设计了由主分支和简化卷积下采样分支构成的双分支编码器与特征聚合子网络的混合架构，实现了从雷达体扫数据到站点降水强度的端到端映射，从而构建出以站点为中心的样本体系。引入了复合小波注意力模块，通过多尺度特征分解和动态权重分配，增强模型对雷达回波的表征能力；同时采用加权均方误差损失函数，突出中高强度降水的梯度贡献。使用2019—2021年夏季四川盆地的降水地面观测与雷达观测资料，构建了一个包含4020个样本的数据集，用于模型训练和测试，并与SimVP等深度学习方法进行了对比。结果表明：DCWA-UNet在不同降水强度下均表现出明显的综合性能优势，在30 mm·h-1以下降水强度阈值下，其临界成功指数与平均绝对误差均提升显著。在［5, 10) mm·h-1降水强度下，DCWA-UNet的临界成功指数显著高于SimVP及其他对比模型，平均绝对误差相比SimVP降低了4.9%；在［10, 30) mm·h-1降水强度下，临界成功指数较SimVP提升了4.0%，平均绝对误差降低了4.0%，并且虚警率为所有对比模型中最低。

通过结合多源资料和实地强风灾害调查等信息进行综合研判，形成了2024年中国龙卷个例记录，并总结了龙卷活动的基本特征。尽管受限于气象设备观测能力以及公众报料具有一定随机性等客观因素影响，当前龙卷记录数量可能存在一定程度的低估，但在全年仍共记录到78个发生于陆地的龙卷（以下简称龙卷）以及40个完全发生于水面的龙卷（以下简称水龙卷） ，显示出该年龙卷活动较为活跃。这些龙卷主要分布于东北、京津冀、黄淮及珠三角地区， 多发于6—9月（其中7月最为频发），日变化特征表现为午后时段高发。共对51个龙卷通过现场灾情调查等方式开展了强度定级估计，其中EF0级12个、EF1级26个、EF2级9个、EF3级4个，整体以中等及以下强度为主。水龙卷主要分布在华南沿海及渤海湾地区，多发于8月，日变化上在06:00前后出现一个明显峰值。龙卷群发特征显著，共发生4次群发性过程，群发性龙卷个数占陆地龙卷总数的44%。其中，7月5日在高空槽影响下的一次强对流过程中山东共生成13个龙卷，使其成为当年龙卷发生次数最多的省份。在2023年冬季强厄尔尼诺事件背景下，春季华南的大气对流有效位能明显高于常年同期。在此有利热力环境下，广东当年约67%的龙卷发生在3月底至4月底，呈现明显的早春高发集中特征。此外，在南昌发生的一次高影响灾害天气事件表明，对于夜间龙卷的有效确认仍存在较大挑战。

本文提出了一种基于地物回波特征的天气雷达在线性能监测方法，用于评估雷达系统性能状态，以提升测量资料的稳定性与可靠性。该方法首先基于地物回波的时空稳定特性，利用强回波的高出现概率确定了稳定地物回波区域，通过构建经验累积分布函数并提取第98%分位数作为性能监测指标，引入相对定标偏差指标，以定量表征系统性能偏差的波动。荆州雷达个例检验表明，该方法可在多种天气、不同距离及异常传播条件下有效提取地物回波的稳定特征。湖北省内多部雷达的试验应用进一步验证了其在监测雷达系统性能偏差和观测数据异常等方面的可靠性，表明该方法在天气雷达性能在线监测中具有可行性，可为提高雷达观测的长期稳定性提供有力支持。

为明确气象条件对玉米籽粒主要品质要素（蛋白质、脂肪、淀粉、氨基酸）的影响，利用分期播种试验数据，采用逐步回归等方法构建了玉米籽粒品质要素的预测模型，将模型计算值转换为品质等级，分析了模型拟合优度和预报能力。结果表明：构建的玉米籽粒品质要素与抽雄—乳熟期、乳熟—成熟期气象因子的预测模型均通过了显著性水平检验，量化了籽粒品质与气象因子间的线性关系。回代检验和预报检验的平均绝对百分比误差均在15%以下，且表现为模型对淀粉和蛋白质的预测较脂肪和氨基酸更接近实际值；将籽粒品质要素实际含量与模型（不区分品种）预测含量分别转换为等级进行检验，计算模型等级与实际等级一致及相差一个等级的比例之和，蛋白质、脂肪、淀粉均在90%以上（淀粉最高，达100%），氨基酸为76.67%，表明构建的玉米籽粒品质要素预测模型拟合优度较高，可用于相关籽粒品质要素的预测及品质等级评价，并为充分利用和调控环境资源以提升玉米品质及玉米生态区划等提供客观定量依据。

2026年3月北半球极涡呈偶极型分布，强度偏强；中高纬环流呈异常四波型，亚洲环流较为平直，欧亚大陆全域近乎为正距平，西太平洋副热带高压接近常年，南支槽阶段性活跃。全国平均气温为5.9℃，较常年同期偏高1.2℃。全国平均降水量为35.3 mm，较常年同期偏多19.6％，华北南部、西北及西藏中西部降水异常偏多，东北、江淮、江南东北部和中南部、华南大部等地偏少。月内出现2次冷空气过程，1次沙尘天气过程以及本年度首次大范围强对流天气过程；陆地大雾及海雾过程多发，南方持续阴雨天气显著。