基于江苏气候影响评价文件、重要天气报文、江苏民政部门龙卷灾情记录和其他有关资料，根据“增强藤田级别”龙卷级别分类标准，对2006—2018年13年间江苏龙卷的时空分布、等级分布、天气背景特征和风暴形态特征进行了统计分析。主要结果如下：2006—2018年共记录到27个龙卷日发生龙卷41次，年均3.2次，其中EF2级强龙卷事件发生最多，占比为39%， EF4级龙卷只被记录到一次，为“6·23”阜宁强龙卷。21世纪以来，江苏尚未记录到EF5级极端龙卷事件，而EF0和EF1级的弱龙卷因灾情小可能被忽略，其统计数量可能被明显低估；龙卷主要分布于东部沿海、中部沿江及淮北西部地区。相较过去江苏中部龙卷高发中心有南移趋势，东部沿海地区高发中心则呈现北抬特征，盐城、徐州、扬州依次为龙卷高发城市，宿迁、连云港、常州、镇江四市近年未有龙卷发生；龙卷主要集中在春、夏两季发生，7—8月龙卷发生个数约占全年的90%；发生起始时间为10—20时，约78%的龙卷集中发生于15—20时；约50%的龙卷发生于梅汛期间， 27%为台前龙卷，盐城地区为梅汛期龙卷高发区域，扬州—泰州地区为盛夏副热带高压边缘龙卷高发区域，台前龙卷无明显高发区域；江苏地区超过50%的龙卷产生于镶嵌在多单体风暴系统中的超级单体中气旋内，约30%的龙卷产生于准线性对流系统，与美国孤立对流单体形态易产生龙卷的结果不同的是，我国华东地区（以江苏省为主）产生龙卷的孤立对流单体相对频率最低，13年间只有2个龙卷产生于孤立对流单体，相对频率为5%。

利用2018年4—8月格点降水分析资料和4个业务高分辨率区域模式降水预报资料，应用分位数频率匹配法对模式1 h降水预报分别订正；基于上游关键区域的检验结果，采用动态权重多模式集成技术，探讨了多模式集成技术在短时强降水概率预报中的应用前景。结果表明：分位数频率匹配法对强降水预报改进具有正效果，可以减少模式的系统性偏差，提高模式降水预报的准确率。在短时临近时效内，上游关键区域降水信息对下游地区降水预报具有指示意义，基于上游关键区实况检验的动态权重多模式降水概率预报较简单集成概率具有更高的预报准确率，预报效果也更为稳定。个例分析也表明该技术对短时临近时效内的短时强降水预报预警有较好的指导作用。

基于ECMWF全球集合预报、华南区域GRAPES中尺度模式及短时临近预报模式，对不同模式降水预报在广东气候背景下的应用效果进行分析，发展耦合多种方法的客观释用产品，实现多尺度模式的融合应用。通过个例和批量检验，结果表明：多尺度模式融合是一个有发展前景的模式客观释用技术，利用频率匹配和最优百分位方法发挥集合预报解释在天气尺度的应用优势，并基于本地化分型检验建立了强降水空间订正和晴雨消空订正方法，进一步优化了特定天气场景下降水空间分布和强度的预报，利用中尺度模式对日变化特征描述的优势，进行时间降尺度，一定程度上提高了逐时降水预报能力；考虑不同订正方法的相互依赖和影响，确立了“频率匹配-最优百分位-强降水空间订正-晴雨消空订正-时间协调一致”的广东网格定量降水释用流程，实现了多种不同技术的耦合集成，形成优势互补，提升了广东降水客观预报的准确性。

网格降水的预报准确率是精细化天气预报业务的核心问题。利用多家数值模式和国家气象中心逐3 h网格降水预报指导产品，以格点降水实况分析资料为参照，在客观评估模式表现的基础上，提出多模式和网格降水预报产品融合的降水预报释用方法。研究表明：给定降水阈值，不同降水产品的预报性能有显著差异，存在预报表现好的降水产品漏报，而其他降水产品命中的情况；对确定性单模式来说，在降水检验阈值给定的条件下，预报降水量超出阈值越大，其空报的可能性越低。检验三种降水产品72 h时效内逐3 h降水量，晴雨预报的降水漏报次数明显低于空报次数，基于该特性，可以利用不同模式未预报降水的格点来消除空报。以检验为基础，选用前期表现好的降水预报为背景场，使用高阈值融合满足条件的其他强降水预报产品，使用低阈值消除弱降水空报。回算表明，相对背景场，该方法可以同时提高强降水的TS评分和晴雨预报准确率。

为了提高中国X波段双线偏振雷达（简称双偏振雷达）的数据质量，提升应用水平，基于美国多雷达多传感器定量降水估测业务系统质量控制（简称dpQC）方案，在此基础上增加了差分反射率阈值判别并对方案中的计算参数进行本地化调整，设计了针对X波段双偏振雷达的质量控制（简称dpXQC）方案，原理主要包括：将双偏振参量相关系数（CC）区分降水回波与非降水回波的阈值调整为0.9，小于0.9的回波判别为非降水回波；通过计算回波顶高与强回波区位置对冰雹与非均一性波束填充区域进行标识；通过统计探空资料0℃高度上下相关系数的特征，调整了融化层的识别参数；优化算法将双偏振参量差分反射率绝对值大于5 dB判别为非降水回波；加入了条状杂波识别、连续性检验与斑块杂波识别算法。利用dpXQC方案对北京五部X波段多普勒双偏振业务雷达进行试验，检验评估其对非降水回波识别效果，获得以下结果与结论：大部分非降水回波可以通过CC阈值判别被滤除；对于CC阈值判别无法滤除的条幅状、孤立点、块状非降水回波，dpXQC方案利用条幅状杂波识别、连续性检验与差分反射率阈值判别去滤除；dpXQC方案有效保护了冰雹、非均一性波束填充与融化层区域中CC<0.9的降水回波不被滤除；检验结果显示，dpXQC方案对非降水回波正确识别率为91.8%，错误识别率为20.6%，均要优于dpQC方案，但dpXQC方案的错误识别率依然很高，主要有两方面原因，一是由于X波段雷达反射率衰减严重，方案会对一些离雷达较远的非均一性填充区域出现遗漏识别，二是融化层识别算法在所有方位角的位置与厚度是固定的，与实际观测不符，这均会导致被遗漏标识区域中CC<0.9的降水回波被误判为非降水回波。总体来看，dpXQC方案在滤除非降水回波的同时，最大程度保护了降水回波不被滤除，为雷达资料定量化应用等相关业务提供保障。

面向中国第一代全球大气/陆面再分析产品（CRA）的应用需求，针对中国风廓线雷达小时产品资料特点，在美国NCEP风廓线综合质量控制方法的基础上，提出一套适用于中国风廓线雷达逐小时水平风产品的质量控制方法。通过对比质量控制前后风廓线雷达资料与探空资料的相关系数、平均偏差及均方根误差，证明了质量控制方案的有效性。以ERAInterim资料作为间接参考场，通过比较探空资料与不同型号、不同探测高度范围、不同观测时段、不同垂直层次风廓线雷达资料相对ERAInterim再分析资料的偏差，分析了质量控制前后中国风廓线雷达资料的整体质量。结果表明，经该算法质量控制后，风廓线雷达与探空风场表现出了更好的一致性。不同雷达型号、不同探测高度资料的相关系数从0.17~0.82上升至0.79~0.98。在相对ERAInterim与探空资料的偏差方面，质量控制后，除边界层风廓线雷达的u风分量在300 hPa以上仍有5 m·s-1左右的偏差外，其他型号雷达的u、v风分量在各垂直层的平均偏差均在3 m·s-1以内，证明质量控制算法具有识别高层粗大误差数据的能力，能够使最大探测高度以上的数据得到有效利用。

基于1995—2010年四川气象台站降水资料和世界气象组织次季节—季节（S2S）预测计划中8个模式的回报数据，采用命中率、误警率、Heidke技巧评分、误差和偏差5个指标评估分析了各模式对四川汛期极端降水事件的预测能力。结果表明，S2S各模式对四川极端降水的预测技巧整体较低，表现为“低命中率，高误警率，预测值远小于实际值，偏差较大”的特征。各模式的预测技巧随着起报时间的临近而提高，在天气尺度高于次季节尺度。各模式的最高定性预测技巧出现在川西高原南部，最低出现在盆地东部或攀西地区。预测偏差基本呈现出“盆地大，攀西地区次大，川西高原小”的分布特征，最大值均位于盆地西部沿山地区。各模式在汛期各月的预测技巧不同，定性预测技巧在主汛期尤其是盛夏高于其他时段，但定量预测技巧却在盛夏最低。综合定性和定量预测技巧，英国气象局（UKMO）和意大利国家研究委员会大气科学与气候研究所（CNR-ISAC）的模式分别在天气尺度和次季节尺度中对四川极端降水的预测能力较高。分区来看，对于盆地—攀西地区预测能力较高的模式与全省一致。而在川西高原，韩国气象局（KMA）的模式在天气尺度中预测能力较高，澳大利亚气象局（BoM）和CNR-ISAC的模式则在次季节尺度中预测能力较高。

台风客观定强是提高台风业务现代化水平的重要支撑技术，深度学习通过机器对大量样本的分析和学习，能够隐式提取图像中深层抽象的复杂特征，越来越多地被应用到气象领域中。本文利用ResNet深度学习模型，采用预训练后迁移学习的方式，以2005—2018年西北太平洋及南海台风的卫星云图为样本，构建了一种自动、客观的台风强度估测技术。通过对2019年全年的业务台风云图的检验分析，结果表明利用该技术能够实现对不同强度、不同发展阶段的台风客观强度估测，且对2019年全年独立样本估测的平均绝对误差和均方根误差分别为4.3 m·s-1和5.5 m·s-1，精度优于传统客观定强方法，具有一定的业务应用价值。

利用台站观测场周围360°遮挡仰角和云量观测数据，分析了台站遮挡对日照观测数据的一致性影响，从太阳高度角和遮挡物仰角的相对关系、云对遮挡比例的修正两个方面，建立了云天气象条件下台站遮挡日照时数的订正方法。以重庆巫山站为例，对2004—2013年期间有严重遮挡情况下的日照时数进行了遮挡计算和订正，通过遮挡期间及前、后两个未遮挡时段的纵向对比，以及与地形和气候条件相近的湖北建始站的同期横向对比，对订正效果进行了检验，结果表明：巫山站观测场周围遮挡物影响了日照时数观测，使观测数据前后产生明显的不一致；2004—2013年期间平均被遮挡的日照时数为218.0 h·a-1，遮挡比例达13.1%，受天气条件的对冲影响，夏半年遮挡影响可能高于冬半年；从纵向和横向两个方面的间接对比检验看，本文所建立的订正方法既计算了遮挡物自身的影响，又考虑了云天条件下对遮挡比例的修正，订正结果基本合理，可以相对准确地还原被遮挡的日照时数。

基于13个农业气象试验站2010—2017年逐日气象观测数据和玉米观测数据, 采用针对玉米的截留模型, 研究自然降雨条件下中国主产区玉米冠层截留及其变化规律。结果表明：在不同气候条件和生长状况下,玉米全生育期冠层截留差异较大。玉米冠层生长季平均截留量为4.3～23.5 mm,拔节到成熟期降水量≤ 70 mm时,截留量不足8 mm,随着降水量增加,截留量先是同时受降水量和最大面积指数制衡,后变为对最大叶面积指数更敏感。平均截留率为1.9%～11.6%,中国四大玉米主产区中的黄淮海夏播玉米区截留率最稳定，生长季降水量<120 mm的地区截留率超过10%，按玉米主产区和气候干湿度两种分类提供平均截留率范围。依据拔节到成熟期降水量、最大叶面积指数及截留变化规律可以估算不同地区玉米冠层截留量和截留率，为有效降水评估、干旱指标修正、农田水分循环等方面提供科学依据。

利用FY-4A多通道扫描成像辐射计(AGRI)所生成的多通道图像及L2级卫星云产品数据，结合地面观测实况资料，对2019年1月25—26日和3月17—18日发生于乌鲁木齐国际机场的两次持续性浓雾天气进行分析，结果表明：对于浓雾的监测，白天综合使用通道3（BD0.83 μm）、通道6（BD2.2 μm）、通道8（BD3.725 μm）和通道12（BD10.8 μm）能很好地显示雾区范围、雾顶云结构、雾区温度等特征，且云图能很好地表现雾的消散。夜间可以结合BD10.8 μm和BD3.725 μm的差（以下简写为BTD10.8 μm-3.725 μm）和BD10.8 μm图像，用于识别夜间雾区，BTD10.8 μm-3.725 μm通道亮温差越大说明雾的浓度越强。FY-4A卫星云顶高度和云分类产品对雾〖JP2〗的微物理特征结构反应更为细致，对于夜间大雾监测有较好的效果，能够弥补可见光通道1～通道3、〖JP〗短波红外通道（BD2.2 μm）和中波红外通道（BD3.725 μm）仅能在白天使用的不足。

2021年2月大气环流的主要特征为北半球极涡呈偶极型分布，较常年同期明显偏弱，北半球中高纬西风带呈四波型，以纬向环流为主，西北太平洋副热带高压与常年同期相比偏强但范围较小。2月，我国冷空气强度较弱且影响范围小，全国平均气温为1.2℃，较常年同期偏高2.9℃，为1961年以来历史同期最高，出现了极端高温事件，有618个国家气象站的日最高气温突破有气象记录以来2月历史同期极值。月内，全国平均降水量为19.6 mm，较常年同期偏多9.5%。另外，2月中旬我国中东部出现持续大雾天气，月底北方地区出现沙尘天气过程。

基于江苏气候影响评价文件、重要天气报文、江苏民政部门龙卷灾情记录和其他有关资料，根据“增强藤田级别”龙卷级别分类标准，对2006—2018年13年间江苏龙卷的时空分布、等级分布、天气背景特征和风暴形态特征进行了统计分析。主要结果如下：2006—2018年共记录到27个龙卷日发生龙卷41次，年均3.2次，其中EF2级强龙卷事件发生最多，占比为39%， EF4级龙卷只被记录到一次，为“6·23”阜宁强龙卷。21世纪以来，江苏尚未记录到EF5级极端龙卷事件，而EF0和EF1级的弱龙卷因灾情小可能被忽略，其统计数量可能被明显低估；龙卷主要分布于东部沿海、中部沿江及淮北西部地区。相较过去江苏中部龙卷高发中心有南移趋势，东部沿海地区高发中心则呈现北抬特征，盐城、徐州、扬州依次为龙卷高发城市，宿迁、连云港、常州、镇江四市近年未有龙卷发生；龙卷主要集中在春、夏两季发生，7—8月龙卷发生个数约占全年的90%；发生起始时间为10—20时，约78%的龙卷集中发生于15—20时；约50%的龙卷发生于梅汛期间， 27%为台前龙卷，盐城地区为梅汛期龙卷高发区域，扬州—泰州地区为盛夏副热带高压边缘龙卷高发区域，台前龙卷无明显高发区域；江苏地区超过50%的龙卷产生于镶嵌在多单体风暴系统中的超级单体中气旋内，约30%的龙卷产生于准线性对流系统，与美国孤立对流单体形态易产生龙卷的结果不同的是，我国华东地区（以江苏省为主）产生龙卷的孤立对流单体相对频率最低，13年间只有2个龙卷产生于孤立对流单体，相对频率为5%。

利用2018年4—8月格点降水分析资料和4个业务高分辨率区域模式降水预报资料，应用分位数频率匹配法对模式1 h降水预报分别订正；基于上游关键区域的检验结果，采用动态权重多模式集成技术，探讨了多模式集成技术在短时强降水概率预报中的应用前景。结果表明：分位数频率匹配法对强降水预报改进具有正效果，可以减少模式的系统性偏差，提高模式降水预报的准确率。在短时临近时效内，上游关键区域降水信息对下游地区降水预报具有指示意义，基于上游关键区实况检验的动态权重多模式降水概率预报较简单集成概率具有更高的预报准确率，预报效果也更为稳定。个例分析也表明该技术对短时临近时效内的短时强降水预报预警有较好的指导作用。

基于ECMWF全球集合预报、华南区域GRAPES中尺度模式及短时临近预报模式，对不同模式降水预报在广东气候背景下的应用效果进行分析，发展耦合多种方法的客观释用产品，实现多尺度模式的融合应用。通过个例和批量检验，结果表明：多尺度模式融合是一个有发展前景的模式客观释用技术，利用频率匹配和最优百分位方法发挥集合预报解释在天气尺度的应用优势，并基于本地化分型检验建立了强降水空间订正和晴雨消空订正方法，进一步优化了特定天气场景下降水空间分布和强度的预报，利用中尺度模式对日变化特征描述的优势，进行时间降尺度，一定程度上提高了逐时降水预报能力；考虑不同订正方法的相互依赖和影响，确立了“频率匹配-最优百分位-强降水空间订正-晴雨消空订正-时间协调一致”的广东网格定量降水释用流程，实现了多种不同技术的耦合集成，形成优势互补，提升了广东降水客观预报的准确性。

网格降水的预报准确率是精细化天气预报业务的核心问题。利用多家数值模式和国家气象中心逐3 h网格降水预报指导产品，以格点降水实况分析资料为参照，在客观评估模式表现的基础上，提出多模式和网格降水预报产品融合的降水预报释用方法。研究表明：给定降水阈值，不同降水产品的预报性能有显著差异，存在预报表现好的降水产品漏报，而其他降水产品命中的情况；对确定性单模式来说，在降水检验阈值给定的条件下，预报降水量超出阈值越大，其空报的可能性越低。检验三种降水产品72 h时效内逐3 h降水量，晴雨预报的降水漏报次数明显低于空报次数，基于该特性，可以利用不同模式未预报降水的格点来消除空报。以检验为基础，选用前期表现好的降水预报为背景场，使用高阈值融合满足条件的其他强降水预报产品，使用低阈值消除弱降水空报。回算表明，相对背景场，该方法可以同时提高强降水的TS评分和晴雨预报准确率。

为了提高中国X波段双线偏振雷达（简称双偏振雷达）的数据质量，提升应用水平，基于美国多雷达多传感器定量降水估测业务系统质量控制（简称dpQC）方案，在此基础上增加了差分反射率阈值判别并对方案中的计算参数进行本地化调整，设计了针对X波段双偏振雷达的质量控制（简称dpXQC）方案，原理主要包括：将双偏振参量相关系数（CC）区分降水回波与非降水回波的阈值调整为0.9，小于0.9的回波判别为非降水回波；通过计算回波顶高与强回波区位置对冰雹与非均一性波束填充区域进行标识；通过统计探空资料0℃高度上下相关系数的特征，调整了融化层的识别参数；优化算法将双偏振参量差分反射率绝对值大于5 dB判别为非降水回波；加入了条状杂波识别、连续性检验与斑块杂波识别算法。利用dpXQC方案对北京五部X波段多普勒双偏振业务雷达进行试验，检验评估其对非降水回波识别效果，获得以下结果与结论：大部分非降水回波可以通过CC阈值判别被滤除；对于CC阈值判别无法滤除的条幅状、孤立点、块状非降水回波，dpXQC方案利用条幅状杂波识别、连续性检验与差分反射率阈值判别去滤除；dpXQC方案有效保护了冰雹、非均一性波束填充与融化层区域中CC<0.9的降水回波不被滤除；检验结果显示，dpXQC方案对非降水回波正确识别率为91.8%，错误识别率为20.6%，均要优于dpQC方案，但dpXQC方案的错误识别率依然很高，主要有两方面原因，一是由于X波段雷达反射率衰减严重，方案会对一些离雷达较远的非均一性填充区域出现遗漏识别，二是融化层识别算法在所有方位角的位置与厚度是固定的，与实际观测不符，这均会导致被遗漏标识区域中CC<0.9的降水回波被误判为非降水回波。总体来看，dpXQC方案在滤除非降水回波的同时，最大程度保护了降水回波不被滤除，为雷达资料定量化应用等相关业务提供保障。

面向中国第一代全球大气/陆面再分析产品（CRA）的应用需求，针对中国风廓线雷达小时产品资料特点，在美国NCEP风廓线综合质量控制方法的基础上，提出一套适用于中国风廓线雷达逐小时水平风产品的质量控制方法。通过对比质量控制前后风廓线雷达资料与探空资料的相关系数、平均偏差及均方根误差，证明了质量控制方案的有效性。以ERAInterim资料作为间接参考场，通过比较探空资料与不同型号、不同探测高度范围、不同观测时段、不同垂直层次风廓线雷达资料相对ERAInterim再分析资料的偏差，分析了质量控制前后中国风廓线雷达资料的整体质量。结果表明，经该算法质量控制后，风廓线雷达与探空风场表现出了更好的一致性。不同雷达型号、不同探测高度资料的相关系数从0.17~0.82上升至0.79~0.98。在相对ERAInterim与探空资料的偏差方面，质量控制后，除边界层风廓线雷达的u风分量在300 hPa以上仍有5 m·s-1左右的偏差外，其他型号雷达的u、v风分量在各垂直层的平均偏差均在3 m·s-1以内，证明质量控制算法具有识别高层粗大误差数据的能力，能够使最大探测高度以上的数据得到有效利用。

基于1995—2010年四川气象台站降水资料和世界气象组织次季节—季节（S2S）预测计划中8个模式的回报数据，采用命中率、误警率、Heidke技巧评分、误差和偏差5个指标评估分析了各模式对四川汛期极端降水事件的预测能力。结果表明，S2S各模式对四川极端降水的预测技巧整体较低，表现为“低命中率，高误警率，预测值远小于实际值，偏差较大”的特征。各模式的预测技巧随着起报时间的临近而提高，在天气尺度高于次季节尺度。各模式的最高定性预测技巧出现在川西高原南部，最低出现在盆地东部或攀西地区。预测偏差基本呈现出“盆地大，攀西地区次大，川西高原小”的分布特征，最大值均位于盆地西部沿山地区。各模式在汛期各月的预测技巧不同，定性预测技巧在主汛期尤其是盛夏高于其他时段，但定量预测技巧却在盛夏最低。综合定性和定量预测技巧，英国气象局（UKMO）和意大利国家研究委员会大气科学与气候研究所（CNR-ISAC）的模式分别在天气尺度和次季节尺度中对四川极端降水的预测能力较高。分区来看，对于盆地—攀西地区预测能力较高的模式与全省一致。而在川西高原，韩国气象局（KMA）的模式在天气尺度中预测能力较高，澳大利亚气象局（BoM）和CNR-ISAC的模式则在次季节尺度中预测能力较高。

台风客观定强是提高台风业务现代化水平的重要支撑技术，深度学习通过机器对大量样本的分析和学习，能够隐式提取图像中深层抽象的复杂特征，越来越多地被应用到气象领域中。本文利用ResNet深度学习模型，采用预训练后迁移学习的方式，以2005—2018年西北太平洋及南海台风的卫星云图为样本，构建了一种自动、客观的台风强度估测技术。通过对2019年全年的业务台风云图的检验分析，结果表明利用该技术能够实现对不同强度、不同发展阶段的台风客观强度估测，且对2019年全年独立样本估测的平均绝对误差和均方根误差分别为4.3 m·s-1和5.5 m·s-1，精度优于传统客观定强方法，具有一定的业务应用价值。

利用台站观测场周围360°遮挡仰角和云量观测数据，分析了台站遮挡对日照观测数据的一致性影响，从太阳高度角和遮挡物仰角的相对关系、云对遮挡比例的修正两个方面，建立了云天气象条件下台站遮挡日照时数的订正方法。以重庆巫山站为例，对2004—2013年期间有严重遮挡情况下的日照时数进行了遮挡计算和订正，通过遮挡期间及前、后两个未遮挡时段的纵向对比，以及与地形和气候条件相近的湖北建始站的同期横向对比，对订正效果进行了检验，结果表明：巫山站观测场周围遮挡物影响了日照时数观测，使观测数据前后产生明显的不一致；2004—2013年期间平均被遮挡的日照时数为218.0 h·a-1，遮挡比例达13.1%，受天气条件的对冲影响，夏半年遮挡影响可能高于冬半年；从纵向和横向两个方面的间接对比检验看，本文所建立的订正方法既计算了遮挡物自身的影响，又考虑了云天条件下对遮挡比例的修正，订正结果基本合理，可以相对准确地还原被遮挡的日照时数。

基于13个农业气象试验站2010—2017年逐日气象观测数据和玉米观测数据, 采用针对玉米的截留模型, 研究自然降雨条件下中国主产区玉米冠层截留及其变化规律。结果表明：在不同气候条件和生长状况下,玉米全生育期冠层截留差异较大。玉米冠层生长季平均截留量为4.3～23.5 mm,拔节到成熟期降水量≤ 70 mm时,截留量不足8 mm,随着降水量增加,截留量先是同时受降水量和最大面积指数制衡,后变为对最大叶面积指数更敏感。平均截留率为1.9%～11.6%,中国四大玉米主产区中的黄淮海夏播玉米区截留率最稳定，生长季降水量<120 mm的地区截留率超过10%，按玉米主产区和气候干湿度两种分类提供平均截留率范围。依据拔节到成熟期降水量、最大叶面积指数及截留变化规律可以估算不同地区玉米冠层截留量和截留率，为有效降水评估、干旱指标修正、农田水分循环等方面提供科学依据。

利用FY-4A多通道扫描成像辐射计(AGRI)所生成的多通道图像及L2级卫星云产品数据，结合地面观测实况资料，对2019年1月25—26日和3月17—18日发生于乌鲁木齐国际机场的两次持续性浓雾天气进行分析，结果表明：对于浓雾的监测，白天综合使用通道3（BD0.83 μm）、通道6（BD2.2 μm）、通道8（BD3.725 μm）和通道12（BD10.8 μm）能很好地显示雾区范围、雾顶云结构、雾区温度等特征，且云图能很好地表现雾的消散。夜间可以结合BD10.8 μm和BD3.725 μm的差（以下简写为BTD10.8 μm-3.725 μm）和BD10.8 μm图像，用于识别夜间雾区，BTD10.8 μm-3.725 μm通道亮温差越大说明雾的浓度越强。FY-4A卫星云顶高度和云分类产品对雾〖JP2〗的微物理特征结构反应更为细致，对于夜间大雾监测有较好的效果，能够弥补可见光通道1～通道3、〖JP〗短波红外通道（BD2.2 μm）和中波红外通道（BD3.725 μm）仅能在白天使用的不足。

2021年2月大气环流的主要特征为北半球极涡呈偶极型分布，较常年同期明显偏弱，北半球中高纬西风带呈四波型，以纬向环流为主，西北太平洋副热带高压与常年同期相比偏强但范围较小。2月，我国冷空气强度较弱且影响范围小，全国平均气温为1.2℃，较常年同期偏高2.9℃，为1961年以来历史同期最高，出现了极端高温事件，有618个国家气象站的日最高气温突破有气象记录以来2月历史同期极值。月内，全国平均降水量为19.6 mm，较常年同期偏多9.5%。另外，2月中旬我国中东部出现持续大雾天气，月底北方地区出现沙尘天气过程。