利用卫星、雷达、探空、飞机等观测资料和NCEP再分析资料，以及数值模拟结果，对2016年3月8—9日我国安庆地区的云系特征和飞机积冰气象条件进行了分析，并对比了几种积冰指数算法的计算结果。结果表明，此次飞机积冰发生在寒潮天气背景下，强冷空气造成锋面逆温。实测飞机积冰现象出现在对流降雨结束后的层积云层顶部，积冰高度对应高空锋区逆温层底部，云顶高度约为3.4 km，云顶温度为-10℃,无降水和雷达回波，云中主要为过冷水，丰沛时段飞机观测过冷水平均值为0.36 g·m-3，基本无冰相粒子。当云顶高度再度抬升，冰相粒子增多时，过冷水含量减少，不利于积冰现象发生。多种积冰指数对比分析表明，CIP初始积冰潜势算法较好体现了此次层积云飞机积冰特征。CPEFS模式模拟出了与实测比较一致的云宏微观结构。

以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础，利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟，对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果，进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型，并检验了其预报效果。结果表明：（1）假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致，而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大；（2）对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现，假霜点温度经验法的预报效果最好，积冰强度预报准确率为72.55%，其次是RAOB法，IC指数法和I积冰指数法次之，改进的IC指数法预报准确率最差，只有19.61%；（3）对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现，选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时，预报准确率最高，且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内，比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%，且漏报率降低了4%，偏强率降低了8%。

利用雨滴谱仪、多普勒天气雷达、微波辐射计、地面加密自动站、EC再分析资料及气候整编资料等多源观测资料，分析了2018年4月4—5日，北京地区罕见暴雪过程的极端性及形成机制。结果表明：（1）此次过程是北京地区4月首次出现纯雪日，降雪量和积雪深度均突破历史同期记录，1000~850 hPa温度标准化异常SD值均小于-3，日降雪量排在整个冷季的前5%，是一次极端天气过程。（2）低层强冷空气入侵形成冷垫，700 hPa强西南低空急流输送充沛水汽，使北京地区上空800~500 hPa产生条件性对称不稳定，暖空气在锋区以上的强上升运动触发不稳定能量，产生高架对流，局地雷达回波具有夏季对流单体的倾斜结构特征，有利于暴雪增幅。（3）降雪过程先后受到两次冷空气叠加影响，前期强冷空气持续剧烈降温导致低层温度偏低，使得温度达到降雪阈值，是此次极端降雪过程产生的主要原因。（4）微波辐射计监测显示，降雪的起止时间与逆温具有良好的对应关系，降水相态主要取决于1 km以下的温度变化。

设计了一种新的暴雨强度公式及其设计雨型的样本采样方法：强降水自然滑动取样，并采用重庆沙坪坝国家基本站1961—2016年逐分钟降水资料，按照城市暴雨强度公式编制和设计暴雨雨型确定技术导则规定的选样方法，对重现期、年最大值、自然场次取样和强降水自然滑动取样进行了分析比较。分析结果认为：强降水自然滑动取样具有流程简洁、样本代表性更高的优点。为今后编制暴雨强度公式和设计雨型的取样方法提供新的思路。

台风强降水易引发极端天气事件，预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例，研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数 (extreme forecast index，EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明：EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义，对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看：EFI增大，发生强降水的可能性增大；随着预报时效的增加，EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准，分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报，EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差，因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系，EFI值越大，降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时，可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力，可提前 3～5 d提供极端降水信息。

利用常规高空、地面观测资料，分析了2015年6月22日南昌大暴雨过程的环流背景和主要影响系统；利用HYSPLIT模式和6 h一次的NCEP 1°×1°再分析场资料模拟了大暴雨过程240 h气块的后向轨迹，并对中低层的轨迹进行了聚类分析，讨论了不同层次气块在移动过程中水汽的变化。结论：(1)此次大暴雨过程发生在500 hPa低槽前与副热带高压外围的西南气流中、南海海域有1508号热带风暴鲸鱼的背景下，中低层有低涡、切变线及低空急流和地面冷锋，高空200 hPa存在风向分流辐散，且南昌上空有位势不稳定层结等对流性降水特征。(2)轨迹聚类分析表明暴雨过程中水汽路径总体上可以归纳为6条，源自西北太平洋西部、位于1500 m以上的层次，占180条轨迹的46.7%；其次是从南海东部北上而来，位于3000 m以下的层次，占24.4%；还有孟加拉湾东部、中南半岛南部和云南南部等西南方向的通道，占11.7%；其他3条路径均不足9%。（3）对不同层次气块水汽含量的定量分析发现，源自西北太平洋西部和南海东部近海面的气块水汽含量大，到达1500、500 m上空时比湿仍然较高，因而对暴雨的贡献大。南昌3000 m上空气块初始时来自西北太平洋中部相对干的空气，但到达南昌上空时水汽含量显著增大，对暴雨水汽输送贡献也较大。在副热带高压脊线稳定维持且南海有热带风暴存在的背景下，沿副热带高压底部偏东南或偏东气流导致的水汽输送对江南北部暴雨的发生非常重要。

利用云图资料、再分析资料和自动站加密资料对2017年6月13日前后浙江梅雨暴雨的成因进行分析，发现此次暴雨过程与低层偏东风和西南气流带来充沛的水汽和能量有很大关系，而1702号台风苗柏对西南气流的输送有重要作用。为了验证“苗柏”的作用，使用WRF模式对此次过程进行了模拟试验，并做了“苗柏”强度增强一倍、强度减弱一半、去掉“苗柏”的敏感性试验，结果表明：“苗柏”及其登陆减弱后的残留云系，有利于偏南风的维持和加强，使得冷暖空气在浙江汇合，南北风交汇处梯度增大，辐合加强。“苗柏”的存在增强了西南急流水汽输送，西南急流的左侧伴随有散度辐合中心，而在高空急流的右侧有散度的辐散，有利于垂直运动的发生，是强降水产生的主要原因。敏感性试验表明台风强度越强，西南暖湿气流输送越明显，辐合越强，越有利于垂直运动发展，对流发展更旺盛，降水也更强。

利用常规天气资料，并结合第三次青藏高原大气科学试验(TIPEXⅢ)的毫米波云雷达资料和激光雨滴谱仪雨滴谱资料，对影响那曲地区的一次高原涡天气进行了综合分析，包括天气背景和云降水水平、垂直结构和演变特征。结果表明：此次高原涡天气形成了涡旋状的云系，从垂直结构看本次过程由对流云演变为积层混合云。对流云阶段，回波多呈小面积的零星稀疏分布，持续时间较短，与此同时还伴有强烈的上升运动，云中正速度区多呈条状或细带状，云顶较高，呈“蘑菇状”，此时对应降水强度小,雨滴粒子浓度较低。混合云阶段，回波多呈整齐的片状，回波持续时间较长，云中的正速度区常呈柱状或方块状，近地面1 km位置处亮带明显,是由于粒子相态变化造成的，亮带以下降水粒子碰撞破碎，反射率因子明显降低，对应雨滴粒子直径多处于1~3 mm，且浓度较大。高原涡过程中不同阶段云所对应的雷达回波结构和降水特征存在明显的差别，本研究可为高原天气预报和物理过程等研究提供一定参考。

利用NCEP再分析资料、常规观测资料、FY-2E卫星TBB资料、多普勒雷达探测资料和地面加密自动站资料分析了2016年7月9日新乡特大暴雨过程的中尺度特征，并揭示了冷池形成原因及其对产生强降水的中尺度对流系统发生发展的影响。研究结果表明：新乡地区特大暴雨是由一个“低质心”结构的后向传播-准静止-涡旋状中尺度对流系统产生的。由层状云和对流性降水产生的冷池出流形成的中尺度温度梯度导致地面辐合进而触发了对流。冷池出流与环境风场形成的假相当位温密集带为对流系统提供不稳定能量，两者强度相当的对峙使能量密集带稳定少动，而中尺度对流系统的上风方即冷池出流南侧由于锋生作用将暖湿空气抬升并不断触发新对流，这种后向传播方式导致中尺度对流系统移动缓慢处于准静止状态，新生对流单体在地面中尺度涡旋流场的作用下呈有组织的涡旋状旋转，不断经过新乡地区造成强降水持续。湿冷的冷池同时也是本次强降水过程近地面水汽来源之一。太行山的阻挡作用导致冷池在山前堆积后向承载层平流方向相反的方向移动；小地形的峡谷效应有助于冷池出流南移，而且为中尺度地面涡旋形成提供了一支重要的西北气流。

基于灾度相关模型，提出了面向气象灾害的四维灾体模型。模型以受灾人数、受灾面积和直接经济损失形成的灾度平面作为损失的基本规模，在灾度平面垂直方向，以死亡失踪人数为要素形成第四维，最终形成四维灾体。将模型初步应用于我国气象灾害损失年景评价分析之中，结果显示，2003、2006和2010年为气象灾害损失明显偏重年景；验证分析表明，灾体模型将死亡失踪人数作为特殊的一维来考虑，凸显了其在整个气象灾害损失评价中的重要地位，另外增加受灾面积指标，使得评价结果更趋完整。

利用500 hPa高度和温度信号场合成图的检验方法，分析了排名前40次广西重大低温雨雪冰冻过程的环流异常特征，研究结果表明：（1）利用冷湿指数定义这种方法选取过程具备对广西重大低温雨雪冰冻的影响程度进行评估的功能。（2）40个个例绝大部分过程500 hPa高度和温度信号场都有强的面积和强信号反应，正异常的表现更为突出。正异常一般表现的是高度场上的正值系统，也就是脊区，冬季高纬脊区发展通常配合冷平流的加强，冷空气堆积是广西持续低温雨雪冰冻过程出现的关键。（3）通过分析500 hPa高度信号场发现：乌拉尔山脊及前侧的横槽，贝加尔湖脊及前侧的东北横槽，及我国西北新疆一带不断分裂的小槽是广西产生低温雨雪冰冻天气的关键区域和关键因子。

介绍了由我国自主研制的、基于北斗导航通信卫星的、集海洋水文要素和气象要素一体观测的、在恶劣海况条件下能进行连续、可靠观测的海洋气象漂流观测仪，及其在多个海域开展实际的外海观测试验情况。2017年8月20日至9月5日，三台漂流观测仪在广东博贺海洋气象综合试验基地，经历了2017年第13号台风天鸽和第14号台风帕卡两次台风天气过程。对试验期间获取的台风天气过程中气温、气压、海温等观测数据的分析表明，漂流观测仪所获得的观测数据与相关国家级业务观测站点的观测数据具有较好的相关性，揭示了台风天气过程的明显特征，并表现出合理、清晰的日变化特征。上述试验表明，国产海洋气象漂流观测仪已具备在恶劣海况下进行实际观测的能力。

分别以美国NCEP的FNL分析场和我国GRAPES的分析场为参考对北京探空站的温度数据从观测余差、平均偏差、标准偏差、概率密度分布、峰度系数、偏度系数、相关系数和均方根误差多个角度进行评估。根据评估结果对探空温度数据进行质量控制，并分析质量控制效果。结果显示：探空温度数据质量较高，误差基本在±1℃以内。基于FNL分析场的评估结果与GRAPES的评估结果有略微差异。单个时刻选取的可疑值和错误值的阈值具有根据基于分析场余差的分布特征自适应确定的特点。根据评估进行质量控制后的探空温度质量得到改善，且数据保留了原有的特征。该质量控制方法能够有效地消除季节性差异，且质量控制后两个参考标准的评估结果基本一致。

地表覆盖是陆面和气候模式中的一个重要基础数据。以陆面过程模式BCC_AVIM为例，介绍模式中的地表覆盖数据变量、数据分辨率、不同类型数据的来源，重点比较分类方法差异巨大且类型众多的植被覆盖。综述比较了国际和国内常用的几套全球地表覆盖数据的来源、分类系统和分类方法以及空间分辨率，根据陆面过程模式的地表覆盖数据需求，确定不同全球土地覆盖数据在模式中的应用方法，讨论分析了全球地表覆盖产品在模式应用中存在的差距，提出不同遥感数据产品之间一致性较差的可能解决方案，探讨遥感数据产品在模式中应用的可能方式，以期更好地发挥全球地表覆盖数据产品的作用。

2019年春季（3—5月），全国平均气温为11.5℃，为1961年以来历史同期第四位；全国平均降水量为148.7 mm，接近常年同期，但旱涝分布差异显著。东北、西北地区东部和华南降水显著偏多，而黄淮、江淮及云南大部降水异常偏少，其中云南地区降水量为历史同期最少。气温偏高和降水空间分布不均导致旱涝灾害并存。季内气候变化显著，表现出东亚冬季风环流向夏季风环流转换期的特征。春季（尤其是3—4月）全国大部地区气温偏高受到中纬度环流型的明显影响，乌拉尔山及其以北地区为负高度距平中心，而乌拉尔山以东到贝加尔湖地区为大范围正高度距平，这种异常环流形势非常有利于我国气温整体偏高。另一方面，低伟度大气环流则表现出对热带海温异常的明显响应，西太平洋副热带高压（简称西太副高）异常偏强、偏西及偏南，这基本决定了我国春季降水异常的空间分布型，其强度和位置不仅能够直接影响南方降水分布，同时通过与中高纬异常环流的相互作用，共同影响我国北方降水异常格局。进一步分析热带海温外强迫的影响显示，在El Ni〖AKn~D〗o衰减年的春季，热带印度洋海温的增暖对西太副高持续偏强偏西起到更重要的作用；而El Ni〖AKn~D〗o事件本身对西太副高强度的影响在春季逐渐减弱，对西太副高南北位置的影响增强。

2019年7月北半球的大气环流主要特征表现为，极涡呈偶极型分布，较常年同期偏强；欧洲高空冷涡异常偏强，中上旬西太平洋副热带高压位置偏南，下旬北抬。7月全国平均降水量为126.3 mm，较历史常年同期偏多4.7%，江南大部以及西南地区较历史同期显著偏多1倍以上，黄淮、江淮地区降水较常年同期偏少5成以上；全国平均气温为22.1℃，较历史同期略偏高。平均高温日数多于常年同期（4.3 d），达到了5.7 d，华北南部、黄淮、江淮以及南疆等地高温日数显著偏多，山西、辽宁、新疆、广东等地共61站发生极端高温事件。本月内有7次区域性暴雨天气过程，主要出现在我国南方地区，多站出现极端日降水量。共有4个台风生成，接近历史同期水平，只有1个台风登陆我国，较历史同期偏少。

利用卫星、雷达、探空、飞机等观测资料和NCEP再分析资料，以及数值模拟结果，对2016年3月8—9日我国安庆地区的云系特征和飞机积冰气象条件进行了分析，并对比了几种积冰指数算法的计算结果。结果表明，此次飞机积冰发生在寒潮天气背景下，强冷空气造成锋面逆温。实测飞机积冰现象出现在对流降雨结束后的层积云层顶部，积冰高度对应高空锋区逆温层底部，云顶高度约为3.4 km，云顶温度为-10℃,无降水和雷达回波，云中主要为过冷水，丰沛时段飞机观测过冷水平均值为0.36 g·m-3，基本无冰相粒子。当云顶高度再度抬升，冰相粒子增多时，过冷水含量减少，不利于积冰现象发生。多种积冰指数对比分析表明，CIP初始积冰潜势算法较好体现了此次层积云飞机积冰特征。CPEFS模式模拟出了与实测比较一致的云宏微观结构。

以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础，利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟，对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果，进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型，并检验了其预报效果。结果表明：（1）假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致，而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大；（2）对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现，假霜点温度经验法的预报效果最好，积冰强度预报准确率为72.55%，其次是RAOB法，IC指数法和I积冰指数法次之，改进的IC指数法预报准确率最差，只有19.61%；（3）对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现，选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时，预报准确率最高，且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内，比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%，且漏报率降低了4%，偏强率降低了8%。

利用雨滴谱仪、多普勒天气雷达、微波辐射计、地面加密自动站、EC再分析资料及气候整编资料等多源观测资料，分析了2018年4月4—5日，北京地区罕见暴雪过程的极端性及形成机制。结果表明：（1）此次过程是北京地区4月首次出现纯雪日，降雪量和积雪深度均突破历史同期记录，1000~850 hPa温度标准化异常SD值均小于-3，日降雪量排在整个冷季的前5%，是一次极端天气过程。（2）低层强冷空气入侵形成冷垫，700 hPa强西南低空急流输送充沛水汽，使北京地区上空800~500 hPa产生条件性对称不稳定，暖空气在锋区以上的强上升运动触发不稳定能量，产生高架对流，局地雷达回波具有夏季对流单体的倾斜结构特征，有利于暴雪增幅。（3）降雪过程先后受到两次冷空气叠加影响，前期强冷空气持续剧烈降温导致低层温度偏低，使得温度达到降雪阈值，是此次极端降雪过程产生的主要原因。（4）微波辐射计监测显示，降雪的起止时间与逆温具有良好的对应关系，降水相态主要取决于1 km以下的温度变化。

设计了一种新的暴雨强度公式及其设计雨型的样本采样方法：强降水自然滑动取样，并采用重庆沙坪坝国家基本站1961—2016年逐分钟降水资料，按照城市暴雨强度公式编制和设计暴雨雨型确定技术导则规定的选样方法，对重现期、年最大值、自然场次取样和强降水自然滑动取样进行了分析比较。分析结果认为：强降水自然滑动取样具有流程简洁、样本代表性更高的优点。为今后编制暴雨强度公式和设计雨型的取样方法提供新的思路。

台风强降水易引发极端天气事件，预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例，研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数 (extreme forecast index，EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明：EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义，对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看：EFI增大，发生强降水的可能性增大；随着预报时效的增加，EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准，分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报，EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差，因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系，EFI值越大，降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时，可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力，可提前 3～5 d提供极端降水信息。

利用常规高空、地面观测资料，分析了2015年6月22日南昌大暴雨过程的环流背景和主要影响系统；利用HYSPLIT模式和6 h一次的NCEP 1°×1°再分析场资料模拟了大暴雨过程240 h气块的后向轨迹，并对中低层的轨迹进行了聚类分析，讨论了不同层次气块在移动过程中水汽的变化。结论：(1)此次大暴雨过程发生在500 hPa低槽前与副热带高压外围的西南气流中、南海海域有1508号热带风暴鲸鱼的背景下，中低层有低涡、切变线及低空急流和地面冷锋，高空200 hPa存在风向分流辐散，且南昌上空有位势不稳定层结等对流性降水特征。(2)轨迹聚类分析表明暴雨过程中水汽路径总体上可以归纳为6条，源自西北太平洋西部、位于1500 m以上的层次，占180条轨迹的46.7%；其次是从南海东部北上而来，位于3000 m以下的层次，占24.4%；还有孟加拉湾东部、中南半岛南部和云南南部等西南方向的通道，占11.7%；其他3条路径均不足9%。（3）对不同层次气块水汽含量的定量分析发现，源自西北太平洋西部和南海东部近海面的气块水汽含量大，到达1500、500 m上空时比湿仍然较高，因而对暴雨的贡献大。南昌3000 m上空气块初始时来自西北太平洋中部相对干的空气，但到达南昌上空时水汽含量显著增大，对暴雨水汽输送贡献也较大。在副热带高压脊线稳定维持且南海有热带风暴存在的背景下，沿副热带高压底部偏东南或偏东气流导致的水汽输送对江南北部暴雨的发生非常重要。

利用云图资料、再分析资料和自动站加密资料对2017年6月13日前后浙江梅雨暴雨的成因进行分析，发现此次暴雨过程与低层偏东风和西南气流带来充沛的水汽和能量有很大关系，而1702号台风苗柏对西南气流的输送有重要作用。为了验证“苗柏”的作用，使用WRF模式对此次过程进行了模拟试验，并做了“苗柏”强度增强一倍、强度减弱一半、去掉“苗柏”的敏感性试验，结果表明：“苗柏”及其登陆减弱后的残留云系，有利于偏南风的维持和加强，使得冷暖空气在浙江汇合，南北风交汇处梯度增大，辐合加强。“苗柏”的存在增强了西南急流水汽输送，西南急流的左侧伴随有散度辐合中心，而在高空急流的右侧有散度的辐散，有利于垂直运动的发生，是强降水产生的主要原因。敏感性试验表明台风强度越强，西南暖湿气流输送越明显，辐合越强，越有利于垂直运动发展，对流发展更旺盛，降水也更强。

利用常规天气资料，并结合第三次青藏高原大气科学试验(TIPEXⅢ)的毫米波云雷达资料和激光雨滴谱仪雨滴谱资料，对影响那曲地区的一次高原涡天气进行了综合分析，包括天气背景和云降水水平、垂直结构和演变特征。结果表明：此次高原涡天气形成了涡旋状的云系，从垂直结构看本次过程由对流云演变为积层混合云。对流云阶段，回波多呈小面积的零星稀疏分布，持续时间较短，与此同时还伴有强烈的上升运动，云中正速度区多呈条状或细带状，云顶较高，呈“蘑菇状”，此时对应降水强度小,雨滴粒子浓度较低。混合云阶段，回波多呈整齐的片状，回波持续时间较长，云中的正速度区常呈柱状或方块状，近地面1 km位置处亮带明显,是由于粒子相态变化造成的，亮带以下降水粒子碰撞破碎，反射率因子明显降低，对应雨滴粒子直径多处于1~3 mm，且浓度较大。高原涡过程中不同阶段云所对应的雷达回波结构和降水特征存在明显的差别，本研究可为高原天气预报和物理过程等研究提供一定参考。

利用NCEP再分析资料、常规观测资料、FY-2E卫星TBB资料、多普勒雷达探测资料和地面加密自动站资料分析了2016年7月9日新乡特大暴雨过程的中尺度特征，并揭示了冷池形成原因及其对产生强降水的中尺度对流系统发生发展的影响。研究结果表明：新乡地区特大暴雨是由一个“低质心”结构的后向传播-准静止-涡旋状中尺度对流系统产生的。由层状云和对流性降水产生的冷池出流形成的中尺度温度梯度导致地面辐合进而触发了对流。冷池出流与环境风场形成的假相当位温密集带为对流系统提供不稳定能量，两者强度相当的对峙使能量密集带稳定少动，而中尺度对流系统的上风方即冷池出流南侧由于锋生作用将暖湿空气抬升并不断触发新对流，这种后向传播方式导致中尺度对流系统移动缓慢处于准静止状态，新生对流单体在地面中尺度涡旋流场的作用下呈有组织的涡旋状旋转，不断经过新乡地区造成强降水持续。湿冷的冷池同时也是本次强降水过程近地面水汽来源之一。太行山的阻挡作用导致冷池在山前堆积后向承载层平流方向相反的方向移动；小地形的峡谷效应有助于冷池出流南移，而且为中尺度地面涡旋形成提供了一支重要的西北气流。

基于灾度相关模型，提出了面向气象灾害的四维灾体模型。模型以受灾人数、受灾面积和直接经济损失形成的灾度平面作为损失的基本规模，在灾度平面垂直方向，以死亡失踪人数为要素形成第四维，最终形成四维灾体。将模型初步应用于我国气象灾害损失年景评价分析之中，结果显示，2003、2006和2010年为气象灾害损失明显偏重年景；验证分析表明，灾体模型将死亡失踪人数作为特殊的一维来考虑，凸显了其在整个气象灾害损失评价中的重要地位，另外增加受灾面积指标，使得评价结果更趋完整。

利用500 hPa高度和温度信号场合成图的检验方法，分析了排名前40次广西重大低温雨雪冰冻过程的环流异常特征，研究结果表明：（1）利用冷湿指数定义这种方法选取过程具备对广西重大低温雨雪冰冻的影响程度进行评估的功能。（2）40个个例绝大部分过程500 hPa高度和温度信号场都有强的面积和强信号反应，正异常的表现更为突出。正异常一般表现的是高度场上的正值系统，也就是脊区，冬季高纬脊区发展通常配合冷平流的加强，冷空气堆积是广西持续低温雨雪冰冻过程出现的关键。（3）通过分析500 hPa高度信号场发现：乌拉尔山脊及前侧的横槽，贝加尔湖脊及前侧的东北横槽，及我国西北新疆一带不断分裂的小槽是广西产生低温雨雪冰冻天气的关键区域和关键因子。

介绍了由我国自主研制的、基于北斗导航通信卫星的、集海洋水文要素和气象要素一体观测的、在恶劣海况条件下能进行连续、可靠观测的海洋气象漂流观测仪，及其在多个海域开展实际的外海观测试验情况。2017年8月20日至9月5日，三台漂流观测仪在广东博贺海洋气象综合试验基地，经历了2017年第13号台风天鸽和第14号台风帕卡两次台风天气过程。对试验期间获取的台风天气过程中气温、气压、海温等观测数据的分析表明，漂流观测仪所获得的观测数据与相关国家级业务观测站点的观测数据具有较好的相关性，揭示了台风天气过程的明显特征，并表现出合理、清晰的日变化特征。上述试验表明，国产海洋气象漂流观测仪已具备在恶劣海况下进行实际观测的能力。

分别以美国NCEP的FNL分析场和我国GRAPES的分析场为参考对北京探空站的温度数据从观测余差、平均偏差、标准偏差、概率密度分布、峰度系数、偏度系数、相关系数和均方根误差多个角度进行评估。根据评估结果对探空温度数据进行质量控制，并分析质量控制效果。结果显示：探空温度数据质量较高，误差基本在±1℃以内。基于FNL分析场的评估结果与GRAPES的评估结果有略微差异。单个时刻选取的可疑值和错误值的阈值具有根据基于分析场余差的分布特征自适应确定的特点。根据评估进行质量控制后的探空温度质量得到改善，且数据保留了原有的特征。该质量控制方法能够有效地消除季节性差异，且质量控制后两个参考标准的评估结果基本一致。

地表覆盖是陆面和气候模式中的一个重要基础数据。以陆面过程模式BCC_AVIM为例，介绍模式中的地表覆盖数据变量、数据分辨率、不同类型数据的来源，重点比较分类方法差异巨大且类型众多的植被覆盖。综述比较了国际和国内常用的几套全球地表覆盖数据的来源、分类系统和分类方法以及空间分辨率，根据陆面过程模式的地表覆盖数据需求，确定不同全球土地覆盖数据在模式中的应用方法，讨论分析了全球地表覆盖产品在模式应用中存在的差距，提出不同遥感数据产品之间一致性较差的可能解决方案，探讨遥感数据产品在模式中应用的可能方式，以期更好地发挥全球地表覆盖数据产品的作用。

2019年春季（3—5月），全国平均气温为11.5℃，为1961年以来历史同期第四位；全国平均降水量为148.7 mm，接近常年同期，但旱涝分布差异显著。东北、西北地区东部和华南降水显著偏多，而黄淮、江淮及云南大部降水异常偏少，其中云南地区降水量为历史同期最少。气温偏高和降水空间分布不均导致旱涝灾害并存。季内气候变化显著，表现出东亚冬季风环流向夏季风环流转换期的特征。春季（尤其是3—4月）全国大部地区气温偏高受到中纬度环流型的明显影响，乌拉尔山及其以北地区为负高度距平中心，而乌拉尔山以东到贝加尔湖地区为大范围正高度距平，这种异常环流形势非常有利于我国气温整体偏高。另一方面，低伟度大气环流则表现出对热带海温异常的明显响应，西太平洋副热带高压（简称西太副高）异常偏强、偏西及偏南，这基本决定了我国春季降水异常的空间分布型，其强度和位置不仅能够直接影响南方降水分布，同时通过与中高纬异常环流的相互作用，共同影响我国北方降水异常格局。进一步分析热带海温外强迫的影响显示，在El Ni〖AKn~D〗o衰减年的春季，热带印度洋海温的增暖对西太副高持续偏强偏西起到更重要的作用；而El Ni〖AKn~D〗o事件本身对西太副高强度的影响在春季逐渐减弱，对西太副高南北位置的影响增强。

2019年7月北半球的大气环流主要特征表现为，极涡呈偶极型分布，较常年同期偏强；欧洲高空冷涡异常偏强，中上旬西太平洋副热带高压位置偏南，下旬北抬。7月全国平均降水量为126.3 mm，较历史常年同期偏多4.7%，江南大部以及西南地区较历史同期显著偏多1倍以上，黄淮、江淮地区降水较常年同期偏少5成以上；全国平均气温为22.1℃，较历史同期略偏高。平均高温日数多于常年同期（4.3 d），达到了5.7 d，华北南部、黄淮、江淮以及南疆等地高温日数显著偏多，山西、辽宁、新疆、广东等地共61站发生极端高温事件。本月内有7次区域性暴雨天气过程，主要出现在我国南方地区，多站出现极端日降水量。共有4个台风生成，接近历史同期水平，只有1个台风登陆我国，较历史同期偏少。