本文对分类强对流客观短期概率预报系统2022年6月13日强对流过程预报产品的表现进行分析，基于2022年的雷暴、短时强降水、雷暴大风及冰雹客观概率预报产品和可用的分类强对流监测实况资料，结合强对流预报业务中使用的空间检验方法和常用的确定性及概率性检验指标，对该短期预报系统提供的四类强对流天气客观概率预报产品进行了详细的性能评估。用于评估的预报资料是时段为2022年4月1日至9月30日每天08时(北京时)起报，96 h内逐12 h间隔的预报产品。预报个例分析显示，四类产品均可提前24 h指示需要关注的强对流天气区域。统计检验结果表明，短时强降水各方面性能最好，其次是雷暴，雷暴大风也有一定的可参考性。四类强对流天气预报产品均存在预报概率与实况频率相比偏高的过度预报问题。雷暴、短时强降水和雷暴大风预报产品均存在与预报覆盖时效有关的日变化。评估结果为预报模型和系统后续改进发展奠定了基础，为应用基于融合物理理解与模糊逻辑人工智能方法的分类强对流预报产品提供了有益参考。

基于静止气象卫星图像解译理论和位涡理论，应用FY-4A水汽图像、干涉式大气垂直探测仪（GIIRS）产品和欧洲中心第五代大气再分析资料（ERA5）对2021年1月6—8日我国中东部地区寒潮天气进行分析。结果表明：高空冷涡和地面冷高压是影响此次寒潮天气的主要影响系统，冷空气5日08:00从贝加尔湖南部向东、向南加强发展，8日20:00 减弱；对比FY-4A/GIIRS与ERA5 850 hPa 24 h变温数据发现：两种数据反映的对流层低层冷空气东移南下特征和正负变温区域分布特征基本一致，FY-4A/GIIRS 850 hPa 24 h负变温中心和0℃等变温线的位置与ERA5数据接近，FY-4A/GIIRS 850 hPa 24 h变温中心值强度略大于ERA5。水汽图像暗区变暗附近的高层位涡的增加激发高层气旋性环流后侧下沉运动增强，干空气下沉造成了地面高压增强；500 hPa冷涡中心附近绝对涡度增加是引起冷空气增强的原因之一;冷空气急剧增强时段，中低层位涡的加大引起地面冷空气堆积，寒潮增强。FY-4A/GIIRS温度产品反映的冷空气移动特征与位涡理论对冷空气增强原因分析结果一致，说明应用FY-4A/GIIRS温度产品能够有效监测分析寒潮冷空气演变特征。

利用2016—2020年中国中东部地区47个强对流个例中50部S波段多普勒天气雷达的基本反射率因子产品资料，在筛选出2626个样本的基础上，分析三体散射长钉（TBSS） 特征。结果表明： TBSS在1.5 km和5 km高度附近出现频次最高；在2.4°仰角出现频次最高。TBSS主要出现在雷达静锥区边缘至雷达径向距离210 km范围，在距离雷达115 km附近达到峰值；TBSS在雷达极坐标系中呈现南多北少、西多东少的形势；当对流风暴移动方向与雷达径向方向的夹角大于30°时有利于观测到TBSS。TBSS回波强度在起始端径向向外0~15 km范围内迅速降低至5 dBz，15 km之后在-5~10 dBz波动，TBSS区域中70%以上为低于25 dBz的弱回波；99%的TBSS长度小于40 km，不同长度的TBSS形态符合正态分布。TBSS出现频次和长度与强回波的中心最高值和区域面积没有显著相关关系。

目前人们对新疆干旱区降雪云结构特征的认知仍有限。利用2014—2021年GPM（global precipitation measurement）卫星搭载的测雨雷达DPR（dual-frequency precipitation radar）和微波成像仪GMI（GPM microwave imager）观测资料，对比了DPR不同产品对新疆区域降雪的敏感性及三类降雪云（深厚、浅薄和近地表）的宏微观特性差异，利用等频率高度统计方法，分析了四次新疆不同下垫面降雪云结构特征。结果表明：浅薄降雪云出现频率超过60%，而深厚降雪云对降雪量的贡献最大，三类云的液水路径（LWP）和冰水路径（IWP）集中在80~450 g·m-2和100~380 g·m-2，回波顶高、LWP、IWP与近地表降水率总体上呈正相关；四次典型降雪系统分别发生在阿勒泰山区（A个例）、伊犁河谷（B个例）、古尔班通古特沙漠腹地（C个例）及昆仑山北麓戈壁地区（D个例），其中A、B个例主要为冰云，C、D个例多为冰水混合云，在GMI中166 GHz高频通道对降雪的敏感性较好，亮温分布在200～275 K；雷达反射率因子（Z）集中在16～25 dBz，对应高度为 0.75～4.65 km，A、B和D个例云团存在“左倾”结构，Z集中在云体中上部，属于发展阶段，C个例的Z主要位于云体下部，云团处于成熟阶段。质量加权平均直径（Dm）和粒子数浓度（dBNw）在1.00~1.22 mm和33~35产生的降雪量较大，降雪强度不仅与冰晶和过冷水粒子大小有关，还受到粒子数浓度的影响。研究成果对提升新疆地区降雪监测水平，深入认识该地区降雪形成机制及评估复杂地形条件下人工增雨（雪）潜力等具有积极意义。

为提高青藏高原冰雹过程中降水特征的认识，利用雨滴谱数据并结合探空、雷达、FY-4A卫星和分钟降水资料，分析了2020年7月23日拉萨降雹过程的微物理特征。结果表明：在降水演变特征方面，雨量计分钟降水量与DSG5降水天气现象仪接近，但开始和结束时间、降水峰值及总降水量略有差异。此次过程中雨滴、冰雹的平均谱分布拟合曲线呈单调下降，雨滴谱符合Γ分布，雹谱符合M-P分布。降雹初期，降水粒子以小粒子居多，主要由雨滴下落中的蒸发所致；降雹后期，降水粒子谱宽变大，碰撞破碎和霰粒融化产生大〖JP2〗量的小雨滴引起粒子数浓度剧增，数浓度增多和滴谱变宽导致雨强增大。冰雹的数浓度仅占总降水粒子数浓度的1.6%，但对地面降水量的贡献最大。根据观测，拟合得到冰雹平均末速度与直径的关系公式。

利用2021年1—12月实况观测数据及ECMWF确定性模式24 h预报数据中的中低层风速与温度产品，采用支持向量机回归方法构建我国近海阵风预报模型，以提升海上阵风预报服务能力。利用2022年1—9月数据进行独立样本检验，通过与阵风系数法的对比检验得出以下结论：不同高度层的风速及温度或垂直风速及温度的变化均会对阵风预报产生影响，因而造成仅考虑模式10 m风速预报的阵风系数法在某些情况下对于阵风的高估或低估。在阵风系数法的基础上加入高空气象要素信息所构建的预报模型，能够取得更好的预报效果。对于9级阵风，该模型的预报准确率为50%，明显高于阵风系数法的30%，对不同海域的大量级阵风同样具有较好的预报效果。在ECMWF确定性模式的10 m风速预报与实况存在一定偏差时，考虑了高空要素信息的支持向量机回归预报模型的阵风预报结果较阵风系数法更接近实况。

针对传统方法在捕捉气象序列长期依赖关系及泛化性能上的不足，提出了一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预报模型（ATFSAS）。该模型整体采用编码器解码器架构，结合稀疏注意力机制以有效捕捉气象观测数据间的长期依赖性。为减少编码过程中造成的冗余，提出了一种信息蒸馏方法。通过结合多层解码器与自适应时序分解单元，逐步细化预报信号中的周期性和趋势性分量，实现了较为精准的气温预报。基于德国耶拿气象数据集，进行24 h精细化气温预报，其平均绝对误差为1.7108℃。基于中国地面气候资料日值数据集，进行中短期日平均气温预报和多地区单日平均气温预报，相比传统模型LSTM，ATFSAS模型预报结果的平均绝对误差分别提升了35.56%和23.66%。

为分析冷云中冰晶的分布特征，揭示冰晶增长演变机制，根据冰晶形状和尺度特征分为8类并进行标注，同时标注1类隔断栏进行数据质量控制，将9类标签图像整合并建立图像集，利用迁移学习VGGNet16方法进行识别训练，经训练模型分类准确率达98%。将模型应用到秋季冷云冰晶特征研究中，选取3次积层混合云和3次层状云降水过程，分析冰晶形状在不同温度区间的占比及冰晶谱变化特征，结果表明，温度通过影响冰晶基面与棱面的比值来决定冰晶初始形状分布，相同温度区间积层混合云内球状冰晶和线型冰晶占比高于层状云，低于-12℃后各类冰晶占比相对固定；积层混合云内线型冰晶直径集中在300~800 μm，冰晶谱呈多峰分布，聚合体直径大于600 μm，冰晶谱首尾两端浓度相当，球状冰晶直径集中在120～300 μm，冰晶谱呈单调下降趋势。

针对华北夏季雨季监测存在的难题，提出了华北夏季潜势雨季概念，并建立了一种新监测方法——比湿副高法。主要监测结果如下：1961—2022年平均华北夏季雨季开始日期为7月10日，结束日期为8月8日，雨季长度为28 d；华北雨季起止时间无明显长期变化趋势，但年代际变化明显。该方法监测到的华北夏季雨季降水量、雨季综合强度指数与夏季降水量变化非常一致，为高度正相关，表明监测到的各雨季参数对华北夏季降水变化具有很好的指示性。华北夏季雨季开始、结束伴随着大气环流的明显变化：850 hPa层东亚副热带夏季风增强与减弱、30°N以北华北地区大气比湿迅速增大与减小；500 hPa 层高度场在华北地区出现正、负距平中心，西北太平洋副热带高压在东亚沿岸开始明显北抬或东撤；200 hPa层高空西风急流轴由37.5°N附近北移到41.5°N附近或由44.5°N附近南移到40.5°N附近。

为确定高铁沿线风灾隐患路段，减少大风引起的漂浮物入侵灾害发生，基于天津地区高铁沿线气象站观测资料、高分系列卫星遥感影像数据、高铁历史灾情、基础地理信息等，分析了大风对轻漂浮物入侵灾害的影响，给出天津不同区域路段灾害发生的风速阈值范围和主导风向，并基于自然灾害风险评估理论建立了高铁风致轻漂浮物入侵灾害气象风险分析模型，形成风险区划。研究结果表明：高铁沿线轻漂浮物入侵灾害主要出现在春季和冬季，占全年总量的73.75%，午后12—15时是发生的最集中时段，且在天津中部和东部区域发生最多，西北区域其次，西南区域最少。灾害主要发生在最大风风速为8~17 m·s-1和极大风风速为13~21 m·s-1的风速区间，当风向为偏西风到偏北风，风向与线路呈45°以上夹角时，更易引发灾害。运用卫星遥感技术手段，能够较好地识别高铁沿线隐患物分布情况，最高识别准确率可达72.7%。综合风速风向特征、隐患分布情况等，建立高铁风灾气象风险分析模型，区划结果显示，京沪高铁和京津城际风险较高，津秦高铁次之，津霸客专最低。高风险路段主要集中在京沪高铁武清区段北部、北辰区段、西青区段，京津城际的北辰区段、东丽区段东部和滨海新区段以及津秦高铁的东丽区段东部。

2024年3月北半球极涡呈单极偏心型分布，强度偏强；中高纬环流呈异常四波型，亚洲环流较平直。我国北方基本为500 hPa高度场负距平区域，西太平洋副热带高压较常年偏西、偏强，南支槽较常年偏弱。全国平均气温为6.0℃，较常年同期偏高1.2℃。全国平均降水量24.0 mm，较常年同期（29.4 mm）偏少18.4%，然而，内蒙古北部和西北地区中东部降水量较常年同期显著偏多。月内，发生1次大范围降雨过程；强对流天气频繁，出现3次区域性强对流过程，局地强度强；出现2次冷空气过程，降温幅度不大。此外，北方地区出现3次沙尘天气过程,西南地区冬春连旱持续。

本文对分类强对流客观短期概率预报系统2022年6月13日强对流过程预报产品的表现进行分析，基于2022年的雷暴、短时强降水、雷暴大风及冰雹客观概率预报产品和可用的分类强对流监测实况资料，结合强对流预报业务中使用的空间检验方法和常用的确定性及概率性检验指标，对该短期预报系统提供的四类强对流天气客观概率预报产品进行了详细的性能评估。用于评估的预报资料是时段为2022年4月1日至9月30日每天08时(北京时)起报，96 h内逐12 h间隔的预报产品。预报个例分析显示，四类产品均可提前24 h指示需要关注的强对流天气区域。统计检验结果表明，短时强降水各方面性能最好，其次是雷暴，雷暴大风也有一定的可参考性。四类强对流天气预报产品均存在预报概率与实况频率相比偏高的过度预报问题。雷暴、短时强降水和雷暴大风预报产品均存在与预报覆盖时效有关的日变化。评估结果为预报模型和系统后续改进发展奠定了基础，为应用基于融合物理理解与模糊逻辑人工智能方法的分类强对流预报产品提供了有益参考。

基于静止气象卫星图像解译理论和位涡理论，应用FY-4A水汽图像、干涉式大气垂直探测仪（GIIRS）产品和欧洲中心第五代大气再分析资料（ERA5）对2021年1月6—8日我国中东部地区寒潮天气进行分析。结果表明：高空冷涡和地面冷高压是影响此次寒潮天气的主要影响系统，冷空气5日08:00从贝加尔湖南部向东、向南加强发展，8日20:00 减弱；对比FY-4A/GIIRS与ERA5 850 hPa 24 h变温数据发现：两种数据反映的对流层低层冷空气东移南下特征和正负变温区域分布特征基本一致，FY-4A/GIIRS 850 hPa 24 h负变温中心和0℃等变温线的位置与ERA5数据接近，FY-4A/GIIRS 850 hPa 24 h变温中心值强度略大于ERA5。水汽图像暗区变暗附近的高层位涡的增加激发高层气旋性环流后侧下沉运动增强，干空气下沉造成了地面高压增强；500 hPa冷涡中心附近绝对涡度增加是引起冷空气增强的原因之一;冷空气急剧增强时段，中低层位涡的加大引起地面冷空气堆积，寒潮增强。FY-4A/GIIRS温度产品反映的冷空气移动特征与位涡理论对冷空气增强原因分析结果一致，说明应用FY-4A/GIIRS温度产品能够有效监测分析寒潮冷空气演变特征。

利用2016—2020年中国中东部地区47个强对流个例中50部S波段多普勒天气雷达的基本反射率因子产品资料，在筛选出2626个样本的基础上，分析三体散射长钉（TBSS） 特征。结果表明： TBSS在1.5 km和5 km高度附近出现频次最高；在2.4°仰角出现频次最高。TBSS主要出现在雷达静锥区边缘至雷达径向距离210 km范围，在距离雷达115 km附近达到峰值；TBSS在雷达极坐标系中呈现南多北少、西多东少的形势；当对流风暴移动方向与雷达径向方向的夹角大于30°时有利于观测到TBSS。TBSS回波强度在起始端径向向外0~15 km范围内迅速降低至5 dBz，15 km之后在-5~10 dBz波动，TBSS区域中70%以上为低于25 dBz的弱回波；99%的TBSS长度小于40 km，不同长度的TBSS形态符合正态分布。TBSS出现频次和长度与强回波的中心最高值和区域面积没有显著相关关系。

目前人们对新疆干旱区降雪云结构特征的认知仍有限。利用2014—2021年GPM（global precipitation measurement）卫星搭载的测雨雷达DPR（dual-frequency precipitation radar）和微波成像仪GMI（GPM microwave imager）观测资料，对比了DPR不同产品对新疆区域降雪的敏感性及三类降雪云（深厚、浅薄和近地表）的宏微观特性差异，利用等频率高度统计方法，分析了四次新疆不同下垫面降雪云结构特征。结果表明：浅薄降雪云出现频率超过60%，而深厚降雪云对降雪量的贡献最大，三类云的液水路径（LWP）和冰水路径（IWP）集中在80~450 g·m-2和100~380 g·m-2，回波顶高、LWP、IWP与近地表降水率总体上呈正相关；四次典型降雪系统分别发生在阿勒泰山区（A个例）、伊犁河谷（B个例）、古尔班通古特沙漠腹地（C个例）及昆仑山北麓戈壁地区（D个例），其中A、B个例主要为冰云，C、D个例多为冰水混合云，在GMI中166 GHz高频通道对降雪的敏感性较好，亮温分布在200～275 K；雷达反射率因子（Z）集中在16～25 dBz，对应高度为 0.75～4.65 km，A、B和D个例云团存在“左倾”结构，Z集中在云体中上部，属于发展阶段，C个例的Z主要位于云体下部，云团处于成熟阶段。质量加权平均直径（Dm）和粒子数浓度（dBNw）在1.00~1.22 mm和33~35产生的降雪量较大，降雪强度不仅与冰晶和过冷水粒子大小有关，还受到粒子数浓度的影响。研究成果对提升新疆地区降雪监测水平，深入认识该地区降雪形成机制及评估复杂地形条件下人工增雨（雪）潜力等具有积极意义。

为提高青藏高原冰雹过程中降水特征的认识，利用雨滴谱数据并结合探空、雷达、FY-4A卫星和分钟降水资料，分析了2020年7月23日拉萨降雹过程的微物理特征。结果表明：在降水演变特征方面，雨量计分钟降水量与DSG5降水天气现象仪接近，但开始和结束时间、降水峰值及总降水量略有差异。此次过程中雨滴、冰雹的平均谱分布拟合曲线呈单调下降，雨滴谱符合Γ分布，雹谱符合M-P分布。降雹初期，降水粒子以小粒子居多，主要由雨滴下落中的蒸发所致；降雹后期，降水粒子谱宽变大，碰撞破碎和霰粒融化产生大〖JP2〗量的小雨滴引起粒子数浓度剧增，数浓度增多和滴谱变宽导致雨强增大。冰雹的数浓度仅占总降水粒子数浓度的1.6%，但对地面降水量的贡献最大。根据观测，拟合得到冰雹平均末速度与直径的关系公式。

利用2021年1—12月实况观测数据及ECMWF确定性模式24 h预报数据中的中低层风速与温度产品，采用支持向量机回归方法构建我国近海阵风预报模型，以提升海上阵风预报服务能力。利用2022年1—9月数据进行独立样本检验，通过与阵风系数法的对比检验得出以下结论：不同高度层的风速及温度或垂直风速及温度的变化均会对阵风预报产生影响，因而造成仅考虑模式10 m风速预报的阵风系数法在某些情况下对于阵风的高估或低估。在阵风系数法的基础上加入高空气象要素信息所构建的预报模型，能够取得更好的预报效果。对于9级阵风，该模型的预报准确率为50%，明显高于阵风系数法的30%，对不同海域的大量级阵风同样具有较好的预报效果。在ECMWF确定性模式的10 m风速预报与实况存在一定偏差时，考虑了高空要素信息的支持向量机回归预报模型的阵风预报结果较阵风系数法更接近实况。

针对传统方法在捕捉气象序列长期依赖关系及泛化性能上的不足，提出了一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预报模型（ATFSAS）。该模型整体采用编码器解码器架构，结合稀疏注意力机制以有效捕捉气象观测数据间的长期依赖性。为减少编码过程中造成的冗余，提出了一种信息蒸馏方法。通过结合多层解码器与自适应时序分解单元，逐步细化预报信号中的周期性和趋势性分量，实现了较为精准的气温预报。基于德国耶拿气象数据集，进行24 h精细化气温预报，其平均绝对误差为1.7108℃。基于中国地面气候资料日值数据集，进行中短期日平均气温预报和多地区单日平均气温预报，相比传统模型LSTM，ATFSAS模型预报结果的平均绝对误差分别提升了35.56%和23.66%。

为分析冷云中冰晶的分布特征，揭示冰晶增长演变机制，根据冰晶形状和尺度特征分为8类并进行标注，同时标注1类隔断栏进行数据质量控制，将9类标签图像整合并建立图像集，利用迁移学习VGGNet16方法进行识别训练，经训练模型分类准确率达98%。将模型应用到秋季冷云冰晶特征研究中，选取3次积层混合云和3次层状云降水过程，分析冰晶形状在不同温度区间的占比及冰晶谱变化特征，结果表明，温度通过影响冰晶基面与棱面的比值来决定冰晶初始形状分布，相同温度区间积层混合云内球状冰晶和线型冰晶占比高于层状云，低于-12℃后各类冰晶占比相对固定；积层混合云内线型冰晶直径集中在300~800 μm，冰晶谱呈多峰分布，聚合体直径大于600 μm，冰晶谱首尾两端浓度相当，球状冰晶直径集中在120～300 μm，冰晶谱呈单调下降趋势。

针对华北夏季雨季监测存在的难题，提出了华北夏季潜势雨季概念，并建立了一种新监测方法——比湿副高法。主要监测结果如下：1961—2022年平均华北夏季雨季开始日期为7月10日，结束日期为8月8日，雨季长度为28 d；华北雨季起止时间无明显长期变化趋势，但年代际变化明显。该方法监测到的华北夏季雨季降水量、雨季综合强度指数与夏季降水量变化非常一致，为高度正相关，表明监测到的各雨季参数对华北夏季降水变化具有很好的指示性。华北夏季雨季开始、结束伴随着大气环流的明显变化：850 hPa层东亚副热带夏季风增强与减弱、30°N以北华北地区大气比湿迅速增大与减小；500 hPa 层高度场在华北地区出现正、负距平中心，西北太平洋副热带高压在东亚沿岸开始明显北抬或东撤；200 hPa层高空西风急流轴由37.5°N附近北移到41.5°N附近或由44.5°N附近南移到40.5°N附近。

为确定高铁沿线风灾隐患路段，减少大风引起的漂浮物入侵灾害发生，基于天津地区高铁沿线气象站观测资料、高分系列卫星遥感影像数据、高铁历史灾情、基础地理信息等，分析了大风对轻漂浮物入侵灾害的影响，给出天津不同区域路段灾害发生的风速阈值范围和主导风向，并基于自然灾害风险评估理论建立了高铁风致轻漂浮物入侵灾害气象风险分析模型，形成风险区划。研究结果表明：高铁沿线轻漂浮物入侵灾害主要出现在春季和冬季，占全年总量的73.75%，午后12—15时是发生的最集中时段，且在天津中部和东部区域发生最多，西北区域其次，西南区域最少。灾害主要发生在最大风风速为8~17 m·s-1和极大风风速为13~21 m·s-1的风速区间，当风向为偏西风到偏北风，风向与线路呈45°以上夹角时，更易引发灾害。运用卫星遥感技术手段，能够较好地识别高铁沿线隐患物分布情况，最高识别准确率可达72.7%。综合风速风向特征、隐患分布情况等，建立高铁风灾气象风险分析模型，区划结果显示，京沪高铁和京津城际风险较高，津秦高铁次之，津霸客专最低。高风险路段主要集中在京沪高铁武清区段北部、北辰区段、西青区段，京津城际的北辰区段、东丽区段东部和滨海新区段以及津秦高铁的东丽区段东部。

2024年3月北半球极涡呈单极偏心型分布，强度偏强；中高纬环流呈异常四波型，亚洲环流较平直。我国北方基本为500 hPa高度场负距平区域，西太平洋副热带高压较常年偏西、偏强，南支槽较常年偏弱。全国平均气温为6.0℃，较常年同期偏高1.2℃。全国平均降水量24.0 mm，较常年同期（29.4 mm）偏少18.4%，然而，内蒙古北部和西北地区中东部降水量较常年同期显著偏多。月内，发生1次大范围降雨过程；强对流天气频繁，出现3次区域性强对流过程，局地强度强；出现2次冷空气过程，降温幅度不大。此外，北方地区出现3次沙尘天气过程,西南地区冬春连旱持续。