光谱定标精度的精确评估和监测，是红外高光谱数据应用之前的重要工作。光谱定标精度评估常用 “互相关”方法，即通过平移观测谱使得观测谱与参考基准谱之间满足最大相关或最小标准差条件。考虑到计算耗时，无须在全谱段检测频偏，而用部分光谱区域评估光谱定标精度。为全面评估“互相关法”对光谱区域选择的依赖程度，初步选择光谱区域依据理论模拟光谱（只考虑仪器离轴效应）的敏感性分析，最佳光谱区域选择基于实际观测光谱的敏感性分析。基于模拟光谱的敏感性分析表明：光谱精度评估方法对光谱区域的选择在中波波段不敏感，在长波和短波波段比较敏感，其敏感性与光谱区域内吸收带的包络特征、辐射能量的大小有关；选择不同光谱区域引入的绝对误差在长波和短波波段最大分别可达3.05和3.35 ppm（1 ppm=10-6）；因此，当光谱区域选择在辐射能量较大，大气成分含量稳定的大气分子吸收带，能有效减小“互相关法”引入的误差。进一步基于风云三号D星红外高光谱大气探测仪（FY-3D/HIRAS）观测光谱，研究提出了HIRAS光谱精度评估的最佳参考光谱区域：长波波段为［716, 766］ cm-1，中波波段为［1 〖KG-*5〗270,1 〖KG-*5〗320］ cm-1，短波波段为［2 〖KG-*5〗159,2 〖KG-*5〗209］ cm-1,基于上述光谱区域评估的HIRAS光谱偏差平均值均优于2 ppm，长波和中波的标准差优于2 ppm，短波的标准差约为4 ppm。研究结果对其他红外干涉仪器的光谱定标精度评估和频率长期稳定性监测也具有参考作用。

2017年10月15日至11月15日，利用“科学”号海洋科学综合考察船安装的两种型号云雷达（HT101、HMBKPS）开展西太平洋云观测试验研究。试验期间定时释放探空仪，利用探空仪的出云及入云高度，开展云雷达云高准确性分析；同船安装一台可见光&热红外双波段天空成像仪获取天顶图像，分析云雷达数据获取率。试验结果表明：两部云雷达云高数据一致性较好，探测云底高度相关系数为0.997，云顶高度相关系数为0.988；云雷达探测云高准确性高，与基于探空识别的云底高度平均偏差分别为130 m（HT101）、72 m（HMBKPS），云顶高度平均偏差分别为310 m（HT101）、190 m（HMBKPS）；受海洋性气候及船体摇摆影响，两部云雷达云数据获取率分别为57.8%（HT101）、68.7%（HMBKPS），漏测主要为卷云和淡积云。

采用FSS评分(fractional skill score)和CRA方法(contiguous rain area)结合国家气象信息中心地面、卫星、雷达三源降水融合产品（CMPA_Hourly V2.1），对SHANGHAI_HR（SH）、GRAPES_MESO（MESO）、ECMWF_HR（EC）、GRAPES_GFS（GFS）四个模式2018年8月三次登陆台风暴雨过程的的降水预报进行了检验评估，对比分析了各模式的预报性能，得到结论如下：FSS评分相较于传统TS评分能够更好地通过量化的方式反映出不同模式的预报能力差别，而CRA方法能更全面详细地评估模式的误差来源；区域模式对于局地性强降水或大尺度降水的强中心预报相对于全球模式有一定优势，但全球模式对于较小量级降水的范围预报可参考性更好；对于“摩羯“、“温比亚”台风影响的两次过程，EC模式的预报位移误差明显偏西，同样的特征也表现在MESO和GFS对于“温比亚”台风影响的降水的预报；GFS模式对于降水范围、降水强度预报偏小、偏弱，EC模式预报略好于GFS模式但对于降水极值估计仍存在不足。相对而言，区域模式对于极值估计优于全球模式，SH模式对于极值的估计要优于MESO模式，但其预报降水存在范围、强度偏大的特征；大部分模式预报降水个体的误差主要来源于位移误差，强度误差和形态误差大致相当。

利用NCEP FNL 1°×1°再分析资料、江苏省地面自动站资料以及长三角地区新一代天气雷达资料，使用气旋相空间法（CPS)对2000—2015年影响江苏台风的相空间参数进行统计分析。经过和台风年鉴比对，CPS法能较为客观准确地描述各类路径影响江苏台风的变性过程，而结果表明：影响江苏的台风发生变性的多为登陆北上、变性前强度较强的台风。进一步分析台风“海葵”和“麦德姆”两个CPS轨迹不同的台风相空间参数，发现其参数轨迹能较好地反映台风变性过程中的热力结构和环流特征演变，与台风降水的落区和强度有一定关联，CPS参数变化明显的“海葵”，台风降水范围和强度变化较大，参数变化较小的“麦德姆”，降水基本位于台风本体周边。

利用多普勒天气雷达和区域自动气象站资料以及常规观测资料，分析了2016—2017年宜昌极端短时强降水的环境条件和中尺度对流系统(MCS)的演变与活动特征。结果表明，极端短时强降水发生的形势背景共有三种：斜压锋生、准正压和低层暖平流强迫。在斜压锋生环境中，冷锋南下在宜昌中西部速度变缓，与暖倒槽中暖湿气流多次合并形成锋生，其造成的强烈抬升使MCS中单体质心较高，强回波厚达5~6 km，强的垂直切变导致单体出现悬垂结构，这些环境条件使气流合并时瞬时雨强较大；在气流合并、地形阻挡时对流持续时间较长，造成间歇性、分散性极端短时强降水。准正压Ⅰ型极端短时强降水发生在副热带高压边缘，地面鞍型场中南风气流发展，在地形作用下形成的辐合中心触发并增强对流单体，低质心、塔状、厚度高达7 km的强回波造成的瞬时雨强极大，引导气流较弱及下游山前减弱单体的后向传播效应导致山前的河谷地区对流再次加强，造成时间较短、范围极小而雨强极大的极端短时强降水；准正压Ⅱ型极端短时强降水发生在东风波西移过程中，暖湿的东风气流与边界层偏北气流合并时，导致超低质心的深厚塔状强降水回波，山体东侧过渡带地形使偏北风、偏东风多次合并，因而在过渡带地区造成雨强相对较小而范围较大、持续几个时次的极端短时强降水。在暖平流强迫环境中，西南急流加强时地面发展出辐合线，在辐合线上有向下游倾斜的深厚强回波单体沿着辐合线间隔排列，切变线、辐合线和雨带走向一致，使对流线上单体出现“列车效应”，对流单体在对流线的上游新生、加强，向下游移动，在对流线上连续几个时次出现间隔分布的线状极端短时强降水。

利用中央气象台中尺度地面降水观测资料、气象雷达观测资料和NCEP FNL资料，以及中国气象局上海台风研究所台风最佳路径资料，研究了2018年台风温比亚深入内陆后造成华东地区强降水的雨带结构和演变特征及天气尺度背景环境。结果表明:“温比亚”登陆后的雨带在皖豫鲁交界和山东中南部两度表现为多条短螺旋雨带合并发展为单一长雨带的特征;雨带的维持和形态演变主要是“温比亚”台风环流和强度维持及其与副热带高压的停滞西伸加强的相互作用决定的;由于低层垂直风切变的加强，两条长雨带分别在其起端的安徽北部和山东南部两度表现出显著的对流特征，并都伴有龙卷的发生。

利用2003—2017年广东2000多个区域自动气象站逐小时降水资料，分析了不同历时的广东极端强降水的年和月变化特征，在此基础上分析汛期4—9月的极端强降水频次的时空分布特征。结果表明：近15年来，广东不同历时极端强降水出现频率的年变化趋势存在明显差异，在年以及前、后汛期，24 h呈减少趋势；3、1 h呈上升趋势，其中1 h极端强降水频率在年和后汛期呈显著增加趋势。5—6月是广东极端强降水最易出现的时段，频次大值主要出现在粤西南阳江、江门、茂名，中部和北部的广州、清远以及粤东的汕头、揭阳等地。后汛期极端强降水主要出现在粤中南部地区，特别是南部沿海。1 h极端强降水次数在珠江三角洲以及茂名信宜、高州等地增加趋势明显，而粤东的大部分地区为减少趋势。地形和大气环流等可能是广东极端强降水频次中心形成的重要因素。

利用1961—2017年松花江流域月降水数据计算Z指数，分析松花江流域夏季雨涝的气候学特征和年代际变化特征，及与气候系统指数关系，得出结论：松花江流域夏季干流区雨涝发生最多（30 a中有12 a发生雨涝），其次是嫩江上游（11 a），小兴安岭山地区雨涝发生最少（7 a）。小兴安岭山地雨涝强度最大（平均2.1 a-1），其次是第二松花江上游（1.8 a-1），张广才岭山地区（1.4 a-1）最小。松花江流域6月发生雨涝最多，8月最少；8月平均雨涝强度最大，7月最小。1961—2017年夏季和7月，嫩江下游雨涝减弱明显；6月小兴安岭山地区雨涝强度明显增强。松花江流域夏季的雨涝事件受前期大气环流和海洋因子影响。

通过统计近3年广州强对流的回波结构特征，设计了由4部具有双线偏振功能的X波段相控阵天气雷达组网，覆盖广州中心城区。以期获得本地小尺度对流单体生消完整过程的精细探测资料，为对流单体生消机理分析提供数据基础，同时为分析城市冠层影响飑线等线状对流系统强度变化提供观测依据。观测试验表明:相控阵雷达网获取的高分辨率探测数据，监测本地生消的小尺度对流单体、线状对流系统的强度变化有明显优势，对预警信号发布等业务有很大帮助。不足之处是该相控阵雷达采取单波束扫描模式，加快扫描速度受到一定程度限制。

利用环境监测站大气污染物数据、地面自动气象站观测资料、L波段加密探空资料和0.125°×0.125°的EC再分析资料，结合MODIS遥感火点监测和HYSPLIT4后向轨迹模拟结果，对比分析了2015年11月8日和2016年11月5日的两次由于东北地区秸秆焚烧导致辽宁重污染天气过程的大气边界层特征、气象扩散条件和大气污染物输送来源等。结果表明：两次过程地面PM2.5浓度均出现快速上升和下降，其中2015年11月8日重污染过程的污染强度较2016年11月5日强，且持续时间更长。2015年11月8日重污染过程的混合层高度较低，其上层的中性层结转变为逆温层结，抑制混合层高度的发展。同时低层冷平流不断侵入到暖平流下方，使得大气层结稳定性增强，维持时间较2016年11月5日重污染过程更长，低层下沉运动和黑龙江西南部、吉林西部污染物的远距离输送增强使得辽宁地面污染物浓度快速累积。而2016年11月5日重污染天气过程主要受深厚冷空气影响，东北地区西部污染物的区域输送和地面风场辐合是地面污染物浓度快速上升的主要原因。

由于受到高空风场的影响，人工增雨防雹火箭真实的弹道轨迹和射程与理论弹道值具有不一致性。为增强实施增雨防雹作业的科学性、精准性及其作业效果评估准确性，研制了一套人工增雨防雹火箭播撒作业跟踪系统。该系统分为火箭定位系统和数据传输系统两部分，利用卫星定位模块加上数据传输电台模式将火箭飞行轨迹实时传输至地面。并开展了一次人工增雨防雹火箭弹道跟踪实弹发射试验，发射两发人工增雨防雹测试火箭，除初始阶段4~5 s卫星定位失锁而没有数据外，其余时间所有数据均接收完整。结合高空风场数据对人工增雨防雹测试火箭进行风偏修正后的实际弹道更接近于理论弹道，风偏修正意义明显，有利于增雨防雹火箭精准作业。

以气象行业标准《区域性高温天气过程等级划分》为基础，依据1981—2018年7月下旬至9月上旬安徽省62个气象站点逐日气象资料，探讨划分出安徽省一季稻高温热害的单站、区域致灾等级指标，将全省一季稻高温热害致灾等级划分为轻、中、重三个等级。采用该指标，对近40年全省一季稻高温热害发生情况进行了试评估。结果表明，该指标可以定量地评估全省一季稻高温热害的致灾程度，历史检验灾害等级符合率达到97%，因此，该指标可应用于安徽省一季稻产量预报和灾害评估业务服务中。

2020年3月大气环流的主要特征是极涡呈单极偏心亚洲分布，强度偏强；中高纬环流呈3波型，东亚槽偏浅；西太平洋副热带高压偏强，南支槽强度与常年平均相当。影响我国冷空气总体多而不强，致3月大部地区显著偏暖，全国平均气温为6.1℃，较常年同期（4.1℃）偏高2.0℃，有58个站最高气温破历史同期极值；弱冷空气频繁渗透南下配合南支槽活动致江南华南多连阴雨，全国平均降水量为35.0 mm，较常年同期（29.5 mm）偏多18.4%。月内共出现3次较强冷空气过程，配合前期偏暖背景，有91个站出现日极端降温事件。南方地区发生7次大范围降雨过程,其中3次伴随有明显的强对流天气过程，多省遭受风雹袭击，局部地区受灾较重。此外，北方地区出现4次沙尘天气过程；四川东部、陕西南部、云南发生干旱。

光谱定标精度的精确评估和监测，是红外高光谱数据应用之前的重要工作。光谱定标精度评估常用 “互相关”方法，即通过平移观测谱使得观测谱与参考基准谱之间满足最大相关或最小标准差条件。考虑到计算耗时，无须在全谱段检测频偏，而用部分光谱区域评估光谱定标精度。为全面评估“互相关法”对光谱区域选择的依赖程度，初步选择光谱区域依据理论模拟光谱（只考虑仪器离轴效应）的敏感性分析，最佳光谱区域选择基于实际观测光谱的敏感性分析。基于模拟光谱的敏感性分析表明：光谱精度评估方法对光谱区域的选择在中波波段不敏感，在长波和短波波段比较敏感，其敏感性与光谱区域内吸收带的包络特征、辐射能量的大小有关；选择不同光谱区域引入的绝对误差在长波和短波波段最大分别可达3.05和3.35 ppm（1 ppm=10-6）；因此，当光谱区域选择在辐射能量较大，大气成分含量稳定的大气分子吸收带，能有效减小“互相关法”引入的误差。进一步基于风云三号D星红外高光谱大气探测仪（FY-3D/HIRAS）观测光谱，研究提出了HIRAS光谱精度评估的最佳参考光谱区域：长波波段为［716, 766］ cm-1，中波波段为［1 〖KG-*5〗270,1 〖KG-*5〗320］ cm-1，短波波段为［2 〖KG-*5〗159,2 〖KG-*5〗209］ cm-1,基于上述光谱区域评估的HIRAS光谱偏差平均值均优于2 ppm，长波和中波的标准差优于2 ppm，短波的标准差约为4 ppm。研究结果对其他红外干涉仪器的光谱定标精度评估和频率长期稳定性监测也具有参考作用。

2017年10月15日至11月15日，利用“科学”号海洋科学综合考察船安装的两种型号云雷达（HT101、HMBKPS）开展西太平洋云观测试验研究。试验期间定时释放探空仪，利用探空仪的出云及入云高度，开展云雷达云高准确性分析；同船安装一台可见光&热红外双波段天空成像仪获取天顶图像，分析云雷达数据获取率。试验结果表明：两部云雷达云高数据一致性较好，探测云底高度相关系数为0.997，云顶高度相关系数为0.988；云雷达探测云高准确性高，与基于探空识别的云底高度平均偏差分别为130 m（HT101）、72 m（HMBKPS），云顶高度平均偏差分别为310 m（HT101）、190 m（HMBKPS）；受海洋性气候及船体摇摆影响，两部云雷达云数据获取率分别为57.8%（HT101）、68.7%（HMBKPS），漏测主要为卷云和淡积云。

采用FSS评分(fractional skill score)和CRA方法(contiguous rain area)结合国家气象信息中心地面、卫星、雷达三源降水融合产品（CMPA_Hourly V2.1），对SHANGHAI_HR（SH）、GRAPES_MESO（MESO）、ECMWF_HR（EC）、GRAPES_GFS（GFS）四个模式2018年8月三次登陆台风暴雨过程的的降水预报进行了检验评估，对比分析了各模式的预报性能，得到结论如下：FSS评分相较于传统TS评分能够更好地通过量化的方式反映出不同模式的预报能力差别，而CRA方法能更全面详细地评估模式的误差来源；区域模式对于局地性强降水或大尺度降水的强中心预报相对于全球模式有一定优势，但全球模式对于较小量级降水的范围预报可参考性更好；对于“摩羯“、“温比亚”台风影响的两次过程，EC模式的预报位移误差明显偏西，同样的特征也表现在MESO和GFS对于“温比亚”台风影响的降水的预报；GFS模式对于降水范围、降水强度预报偏小、偏弱，EC模式预报略好于GFS模式但对于降水极值估计仍存在不足。相对而言，区域模式对于极值估计优于全球模式，SH模式对于极值的估计要优于MESO模式，但其预报降水存在范围、强度偏大的特征；大部分模式预报降水个体的误差主要来源于位移误差，强度误差和形态误差大致相当。

利用NCEP FNL 1°×1°再分析资料、江苏省地面自动站资料以及长三角地区新一代天气雷达资料，使用气旋相空间法（CPS)对2000—2015年影响江苏台风的相空间参数进行统计分析。经过和台风年鉴比对，CPS法能较为客观准确地描述各类路径影响江苏台风的变性过程，而结果表明：影响江苏的台风发生变性的多为登陆北上、变性前强度较强的台风。进一步分析台风“海葵”和“麦德姆”两个CPS轨迹不同的台风相空间参数，发现其参数轨迹能较好地反映台风变性过程中的热力结构和环流特征演变，与台风降水的落区和强度有一定关联，CPS参数变化明显的“海葵”，台风降水范围和强度变化较大，参数变化较小的“麦德姆”，降水基本位于台风本体周边。

利用多普勒天气雷达和区域自动气象站资料以及常规观测资料，分析了2016—2017年宜昌极端短时强降水的环境条件和中尺度对流系统(MCS)的演变与活动特征。结果表明，极端短时强降水发生的形势背景共有三种：斜压锋生、准正压和低层暖平流强迫。在斜压锋生环境中，冷锋南下在宜昌中西部速度变缓，与暖倒槽中暖湿气流多次合并形成锋生，其造成的强烈抬升使MCS中单体质心较高，强回波厚达5~6 km，强的垂直切变导致单体出现悬垂结构，这些环境条件使气流合并时瞬时雨强较大；在气流合并、地形阻挡时对流持续时间较长，造成间歇性、分散性极端短时强降水。准正压Ⅰ型极端短时强降水发生在副热带高压边缘，地面鞍型场中南风气流发展，在地形作用下形成的辐合中心触发并增强对流单体，低质心、塔状、厚度高达7 km的强回波造成的瞬时雨强极大，引导气流较弱及下游山前减弱单体的后向传播效应导致山前的河谷地区对流再次加强，造成时间较短、范围极小而雨强极大的极端短时强降水；准正压Ⅱ型极端短时强降水发生在东风波西移过程中，暖湿的东风气流与边界层偏北气流合并时，导致超低质心的深厚塔状强降水回波，山体东侧过渡带地形使偏北风、偏东风多次合并，因而在过渡带地区造成雨强相对较小而范围较大、持续几个时次的极端短时强降水。在暖平流强迫环境中，西南急流加强时地面发展出辐合线，在辐合线上有向下游倾斜的深厚强回波单体沿着辐合线间隔排列，切变线、辐合线和雨带走向一致，使对流线上单体出现“列车效应”，对流单体在对流线的上游新生、加强，向下游移动，在对流线上连续几个时次出现间隔分布的线状极端短时强降水。

利用中央气象台中尺度地面降水观测资料、气象雷达观测资料和NCEP FNL资料，以及中国气象局上海台风研究所台风最佳路径资料，研究了2018年台风温比亚深入内陆后造成华东地区强降水的雨带结构和演变特征及天气尺度背景环境。结果表明:“温比亚”登陆后的雨带在皖豫鲁交界和山东中南部两度表现为多条短螺旋雨带合并发展为单一长雨带的特征;雨带的维持和形态演变主要是“温比亚”台风环流和强度维持及其与副热带高压的停滞西伸加强的相互作用决定的;由于低层垂直风切变的加强，两条长雨带分别在其起端的安徽北部和山东南部两度表现出显著的对流特征，并都伴有龙卷的发生。

利用2003—2017年广东2000多个区域自动气象站逐小时降水资料，分析了不同历时的广东极端强降水的年和月变化特征，在此基础上分析汛期4—9月的极端强降水频次的时空分布特征。结果表明：近15年来，广东不同历时极端强降水出现频率的年变化趋势存在明显差异，在年以及前、后汛期，24 h呈减少趋势；3、1 h呈上升趋势，其中1 h极端强降水频率在年和后汛期呈显著增加趋势。5—6月是广东极端强降水最易出现的时段，频次大值主要出现在粤西南阳江、江门、茂名，中部和北部的广州、清远以及粤东的汕头、揭阳等地。后汛期极端强降水主要出现在粤中南部地区，特别是南部沿海。1 h极端强降水次数在珠江三角洲以及茂名信宜、高州等地增加趋势明显，而粤东的大部分地区为减少趋势。地形和大气环流等可能是广东极端强降水频次中心形成的重要因素。

利用1961—2017年松花江流域月降水数据计算Z指数，分析松花江流域夏季雨涝的气候学特征和年代际变化特征，及与气候系统指数关系，得出结论：松花江流域夏季干流区雨涝发生最多（30 a中有12 a发生雨涝），其次是嫩江上游（11 a），小兴安岭山地区雨涝发生最少（7 a）。小兴安岭山地雨涝强度最大（平均2.1 a-1），其次是第二松花江上游（1.8 a-1），张广才岭山地区（1.4 a-1）最小。松花江流域6月发生雨涝最多，8月最少；8月平均雨涝强度最大，7月最小。1961—2017年夏季和7月，嫩江下游雨涝减弱明显；6月小兴安岭山地区雨涝强度明显增强。松花江流域夏季的雨涝事件受前期大气环流和海洋因子影响。

通过统计近3年广州强对流的回波结构特征，设计了由4部具有双线偏振功能的X波段相控阵天气雷达组网，覆盖广州中心城区。以期获得本地小尺度对流单体生消完整过程的精细探测资料，为对流单体生消机理分析提供数据基础，同时为分析城市冠层影响飑线等线状对流系统强度变化提供观测依据。观测试验表明:相控阵雷达网获取的高分辨率探测数据，监测本地生消的小尺度对流单体、线状对流系统的强度变化有明显优势，对预警信号发布等业务有很大帮助。不足之处是该相控阵雷达采取单波束扫描模式，加快扫描速度受到一定程度限制。

利用环境监测站大气污染物数据、地面自动气象站观测资料、L波段加密探空资料和0.125°×0.125°的EC再分析资料，结合MODIS遥感火点监测和HYSPLIT4后向轨迹模拟结果，对比分析了2015年11月8日和2016年11月5日的两次由于东北地区秸秆焚烧导致辽宁重污染天气过程的大气边界层特征、气象扩散条件和大气污染物输送来源等。结果表明：两次过程地面PM2.5浓度均出现快速上升和下降，其中2015年11月8日重污染过程的污染强度较2016年11月5日强，且持续时间更长。2015年11月8日重污染过程的混合层高度较低，其上层的中性层结转变为逆温层结，抑制混合层高度的发展。同时低层冷平流不断侵入到暖平流下方，使得大气层结稳定性增强，维持时间较2016年11月5日重污染过程更长，低层下沉运动和黑龙江西南部、吉林西部污染物的远距离输送增强使得辽宁地面污染物浓度快速累积。而2016年11月5日重污染天气过程主要受深厚冷空气影响，东北地区西部污染物的区域输送和地面风场辐合是地面污染物浓度快速上升的主要原因。

由于受到高空风场的影响，人工增雨防雹火箭真实的弹道轨迹和射程与理论弹道值具有不一致性。为增强实施增雨防雹作业的科学性、精准性及其作业效果评估准确性，研制了一套人工增雨防雹火箭播撒作业跟踪系统。该系统分为火箭定位系统和数据传输系统两部分，利用卫星定位模块加上数据传输电台模式将火箭飞行轨迹实时传输至地面。并开展了一次人工增雨防雹火箭弹道跟踪实弹发射试验，发射两发人工增雨防雹测试火箭，除初始阶段4~5 s卫星定位失锁而没有数据外，其余时间所有数据均接收完整。结合高空风场数据对人工增雨防雹测试火箭进行风偏修正后的实际弹道更接近于理论弹道，风偏修正意义明显，有利于增雨防雹火箭精准作业。

以气象行业标准《区域性高温天气过程等级划分》为基础，依据1981—2018年7月下旬至9月上旬安徽省62个气象站点逐日气象资料，探讨划分出安徽省一季稻高温热害的单站、区域致灾等级指标，将全省一季稻高温热害致灾等级划分为轻、中、重三个等级。采用该指标，对近40年全省一季稻高温热害发生情况进行了试评估。结果表明，该指标可以定量地评估全省一季稻高温热害的致灾程度，历史检验灾害等级符合率达到97%，因此，该指标可应用于安徽省一季稻产量预报和灾害评估业务服务中。

2020年3月大气环流的主要特征是极涡呈单极偏心亚洲分布，强度偏强；中高纬环流呈3波型，东亚槽偏浅；西太平洋副热带高压偏强，南支槽强度与常年平均相当。影响我国冷空气总体多而不强，致3月大部地区显著偏暖，全国平均气温为6.1℃，较常年同期（4.1℃）偏高2.0℃，有58个站最高气温破历史同期极值；弱冷空气频繁渗透南下配合南支槽活动致江南华南多连阴雨，全国平均降水量为35.0 mm，较常年同期（29.5 mm）偏多18.4%。月内共出现3次较强冷空气过程，配合前期偏暖背景，有91个站出现日极端降温事件。南方地区发生7次大范围降雨过程,其中3次伴随有明显的强对流天气过程，多省遭受风雹袭击，局部地区受灾较重。此外，北方地区出现4次沙尘天气过程；四川东部、陕西南部、云南发生干旱。