对上海快速更新同化数值预报系统（Shanghai Meteorological Service-WRF ADAS Rapid Refresh System，SMS-WARR）的10 m预报风速进行分级检验评估，在此基础上进一步研究了台风影响期间的风速预报误差特征，并探讨了误差的可能成因。结果表明： SMS-WARR在各预报时效都存在对实测小于6级的风预报偏大，对6级及以上的风预报偏小的特点；随着预报时效的增长，小于6级风的预报评分降低，6级及以上风的评分增大；预报风速与实测风速在5%~90%分位数之间的分布呈明显的线性相关。在台风影响期间，SMS-WARR预报的强风区域与实际位置基本符合，但范围明显偏大, 预报偏差大值区主要集中在预报强风区域。这些误差特征与模式冷、热启动方案的设置、模式对台风快速增强的预报能力较弱等有关。

利用探空资料和雷达客观分析产品，对2014—2018年上海地区暖季（6—9月）弱天气尺度系统强迫下局地对流的环境因子参数、风暴空间分布和回波三维结构进行气候学统计分析。利用风暴追踪（STI）产品提供的风暴位置、风暴历史路径等信息，分别统计了暖季上海不同区域午后对流发生频次和风暴移动路径轨迹频次的空间分布，进而分析弱天气尺度系统强迫下上海午后对流的触发原因。结合风暴位置和历史路径将局地风暴划分为外部移入型、局地生成移动型和局地生成少动型三类，利用对应的风暴结构（SS）产品统计比较了三类风暴的生命史长短和回波三维结构特征。研究结果表明：影响上海的午后对流主要发生在中心城区至长江口区域，其主要成因为城市热岛和北支海风锋；同时三类风暴在生命周期、质心高度、垂直液态含水量和最大反射率因子及高度方面存在较明显差异。

针对华西南区秋季站点降水，建立了基于气候预测系统CFS模式实时预测产品与观测资料相结合的统计降尺度预测模型。模型选取了华西南区秋季降水物理意义比较明确的秋季500 hPa位势高度场和前期夏季海温场作为预测因子，两个因子关键区分别为10°S~50°N/70°~180°E和30°S~30°N/30°~120°E。预测因子与预测量之间的SVD第一模态时间系数具有高度相关性，在500 hPa位势高度场和海温场上均通过了0.01的显著性水平检验。模型对1982—2017年的回报结果显示：与观测场的空间相关系数相对CFS模式原始结果显著提高，多年均值从-0.06提升到0.38，最高可达0.7；均方根误差在大部站点相对于CFS模式原始结果降低，最高可达40%。同时，模型较好地回报出了极端高值和低值年降水空间分布型。

利用垂直起降固定翼无人机搭载温湿传感器，针对2018—2019年冬季、春季典型天气过程，在上海开展了20次无人机试验，获得有效数据19组，并基于同站自动站和探空资料，评估探测资料精度，分析了无人机探测在城市地区的适用性。结果表明：无人机试验能获得较高精度的城市近地层探测资料，冬季和春季试验获得的地面气温（相对湿度）与自动站的平均偏差分别为-0.5 ℃（4.9%）和0.9 ℃（-5.9%）；无人机探测的贴地逆温等结构及其变化特征与探空资料一致，说明无人机对城市地区近地层结构及其演变特征有较好的探测能力。

以山西高原为研究区域，利用区域内3个国家级气象站的逐分钟辐射观测数据，对FY-4A的地表太阳入射辐射产品质量进行对比检验。结果表明：该产品与地面观测数据的相关性很高，能够较好地反映气象因素变化对太阳辐射的影响；但总辐照度数值总体偏高，相对误差随地面观测总辐照度的升高而降低，早晚误差大，中午误差小；3个站横向对比来看，年总辐射曝辐量越高，相对误差越小；由于FY-4A地表太阳入射辐射反演算法中太阳天顶角的临界值设为70°，导致全年白天无观测时次约占1/3，且冬季多于夏季，使得冬季的月总辐射曝辐量偏低而夏季偏高。FY-4A地表太阳入射辐射的上述特点基本都源自其反演算法或参数设置，因此具有普适性；由于相对误差呈现出较强的规律性，使得下一步对该产品进行订正、大幅降低误差水平成为可能。

利用GRAPES_Meso模式对2018年两次降雨天气过程进行了数值模拟，对比分析了模式计算和卫星观测的相关云变量。结果指出，在目前GRAPES_Meso模式云量计算方案中存在模拟高云云量偏多、中低云密闭云区云量偏少、模式模拟的云顶温度明显偏低、云顶高度明显偏高的问题。针对模式云计算存在的问题，对云计算的原理和公式进行了解读，对计算公式进行了优化改进。改进云计算方案后，高云云量偏多问题得到了明显改进；模式模拟的云顶温度明显偏低和云顶高度明显偏高问题也得到了极大缓解或优化改进。以卫星观测资料为基础对云量计算方案的优化进行的初步探索和试验，为研究和优化云计算方案提供了一种新的手段和方法。

利用气象观测资料、NCEP再分析资料和Himawari-8卫星资料，分析了2017年10月8—9日发生在西北半干旱区一次罕见的雷暴伴雪过程，并对其成因和机制进行了探讨。结果表明：此次冷季罕见的对流天气形成于青藏高原东部，是在槽前地面暖中心的背景下发展的，具有地基雷暴的特征；而出现在兰州的雷暴，距离地面冷锋约150 km，有深厚稳定的冷垫，中低层有明显的逆温层，逆温层之上存在条件性不稳定的暖湿空气，具有高架雷暴的结构特征。与东部湿润区高架雷暴不同：此次高架雷暴是青藏高原地区的地基雷暴移动到较低海拔冷垫之上的延续和发展；就结构特征而言：此次过程各特征层次（冷垫、逆温层、水汽辐合等）对应的高度与东部低海拔地区相比明显偏高，但各层次对应的厚度则没有显著差异；就冷垫形成机制而言：西北半干旱区陆气能量交换以感热为主，独特的下垫面在较强冷空气的配合之下，地形复杂的黄土高原地区同样也能形成较为稳定的冷垫层次；从不稳定机制来看：青藏高原地基雷暴和兰州高架雷暴均是由条件性不稳定引发的。青藏高原东部100°E附近“上冷下暖、上干下湿”，在高空急流和500 hPa高空槽共同作用下产生上升运动，触发垂直对流；兰州地区中层较强的暖湿平流，不仅向对流层中层提供了充沛的水汽，还加强了逆温层上的条件性不稳定层结；700 hPa切变线辐合作用配合500 hPa高空槽的天气尺度强迫，触发上升运动并释放不稳定能量，为由高原东移至冷垫之上的垂直对流的维持和发展提供了有利的条件。

通过研究大冰雹超级单体风暴的偏振特征、动力及云物理结构的演变，可了解大冰雹形成的物理过程，并获得与大冰雹形成、生长相关的相关征兆偏振特征，进而提升对大冰雹超级单体的预警能力。利用厦门S波段双偏振雷达资料，结合双雷达风场反演和粒子相态识别算法对2019年4月22日发生在闽南地区一次导致大冰雹的超级单体进行了分析。研究表明：差分反射率因子(Zdr)大值区位于三体散射(TBSS)的起始位置及反射率因子(Zh)强中心的远端。同时，TBSS中的相关系数(CC)较低，TBSS的偏振特征有助于识别高空中的大冰雹。大冰雹区表现出高Zh和低Zdr的偏振特点，随着大冰雹降落融化，其表面存在外包水膜现象使得大冰雹周围的Zdr增大，CC减小。在超级单体低层的Zh强中心内存在一个差分相位常数(Kdp)增大的区域，被称为Kdp足。Kdp对大冰雹较不敏感，是冰雹融化的较好指标。因此,Kdp足可用于指示由冰雹融化导致的下沉气流区。在水平风场上存在明显的双涡旋结构。双涡旋结构有助于超级单体的发展及大冰雹的循环增长。在中气旋的东北侧，存在一个中等强度Zh、低Zdr、高CC的区域，被称为霰带。粒子相态识别算法显示霰带中主要的水凝物为霰。由于靠近中气旋，部分霰作为雹胚被卷入上升气流中。基于上述分析给出大冰雹超级单体的偏振特征和三维风场结构示意图。

选取杭州地区2013—2018年6—8月28次午后雷暴大风个例进行研究。结果表明：杭州夏季午后雷暴大风依照发生频率多少主要影响路径依次为西北向偏东移（28%）、西南向东北移（25%）、东南向偏北移（22%）、杭州局地生成（19%）；杭州西北、西南山区和东北部平原是雷暴触发和增强关键区。夏季午后雷暴大风天气概念模型按照副热带高压与周边系统相互作用分为：高空冷平流强迫型、低层暖平流强迫型和准正压型，其中准正压型杭州地区更多的是与边界层辐合线和东风带系统影响这一类。抬升触发机制多为近地层中尺度辐合线，这与弱冷空气侵入、海陆分布、地形等因素有关。其T-lnp图特征包括：对流有效位能（CAPE）中等偏强，中层为干空气层结，中低层有较浅薄湿层，低层〖JP2〗环境大气温度垂直递减率接近干绝热，湿层下温湿廓线呈倒“V”型。CAPE、下沉有效位能（DCAPE）均在1 〖KG-*5〗000 J·kg-1以上，DCAPE平均值更大。中层（700~400 hPa）〖JP〗平均温度露点差均值为13.7℃，最大温度露点差均值为21.5℃，可以很好地表征中层干层特征。夏季午后雷暴大风天气一般发生在弱的垂直风切变条件下，大风指数命中率可达79％，但是要注意其虚警次数也较多。

利用NCEP/NCAR再分析资料、卫星、雷达及飞机等探测资料，综合分析了河南省2018年11月5日一次降水过程人工增雨作业条件。结果表明：此次降水过程主要受低空切变线和地面冷锋共同影响，飞机作业区具有较好的水汽条件以及较厚的冰面过饱和层，动力条件有利于促进降水发生发展；飞机作业区主要为层积混合云，云系处于发展阶段。重点对比分析了卫星反演的过冷水区与飞机探测粒子数浓度对应关系，发现当FY-4A卫星可见光通道、3.7 μm通道和红外通道资料进行三色合成分析云中存在过冷水时，云气溶胶粒子探头探测的粒子数浓度也高于20个·cm-3，两者具有较好对应关系，表明三色合成分析云中过冷水方法可应用于人工增雨作业区选择条件之一。

2019年7月下旬至秋季，长江中下游地区发生了近50年来历史同期最严重的伏秋连旱，并给多地农业、生态、水资源等带来了严重不利影响。利用我国逐日台站气温和降水资料以及全国逐日气象干旱综合指数，详细分析了2019年长江中下游7省（湖北、湖南、安徽、江西、江苏、浙江、福建）伏秋连旱的主要特征，并将干旱发展演变过程与近10年最严重的2011年春旱做了简要对比。分析表明，2019年7月下旬至秋季（7月20日至11月30日），长江中下游区域平均降水量为近50年历史同期最少，平均无降水日数和平均气温分别为1961年以来历史同期第二和第一。该区域持续高温少雨，导致气象干旱迅速发展，重旱以上平均和最大面积均达到1961年以来历史同期最大，使其成为近50年来历史同期最严重的伏秋连旱。此次气象干旱表现出以下显著的特征：干旱范围广、强度大；始于黄淮而止于江南，旱灾旱情最重位于江南地区，且持续时间最长；东西振荡和南北摆动幅度大；各阶段干旱平均强度和持续时间呈现大致反位相的波动特征。

2020年9月大气环流和天气分析主要特征如下：北半球极涡呈单极型，中高纬地区西风带为4波型分布，西太平洋副热带高压呈东西向带状分布，较常年位置偏东偏南。全国平均降水量为88.1 mm，较常年同期偏多34.9%，为1961年以来累计降水量同期最多。全国平均气温为17.2℃，较常年同期（16.6℃）偏高0.6℃。台风生成和登陆数较常年偏少，但台风美莎克和海神给我国东北地区带来严重大风和暴雨影响，多地日降水量突破当地9月历史极值。

对上海快速更新同化数值预报系统（Shanghai Meteorological Service-WRF ADAS Rapid Refresh System，SMS-WARR）的10 m预报风速进行分级检验评估，在此基础上进一步研究了台风影响期间的风速预报误差特征，并探讨了误差的可能成因。结果表明： SMS-WARR在各预报时效都存在对实测小于6级的风预报偏大，对6级及以上的风预报偏小的特点；随着预报时效的增长，小于6级风的预报评分降低，6级及以上风的评分增大；预报风速与实测风速在5%~90%分位数之间的分布呈明显的线性相关。在台风影响期间，SMS-WARR预报的强风区域与实际位置基本符合，但范围明显偏大, 预报偏差大值区主要集中在预报强风区域。这些误差特征与模式冷、热启动方案的设置、模式对台风快速增强的预报能力较弱等有关。

利用探空资料和雷达客观分析产品，对2014—2018年上海地区暖季（6—9月）弱天气尺度系统强迫下局地对流的环境因子参数、风暴空间分布和回波三维结构进行气候学统计分析。利用风暴追踪（STI）产品提供的风暴位置、风暴历史路径等信息，分别统计了暖季上海不同区域午后对流发生频次和风暴移动路径轨迹频次的空间分布，进而分析弱天气尺度系统强迫下上海午后对流的触发原因。结合风暴位置和历史路径将局地风暴划分为外部移入型、局地生成移动型和局地生成少动型三类，利用对应的风暴结构（SS）产品统计比较了三类风暴的生命史长短和回波三维结构特征。研究结果表明：影响上海的午后对流主要发生在中心城区至长江口区域，其主要成因为城市热岛和北支海风锋；同时三类风暴在生命周期、质心高度、垂直液态含水量和最大反射率因子及高度方面存在较明显差异。

针对华西南区秋季站点降水，建立了基于气候预测系统CFS模式实时预测产品与观测资料相结合的统计降尺度预测模型。模型选取了华西南区秋季降水物理意义比较明确的秋季500 hPa位势高度场和前期夏季海温场作为预测因子，两个因子关键区分别为10°S~50°N/70°~180°E和30°S~30°N/30°~120°E。预测因子与预测量之间的SVD第一模态时间系数具有高度相关性，在500 hPa位势高度场和海温场上均通过了0.01的显著性水平检验。模型对1982—2017年的回报结果显示：与观测场的空间相关系数相对CFS模式原始结果显著提高，多年均值从-0.06提升到0.38，最高可达0.7；均方根误差在大部站点相对于CFS模式原始结果降低，最高可达40%。同时，模型较好地回报出了极端高值和低值年降水空间分布型。

利用垂直起降固定翼无人机搭载温湿传感器，针对2018—2019年冬季、春季典型天气过程，在上海开展了20次无人机试验，获得有效数据19组，并基于同站自动站和探空资料，评估探测资料精度，分析了无人机探测在城市地区的适用性。结果表明：无人机试验能获得较高精度的城市近地层探测资料，冬季和春季试验获得的地面气温（相对湿度）与自动站的平均偏差分别为-0.5 ℃（4.9%）和0.9 ℃（-5.9%）；无人机探测的贴地逆温等结构及其变化特征与探空资料一致，说明无人机对城市地区近地层结构及其演变特征有较好的探测能力。

以山西高原为研究区域，利用区域内3个国家级气象站的逐分钟辐射观测数据，对FY-4A的地表太阳入射辐射产品质量进行对比检验。结果表明：该产品与地面观测数据的相关性很高，能够较好地反映气象因素变化对太阳辐射的影响；但总辐照度数值总体偏高，相对误差随地面观测总辐照度的升高而降低，早晚误差大，中午误差小；3个站横向对比来看，年总辐射曝辐量越高，相对误差越小；由于FY-4A地表太阳入射辐射反演算法中太阳天顶角的临界值设为70°，导致全年白天无观测时次约占1/3，且冬季多于夏季，使得冬季的月总辐射曝辐量偏低而夏季偏高。FY-4A地表太阳入射辐射的上述特点基本都源自其反演算法或参数设置，因此具有普适性；由于相对误差呈现出较强的规律性，使得下一步对该产品进行订正、大幅降低误差水平成为可能。

利用GRAPES_Meso模式对2018年两次降雨天气过程进行了数值模拟，对比分析了模式计算和卫星观测的相关云变量。结果指出，在目前GRAPES_Meso模式云量计算方案中存在模拟高云云量偏多、中低云密闭云区云量偏少、模式模拟的云顶温度明显偏低、云顶高度明显偏高的问题。针对模式云计算存在的问题，对云计算的原理和公式进行了解读，对计算公式进行了优化改进。改进云计算方案后，高云云量偏多问题得到了明显改进；模式模拟的云顶温度明显偏低和云顶高度明显偏高问题也得到了极大缓解或优化改进。以卫星观测资料为基础对云量计算方案的优化进行的初步探索和试验，为研究和优化云计算方案提供了一种新的手段和方法。

利用气象观测资料、NCEP再分析资料和Himawari-8卫星资料，分析了2017年10月8—9日发生在西北半干旱区一次罕见的雷暴伴雪过程，并对其成因和机制进行了探讨。结果表明：此次冷季罕见的对流天气形成于青藏高原东部，是在槽前地面暖中心的背景下发展的，具有地基雷暴的特征；而出现在兰州的雷暴，距离地面冷锋约150 km，有深厚稳定的冷垫，中低层有明显的逆温层，逆温层之上存在条件性不稳定的暖湿空气，具有高架雷暴的结构特征。与东部湿润区高架雷暴不同：此次高架雷暴是青藏高原地区的地基雷暴移动到较低海拔冷垫之上的延续和发展；就结构特征而言：此次过程各特征层次（冷垫、逆温层、水汽辐合等）对应的高度与东部低海拔地区相比明显偏高，但各层次对应的厚度则没有显著差异；就冷垫形成机制而言：西北半干旱区陆气能量交换以感热为主，独特的下垫面在较强冷空气的配合之下，地形复杂的黄土高原地区同样也能形成较为稳定的冷垫层次；从不稳定机制来看：青藏高原地基雷暴和兰州高架雷暴均是由条件性不稳定引发的。青藏高原东部100°E附近“上冷下暖、上干下湿”，在高空急流和500 hPa高空槽共同作用下产生上升运动，触发垂直对流；兰州地区中层较强的暖湿平流，不仅向对流层中层提供了充沛的水汽，还加强了逆温层上的条件性不稳定层结；700 hPa切变线辐合作用配合500 hPa高空槽的天气尺度强迫，触发上升运动并释放不稳定能量，为由高原东移至冷垫之上的垂直对流的维持和发展提供了有利的条件。

通过研究大冰雹超级单体风暴的偏振特征、动力及云物理结构的演变，可了解大冰雹形成的物理过程，并获得与大冰雹形成、生长相关的相关征兆偏振特征，进而提升对大冰雹超级单体的预警能力。利用厦门S波段双偏振雷达资料，结合双雷达风场反演和粒子相态识别算法对2019年4月22日发生在闽南地区一次导致大冰雹的超级单体进行了分析。研究表明：差分反射率因子(Zdr)大值区位于三体散射(TBSS)的起始位置及反射率因子(Zh)强中心的远端。同时，TBSS中的相关系数(CC)较低，TBSS的偏振特征有助于识别高空中的大冰雹。大冰雹区表现出高Zh和低Zdr的偏振特点，随着大冰雹降落融化，其表面存在外包水膜现象使得大冰雹周围的Zdr增大，CC减小。在超级单体低层的Zh强中心内存在一个差分相位常数(Kdp)增大的区域，被称为Kdp足。Kdp对大冰雹较不敏感，是冰雹融化的较好指标。因此,Kdp足可用于指示由冰雹融化导致的下沉气流区。在水平风场上存在明显的双涡旋结构。双涡旋结构有助于超级单体的发展及大冰雹的循环增长。在中气旋的东北侧，存在一个中等强度Zh、低Zdr、高CC的区域，被称为霰带。粒子相态识别算法显示霰带中主要的水凝物为霰。由于靠近中气旋，部分霰作为雹胚被卷入上升气流中。基于上述分析给出大冰雹超级单体的偏振特征和三维风场结构示意图。

选取杭州地区2013—2018年6—8月28次午后雷暴大风个例进行研究。结果表明：杭州夏季午后雷暴大风依照发生频率多少主要影响路径依次为西北向偏东移（28%）、西南向东北移（25%）、东南向偏北移（22%）、杭州局地生成（19%）；杭州西北、西南山区和东北部平原是雷暴触发和增强关键区。夏季午后雷暴大风天气概念模型按照副热带高压与周边系统相互作用分为：高空冷平流强迫型、低层暖平流强迫型和准正压型，其中准正压型杭州地区更多的是与边界层辐合线和东风带系统影响这一类。抬升触发机制多为近地层中尺度辐合线，这与弱冷空气侵入、海陆分布、地形等因素有关。其T-lnp图特征包括：对流有效位能（CAPE）中等偏强，中层为干空气层结，中低层有较浅薄湿层，低层〖JP2〗环境大气温度垂直递减率接近干绝热，湿层下温湿廓线呈倒“V”型。CAPE、下沉有效位能（DCAPE）均在1 〖KG-*5〗000 J·kg-1以上，DCAPE平均值更大。中层（700~400 hPa）〖JP〗平均温度露点差均值为13.7℃，最大温度露点差均值为21.5℃，可以很好地表征中层干层特征。夏季午后雷暴大风天气一般发生在弱的垂直风切变条件下，大风指数命中率可达79％，但是要注意其虚警次数也较多。

利用NCEP/NCAR再分析资料、卫星、雷达及飞机等探测资料，综合分析了河南省2018年11月5日一次降水过程人工增雨作业条件。结果表明：此次降水过程主要受低空切变线和地面冷锋共同影响，飞机作业区具有较好的水汽条件以及较厚的冰面过饱和层，动力条件有利于促进降水发生发展；飞机作业区主要为层积混合云，云系处于发展阶段。重点对比分析了卫星反演的过冷水区与飞机探测粒子数浓度对应关系，发现当FY-4A卫星可见光通道、3.7 μm通道和红外通道资料进行三色合成分析云中存在过冷水时，云气溶胶粒子探头探测的粒子数浓度也高于20个·cm-3，两者具有较好对应关系，表明三色合成分析云中过冷水方法可应用于人工增雨作业区选择条件之一。

2019年7月下旬至秋季，长江中下游地区发生了近50年来历史同期最严重的伏秋连旱，并给多地农业、生态、水资源等带来了严重不利影响。利用我国逐日台站气温和降水资料以及全国逐日气象干旱综合指数，详细分析了2019年长江中下游7省（湖北、湖南、安徽、江西、江苏、浙江、福建）伏秋连旱的主要特征，并将干旱发展演变过程与近10年最严重的2011年春旱做了简要对比。分析表明，2019年7月下旬至秋季（7月20日至11月30日），长江中下游区域平均降水量为近50年历史同期最少，平均无降水日数和平均气温分别为1961年以来历史同期第二和第一。该区域持续高温少雨，导致气象干旱迅速发展，重旱以上平均和最大面积均达到1961年以来历史同期最大，使其成为近50年来历史同期最严重的伏秋连旱。此次气象干旱表现出以下显著的特征：干旱范围广、强度大；始于黄淮而止于江南，旱灾旱情最重位于江南地区，且持续时间最长；东西振荡和南北摆动幅度大；各阶段干旱平均强度和持续时间呈现大致反位相的波动特征。

2020年9月大气环流和天气分析主要特征如下：北半球极涡呈单极型，中高纬地区西风带为4波型分布，西太平洋副热带高压呈东西向带状分布，较常年位置偏东偏南。全国平均降水量为88.1 mm，较常年同期偏多34.9%，为1961年以来累计降水量同期最多。全国平均气温为17.2℃，较常年同期（16.6℃）偏高0.6℃。台风生成和登陆数较常年偏少，但台风美莎克和海神给我国东北地区带来严重大风和暴雨影响，多地日降水量突破当地9月历史极值。