通过在湖南南岳高山气象观测站及怀化国家气候基准站设立的外场试验，采集2018年1—3月两站逐分钟积雪天气现象摄像图片，采用卷积神经网络技术对南岳站积雪试验图片进行建模训练，并用南岳站和怀化站的测试图片进行检验，在此基础上探讨了基于深度学习的积雪天气现象图像识别的采集环境布局要求。主要结论如下：南岳站识别的正确率为99.23%，空判率为0.49%，漏判率为0.28%，白天识别结果优于夜间；判识积雪出现的概率在积雪形成初期明显增加，维持期接近99.99%，且十分稳定，融雪时逐步降低；地面积雪形成初期和积雪结束期凝结物较少时偶尔出现漏判，当有雨凇、雾凇及其他背景污染时会出现个别时刻空判现象。怀化站测试结果与南岳站相似，正确率为97.78%，空判率为1.92%，漏判率为0.3%；但概率曲线波动较大，一方面由于怀化站图片没有参与建模训练，另一方面可能与怀化站的摄像头固定不佳、对焦不准、拍摄不清晰有关。测试结果表明：该人工智能判识模型较好地提取了积雪不同发展阶段的关键特征，识别效果良好，并可通过增加气象要素条件和根据判识的前后一致性进一步消除空漏判，可为此类天气现象自动观测提供重要技术支撑。

2017年5月6日夜间至7日上午广州地区发生局地特大暴雨，分析表明对流触发与珠江口地区边界层南风增强等因素有密切关系。数值模式预报检验表明，ECMWF集合预报的强降水预报成员在初始条件上具有更显著的辐合上升、水汽和不稳定性条件，而GRAPES区域模式对6日20时初始场分析以及对边界层南风增强过程的预报都更为准确。集合敏感性分析表明，降水预报高敏感区分布与江南地区高压、南海高压以及华南低槽等关键天气系统的相对强度和位置有密切关系；降水对温度的预报敏感区主要位于关键区边界层内，近地面层到边界层底部温度越高、边界层顶越冷，越有利于对流不稳定性增强，有利于关键区内对流发展。通过3组探空预报试验分析了对流尺度降水预报关于初值热扰动、低层风场扰动和降水物理方案的敏感性，结果表明在特定环境条件下，与低层风场扰动试验组对比，降水预报对于初始热力扰动更为敏感；降水微物理方案预报试验表明，在小成员数的集合预报中物理方案扰动能够有效增大预报离散度。以上结果表明，分析对流尺度集合预报中各类初值扰动、物理扰动导致的预报变化和预报敏感性，能够更为全面地估计暖季中小尺度强降水事件的可预报性。

利用NCEP/NCAR再分析资料，首先分析了2017年6月下旬至7月初湖南持续性暴雨天气过程的环流背景和大尺度水汽输送特征，然后引入NOAA的轨迹模式HYSPLIT，分阶段定量分析了暴雨的水汽输送特征以及区域水汽收支情况。结果表明：天气系统的有效配置和稳定维持是强降雨持续的主要原因，持续性暴雨与全球范围的水汽输送和水汽辐合相联系，低空急流的演变和进退与暴雨落区和强度的演变关系密切。影响此次强降水过程的水汽通道主要有三支，第一支由索马里越赤道急流经孟加拉湾和我国西南地区输入暴雨区，第二支由印度洋中东部越赤道气流经孟加拉湾南部和南海北部输入暴雨区，第三支由来自南半球的越赤道气流自南海南部一路北上输入暴雨区，第三阶段还有一支水汽由赤道西太平洋穿越菲律宾进入南海后再北上输入暴雨区。过程第一、二阶段的水汽输送主要来自孟加拉湾，其次是南海，第三阶段来自孟加拉湾和南海（包括西太平洋）的水汽输送各占一半。受地形影响，孟加拉湾通道的水汽主要输送至暴雨区700 hPa，其他来自低纬洋面的通道水汽主要输送到850 hPa及以下各层。暴雨区水汽输入主要来自南边界和西边界，且主要由低层输入暴雨区，以水平水汽通量辐合的形式在暴雨区上空低层大量汇聚，经由强烈的垂直上升运动输送至对流层中高层积累和凝结，从而导致降水的产生，降水的强弱与边界水汽输入和区域水汽辐合的强弱变化一致。

应用1971—2016年河西走廊东部代表站的地面观测资料、NCEP 2.5°×2.5°月均地面至300 hPa高空资料，2006—2016年民勤逐日07和19时每隔10 m加密高空资料，分析了近45年河西走廊东部冬季沙尘暴天气的年际变化特征。同时选取2016年11月两次沙尘暴天气过程从天气学成因、物理量场及近地面边界层特征等方面进行了诊断分析。结果表明：近45年河西走廊东部冬季沙尘暴日数呈减少趋势，产生大风沙尘天气的主要原因不仅与大型冷暖空气强度及环流形势有关，还与冷锋过境时间、日变化、近地层风速和干湿程度关系密切。夜间至早晨近地面逆温厚且强，大气层结稳定，削弱沙暴强度，而午后到傍晚，逆温薄而弱，大气层结不稳定性强，加强了动量下传和风速，增强沙暴强度。近地层越干，风速越大，沙暴越强。

利用江西省2010—2016年5—9月1597个观测站逐小时降水资料对江西省短时强降水进行统计分析。采用REOF将降水场划分为5个区域：赣北南部（Ⅰ区），抚州市及赣州中部（Ⅱ区），赣北北部（Ⅲ区），赣南南部、北部（Ⅳ区）以及赣中西部（Ⅴ区）。短时强降水高频区主要分布在山地及河谷附近，分别为湘赣交界罗霄山脉东侧、武夷山西侧、信江河谷、乐安河谷和昌江河谷。河谷附近短时强降水频次以昌江河谷最高（16.9次/a），山地附近最高在罗霄山脉东侧（12.6次/a），极端短时强降水分别位于上饶市东北部山区（3.7次/a）及九岭山南侧的锦江河谷（3.3次/a）。短时强降水主要发生在5月第3候，6、7月第3~4候以及8月第2~3候。Ⅳ、Ⅴ区具有单峰型的日变化特征；Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区具有双峰型的日变化特征。主峰基本集中在下午17时；次峰在上午08—10时。短时强降水对暴雨贡献率基本在40%以上，Ⅰ、Ⅱ区的暴雨天气过程将近一半是由短时强降水贡献的。信江河谷是暴雨雨量中心，但并不是短时强降水雨量中心；昌江河谷与武夷山西麓既是暴雨中心也是短时强降水中心。

国内利用新一代多普勒天气雷达已经开展了较多冬季天气过程的分析研究，但随着国内雷达网逐渐升级到双线偏振雷达，如何将偏振参量应用于冬季业务预报成为了目前需要解决的问题。利用杭州临安C波段双线偏振雷达观测的2015年12月5日一次降雪过程资料及地面和探空资料，通过提出的基于零度层亮带识别的降雪相态识别方法和降雪累计时间统计方法，分析了雷达参量、零度层亮带的时空演变及统计的降雪累计时间分布特征，并与地面和探空资料对比，探索了双线偏振雷达在冬季降雪预报中的优势。结果表明：(1)冬季降水相比夏季连续性降水回波强度偏弱；雨、雪的差分反射率因子、相关系数差别不大。(2)零度层亮带在某些方位并不是水平的，大多数情况下为偏离雷达站的不规则环状或者线状，且某些时刻还有垂直零度层亮带存在。(3)降雪累计时间分布与实际降雪厚度分布基本一致，统计方法为地区降雪厚度的估测提供了可能。(4)零度层亮带的演变与地面和探空温度的空间、时间变化一致，相比单极化雷达使用双线偏振雷达观测零度层亮带更加可靠。

首先利用上海77个区域站2011—2014年逐时气温和风资料，研究了地面风对上海城市热岛（urban heat island，UHI）的影响及UHI季节性空间分布特征的成因，并从海陆热力差异初步揭示了向岸风对热岛强度（urban heat island intensity，IUHI）的影响。其次利用上海7个国家站1961—2014年逐月气温和风资料，研究了上海各季地面风速与IUHI的年际变化关系。结果表明：（1）UHI中心出现的位置与风向、风速有密切的关系，特别是夜间UHI中心有向城市下风方向漂移的特征，其平均漂移风速阈值为2 m·s-1，UHI区域随风速增大向城市下风方向延伸，IUHI随风速的增大而减小。（2）上海各季夜间UHI特征明显，尤以秋冬季最为明显，春季次之，夏季最弱。春夏季夜间UHI中心出现在城区西北侧，而秋冬季夜间UHI中心稳定在城区，表现为典型UHI。各季白天均表现为下风方大范围增暖现象。季节地面盛行风决定了UHI季节性空间分布特征。（3）白天向岸风具有抑制升温作用（春夏季最为明显），受其影响气温大值区易出现在内陆地区，春夏季城市偏东区IUHI小于偏西区；夜间向岸风具有抑制降温作用（秋冬季最为明显），受其影响秋冬季东部沿海地区出现明显增暖且城市偏东区IUHI大于偏西区。海陆热力差随季节不同和盛行风风速大小决定了向岸风这种作用的大小及影响范围。（4）各季年平均地面风速与IUHI均呈显著负相关，1961—2014年上海各季风速均表现为递减趋势（春冬季最明显），为IUHI增大提供有利条件。21世纪以来各季IUHI均呈现减缓特征（夏秋季最明显），风速并不是导致IUHI减缓的主要因素。

利用河北省邢台市皇寺国家观测站布设的Ka波段云雷达、微波辐射计和微雨雷达以及地面雨量计等观测资料，对2017年5月3日一次西南涡天气过程的降水云系进行了综合分析，结果表明：本次降水过程为稳定性层状云过程，云内粒子下落速度由高空向地面逐渐增大，第一轮降水出现在云的发展阶段,第二轮降水出现在云的成熟阶段,每次降水开始前云内的相对湿度、水汽含量、液态水含量和温度曲线同时出现跃增和峰值，各指标在降水结束后出现较明显下降，之后得到恢复，出现第二三次峰值并产生降水；利用微波辐射计资料在时间和空间上连续反演计算云中水汽压和冰面饱和水汽压差值场（“e-Ei”差值场），当云中过冷水和过冷水汽大值区与“e-Ei”差值场的正值区重合时，冷云中贝吉龙过程较强，有利于精细化定量判断强降水出现和人工增雨潜力区位置，综合以上遥感探测资料分析结果，可以认为本次天气过程有利的人工增雨作业时机出现两次，第一次在13:45降水刚刚开始至云顶下降到6 km前；第二次时间较长，云层条件更为有利，即17:40—21:15 云顶高度维持在8～10 km的时段；作业适宜高度为4～8 km(-20～0℃)。

利用国家级格点实况分析资料与地面气象站实况数据，采用误差分析、技巧评分等方法评估了2017年7月至2018年6月逐时的格点实况产品在江苏地区的地面2 m气温、2 m相对湿度、10 m风和降水要素的一致性和准确性，同时采用MODE检验方法对格点降水产品空间分布偏差进行了分析。结果表明：2 m气温格点实况与自动站观测基本一致，平均绝对误差在0.5～0.8℃，均方根误差在0.8℃左右，其中日最高气温误差较小。格点实况和自动站2 m相对湿度之间的平均绝对误差在5%左右，均方根误差在6%～7%，表现出较高的准确性和稳定性。格点实况10 m风向准确率达到70%左右，而风速准确率仅为56%，与气象站点观测相比有明显差异。格点降水产品的全年有无降水准确率为90%～98%，对于晴雨检验存在带来较大影响的可能。格点实况产品对小雨级别降水的准确率最高，随着降水量级增大，格点实况降水场相比站点观测存在较多的降水漏报，因此，对于降水分量级检验还不适合用格点实况场来替代气象站点观测。设计了一种基于空间形态的降水准确率评分方法对降水空间落区进行检验，格点实况降水场的空间形态准确率评分在0.9左右，较准确地反映了实际降水空间分布。因而，格点实况数据在江苏平原地区都有较高的精度，误差在可接受的范围内，基本可以代替自动站观测作为预报和模式检验的真实实况场，但也存在以下几个方面的问题：（1）格点2 m气温、2 m相对湿度产品在江苏的丘陵地带误差较大，降水产品在海岛气象站准确性较低；（2）格点降水产品一定程度地弱化了大雨以上量级降水强度；（3）格点实况风速产品误差较大，与业务服务需求有一定差距。

受静稳天气影响，2017年1月3—6日我国华北、黄淮、长江中下游以及华南等中东部地区出现了大范围的持续性大雾天气，其中济南70 m以下的低能见度天气持续了6 h之久，最低能见度只有51 m。利用布设在山东省气象局院内的FM-120雾滴谱仪观测的微物理资料、自动气象站加密观测等资料，分析了此次浓雾天气过程的微物理结构，讨论了雾在4次“发展—减弱”过程中的主要特征，研究了雾在不同发展阶段以及爆发性增强期间的演变规律，探讨了雾的成因以及爆发性增强的原因。

基于ECMWF细网格模式的定时最高（低）气温预报产品，针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高（低）气温预报，检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明，两种方法都显著地提高了日最高（低）气温的预报准确率，随着预报时效的延长，订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系，秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低，其技巧评分一般超过40%，极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差，较小误差范围的站次增多，较大误差范围的站次减少，对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出，对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法，对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法，利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。

利用历史台风最佳路径、中央气象台台风路径强度实时预报，以及ECMWF数值预报和NCEP海温实况等资料，对2017年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析，结果表明：2017年台风生成具有源地偏西、南海台风偏多和台风群发特征明显等特征；台风活动具有年度活跃程度低、台风极值强度偏弱和超强台风异常偏少等特征；台风登陆具有登陆台风个数多、登陆地点偏南、登陆强度偏弱等特征。对2017年度的预报误差进行分析，结果显示：24、48、72、96和120 h台风路径预报误差分别为74、137、233、318、428 km，各时效误差均较2016年有所增加；但与日本、美国相比，除120 h外，中国路径预报水平依然处于领先地位。 24、48、72、96和120 h台风强度误差分别为3.6、5.4、6.6、7.4和6.8 m·s-1，较2016年有所减小，24 h误差为历史最低值。强度预报水平居于日本、美国之间。另外，2017年最主要的预报难点是双台风或多台风之间复杂的相互作用和近海快速加强台风的强度预报。

2019年6月大气环流主要特征是：北半球高纬度地区极涡呈单极分布且偏强，亚洲中高纬为“两槽一脊”的环流形势，西太平洋副热带高压以偏南为主，强度略偏强。全国平均气温为20.6℃，较常年同期（20.0℃）偏高0.6℃，全国平均降水量为99.8 mm，基本与常年同期（99.3 mm）持平。月内，我国中东部地区出现4次大范围强降水天气过程，南方遭受严重暴雨洪涝灾害；同时，华北、黄淮和云南等地少雨高温，气象干旱持续；华北、黄淮出现阶段性高温；多省(区)遭受风雹袭击，部分地区受灾较重。

通过在湖南南岳高山气象观测站及怀化国家气候基准站设立的外场试验，采集2018年1—3月两站逐分钟积雪天气现象摄像图片，采用卷积神经网络技术对南岳站积雪试验图片进行建模训练，并用南岳站和怀化站的测试图片进行检验，在此基础上探讨了基于深度学习的积雪天气现象图像识别的采集环境布局要求。主要结论如下：南岳站识别的正确率为99.23%，空判率为0.49%，漏判率为0.28%，白天识别结果优于夜间；判识积雪出现的概率在积雪形成初期明显增加，维持期接近99.99%，且十分稳定，融雪时逐步降低；地面积雪形成初期和积雪结束期凝结物较少时偶尔出现漏判，当有雨凇、雾凇及其他背景污染时会出现个别时刻空判现象。怀化站测试结果与南岳站相似，正确率为97.78%，空判率为1.92%，漏判率为0.3%；但概率曲线波动较大，一方面由于怀化站图片没有参与建模训练，另一方面可能与怀化站的摄像头固定不佳、对焦不准、拍摄不清晰有关。测试结果表明：该人工智能判识模型较好地提取了积雪不同发展阶段的关键特征，识别效果良好，并可通过增加气象要素条件和根据判识的前后一致性进一步消除空漏判，可为此类天气现象自动观测提供重要技术支撑。

2017年5月6日夜间至7日上午广州地区发生局地特大暴雨，分析表明对流触发与珠江口地区边界层南风增强等因素有密切关系。数值模式预报检验表明，ECMWF集合预报的强降水预报成员在初始条件上具有更显著的辐合上升、水汽和不稳定性条件，而GRAPES区域模式对6日20时初始场分析以及对边界层南风增强过程的预报都更为准确。集合敏感性分析表明，降水预报高敏感区分布与江南地区高压、南海高压以及华南低槽等关键天气系统的相对强度和位置有密切关系；降水对温度的预报敏感区主要位于关键区边界层内，近地面层到边界层底部温度越高、边界层顶越冷，越有利于对流不稳定性增强，有利于关键区内对流发展。通过3组探空预报试验分析了对流尺度降水预报关于初值热扰动、低层风场扰动和降水物理方案的敏感性，结果表明在特定环境条件下，与低层风场扰动试验组对比，降水预报对于初始热力扰动更为敏感；降水微物理方案预报试验表明，在小成员数的集合预报中物理方案扰动能够有效增大预报离散度。以上结果表明，分析对流尺度集合预报中各类初值扰动、物理扰动导致的预报变化和预报敏感性，能够更为全面地估计暖季中小尺度强降水事件的可预报性。

利用NCEP/NCAR再分析资料，首先分析了2017年6月下旬至7月初湖南持续性暴雨天气过程的环流背景和大尺度水汽输送特征，然后引入NOAA的轨迹模式HYSPLIT，分阶段定量分析了暴雨的水汽输送特征以及区域水汽收支情况。结果表明：天气系统的有效配置和稳定维持是强降雨持续的主要原因，持续性暴雨与全球范围的水汽输送和水汽辐合相联系，低空急流的演变和进退与暴雨落区和强度的演变关系密切。影响此次强降水过程的水汽通道主要有三支，第一支由索马里越赤道急流经孟加拉湾和我国西南地区输入暴雨区，第二支由印度洋中东部越赤道气流经孟加拉湾南部和南海北部输入暴雨区，第三支由来自南半球的越赤道气流自南海南部一路北上输入暴雨区，第三阶段还有一支水汽由赤道西太平洋穿越菲律宾进入南海后再北上输入暴雨区。过程第一、二阶段的水汽输送主要来自孟加拉湾，其次是南海，第三阶段来自孟加拉湾和南海（包括西太平洋）的水汽输送各占一半。受地形影响，孟加拉湾通道的水汽主要输送至暴雨区700 hPa，其他来自低纬洋面的通道水汽主要输送到850 hPa及以下各层。暴雨区水汽输入主要来自南边界和西边界，且主要由低层输入暴雨区，以水平水汽通量辐合的形式在暴雨区上空低层大量汇聚，经由强烈的垂直上升运动输送至对流层中高层积累和凝结，从而导致降水的产生，降水的强弱与边界水汽输入和区域水汽辐合的强弱变化一致。

应用1971—2016年河西走廊东部代表站的地面观测资料、NCEP 2.5°×2.5°月均地面至300 hPa高空资料，2006—2016年民勤逐日07和19时每隔10 m加密高空资料，分析了近45年河西走廊东部冬季沙尘暴天气的年际变化特征。同时选取2016年11月两次沙尘暴天气过程从天气学成因、物理量场及近地面边界层特征等方面进行了诊断分析。结果表明：近45年河西走廊东部冬季沙尘暴日数呈减少趋势，产生大风沙尘天气的主要原因不仅与大型冷暖空气强度及环流形势有关，还与冷锋过境时间、日变化、近地层风速和干湿程度关系密切。夜间至早晨近地面逆温厚且强，大气层结稳定，削弱沙暴强度，而午后到傍晚，逆温薄而弱，大气层结不稳定性强，加强了动量下传和风速，增强沙暴强度。近地层越干，风速越大，沙暴越强。

利用江西省2010—2016年5—9月1597个观测站逐小时降水资料对江西省短时强降水进行统计分析。采用REOF将降水场划分为5个区域：赣北南部（Ⅰ区），抚州市及赣州中部（Ⅱ区），赣北北部（Ⅲ区），赣南南部、北部（Ⅳ区）以及赣中西部（Ⅴ区）。短时强降水高频区主要分布在山地及河谷附近，分别为湘赣交界罗霄山脉东侧、武夷山西侧、信江河谷、乐安河谷和昌江河谷。河谷附近短时强降水频次以昌江河谷最高（16.9次/a），山地附近最高在罗霄山脉东侧（12.6次/a），极端短时强降水分别位于上饶市东北部山区（3.7次/a）及九岭山南侧的锦江河谷（3.3次/a）。短时强降水主要发生在5月第3候，6、7月第3~4候以及8月第2~3候。Ⅳ、Ⅴ区具有单峰型的日变化特征；Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区具有双峰型的日变化特征。主峰基本集中在下午17时；次峰在上午08—10时。短时强降水对暴雨贡献率基本在40%以上，Ⅰ、Ⅱ区的暴雨天气过程将近一半是由短时强降水贡献的。信江河谷是暴雨雨量中心，但并不是短时强降水雨量中心；昌江河谷与武夷山西麓既是暴雨中心也是短时强降水中心。

国内利用新一代多普勒天气雷达已经开展了较多冬季天气过程的分析研究，但随着国内雷达网逐渐升级到双线偏振雷达，如何将偏振参量应用于冬季业务预报成为了目前需要解决的问题。利用杭州临安C波段双线偏振雷达观测的2015年12月5日一次降雪过程资料及地面和探空资料，通过提出的基于零度层亮带识别的降雪相态识别方法和降雪累计时间统计方法，分析了雷达参量、零度层亮带的时空演变及统计的降雪累计时间分布特征，并与地面和探空资料对比，探索了双线偏振雷达在冬季降雪预报中的优势。结果表明：(1)冬季降水相比夏季连续性降水回波强度偏弱；雨、雪的差分反射率因子、相关系数差别不大。(2)零度层亮带在某些方位并不是水平的，大多数情况下为偏离雷达站的不规则环状或者线状，且某些时刻还有垂直零度层亮带存在。(3)降雪累计时间分布与实际降雪厚度分布基本一致，统计方法为地区降雪厚度的估测提供了可能。(4)零度层亮带的演变与地面和探空温度的空间、时间变化一致，相比单极化雷达使用双线偏振雷达观测零度层亮带更加可靠。

首先利用上海77个区域站2011—2014年逐时气温和风资料，研究了地面风对上海城市热岛（urban heat island，UHI）的影响及UHI季节性空间分布特征的成因，并从海陆热力差异初步揭示了向岸风对热岛强度（urban heat island intensity，IUHI）的影响。其次利用上海7个国家站1961—2014年逐月气温和风资料，研究了上海各季地面风速与IUHI的年际变化关系。结果表明：（1）UHI中心出现的位置与风向、风速有密切的关系，特别是夜间UHI中心有向城市下风方向漂移的特征，其平均漂移风速阈值为2 m·s-1，UHI区域随风速增大向城市下风方向延伸，IUHI随风速的增大而减小。（2）上海各季夜间UHI特征明显，尤以秋冬季最为明显，春季次之，夏季最弱。春夏季夜间UHI中心出现在城区西北侧，而秋冬季夜间UHI中心稳定在城区，表现为典型UHI。各季白天均表现为下风方大范围增暖现象。季节地面盛行风决定了UHI季节性空间分布特征。（3）白天向岸风具有抑制升温作用（春夏季最为明显），受其影响气温大值区易出现在内陆地区，春夏季城市偏东区IUHI小于偏西区；夜间向岸风具有抑制降温作用（秋冬季最为明显），受其影响秋冬季东部沿海地区出现明显增暖且城市偏东区IUHI大于偏西区。海陆热力差随季节不同和盛行风风速大小决定了向岸风这种作用的大小及影响范围。（4）各季年平均地面风速与IUHI均呈显著负相关，1961—2014年上海各季风速均表现为递减趋势（春冬季最明显），为IUHI增大提供有利条件。21世纪以来各季IUHI均呈现减缓特征（夏秋季最明显），风速并不是导致IUHI减缓的主要因素。

利用河北省邢台市皇寺国家观测站布设的Ka波段云雷达、微波辐射计和微雨雷达以及地面雨量计等观测资料，对2017年5月3日一次西南涡天气过程的降水云系进行了综合分析，结果表明：本次降水过程为稳定性层状云过程，云内粒子下落速度由高空向地面逐渐增大，第一轮降水出现在云的发展阶段,第二轮降水出现在云的成熟阶段,每次降水开始前云内的相对湿度、水汽含量、液态水含量和温度曲线同时出现跃增和峰值，各指标在降水结束后出现较明显下降，之后得到恢复，出现第二三次峰值并产生降水；利用微波辐射计资料在时间和空间上连续反演计算云中水汽压和冰面饱和水汽压差值场（“e-Ei”差值场），当云中过冷水和过冷水汽大值区与“e-Ei”差值场的正值区重合时，冷云中贝吉龙过程较强，有利于精细化定量判断强降水出现和人工增雨潜力区位置，综合以上遥感探测资料分析结果，可以认为本次天气过程有利的人工增雨作业时机出现两次，第一次在13:45降水刚刚开始至云顶下降到6 km前；第二次时间较长，云层条件更为有利，即17:40—21:15 云顶高度维持在8～10 km的时段；作业适宜高度为4～8 km(-20～0℃)。

利用国家级格点实况分析资料与地面气象站实况数据，采用误差分析、技巧评分等方法评估了2017年7月至2018年6月逐时的格点实况产品在江苏地区的地面2 m气温、2 m相对湿度、10 m风和降水要素的一致性和准确性，同时采用MODE检验方法对格点降水产品空间分布偏差进行了分析。结果表明：2 m气温格点实况与自动站观测基本一致，平均绝对误差在0.5～0.8℃，均方根误差在0.8℃左右，其中日最高气温误差较小。格点实况和自动站2 m相对湿度之间的平均绝对误差在5%左右，均方根误差在6%～7%，表现出较高的准确性和稳定性。格点实况10 m风向准确率达到70%左右，而风速准确率仅为56%，与气象站点观测相比有明显差异。格点降水产品的全年有无降水准确率为90%～98%，对于晴雨检验存在带来较大影响的可能。格点实况产品对小雨级别降水的准确率最高，随着降水量级增大，格点实况降水场相比站点观测存在较多的降水漏报，因此，对于降水分量级检验还不适合用格点实况场来替代气象站点观测。设计了一种基于空间形态的降水准确率评分方法对降水空间落区进行检验，格点实况降水场的空间形态准确率评分在0.9左右，较准确地反映了实际降水空间分布。因而，格点实况数据在江苏平原地区都有较高的精度，误差在可接受的范围内，基本可以代替自动站观测作为预报和模式检验的真实实况场，但也存在以下几个方面的问题：（1）格点2 m气温、2 m相对湿度产品在江苏的丘陵地带误差较大，降水产品在海岛气象站准确性较低；（2）格点降水产品一定程度地弱化了大雨以上量级降水强度；（3）格点实况风速产品误差较大，与业务服务需求有一定差距。

受静稳天气影响，2017年1月3—6日我国华北、黄淮、长江中下游以及华南等中东部地区出现了大范围的持续性大雾天气，其中济南70 m以下的低能见度天气持续了6 h之久，最低能见度只有51 m。利用布设在山东省气象局院内的FM-120雾滴谱仪观测的微物理资料、自动气象站加密观测等资料，分析了此次浓雾天气过程的微物理结构，讨论了雾在4次“发展—减弱”过程中的主要特征，研究了雾在不同发展阶段以及爆发性增强期间的演变规律，探讨了雾的成因以及爆发性增强的原因。

基于ECMWF细网格模式的定时最高（低）气温预报产品，针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高（低）气温预报，检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明，两种方法都显著地提高了日最高（低）气温的预报准确率，随着预报时效的延长，订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系，秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低，其技巧评分一般超过40%，极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差，较小误差范围的站次增多，较大误差范围的站次减少，对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出，对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法，对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法，利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。

利用历史台风最佳路径、中央气象台台风路径强度实时预报，以及ECMWF数值预报和NCEP海温实况等资料，对2017年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析，结果表明：2017年台风生成具有源地偏西、南海台风偏多和台风群发特征明显等特征；台风活动具有年度活跃程度低、台风极值强度偏弱和超强台风异常偏少等特征；台风登陆具有登陆台风个数多、登陆地点偏南、登陆强度偏弱等特征。对2017年度的预报误差进行分析，结果显示：24、48、72、96和120 h台风路径预报误差分别为74、137、233、318、428 km，各时效误差均较2016年有所增加；但与日本、美国相比，除120 h外，中国路径预报水平依然处于领先地位。 24、48、72、96和120 h台风强度误差分别为3.6、5.4、6.6、7.4和6.8 m·s-1，较2016年有所减小，24 h误差为历史最低值。强度预报水平居于日本、美国之间。另外，2017年最主要的预报难点是双台风或多台风之间复杂的相互作用和近海快速加强台风的强度预报。

2019年6月大气环流主要特征是：北半球高纬度地区极涡呈单极分布且偏强，亚洲中高纬为“两槽一脊”的环流形势，西太平洋副热带高压以偏南为主，强度略偏强。全国平均气温为20.6℃，较常年同期（20.0℃）偏高0.6℃，全国平均降水量为99.8 mm，基本与常年同期（99.3 mm）持平。月内，我国中东部地区出现4次大范围强降水天气过程，南方遭受严重暴雨洪涝灾害；同时，华北、黄淮和云南等地少雨高温，气象干旱持续；华北、黄淮出现阶段性高温；多省(区)遭受风雹袭击，部分地区受灾较重。