为探索X波段相控阵雷达对极端降水的探测能力，基于2023—2024年6—8月（夏季）X波段相控阵雷达基本产品及三维反演风场，采用统计和诊断分析方法，对两年夏季9次极端降水事件的双偏振参量特征和其中3次典型过程的风暴结构进行研究。结果表明：随着分钟降水强度增大，4 km以下水平极化反射率因子（ZH）、差分反射率因子（ZDR）和差分传播相移率（KDP）的平均值和中位数逐渐增大，KDP增长最明显，＞2.5 mm·min-1的超强降水的KDP在各高度上较1~1.5 mm·min-1和2~2.5 mm·min-1分别增长30%~246%、15%~167%。ZH和KDP在0~1 km最大，随高度升高而减小。分钟降水极值前3~10 min，低层双偏振参量逐渐增大，极值后2~5 min逐渐减小，KDP波动幅度最大，2 km以下极值前涨幅133%~205%，极值后跌幅49%~55%。分钟降水强度主要取决于KDP，即粒子浓度。分析极端降水风暴特征可知：风暴为后向传播型，西侧每4~6 min新生一个单体，风暴全生命史≥65 min。风暴内存在4~5 km厚的气流辐合区。ZDR大值中心低于3 km，较大雨滴集中在低层。KDP增大滞后于ZDR增大，可能原因为雨滴在下降过程中先增大后破碎，形成高浓度小雨滴。

2023年6月29—30日，湖南西部突发特大暴雨，预报员及数值模式预报均与实况偏差较大。采用多源观测资料、ERA5再分析资料和模式预报数据对特大暴雨的中尺度特征和预报偏差的可能原因进行了诊断分析。结果表明：高空槽后西北气流引导冷空气南下，与夜间加强的西南暖湿气流汇合，导致了特大暴雨的发生。特大暴雨是由一个准静止后向传播中尺度对流系统（MCS）产生的，该MCS由多个强烈发展的γ-MCS合并而成，表现为一条有组织的线状回波带。在有利的环境背景下，边界层辐合线的长时间维持、低空急流的风速脉动和低层辐合高层辐散的垂直结构导致对流单体的触发和组织，MCS的合并加强、后向传播以及对流单体“列车效应”是特大暴雨产生的重要原因。由于数值模式低层动力、热力场的预报偏差，预报员对模式预报的订正能力不足，以及湘西地区复杂的地形地貌影响，导致短期时效主观预报出现较大偏差。因此，需使用高时空分辨率的地面加密自动气象站资料、卫星资料和雷达资料分析中尺度环境场的要素变化，加强短时临近预报，及时发布预警信号。

利用1949—2024年中国气象局台风最佳路径资料、2024年中央气象台台风路径和强度实时业务资料、欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料等，对2024年西北太平洋和南海台风活动的主要特征进行分析。结果表明：2024年台风生成数和生命史平均极值强度均接近气候平均，生成源地偏北、偏西；登陆个数偏多，强度偏强，登陆地段集中；秋季台风活跃；台风深入内陆，造成大范围强降水。中央气象台主观路径预报整体上优于日本和美国；台风强度预报误差大于日本，但小于美国。业务预报中的重要难点问题包括：由于模式对台风登陆后的复杂结构变化及其所受的引导气流影响难以把握，导致路径预报产生较大误差，对此类过程的订正较为困难；台风残涡的陆上维持预报及其降水影响的预报；台风“摩羯”的快速增强及超强台风长时间维持预报等。

2023年西北太平洋台风活动呈现“频次少而强度强”的特征，6个致灾台风影响中国且秋季灾情突出。受厄尔尼诺转型期叠加北太平洋经向模正位相暖海温异常环流驱动，台风引发的小时降水量极值刷新1984—2022年纪录，但风速影响与历史均值持平。灾害损失方面，全年共造成死亡失踪12人，倒塌房屋0.7万间，农作物受灾面积34.76 万hm2，造成的直接经济损失达474.9亿元，占国内生产总值的0.04%，各项灾情指标均显著低于1984—2022年均值。台风综合灾情指标历史百分位值较风雨综合影响指标系统性低26.1个百分点，这一结果主要源于防灾减灾体系的有效性——气象部门精准预判路径与暴雨落区，以及各级应急管理部门高效协同，通过灾前风险管控、应急联动响应等综合措施，显著降低了灾害损失。

基于天津市高速公路沿线交通气象站2018—2023年逐10 min实时观测资料，使用长短期记忆网络模型预报未来3 h 的路面温度，评估分析了模型在极端路面温度情况下的预报效果和空间迁移适用性。结果表明：用步长为3 h的实况数据作为输入，模型预报效果最好；模型能较为准确地预报路面温度，预报能力随预报时效延长而下降，平均绝对误差为0.38~2.21℃，均方根误差为0.63~3.31℃，准确率为76.15%~99.48%；模型能准确地预报路面极端低温发生的时间和极值，1 h预报的准确率控制在90%左右；对于路面极端高温，模型的1 h预报也能模拟出路面高温的变化趋势和极值时间；模型具有一定的空间迁移能力，迁移后模型预报平均准确率70%以上，平均偏差不超过3℃；在一定范围内，相比于迁移距离，模型的本站预报能力对迁移后模型的预报表现有更大影响。

本文构建了一种基于序列融合编码器的深度学习模型，用于冬季降水相态预报。该模型整合卷积神经网络、卷积门控循环单元和Transformer的优势，可自动学习和提取气象数据中的复杂特征，处理非线性关系及大规模数据集。采用2010—2024年武汉站逐小时降水观测和ERA5再分析数据，选取9层（1000~500 hPa）气温、位势高度等60个通道格点数据作为预报因子，通过分钟数据增强（雨30 min、雨夹雪1 min、雪5 min间隔重采样）解决样本不平衡问题，最终获得19 932个样本。试验结果显示，模型对固态降水（雪、雨夹雪）预报性能优异，训练集F1分数达0.92~0.93，验证集为0.67~0.68，但在降水相态快速转换时的识别能力有待增强。通过2024年2月两次复杂天气过程检验，模型可作为数值预报补充，为冬季降水相态智能预报提供高效方案，提升台站预报能力。

夏季是渔业生产关键期，养殖池塘水温高、饱和溶氧量低，水生生物活动及代谢旺盛、耗氧量大，常导致养殖品种缺氧泛塘造成损失，而溶氧监测设备受水质制约，精度难以保证。开展夏季养殖水体溶氧量气象预测模型研究，可为淡水养殖溶解氧调控、泛塘风险预警及智能增氧系统集成提供参考，也可作为水质监测精度提升的解决方案。本研究基于江汉平原养殖池塘原位监测试验及气象观测站数据，分析了夏季分层溶氧时空变化规律，利用随机森林-支持向量回归（RF-SVR）开展了基于气象影响因子的溶氧量预测模型研究，并与多种回归模型进行对比。结果表明,夏季晴热高温天气,分层溶氧节律变化特征明显，07:00—08:00（北京时，下同）开始上升并随水深垂向递减，17:00—20:00达到峰值后开始下降且各层溶氧量逐渐接近，03:00—08:00溶氧量为日内最低；急剧降温寡照天气下,溶氧量迅速下降至2 mg·L-1以下并维持低溶氧。偏依赖关系分析表明，太阳总辐射辐照度、海平面气压、最高气温是养殖池塘夏季溶氧量变化的主要限制因子并具有滞后效应；基于RF-SVR的溶氧量气象预测模型，MAE、NSE、R2、RMSE分别为0.50 mg·L-1、0.63、0.77、0.66 mg·L-1，模拟精度及误差优于其他模型，能够较好地服务于池塘夏季溶氧量预测。

评定2023年西北太平洋和南海台风业务定位和定强、路径和强度预报精度，结果表明：2023年官方台风预报机构的台风定位误差总体平均为17.1 km，台风定强误差总体平均为2.8 m·s-1，定位精度相比2022年有所提高，而定强精度有所下降。主观和客观台风预报方法的24、48和72 h预报时效台风路径预报平均误差相比2022年有所减小，官方台风预报机构24 h路径预报平均误差创历史新低。客观预报方法中，ECMWF-IFS、NCEP-GFS、CMA-TRAMS路径预报平均误差相对较小。NCEP-GFS、CMA-TYM和ANNGA强度预报平均绝对误差普遍较小且技巧评分相对较高。

2025年9月,北半球极涡呈单极型分布且偏向东半球，西太平洋副热带高压较常年明显偏西、偏北、偏强，控制我国南方大部分地区，导致江南等地持续性高温，其边缘暖湿气流与南下冷空气交汇，导致华西秋雨显著偏多。北方地区主要受平直西风环流影响，冷空气活动偏弱，华北、东北等地气温偏高、降水偏少。西北太平洋及南海有6个台风生成，较常年同期（5个）偏多；3个台风登陆我国，较常年同期（1.7个）偏多。18日，“米娜”“桦加沙”“浣熊”相继生成，三台共舞。“米娜”“桦加沙”“博罗依”接连西北行影响我国华南等地。超强台风“桦加沙”3次登陆我国华南沿海，风力极端性强、影响时间长。受副热带高压外围持续水汽输送影响及台风共同作用，华南降水显著。9月全国平均气温为18.1℃，较常年同期（16.9℃）偏高1.2℃，为1961年以来历史同期第四高。全国平均降水量为87.6 mm，较常年同期（65.3 mm）偏多34%，为1961年以来第三高。全国共出现8次大范围较强降水过程及4次强对流天气过程。

为探索X波段相控阵雷达对极端降水的探测能力，基于2023—2024年6—8月（夏季）X波段相控阵雷达基本产品及三维反演风场，采用统计和诊断分析方法，对两年夏季9次极端降水事件的双偏振参量特征和其中3次典型过程的风暴结构进行研究。结果表明：随着分钟降水强度增大，4 km以下水平极化反射率因子（ZH）、差分反射率因子（ZDR）和差分传播相移率（KDP）的平均值和中位数逐渐增大，KDP增长最明显，＞2.5 mm·min-1的超强降水的KDP在各高度上较1~1.5 mm·min-1和2~2.5 mm·min-1分别增长30%~246%、15%~167%。ZH和KDP在0~1 km最大，随高度升高而减小。分钟降水极值前3~10 min，低层双偏振参量逐渐增大，极值后2~5 min逐渐减小，KDP波动幅度最大，2 km以下极值前涨幅133%~205%，极值后跌幅49%~55%。分钟降水强度主要取决于KDP，即粒子浓度。分析极端降水风暴特征可知：风暴为后向传播型，西侧每4~6 min新生一个单体，风暴全生命史≥65 min。风暴内存在4~5 km厚的气流辐合区。ZDR大值中心低于3 km，较大雨滴集中在低层。KDP增大滞后于ZDR增大，可能原因为雨滴在下降过程中先增大后破碎，形成高浓度小雨滴。

2023年6月29—30日，湖南西部突发特大暴雨，预报员及数值模式预报均与实况偏差较大。采用多源观测资料、ERA5再分析资料和模式预报数据对特大暴雨的中尺度特征和预报偏差的可能原因进行了诊断分析。结果表明：高空槽后西北气流引导冷空气南下，与夜间加强的西南暖湿气流汇合，导致了特大暴雨的发生。特大暴雨是由一个准静止后向传播中尺度对流系统（MCS）产生的，该MCS由多个强烈发展的γ-MCS合并而成，表现为一条有组织的线状回波带。在有利的环境背景下，边界层辐合线的长时间维持、低空急流的风速脉动和低层辐合高层辐散的垂直结构导致对流单体的触发和组织，MCS的合并加强、后向传播以及对流单体“列车效应”是特大暴雨产生的重要原因。由于数值模式低层动力、热力场的预报偏差，预报员对模式预报的订正能力不足，以及湘西地区复杂的地形地貌影响，导致短期时效主观预报出现较大偏差。因此，需使用高时空分辨率的地面加密自动气象站资料、卫星资料和雷达资料分析中尺度环境场的要素变化，加强短时临近预报，及时发布预警信号。

利用1949—2024年中国气象局台风最佳路径资料、2024年中央气象台台风路径和强度实时业务资料、欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料等，对2024年西北太平洋和南海台风活动的主要特征进行分析。结果表明：2024年台风生成数和生命史平均极值强度均接近气候平均，生成源地偏北、偏西；登陆个数偏多，强度偏强，登陆地段集中；秋季台风活跃；台风深入内陆，造成大范围强降水。中央气象台主观路径预报整体上优于日本和美国；台风强度预报误差大于日本，但小于美国。业务预报中的重要难点问题包括：由于模式对台风登陆后的复杂结构变化及其所受的引导气流影响难以把握，导致路径预报产生较大误差，对此类过程的订正较为困难；台风残涡的陆上维持预报及其降水影响的预报；台风“摩羯”的快速增强及超强台风长时间维持预报等。

2023年西北太平洋台风活动呈现“频次少而强度强”的特征，6个致灾台风影响中国且秋季灾情突出。受厄尔尼诺转型期叠加北太平洋经向模正位相暖海温异常环流驱动，台风引发的小时降水量极值刷新1984—2022年纪录，但风速影响与历史均值持平。灾害损失方面，全年共造成死亡失踪12人，倒塌房屋0.7万间，农作物受灾面积34.76 万hm2，造成的直接经济损失达474.9亿元，占国内生产总值的0.04%，各项灾情指标均显著低于1984—2022年均值。台风综合灾情指标历史百分位值较风雨综合影响指标系统性低26.1个百分点，这一结果主要源于防灾减灾体系的有效性——气象部门精准预判路径与暴雨落区，以及各级应急管理部门高效协同，通过灾前风险管控、应急联动响应等综合措施，显著降低了灾害损失。

基于天津市高速公路沿线交通气象站2018—2023年逐10 min实时观测资料，使用长短期记忆网络模型预报未来3 h 的路面温度，评估分析了模型在极端路面温度情况下的预报效果和空间迁移适用性。结果表明：用步长为3 h的实况数据作为输入，模型预报效果最好；模型能较为准确地预报路面温度，预报能力随预报时效延长而下降，平均绝对误差为0.38~2.21℃，均方根误差为0.63~3.31℃，准确率为76.15%~99.48%；模型能准确地预报路面极端低温发生的时间和极值，1 h预报的准确率控制在90%左右；对于路面极端高温，模型的1 h预报也能模拟出路面高温的变化趋势和极值时间；模型具有一定的空间迁移能力，迁移后模型预报平均准确率70%以上，平均偏差不超过3℃；在一定范围内，相比于迁移距离，模型的本站预报能力对迁移后模型的预报表现有更大影响。

本文构建了一种基于序列融合编码器的深度学习模型，用于冬季降水相态预报。该模型整合卷积神经网络、卷积门控循环单元和Transformer的优势，可自动学习和提取气象数据中的复杂特征，处理非线性关系及大规模数据集。采用2010—2024年武汉站逐小时降水观测和ERA5再分析数据，选取9层（1000~500 hPa）气温、位势高度等60个通道格点数据作为预报因子，通过分钟数据增强（雨30 min、雨夹雪1 min、雪5 min间隔重采样）解决样本不平衡问题，最终获得19 932个样本。试验结果显示，模型对固态降水（雪、雨夹雪）预报性能优异，训练集F1分数达0.92~0.93，验证集为0.67~0.68，但在降水相态快速转换时的识别能力有待增强。通过2024年2月两次复杂天气过程检验，模型可作为数值预报补充，为冬季降水相态智能预报提供高效方案，提升台站预报能力。

夏季是渔业生产关键期，养殖池塘水温高、饱和溶氧量低，水生生物活动及代谢旺盛、耗氧量大，常导致养殖品种缺氧泛塘造成损失，而溶氧监测设备受水质制约，精度难以保证。开展夏季养殖水体溶氧量气象预测模型研究，可为淡水养殖溶解氧调控、泛塘风险预警及智能增氧系统集成提供参考，也可作为水质监测精度提升的解决方案。本研究基于江汉平原养殖池塘原位监测试验及气象观测站数据，分析了夏季分层溶氧时空变化规律，利用随机森林-支持向量回归（RF-SVR）开展了基于气象影响因子的溶氧量预测模型研究，并与多种回归模型进行对比。结果表明,夏季晴热高温天气,分层溶氧节律变化特征明显，07:00—08:00（北京时，下同）开始上升并随水深垂向递减，17:00—20:00达到峰值后开始下降且各层溶氧量逐渐接近，03:00—08:00溶氧量为日内最低；急剧降温寡照天气下,溶氧量迅速下降至2 mg·L-1以下并维持低溶氧。偏依赖关系分析表明，太阳总辐射辐照度、海平面气压、最高气温是养殖池塘夏季溶氧量变化的主要限制因子并具有滞后效应；基于RF-SVR的溶氧量气象预测模型，MAE、NSE、R2、RMSE分别为0.50 mg·L-1、0.63、0.77、0.66 mg·L-1，模拟精度及误差优于其他模型，能够较好地服务于池塘夏季溶氧量预测。

评定2023年西北太平洋和南海台风业务定位和定强、路径和强度预报精度，结果表明：2023年官方台风预报机构的台风定位误差总体平均为17.1 km，台风定强误差总体平均为2.8 m·s-1，定位精度相比2022年有所提高，而定强精度有所下降。主观和客观台风预报方法的24、48和72 h预报时效台风路径预报平均误差相比2022年有所减小，官方台风预报机构24 h路径预报平均误差创历史新低。客观预报方法中，ECMWF-IFS、NCEP-GFS、CMA-TRAMS路径预报平均误差相对较小。NCEP-GFS、CMA-TYM和ANNGA强度预报平均绝对误差普遍较小且技巧评分相对较高。

2025年9月,北半球极涡呈单极型分布且偏向东半球，西太平洋副热带高压较常年明显偏西、偏北、偏强，控制我国南方大部分地区，导致江南等地持续性高温，其边缘暖湿气流与南下冷空气交汇，导致华西秋雨显著偏多。北方地区主要受平直西风环流影响，冷空气活动偏弱，华北、东北等地气温偏高、降水偏少。西北太平洋及南海有6个台风生成，较常年同期（5个）偏多；3个台风登陆我国，较常年同期（1.7个）偏多。18日，“米娜”“桦加沙”“浣熊”相继生成，三台共舞。“米娜”“桦加沙”“博罗依”接连西北行影响我国华南等地。超强台风“桦加沙”3次登陆我国华南沿海，风力极端性强、影响时间长。受副热带高压外围持续水汽输送影响及台风共同作用，华南降水显著。9月全国平均气温为18.1℃，较常年同期（16.9℃）偏高1.2℃，为1961年以来历史同期第四高。全国平均降水量为87.6 mm，较常年同期（65.3 mm）偏多34%，为1961年以来第三高。全国共出现8次大范围较强降水过程及4次强对流天气过程。