本研究旨在通过采用一种新颖的土壤分层及其冻融砾石参数化集成方案， 以增强对青藏高原土壤水热过程的模拟精度。鉴于该地区独特的地理形态和复杂的气候条件， 传统的数值模式在准确模拟方面面临挑战。新方案结合了土壤冻融参数化方案、 土壤砾石参数化方案以及土壤垂直离散化方案， 更全面地考虑了青藏高原土壤的特性和地形的复杂性。为验证所提出方案的有效性， 本研究采用国家地球系统模式中心的BCC-CSM大气环流模式对集成方案进行了测试和评估。模拟结果显示， 通过耦合土壤冻融和砾石参数化方案， 土壤水热分布的模拟效果得到了显著提升， 尤其是在冬季和土壤深层效果较明显。在此基础上， 对土壤分层进行加密（分别增至20层和30层）， 进一步优化了青藏高原土壤温度和湿度的模拟结果。结果显示， 加密至30层的集成方案模拟效果最佳， 20层方案次之。该方案显著降低了土壤温度模拟的偏差和均方根误差， 尤其在青藏高原中西部， 且冬季模拟效果优于夏季。尽管土壤湿度模拟效果不如温度， 但加密方案仍一定程度上减少了误差， 且浅层土壤模拟效果更佳。土壤分层加密提高了模拟值与我国第一代全球大气和陆面再分析产品（Chinese Atmospheric Reanalysis， 简称CRA）之间的相关系数， 增强了模拟与观测的一致性， 尤其在青藏高原中部和西部。本研究不仅为深入理解青藏高原土壤水热过程的机理和特性提供了新的视角， 而且为未来的气候模拟和预测工作提供了关键的方法论和技术支持。此外， 本研究提出的集成方案对于其他高原地区土壤水热过程的模拟也具有参考价值， 并有望在更广泛的领域得到应用和推广。
本文利用BCC_AVIM陆面模式， 结合土壤加密观测资料， 评估不同土壤分层方案对土壤温、 湿度的模拟效果， 结果表明加密方案的模拟效果最佳。在BCC_AVIM陆面模式中定义土壤层次为10层， 将每个相邻的节点深度进行线性插值， 得到一个新的20层方案， 在本文中称为加密方案； 参考模式CLM5.0中的土壤分层方案， 同时应用到BCC_AVIM陆面模式中， 土壤层次也为20层， 在本文称为CLM5.0方案。将改进前后土壤分层方案的模拟结果与加密观测数据对比分析发现： （1）加密观测资料与原观测资料对于整个垂直层次上的土壤温、 湿度的变化趋势都能较好地反映， 但对于土壤冻结期而言， 加密观测资料对于浅层土壤的温度变化与深层土壤的湿度变化刻画更为细致。（2）对于冻结期土壤温、 湿度而言， 加密方案、 CLM5.0方案相比于原方案的模拟效果均有所提升。其中加密方案与实测数据温、 湿度的数值大小、 振幅变化最为接近。同时， 加密方案对土壤浅中层发生冻结的时间判定更为合理。（3）对于消融期土壤温、 湿度而言， 加密方案、 CLM5.0方案相比于原方案的模拟效果均有所改善。在土壤浅中层进入消融状态之后， 加密方案对土壤温、 湿度的模拟与实测数据在数值大小与变化趋势上更为接近。
黄河源是黄河流域重要的水源涵养区， 研究不同土壤分层对冻融过程模拟结果的影响， 提高模式对水热输送过程的模拟能力， 对高寒地区冻融过程的研究有着重要意义。本文利用黄河源区玛多站的观测数据作为强迫场驱动陆面模式CLM5.0（Community Land Model）在玛多站进行模拟， 使用CLM5.0改进后的三种土壤分层方案， 模拟不同土壤分层对土壤冻融过程的影响， 对比模拟结果与观测资料， 分析改进后分层方案对陆面模式CLM5.0在黄河源区冻融过程中对土壤温湿度模拟能力的提升效果， 得出以下结论： （1）调整后的三种土壤分层方案对玛多站土壤温度的模拟效果有了较好的提升， 三种方案中30层方案的模拟效果最好， 模拟值与观测值的平均相关系数达到了0.954， 平均均方根误差为3.334 ℃； （2）调整后的三种土壤分层方案对玛多站土壤湿度的模拟效果也有了较为明显的提升， 能够准确地捕捉各层土壤湿度在一整年内的季节性变化， 受到降水影响， 模拟值与实测值的波谷模拟还有偏差， 三种方案中30层方案的模拟效果最好， 平均相关系数为0.770， 平均均方根误差为0.039 m3·m-3； （3）对于冻结初日与消融初日的模拟， 调整后的三种不同土壤分层对于冻结期与消融期模拟有明显影响， 浅层模拟的冻结初始日和消融初始日均与观测值相符， 而在深层对于冻结初始日和消融初始日的模拟有些偏差， 较观测值有延迟， 消融期也更为持久。
气候舒适度是影响居民生活质量、 旅游产业发展， 以及城市规划布局等多个领域的关键因素。通用热气候指数（Universal Thermal Climate Index， UTCI）是目前国际上评估气候舒适度的最主要和最有效的方式。深入研究黄河流域气候舒适度可以填补黄河流域地区在气候舒适度方面研究的空白， 补充全面的认识。本文基于气候分区的结果， 将黄河流域划分为了6个子区域。使用ERA5再分析数据， 采用UTCI分析讨论了1979 -2022年黄河流域气候舒适度的空间分布与时空变化情况。结果显示： （1）整体上看， 黄河流域年平均UTCI值为2.8 ℃， 舒适等级为“凉”。UTCI值大部分都处于冷区间和舒适区间， 热区间分布地区较少。内部各区域之间UTCI分布呈现出较大差异。Ⅰ 区域低温持续时间相对较长， 处于“凉”和“冷不舒适”的面积较大。Ⅱ 区域大部分地区仍处于冷区间。Ⅲ、 Ⅳ 区域较为接近， “舒适”与“凉”占主导地位。Ⅴ、 Ⅵ 区域其UTCI值处于较高水平， 但大部分地区仍处于舒适区间。（2）就各季节来看， 春秋两季Ⅲ、 Ⅳ、 Ⅴ、 Ⅵ 四个区域舒适区间分布相对广泛， 夏季黄河流域整体舒适区域面积扩大； 冬季冷不舒适占据主导地位， 黄河流域整体舒适区域全面缩小。（3）1979-2022年黄河流域年平均UTCI整体上呈现上升的趋势， 变化速率为0.4 ℃·（10a）-1， 子区域变化范围为0.14~0.85 ℃·（10a）-1。黄河流域年平均UTCI变化的空间分布存在着西高东低、 北高南低的显著特点。（4）整体上看， 黄河流域气候舒适度主要处于舒适和较冷不舒适等级。6个舒适度等级分布天数分别为 24天（冷不舒适）、 126天（较冷不舒适）、 59天（凉）、 131天（舒适）、 19天（较热不舒适）和6天（热不舒适）。Ⅰ、 Ⅱ 地区未受热带来的不舒适影响。而黄河流域、 Ⅲ、 Ⅳ、 Ⅴ、 Ⅵ 地区受较热不舒适影响， 全年处于较热不舒适的时间分别平均长达19天、 23天、 24天、 46天、 60天。
降水在地球水循环和能量循环过程中起重要作用， 陆地表面的物质循环和能量循环也深受降水的影响。黄土高原地区自然环境脆弱， 降水的时空变化对区内生态环境和经济发展建设具有深远影响， 因此开展关于黄土高原地区降水时空变化的研究具有重要的理论和实践意义。本研究选取了黄土高原及其周围地区的115个气象站点1959 -2018年的逐日降水数据， 采用反距离加权（IDW）插值法和小波分析等方法对黄土高原地区近60年的降水时空变化特征进行综合分析。结果表明： （1） 黄土高原地区降水量在空间上的分布具有明显的“阶梯状”特点， 从东南向西北逐渐递减， 降水量东多西少、 南多北少。局部地形而言， 海拔越高， 降水量越大。（2） 在东南季风和大气环流改变的影响下， 黄土高原地区1989 -2018年降水量空间分布与1959 -1988年相比， 200 mm和400 mm等降水量线明显北移， 东南部季风区降水明显减少， 西北部非季风区降水明显增多。黄土高原季风边缘区受季风的变化影响较大： 东南季风不断减弱导致水汽输送的能力随之减弱， 同时ENSO暖事件也使东南降水减少， 最终造成了东南部降水的减少； 西北部则由于大气环流变化的影响导致降水逐渐增多， 区内半湿润地区的面积略有扩大。（3） 黄土高原地区在研究时段内降水整体上呈波动上升趋势， 表现为湿润化的发展趋势。（4） 黄土高原地区降水年际变化存在5年、 7年、 11年、 43~45年 4个时间尺度的振荡周期， 并以5年为第一主周期。
温度是最重要的气象要素， 其预报准确率对于天气预报至关重要。本文针对华南区域中尺度数值模式（China Meteorological Administration Guangdong， CMA-GD）2 m气温逐时预报产品， 使用线性不分级回归法对地形偏差导致的气温预报误差进行订正， 并使用一维卡尔曼滤波法和双权重滑动平均法对结果再订正。结果表明， 模式地形高度偏差与温度误差均值呈线性负相关关系， 准确率逐时效分布呈日变化特征， 不分级回归法订正后， 白天的订正效果优于夜间。使用最优周期的数理订正方法（卡尔曼法周期为15 d， 平均值法周期为20 d）进行再订正， 平均值法的订正效果优于卡尔曼法， 对比日内时段， 白天订正效果优于夜间。夏、 秋季的订正效果优于冬季、 春季， 前者平均值法优于卡尔曼法， 后者两种方法差异不大， 春季部分时段呈负订正效果。不分级回归法订正后有8个站点为负订正， 数理方法再订正后无负订正站点， 对北部区域的订正效果总体优于南部。逐时效MAE和ACC订正幅度占比呈二项式正相关关系， 不分级回归法的斜率最小， 订正效果有限， 平均值法相关性最好， 斜率最高。对鄱阳湖平原中部和浙闽丘陵南部区域进行误差评估， 前者误差峰值小于后者， 峰值处订正幅度也小于后者， 订正后MAE分别降低25.1%、 19.8%， 2022年11月至2023年1月冷空气入侵频繁， 鄱阳湖平原中部MAE降低13.5%。模式对高海拔山区的预报显著偏高， 8 -10月气温预报误差振荡幅度最小， 春、 冬季误差振荡幅度最大， 订正后预报误差围绕0轴振荡， 系统性正误差得到明显改善。以增温（2022年5月1 -6日）和强降温（2022年11月28日至12月3日）过程为例， 订正后MAE分别降低18.2%、 16.0%， 表明方法对转折性天气取得了稳定的订正效果。该复合订正方法稳定性好， 预报订正能力较强， 易于业务推广。
高质量的降水数据是进行山区生态水文和气候变化研究的重要前提。然而， 哀牢山地形复杂， 地面观测站点稀少且空间分布不均， 对该山区降水时空变化特征的认识不足。本研究使用地理加权回归模型（GWR）， 将GSMaP-Guage降水产品的空间分辨率从0.1°降尺度为30 m， 并使用气象站点数据对降尺度后的降水数据进行精度验证， 基于此进行了哀牢山降水量长时间序列（2000 -2020年）的时空变化特征分析。结果表明： （1）降尺度后的GSMaP-Guage降水数据精度可靠（R 2=0.77， Bias=-0.01）， 且降尺度后的降水数据空间细节得到极大丰富。（2）哀牢山年降水从北向南递增， 且随着海拔的升高先增加后降低； 哀牢山存在明显的干湿季节交替特征， 5 -9月的降水量占年降水量的74.74%； 月降水量从2 -12月先增加后下降， 在7月达到峰值。（3）在时间上， 2000 -2020年的年降水量的平均值呈下降趋势； 在空间上24.19%的区域降水量呈增加趋势。对于不同的月份， 1月降水显著增加， 5月降水显著减少， 而其他月份降水的变化不显著。本研究发现GWR降尺度方法是获取高分辨率降水数据的有效方法， 是明晰山区降水时空分布特征、 并为生态水文过程研究和区域水资源管理提供关键基础数据的可靠途径。
高原边坡地区及台风系统观测资料的有效同化对我国天气预报有重要影响， 而背景误差是影响资料同化效果的关键因子。为了更好地理解高原边坡对流系统和台风系统的常规控制变量以及各水凝物控制变量背景场误差特征， 从而发展适用于高原边坡对流系统和台风系统的资料同化方案， 本文基于集合变换卡尔曼滤波和集合-变分混合同化方法分别更新集合扰动和集合平均得到含有80个集合成员的4公里分辨率对流尺度集合预报样本， 选取2022年8月中旬发生在青藏高原东北边坡的对流个例和2022年第12号台风“梅花”个例， 经过物理变换、 垂直变换以及水平变换统计得到包含多相态水凝物和垂直速度在内的多元变量背景场误差协方差， 同时对其空间误差特征如特征值、 特征向量和特征长度尺度进行了分析。研究发现， 与台风系统对比， 高原边坡对流系统的背景场误差相对更大， 对水凝物变量以及垂直速度的模拟更差。因此， 在高原边坡对流系统的资料同化中， 分析会更接近于观测而远离背景场， 对其观测质量和数量要求相对更高。另外， 高原边坡对流系统的大气特征和水凝物以及垂直速度变量的水平尺度相对于台风系统更小、 更有局地性； 对比常规控制变量， 水凝物和垂直速度变量具有更小的水平尺度和更强的局地性特征。因此在同化分析时， 高原边坡区域的观测资料以及与水凝物相关的观测信息影响范围相对有限。
2018年第14号台风“摩羯”8月14日北上影响山东期间， 在台风东南侧鲁中以东地区出现了台风外围螺旋雨带， 导致多地出现短时强降水。基于雷达、 逐小时降水量、 地面、 探空、 飞机报资料， 并利用美国WRF（Weather Research and Forecasting）模式进行数值试验， 对螺旋雨带的特征及成因进行了研究。研究结果表明： 外围螺旋雨带是由多条线状对流系统合并发展而成。台风外围螺旋雨带表现出较明显的前导层状（LS）降水线状中尺度对流系统（MCS）的特征， 即线状MCS由多个对流单体组成， 对流为后向发展， 且存在多次较强线状MCS由侧面并入线状MCS的过程。强降水主要出现在线状对流系统成熟阶段。强降水水汽主要来自850 hPa以下台风周边的近地层大气。对流发生前， 山东上空中低层受高温高湿热力不稳定大气控制， 风随高度顺时针旋转， 有利于对流系统发展。随着台风缓慢北上， 500 hPa高空有冷空气向下侵入， 在台风东南侧鲁中地区900 hPa以下出现西南风和偏南风、 以及偏南风和东南风气流的局地辐合， 辐合动力抬升触发不稳定大气能量释放， 激发出多条局地线状对流系统。对流系统沿引导气流向北发展， 西侧对流系统向北发展同时向东北方向移动， 并与前部线状对流系统多次合并加强， 逐渐形成细长的外围螺旋雨带。对流发生过程中上升气流明显强于下沉气流， 在成熟阶段对流系统的前方低层出现干冷下沉气流， 600 hPa以上高度的对流区随高空引导气流快速东移， 对流系统迅速减弱。同化AMDAR飞机报资料可以改进WRF模式台风路径和风场预报， 准确预报出对流系统的动力触发机制， 从而准确预报出台风外围螺旋中尺度雨带的发生。
近年来， 中国西南地区， 包括云贵川渝等地， 频繁受到气候变化引发的洪涝灾害， 造成了严重的人员伤亡和巨大的财产损失， 这些灾害的频发与降水异常密切相关。尽管传统的统计方法和大气模式在降水预测方面已有一定成效， 但面对降水数据复杂的时空特征， 仍缺乏有效的处理手段。随着机器学习技术的发展， 融合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）的卷积长短期记忆网络（Convolutional Long Short-Term Memory， ConvLSTM）在研究时空序列问题方面表现较为突出， 特别是在降水预测领域。为了更准确地预测中国西南地区未来一年的夏季降水（降水短期气候预测）， 本文构建了一个融合全球海表温度和中国西南地区降水数据的数据集， 采用ConvLSTM进行训练， 并将其命名为SST-ConvLSTM。该模型不仅能够捕捉实况降水数据中的时空特征， 而且能够从全球海表温度数据中学习到一些信息， 从而增强降水短期气候预测的准确性。研究结果显示： 相较于不考虑海表温度的ConvLSTM和大气模式， SST-ConvLSTM模型在中国西南地区夏季降水短期气候预测方面具有显著优势。（1）在数值方面， SST-ConvLSTM模型的预测结果与实况降水数据最为接近， 且变化趋势相似。相比之下， ConvLSTM和传统大气模式的预测结果均存在一定程度的偏差。（2）在空间分布上， SST-ConvLSTM模型同样表现较好。其预测结果与实况降水数据的分布较为一致， 能够准确反映降水在空间上的分布。（3）在模型评估中， 本文采用了三种评估指标对SST-ConvLSTM模型的性能进行了评价。结果显示， SST-ConvLSTM模型在各项评估指标上均表现较好， 取得了最佳成绩。这些发现为未来西南地区的降水预测研究提供了重要的参考和启示。
利用2021年5月1日至6月30日在川南森林60 m微气象塔测量的3层（20 m、 38 m和56 m）湍流数据来研究冠层上方动量和标量的湍流输送特征。相干结构是湍流运动的主要形式， 由上升气流（喷射）和下沉气流（扫掠）两部分组成。本文利用象限分析法分析了森林冠层上方粗糙副层、 粗糙副层和常通量层的边界及常通量层的喷射-扫掠运动特征， 包含喷射和扫掠对通量贡献的差异、 动量和标量传输之间的差异以及不同标量（T、 q、 CO2）传输之间的差异。结果表明： 在不稳定和稳定条件下， 喷射在所有三层高度上主导标量传输， 而扫掠是在中性条件下粗糙副层之上传输标量的主要涡流运动。对于动量通量， 在不稳定条件下， 所有三层高度处， 喷射都占主导作用， 在稳定条件下， 在粗糙副层和常通量层处， 喷射占主导作用， 而在粗糙副层和常通量层的边界， 扫掠的作用大于喷射， 在中性条件下， 除了粗糙副层以外， 扫掠的通量贡献都大于喷射。三阶累积量展开法（CEM）可以更准确地表现喷射和扫掠产生的通量贡献， 截断累积量展开法（ICEM）对粗糙副层和常通量层边界处的温度模拟较差。通过传输效率的计算， 进一步量化了动量和 标量传输之间的差异。动量的湍流传输效率随不稳定性的增加而降低， 而热量传输效率则相反。大气稳定性是控制动量和标量传输的重要因素， 水汽的传输效率受大气稳定性的影响较小。强不稳定条件下， 热量传输效率比其他标量传输更有效。
研究山谷风对地形降水的影响是深入认识复杂地形条件下局地降水形成机制的关键。根据2014 -2021年GPM/DPR数据， 采用连通域法识别了伊犁河谷夏季地形降水系统， 结合ERA5的10 m地表风资料将降水过程分为谷风型和山风型， 对比分析了这两类“喇叭口”地形降水的时空分布、 垂直结构及宏微观特征差异。结果表明： 谷风降水集中在河谷南部和东部山麓迎风坡， 降水时段主要在午后-傍晚（12:00 -20:00， 北京时， 下同）， 山风降水在河谷平原较多， 降水多发于夜间-清晨（01:00 -06:00）， 谷风平均风速（0.79 m·s-1）比山风（0.74 m·s-1）大6.8%， 谷风和山风降水的近地表降水率（R）和雨顶高度（STH）平均值分别为1.32 mm·h-1、 1.15 mm·h-1和5.90 km、 5.72 km， 统计发现STH与R呈正相关； 在上坡风影响下谷风降水的R、 STH和质量加权平均直径（D m）和粒子数浓度（dBN w）在地形抬升作用下出现增幅， 在海拔2~3 km处达到极大值， 迎风坡形成的上升气流促进了云滴凝结和碰并增长形成雨滴； 谷风降水的平均dBN w（33.5）比山风（34.5）偏小近3%， 而前者平均D m（1.63 mm）较后者（1.38 mm）大18.1%。由于山风比谷风降水在0 ℃层以下液相区域的雷达反射率因子偏小， 当雨滴下降到近地面的干燥层时， 大液滴破碎蒸发导致dBN w偏多而D m较小。山谷风影响着地形降水的宏观结构和微物理过程， 未来在判别地形云人工增雨潜力及数值模拟山区降水精细结构等研究中， 将注重考虑山谷风的影响及其动力学机制。
传统的二分法列联表检验在计算降水TS（Threat Score）评分时， 漏报和空报事件具有相同的权重， 满足阈值条件的不同降水量的漏报事件的权重相同， 同时阈值区间内不同降水量的命中事件也具有同等的频次计算方式， 在高分辨率网格降水预报检验中显得不够精细。事实上， 同为命中但数值不同， 或漏报事件中预报和观测降水量差异程度的大小产生的影响可能完全不同。本文在综合考虑降水命中、 漏报次数和降水量的基础上， 提出了降水影响预报评分ITS （Impact Threat Score）。“影响”定义为因预报命中或漏报降水对实际发生降水可能带来的潜在后果的刻画。对于命中和漏报事件， 分别通过观测降水的对数以及观测与预报降水的差值的对数定义影响因子， 在此基础上累计得到时空尺度上事件的等价影响AI和CI。单纯考虑CI的影响评分ITS0， 定义为ITS的一个子项； 综合考虑AI和CI共同作用的降水评分定义为ITS。分析表明： ITS0根据漏报降水的差异程度， 赋予动态权重， 能够清楚地分辨漏报事件的影响程度； 而ITS对命中大量级降水有奖赏， 当命中的降水数值越大， 漏报降水的数值与观测差异越小， ITS越大， 对真实降水产生潜在后果的刻画能力也越好。实际应用中， 采用ITS0还是ITS， 可以根据评价的目的和需求来综合考虑。
2022年春夏两季甘肃庆阳降水时空差异明显， 区域性、 阶段性旱涝灾害交替出现， 极端天气频繁发生。利用降水观测及环流指数资料， 基于相关分析等方法， 本文解析了2022年庆阳旱涝急转的降水特征及可能成因。结果表明： （1）2022年庆阳市春夏两季降水表现出旱灾持续时间长、 旱涝转变异常迅猛、 极端降水突破历史极值的特点。3 -6月多个县区降水偏少50%以上， 7月降水骤然转为偏多41.0%， 并在7月15日区域性大暴雨中最大日降雨量373.1 mm， 突破历史极值， 这种降水态势的急速转变是极为罕见的。（2）3 -5月各县区降水量与海洋尼诺指数（ONI）指数呈明显正相关， 7月与ONI呈明显负相关， 拉尼娜年西太平洋副热带高压位置偏北， 庆阳市春季高温少雨， 夏季易出现极端降水， 2022年春季拉尼娜事件开始加强， 对庆阳市旱涝急转产生重要影响。（3）3月至5月中旬， 北极涛动（AO）指数明显高于历史平均值， 冷空气活动偏弱导致降水整体偏少。7月中旬至8月中旬AO负相位与强盛的副高配合， 促使暴雨集中出现。（4）2022年3 -6月及8月， 欧亚中高纬500 hPa为“两槽一脊”环流形式， 西太副高虽然强盛， 但气流辐合带并不在庆阳上空。7月500 hPa转为“两脊一槽”， 活跃的冷空气与强盛的水汽输送使强降水频率提升， 极端降水发生。
为构建融合雷达反演风场的格点化时空连续三维风场产品， 以ERA5再分析风场作为初估场， 双雷达反演组网的三维风场作为观测场， 采用最优插值技术对二者进行了融合试验， 用浙江区域6次降水过程的样本统计分析了ERA5再分析和雷达反演风场的误差及其误差相关性， 按照误差结构分配权重， 最终得到0.25°×0.25°分辨率逐时三维融合风场结果， 用秒级探空检验表明： 融合风场相较于ERA5风场准确性提高了， 总体均方根误差减少6%（U分量）， 16%（V分量）； 相关系数提高0.02（V分量）。融合风场对再分析资料利奇马台风眼区附近偏小的风场进行了有效的修正， 并填补了雷达反演风场的盲区， 形成了完整且准确的风场产品， 并在台风定位上， 修正了ERA5风场环流定位的较多偏移。在暴雨和对流个例中， 结合雷达反演风的小尺度信息， 融合风场使得ERA5风场中原本不明显的辐合特征得以体现， 提升了资料的应用价值。
在气候变化的背景下， 利用陆面过程模型准确模拟土壤水分对气象预报、 农业生产和水文过程都具有重要意义。本文利用黑河上游阿柔站的气象观测资料作为Noah-MP模型的驱动数据， 开展了土壤水分模拟试验， 评估了Noah-MP模型在黑河上游高寒山区的土壤水分模拟性能。在不考虑模型参数和驱动数据不确定性的条件下， 对Noah-MP模型不同物理过程的参数化方案进行任意组合， 设计了包含17280种不同组合方案的土壤水分多参数化方案集合模拟试验， 选用Natural Selection敏感性分析方法分析了浅层土壤水分模拟结果对参数化方案的敏感性， 并进一步量化了土壤水分多参数化方案集合模拟结果的不确定性范围。研究结果表明， Noah-MP模型可用于黑河上游高寒山区的土壤水分模拟， 模型对浅层土壤水分的模拟精度较高， 模拟的土壤水分变化趋势与观测资料基本一致； 而深层土壤水分模拟结果精度较差， 模拟的土壤水分变化趋势与观测资料偏差较大。浅层土壤水分模拟结果对冻结土壤中过冷液态水、 冻结土壤渗透、 雨雪分离和第一层积雪或土壤温度的时间方案4个物理过程的参数化方案敏感， 其中对冻结土壤渗透物理过程的参数化方案特别敏感。上游高寒山区土壤冻融循环过程中， 冻结时段内的土壤水分模拟结果对参数化方案更加敏感， 使得土壤冻结物理过程参数化方案的选择是导致土壤水分多参数化方案集合模拟结果不确定性的主要因素。
基于多种观测资料， 将2013 -2021年云南125个国家站17 m·s-1及以上16778个大风划分为热低压大风、 雷暴大风、 局地大风、 冷空气大风、 南支槽前大风、 500 hPa偏西急流背景下偏西大风、 台风大风和高原槽后大风8种类型， 对除局地大风外的7种类型大风时空分布及风向风速特征进行了分析。云南大风主要为热低压大风， 其次为雷暴大风， 大风主要发生在云南西北部、 中部和东部； 除雷暴大风外， 其余类型大风风向可大致根据大风成因判定， 大风风速多为7~9级， 10级及以上风速分布不连续性强， 雷暴大风和南支槽前大风发生站次相对热低压大风少， 但其造成极端大风的可能性更高； 发生站次年变化方面， 大风主要发生在冬春季节， 3月最多， 雷暴大风年变化呈现出双峰结构， 除4月主高峰外， 8月还有一个次高峰， 同时雷暴大风发生日数年变化也呈现双峰结构， 8月次高峰大风日数与最高峰4月相当， 即春季雷暴大风组织性较强， 夏季雷暴大风则呈现出零散的特征； 发生站次日变化方面， 热低压大风主要发生在白天， 15:00 -15:59（北京时， 下同）最多， 雷暴大风和南支槽前大风主要发生在午后， 16:00 -17:59最多， 冷空气大风主要发生在午后至凌晨， 18:00 -19:59最多， 500 hPa偏西急流背景下偏西大风有两个主要发生时间段， 午后和凌晨， 午后发生站次相对较多， 台风大风主要发生在白天， 16:00 -17:59较多， 高原槽后大风主要发生在白天和刚入夜时， 15:00 -16:59相对较多。
利用常规气象观测资料、 ERA5再分析资料、 闪电定位数据和多普勒天气雷达资料等， 以中原地区代表性省份-河南省为研究区域， 针对其2010 -2021年冷季（10月至次年4月）显著高架对流个例进行不稳定机制分类， 并对比分析不同机制下雷达回波特征。结果表明： （1）河南省冷季高架对流按照不稳定机制可分为条件不稳定类、 条件对称不稳定类、 条件不稳定与条件对称不稳定混合类和锋生次级环流触发类4种， 其中条件不稳定类占比最多， 条件对称不稳定类和混合类次之， 锋生次级环流触发类较少。（2）冷季高架对流雷达回波以大范围层积混合回波为主， 高架对流单体强度中心值超过40 dBZ， 强回波中心高度超过0 ℃等温层， 最大回波顶高在6~10 km。高仰角上存在环状或带状回波的类零度层亮带。（3）条件不稳定类雷达回波中心最强（55~60 dBZ）， 强回波发展高度和回波顶高最高（8~12 km）， 出现冰雹概率最高； 混合类回波范围广、 中心强度较大（40~55 dBZ）， 对流发展高度与不稳定主导类型有关， 回波顶高达8~10 km。条件对称不稳定类和锋生环流触发类回波类似， 结构呈条纹状或片状， 中心强度较弱（30~45 dBZ）， 回波纹理均匀， 回波发展高度达3 km， 最大顶高达6~8 km， 对流单体沿热成风方向传播， 没有新生单体传播或合并， 能够形成冰相粒子和雷暴， 但出现雹暴概率较低。（4）径向速度场显示上下层风场不连续， 850 hPa以下近地层维持东北或偏东急流， 700 hPa以上存在强盛西南急流， 较好反映了暖湿气流沿冷垫爬升的天气学特征； 低层零速度线呈“S”型弯曲和明显的正负速度中心形成典型的“牛眼”结构， 其中以锋生环流类最为显著， 条件对称不稳定类次之。
城市化水平不同， 其对地面气温序列的影响程度也不尽相同， 甚至差异较大。为明确华中区域不同程度的城市化对地面气温序列的影响， 基于1964 -2023年华中区域268个国家气象观测站的逐日气温资料， 选取了大城市站、 一般城市站、 国家基本/基准站， 并运用经验正交函数法（EOF）和邻站选取等方法选取了参考站； 构建了城市化偏差、 城市化偏差贡献率、 城市化偏差订正的计算公式； 分1964 -2023年和1979 -2023年两个时段， 对比分析了城市化对大城市站、 一般城市站、 国家基本/基准站年、 季平均气温、 平均最高和最低气温序列的影响， 并对上述台站年、 季气温序列中的城市化偏差进行了订正。结果表明： 两个时段城市化对城市站和基本/基准站年平均气温、 年平均最高和最低气温的影响均为增温， 且1979 -2023年上述台站三类气温城市化偏差较1964 -2023年均略有升高， 而大城市站和基本/基准站三类气温的城市化偏差贡献率却有所下降。就平均气温而言， 两个时段城市化对城市站和基本/基准站年平均最低气温的影响程度显著高于对年平均最高气温的影响程度； 就季节而言， 1964 -2023年， 城市化对冬季增温作用最明显， 而1979 -2023年冬季城市化增温速率显著减弱； 就不同等级台站而言， 1964 -2023年城市化对大城市站的影响最显著， 1979 -2023年一般城市站年平均气温的城市化偏差贡献率较大城市站高出5.6%， 两个时段国家基本/基准站年平均气温城市化偏差为0.040~0.041 ℃·（10a）-1。城市化偏差订正后， 1964 -2023年华中区域年平均气温、 年平均最高和最低气温的增温趋势分别减少了0.044 ℃·（10a）-1、 0.010 ℃·（10a）-1、 0.070 ℃·（10a）-1； 城市化程度最显著的河南省中东部增温趋势下降最明显， 因此在城市快速发展的同时应重点关注其对气候和环境带来的影响。
准确的供热负荷预测对于提高集中供热系统能效和建筑物室内舒适度尤为重要。本研究以中国北方大城市天津为案例， 利用2021 -2022年采暖季实测小时供热负荷和气象观测数据， 分析了气温、风速、相对湿度和太阳辐射综合气象要素对供热负荷的影响， 并基于非线性外部输入的自回归（NARX）神经网络算法构建了一种高效的短期供热负荷预测模型。结果表明， 供热负荷具有显著的日变化及月变化特征， 与气温呈显著负相关， 与太阳辐射呈弱负相关， 与湿度、风速的相关关系有明显的季节差异。相较于仅考虑气温的供热负荷预测模型， 同时引入气温、风速、相对湿度和太阳辐射的预测模型性能最佳， 相对误差降低约1.4%。与LSTM神经网络预测模型相比， NARX神经网络模型的相对误差减少约3.6%， 有效提高了预测精度。
