青藏高原作为气候敏感区域， 其降水对东亚水文循环和气候有着巨大的影响， 因此对于其变化的研究十分重要。降水是全球水文循环的重要变量， 是受气候变化影响的重要气候系统之一， 为了探究全球气候模式对青藏高原降水的模拟能力以及探究在新模式、 新情景下未来降水可能变化， 本文使用耦合模式比较计划第6阶段（CMIP6）最新的31个气候模式逐月降水资料， 以及国家气候中心所提供的CN05.1降水观测数据集， 评估CMIP6模式对青藏高原降水的模拟能力， 并择优选择模式在不同共享社会经济路径情景下（Shared Socioeconomic Pathway， SSP）进行高原未来降水预估。结果表明： 1995 -2014年青藏高原观测降水分布模态特征为自东南向西北递减并且降水集中在夏季， 大部分模式可以模拟出降水分布和季节性趋势但几乎都有高估降水的现象， 多模式平均降水高出观测102%； 总体上CMIP6最新模式对于青藏高原降水模拟能力较差， 模式相对于观测的平均相对偏差指数为102%， 说明大部分模式表现不理想， 定量分析所有模式后选出EC-Earth3-Veg-LR， MPI-ESM1-2-LR， EC-Earth3-Veg， MRI-ESM2-0为模拟较优模式， 可大致反映出青藏高原的降水特性； 气候模式在SSP1-2.6情景下青藏高原降水增长最慢， SSP5-8.5增长最快； 从辐射强迫较弱情景SSP1-2.6到较强情景SSP5-8.5， 近期（2021 -2040年）高原降水增幅在各情景下难发现较大差别， 但中期（2041 -2060年）和末期（2081 - 2100年）有明显增长， 说明碳排放强度对近期影响较小而对长期影响大； 未来降水增幅主要发生在念青唐古拉山以南地区， 从季节性来看夏季增幅最大， 其次是春季、 秋季， 增幅最小的是冬季， 因此应当注重青藏高原未来夏季和春季的降水变化， 做好应对措施。

为了探讨南亚季风的强弱变化对青藏高原垂直环流的作用， 利用1990 -2019年近30年高分辨率的JRA55再分析资料计算了南亚季风Webster-Yang指数（WYI）并选取了南亚季风强弱年， 通过对比分析季风爆发前期（5月）、 爆发期（7月）和爆发后期（10月）三个不同时段南亚季风强弱变化对青藏高原垂直环流的影响。研究表明： （1）5月WYI强年在高原南侧的上升气流强度和范围均大于弱年， 7月高原主体与南侧的上升气流强度增大， 强弱年差异不明显， 10月WYI强年在高原南侧的垂直环流仍维持， 但强度减弱， WYI弱年在高原南侧高空已转为下沉气流。（2）5月和10月， 质量和能量均为从高原的南侧和北侧汇入高原， 7月则转为高原向南北两侧散出质量和能量； WYI强年高原南侧高层辐散的强度大于弱年， 低层辐合强度差异较小， 强弱年在5月能量与质量的传输强度差异最大， 7月最小。（3）WYI强年10月100 hPa南亚高压位置偏西，500 hPa西太副高维持，高原南侧的风场与温度场的减幅偏小， 表明强南亚季风会改变高原地区高空水平环流形势， 从而影响高原的垂直环流； WYI强年在5、 7、 10月高原主体的地表温度均大于弱年， 表明在强南亚季风带来的暖湿气流的影响下， 高原南侧的上升气流抬升至高原， 高原的地表温度明显上升， 高原地表热量增加进而影响高原垂直环流。

黄河上游水源涵养区是黄河流域生态保护与社会经济高质量发展的重要区段， 气候变化对其水资源时空分配的影响会加剧自然灾害的发生， 进而影响到我国区域生态乃至人类的生存环境。本文基于1961 -2016年CN05.1格点气温、 降水、 风速数据以及1981 -2020年GLEAM V3.5a实际蒸发数据分析了黄河上游水源涵养区过去近60年的关键气候要素变化。结果表明： （1）研究区气温显著上升， 气温变化趋势达0.34 °C·（10a）^-1， 冬季升温幅度最大， 其中黑河区域玛曲县及周边地区的升温最为剧烈。（2）区域降水量整体呈现上升趋势， 降水变化趋势为9.3 mm·（10a）^-1， 春夏季增速相对较快， 冬季最慢， 增长趋势由西北向东南逐渐减小， 西部少雨干旱地区增长显著， 东南部多雨湿润地区则有较为明显的减小趋势。（3）风速在20世纪70年代初经历异常上升后便持续下降， 风速变化趋势为-0.11 m·s^-1·（10a）^-1， 在空间上大部分地区都减少， 尤其是北部大通河区域。（4）实际蒸发量显著上升， 增长趋势达11.89 mm·（10a）^-1， 春、 冬季相对增幅较大， 增速呈现由东向西逐渐增加的趋势， 其中扎陵湖鄂陵湖区域以及大通河区域西部的增加最为显著， 只有中部以及东南部零星几个地方减少。（5）从降水与实际蒸发来看， 降水量增速略高于同期（1981 -2016年）实际蒸发， 因此黄河上游水源涵养区随着气候变暖存在暖湿化趋势。

陆面过程与大气边界层之间耦合关系是理解青藏高原热力效应的关键环节和难点之一。本文基于那曲高寒气候环境观测研究站2019年5月、 7月和10月地面及探空观测数据分析了青藏高原那曲地区地表能量收支及大气温湿垂直廓线的日变化和季节差异， 探讨了该地区干湿季大气边界层高度的演变规律。结果表明， 在5月观测期间内受日间净辐射强度变化的影响， 对流边界层在晴天较高， 为2842 m； 阴天较低， 为1481 m， 强对流天气也可能使其在低层转变成稳定边界层。同时， 位于近地层大气的感热和潜热交换为大气边界层的维持和发展提供了能量支持， 位温和比湿垂直廓线能够正确反映出那曲地区大气边界层高度的季节性差异， 对流边界层高度在5月最高、 10月次之、 7月最低， 而稳定边界层在7月最高、 5月次之、 10月最低。

华西秋雨是中国西部地区出现的独特而复杂的秋季降水现象， 与经济社会和国民生活息息相关。本文在20世纪以来对华西秋雨认识的基础上， 从多角度对比回顾了近20年来关于华西秋雨研究的主要成果。首先， 明确了华西秋雨的时空范围、 降水强度， 提出了表征其基本特征的量化标准和指数， 揭示了华西秋雨显著的年际差异、 “正-负-正”年代际变化和4~8年的周期循环； 其次， 指出了低中高纬度大气环流系统、 热带海温强迫、 青藏高原作用等对华西秋雨的不同重要影响， 进而得到了多系统、 多因子协同作用对华西秋雨异常演变的重要意义， 丰富了华西秋雨异常演变认识； 最后， 针对华西秋雨现状， 指出了不同季风、 冷暖气流、 演变成因、 天气过程、 夜雨特征、 区域响应等方面存在的主要问题， 并展望了青藏高原大地形下， 华西秋雨多尺度协同作用及其物理机制的综合、 精细分析研究等未来主要发展趋势。

利用1961 -2020年中国地面降水逐日数据集和NCEP/NCAR逐月再分析资料， 采用相关及合成分析等方法分析了东部型El Ni?o事件发展期秋季对同期我国极端降水的可能影响及物理过程。结果表明： 东部型El Ni?o事件在发展期秋季对华中和华南地区的极端秋季降水有显著的影响， 造成华南地区秋季极端降水增多而华中地区减少。进一步分析了造成这种影响的物理过程发现， 当东部型El Ni?o事件处于发展期的秋季时， 中东太平洋表现为显著的正海温异常， 热带西太平洋及我国南海为负的海温异常。相应地， 热带中东太平洋表现为异常的上升气流， 西太平洋为异常的下沉气流， 在华南地区表现为异常的辐合上升， 为降水创造了有利的动力条件； 同时， 异常海温进一步对西北太平洋副热带高压（以下简称西太副高）位置产生影响， 造成西太副高异常偏西， 在南海到西太平洋地区表现为反气旋性环流异常， 意味着西南气流的水汽输送增强， 这促进了华南地区极端降水的发生。而在华中地区则表现为异常的偏北风和水汽辐散， 不利于降水的生成。以上结果对认识我国东部地区的极端降水事件的物理机理提供了科学线索。

青藏高原被称为“亚洲水塔”， 其水资源的变化对下游的天气气候有重要的影响。降水是水循环的关键环节， 因此， 准确模拟青藏高原降水对我国水资源安全有重大意义。近年来， 一些研究发现对流解析模拟（即当网格尺度小于4 km时关闭对流参数化方案的模拟）能够提升青藏高原降水的模拟效果， 然而， 这些研究仅仅选取了1~3种对流参数化方案来进行对比研究， 对流解析模拟是否优于任意对流参数化方案仍然未知。本文评估了WRF模式中9种积云对流参数化方案与不使用对流参数化方案的对流解析模拟（Convection-Permitting Modeling， CPM）对2009年夏季青藏高原地区降水的模拟能力。结果表明： 模拟总体高估了青藏高原2009年夏季降水， 存在0.4~2.0 mm·d^-1的误差， 对青藏高原CAPE值和潜热通量的模拟过大可能是造成青藏高原降水模拟偏大的原因之一。在所有模拟中， G3积云对流参数化方案对平均降水和日变化的模拟效果最好， 能更好地模拟出平均降水的降水强度、 空间分布和降水落区以及降水日变化。CPM对降水整体的模拟效果次于G3积云对流参数化方案， 不能有效地改善对降水日变化的模拟， 但是可以改进对降水频率的模拟。在不同高原生态区内， 所有模拟都不能合理地模拟出荒漠区和喜马拉雅南麓的降水， 但相较于参数化方案， CPM可以大大地降低荒漠区的误差。在其他区域内， CPM和Tiedtke积云对流参数化方案的表现都较好。综合平均降水和降水频率， CPM、 Tiedtke和G3积云对流参数化方案对不同区域、 不同强度的降水模拟误差最小。因此我们建议： 模拟青藏高原夏季降水时可优先考虑G3和Tiedtke积云对流参数化方案， 在计算资源充足时， 可以考虑采用高分辨率的对流解析来提高青藏高原降水频率的模拟。

利用常规观测资料、 FNL分析资料及经质控后的自动站小时降水数据， 诊断分析了青藏高原东坡地形在2017年7月2 -3日高原涡影响云南降水过程中的作用， 并利用数值模式WRFv4.0对此次过程进行了地形敏感性试验。结果表明： 高原涡是此次云南强降水的重要影响系统； 低涡中心及附近区域中高层维持暖心结构， 并呈现显著的上升、 下沉运动交替的分布； 过程累积雨量分布表现为两条明显的与山脉走向平行的西北-东南向雨带， 且具有强弱交错的分布特征， 强降水集中出现在午后至傍晚及前半夜两个时段内， 中心均位于地形边坡， 并随着低涡向下游传播； 南亚高压、 西北辐散气流、 西太平洋副热带高压及滇缅高压为低涡的东移发展提供了有利的高空环流场， 500 hPa正涡度及700 hPa水汽通量辐合中心对强降水落区具有较好指示意义； 低涡降水期间存在β中尺度重力波， 波动由青藏高原东坡地形激发， 沿着300~200 hPa的气层传播， 高空的非地转平衡运动及垂直风切变为重力波的发展及传播提供了有利条件， 重力波先于低涡及降水向下游方向移动及发展， 波脊处对应上升运动及辐散中心， 波槽处对应下沉运动及辐合中心， 强降水及波脊均位于低涡西南侧强辐合上升运动区； 地形高度降低后， 其机械阻挡抬升作用减弱， 重力波和高原低涡消失， 雨带强度及空间分布特征发生显著改变。高原东坡地形对高原涡的形成和发展， 以及高原涡影响下的云南降水具有重要作用。

新一代静止气象卫星葵花8号 （Himawari-8） 上搭载的静止轨道成像仪AHI （Advanced Himawari Imager） 凭借其高时空分辨率可以对重庆地区暴雨进行连续观测。本文选取2019年4月19日的一次区域性暴雨天气过程为试验个例， 采用WRF （Weather Research and Forecasting） 中尺度模式进行数值模拟。基于WRFDA （Weather Research and Forecasting model Data Assimilation） 同化系统对葵花8号静止气象卫星的AHI辐射率资料进行相应的质量控制和云检测， 进而开展循环同化试验， 考察卫星资料同化对这次强对流天气过程预报结果的改进。结果表明在同化AHI红外辐射率资料之后， 辐射传输模式模拟的亮温和观测亮温更为接近。此外， AHI水汽通道辐射率资料同化有效提高了对各层高度上的风场、 水汽场、 雷达回波等要素特征的分析效果， 并且使模式的初始条件更逼近真实的大气状态。研究发现同化AHI水汽通道辐射率资料后模拟的降水整体分布与实际情况更为接近， 主要雨带位置以及强降水中心的精确程度显著高于背景场的预报效果。经过卫星同化的试验可以预报出控制试验漏报的强降水中心， 并且有效地削弱了四川东部和甘肃东南部的虚假强降水范围以及强降水中心。本研究可以为川渝地区暴雨天气数值预报系统中的静止红外辐射率资料的预处理和同化应用提供有益的参考。

利用国家气象信息中心1961 -2020年中国黄土高原地区64个站点逐日昼夜降水数据， 将黄土高原分为两个区域（季风区和西风区）， 并使用线性趋势、 t检验等方法分析了两个区域两个季节（湿季和干季）昼夜降水日数和降水量的变化特征。结果发现， 黄土高原季风区和西风区昼夜降水均有显著的季节差异， 季风区湿季（5 -9月）昼夜降水日数占全年的比例都达60%、 降水量到75%以上， 西风区湿季昼夜降水日数占全年的比例则都近70%、 降水量到80%以上。黄土高原有西风区变湿、 季风区变干的趋势； 其中最为显著的特征是， 西风区湿季白昼降水量增加的站点高达77.8%， 干季昼夜都有超过50%的站点降水量增加； 季风区湿季昼夜降水日数和降水量减少的站点分别超过80%和50%， 干季则分别超过95%和80%。

采用中尺度数值模式WRF（Weather Research and Forecasting）中FY-3C卫星MWHS-2（Micro-Wave Humidity Sounder 2）卫星资料的直接同化模块， 利用WRF-3DVAR（Three Dimensional Variation）方法对三江源地区的两次降水过程进行同化对比试验， 详细对比分析了FY-3C搭载的MWHS-2微波湿度仪和NOAA-18（National Oceanic and Atmospheric Administration-18）搭载的MHS（Microwave Humidity Sounder）微波湿度仪两种同化资料对模拟结果的影响。结果表明： MWHS-2和MHS资料同化的模拟结果基本一致， 对于30 mm以下的降水， 无论同化与否， 模拟的降水范围均会偏大； 但对于30 mm以上的降水， 模拟范围和量级均偏小。资料同化增强了500 hPa西南风场， 从而加大了水汽输送的强度， 使得高空槽偏向西南， 同时加强了300 hPa风场扰动， 在共同作用下从而导致了30 mm以上的降水范围的增大， 对降水量级结果能有一定改善， 但降水落区相较于实际偏南。卫星资料的同化会使得水汽通量场和比湿场的落区范围明显改善， 但对强度的改善作用并没有对落区的改善作用明显， 水汽通量场和比湿场的改变造成了降水预报落区和强度的改变。在温度场方面， WRF模式模拟的误差较大， 卫星资料的同化对温度场有一定的改善作用， 但不如对湿度场的改善作用明显。因而， MWHS-2或MHS卫星资料的同化对三江源降水模拟有一定的改善作用， 该研究结果对三江源降水的预报改进能有重要指导意义。

为了进一步认识青藏高原中东部和下游四川盆地的降水微观特征和差异， 本文利用2019年7 -8月和2020年7 -8月那曲、 玉树、 林芝、 巴塘、 泸定和成都6个地区的雨滴谱观测资料， 研究了不同地区之间的雨滴谱特征和差异， 并提出了各个地区降水的Gamma谱形状参数-斜率参数关系和反射率因子-雨强关系。结果表明： 因更多强对流降水的贡献， 盆地和邻近地区（成都和泸定）的雨滴谱整体比高原地区（那曲、 玉树、 林芝和巴塘）的更宽， 中大雨滴（直径≥1.0 mm）数浓度更高； 而高原地区的降水主要来自层云和弱对流， 整体雨滴谱更窄， 小雨滴（直径<1.0 mm）数浓度更高。6个地区的雨滴谱均随雨强增大而变宽， 数浓度也逐渐升高。不同地区之间的雨滴谱差异也会随雨强变化而改变， 当雨强超过0.1 mm·h^-1后， 那曲和林芝的小雨滴数浓度随雨强增大而增大的幅度明显比其他地区更大； 当雨强达到5 mm·h^-1后， 成都和泸定的中大雨滴数浓度与其他高原地区的差异也逐渐变大。在谱形状参数相同情况下， 成都和泸定的谱倾斜率更小， 反映了这两个地区雨滴数浓度随粒径增大而减小的速率比高原地区的更慢。在相同雷达回波强度（反射率因子）情况下， 那曲和林芝层云降水的雨强比其他地区大； 林芝对流降水在雷达回波低于40 dBZ时， 雨强也比其他地区的大， 而那曲对流降水在雷达回波大于40 dBZ后， 雨强比其他地区的小。

围栏封育作为直接有效的退化草地恢复治理模式， 广泛应用于青藏高原退化草地恢复。围栏封育显著提升植被覆盖并改变地表与大气之间的水热交换， 然而当前对其如何影响高寒生态系统水热通量的定量研究不足， 缺乏对影响机制的认识。本研究以藏北腹地典型高寒湿地和高寒草原为研究对象， 采用涡度相关技术开展禁牧-放牧配对观测， 并基于围栏内外2019年7月至2021年6月连续两年的观测数据， 探究围栏封育后的地表水热平衡变化， 以提升对围栏封育改变地表水热通量机制的认知。结果显示： 高寒草原和高寒湿地生态系统水热通量均表现出明显的单峰型日变化特征， 且分别以感热作用（波文比为1.60）、 潜热作用（波文比为0.31）为主导向大气传输能量。围栏封育降低了高寒草原地表通量值， 感热通量减小5.99 W·m^-2， 潜热通量减小4.84 W·m^-2； 围栏封育提升了高寒湿地的地表通量值， 感热通量增加3.04 W·m^-2， 潜热通量增加30.95 W·m^-2， 围栏封育后高寒草原感热通量和潜热通量日均值均下降， 高寒湿地则增加。围栏封育对地表能量通量影响强度集中于白天， 夜间较弱。高寒生态系统的31组禁牧-放牧配对数据显示， 围栏封育降低高寒生态系统土壤温度， 提升土壤持水能力。基于土壤温度、 土壤湿度、 潜热通量和感热通量视角， 围栏封育对高寒生态系统存在降温潜力。

从冬季平均温度、 温度日变化及日较差等方面入手， 基于2021年CLDAS逐小时产品评估了ECMWF全球高分辨率确定性数值预报产品对我国西南环横断山区复杂地形区近地面2 m温度的预报能力， 并通过区分高地形区（川西高原）和低地形区（四川盆地南部）， 对比了不同地形区近地面2 m温度预报的偏差特征。结果表明： （1）ECMWF模式可合理预报我国西南环横断山区冬季平均2 m温度的空间分布特征， 但偏差分布与地形高度有关， 随着地形高度的增加， 预报偏差呈增大趋势。（2）ECMWF模式很好再现了西南环横断山区冬季温度的日变化特征， 峰值时刻出现在14:00（北京时）； 各时刻温度的预报偏差在不同地形高度存在差异， 川西高原和横断山区的最大负偏差出现在下午， 四川盆地南部的最大负偏差出现在早晨。同时， 高地形区各时刻的预报偏差均高于低地形区。（3）ECMWF模式对日内各时刻不同地形处2 m温度的空间分布均有合理预报， 但偏差存在日变化特征。特别是在横断山区高地形区， 其在各时刻有不同的冷暖偏差特征。（4）在环横断山区温度日较差预报偏差较大的区域（大致为昆明准静止锋线发生频次较高的区域）， 模式对于温度日较差较大的日数， 其2 m温度的预报偏差要大于日较差较小的日数， 且在该区域内， 温度日较差的预报偏差相对不稳定。

暖区暴雪罕见且易致灾， 对其准确预报既是重点又是难点。本文采用WRF中尺度模式中Lin、 Thompson、 WDM6和WSM6四种云微物理方案对2016年11月中旬一次典型新疆北部暖区暴雪过程进行数值模拟， 评估模式对暖区暴雪过程的模拟能力， 遴选最优参数化方案， 分析暴雪过程中水凝物粒子垂直分布及演变特征， 探讨导致暴雪过程的相关中尺度系统的发生发展规律。分析结果表明： （1）不同云微物理参数化模拟中， Lin方案效果最佳， 较为成功地模拟出降雪量级、 落区和趋势。（2）云中各种水凝物粒子活跃于对流层中下层， 其中以霰和雪最多， 自高层向低层分别分布着冰晶、 雪、 云水、 霰粒子， 阿尔泰山迎风坡附近为各水凝物粒子浓度大值中心， 强降雪区四种云中水凝物粒子高值中心垂直对齐有利于各粒子间的转化。（3）上游高湿系统沿西路移动， 低空偏南急流增强时水汽汇合强烈， 阿尔泰山脉西麓迎风坡阻挡利于水汽辐合； 低空偏南急流使暴雪区低层增温， 不稳定条件增强， 垂直次级环流发展， 次级反环流的增强促进不稳定能量的释放， 加剧垂直运动增长， 为大暴雪的发展和维持提供较强的动力抬升条件， 对暴雪起增幅作用。

利用NCEP再分析资料对2008年6月25 -27日和2013年6月4 -10日两次东移出高原的高原涡过程进行结构特征和演变机制的诊断分析， 探讨两次长、 短路径高原涡过程的结构特征和造成不同生命史的影响因子。结果表明： （1）路径短的扎多涡活动过程中， 南亚高压呈扁平状， 高空急流偏南， 高原涡处在下滑槽中移出高原； 路径长的曲麻莱涡活动过程中， 南亚高压有些北拱， 高原涡处在南亚高压脊前西北气流下空， 副高偏南， 高原涡随低槽东移加强， 并伴有西南涡东移。（2）两次高原涡过程结构特征差异明显， 主要表现在扎多涡在高原上增强时、 曲麻莱涡与西南涡耦合及之后再度加强时的结构特征， 前者低涡处在600~350 hPa较深厚的正涡度、 上升运动层内， 还具有对流层高层强辐散的结构特征； 后者具有对流层高、 中、 低层正涡度贯通、 对流层内为上升运动、 对流层低层辐合， 对流层高层弱辐散的结构特征， 其中对流层低层由整个对流层内为最强正涡度， 演变为整个对流层内为最强正涡度、 最强上升运动、 最强辐合。（3）总涡度收支诊断表明， 散度项变化对低涡总涡度变率变化起决定性作用。扎多涡的强度变化与散度项变化一致。曲麻莱涡在与西南涡伴行过程中， 垂直输送项、 水平平流项的影响在加强。（4）涡中心区500 hPa正涡度变率的收支分析看出， 高原涡在没有西南涡活动时， 对高原涡的500 hPa正涡度变率贡献的主要是涡度辐合造成的； 在有西南涡活动时， 随着与西南涡垂直方向叠合、 伴行， 正涡度垂直输送显得更加重要。

墨脱的降水变化与印度洋、 孟加拉湾的水汽向内陆的输送、 夏季风及我国东部雨带的推进过程联系紧密。它的独特地形与西南气流的相互作用在当地形成了年均降水超过2000 mm的降水带。但墨脱的复杂地形与有限的电力交通条件造成了降水观测的困难。2019年， 第二次青藏高原综合科学考察研究任务专题项目在墨脱设置了一部X波段双偏振相控阵雷达， 实现了对墨脱云降水的连续观测， 对当地生态环境和云水资源研究以及高原东南水汽通道特征研究等具有重要的意义。文中使用墨脱X波段双偏振相控阵雷达2020年6 -8月的观测数据， 使用统计手段筛选降水回波片段， 整合后构造得到符合墨脱复杂地形的混合仰角； 利用2019年墨脱雨滴谱数据计算雷达参量、 拟合得到适合墨脱地区降水特点的X波段天气雷达定量降水估测（QPE）公式。在此基础上选取2020年7 -8月三次累积降水量、 平均雨强、 持续时间各不相同的降水过程， 使用线性规划方案计算Φ _DP（差分传播相移）、 最小二乘拟合计算K _DP（差分传播相移率）、 “ZPHI”降水廓线算法订正Z _H（反射率因子）； 以Z _H和K _DP为阈值， 使用R（Z _H）与R（K _DP）分段估测降水， 与单独使用R（Z _H）和R（K _DP）的估测结果进行对比； 并基于降水估测结果和雷达参量的水平分布探讨降水分布与地形的关系。本文经过质量控制的Z _H、 K _DP数据质量有明显改善； 使用统计方法构造的混合仰角有效回波面积大于使用SRTM1 v3.0地形数据构造的混合仰角， 三次降水的典型时刻参量与过程累积降水量和平均Z _H、 Z _DR能初步反映降水变化与地形的关系； 本文的降水估测公式和分段估测降水方法整体结果表现良好， 各评估参数均具有较好的表现； 结果表明： （1）墨脱雷达周边地形变化剧烈， 根据现有地形数据构造的混合仰角在降水估测中表现不如本文统计筛选雷达观测数据得到的混合仰角数据； （2）本文采用的数据质控方法、 定量降水估测公式与分段估测方法（PEM）在降水反演中表现良好， 与单一的R（Z _H）、 R（K _DP）方法相比， 得到的结果在CC和RMSE无明显变化的情况下， 估测误差明显减小； （3）墨脱降水的发生发展或与西南气流被河谷偏北方山坡抬升有关， 较大雨强、 较小粒子直径的云位于地势平缓的谷底。

雅鲁藏布江大峡谷区域作为高原的主要水汽输送入口， 自1979年至今水汽通量辐合及降水量呈持续减少趋势， 这对高原水储量具有重要影响。为了探究该区域水汽输送减少的原因， 本文利用ERA5逐小时再分析资料驱动LAGRANTO模型， 选取典型干旱年份和湿润年份的夏季（6 -8月）， 后向追踪该区域的水汽输送轨迹， 对沿轨迹输送的水汽通量变化进行对比分析。研究发现， 源自洋面的水汽主要来自高原南部的孟加拉湾， 高原西南侧的阿拉伯海， 赤道以南的印度洋以及南中国海四个区域， 水汽输送主要受南亚和印度夏季风控制， 并受索马里跨赤道急流影响。通过对比分析干、 湿年份的水汽输送轨迹的特征， 发现干湿年轨迹路径除南海源地外基本不变， 轨迹上水汽通量随轨迹高度抬升而减少， 且湿润年的损耗始终低于干旱年， 其中孟加拉湾源地的轨迹得到洋面的水汽补充， 在湿润年水汽通量有较强的增长。干湿年份的蒸发、 降水、 环流场形势的对比也佐证了这一发现。最终湿润年到达雅鲁藏布江峡谷边界的水汽通量大于干旱年， 尤其是经由雅鲁藏布江峡谷区域南边界进入的水汽通量显著增大， 这表明， 除源地水汽贡献和大尺度季风环流影响外， 水汽输送途中的降水损耗相关过程对雅鲁藏布江峡谷区域水汽收支具有决定性作用。

对甘肃省范围内的区域气象站和国家级气象站2011 -2020年的汛期降水和极端降水等资料进行了质量控制， 筛选出1253个区域气象站和75个国家气象站开展了降水特征分析。结果表明， 甘肃省区域站和国家站降水的平均数量非常接近， 无显著性差异， 全省区域站汛期平均降水为382.9 mm， 国家级站为379.7 mm； 区域站各月降水平均在31.7~87.1 mm； 国家站各月为30.4~86.4 mm。但两类站点降水的极端值存在显著差异， 汛期总降水量区域站最大可达917.5 mm， 本站最大为710.7 mm； 单月降水量区域站最大为776 mm， 本站为541 mm； 暴雨日数区域站最大为46 d·（10a）^-1， 本站为17 d·（10a）^-1； 两类站点降水极大值发生的空间位置比较接近， 但区域站的数值显著高于国家站。两种站点降水的空间趋势非常一致， 其汛期降水相关系数达0.95， 月极端降水相关系数为0.92； 而区域气象站比国家站有更多小斑块的高值和低值中心； 两类降水空间差异在甘肃省的东部和南部比较明显。总体上， 区域气象站更精细地描绘了甘肃省的降水特征， 在地形复杂区域监测到更多的极端降水事件， 降水极值相比国家站明显偏大， 这些地方的暴雨洪涝灾害防御应以区域气象站数据为依据， 增强灾害风险的防范能力。

大气具有斜压性质和层结特性， 对于大气三维运动及静止大气热力状态的刻画离不开垂直坐标的选择。垂直坐标更是构建数值预报模式的基础， 经常根据不同的垂直坐标形式来区分不同类型的大气动力框架， 如几何高度框架、 等压面框架和等熵面框架等。伴随垂直坐标的发展， 模式预报性能在不断提升， 模式版本也在不断演进。本文简要回顾了垂直坐标的发展历史， 重点介绍了目前国内外主要非静力业务模式垂直混合坐标的处理思路与方法， 同时指出模式垂直分辨率及预报变量垂直分布形式的选择考量。最后对数值预报模式垂直坐标设计与应用进行总结， 并给出未来发展展望。

青藏高原冬春积雪变化具有显著的年际变化特征， 其对中国东部夏季降水预测具有一定指示意义。由于特殊的复杂地形， 青藏高原气象站点分布稀疏且不均匀， 再分析数据和卫星数据提供的高原积雪资料的不确定性是影响和制约积雪变化及其天气气候效应研究中的一个关键问题。本文基于青藏高原台站观测、 再分析（ERA5 和NOAA-V3）和卫星反演（MODIS雪盖以及IMS雪盖）的多源积雪资料， 采用偏差分析、 均方根误差以及相关分析等多元统计方法重点检验了多源高原积雪数据在描述积雪年际变化特征方面的不确定性。通过比较不同积雪资料的时空分布和变化特征， 以期提升多源高原积雪资料适用性的认知， 并为相关研究提供有意义的参考。分析结果表明： （1）就再分析数据给出的积雪资料而言， ERA5雪深资料相较NOAA-V3雪深， 对高原站点观测雪深的描述效果更好。除了高原中东部分站点外， ERA5雪深数据的平均偏差和平均均方根误差均较小， 而NOAA-V3雪深数据的平均偏差和均方根误差在整个高原范围内均存在一定程度的高估； （2）再分析（ERA5 和NOAA-V3）和卫星反演（MODIS雪盖以及IMS雪盖）积雪数据和高原站点雪深均在年际变化特征上具有较好的一致性； 其中ERA5再分析积雪数据与高原站点观测雪深数据在长期趋势上更为类似； 另外， 北半球雪盖与站点观测雪深的年代际变化趋势更加类似； （3）再分析资料（ERA5、 NOAA-V3）的雪深和雪盖在高原的分布存在空间差异性， 其中NOAA-V3在多雪年和少雪年的大值区都位于高原南部、 北部边缘以及高原中东部， 而ERA5的大值区主要分布在高原的中东部、 西部以及南部边缘。然而， 每种再分析数据各自的雪深和雪盖之间差异较小， 且积雪异常年份的差值分布较为一致， 无论是雪深还是雪盖， 正异常区都位于高原中部、 西部和南部边缘， 负异常区则都在高原北部； （4）三种卫星的雪盖在多雪年大值区都位于高原中东部、 南部以及西部地区。不同卫星数据在积雪异常增多年份雪盖的差值分布也较为一致， 但再分析资料体现出的高原北部边缘的负异常并未在卫星雪盖资料上体现出来， 此结果可能与卫星反演积雪数据的涵盖时间短以及处理方式不同有关。

基于陕西省99个国家站1979 -2021年夏季逐日降水资料和ERA5再分析数据， 研究了陕西省夏季极端降水的时空变化以及相应的大尺度环流特征， 并对全省典型地区进行水汽追踪分析。结果表明， 陕西省夏季极端降水总体呈现出南多北少的空间分布， 陕北中部、 关中中东部极端降水为增加的趋势， 通过REOF分析并计算得到陕北、 关中极端降水变化趋势分别为0.36 mm·a^-1， 0.35 mm·a^-1， 陕南极端降水变化趋势最小为0.11 mm·a^-1。夏季影响陕西省的水汽来源主要有三支路径， 北支水汽来自欧亚中高纬地区， 东支水汽主要来自内陆的江河流域， 南支水汽主要来自南海和孟加拉湾。此外， 陕西省夏季极端降水在2005年后增多是大气高、 中、 低层大气环流共同作用的结果， 大气高层辐散增强有利于上升运动， 大气中层西太平洋副热带高压（以下简称， 西太副高）西伸北抬造成外围水汽更容易进入内陆， 蒙古反气旋南侧的异常东风和低层的异常东南风更有利于水汽进一步向西北地区输送。

青藏高原地形复杂且气候恶劣， 对高原空投伞降和航空安全是巨大的挑战； 本文基于数值模拟方法， 研究一套适用于高原复杂地形的风场精确模拟方法。本研究首先基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式的大涡模拟LES（Large Eddy Simulation）方案， 研究青藏高原大涡模拟方法， 构建一套降尺度至40 m水平分辨率的WRF-LES系统。然后， 基于青藏高原大风个例， 通过敏感性试验研究， 评估LES方案和地形高程数据对风场模拟影响。其外， 对LES方案的标准亚格子湍流应力模型中参数进行分析， 得到青藏高原风场模拟的最优方案组。最后， 进行批量试验， 检验该方案对高原风场模拟的适用性。试验结果表明： （1）40 m分辨率的WRF-LES系统可模拟得到更精细和准确的风场信息， 模拟风速平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）较ACM2方案减小1.4 m·s^-1且均方根误差RMSE（Root Mean Square Error）减小1.81 m·s^-1； （2）高精度地形资料ASTER的接入可以改善模式对风场模拟的效果， 各项误差较模式默认地形模拟结果均存在约0.2 m·s^-1的改善； （3）LES方案采用基于1.5阶湍流动能方案且常数项系数为0.1时模拟效果最佳， MAE为1.56 m·s^-1且RMSE为2.06 m·s^-1。批量试验验证了大涡模拟方案对于青藏高原边界层风场模拟具有较强的适用性， 40 m分辨率区域风场模拟效果明显优于中尺度模拟效果， 可为高原空投伞降提供准确的风场信息。

青藏高原低涡是夏季青藏高原边界层内产生的中尺度低压涡旋系统， 对高原天气及其周边地区降水有重要影响。本文利用由客观识别法得到的高原低涡数据集以及ERA5-land再分析资料， 通过相关分析、 回归分析、 贝叶斯时间序列分析算法和概率统计等方法， 对1950 -2021年高原低涡的活动特征进行了统计和分析， 根据高原低涡的路径及强度划定了高原低涡活动的敏感区， 并分析了不同陆面参量与高原低涡的联系。结果表明， 高原低涡的年总个数和年总持续时间都呈显著增加趋势（置信度95%）， 气候倾向率分别为0.16个·a^-1和1.25 h·a^-1； 高原低涡活跃期（5 -8月）总个数和总持续时间的增加趋势不显著； 高原低涡活动的敏感区位于藏北高原北侧、 可可西里山脉附近， 与青藏高原中西部的主要山脉相对应； 敏感区内的地表潜热、 地表长波辐射以及地表0~7 cm土壤湿度与高原低涡个数和持续时间呈正相关， 而地表感热与高原低涡个数和持续时间呈负相关； 进一步发现当时间尺度为年际变化时， 高原低涡与降水的变化相对一致， 而在日尺度上， 地表感热主要在敏感区及其以东地区与低涡个数、 持续时间和强度呈正相关， 其中以5月和6月最为显著。本研究中的结论为进一步分析高原低涡敏感区内的陆-气相互作用机理， 以及高原低涡数值模拟和数据同化研究提供理论依据。

甘肃河东地区短时强降水易致灾， 预报预警难度大。利用2010 -2021年夏季加密观测站逐小时降水资料和NCEP/NCAR再分析资料， 筛选出甘肃河东50次区域性短时强降水天气过程， 基于这些天气过程的500 hPa位势高度距平场， 使用K均值客观聚类分析和主观天气学检验相结合的方法进行天气尺度环流形势分类， 并通过合成分析和中尺度对流天气环境场条件分析方法构建不同类型的天气尺度系统配置概念模型。结果表明： （1）甘肃河东区域性短时强降水的天气尺度环流形势可分为高原槽东移型、 副高边缘西南气流型、 两高切变型和西北气流型四类。（2）副高边缘西南气流型引发的区域性短时强降水次数最多， 两高切变型和高原槽东移型发生频率相当， 西北气流型发生次数最少。（3）四种类型的环流形势在天气系统配置、 抬升条件、 水汽条件和不稳定条件等方面存在显著差异。高原槽东移型、 副高边缘西南气流型、 两高切变型三种类型发生时西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）所处的位置逐渐向西向北推进， 水汽条件和不稳定条件逐渐趋好， 当高空槽引导冷空气东移南下， 斜压锋生形成大范围短时强降水。高原槽东移型抬升条件最好， 短时强降水落区偏南； 两高切变型冷空气偏北且主要由对流层低层侵入， 短时强降水落区偏北； 副高边缘西南气流型冷暖气团交汇最剧烈， 斜压锋生最强， 短时强降水范围及强度也更大。西北气流型的动力条件和水汽条件是四类中最差的， 但强烈的中高层干冷平流叠加低层暖湿气流或温度暖脊形成了四类中最好的不稳定条件， 短时强降水落区较分散。

使用黄土高原气象台站的土壤湿度和降水观测资料以及GLDAS和CMFD再分析资料， 分析黄土高原地区土壤湿度与降水量的时空分布及变化特征， 通过回归分析、 格兰杰因果检验和奇异值分解（Singular value decomposition， SVD）， 研究土壤湿度与降水之间的关系， 分析初始土壤湿度影响随后降水的时间尺度与空间范围。结果显示： 黄土高原的土壤湿度与随后1~2个月降水回归分析的解释方差相对较高， 较大值在夏秋季节（7 -10月）， 黄土高原不同区域（I区、 II区和III区）的土壤湿度与随后21天降水相关的时间较全区域的多， 时间较集中， 说明黄土高原土壤湿度分布不均匀， 不同区域差别较大， 较大的滞后降水时间尺度适用于较大空间范围的分析。格兰杰因果检验表明黄土高原全区域秋季（10月、 11月）的初始土壤湿度对随后1个月或2个月的降水有显著影响， 在III区8月土壤湿度对10月的降水也有显著影响， 这与回归分析的结果一致。再分析资料的SVD分解的结果显示， 1979 -2014年7月黄土高原中部、 北部和东部土壤较湿润时， 8月西部和北部边缘的降水偏多； 9月东部的土壤偏湿润， 则10月黄土高原西部以及南北部的一些地区降水偏多。土壤湿度与降水的显著相关区域重叠部分较少， 说明黄土高原土壤湿度对降水的影响存在一定程度的时空不对称性。

黄河源区位于青藏高原的东北部， 该流域气象站点分布稀疏， 水文过程研究存在很大的局限性， 研究多种降水数据产品在流域的适用性对水文模型研究具有重要的推动作用。本文以黄河源区作为研究区域， 基于中国气象同化驱动数据集（China Meteorological Assimilation Datasets for SWAT model Version1.1， CMADS V1.1）、 热带降雨测量卫星（Tropical Rainfall Measurement Mission， TRMM）降水数据集（3B42 Version7）和气象站观测降水数据分别驱动土壤水文评估工具分布式水文模型（Soil and Water Assessment Tool， SWAT）， 同时利用SWAT-CUP（SWAT Calibration and Uncertainty Program）和SUFI-2（Sequential Uncertainty Fitting2）算法对27个敏感性参数进行率定， 模拟黄河源区多年月平均径流量的变化规律， 并将模拟结果与观测值进行对比分析， 评估了CMADS和TRMM 3B42降水数据产品在该流域的精度以及SWAT模型在黄河源区的适用性。结果表明： （1）由3种降水数据获得的降水空间分布为由西向东递增的趋势， TRMM 3B42与实测降水在年和月变化上一致性好于CMADS数据集。（2）参数敏感性分析结果表明： SCS（Soil Conservation Service）径流曲线数、 地下水滞后系数、 土壤蒸发补偿系数对径流模拟的敏感性程度较强。（3）利用CMADS和TRMM 3B42降水数据集模拟的径流结果均优于实测降水数据， 流域内3个水文站在率定期的相关系数R分别是0.93， 0.92和0.88； TRMM 3B42模拟结果次之， 率定期和验证期的相关系数R均在0.80以上， 纳什系数（Nash-Sutcliffe efficiency coefficient， NSE）在0.50以上。本研究证明了CMADS数据集和SWAT模型在地貌类型复杂、 气候变化敏感的高海拔地区的径流模拟方面具有较好的适用性， 为气象站点稀缺的地区提供了建立水文模型的替换方案。

利用昆明站1991 -2020年近30年逐日降水数据计算昆明雨季（5 -10月）的起止时期， 进一步确定昆明市雨季的长短。又基于云南省和昆明市的统计年鉴数据， 使用年末总人口、 城市建成区面积、 城镇化率、 人均GDP等城市发展因子确定昆明的城市发展进程， 将昆明市的城市发展进程划分为缓慢发展期（1991 -2003年）和快速发展期（2004 -2020年）， 进而分析比较两段时期中昆明市雨季长短的特征和差异， 采用统计分析、 小波分析和M-K突变检验等综合分析方法， 系统分析了昆明市雨季长短的时间变化特征， 并用灰色关联度分析方法分析了昆明市雨季长短与城市发展的关联性。结果表明， 1991 - 2020年昆明市的雨季开始日呈逐渐偏晚的趋势， 而雨季结束日呈逐渐偏早的趋势， 总体上雨季长度呈逐渐缩短的趋势； 小波系数分析结果显示， 在8年以下的时间尺度上， 昆明市雨季长短变化的周期不存在明显的规律性， 在17年时间尺度上的周期变化明显， 呈偏短-偏长-偏短-偏长-偏短的5个循环交替， 2003 - 2008年、 2014 -2017年雨季增长， 1991 -2002年、 2009 -2012年、 2018 -2020年雨季缩短， 2018 - 2020年等值线未闭合说明还有进一步缩短的趋势。通过M-K检验表明昆明市的雨季长短在1991-2020年间出现4次突变， 分别发生在2002年、 2008年、 2012年和2017年。从昆明城市发展与雨季长短的关系来看， 昆明城市发展缓慢期的雨季长短的变化趋势较为平稳， 而城市发展快速期2004年以后， 昆明市雨季长度缩短的变化明显， 并随着城市发展进程的加快其极端波动性更加明显。运用SPSS（Statistical Product and Service Solutions）软件对未来10年昆明的雨季长短进行预测， 结果显示未来10年昆明雨季长短将持续偏短的趋势。在灰色关联度分辨率为0.5时， 表征城市发展进程的4个因子对昆明雨季长短变化均产生不同程度影响， 其关联度系数都在0.70以上， 表明昆明城市发展与雨季长短显著关联性， 其中影响最大的因子是年末总人口， 最小为人均GDP， 灰色关联度分别为0.88和0.70， 属于高度关联和显著关联。对4个因子的关联系数进行排序为： 年末总人口>城镇化率>城市建成区面积>人均GDP。

可靠的降水资料对理解青藏高原水量平衡和水循环过程尤为重要。IMERG（Integrated Multi-satellitE Retrievals for Global Precipitation Measurement）是新一代卫星降水产品，具有更广的覆盖范围与更高的时空分辨率，但在高原复杂地形条件下仍然存在较大的不确定性。鉴于此， 本研究应用Delta分位数映射法（Quantile Delta Mapping， QDM）， 对IMERG日降水数据进行偏差订正， 使用2001 -2010年的中国区域地面气象要素数据集（China Meteorological Forcing Dataset， CMFD）降水数据和IMERG日降水产品分季节建立传递函数， 对2011 -2014年的IMERG逐日降水进行订正。研究结果表明： （1）Delta分位数映射法能够有效订正IMERG的降水频率、 数值和空间分布， 对极端降水和负偏差较大区域的订正效果更为明显。订正后的IMERG降水概率分布更加接近观测概率分布， 降水偏差也更符合正态分布， 改进了对全年和季节降水空间分布的刻画， 提高了月降水的精度。（2）订正后日降水量均方根误差由1.49 mm·d^-1降低到1.26 mm·d^-1， 精度提高了15.44%； 订正后的日降水在不同降水量级的临界成功指数CSI、 命中率POD、 误报率FAR、 准确率Precision和F评分F_score均有提高， 降低了微量和暴量降水的空报率。（3）对极端降水的订正效果显著， 降水强度SDII以及极强降水量R95p和R99p的均值更接近观测值； 有效提高了对极端降水空间分布的表征， 极端降水偏差从30%以上降低到5%以内； SDII、 R95p和R99p的均方根误差从1.59 mm·d^-1、 6.54 mm·d^-1、 14.89 mm·d^-1降为0.65 mm·d^-1、 3.01 mm·d^-1、 8.99 mm·d^-1， 精度分别提高了59.12%、 53.98%和39.62%。本研究验证了Delta分位数映射法在青藏高原的适用性， 有利于为青藏高原气象和水文研究获取更精确的降水数据。

云是地气系统的重要组成部分， 为深入分析黄土高原地区云特征， 利用2007 -2016年搭载首部云探测雷达云卫星（CloudSat）与云-气溶胶激光雷达和红外探测者观测卫星（The Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation， CALIPSO）资料， 选取黄土高原半湿润、 半干旱、 干旱和寒旱四个区域， 对云的宏、 微观物理特征进行了分析。结果表明： （1）黄土高原各区域云出现频率年均值达到了55%以上， 其中， 春、 夏季云出现频率最高， 秋冬两季相对较低； 半湿润区云出现频率高于其他区域， 但其他三个区域云出现频率最高的月份均早于半湿润区。（2）各区域中单层云出现频率最高， 占到总云量的60%以上， 多层云中主要是双层云， 约占总云量的25%。云层高度在不同区域表现为春、 夏季节大于秋、 冬季节， 半湿润区的云层高度在四季均大于其他区域。各区域云几何厚度季节变化不显著， 均在1~4 km之间， 主要以薄云为主， 且78.13%的云几何厚度不超过2 km。（3）各区域的云液态水含量年均值均达到了220.5 mg·m^-3， 约为冰水含量年均值的6.5倍， 主要分布在8.5 km以下的高度层。随着高度的减小， 液态水含量逐渐增多， 其中半湿润区云液态水含量大于其他区域。各区域全年冰水含量占比较小， 主要分布在16.5 km以下的高度层。（4）液滴有效半径在各区域的值主要集中在12~16 μm， 在半干旱区的春季出现了最大值， 约为24 μm； 冰粒子有效半径最大值出现在半湿润区的夏季。液滴数浓度在各区域的值集中在60~80 cm^-3， 均小于冰粒子数浓度平均值， 其峰值出现在各区域的夏季， 冰粒子数浓度的峰值出现在半湿润和半干旱区的春季。该研究结果有助于深入认识黄土高原云的特征， 为区域气候模式对黄土高原地区云特征的模拟提供一定的参考依据。