冻土是陆地冰冻圈的重要组成部分， 其冻融循环变化能够影响土壤结构、 土壤水热传输以及土壤生物化学等过程， 并通过陆-气相互作用影响局地甚至全球天气气候。因此， 研究土壤冻融过程对冻土区人类生产生活和了解区域外天气气候变化具有重要的科学意义。本文回顾了土壤中的砾石、 有机质对土壤冻融过程的影响及物理机制， 总结了土壤冻融过程中水热参数化的相关研究成果， 包括土壤导热率和水力学参数的计算、 水热耦合方案以及冻融锋面计算方案等。相对于普通的矿物质土粒而言， 砾石具有高导热率和低热容， 有机质具有低导热率和高热容， 他们对热量在土壤中的传输及土壤温度垂直分布有不同的影响。另外， 砾石和有机质的存在改变了土壤孔隙度、 土壤基质毛细作用与吸附作用， 进而影响水分在土壤中的传输过程和垂直分布。已有研究表明： （1）当前大部分数值模式中土壤导热率采用Johansen方案及其派生方案进行计算， 其中Balland-Arp方案考虑了砾石和有机质对土壤导热率的影响， 该方案更好地刻画了土壤冻融过程中土壤导热率变化的连续性； 综合考虑热-水-变形相互作用的导热率参数化方案可以较好地刻画土壤冻融过程中的水热耦合和土体冻胀的作用， 对相变过程中土壤导热率变化特征的模拟更符合实际观测。（2）过冷水参数化方案刻画了土壤液态水在0 ℃以下存在的事实； 相变温度方案描述了土壤相变温度低于0 ℃且不固定的事实； 导水阻抗方案考虑了土壤冻结对土壤水分下渗的阻抗作用， 改善了对冻土区水文过程的模拟效果。（3）土壤冻融过程伴随着水分的相变和能量的转化， 水热耦合方案的发展能够较好地刻画土壤中热力-水文过程的协同变化特征， 细化了对冻融过程中水分和能量相互作用的复杂物理机制的描述。（4）等温框架的数值模式通过模拟每层土壤中间深度的冻融过程代表该模式分层的整体特征， 导致对冻融深度的严重高估或低估， 尤其是对厚度较大的模式深层土壤， 冻融锋面计算方案的提出和应用减小了这种模拟偏差。目前土壤冻融参数化方案的不足之处包括： 绝大多数数值模式没有考虑土壤盐分导致土壤水的冰点降低这一事实； 虽然大部分数值模式考虑了土壤有机质对土壤水、 热传输的影响， 但是模式中对土壤有机质含量及垂直分布的考虑与植被根系的生长状态脱节； 模式模拟的土壤深度不足并且下边界通量为零的假定不符合实际情况。发展土壤溶质传输参数化方案以模拟盐分的分布、 刻画植被根系生长过程和土壤有机质的分布特征、 考虑深层土壤对浅层的热力学影响并完善数值模式中的下边界条件， 这些是未来陆面模式改进土壤冻融过程模拟的可能方向。

利用第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）中的18个模式， 基于欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料（ERA5）再分析数据对青藏高原夏季降水数据进行了偏差校正， 并从平均降水和极端降水两方面评估了校正前后的CMIP6数据以及单个模式在1979 -2014年的表现。研究结果表明， 该校正方法高度依赖于用于偏差校正的ERA5再分析数据在研究区域的质量， 尽管偏差校正后的青藏高原夏季平均降水的误差和误差率上有所改善， 但在年际时间变化特征方面却不如偏差校正前的数据。大多数CMIP6模式能够较好地模拟1979 -2014年青藏高原上由西北至东南逐渐递增的平均降水空间变化特征。偏差校正前的降水数据在高原上会出现显著的高估， 误差率为60.4%， 经过偏差校正后的数据相对观测数据误差降低， 误差率为-13.9%， 并且偏差校正后的数据与ERA5的平均误差仅为0.003 mm·d^-1， 与ERA5的空间相关性高达0.999。空间趋势方面， 观测数据表明青藏高原大部分地区夏季降水在1979 -2014年呈现轻微增加的趋势， 只有东缘出现明显降低的趋势。偏差校正前后的数据都能够大致刻画出这一空间分布特征， 然而， 未经偏差校正的大多数单个CMIP6模式与ERA5的空间相关系数未超过0.5。与由独立观测降水数据的年际变化特征相比， 偏差校正前的数据高估了高原上的降水量， 而偏差校正后的数据相比观测结果则偏低。通过确定95%分位阈值选取了极端降水个例， 其集合平均极端降水空间分布与年平均降水类似， 也呈西北向东南递增的趋势。部分CMIP6模式较好地模拟了这一特征， 如MRI-ESM2-0（The Meteorological Research Institute Earth System Model version 2.0）和ACCESS-CM2（Australian Community Climate and Earth System Simulator Climate Model Version 2）， 与观测结果的空间相关系数分别为0.851和0.821。但偏差校正后的数据在空间相关性方面下降， 由偏差校正前的0.861降为0.730， 未能准确刻画高原极端降水阶梯式递增的特点。偏差校正后的极端降水数据误差分布与偏差校正前相似， 偏低区域主要集中在高原南部腹地和东部。进一步的极端降水贡献率分析结果表明， 观测结果与CMIP6降水数据均显示1979 -2014年期间极端降水贡献率变化趋势不明显。单个CMIP6模式中， EC-Earth3-Veg（European Community Earth-Vegetation model version 3）和EC-Earth3（European Community Earth Model version 3）及CanESM5（The Canadian Earth System Model version 5）在多个统计评估指标上排名靠前， 展示出较好的模拟能力； IPSL-CM6A-LR（Institut Pierre-Simon Laplace Climate Model 6A Low Resolution）在平均降水误差和极端降水的误差指标上表现出色。

基于1982 -2020年青藏高原中东部105个气象站点逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料， 分析了暖季极端降水的时空异常特征、 主要落区和典型环流。结果表明： （1）1982 -2020年， 青藏高原中东部暖季降水总量整体呈显著增加趋势（P<0.05）， 气候倾向率达10.7 mm·（10a）^-1， 但存在明显的区域性差异和年代际变化特征。极端降水指标在1990s和2000s中后期发生了年代际趋势转变， 2009年之后极端降水的增加最为突出， 气候倾向率可达整体增加水平的4~5倍； 在三个时段， 高原极端降水存在南北趋势反向变化特征， 北部极端降水在1998 -2009年增加最为突出， 南部经历了显著增加-显著减少-显著增加的趋势变化。（2）1982 -2020年，青藏高原中东部暖季小范围极端降水频数呈显著减少趋势（P<0.1）， 而大范围极端降水频数显著增加（P<0.05）； 4级范围极端降水主要有： 东北部型（A型）、 南部型（B型）和东南部型（C型）三种主要的落区。（3）西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）的位置和强度差异是导致水汽源地和大范围极端降水落区不同的主要原因； 当A型大范围极端降水发生时， 西太副高异常偏弱， 偏东， 水汽主要来自太平洋和西风带的输送； 当B型发生时， 西太副高异常偏强， 西伸南压， 水汽主要来自印度洋和孟加拉湾； 当C型发生时， 西太副高异常偏强， 西伸北抬， 水汽主要来自西北太平洋、 南海和孟加拉湾。

利用1979 -2018年中国区域地面气象要素驱动数据集（0.1°×0.1°）作为大气强迫资料， 驱动CLM5.0（Community Land Model version 5.0）模拟了青藏高原地区1979 -2018年的土壤温湿度变化。将土壤冻融过程划分为冻结期和非冻结期， 通过两个阶段的CLM5.0模拟与站点观测资料、 同化资料（GLDAS-Noah）、 卫星遥感资料（MODIS土壤温度资料和ESA CCI-COMBINED土壤湿度资料）的对比验证， 探讨CLM5.0模拟土壤温湿度在青藏高原的适用性。结果表明： （1）CLM5.0可较准确地描述站点土壤温湿度的动态变化， CLM5.0模拟的土壤温湿度与观测资料具有一致的变化特征且数值上较为接近。CLM5.0模拟的准确性高于GLDAS-Noah。CLM5.0对站点土壤温度的描述更为准确。（2）CLM5.0能够较准确地描述高原冻融过程中的土壤温湿度特征， CLM5.0模拟土壤温湿度与MODIS和ESA CCI-COMBINED遥感资料在高原总体呈显著正相关， 相关系数大多在0.9以上。CLM5.0对土壤温度的模拟能力相对较好， 对非冻结期土壤湿度的模拟能力优于冻结期。CLM5.0整体高估了土壤温度， 平均偏差大多在0~4 ℃之间。土壤湿度的平均偏差大多在-0.1~0.1 m³·m^-3之间， 非冻结期的平均偏差相对较小。（3）CLM5.0模拟、 GLDAS-Noah、 MODIS和ESA CCI-COMBINED遥感资料的土壤温湿度均具有相似的空间分布， 其中土壤温度空间分布特征相似度更高。CLM5.0具有较高的空间分辨率和更为精细的土壤分层， 对土壤温湿度细节的刻画更为完善。（4）CLM5.0模拟资料在高原整体呈增温变干趋势， MODIS和ESA CCI-COMBINED遥感资料整体呈增温增湿趋势。CLM5.0模拟的土壤温度变化趋势相对准确， 土壤湿度的变化趋势则存在较大偏差。

2023年9月6日22:00（北京时， 下同）至7日04:00甘肃夏河县发生强对流天气， 局部地区出现短时强降雨， 引发夏河县果宁村山洪灾害， 造成人员伤亡。本研究基于气象站观测降水对比分析了雷达估测降水（Radar Quantitative Precipitation Estimation， Radar-QPE）、 FY4B估测降水（FengYun 4B Quantitative Precipitation Estimation， FY4B-QPE）以及CMPA（CMA Multi-source Precipitation Analysis）降水产品特性， 并利用这些降水数据驱动水动力水文模型， 评估不同降水数据在本次山洪模拟中的效果。结果表明： （1）12 h累积降水量中， CMPA在大值区域位置和局地降水量级差异性方面表现出较高的准确性； Radar-QPE在累积降水量级上与AWS（Automatic Weather Station）较为接近， 但空间分布上存在显著差异； FY4B-QPE累积降水量级高估了33.8%。（2）在逐小时分布上， CMPA在时间演变、 空间分布以及降水量级上与AWS最为接近； Radar-QPE峰值偏小， 且峰值时间有所滞后， 降水主要为负偏差； FY4B-QPE峰值及峰值时间与实际情况一致， 但在降水的开始和结束时间存在偏差， 降水量的偏差主要为正偏差。（3）水文模拟研究中， CMPA、 Radar-QPE和FY4B-QPE均高估了水位， 但水位峰值出现时间与AWS较为一致， CMPA在均方根误差（RMSE）、 纳什效率系数（NSE）和相对偏差（Bias）方面表现最优， Radar-QPE次之， FY4B-QPE表现相对较差。虽然现有站点观测降水无法完全满足对中小尺度山洪的研究和预警需求， 但CMPA数据的高精度在一定程度上能有效补充传统气象观测站点的不足， 同时， Radar-QPE和FY4B-QPE的算法和精度需要进一步改进和提升。

在全球变暖背景下， 天气气候事件表现出的极端性愈加明显， 由此造成的各种气象灾害对社会和经济的危害程度进一步加大。在中国北方干旱多发带（Northern Drought-prone Belt， NDPB）， 极端干旱事件发生的次数更为频繁、 强度更为剧烈、 范围更为广阔。本文利用气象干旱综合指数、 站点的降水和近地面气温、 再分析资料以及海表温度、 积雪范围、 海冰密集度资料， 通过统计分析和合成分析方法揭示了NDPB极端春夏连旱事件的主要影响因子特征。研究表明， 主要环流因子表现为： 3月自巴芬湾东传的波列， 5月从哈德逊湾南部到贝加尔湖以东“正-负-正-负-正-负”的位势高度异常， 6月60°N附近东传的波列、 丝路波列以及偏东偏弱的西太平洋副热带高压； 主要的外强迫因子表现为： 拉尼娜向厄尔尼诺的位相转变及印度洋海盆和北大西洋中部偏暖的海温异常， 欧亚大陆中高纬和北美大陆40°N -60°N之间明显偏小、 青藏高原前期偏大后期偏小的积雪范围异常， 以及巴芬湾和戴维斯海峡附近偏少而格陵兰海附近偏多、 从巴伦支海到喀拉海呈现“正-负-正”分布的海冰密集度异常。

大气河直接影响南极海-陆-冰-气相互作用， 但对其开展的探空观测尚不多， 造成数值模式和再分析数据的结论存在不确定性。本研究使用了中国第37次南极科考获得的走航探空数据， 针对一次南大洋大气河事件评估了4种大气再分析数据——ERA5， CFSv2， JRA-55和MERRA-2。评估结果表明： 虽然所有大气再分析数据对南大洋水汽通量（IVT）的描述都与观测比较接近——包括在大气河期间， 但这部分是因为再分析数据高估了大气整层（地表至300 hPa）湿度场的同时低估了大气整层风速。进一步分析发现， 大气湿度和风速在垂直方向的协变项被多数再分析数据显著低估甚至给出了与观测相反的结果； 而协变项的偏差对IVT影响与整层大气湿度和风速相当。ERA5在协变项的表现显著优于其他再分析数据。与此同时， ERA5也给出了大气河期间与观测最为一致的逆湿和低空急流结构。因此， 仅就本次观测而言ERA5对南大洋大气河的描述能力是最佳的。

厄尔尼诺-南方涛动（El Ni?o-Southern Oscillation， ENSO）是热带太平洋最显著的年际气候变率模态， 其海温异常（Sea Surface Temperature Anomalies， SSTA）的演变过程呈周期性和锁相性特征。本文从ENSO循环角度出发， 使用K均值聚类法（K-Means Clustering Analysis， KMA）对1961 -2021年ENSO的SSTA演变进行分类， 得到ENSO循环的SSTA演变3类和5类两种客观分类结果。当分3类时， ENSO循环的SSTA基本演变特征分别为暖发展、 暖衰减和冷持续过程； 而分5类时， 超强和普通暖事件发展、 衰减过程在强度和纬向分布上的差异能够被进一步反映出来。为解释该差异， 本文又引入结合主成分分析（Empirical Orthogonal Function， EOF）的KMA方法。通过将EOF主模态分为两大类， 分别代表ENSO循环的纬向一致发展模态和纬向非对称发展模态， 分离了ENSO循环中赤道太平洋SSTA纬向一致和纬向非对称发展过程。在此基础上， 结合KMA聚类分析结果对不同类别的ENSO循环特征进行分析， 发现纬向非对称发展模态叠加在纬向一致发展模态上， 可最终导致ENSO的SSTA年循环纬向发展速度的不对称。对ENSO纬向一致和非对称演变模态进行回归重构， 发现风、 温跃层厚度异常可能是造成SSTA纬向非对称演变的关键。本文客观定义ENSO演变的不同类型， 为ENSO多样性的气候动力学及其气候影响研究提供了一定参考。

中国西北内陆干旱区存在季风和西风两个气候变化模态， 是季风-西风交互作用影响区。对该区域气候环境的研究具有重要的理论和现实意义， 也是当前全球变化研究中备受关注的前沿问题。本文通过梳理前人对季风、 西风区及其边缘活动带界定、 器测和代用指标的两大环流气候影响及其交互作用研究进展， 认为今后需加强对西风模态及其与季风交互作用、 区域界定、 高分辨率大时空尺度驱动机制的相关研究， 以期推动区域全球变化响应及其动力机制等学科领域发展， 为西北干旱区区域沙漠化治理和国家生态安全战略提供科技支撑和决策理论依据。

为解决传统遥感干旱指数侧重于对单一响应因子的监测， 缺乏对干旱综合评估的问题， 本文结合气象观测资料和多源遥感数据， 择优选择TVDI、 RVI、 PDI和GVMI日产品数据作为自变量， 与卫星过境相邻时刻气象观测资料计算的MCI指数为因变量， 采用随机森林回归算法（Random Forest Regression， RFR）构建综合遥感干旱监测模型。结果表明： 与传统最小二乘法模型（Ordinary Least Squares， OLS）相比， RFR模型训练集和测试集精度均优于OLS模型。RFR训练集R值为0.97， RMSE为0.33， 测试集R值为0.90， RMSE为0.53； OLS模型训练集R值为0.78， RMSE值为0.73， 测试R值为0.76， RMSE值为0.79， 表明RFR模型在表征区域旱情时比OLS模型更加优秀。在2022年西南地区旱情监测评估中， RFR遥感干旱监测结果与MCI指数时空分布较为一致， 能较好地表征区域旱情的时空动态变化特征， 体现了RFR模型在实际干旱监测过程中的实用性。但RFR干旱监测精度与区域站点个数和站点空间分布有关， 在站点个数较多， 站点分布均匀的区域， RFR干旱监测模型精度较高。

积雪是对气候变化响应最敏感的自然要素之一， 对地表的辐射平衡和水循环有着重要影响， 全球积雪覆盖面积约为46×10⁶ km²， 且98%分布在北半球， 由于积雪具有独特的辐射（高表面反照率）和热（低热传导率）特性， 其变化对陆地和大气之间的能量平衡和水循环过程具有重要的影响， 在全球变暖背景下， 近几十年来北半球积雪覆盖面积减少趋势明显， 尤其春季最明显， 基于观测数据评估CMIP6模式数据对于积雪覆盖面积的模拟能力， 应用多模式平均评估未来时期积雪覆盖度的变化情况。本文以美国国家海洋和大气管理局/美国国家气候数据中心（NOAA/NCDC）的积雪产品为参考数据， 采用泰勒技巧评分、 相对偏差等方法， 对国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）发布的1982 -2014年北半球春季积雪覆盖度（SCF）数据进行评估， 并选取排名前三的模式的集合平均预估未来（2015 -2099年）不同排放情景下SCF的时空变化特征。结果表明： 历史时期（1982 -2014年）从整体上看， 积雪覆盖度呈现出高纬高， 低纬低， 青藏高原和亚洲东部等高海拔地区较同纬地区高的特点， 北半球的积雪覆盖度呈减少趋势地区为68.37%， 积雪覆盖度呈现增加趋势的区域面积占北半球总面积的31.63%， 与参考数据相比， CMIP6各模式模拟北半球春季SCF在大部分地区表现为减少特征， 多数CMIP6模式高估了青藏高原地区的SCF， 大多模式的SCF结果呈减少趋势的地区大于参考区域， 并且低估了3月、 4月和5月的SCF。总体来看， 各模式模拟SCF的能力存在差异， 其中NorESM2-MM、 CESM2、 BBC-CSM2-MR、 NorESM2-LM和CESM2-WACCM综合模拟能力最优， 模拟能力最差的是MIROC-ES2L、 MPI-ESM1-2-LR和MPI-ESM-1-2-HAM。而多模式集合平均（MME）的模拟能力在各方面都优于多数单个模式， 其综合模拟能力泰勒得分与NorESM2-MM模式和CESM2-WACCM模式均为最高的0.984， 在空间分布、 年际变化趋势、 年内变化三个方面， CMIP6各模式模拟北半球春季SCF的能力差异显著， CMIP6 MME模拟的北半球春季SCF更接近观测数据（CMIP6各模式的偏差值为-14.27%~5.96%， CMIP6 MME的偏差值为-2.3%）， 相对于1982 -2014年参考时段， 21世纪末期（2067 -2099年）北半球春季SCF在大部分地区表现为减少特征， 随着排放强度的提高， SCF的减少程度愈加显著， SCF呈减少的地区也愈加扩大， 在2015 -2099年期间， 不同排放情景下SCF的变化在2040年之前较一致， 2040年之后， SSP1-2.6情景下SCF维持稳定状态， 在SSP2-4.5情景下呈微弱减少趋势， 在SSP5-8.5情景下则呈显著减少趋势。

植物多样性显著影响生态系统的结构和功能， 对土壤有机碳固存起至关重要作用。以往植物多样性对土壤有机碳的影响多在人工控制植物多样性条件下进行， 表明高植物多样性显著促进土壤有机碳积累。而在自然草地生态系统中， 植物多样性对土壤有机碳影响的研究相对薄弱。本研究选取了青藏高原东北部15个典型高寒草甸作为研究样地， 通过测定植物地上及地下生物量、 土壤pH值、 土壤微生物量碳氮、 土壤有机碳、 颗粒有机碳及矿物结合态有机碳、 全氮及全磷等， 旨在探究自然条件下植物多样性对土壤有机碳固存的影响， 为土壤碳储量的变化及草地的科学管理提供理论依据。结果表明， 植物多样性显著提高了植物盖度和地上生物量（P<0.01）， 而对不同土层（0~20 cm和20~40 cm）地下生物量无显著影响； 在0~20 cm和20~40 cm土层中， 植物多样性的增加显著提高了土壤微生物量碳和有机碳含量（P<0.05）， 而对不同土层微生物量氮无影响； 通过对土壤有机碳分组发现植物多样性和土壤矿物结合态有机碳含量呈显著正相关（P<0.01）， 而和土壤颗粒有机碳含量无相关性。综上， 在青藏高原高寒草甸， 自然条件下较高的植物多样性对土壤有机碳含量有显著促进效果， 这种促进效果主要表现在矿物结合态有机碳含量的增加。本研究为草地生态系统植物多样性与土壤碳库间的相互关系提供新见解及理论基础。

光合有效辐射 （Photosynthetically Active Radiation， PAR） 光谱是可见光中植物敏感波段， 可被植物吸收用于光合作用。地面PAR光谱的特征直接影响植物的生长发育、 形态、 生理代谢、 产量和适应能力等。为了进一步认识PAR在西藏高海拔地区分布特征， 本文利用了国际高精度太阳光谱仪在2021 - 2022年期间对青藏高原珠峰、 日喀则、 拉萨和林芝地区晴天PAR光谱特征进行了实地观测。观测发现， 青藏高原冬至和夏至期间PAR变化幅度较大， 珠峰PAR单色辐射照度峰值夏至［1251 mW·（m²·nm）^-1］ -冬至［1935 mW·（m²·nm）^-1］浮动差异高达684 mW·（m²·nm）^-1， 冬至珠峰PAR光谱积分值（309.86 W·m^-2）比AM0标准光谱PAR积分值（530.67 W·m^-2）低41.61%， 比AM1.5标准光谱PAR积分值（429.83 W·m^-2）低28%； 夏至西藏珠峰、 日喀则、 拉萨当日正午时刻PAR光谱均超过AM1.5标准光谱， 且接近AM0标准光谱。西藏日喀则春分和秋分晴天当地正午PAR光谱峰值分别为1699 mW·（m²·nm）^-1和1696 mW·（m²·nm）^-1， 峰值基本相同， 春分和秋分在西藏高原同一个观测点， 由于其当地正午太阳高度角相同（如： 日喀则均为59.84弧度）， 在其他影响光谱的因子相同的情况下PAR光谱特征基本相同。对比青藏高原与低海拔北京、 安徽六安和河南濮阳地区的观测结果发现： 冬至附近晴天（2021年11月20日）， 高海拔珠峰地区PAR光谱积分值（309.86 W·m^-2）比低海拔安徽六安地区PAR积分值（264.4 W·m^-2）高17.19%； 夏至附近晴天（2021年6月3日）， 高海拔珠峰地区PAR光谱积分值（487.41 W·m^-2）比低海拔北京地区PAR光谱积分值（394.15 W·m^-2）高23.66%； 秋分附近晴天（2021年9月19日）， 低海拔北京PAR光谱积分值（315.23 W·m^-2）仅占高海拔珠峰地区PAR光谱积分值（442.49 W·m^-2）的71.24%； 春分附近晴天（2021年3月19日）， 高海拔日喀则地区PAR光谱积分值（413.34 W·m^-2）比低海拔河南濮阳地区PAR光谱积分值（261.82 W·m^-2）高64.75%。结果表明PAR光谱积分值与海拔正相关， 海拔越高， 积分值越大。此外， 通过全年晴天PAR光谱的观测结果发现光谱辐射照度在时间上存在一定的时序变化特征。具体表现为冬至光谱辐射照度最低， 随后光谱辐射照度逐日升高， 次年经过春分在夏至达到最高值， 夏至后光谱辐射照度逐日降低， 经过秋分在冬至再次达到最低值， 且春分与秋分光谱辐射照度特征基本相同。

中国东部夏季降水具有显著的年代际变化特征， 其年代际变化会对中国东部旱涝情况以及人民生产生活造成重大影响， 因此了解及预测中国东部夏季降水的年代际变化尤为重要。第六次国际间耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6， CMIP6）能够再现出不同尺度的气候要素， 能够帮助人们更好地认识气候要素的变化特征及预测气候要素在未来的变化。那么CMIP6对中国东部夏季降水年代际变化的模拟能力是怎样的？模拟结果较好或较差的原因是什么？面向上述问题， 本文运用CN05.1降水观测资料、 ERA5再分析资料、 NOAA海温资料以及30家CMIP6模式历史试验数据评估了CMIP6对1961 -2014年中国东部夏季降水年代际变化的模拟能力。1961 -2014年中国东部夏季降水发生了两次年代际变化， 分别发生于20世纪70年代中期、 90年代初， 21世纪后由于西太平洋副热带高压、 南亚高压、 热带海温等气候要素年代际变率的减弱， 年代际变化特征并不明显。中国东部夏季降水年代际变化的物理机制与西太平洋副热带高压、 南亚高压、 热带海温的协同作用有显著的相关关系。在发生于20世纪70年代中期及90年代初的年代际变化中， 西太平洋副热带高压和南亚高压同时加强或减弱， 且热带太平洋多个海域的海表温度在上述两次年代际变化前后发生了显著的变化， 上述变化引起了长江以南地区（18°N -30°N， 105°E -122°E） 850 hPa及200 hPa风场及散度场的变化， 从而导致长江以南地区水汽输送、 经向环流以及大气低层稳定度的变化， 进而导致长江以南地区降水的年代际变化。选用的30家CMIP6模式虽然能较好地模拟出1961 -2014年中国东部夏季降水的气候态， 但仅有5家CMIP6模式能够较好地模拟发生于20世纪70年代中期及90年代初的两次年代际变化， 取得了0.7及以上的泰勒评分， 其余模式对降水年代际变化的模拟能力较弱。此外， 优选模式集合平均对发生于20世纪70年代中期及90年代初的两次年代际变化的模拟结果显著优于模式单独模拟结果， 这是因为优选模式集合平均能够较好地模拟出上述两次降水年代际变化前后西太副高、 南亚高压的同时增强或减弱以及部分热带太平洋海区的海温变化， 进而较好地模拟出了我国东部经向环流的变化， 最终能够较好地模拟我国长江以南地区夏季降水的空间变化特征。

华南是中国年降水量最多的区域之一。在全球变暖的背景下， 降水在区域和尺度上已发生较大的变化， 干湿季降水的范围在扩大， 华南区域性极端降水事件的影响范围呈显著上升趋势， 但不同的降水类型变化及影响并不相同。为进一步了解华南地区不同类型降水在全球变暖背景下如何响应变化， 本文基于ERA5再分析降水资料采用线性相关、 趋势分析、 小波分析等方法研究了1960 -2022年华南地区对流性降水和大尺度降水特征。研究表明： （1）华南冬季以大尺度降水为主， 其他季节以对流性降水为主。（2）华南对流性降水和大尺度降水在冬季均呈增加趋势， 其他季节对流性降水大部分呈减少趋势。冬季华南对流性降水在20世纪80年代至21世纪初存在较为显著的2~4年周期变化； 春季对流性降水在20世纪90年代至21世纪初存在由偏多转偏少的年代际特征； 在秋季， 显著的周期变化主要在20世纪90年代以前。大尺度降水周期变化特征除冬季外， 其余季节均与对流性降水较为一致。（3）广东和广西4 -10月的总降水主要是对流性降水产生（对流性降水占总降水的65%左右）， 8月占比最多（广东71.8%， 广西69.0%）； 海南前汛期对流性降水占比（5月最高80%以上）明显高于后汛期， 即使进入秋冬季， 对流性降水占比依然维持在50%左右。（4）海南对流性降水和大尺度降水的日变化强度最强， 广西的对流性降水强度最弱。广东、 广西和海南的降水最强时段分别发生在13:00（北京时， 下同） -17:00、 15:00 -17:00和14:00 -16:00。大尺度降水广东集中在09:00 -17:00； 广西地区从04:00开始加强， 午后开始减弱， 最强时段为10:00前后； 海南在8月前最强时段为12:00 -17:00， 9月下旬后最强时段为15:00 -16:00。综上分析可见， 不同季节不同类型的降水表现特征并不相同， 因此今后降水研究中有必要继续考虑不同类型降水的影响。

利用国家气象信息中心提供的1980 -2022年日最低温度站点资料、 NCEP/NCAR逐月再分析资料和NOAA逐月海表温度（Sea Surface Temperature， SST）资料， 采用了EOF、 一元线性回归和T-N波作用通量等方法， 分析了南方冬季寒潮频次的主要异常时空特征及大气环流异常和冬季大西洋海温异常（Sea Surface Temperature Anomaly， SSTA）对其影响机制。结果表明： （1）冬季寒潮频次大值区主要位于南方东部及中部地区， 大致呈“逆C”型分布。寒潮频次主要有全区一致型、 南北反位相型和三极型三类主要异常模态， 其中全区一致型能很好反映南方寒潮频次的总体异常时空特征。（2）负位相的北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation， NAO）、 强的里海-青藏高原脊和偏东偏北的东亚大槽、 北弱南强的西伯利亚高压、 强的温带急流和弱的副热带急流是影响南方冬季寒潮频次的关键环流系统， 冷空气堆位于西西伯利亚地区， 高低层环流系统配合， 使得冷空气自西西伯利亚南下到里海附近， 再沿着青藏高原北侧向东输送， 在青藏高原东侧南下进入南方地区， 造成南方冬季寒潮频次全区一致型增加。（3）冬季北大西洋“+”“-”“+”三极型SSTA可通过海气间热通量交换激发出-NAO型环流异常及Rossby波能量异常。Rossby波能量沿南、 北两条路径自北大西洋向东亚传播， 并激发出相应的异常波列， 增强了影响南方寒潮的南、 北方关键环流系统， 致南方寒潮频发。当春季北大西洋SSTA呈现逆“C”型异常， 且夏、 秋季有发展为+”“-”“+”三极型的态势， 可预测南方寒潮频次偏多。

采用改进湖泊动力参数模块的WRF-Lake模式（WRF4.4.1）， 选取6种微物理方案、 5种积云对流方案、 2种边界层方案， 共60种参数化方案组合对纳木错湖区2008年7月5 -13日天气进行模拟， 通过敏感性试验对比分析不同参数化方案组合对大气边界层内变量的模拟效果， 利用“排名方法”对不同参数化方案在纳木错湖区夏季大气边界层的模拟能力进行综合评估。结果表明， 模式能较好捕捉纳木错夏季平均2 m温度的总体时空分布特征， 但湖上2 m温度模拟值偏高； 受积云对流参数化方案和模式性能影响， 各试验组对降水的模拟效果差异化显著并对日降水量存在不同程度的高估； 模式对纳木错测站潜热通量日平均变化模拟性能最好， 感热和风向较好， 风速最差。整体而言， 综合分析各试验组对纳木错湖夏季大气边界层的模拟能力发现， 方案58（SBU-Tiedtke-MYNN3）对纳木错湖夏季2 m温度、 日降水量、 10 m风场及地表热通量的模拟效果最好。2 m温度RMSE值为2.38 ℃， 日降水量RMSE值为10.48 mm， 10 m风速日平均变化的相关系数为-0.41， 标准差之比为0.94， 10 m风向日平均变化的相关系数为0.59， 标准差之比为0.73， 感热通量日平均变化的相关系数为0.94， 标准差之比为1.89， 潜热通量日平均变化的相关系数为0.89， 标准差之比为0.91。因此， 建议使用以上次网格参数化方案进行纳木错湖区夏季大气边界层模拟。

雷达定量降水估测（QPE）考虑雨滴谱的时空变异性， 是提高QPE的有效途径。雷达采用Z-R关系开展降水估测时， 雨滴谱的差异， 主要表现为Z-R关系式不同； 利用瓦片分区方法， 将降水估测区域进行瓦片分区， 每个瓦片内利用雷达和自动站数据动态拟合Z-R关系式开展QPE。文中利用六次天气过程对瓦片分区降水估测方法进行评估， 从QPE各项评价指标看， 误差较传统的固定Z-R关系法和全域动态Z-R关系法， 有很好的提升， 降水估测结果与强降水中心基本一致， 各项误差指标均最小； 结果表明瓦片分区降水估测方法是提升雷达QPE的有效方式。

基于1979 -2020年西北地区173个气象站点10 m风速观测资料和ERA-5再分析资料， 揭示了西北地区年、 各季节风速的年代际变化特征及2003/2004年年代际变化可能的环流背景。结果表明： 1979 -2020年趋势分布存在显著的区域差异， 风速增大区域主要位于甘肃中部和东部、 陕西、 新疆西南和东北部分地区， 其余站点风速大体减小。呈现减小趋势的站点数明显多于增加趋势的站点数， 呈现减小趋势站点平均地表风速大于整个西北平均的风速值， 呈现增加趋势的站点的平均地表风速小于整个西北平均的风速值， 并且在2004年后明显增大。年平均和各季节第一模态的空间分布与1979 -2020年趋势分布相似， 时间序列的年代际变化发生在2000年前后。年平均和各季节第二模态除宁夏和陕西南部地区为负异常， 其余站点大体均为正异常， 其时间序列均发生了两次突变， 分别发生在1987/1988年和2003/2004年。1987/1988年的西北地区风速变化成因已有大量研究， 本研究重点分析了2003/2004年西北风速年代际变化成因的环流因子。从500 hPa位势高度2004 -2020年与1988 -2003年的合成差图可知， 春季环流场呈现中亚-北欧的经向偶极子模态， 夏季和秋季呈现为“丝绸之路”模态， 冬季呈现“斯堪的纳维亚”模态， 年平均呈现为北极涛动负位相。可见， 2003/2004年前后四季和年平均环流背景变化都各有特点， 它们如何影响中国西北地表风速2003/2004年的年代际变化的物理过程待于进一步深入研究。

对流层臭氧是一种污染气体， 也是重要的温室气体， 它可以影响人类健康、 严重危害生态环境。本研究利用WOUDC（The World Ozone and Ultraviolet Radiation Data Centre）发布的臭氧探空观测数据， 评估了2007 -2018年北半球地区GOME-2A（Global Ozone Monitoring Experiment 2 aboard METOP-A）、 OMI（Ozone Monitoring Instrument）卫星的对流层臭氧柱含量产品以及TCR-2（Updated Tropospheric Chemistry Reanalysis）再分析对流层臭氧产品。分析结果表明， 在赤道美洲地区、 亚热带地区、 欧洲西部和加拿大地区， GOME-2A与探空观测之间的相关系数最高可达0.56， 相对偏差百分比绝对值不超过15%； 在加拿大地区、 美国东部地区和欧洲西部地区， OMI与探空观测之间的相关系数为0.65~0.72， 标准化的均方根误差为0.47~0.56； 就整个北半球区域而言， TCR-2对流层臭氧柱含量与探空观测之间的相关系数为0.41~0.95， 标准化的均方根误差为0.18~0.48， 优于其他两种卫星资料。此外， 进一步探讨对流层臭氧柱含量趋势结果发现， TCR-2对流层臭氧柱含量变化趋势与探空观测结果较为一致。利用评估后的数据进一步分析发现， 在赤道美洲地区、 欧洲西部地区和中国地区对流层臭氧柱含量增加， 而近年来在北极地区、 加拿大地区和美国东部地区对流层臭氧柱含量减少。

本文旨在研究青藏高原（以下简称高原）玉树地区对流云的微物理结构和水凝物转化过程， 利用中尺度数值预报模式WRF结合2019年夏季在青海玉树地区的观测资料， 分析玉树地区夏季一次对流降水过程。结果表明： （1）WRF模拟所得24 h累计降水量与玉树站点观测降水量相近， 模拟降水回波的时空分布与Ka毫米波云雷达探测结果基本一致， 表明模拟结果可靠。（2）降水云中各相态粒子有明显的垂直分布结构， 固态水凝物的大值中心位置均较高， 其中云冰的大值中心所处位置最高位于200 hPa附近； 液态水凝物的大值中心在500 hPa； 水汽的大值中心高度最低位于500 hPa以下， 其极大值中心早于其他粒子出现。（3）云的微物理转化过程中， 云水对降水的贡献最大， 水汽通过凝华形成雪、 霰等水凝物， 冰相粒子通过聚集、 贝杰龙过程、 碰连、 碰并等过程相互转化形成霰和雪粒子， 最终随高度下降， 冰相粒子融化后与云水相互结合， 加速了云水向雨水的转化。

在人类活动加重气候变暖的背景下， 极端水文气象事件发生概率增加。数值模式作为研究水循环和极端水文事件的有效工具， 已在全球范围内得到广泛应用。为深入理解气候变化背景下全球陆地水循环时空演变规律， 揭示大气-陆面-水文互馈机制， 大气-陆面-水文耦合过程模拟研究已成为国际大气、 水文等学科研究的热点之一。本文首先回顾和梳理了大气-陆面-水文耦合模式的发展历程， 阐明了大气-陆面-水文耦合模式WRF-Hydro（Weather Research and Forecasting Model Hydrological modeling system）的优势， 并系统总结了WRF-Hydro模式的主要敏感性参数分析及模式在对地表径流、 土壤湿度、 能量水分循环以及相关大气和水文过程等方面的应用。最后探讨WRF-Hydro大气-陆面-水文耦合模式未来发展趋势， 提出应着眼于发展有效的尺度转换方案、 完善参数化方案以及开展流域内大气、 水文变量时空分布高分辨率模拟等方面， 以期系统提升耦合模式对大气、 陆面过程及水文过程的刻画能力。

基于1979 -2023年欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集的中国逐小时降水和10 m风速， 利用复合极端事件判定、 趋势分析法、 空间统计分析以及合成分析法， 研究了中国降水-风速复合极端事件（PWEs）的时空变化以及相应聚类特征， 并对划分时间段后的环流特征进行分析。结果表明， 中国PWEs总体呈东多西少， 分区PWEs中， 华东地区发生最多， 其发生频次与日数平均值在4~8次和4~8 d范围内最多， 相应面积占比分别达到78.9%和71.5%。1979 -2023年PWEs整体呈下降趋势， 2011 - 2023年发生频次与日数的变化速率是1979 -2010年的2.3倍和3.4倍。1979 -2010年PWEs变化趋势在华东地区中东部、 西南地区中部和西北地区北部为增加趋势， 华中地区下降最快； 2011 -2023年， 正趋势值主要集中在中国中部， 华东地区增加最快， 每10年分别增加0.96次和1.12 d； 华南地区则以-0.81 次·（10a）^-1和-0.77 d·（10a）^-1的速度下降。1979 -2010年热点区域集中在胡焕庸线西侧以及沿海地区， 2011 -2023年热点区域的分布与变化趋势正值分布一致。PWEs是大气高、 中、 低层共同作用的结果： 大气高层的辐散增强以及急流带的减弱有助于北抬， 促进大气的上升运动， 同时也促使西北太平洋副热带高压（以下简称西太副高）向西伸展。大气中层东风异常有利于西太副高外围水汽进入中国内陆地区， 低层的东南风异常也进一步促进水汽向中国内陆输送。2010年之后的大气环流特征也表现为PWEs向中国中部地区发展。

三江源作为“中华水塔”， 是中国重要的淡水之源和生态系统屏障。降水集中度、 季节降水量、 降水频率和降水强度的演变是气候变暖背景下水循环的关键过程， 对植被生长和水资源管理具有重要意义。本研究利用中国气象局1961 -2020年的CN05.1日降水格点数据， 计算了三江源的降水集中度指数（Precipitation Concentration Index， PCI）， 厘清了三江源降水集中度和降水年内分配的演变规律， 研究了季节降水量、 降水频率和降水强度的气候态、 年际变化、 长期趋势以及距平变化。研究结果表明： （1）三江源地区降水集中指数PCI为17.5， 降水具有一定集中性； 整个区域PCI由东南向西北递增， 降水集中度增大； 近60年三江源地区PCI以-1.71%·（10a）^-1的变化率减小， 降水的年内分配趋于均匀； 生长季降水分配的减少将影响该地区农业生产和生态系统的维持。（2）近60年不同季节降水量和降水强度整体呈现显著增加趋势， 夏季降水频率减少， 其他季节降水频率增加； 春夏秋三个季节降水强度的增加主导了降水量的增加， 冬季降水频率的增加主导了降水量的增加。冬春季增湿高于夏秋季， 春季降水量和降水强度的增长率为8.09%·（10a）^-1和6.94%·（10a）^-1， 冬季降雪量和降雪频率的增长率为7.27%·（10a）^-1和4.4%·（10a）^-1； 长江源区部分地区的旱涝分布趋于极端化， 生态系统的脆弱性加剧。（3）近60年三江源区域平均的降水量、 降水频率和降水强度以每年1.36 mm、 0.024%和0.0056 mm·d^-1的数值增加； 降水量、 降水频率和降水强度累积距平整体呈现负距平， 突变年份分别为2003年、 1989年和2003年； 雨季降水频率减小， 降水强度增加， 旱季降水频率和降水强度均增加， 这种变化在近10年尤为剧烈。本研究可以为该地区土壤侵蚀、 农业生产、 水资源管理以及气候变化相关研究提供参考。

基于四川省空间稠密的3454个站点逐小时降水资料及高精度格点海拔高度资料， 对四川省7个区域近10年的降水特征进行分析。研究发现： （1）四川省汛期雨量有三个大值中心： 盆地西南部雅安、 盆地西北部安州区和攀西地区南部盐边， 其中安州区是全省的大暴雨中心， 汛期雨量主要由R ₂₄≥100 mm的天气过程贡献。（2）受山脉走向和地形陡峭程度影响， 盆周大值区形态和等值线梯度均有明显差异， 且累积雨量越大， 站点越向山脉迎风坡集中。（3）夜雨比率自西南向东北逐渐减弱， 其中攀枝花夜雨比率为全省最大。（4）大雨及以上量级的强降水雨日分布与地形关系密切， 大暴雨日站点仅分布在盆地西部与高原的陡峭过渡区。另外盆地西北部暴雨日中出现小时雨强≥50 mm·h^-1的站点比率最高。（5）相较持续性大雨而言， 持续性暴雨的站点分布受迎风坡地形影响更加显著。

为进一步提高站点气温的预报精度， 增强对极端气温的预报能力， 本研究利用2017 -2019年江西省91个国家站地面观测数据和ECMWF模式高空和地面预报数据， 基于LightGBM机器学习算法和MOS预报框架， 建立了江西省24 h国家站日最高（低）气温预报模型。2020年评估结果表明： LightGBM模型日最高（低）气温预报和观测变化趋势一致， 年平均预报效果优于ECMWF、 CMA-SH9、 CMA-GFS三家数值模式、 RF和SVM两种机器学习产品以及主观订正产品。从预报误差的时空分布来看， 模型冬、 春季日最高（低）气温预报误差略大于夏、 秋季； 日最高气温预报误差呈现“南大北小、 周边大于中心”的空间分布特征， 日最低气温则与之大致相反。从重要天气过程来看， 在高温过程中， LightGBM模型在七种产品中预报效果最优； 在强冷空气过程中， LightGBM模型预报效果仍优于三家数值模式产品和另外两种机器学习模型， 但日最低气温预报效果不如主观订正产品。针对强冷空气过程中低温预报误差进行简单经验订正后， 模型低温预报效果与主观订正产品接近。模型重要性分析显示临近地面观测特征对模型建立也有较大贡献， 该结果可以为模式改进和气温预报产品研发提供参考。目前， LightGBM模型气温预报产品已应用于江西省气象业务。

利用1961 -2020年青藏高原降雪观测资料和大气再分析数据， 分析了高原冬季降雪特征及其关键环流系统。结果表明： 高原冬季降雪空间分布不均， 表现为西北少、 东南多， 同时降雪年际振荡和年代际变化特征明显， 1988年发生由偏少向偏多的转折。青藏高原冬季降雪一致偏多时， 中高纬呈现类似欧亚南部型（Southern Eurasian， SEA）遥相关的正位相特征， 即欧洲西南部、 阿拉伯海、 东北亚上空位势高度场为显著正异常， 中东地区、 青藏高原上空为显著负异常， 经分析发现， SEA正位相时中东急流增强， 高原南部上升运动明显， 高原东北部和西南侧出现水汽显著辐合区， 为青藏高原冬季降雪异常偏多提供有利条件。与此同时， 北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation， NAO）正（负）位相时有利于青藏高原降雪偏多（少）， NAO主要通过SEA型遥相关和中东急流等环流系统来调控高原冬季降雪。

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。

利用山西省1961 -2021年秋季降水资料、 NCEP/NCAR再分析资料和海温资料， 分析山西省秋季降水的时空变化特征。结果表明： 山西省秋季降水在20世纪70年代中期前偏多， 之后减少， 21世纪00年代中期又开始增多。进一步从大气环流角度探讨这种年代际变化的成因可知， 在降水偏多时期， 200 hPa纬向风场东亚西风急流位置偏北， 有利于山西地区上升运动增强； 500 hPa位势高度场上欧亚大陆上空呈现出显著的正-负-正异常分布， 有利于高纬冷空气向南爆发； 850 hPa风场有利于低纬水汽向山西输送， 在这样的高低空环流配置下， 有利于山西省降水增加。同时山西省秋季降水量与海温异常存在密切关系， 当前期3 -5月北太平洋中部海温偏高， 热带中东太平洋海温偏低时， 山西省南部秋季降水易偏多。

风是历届冬奥会十分关注的气象条件之一， 是影响北京冬奥会山地赛事的首要气象因素， 复杂地形下局地风场的精细化时空分布规律可以为赛道施工、 风场预报、 防风措施提供重要的理论依据。本文利用2017年12月至2022年3月北京冬奥会延庆高山区不同海拔常规地面自动气象站和冬奥赛道加密站逐小时观测资料， 研究了冬季（12月至次年2月）和早春（3月， 残奥会期间）复杂地形下局地风场的精细化时空分布特征， 重点对比分析了风速风向频率分布、 日变化规律及季节变化差异。首先采用K-Means聚类方法将所有自动站分为四组， 组1到组4分别代表延庆低海拔远郊区、 东北山麓过渡区、 西南过渡区、 高海拔山顶区， 然后以组为单位进行精细化特征分析。结果表明： （1）大风发生频率与海拔紧密相关， 海拔越高， 则大风发生频率越高。组1和组2（海拔1000 m以下）小风（<3.3 m·s^-1）发生频率超过80%， 而大风（≥10.7 m·s^-1）占比为0%； 组3（海拔1000 m以上）小风发生频率下降至75%以下， 并偶尔发生大风， 但占比不足1%； 组4（海拔1800 m以上）风速频率分布发生质变， 大风出现频率增加至10%以上， 其中冬季远高于早春。（2）风向分布特征存在显著的局地性差异。组4受大尺度冬季风环流主导， 盛行偏西北风， 极少出现其他风向； 组1~3受大尺度环流、 山谷风环流和局地下垫面综合作用， 各个风向以不同频率发生。（3）日循环变化呈现高、 低海拔截然相反的特征。组1~3风速夜间小、 白天大， 组4则表现为夜间大、 白天小、 午间小风“窗口期”规律； 组1~3存在明显的风向日夜转换， 转换时间为日出和日落后， 组4风向不存在日变化。（4）从季节变化看， 早春风场和冬季存在较明显的差异， 且局地差异较大。相比冬季， 早春组1~2白天风速增大， 组3夜间风速降低， 组4全天风速均大幅减小； 早春风向相对更多变， 组1东北风向显著增多， 组2谷风转山风时间比冬季推迟3 h， 组3~4西南风向所有增加。上述研究结果有助于深入认识复杂地形下近地面局地风场的精细化时空规律， 可为冬奥会及小尺度山地气象监测和预报提供重要的背景参考。