青海湖不仅是我国最大的湖泊， 也是国家生态安全战略格局的重要组成部分。在全球变暖的背景下， 青海湖水位急剧变化， 其对周边的交通设施、 居民安全和畜牧业发展等影响较大， 因此需要对气候变化下的青海湖水位演变特征及其水量平衡进行研究。本文基于布哈河口水文站、 下社水文站的水文数据， 刚察气象站、 CMFD气象数据以及水量平衡方程， 首先分析了青海湖1956 -2020年的年际水位演变特征和年内水位变化特征， 以及水量平衡分量——入湖径流（ R_s）、 湖面降水（P）和湖面蒸发（E）对水位变化的影响； 其次揭示了相同月份计算的水位值变化与 R_s、 P和E的变化是同步的； 最后进一步通过岭回归方法定量计算了 R_s、 P和E对基于12月份计算的青海湖水位变化的贡献率。研究结果表明： 青海湖年均水位在1956 -2004年以0.8 m·（10a）^-1的速率下降， 其中在1979 -2004年间下降的主要原因是E大于（P+ R_s）； 2004 -2020年以1.9 m·（10a）^-1的速率上升， 其中在2004 -2018年间上升的主要原因是P和 R_s的增加； 青海湖水位有明显的年内变化， 5月水位开始上涨， 9月达到最高， 其与 R_s、 P和E的月变化一致； 当年的P、 R_s、 E变化对9 -12月相同月份年均水位变化的影响大于去年， 当年的P、 R_s、 E对12月年均水位变化的贡献率分别为10%、 70%和20%。

由厄尔尼诺事件引起的极端天气气候事件对社会经济与人民生命财产安全有着重要影响。2014 -2016年发生的超强厄尔尼诺事件， 使得全球许多地区极端天气和气候事件频发。本文关注了中南半岛区域， 利用逐月海温、 降水、 风场、 比湿等观测和再分析资料， 从环流和水汽输送异常的角度出发， 探讨了超强厄尔尼诺事件背景下2016年4月中南半岛降水异常偏少的可能原因。结果表明， 2016年4月， 在发展强盛的西北太平洋异常反气旋和副热带高压的控制下， 中南半岛上空出现异常下沉气流， 不利于水汽辐合产生降水。进一步通过动力诊断分析发现， Nino3.4指数与赤道东印度洋和赤道西太平洋之间纬向海温梯度（zonal gradient of SST anomalies， GSSTA）的乘积能很好地指示此次超强厄尔尼诺事件， 且中南半岛上空非线性水汽平流的调制作用是造成此区域4月降水异常偏少的重要原因。2015/2016厄尔尼诺事件期间， 西北太平洋异常反气旋的南侧东风与GSSTA“引导”的异常西风水汽输送相互“冲突”， 削弱了太平洋和孟加拉湾对中南半岛的水汽输送。中南半岛上空大部分水汽呈现出南少北多， 东高西低的模态， 水汽辐散， 不利于降水的形成。2016年4月， 在孟加拉湾异常反气旋和西北太平洋异常反气旋的共同作用下， 中南半岛对流受到抑制， 暖湿气流在异常南风的引导下， 向华南输送。

利用欧洲中期天气预报中心European Centre for Medium-Range Weather Forecasts（ECMWF）最新的第五代再分析资料ECMWF Reanalysis v5（ERA5）， 定义了大风事件， 使用经验正交分解等方法分析了1979 -2021年中国南海海表风速和大风事件的变化特征， 并对是否受热带气旋的影响进行了区分。结果发现， 南海风速分布呈现出十分明显的季节特征， 冬季主要为东北风， 夏季为西南风； 春、 夏季南海东北部与其他地区风速变化存在反向关系， 除东北部沿海地区外， 春季平均风速变化经历了减小-增大-减小的变化， 总体呈较弱的增加趋势； 而夏季则是增大-减少-增大， 总体呈减小趋势。秋季南海风速呈全区一致的变化， 呈减小趋势。冬季变为东南与其余部分反向， 除西南部外， 风速呈显著增强趋势。大风事件发生在风速较大的区域和时间内， 冬季和秋季发生大风事件的频次要高于春季和秋季， 冬半年要高于夏半年； 在冬季和冬半年， 大风事件的发生频次在南海中部长山山脉东侧直到南海东北部台湾海峡附近有显著上升趋势； 大风事件频次变化趋势随季节改变有很大的差异， 冬季和春季大风事件频次变化趋势与夏季和秋季相反。夏半年大风事件频次变化融合了夏季和秋季的变化趋势特点； 类似的冬半年大风事件频次融合了冬季和春季的变化趋势特点。在夏季， 秋季和夏半年这些受到南海夏季季风影响的季节内， 热带气旋对发生的大风事件频次影响更大； 对在冬季， 春季和冬半年发生的大风事件则影响较小。

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。

风电场的尾流会影响大气边界层的动量和湍流通量， 进而影响局地气候和环境。包含风电场参数化的中尺度数值模式是研究风电场对气候和环境影响的有力工具。本研究将高分辨率的大涡模拟（Large Eddy Simulation， LES）结果作为“真值”， 评估了WRF中尺度模式中的Fitch风电场参数化方案在风机区和尾流区的风速和湍流动能廓线， 提出了校正网格入流风速的方法。该方法考虑网格等效推力造成的阻塞效应， 并利用经典动量理论推导出的关系式对网格入流风速进行订正， 使其更接近自由入流风速。结果显示， 原始Fitch风电场参数化方案给出的网格入流风速和大涡模拟结果的差距明显， 且受模式水平分辨率的影响较大。在不同的水平分辨率下（1000 m、 500 m和250 m）， 校正了网格入流风速的Fitch-new风电场参数化方案给出的网格入流风速与自由入流风速的相对误差绝对值都<1%， 得到的空间平均推力和输出功率与大涡模拟结果一致。Fitch-new参数化方案改进了风电场尾流区风速亏损的模拟， 尤其是对高分辨率下风机网格的风速亏损， 模拟的风电场尾流区湍流动能的增加量和垂直分布虽然比原始Fitch方案有所改进， 但仍存在一定问题， 需进一步研究。

利用山西4部C波段多普勒天气雷达基数据和地面观测资料， 对2009 -2017年山西出现的38次多普勒雷达V型缺口特征进行统计分析， 研究多普勒雷达V型缺口特征与降雹的对应关系， 总结V型缺口对冰雹的预报预警指标， 并在2018 -2022年开展实时业务应用， 对V型缺口特征及预报预警指标进行检验并订正。结果表明： 降雹在V型缺口出现后开始， 在V型缺口消失前结束； 降雹概率与V型缺口起始高度无明显的对应关系； V型缺口对应的上升气流高度≤4 km时无降雹； V型缺口理想的观测仰角为2.4°~6.0°， 最佳观测仰角为2.4°； 强回波区呈现“蝴蝶状”是降雹最强阶段。降雹开始阶段预报预警指标及关注点： （1）V型缺口有弱回波区或有界弱回波区； （2）初始V型缺口沿径向长度>30 km， 当≤30 km时上升气流伸展高度要超过4 km； （3）平均径向速度具有低层辐合高层辐散特征。满足以上3点可预报有冰雹出现， 如果V型缺口首先在6.0°仰角观测到， 可预报有大冰雹出现（直径大于1 cm）， 并立即发布预报预警信号。冰雹持续期间预报预警指标及关注点： （1）>50 dBZ强回波中心连续下降且回波顶高>10 km； （2）V型缺口对应的弱回波区呈倾斜状； （3）弱回波区或有界弱回波区稳定维持； （4）当在0.5°仰角观测到V型缺口时可预报冰雹仍在持续； 当强回波区呈现“蝴蝶状”， 可预报降雹强度增强； （5）当V型缺口最大垂直液态水含量>22 kg·m^-2、 垂直液态水含量跃增量>26 kg·m^-2、 垂直液态水含量密度>3.6 g·m^-3时， 出现冰雹的概率较大。

利用2018年7月至2022年6月塔里木盆地及其周边地区17部地基GPS水汽探测仪遥感的大气可降水量（PWV）资料、 14个地面气象站逐时和逐日降水资料， 分析了塔里木盆地西部（区域A）和东部（区域B）PWV分布特征及其与降水关系。结果表明： （1）研究区年平均PWV高值区主要集中于盆地北部和盆地西南部平原地区， 海拔超过1300 m站点的PWV年平均值与海拔成反比， 低于1300 m的低海拔地区PWV年平均值在10~12 mm。夏季测站PWV平均值是春、 秋季节的2倍。（2）区域A 和区域B PWV月变化呈单峰型分布， 分别在8月和7月达到峰值。区域A有、 无降水日PWV均在23:00（北京时， 下同）达到日峰值。区域B有、 无降水日PWV日峰值出现时间相差5 h， 分别出现在11:00和17:00。（3）区域A和区域B多数测站ΔPWV（PWV与PWV月平均值差值）峰值分别在降水开始前0~1 h和降水开始时刻前后1 h出现。春季区域B 降水前PWV跃变程度较区域A更剧烈， 夏季各区域σPWV（PWV与 PWV月平均值倍数）提前降水开始时刻1 h、 5~6 h达到1~1.8倍的天气过程较其余时次偏多。秋季和冬季区域B σPWV分别集中在1.4~2.0倍和1.6~2.4倍。（4）海拔高于1400 m测站的5 -6月、 7 -8月PWV值达到10~20 mm和15~25 mm， 对应降水结束时刻。海拔低于1400 m测站5-8月降水结束时刻PWV值逐渐由15~25 mm增至25~35 mm。

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。

深入理解重度灰霾污染事件的形成和演化机制对于区域尺度空气质量的管控以及霾污染防治政策的制定具有重要的意义。本文应用中尺度气象模式WRF和区域空气质量模型CMAQ， 结合实际观测数据， 研究了2016年12月23日至2017年1月7日发生在四川盆地成都地区的一次重度灰霾事件。主要分析了在此污染期间气象要素场的时间变化， PM_2.5浓度和通风系数的时空变化， 量化了各个物理化学过程对PM_2.5的相对贡献以及污染源区的分布， 以研究此次重污染霾事件的形成和演化机制。研究表明： （1）霾事件期间低温和低风速的环境条件为污染物的积累创造了有利条件。（2）盆地北侧的偏北气流和南侧的偏西南气流以及较低的通风系数（大气的湍流扩散能力弱）是污染物积累的主要原因， 成都地区PM_2.5浓度在东北气流的作用下达到峰值。污染物的消散主要是因为偏北气流的加强和较高的通风系数（大气的湍流扩散能力强）。（3）此次霾事件中气溶胶过程和排放源的正贡献加强， PM_2.5的增加主要在夜间（平流过程和扩散过程的负贡献减弱）且增加幅度更大， 使得PM_2.5总体上逐渐增加。（4）PSCF和CWT分析表明， 在此次霾事件期间， 致使成都地区PM_2.5浓度升高的主要气流为其东北方向和西南方向的气流， 潜在的污染源区在总体上呈东北-西南向的分布状态。

为更好地应对长江上游地区未来气候变化导致的暴雨事件， 本文利用1990 -2014年长江上游地区687个气象观测站日降水资料及第六次耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6， CMIP6）中的24个全球气候模式的模拟结果， 研究了该地区2021 -2099年的年平均暴雨量、 暴雨天数和暴雨强度在不同共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways， SSPs）情景下的时空变化特征及其不确定性。研究结果表明： （1）相对参考时段（1995 -2014年）， 长江上游地区预估总时段（2021 -2099年）及21世纪末期（2080 -2099年）的年平均暴雨量、 暴雨天数和暴雨强度在SSP1-2.6、 SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下都以增多增强为主， 在SSP5-8.5情景下的增幅最大， 且模式间预估方向的一致性及预估值的确定性都随排放的增加而增加。预估总时段的暴雨量、 暴雨天数和暴雨强度在SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下的分布相似， 但与SSP5-8.5情景下的分布有所不同。21世纪末期暴雨量及天数在三种情景下的分布相似， 暴雨强度变化的分布在SSP5-8.5情景下不同于SSP1-2.6及SSP2-4.5情景； （2）相对参考时段， 三种情景下长江上游的暴雨量在预估总时段分别以3.5 mm·（10a）^-1， 5.4 mm·（10a）^-1， 14.7 mm·（10a）^-1的速率增加， 暴雨天数分别以0.045 d·（10a）^-1， 0.07 d·（10a）^-1， 0.18 d·（10a）^-1的速率增加， 暴雨强度则分别以0.37 mm·d^-1·（10a）^-1， 0.78 mm·d^-1·（10a）^-1， 1.94 mm·d^-1·（10a）^-1的速率增强， 都通过99%信度检验及同号率检验， 预估值确定性较高的时期都出现在21世纪末期SSP5-8.5情景下； （3）三种情景下， 预估总时段的暴雨量、 暴雨天数和暴雨强度在空间上都主要呈增加趋势， 其中藏东南地区的暴雨量及暴雨天数的增速最大。暴雨强度增速最大的地区在SSP1-2.6情景下出现在四川北部， 而SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下出现在云南北部； （4）三种情景下21世纪前期（2021 -2040年）暴雨量、 暴雨天数和暴雨强度相对参考时段的变化幅度不明显， 中期（2041-2060年）及后期暴雨量、 暴雨天数和暴雨强度在SSP2-4.5及SSP5-8.5情景下显著增多增强， 尤其在21世纪后期SSP5-8.5情景下的增幅最大， 模式间预估方向一致性最高。

利用中国气象局上海台风研究所最佳路径数据、 FNL 0.25°×0.25°再分析资料和NOAA 0.5°×0.5°全球日降水数据分析了登陆台风“暹芭”残涡长时间维持并且产生大范围降水的成因。结果表明， 第一阶段（2022年7月3 -4日）“暹芭”残涡维持的主要水汽来源是偏南风低空急流， 第二阶段（2022年7月5 -6日）主要是偏南风低空急流和边界层东风急流共同作用， 这使得大气可降水量达到罕见的75 mm。双低空急流的耦合形成的垂直风切变和水汽辐合为暴雨的发生和维持提供了良好的动力条件。冷空气开始入侵“暹芭”残涡后， 在其西侧近地面形成冷池， 这使得“暹芭”残涡逐渐变性为温带气旋， 斜压动能发生显著增长。利用位势散度诊断发现， 由于“暹芭”残涡不断北上接近副热带高空西风急流增大了高低层垂直风切变， 高空冷涡携带的冷空气侵入“暹芭”残涡使其斜压性增大， 边界层东风急流使得850 hPa以下层结不稳定度显著增大， 这为暴雨的发生和维持提供了不稳定能量条件。

基于MODIS MCD19A2气溶胶数据集， 利用线性趋势、 Spearman相关性分析及?ngstr?m指数内插法， 探究柴达木盆地2001 -2021年大气气溶胶光学厚度的时空分布特征及气象因子影响。结果表明： 在年际尺度上， 柴达木盆地AOD波动上升， 年增幅为3.74%， 年均值为0.110±0.002； 在季节尺度上， AOD季节性变化明显， 其值由高到低分别为春季、 夏季、 秋季、 冬季， 其中， 春夏季AOD呈波动变化， 秋冬季AOD无明显变化； 月尺度上， AOD呈单峰型， 峰值为4月。在空间上， AOD高值区位于柴达木盆地腹部， 呈现中间高四周低的分布特征， 低值区位于昆仑山脉和祁连山脉等高海拔地区及植被覆盖率较高的区域。气象要素对AOD都有着一定影响， 其中风速、 温度、 相对湿度、 云量和降水都与AOD呈正相关， 风速和温度对AOD的影响最大。

柴达木盆地既是响应青藏高原气候暖湿化的敏感区， 又是生态环境脆弱带， 评估该区域降水时空格局对水资源合理利用以及生态环境治理至关重要， 然而盆地内部气象台站稀少且分布不均， 为区域降水插值带来挑战。本文使用专业气象插值软件ANUSPLIN（Australian National University Spline）模型进行插值， 以柴达木盆地及其周边气象台站2019年降水数据为基础， 参与插值的气象台站数和9种薄盘光滑样条函数（独立变量、 协变量和样条次数多种组合）为第三变量， 筛选最优插值台站数和最优模型， 并分析该区域2000 -2019年降水时空格局。结果表明： （1）选择盆地内部及其周边共120个气象台站， 三变量局部薄盘光滑样条函数（TVPTPS4）进行区域尺度降水插值精度最高， 均方根误差（RTGCV）、 期望真实均方误差 （RTMSE）和信噪比（SNR）均达到最小值， 分别小于0.6 mm、 0.3 mm和0.25。（2）柴达木盆地降水量具有地域分布差异和季节性特征。年、 季降水量东丰西少， 具有明显的经向地带性特征； 四季中夏季降水量最大， 占全年总量的62.13%。（3）2000 -2019年， 柴达木盆地年均、 季节平均降水量均呈上升趋势， 其中夏季降水量显著增加， 最大增速达5.85 mm·a^-1（p<0.05）， 显著增加区域约占盆地总面积的42.36%。本研究结果证明AUNSPLIN模型结果能更清晰地表达出柴达木盆地降水的分布状况， 对于该区域水资源优化配置和管理等具有重要的理论和现实意义。

基于多源数据， 反演了近代塔里木盆地的一次严重干旱事件。结果表明， 20世纪初， 特别是1917 -1918年， 盆地西北-西南缘形成了一条弧形干旱带， 喀什噶尔河与叶尔羌河流域气温降低， 降水减少， 盆地南北缘河流径流量居于此后近百年的最低水平， 发生严重旱情。干旱带与盆地内人口分布和灌溉热点区重叠， 人水矛盾加剧， 水体渠化严重。与此同时， 盆地内的部分水系解体， 水体变干， 沙漠扩展， 进而危及河湖沼泽和植被， 一些动物种群因栖息地环境退化而灭绝或濒临灭绝。本次旱情的气候背景或与北大西洋涛动所引起西风暖湿气流受到抑制及北极冷干气团增强相关。

利用10年（2013 -2022年）4 -10月逐日700 hPa高空图、 西南低涡年鉴资料、 欧洲中心ERA5再分析资料、 陕西省站点降水数据对陕南西南涡暴雨个例进行了统计与诊断分析。结果表明： （1） 10年间共有119个暴雨日， 其中由西南涡引起的暴雨日数38天， 约占总暴雨日数的三分之一（32%）， 主要发生在5 -9月， 6月最多， 根据统计降水时段多开始于夜间， 结束于白天。（2）影响陕南的西南涡， 源地主要是盆地涡， 一般东移12~24 h后可造成陕南地区暴雨天气。陕南西南涡暴雨区主要位于700 hPa西南涡中心的东北象限附近， 切变线以南区域， 假相当位温的梯度大值区， 500 hPa西风槽和副高外围西南气流的交汇区域且对应200 hPa强辐散区。（3）对西南涡的垂直结构研究表明， 700 hPa强辐合中心位于正涡度中心东侧。这一区域与暴雨落区对应较好。高空急流下的强辐散引起空气质量调整， 低层辐合， 促使锋生。（4）存在三支水汽输送： 通道一来自孟加拉湾西部的暖洋面； 通道二源于孟加拉湾东部暖洋面； 通道三源于南海洋面。暴雨期间秦巴山区地形产生的气旋式涡度、 散度、 水汽通量散度与系统性的涡度、 散度和水汽通量散度叠加， 增强低层辐合， 这也是陕南西南涡暴雨形成的一个重要因素。

我国很多新一代多普勒天气雷达位于地形复杂的山区， 低仰角地形遮挡问题突出， 遮挡区雷达估算降水时需要采用更高仰角的观测数据， 而由于降水粒子下落过程中的微物理变化和水平运动， 同一地点高处的反射率因子常与近地表处有很大的差异， 直接用于估算地表降水会增大估算误差。本文提出一种反射率因子垂直订正方法， 首先建立无遮挡观测区不同降水类型的雷达反射率因子垂直廓线（VPR）， 然后依据廓线的垂直变化特征， 确定待订正的高度阈值和近地表目标高度， 并将待订正高度以上的观测值订正到目标高度处。对比检验结果表明： 经过订正后的目标反射率因子数据与实际观测数据值差异减少， 一致性提高； 而且， 考虑遮挡因素使VPR低处的数据更准确； 由于不同降水类型VPR差别明显， 区分降水类型能避免误订正。本订正方法不仅适用于波束遮挡区， 也普遍适用于远距离处波束较高时观测数据的订正。

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。

甘肃黄河流域是一个生态问题和发展问题交织在一起的自然-社会-经济复合生态系统， 其生态系统土壤保持服务是防止水土流失和推动高质量发展的重要保障。使用归一化植被指数、 土地利用产品MCD12Q1、 降水数据、 数字高程模型数据和土壤数据库HWSD v1.1， 运用修正通用土壤流失方程RUSLE， 计算得到了甘肃黄河流域的土壤保持服务年度数据集。该数据集， 空间范围为33°6′29″N - 40°0′6″N、 97°23′38″E -108°42′38″E， 时间跨度为2001 -2015年， 可为制定土壤保持服务措施提供科学依据， 也为评估生态安全和构建生态安全格局提供重要数据支撑。实体数据集获取网址为http： //www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/a918f7ed-5988-44ea-80ad-ee14acab89aa.

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。

作为温带气旋形成的主要机制， 湿斜压不稳定在气旋动热力学研究中占据中心地位， 其可进一步分为干斜压不稳定、 湿不稳定、 非绝热Rossby波和Type C气旋新生（对流层顶干侵入）四类。2016年7月18日黄河气旋快速生成后东移进入华北造成“7·20”特大暴雨， 相比气旋成熟期， 其初生阶段的动热力机制尚不清楚。本文利用ERA5再分析资料与WRF模式， 对该气旋新生过程的湿斜压不稳定机制进行了数值模拟研究。模拟结果指出， 对流层中低层呈非绝热Rossby波形态， 即系统东移发展主要由垂直运动-非绝热效应的循环所推动， 其中波动触发和传播所依赖的垂直运动更多由涡度平流提供； 高层位涡汇与非地转风延缓了对流层顶干侵入位涡的东移， 维持了高低层相位差， 最终在干侵入前部发展出贯穿对流层的位涡柱。利用非线性片段位涡反演， 分别从初始场中移除非平衡分量、 对流层顶干侵入位涡、 低层非绝热源位涡， 设计了若干敏感性试验， 结合广义垂直运动方程分析可得： 本次过程斜压波必须在充足水汽条件下与非绝热过程耦合才能强烈发展， 关闭潜热气旋新生将被抑制， 干斜压不稳定无法解释本次过程； 初始非平衡场的去除不影响本次斜压不稳定性质但将延后系统发展时间， 受湿度条件和中尺度环流结构限制， 低层非平衡风的活跃区域主要由干斜压动力学控制； 该个例近地面位温梯度小， 仅依赖低层初始位涡难以有效组织起非绝热Rossby波东传， 同时有别于Type C气旋新生， 高层位涡异常也不足以激发起强大的中低层非绝热加热。于本次黄河气旋新生而言， 一方面要求初始低层位涡异常具有一定强度， 以抵消高层干侵入前部伴随的冷却下沉对其的抑制； 另一方面也需要高层位涡异常通过垂直渗透以涡度平流形式加强低层位涡东侧上升运动， 在高低层初始相位差合适情况下， 持续促使非绝热Rossby波东移发展， 推动系统进入水汽条件更好的华北地区。干斜压不稳定、 非绝热Rossby波和Type C气旋新生机制均不能独立解释本次事件， 此次黄河气旋新生是在非绝热Rossby波和对流层顶干侵入混合作用下， 初始时刻最优扰动增长形成的。

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。