为了探究欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析ERA5-Land（ERA5L）降水资料在中国西南的四川、 重庆、 贵州、 云南及西藏5省（区、 市）的适用性。以2018 -2020年中国气象局441个国家级地面站雨量器自动观测数据为参考基准， 使用Pearson相关系数、 平均相对误差、 均方根误差、 命中率、 空报率以及临界成功指数评分， 对ERA5L降水资料在评估时段内各区域和站点的整体精度、 不同海拔、 不同时间尺度（月、 季）， 以及不同量级降水的特征和偏差进行分析。结果表明： （1）ERA5L降水资料能较好反映西南区域的降水变化特征， 但相对站点观测存在不同程度的偏高， 以西藏地区最为明显。（2）在四川盆地， ERA5L降水与站点观测相关性高、 误差较小， 在西藏、 云南、 贵州及四川西部的地形复杂山区， 误差相对较大。（3）ERA5L降水的误差存在明显的月变化特征， 从7月开始到次年的2月， 平均相对误差随降水总量的降低而增加， 命中率减小、 空报率增大， 随后从2 -7月， 平均相对误差又随着降水量的增大而减小， 命中率增加、 空报率减少； 各省（区、 市）在不同季节质量表现不一， 春季和秋季重庆相对表现最优， 夏季贵州最优， 冬季四川最优。（4）相对站点观测， ERA5L降水在小雨量级高估； 在中雨及以上量级低估， 且随着雨强的增大， 低估现象更为严重。综合来看， ERA5L降水再分析资料在西南区域表现出一定的应用潜力， 在不同海拔的质量排序为： 低海拔>中海拔>高海拔； 在西南5省（区、 市）适用性排序为： 重庆>贵州>四川>云南>西藏。

对于大气气溶胶地基观测资料的定量分析是了解气溶胶光学特性和大气污染特征的基本途径， 可为探讨污染治理方向提供一定的依据。近年来， 利用地基观测资料分析甘肃省不同区域气溶胶光学特性的研究较少。为了解甘肃省不同下垫面的大气气溶胶光学特性， 本文基于2018年4月至2020年9月CE-318型太阳光度计观测资料， 通过ASTPwin软件反演获得了甘肃省四个站点的气溶胶光学厚度AOD， 计算了Angstrom波长指数α， 分析了甘肃省不同区域不同季节AOD和α的分布和变化特征以及气溶胶光学厚度和波长指数的关系。结果表明： （1）观测时段内， 所有站点各波段AOD的变化趋于一致， 且AOD值随波长增大而减小。兰州和皋兰山AOD值冬季最高， 春、秋季次之， 夏季最低， 兰州冬、春季AOD值分别比年均值超出14.98%和4.68%， 皋兰山冬季AOD值比年均值超出3.88%。敦煌和民勤AOD值均为春季最高， 比各自的年均值高出24.49%和26.30%。敦煌AOD季节分布为： 春季>夏季>冬季>秋季， 而民勤则表现为从春到冬季逐渐减小的趋势。（2）兰州和皋兰山春夏季主控粒子为粗模态， 秋冬季则为细颗粒物主导。敦煌和民勤大气气溶胶常年由粗模态粒子主控。2019年冬季， 兰州市区AOD值比其城郊的皋兰山高出68.0%； 敦煌和民勤2019年春季沙尘气溶胶污染较为严重， 敦煌AOD值比民勤超出42.42%。（3）四个站点AOD和α的频率分布均呈单峰曲线， 不同季节AOD高频次分布范围存在差异性， 但都处于1.0以下。α的高频次范围分布较为复杂， 兰州春季、皋兰山春夏季、敦煌四季、民勤春夏秋季， α分布区间均小于1.0， 而兰州夏秋冬季、皋兰山秋冬季、民勤冬季α主要分布于1.1以上。（4）不同季节AOD和α的关系存在差异， 表现为不同季节， 大气出现严重或者局部污染时， 气溶胶的主控粒子粒径大小不同。春季大气出现局部或者严重污染、夏季大气局部污染时， 四个站点气溶胶主要是大粒径粒子， 其中沙尘气溶胶的贡献较大。夏季大气处于严重污染时， 皋兰山气溶胶主要是细模态粒子， 兰州、敦煌、民勤气溶胶依然由粗模态主控， 但是兰州小粒径粒子导致的污染比重高于其余两站， 其中85%以上属于城市工业-气溶胶污染。秋季大气处于严重污染状况时， 兰州和皋兰山均由细模态粒子主导， 其中城市工业-气溶胶占比明显增加， 而敦煌和民勤依然由粗模态粒子主导， 其中沙尘气溶胶占比偏重。冬季大气严重污染时， 兰州依然由细模态粒子主导， 而其他三站由粗模态粒子占据主导地位， 冬季大气局部污染时， 敦煌和民勤粗模态粒子与细模态粒子同时出现， 皋兰山以细模态粒子为主。分析可知， 总体上甘肃偏北地区气溶胶污染以沙尘气溶胶为主， 而偏南地区气溶胶污染表现为粗模态与细模态粒子交替出现， 这为下一步结合卫星遥感资料研究甘肃不同区域的气溶胶特性及大气污染特征提供了一些参考。

产生极端灾害性大风的飑线对水电站安全至关重要。本文以2016年6月4日金沙江下游白鹤滩水电站峡谷产生13级大风的飑线为例， 从天气系统和中小尺度上讨论其形成机制。获得以下结论： （1）飑线到达前， 受飑前低压影响水电站气压稳降了9 hPa， 气温上升超过14 ℃。飑线到达时受雷暴高压作用1 h内气压陡升10 hPa， 气温骤降超过10 ℃， 相对湿度陡增到70%， 伴随短时降水发生。飑线过境后以上要素恢复到原值。（2）天气尺度环流的分析发现， 飑线当天水电站在高空急流入口右侧辐散和低空西南涡南侧切变辐合的耦合作用下， 次级环流的上升运动为飑线深对流提供了环境背景。飑线前中高层干冷平流叠加在中低层暖湿平流上， 加上低空强烈升温增加了气温直减率， 积累了对流发展的静力和对流不稳定， 为飑线长生命提供了有利环境条件。垂直风速显示峡谷的上空下沉运动增强了动量下传， 促进飑线前侧的抬升， 正反馈作用下促进风暴稳定发展。（3）昭通雷达探测表明， 飑线中30 dBZ以上多单体紧密聚合成带状回波， 镶嵌着超过10 km高度柱状发展的50 dBZ以上强回波核。径向速度场上， 垂直于峡谷的中尺度辐合线与带状强回波吻合， 是飑线的触发机制， 对应深厚的中层径向辐合MARC（Mid-Altitude Radial Convergence）特征。在云体剖面结构上， 飑线前强上升运动形成穹窿， 飑线到达时高悬的回波核快速下降， 形成下击暴流， 并诱发顺着河谷的新单体生成， 改变了飑线走向， 形成顺着的峡谷的极端大风。

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。

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。

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。

利用站点资料和高分辨率再分析资料， 对2022年西北干旱区夏季一次持续性高温天气进行诊断分析， 并对高温的贡献因子作定量估计。研究结果表明： （1）研究区内高温达2092个站次， 主要分布在西北干旱区偏北区域， 其中108个站最高温突破近40年历史极值， 98个站高温持续日数超过10天， 均属历史罕见。（2）此次高温过程影响范围广， 持续时间长。高温持续期， 南亚高压中心位置较同期偏北， 强度较同期偏强。过程前期受中高层暖脊影响， 在过渡期暖脊东移， 大陆高压逐渐东伸， 后期大陆高压发展强盛， 并向东延伸与西伸的西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）相互连通， 影响西北区大部分区域。西北区境内水汽辐散偏强， 不易形成降水， 同时下沉气流异常偏强， 高层空气下沉增温， 有利于高温天气的发展与维持。（3）无论是过程前期还是后期， 温度平流项在升温过程中贡献较小， 而垂直输送项和非绝热加热项均是影响极端高温天气的关键因子， 从影响因子类别角度， 过程前期以动力因子贡献为主， 形成稳定热穹顶后， 在过程后期以热力贡献占主导地位。

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。

强降雨和高温是冰川泥石流的主要诱发因素， 深入理解小流域冰川泥石流的孕灾气象条件变化规律， 可为冰川泥石流的预警预判和灾害防治等工作提供依据和基础数据。基于中国区域地面气象要素驱动数据集（1979-2018年）， 利用Sen’s斜率法、 Mann-Kendall趋势及突变检验法、 滑动t检验法、 Morlet小波变换法、 变异系数（CV）和降雨集中指数（PCI）多种方法和指标， 详细分析了藏东南典型冰川泥石流流域卡达沟的降雨量、 气温和极端气候指数近40年的变化特征。结果表明： （1）年均气温和暖昼日数分别以0.05 ℃·a^-1和1.46 d·a^-1的速率显著上升， 暖昼日数年际波动极大。两者均具有32 a准周期以及中短尺度周期。（2）春、 夏、 秋、 冬季气温分别以0.044 ℃·a^-1、 0.039 ℃·a^-1、 0.049 ℃·a^-1和0.06 ℃·a^-1的速率显著上升。所有月份气温均呈显著升高趋势， 其中3月和11月气温波动极大。（3）年降雨量下降趋势不显著。极端降雨日数无明显变化趋势， 但年际波动较大， 于1988年发生了突变。年降雨量和年极端降雨日数均具有16~22 a、 8~10 a、 4~6 a、 2~5 a和2~3 a的多尺度周期。（4）降雨的年内分配总体上较均衡。除6、 7月降雨量以1.44 mm·a^-1和1.15 mm·a^-1的速率呈显著减少趋势外， 季节降雨和月降雨总体变化趋势不显著。总体来看， 卡达沟流域正处于湿热向干热的过渡期， 目前还处于阶段性的高温期和多周期强振幅中心叠加的丰水期。同时暖昼日数、 极端降雨日数以及月降雨存在中等及以上变异， 容易发生极端旱涝事件。极端水热条件组合增加了卡达沟冰川泥石流未来暴发的风险。

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。

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。

2021年7月18 -22日， 河南中北部出现历史罕见特大暴雨（“21·7”特大暴雨）， 众多学者已有分析和研究。受系统北上影响， 20 -22日位于太行山中段的河北省中南部也出现区域性大暴雨。本文利用0.25°×0.25°逐小时ERA5再分析资料和2508个地面加密自动站分钟资料、 多普勒天气雷达、 风廓线雷达、 L波段探空、 地基GPS水汽等多源高时空分辨率观测资料， 对太行山中段区域大暴雨演变特征及暴雨落区成因进行分析， 结果表明： （1）强降水主要影响系统为副热带高压、 高空涡、 切变线、 低空急流， “烟花”和“查帕卡”双台风远距离输送也是有利的环流背景， 大气环流稳定和低空偏东风长时间维持是降水的主要成因。（2）近乎南北向地面辐合线、 地面露点温度锋区、 ≥30 dBz雷达强回波带、 小时降水量≥10 mm短时强降水带位置吻合， 且稳定维持在太行山东麓， 位置少动且持续时间长； 强降水阶段， 低层偏东风分量增大， 且最大东风出现高度降低， 最大东风分量为8~11.1 m·s^-1， 最大东风出现的高度最低为510 m； 低空急流最大高度510~2310 m， 最大低空急流指数33.1×10^-3 s^-1， 0~1 km和0~3 km垂直风切变最大分别为11.9 m·s^-1和 16.9 m·s^-1， 偏东风表现为迎风坡水平辐合， 对太行山东麓降水产生明显增幅作用。（3）深厚湿层从地面持续到400 hPa， 降水过程中抬升凝结高度接近地表， 降水前期对流有效位能1925.5 J·kg^-1； 强降水阶段GPS水汽总量处于50 mm以上的高值阶段， 高值开始时间提前于降水5~6 h； 西部山区中低层水汽通量大值区维持时间长达10 h， 水汽辐合西部明显高于东部， 强降水出现在西部山区呈带状分布。（4）雷达回波质心低， 30 dBz以上的强回波在西部山区持续时间长达20 h， 具有列车效应和暖云降水特点。

基于CN05.1观测数据集， 评估了CMIP6数据在青藏高原腹地气温、 降水模拟能力， 预估了其5种气候模式7种情景在2015 -2100年的气温降水状况。研究表明： （1）历史时期（1961 -2014年）CMIP6数据气温降水观测值与模拟值偏差不大， 时空相关性强。（2）未来时期， 年均气温和降水整体呈现上升趋势， SSP3-7.0和SSP5-8.5情景2021 -2100年气温距平和降水量距平百分比增幅较大。气温距平高值区集中分布在柴达木盆地， 降水距平百分比高值区处于东南部澜沧江发源处。（3）四季中SSP5-8.5情景气温增幅最大； SSP3-7.0情景降水量夏季和冬季增幅最快， SSP5-8.5情景降水量春季和秋季增幅最快。（4）除SSP1-1.9外， 从近期到末期各情景气温均具有很强的时空相似性； 降水增幅夏季增幅最大， 冬季增幅最小， 具有很强的季节性和区域性差异。

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。

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。

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。

为解决大气输送仿真中保形、 正定及计算效率等问题， 本研究发展了基于水平-多矩有限体积/垂直-有限差分混合格式和显式成对龙格-库塔方法的高效、 高保真平流方程时空离散方案。为去除高阶算法在间断分布附近产生的数值振荡， 平流方案在水平和垂直方向分别使用了基于加权本质无振荡（weighted essentially non-oscillatory， WENO）和总变差减小（total variation diminishing， TVD）方法的斜率限制器。在时间积分中， 算法使用了二阶成对显式龙格-库塔方法， 通过在垂直方向增加内循环中空间离散调用次数增大求解器可用CFL数。成对龙格-库塔时间积分方法能有效缓解大气模式垂直小网格距对积分时间步长的限制， 使水平、 垂直方向稳定性条件允许的最大时间步长尽可能接近， 从而改善模式计算效率。论文中还设计了可用于库朗（Courant-Friedrichs-Lewy， CFL）数大于1情形的迭代正定修正算法， 能保证平流方程计算结果严格非负。本文采用二维标准算例对所提出的平流方程算法进行了测试和比较分析。数值试验结果表明： 本文提出的算法为解决高分辨、 可扩展非静力大气模式中平流输送高保真计算难题提供了一条有效途径。

中国季风区的区域性暴雨过程大多与低空急流有关， 然而在干旱、 半干旱地区， 每一次暴雨过程却不一定都有低空急流配合。根据南疆44个国家气象站1971 -2020年5 -9月逐日降水资料和2011 - 2020年逐小时降水资料， 以及若羌站每日2 次的探空资料， 利用统计方法， 分析了近50 a南疆东风急流暴雨与非东风急流暴雨的观测特征差异， 以及造成二者的天气系统差异。结果表明： 近50 a南疆东风急流暴雨日数略少于非东风急流暴雨日数， 二者均呈增加趋势， 但东风急流暴雨日数的增加趋势更显著； 东风急流暴雨日数占南疆总暴雨日数的比例呈增加趋势， 非东风急流暴雨日数占比呈下降趋势。南疆暖季东风急流暴雨日数在5月最多， 非东风急流暴雨日数在7月最多， 二者均在9月最少。20世纪70~90年代， 南疆暖季以非东风急流暴雨为主， 自21世纪起， 以东风急流暴雨为主。南疆西（东）部地区的暴雨日数相对较多（少）， 且以东风（非东风）急流暴雨为主。短时强降水事件在南疆暖季非东风急流暴雨中出现的比例明显高于东风急流暴雨； 约80%（60%）的东风（非东风）急流暴雨日的平均降水时数大于（小于）6 h， 东风（非东风）急流暴雨以夜（日）雨为主。南疆暖季东风急流暴雨的最大降水时段和最多发生时段都主要在午夜前后； 而非低空急流暴雨的最大降水时段则多发生在午后至傍晚， 其最大累积频次与急流暴雨类似也出现在午夜前后； 两类暴雨的最大雨强都发生在午后至傍晚。南疆暖季东风急流暴雨降水量在前半夜的峰值主要由降水频次多所导致， 而其在傍晚前后降水量的次峰值则主要由降水强度大造成。南疆暖季非东风急流暴雨降水量的日变化特征与其降水强度类似， 与其降水频次的差异较大， 其降水量与降水强度的关系更密切。100 hPa南亚高压在南疆暖季东风急流暴雨和非东风急流暴雨中的差异较大， 500 hPa上中亚低槽（涡）在二者中均占主要地位。目前， 针对有塔里木东风低空急流配合的南疆暴雨的形成机制研究相对成熟， 而对无塔里木东风低空急流配合的暴雨过程的形成机制还不清晰。

利用FNL（Final Reanalysis Data）、 ERA5（ECMWF Reanalysis V5）再分析资料和GPM（Global Precipitation Measurement）全球逐半小时降水数据， 选取我国西南高原地区一次强降水过程， 研究了对流尺度集合预报中两种初始扰动方法BGM（Breeding Growth Mode）和LBGM法（Local Breeding Growth Mode）对复杂地形强降水的预报能力。基于对象诊断的MODE（Method for Object-Based Diagnostic Evaluation）方法评估了模式对降水对象的位置、 结构、 强度的模拟能力， 并与TS（Threat Score）等评分方法进行对比分析， 综合评估模式预报性能， 表明： （1）基于BGM和LBGM法生成初始扰动的集合预报系统BGM-EPS和LBGM-EPS， 集合平均预报对24 h各个量级降水评分均优于控制预报， 且暴雨的TS评分LBGM-EPS优于BGM-EPS； （2）整体上， WRF模式能够较好捕获降水对象， 尤其是对于高原山地复杂地形的降水预报效果很好， LBGM-EPS在降水目标的整体相似度表现上优于BGM-EPS， 且从扰动总能量随预报时间的演变中能看出LBGM较BGM扰动总能量更大， 更能代表预报误差的增长， 突出LBGM方法在对流尺度集合预报中表示强对流能力的优势； （3）与传统TS评分等检验方法相比， MODE法更能反映降水预报的空间位置信息， 在卷积半径和降水阈值相同情况下， 基于LBGM方法的集合平均预报识别降水对象的效果更佳。

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。

基于对青藏高原夏季水汽来源主要为阿拉伯海、 孟加拉湾和南海三地的认知， 开展了不同水汽源地对青藏高原夏季东部型和西部型降水影响的模拟研究。利用常规观测资料、 NCEP/NCAR全球再分析资料以及中尺度数值模式WRF对2016年6月28日至7月2日（东部型）和2018年7月19 -23日（西部型）青藏高原上两次强降水过程进行了不同水汽源地水汽含量减少的数值模拟试验， 通过将阿拉伯海、 孟加拉湾和南海三地的相对湿度分别由地面至100 hPa依次减少70%、 60%、 50%、 40%、 30%三组敏感性试验和控制性试验的对比， 从环流场、 水汽输送及降水变化等角度深入探讨不同水汽源地水汽含量的减少对高原夏季降水的影响， 得到以下主要结论： （1）三个水汽源地水汽含量的减少对青藏高原夏季降水有影响且影响程度不同， 其中减少孟加拉湾上空水汽， 使2016年（东部型）和2018年（西部型）青藏高原夏季降水量相较于控制性试验显著下降约10%， 而减少南海上空水汽对两次高原夏季降水过程影响极小。减少阿拉伯海上空水汽对高原西部型降水起促进作用， 降水量相对于控制性试验增加约10%； 对高原东部型降水抑制作用， 使得降水量相较于控制性试验减少约5%。（2）改变孟加拉湾水汽源地的水汽条件对高原降水影响最明显， 可能的原因是减少孟加拉湾上空水汽条件， 使得高原南侧的低值系统有所减弱， 高原上偏南风减弱， 水汽输送较弱， 致使高原上的降水减少。（3）在模拟初期控制性试验和三个敏感性试验的高原地区水汽收支差异不明显， 但随着模拟时间的增加（约48 h后）， 青藏高原地区水汽收支存在明显差异， 且水汽收支情况与日降水量存在明显的相关关系。

受复杂地形与基础气象水文资料缺乏限制， 山区小尺度流域的水文预警预报技术较为薄弱， 利用高分辨率雷达观测资料驱动分布式水文模型是提高山区小流域洪水预报性能的有效途径之一。本文以位于重庆中部的山区小流域二河流域为研究区域， 开展基于雷达估测降雨数据的WRF-Hydro模型在山区小流域的山洪模拟研究， 以评估雷达估测降雨的水文应用效果和WRF-Hydro模型在山区小流域的适用性。选取流域内典型的暴雨洪水过程， 利用S波段的多普勒天气雷达的估测降雨数据驱动WRF-Hydro模型， 并结合新安江模型进一步对比分析模拟效果。研究结果表明： （1）在二河流域， 采用雷达估测降雨数据驱动WRF-Hydro 模型， 可以较好地模拟洪水过程、 洪水流量以及峰现时间， 纳什效率系数高于0.65， 克林-古普塔效率系数高于0.50， 相关系数高于0.85。（2）将 WRF-Hydro 模型与新安江模型进行比较分析， 在二河流域， WRF-Hydro 模型的模拟效果优于新安江模型， 纳什系数差值0.03， 相关系数差值为0.04， 进一步表明 WRF-Hydro 模型在山区小流域较优的洪水模拟性能。总体而言， 基于雷达估测降雨数据的 WRF-Hydro 模型在二河流域表现出了良好的模拟洪水的性能， 可进一步在类似小尺度山区流域进行应用研究。

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。

2020年9月11日辽东半岛南部发生了一次强对流天气， 并出现了湿下击暴流， 大连金州得胜站地面最大阵风达到21.7 m·s^-1。本文利用常规气象资料、 大连多普勒天气雷达资料、 欧洲中期天气预报中心第5代全球再分析资料和高分辨率中尺度数值模拟资料， 对此次湿下击暴流天气过程的环流背景、 对流风暴发生发展环境及其回波特征等进行分析。结果表明： （1）此次强对流天气发生在北上台风变性形成的高空冷涡东部西南风与东南风的切变线上， 地面辐合线和低空急流是触发初始对流的直接系统， 初始对流在高空辐散耦合作用下发展加强； 对流系统西移登陆至地面冷池与其东部暖空气之间形成锋生带上， 辐合抬升作用加强， 促使对流系统组织化程度更高、 强度更强。（2）高温、 高湿、 对流不稳定层结是对流系统发生发展的有利环境条件。强对流发生前， 探空曲线“上干下湿”、 呈“V”型分布， 抬升凝结高度明显下降； 湿下击暴流发生时， 径向速度垂直分布为中层径向辐合、 低层辐散； 瞬时大风出现前后， 大连多普勒天气雷达在高、 低仰角均探测到超过45 dBZ强反射率因子缺口， 高仰角强反射率因子缺口先于低仰角出现， 通过监测高仰角强反射率因子的变化， 对湿下击暴流有一定的预警作用。

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。

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。

干旱是全球影响范围最广、 危害最重的自然灾害之一。标准化降水指数（SPI）是干旱监测业务和科研中使用最为广泛的气象干旱指数之一。目前， 中国已建设了大量高密度的区域自动气象观测站， 这些站由于缺乏长历史序列数据， 无法用于计算SPI， 如何利用这些短时间序列区域站数据开展精细化干旱监测评估是目前关注的重点。利用1960 -2020年2032个国家气象站和2010 -2020年云南省1009个区域站日降水数据， 选取31个国家站作为方法试验站， 构建了通过伽马分布参数插值法来拟合区域站的SPI（Iab）， 并与常用的邻站替代法、 多元线性回归法进行了对比， 进行交叉检验和误差分析。通过对比拟合值与真值的相关系数、 均方根误差和平均绝对误差得出， 除在中国西北站点稀疏的地区外， 拟合值Iab均明显优于其他两种方法的拟合结果。在不同季节和不同时间尺度下， 参数插值法拟合得到的SPI（Iab）效果最好， 特别是在中国中东部地区的Iab值较其他方法平均误差减小0.02~0.30； 北京、 昆明历年拟合值Iab与真值Iz误差变幅最大为0.16， 不到半个干旱等级0.25； 拟合值Iab与真值Iz的相关系数达0.999， 通过0.001的显著性检验。采用该方法进行区域站干旱过程的监测结果显示， 利用高密度区域站计算的干旱指数SPI比仅利用国家站插值得到的SPI更接近干旱灾害实况。总体而言， 伽马分布参数插值法可以用于高精度短序列区域站降水资料推算干旱指数SPI， 从而实现气象干旱精密监测、 预报和评估服务。

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.