2018年共有29个台风在西北太平洋和南海生成，生成台风个数偏多，南海台风活跃。有10个台风登陆我国，登陆强度整体明显偏弱，但是登陆台风个数明显偏多、登陆时间集中、登陆地段偏北、北上台风偏多，造成台风降水范围广、暴雨强度大、超警河流多。其中，“安比”、“摩羯”、“温比亚”一个月内相继在华东地区登陆并深入内陆北上，且登陆后长时间维持热带风暴级强度，给华东、华北、东北等地区带来大范围强降雨。“艾云尼”移动缓慢，与西南季风环流相结合，给广东等地区造成长时间的持续强降水。“山竹”是2018年登陆我国最强台风，其7级风圈明显偏大，给广东、香港等地区带来大范围、长时间的强风和强降水。2018年所有预报时效的路径预报误差较2017年均有所降低，路径预报水平进一步提高，但是强度预报水平仍然没有明显的进步。

多光谱遥感数据真彩色合成影像具有处理速度快、不依赖其他遥感产品、易于理解判读等特点，其在气象、生态环境、减灾等领域具有不可替代的作用。本文以风云三号D卫星MERSI-Ⅱ传感器数据为例，经过大气校正和非线性拉伸等方法合成了真彩色影像。应用真彩色影像对沙尘、蓝藻、火灾和台风等事件进行监测分析，分析结果表明真彩色影像可以在上述事件中起到识别相关事件的影响范围、事件的发展变化情况等信息的作用。

为了提高对黄渤海海雾天气海面大气水平能见度（以下简称“能见度”）的数值预报能力，利用黄渤海23个沿岸和岛屿测站2013—2017年雾天的地面观测数据，构建了基于湿度信息的能见度算法（A-F算法），并将之应用于黄渤海海雾的能见度数值预报。结果表明，与常用的根据模式预报的云水含量诊断能见度的SW算法（Stoelinga and Warner，1999）相比，A-F算法表现更优，尤其可以诊断出被SW算法漏报的能见度为1～3 km的轻雾，说明A-F算法对黄渤海海雾天气能见度的数值预报具有一定应用价值。若将来加入浮标与船舶观测数据，可以进一步改进A-F算法能见度公式的具体形式；依据本文构建A-F算法的思路，可以发展适合其他海域的海雾天气能见度诊断公式。

全球变暖的背景下，北极航线的常规通航甚至商业运营有望实现，而海雾会严重影响航道上船只的航行安全。海冰的存在使海气之间相互作用变得更为复杂，是研究北极海雾不可忽略的因素。船载观测发现，与中纬度常见平流冷却雾形成时气温下降速度往往超过海水降温速度不同，北极海雾发生时海冰的存在还会使海水降温速度超过空气降温速度。然而目前海冰分布是否会影响模式模拟海雾的准确性还不得而知，因此本文利用Polar WRF（Polar Weather Research and Forecasting）模式模拟了中国第七次北极考察中观测到的一次海雾过程，并进行海冰密集度敏感性试验。通过与船载观测和欧洲中期天气预报中心再分析数据比对发现，在低浮冰区内（海冰密集度小于50%）考虑海冰分布时可以更加准确地刻画潜热通量与水汽通量，模拟出与观测事实相符的表层空气降温与增湿过程以及相对湿度的变化，因此能够更好地刻画海雾的三维结构及其生消演变。

利用Thies激光雨滴谱仪观测资料和CINRAD/SA多普勒雷达观测资料，分析了2017年7月18日一次典型中纬度拖曳型飑线过程不同发展阶段雨滴谱和积分参数的演变特征，主要结果为：1）成熟飑线回波包括对流带、过渡区和拖曳层状云区三部分，对流带前侧不断有对流带生成并合并到主对流带中，使得对流带的前沿具有强的反射率因子，并且有多个雨强大值中心。2）垂直穿过飑线对流带，雨强增加阶段有较少的小粒子（直径小于1 mm）和特大粒子（直径大于5 mm），以及较低的雨滴浓度和反射率因子，而雨强减弱阶段有较多的小粒子和特大粒子，以及较高的雨滴浓度和反射率因子；飑线加强阶段，雨滴谱有较大的峰值直径（0.44 mm）、较多的大（直径大于3 mm）和特大粒子，而飑线减弱阶段，雨滴谱有较小的峰值直径（0.19 mm）、较少的大粒子。3）对流带、过渡区和层状云降水雨滴谱的Gamma谱三参数N0、μ、λ随雨强增大有明显的分层特征，相同雨强时，对流云和过渡区降水的三参数比层状云降水的数值大；而飑线不同发展阶段、不同降水类型的λ-μ关系具有一致性，二次多项式可以很好地拟合λ-μ关系。4）归一化雨滴谱参数NW和D0的分布可以用来区分对流云和层状云降水，并给出了新的分离线方程；另外，飑线在发展和减弱阶段的雨滴谱特征有明显差异，表明飑线演变过程降水形成的微物理机制发生变化，前期冷云过程有重要影响，而后期暖云过程起主导作用。

使用2007—2017年京津冀地区156个气象站暖季（5—9月）逐小时降水观测数据，根据地形将研究区域分为6个分区，分析各分区降水量季节内变化和日变化特征，结果表明：1）京津冀的多雨区主要位于沿燕山南麓到太行山，存在多个降雨中心。2）各分区降水量季节内特征总体表现为单峰型，即7月降水量最大，7月第3候至8月第4候是主汛期，8月降水量次之，5月最少。3）降水呈夜间多，白天少的特点，7月初之前的前汛期降水多发生在16—21时；主汛期降水呈双峰型，峰值在17—22时，次峰值出现在00—07时；8月中旬以后的后汛期多夜间降水，峰值多出现在00—08时。4）高原山区多短历时降水，长历时累计降水对季节降水贡献率大值区位于平原地区，而持续性降水贡献率大值位于太行山区和燕山迎风坡的西部。

基于NOAA重建的海面温度（sea surface temperature, SST）资料和NCEP再分析大气资料，研究了ENSO（El Niño-Southern Oscillation）与南海SST关系的年代际变化。结果表明：ENSO影响南海SST的冬、夏季“双峰”现象发生了显著的年代际变化，即冬季的“峰值”自20世纪80年代显著减弱，而夏季的“峰值”稳定持续且在20世纪70年代之后增强；冬季“峰值”的减弱可能与冬季西北太平洋反气旋的年代际变化有关，夏季“峰值”的维持和增强可能与20世纪70年代之后印度洋SST“电容器”效应的增强有关。

由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征，一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高，为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络，利用福州气象观测站地面观测数据，建立了福州单站能见度短临预报模型，并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好；均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%，说明具备较好的预报能力；平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%，表明循环神经网络对能见度预报具有优势，为能见度的精细化短临预报提供了新途径。

利用常规观测资料和NCEP/NCAR FNL资料对“狮子山”（1006）和“天兔”（1319）两个台风造成山东半岛秋季远距离大暴雨的特征进行了诊断分析。结果表明：1）造成两次大暴雨的天气形势和物理量特征有相似，也有差异。2）两个台风的生成源地、移动路径以及强度差别均很大，大暴雨发生在台风登陆后从广东移到广西的过程中，高空北支冷槽、台风倒槽和850 hPa切变线是造成山东半岛大暴雨的主要天气系统。3）台风东侧和副热带高压之间850 hPa偏强东南气流将东海、黄海的水汽源源不断输送到山东半岛并在此辐合；低层辐合、高层辐散和垂直上升运动均利于大暴雨的发生；大暴雨发生前大气处于不稳定大气层结；台风和中纬度系统相互作用形成两层或三层锋区的斜压性特殊结构及高空急流的增强是山东半岛秋季台风远距离大暴雨的重要特征。4）两次大暴雨过程中低空急流特征、锋区斜压性结构特征、不稳定大气层结特征存在较大差异。

2018年冬季（2018年12月—2019年2月）大气环流特征为：北半球极涡呈单极型分布，主体位于北冰洋上空偏向亚欧大陆一侧。12月，亚洲中东部中高纬环流经向度较大，利于冷空气南下；2019年1—2月，环流经向度减小，中高纬地区以纬向环流为主，冷空气势力减弱，东部及南部海区海雾过程增多。我国近海出现了17次8级以上大风过程，其中冷空气大风过程有13次，冷空气和温带气旋共同影响的大风过程有2次，冷空气与热带气旋共同影响的大风过程有1次, 温带气旋大风过程有1次。我国近海浪高在2 m以上的海浪过程有14次，2 m以上大浪的天数共计64 d。冬季共有10次比较明显的海雾过程，多在北部湾附近海域，出雾时间集中于夜间至早晨。南北海域海面温度之差为21～28 ℃，海面温度整体呈下降趋势。西北太平洋和南海有3个热带气旋活动。

以山东省乡镇级精细化要素预报为例，预报站点由县级123个增至1 561个。在精细化要素客观预报方法开发中，如何处理多量预报站（格）点问题？利用山东省稠密的区域自动站观测资料，通过分析不同站点空间分辨和地形属性的观测要素的统计学差异，研究各种气象要素的站点差异性。结果表明：温度、降水等要素具有明显的局地小气候特征，需要更高空间分辨率的预报站点来捕捉；市区、郊区以及不同高度山区等站点间最低气温各分位数统计值差异均较大，但相关系数较高，且频率分布形态相似；风对地形更敏感，不同测站间相关系数较低，分位数统计值和频率分布形态差异均较大。上述结果可为精细化要素客观预报业务中的站（格）点处理提供理论和技术支撑。

基于WRF3.8.1数值模式，利用FNL 1°×1°再分析资料，对山东边界层10 m、70 m、100 m等高度2017年风场进行了逐日动力降尺度模拟，使用山东122个气象站逐日平均风速，对模拟结果进行了客观评估。结果表明：WRF模式可以较好地模拟出山东逐日平均风速变化特征，但模拟值普遍大于实测值，山东不同区域平均风速模拟效果差异较大，四季误差分析结果与全年略不同；山东沿海、半岛北部丘陵、崂山、日照中部五莲山、鲁中山区各山脉等区域以及微山湖、东平湖等大型湖泊区域年和四季10 m、70 m、100 m高度平均风速、平均风功率密度较大，大汶河、大清河、泗水河、沂河及其支流、淄河、潍河等流域中上游的山区间低矮平原地带较小，但各地风能资源的差异随高度增加而明显减小。平均风速、平均风功率密度时空分布结果可为山东内陆地区分散式低风速风电场的选址、风能资源开发利用提供参考。

为研究暴雨过程中逆风区特征及应用判据，统计分析2010—2017年山东临沂地区暴雨过程中的多普勒雷达观测资料，结果表明：暴雨过程中，风暴内的垂直环流是造成逆风区发生发展的直接原因；逆风区表现为β中尺度和γ中尺度，其形态在不同天气类型下有明显差异；逆风区持续阶段降水强度增大，持续时间与过程累积雨量呈正相关；当雷达最低仰角识别到逆风区，其厚度≥4.0 km、强度≥15 m·s-1、径向速度绝对值最大值≥5 m·s-1且持续30 min以上时，风暴常明显发展，相关特征可用于预报风暴和暴雨的发展。

利用济南、滨州和潍坊多普勒天气雷达及常规观测资料，对2016年6月14日下午到晚间发生在鲁中地区的超级单体回波演变和结构特征进行了分析。结果表明，该超级单体风暴产生在较大的对流有效位能和有利的风垂直切变条件下。其演变分为经典超级单体和强降水超级单体两个阶段。经典超级单体由普通单体迅速演变而来，其特征十分明显。强降水超级单体由经典超级单体风暴与其后侧下沉气流触发的普通单体风暴合并形成。合并过程造成风暴旋转强度增强，并产生类似龙卷的小尺度涡旋，导致了地面大风和大冰雹的出现。

选取2006—2013年山东8次典型短时强降水（降水强度>20 mm·h-1）个例，并根据降水的天气尺度影响系统分为4种类型，利用山东区域ADTD型闪电定位仪资料，统计各类短时强降水与地闪相关性；结合地闪频数、密度分析地闪与短时强降水的雨强、出现时间、空间分布等特征的相关性。结果表明：1）各类强降水与不同范围地闪的相关性不同，与固定范围内地闪的时间、空间分布特征不同；其中负地闪占绝大多数，正闪比例小，负闪占比越大降水越强；站点周边30 km范围内地闪频数与降水相关性较好，低槽冷锋型强降水与地闪频数相关性最好，其次是低涡切变线型，黄淮气旋型短时强降水与地闪频数相关性差，热带气旋型强降水则与正闪相关性更好。2）地闪频数只对单次过程降水量变化有所指示，不能直接用来判别短时强降水，而地闪频数峰值对于短时强降水预报有一定指示意义；其中后倾型低槽冷锋、西北涡、西南涡型短时强降水地闪频数峰值对于预报短时强降水指示意义较强，冷切变和暖切变型指示意义较小，前倾型低槽冷锋、黄淮气旋、热带气旋型无明显指示意义。3）高地闪密度与短时强降水落区对应较好，但短时强降水并不一定会出现在高地闪密度中心区域；大部分短时强降水极值站高地闪密度中心对应；对于后倾型低槽冷锋、暖切变、西南涡型短时强降水，5次·（10 km）-2·h-1可作为预报参考阈值。