利用MTSAT-1R卫星资料中的红外1、红外2和水汽通道亮温数据, 在目标云块识别对比的基础上计算对流初生(CI)预报的8个指标值。根据京津地区的实际情况, 给出修正后的预报指标阈值, 并对2006?2007年京津地区进行17日次对流初生预报实验。实验结果表明, 该预报方法能够对1小时内的对流初生现象进行有效预报。结合云导风矢量给出检验预报结果的方法, 对该预报方法的预报效果进行量化统计。统计结果表明, 该方法预报对流初生的TS (threat score) 评分为0.545, 检测概率(POD)为0.654, 空报率(FAR)为0.435。

基于日本MTSAT卫星数据, 在Mecikalski等提出的8个指标计分统计方法的基础上, 对京津地区的一次强对流天气过程的初生(CI)进行预警试验, 并根据试验结果修改了部分指标的阈值。试验表明, 经过阈值的适当修改, 该方法可以有效地对京津地区的强对流初生提前30分钟进行预警。另外, 使用主成分分析(PCA)方法, 验证了8个指标中的每一个指标对于预警CI都有重要的作用。

在推导IR4通道反照率反演公式的基础上, 将IR4通道亮温及其反照率计算结果用于北京地区夏季降水过程的个例分析。结果表明: IR4通道反照率在降水形成前会出现明显的先升后降的现象, 对降水的反馈早于红外长波(IR1)和水汽(WV)通道; 在强降水后的弱回波阶段, IR1和WV通道亮温会继续下降, 极值位置延迟于雷达最强回波位置, 而IR4通道亮温和反照率这一阶段的变化趋势与以上2个通道相反。

为了产生好的集合预报初始扰动, 并能够用有限的集合样本来模拟大气概率密度函数在相空间中的时间演变, 把奇异向量法引入非静力 GRAPES 中尺度模式中, 研究了 GRAPES 奇异向量的基础性问题和基于奇异 向量构造集合样本的方法。对2008 年7 月的一次西南涡移动带来的暴雨过程进行 GRAPES SVs 求解, 并进行集合预报试验。结果表明: 前 27 个 GRAPES SVs 反映了分析误差的主要信息; 要素的集合平均的均方根误差比控制预报具有更好的预报技巧, 且它们的集合离散度随时间逐渐增加, 反映了预报误差的主要信息; 从降水 Brier 评分和 ROC 技巧上可以看出该集合预报具有好的概率预报技巧, 能为暴雨预报提供一定的指导作用。

利用自动分类算法, 识别出2005?2007 年 5?8 月京津地区雷达回波中的对流性和层状降水回波。在此基础上, 分析了该地区对流性和层状降水回波的垂直廓线和回波面积的 日变化特征。结果表明: 京津地区层状降水回波的垂直廓线在4 km 高度( 0℃) 附近, 出现了明显的 “零度层亮带”, 亮带强度在当地夜间最强, 当地上午最弱;该区域内, 两种类型的回波面积均呈明显的单峰型日变化特征, 面积峰值出现在当地夜间, 在当地午间面积最小;层状降水回波面积的变化比对流性降水回波的变化滞后了 1 ～2h; 对流性回波与层状回波面积比的日变化存在两个明显的峰值, 分别对应两类影响京津地区的主要对流系统: 午后出现的热对流和具有夜发性的湿对流。

针对强对流降水的情况，提出了使用光流法计算得到的光流场来代替交叉相关法得到的运动矢量场。与简单的交叉相关法相比，光流法从偏微分方程的角度来求解光流场，在计算过程中使用了严格的约束条件，运用递归法进行求解。试验及评价的结果表明，对变化较快的强对流降水天气过程，光流法明显优于交叉相关法。

为了解决聚类过程中常碰到的虚假合并问题，针对对流风暴的特点，使用了一种特殊的腐蚀方法，即在执行腐蚀操作时考虑了风暴边缘的反射率因子的强弱分布，进行动态的卷积模板的设计，而不是始终使用一个固定的卷积模板。试验及评价的结果表明，这种方法能够成功地识别出风暴体的虚假合并，进而提高风暴体的正确识别率和预报评价指标。

利用中尺度数值模式MM5，成功地模拟了0509号台风“麦莎”的路径、强度及其内部结构。根据模式输出的高分辨率结果分析了“麦莎”的动力和热力特征，包括环流结构、涡度、散度以及温湿场。结果表明：气旋低层的动力场及温湿场的明显不对称分布，加强了系统内部的上升运动；Q矢量散度辐合中心与强降水有很好的对应关系，500hPa高度场上强Q矢量散度辐合区域以及正涡度区对地面强降水中心有很好的指示作用。

通过双星立体观测中卫星-球心-投影云-真云的平面和球面三角几何关系推导出真云云顶高度计算公式，利用云顶高度变化和图像匹配的方法，对模拟得到的双星“立体观测图像对"进行云顶高度反演实验。通过对具有台风和冷锋形态分布的卫星红外云图模拟资料进行实验，得出平均垂直高度误差不超过500 m的云顶高度，并对图像对比中1个像素偏移导致的云顶高度误差进行了误差分析。

用常规观测资料、NCEP分析资料与GOES-9卫星云图资料对2003年6月21日—7月22日淮河流域持续暴雨的降水概况、云系特征及大尺度环境条件与水汽来源进行了分析。从降水特征来看，持续暴雨可以划分为3个阶段，降水主要集中在第一阶段（6月21日—7月2日）。从云系特征来看，淮河流域为稳定维持的大尺度梅雨锋云系，在梅雨锋云系上有多个中尺度对流系统活动，红外亮温频率统计表明亮温低于-52℃的强对流是导致淮河流域强降水的重要天气系统。对6月21日—7月22日时段的卫星云图进行普查发现影响淮河流域的中尺度对流系统（MCS）共有34个，其中10个α中尺度对流系统（M-αCS）和24个β中尺度对流系统（M-βCS）；大多数MCS在淮河流域及其邻近地区产生与消亡，并未发现直接来自青藏高原地区的MCS。从水汽来源来看，淮河流域对流层低层有3股水汽输送带，第1股气流为越赤道气流，水汽的输送作用最强；第2股气流来自南海地区，水汽的输送作用最弱；第3股气流来自菲律宾以东的热带太平洋地区。

利用美国“风暴分析预报中心”开发的中尺度模式ARPS (Advanced Regional Prediction System)的资料分析系统ADAS (ARPS Data Analysis System)，成功地把地面报文资料和卫星 红外云图资料加入到数值模式中。通过加入卫星资料的综合云分析过程能够改善水汽初始条件，进而得到更准确地反映中尺度特征的初始场。对一次暴雨个例的模拟对比试

以一次黄海气旋发展过程作为研究对象，利用MM5数值模式对此个例数值模拟结果，使用五维大型可视化系统LiveView这一新的可视化手段，力图较详细的揭示此事件中发生的平流层空气干侵入现象，探讨其发生原因及在这次气旋快速发展中所起的作用。文中给出“干侵入”的各种水平剖面和垂直剖面以揭示其三维的热力学和动力学结构。并采用轨迹分析方法，较完整地揭示了“干侵入”过程中空气块的运动。探讨了发生“干侵入”的机制和它与气旋发展之间的关系。结果表明，干侵入是影响气旋发展的重要因素之一。

利用高分辨率中尺度数值模式输出的大气中云水、冰水、雨水、雪水成功地模拟出1997年登陆台风Winnie的云系结构。模拟云图与气象卫星实际观测的台风云图非常相似。由于模拟云图可以给出大气中不同形态水物质的三维空间分布，弥补了卫星只能观测云顶表面的不足。模拟云图揭示出了台风云系中的中尺度云带以及台风Winnie登陆后从热带气旋变性为温带气旋过程中云系结构的变化。

用中尺度模式对1998-7-20湖北大暴雨过程进行了数值试验，较好地再现了中β尺度暴雨系统的发展过程。利用大型可视化软件制作的中β尺度对流系统的虚拟图像直观地展现了中β尺度MCS群发生发展的生命史过程、水物质分布的特点及其三维流场特征。

GMS静止气象卫星探测所得到的红外云图资料，用计算机图象识别技术来反演云迹风。将整幅云图划分为若干个象素点数为32×32的小块，对每个小块进行目标物的分类运算。应用模式识别中区域聚类法即最近邻简单试探法和K-均值聚类算法来完成高云、中云、低云和地表的区分。云迹风的计算采用红外亮温交叉相关法，在设定的搜索区内通过计算相邻两个时次云图目标区与搜索区的红外亮温交叉相关系数，可以得到一个交叉相关系数匹配面。对匹配面上的主极大峰值和次极大峰值应用匹配面检测和连续性检测选出合适的峰值，进而得到云迹风矢量。云迹风的高度推算用选定目标云的红外亮温加权平均值与该季节气候统计温度垂直分布值相比较，推算出目标云为高云、中云或低云。