云物理與人工影響天氣研究進(jìn)展

Advances in Research on Cloud Physics and Weather Modification

1 人工影響天氣機(jī)理與方法

1 Mechanism and method of weather modification

1.1 Vertical variability of the raindrop size distribution in typhoons observed at the Shenzhen 356-m meteorological tower

Raindrop size distribution (DSD) characteristics at various altitudes in two landfalling typhoons in 2017(Hato and Pakhar) were investigated by using laser-optical disdrometers mounted at four altitudes (10,40,160,and 320 m) of the Shenzhen 356-m meteorological tower.Significant differences of the DSD and derived parameters,mass-weighted mean diameter (Dm),normalized intercept parameter (NW),and standard deviation of the mass distributionσm,were observed at different altitudes for the two typhoons,while the rainwater content between the four altitudes had no statistically significant differences.The low-altitude DSDs had more midsize drops (1D3 mm),fewer large drops (D3 mm),and narrower distribution widths than the high-altitude ones,while the concentration of small drops varied nonlinearly with height.The value of NW decreased with height,whileDmandσmincreased with height.The gamma distribution parametersN0,μ,andΛare found to increase with decreasing height.Both the derivedμ-ΛandZ-Rrelations significantly varied in different altitudes.(Chen Baojun,Yang Jun,Gao Ruiquan,Zhu Keping,Zou Chungen,Gong Yi,Zhang Ran)

1.2 Application of lightning data assimilation to numerical forecast of super typhoon Haiyan (2013)

Previous observations from the World Wide Lightning Location Network (WWLLN) and satellites have shown that typhoon-related lightning data have a potential to improve the forecast of typhoon intensity.The current study was aimed at investigating whether assimilating TC lightning data in numerical models can play such a role.For the case of super typhoon Haiyan in 2013,the lightning data assimilation (LDA) was realized in the weather research and forecasting (WRF) model,and the impact of LDA on numerical prediction of Haiyan’s intensity was evaluated.Lightning data from WWLLN were used to adjust the model’s relative humidity (RH) based on the method developed by Dixon et al.(2016).The adjusted RH was output as a pseudo sounding observation,which was then assimilated into the WRF system by using the three-dimensional variational (3DVAR) method in the cycling mode at 1-hour intervals.Sensitivity experiments showed that,for super typhoon Haiyan (2013),which was characterized by a high proportion of the inner-core (within 100 km from the typhoon center) lightning,assimilation of the inner-core lightning data significantly improved its intensity forecast,while assimilation of the lightning data in the rainbands (100–500 km from the typhoon center) led to no obvious improvement.The improvement became more evident with the increase in LDA cycles,and at least three or four LDA cycles were needed to achieve obvious intensity forecast improvement.Overall,the improvement in the intensity forecast by assimilation of the inner-core lightning data could be maintained for about 48 hours.However,it should be noted that the LDA method in this study may have a negative effect when the simulated typhoon is stronger than the observed,since the LDA method cannot suppress the spurious convection.(Zhang Rong,Zhang Wenjuan,Zhang Yijun,Feng Jianing,Xu Liangtao)

1.3 A study on the characteristics of ice nucleating particles concentration and aerosols and their relationship in spring in Beijing

In this study,a big cloud chamber was used to determine the concentrations of ice nucleating particles(INPs) in the temperature range from ?15 °C to ?30 °C in Beijing in the spring of 2017.The concentrations were compared with historical results observed by a similar instrument in Beijing,showing that the INP concentration in 2017 was generally lower than those obtained in 1995 and 1996.Based on air mass trajectory clustering analysis,the high INP concentration in 1995 and 1996 might be attributable mainly to the transport of sand-dust from the northwestern region.Furthermore,the aerosol number size distribution and chemical composition in PM2.5were measured simultaneously.The number of aerosols was dominated by particles in Aitken mode and accumulation mode particles during the observation period,but coarse mode particles obviously exhibited stronger correlation with INPs.NO3?,NH4+,and SO42?were the major ions and existed mainly in the form of NH4NO3and (NH4)2SO4in PM2.5.Ratio analysis indicated that air pollution originated mainly from mobile sources in Beijing and had serious secondary pollution process.The high ratio of organic carbon (OC) to elemental carbon (EC) implies existing severe secondary organic carbon pollution.In addition,we investigated the relationship between INPs and aerosols with different sizes and compositions in spring in Beijing,the results indicated that for aerosols with a diameter above 0.5 μm,the correlation between INPs and aerosols increased clearly with increasing particle size,but for aerosols with sizes below 0.5 μm,the correlation coefficient displayed a clear trend of increasing first and then decreasing with increasing aerosol size.An INP parameterization depending on aerosol particles and the activation temperature was also established.A comparison of the correlations between the INPs and compositions in PM2.5shows that NaCl,NH4NO3and(NH4)2SO4were more correlated with INPs than other ionic compounds,but a strong correlation existed only at?30 °C,and there was no correlation at ?20 °C and above.Additionally,OC was more relevant to INP than EC,but the correlation was observed only at low temperature region.(Che Yunfei,Zhang Jing,Zhao Chuanfeng)

1.4 Influence of multiscale orography on the initiation and maintenance of a precipitating convective system in North China:A case study

Using convection-resolving weather research and forecasting simulation,this work studies a heavy rainfall event that occurred in the Shanxi Plateau,North China on 21–22 May 2017.Of particular interest is the influence of multiscale orography on the initiation and maintenance of the precipitating convective system.Results showed that the initial convection was triggered over the small-scale Taiyue Mountain in the Shanxi Plateau.In the nighttime,with a stable boundary layer,orographic gravity waves were generated by the Taiyue Mountain.The gravity wave-induced lifting cooled and saturated the lower troposphere adiabatically,thereby producing a moist absolutely unstable layer favorable for subsequent convection initiation.In the daytime,a mountain-plains solenoid (MPS) was established due to the differential solar heating between the Taiyue Mountain and Changzhi Basin.The MPS upslope wind increased the low-level convergence above the mountain,which eventually promoted the convection.This convection moved eastward and grew into a quasistationary,quasi-linear convective system in the eastern Shanxi Plateau,which was significantly impacted by the daytime MPS caused by the Shanxi Plateau and North China Plain.The low-level easterlies associated with the plateau-scale MPS hindered the eastward propagation of the precipitating system and enhanced the lowlevel vertical wind shear ahead of the quasi-linear convective system,resulting in an overall balance with the system cold pool circulation.These findings provide some new insights into the development of a precipitating convective system under the influence of multiscale orography in a relatively pure environment of weak synoptic forcing and convective available potential energy.(Hua Shaofeng,Xu Xin,Chen Baojun)

1.5 In situ measurement of CO2 and CH4 from aircraft over Northeast China and comparison with OCO-2 data

Several satellites have been launched to monitor the increasing concentrations of greenhouse gases,especially CO2and CH4in the atmosphere,through backscattered hyperspectral radiance in the shortwave infrared (SWIR) band.The vertical profiles of greenhouse gases and aerosols could strongly affect the results from these instruments.To investigate the effects of the vertical distribution of CO2on the uncertainty of SWIR satellite retrieval results,we conducted observations of the vertical profiles of CO2,CH4and aerosol particles at 0.6–7 km above sea level using a Beechcraft King Air 350ER in Jiansanjiang (46.77°N,131.99°E),Heilongjiang Province,Northeast China,on 7–12 August 2018.The profiles from this aircraft captured a decrease in CO2from 2 km to the minimum altitude due to the absorption of vegetation at the surface in summer.CH4measurements showed about a 0.2×10?6increase from 2.0 to 0.6 km on 10 August,which may result from emissions from the large area of paddy fields below,and a constant mole fraction between 1.951×10?6and 1.976×10?6was recorded at 2 km and above.Comparison of CO2profiles from a new version of the carbon cycle data assimilation system Tan-Tracker (v1),retrievals from OCO-2 and aircraft measurements was conducted.The results from OCO-2 and the assimilation model system Tan-Tracker captured the vertical structure of CO2above 3 km,whereas below 3 km the values from OCO-2 and the Tan-Tracker model were lower than those from in situ measurements.Column-averaged CO2volume mole fractions calculated from in situ measurements showed biases of (?4.68 ± 0.44)×10?6(?1.18% ± 0.11%) compared to OCO-2 retrievals.(Sun Xiaoyu,Duan Minzheng,Gao Yang,Han Rui,Ji Denghui,Zhang Wenxing,Chen Nong,Xia Xiangao)

1.6 Spatiotemporal variability of summer precipitation and precipitation extremes and associated large-scale mechanisms in Central Asia during 1979-2018

The spatiotemporal variability of precipitation extremes dramatically affects various socio-economic activities in dryland.Based on the long-term and high-resolution daily precipitation obtained from the National Oceanic and Atmosphere Administration (NOAA) Climate Prediction Center (CPC),the total summer precipitation (TSP),precipitation extreme and persistent precipitation extreme (PPE) characteristics are revealed in Central Asia (CA) (34.3°–55.4°N and 46.5°–96.4°E) during 1979–2018.Results show that TSP,precipitation extreme and PPE in CA are significantly increased and the abrupt increasing occurred mainly in 1998.Additionally,proportion of precipitation extreme in TSP also increases.More significant positive trends of TSP,precipitation extreme and PPE occur in zones of the northern Kazakhstan (NKZ) and Tienshan mountain range (TSM).Notably,although PPE in other regions exhibits indistinctive changes,in some particular years it will be abnormally frequent,which may leads disasters.Further analyses indicate TSP and precipitation extreme in CA have significant positive correlation with the increasing water vapor transport from the southern boundary.Meanwhile,increasing horizontal moisture advection and enhanced vertical moisture advection,contributes to increasing in TSP and precipitation extreme in NKZ and TSM.In addition,negative phase of east Atlantic/west Russia (EA/WR) may result in the cyclone anomalous and deepened trough over CA,which cooperates with enhanced vertical advection and abnormal south moisture,finally provides favorable conditions for precipitation and precipitation extreme.(Ma Qianrong,Zhang Jie,Asaminew Teshome Game,Chang Yi,Li Shuangshuang)

1.7 人工影響天氣用碘化銀催化劑對(duì)區(qū)域環(huán)境影響的研究進(jìn)展

中國(guó)自1958年以來(lái)開(kāi)展人工影響天氣作業(yè)，碘化銀作為主要的催化劑，是否會(huì)對(duì)環(huán)境造成影響備受關(guān)注。分析了國(guó)內(nèi)外使用碘化銀開(kāi)展人工增雨雪和人工防雹外場(chǎng)試驗(yàn)作業(yè)后降水、土壤和湖泊等的Ag+含量，盡管催化后Ag+含量會(huì)有不同程度的增加，尤其是地面燃燒爐催化和人工防雹作業(yè)，但降水和水庫(kù)中的Ag+含量遠(yuǎn)低于飲用水標(biāo)準(zhǔn)。統(tǒng)計(jì)了我國(guó)外場(chǎng)人工影響天氣作業(yè)的碘化銀用量，結(jié)合降水和水庫(kù)中Ag+濃度觀測(cè)，認(rèn)為我國(guó)人工影響天氣使用的碘化銀不會(huì)對(duì)水資源和環(huán)境造成影響。(段婧，樓小鳳，汪會(huì)，郭學(xué)良，李集明)

1.8 華南前汛期強(qiáng)降水個(gè)例模式降水預(yù)報(bào)誤差成因初探

2015年5月19—20日，華南出現(xiàn)一次暴雨過(guò)程。檢驗(yàn)表明歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心全球確定性預(yù)報(bào)模式(以下簡(jiǎn)稱EC模式)預(yù)報(bào)的20日強(qiáng)降水落區(qū)在廣東境內(nèi)較實(shí)況明顯偏北，高估了天氣尺度系統(tǒng)附近的降水強(qiáng)度，漏報(bào)了其南側(cè)暖區(qū)內(nèi)中尺度對(duì)流系統(tǒng)（MCS）造成的降水，華東中尺度模式預(yù)報(bào)明顯優(yōu)于EC模式。利用高分辨率中尺度天氣研究預(yù)報(bào)模式（以下簡(jiǎn)稱WRF模式）對(duì)該暴雨過(guò)程進(jìn)行了模擬，對(duì)比EC模式降水物理過(guò)程，初步探索了EC模式降水預(yù)報(bào)誤差的成因，結(jié)果表明：20日位于廣東暖區(qū)內(nèi)的對(duì)流組織發(fā)展成MCS，并造成明顯的低層冷池出流和中高層潛熱加熱，二者共同作用使得中低層氣旋式環(huán)流在廣東中東部發(fā)展，配合其南側(cè)的強(qiáng)西南風(fēng)水汽輸送，在氣旋式切變附近不斷觸發(fā)新的對(duì)流并南移使得廣東中南部暖區(qū)內(nèi)出現(xiàn)強(qiáng)降水，WRF模式能較好地模擬出該過(guò)程，而EC模式未能預(yù)報(bào)出暖區(qū)對(duì)流及其反饋，從而導(dǎo)致其漏報(bào)了廣東中南部的強(qiáng)降水；EC模式預(yù)報(bào)的降水與天氣尺度環(huán)流之間的正反饋進(jìn)一步加大了降水的預(yù)報(bào)偏差。EC模式預(yù)報(bào)的20日白天的強(qiáng)降水主要位于華南北部切變線附近，且以層狀云降水為主，降水產(chǎn)生的潛熱使得對(duì)流層低層切變線附近減壓更明顯，預(yù)報(bào)的切變線輻合較分析場(chǎng)明顯偏強(qiáng)，使得其預(yù)報(bào)的切變線附近降水較實(shí)況偏強(qiáng)。（胡寧，符嬌蘭，汪會(huì)）

1.9 2014年南京青年奧林匹克運(yùn)動(dòng)會(huì)開(kāi)幕式日降水過(guò)程數(shù)值模擬研究

為評(píng)估2014年南京青年奧林匹克運(yùn)動(dòng)會(huì)開(kāi)幕式日的人工催化消減雨作業(yè)效果，利用中尺度數(shù)值模式WRF對(duì)當(dāng)日的云降水過(guò)程和催化作業(yè)開(kāi)展數(shù)值模擬。本文系第一部分工作。首先對(duì)常用的8種云微物理方案的降水模擬效果進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)一步選取Thompson和Milbrandt-Yau兩個(gè)微物理方案對(duì)此次降水過(guò)程的云系結(jié)構(gòu)和降水形成機(jī)制進(jìn)行對(duì)比分析。模擬結(jié)果表明，采用Thompson和Milbrandt-Yau兩個(gè)方案模擬的云系結(jié)構(gòu)和降水形成的微物理機(jī)制是一致的。開(kāi)幕式當(dāng)天影響奧體場(chǎng)館的降水由弱的積層混合云系產(chǎn)生，降水過(guò)程以冰相微物理過(guò)程為主。雪的融化是雨水的主要源項(xiàng)，Thompson方案中雪的融化對(duì)雨水的貢獻(xiàn)率為72%，Milbrandt-Yau方案為60%，蒸發(fā)則是雨水的主要匯項(xiàng)，Thompson方案中蒸發(fā)對(duì)雨水的消耗率達(dá)94%，Milbrandt-Yau方案為95.6%。（查思佳，張慧嬌，李逍瀟，花少烽，陳寶君）

1.10 閩南地區(qū)大冰雹超級(jí)單體演變的雙偏振特征分析

通過(guò)研究大冰雹超級(jí)單體風(fēng)暴的偏振特征、動(dòng)力及云物理結(jié)構(gòu)的演變，可了解大冰雹形成的物理過(guò)程，并獲得與大冰雹形成、生長(zhǎng)相關(guān)的相關(guān)征兆偏振特征，進(jìn)而提升對(duì)大冰雹超級(jí)單體的預(yù)警能力。利用廈門S波段雙偏振雷達(dá)資料，結(jié)合雙雷達(dá)風(fēng)場(chǎng)反演和粒子相態(tài)識(shí)別算法對(duì)2019年4月22日發(fā)生在閩南地區(qū)一次導(dǎo)致大冰雹的超級(jí)單體進(jìn)行了分析。研究表明：差分反射率因子（Zdr）大值區(qū)位于三體散射（TBSS）的起始位置及反射率因子（Zh）強(qiáng)中心的遠(yuǎn)端。同時(shí)，TBSS中的相關(guān)系數(shù)（CC）較低，TBSS的偏振特征有助于識(shí)別高空中的大冰雹。大冰雹區(qū)表現(xiàn)出高Zh和低Zdr的偏振特點(diǎn)，隨著大冰雹降落融化，其表面存在外包水膜現(xiàn)象使得大冰雹周圍的Zdr增大，CC減小。在超級(jí)單體低層的Zh強(qiáng)中心內(nèi)存在一個(gè)差分相位常數(shù)（Kdp）增大的區(qū)域，被稱為Kdp足。Kdp對(duì)大冰雹較不敏感，是冰雹融化的較好指標(biāo)。因此，Kdp足可用于指示由冰雹融化導(dǎo)致的下沉氣流區(qū)。在水平風(fēng)場(chǎng)上存在明顯的雙渦旋結(jié)構(gòu)。雙渦旋結(jié)構(gòu)有助于超級(jí)單體的發(fā)展及大冰雹的循環(huán)增長(zhǎng)。在中氣旋的東北側(cè)，存在一個(gè)中等強(qiáng)度Zh、低Zdr、高CC的區(qū)域，被稱為霰帶。粒子相態(tài)識(shí)別算法顯示霰帶中主要的水凝物為霰。由于靠近中氣旋，部分霰作為雹胚被卷入上升氣流中?；谏鲜龇治鼋o出大冰雹超級(jí)單體的偏振特征和三維風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)示意圖。（潘佳文，魏鳴，郭麗君，阮悅，羅昌榮，巫凌寒）

2 關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與業(yè)務(wù)應(yīng)用轉(zhuǎn)化

2 Key technology development and application

2.1 Quantifying the cloud water resource:Basic concepts and characteristics

The water in the air is composed of water vapor and hydrometeors,which are inseparable in the global atmosphere.Precipitation basically comes from hydrometeors instead of directly from water vapor,but hydrometeors are rarely focused on in previous studies.When assessing the maximum potential precipitation,it is necessary to quantify the total amount of hydrometeors present in the air within an area for a certain period of time.Those hydrometeors that have not participated in precipitation formation in the surface,suspending in the atmosphere to be exploited,are defined as the cloud water resource (CWR).Based on the water budget equations,we defined 16 terms (including 12 independent ones) respectively related to the hydrometeors,water vapor,and total water substance in the atmosphere,and 12 characteristic variables related to precipitation and CWR such as precipitation efficiency (PE) and renewal time (RT).Correspondingly,the CWR contributors are grouped into state terms,advection terms,and source/sink terms.Two methods are developed to quantify the CWR (details of which are presented in the companion paper) with satellite observations,atmospheric reanalysis data,precipitation products,and cloud resolving models.The CWR and related variables over North China in April and August 2017 are thus derived.The results show that CWR has the same order of magnitude as surface precipitation (Ps).The hydrometers converted from water vapor (Cvh) during the condensation process is the primary source of precipitation.It is highly correlated withPsand contributes the most to the CWR over a large region.The state variables and advection terms of hydrometeors are two orders of magnitude lower than the corresponding terms of water vapor.The atmospheric hydrometeors can lead to higher PE than water vapor (several tens of percent versus a few percent),with a shorter RT (only a few hours versus several days).For daily CWR,the state terms are important,but for monthly and longer-time mean CWR,the source/sink terms (i.e.,cloud microphysical processes) contribute the largest; meanwhile,the advection terms contribute less for larger study areas.(Zhou Yuquan,Cai Miao,Tan Chao,Mao Jietai,Hu Zhijin)

2.2 Quantifying the cloud water resource:Methods based on observational diagnosis and cloud model simulation

Based on the concepts of cloud water resource (CWR) and related variables proposed in the first part of this study,this paper provides details of two methods to quantify the CWR.One is diagnostic quantification(CWR-DQ) based on satellite observations,precipitation products,and atmospheric reanalysis data; and the other is numerical quantification (CWR-NQ) based on a cloud resolving model developed at the Chinese Academy of Meteorological Sciences (CAMS).The two methods are applied to quantify the CWR in April and August 2017 over North China,and the results are evaluated against all available observations.Main results are as follows:(1) For the CWR-DQ approach,reference cloud profiles are firstly derived based on the CloudSat/CALIPSO joint satellite observations for 2007–2010.The NCEP/NCAR reanalysis data in 2000–2017 are then employed to produce three-dimensional cloud fields.The budget/balance equations of atmospheric water substance are lastly used,together with precipitation observations,to retrieve CWR and related variables.It is found that the distribution and vertical structure of clouds obtained by the diagnostic method are consistent with observations.(2) For the CWR-NQ approach,it assumes that the cloud resolving model is able to describe the cloud microphysical processes completely and precisely,from which fourdimensional distributions of atmospheric water vapor,hydrometeors,and wind fields can be obtained.The data are then employed to quantify the CWR and related terms/quantities.After one-month continuous integration,the mass of atmospheric water substance becomes conserved,and the tempospatial distributions of water vapor,hydrometeors/cloud water,and precipitation are consistent with observations.(3) Diagnostic values of the difference in the transition between hydrometeors and water vapor (Cvh?Chv) and the surface evaporation (Es) are well consistent with their numerical values.(4) Correlation and bias analyses show that the diagnostic CWR contributors are well correlated with observations,and match their numerical counterparts as well,indicating that the CWR-NQ and CWR-DQ methods are reasonable.(5) Underestimation of water vapor converted from hydrometeors (Chv) is a shortcoming of the CWR-DQ method,which may be rectified by numerical quantification results or by use of advanced observations on higher spatiotemporal resolutions.(Cai Miao,Zhou Yuquan,Liu Jianzhao,Tan Chao,Tang Yahui,Ma Qianrong,Li Qi,Mao Jietai,Hu Zhijin)

2.3 不同機(jī)載設(shè)備觀測(cè)的氣象要素與飛行參數(shù)對(duì)比分析

為了了解機(jī)載探測(cè)不同數(shù)據(jù)源之間差異，檢驗(yàn)飛機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，結(jié)合新舟60增雨飛機(jī)2018年10月21日一次飛行案例，對(duì)該飛機(jī)平臺(tái)和飛機(jī)任務(wù)系統(tǒng)不同機(jī)載設(shè)備對(duì)關(guān)鍵飛行參數(shù)與氣象要素的觀測(cè)對(duì)比分析。結(jié)果表明：飛機(jī)平臺(tái)全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS）和任務(wù)系統(tǒng)北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）、機(jī)載綜合氣象測(cè)量系統(tǒng)（AIMMS-20）3套定位源的經(jīng)度、緯度和海拔高度定位偏差較小，飛機(jī)氣壓高度表觀測(cè)海拔高度則明顯低于任務(wù)系統(tǒng)BDS和AIMMS-20。飛機(jī)平臺(tái)大氣數(shù)據(jù)系統(tǒng)（ADS）與任務(wù)系統(tǒng)AIMMS-20、云粒子圖像探頭（CIP）觀測(cè)的真空速、環(huán)境氣壓、溫度以及相對(duì)濕度各參數(shù)變化趨勢(shì)一致。ADS與AIMMS-20真空速觀測(cè)值非常接近，AIMMS-20對(duì)環(huán)境風(fēng)速瞬時(shí)變化響應(yīng)更靈敏，CIP探測(cè)真空速度明顯小于 ADS和AIMMS-20，平均偏慢約10 m/s；AIMMS-20和CIP環(huán)境氣壓變化趨勢(shì)完全一致，且觀測(cè)值非常接近，ADS環(huán)境氣溫比AIMMS-20平均偏低1.4 ℃，偏低最大時(shí)觀測(cè)存在明顯逆溫。CIP環(huán)境氣溫比AIMMS-20平均偏低0.6 ℃，環(huán)境濕度比AIMMS-20平均偏低8.6%。機(jī)上不同設(shè)備對(duì)環(huán)境與氣象參數(shù)的觀測(cè)差異，一方面因機(jī)載設(shè)備安裝位置不同所致，另一方面也受大氣與云結(jié)構(gòu)不均勻的影響。飛機(jī)平臺(tái)與任務(wù)系統(tǒng)不同設(shè)備觀測(cè)對(duì)比分析，不僅為云物理機(jī)載探測(cè)數(shù)據(jù)合理應(yīng)用提供指導(dǎo)，還能夠?yàn)閲?guó)家和地方人工影響天氣飛機(jī)機(jī)載設(shè)備系統(tǒng)集成設(shè)計(jì)提供重要技術(shù)支持。（李宏宇，周旭，張榮，張驍拓，王曉輝）

2.4 六盤山地區(qū)空中水資源特征及水凝物降水效率研究

為了利用人工增雨技術(shù)合理開(kāi)發(fā)六盤山地區(qū)空中水資源，首先需要了解該地區(qū)水汽場(chǎng)、地形對(duì)當(dāng)?shù)亟邓挠绊懞涂罩兴Y源的特征及典型降水過(guò)程中云系的降水效率。本文采用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）發(fā)布的高時(shí)空分辨率ERA5再分析數(shù)據(jù)集和中分辨率成像光譜儀（MODIS）數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析研究了該地區(qū)水汽的輸送、地形強(qiáng)迫作用下的輻合抬升狀況和地形云參量特征，并分別利用WRF模式數(shù)值模擬的輸出結(jié)果和ERA5再分析數(shù)據(jù)，估算2016ü 2017年夏季自西向東移經(jīng)該山區(qū)的多次混合降水云系的水凝物降水效率。研究表明：位于西北地區(qū)東部的六盤山地區(qū)具有較為豐沛的大氣可降水量和更強(qiáng)的水汽輸送。受亞洲季風(fēng)影響，夏季偏南風(fēng)向六盤山地區(qū)輸送了豐沛的水汽，山區(qū)成為相對(duì)濕度高值區(qū)；春、夏、秋季午后山區(qū)云量（CF）達(dá)70%及以上，夏季云水路徑（CWP）和云光學(xué)厚度（COT）均明顯大于周邊地區(qū)。在夏季降水過(guò)程中，地形引起的動(dòng)力場(chǎng)對(duì)降水有明顯的影響，在日降水量5 mm以上強(qiáng)度的過(guò)程中，氣流遇迎風(fēng)坡地形產(chǎn)生明顯輻合抬升，且輻合抬升越強(qiáng)時(shí)降水強(qiáng)度越大。夏季典型降水系統(tǒng)中，山區(qū)水凝物降水效率平均約為48.1%，空中還有較大部分的水凝物未能成為降水。因此作為水源涵養(yǎng)地的六盤山地區(qū)夏季空中水資源相對(duì)豐富而降水量不足，空中水資源具有一定開(kāi)發(fā)空間。（張沛，姚展予，賈爍，常倬林，桑建人，高亮?xí)?，趙文慧，王偉健，祝曉蕓）

2.5 飛機(jī)積冰氣象條件研究進(jìn)展

飛機(jī)積冰的直接影響氣象因子包括大氣溫度、云中過(guò)冷水含量、過(guò)冷水滴大小。飛機(jī)積冰氣象條件的研究對(duì)于飛行安全保障、飛機(jī)適航驗(yàn)證、人工影響天氣等方面具有重要意義。近年來(lái)在飛機(jī)積冰氣象條件研究方面取得了很大進(jìn)展，文章對(duì)飛機(jī)積冰氣象條件的外場(chǎng)觀測(cè)、天氣系統(tǒng)、監(jiān)測(cè)識(shí)別、預(yù)報(bào)方法、氣候分布等方面進(jìn)展進(jìn)行了簡(jiǎn)要綜述，并對(duì)有關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了討論。飛機(jī)探測(cè)結(jié)果表明，過(guò)冷水時(shí)空分布具有明顯不均勻性，國(guó)外以大量飛機(jī)積冰觀測(cè)試驗(yàn)為基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析了積冰環(huán)境，并制定了用于飛機(jī)積冰適航驗(yàn)證的一系列標(biāo)準(zhǔn)。產(chǎn)生飛機(jī)積冰的主要天氣系統(tǒng)是鋒面、高空槽線和切變線，凍雨往往產(chǎn)生強(qiáng)積冰。綜合多源遙感數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢(shì)信息，建立飛機(jī)積冰區(qū)域識(shí)別技術(shù)是主要趨勢(shì)。具有對(duì)云水顯式預(yù)報(bào)能力的中尺度模式為預(yù)報(bào)飛機(jī)積冰提供了更好的工具。同時(shí)將多種監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、模式數(shù)據(jù)相融合的實(shí)時(shí)積冰潛勢(shì)系統(tǒng)是新的發(fā)展方向。（孫晶，李想）

2.6 基于CloudSat與CALIPSO聯(lián)合觀測(cè)研究全球云分布特征

利用2007—2010年CloudSat和CALIPSO衛(wèi)星資料，統(tǒng)計(jì)分析了全球云出現(xiàn)頻率以及云量的水平和垂直分布，并與單獨(dú)CloudSat衛(wèi)星資料得到的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，討論了CALIPSO衛(wèi)星觀測(cè)到的云的空間分布特性。結(jié)果表明：全球平均總云量約0.69，云量高值區(qū)主要集中在南半球60°S附近西風(fēng)帶、北太平洋風(fēng)暴路徑帶，其次是赤道輻合帶（ITCZ），而云量低值區(qū)集中在北非沙漠地區(qū)及印度洋北部等地。CloudSat/CALIPSO衛(wèi)星資料與CERES等多種云觀測(cè)資料獲得的總云量分布都基本一致，但CloudSat/CALIPSO衛(wèi)星資料聯(lián)合使用能更好地反映云的垂直結(jié)構(gòu)。將聯(lián)合觀測(cè)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與僅使用CloudSat衛(wèi)星資料統(tǒng)計(jì)的云量分布結(jié)果對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)，CALIPSO衛(wèi)星在陸地上方可以觀測(cè)到更多云雷達(dá)探測(cè)不到的高空冰云，且隨著溫度的降低，觀測(cè)優(yōu)勢(shì)越來(lái)越明顯；同時(shí)還可以觀測(cè)到一些海洋上層云光學(xué)厚度較薄且未形成降水的暖云以及粒徑較小的過(guò)冷水云。CALIPSO衛(wèi)星觀測(cè)到的云頂粒子半徑較小但數(shù)濃度較大的冰云主要分布在赤道輻合帶、南半球60°S附近西風(fēng)帶和北太平洋風(fēng)暴路徑帶地區(qū)，云量最大為0.31，占該溫度下冰云總量的28%以上；而這些未形成降水的暖云主要是在10～20 ℃溫度范圍內(nèi)南北美洲和南非西海岸地區(qū)，云量最大可達(dá)到0.4，占該溫度下暖云總量的50%以上；過(guò)冷水云則主要是在-10～0 ℃溫度范圍內(nèi)的南半球60°S附近西風(fēng)帶，云量也增加了0.1以上，約占混合云的15%。（唐雅慧，周毓荃，蔡淼，馬茜蓉）

2.7 吉林省春季人工增雨潛力及指標(biāo)的數(shù)值模擬研究

利用吉林省業(yè)務(wù)運(yùn)行的中尺度數(shù)值模式WRF3.3.1，分析了2016年4月12日吉林省一次春季降水過(guò)程的人工增雨潛力，選取比濕、上升氣流、K指數(shù)、冰面過(guò)飽和度、云水厚度共5種與人工增雨潛力密切相關(guān)的指標(biāo)，作為吉林省春季人工增雨潛力判別的因子。結(jié)果表明，吉林省春季850 hPa比濕和K指數(shù)與降水量存在相關(guān)關(guān)系，比濕小于2.9 g/kg幾乎不產(chǎn)生降水，產(chǎn)生2 mm以上的降水比濕幾乎均大于4.5 g/kg，K指數(shù)大于22 ℃。將850 hPa比濕大于4.5 g/kg、K指數(shù)大于22 ℃、積分云水含量大于0.2 mm、高層冰面過(guò)飽和度大于0和低層垂直速度大于0.4 m/s作為強(qiáng)增雨潛力區(qū)的指標(biāo)，并利用春季其他個(gè)例對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)該指標(biāo)基本能夠表征云內(nèi)的動(dòng)力、熱力和微物理?xiàng)l件，可以作為人工增雨潛力區(qū)的判別指標(biāo)。（尚博，蔡淼，霍也，周毓荃）

2.8 西安地區(qū)一次罕見(jiàn)秋季冷鋒后暴雨過(guò)程分析

利用常規(guī)地面高空觀測(cè)、西安多普勒天氣雷達(dá)觀測(cè)、歐洲中心細(xì)網(wǎng)格模式預(yù)報(bào)等資料對(duì)2017年9月 27日西安暴雨天氣過(guò)程進(jìn)行診斷分析。結(jié)果表明，暴雨發(fā)生在秋季連陰雨結(jié)束前，距地面冷鋒后部300～400 km，暴雨發(fā)生前地面氣溫較低，不利于高溫高濕能量的積累，西安地區(qū) 850 hPa、700 hPa均為偏北風(fēng)，無(wú)法為其帶來(lái)水汽，但 500 hPa西風(fēng)槽為西安地區(qū)暴雨提供了有利的天氣形勢(shì)；通過(guò)診斷飽和相當(dāng)位溫、地轉(zhuǎn)絕對(duì)動(dòng)量表明西安暴雨的不穩(wěn)定機(jī)制是條件性對(duì)稱不穩(wěn)定。冷鋒鋒面自南向北逐漸傾斜，陜南地區(qū)西太平洋副熱帶高壓外圍700 hPa有一支偏南風(fēng)帶來(lái)暖濕氣流，暖濕氣流被鋒面強(qiáng)迫爬升至西安條件性對(duì)稱不穩(wěn)定區(qū)域，產(chǎn)生傾斜對(duì)流。大氣有著較強(qiáng)的斜壓性，中等強(qiáng)度的垂直風(fēng)切變有利于地轉(zhuǎn)絕對(duì)動(dòng)量維持較小的坡度，中高層暖濕氣流使得中高層飽和相當(dāng)位溫有著較大的坡度，從而使中高層形成條件性對(duì)稱不穩(wěn)定。降水回波呈現(xiàn)出平行帶狀，與0～6 km風(fēng)切變矢量西西南風(fēng)平行。條件性對(duì)稱不穩(wěn)定區(qū)域與傾斜上升運(yùn)動(dòng)及回波高度有著較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。（郭大梅，潘留杰，史月琴，胡啟元，吳林榮，劉嘉慧敏，陶建玲）

2.9 一次積層混合云云系微物理結(jié)構(gòu)數(shù)值模擬與增雨條件分析

采用耦合中國(guó)氣象科學(xué)研究院（CAMS）研發(fā)的云參數(shù)方案的MM5中尺度模式對(duì)2013年8月13日湘南地區(qū)受“尤特”臺(tái)風(fēng)外圍云系影響的一次典型積層混合云降水過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，分析此次天氣過(guò)程云微物理量的時(shí)空分布特征以及人工增雨作業(yè)最佳時(shí)機(jī)和位置。結(jié)果顯示，各種水成物混和比隨時(shí)間變化趨勢(shì)基本一致，均呈單峰型，最大值都出現(xiàn)在13日14:00左右；在云系整個(gè)發(fā)展過(guò)程中，各類水成物水平分布不均勻，積云部分呈明顯塊狀分布，隨著云系發(fā)展，水成物混合比大值區(qū)有明顯的西移趨勢(shì)；在云系發(fā)展成熟階段，云水經(jīng)向分布范圍不大，約60 km，各類水成物在垂直方向吻合很好，云水垂直發(fā)展很旺盛，有過(guò)冷水存在；雨水和霰的分布對(duì)應(yīng)很好，說(shuō)明此次過(guò)程霰的融化是雨水的主要來(lái)源。積層混合云的發(fā)展前期450 hPa附近最有利于人工增雨催化。（唐林，李瓊，黎祖賢，蔡淼，蔡榮輝，高沁）

2.10 基于微雨雷達(dá)的六盤山區(qū)地形云降水宏微觀特征觀測(cè)分析

利用2017年6—11月寧夏六盤山區(qū)收集的微雨雷達(dá)和微波輻射計(jì)等探測(cè)資料，對(duì)比分析了六盤山區(qū)山脊和山谷對(duì)流云降水、層狀云和淺積云降水過(guò)程中的云微物理特征及亮帶，針對(duì)典型層狀云降水事件山脊和山谷站的亮帶及以下各層的雨滴譜分布特征，探索了亮帶以上幾層水凝物的分類。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：六盤山區(qū)3類降水云山脊的反射率及反射率衰減程度均高于山谷，表明地形強(qiáng)迫使得山脊降水云的物理和動(dòng)力過(guò)程較山谷更劇烈，層狀云降水過(guò)程中山脊0 ℃等溫線以上的反射率明顯高于山谷，表明山脊在0 ℃等溫線以上有更多水凝物。分析一次典型層狀云降水過(guò)程發(fā)現(xiàn)：六盤山區(qū)降水液滴自亮帶下落的過(guò)程中，碰并過(guò)程占主導(dǎo)；亮帶以下各層DSD符合Gamma分布，山脊站Gamma分布的相關(guān)性比山谷站強(qiáng)且擬合優(yōu)度更優(yōu)；降水開(kāi)始的前3 min，推測(cè)-4～0 ℃等溫線之間的水凝物主要是霰，此后水凝物主要是雪顆粒和霰，而山谷在降水開(kāi)始的前5 min，-4～0 ℃等溫線層之間的水凝物主要是雪顆粒和較大的霰，此后水凝物主要是霰。（曹寧，張立新，桑建人，姚展予，馬寧，田磊）

3 項(xiàng)目進(jìn)展和觀測(cè)試驗(yàn)

3 Project progress and observational experiments

3.1 云水資源評(píng)估研究與利用示范

項(xiàng)目主要進(jìn)展包括：（1）進(jìn)一步優(yōu)化全球和中國(guó)云水資源觀測(cè)診斷評(píng)估和區(qū)域云水資源數(shù)值精細(xì)評(píng)估方法和計(jì)算程序，開(kāi)發(fā)云水資源評(píng)估軟件系統(tǒng)；完成1979年以來(lái)近40年全球2.5°分辨率的云水資源評(píng)估計(jì)算；完成華北示范區(qū)近5年云水資源精細(xì)模擬評(píng)估；進(jìn)一步優(yōu)化1°分辨的近20年中國(guó)云水資源評(píng)估。（2）研究揭示了云水資源的時(shí)空特性，深入分析了中國(guó)地區(qū)云水資源特征量及全球云水量的時(shí)空分布特征和變化規(guī)律；揭示云水資源變化過(guò)程與環(huán)流等的關(guān)系。（3）進(jìn)一步優(yōu)化北京密云水庫(kù)、懷柔水庫(kù)示范區(qū)和南水北調(diào)中線丹江口水源地的特定目標(biāo)區(qū)人工增雨開(kāi)發(fā)云水資源技術(shù)體系，優(yōu)化了云水資源開(kāi)發(fā)效果的物理檢驗(yàn)和數(shù)值評(píng)估，開(kāi)展了云水資源特征量的觀測(cè)檢驗(yàn)。（4）進(jìn)一步完善了云水資源利用對(duì)區(qū)域需水量影響評(píng)價(jià)方法，提出了云水資源利用影響下的區(qū)域水資源供需平衡分析方法；構(gòu)建了云水資源與陸地水資源聯(lián)合調(diào)控模型，并在漢江上游和北三河流域開(kāi)展了實(shí)例研究；完成了云水資源與陸地水資源耦合利用模式和云水資源與陸地水資源耦合利用的適應(yīng)性對(duì)策研究。（5）進(jìn)一步優(yōu)化固定目標(biāo)區(qū)空-陸耦合云水資源開(kāi)發(fā)成套相關(guān)技術(shù)，部分成果在上海國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)增雨改善空氣質(zhì)量、河北地下水超采云水資源開(kāi)發(fā)以及西藏林芝和四川涼山州等森林草原撲火等幾次重大和應(yīng)急服務(wù)期間得到初步應(yīng)用，取得了明顯的社會(huì)效益。

3.2 人工影響天氣技術(shù)集成綜合科學(xué)試驗(yàn)與示范應(yīng)用

項(xiàng)目主要進(jìn)展包括：（1）完成一次地形云宏微觀結(jié)構(gòu)觀測(cè)和催化試驗(yàn)。根據(jù)飛機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)：云系垂直分布具有明顯的不均勻性，高層云中小云粒子濃度低于層積云，液態(tài)含水量高于層積云；大云粒子濃度和直徑的平均值均大于層積云。分析溫濕度廓線得出，云的水平分布極不均勻，小云、大云粒子濃度分別由3.5～10 μm、50～200 μm粒徑段決定。地面雨滴譜觀測(cè)發(fā)現(xiàn)，山里滴譜濃度和譜寬最大，沿著山外方向譜寬逐漸收窄并且濃度越來(lái)越小。祁連山地區(qū)春季層狀云的Z-R關(guān)系與其他地區(qū)有著顯著的區(qū)別。（2）給出對(duì)流云初步模擬結(jié)果和隨機(jī)化檢驗(yàn)結(jié)果。分析對(duì)比云與作業(yè)云雷達(dá)組合反射率圖，作業(yè)云在作業(yè)后15 min回波強(qiáng)度開(kāi)始出現(xiàn)增強(qiáng)，作業(yè)后30 min回波強(qiáng)度和回波面積均出現(xiàn)顯著增強(qiáng)特征，其增強(qiáng)幅度遠(yuǎn)高于對(duì)比云。用雷達(dá)反射率因子譜分布分析方法進(jìn)行分溫度層研究表明，作業(yè)云的云體強(qiáng)度是持續(xù)增強(qiáng)的。利用云系經(jīng)過(guò)所取得的雨滴平均譜對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，作業(yè)云系在作業(yè)30 min和60 min后觀測(cè)到的雨滴譜譜寬及雨滴數(shù)濃度較作業(yè)前呈現(xiàn)持續(xù)增寬或增加，其增幅遠(yuǎn)大于對(duì)比云系。（3）層狀數(shù)值模擬結(jié)果與觀測(cè)對(duì)比。采用中尺度WRF模式，兩層嵌套，外層和內(nèi)層分辨率分別為3 km和1 km，對(duì)該次降水過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬，對(duì)比觀測(cè)與模擬降水分布和云內(nèi)含水量，結(jié)果表明，數(shù)值模式基本能反映降水的變化及過(guò)冷水的變化趨勢(shì)，但是在數(shù)值上存在較大差異。（4）地面煙爐布設(shè)擴(kuò)散的模擬。沿作業(yè)點(diǎn)分布方向做剖面，從垂直擴(kuò)散情況分析，在地形比較高的區(qū)域，催化劑能夠擴(kuò)散到4 km以上。（5）新設(shè)備和新方法試驗(yàn)。在試驗(yàn)區(qū)開(kāi)展強(qiáng)聲波影響云霧和降水外場(chǎng)試驗(yàn)，利用大功率低頻強(qiáng)聲波，對(duì)一次暖薄云開(kāi)展4次增雨作業(yè)試驗(yàn)。

3.3 新一代人工影響天氣數(shù)值模式系統(tǒng)研發(fā)

2020年10月中旬，項(xiàng)目順利通過(guò)中期進(jìn)展檢查。主要進(jìn)展包括：（1）完成三參數(shù)云方案的理論推導(dǎo)，在WRF中建立全新三參數(shù)云物理方案并實(shí)現(xiàn)耦合，開(kāi)展模擬對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明三參數(shù)方案對(duì)降水強(qiáng)度和范圍預(yù)報(bào)有改進(jìn)。（2）將CAMS雙參數(shù)云微物理方案耦合在WRF4.2中，利用1 km水平分辨率開(kāi)展不同區(qū)域、不同時(shí)間的積層混合云、對(duì)流云、層狀云等多個(gè)例模擬研究，模式運(yùn)行穩(wěn)定，模擬的降水、云系結(jié)構(gòu)特征及演變與衛(wèi)星、雷達(dá)、機(jī)載云物理探測(cè)實(shí)況相符。（3）修改完善了鹽粉暖云催化方案，利用三維對(duì)流云模式進(jìn)行了鹽粉、碘化銀（AgI）單獨(dú)催化及二者聯(lián)合催化的催化模擬試驗(yàn)，由于二者產(chǎn)生的催化效果在時(shí)間上不同步，得到了總催化效果受催化劑量的影響的新認(rèn)識(shí)；開(kāi)展AgI催化方案的編制及與WRF模式中CAMS云方案的耦合試驗(yàn)。（4）采用分析逼近Nudging同化方法，開(kāi)發(fā)雷達(dá)資料反演的水成物場(chǎng)及對(duì)應(yīng)的潛熱進(jìn)行同化的方案，基于WRF模式實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)資料的實(shí)時(shí)同化和模擬應(yīng)用，個(gè)例對(duì)比試驗(yàn)表明，同化后對(duì)于模擬的降水落區(qū)范圍比無(wú)同化有明顯改善，更接近實(shí)況觀測(cè)。（5）利用WRF4.0中不同的微物理方案、邊界層方案形成物理方案擾動(dòng)，使用NCEP GEFS前10個(gè)集合成員0～24 h預(yù)報(bào)作為各集合成員的初始邊界條件擾動(dòng)，設(shè)計(jì)構(gòu)建了適合云結(jié)構(gòu)預(yù)報(bào)的中尺度集合預(yù)報(bào)模塊，得到增雨潛力區(qū)概率預(yù)報(bào)結(jié)果，將此方法應(yīng)用于一次華北積層混合云降水個(gè)例預(yù)報(bào)，集合平均預(yù)報(bào)效果較好。（6）探索了面向?qū)ο髾z驗(yàn)（MODE）方法在云場(chǎng)檢驗(yàn)方面的適用性，開(kāi)展了不同檢驗(yàn)方案（格點(diǎn)、鄰域、對(duì)象）對(duì)預(yù)報(bào)云場(chǎng)的檢驗(yàn)適用性研究；研發(fā)了兩分類（云區(qū)/晴空區(qū)）TS評(píng)分檢驗(yàn)方法，并應(yīng)用于長(zhǎng)時(shí)間序列降水檢驗(yàn)；研發(fā)了格點(diǎn)誤差統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，開(kāi)展云頂高度/溫度預(yù)報(bào)檢驗(yàn)。

3.4 新型催化劑研發(fā)

2020年 10月中旬，課題順利通過(guò)中期進(jìn)展檢查。主要進(jìn)展包括：（1）中國(guó)氣象科學(xué)研究院CAMS1500膨脹云室的主要參數(shù)和試驗(yàn)性能的測(cè)試工作。開(kāi)展云室降溫、真空控制、濕度控制、催化劑引入、云粒子降水粒子測(cè)量、投射式能見(jiàn)度測(cè)量等試驗(yàn)監(jiān)測(cè)能力的綜合調(diào)試和試驗(yàn)，以及控制軟件的升級(jí)完善。（2）利用CMAS1500暖云室系統(tǒng)開(kāi)展室溫、零度和負(fù)溫多組膨脹試驗(yàn)，設(shè)計(jì)5組不同壓力膨脹造云試驗(yàn)：當(dāng)預(yù)真空罐設(shè)置為150 hPa，云霧艙分別設(shè)置1000 hPa、900 hPa、800 hPa、700 hPa和500 hPa等5種不同壓力差開(kāi)展了膨脹試驗(yàn)。對(duì)于膨脹試驗(yàn)，利用POC觀測(cè)反映艙云室內(nèi)生成云霧的圖像特征，形成云霧特征存在差異。（3）同時(shí)，開(kāi)展了膨脹云室中引入催化劑試驗(yàn)。云室低溫狀態(tài)下引入碘化銀人工冰核氣溶膠后，模擬膨脹過(guò)程，云室內(nèi)瞬時(shí)出現(xiàn)大量冰晶活化，PCO照片冰晶圖像清晰可見(jiàn)。

3.5 不同氣候背景條件下氣溶膠對(duì)云霧滴譜特征影響機(jī)制的觀測(cè)研究

深入分析不同氣候背景條件下氣溶膠、云霧滴譜特征及其相互關(guān)系，嘗試?yán)美|車開(kāi)展連續(xù)觀測(cè)的可能性。分析結(jié)果表明：（1）纜車可作為推薦的原位觀測(cè)平臺(tái)，用于研究廬山地區(qū)的云降水要素連續(xù)剖面;（2）深入研究了廬山山谷風(fēng)與氣溶膠三維分布的關(guān)系，夜間因山風(fēng)影響的距離僅為5 km（距廬山300 m地形線），分析了廬山氣溶膠。此項(xiàng)研究為后續(xù)利用纜車開(kāi)展連續(xù)穿云霧的觀測(cè)提供了依據(jù)，并在廬山開(kāi)展云內(nèi)外降水微物理特征和機(jī)理研究提出了一種可利用的新觀測(cè)方式。

3.6 廬山云霧站的建設(shè)和云霧降水特征的外場(chǎng)觀測(cè)

繼續(xù)收集配套觀測(cè)數(shù)據(jù)，充實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)廬山的歷史和現(xiàn)代觀測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展整理和統(tǒng)計(jì)工作。開(kāi)展數(shù)據(jù)集研制工作，確定了數(shù)據(jù)集建設(shè)項(xiàng)目的主要內(nèi)容是建設(shè)以設(shè)備分類的廬山觀測(cè)數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)將主要包括廬山歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)和廬山云霧站的云物理觀測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)圖像和人工識(shí)別、數(shù)據(jù)算法解讀和統(tǒng)一規(guī)范的編碼，形成一套數(shù)據(jù)完整、格式一致、編碼命名統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，項(xiàng)目成果可以應(yīng)用科研和業(yè)務(wù)中。項(xiàng)目已完成50%以上歷史數(shù)據(jù)的電子化；已完成全部現(xiàn)代數(shù)據(jù)的初級(jí)解碼并錄入數(shù)據(jù)庫(kù)。廬山觀測(cè)項(xiàng)目還整理了2015年11月至2019年12月之間的凍雨個(gè)例，并對(duì)其基本特征開(kāi)展了初步分析。配合人工影響天氣工程建設(shè)完成廬山云霧試驗(yàn)站的條件建設(shè)和改造工作。

3.7 青藏高原云-降水飛機(jī)觀測(cè)和微物理特征分析

完成了3次高原北側(cè)的穿云飛機(jī)探測(cè)，其中8月28日個(gè)例完成了針對(duì)目標(biāo)區(qū)玉樹(shù)的聯(lián)合空地的協(xié)同觀測(cè)，分析了2019年和2020年8月的兩個(gè)個(gè)例的云微物理特征。分析表明，在探測(cè)高度7500 m（-10 ℃）位置，云中液水含量豐富（1.7 g/m3）同時(shí)存在大量尺度較大冰晶粒子；提取穿云個(gè)例4個(gè)，隨著溫度降低，云滴數(shù)濃度增加。在機(jī)載數(shù)據(jù)質(zhì)控和粒子圖像識(shí)別應(yīng)用方面取得進(jìn)展：①基于機(jī)載圖像數(shù)據(jù)快速識(shí)別與顯示，實(shí)現(xiàn)了CIP/PIP原始數(shù)據(jù)快速讀取與顯示；提取和存儲(chǔ)單個(gè)粒子詳細(xì)信息；期間改進(jìn)并提出了一種計(jì)算冰晶粒子面積的新方法。該項(xiàng)工作為精細(xì)分析云降水粒子圖像數(shù)據(jù)奠定技術(shù)基礎(chǔ)。②基于深度學(xué)習(xí)的云粒子圖像識(shí)別與分析研究，已經(jīng)在公開(kāi)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上利用高原觀測(cè)的圖像數(shù)據(jù)豐富了數(shù)據(jù)集，并研制了基于深度學(xué)習(xí)的粒子圖像識(shí)別方法，在高原觀測(cè)圖像集測(cè)試結(jié)果準(zhǔn)確可率達(dá)到0.98。2020年10月重大科技專項(xiàng)“青藏高原地—?dú)庀嗷プ饔眉捌鋵?duì)下游天氣氣候的影響”順利通過(guò)了項(xiàng)目中期評(píng)估。

3.8 第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究和華南飛機(jī)探測(cè)試驗(yàn)

（1）實(shí)施并完成了第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究項(xiàng)目的青藏高原藏東南云降水過(guò)程綜合外場(chǎng)觀測(cè)。完成了無(wú)人機(jī)觀測(cè)方案設(shè)計(jì)以及改造工作，2020年8月開(kāi)始在西藏林芝氣象局布設(shè)云雷達(dá)、微型雨雷達(dá)、雨滴譜儀，開(kāi)展了云-降水外場(chǎng)觀測(cè)試驗(yàn)，取得了云和降水觀測(cè)數(shù)據(jù)，為項(xiàng)目后續(xù)開(kāi)展工作提供基礎(chǔ)。（2）8月7—31日，聯(lián)合廣東省人工影響天氣中心開(kāi)展飛機(jī)增雨作業(yè)抗旱服務(wù)，總共飛行5架次。

3.9 氣溶膠理化特性及其對(duì)云滴譜的影響研究

研究了京津冀地區(qū)觀測(cè)數(shù)據(jù)，獲取的氣溶膠與云凝結(jié)核、冰核的參數(shù)化方案，為本課題中模式的參數(shù)方案提供重要觀測(cè)依據(jù)。（1）分析了華北地區(qū)地面、空中觀測(cè)的氣溶膠與云凝結(jié)核的分布特征及關(guān)系，分析了氣象條件對(duì)分布特征的影響；觀測(cè)的CCN早晚峰值分別與早高峰的交通尾氣排放和夜晚的逆溫層抑制擴(kuò)散有關(guān)；風(fēng)場(chǎng)、濕度、降水和能見(jiàn)度影響氣溶膠的擴(kuò)散、吸濕增長(zhǎng)以及濕沉降。（2）開(kāi)展了北京地區(qū)春季冰核數(shù)濃度與氣溶膠特征及相互關(guān)系研究，獲取了春季冰核數(shù)濃度分布特征并與歷史觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比；研究了氣溶膠數(shù)濃度譜分布、PM2.5化學(xué)成分特征；分析了冰核粒子和氣溶膠數(shù)濃度及化學(xué)成分的關(guān)系。

3.10 北京霧水化學(xué)成分及其與霧微物理特征關(guān)系的研究

利用2014年3月至2016年7月期間在北京地區(qū)連續(xù)觀測(cè)的氣溶膠和降水資料，研究了污染情況下不同強(qiáng)度降水對(duì)PM2.5清除率的影響以及風(fēng)速、降水持續(xù)時(shí)間和雨滴譜分布對(duì)污染氣溶膠清除率的影響。研究表明，降水強(qiáng)度越大對(duì)PM2.5的清除效率越高。在小雨、中雨和大雨中，PM2.5清除率的平均值分別為（5.1 ± 25.7）%、（38.5 ± 29.0）%和（50.6 ± 21.2）%。影響小雨對(duì)PM2.5清除率的主要因子是降水持續(xù)時(shí)間和風(fēng)速，而雨滴譜影響較小。但在中雨和大雨情況下，降水持續(xù)時(shí)間和風(fēng)速對(duì)PM2.5清除率的影響較小。

3.11 飛機(jī)觀測(cè)數(shù)據(jù)集研制

基于數(shù)據(jù)質(zhì)控核心算法和WEB技術(shù)，針對(duì)美國(guó)DMT公司和美國(guó)SPEC公司生產(chǎn)的散射類探頭和光學(xué)陣列探頭開(kāi)發(fā)一套統(tǒng)一的機(jī)載探測(cè)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。對(duì)探測(cè)設(shè)備的運(yùn)行監(jiān)控、標(biāo)定、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)處理以及顯示與操作等進(jìn)行綜合一體化最優(yōu)設(shè)計(jì)，為人工影響天氣作業(yè)指導(dǎo)和相關(guān)科研提供技術(shù)支撐。梳理2018—2020年?yáng)|北3架國(guó)家飛機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)，開(kāi)始研制飛機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)集。

4 人工影響天氣頂層設(shè)計(jì)

4 Top-level design of weater modification

牽頭編制《“十四五”人工影響天氣能力建設(shè)發(fā)展規(guī)劃》，經(jīng)專家多次咨詢論證，完成《“十四五”人工影響天氣能力建設(shè)發(fā)展規(guī)劃》（征求意見(jiàn)稿），提交中國(guó)氣象局應(yīng)急減災(zāi)與公共服務(wù)司征求意見(jiàn)?！兑?guī)劃》編制過(guò)程中全面征集了各地氣象部門的規(guī)劃需求，充分征求了國(guó)家相關(guān)部門、各?。▍^(qū)、市）人民政府和有關(guān)專家的意見(jiàn)。《規(guī)劃》在內(nèi)容上體現(xiàn)了當(dāng)前形勢(shì)下我國(guó)人工影響天氣發(fā)展的特點(diǎn)：（1）確定了新發(fā)展格局，進(jìn)一步強(qiáng)化國(guó)家級(jí)人工影響天氣機(jī)構(gòu)的引領(lǐng)作用，完善重點(diǎn)保障區(qū)布局、重大科研基礎(chǔ)設(shè)施布局、作業(yè)布局；（2）深化了新發(fā)展理念，加快提升科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，特別是深化人工影響天氣機(jī)理研究和強(qiáng)化關(guān)鍵技術(shù)突破；（3）明確了新建設(shè)任務(wù)，推進(jìn)科學(xué)作業(yè)、聯(lián)動(dòng)指揮、效果檢驗(yàn)、安全監(jiān)管能力建設(shè)，提升精細(xì)服務(wù)保障水平；（4）完善了新融合機(jī)制，組建國(guó)家級(jí)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合院所高校推進(jìn)交叉學(xué)科創(chuàng)新，完善區(qū)域級(jí)人工影響天氣業(yè)務(wù)管理體制和全國(guó)指揮調(diào)度機(jī)制。

5 人工影響天氣重大工程

5 Major weather modification projects

5.1 國(guó)家工程建設(shè)

完善項(xiàng)目管理內(nèi)控機(jī)制，完成一級(jí)系統(tǒng)負(fù)責(zé)人組建方案并上報(bào)職能司，成立國(guó)家工程“總指揮和總設(shè)計(jì)師”辦公室，完成《國(guó)家工程“兩總辦”管理規(guī)定（試行）》等規(guī)章制度并印發(fā)執(zhí)行。強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)，完成項(xiàng)目概算核定工作與初步設(shè)計(jì)修改工作。有序分步實(shí)施，制定并上報(bào)《國(guó)家工程2020年度實(shí)施方案》，并先后完成人工影響天氣指揮大樓的現(xiàn)場(chǎng)勘查與設(shè)計(jì)，3個(gè)外場(chǎng)試驗(yàn)基地設(shè)備建設(shè)實(shí)施方案的論證，廬山云霧站改擴(kuò)建工程的開(kāi)工建設(shè)，以及云霧物理與催化技術(shù)研發(fā)試驗(yàn)平臺(tái)、外場(chǎng)試驗(yàn)基地、決策指揮系統(tǒng)中多個(gè)設(shè)備和軟件的采購(gòu)。積極爭(zhēng)取支持，完成國(guó)家工程二期可研編制，上報(bào)國(guó)家發(fā)改委。

5.2 西北區(qū)域人工影響天氣項(xiàng)目建設(shè)

飛機(jī)系統(tǒng)建設(shè)：完成首架新舟60作業(yè)飛機(jī)的研制、測(cè)試與改裝試飛，完成播撒、探測(cè)、通信、集成等任務(wù)系統(tǒng)的研制與功能性能可靠性驗(yàn)證；持續(xù)推進(jìn)空中國(guó)王350飛機(jī)改裝集成項(xiàng)目各項(xiàng)工作，完成空中國(guó)王350飛機(jī)任務(wù)系統(tǒng)的采購(gòu)，新型播撒系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和試驗(yàn)，氣象數(shù)據(jù)采集設(shè)備的研制與測(cè)試，首架機(jī)已改裝施工。

試驗(yàn)示范基地建設(shè)：基本完成祁連山、天山試驗(yàn)示范基地和外場(chǎng)試驗(yàn)點(diǎn)觀測(cè)系統(tǒng)的各項(xiàng)建設(shè)工作；穩(wěn)步推進(jìn)地形云數(shù)值模擬軟件研發(fā)，完成CAMS云物理方案的耦合、WRF資料同化系統(tǒng)框架的搭建和模式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；完成祁連山北坡煙爐布局方案的模式驗(yàn)證。

指揮系統(tǒng)建設(shè)：完成指揮系統(tǒng)主要功能的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)工作，在新疆、青海完成了系統(tǒng)的試點(diǎn)部署和上線試運(yùn)行工作。

研究試驗(yàn)方面：已完成總體設(shè)計(jì)內(nèi)容。組織召開(kāi)西北區(qū)域人工影響天氣研究試驗(yàn)項(xiàng)目中期進(jìn)展匯報(bào)會(huì)議；向減災(zāi)司和科技司提交了研究試驗(yàn)中期進(jìn)展報(bào)告；確定了研究試驗(yàn)一級(jí)系統(tǒng)的負(fù)責(zé)人名單；完成數(shù)據(jù)分類、算法梳理文檔的年度計(jì)劃；開(kāi)展了基于深度學(xué)習(xí)的特種觀測(cè)資料數(shù)據(jù)分析方法研究；總結(jié)指揮系統(tǒng)和空地系統(tǒng)建設(shè)成果，收集整理氣候背景場(chǎng)和個(gè)例的樣例數(shù)據(jù)，為研究成果與指揮系統(tǒng)的順利對(duì)接提供保障；組織人工影響天氣中心青年骨干參加西北六盤山和祁連山的外場(chǎng)試驗(yàn)，利用試驗(yàn)期間的數(shù)據(jù)開(kāi)展研究，研究主題分別以微波輻射計(jì)、微雨雷達(dá)、云雷達(dá)、雨滴譜、三維超聲和霧滴譜儀觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，同時(shí)結(jié)合數(shù)值模擬，從不同角度分析了地形云的宏微觀特征及作業(yè)效果等，并取得初步結(jié)果，完成了研究試驗(yàn)?zāi)甓瓤偨Y(jié)；組織出版《氣象科技進(jìn)展》?？_(kāi)展西北項(xiàng)目研究試驗(yàn)在國(guó)內(nèi)外的宣傳。

培訓(xùn)：與中國(guó)氣象局干部培訓(xùn)學(xué)院合作先后面向全國(guó)人工影響天氣工作者組織人工影響天氣項(xiàng)目管理、機(jī)載探測(cè)數(shù)據(jù)等6次專項(xiàng)培訓(xùn)，參訓(xùn)人次逾300人。

5.3 東北區(qū)域人工影響天氣項(xiàng)目竣工驗(yàn)收

全力做好5項(xiàng)變更項(xiàng)目建設(shè)，圓滿完成項(xiàng)目建設(shè)工作。積極推進(jìn)項(xiàng)目竣工驗(yàn)收材料編制，完成中央和地方資金審計(jì)和決算工作；2020年12月31日，計(jì)財(cái)司組織專家開(kāi)展竣工驗(yàn)收，項(xiàng)目已全面通過(guò)竣工驗(yàn)收。

5.4 完成人工影響天氣物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目系統(tǒng)驗(yàn)收

2020年10月16日，中國(guó)氣象局應(yīng)急減災(zāi)與公共服務(wù)司組織召開(kāi)了“人工影響天氣作業(yè)裝備彈藥全程監(jiān)控應(yīng)用示范”項(xiàng)目驗(yàn)收會(huì)議。專家組指出該項(xiàng)目完成了可研報(bào)告規(guī)定的各項(xiàng)建設(shè)任務(wù)，達(dá)到了建設(shè)目標(biāo)，一致同意系統(tǒng)通過(guò)驗(yàn)收。

6 人工影響天氣業(yè)務(wù)與服務(wù)

6 Weather modification operations and services

6.1 重大活動(dòng)氣象服務(wù)保障

按照冬季奧運(yùn)會(huì)氣象2020年重點(diǎn)工作任務(wù)、冬奧氣象中心人工影響天氣工作部和中國(guó)氣象科學(xué)研究院冬季奧運(yùn)會(huì)服務(wù)行動(dòng)計(jì)劃要求，依托相關(guān)科研和業(yè)務(wù)項(xiàng)目，有序開(kāi)展工作和研究：開(kāi)展復(fù)雜地形固定目標(biāo)區(qū)小尺度人工增雪關(guān)鍵技術(shù)研究，完成部分FY4衛(wèi)星反演云參數(shù)產(chǎn)在國(guó)家級(jí)CPAS業(yè)務(wù)平臺(tái)的顯示；利用FY4反演的云參量產(chǎn)品開(kāi)展了CPEFS模式預(yù)報(bào)云產(chǎn)品檢驗(yàn)，改進(jìn)飛機(jī)作業(yè)擴(kuò)散傳輸影響區(qū)的計(jì)算。圓滿完成2020年初冬訓(xùn)及測(cè)試賽降雪聯(lián)合觀測(cè)試驗(yàn)預(yù)報(bào)服務(wù)，開(kāi)展多次聯(lián)合試驗(yàn)的增雪作業(yè)條件精細(xì)預(yù)報(bào)服務(wù)，發(fā)布人工影響天氣作業(yè)條件預(yù)報(bào)和作業(yè)預(yù)案建議2期，開(kāi)展專題會(huì)商2次。完成冬奧冬訓(xùn)及測(cè)試賽工作總結(jié)、2020年重點(diǎn)工作計(jì)劃，并提交人工影響天氣部。

2020年10月28日至11月11日，按照統(tǒng)一部署，選派專家和技術(shù)骨干赴上海、池州，針對(duì)第三屆國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)進(jìn)行專項(xiàng)保障。針對(duì)重點(diǎn)過(guò)程進(jìn)行了聯(lián)合會(huì)商，就作業(yè)條件預(yù)報(bào)、作業(yè)方案設(shè)計(jì)、空域保障及飛機(jī)作業(yè)等提供現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)指導(dǎo)，利用云模式和污染模式給出增雨作業(yè)條件預(yù)報(bào)結(jié)果，結(jié)合監(jiān)測(cè)資料提出飛行方案，利用空地指揮系統(tǒng)對(duì)國(guó)家高性能增雨飛機(jī)進(jìn)行全程跟蹤監(jiān)控，并在飛行后就觀測(cè)資料開(kāi)展云條件分析和作業(yè)效果的分析工作，圓滿完成了保障任務(wù)。

6.2 重大抗旱減災(zāi)作業(yè)和應(yīng)急服務(wù)保障

完成陜西、云南、東北區(qū)域、中部區(qū)域、遼寧增雨抗旱的作業(yè)條件和飛機(jī)作業(yè)方案設(shè)計(jì)指導(dǎo)。完成四川、山西、西藏、河南、云南等地林火過(guò)程的人工增雨作業(yè)條件監(jiān)測(cè)分析和方案設(shè)計(jì)指導(dǎo)。針對(duì)上半年山西忻州、四川涼山、云南迪慶、西藏林芝等地森林草原防滅火人工影響天氣作業(yè)、服務(wù)效果等情況，編制各類人工影響天氣指導(dǎo)產(chǎn)品223期，編制森林草原防撲火、春播抗旱為農(nóng)等決策服務(wù)材料4期，提供給減災(zāi)司等管理部門。

7 研究型人工影響天氣業(yè)務(wù)發(fā)展

7 Research-oriented development of weather modification operation

7.1 國(guó)家級(jí)業(yè)務(wù)技術(shù)指導(dǎo)能力建設(shè)

編制完成《2020年人工影響天氣服務(wù)需求國(guó)家級(jí)周年服務(wù)指導(dǎo)方案》，3月提交減災(zāi)司。梳理改善空氣質(zhì)量人工增雨技術(shù)指南的業(yè)務(wù)流程、關(guān)鍵技術(shù)，進(jìn)一步完善“生態(tài)修復(fù)和改善空氣質(zhì)量人工增雨技術(shù)指南”。啟動(dòng)人工防雹效果評(píng)估技術(shù)研究，調(diào)研國(guó)內(nèi)人工防雹業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，探索星-地聯(lián)合識(shí)別防雹效果技術(shù)方法，為初步形成技術(shù)指南奠定基礎(chǔ)。完善全國(guó)人工影響天氣能力指標(biāo)算法，制定業(yè)務(wù)現(xiàn)代化管理指標(biāo)。落實(shí)“耕云計(jì)劃”，發(fā)展面向全國(guó)人工影響天氣業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)，完成《作業(yè)信息質(zhì)量報(bào)》《作業(yè)設(shè)計(jì)和作業(yè)合理性分析報(bào)》《人工影響天氣服務(wù)快報(bào)》《人工影響天氣作業(yè)過(guò)程效果分析報(bào)》等業(yè)務(wù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和平臺(tái)功能實(shí)現(xiàn)，并形成模板和業(yè)務(wù)實(shí)例，努力構(gòu)建國(guó)家級(jí)人工影響天氣效果評(píng)估業(yè)務(wù)。配合中國(guó)氣象局應(yīng)急減災(zāi)與公共服務(wù)司編寫《重大應(yīng)急人工影響天氣服務(wù)流程》。聯(lián)合省級(jí)部門，完成人工影響天氣產(chǎn)品及業(yè)務(wù)應(yīng)用培訓(xùn)。

7.2 國(guó)家級(jí)業(yè)務(wù)平臺(tái)功能和業(yè)務(wù)支撐能力建設(shè)

加強(qiáng)數(shù)據(jù)監(jiān)管，確保業(yè)務(wù)安全。對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)器增強(qiáng)安全防護(hù)措施；強(qiáng)化業(yè)務(wù)賬戶管理，規(guī)范人工影響天氣業(yè)務(wù)平臺(tái)獲取CIMISS與大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)行為；順利通過(guò)“2020年氣象部門網(wǎng)絡(luò)安全攻防演習(xí)”測(cè)試活動(dòng)。

開(kāi)展國(guó)家級(jí)業(yè)務(wù)平臺(tái)升級(jí)完善工作。編制業(yè)務(wù)平臺(tái)升級(jí)工作方案；完成硬件設(shè)備采購(gòu)；升級(jí)建立“人工影響天氣業(yè)務(wù)和管理綜合信息系統(tǒng)”，新增飛行軌跡和作業(yè)信息以及地面作業(yè)仰角、方位角等要素，實(shí)現(xiàn)飛機(jī)、地面全要素采集，提高作業(yè)信息采集業(yè)務(wù)的規(guī)范化水平。

融入氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)。編制《國(guó)家級(jí)人工影響天氣核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)CAPS-WMC融入氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)實(shí)施方案》，提交預(yù)報(bào)司；已實(shí)現(xiàn)9類數(shù)據(jù)資源的實(shí)時(shí)訪問(wèn)和應(yīng)用；建立了人工影響天氣專題數(shù)據(jù)庫(kù)_CPAS（邏輯庫(kù)）；人工影響天氣業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)已納入“天鏡”實(shí)時(shí)監(jiān)控。

7.3 衛(wèi)星云參量產(chǎn)品研制

按計(jì)劃推進(jìn)風(fēng)云衛(wèi)星工程建設(shè)，完成FY3-03批衛(wèi)星人工影響天氣應(yīng)用團(tuán)隊(duì)2020年度計(jì)劃及任務(wù)明細(xì)表，開(kāi)展風(fēng)云衛(wèi)星資料應(yīng)用。編寫并提交《風(fēng)云衛(wèi)星人工影響天氣應(yīng)用效益報(bào)告》《衛(wèi)星遙感綜合應(yīng)用體系建設(shè)報(bào)告——人工影響天氣方向》。研發(fā)了9類人工影響天氣云宏微觀結(jié)構(gòu)參量、4類人工影響天氣作業(yè)目標(biāo)云分類產(chǎn)品、過(guò)冷水潛在區(qū)產(chǎn)品，研發(fā)成果在山西、貴州、遼寧、寧夏、湖北等10余省推廣，實(shí)現(xiàn)國(guó)家、省、市、縣四級(jí)業(yè)務(wù)應(yīng)用。提交衛(wèi)星遙感產(chǎn)品需求清單。

7.4 人工影響天氣業(yè)務(wù)裝備的現(xiàn)代化和標(biāo)準(zhǔn)化

在全國(guó)全面推進(jìn)人工影響天氣物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用，系統(tǒng)已業(yè)務(wù)試運(yùn)行，編制《人工影響天氣裝備彈藥監(jiān)控管理系統(tǒng)業(yè)務(wù)運(yùn)行規(guī)定》，減災(zāi)司已下發(fā)。加強(qiáng)東北國(guó)家飛機(jī)運(yùn)行技術(shù)指導(dǎo)，國(guó)省協(xié)作貫徹落實(shí)機(jī)載設(shè)備巡檢制度，針對(duì)國(guó)家飛機(jī)運(yùn)行指導(dǎo)支持保障情況進(jìn)行階段總結(jié)，并將報(bào)告呈報(bào)減災(zāi)司；編制《國(guó)家人工影響天氣作業(yè)飛機(jī)觀測(cè)資料匯交規(guī)范（試行）》《國(guó)家人工影響天氣作業(yè)飛機(jī)托管招標(biāo)工作規(guī)范》《國(guó)家人工影響天氣作業(yè)飛機(jī)航材儲(chǔ)備和使用管理辦法（試行）》等業(yè)務(wù)規(guī)范；梳理2018—2020年?yáng)|北3架國(guó)家飛機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)，開(kāi)始研制飛機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)集；推進(jìn)國(guó)家飛機(jī)航材采購(gòu)工作。

7.5 人工影響天氣科技人才隊(duì)伍建設(shè)

加強(qiáng)云霧物理環(huán)境重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室建設(shè)，引進(jìn)國(guó)內(nèi)專家擔(dān)任實(shí)驗(yàn)室主任，確定2名實(shí)驗(yàn)室副主任，組建新一屆實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委員會(huì)，已上報(bào)中國(guó)氣象局科技與氣候變化司。組建中國(guó)氣象局和中國(guó)氣象科學(xué)研究院人工影響天氣科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)（人工影響天氣機(jī)理與數(shù)值模式發(fā)展）。提名第五屆全國(guó)人工影響天氣咨詢?cè)u(píng)議委員會(huì)建議名單。加強(qiáng)廬山云霧試驗(yàn)站技術(shù)支撐工作，明確了試驗(yàn)站的運(yùn)行和管理機(jī)制，制定了廬山云霧站技術(shù)支撐崗位設(shè)置、工作職責(zé)和考核指標(biāo)。中心職工有5人獲得高級(jí)以上技術(shù)職稱晉升，與成都信息工程大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)在讀研究生8名，接收新畢業(yè)學(xué)生3人，訪問(wèn)學(xué)者2名。

7.6 跟蹤國(guó)際發(fā)展動(dòng)態(tài)

完成2020年美國(guó)氣象學(xué)會(huì)（AMS）人工影響天氣解讀。美國(guó)氣象學(xué)會(huì)2018年發(fā)表了A Century of Progress in Atmospheric and Related Sciences:Celebrating the American Meteorological Society Centennial的印刷品，總結(jié)了過(guò)去100年美國(guó)氣象領(lǐng)域內(nèi)的各項(xiàng)科技進(jìn)展。針對(duì)該書中“人工影響天氣”和“云物理和人工影響天氣相關(guān)領(lǐng)域”兩部分內(nèi)容，結(jié)合國(guó)內(nèi)相關(guān)進(jìn)展，組織開(kāi)展了解讀工作。對(duì)美國(guó)氣象同行過(guò)去74年在人工影響天氣學(xué)科發(fā)展的顯著貢獻(xiàn)和有效推動(dòng)等工作進(jìn)行了系統(tǒng)地梳理和總結(jié)，汲取其精華解讀其綱要，完成了《AMS100年發(fā)展解讀1——人工影響天氣》研究報(bào)告。具體內(nèi)容包括美國(guó)人工影響天氣的發(fā)展情況、科學(xué)假設(shè)和進(jìn)展、國(guó)外主要的人工影響天氣外場(chǎng)試驗(yàn)情況、現(xiàn)在的工作和未來(lái)展望、總結(jié)和結(jié)論思考等部分。該研究報(bào)告對(duì)我國(guó)云霧物理和人工影響天氣科技人員，包括業(yè)務(wù)人員、研究人員、決策管理人員和氣象愛(ài)好者提供了一次難得的綜合學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，同時(shí)也為研究人員與人工影響天氣從業(yè)人員提供重要的參考?！禔MS100年發(fā)展解讀2——云物理和人工影響天氣相關(guān)領(lǐng)域》中詳細(xì)介紹了20世紀(jì)以來(lái)美國(guó)氣象行業(yè)在大氣觀測(cè)系統(tǒng)、云物理、氣溶膠和氣溶膠化學(xué)、地球系統(tǒng)模式開(kāi)發(fā)、數(shù)值預(yù)報(bào)等方面取得的進(jìn)展。該報(bào)告梳理了與云物理和人工影響天氣相關(guān)的多個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展歷史，突出了其中的重要發(fā)現(xiàn)，并指出了這些領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展方向，可以讓我們?cè)诟L(zhǎng)的時(shí)間尺度，更廣的研究方向上更加綜合地了解、把握美國(guó)氣象相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。

7.7 人工影響天氣標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)工作

按時(shí)完成標(biāo)準(zhǔn)制修訂任務(wù)，組織標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目的立項(xiàng)、預(yù)審、征求意見(jiàn)等工作，2020—2021年度，人工影響天氣標(biāo)委會(huì)獲批立項(xiàng)3項(xiàng)行標(biāo)、2項(xiàng)國(guó)標(biāo)。新頒布行標(biāo)7項(xiàng)、國(guó)標(biāo)1項(xiàng)。

開(kāi)展了世界標(biāo)準(zhǔn)主題日現(xiàn)場(chǎng)宣傳、編輯印刷《2003—2019年人工影響天氣標(biāo)準(zhǔn)匯編》并提供給各相關(guān)單位使用、組織起草人員對(duì)甄選的3個(gè)已發(fā)布國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)錄制解讀視頻課件、對(duì)相關(guān)人員開(kāi)展人工影響天氣標(biāo)準(zhǔn)的培訓(xùn)等宣貫工作。