近日，2021年度清华大学博士生必修环节社会实践优秀实践支队评选活动结束。地学系上海气象局支队荣获优秀实践支队金奖。今年清华大学全校共派选实践支队123支，评出11个金奖支队，22个银奖支队。

图1 地学系上海气象局支队在金奖答辩现场

图2 地学系上海气象局支队荣获博士生必修社会实践金奖

地学系上海气象局支队由来自2017、2018以及2019级的7名研究生组成，其中的6名党员组建临时党支部，由张立贤担任支队长，王恒琪担任临时党支部书记。在为期6周的暑期实践过程中，支队充分发挥实践单位的地缘特色，开展了5次主题调研和2次组织生活。支队以活动内容为依托，组织撰写了两篇特色文章，在清华大学知行公众号和上海气象公众号上发布，有效扩大了支队影响力和知名度。

图3 丰富多彩的主题调研和组织生活

支队成员充分了解上海市气象局实际业务的具体需求，结合各自的实践课题，以气象服务为主线，开展了各具特色的实践研究并全部顺利通过基地验收。其中3名同学实践后与基地老师继续开展科研合作，两个项目成果用于申报科研基金，1个项目正在合作撰写科技论文。这些成果有的已被基地并网运行提供服务，有的突破了美国NASA数年的技术封锁。这些项目均体现出较高的实际应用价值和潜力，实践项目及成果简要介绍如下：

张立贤：开发人工智能算法，通过对已有观测资料的建模，为解决台风降水反演精度差的难题提供了新的方法和思路。本方法反演速度快、准确率高、空间范围好，在2021年7月过境上海的台风“烟花”的实际检验中展现了巨大的精度优势和应用潜力。

图4在台风“烟花”实践检验中的所提算法与现有结果的效果对比

王恒琪：本研究成功运行、验证并优化OCO-2反演算法，并利用OCO-2/3的CO2柱浓度数据对长三角和上海地区的长期变化趋势和空间分布状况进行分析讨论，为后续研究奠定基础。

图5 上海地区CO₂柱浓度的量化分析

孙静：本研究利用冬季上海宝山站秒探空资料从多个角度评估了FY4A云顶温度产品，发现当云顶高度≤6 km或云顶温度≥-20℃或云层数为1时，FY4A误差较小，反之出现普遍高估，并对导致上述误差差异的可能原因作出了进一步分析说明。

图6 风云四号卫星云层数分类评估结果

刘姝：基于道路交通气象站点观测数据，通过机器学习神经网络算法，构建了路面温度回归模型。该模型能与数值预报模式相结合，进行道路结冰预报，为道路交通提供决策服务支持。

图7 GRAPES-GFS模式结合路面温度回归模型预报的道路结冰的分布。(a)累积降水 (b)路面温度 (c)道路结冰的潜在分布；(d)，(e)和(f)分别同(a)，(b)和(c)，但指模式预报结果。

储文超：分析了122个风廓线雷达数据与GFS背景场的误差并评估观测数据的质量。同时提出一个筛选质量较好的观测数据的方法，并将其用于同化系统。结果表明，风廓线雷达数据整体质量较好，主要的误差出现在中高层大气和个别观测站。

图8 同化前（左），同化后（右）。同化后风场强度增加，更加接近观测

楼书含：基于遥感与GIS对多源数据进行处理，生成预测空间因子，并将上海工业能耗数据空间化，生成工业能耗格网数据。本次实践工作对精细到街道-乡镇级别的城市人为热排放进行了探索，弥补了当前精细化城市研究的空白。

图9 研究流程与工业人为热排放结果图

朱维欣：通过与宝山区探空数据的对比，证明了微波辐射计获得的温度和湿度垂直剖线的有效性。并对大雾发生前后微波辐射计的响应进行分析。其结果为局地大雾的预报预警提供了一定的参考。

图10 2021年松江区微波辐射计与探空数据相对湿度散点图

清华大学地学系—上海市气象局社会实践基地于2017年建立，累计接收4批26名暑期社会实践研究生。上海市气象局高度重视基地的实习保障工作，择优推荐国家级和省级气象业务科研单位科研业务骨干担任项目负责人，结合科研项目优势、数据资料优势等，指导研究生结合气象业务服务实际开展研究工作。

实践基地运行四年以来，通过一对一指导和预报服务平台实习，提高了研究生的学习能力和动手能力。清华地学学子在多源遥感数据融合、台风探测资料应用、机器学习技术等领域产出一系列工作成果，对气象局业务工作作出了实质性的贡献。

供稿：张立贤

编辑：王佳音

审核：卢麾 武海平