主編語

許小峰

在不同季節，青藏高原相對于周圍同高度自由大氣的溫差會出現顯著、甚至是相反的變化，從而可以通過熱力作用對周圍及鄰近地區的大氣環流、天氣氣候產生影響。夏季，青藏高原為熱源，在近地面層會形成熱低壓，在冬季則相反，為冷高壓。與此氣壓系統相適應，在高原周圍存在一冬夏盛行風向相反的季風層，構成青藏高原季風，可以用高原季風指數作為指標反映青藏高原季風的強弱。然而，目前高原季風指數定義尚無統一標準，幾種代表性指數反映出的高原季風特征不完全一致，且較多關注高原夏季風對我國夏季氣候和旱澇的影響。本期封面報道（P6）選取并改進了一種新的高原季風指數，能較好反映高原冬夏季風轉換時間和年際變化特征，并基于該季風指數分析了高原冬季風異常對四川春季干旱的影響。

我國地處季風氣候區，造成各地氣溫、降水伴隨季風活動和強弱出現較大變化，導致干旱、低溫冷害、冰雹、高溫等氣象災害頻頻發生，嚴重影響著我國農業的發展。有效開展氣象為農業服務是減少農業氣象災害影響的途徑之一，提煉出農作物關鍵期重點氣象服務提示、并利用相應的科普宣傳圖集，有助于大眾對氣象信息的理解，提升接受度和服務效果（P37）。另外，隨著我國衛星技術水平的不斷提升，風云衛星的農業遙感應用得到了快速的發展。我國學者利用風云衛星在作物長勢監測、作物分類與面積統計和產量估算、農業氣象災害監測、草原生態監測以及數據精細化處理等方面開展了大量的研究工作，取得了一系列成果（P32），為及時、高效、準確的提供作物生產信息，支撐國家的糧食安全戰略提供了保障。

2006年以來，在全球掀起了第三次人工智能（AI）浪潮，其發展特點與前兩次明顯不同之處在于現代深度學習技術的快速提升，而這與人工智能日漸蓬勃的商業化密切相關。我國氣象部門基于當今業務需求已經開展了新一代人工智能預研究（P55），其中，基于深度學習的臨近預報已經取得了一定進展。預報模型不僅能跟蹤雷達回波的移動方向，而且能較好地反映雷達回波的生消變化，較傳統雷達回波外推方法取得了一些新的進展。

1849年俄國東正教會在北京建立地磁氣象臺和1872年法國教會在上海徐家匯建立觀象臺等一系列事件，推進了中國開始進入到近代氣象觀測時代。本期往事鉤沉回顧了云南（P63）、重慶（P68）、新疆（P71）的近代氣象觀測活動，同時也特別關注了中華人民共和國成立前三地的氣象觀測史，以期為我國現代的氣象觀測提供一些歷史參考和借鑒。