暖锋作为重要的天气系统，常伴随持续性降水，对天气预报具有重要指示意义。然而，由于暖锋的温度梯度通常较弱，其客观识别比冷锋更为困难。以往研究多采用统一阈值识别冷、暖锋，忽略了二者在热力与动力结构上的差异，导致暖锋识别效果不佳，对于欧亚大陆上暖锋活动特征也有待进一步研究。因此，开发一种适用于欧亚大陆暖锋的客观识别算法，并基于该算法研究暖锋的活动特点与气候变化是十分重要的。

秦育婧副教授与研究生王佳晨基于ECMWF提供的ERA-5高分辨率（0.25°×0.25°）逐小时数据，在冷锋两步识别方法基础上进行改进，发展了一套专用于暖锋的客观识别方法。方法步骤主要包括：利用热锋面参数和暖平流阈值筛选潜在暖锋锋区；根据锋区内主导风向确定暖边界；根据暖边界点拟合出暖锋锋线（图1）。研究发现，暖锋锋区的温度梯度普遍低于冷锋锋区，因此识别方法适当放宽了阈值，以避免漏检较弱暖锋。此外，引入风向判断锋区暖边界方向，显著提高了锋线定位的准确性。通过对典型天气过程的分析（图2）和长期人工分析结果对比，该方法识别出的暖锋与多源气象要素以及人工分析结果高度一致，表现出良好的可靠性与实用性。此外，基于该方法构建的欧亚大陆长期暖锋数据集揭示了暖锋活动频率具有明显的季节与地域特征，为后续气候变化研究提供了重要基础，未来还可用于深度学习领域，推动人工智能在气象中的应用。

以上研究成果发表于《International Journal of Climatology》。

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Qin, Y., Wang, J., Lu, C., and Feng, M., 2024. A Method for Identifying Warm Fronts in Eurasia. International Journal of Climatology, 45(1): e8701, https://doi.org/10.1002/joc.8701

图1 2018年10月5日12 时暖锋识别过程。（a）850hPa温度平流、温度、位势高度和水平风场，（b）细网格暖锋锋区，（c）粗网格暖锋锋区，（d）锋区分类，（e）粗网格锋区暖边界，（f）细网格锋区暖边界，（g）暖锋锋线、海平面气压场和长波红外通道亮度温度。

图2 2018年8月3日00时（a）逐小时降水量、海平面气压场、地面风场和暖锋；（b）850hPa 温度平流、温度和水平风场；（c）长波红外通道亮度温度；（d）比湿、位温、水平风场沿125°E的垂直剖面。