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适应性观测作为当前数值预报领域的热点前沿问题,是国际THORPEX科学计划的核心内容,其提出主要是为了提高高影响天气预报质量。观测敏感区的估算是适应性观测策略中的关键问题。自基于ETKF方法的适应性观测系统在我国于2008年建立以来,先后被应用于江淮强降水、台风和冰冻雨雪灾害等高影响天气的观测敏感区识别。本文以原系统为基础,考虑湿度因子作用的同时,增加对流层低层的大气运动信息,发展了更加适用于我国中尺度高影响天气系统敏感区识别的优化方案。同时,针对环北京暴雨这一我国高影响天气,根据造成暴雨的主要影响系统不同进行天气分型研究,描述典型流型下其观测敏感区的分布特征。对典型类型的暴雨观测敏感区进行统计分析,得到贝蒙低涡类及西来槽类环北京暴雨观测敏感区的气候学特征。期望在数值天气预报领域,为提高此类高影响天气的预报准确率提供参考。文章得到主要研究结果如下：1)对基于ETKF适应性观测系统方案的优化。优化方案的目标观测敏感区识别效果最佳,湿度因子可使最强观测敏感区更加集中,对夏季降水敏感区的影响较冬季降雪天气更加明显。低层大气信息的引入对最强观测敏感区的准确识别也具有重要的积极作用。2)分析典型环流的环北京暴雨观测敏感区分布特征。典型贝蒙低涡类暴雨个例的观测敏感区集中于低涡槽底前部,随目标时刻向验证时刻靠近,观测敏感区由西北方向向验证区域移动。低槽型观测敏感区多位于低涡与下游系统交界处,典型环流下的低槽类观测敏感区有向东北方向移动的趋势。3)统计分析得到典型类型环北京暴雨气候学观测敏感区。暴雨发生18h前,由贝蒙低涡导致的环北京暴雨,观测敏感区位于110-113°E,41-43°N附近；而由低槽型导致的暴雨,其观测敏感区在距降水发生前30h就较为集中的位于110-115°E,43-45°N附近的狭长区域。4)目标观测敏感区的目标资料对分析和短期预报质量具有明显的正贡献,但由于受到同化系统和数值预报模式预报能力等方面的影响,也存在效果偏弱或者不明显的情形。