近年来，全球极端天气事件呈现高发态势。2023年夏季，我国多地遭遇历史罕见的持续高温干旱，地表温度突破70℃；同年冬季，京津冀地区连续出现长达15天的重度雾霾污染，PM2.5浓度峰值超过500μg/m³。这种极端天气与空气污染的复合效应，对传统气象预报技术提出严峻挑战。数值预报作为现代气象学的核心技术，正通过多物理过程耦合、高分辨率模拟和智能算法优化，构建起应对复杂天气系统的全新预测体系。
极端天气与雾霾的耦合机制：从单一预测到系统认知
极端天气与雾霾的形成存在显著的双向作用。在静稳天气条件下，近地面风速低于2m/s、逆温层厚度超过300米时，大气扩散能力急剧下降，污染物容易在局地累积。2024年1月华北地区雾霾过程中，数值模式显示边界层高度从日常的1.5km骤降至300m，垂直交换几乎停滞。与此同时，高温干旱引发的臭氧污染与颗粒物形成二次转化，导致PM2.5和O₃浓度同步攀升，形成
