西北太平洋是全球热带气旋（TC）活动最频繁的海域，TC频发常对沿岸地区产生严重影响，当前TC路径及强度的研究和预报已有了长足进展，相比之下，TC生成的机理研究尚不完善且预报技巧有限，是TC研究领域的前沿及难点。
利用热带扰动客观识别和追踪方法，挑选近20年的西北太平洋热带扰动，并根据扰动是否最终发展成TC，将其划分为发展扰动和不发展扰动。为了揭示不同天气环流型中热带扰动发展的差异以及主要的影响因子，将扰动关键发展期（发展扰动为TC生成前24小时；不发展扰动为涡度达到最大前24小时）的大气环流进行客观分型，确定了具有明确物理意义的定量化分型标准，将热带扰动的背景环流划分为东风波型（EW）、纬向风辐合型（CON）、纬向风切变线型（SL）、纬向风辐合-切变线型（CON-SL）及预先存在气旋型（PC）五类，并对不同型中发展和不发展扰动的多尺度环流特征进行对比分析。最后挑选CON-SL环流型中两个典型的发展和不发展扰动个例进行高分辨率数值模拟研究，将云系划分为对流云和层云，通过涡度和水汽收支等诊断方法，考察发展扰动形成TC期间对流云和层云的特征演变和相对贡献，并对比了发展和不发展扰动两个典型个例的动热力差异。
在前述研究基础上，采用深度学习技术构建了TC生成的短期预报模型，以期在提升TC生成预报精度和延长预报时效方面提供有效方法及思路。模型评估结果表明，模型具有较高的稳定性和泛化能力，对热带扰动发展与否的检出率可达94.62%，虚警率为1.86%，进一步检测表明，模型对发展类扰动生成时段的预测准确率达70.25%。该TC生成短期预报系统已经部署在国家气象局天气业务一体化“天擎”平台上，将通过融合欧洲中期预报中心的集合预报产品实现实时的短期预报服务。

热带扰动,西北太平洋,不同环流型