南海边界层急流（BLJ）是影响华南地区强降水的重要天气系统，但对其结构的多样性及其对降水的影响机制仍缺乏系统性的认识。本文基于ERA5再分析数据，并采用自组织映射( Self-Organizing Map，SOM )的无监督学习神经网络算法，对1998-2021年初夏时期南海BLJ的结构特征进行了客观分型。根据急流核位置(南海的南部或北部)以及主导盛行风向(南风、西南风、西风及东风)，共识别出六种典型的BLJ类型。这些BLJ类型表现出显著的季节分布差异和日变化特征，且类型间的转换过程与华南地区天气尺度系统的演变密切相关。
在六种BLJ类型中，有三类与华南暴雨存在紧密联系。这些BLJ类型通过产生动力强迫(例如海岸辐合、地形阻挡抬升、双低空急流配置等)，以及通过调节热力条件(例如CAPE和CIN的空间分布)，诱发了多样化的降水响应。值得注意的是，BLJ强度与降水之间并非单调的正相关关系，而是高度依赖于BLJ的结构形态：增强的北部核心型西南风急流会相应地加强海岸降水，而增强的南部核心型和北部核心型的偏南风急流则通过输送更为稳定的空气来抑制海岸降水。本研究建立了BLJ类型分类框架，深化了对南海BLJ多样性的认识，并为理解不同BLJ结构如何调控华南降水提供了新视角。
 

边界层急流；客观分型；暖区暴雨