沈阳地区冬季感冒指数预报方法研究

根据医疗和气象历史资料 ,研究感冒发生与气象条件的相互关系 ,重点分析沈阳地区冬季感冒的发病特征。选取 1 0个敏感气象因子 ,用逐步回归分析方法建立感冒的统计预报方程 ,提出感冒指数的分级和预报方法     

沈阳地区冬季感冒指数预报方法研究

根据医疗和气象历史资料,研究感冒发生与气象条件的相互关系,重点分析沈阳地区冬季感冒的发病特征。选取10个敏感气象因子,用逐步回归分析方法建立感冒的统计预报方程,提出感冒指数的分级和预报方法。     

南京市呼吸道疾病时间序列模型的建立与分析

利用1990～2000年南京市支气管哮喘与感冒逐月就诊人数病例资料和同期国家气象中心资料室的月平均压、温、湿等资料,讨论了2种疾病发病人数的月际和年际变化规律,分别建立了包含气象因子的预报2种疾病逐月就诊人数的条件异方差和动态回归模型。南京地区支气管哮喘就诊人数高峰期出现在春末与秋季,逐年的就诊人数呈现上升趋势,其发病与当月月平均气压、上一个月月平均温度有关。感冒就诊人数高峰期出现在夏秋季,其发病与月平均最低温度和月极端最低温度有关。将模型应用于2种疾病逐月就诊人数的等级预报中,其预报等级准确率分别达75．0％和66．7％,表明此建模方案是可行的,此类模型有一定的使用价值。     

夏玉米产量动态预报方法研究

利用洛阳市1981—2014年夏玉米产量资料、生育期内的气象资料,结合夏玉米的生物学特性,分别构建夏玉米温度、光照、水分适宜度模型,利用夏玉米生长季内不同时段的气候适宜度指数与气象产量的相关关系,构建夏玉米产量预报模型,并分别利用1981—2010年、2011—2014年数据进行回代、预报检验。结果表明,气候适宜度与夏玉米气象产量存在显著的相关性,两者变化趋势一致。1981—2010年各时段预报模型的单产回代检验准确率在89.19%~91.42%之间,趋势回代检验准确率达89.66%~96.55%。2011—2014年预报检验,预报准确率最高为96.16%,最低为91.05%,趋势预报准确率最高为100%,最低为75%,预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

基于SPSS的普宁早稻产量预报模型

基于SPSS软件,运用曲线估计分离了1986—2015年普宁市早稻趋势产量与气象产量,并运用逐步线性回归方法研究了早稻全生育期降水、气温、日照等多种气象因子与早稻气象产量之间的关系,进而得出6种最优早稻产量预报方程,使用最小二乘法对6种预报方程进行拟合,建立普宁市早稻产量预报模型。利用历年早稻产量进行验证,结果表明:1986—2015年历史早稻产量拟合准确率均在96%以上,2016年早稻产量预报准确率达98. 8%,预报结果准确率较高,能满足业务需求,可作为普宁市早稻产量预报的有效依据之一。     

基于SPSS的梧州早稻产量预测模型构建

应用界面友好的SPSS统计软件及Microsoft Excel软件作为建模工具,利用l983-2014年梧州市气象局早稻生长发育关键期气象观测资料和市统计局提供的早稻单产资料,采用直线滑动均值和调和权重法模拟外推趋势产量,再通过逐步回归建立气象产量预报方程,得到产量预报值,建立梧州市早稻产量的定量预测模型,通过了5%的信度检验,并且2015年的预报准确率为98.6%。     

气象因子相关系数矩阵的计算及应用

在建立包含基本气象资料、区域自动站降水资料、高空环流指数和数值预报产品格点资料等多源信息的Access数据库基础上,应用VB6.0编程,通过计算气象因子之间的相关系数矩阵等方法,研究应用于强降水一致区的划分、建立关键气象因子的预报方程并开展集成预报。结果表明,在专业气象预报服务中准确率达75%,实现从预报因子普查-预报模型建立-气象信息发布的自动化,提高气象预报科技服务的效率。     

白山市感冒与气象条件的关系分析和预报

利用吉林省白山市中心医院病例资料及气象资料,分析了感冒疾病与气象条件的关系。感冒发病率与前期天气变化密切相关。一次明显的天气变化过程对应的不是一个高发病日,而是一个持续的高发病阶段;气象环境对不同人群感冒发病率有不同影响,成人在秋冬之交和夏秋之交发病较高,婴幼儿对季节和气候变化适应差,受寒冷、炎热天气影响显著,盛夏和寒冬季节感冒发病高,儿童感冒特征春夏季与婴幼儿相同,秋冬季与成人接近;分析了不同人群感冒住院人数与气象要素的相关关系,并在此基础上,建立了感冒指数预报的判别方程,预报结果检验证明有较好的预报水平。     

脑血管病的气象危险指数预报研究

为预防脑血管病发生、发展,提高人群自我保健意识,利用西安市2010—2013年脑血管病死亡人数和同期气象数据,通过SPSS17.0对气象因子与脑血管疾病逐日死亡人数进行单因素相关分析,通过多元逐步回归方法按月建立脑血管病日死亡人数预报模型,并建立脑血管病气象危险指数等级,应用2014年资料检验预报模型及等级预报。结果表明:西安市不同月份与脑血管病死亡人数有显著相关的气象因素不同;按月建立的脑血管病预报模型准确率在78%以上,气象危险指数等级预报准确率达90%,预报模型及气象危险指数等级预报效果较好。     

安溪雷暴24h潜势预报模型研究

利用安溪县国家气象站2004年至2015年的雷暴观测资料，分析了安溪县雷暴的气候特征及环境背景分类。并根据雷暴活动特征及雷暴天气产生的环境场条件，诊断和分析T639数值模式输出产品与雷暴观测资料的相关性，对41个相关因子做显著性检验，挑选相关性较好的9个因子做分析。对9个预报因子进行0,1化处理并进行逐步回归，最后选取850hPa垂直速度、850hpa假相当位温、700hPa温度、K指数、850hPa比湿等5个因子，建立雷暴潜势预报方程。利用2015年至2017年T639模式资料进行回代分析评估，发现当雷暴概率预报Y值>0.6时，雷暴预报准确率最高，达85.60%，且漏报率、空报率很低。再以2018年T639数值模式资料对雷暴潜势概率进行计算评估，准确率为83.84%，漏报率为5.75%，空报率为10.41%。由此可见，基于T639数值产品的雷暴潜势方程可以为安溪县雷暴天气的预警预报和防雷减灾服务提供客观的参考和依据。     

镇江市火险天气指数预报服务系统

利用镇江市７年中１４４３次火灾和气象资料,分析火灾与气象因子的关系,定量发火险天气指数;运用Ｔ１０６格点场资料,建立预报火险天气指数的逐步回归方程,编制了具有一定特色的镇江市火险天气指数预报服务系统,两个月的实际应用表明,其准确率达８３．６％。     

多种气象统计模型对比研究——以气象敏感性疾病脑卒中预报为例

基于2008—2012年北京市4家三甲医院的脑卒中疾病急诊就诊资料及同期气象观测资料和环境监测资料,筛选气象和环境预报因子,采用广义相加(Generalized Additive Model,GAM)、逐步回归、BP(Back Propagation)神经网络及决策树4种方法编辑数据训练集(2008—2011年)和验证集(2012年)输入模型,建立北京市脑卒中疾病预报模型,计算各模型的拟合优度和预报准确率,对比分析脑卒中疾病各预报模型并确定最优预报方法。结果表明:北京市四季脑卒中疾病不同模型选取的预报因子不同,其中时间序列为重要的预报因子。GAM模型对高等级脑卒中疾病的预报效果最好,逐步回归模型对中间等级脑卒中疾病的预报效果最好,决策树模型对低等级脑卒中疾病的预报效果最好。4种脑卒中疾病预报模型四季平均的预报准确率依次为:GAM神经网络模型逐步回归模型决策树。GAM模型脑卒中疾病的平均和高等级预报准确率均为最高,其中出血性脑卒中预报模型的完全预报准确率为68.3%,预报误差≤±1级的准确率达98.0%,可以满足天气变化对出血性脑卒中疾病预报预警的业务需求。     

贵州玉舍冬季滑雪气象指数等级制订

运用1988~2017年贵州省玉舍滑雪场附近30年气候资料和2015~2016年冬季滑雪场客流量资料,分析贵州高海拔地区滑雪运动与气象条件的关系,进而进行滑雪气象指数等级研究。结果表明:(1)玉舍滑雪场冬季具有少雨、低风、温度适宜的气候特点,可以开展滑雪运动。(2)玉舍的滑雪人数与气象因子风速、气温、相对湿度、降水量呈显著反相关。(3)根据玉舍滑雪场气候背景特征,分别对降水量、相对湿度、舒适度指数三个气象要素进行分级,通过实际滑雪人数分级与滑雪气象指数等级预报进行的检验表明:实际滑雪气象指数等级与指数预报等级相同(即绝对值之差为0)的准确率达26.4%,实际滑雪气象指数等级与指数预报等级绝对值之差为1的准确率达66.7%,即预报滑雪气象指数等级与实际滑雪气象指数等级之差≥1的准确率达93%。     

西北区秋季短期气象要素客观预报检验评估

应用数值预报释用技术,建立了西北地区短期气象要素客观预报系统。本文使用系统的客观预报资料,结合实时气象观测资料,对2006年秋季气温和降水量的客观预报进行检验评估。结果表明,系统对连续性变化气象要素最高气温、最低气温的预报效果较好,预报准确率达到70%左右,在天气预报业务中具有较明显的指导作用,而对非连续气象要素降水量预报效果较差,预报准确率约34%。气温预报的好坏与大气的稳定程度关系较为密切,降水量预报准确率的高低与相对湿度关系较为密切。分析认为按月建立的气温预报方程,其预报准确率较按季建立的方程可提高10%以上。     

增城香蕉产量的气象预报模型

利用增城1992—2021年香蕉种植面积、产量资料与同期气象资料,对增城香蕉产量预报方法进行研究。结果表明:(1)增城香蕉产量气象波动指数为0.2784,占实际产量变异系数的98.32%,气象因素是影响增城香蕉产量波动的最主要因子。(2)1992—2021年中气象丰年8年(占比27%)、气象平年7年(占比23%)、气象歉年15年(占比50%);丰年气象产量波动大,歉年气象产量较为平稳。(3)日照时数、平均气温以及最大风速是影响增城地区香蕉产量的最关键气象因子。(4)预报模型对历年香蕉产量预报平均误差为8%,平均准确率达94.1%,预报准确率基本满足日常业务服务,研究成果可为日常农业气象服务及乡村振兴气象保障服务提供科学决策依据。     

三门峡市秋季寒潮过程预报

利用1957～2000年11月份三门峡市寒潮天气资料及2000年11月1～5日欧洲中心格点资料,分析了产生寒潮的天气形势,选取了预报指标,建立了预报方程.经回代,准确率为76%.     

濮阳市汛期大至暴雨预报方法

利用1988～1997年6～8月气象资料,分析了濮阳市汛期出现大至暴雨的天气形势及单站要素,确定了大至暴雨消空指标和预报因子,建立了预报方程.经对1998～2000年试报,预报方程大至暴雨的概括率88.9%,预报成功率66.7%.     

青岛市崂山地区樱桃产量预报方法研究

基于2000—2016年青岛市崂山地区樱桃产量资料和气象观测资料,利用全国农业气象产量预报业务系统(WAPFOS 2015.1.0版本),分析影响崂山地区樱桃产量形成的关键气象因子,建立崂山地区樱桃产量预报模型。基于2000—2014年樱桃产量资料进行樱桃趋势产量和气象产量分离,建立崂山地区樱桃趋势产量和气象产量预报的回归模型,并利用2015—2016年樱桃产量资料对模型进行试报检验。结果表明:2000—2014年崂山地区樱桃产量预报模型平均预报准确率达96.98%,2015年和2016年樱桃产量预报准确率分别为95.94%、96.80%,模型反映影响崂山地区樱桃产量的主要气象因子为3月上中旬平均最低气温、3月中下旬降雨量、4月上旬降雨量和4月中旬平均最低气温。崂山地区樱桃产量歉年3月上中旬平均最低气温低于-5.0℃,3月中下旬降雨量大于15.0 mm,4月上旬降雨量小于5.0 mm;丰年3月上中旬平均最低气温大于-3.0℃,3月中下旬降雨量小于5.0 mm,4月上旬降雨量大于15.0 mm。     

基于产量历史丰歉气象影响指数的河北省马铃薯产量预报

马铃薯是河北省主要种植作物之一,其生长发育和产量形成与气象条件密切相关,开展马铃薯产量预报对河北省粮食安全具有重要意义。本文利用河北省1982—2018年马铃薯产量数据、主产区24个气象站逐日气象资料,分别利用大概率法和加权平均法预报河北省马铃薯单产。产量预报模型对2001—2015年马铃薯产量预报试验结果表明,利用大概率法和加权平均法预报单产丰歉气象影响指数增减趋势平均准确率分别为62.2%和88.9%,定量预报平均准确率分别为84.2%和90.2%。对2016—2018年河北省马铃薯单产预报检验结果表明,大概率法在3年的9次预报中单产丰歉气象影响指数增减趋势有4次预报错误,加权平均法仅有1次错误；大概率法和加权平均法的平均定量预报准确率分别为86.9%和97.4%。加权平均法预报准确率高于大概率法,说明加权平均法更适合于河北省马铃薯产量预报。     

三门峡市秋季寒潮过程预报

利用1957-2000年11月份三门峡市寒潮天气资料及2000年11月1-5日欧洲中心格点资料，分析了产生寒潮的天气形势，选取了预报指标，建立了预报方程，经回代，准确率为76%。