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。     

北方地区小麦蚜虫气象适宜度预报模型构建

根据1958—2015年我国北方地区8个主产省（市）小麦蚜虫分省发生面积和发生程度资料、1958—2015年601个气象站点相应逐日气象资料和农业气象站小麦发育期资料,采用相关分析、主成分分析和逐步回归等方法,并利用相关系数法进行因子普查,结合小麦蚜虫适宜生理气象指标和华北、黄淮小麦生育期规律,筛选影响小麦蚜虫年发生程度的关键气象因子,构建分区域的小麦蚜虫气象适宜度预报模型,并将气象适宜度指数划分为非常适宜、适宜、较适宜、不适宜4个等级,以反映气象条件对小麦蚜虫发生发展的适宜程度。结果表明:筛选出影响华北小麦蚜虫年发生程度的8个关键气象因子,影响黄淮小麦蚜虫年发生程度的6个关键气象因子。建立的华北、黄淮模型回代检验等级准确率分别为91.2%,93.1%,2016—2018年3年外推预报平均准确率均在75%以上;利用黄淮模型反演苏皖两省2016—2018年小麦蚜虫发生等级、异地检验3年预报效果均较理想。模型适用于从气象角度对华北、黄淮及江淮地区小麦蚜虫发生等级进行监测和预报。     

西安呼吸系统疾病气象风险指数等级预报研究与应用

利用2010年1月1日—2014年12月31日西安市呼吸系统疾病死亡数据与相应的气象观测数据,选取与呼吸系统疾病有显著相关性的气象因子,采用多元逐步回归方法,建立呼吸系统疾病死亡人数预测模型和呼吸系统疾病气象风险指数等级预报方法,并对预测模型和等级预报进行了检验。结果表明：呼吸系统疾病日死亡人数预测模型准确率在795%以上,呼吸系统疾病气象风险指数等级预报准确率达到98%,预测预报效果较好。将呼吸系统疾病气象风险指数等级预报融入西安公共气象指数预报服务系统,制作呼吸系统疾病气象风险指数等级预报、预警产品,并通过全方位融媒体发布手段开展健康气象预报预警服务。     

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%。     

贵州省健康气象指数预报模型构建及技术

该文旨在重新梳理贵州省健康气象指数类型及预报方法,构建切合贵州省实际的健康气象指数预报模型。通过对各待考察疾病的门诊病例的标准化统计分析,与气象因子的相关性分析,重新拟定了贵州省健康气象指数类型,揭示了几个待考察疾病发病率与气象因子之间的相关性,并运用回归分析方法构建了预报模型。对贵州省健康气象指数进行了新的等级划分及模型回代检验,各预报模型的预报准确率在90%以上,可以此为基础建立新的业务系统。     

内蒙古草原蝗虫发生发展气象适宜度指数构建方法

通过对内蒙古草原蝗虫发生发展关键气象条件进行分析,选取蝗虫生长发育期关键生理气象影响因子,建立草原蝗虫发生发展气象适宜度指数,对内蒙古草原蝗虫发生发展气象等级进行预报,平均预报准确率达到68％以上。用草原蝗虫发生发展气象适宜度指数根据气象站点观测资料可对站点区域蝗虫发生发展气象等级进行预报,从而根据站点空间分布和区域气象条件对草原蝗虫发生发展气象条件的满足程度进行空间分析,具有直观、便捷、分析能力强等业务化应用特点。     

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。     

广东省水稻纹枯病发生的气象等级监测和预报方法

从水稻纹枯病发生机理出发,通过筛选满足纹枯病病菌侵入寄主的气象因子条件,即水稻纹枯病的促病气象指标:日平均气温23～30 ℃、日平均相对湿度≥91%、日照时数≤2 h、日降水量＞1 mm,建立了水稻纹枯病发生发展的气象条件促病指数Z,在相关分析的基础上确立了纹枯病发生发展的气象条件预报等级指标,通过1992～2006年历史回代检验,准确率为74%.2007年实际业务试报应用,其预报可行性较好.     

基于气象要素的逐日玉米产量气象影响指数

利用1981—2020年5—9月气象数据与玉米产量数据,通过改进逐日降水适宜度并构建逐日气候适宜度模型,建立基于相似年逐日气象要素的作物生育期气候适宜度序列,利用气象产量与气候适宜指数建立模型,设计逐日作物产量气象影响指数以表征气象条件对作物的影响程度,基于该指数构建东北地区玉米逐日产量预报模型并分析其逐日预报准确率,用以表明该指数的准确性。结果表明:利用3个相似年预报结果加权集成综合相似年逐日作物产量气象影响指数可提高逐日预报准确率,黑龙江年尺度逐日预报准确率年际间波动小于东北其他地区。综合相似年月尺度下,随着玉米发育期的推进和实时气象数据的引入,月尺度平均预报准确率逐渐提高。东北地区玉米产量8月31日的日尺度预报准确率普遍高于7月31日;辽宁日尺度预报差异较大,但随着玉米发育期推进逐日预报产量和实际产量接近,准确率也提高。基于气象要素构建的逐日作物产量影响指数和同期气象影响指数可以定量评估不同时段气象条件对作物产量的影响程度,在一定程度上可提高农业气象业务定量化评价水平。     

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。     

基于气象因子的水稻产量预报模型

利用四川省南充市1989—2018年气象观测资料和水稻单产数据,分析5月上旬至8月下旬的平均气温、降水量、日照时数与水稻单产的相关性,采用线性回归方法建立基于气象因子的水稻产量预报模型。结果表明,5月下旬降水量、6月中旬平均气温、7月下旬日照时数、8月下旬日照时数和降水量与气象产量显著相关,建立南充水稻产量预报模型,回代检验准确度平均达95.4%,预报准确度达91.2%,2019年模型预报效果良好。     

基于关键气象因子的河北省马铃薯产量预报

基于1983—2019年河北省马铃薯产量数据及同期河北省21个气象站逐旬平均气温、降水量、日照时数,采用因子膨化及相关分析方法,确定影响河北省马铃薯产量的关键气象因子,建立马铃薯产量预报模型,并利用预报模型对1983—2015年马铃薯产量进行回代检验,对2016—2019年马铃薯单产进行预报。结果表明:马铃薯产量对7—9月的气温、日照时数比较敏感,且气温对马铃薯产量的影响大于日照时数。各起报时间预报产量趋势回代检验正确率为75.7%~91.7%,预报产量回代检验准确率为83.6%~91.4%;2016—2019年历年产量预报准确率为83.5%~95.3%,且随着起报时间的后移,预报准确率逐渐提高。     

渭北苹果花期冻害气象指数保险设计

为科学设计渭北苹果花期冻害气象指数保险产品，提供气象指数保险技术参考。研究选取旬邑县作为陕西省渭北地区苹果代表县，利用1991—2020年气象、苹果花期物候、产量等数据，选取苹果花期冻害极端低温和过程累积危害指数作为备选气象指数，采用滑动平均〖CD*2〗灰色预测法分离苹果气象产量。通过气象指数与苹果减产率的相关分析，确定苹果花期冻害气象指数，构建苹果花期冻害气象指数与减产率之间的关系模型。利用苹果单产风险分布特点，选取6种分布模型利用参数分布法进行拟合，并根据Anderson Darling(A D)检验结果和概率密度函数图筛选最优分布。最后根据保险触发值，厘定不同赔付触发条件下的保险纯费率。结果表明：代表县苹果花期冻害过程累积危害气象指数Ts与减产率的相关性显著强于苹果花期冻害极端低温气象指数Tc；Ts与减产率之间存在正向线性关系模型；苹果单产风险分布符合柯西分布；当赔付触发条件对应2%、4%、6%、8%减产率时，旬邑县各乡镇苹果花期冻害气象指数保险产品纯费率区间为0.40%～1.84%。相较传统苹果农业保险产品，苹果花期冻害气象指数保险产品可实现差异化费率，有利于发挥气象指数保险优势。     

茂名低温阴雨等级的预报方法初探

利用茂名地区5个站点1969—2016年低温阴雨发生情况和相应的气象资料,通过对低温阴雨发生年景与主要气象因子进行相关分析,建立适合本地的低温阴雨等级预测模型。结果表明,茂名低温阴雨等级与上年2月平均气温、上年12月平均日照呈显著正相关,与上年1月平均气温、上年11月平均气温、上年8月平均日照呈显著负相关(P<0.05)。对以上气象预测模型进行模拟和预报,其准确性较高,可以作为本地预测预报工具之一。     

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。     

临江市地质灾害气象等级预报预警方法

利用统计学方法分析了临江市历年地质灾害与降雨量、雨强的关系,进行了临江市地质灾害易发程度区划,建立了雨量判别公式和雨强判别公式。制定了临近地质灾害气象等级预报流程,开发了地质灾害气象等级预报预警软件,能够实时监测各乡镇雨量数据,自动计算预报等级,达到报警等级自动报警,集监测、预报于一体,实现地质灾害气象等级预报的快速响应,为防灾减灾工作打下良好基础。     

不同方法在湖南省早稻产量动态预报中的比较

为了提高产量趋势预报的准确性和定量预报的准确率,利用1962—2002年气象、早稻产量和田间观测资料,建立基于气候适宜度、关键气象因子、作物生长模型的湖南省早稻产量动态预报方法,进行回代检验;并利用2003—2012年资料进行预报检验。分析表明:3种方法的预报准确率比较接近,平均在93.8%以上;基于气候适宜度预报方法的趋势预报准确性最高,较基于关键气象因子的预报方法高4%~6%;基于作物生长模型预报方法的误差5%以内样本百分率最高,较基于气候适宜度的预报方法高2%~20%。研究结果为湖南省早稻产量动态预报筛选出了较优的方法,即产量趋势预报选用基于气候适宜度的方法,定量预报选用基于作物生长模型的方法,同时可供我国其他早稻区的产量动态预报方法研究借鉴。     

西安市森林火险特征分析与等级预报算法改进

利用2014—2021年西安市逐日气象要素和同期的森林火灾资料,对西安市森林火灾特征进行分析;并针对实际情况,将地理特征、人类活动区域、坡度、下垫面可燃物类型、海拔等引入到西安市森林火险等级预报模型中,改进森林火灾气象等级预报算法,提出了西安市森林火险风险综合预报模型。改进后的算法在预测精度和准确度方面均得到提升,同时该模型的预测结果比西安市森林火险气象等级预报模型明显提高,以超过3级为森林火灾危险性预警标准时,可以覆盖约65%的火灾,比改进前提高了25%。本研究对森林火灾的预防和控制具有一定的参考价值。     

G2 京津塘高速公路交通气象安全指数的预报研究

通过整理G2京津塘高速公路2年(2007年7月1日至2009年6月30日)逐月逐时的万辆车流的交通事故和交通流量及气象要素资料,并将各月平均万辆车流的交通事故(交通事故与交通流量之商)与同步综合气象参数进行日变化相关分析。结果表明:各月平均万辆车流交通事故量的日变化趋势为双峰型,主高峰出现在05一07时,次高峰出现在21—23时。2年平均高峰值为每万辆1.8起。各月的逐时平均万辆车流的交通事故与同步综合气象参数呈正抛物线的偏右侧相关、自然指数相关或线性相关,即万辆车流的交通事故随综合气象参数的加大而增多。为了提高高速公路交通安全的气象服务水平,建立了4个交通气象风险和交通气象安全指数的级别;应用WRF-RUC数值预报产品对2个月逐日的独立样本模拟预报交通气象安全指数,其月平均基本准确率为62.5%~95.8%。此结果为高速公路交通提供客观的科学依据,在华北地区的高速公路气象服务中具有一定的推广价值。     

用Fischer判别分析法建立感冒发病趋势预报方程

基于广东省四会市2017年7月至2018年6月市一医院感冒就诊资料与同期气象资料,采用相关分析和Fischer判别分析法,分析了影响感冒就诊的关键气象因子,建立了感冒发病趋势预报方程,预报方程的历史回代检验准确率为92.5%,试报准确率达81%,切实能为医疗单位提前做好准备和应对提供参考。