沙澧河流域防汛气象预报服务效益评估方法

为了便于沙澧河流域防汛气象预报服务效果的比较和评判,进一步提高服务水平,从预报准确率、预报服务覆盖率、预报服务时效率、可能预防能力等4个方面对气象服务效益进行评估,给出了定量评估的方法.其中,预报服务时效和预报准确率是决定防汛气象预报服务效益大小的因子,这两个因子具有可提高的潜力,是提高气象服务水平和防汛效益的研究重点.预报服务时效和预报准确率同时提高才能取得更好的效益,任何一面都是不可忽视的.     

花粉预报服务社会经济效益估算分析

研究花粉预报服务经济效益评估方法,对认识专业预报服务的公众价值及其潜在的社会效益有着积极的意义.主要使用的估算方法为,针对影响天津花粉预报服务经济效益的4个重要因素,花粉预报准确率、预报服务时效性、预报服务信息的覆盖率和花粉敏感人群的预防能力,设定预报准确率(Af)、预报时效率(Tf)、信息覆盖率(Ic)和患者的预防能...     

重大气象灾害服务效益评估系统设计与业务应用

分析了重大气象灾害服务效益评估的特点,构建了重大气象灾害服务效益评估模型、评估指标和评估流程,从气象预报准确率评估、预报服务覆盖率评估、政府决策部门反馈措施评估、服务效益综合评估报告等4个方面对重大气象灾害效益进行综合评估,以Asp.Net为平台开发出了基于B/S(Browser/Server)结构的重大气象灾害服务效益评估业务系统。并以2008年低温、雨雪、冰冻灾害为例进行了业务应用评估,为公共气象服务中针对重大气象灾害服务效益评估业务提供了工具。     

陕西省2017年气象灾害特征及服务

2017年陕西省先后经历了霾、雨雪、冰雹、大风、寒潮、高温、暴雨等多种灾害性天气过程,尤以暴雨、冰雹、高温和干旱灾害影响最重。经综合评估,2017年陕西省气象灾害影响属于一般年份。对于每一次灾害性天气过程,陕西省气象台均提前发布预报预警,加强服务,大力提升服务效益,得到各级领导和部门的肯定。通过对2017年气象灾害分析体会到,灾害性天气的预报服务需要：提高突发灾害性天气监测预报能力;加强信息传播能力建设;加强政府主导、部门合作。     

2018年陕西省暴雨灾害气象服务效益评估

以陕西省2018年4次暴雨灾害气象服务的效益评估为例,基于气象、经济社会统计数据和定量化问卷调查数据,利用暴雨预报预警、公众气象服务、决策气象服务、行业气象服务和社会反馈等5个一级指标和10个二级指标表征气象服务水平,利用政府主导、部门联动及社会参与等3个一级指标和7个二级指标表征防御行为效益,从气象服务水平和防御行为两个维度对暴雨气象服务的防灾减灾综合水平进行了定量化评价。结果表明:2018年陕西暴雨灾害气象服务的服务水平和防御能力均在89分以上,公众在应对暴雨天气过程中人均节省损失费513元/人,4次暴雨灾害气象服务综合效益值为4.54亿元。综合评估指标较为客观地反映了气象服务在应对暴雨灾害中发挥的效益。     

基于SEM的湖南省暴雨气象防灾减灾服务公众满意度评估

以湖南省暴雨气象防灾减灾服务为研究视角,首先对湖南省气象局暴雨气象防灾减灾服务效益评估研究组抽样调查得到的7 478份问卷数据进行无效问卷剔除,在此基础上,从暴雨预报的准确性、预警发布的及时性、信息发布的频次、获取信息的便捷性、内容的通俗性及防御建议的有效性六个方面,分析公众暴雨气象防灾减灾服务满意度。采用结构方程模型,评估各个因素对暴雨气象防灾减灾服务公众满意度的影响。最后利用所得到的各个路径系数建立暴雨气象防灾减灾服务公众满意度评估模型,代入调查问卷采集到的数据后得到湖南省暴雨气象防灾减灾服务公众满意度为88.02%。     

暴雨气象服务效益的评估

通过对暴雨灾害重大气象服务的流程梳理,开展影响暴雨气象服务效益的主、次、子因子分析研究,综合利用各种数理方法,确定了各影响因子及其对服务效益的贡献系数,建立起简易而适于业务应用的暴雨重大气象灾害服务效益评估模型,并对近年来典型的暴雨服务过程开展了服务效益试评估.     

四川省暴雨须报警报服务系统的建设

针对四川暴雨频发、灾重的特点和防汛气象服务准确及时、全程系列的要求，设计四川省暴雨预报警报服务系统，要在暴雨探测、通信、预报、综合信息、灾害评估和防灾对策系统研究的基础上，建立省级信息发布中心和决策服务政府专线，充分发挥中期预警、短期消息、临近警报、应急体制“四度设防”的功能效应，加强主体作用，完善联防机制，健全组织结构，提高运行效果，取得最佳效益。     

四川省暴雨预报警报服务系统的建设

针对四川暴雨频发，灾重的特点和防汛气象服务准确及时，全程系列的要求，设计四川省暴雨预报警报服务系统，要在暴雨探测，通信、预报，综合信息，灾害评估和防灾对策研究的基础上，建立省级信息发布中心和决策服务政府专线，充分发挥中期预警，短期消息、临近警报，应急体制“四度设防”的功能效应急体制加强主体作用，完善联防机制，健全组织结构，提高运行效果，取得最佳效益。     

天津市居民服务和楼宇服务行业气象服务效益调查评估

就气象服务作用及效益对居民服务和楼宇服务业及关联产业影响的个例，以德尔裴法组织了专项调查评估。结果表明，居民服务和楼宇服务业对气象服务的要求呈现出多元化的趋势；对灾害性天气的预报预警服务和雷电防护服务表示满意；认为预报准确率有所提高，但服务方式有待改进。     

2005年夏季中国东部气候异常分析--中国科学院大气物理研究所短期气候预测检验

简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。     

热带气旋眼墙非对称结构的研究综述

热带气旋的眼墙非对称结构与其发展过程密切相关。在热带气旋移动过程中,非对称风场伴随着边界层内非对称摩擦而引起的辐合,影响着热带气旋眼墙内的对流分布。此外,风垂直切变作为影响热带气旋强度的重要因子,将上层暖心吹离表层环流,引起眼墙垂直运动的非对称,导致云、降水在方位角方向的非均匀分布。当存在平均涡度的径向梯度时,罗斯贝类型的波动可以存在于涡旋内核区域,影响眼墙非对称结构。海洋为热带气旋提供潜热和感热形式的能量,是热带气旋发展的重要能量来源,关于海洋如何影响热带气旋眼墙非对称结构的相关研究较少。文中着重回顾了热带气旋与海洋相互作用的研究成果,并提出海洋影响热带气旋眼墙非对称结构的机制。海洋对热带气旋最显著的响应特征是冷尾效应,该效应通过降低海表温度,减少海洋向大气输送的潜热和感热,从而影响热带气旋眼墙非对称结构。此外,海浪改变海表粗糙度,通过边界层影响移动热带气旋的眼墙结构。     

不同下垫面条件下土壤含水量时空变化特征的对比分析

根据淮河三站1998-05-21－08-31逐日土壤水分6层观测资料和黑河1991-06-20－08-21、1990-12-17－1991-02-15逐日土壤水分4层观测资料，分析了邻近绿洲的沙漠区、河网区（湿润区）几种典型下垫面土壤水分含量的时空变化特征。结果表明，不同类型的下垫面条件下，夏季土壤水分在湿润研究区呈明显的单峰偏态分布，且以β分布拟合效果为最好；而在邻近绿洲的沙漠研究区则呈多峰分布，冬季呈Γ分布，且湿润的研究区域夏季土壤水分在时间上呈显著的10－25d的周期变化。     

RG13型雨量传感器测量结果的不确定度评定

国内民航机场主要使用的雨量观测设备为芬兰维萨拉公司生产的RG13型雨量传感器,为保证雨量测量数据的真实可靠,对其测量结果的不确定度分析很有必要。根据自动气象站现场校准方法,分别进行大雨强和小雨强的重复测试,并依据JJF1059.1-2012测量不确定度的评定与表示要求,进行A类不确定度评定。分析测量过程中的B类不确定度来源,进行B类评定,最终给出扩展不确定度。结果表明：在小雨强下,测量不确定度为U95=0.17mm,包含因子k=2。在大雨强下,测量不确定度为U95=0.16mm,包含因子k=2。该研究完善了雨量传感器的现场校准工作流程,对雨量传感器测量结果的可信度评定具有参考价值。     

乌鲁木齐市空气污染现状分析

从纵横两个方面对乌鲁木齐市空气污染现状进行了系统分析，包括与全国其它重点城市之间的比较分析、季节变动分析和趋势变动分析。     

贵州玉屏四季气候季节的划分及特征分析

利用玉屏国家地面气象观测站1961—2016年逐日平均气温资料,采用《气候季节划分》(QX/T15—2012)方法,对玉屏县四季起始日期及长度进行分析。结果表明:(1)玉屏县常年四季起始日期:入春3月5日,入夏5月23日,入秋9月22日,入冬11月28日;四季长度:春季79 d,夏季122 d,秋季67 d,冬季97 d。(2)56 a来玉屏县春季起始日期呈提前趋势,长度呈增加趋势,两者均在20世纪90年代前后出现了转折,但未发生气候突变;夏季起始日期及长度趋势变化不明显;秋季起始日期呈推后趋势,长度变化不明显;冬季起始日期变化不明显,长度呈减少趋势;春季长度增加、冬季长度减少主要为春季起始日期提前所致。(3)玉屏县四季起始日期的年际变幅大,起始日期比常年偏早(晚)连续2候以上的异常年份,春季为23%,夏季为27%,秋季为32%,冬季为25%。(4)玉屏县春季开始后出现低于季节指标≥1候的概率达41%,表明玉屏县春季出现倒春寒天气的概率很大。(5)比较气象行标法与稳定通过法的四季起始日期及长度,气象行标法对玉屏县的四季划分更能满足于农业生产的需要。     

广西汛期暴雨若干特征分析

对１９５９—２０００年广西汛期（４～９月）暴雨的年、月分布和广西汛期暴雨天气过程的季节分布及主要影响天气系统进行深入分析，得到了广西汛期暴雨的若干重要特征，对广西汛期划分提出了改进意见。     

球载式下投国产北斗探空仪测风性能评估

基于球载式下投北斗探空仪测风观测试验,建立了针对下投式的测风试验评估方法.试验结果表明上升段北斗测风的准确度接近RS92探空仪的探测准确度要求,两者一致性较好;下降段RS92测风误差基本上与上升段的属于同一量级水平,下降初期测风数据在使用时需要做预处理或者有效控制;下降段BD探空仪测风误差与下降段RS92的基本相当,除了球炸初期外,基本上接近WMO的测量要求,此外初期的急速下降对导航定位测风提出了更高的技术要求.整体而言,球载式下投探空观测在时间上可以实现对原有的1次探空进行加密,在空间上可以增加1个区域的探测,并为对现有探空站网分布进行合理优化提供依据,具有良好的应用前景.     

Evaluation of different versions of NCUM global model for simulation of track and intensity of tropical cyclones over Bay of Bengal

The global UK Met office Unified Model (UM) is currently operational at National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF), the global model named as NCUM. An inter-comparison of two different versions of NCUM has been carried out for simulating the track and intensity of Tropical Cyclones (TCs), which formed over the Bay of Bengal (BoB). For this purpose, two series of numerical experiments named as NCUM25 (New Dynamical core with NCUM N512 resolution) and NCUM17 (ENDGame core with NCUM N768 resolution and upgraded physics and data assimilation scheme) are carried out with seven different initial conditions (ICs) for two TCs. The results suggested that the location, intensity, and vertical structure of the TCs are reasonably well predicted by the NCUM17 over the NCUM25. The Direct Position Error (DPE) and landfall error of TCs are reduced in the NCUM17 in comparison to the NCUM25 for all initial conditions. The mean DPEs and intensity error are reduced by 21–41% and 18–21% in NCUM17 over NCUM25 in both the cases respectively. Improvements in mean landfall position errors are shown to range from 43 to 65% in the NCUM17 as compared to the NCUM25. The mean statistical skill scores for rainfall are considerably improved in NCUM17.     

云的移动轨迹成像模拟及云量变化分析

以全天空数字成像仪的等角投影成像原理为基础，将云型简化为正方体及圆柱体云体。模拟了相同云体在不同空间位置的移动轨迹情况，对其所占面积变化（云量）进行了计算，并对云在移动过程中云体侧面成像情况做了分析研究。结果表明，云量随空间位置变化情况与云的宽高比相关，当宽高比大于某一值时云量随天项角（云所处位置）的增大先增大而后减小，反之则随着天顶角的增大而减小。