丹霞山旅游气象指数分析及预报

利用常规地面气象观测资料,对丹霞山景区2010年1月1日—2013年12月31日4年逐日旅游散客人数与相对应的气象要素进行了分析。结果表明:大部分的气象要素与丹霞山游客人数都有较好的相关性,季节不同,相关性也会有较大差别。结合日常天气预报结论要素,挑选出日雨量、最高气温、最低气温、日较差、总云量和风速作为计算旅游气象指数的气象要素,建立旅游气象指数方程。根据天气预报结论定量算出旅游气象指数并提出旅游建议,以引导游客旅游并为游客服务。     

辽宁避暑旅游气候条件分析和气象指数研究

对辽宁14个主要避暑旅游景区2006—2015年的日平均气温、最高气温、降水量、日照时数和相对湿度资料分析结果表明:地处内陆及渤海中部、北部沿岸的避暑旅游景区高温强度强,频次高;地处渤海湾、黄海北部沿岸、丹东东南部景区高温强度弱,频次低。辽宁避暑旅游景区沿海相对湿度大于山区的;总降水量东部山区多,中部和南部沿海的较少。辽宁沿海旅游景区6月份适宜避暑,7—8月气温偏高,相对湿度大,略显湿热;中部景区地处内陆,相对湿度较小,偏干燥,6月和8月适宜避暑,7月气温偏高;东部山区气温低、湿度适中,避暑条件相对优越,6—8月均适宜避暑。根据气候分析结果,建立避暑气象指数,并将避暑旅游气象指数划分为4级,级别内涵对应适宜避暑的程度,由1级至4级避暑旅游适宜程度依次下降。对避暑旅游气象指数的研究,可为旅游气候资源综合开发,旅行社和游客合理安排避暑旅游度假时间和地点,以及气象部门开展旅游气象服务提供科学依据。     

广西马山旅游气候资源评估

基于1961-2017年马山县气象观测站的逐日气温、降水量、日照时数、风速、相对湿度、总云量等资料,采用人体舒适度指数、温湿指数、风效指数和度假气候指数等4个气候指数,对马山县的旅游气候资源进行定量评估。结果表明:(1)马山县人体舒适期有9个月,属一类气候适宜区;(2)人居环境舒适期有6个月;(3)全年12个月均适宜旅游度假,"特别适宜"的月份高达8个;(4)最为适宜旅游度假期为3月27日至5月1日和10月5日至11月20日。结果可为马山合理开发特色旅游产业提供参考,也可帮助游客选择适合的出行时间。     

西安市旅游气象舒适度分析与应用

基于2007—2014年西安地区兵马俑、翠华山等7个旅游景点区域自动气象站观测资料,分析西安景区的旅游气象条件,应用本地化的人体舒适度指数预报方法对西安景区旅游气象舒适度进行了评价。结果表明:西安旅游景区气温冬季气温较低,月平均气温低于5℃,夏季气温较高,月平均气温大都高于20℃;人文景区气温高于自然景区。冬半年的相对湿度低于夏半年,7—10月相对湿度较高;大部分自然景区相对湿度高于人文景区。风速整体较小,月平均风速为0.2~1.1m/s,全年风速变化不大。(2)4—10月为西安的旅游气候舒适期,其中,4—5、9—10月是平原人文景区最佳游览时期,6—10月是山岳自然景区旅游的最佳时期。     

近60a巴彦淖尔市气候变化特征及影响因子分析

为了解巴彦淖尔市近60 a的气候变化特征,基于巴彦淖尔市9个气象观测站1961—2020年的逐月平均气温、降水量、日照时数、瞬时风速资料,采用线性倾向趋势分析、滑动平均法、M-K检验法、累计距平法、滑动t检验法、Morlet小波分析法对气候变化特征进行分析。结果表明：(1)近60 a巴彦淖尔市年平均气温增温趋势,年日照时数、年平均风速减少趋势显著,年降水量变化趋势不显著;(2)空间分布上,年平均气温为北低南高,年降水量为东多西少,年日照时数为西北、东南部相对多,其余地区相对少,年平均风速为南小北大;(3)年平均气温在1996年发生突变,年日照时数在1999、2014年发生突变,年平均风速在1982年发生突变,年降水量未发生突变;(4)主要的周期振荡,年平均气温、年降水量在30、13 a左右,年日照时数在13 a左右,年平均风速在20 a左右和10 a左右;(5)北极涛动指数对春冬季气温、春季降水、秋冬季风速有较为显著的影响,北大西洋涛动指数对春冬季气温、夏冬季风速有较为显著的影响,南方涛动指数对冬季降水有较为显著的影响,太平洋北美指数对冬季气温、春季降水有较为显著的影响。     

两种不同模型对漂流适宜性等级预报的对比分析

利用常规地面气象观测资料,对桃源河景区2015年1月1日—2016年12月31日2 a逐日漂流客流量与前一日气象要素进行了分析。BP网络和判别分析均具有良好的非线性函数拟合效果,分别利用这两种方法建立模型,并检验。结合日常经验挑选出主要影响漂流气象要素(日雨量、最高气温、最低气温、平均温度、平均相对湿度、最小相对湿度、08—20时降水量和风速),作为计算漂流等级预报的气象因子,建立漂流适宜性等级方程;同时为了降低暑假、周末和节假日对预报效果的影响,进行二次建模。结果发现:BP网络预报模型较好,预报等级正确率均高于40%,同时等级绝对值差为1的正确率均高于70%,正确率均高于判别分析法,预测的等级也更稳定;此外,暑假对漂流等级预报具有正面影响。     

汉中市空气质量预报模型及验证

利用汉中市2015—2016年1月1日—12月31日2a的空气质量资料和同期地面气象观测资料,分析了汉中市空气质量变化特征及其与气象要素之间的相关性,建立了汉中市空气质量预报模型。结果表明:汉中市空气质量状况总体较好,以优良天气为主,达标率为75.9%;汉中市空气质量夏季最好,秋季次之,冬季最差;空气质量指数(AQI)与气温、风速、日照时数、能见度、水汽压、降雨量、气压、地面气温相关性显著,各气象要素对AQI的影响有所不同,且不同季节内影响程度各异;建立的汉中市春、夏、秋、冬四季空气质量预报模型方程均通过显著性水平0.01检验,达到极显著水平。经验证,2017年春季空气质量级别预报准确率超过了85%,预报效果良好,可应用于汉中市空气质量预报业务。     

1960-2017年额济纳胡杨林观赏期旅游气候舒适度分析

利用额济纳旗1960—2017年9月21日—10月31日气象资料,分析了最佳观赏期内人体舒适度指数、温湿指数、风寒指数、着衣指数、旅游气候舒适度。结果表明,近58 a来,研究区平均气温和最低气温呈上升趋势,相对湿度和风速呈减小趋势;胡杨林景区最佳观赏期人体舒适度指数、温湿指数、旅游气候舒适度指数呈上升趋势,风寒指数、着衣指数呈下降趋势;旅游气候舒适度、人体舒适度指数、温湿指数均与平均气温、最低气温呈极显著正相关关系,与风速呈极显著负相关关系,风寒指数、着衣指数分别与平均气温、最低气温呈极显著负相关关系,与风速呈极显著正相关关系(P0.01),气温升高是人体舒适度和旅游气候舒适度变化的主导因子。     

沈阳冬季供暖指数预报研究

利用2009年11月1日至2010年3月31日沈阳逐日6时次气温、气压、相对湿度、降水、风速、日照和云量等气象资料及同时间、同时次的供、回水温度等供暖资料,采用多元线性回归方法,建立供暖预报方程,制定供暖气象节能预报指数,并根据供暖指数大小确定供热量。结果表明：在确保室温达到18℃时,沈阳的供暖指数可以分为7级;供热量（即供、回水温度值）预报值与气温实况值相似度较高,而供热量实际值与气温实况值相差较大。在151 d的供暖期内,约60 d的供、回水温度与气温变化接近,占供暖日数的40%。采用供暖气象节能预报方法进行供暖,在改善供暖质量的同时也可达到节能减排的目的,可为供暖部门科学供暖、降低能耗提供科学依据。     

基于网络关注度的天气与旅游相关性分析——以长沙为例

为掌握网民对天气、旅游的关注程度,分析天气与旅游的相互关系。本研究以长沙国家气象站2012—2018年逐日气象观测数据及百度指数为网络关注度,利用趋势分析、线性拟合等,分析气温、降水、相对湿度、日照时数等因子与长沙天气、长沙全域旅游、长沙乡村旅游网络关注度的相关性。结果表明:三者的网络关注度主要以移动用户为主,约占80%以上;长沙天气的网络关注度与最低气温、相对湿度、风速、日照时数、降水量显著相关,以本地用户关注为主,占比66.4%,其次为北京、广州、深圳、成都;大幅降温、连续暴雨过程、雷电预警等天气上新闻头条的机率大、次数多;长沙全域旅游的网络关注度与平均气温、最高气温、最低气温、风速、相对湿度显著相关;长沙乡村旅游网络关注度与气温、降水量显著相关;长沙天气、长沙全域旅游的网络关注度呈上升趋势,长沙乡村旅游的网络关注度呈下降趋势。游客人数受平均气温、平均最高气温、平均最低气温、日照时数的影响明显。     

夏玉米农田气温变化特征及预报模型构建

根据2016年6—9月夏玉米生长季的气候资料和齐河国家气象观测站的同期观测资料,分析不同天空状况下农田的气温变化特征,利用相关和多元线性回归方法,研究农田最低、最高气温与观测站各要素的关系并建立高低温预报方程。结果表明:(1)农田温度有明显日变化,晴天最为明显,阴天最为平缓,05:00—06:00(北京时,下同)气温最低,15:00气温最高,农田与观测站温差绝对值晴天最大,14:00—15:00差值绝对值最大达2.1℃;(2)农田气温与各预报要素的相关程度受天空状况影响,主要影响因子为观测站当天和前一天最低、最高及平均气温等,农田最低气温与观测站当天最低气温相关系数为0.956~0.994,农田最高气温与观测站当天最高气温相关系数为0.825~0.981;(3)构建的预报方程通过了显著性检验,最低、最高气温预报方程的拟合程度均较高,夏玉米拔节后期—成熟期阴天时最低气温预报效果最好,平均相对误差为0.4%,平均绝对误差和均方根误差均为0.1℃。     

贵州梵净山旅游气候舒适度分析

利用2011—2019年梵净山区逐日气温、降水、风速和相对湿度等资料,对影响旅游活动的主要气候要素进行分析,并结合旅游实际构建梵净山旅游气候舒适度指数和旅游气象指数预报模型。结果表明:(1)梵净山气温适宜,降雨丰沛、雨热同期,空气湿度大,平均风力为微风,近9 a平均气温、降水量、风速和相对湿度分别为8.4℃、2073.7 mm、3.8 m·s^(-1)和91%。(2)近9 a梵净山年平均较舒适及以上天数206.9 d,其中6—8月为旅游舒适期,4—5月和9—10月为较舒适期,3月和11月为较不舒适期,12月至次年2月为不舒适期。(3)梵净山旅游气象指数预报模型包括舒适度、降雨、云量和灾害性天气4个因子,综合考虑了旅游的安全性、舒适性和观赏性,计算方便合理,可适用于梵净山山岳型旅游气象预报与服务工作。     

基于多模式的新疆最高(低)气温预报误差订正及集成方法研究

干旱区由于气温日较差大,气温预报难度偏大,尤其是最高、最低气温预报。利用2013—2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES 4种模式24 h内气温预报产品,采用递减平均订正法以及集合平均和加权集合平均法,设计2种订正集成方案,即方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成,对新疆地区日最高气温和最低气温预报的误差订正及集成效果进行对比检验。结果表明:(1)4种模式对新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差,且最低气温的预报准确率提高程度高于最高气温;(2)对于新疆不同区域,最高(低)气温预报准确率北疆高于南疆,西部高于东部,平原高于山区,且冬季的订正能力大于其他季节;(3)加权集合平均法优于集合平均法,先订正后集合方案优于先集合后订正方案;(4)方案2对2015年7月13—30日和2014年4月22—24日两次极端高、低温天气过程的最高(低)气温订正效果明显。     

城市化对宁波地区极端气温及人体舒适度的影响

利用浙江省沿海宁波市鄞州站(城区)和石浦站(海岛)1956—2018年逐日最高气温、最低气温、相对湿度和风速资料,结合宁波1978—2017年城市化进程参数,研究城市化进程对人体舒适度气象指数(BCMI)及相关气象要素的影响。结果表明:(1)宁波沿海城市城区和海岛年平均最高气温、最低气温均呈增高趋势,城市化进程对城区最高气温、最低气温增幅的贡献率分别为32.3%、48.8%;(2)城市化导致城区年平均相对湿度呈减小趋势,海岛站相对湿度变化不明显;(3)城区和海岛年平均风速均呈减小趋势,城区风速突变年份相对更早,但风速的减小主要是气候自然变化所致,与城市化进程关系不大;(4)气温对人体舒适度指数BCMI的影响最大,城区夏季和冬季极端气温下的BCMI均表现出增大趋势,夏季往炎热不舒适方向发展,冬季则往舒适方向发展;(5)宁波城市化进程参数K与城区BCMI表现出明显的正相关性,城市化进程对城区夏季最高气温和冬季最低气温增幅的贡献率分别为57.8%和46.1%。     

贵德县旅游气候舒适度评价

通过对贵德县30a(1987—2016年)气温、相对湿度、风向风速等气象要素资料的分析,用温湿指数(THI)、风效指数(K)和着衣指数(ICL)计算研究,得出贵德县旅游季人体综合舒适度指标,为当地旅游管理部门提供参考,为游客提供气象服务。结果表明:该地最佳舒适旅游时间为6—8月,较为舒适的旅游月份为4—5月份、9月份,较不舒适的月份在3月份、10月份,最不舒适的月份在1月、2月份,11月和12月份。     

早稻产量综合动态预报方法研究

利用湖南省早稻产量与发育期、日最高气温、日最低气温、日降水量和日日照时数等资料及早稻生理气象指标,在丰歉气象影响指数动态预报方法的基础上,引进早稻生育期内对产量有较大影响的关键气象因子,建立了早稻产量综合动态预报方法.结果表明,该方法在早稻产量增减趋势预报和定量预报上,正(准)确率都有所提高.     

T639预报气温产品误差分析与订正

由于T639数值预报模式对具体区域预报有一定偏差,为了更好的利用该模式做出山东即墨本区域各自动站气温预报,制定订正方法,将订正方法运用到实际业务中,推广到相关单位,提高气温预报准确率,本文利用2013年1月至2015年12月山东省即墨市8个区域自动站的最高(低)气温实况和对应的T639数值预报24小时2m气温预报产品进行了日最高(低)气温的预报准确率、相对误差分析,并结合风向风速预报结论和地形分区,运用综合订正、季节订正、风向订正和风速订正4种误差订正方法,在对比检验的基础上,得出如下结论:在4种订正方法中,预报准确率最高为综合订正方法。     

西安市日最大电力负荷率与气象因子相关关系分析预报模型的建立

基于西安市2010—2013年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了日最大电力负荷的变化规律,利用最小二乘法,除去日最大负荷的节假日效应和周末效应后,将气象负荷从日最大电力负荷中分离出来,建立西安气象负荷率与气温、相对湿度、总云量、降水量、风速的相关关系,并基于2010—2012年的11月—次年2月和6—8月的资料,分别采用逐步回归、多元线性回归和BP神经网络方法建立最大气象负荷和主要气象影响因子之间的预报模型,将2013年对应时间的日最大气象负荷率作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2010—2013年西安的日最大电荷存在明显的增长趋势,且存在明显的周末效应和节假日效应;气温是影响气象负荷率的最显著因子,引入温湿指数(THI)的BP神经网络算法对气象负荷率的拟合和预测效果最优。     

长岛县旅游气候舒适度分析

气候舒适度是影响一个地区旅游资源开发和发展以及旅游季节游客数量的重要因素。利用长岛国家基本气象站1986—2015年的气温、降水、风速、相对湿度和日照时数等与旅游气候舒适度相关的气象观测资料,对山东省烟台市长岛县气候舒适度进行研究计算,划分出长岛适宜于旅游的季节分布;结合2011—2015年长岛县游客的月统计资料,分析研究长岛旅游气候舒适度与游客数量之间对应关系。结果表明:长岛县5—10月均较适宜旅游,其中最佳旅游时间段为6—9月,其他月份气候舒适度等级较低,基本不适合旅游。旅游游客数量与气候舒适度密切相关,综合气候舒适度指数每变化一个单位,长岛县游客数量月指数增加2.098个百分点。     

汾渭平原夏季近地面臭氧统计预报方法

运用2017—2020年5—8月城市空气质量数据和地面气象数据,筛选出对O3日最大8 h滑动平均质量浓度（以下用C8h(O3)表示）影响较大的气象因子,建立了近地面C8h(O3)主要气象条件判定标准——高质量浓度O3潜势指数（IHPP）,进一步拟合得到汾渭平原夏季C8h(O3)多元逐步回归预报方程,并进行效果检验。结果表明：汾渭平原IHPP由日最高气温（Tmax）、日均相对湿度（HR）、日照时数（t）、日主导风向（WD）和降水量（P）5个气象因子构成,其值介于-1～6之间,值越大则该日近地面O3超标可能性越大;经检验,C8h(O3)多元逐步回归方程预报结果与实况较吻合,汾河平原（特别是运城）预报效果总体较好,临汾、吕梁和西安等级预报效果有待改进;预报检验时段咸阳和晋中等级预报准确率较国家气象中心的指导预报分别上升79%和289%,说明预报方程具有一定的业务应用可行性。