库尔勒香梨气候品质评价指标及模型的研究

以库尔勒市哈拉苏园艺场、上户镇园艺场、沙依东园艺场、库尔楚园艺场为研究点,对2013—2016年各生育期的香梨进行抽样调查,统计分析品质与气象因子、人工管理、气象灾害程度等因素的关系,建立库尔勒香梨果实气候品质评价指标及模型。结果表明:(1)单果质量的主要影响因子是5月平均气温日较差和平均相对湿度;果形指数的主要影响因子是5月日平均气温和9月平均相对湿度;果实硬度的主要影响因子是6—7月平均气温和8月平均气温日较差;可溶性固形物的主要影响因子是7月的平均气温日较差和平均相对湿度,8月的日平均气温和相对湿度,9月的日平均最低气温。(2)库尔勒香梨气候品质评价模型由区域适宜性、单果质量、果形指数、果实硬度、可溶性固形物、气象灾害、人工管理共7个因子构成。(3)库尔勒香梨气候品质认证结果划分为特优、优、良好、一般4个等级。(4)2017年样点果园中沙依东园艺场香梨气候品质评价结果为良好,上户镇园艺场为特优,哈拉苏园艺场为优,库尔楚园艺场为良好。     

辽宁中部城市群可吸入颗粒物PM10和PM2.5的污染特征研究

利用2006年8月-2007年10月辽宁中部沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1及同步气象因子的监测资料,分析了可吸入颗粒物分布特征、污染水平及其与气象因子的关系。结果表明：受区域天气系统的影响,4城市PM10和PM2.5的日平均浓度变化趋势基本一致,具有区域分布特征;PM10超标率冬季为最高;PM2.5日平均浓度占PM10比例夏季和冬季最大;PM10、PM2.5和PM1之间有很好的相关性;PM10与风速、温度呈负相关,PM2.5和PM1与能见度、风速、温度呈负相关,与相对湿度成正相关。     

石河子棉区不同热量条件对棉花纤维品质影响研究

为定量评估不同热量条件对石河子棉区棉纤维品质的影响,以当地主栽品种为材料, 2003至2007年在莫索湾气象站和乌兰乌苏农业气象试验站内进行分期播种试验,并收集同期气象观测资料,分析不同播期内开花- -裂铃期间的日最高、日最低温度、日平均温度和≥10℃、15℃、20℃活动积温等热量条件与棉花主要纤维品质特征的相关性。结果表明：①该棉区棉花纤维断裂比强度与热量条件相关最为明显,②限制该地区棉花纤维品质档次提高的主要纤维品质指标是断裂比强度,③当地主栽品种断裂比强度都具有随播期延后而减小的趋势,不同品种的比强度随播期延后反应表现不一致。     

石河子棉区不同热量条件对棉花纤维品质影响的研究

为定量评估不同热量条件对石河子棉区棉纤维品质的影响,以当地主栽品种为材料,2003-2007年在莫索湾气象站和乌兰乌苏农业气象试验站内进行分期播种试验,并收集同期气象观测资料,分析不同播期内开花---裂铃期间的日最高、日最低温度、日平均温度和逸10、15、20益活动积温等热量条件与棉花主要纤维品质特征的相关性。结果表明：淤该棉区棉花纤维断裂比强度与热量条件相关最为明显,于限制该地区棉花纤维品质档次提高的主要纤维品质指标是断裂比强度,盂当地主栽品种断裂比强度都具有随播期延后而减小的趋势,不同品种的比强度随播期延后反应表现不一致。     

2018年冬季鲁西北大气污染特征及影响因子分析

利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM_2.5、PM₁₀和NO₂,其中PM_2.5占60%以上。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O₃呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM_2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM₁₀、CO、NO₂均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO₂的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM_2.5>75 μg·m^-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM_2.5 ≤ 75 μg·m^-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。     

北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析

利用北京地区高时间分辨率观测资料对2009年11月3—8日一次持续性雾霾天气过程中的气象因素和气溶胶演变特征进行了分析。结果表明,该次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。边界层逆温是低能见度过程形成的必要条件,但并不最终决定雾霾低能见度强度。相对湿度和PM_2.5浓度是决定能见度大小的两个关键影响因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。大部分时段PM_2.5浓度是影响能见度的主要因子,当能见度小于1 km时,能见度变化更多受相对湿度影响。不同的情景计算表明,控制PM_2.5浓度对于改善本次过程的能见度有重要作用。     

重庆能见度特征分析及其与颗粒物浓度和气象影响因子的关系

利用重庆地区能见度及温、压、湿、风等气象资料和大气颗粒物浓度数据，对重庆能见度特征及其影响因子进行分析，采用神经网络方法建立能见度预报模型，分析比较了引入PM2.5浓度因子对预报模型的影响效果。发现：重庆地区能见度分布呈现西低东高以及长江沿线较低的分布特征；雾发生时的平均能见度低于降水时能见度也远低于剔除雨、雾后的能见度，表明低能见度受大气中水汽影响更大；雾在冬季比例明显增加，使得平均能见度在冬季明显降低，而6月和10月降水增多是导致这两个月平均能见度出现明显降低的重要原因；能见度日变化呈现单峰型，雾和降水高发时段与平均能见度低值区重叠，是造成夜间能见度低的一个重要原因；大气湿度、温度及颗粒物浓度都是影响能见度的重要因子，当相对湿度小于70%时能见度随PM2.5增加明显降低，当相对湿度大于70%时PM2.5对能见度的影响降低；在能见度的客观预报模型中引入PM2.5浓度因子的预报效果好于不引入该因子的效果，特别是秋冬季的预报效果改善明显。     

2013年济南市大气能见度与相对湿度和PM10、PM2.5的关系

对济南市2013年1—12月的能见度、相对湿度、PM10及PM2.5逐时监测数据分析,结果表明：能见度、相对湿度、PM10和PM2.5浓度有明显的月变化和日变化规律。在各项污染物中,能见度与颗粒物的相关性最高,与PM10的相关系数为-0.6718,与PM2.5的相关系数为-0.7422;在气象因子中,与相对湿度的相关性最高,相关系数为-0.6501。不同季节条件下,能见度与PM2.5的相关性明显优于PM10的,冬季能见度与颗粒物的相关性明显优于其他季节的。     

桂林霾日变化的影响因子分析

利用1981~2015年桂林气象观测站地面气象资料、PM2.5资料,分析桂林霾日变化的影响因子。结果表明:桂林霾日数在过去35年呈明显上升趋势,气候倾向率为24.6d/10a,在1995年经历过一次明显突变,这种变化主要原因有人类活动和气象因子的变化。各因子中PM2.5浓度影响着霾日数的月、日分布,1月和7月是桂林PM2.5高值、低值月份,也是霾出现最多、最少月份。PM2.5浓度和霾出现频率日变化趋势相似,均为双峰型。各气象因子中,降水量≥0.1mm、最大风速≥5m/s日数的减少以及年均相对湿度下降是霾增加的重要原因,逆温也影响霾日、月分布,用逆温层厚度和高度能较好的反映出霾期间PM2.5浓度水平。     

新一代油菜菌核病气象指标初探

受气候变化、油菜品种及种植技术改变等影响,现行的油菜菌核病气象指标已不能满足生产和科研的需要.采用数理统计分析、田间试验、大田调查等方法,并结合相关科研成果,进行新一代油菜菌核病气象指标的初步探讨.结果表明,油菜菌核病的发病初日应提前至2月1日,日平均空气相对湿度大于80%时有利于菌核病的发生.     

石河子棉花红叶茎枯病的发生与候条件关系

根据1997—2007年11a石河子气象站7—8月份的逐日最高气温、最低气温、平均气温、降水量、日照时数、总云量资料以及棉花桃数的资料,进行详细的分析,阐述了新疆石河子棉花红叶茎枯病的发生与气温、降水和相对湿度、光照特点的关系,并提出了该病发生的气象指标。     

重庆市臭氧污染及其气象因子预报方法对比研究

利用2014年1月1日至2018年12月31日的重庆市空气质量日均值资料,分析了重庆近5 a臭氧污染的特征。发现重庆市臭氧是除PM_2.5以外的第二大大气污染物,具有较强的季节变化特征,主要污染时段位于夏半年,在7—8月臭氧污染程度明显超过了PM_2.5。臭氧年平均浓度呈现逐年增加的趋势,首要污染物为臭氧的日数在2018年首次超过PM_2.5,臭氧成为2018年重庆市的第一大污染物,表明重庆正在由一个以颗粒物污染为主的城市转变为臭氧污染为主的城市。通过对同期逐日气象资料与臭氧8 h滑动平均日最大值相关性分析发现,大气温度、湿度及气压均为影响臭氧污染的重要气象因子。利用气象影响因子,采用逐步回归、支持向量机、神经网络方法对臭氧8 h滑动平均日最大值进行预报实验表明,三种预报模型均具有较强的预报能力,但总体来看预报均比实况略偏小。支持向量机方法的预报效果要稍好于逐步回归和神经网络方法,可为重庆市臭氧浓度预报提供参考。     

棉花生育期关键气象因子及单产丰歉评估指标

根据河南省棉花播种面积权重,选出安阳、新乡、商丘、周口和南阳5个代表站,利用棉花产量与棉花生育期间5个代表站旬平均光照、温度、降水的相关系数,确定7个关键气象因子,建立了其与产量的回归方程,提出了考虑7个关键气象因子综合影响的棉花单产丰歉评估指标。应用该评估指标对1980~2004年棉花单产的丰歉进行检验,与实况一致的达84%,产量与评估指标相关系数达0.71以上,相关极显著。     

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。     

京津冀及周边地区大气细颗粒物和臭氧对医院日门诊量的急性影响及季节性差异

探究京津冀及周边地区大气细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）短期暴露对人群因病就诊的急性影响及其季节性差异,为区域性大气污染的协同治理提供流行病学证据。收集2013年1月1日—2018年12月31日京津冀及周边地区共14个城市100家医院门诊的日就诊量,以及大气PM_2.5和O₃日均浓度和气象因子数据,基于时间序列研究设计,采用二阶段统计分析策略（广义相加模型联合meta分析）,在控制气象因子和时间趋势等混杂因素的基础上构建双污染物模型,分析大气PM_2.5和O₃短期暴露对人群因病就诊的影响。研究期间,大气PM_2.5和O₃日均浓度平均分别为 72.2±56.8 μg/m3和 58.2±36.9 μg/m3,医院门诊就诊量达6257万人 · 次。双污染物模型结果显示,移动平均滞后0—1 d的PM_2.5和O₃暴露浓度每升高10 μg/m3,医院门诊就诊量分别增加0.25%（95%置信区间（95%CI）:0.20%—0.29%）和0.15%（95%CI:0.07%—0.22%）;拟合季节分层模型发现,冷季PM_2.5暴露对门诊就诊量的急性影响较强,而O₃相关效应则呈现出暖季较强的特征。京津冀及周边地区大气PM_2.5和O₃短期暴露均增大人群因病就诊的风险,提示应采取积极措施协同治理大气PM_2.5和O₃复合污染,同时重视污染物冷、暖季风险的差异。      

基于灰色关联分析的新疆棉花产量气象影响因素研究

整理了新疆境内2000—2009年的棉花单产、年降水量、年平均相对湿度、年日照时数以及年平均气温等统计数据,对各因素变化趋势及相关性进行了分析,并应用灰色关联分析方法研究各个气象因素对棉花产量的影响程度。结果表明,年日照时数与棉花单产之间相关性最好,对棉花产量贡献最大,基于日照时数建立的棉花产量预测模型具有良好精度。     

基于GIS的小麦赤霉病气象等级预报系统的设计与实现

以江苏省为例,介绍了基于地理信息系统的小麦赤霉病气象等级预报系统的设计思路及核心技术。系统采用VB.Net 2005和ArcEngine做为开发平台,基于MSSQL SERVER 2005数据库查询,利用日平均相对湿度、日平均气温和日照时数3个气象要素,用两种算法来计算小麦赤霉病发生发展的气象等级,生成包含地理信息的文字产品和图形产品,实现了小麦赤霉病气象等级业务预报。系统具有功能强大,算法高效,操作简单等特点,解决了业务部门资料分析处理和赤霉病气象等级预报的相关问题,具有很好的业务应用和推广价值。     

武汉市居民中暑与气象因子的统计特点研究

利用武汉市1994～2006年共13年1464个中暑病例资料和同期逐日气象资料,分别统计逐日中暑人数、日平均中暑人数与气象因子的线性、非线性相关系数,筛选出关键气象因子,建立中暑与多气象因子的非线性模型,制订中暑气象等级标准.结果表明:气温是中暑发生的最关键影响因子,不利气象因子3天或3天以上的累积效应才能导致中暑群发,中暑人数与气象因子呈现非线性关系.建立了日平均中暑人数与前3日平均气温、前3 日平均最小相对湿度的指数模型.将日平均中暑人数划分为5级,并应用该等级标准进行历史样本同代检验和独立样本预报检验,效果较好.     

Trends of surface ozone concentrations in germany and their connections with changes in meteorological variables

Changes in daily mean and daily maximum surface ozone concentrations, temperature, and relative humidity are evaluated based on the data of long-term observations (from 11 to 16 years) carried out at eight German stations. For all stations the trends of daily mean surface ozone concentration are statistically significant and positive. The trend values are different and generally range from 0 to 10% per 10 years. The trends of the maximum daily concentration are, on average, approximately 1.5 times less. Noticeable part of trends of the surface ozone concentration is connected with the trends of meteorological variables: temperature, relative humidity, and air mass transport direction. After the account of the influence of the trends of meteorological variables, the trends of the surface ozone concentration at most stations substantially decrease. The highest trend values of daily mean and daily maximum surface ozone concentrations are observed in a cold season; in a warm season, the trend values are much lower, at some stations they are statistically insignificant. A conclusion is made that for a correct revealing of reasons of long-term changes in the surface ozone concentration one should take into account changes in meteorological factors influencing its formation.