四明山空气清新度分布变化特征及预测模型

为分析宁波四明山空气清新度分布变化特征,为旅游休闲提供服务,利用负(氧)离子、气象、环境等资料,采用逐步回归等方法,分析该区域空气清新度等级分布变化特征、雷电和霾天气的影响,并得到负(氧)离子浓度预测模型。10个监测站的Ⅱ级(空气较清新)及以上空气清新度等级比例在58%～98%之间,雷电活动可以显著增加空气负(氧)离子浓度,有霾日空气清新度降低。利用预测模型可开展空气清新度等级预报,效果较好。     

玉溪空气负氧离子预测模型的建立

利用玉溪市九县区14台空气负氧离子自动测报系统实时观测数据和同步气象要素观测资料,使用相关分析、回归分析等方法,分析了影响空气中负氧离子浓度的主要气象因子,以及影响因子与空气负氧离子浓度的关系,并建立预测模型。结果表明,玉溪市空气负氧离子浓度年变化、季节变化与各气象因子之间无显著的相关关系。影响玉溪空气负氧离子浓度日变化的主要气象因子为空气相对湿度和空气温度。当空气温度20.4℃时,空气负氧离子浓度日变化与空气温度呈负相关关系。当空气湿度45.6%时,空气负氧离子浓度与空气湿度呈正相关关系。通过建立负氧离子浓度预测模型,实现了负氧离子预报的定量化。经检验,预报方程效果显著,在预报业务中具有参考价值。     

揭西县负氧离子浓度特征及与气象条件的关系

利用2019年1—12月揭西县大北山森林公园和黄满寨瀑布旅游区2个监测站负氧离子的逐小时观测数据,对揭西县负氧离子浓度分布特征进行分析。结果表明:揭西县的空气负氧离子浓度非常高,大北山森林公园和黄满寨瀑布的全年空气清新日分别达到100%和96%。黄满寨瀑布旅游区负氧离子浓度冬季最高,春、夏季次之;大北山的负氧离子浓度冬季最高,其他季节变化不明显。负氧离子浓度四季都有较明显的日变化特征,峰值基本出现在白天段,符合人们的出游作息习惯。大北山的负氧离子浓度随着气温的升高呈波动下降趋势,随着湿度的增加而减小;黄满寨瀑布的负氧离子浓度随气温呈波动上升趋势,随着湿度的增加呈先增加后减小的趋势。     

峨眉山景区负氧离子浓度变化特征及预测模型研究

基于2015年9月至2016年8月峨眉山景区的负氧离子浓度和空气质量指数(Air Quality Index,AQI)的监测资料及气温、相对湿度及降水量的观测资料,分析了峨眉山景区负氧离子浓度的季节变化特征及其与相关气象要素的关系,并建立了适用于峨眉山景区的负氧离子浓度预测模型。结果表明:2015年9月至2016年8月峨眉山景区负氧离子浓度达到森林空气负离子二级标准,且具有明显的季节变化特征,秋季负氧离子浓度最高,春和夏季次之,冬季负氧离子浓度最低。AQI、气温和降水量是影响峨眉山景区负氧离子浓度的关键气象因素,秋季温度适宜、降雨充沛、空气湿润及植物生物量大等为负氧离子浓度较高的原因,冬季混交林落叶树木的落叶和植物生物量降低、降雨较少及空气干燥等为负氧离子浓度较低的原因。运用S模型建立的峨眉山景区负氧离子浓度的预测模型为:y=exp(1.4552/x+7.5988),模型预测效果较好;插值逼近的负氧离子浓度三维预测模型的决定系数为1,模型拟合效果较好,可以清晰地反映峨眉山景区负氧离子浓度与解释参数之间的规律。建立的峨眉山景区负氧离子浓度S预测模型可以预报负氧离子浓度,负氧离子浓度三维预测模型可以用于负氧离子浓度分析预报系统的设置,更适用于峨眉山景区负氧离子浓度的预测。     

大连市负氧离子浓度分布及预测模型的建立

利用2008—2009年大连市逐日负氧离子实况资料,分析了负氧离子季、月和日变化特征及其与相关气象要素的关系。结果表明：负氧离子浓度具有明显的季节变化,冬季最大,夏季最小;而气温和PM10等是影响大连市负氧离子浓度的关键因素。运用逐步回归方法,求得各季节负氧离子的预报方程,实现了预报的定量化。经检验,预报方程效果显著,在预报业务中具有实际参考价值。     

贵州省冬季地表(0cm)温度预报探讨

利用EC细网格地温预报资料,进行预报准确率检验,检验结果表明,EC细网格地温预报准确率较差。并利用1971—2014年贵州0 cm地温资料和气温资料,对贵州冬季地温与气温的关系进行分析,应用统计回归方法建立以气温为基础的地温模型,从而实现通过气温估算地温,并对地气模型进行了检验;结果表明,平均地温预测模型和最低地温预测模型准确率分别达到92%和80%,绝对误差均小于2℃,最高地温预测模型准确率仅有42%,今后需要考虑在不同天气(晴、多云、阴、雨、雪等)条件,分别建立最高地温预测模型。     

宁波市负氧离子浓度分布与预测模型及其在旅游气象中的应用

利用2010-2011年宁波地区空气负氧离子浓度资料,分析其分布特征及与气象因素的相关性,采用逐步回归方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明：负氧离子浓度有市中心附近低、郊区高的地域分布特征;夜晚到清晨高、白天低,夏季高、冬季低的变化规律。据此可选择在早晨或傍晚空气负氧离子含量高的时候多到远郊污染少、植被茂密、有动态水流的地区旅游,避开冬季空气污染大的雾霾日。空气负氧离子浓度与气温、PM₁₀呈负相关,与相对湿度、雷雨、闪电等正相关,可选择在雷阵雨过后的晴朗天气出行旅游。负氧离子预测模型预报能力较好,预测模型的建立实现了宁波地区空气负氧离子浓度的定量化预报,对旅游气象服务有重要意义。     

一次东北冷涡的天气学分析及基于HYSPLIT4模式的水汽通道特征

摘 要：利用连续一年旌德县负氧离子监测数据,分别以兔儿山公园、路西村茶园代表城市公园、高山茶园这两种生态环境,对城市公园和高山茶园负氧离子浓度特征以及气象要素对负氧离子浓度影响进行比较分析。结果表明：①高山茶园负氧离子浓度显著高于城市公园;②负氧离子浓度夏季最高,冬季最低,春秋季次之,6月负氧离子浓度达全年最高;③负氧离子浓度日变化整体呈“一峰一谷”变化趋势,峰值出现在上午,谷值出现在正午前后,夜间至上午负氧离子浓度较高,城市公园负氧离子浓度日较差较高山茶园偏小;④负氧离子浓度日变化与气温、风速呈显著负相关;⑤负氧离子浓度雨天最高,晴天次之,阴天和多云相对较低,暴雨天气条件下大气负氧离子浓度显著提高。     

西安北郊PM10、PM25特征及其与气象要素的关系

利用2017—2021年西安泾河站颗粒物监测数据和地面气象观测数据,统计分析了西安北郊PM10、PM25质量浓度的时间变化特征及其与气温、风向风速、降雨等气象要素的关系。结果表明：近5 a来西安北郊PM10、PM25质量浓度年均值分别为1175 μgm3、752 μgm3,PM10、PM25质量浓度整体呈逐年下降趋势;季节变化表现为夏季最低,冬季最高,春秋季次之;PM10、PM25质量浓度月变化分别呈现出1—8月下降而8—12月升高,1—7月下降而7—12月升高的“单谷型”结构;PM25质量浓度占PM10质量浓度的比例表现为冬季最高,春季最低,夏秋季较均匀,1月该比例最大为766%,5月最小为48%;PM10、PM25质量浓度日变化规律为上午和夜间高而下午低的双峰特征,整体表现为夜间浓度高于日间,但变化幅度小于日间;PM10、PM25质量浓度与气温呈负相关,当风速在45 m/s以下时与风速呈负相关,来自偏西北方向的污染物对颗粒物质量浓度影响较大;降雨量大时,颗粒物质量浓度相对较低,但降水对PM10、PM25的清除率均达不到100%。     

福建省空气负氧离子分布特征及气象预测模型北大核心CSCD

负氧离子是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。利用2018—2021年福建省负氧离子观测站数据分析负氧离子浓度的时空变化特征,并采用多元线性回归方法、多元逻辑回归方法和LightGBM机器学习方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明:福建省负氧离子资源十分丰富,中海拔区(350~550 m)年平均负氧离子浓度最高,低海拔区次之,高海拔区最小。负氧离子浓度日变化特征呈一峰一谷型,04:00—06:00(北京时,下同)达到峰值,12:00—13:00达到谷值;中海拔区负氧离子浓度季节变化较大,季节平均浓度从大到小依次为春季、夏季、冬季、秋季,而高、低海拔区季节变化相对较小。福建省不同海拔地区负氧离子浓度与湿度、降水和能见度均呈显著正相关,负氧离子浓度与气温、风速和气压显著相关,但不同海拔地区的相关性有所不同。机器学习方法对不同海拔地区负氧离子浓度数值的拟合效果比多元线性回归方法有明显提升,对负氧离子浓度等级拟合的准确率比多元逻辑回归方法提高7%~12%,且在绝大部分等级上的准确率均高于多元逻辑回归方法。     

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。     

揭西县空气负氧离子浓度的时空特征分析

利用揭西县8个大气负氧离子自动监测站数据,对揭西县大气负氧离子浓度空间分布与时间变化特征进行分析。结果表明:揭西县大气负氧离子资源十分丰富,负氧离子浓度呈现从西往东、从北往南逐渐增加的趋势,东部生态区负氧离子浓度普遍较高,年平均浓度基本超过1 000 cm~(-3),全县年平均为1 609 cm~(-3),揭西县坪上镇石内村最高,高达2 609.1 cm~(-3)。在居住区,一天之中负氧离子浓度在清晨前后最高,并有夜间高、白天低的变化规律;在生态区,负氧离子浓度有白天高、夜间低的变化规律,且最高浓度出现在上午。揭西县京溪园镇粗坑村夏季正午负氧离子浓度最高,有明显的年变化波动,1月负氧离子浓度最高,达2 728 cm~(-3)。大北山森林公园冬季午后负氧离子最盛,年变化波动较小,12月负氧离子浓度最高,8、9月负氧离子浓度处于较低水平。     

湘潭负氧离子浓度变化与气象要素的相关分析

利用2014年5月—2015年5月湘潭负氧离子实况资料,分析了负氧离子季、月和日变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明:1森林公园负氧离子浓度高于郊区,且森林和郊区负氧离子浓度的月季变化规律存在明显差异,森林表现为春高秋低,郊区则为夏高秋低;负氧离子浓度日变化规律,即夜间高白天低。2天气状态对空气负氧离子浓度存在显著影响。3负氧离子浓度除与相对湿度无相关外,均与日照、降水量、气温呈线性正相关。     

基于创建“中国天然氧吧”的融水县生态环境资源评估

利用融水县1992—2021年的气象观测资料,通过温湿指数和度假气候指数分析了融水县的气候舒适度情况和全年的气候旅游适宜期情况,并分析了2021年7月—2022年6月的负氧离子含量数据、2021年的环境空气质量监测数据和水质监测数据。结果表明：融水县气候舒适度为舒适的时段长达7个月,整体气候温和,全年12个月均适宜旅游出行;空气清新洁净,负氧离子浓度年平均值为3 072个·cm^-3,气候舒适期平均值为2 971个·cm^-3;环境空气质量优良,年均AQI指数为45,空气优良率达97.5%;森林覆盖率为82.16%,地表水质常年保持在Ⅱ类水质标准以上,水质达标率为100%。     

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。     

2014年汉中市新旧型自动气象站观测资料对比分析与评估

利用略阳、汉台、宁强、留坝、镇巴、佛坪2014年1—12月新旧型自动气象站的气温、气压、相对湿度等资料,通过差值对比分析法对数据进行了分析、评估。结果表明：新型站与旧型站的观测值偏差基本在允许范围内,气压差值范围在-06～04 hPa间,气温差值范围在-03～-01 ℃间,平均相对湿度差值绝对值在4%以内,2 min、10 min平均风速差值范围在-11～05 m/s间,新型站自动能见度仪观测与人工观测偏差较大。评估为新设备的改进提供依据。

     

浙江湘湖国家旅游度假区气象环境条件分析

利用萧山国家气象观测站30 a(1981—2010年)的气候观测资料,分析了浙江湘湖国家旅游度假区生态气候特征和主要旅游气象灾害发生时段,利用湘湖落雁岛1 a(2019年4月至2020年3月)负氧离子监测数据,分析了度假区负氧离子浓度特征。采用温湿指数、风效指数进行气候舒适度分析评价,采用度假气候指数(HCI)进行气候适宜性评价,采用负氧离子浓度等级,进行空气清新度评价。同时,利用湘湖越窑和湘湖落雁岛自动气象观测站2012—2019年的气象要素资料和同时段萧山国家气象观测站日照数据,对比分析评估了近10a度假区气候舒适度。结果表明,度假区全年都适宜旅游活动,全年有2个度假旅游黄金期,分别为4—5月和9—11月,为度假旅游的"很适宜期"或"特别适宜期"。度假区人居环境气候舒适时段为5—6月和9—10月,长达4个月,近10a人居环境舒适时段增加了1个月,长达5个月,适宜旅游时期负氧离子平均浓度为1100个/cm~3,浓度较高,空气较清新。度假区大风、积雪和暴雨主要旅游气象灾害的影响时段不同,全年各月都可能出现旅游气象灾害。最后根据度假区的气象环境条件分析情况,对做好度假区旅游气象服务提出了建议。     

高陵区PM2.5污染特征及其与气象要素的关系研究

利用高陵区2018年1月1日—2020年12月31日 PM25质量浓度监测资料、空气质量指数,分析PM25的污染特征,结合气象观测资料, 通过线性相关分析定量分析不同季节PM25质量浓度与气温、相对湿度、风向风速、降水等气象要素之间相关性。结果表明：（1）近3 a来高陵区污染天气首要污染物为PM25的累计时间远超其他污染物为首要污染物的累计时间。（2）PM25平均质量浓度月变化呈明显的“U”型特征,1月最高,2月、12月次之;季节变化规律为冬春高、夏秋低,冬季最高,夏季最低。（3）PM25质量浓度日变化呈单峰单谷特征, 23时为最大峰值,17时左右为谷值,此变化趋势与气温、风速的日变化呈相反趋势,与相对湿度日变化趋势基本一致。（4）不同季节PM25质量浓度和气象要素的相关性存在差异,PM25质量浓度与风速及降水量在各个季节均呈显著负相关,与气温整体上呈负相关,与相对湿度整体呈正相关。（5）PM25质量浓度高值主导风向为偏西北风,其次是东北风,风向偏东和西南时PM25质量浓度值相对较小。     

赤水市大气负氧离子的时空特征及与气象因子的关系

利用2016年5月—2017年4月赤水市境内复兴驿站、古迹驿站及相邻县市内共6个大气负氧离子自动观测点和气象站的观测资料,分析了赤水市大气负氧离子浓度的时空变化特征及其与气象因子的关系。参照世界卫生组织制定的空气负氧离子等级标准,区划赤水市空气负氧离子的等级。结果表明:(1)赤水市日均大气负氧离子浓度5 056个/m3,高于临近县市的负氧离子浓度,白天略高于夜间,远超过负氧离子含量的一级标准;(2)年均大气负氧离子浓度为5 125个/m3,各季节浓度相差不大;(3)赤水市大气负氧离子浓度空间分布规律为复兴站古迹站,景区大于街道;与邻近县市比较,植被覆盖率大的区域大气负氧离子浓度高于植被覆盖率小的区域;(4)不同天气条件下大气负氧离子与气象因子的相关性不同。在雨日,大气负氧离子与气温、气压、水汽压相关;无雨日,大气负氧离子与日照相关;同时,白天雨相对于大气负氧离子浓度的增加较夜雨更为明显。     

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℃。