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.     

高温中暑气象等级评定方法

在全球气候变化的大背景下, 高温热浪天气频繁出现, 由其引发的群发性中暑事件不断发生。为了有效预防极端高温天气对人体健康的影响, 利用全国358个重点城市1996-2005年逐日地面气象观测资料, 通过对气象要素与中暑的相关分析, 选择炎热指数为气象指标对引发中暑的气象条件进行了等级划分, 同时考虑不同程度高温天气的持续时间确定了高温中暑气象等级, 分别为可能发生中暑、较易发生中暑、易发生中暑和极易发生中暑4个等级。利用武汉市1994年和1995年7 -8月中暑人数与高温中暑气象等级进行对比分析, 结果表明:两者具有较好的对应关系。     

赤峰地区冰雹天气的环流特征及其预报

利用1988-1997年地面和高空气象资料，对赤峰市71个冰雹天气个例进行分析，归纳出了4种产生冰雹的环流型，利用一些国内外最新的研究成果，计算了有关对流的物理量参数。在此基础上筛选出物理意义明确、稳定可靠的预报因子指标，建立了该地冰雹的集成预报方法，实际应用效果较好。     

2011年西安世园会中暑气象条件分析及预报

利用2011年西安世界园艺博览会4月28日—8月31日园区游客逐日中暑人数与同期气象资料,分析了园区气象条件对中暑发病的影响,筛选出影响中暑发生的重要气象因子,通过逐步回归方法建立中暑人数预报的多元回归预测模型,并对中暑指数进行了等级划分和历史样本拟合检验。在此基础上开发了中暑等级气象预报系统,此预报系统的预报结果于2011年9月被世园会运行指挥部职能处日常化应用,取得了良好的预报服务效果。     

气象条件对北京夏季中暑的影响及预测研究

利用2009-2012年北京市467例中暑病例与同期9个气象要素资料和当日及前期1-4 d累积平均气象要素共45个气象因子,采用相关分析法分析北京夏季中暑发病人数与气象因子之间的关系|采用多元线性回归和非线性拟合方法构建了改进的北京中暑气象预报模型,选取拟合优度较好的模型对中暑人数进行回代及预测检验,并与现用模型进行对比。结果表明：气温是引发北京夏季中暑的决定性因子|气温、水汽压、气压及降水的两日累积效应均高于当日效应,表明气象要素的连续累积作用对人体中暑影响较大|建立的中暑预报模型具有较好的历史拟合及预测效果,中暑等级划分较合理,对北京市中暑气象等级预报服务和公众有效防范中暑有实际的指导意义。     

安溪雷暴24h潜势预报模型研究

利用安溪县国家气象站2004年至2015年的雷暴观测资料，分析了安溪县雷暴的气候特征及环境背景分类。并根据雷暴活动特征及雷暴天气产生的环境场条件，诊断和分析T639数值模式输出产品与雷暴观测资料的相关性，对41个相关因子做显著性检验，挑选相关性较好的9个因子做分析。对9个预报因子进行0,1化处理并进行逐步回归，最后选取850hPa垂直速度、850hpa假相当位温、700hPa温度、K指数、850hPa比湿等5个因子，建立雷暴潜势预报方程。利用2015年至2017年T639模式资料进行回代分析评估，发现当雷暴概率预报Y值>0.6时，雷暴预报准确率最高，达85.60%，且漏报率、空报率很低。再以2018年T639数值模式资料对雷暴潜势概率进行计算评估，准确率为83.84%，漏报率为5.75%，空报率为10.41%。由此可见，基于T639数值产品的雷暴潜势方程可以为安溪县雷暴天气的预警预报和防雷减灾服务提供客观的参考和依据。     

城市暑热危险度统计预报模型

利用武汉市5个区1993－2000年中暑死亡个例，统计了中暑死亡的时间分布、性别、年龄、区域差异等流行病学特征，进行了中暑死亡的气候分析，计算了中暑死亡数与27个气象因子的单相关系数，找出了关键气象因子为持续不小于37℃的有效累积温度。利用逐步回归方法建立了逐日中暑死亡数的统计预报模型，并将高温危险度划分为5个等级，经回代和试报检验，预报效果较好。     

沙尘天气频率与相关气象因子的关系

基于北京及其周边14个国家基本气象站1971—2000年气象资料的相关分析,指出风速、相对湿度是影响沙尘天气的关键气象因子,用这两个气象因子构建了月沙尘气象指数。月沙尘气象指数与沙尘天气频率具有较一致的周期性,沙尘天气日的沙尘气象指数是非沙尘日指数的倍数关系。另外,根据月沙尘气象指数在不同月份的分布特征,给出了相应的季节性气象指数计算方法,对14个站计算的结果显示,季节性气象指数与沙尘天气频率有很好的线性关系,这种线性关系具有明显的区域特征。     

基于暑热指数的河北省中暑气象等级预报指标研究

为有效开展高温中暑气象预报,对河北省中暑病例资料与气象条件进行了分析,确定了河北省可能发生中暑的日最高气温临界最低指标,建立了基于温湿度组合的暑热指数计算公式,依据日最高气温、暑热指数及其持续时间将中暑气象等级划分为四级,并依据不同等级对人体的影响,确定了不同等级的防范提示建议用语。从多地气象条件、中暑病例、分级指标应用三个方面对指标划分的合理性进行检验。结果表明：等级预报指标划分与河北省夏季气候分布特征相一致;中暑病例97 %以上发生在极易中暑和易发生中暑级别;分级指标应用试报检验预报准确率达到81.2 %。该指标对河北省中暑气象等级预报服务业务开展及公众有效防范中暑具有较好的指导性。     

武汉市居民中暑综合气象指标分析

利用武汉市1994～1998年所有中暑病例,采用区间平均法统计出日均中暑人数随气象因子的变化,分析发现,高温是引起中暑的最关键因子,湿度、云量等因子对中暑也有一定辅助作用;日均中暑人数随日最高气温升高呈指数规律升高,在31～34℃左右缓升、在35～39℃急升,非线性特征明显,并得出中暑5级判据;根据气温与其它因子的两两组合,提出了5种中暑典型天气型及综合指标,可作为中暑指数等级预报的重要补充,并可应用于长江流域广大夏热地区。