北京非职业性一氧化碳中毒气象条件分析

为了探讨北京市观象台地面气象要素与北京城八区非职业性一氧化碳(CO)中毒人次的相关性,收集了北京16个急救中心日CO 中毒人次与同期日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均海平面气压等气象要素的时间序列,利用线性回归分析分别统计CO 中毒人次与各气象要素的月平均气候及9天滑动平均的相关关系.CO中毒人数主要集中在冬半年(10月至次年4月),1月平均 CO中毒人数最高,每千万人口为8.1人;北京月平均 CO中毒人数与月平均海平面气压成正相关、与月平均极端最低气温呈反相关;过去9天的平均极端最低气温与未来9天CO中毒人数的相关系数达-0.7661,统计学意义明显(P＜0.01).气象部门在冬季通过预测天气变化来提醒使用燃气、煤炭等取暖的居民预防CO 中毒,做好公共事件气象服务工作.     

北京市三类主要饮品的销售气象指数研制

分析了北京市饮料、冰淇淋(雪糕)、啤酒的销售量与同期的北京市观象台地面气象要素的关系，从中筛选出对上述三种饮品销量影响最大的气象要素作为预报因子，分别建立了三种饮品销售量的气象据数预报方程。1998年夏季在“221”气象声讯台以每日、旬、月发布饮料、冰淇淋、啤酒气象据数预报。其社会经济效益较好。     

北京城区花粉数量天气条件分析

通过对北京城区花粉的监测数据和同期气象条件的分析，发现旬花粉数量与同期平均气温、平均湿度的关系比较密切。由此建立旬花粉数量的预报方程，为城市花粉过敏症群体提供客观定量的参考数据。     

日较差分级的北京地面逐时气温预报

统计了不同日较差等级与其相应等级内的逐时气温的气候平均值及逐时气温变量气候平均值,在此基础上客观自动地计算出北京区域的分片逐时气温预报值,由此次生出与气温变化有关的专业气象预报产品,应用于专业气象业务。     

三峡坝区相对湿度预报

根据三峡坝区不同的天气状况，将1999年11月至2001年10月逐日逐时相对湿度进行分类，求出各类相对温度平均值，再求出此类情况下各时次对应的相对湿度平均值的差值。以谝差值为订正值，起报时的相对湿度为初值，进行逐时相对湿度预报。用该方法预报2001年11月三峡坝区逐日逐时相对湿度，预报值与实测值的平均误差较小（-10％-8％），该方法可在业务预报中应用。     

风暴潮

风暴潮是沿海国家常见的一种灾害性的自然现象。居住在海边的人们有时会遇到,天空浓云翻滚,狂风怒吼,大雨倾盆,海水暴涨,几米高的巨浪奔腾呼啸而来,冲毁堤坝,深深侵入内地。有时情况则又相反,海水远离海岸,大片海滩暴露出来,严重影响着沿岸海水养殖和船舶进出港口。人们把这种由于强风或气压骤变等原因所造成韵海面在短时间内异常升降现象称为风暴潮或气象海啸。     

北京地区未来1～3天昼夜气温预报模型

采用T2 1 3数值天气预报产品资料和北京市观象台 ( 5451 1 )实时地面气象观测资料 ,运用神经网络方法 ,建立了北京市观象台 (东郊 )未来 1～ 3天 ( 0～ 72h)夜间、白天、全天平均气温及夜间最低、白天最高气温共 5项气温的预报模式 ,经检验 ,预报的均方根误差 <2℃ ,可满足供热调度节能工作的迫切需要。