漠河冰雾及相关气象要素特征分析

利用黑龙江省漠河国家基准站1958—2013年地面观测资料,对漠河县近56a冰雾日数变化的特征和冰雾形成的影响因子进行了分析总结。得出：（1）漠河多年平均冰雾日数为16.3d,出现最多的月份是12月和1月。（2）近56a冰雾日数平均每10a减少了1.9d,且与日最低气温≤-40℃日数密切相关;（3）冰雾出现条件是：气温在≤-40℃,温度露点差为4.0～6.6℃,冰面饱和水汽压为0.1h Pa,相对湿度为55%～65%,静风或微风。漠河每年冬季都有冰雾现象,是当地最为严重的灾害性天气,通过对漠河冰雾现象的分析,为今后高寒、高纬度地区冰雾天气预报和防寒减灾提供重要的依据。     

虎林市地面温度变化特征及成因分析

利用线性回归和相关系数方法,分析虎林市48 a地面温度的变化特征及成因,各月及年地面温度变化具有明显的升高趋势,其变化倾向率为0.41-1.44℃/10 a;各月及年地面最高温度变化具有明显的降低趋势,其变化倾向率为-1.50--3.32℃/10 a;各月及年地面最低温度变化具有明显的升高趋势,其变化倾向率为2.03-5.19℃/10 a;各月及年地气温差的变化倾向率为0.09-0.79℃/10 a。日照时数是地面温度升高的主要原因,降水量多少对地面温度升降影响不大。     

大兴安岭地区近30a大风天气变化的特征分析

本文利用大兴安岭地区1979-2008年6个县(区)的气象资料,对大兴安岭地区大风天气发生的地理分布和月、季、年代的变化分布特征进行了统计分析,并对其大风天气的地理分布特征及变化规律从地形、地理环境条件及大气环流转换等方面作了进一步的研究,以便更好的为大风天气的预报提供气候背景。     

大兴安岭地区初霜冻分析与预测

大兴安岭地处高纬度地区,农业生产对无霜期的依赖性很大,初霜早晚直接影响农业生产,对初霜的分析与预测具有非常重要的意义。本文利用1997-2021年大兴安岭地区7个国家站资料,采用气候统计方法,分析初霜日时空分布、变化特征;用天气学原理方法对2021年高、低空实况图、EC细网格预报图的分析,总结气象要素阈值,预测初霜;用Mann-Kendall方法对大兴安岭地区初霜日进行检验。结果表明:2021年大兴安岭地区平均初霜日在9月18日,比历年平均初霜日偏晚7 d,其中漠河站偏晚14 d,北极村站只偏晚1 d。大兴安岭北部地区比南部地区初霜日偏早,非沿江地区比沿江地区初霜日偏早;14时气温和露点温度、EC细网格地表温度、2 m露点温度、24 h变温、零度层高度预报图,对预报未来24 h、48 h初霜冻有很好的指示意义;大兴安岭地区1997-2020年初霜日突变时间在2012年,初霜日突变后较突变前平均推迟了5 d。     

道路网约束和种子树索引的居民地粗匹配

针对传统的空间索引在实际应用中存在的局限性及不同尺度居民地数据匹配精度不高的问题,该文将道路网空间约束和种子树连接算法思想引入到多尺度居民地匹配中,以小比例尺道路网作为空间约束,构建道路网约束种子树索引,并依据同名要素粗匹配规则对居民地要素进行粗匹配。实验及对比分析表明,该方法能够较好地提高居民地要素匹配的效率,同时在道路网约束下具有较高的匹配精度。     

结构化居民地群的多层次识别方法

针对比例尺跨度较大（10倍甚至50倍）的情况,现有的聚类方法较难体现居民地的渐进合并过程。拟在初始数据源比例尺和综合后地图比例尺之间内插系列中间比例尺,在多层次上进行居民地群的识别。根据空间认知原理和格式塔视觉准则,将居民地群的空间结构概括为5种典型模式,并定义了各模式约束条件,提出了基于紧密性网络与典型模式相结合的结构化居民地群识别方法。首先,通过Delaunay三角网对大比例尺居民地要素进行邻近关系识别,建立紧密性网络图,判断强闭合环路、弱闭合环路和延伸线,识别群结构中的各类典型模式。然后对识别出的群结构进行综合处理,依据设定阈值处理得到中间各级比例尺数据,从而实现多尺度空间数据的连续可视化。实验表明,利用该方法识别出的结果能够体现居民地群的空间分布特征,更加符合人的认知习惯。     

新建扩建改建建设工程避免危害气象探测环境行政许可现场踏勘技术浅析

1引言气象探测是气象业务服务和科学研究的基础,而气象探测环境对于确保气象观测数据的代表性、准确性和可比较性具有至关重要的影响。《新建扩建改建建设工程避免危害气象探测环境行政许可管理办法》是为规范新建、扩建、改建建设工程避免危害气象探测环境行政许可行为,保护公民、法人和其他组织的合法权益,保障和监督气象主管机构有效实施行政管理.     

Characteristics analysis of extremely cold weather in the Greater Khingan Mountains region北大核心CSCD

Extremely cold weather has an important influence on winter production and life in the Greater Khingan Mountains region. This paper uses the daily minimum temperature data of ground observation stations during extreme cold weather from 1974 to 2021 in the Greater Khingan Mountains region, monthly circulation index data, the spatial distribution and temporal variation characteristics of extreme cold days and extreme minimum temperature were analyzed by climate statistical method; The abrupt changes and periods of extreme cold days and extreme minimum temperature were tested by Mann-Kendall method and Morlet wavelet analysis; calculating the recurrence period of extreme minimum temperature by empirical frequency method; correlation method was used to analyze the circulation factors which had significant influence on the number of extremely cold days. The results are followed: (1) The spatial distribution of extreme cold days in the Greater Khingan Mountains region was not uniform, and gradually decreasing from northwest to south. The extreme cold days was at most 717 d in Huzhong, and at least 29 d in Gagadaki, the extreme cold days in the whole region mutated in 1979, and the average annual extreme cold days decreased 14.2 d after the mutation compared with that before the mutation, and the annual extremely cold days have a significant cycle of 2 to 4 years. (2) The extreme minimum temperature in the whole region mutated in 1990, before the mutation the extreme minimum temperature was low and after the mutation began to rise, the significant cycle of annual extreme minimum temperature was 4 to 5 years, the extreme lowest temperature was -49.6 ℃ in Mohe, followed by -49.2 ℃ in Huzhong; the extreme lowest temperature occurs once every 2 years, once every 5 years and once every 10 years in Huzhong, while the extreme lowest temperature occurs once in 20 years, once in 50 years and once in 100 years in Mohe. (3) SCAND teleconnection patterm has a good correlation with extreme cold days in winter(January, February and December)in the Greater Khingan Mountains region. Positive growth of the circulation mode, it has great influence on the extreme cold weather in winter in the Greater Khingan Mountains region. © 2022 Science Press (China).     

大气负氧离子及其在不同环境中的变化规律

正1引言科学已经证明自然状态下的大气负氧离子有益于人的身体健康,被誉为大气中的"维生素"。大气负氧离子浓度从正向反映了空气的清新度,在生态、环境和空气质量评价体系中,大气负氧离子浓度已成为不可或缺的重要指标之一。本文通过对大气负氧离子及其在不同环境中的变化规律分析进一步增强人们对大气负氧离子的了解。2大气负离子与负氧离子大气负离子:大气中的中性气体分子与自由电子结合形成带负电荷的大气负离子,是大气中带负