北京市海淀区腹泻疾病气象指数预报研究及应用

基于北京市海淀区2004-2007年夏季（6-9月）疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料,首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性,选取方差贡献较大的要素作为预报因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别,采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型,并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明：（1）腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关,其中,水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。（2）1-4天的预报效果较好,其中1-2天预报结果的完全正确率在40%以上,预报误差≤±1级的准确率可达98%。该预报结果可为疾病预防控制中心指导广大城乡居民卫生防疫提供科学依据。     

匕京市海淀区腹泻疾病气象指数预报研究及应用

基于北京市海淀区2004--2007年夏季（6—9月）疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料,首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性,选取方差贡献较大的要素作为预报因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别,采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型,并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明：（1）腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关,其中,水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。（2）1~4d的预报效果较好,其中1～2d预报结果的完全正确率在40％以上,预报误差≤±1级的准确率可达98％。     

儿童呼吸系统疾病与气象要素的关系及其预测

利用成都市金牛区妇幼保健院2012年1~12月和2013年7月~2014年6月的儿童呼吸系统疾病病例,与同期气象资料进行统计和分析。结果表明,成都地区儿童呼吸系统疾病具有明显的季节变化,11月和12月为高峰期,8月最少。儿童呼吸系统疾病发病与年龄呈反比,年龄越小,患病的几率越大;男童比女童更易患呼吸系统疾病。儿童呼吸系统疾病与气象要素有紧密的关系,并且气象要素对呼吸系统疾病发病的影响存在较明显的滞后性,冷空气影响是发病人数明显增多的主要原因之一。利用逐步回归法,分四个季节建立了呼吸系统疾病逐日发病人数的预报方程,并进行了等级划分,经预报检验,预报模式具有较好的预报能力。     

南宁市呼吸道疾病预测研究

通过对2001～2002年南宁市2个最大医院呼吸道疾病39305例门诊资料进行小波分析，得出各种疾病发病人数均存在5～7天的周期。将呼吸道疾病发病人数和同期气象要素、大气污染物浓度资料进行相关分析，结果表明，呼吸道疾病发病人数与气温、气压、湿度密切相关，同时与大气污染物SO2、NO2、PM10浓度也密切相关。利用最优子集方法，按不同季节建立呼吸道疾病下周逐日发病人数预测方程，2004年1月支气管炎发病人数预报值与实际值相对误差为16．43％，2004年4月未来1～2天呼吸道疾病发病人数预报值对天气变化的敏感性与实际值基本一致。     

库尔勒市霜冻特征及其驱动力分析

利用库尔勒市气象局2003—2012年春、秋季最低地面温度、最低气温、云量、风速和海平面气压等气象要素资料,分析该地区的霜冻特征以及最低地面气温和其它气象要素之间的关系,结果表明:(1)库尔勒市霜冻主要出现时段为10月、11月以及次年的3月;(2)最低气温与最低地面温度之差介于-3～8℃,其中在3～5℃之间占总数的72.5%;(3)当08时海平面气压低于1015 hPa时,发生霜冻的概率仅为4.8%;气压超过1025 hPa时,出现霜冻的概率达84.7%;(4)通过最低气温、云量和风速建立的最低地面气温预报方程,分别对最低地面温度和霜冻做出预报,其中最低地面温度预报的准确率在70.7%～83.5%之间,霜冻预报的准确率为89.9%,效果良好。     

西北区秋季短期气象要素客观预报检验评估

应用数值预报释用技术,建立了西北地区短期气象要素客观预报系统。本文使用系统的客观预报资料,结合实时气象观测资料,对2006年秋季气温和降水量的客观预报进行检验评估。结果表明,系统对连续性变化气象要素最高气温、最低气温的预报效果较好,预报准确率达到70%左右,在天气预报业务中具有较明显的指导作用,而对非连续气象要素降水量预报效果较差,预报准确率约34%。气温预报的好坏与大气的稳定程度关系较为密切,降水量预报准确率的高低与相对湿度关系较为密切。分析认为按月建立的气温预报方程,其预报准确率较按季建立的方程可提高10%以上。     

市域脑卒中疾病与气象因素的关系及预测

为了帮助医疗机构合理调配医务力量、床位和医疗药物,同时也帮助脑卒中高危人群及时采取干预措施,降低发病风险。本文对某市[1]四家医院2013—2016年脑卒中的就诊病例进行数据分析,将日就诊人数分为6个等级。然后,调取相应时段当地的逐日气象资料,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法分别建立了日就诊人数预测模型和日就诊人数与气象因素的关系模型。研究结果表明:(1)脑卒中的日就诊人数为不平衡数据,这种数据特征将导致传统的预测模型正确率较低;(2)通过不断调整SVM预测模型的初始权重,经历了4次优化之后,使得日就诊人数的预测正确率从52.46%上升到94.56%;(3)随机森林模型的结果显示,影响脑卒中发病率的三大气象因素分别是最高气温、最低气温和平均气温。基于机器学习模型的脑卒中疾病与气象因素的研究成果,提高了医疗气象统计模型的预报准确率,具有较高的应用和推广价值。     

白山市感冒与气象条件的关系分析和预报

利用吉林省白山市中心医院病例资料及气象资料,分析了感冒疾病与气象条件的关系。感冒发病率与前期天气变化密切相关。一次明显的天气变化过程对应的不是一个高发病日,而是一个持续的高发病阶段;气象环境对不同人群感冒发病率有不同影响,成人在秋冬之交和夏秋之交发病较高,婴幼儿对季节和气候变化适应差,受寒冷、炎热天气影响显著,盛夏和寒冬季节感冒发病高,儿童感冒特征春夏季与婴幼儿相同,秋冬季与成人接近;分析了不同人群感冒住院人数与气象要素的相关关系,并在此基础上,建立了感冒指数预报的判别方程,预报结果检验证明有较好的预报水平。     

西安呼吸系统疾病气象风险指数等级预报研究与应用

利用2010年1月1日—2014年12月31日西安市呼吸系统疾病死亡数据与相应的气象观测数据,选取与呼吸系统疾病有显著相关性的气象因子,采用多元逐步回归方法,建立呼吸系统疾病死亡人数预测模型和呼吸系统疾病气象风险指数等级预报方法,并对预测模型和等级预报进行了检验。结果表明：呼吸系统疾病日死亡人数预测模型准确率在795%以上,呼吸系统疾病气象风险指数等级预报准确率达到98%,预测预报效果较好。将呼吸系统疾病气象风险指数等级预报融入西安公共气象指数预报服务系统,制作呼吸系统疾病气象风险指数等级预报、预警产品,并通过全方位融媒体发布手段开展健康气象预报预警服务。     

盘锦市脑血管病气象敏感因子分析及其预报模型

应用盘锦市疾控中心2008年1月1日至2009年12月31日逐日脑血管病发病人数及同期逐日气象资料,采用相关分析、逐步回归等方法,分析了脑血管病与气象要素的关系,建立了逐日脑血管病发病趋势的气象预报模型。结果表明：各类气象要素与未来3 d脑血管病发病人数滑动平均具有较好的相关性;气象因子对脑血管病发病人数的影响存在着一种滞后效应和持续效应;脑血管病发病人数与当日最低气温、平均气温、最低气压、平均风速、湿度、最大气温日较差等气象要素相关显著;不同的季节影响脑血管病发病人数的敏感气象因子不同,且相关关系差异较大。逐日脑血管病发病趋势的气象预报模型预报检验效果较好。     

基于气象因子的南京市冬季和夏季用电量预测研究

基于2014—2016年南京市常规气象逐时观测数据、逐日用电量和逐时用电负荷数据,分析南京市用电量变化及其与气象因子的关系。结果表明：南京市用电量7—8月、12月至翌年1月为两个峰值,4月和10月为两个谷值,年变化明显。四季均呈现显著“周末效应”。用电负荷一天内有两个峰值,分别出现在10时和20时;两个谷值,一个谷值冬夏季在04时,另一谷值冬季在14时,夏季在18时。南京市用电量与气象条件的变化密切相关,气象因子与用电量的关系在不同月份有所不同,如夏(秋、冬)季气温日较差越大(小),用电量越大;7月、8月(10月至翌年3月)气温越高(低),用电量越大;冬季用电量受气象要素的影响程度总体低于夏季。冬季用电量主要受气温制约;夏季用电量受气象要素的影响更为复杂,除了气温,还需综合考虑水汽、日照等因子。利用逐步回归法,建立冬、夏季逐月日用电量气象预测方程,方程中入选气象因子的存在明显的月际差异。不同月份分别针对性地考量入选气象因子的预报值,做出用电量预估,可为电力调度提供参考。     

基于地基微波辐射计遥感的天津大气水汽和液态水特征

利用2013年3月至2017年2月天津西青地基35通道微波辐射计观测资料,分析天津地区大气水汽和液态水特征。结果表明：天津地区各季节积分水汽和积分液态水的日变化趋势基本一致,均呈单峰型日变化特征,其中夏季最大,秋季次之,冬季最小。各季节积分水汽最大值出现在23：00时（北京时,下同）的概率均明显大于其他时次,夏季和冬季的积分液态水的最大值出现在14时的概率最大,春季和秋季分别出现在10时和13时的概率最大。天津地区水汽密度由地面至3.5 km处逐渐减小,递减梯度由夏季、秋季、春季和冬季的顺序依次增大,各季节从1.5 km往上日变化均不明显。1 km以下,春季、夏季和秋季平均水汽密度的日变化曲线呈双峰型,主峰值分别出现在08时、11时和12时左右。冬季呈单峰型变化,峰值区出现在12-16时。液态水密度随高度分层变化,夏季的液态水密度大值区（0.08-0.14 g·m^-3）为5-6 km,在18-20时出现最大值。秋季、春季和冬季液态水密度的大值区出现的高度为1.5-3.5 km,但数值依次减小,春季和冬季的最大值出现在05时前后,秋季则出现在02时左右。另外天津地区水汽、液态水与温度和降水量的变化趋势基本一致,除夏季06-18时及冬季部分时次外,水汽与温度呈正相关。液态水与温度相关性较差,但与降水量呈正相关,全年液态水与降水量夜间的相关性大于白天。     

北京地区地闪活动时空分布特征

基于国家雷电定位网2010—2014年雷电定位数据和2010—2013年地面气象资料,分析了北京地区各季地闪活动时空分布特征及其与降水量的关系。结果表明,北京地区雷电活动具有明显的日变化特征;雷电发生频次随季节变化明显,负闪和全地闪在秋季变化幅度最大;雷电发生频次最大值和最小值出现时间随季节变化,春季、夏季日循环峰值出现时间在22∶00—23∶00(北京时间),秋季日循环峰值出现时间在01∶00,冬季则为15∶00且不具有显著性;从空间分布上看,可以看出雷电活动分布具有局地性特征,北京地区雷电活动最频繁的地区集中在密云县和平谷区的迎风坡一带、通州区与市辖区交界处,高雷暴日区域位于延庆县、昌平区和平谷西部,延庆县和怀柔区的北部及房山区和门头沟交界处的西部,雷暴发生频次和雷暴日空间分布不完全吻合。通过各季雷电发生频次日变化序列的谐波分析可知,日循环为日变化的主要信号。春季、夏季、秋季雷电发生频次和降水量两者整体变化趋势一致,降水量较雷电发生频次变化缓慢。     

临汾市草面温度变化特征及影响因子分析

利用临汾市2007年-2011年2月的草面温度和相应的地面温度、气温、总低云量、降水、日照、风速等资料,采用数理统计、相关分析、一元线性回归分析等方法,对草面温度的日、月、季、年变化特征及其与各气象要素的关系进行分析。结果表明：①草面温度呈逐年上升趋势。月平均草面温度的最高值出现在7月,最低值出现在1月,年较差为33．7℃。②草面温度日变化呈现“降一升一降”的变化趋势。日平均草面温度最高值在春、夏、秋三季一般出现在13时,在冬季出现在14时,最低值在春秋季一般出现在6时,夏季出现在5时,冬季出现在7时。③草面温度与气温、地温均呈现明显的线性正相关。草面温度高于气温,草面温度的极端值振幅比气温的偏大;地面温度高于草面温度。④引起草面温度变化的气象因素较多,主要是低云量和总云量,其次是降水、日照和风速。     

重庆主城区紫外线辐射强度变化特征分析

研究重庆主城区紫外线辐射强度的变化规律,为业务预报和客观预报方法的研究提供基础。利用2004年3月—2008年2月的实况观测资料,分析主城区紫外线辐射强度的日、月、季和年变化规律。结果表明：重庆主城区日平均最大辐射量出现在中午13时—14时。7月和8月的辐射强度为全年最强,出现辐射等级四级的概率最大;而1月和12月为全年最弱,没有出现过辐射等级高于三级的样本。季节平均辐射强度夏、春、秋、冬依次减弱。2004年和2006—2007年平均辐射强度相当,2005年较弱。     

贵州玉屏四季气候季节的划分及特征分析

利用玉屏国家地面气象观测站1961—2016年逐日平均气温资料,采用《气候季节划分》(QX/T15—2012)方法,对玉屏县四季起始日期及长度进行分析。结果表明:(1)玉屏县常年四季起始日期:入春3月5日,入夏5月23日,入秋9月22日,入冬11月28日;四季长度:春季79 d,夏季122 d,秋季67 d,冬季97 d。(2)56 a来玉屏县春季起始日期呈提前趋势,长度呈增加趋势,两者均在20世纪90年代前后出现了转折,但未发生气候突变;夏季起始日期及长度趋势变化不明显;秋季起始日期呈推后趋势,长度变化不明显;冬季起始日期变化不明显,长度呈减少趋势;春季长度增加、冬季长度减少主要为春季起始日期提前所致。(3)玉屏县四季起始日期的年际变幅大,起始日期比常年偏早(晚)连续2候以上的异常年份,春季为23%,夏季为27%,秋季为32%,冬季为25%。(4)玉屏县春季开始后出现低于季节指标≥1候的概率达41%,表明玉屏县春季出现倒春寒天气的概率很大。(5)比较气象行标法与稳定通过法的四季起始日期及长度,气象行标法对玉屏县的四季划分更能满足于农业生产的需要。     

青藏高原四季开始日期随海拔高度和纬度变化

利用中国气象局国家气象信息中心提供的青藏高原60个测站1961~2007年逐日气温资料, 分析了青藏高原近47年来四季开始日期随海拔高度和纬度的变化趋势。结果表明, 春季和夏季开始日期是整体提前, 而秋季和冬季开始日期是整体延迟的, 春季和冬季开始日期的变化相对夏季和秋季更为明显;四季开始日期随海拔高度变化分布明显不同, 海拔越高, 春夏季开始日期来临越晚, 秋冬季开始日期来临越早, 海拔越低, 春夏季开始日期来临越早, 秋冬季开始日期来临越晚;海拔越高, 春夏开始日期提前的天数越多, 秋冬开始日期推迟天数越多, 反之低海拔地区相对更小, 由此得知高海拔地区的季节开始日期对当地气温的增温更为敏感;春季开始日期在36°N以南基本随纬度递增而开始日期推后, 36°N以北地区春季相对偏早, 夏季、秋季、冬季开始日期随纬度的变化和春季变化基本相似;四季开始日期来临的早晚受到多种因素包括气温、海拔和纬度共同影响, 季节延迟率也受到气温和海拔的影响, 但是纬度对季节延迟率影响不大;四季开始日期的提前和延迟变化和当地气温的变化几乎一致, 秋冬季节的开始日期对气温变化更为敏感, 高海拔地区的季节开始日期对气温变化更为敏感。      

2012—2015年北京市空气质量指数变化及其与气象要素的关系

根据2012—2015年的空气质量指数（AQI）日报数据与同时段的气象数据,采用统计方法和广义加性模型（GAM）对空气质量指数的时间变化及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明：2012—2015年北京市空气质量整体呈现下降趋势,冬春季空气质量较差,夏秋季的较好,冬季容易产生重污染天气,春季污染天气频发。北京空气质量存在一定程度的周末效应,表现为周末空气质量较差,工作日相对较好。整体上空气质量指数与风速、日照时数、降水量、平均气温和最高气温呈负相关,与湿度呈正相关,不同季节和不同级别空气质量下的AQI与气象要素相关性差异较大。通过广义加性模型得到AQI与降水量呈线性关系而与其他气象要素均呈非线性关系,气象要素在不同数值范围内对AQI的影响趋势和程度存在显著差异。     

贵阳地区气候季节变化对心脑血管发病人数占比的影响研究

利用1961—2020年贵阳市所辖8个地面站点逐日气象观测资料,根据中国气象行业气候季节划分标准（QX/T152—2012）对其进行气候季节划分并分析季节漂移现象,基于“黄金分割率”的人体舒适度计算方法分析贵阳地区人体舒适度等级变化,结合贵阳地区2016—2020年心脑血管疾病发病人数门诊资料就当地气候季节漂移和舒适度等级变化对居民心脑血管疾病发病人数占比影响进行探究。结果表明：（1）贵阳地区春季的起止时间呈提前态势,秋季的起止时间有推迟态势,由此造成当地夏季正逐渐延长,冬季正逐渐缩短,从年代际看,夏季从44 d增加到76 d,冬季从130 d缩短到100 d;春季和秋季在长度上无明显变化,但在时间段上有漂移现象,经计算,春季的起始时间漂移度为16.3%,结束时间漂移度为18.3%,秋季的起始时间漂移度为25.6%,结束时间漂移度为14.6%。（2）贵阳地区夏季心脑血管疾病发病人数日占比为0.24%,冬季发病人数日占比为0.31%,随着气候变暖造成的夏季增长、冬季缩短,对贵阳地区居民心脑血管疾病发病人数占-1.62%;不同舒适域等级日数的改变对心脑血管发病人数占-0.87%,两者均表明...     

空间结构函数在北京地区气象观测站网设计中的应用

通过统计1978—2000年北京东南低地形区有关台站在春季、夏季、秋季、冬季的逐日平均气温和水汽压的结构函数, 分季节分析了该地区这两个二类气象要素的线段及平面内插精度和台站间距的对应关系, 并根据内插标准误差不超过观测标准误差的原则, 对上述两要素在北京东南低地形区的合理布站方案及间距进行了估算, 可以为2008年北京奥运会气象服务系统建设中气象台站布网建设提供一定的依据。结果表明, 正三角形排列方案为北京东南地区二类气象台站的最佳布站方案, 且布站精度应小于等于16 km。