浅谈编制酸雨记录月报表的工作流程及技巧

从酸雨原始记录的初查、录入、形成酸雨S文件、报表预审要点和方法等方面阐述了酸雨月报表的制作流程和编制技巧,供有酸雨观测业务的气象台站参考.     

浅谈对自动气象站月观测数据文件预审经验

为了适应地面气象观测业务的发展需要,自2006年开始河南县气象局地面月报表由原来的手工编制、抄录等改为自动观测数据与人工观测记录,以及完成月报表封面、纪要、天气气候概况、备注等文字说明,经过整理后形成统一的月观测数据文件。河南站已制作了多份月观测数据文件,但预审工作仍有一定的难度。通过对月观测数据文件的预审工作实践,总结了预审方面的一些经验,找出了做好月观测数据文件预审工作中必须注意的要点,以及预审工作中出现的常见问题做了总结,供预审人员参考。     

酸雨报表预审中的常见问题及其处理

认真分析预审酸雨S文件中出现的各种问题,从原始记录的检查、AR文件与S文件的转换前后的注意事项等几个方面,总结了酸雨观测资料月报表中的常见问题,并从资料整编和报表制作上提出了一些处理方法。     

自动站地面月报表预审方法

简要介绍了我国地面气象台站自动观测系统应用软件在地面气象记录月报表预审工作中的运用,并对自动气象站地面气象记录月报表预审的常规操作步骤和在预审过程中应注意的问题作了较详细的描述,以帮助预审员在预审工作中避免错情的发生,保证地面月报表的编制质量。     

全月无降水酸雨报表制作的技巧

通过对2010年3月广西百色站酸雨观测月报表的制作,总结出全月无降水时酸雨报表的制作方法和步骤,以便观测员能够更好地掌握特殊情况的酸雨报表的制作方法。     

Milos500型自动气象站月报表预审的几点体会

根据多年Milos500型自动气象站地面气象记录月报表的预审,探讨对原始观测记录及月报表A文件审核的方法。就OSSMO2004软件对Milos500型自动站月报表制作中常见的问题,以及预审中需要注意的记录方面进行阐述,有助于预审员在预审工作中避免错情的发生,从而保证地面月报表的编制质量。     

用EXCEL电子表格制作酸雨观测记录月报表

制作酸雨观测记录月报表是酸雨观测中的一项重要任务。随着计算机技术的快速发展，以及气象现代化建设的迅速推进，目前各气象观测台站均已配备了微机，气象业务微机化操作成为了现代气象的显著特征。为此，我们利用EXCEL实现了微机自动化处理酸雨观测记录月报表。该方法运行稳定，速度快，计算结果准确，符合酸雨观测规范的要求。     

气象月报表中部分人工观测项目的预审

针对气象月报表预审中经常遇到的问题，总结了人工观测项目中云和天气现象等记录预审的基本方法，并介绍了一些经验。     

浅谈基准站月报表预审

根据近几年预审月报表的经验,针对气簿-1、压、温、湿、降水、日照等自记记录中容易忽视的问题、逐日数据维护时易出错的地方以及微机审核数据文件时需注意的方面,提出了解决问题的方法,为基准站月报表预审质量的提高和地面观测资料的准确提供了思路.     

浅析预审酸雨

1引言20世纪80年代初。中国气象局将酸雨观测正式列为气象台站观测项目。90年代初,中国气象局在全国范围内布设酸雨观测站网,目前台站数量已经达89个（含大气本底站）,形成了覆盖全国的长期监测站网。在各级业务、管理以及科研单位的共同努力下,酸雨观测业务逐步走向规范化,所积累的长期酸雨监测资料,已经应用于我国的环境监测、治理的科学决策和相关科学研究。经中国气象局批准。2006年1月1日开始执行新的酸雨规范和业务软件,本文根据新规范要求提出了在酸雨月数据预审工作中应注意的一些问题．详细地阐述了酸雨月数据备注栏的备注情况。     

降尺度技术在月降水预报中的应用

着重介绍月动力延伸数值预报模拟技巧较高的大气环流在局域降水方面的降尺度（downscaling）应用。克服动力降尺度和统计降尺度技术的缺点，从动力与统计相结合的角度，给出月尺度大气环流与局地降水之间的关系，该联系有清楚的动力学背景和天气学意义。120个月的历史实况资料回报试验证明了该关系的合理性。T63/NCC月动力延伸形势场集合预报进行中国降水的降尺度应用亦取得了较好的结果。     

水文模型中雨量资料的解集分析及应用

分布式月水文模型由于时段长,雨强均化,导致在淮河流域的应用中,网格计算径流深出现了许多不合理的零值.利用解集方法,对月降雨资料进行解集后运行水文模型,其计算结果更加合理.并应用1998年淮河流域能量和水循环试验(HUBEX)加强观测资料对模型进行了验证.     

月动力延伸预报产品在西北地区月降水预测中的释用

利用西北地区较密的163个气象观测站点逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料500 hPa逐月高度场和月动力延伸集合预报500 hPa高度场资料, 进行了气候预报、持续性预报、实况解释检验和月动力延伸预报产品释用预测试验的比较。结果表明:实况解释检验结果的准确率 (PS) 评分最高, 气候预报平均PS最低, 月动力延伸预报解释应用方法略低于实况解释检验, 高于气候预报和持续性预报。PS的空间分布表明, 月动力延伸预报解释应用结果和实况回报试验的分布非常相似, PS最大值分布在青海南部、陇南和陕西大部等各月降水气候值相对较大的地区, PS较小的地方则在新疆部分地区、甘肃河西西部等各月降水气候值相对较小的地区, 西北其他地区PS值相差不明显。此外, 利用密集站点资料进行解释应用的效果高于利用稀疏站点资料的结果, 表明更多观测信息的应用有利于改善预测技巧。     

农业气象月报自动生成系统

为了方便农业气象人员编写农业气象月报，省去农业气象人员统计分析资料的时间，杭州市气象局自行设计和研制了“农业气象业务综合信息网”软件系统，该系统可以对农业气象月报资料进行自动处理，生成农业气象月报，月报材料可通过该系统传输到所属各站，实现资料共享。     

城市供电量与气象条件的关系

通过对沈阳市１９８８、１９９８年供电量与气象要素的相关性分析,得出供电量与气象条件显著相关的时段。在提取气象电量的基础上采用非线性风线拟合法得出各时段月供电量与月气温距平、月降水距平百分率的定量关系以及日供电量与气温、降水等定量关系,进而根据日常天气预报建立了月、日供电量的预测系统,为电力部门提供专业化的服务产品。     

月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度

利用全国518个站1960—2011年逐日气温观测资料和160个站1983—2012年月尺度气温客观预测数据,基于非线性局部Lyapunov指数和非线性误差增长理论,研究中国区域月尺度气温可预报性期限对资料序列长度的依赖性。结果表明:气温可预报性期限对资料序列的长度有一定程度的依赖性,在西北、东北及华中地区尤为明显。平均而言,45年的资料序列长度才能够得到稳定合理的可预报性期限。为了验证气温可预报期限计算结果的可信度,将月尺度气温的可预报性期限与客观气候预测方法的预报评分技巧进行对比,发现两者结果非常一致。其中,由观测资料得到的1月气温的可预报性期限明显低于7月,1月客观气候预测方法的预报评分技巧也明显低于7月,且1月 (7月) 预报评分的空间分布型与1月 (7月) 气温可预报性期限的空间分布型较为一致。因此,利用非线性局部Lyapunov指数和台站逐日观测资料分析气温的可预报性期限结果是可信的。     

中国长序列资料测站月降水、月均温相关联系的稳定性分析

选取我国长序列资料测站点中月降水与月均温资料较全的6个站点：西安、广州、汉口、沈阳、重庆、上海,以10a为一次成组实验,时域分辨率定为季,计算出各季月降水与月均温的相关系数,然后用相关分析和贝努里概型分析月均温与月降水之间的相关联系,初步得出我国长序列资料测站点春、夏、秋、冬月降水与月均温的相关稳定性联系。结果表明：①我国月降水与月均温在春、夏、秋、冬季均存在相关关系,以夏、秋季节最显著且为负相关,故我国常见干热或湿凉型夏、秋季;②我国华南地区春季月降水与月均温负相关关系显著,故常呈现干热或湿冷型春季;西北地区冬季月降水与月均温负相关关系较为明显,常呈现干热或湿冷型冬季。     

海南岛气候舒适度与年内客流量变化的相关性分析

利用海南岛1981-2010年的气温、相对湿度、风速、日照时数等气象资料对海南岛旅游气候舒适度进行评价,划分出年内各月旅游气候适宜性等级;结合2006-2010年的旅游客流量统计数据,计算了客流量月指数,在此基础上,用虚拟因子表示非气候气候因素的影响,采用OLS方法分别建立了客流量月指数与气候舒适度的回归方程,相关分析结果表明：（1）国内旅游客流量全年受到气候舒适度的影响,国内客流量月指数与气候舒适度之间的线性关系显著,弹性系数为1.5％;海外旅游客流量除受到气候舒适度的影响外,节假日赛事活动等非气候因素对其也产生一定的影响,海外客流量月指数气候弹性系数为1.1％.     

基于灰色关联分析法的城市火灾与气象条件关系分析

文章用灰色关联分析方法对呼和浩特市1999—2009年的月气象资料和同期火灾资料进行了分析,得到月平均温度、月平均相对湿度、月总降水量、月无降水日数、月平均风速与月火灾次数的关联度及其强弱顺序,其中月平均风速关联度为0.657,在强弱顺序中排在第一位,其次分别为月无降水日数和月平均温度。为进一步研究城市火灾受气象条件的影响和建立城市火险潜势预报模型提供基础依据。     

Characterizing the urban temperature trend using seasonal unit root analysis: Hong Kong from 1970 to 2015

This paper explores urban temperature in Hong Kong using long-term time series. In particular, the characterization of the urban temperature trend was investigated using the seasonal unit root analysis of monthly mean air temperature data over the period January 1970 to December 2013. The seasonal unit root test makes it possible to determine the stochastic trend of monthly temperatures using an autoregressive model. The test results showed that mean air temperature has increased by0.169?C(10 yr)~(-1)over the past four decades. The model of monthly temperature obtained from the seasonal unit root analysis was able to explain 95.9% of the variance in the measured monthly data — much higher than the variance explained by the ordinary least-squares model using annual mean air temperature data and other studies alike. The model accurately predicted monthly mean air temperatures between January 2014 and December 2015 with a root-mean-square percentage error of 4.2%.The correlation between the predicted and the measured monthly mean air temperatures was 0.989. By analyzing the monthly air temperatures recorded at an urban site and a rural site, it was found that the urban heat island effect led to the urban site being on average 0.865?C warmer than the rural site over the past two decades. Besides, the results of correlation analysis showed that the increase in annual mean air temperature was significantly associated with the increase in population, gross domestic product, urban land use, and energy use, with the R~2 values ranging from 0.37 to 0.43.