流行性感冒爆发气象条件主成分分析

文章对1970-1989年北京、天津和石家庄市流行感冒爆发期间温度、湿度、降水量等9个旬平均气象条件进行主成分分析，前3个主成分的方差贡献率占总方差的81.94％。前3个主成分的特征向量表明，利于流行性感冒病毒传播流行的气象条件依次是：①旬平均湿度低、降水和蒸发量小（第一主成分方差贡献率占总方差的37.8％），②旬平均风速和蒸发量小、辐射较弱（第一主成分方差贡献率占总方差的25.37％）；③气压和地表温度升高（第三主成分方差贡献率占总方差的18.77％）。     

生活性一氧化碳中毒死亡与气象条件的关系

本文调查研究了呼和浩特市1986－1991年6年中，一氧化碳中毒死亡80例，结合相应的气象要素、天气过程分析了它们之间的相互关系。该地一氧化碳中毒年死亡率为0．2人／10万，农民为1．4人／10万，外来临时工为6．8人／10万。一氧化碳中毒易发生在低短简陋、年久失修或周围高建筑物屹立的住房。一年中，11月与3月较多。降雪后48小时内中毒死亡有非常显著的增加倾向。发生中毒日前48小时内多有气压下降。夜间风小或静风，风向改变及大风来临之前，夜相对湿度超过月平均值，降温都能促使发生。许多因素叠加，更易发生。作者建议把一氧化碳中毒预报作为医疗气象结合预报的一项尝试。     

营口市一氧化碳中毒事件发生日气象条件分析

利用近10 a营口市一氧化碳浓度监测资料和气象监测资料,分析了一氧化碳中毒事件发生与一氧化碳浓度的关系,探讨了一氧化碳中毒事件发生日的地面天气形势和局地气象条件特征。结果表明:一氧化碳中毒事件发生日空气中一氧化碳浓度值偏高;弱高压类、低压类和均压类天气形势均可能发生一氧化碳中毒事件;气压梯度小,风速小,气温变化小,不利于污染物扩散是造成一氧化碳中毒的主要原因。     

长春市一氧化碳中毒事件与气象条件的关系

长春市一氧化碳中毒事件的发生与气象条件之间存在着很高的相关性。对发生在长春市区多起一氧化碳中毒事件的气象条件进行分析,结果表明：一氧化碳中毒事件的高发日的天气条件多具有以下特点,一是高空有暖高压脊存在;二是地面风速很小,或为静风;三是气温有明显的回升;四是混合层高度持续降低,有明显的逆温层。     

易发非职业性一氧化碳中毒现象气象条件分析

1引言2006、2007年春,黑龙江、吉林、安徽、山东等省发生了一氧化碳中毒事件,造成很多人员伤亡,引起了有关部门的重视,也引起了相关专家的关注,因此,本文对黑龙江省内的两个个例进行分析研究,具有实际意义。2一氧化碳中毒     

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.     

哈尔滨市非职业性一氧化碳中毒潜势预报方法浅探

本文分析了天气形势和气象条件对非职业性一氧化碳中毒的影响,得出了地面高压控制、气温低、相对湿度大、风速小、逆温强、混合层厚度小的天气条件下一氧化碳污染潜势预报等级高的气象特点,从而为非职业性一氧化碳中毒潜势预报提供了较为实用的理论依据。     

延吉市CO中毒事件成因及气象条件分析

对2006年2月13—14日延吉市CO中毒事件的成因及气象条件的影响进行了分析和探讨，天气和数值模拟分析结果表明：在这次CO中毒事件中，持续弱风和大幅度升温是主要的气象影响因素，同时，逆温、弱气压场、云量多等气象条件对低空风速和湍流的持续抑制作用，延长了不利气象因素的影响时间，对中毒事件的发生也具有不可忽视的作用。延吉市CO中毒事件绝大多数死亡者和患者都住自建出租房，这种房屋空间狭小、保温和通风性能差，尤其是弱风条件下大幅度升温对其室内通风和供氧条件的不利影响，是导致该事件发生的根本原因。     

辽宁省非职业性一氧化碳中毒气象预报方法

利用统计学方法,对2003年11月至2007年3月辽宁冬季采暖期的气象资料进行普查,分析可能引发非职业性一氧化碳中毒事件的天气形势和气象条件。结果表明：不利于一氧化碳扩散的主要天气因子包括存在混合层且混合层高度较低、地面风速小、空气湿度大等。根据普查结果并借鉴了大气污染潜势预报等级划分标准,将非职业性一氧化碳中毒气象条件潜势预报分为五级,其中五级为最严重级别。结合高等级（四级和五级）天气实况和烟、霾和雾等不利于污染物扩散的天气现象出现日期对天气环流形势进行了普查,得出4种主要的天气环流型。利用2007年11月至2008年3月辽宁冬季采暖期实况资料对预报等级标准和天气形势场分型进行检验,结果显示本预报方法所定义的等级划分标准以及天气形势场分型具有实际业务应用价值。     

甘肃省气候主成分分析和区划

本文对甘肃省17个气候要素83个台站组成的气候要素场进行主成分分析,结果是前两个主成分可反映该气候场的主要特征;由各主成分的空间分布可分析各地的气候特征,在此基础上对甘肃省气候进行区划。     

一次大范围一氧化碳中毒事件的气象条件

冬季是燃煤居民一氧化碳中毒的多发季节。针对2006年2月13—16日发生在吉林省延边州罕见的大范围一氧化碳中毒事件，从大尺度环境条件、气象要素变化特征及与燃煤烟道排烟关系等方面进行了分析。分析延吉近46年冬季（1960—2005年11月-2月）气象观测资料，发现“2．13”一氧化碳中毒事件是在近地面出现强烈逆温、最大逆温层顶高度低、地面接近静风、同时气温明显回升、气压明显下降等气象条件下发生的。此气象要素组合在历史上实属罕见。一氧化碳中毒事件不是某单一气象要素决所定的，而是众多气象要素组合综合作用的结果。     

甘肃省玉米产量的主成分分析

应用自然正交函数方法将甘肃省玉米产量的趋势产量项(Yt)和气候产量项(Yw) 进行展开,展开后的Yt、Yw第一特征向量都表明了Yt、Yw总趋势的一致性,其大值中心表明产量变率较大。通过对各主成分主要时间系数与各站Yt、Yw进行相关分布分析,筛选出全省玉米产量的八个站点,这些站点基本上代表了本省不同类型的农业气候区域的玉米产量水平和生育状况。     

郑州市CO中毒事件气象条件分析

冬季是CO中毒的多发季节.针对2007年1月1-3日郑州市所发生的CO中毒事件,从天气形势、逆温情况、气象要素特征等方面进行了分析.结果表明:气压梯度小、近地层逆温明显、风力小、温度低、湿度大、云量多等气象条件都是造成中毒事件的有利气象因素;又因天气寒冷,放假期间人们大多待在家中,因此煤气中毒事件较平时激增了数倍.     

新疆玛纳斯灌区水面蒸发量主成分分析

对新疆玛纳斯灌区水面蒸发气象影响因子进行了主成分分析.第一主成分代表空气冷热状况;第二主成分代表空气动力条件和日照条件;第三主成分代表相对湿度.前3个主成分累计贡献率已达97.7%,故提取3个主成分已能满足要求.经过检验,利用2个主成分建立二元一次回归方程,并与应用所有气象影响因子建立的多元线性回归方程相比较,结果显示,主成.分分析方法建立的回归方程的偏回归系数均通过t检验,达到极显著水平,多元线性回归方程虽拟合效果稍优于主成分分析方法,但偏回归系数b均未通过t检验,系数显著性水平不如主成分分析法.     

基于主成分分析的两次雷电过程特性对比

雷电发生时涉及的宏观环境参量多且复杂,考虑不损失大量信息的前提下,基于主成分分析法对两次雷电天气过程进行特性对比,凝练雷电天气潜势预报和临近预报的着眼点,有助于提高其预报准确率。利用闪电、雷达和天气背景资料选取2011—2013年6—8月西宁雷电活动样本,提取同时次探空资料中26个环境参数作主成分分析,深入分析2012年7月29日(过程Ⅰ)和2013年8月26日(过程Ⅱ)两次雷电天气过程的演变和环境条件。结果表明:大气动力和大气温湿类参数与西宁雷电活动关系最为密切,闪电强度累积概率显示动力类较温湿类偏强,平均负地闪强度偏大-1.91 kA,平均正地闪强度偏大1.92 kA。过程Ⅰ表现为西风槽型雷电天气,受大气温湿类参数影响较大;而过程Ⅱ属于副高边缘型雷电天气,明显受大气动力参数影响。两次过程的闪电活动均以负地闪为主,都有明显的日变化规律,且呈单峰型分布。过程Ⅰ在闪电频次上占优势,但在强度上明显弱于过程Ⅱ的。     

吉林省高一氧化碳浓度与气象条件的关系

1引言 每年的冬季由于特定的环境使一氧化碳中毒事件时有发生,那么CO浓度值与气象条件有什么关系呢？本文利用便携式CO测试仪器测量CO浓度值大于10ppm的天数个例与各气象要素和天气形势进行分析,将CO浓度较高的天数与岗地、坡地和山顶的烟筒的排烟情况以及各气象条件之间的关系加以分析,得出CO浓度较高值的月分布特征以及与逆温强度、局地风向风速、湿度等气象条件的对应关系。     

新疆地区多时相MODIS-NDVI数据主成分分析

利用EOS／MODIS的250m卫星遥感数据,对新疆2010年全年36个旬的数据,用最大值合成方法将每3旬NDVI数据合成每月NDVI数据,对每月NDVI数据进行主成分分析,提取了不同主成分分量,分析了不同主分量累积方差。结果表明,主成分变换的前4个主分量包含了大部分信息：第一主分量反映了NDVI在全年的空间分布和累积值。第二、三、四主分量反映的是冬夏、春夏、春秋等季节性的变化情况。     

主成分分析法在神经网络集成预报中的应用

本文将主成分分析方法引入到用神经网络作集成预报中,根据各个主成分的方差贡献的大小来确定所需主成分的个数,在此基础上,对集成预报的原始因子进行重构,以达到对数据进行降维,加快计算速度和提高预报准确率的目的。     

基于主成分分析的省级气象计量检定能力评估方法

提出基于主成分分析的省级气象计量检定能力评估方法。该方法从实际数据出发,对常用评估指标进行综合筛选,从中提取出具有最佳解释能力的新综合评估指标,并建立相应的数学模型,从而实现省级气象计量检定能力的综合评估。通过实例分析,验证了该方法的有效性和实用性。