广东省水稻稻飞虱发生的气象等级指标

利用1993~2007年《广东省农村统计年鉴》中稻飞虱年发生程度、2000~2008年广州市番禺区稻飞虱发生的实测资料、1993~2007年广州市气象资料,分析温湿条件与稻飞虱发生的关系,结合统计学、物候学方法,制定广东早稻、晚稻稻飞虱发生的气象等级指标。经回代检验,该指标可靠性较好,可投入业务使用。     

贵州玉舍冬季滑雪气象指数等级制订

运用1988~2017年贵州省玉舍滑雪场附近30年气候资料和2015~2016年冬季滑雪场客流量资料,分析贵州高海拔地区滑雪运动与气象条件的关系,进而进行滑雪气象指数等级研究。结果表明:(1)玉舍滑雪场冬季具有少雨、低风、温度适宜的气候特点,可以开展滑雪运动。(2)玉舍的滑雪人数与气象因子风速、气温、相对湿度、降水量呈显著反相关。(3)根据玉舍滑雪场气候背景特征,分别对降水量、相对湿度、舒适度指数三个气象要素进行分级,通过实际滑雪人数分级与滑雪气象指数等级预报进行的检验表明:实际滑雪气象指数等级与指数预报等级相同(即绝对值之差为0)的准确率达26.4%,实际滑雪气象指数等级与指数预报等级绝对值之差为1的准确率达66.7%,即预报滑雪气象指数等级与实际滑雪气象指数等级之差≥1的准确率达93%。     

稻瘟病发生发展气象条件等级业务预报技术研究

从稻瘟病发生机理出发,通过筛选满足稻瘟病病菌侵入寄主的气象因子条件,即水稻稻瘟病的促病气象指标:日平均气温20～30℃,日最低气温<20℃,空气相对湿度≥90%,日照时数≤1h,日降水量≥1mm,建立了水稻稻瘟病发生发展的气象条件促病指数Z,在相关分析的基础上确立了稻瘟病发生发展气象条件预报等级指标,通过1984-2006年历史回代检验,准确率为74%～78%.2007年实际业务服务应用,服务效果很好.     

北方地区小麦蚜虫气象适宜度预报模型构建

根据1958—2015年我国北方地区8个主产省（市）小麦蚜虫分省发生面积和发生程度资料、1958—2015年601个气象站点相应逐日气象资料和农业气象站小麦发育期资料,采用相关分析、主成分分析和逐步回归等方法,并利用相关系数法进行因子普查,结合小麦蚜虫适宜生理气象指标和华北、黄淮小麦生育期规律,筛选影响小麦蚜虫年发生程度的关键气象因子,构建分区域的小麦蚜虫气象适宜度预报模型,并将气象适宜度指数划分为非常适宜、适宜、较适宜、不适宜4个等级,以反映气象条件对小麦蚜虫发生发展的适宜程度。结果表明:筛选出影响华北小麦蚜虫年发生程度的8个关键气象因子,影响黄淮小麦蚜虫年发生程度的6个关键气象因子。建立的华北、黄淮模型回代检验等级准确率分别为91.2%,93.1%,2016—2018年3年外推预报平均准确率均在75%以上;利用黄淮模型反演苏皖两省2016—2018年小麦蚜虫发生等级、异地检验3年预报效果均较理想。模型适用于从气象角度对华北、黄淮及江淮地区小麦蚜虫发生等级进行监测和预报。     

广东省水稻纹枯病发生的气象等级监测和预报方法

从水稻纹枯病发生机理出发,通过筛选满足纹枯病病菌侵入寄主的气象因子条件,即水稻纹枯病的促病气象指标:日平均气温23～30 ℃、日平均相对湿度≥91%、日照时数≤2 h、日降水量＞1 mm,建立了水稻纹枯病发生发展的气象条件促病指数Z,在相关分析的基础上确立了纹枯病发生发展的气象条件预报等级指标,通过1992～2006年历史回代检验,准确率为74%.2007年实际业务试报应用,其预报可行性较好.     

淀山湖蓝藻发生程度气象预测模型

为了为淀山湖蓝藻控制提供技术依据,根据1998—2009年淀山湖蓝藻发生程度和同期气象资料,用相关分析方法分析淀山湖蓝藻暴发的气象条件,用逐步判别方法建立淀山湖蓝藻发生程度的气象预测模型。结果表明:主要影响淀山湖蓝藻暴发的气象因子是温度。气象指标为:7—8月平均气温大于等于29℃,6—9月日最高气温大于等于35℃日数大于等于16天,7—8月日照时数大于等于420h,6—8月降水量小于等于420mm;气象预测模型Ⅰ(起报时间6月初)和模型Ⅱ(起报时间8月初)拟合的准确率分别为91.7%和100%;2010年试报,模型Ⅰ预测正确,模型Ⅱ预测值比实际值低1级。建立的淀山湖蓝藻发生程度气象预测模型可应用于业务。     

舟山海雾特征及其对数值模式的初步订正

采用舟山海域1962—2015年的4个气象观测站资料、2014—2015年2 a的逐时自动气象数据和浮标站数据,统计分析了舟山海雾特征,结果表明:海雾总是在大尺度背景条件和一定的气象水文条件下发生;海雾春季最多,秋季最少,一天中多发生在夜间和早晨,又以下半夜到早晨最多,雾散一般在11∶00以后;海雾按天气形势可分4型,不同类型其季节变化和日变化存在差异;浓雾发生的要素特征为,气温5~27℃,海温9~27℃,气温露点差0~4℃,90%的浓雾发生在2 m相对湿度≥95%、气海温差-3.7~3.2℃时,浓雾风向主要落在东南风和偏南风之间,平均风力一般在1~5级;利用要素阈值对WRF能见度模式进行订正检验,发现对提高浓雾的定性预报准确率有较明显的作用。     

基于气象条件的河北高速公路通行状况综合风险等级预报方法

利用2012—2017年河北省高速公路沿线交通气象站观测资料以及因气象条件造成的高速公路交通事故和封闭管制资料,选取公路交通高影响天气的强度、持续时间、风险区划等级、单项车流量、地形、发生时段等多个因子,运用加权分析法,分别建立雾、路面结冰和强降雨3种气象灾害风险等级预报模型。在此基础上,构建综合3种高影响天气条件下的高速公路通行状况综合风险等级预报模型,并以3种天气条件造成的公路封闭时长为判别指标给出分级标准。经检验,基于3种高影响天气的河北高速公路通行状况综合风险等级预报模型,其产品准确率可达76.7%,能够满足日常交通气象服务需求。     

基于气象因子的广东早稻穗颈瘟发生面积的预测

根据2009-2018年广东省代表站稻瘟病和气象要素观测资料,以及稻瘟病发病的生态条件,确定出稻瘟病适宜致病日的气象条件(日平均气温20~30℃、日平均相对湿度≥90%、日照时数≤2 h、日降水量≥1 mm),考虑连续多个适宜致病日对稻瘟病发生的贡献不同,赋予不同的权重,构建了稻瘟病促病气象指数Z。利用回归分析建立了基于促病气象指数Z的穗颈瘟发生面积比率预测模型。模型历史回代检验表明,穗颈瘟发生面积比率预测值与实际值误差绝对值之比≤2%的准确率为86%。2019年实际业务试报的误差为0.1%~1.1%,预报效果较好。     

河北省承德市马铃薯晚疫病气象条件分析及预报

通过对1990～2008年承德市马铃薯晚疫病的发生面积与气象条件的相关分析表明:马铃薯晚疫病的发生是生物因子在适宜的气象条件下发生作用的结果.气温、降水、相对湿度、日照时数等气象条件是马铃薯晚疫病发生的决定性因素.在温度条件适宜的情况下,阴雨连绵或多雾、多露最有利于晚疫病的发生和流行.以受灾率作为马铃薯晚疫病气象等级的划分标准,选取与晚疫病相关好的前期气象要素作为预报因子,采用综合聚类法建立了马铃薯晚疫病气象等级的预报模型.回代结果表明:用气象综合聚类法做马铃薯晚疫病的气象等级预报,可以为控制晚疫病的蔓延赢得宝贵时间,提高气象决策服务水平.     

中山市2015—2019年臭氧超标特征及其与气象条件的关系

利用广东省中山市2015—2019年的地面臭氧浓度及气象观测数据,分析了中山市近年来臭氧超标与气象条件的关系。结果表明,中山市2015—2019年臭氧超标天数从22天增加至66天,臭氧年评价值增长36%,中度污染以上天数占超标天数比例从9.1%增长至36.4%。臭氧超标主要集中在8—11月,其中9月超标天数最多。夏秋季节臭氧超标主要发生在气温高、湿度低、太阳辐射强、日间10—14时无明显降水、吹北风的气象条件下,臭氧的污染潜在源区主要位于中山西部到北部的城市。风向和气温是臭氧超标最重要的指标,夏、秋季日间吹北风且日最高气温在33℃或以上时超标率分别达到89.1%和78.6%。2017年和2019年在相同的最高温、相对湿度、太阳辐射强度、降水和风速条件下的臭氧超标率均远高于2015年。当臭氧起始浓度在10μg/m³以下、11～30μg/m3及30μg/m³以上时,夏(秋)季从起始浓度达到超标分别用时7.1(6.9)h、6.2(6.2)h和5.8(5.9)h,相应气温上升7.2(7.1)℃、5.8(5.8)℃和4.7(5.1)℃,起始浓度增大时,...     

中国典型大雾落区基本概念模型的研究与建立

利用MICAPS气象信息综合分析处理系统的历史气象资料,根据大雾形成的物理机制,对2008-2010年发生在中国典型区域大雾天气个例中主要影响因子进行分析,得出7个有利于区域大雾产生的因子。结果表明：7个因子中,逆温层厚度为20-200 hPa;地面温度露点差多小于1 ℃,前一日多小于3℃;近地面湿空气厚度0.05-0.70 km;逆温层极值点0 ℃线是雾淞产生特征线;地面偏南风风速为2-6 m·s-1;气温为-15.0～20.0 ℃,其中,-5.0～5.0 ℃占比例最大,0 ℃线是大雾发生的特征线;变性或减弱的高气压。7个因子均有12-24 h的超前特征,经过叠加,构成了“大雾落区基本概念模型”。根据模型建立了大雾落区预报业务系统。理论检验表明,区域大雾预报时效可提前到12-24 h,24 h区域大雾预报准确率为87.5 %。     

龙川县气温预报方法的建立与应用

利用龙川站2008-2012年地面观测资料、欧洲中心数值预报产品,采用常规统计预报方法（逐步回归）,将最高（低）气温实况作为预报对象,把可能影响气温变化的气象要素作为预报因子,分月建立未来24～ 72 h最高（低）气温的MOS预报方程,通过对2013年全年的检验预报表明：未来24～72 h最高（低）气温预报平均绝对误差均在2.0℃以内.     

上海市电力负荷与气象因子关系及精细化预报

电力负荷预测是电力调度的重要参考依据,气象条件对电力负荷有重要影响。利用上海市2004—2008年15 min 1次的电力负荷资料和宝山气象站 (区站号58362) 同一时段3 h 1次的气象观测资料,对上海市电力负荷特征进行分析,发现不同温度区间和不同天气类型电力负荷的日变化特征有明显差别。采用逐步回归方法得到各温度区间日平均气象负荷率的预报方程,通过系数订正,得出不同天气类型的逐时负荷预报。2009年试报结果显示:采用预报日前3 d的趋势负荷平均值作为预报当日的趋势负荷值,得到的日平均负荷预测值的误差最小,约为3.6%;非工作日日平均负荷的平均预报相对误差比工作日大;日平均气温超过18 ℃时,工作日日平均负荷的预报误差较小;低于18 ℃时,预报误差明显增大;逐时负荷平均预报误差约为4%。     

川东北地区大春季农业气候资源的年代际变化特征分析

以1961~2008年川东北地区21个气象站的气象资料为基础,对大春生长季农业气候资源要素进行统计分析,并应用M ann-Kendall方法对各资源要素的突变性进行了检测。结果表明,≥10℃初日呈提前趋势;≥20℃终日、≥22℃终日均呈推迟趋势;界限温度内积温随年际增加,降水随年际变化不大,日照时数随年际减少;各农业气候资源除日照外均没有发生较明显突变,86%的地区的日照时数在1980年左右发生了减少型突变。这些变化必将影响到农业生产的布局和结构,为更加合理利用农业气候资源和应对气候变化提供科学依据。      

宜昌市电力负荷对气象因子的响应及气象预报模型的建立

利用2015—2017年宜昌市逐小时电力负荷资料及对应时段地面气象观测站数据,分析宜昌电力负荷的变化特征,研究气象敏感负荷与气象因子的关系,基于主要气象敏感因子通过逐步回归法建立宜昌电力负荷预报方法。结果表明：宜昌电力负荷呈逐年增长的趋势,夏季和冬季是一年中电力负荷高峰期,年最大电力负荷出现在夏季,年均增幅达11.8%,年最小电力负荷出现在春节期间;气温对气象敏感负荷影响最大,随着日平均气温T升高逐日气象负荷率先减小后增加,当T为17℃时,气象负荷率最小,从而划分了4个变化阶段：17℃≤T<26℃、T≥26℃、7℃≤T<17℃、T<7℃,基于各阶级主要气象敏感因子分别建立电力负荷回归预报方程,经检验,在实际应用中预报相对误差绝对值为3.8%,基本能够满足电力部门负荷预测的精度要求。后期可结合人工智能算法,进一步提高宜昌电力气象负荷预测的稳定性和准确性。     

Himawari-8气象卫星黄海浒苔动态监测

基于Himawari-8气象卫星数据,研究了利用归一化植被指数提取浒苔信息方法,并提出了浒苔强度和移动速度估算方法。对2016年5-7月黄海海域浒苔信息进行监测,获得了浒苔暴发的时间、地点、面积、强度、影响范围、漂移路径及移动速度。结果表明:2016年5月19日Himawari-8气象卫星首次监测到黄海海域出现浒苔信息;6月中下旬进入暴发期,浒苔面积、影响范围及强度达到最大值;7月上旬,伴随着浒苔大面积登陆青岛、烟台、威海等地,浒苔进入缓慢消亡阶段。多时次浒苔强度合成产品显示:2016年浒苔在黄海中部海域、烟台以东海域覆盖强度较大,在初始位置一带覆盖强度较小。浒苔漂移路径整体为从东南外海逐渐开始向西北近海海域靠近,日移动速度不断变化。浒苔的动态变化与水文气象环境密切相关,适宜的温度是浒苔生长和发展的基础,浒苔出现后,盛行风向是浒苔漂移方向的主要驱动力,2016年5-7月强劲的南风使浒苔一直向北漂移,并最终抵达威海,浒苔的移动与风向大致相同。     

Detecting urban warming signals in climate records

Determining whether air temperatures recorded at meteorological stations have been contaminated by the urbanization process is still a controversial issue at the global scale. With support of historical remote sensing data, this study examined the impacts of urban expansion on the trends of air temperature at 69 meteorological stations in Beijing, Tianjin, and Hebei Province over the last three decades. There were significant positive relations between the two factors at all stations. Stronger warming was detected at the meteorological stations that experienced greater urbanization, i.e., those with a higher urbanization rate. While the total urban area affects the absolute temperature values, the change of the urban area (urbanization rate) likely affects the temperature trend. Increases of approximately 10% in urban area around the meteorological stations likely contributed to the 0.13℃ rise in air temperature records in addition to regional climate warming. This study also provides a new approach to selecting reference stations based on remotely sensed urban fractions. Generally, the urbanization-induced warming contributed to approximately 44.1% of the overall warming trends in the plain region of study area during the past 30 years, and the regional climate warming was 0.30℃ (10 yr)-1 in the last three decades.     

湖州市用电需求特性及其与气象条件的关系

通过计算日用电量气象变化率lml、日最大用电负荷气象变化率lmh,分析了湖州市2006—2008年用电量及最大用电负荷的变化特征及其与气象要素的关系,着重研究了平均气温、最高气温、最低气温对用电量及最大用电负荷的影响,建立了日最大用电负荷、日用电量的预测模型。结果表明：用电量及最大用电负荷表现出年周期变化,且稳步递增,但月差异明显;不同月份不同气象因子对用电量及最大用电负荷的影响各有不同,lmh、lml与气象因子相关性显著的月份集中在6—10月;在不同温度范围,气温对用电量及最大用电负荷的影响程度也不同,随着气温变化,用电量和最大用电负荷的变化率最大可达20%;在7月、8月,气温升高1℃时,lmh、lml的变化最大,可达2%～5%。     

成都市2009年小麦条锈病特重发生的气象特征

本文从小麦条锈病浸染、繁殖、流行的气象特征角度,分析了2009年成都市在小麦条锈病生物环境存在的背景下,小麦条锈病特重发生的原因：秋季温适湿重、冬季温暖露重、春季暖和多雨。初步总结出条锈病爆发流行的定量指标：在条锈病流行期内日平均气温≥10℃时,雨日（≥0．5mm）达到10天有利于爆发,该结论可为成都市小麦条锈病的预报和防治提供科学的参考。