玉米螟主要发生期的预测预报

气象条件影响着玉米螟各发生期的年际波动，而它们之间的关系不是线性的，此本文在因子中加入了平方项和交叉项，通过逐步回归的方法，找出影响玉米螟各发生期的县体气象因子，最终建立玉米螟各发生期的预报方程。经过检验，各方程预报效果理想。     

环渤海夏蝗发生程度气象集成预报方法

东亚飞蝗发生程度与气象条件关系密切,该文使用1980-2008年的飞蝗资料和气象资料,选择了环渤海4种典型(沿海、水库、洼淀、内涝)蝗区,利用秩相关系数法筛选影响飞蝗发生程度的气象因子,确定了影响不同蝗区夏蝗发生程度的气象因子指标集。利用权重修正气象距离法,建立了气象距离指标预报模型;依据飞蝗自身生物学特性,建立了生物学预报模型。在此基础上,基于蝗虫生物学和气象条件影响的共同作用,建立了夏蝗发生程度的生物一气象集成长期预报模型。结果表明:在环渤海飞蝗区域,不同类型蝗区影响气象因子有一定差别,集成预报模型趋势预报准确率高于其他模型。     

二代玉米螟卵峰日与气象条件的关系及预报

利用２４年的资料,研究了二代玉米螟发生期与气象条件的关系。建立了卵峰日发生的长、中、短期预报模式。研究结果表明：温度是影响二代玉米螟发生的主导因子,平均气温、最高气温、最低气温、５ｃｍ地温等因子均对二代玉米螟卵峰日有显著的影响。玉米螟发育进程遵循有效积温法则;降水量和雨日偏多,对发育进程有延缓作用。所建立的预报模式经检验效果较好。     

郑州市麦蚜发生气象条件分析及预报研究

以郑州市1998-2009年的麦蚜发生情况、气象观测资料为依据,结合麦蚜自身生物学特性,分析了郑州地区麦蚜发生特点和规律及其与光、温、水等环境气象条件之间的关系,并利用相关系数法进行因子普查,筛选出影响郑州市麦蚜发生和流行的主要地面气象因子为1月上旬平均气温、2月上旬降水、5月下旬日照和5月温雨系数。据此,利用当年上述地面气象因子预报值,建立了年度预报模型。模型历史拟合准确率为95.0%,对2010和2011年郑州市麦蚜发生程度的预报精度分别为92.2%和90.0%。     

郑州市麦蚜发生气象条件分析及预报研究

以郑州市1998—2009年的麦蚜发生情况、气象观测资料为依据, 结合麦蚜自身生物学特性,分析了郑州地区麦蚜发生特点和规律及其与光、温、水等环境气象条件之间的关系,并利用相关系数法进行因子普查,筛选出影响郑州市麦蚜发生和流行的主要地面气象因子为1月上旬平均气温、2月上旬降水量、5月下旬日照时数和5月温雨系数。据此,利用当年上述地面气象因子预报值,建立了年度预报模型。模型历史拟合准确率为95.0%,对2010和2011年郑州市麦蚜发生程度的预报精度分别为92.2%和90.0%。     

辽阳地区玉米螟发生条件分析与预报模式

利用1994～2004年辽阳市植物保护站提供的玉米螟田间调查资料与辽阳市气象台同期气象资料进行了相关分析,找出了影响玉米螟发生的3个主要因子,并建立了多元回归预报模式。结果表明:辽阳地区1月平均气温、上年5月的虫卵量、上年10月幼虫量与当年虫害发生轻重关系十分密切;控制10月幼虫量,是防治下年度玉米螟虫害大面积发生的主要环节;虫害发生的轻重有明显的周期性变化。     

豫北多时效归一化棉铃虫气象预报模式

按照棉铃虫繁育规律,将棉铃虫周年活动期划分为秋季预蛹期、越冬期、春季羽化期、夏季危害期4个阶段,分阶段选取有昆虫学、统计学意义的气象因子,通过归一化处理和加权组合,组成棉铃虫气象指数,建立多时效、归一化棉铃虫气象预报模式和分析、评价指标。结果显示：气象条件与棉铃虫发生程度密切相关,各时段预报模式的复相关系数达0.7780~0.8780,回代拟合率为96.7%,回归效果极显著。经试报应用,取得较好效果。结论认为：将诸多气象因子作无量纲化处理,不但便于因子间相互组合,还可提高模式的预报精度;将棉铃虫周年繁育期划分为秋季预蛹期、越冬期、春季羽化期、夏季危害期,突出了阶段性特点,分阶段组建预报模式,预报效果较好。对组合因子的生物学意义,有待生物学试验认定。     

德阳市区空气污染气象指数预报

根据空气污染与气象条件的关系分析,引入一个空气污染气象指数,用T213数值预报产品相关资料作为空气污染气象因子输入,从而作出空气污染气象指数预报.     

深圳市流感就诊率季节特征及夏季流感就诊率气象预报模型

利用深圳市2003-2007年5年的流感样病例资料和同期气象资料,对深圳市夏季流感与气象条件的关系进行了分析与统计。研究发现深圳市流感高峰期发生在春季和夏季,且存在向夏季转移的趋势,这种流感流行的季节差异与天气条件有很大的关系,受气温、相对湿度的影响显著,在平均气温处于25-30℃之间,相对湿度较高的天气条件下易出现流感高峰。用最低气温、最小相对湿度和日照时数为预报因子,建立了深圳市夏季流感就诊率的等级预报模型。     

德阳市区空气污染气象指数预报

根据空气污染与气象条件的关系分析，引入一个空气污染气象指数，用T213数值预报产品相关资料作为空气污染气象因子输入，从而作出空气污染气象指数预报。     

田阳三化螟蛾盛发高峰初日气象预警模型

三化螟为水稻主要害虫之一,单食水稻,在田阳一年发生完全4个世代,开展各世代螟蛾盛发高峰期气象预警,对科学适时防螟灭虫,虫口夺粮意义重大。利用农业植保部门提供的三化螟蛾盛发高峰期虫情资料和气象部门气象观测同期资料,采用逐步回归方法,建立三化螟蛾盛发高峰初日气象预警模型。结果表明:各世代预警模型输出的盛发高峰初日与实况误差3天的拟合正确率为82.2%～92.9%。试报2015—2016年,第1世代预报与实况误差为3天,第2代至第4世代误差为1～2天。三化螟蛾盛发高峰初日气象预警模型的拟合正确率、试报结果误差范围比较理想,可投入日常业务应用。     

贝叶斯准则在农牧交错带农业种植决策中的应用

为揭示呼伦贝尔市农牧交错带农业种植结构的实质,利用贝叶斯准则及该区气象资料,主要作物大豆、玉米和小麦的种植面积及产量资料进行了分析。结果表明:①该区种植作物的经济效益大小排序为:大豆>玉米>小麦;②如果预报有干旱发生,则作物种植比例大小排序为:玉米>大豆>小麦;如果预报有洪涝或低温冷害发生,则作物种植比例大小排序为:大豆>玉米>小麦;③设计了两种在干旱气候年型下的作物种植比例最优方案,产值可分别增加3%和5%以上。     

基于气候适宜度的玉米产量动态预报方法

夏玉米是河北省主要粮食作物之一, 其生长发育及产量形成受气象条件影响很大, 开展玉米产量动态预报对河北省农业生产和粮食安全具有重要意义。该文结合夏玉米生理特性, 建立了夏玉米气候适宜度模型, 利用此模型借助于SPSS统计软件, 计算了1972—2005年河北省8个市夏玉米生育期内逐旬气候适宜度, 以此为基础, 建立了河北省8个市夏玉米不同时段产量预报模型。结果表明:夏玉米气候适宜度与产量相关显著; 1972—2005年历史预报检验和2006—2007年预报试验平均准确率分别为88.8%和96.8%, 能够满足业务服务需要。     

张家港市天气与道路交通安全的关系

对张家港市2010—2012年每日气象要素和交通事故数据进行了统计和分析。结果表明,在张家港市这个中国东部沿海发达地区典型的县级市里,交通事故的发生与节气、大风、降雨、积雪、能见度和温度等气象现象和要素都有着一定的内在关系。天气对道路交通安全的影响,不仅表现在对道面客观通行状况的影响,也表现在天气变化对驾驶员心理的间接影响。如果充分利用气象预报为交通服务,就能在很大程度上减少交通事故的发生概率。     

随机森林回归法在冬季路面温度预报中的应用

基于宁宿徐高速公路三个交通气象站2015—2018年冬季逐10 min实时观测资料,使用随机森林回归模型预报这三个站的未来1h冬季路面温度,分析了该模型在冬季路面温度预报中的可行性和适用性.研究结果表明:随机森林回归法可以被用来预报高速公路冬季路面温度,不同类型的交通气象站点的特征输入方案和参数调试标准存在差异;与简单...     

湖南猛洞河漂流气候舒适度评价及预报方程的建立

文章选取湖南省永顺县气象站1971-2000年各月的平均气温、相对湿度和风速资料,作为评价气候环境对漂流旅游舒适度的影响因子,对湖南省内著名的漂流景点、全国仅有的两条四星级漂流线路之一的猛洞河进行气候舒适度的模糊综合评判,并根据该评判模式建立了猛洞河漂流气象条件舒适度的预报方程。结果表明：(1)每年3-11月均可进行漂流旅游,其中气候条件较为舒适的时间为每年的5-9月,最为适宜的时间是6-8月,其中7-8月为漂流的旺季。(2)猛洞河气候舒适度判定结果与漂流景区的客流量相关程度达到0.859,表明气象因子是影响猛洞河漂流客流量的最主要因素。(3)在模糊综合评判的基础上,文章建立了猛洞河漂流每日气象条件舒适度预报方程,在实际应用中能为漂流游客提供指导。     

城市化进程对北京区域气象场的影响模拟

城市化所导致的下垫面的改变会直接影响局地气象。根据北京城市测绘院提供的北京市楼房建筑平均高度资料,利用中尺度数值模式(MM5V3)模拟了城市化进程引起的气象效应,并与奥林匹克公园站等6个地面观测资料进行了比较。结果表明:MM5V3可以很好地模拟下垫面类型改变导致的气象效应,城市升温效果获得了较好的体现,风速模拟值减小,风向的模拟得到较明显的改善,气压和风速的统计偏差也明显减小。分析结果还揭示了稳定天气条件下北京地区气象场的模拟及实时预报必须考虑精细化的地形及下垫面状况。     

辽阳地区6～8月耗电量与气象条件关系及预报

根据2002～2004年辽阳地区逐日耗电量和气象资料,分析了6～8月耗电量与气象条件的关系。结果表明:耗电量对气温的变化最敏感,与日照、降水、相对湿度等气象要素也有一定的相关性。在此基础上建立多元回归预报模型,对每月的逐日平均、最大、最小耗电量进行预报,对建设节能型社会、提高用电效率具有应用价值。     

气象-气溶胶资料联合同化对秋季PM2.5浓度模拟的影响研究

相比冬季大范围静稳条件下的污染堆积过程,秋季气象条件更加复杂和局地化,气象条件模拟不确定性给秋季气溶胶模拟带来了更大难度,且目前研究较少考虑气象-气溶胶因素在线模拟和联合同化。使用WRF/Chem模式和格点统计差值（GSI）三维变分同化系统,2015年10月进行了为期1个月的气象-气溶胶资料联合同化及模拟试验,并基于此讨论了气象-气溶胶资料联合同化对秋季PM_2.5浓度模拟的影响。结果表明,WRF/Chem模式可以模拟出秋季污染天气过程,但对华北平原和中东部地区存在高估、西北部存在低估现象;同化地面PM_2.5浓度观测资料可以改进对PM_2.5浓度的模拟,上述两个地区的偏差均得到订正,6 h预报偏差均降低至6 μg/m3以内;重点针对华北地区的分析表明,秋季PM_2.5污染过程与特殊气象条件（湿度升高、风场辐合、区域输送）密切相关,因此在地面PM_2.5观测资料同化基础上增加常规气象资料同化,能进一步提高对华北平原气象-污染过程的表达,PM_2.5浓度预报相关系数从0.86提高至0.89。气象-气溶胶联合资料同化能更加准确地模拟秋季气溶胶污染过程,为更好地开展污染成因和在气象预报框架下开展气象-气溶胶相互影响研究提供了基础。