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高血压发病与短期天气变化关系分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为了使高坟病人避开不良所象条件的影响,并且利用的气象条件来增强体质,防治疾病。对南宁市春季高血压发病与气象要素关系的分析,找出一些气象要素指标及天气形势类型,进行疾病分级预报。 相似文献
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天气变化与交通事故之间存在较为密切的关系,利用2010~2018年南充市交通事故数据及相关气象数据等资料,探讨了不同气象条件对驾驶员、车辆、道路环境等的具体影响,统计分析了南充市所辖区域内交通事故年和月际、逐日变化和事故发生地当时气象要素特征,以及两者的相关性。结果表明:近年来交通事故呈现出逐年减少的趋势,主汛期(5~8月)和冬季是南充市交通事故的高发时期,而春季(3~4月)及秋季(9~11月)交通事故发生相对较少。同时,交通事故发生存在明显的日变化特征,每日07~08时、11~12时、14~15时、18~19时为高发时段;交通事故多发与天气条件具有一定的相关性,尤其是高温、降雨、大雾等天气现象;另外,在不同的天气条件下,有针对性的采取一些措施,可以有效避免交通事故的发生。 相似文献
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本文利用2002—2008年近7年吉林省50个气象站的春季沙尘观测资料,分析了春季沙尘天气的特征及其与气象要素的关系。结果表明:时间分布上,区域沙尘天气、区域浮尘天气呈现波动减少的趋势,局地沙尘天气呈现波动起伏状态;空间分布上,区域沙尘天气西北多东南少,区域浮尘天气西南多东北少。影响吉林省产生区域沙尘天气的沙源地、移动路径与区域浮尘天气基本相同,但相同的路径产生的影响却不同。3月区域沙尘天气的出现日数与当月平均降水量呈明显的负相关;与当月平均气温关系不明显。春季沙尘日数与上半年冬季(12、1、2月)平均气温有很大的正相关。 相似文献
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利用2020年贵州省安顺站大气电场仪和地面气象要素观测资料,在分析该地区大气电场时间演变特征的基础上,分类讨论了晴天、降雪、强雷暴等天气类型下大气电场与同期气象要素的关系。结果表明:安顺站大气电场全年日变化均为正,夏半年、冬半年和全年平均三者日变化基本一致,在午后到傍晚较低,其数值在夏半年明显弱于冬半年和全年平均。月变化整体呈减弱趋势,其中6~7月有明显的跃升;晴天,大气电场平均强度介于0.15~1.01 KV/m,08时左右达到峰值,17时左右达到谷值,为典型的“单峰单谷”大陆简单型,与气温呈负相关,与相对湿度呈正相关;降雪天气,大气电场平均强度在3 KV/m左右小幅波动,凌晨达到峰值,14时左右达到谷值,与气温基本呈负相关,与相对湿度呈正相关;强雷电天气,大气电场平均强度介于1.5~3.1 KV/m,最强瞬时强度可达几十KV/m,午后开始逐渐增强,傍晚达到峰值,与地面气压和相对湿度均为负相关关系。相对湿度与大气电场的相关性普遍高于地面气压和气温。 相似文献
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气象要素极值数据库及统计分析系统在2002年秋风天气过程中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍用ADO数据库编程技术编写的气象要素极值统计分析系统功能,利用该系统对贵州2002年8月的秋风天气过程中的有关气象要素做了详细统计。结果表明,全省各地8月9-21日,每日日平均气温普遍低于历史平均值2℃以上,大大超过了水稻开花期的温度危害指标,最长持续时间达13d以上,有大量台站日平均气温突破当日历史极端值,刷新了历史记录。整个秋风天气过程,全省80个气象台站日平均气温平均均低于历史同期平均值,有49个站点在20℃以下,全省大部分地区日平均气温最小值出现在8月10日、11日,有58个台站突破历史同期极端值。 相似文献
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G2 京津塘高速公路交通气象安全指数的预报研究 总被引:2,自引:2,他引:0
通过整理G2京津塘高速公路2年(2007年7月1日至2009年6月30日)逐月逐时的万辆车流的交通事故和交通流量及气象要素资料,并将各月平均万辆车流的交通事故(交通事故与交通流量之商)与同步综合气象参数进行日变化相关分析。结果表明:各月平均万辆车流交通事故量的日变化趋势为双峰型,主高峰出现在05一07时,次高峰出现在21—23时。2年平均高峰值为每万辆1.8起。各月的逐时平均万辆车流的交通事故与同步综合气象参数呈正抛物线的偏右侧相关、自然指数相关或线性相关,即万辆车流的交通事故随综合气象参数的加大而增多。为了提高高速公路交通安全的气象服务水平,建立了4个交通气象风险和交通气象安全指数的级别;应用WRF-RUC数值预报产品对2个月逐日的独立样本模拟预报交通气象安全指数,其月平均基本准确率为62.5%~95.8%。此结果为高速公路交通提供客观的科学依据,在华北地区的高速公路气象服务中具有一定的推广价值。 相似文献
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恶劣天气是高速公路交通事故发生的重要诱因。为了解气象条件对高速公路交通事故的影响程度,基于2006—2008年汉宜高速公路交通事故数据,统计分析了该路段交通事故的月际和日变化特征,利用事故率和日交通事故指数区分定义了交通事故频次和灾害严重程度,采用多项式曲线拟合了气象条件与事故指数的关系,确定了事故突发增长的临界气象指标。结果表明:汛期5—9月是汉宜高速公路交通事故高发时期,冬季其次,春季3—4月及秋季10—11月事故发生较少。高速公路交通事故存在明显日变化特征,03—04时和14—17时为事故高发时段。汉宜高速公路交通事故频率主要受中到大雨和夏季高温天气的影响,事故灾害严重程度主要受强降水和冬季低温天气的影响。大风强降水天气条件下的事故率要高于一般强降水条件下的事故率,夏季潮湿、闷热天气条件下的事故率要高于一般高温天气条件下的事故率。当高速公路沿线平均日雨量达到中到大雨时,事故率达到高峰;当沿线平均雨量超过20 mm时,事故灾害突发严重。当公路沿线平均高温超过33℃时,事故率突发增长;0~3℃的低温对事故灾害程度影响较大。 相似文献
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选取2013—2017年河北高速公路逐日发生的一般等级以上交通事故起数、伤亡人数、经济损失及同期气象要素资料,基于序关系分析法将事故量及等级量化为事故指数,分析了对高速通行高影响的雾天、雨天和雪天事故的年际、月际及日变化特征,并构建日均交通事故指数与气象要素的非线性回归模型。研究表明:(1)交通事故发生时不利天气条件下交通事故总起数、死亡事故起数及人数、经济损失为雾天>雨天>雪天,而伤人事故及人数为雨天>雾天>雪天。(2)雨天、雪天交通事故峰值与当年雨雪极端天气事件有关,雾天单起交通事故的直接经济损失呈上升趋势;事故月、日分布有显著性差异,表现为雾天事故高发月份在9月至翌年2月、雨天事故多发于在5—10月、雪天事故多发于1—2月、12月;05—08时和00时为事故高发时段。(3)分别针对不同等级日雨量和能见度与日均交通事故指数建立了一般等级以上交通事故模型,非线性回归效果显著。
相似文献14.
引发公路交通事故的气象条件分析 总被引:19,自引:1,他引:18
利用1999~2003年间发生在丽水市境内的交通事故,并结合该地的气候特点,分析了引发交通事故的气象条件。结果表明:交通事故的发生与日照、雨量、最高温度、温差、能见度、相对湿度、雪深以及风速等有一定的相关性。另外夏季高温、冬季低温、高湿、雨、雪天气以及转雨日都很容易引发交通事故;秋冬季节的雾、雨天、雪天会使能见度降低从而引发交通事故;雨日比无雨日容易发生交通事故;交通事故的发生还与降雨量级有系,特别是大雨天最容易发生交通事故。夏冬季的晴天比阴天容易发生交通事故,而秋季阴天比晴天容易发生交通事故;结冰、积雪等天气尽管发生的次数较少,但引发的交通事故损失却非常大。 相似文献
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利用代表濮阳市公路交通状况的南乐县、范县、濮阳县公路交通事故资料和气象资料,分析了濮阳市公路交通事故发生的一般规律及其与气象条件的关系,以及几种主要气象要素对公路交通的影响,在此基础上提出了减少公路交通事故的防御措施和对策。 相似文献
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乌鞘岭高速公路路段多发交通事故的气象条件分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2006年1月1日至2013年5月31日甘肃省乌鞘岭路段高速公路发生的一般、重大、特大公路交通事故个例和同期乌鞘岭气象站的气象观测资料,利用统计方法分析天气现象和气象要素与公路交通事故的关系。乌鞘岭路段的交通事故一年中3月、7月、9月发生的几率较大,这与季节交替时气象要素变化显著、雨带北移、降水日数增多有直接关系。乌鞘岭路段公路交通事故,由不良气象条件引发的占总事故数的81%。发生交通事故中不良天气的排序依次为结冰、降雨、降雪、积雪、大雾。普查气象要素与交通事故相关性,发现最低温度、地面最低温度、相对湿度、能见度、日降水量、极大风速与公路交通事故具有显著相关。 相似文献
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根据中国主要发病区北京、河北、香港、台湾及广东等地2003年3~5月间SARS主要发病时段逐日发病数与同期、前期气象条件进行了相关性比较,并揭示了2002年11月~2003年5月间的气候背景,研究表明:SARS的滋生和传播有一定的适宜温度范围(14~28℃),过高过低均不利;在此范围内,发病数与气温(平均、最高、最低气温以及气温日较差)、降水量和相对湿度均为负相关,尤其是与最低温度相关性最好;前7天左右的气象条件比当天的气象条件影响更大;各地都经历了较长时间甚至严重干旱。总之,20℃左右的温度与长期少雨干旱环境的配合有利SRAS的发病和传播。 相似文献
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以西安地区为例, 分析该地区2002年1月—2004年12月连续3年逐日公路交通事故资料1096个样本, 以及该地区、对应的逐日13个气象要素资料, 并将样本数据划分为春夏和秋冬两个半年, 来考虑气象要素在不同时段的不同影响, 建立合理有效的公路气象预警模型。通过2005年3月—2006年4月交通事故发生起数共365个测试样本的检验, 发现这个模型具有较高的预测准确性, 运用该地区气象要素建立公路交通事故的预警模型是可行而有效的。研究表明:西安地区气象要素中包含着影响和可以预测当地公路交通的信息, 按照在logistic方程中的显著性大小和因子负载的大小, 在春夏半年 (4—9月), 影响西安地区公路交通事故相关因素依次为:能见度因子、相对湿度因子和降水因子; 而在秋冬半年 (10月—次年3月), 依次为温度因子、能见度因子、降水因子。 相似文献