共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
20世纪90年代以来,在以全球变暖为主要特征的气候变化背景下,全球气象灾害明显增多,对经济社会发展的影响日益加剧。防御气象灾害、保障公共安全,是中国气象事业发展乃至国家经济社会发展面临的重要课题。描述我国是气象灾害最为严重的国家,分析我国防御气象灾害、保障公共安全面临的形势,探讨我国防御气象灾害、保障公共安全的目标与任务,就我国防御气象灾害、保障公共安全应采取的对策提出建议。 相似文献
2.
3.
4.
沙尘天气频率与相关气象因子的关系 总被引:4,自引:3,他引:4
基于北京及其周边14个国家基本气象站1971—2000年气象资料的相关分析,指出风速、相对湿度是影响沙尘天气的关键气象因子,用这两个气象因子构建了月沙尘气象指数。月沙尘气象指数与沙尘天气频率具有较一致的周期性,沙尘天气日的沙尘气象指数是非沙尘日指数的倍数关系。另外,根据月沙尘气象指数在不同月份的分布特征,给出了相应的季节性气象指数计算方法,对14个站计算的结果显示,季节性气象指数与沙尘天气频率有很好的线性关系,这种线性关系具有明显的区域特征。 相似文献
5.
以南京市1954—2012年的逐日气象数据分析南京市灰霾天的长时间变化规律并从气候角度探讨其变化原因。南京市的霾日数近60 a来呈现明显上升趋势,从20世纪50年代的40 d/a已增加至21世纪的230 d/a左右,气象行业标准界定的霾日与人工观测的霾日长期变化趋势一致,前者在南京市具有较好的适用性。南京市雾霾混合日呈现出先增加后下降的趋势,其对应的相对湿度在不断降低,这可能是雾霾日向霾日转换,雾霾日数降低而霾日数增多的关键因素。南京地区能见度不断降低,近30 a里约下降8.4 km,霾日数与能见度相关系数高达-0.91,随着能见度的降低,灰霾天数几乎线性增加。南京地区的年平均相对湿度在1985年以后大幅降低,已从约80%下降至68%左右,湿度与霾日的相关系数为-0.72,随着湿度的降低,霾日呈上升趋势。南京年平均温度1985年后明显上升,升高了1.8℃,其中冬季上升幅度最大,夏季上升幅度最小;年均温度与霾日数呈现出明显正相关,和相对湿度呈现明显负相关,温度的升高将造成相对湿度的降低,进而造成霾日增多。南京的年平均风速1978年后不断降低,到20世纪末约降低1.5 m/s,风速与霾日呈现出显著的负相关,随着平均风速的降低,霾日数不断增多。在全球变暖的大气候背景下,南京市霾的长时间变化受到各种气候因子的影响,能见度、相对湿度、温度和风速都是重要的影响因素。 相似文献
6.
利用2009年裕民县5—7月气温、降水、云量等气象资料,分析了裕民县打瓜白粉病发病及流行期间所对应的气候条件,阐述了气象要素的变化在病菌浸染过程中产生的影响。结果表明:2009年5—7月裕民县气温较历年同期偏低,7月降水明显集中且中旬以连阴雨天气为主;播种期温度偏低及开花座果期降水分布集中、光照不足是导致2009年打瓜白粉病大流行的主要原因。 相似文献
7.
利用1996-2012年番禺地面观测站逐日观测资料,分析了番禺区灰霾天气的特征及其与地面风场、气压场、气温、连续不降水日数等的关系.结果表明,1996年以来番禺的灰霾天数存在着3次波动,20世纪90年代中后期是第一个能见度恶化阶段;2003年开始能见度再次恶化,年灰霾日数逐年增长,于2006年达到峰值;经过了2011年的短暂好转,2012年开始灰霾日数又重新呈上升趋势.10月—次年4月是灰霾天气的高发季节,其中1月份最多,7月份最少.在风场、气压、降水、气温等气象因子中,地面风场对能见度的影响最为明显,灰霾天气往往出现在静风或小风的情况,风向以SSE、SE、NNW、NNE为主;当风力达到3级以上时一般较少出现灰霾天气.气压场的减弱、地面气温的升高增加均有利于灰霾天气的出现,当△p24>7 hPa或△p24<-7 hPa以及△t24<-6℃时,一般不会有灰霾天气出现. 相似文献
8.
全球气候变暖背景下登陆我国台风特征的分析 总被引:38,自引:4,他引:38
利用1949-2002年西北太平洋热带气旋、登陆我国台风和全球地面温度资料,对登陆我国台风的频数、强度以及登陆位置的年际变化,特别是趋势特征进行了分析,并与西北太平洋台风的变化特征作了对比。结果表明:在全球气候变暖背景下,我国登陆台风频数的减少趋势没有西北太平洋台风频数的减少趋势强;登陆台风的平均强度和极端强度均有减弱趋势,极端强度的减弱趋势尤为明显,但其强度弱于西北太平洋台风。在1968-2002年全球明显增暖时段,我国台风登陆位置偏向我国中部,西北太平洋台风在生命史中强度达最强时的位置有向北移动的趋势。 相似文献
10.
为了让用户快速获取目的地的天气实况与预报及景点周边的吃住游购等信息,合理规划旅游线路,使用Java开发语言包JDK 1.7和MyEclipse平台开发工具设计并实现了一款基于Android平台的手机APP。整个系统由手机客户端、后台管理系统、Web服务器、API接口系统组成。本文重点介绍了手机客户端主要功能模块和API接口系统的设计与实现。客户端聚合了气象信息、地理信息和景点信息等,并首次将IDV制作的图形化产品应用于APP,为旅游用户及时获取目的地天气预报、线路天气和旅游景点等综合服务信息提供便利,提升了移动端旅游气象服务能力。开发的API接口系统,所整合的气象部门服务产品资源,不但服务于手机App,还可应用于第三方网站进行气象服务产品数据查询,最大限度地实现了资源共享。 相似文献
11.
应用气象要素预测流行性乙型脑炎发病率四十年分析 总被引:1,自引:1,他引:1
讨论气象要素与流行性乙型脑炎发病率的关系。40年的数据分析表明,利用当年4月份的平均温度、上一年12月最高温度预测当年的流行性乙型脑炎发病率具有较高的准确性。 相似文献
12.
我国气象因素与心脑血管疾病研究现状 总被引:12,自引:0,他引:12
为了给政府机构制定预防心脑血管疾病的卫生政策以及应用气象因素对心脑血管疾病的发病进行预测预报提供依据,综述了1998年至今的国内有关研究,介绍了我国不同地区温度、相对湿度、气压、风速等气象因素对心脑血管疾病发生和死亡的影响及其机制,并对目前研究中存在的问题和今后研究的方向进行了讨论。 相似文献
13.
癌症死亡的气象影响因素探讨 总被引:1,自引:1,他引:1
采用广西南宁1991~2003年13年癌症死亡数据及同期气象资料,分析癌症死亡与气象条件的关系。分析表明气象条件对癌症死亡确实有一定的影响:紫外线辐射强度偏强时癌症死亡人数明显偏多;肺癌死亡率随气温升高而增大,而肝癌死亡率随气温升高而降低,肺癌受气温的影响比肝癌大;各种癌症死亡人数均与气压呈反相关。部分分析结论与国外在本领域研究的结果一致。 相似文献
14.
气象因子对杭州市区酸雨的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
利用1996-2010年杭州市区酸雨及环境气象因子观测资料,分析了近15年来气象因子对杭州市区酸雨的影响.结果表明:强降水下的酸雨出现频率较低,而pH低值多出现在连续阴雨的天气;北风及偏北风下的降水pH均值较低,西偏南风下降水pH均值较高;在高压底部型天气下降水pH均值最低(4.51),同时酸雨出现频率高达85.3%;而雷雨天气下pH均值最高(5.11),酸雨出现频率最低(66.5%).由此可知在不同的天气类型下,污染物扩散、稀释和湿沉降情况不同,可能是导致酸雨污染程度不同的主要原因之一. 相似文献
15.
气象站迁站前后主要气象要素的差异性分析及对预报服务工作的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
利用河南近年来7站迁移后新旧站观测资料,采用通用的差值统计方法,分析新旧站观测资料的差异,评估台站迁移对预报服务工作的影响。统计结果显示:新、旧测站平均气温年差值7站平均为-0.8℃;相对湿度年差值平均为5.4%;平均风速年差值平均为0.6 m/s,风向相符率最小为29%,最大为62%,大多数台站风向相符率均未超过50%。新站址气温低于旧站址的,相对湿度、平均风速大于旧址的,新、旧站址风向一致性较差。迁站对最低气温的影响大于对平均气温及最高气温的影响。由于台站旧址受破坏程度、周边障碍物方位和距离、下垫面性质及新与旧站址间距离、高差等的不同,迁站对气象要素的影响也不尽相同。预报员在作预报时,应充分考虑新旧站气象要素的差异。 相似文献
16.
以山西省左权、王曲电厂等为期一年的铁塔气象观测资料和各邻近地面气象站同期观测资料为例,说明如何选取典型年以及相关性较好的对比气象站,通过对电厂空冷梯度的主要气象要素分析,结合选取的对比气象站长时间序列的逐时气象资料,采用相关统计分析并进行回归检验,重建厂址区域风、温场资料,并针对风资料转换中存在的问题进行了探讨.结果表明:在两地风资料相关较差时.利用条件概率结合线性回归以及风矢量相关等方法补充订正厂址区域风资料效果较好.其结果对风、温场历史资料的重建有一定的指导意义. 相似文献
17.
综合气象因素对广西电力负荷的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
针对电网负荷易受多种气象因素影响的特点,为综合衡量气象因素对广西电力负荷的影响,引入了气象学指数--有效温度,分析了4-10月气温、相对湿度、风及有效气温对电力负荷的影响.结果表明:气温与电力负荷呈显著的正相关关系,气温是影响电力负荷的主要因子;夏季以气温和风速、气温和相对湿度组合的变化对负荷的影响较大,风速从静风到有风时,负荷明显地减少,但当超过一定的温度时,风速越大负荷反而增加;6-9月,负荷随着气温和有效温度的升高呈线性增加;在春夏、夏秋季过渡季节,负荷并不完全随着气温的升高而增加,在气温不是太高的阶段,相对湿度增大时,负荷有下降的趋势,当超过一定的温度时,负荷随气温和有效温度的升高而增加. 相似文献
18.
19.