雅砻江流域主汛期降水长期预报的一种方法

本文使用天气学方法，从影响雅砻江区域主汛期降水量的长期预报有关因子出发，再运用数理统计方法反复筛选，仅取３个主要因子：西部青藏高原８个站冬春积温，北部冬季极涡面积指数，南部冬季印缅槽平均强度，建立逐步回归预报方程。结果显示：对主汛期６～９月降水量预报拟合准确率为１６／１７即约９４％。回归分析中发现：尽管西太平洋副热带高压对盆地西部降水有很大影响，盛夏且与高原积温有较密切相关，但由放大范围长时段的青藏高原积温，对于雅砻江区域主汛期降水量的影响超过西太平洋副热高压，因而在逐步回归过程中，副高因子仍被剔除．     

2012年成都市PM10污染与地面气象条件的相关性分析

为了解2012年成都市PM10浓度分布情况及其与地面气象条件的相关性,通过分析2012年PM10浓度的分布情况,选取了13次污染过程,并对这些过程中的地面气象要素情况进行分析。结果表明,PM10浓度呈波状分布,其中3月和11月分别达到峰值,7月为全年最低;过程期间各变量具有以下特征:PM10浓度与温度呈正相关,与气压呈负相关,当有降温升压时PM10浓度减小;24小时变压变温都较小,表明天气较稳定;地面风速小,普遍小于2m/s,且主要为弱偏西偏北风,而当风速增大时有利于PM10的扩散;低能见度与较大的相对湿度对应较好,二者有明显的负相关。     

成都市火灾发生的气象原因相关分析

统计了成都市1950—1996年火灾发生次数的时空分布特征，并探讨气象因素对年、月火灾总次数的影响，为建立火险潜势预报模型提供基础研究。     

成都地面风速年极值的4种分布函数拟合结果的比较

分别用Webukk分布，Gumbel分布，Pearson Ⅲ分布和对数正态分布拟合成都1993－1997年间地面风速年极大值的渐近分布，其结果表明Gumbel分布和对数正态分布拟合效果最好。     

湛江市草莓栽培的气象条件分析

根据 1970～ 1990年湛江市气象资料 ,对湛江市草莓栽培有利和不利的气象条件作了分析研究 ,为湛江选育草莓品种、采用适当的栽培技术措施和种植制度提供依据。     

感冒与流感发生的气象条件分析

本文运用数理统计方法,对感冒和流感发生的气象条件进行了统计分析。得出了成都地区引起感冒发生的主要外界条件是气象因素中的日降温,而流感的暴发和流行与气象因素的关系不密切的结论。     

湛江市草莓栽培的气象条件分析

根据１９７０－１９９０年湛江市气象资料,对湛江市草莓栽培有利和不利的气象条件作了分析研究,为湛江选育草莓品种,采用适当的栽培技术措施和种植制度提供依据。     

基于数理统计的烟台市地下水污染分析与评价

近年来,数理统计方法在水文地质领域的应用越来越广泛。本文以烟台市城市规划区为研究区,利用SPSS Statistics 23软件分析研究区土地利用类型与松散岩类孔隙水不同污染因子之间关系,首次基于粗糙集理论对各污染因子进行权重计算并开展地下水污染综合评价。结果表明:研究区土地利用类型与硝酸盐污染程度呈强相关关系,与TDS污染程度呈中等相关关系。土地利用类型虽然与硫酸盐、氯化物和总硬度无明显相关性,但三因子两两之间呈强相关性关系,推测与海水入侵关系密切。计算求得研究区硝酸盐指标的权重最大,亚硝酸盐和氨氮的权重最小。地下水污染综合评价结果显示:沿海地区污染程度最严重,内陆地区污染程度与土地利用类型状关系较为密切,海水入侵和化肥农药的大量使用是研究区最主要的污染来源。     

GRAPES-Mesov3.1在西南地区2011年汛期的预报检验分析

基于GRAPES-Mesov3.1模式建立的GRAPES-Meso中尺度模式系统在西南区域气象中心运行稳定,该系统于2011年5月投入试验运行。应用GRAPES模式分析产品,NCEP的1°×1°再分析资料,实况资料以及2011年西南低涡探空加密观测资料等,对2011年汛期GRAPES-Meso系统的预报进行统计检验与天气过程分析。结果表明,模式对2011年8月川渝持续高温、9月16~18日四川东北部大暴雨等高影响天气过程有较强的预报能力,这对实际天气预报有着积极的指导意义。预报与实况偏差主要表现在模式通常超报云南地区降水,而对西南其他地区易漏报。模式通常低报青藏高原到四川西部气温,高报四川东部及重庆地区气温。预报高度场持续偏低,西南低空急流预报偏强,对流层中低层比湿偏低,这些可能是造成降水强度偏弱、降水落区偏北、强降水落区偏小的主要原因。对流层中低层高度场持续偏低,低空急流偏强与模式温度预报偏高和加热不均匀有关。同时模式对平原地区较高原山地预报要好,误差通常随等压面高度降低而增大,在一定程度上表明复杂地形对模式预报影响较大。     

GRAPES_Mesov3.1在西南地区2011年汛期的预报检验分析

基于GRAPES_ Mesov3.1模式建立的GRAPES_ Meso中尺度模式系统在西南区域气象中心运行稳定,该系统于2011年5月投入试验运行.应用GRAPES模式分析产品,NCEP的1°×1°再分析资料,实况资料以及2011年西南低涡探空加密观测资料等,对2011年汛期GRAPES_ Meso系统的预报进行统计检验与天气过程分析.结果表明,模式对2011年8月川渝持续高温、9月16～18日四川东北部大暴雨等高影响天气过程有较强的预报能力,这对实际天气预报有着积极的指导意义.预报与实况偏差主要表现在模式通常超报云南地区降水,而对西南其他地区易漏报.模式通常低报青藏高原到四川西部气温,高报四川东部及重庆地区气温.预报高度场持续偏低,西南低空急流预报偏强,对流层中低层比湿偏低,这些可能是造成降水强度偏弱、降水落区偏北、强降水落区偏小的主要原因.对流层中低层高度场持续偏低,低空急流偏强与模式温度预报偏高和加热不均匀有关.同时模式对平原地区较高原山地预报要好,误差通常随等压面高度降低而增大,在一定程度上表明复杂地形对模式预报影响较大.     

成都双流机场能见度气候特征及气象相关性分析

能见度在气象学尤其是航空气象上具有重要意义.为了找出能见度与局地气象要素甚至气候特征的关系,通过对成都双流机场1986～2010年的自动观测资料进行统计分析,得到双流机场能见度的统计变化规律：机场低能见度（如能见度＜ 1000m）的日数呈逐年减少趋势;在温度、气压和湿度这些常规气象要素中,平均气温逐年递增,并且与低能见度天数呈较好的负相关关系;平均气压逐年减小,与低能见度天数基本呈正相关关系;而平均湿度逐年下降,并与低能见度天数保持一定的正相关特性.统计发生低能见度时的天气现象可知,雾尤其是辐射雾是造成双流机场低能见度的主要天气,其次是烟和强的降水.局地气温的升高是导致机场能见度变化的主要的直接因素,而导致局地变暖的原因可能是城市化的扩大,成都平原的气候变化,甚至东亚季风的改变也有贡献.     

2011年“7·3”特大暴雨天气过程诊断分析

为了更好的了解暴雨发生的机制且为未来预报奠定基础,需要对暴雨天气过程进行诊断分析.通过利用自动站降水观测资料、台站探空资料和NCEP逐6小时再分析资料,总结分析了成都地区2011年7月03至04日特大暴雨天气过程的环流背景和主要影响系统,并对相关物理量进行了诊断分析,结果表明:(1)这次降雨主要是在高空副高的突然加强西伸、低空西南急流的水汽输送和本地积聚的不稳定能量与弱冷空气侵入共同作用下产生的.(2)暴雨开始前,成都地区位于高空水汽通量散度梯度大值区北侧的辐散区.随着暴雨发展,水汽通量散度梯度区向北移动.(3)水汽通量散度正负临界值区和湿位涡对于本次降水落区的预报有较好的指示意义.在强降水区域,低层湿位涡的垂直正压项为明显的正值中心,斜压项为梯度大值区,斜压性很强.(4)风场在850hPa等压面和低层θe=325K(大约750hPa)等熵面上均表现为气旋式弯曲,有利于强降水的发生.     

成都东部山丘区气候变化与生态现状对策研究

利用1959—2008年成都东部地区金堂县、双流县、新都县的气温、降水资料,用距平、累积距平、线性趋势分析了成都东部地区气温、降水的时空变化特征,并用滑动-t检验与MK检验分析了成都东部地区气温与降水的突变特征。结果显示：近50年来,成都东部地区气温明显升高,降水总体呈减少趋势,成都东部气候呈现暖干趋势。同时对成都市5个温度区进行温度湿度和绿化率关联分析,结果证明,无论是平均温度还是最高温度均随相应区域内绿地率、绿地覆盖率的增大而随之降低;而相对湿度随之升高。可见,增大绿化面积的旷达对环境降温增湿的作用十分显著。因此,在成都东部地区植树造林不仅能改善环境气候,更能创造巨大的生态经济效益。     

广东“龙舟水”降水量成因分析

利用NCEP再分析资料、NOAA的OLR资料及GLDAS/NOAH的陆面资料对"龙舟水"前后的特征进行分析,结果表明:"龙舟水"期间,北半球中高纬度维持稳定的大气环流形势,有利于将冷空气引导至华南沿海;副热带高压加强西伸、孟加拉湾维持稳定的槽区,使得华南沿海暖湿气流加强,强暖湿气流为"龙舟水"过程的强降水提供充足的水汽和能量;旺盛的对流为降水提供动力条件;"龙舟水"过程前后的广东地区下垫面状况(陆面过程)的差异,对"龙舟水"期间该地区一些具体对流事件的启动和发展也有影响。     

MapGIS气象专题产品配色方案制作的研究

GIS作为一门重要的空间信息技术,在越来越多的气象信息系统建设中发挥了重要作用.本文针对气象不同专题产品的图饰样式,做出了对图例、标题、图框等点线面GIS文件的编辑,保存的样式文件(.XML)可在Web上发布,并可生成配色配置文件(.XML).使用MapGIS平台基础SDK与组件库,利用数据中心易搭建思想,将数据中心功能仓库中的各个组件按需要按类型组合成一个大的功能模块,多个功能模块组成系统的主体框架,并说明了后台配置管理系统的总体技术架构.在其基础之上实现空间地理信息数据可视化管理、配色方案管理、工作空间编辑、图例编辑、标题图框编辑等一系列桌面GIS应用.     

台站迁移对甘肃省气温记录均一性影响的检验

针对气象台站气温观测资料序列存在站址迁移可能造成的资料非均一性影响,利用环县等6个站址迁移气象站的逐年平均气温、平均最高气温、平均最低气温序列,采用SNHT(标准正态检验)客观分析方法,结合6个气象站的元数据及历史沿革资料等信息进行主观分析,对因迁站造成的气温序列不均一性进行检验,表明站址迁移对气温资料影响较大,并且因地理地形环境而有所差异。结果表明:台站迁移后造成新旧站址的地理环境差异显著且海拔高度差异过大,是引起气温序列非均一性的主要原因。地理环境、气候条件相似的台站迁移对气温资料的均一性无明显影响。     

湖南电网严重冰灾天气成因分析

为研究2005年初和2008年初2次造成湖南电网严重冰灾的低温雨雪冰冻天气过程的成因,利用NCEP1°×1°全球再分析资料、地面常规气象观测资料及环流特征指数资料对过程期间高中低三层的水平和垂直结构进行了诊断分析,并分析了两次冰冻天气过程中各项环流特征指数与气温的相关性,结果表明:副高强度持续偏强,中层有暖层存在,850hPa与700hPa有明显的逆温层,700hPa强劲的西南急流,850hPa南北温差锋区的建立和维持,异常强大的冷高压长时间控制是造成两次冰灾过程的主要原因;地面降水、相对湿度、日平均气温、日最低气温、风向风速均与电线覆冰直径有关,温度垂直结构、环流指数和地形也与冰冻有一定关系。     

公众气象服务满意度问卷调查分析

针对天气预报服务中的不足之处,通过对四川省气象服务满意度的调查评估,为今后提高气象信息在社会、经济等领域的应用提供参考。根据CSIWS测量模型,从受众对气象服务的评价、对气象信息的了解、对气象信息的理解、对气象服务的要求4方面进行调查。有效问卷结果分析表明：（1）公众对四川省“气象部门公众形象”的评价最高,满意度指数达到90．60％;（2）公众对“天气预报准确率”期望值最高,为4．13分;而满意度为3．30分,两者差距0．83分,说明表现尚达不到社会公众的期望值,今后在提高天气预报准确率方面仍需下大力气;（3）评价满意度指数平均值为85．60％,社会公众对气象部门公众形象评价比较高,其余指标的满意度指数都有待进一步提高,但提高的迫切程度各有差异。     

成都市城市热岛效应分析

城市热岛效应是城市气候最显著的特征之一.基于地理信息系统和不同时次的遥感影像,探讨成都市地表温度、热岛强度、热岛等级的分布特征及其演变.结果表明:成都市热岛效应明显且夜间夏强冬弱,地表温度呈条状分布;日间城市多数区域属于弱热岛以上等级,中心城区偏向强热岛和极强热岛,夜间强热岛面积扩张,冬季热岛等级增加明显;2002～2012年,城市热岛等级增加,强热岛面积扩张,但存在昼夜和季节性差异.