基于机器学习的两个代表城市上呼吸道感染与气象要素关系及其发病风险预测研究

选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市两个不同气候区的当地医院上呼吸道感染发病逐日就诊病例数据和同期气象数据，采用随机森林方法和RNN（Recurrent neural network）深度学习方法，通过对两地上呼吸道感染发病特征及其与气象条件关系进行细致研究，分别构建了两地上呼吸道感染发病风险预测模型。研究结果表明：(1)深圳市上呼吸道感染就诊人数峰值每年出现在6-8月期间，谷值出现在1-2月期间，呈现以热不舒适的效应为主；而攀枝花市上呼吸道感染就诊人数峰值则出现在每年11月到次年的1月期间，谷值出现在每年3-7月期间，呈现以冷不舒适效应为主。(2)逐日平均气温的变化对两地上呼吸道感染发病的影响最明显，当日平均气温高于25℃或者低于10℃时，两地上呼吸道感染发病风险明显上升。(3)日平均风速影响次之，它与日平均相对湿度和日平均气温一起，通过对气候舒适度产生影响，进而影响上人群上呼吸道感染发病情况。(4)在对上呼吸道感染与气象要素关联性分析及预测方法优选的基础上，基于RNN深度学习方法构建的两城市上呼吸道感染发病风险预测模型，可为当地相关疾病风险预测及防控提供重要科技支持。     

新源县杏花始花期气象预报研究

为了更准确地提供杏花始花期的预报，利用新源县1996—2020年的始花期观测数据以及同期气象资料，统计分析关键影响因子，建立预报模式。结果表明：新源县杏花始花期平均出现在4月5日，最早最晚始花期相差28 d，近22a来始花期提前约4 d。始花期前的气温、日照、0℃积温等对始花期有明显影响，采用逐步回归方法，得到了新源县杏花始花期的预报模型,回代检验中始花期预报值与实际值相差0~2d的准确率达到63.6%，相差3 d的准确率为27.2%，2018—2020年的试报服务预测值与实际值之间相差分别2 d、1 d、3 d，可为花期专题气象服务提供理论参考。     

影响光伏发电功率的气象因子分析及其预测检验

利用贵州省普安磨舍光伏电站2020年逐15 min的光伏发电功率、辐射资料与气象站资料，对光伏发电功率变化特征及影响光伏发电功率的气象因子进行分析，建立了光伏发电功率的预测模型，并利用CFSv2模式资料开展月内预测检验。结果表明：光伏电站发电功率呈现早晚低、中午高的单峰型日变化特征，其中春季发电功率值最大，夏季次之，冬季最小。影响光伏发电功率最关键的气象因子为总辐射和日照时数，其相关系数均在0.9以上。5种组合的线性回归预测模型检验结果显示，利用平均气温、最高气温、日较差建立的预测模型预测效果最好，而利用单一气象因子的预测效果最差。为增加光伏发电功率的预测准确率，可根据预测服务需求，并用延伸期模式资料开展光伏发电功率滚动订正预测。     

湖南省森林火灾时空分布特征及其气象成因分析

利用湖南省2008-2017年10年森林火灾数据、卫星MODIS和VIIRS监测资料及常规气象资料，统计分析了湖南省森林火灾时空分布特征，分析结果表明：近10年湖南省森林火灾高发月份是2、3、4月， 3月最多，总次数为3800次，森林火灾在邵阳发生次数最多，郴州、长沙和永州次之。森林火灾受灾面积最大的是永州市、怀化市、邵阳市，达6800-7500公顷。重点分析了2018年2月14-19日湖南致灾严重的森林火灾过程与气象条件的关系，结果表明，森林火灾期间，气温偏高、相对湿度较小，降水量少，平均风速一般超过0.5m/s，火灾严重时段最大风速增大到6m/s左右，风向以偏东风和偏南风为主，湖南高低空受上下一致的西南风气流控制，天气形势较稳定。     

气象条件对蜜脆苹果品质的影响

根据伊犁州林业科学研究院2013—2019年分别从5个县不同的果园采样的品质检测资料,结合相应站点的气象资料,运用数理统计方法,研究了气象因子对蜜脆苹果主要品质构成因子(果实大小、可溶性固形物、酸度、果实硬度)的影响,从影响要素上来看,气温、降水、日照时数和相对湿度是影响蜜脆苹果品质最主要的气象因子,影响时段主要集中在5～9月。     

“十四五”期间青岛旅游气象服务高质量发展对策研究

为加快推进青岛旅游气象服务高质量发展,更好地满足青岛安全旅游、基本建成国际旅游目的地以及旅游产业健康发展等需要，本文在深入青岛旅游业各主要环节调研的基础上，分析了青岛旅游气象服务的现状、需求特点和面临的形势，探讨了“十四五”期间高质量发展的对策。结果表明：青岛独具特色的山地、滨海、城区旅游不仅对气象服务需求量大、特色鲜明、依赖程度高，而且精细化、针对性、数字化服务要求高。“十四五”期间，需重点从完善旅游气象专业观测网、开展旅游气象风险预警服务、完善预警与应急响应联动机制、开展气象荐游和个性化旅游气象服务、加强旅游气象数字化服务能力建设等方面系统着力。