气象因子

摘要： 利用线性倾向估计和Mann-Kendall检验方法,研究1983—2020年皖西丘陵地区蒸发皿蒸发量的变化特征。利用配套的主要气象因子实测数据进行相关性分析,探求气象要素对水面蒸发的影响程度。结果表明:皖西丘陵地区蒸发量呈现下降趋势,温度呈上升趋势,这种变化趋势符合“蒸发悖论”的说法。分析结果表明影响蒸发量的关键因素是日照时数和降水量。研究成果对于区域水资源评价、防汛抗旱减灾等工作具有重要意义。

摘要： 选取车流大且稳定的长沙市东二环典型人行天桥为试验地,采用环境空气综合采样器对空气中的氮氧化物(NO_(x))、非甲烷总烃(NMHC)污染物进行连续观测采样分析,并运用IBM SPSS相关分析法,探究其在同一高度有、无立体绿化形式的人行天桥上污染物的浓度变化特征及与气象因子的相关性。结果表明,在交通运行引发的气态污染物中,立体绿化较显著降低人行天桥NO_(x)浓度,对NMHC浓度降低略明显,同时NO_(x)与气压的相关系数为-0.47,P=0.02,具有较显著的负相关性;NMHC与温度的相关系数为-0.42,P=0.04,具有较显著的负相关性;NMHC与相对湿度的相关系数为-0.69,P<0.01,具有极显著的负相关性。

摘要： 利用格尔木、小灶火2个气象站2015-2020年逐日逐时植被草表面温度(简称草温)、气温0 cm地面温度等气象资料,采用数理统计方法分析草温变化特征及其与气象因子间的变化关系。结果表明:(1)格尔木地区年平均草温为6.6°C,东部草温略高于西部;草温月变化呈单峰型曲线,7月草温最高,12月最低;草温日变化呈一谷一峰型曲线,14时草温最高,6~7时最低。(2)格尔木地区草温年较差为32.5°C,年均日较差为38.7°C,春季日较差最大,夏季日较差最小。(3)格尔木地区草温较气温偏高,较,地面温度偏低,草温和气温、地温间均存在显著的正相关关系。(4)晴天少云(阴天多云)时,草温与气温、地温的绝对温差大(小);分析结果为科学利用草面温度数据、加强精细化气象服务、保障农牧业生产等方面提供科技支撑。

摘要： 研究探究了临沂市气象因子对烟叶化学成分的影响。通过聚类分析对临沂市8个烟站进行归类,分析结果将8个烟站归为3类。对8个烟站所在地区1964—2019年的气象资料进行统计分析,5—9月平均气温23.3°C,平均日照时数203.21 h,平均累积降水量624.7 mm。典型相关性分析结果表明,月平均气温会影响烟叶中总糖、氮碱比、还原糖和两糖差等化学成分;月平均日照时数会影响烟叶中总糖、还原糖、两糖差、氮碱等化学成分;月平均降水量会影响烟叶中总糖、还原糖、两糖差等化学成分。

摘要： 气候变化是人类需要面对的客观现实,人们对气候的认知来源于气象因子的研究,在岩溶地区的气象因子变化更具特色,本文以贵州典型岩溶地区思南县为例,对年降水量等8个气象因子进行了变异诊断,结论如下:①思南的年降水量和年最大一日降水量无变异,其他气象要素呈现不同程度的弱变异、中变异和强变异;②年平均最高气温和年平均气温发生变异说明研究就去温度在1997年开始升高;③年平均最低气温呈上升趋势;④年极端最高气温和年极端最低气温发生的变异,说明极端气温呈上升变化,且变化区间越来越小;⑤日降水量(≥0.1mm)日数发生的变异说明发生极端降水的日数增多。

摘要： 大麻是黑龙江省重要的经济作物之一,年播种面积占全国一半左右。探明黑龙江省大麻种植面积、总产及单产变化趋势,解析气象环境因素对大麻产量的影响,对于黑龙江省大麻的科学区划布局和健康发展具有重要意义。本研究分析了黑龙江省2011-2019年大麻的播种面积、总产和单产的时空变化趋势,并探讨了大麻单产与主要气象因子间的关系。结果表明:黑龙江省大麻播种面积年均增长2096.5 hm^(2),总产年均增长12696.6 t,大麻种植区域主要分布在黑河市、绥化市、齐齐哈尔市、大庆市等区域,新增区域主要分布在齐齐哈尔市、哈尔滨市和牡丹江市。各地单产的变化幅度较大,变幅为58.2~10178.6 kg·hm^(-2)。黑河市、绥化市、大庆市等大麻传统主产区的单产高且稳定,一般为5000~10000 kg·hm^(-2)。而新增区域的单产较低,哈尔滨市和齐齐哈尔地区的平均单产低于3500 kg·hm^(-2),具有较大的提升空间。大麻单产与5-9月的≥10°C活动积温和5-9月的累计降水量呈正相关,与5-9月的太阳总辐射呈负相关,但未达到显著水平。现阶段不同区域的单位面积产量高低主要取决于栽培技术水平。

摘要： 采用宝清县2004—2018年以来的气候、产量资料,采用滑动平均线性分析方法,从平均气温、降水量和日照气象因素对玉米和大豆产量的影响入手,利用多元回归分析方法,分析影响大豆和玉米产量的重要气象因子,建立影响玉米和大豆产量的气象因子和预报模型,为玉米和大豆高产种植提供科学依据,也为宝清县气象局开展农业气象服务,保障粮食生产提供重要气象支撑。

摘要： 研究鞍山市雾霾影响因素,对有效控制鞍山市雾霾天气十分重要。以空气质量指数为基础,采用SPSS软件分析鞍山市雾霾污染指数与大气组分因子、气象因子等的相关性。研究发现,雾霾污染指数与PM_(2.5),PM_(10),SO_(2),NO_(2),CO的相关系数为正数,与O_(3)的相关系数为负数,且与PM_(2.5),PM_(10)的相关系数较大;与气压相关系数为正数,与气温、风速相关系数为负数,与湿度、降水量的相关系数有正有负,且与气温和气压的相关系数较大。结果表明,鞍山市雾霾污染的主要大气组分因素为PM_(2.5),PM_(10),主要气象因子为气温和气压。

摘要： 【目的】为兴海县及类似地区牧草资源的合理利用与生态环境保护提供依据。【方法】利用1999-2020年三江源地区兴海县高寒草原天然牧草(西北针茅牧草)返青期气象观测资料,采用线性趋势、相关分析和回归分析等数理统计方法,研究该地区天然牧草返青期的变化趋势及其与气象因子的关系,构建返青期预测模型。【结果】1999-2020年三江源区兴海县天然牧草返青期随年代延长呈不显著的推迟趋势;西北针茅牧草平均返青期为4月12日,最早与最晚日序差值达33 d;西北针茅牧草返青日期与3月中旬和4月上旬的平均气温呈显著负相关,与1—4月各旬降水量和日照时数相关性不显著。西北针茅牧草返青期与3月中旬平均气温关系模型为y=97.53-1.916T_(3中),模型预测牧草返青期与实际值误差6~8 d。【结论】三江源区兴海高寒草原西北针茅牧草返青期以3.2 d/10a的气候倾向率呈不显著推迟趋势,建立的返青日期预测模型可为及时、准确地开展天然草场牧草返青期预报工作提供理论依据。

摘要： 为研究沈阳地区大气气溶胶光学特性及分布特征,分析了2019年沈阳地区激光雷达组网监测的气溶胶光学厚度(AOD)季节变化特点,探讨了不同空气质量下AOD分布特征及与颗粒物浓度、气象因素间的关系。结果表明,沈阳地区各雷达点位AOD季节特征存在差异性,从空间分布看,市区中心AOD相对较高。在冬季重度及以上污染天中,AOD大于1.5对于颗粒物重污染过程具有重要指示意义。春季、冬季AOD与颗粒物浓度相关性最好,AOD的变化趋势对于沈阳东北部区域有更好的代表性。沈阳地区四季AOD均与相对湿度呈显著正相关,春季与冬季为相关性最好的季节,城市东北、东南部AOD与湿度相关性最好。

摘要： 收集山西省11个地级市逐时PM2.5浓度和对应时刻风向、风速、气温和湿度资料,分析不同城市采暖期和非采暖期气象因素对PM2.5浓度的影响特征,并选取了大同、太原和临汾为典型城市进行深入探讨.结果表明,山西省不同城市采暖期和非采暖期PM2.5浓度有显著区别,最高相差近1倍.非采暖期大同PM2.5浓度最低,太原最高;采暖期内大同最低,临汾PM2.5浓度最高.PM2.5浓度与气象因子关系密切,与风速呈显著负相关关系,与湿度呈显著正相关关系,与气温为弱的正相关关系,采暖期内气象因子对PM2.5浓度的影响更显著.低风速下,PM2.5浓度随着风速的增大下降迅速,风速大于2m/s时,PM2.5浓度随着风速增大下降幅度减缓,非采暖期风速的影响减弱.不同城市大风天气比例差异明显,采暖期,大同市大风天气占比56％,太原市大风天气占比39％,临汾市仅为13％,即大同区域大气扩散能力强,太原次之,临汾最弱.不同风向下PM2.5浓度也存在差异,偏南风下大同、太原和临汾PM2.5浓度都不同程度上升,采暖期东南风下大同、太原和临汾的PM2.5浓度都偏高,临汾西风下PM2.5浓度也较高,采暖造成了城市周边区域污染源差异变化.采暖期PM2.5浓度随着湿度的增加明显,湿度对太原PM2.5浓度的影响高于临汾和大同,非采暖期湿度对城市PM2.5浓度影响减少.

摘要： 本文选取2015-2019年湖南省内14个地市(州)所在地的空间污染天数据及同期的降水量数据,主要利用统计学方法,从时间和空间两个维度分析的湖南省污染天气的基本分布特征,并对污染天气与主要气象因子的关系进行了分析,得到湖南省污染天气分析中主要关注的气象因子特征.研究结果表明:(1)湖南省的污染天气以轻度污染为主,2017、2019年严重污染天气;(2)湖南的污染天气主要集中在冬季,尤其是1～2月,其他季节的污染天气基本是轻度污染,特别是7～8月基本上不会出现污染天气;(3)湖南北部、东北部地区的污染风险等级高,西部、南部的污染等级低;(4)降水量是影响湖南污染天气最主要的气象因子;(5)湖南省的污染天气的有利气象条件包括:日降水量小于5mm、平均相对湿度在70-80％之间、平均最大风速在4～4.2m/s之间且风向在120～190°之间、日较差6～10°C左右.

摘要： 本文根据2015-2019实时监测数据,结合同期的气象资料,综合分析了运城市臭氧(O3)的污染特征及气象条件进行了统计分析,找出臭氧的年内年际变化的规律和空间分布特征,分析臭氧与气象因子的关系,揭示运城市市区臭氧污染的时空分布特征.

摘要： 基于地基MAX-DOAS在2016年4-5月对乌鲁木齐市对流层NO2垂直柱浓度(VCD)进行了观测,研究了车流量和气象因子对NO2浓度的影响,并与OMI卫星数据对比分析,结果表明:对流层NO2VCDs与车流量日变化之间没有明显的周末效应;两者的高值在早高峰存在一个“滞后性”;受太阳辐射和车流量的共同影响,NO2浓度在傍晚时候达到一天中的最大值;MAX-DOAS测得的对流层NO2垂直柱浓度与OMNO2d产品数据相关性良好,R=0.71.

摘要： 为深入探究沈阳市区大气污染污染物变化特征和气象因子对大气污染物浓度的影响,利用2014-2019年沈阳市区PM10、PM2.5、O3和空气质量指数日监测数据及地面气象观测数据,研究沈阳市大气污染物质量浓度和空气质量变化特征,选取气温、气压、相对湿度、风速、降水量和日照时数,利用person相关分析方法研究气象因子对大气污染物PM10、PM2.5、和O3质量浓度的影响,根据污染物浓度与气象因子相关性建立多元回归方程预报污染物浓度,并评估预报效果.结果表明:2014-2019年沈阳市大气污染得到显著改善,空气质量指数显著下降,总污染天数及其占比逐年降低,优良天数明显增加,重度及以上污染天数急剧减少;PM10、PM2.5质量浓度逐年下降,O3质量浓度稍有上升,影响沈阳市空气质量指数的主要污染物是PM2.5;PM10、PM2.5月均浓度和空气质量指数呈“U”型分布,O3月均浓度呈倒“U”型分布;空气质量指数和PM10、PM2.5质量浓度秋冬季高、春夏季低,O3反之.Person相关性分析表明,风速、相对湿度和降雨量是影响沈阳市区PM10和PM2.5质量浓度的主要气象要素,温度和日照时数的影响O3质量浓度的主要气象要素.小风、适宜的湿度和温度、足够的日照以及适量的降水通常会导致大气污染物浓度升高.多元回归方程对于PM10、PM2.5、O3浓度日均值拟合度为12％-65％,准确率为29％-70％,级别命中率为38％-73％,回归方程能够准确反映污染物浓度变化趋势,气象条件改变主要影响污染物浓度的变化趋势.

摘要： 为了建立三维空气质量数据采集方法,观测区域PM2.5浓度垂直分布及其与各气象因子的相关性.以校园内某居住小区为例,使用无人机搭载传感器按照不同高度航线飞行、定点悬停和人手持仪器在1.5m高度处步行、站立停留的方式,观测该住区室外PM2.5浓度、空气温度、相对湿度的分布情况得出:一天内不同时间段PM2.5浓度随高度增加变化各异;PM2.5浓度与空气温度、风速呈负相关,与相对湿度呈正相关.影响因子显著性排序:风速＞湿度＞温度.

摘要： 从2014年1月1日起,气象观测国家基本站由原来的小型蒸发观测改为大型蒸发观测,国家一般站取消了对蒸发量的观测,但小型蒸发量对森林火险等级预报非常重要,为了比较客观地作出森林火险等级预报,首先要比较准确地计算出次日的蒸发量,以弥补由于蒸发量观测项目的调整变化所带来的数据缺失:主要是以仙游站与莆田站2009-2013年最近5年口径为20cm的小型蒸发器的日蒸发量、日最高气温、14时相对湿度、日照时数、日最大风速、日平均风速和气温日较差等平均值资料以及该二站的平均值,根据SPSS16.0软件(英文版)中多元线性回归分析计算方法求出日蒸发量与各要素间的相关系数R,然后将以上三种数据进行拟合计算和对比验证,莆田站的数据计算出的蒸发量与实况最为吻合,即拟合率最高,故以莆田站的数据设定代表莆田市小型蒸发量计算公式,用以莆田市各台站日常计算次日小型蒸发量;再根据蒸发量、气温、湿度、日照和风速等诸多气象因子相应的森林火险天气指数,设计森林火险气象等级标准,作出比较准确的森林火险等级预报.

摘要： 根据1951-2016年河南省10个典型气象站点逐日气象资料,利用Penman-Monteith模型计算了参考作物蒸散量,通过Mann-Kendall检验、克里金插值分析、通径分析等方法,对河南省近66a参考作物蒸散量的时空变化特征及主要影响因素进行了分析.结果表明:河南省整体ET0随年际变化呈下降趋势,降幅约为1.37mm/a,其中安阳、洛阳、郑州、商丘、许昌、宝丰、西华和驻马店等地ET0下降趁势显著;河南省ET0曾在20世纪80年代初期经历了由高至低的突变,降幅约为62mm/a;近66a来,河南省年参考作物蒸散量介于917～1007mm之间,中部地区即郑州市南部、许昌市西北部参考作物蒸散量较大,而在东南部即西华、宝丰、商丘和驻马店,参考作物蒸散量较小;突变前后ET0空间分布差异显著,且四季ET0空间分布差异明显,其中春季和夏季分布特征与全年分布较为接近;对ET0构成主要影响的气象因子排序依次为风速、日照时数、平均相对湿度和平均温度;风速、日照时数和平均温度与ET0呈正相关,平均相对湿度与ET0呈负相关.该研究可为河南省农田水分管理提供科学依据.

摘要： 采用大型称重式蒸渗仪研究了内蒙古河套灌区玉米蒸散动态规律,并运用通径分析法探讨了玉米蒸散量ET与各影响因子间的相关关系.结果表明:充分灌溉处理下玉米生育期(播前-收获)累积蒸散量为593.72mm,亏缺灌溉处理下为395.21mm,日平均蒸散量分别为4.24和2.82mm/d.由各生育期的分布情况可知苗期蒸散量最小,分别占全生育期的3.7％和5.8％;拔节期开始,蒸散量逐渐增大,在抽雄期达到峰值,2种处理总蒸散量分别为279.38和166.76mm,日平均蒸散量分别为8.47和5.05mm/d,分别占整个生育期蒸散总量的47.1％和42.2％.由小时尺度蒸散量变化规律可知,玉米日蒸散量变化规律表现为早晚低、中午高的"单峰型"曲线特征.通径分析表明:2种灌溉处理下,饱和水气压和平均气温对ET的综合决定能力较大,是2个主要的环境驱动因子;2种灌溉处理下对蒸散作用最小的因子均为风速,且风速对ET的影响以间接作用为主.影响河套灌区玉米蒸散的主要气象因子为饱和水气压与气温.

摘要： 为了研究攀枝花市臭氧浓度变化及其影响因子,本文采用2017年1月-2018年2月攀枝花市5个监测站点环境空气质量监测数据,探讨了攀枝花市臭氧的变化特征及与二氧化氮等其他污染物及气象条件的关系.结果表明,2017年攀枝花市全年臭氧日最大8h滑动平均(O3-8h)第90百分位数为119μg/m3,最大值为150.0μg/m3,最小值为19.0μg/m3;臭氧浓度季节变化趋势为春夏季高于秋冬季;日变化趋势为白天显著高于夜间;臭氧浓度与二氧化氮、一氧化碳及二氧化硫浓度均呈负相关,与颗粒物相关性不大;臭氧浓度与环境温度和风速呈正相关,与湿度和气压呈负相关.

摘要： 本发明公开了一种基于关键影响因子的全局时空气象农灾预测方法，包括以下步骤：对异构数据按照时间与空间进行融合，融合成时空数据立方体；收集特定农业灾害指标的历史数据；选出对农业灾害影响最大的指标组合作为影响因子；将时空数据立方体转化为无纲量平面；从云平台时空数据立方体中按时间与空间提取气象与农业关联数据分组；在二维特征平面集合基础上构建带有全局时空特性的农业灾害预测的第二神经网络，计算农灾发生概率。本发明针对全局时空气象农灾预测方法的改进，基于关键影响因子的全局时空气象农灾预测方法，能够从时间与空间两方面对特定区域与时间段气象与农业观测值进行全局分析，更准确预测未来可能发生的农业灾害。

摘要： 本发明公开了一种根据海洋气象信息预测船舶航行气象因子的方法，首先通过对船舶航行数据库筛选查询和数据归一化得到样本数据集，然后建立交替稀疏自编码(Alternating Sparse Auto‑Encoders,ASAE)深度学习回归预测模型，基于大量船舶历史航行样本数据集，采用最小二乘法、L2权重衰减约束以及KL对比散度稀疏性约束定义一个代价函数，并结合交替无监督学习与有监督学习进行参数调优，最后将待预测船舶航行数据带入所求最优参数的ASAE预测模型中进行气象因子预测。本发明的方法能够建立船速与船舶航行中多变的海洋气象条件之间的函数关系，解决气象因子计算中的复杂非线性问题，提高气象因子预测精度，对节能减排航行优化具有重要的意义。

摘要： 本发明公开了一种基于气象因子的CA‑NARX水质预测方法，属于智能水质预测数据应用技术领域；包括以下步骤：①进行数据标准化，②创建样本矩阵，③根据分位数确定初始聚类中心，④根据欧氏距离进行初始聚类，⑤将每类的均值作为新的聚类中心，⑥根据各样本距聚类中心的马氏距离按批聚类，⑦聚类数筛选，⑧选取最好的聚类数，⑨m折交叉验证选择训练样本，⑩前向型NARX神经网络分类预测。本发明主要解决中小型水库水质预测成本费用高、预测准确度低问题，同时处理传统聚类算法对数据的非均质、各类方差不同的不适用性问题，并对NARX神经网络训练准确度进行一定程度的提升。

摘要： 本发明公开了一种基于气象因子的RF‑HW水质指标混合预测方法，包括以下步骤：采集气象因子数据和水质指标数据，并对采集数据进行异常值过滤后，构建包含气象因子时间序列数据和水质指标时间序列数据的样本数据库；构建包含霍尔特‑温特模型、随机森林模型以及随机森林校正模型的水质指标预测模型；应用时，将气象因子时间序列数据和水质指标时间序列数据输入至水质指标预测模型中，经计算得到未来时间的水质指标时间序列数据的混合预测值。采用随机森林算法和霍尔特‑温特模型相结合的形式克服单一模型的固定缺陷，可以提高模型的预测稳定性和精度。

摘要： 本发明公开了一种根据海洋气象信息预测船舶航行气象因子的方法，首先通过对船舶航行数据库筛选查询和数据归一化得到样本数据集，然后建立交替稀疏自编码(Alternating Sparse Auto‑Encoders,ASAE)深度学习回归预测模型，基于大量船舶历史航行样本数据集，采用最小二乘法、L2权重衰减约束以及KL对比散度稀疏性约束定义一个代价函数，并结合交替无监督学习与有监督学习进行参数调优，最后将待预测船舶航行数据带入所求最优参数的ASAE预测模型中进行气象因子预测。本发明的方法能够建立船速与船舶航行中多变的海洋气象条件之间的函数关系，解决气象因子计算中的复杂非线性问题，提高气象因子预测精度，对节能减排航行优化具有重要的意义。

摘要： 本发明涉及生态环境技术领域，公开了一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法，识别方法包括以下步骤：基于1990‑2015年土地利用景观格局数据。利用FRAGSTATS软件计算斑块密度、连通度指数、最大斑块指数、聚集度指数、香农多样性指数、蔓延度指数、分离度指数、最大斑块指数和形状指数的指标景观空间格局指数，深刻剖析景观格局时空动态演变特征，利用趋势和突变分析方法分析气温、降水等气象因子特征，其次根据陆面植被生态需水量的核算方法，得出草地、林地、耕地和未利用地的年平均需水量定额，从景观格局及气象因子变化的角度，采用相关性分析和多元回归分析方法，更好的掌握植被生态需水关键影响因子。

摘要： 本发明提供一种利用气象因子模拟林木展叶期的方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1、获取预设时长内林木展叶期以及气象因子的历史数据，构建原始数据资料库；S2、得到训练数据集和测试数据集；S3、抽取训练数据集样本，构建N个样本子集；S4、根据样本子集的样本数据构建单棵回归决策树；S5、根据单棵回归决策树，得到随机森林回归模型；S6、获取待模拟预设时长内的气象因子数据输入随机森林回归模型中进行模拟，输出该预设时长内林木展叶期的模拟结果。本发明充分考虑到气象因子对于林木春季展叶期而言所具有的可预测性，并基于机器学习方法构建气象因子与林木春季展叶期的模拟模型，以解决当前不能准确模拟林木春季展叶期的问题。

摘要： 本发明涉及气象测定技术领域，尤其是一种环境检测用大气常规气象因子测定设备，包括固定盘，所述固定盘上固连接有连接座，所述连接座上通过轴承转动连接有转轴，所述转轴上固定连接有转动座，所述转动座上固定连接有立柱，所述立柱上有气象监测机构，所述转轴设置有转动机构，所述立柱通过定位机构定位，本发明还提出了一种环境检测用大气常规气象因子测定方法，本发明具有无需在维护时进行攀爬，增加了维护时的安全性，同时操作方便快捷。

摘要： 本发明公开了一种基于多气象因子智能深度学习的能见度预报模型，主要包括数值预报模式选取、空间网格点多气象因子建模、特征提取与能见度映射、神经网络模型训练和能见度预报与模型参数更新等步骤，本发明利用深度学习技术结合数值预报及多气象因子建模，能实现对关键地区的精细化能见度预报。

摘要： 本发明公开了一种基于多维气象因子相空间重构的风电出力超短期预测方法，包括：S1、基于多种气象数据进行多种气象因子的特征重构；S2、将多维气象因子的相关性分析；S3、将步骤S2中相关性大的气象因子中的冗余因子，进行冗余性分析，提取更具代表性的特征；S4、通过最小二乘支持向量机预测模型进行滚动预测策略的实时训练。根据本发明，保证在最大程度保留原始数据有效信息的同时，减低数据的噪声和冗余性，提高预测的速度和精度，提高了算法的收敛速度。