检索结果-内蒙古大学图书馆

陕西气象 2024年第6期 1-7页

作者：李姗姗艾轩张建康张博宇屈艳梅薛小宁榆林市气象局陕西榆林719000 中国气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点开放实验室西安710016 不详

利用2020年1-10月FY-4A气象卫星的1级亮温产品数据、2级云检测产品数据和陕西榆林地区地面气象观测站小时气温等相关辅助资料,构建了晴空条件下的神经网络气温估算模型,并利用地面气象观测站实测气温进行模型检验评估。研究结果表明:(1... 详细信息

利用2020年1-10月FY-4A气象卫星的1级亮温产品数据、2级云检测产品数据和陕西榆林地区地面气象观测站小时气温等相关辅助资料,构建了晴空条件下的神经网络气温估算模型,并利用地面气象观测站实测气温进行模型检验评估。研究结果表明:(1)由不同输入参数组合建立的模型气温估算精度存在差异;增加匹配FY-4A卫星云检测集可以增加符合条件的训练样本,从而提升模型估算精度。模型6的气温估算结果最优。(2)基于最优模型的气温估算结果与实测气温相关系数在0.50至0.85之间,相关系数大于0.70的估算样本超过60%,表明该模型可以用于地面气象观测站分布较稀疏地区的气温预报。(3)模型在12时、18时的估算精度较高,00时、06时估算精度有所下降。(4)模型在不同季节对气温估算的精度存在差异,春、夏、秋、冬季气温估算结果与实测气温绝对误差小于3℃的站点数量占比分别为79.70%、80.80%、80.60%和75.20%。

关键词： FY-4A气象卫星神经网络气温估算榆林

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臭氧环境气象评估新指导产品在陕西初次释用

引用

陕西气象 2024年第6期 46-53页

作者：高星星李双双张思楠陕西省气象台西安710014 中国气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点开放实验室西安710016

基于地面气象观测资料、环境监测资料以及国家气象中心研发的臭氧(O_(3))气象条件评估指数和O_(3)来源解析产品,分析了2023年4-10月陕西O_(3)污染特征,验证了新指导产品在陕西复杂地形下的适用性,定量评估了气象条件对O_(3)质量浓度(C(O... 详细信息

基于地面气象观测资料、环境监测资料以及国家气象中心研发的臭氧(O_(3))气象条件评估指数和O_(3)来源解析产品,分析了2023年4-10月陕西O_(3)污染特征,验证了新指导产品在陕西复杂地形下的适用性,定量评估了气象条件对O_(3)质量浓度(C(O_(3)))贡献,并量化了O_(3)污染不同来源的贡献。结果表明:2023年4-10月陕西O_(3)超标日共20 d,首次O_(3)超标日出现在4月19日,较2020-2022年均偏早,除安康外其他地市均出现了不同程度O_(3)污染,西安污染最为严重,C(O_(3))月变化呈现单峰型特征,峰值(138μg/m 3)出现在6月;O_(3)气象条件评估指数和O_(3)来源解析产品与C(O_(3))相关系数(R)分别可达0.93和0.78,均在陕西具有较好的适用性;2023年4-10月陕西C(O_(3))较2020年、2021年、2022年和3 a平均同期分别变化了25.5%、7.1%、-3.9%和9.6%,气象条件对其贡献分别为-1.7%、2.5%、-7.0%和-2.4%,榆林因其独特的地理位置和地貌条件而呈现出独特的O_(3)气象条件变化特点;2023年4-10月陕西C(O_(3))背景、本地和外来源分别贡献为41%、16%和43%,以外来传输和前体物NO_(x)影响为主,对陕西传输影响最大的省份是河南;对比2023年7月陕西发生的两次O_(3)污染过程发现,不同类型污染过程中O_(3)来源存在显著差异,污染过程中呈现不同来源的变化,污染特征也发生变化。

关键词： O_(3)气象条件评估指数气象条件贡献 O_(3)来源解析 NO_(x)

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普兰县白青稞蚜虫生消的气象条件分析

引用

陕西气象 2024年第6期 63-67页

作者：左航天王峰博雷文君邱婷普兰县气象局西藏普兰859500 中国气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点开放实验室西安710016 西安市气象局西安710016 西藏技师学院拉萨850000

为了研究气象条件对普兰县白青稞蚜虫生消的影响,利用1996-2021年蚜虫观测资料及与其对应的气象资料,采用相关分析方法,研究白青稞蚜虫生消变化及其与气象条件之间的相关性。结果表明:普兰县白青稞蚜虫的发生发展主要与前期气温、降水... 详细信息

为了研究气象条件对普兰县白青稞蚜虫生消的影响,利用1996-2021年蚜虫观测资料及与其对应的气象资料,采用相关分析方法,研究白青稞蚜虫生消变化及其与气象条件之间的相关性。结果表明:普兰县白青稞蚜虫的发生发展主要与前期气温、降水和空气湿度等因子有关。白青稞蚜虫百株500头蚜量初日与6月中旬-7月中旬平均气温、5-6月平均最高气温呈显著负相关,与5-6月降水量呈显著正相关。蚜虫高峰日期与7月平均气温、6-7月平均最高气温呈显著负相关,与5-6月空气相对湿度呈显著正相关。白青稞蚜虫虫口密度与6-8月平均气温、7-8月平均最低气温呈显著正相关,与6-7月降水量和空气相对湿度呈显著负相关。热量和水分条件是影响白青稞蚜虫生消的关键气象要素,热量(气温)对蚜虫的发生发展具有正相关同步协同作用,而水分因子(降水、湿度)具有负相关反向抑制作用。分析结果可为西藏白青稞灭虫防灾和虫情预测预报奠定基础。

关键词：白青稞蚜虫生消气象因子相关系数普兰县

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CMIP6模式对陕西降水的模拟评估与预估研究

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陕西气象 2024年第6期 15-23页

作者：沈姣姣张曦卢珊赵灿党超琪陕西省气象服务中心西安710014 中国气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点开放实验室西安710016 陕西省气候中心西安710014

气候变化背景下,陕西异常降水明显增多,目前关于陕西未来降水演变规律认识不足。以第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的41个模式数据为基准,结合CN05.1观测资料,评估了各模式对历史时期(1961-2014年)降水变化的模拟能力,筛选出模拟性... 详细信息

气候变化背景下,陕西异常降水明显增多,目前关于陕西未来降水演变规律认识不足。以第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的41个模式数据为基准,结合CN05.1观测资料,评估了各模式对历史时期(1961-2014年)降水变化的模拟能力,筛选出模拟性能较好的模式,采用多模式集合平均,预估了陕西未来SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下降水变化。结果表明:(1)CMIP6模式可模拟出陕西全年和季节降水南多北少的空间分布特征,模拟结果与观测的全年和季节降水的空间相关系数超过0.95,标准差之比为0.76~1.87,模式基本能模拟观测降水的年际变化。(2)相比参考期(1995-2014年),未来降水在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下均呈增加趋势,排放情景越高,降水增加越多,呈北部增加多,南部增加少的空间特征;截至21世纪末,SSP2-4.5情景下陕西全年和春、夏、秋、冬四季降水量较参考期分别增加95.0 mm和35.1、19.8、26.0、14.5 mm,SSP5-8.5情景下增加量分别为132.6 mm和43.2、23.9、44.4、21.7 mm。(3)SSP2-4.5情景下,陕西21世纪早期和中期降水增幅较大,SSP5-8.5情景下末期增幅较大;春季、夏季和冬季降水增幅大值区位于陕西南部和东部,秋季降水增幅大值区位于陕西西部。

关键词： CMIP6模式陕西模式评估降水预估

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陕西省风灾影响与风险分析

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陕西气象 2024年第6期 32-41页

作者：苏雨萌雷杨娜辽宁省气象信息中心沈阳110166 陕西省气候中心西安710014 中国气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点开放实验室西安710016

大风灾害是陕西省主要气象灾害之一。为研究陕西省风灾特点,利用1984-2021年陕西省大风灾害相关资料对陕西省风灾时空分布特征及其影响度和风险度进行分析。选取受灾人口、直接经济损失、损坏房屋间数和农作物受灾面积4项指标划分风灾等... 详细信息

大风灾害是陕西省主要气象灾害之一。为研究陕西省风灾特点,利用1984-2021年陕西省大风灾害相关资料对陕西省风灾时空分布特征及其影响度和风险度进行分析。选取受灾人口、直接经济损失、损坏房屋间数和农作物受灾面积4项指标划分风灾等级,配合风灾频次等级确定各区县风灾影响度,并利用基于灰色系统理论和方法构建的风灾危险性评价模型计算各区县风灾风险度。结果表明:(1)陕西省风灾主要集中在关中地区和陕南地区,其中渭南市蒲城县和汉中市西乡县等4区县5级风灾出现次数最多;(2)关中东部和陕南南部受风灾影响较大,其中渭南市蒲城县为全省受风灾影响最大区县,同时蒲城县4级及以上风灾出现次数较多,表明较高灾情级别风灾带来的影响明显大于较低灾情级别风灾;渭南市白水县等3区县风灾伴随性冰雹频次较高,且均处于风灾高影响度等级,其大风灾害造成的影响与冰雹天气造成的损失密切相关;(3)陕南南部和关中东部风灾风险较大,其中汉中市南郑区为全省风灾风险最大区县,且风灾影响度也处于高影响度等级,渭南市澄城县风灾风险度和风灾影响度也均处于高等级,表明这两个区县高风灾风险度与实际的高风灾影响度对应较好。

关键词：陕西省大风灾害影响度风险度灰色系统理论

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河南“7·20”暴雨天气形势与变电站洪涝防御环境分析

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陕西气象 2024年第6期 24-31页

作者：姚德贵赵灿苗雨沛刘善峰周放国网河南省电力公司电力科学研究院郑州450052 中国气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点开放实验室西安710016 陕西省气候中心西安710014 北京西太科技有限公司北京100089 南京信息工程大学大气科学学院南京210044

基于河南2021年7月20-21日暴雨(简称“7·20”暴雨)灾害,通过选取“7·20”暴雨前配备有主动排水防汛设备的6座变电站数据,结合气象观测和再分析资料,从降水强度、环流形势、水汽输送和地形地势等几个方面对河南省变电站的洪涝... 详细信息

基于河南2021年7月20-21日暴雨(简称“7·20”暴雨)灾害,通过选取“7·20”暴雨前配备有主动排水防汛设备的6座变电站数据,结合气象观测和再分析资料,从降水强度、环流形势、水汽输送和地形地势等几个方面对河南省变电站的洪涝防御环境进行了分析。结果表明:产生“7·20”暴雨的水汽主要来自西太平洋和印度洋,通过北上的西太平洋副热带高压和台风“烟花”将水汽输送至河南地区;巴尔喀什湖附近的长波槽与北上的副高对峙导致环流形势稳定,配合高空急流的作用,产生了持续性强降水;水汽通过偏东或者东南风输送至河南,地形对暴雨产生了增强效应。此次过程中,6座变电站均遭受了站内积水威胁。针对变电站洪涝防御,一方面,要关注暴雨天气形势的变化,特别是副高、台风、高纬度长波等系统的相互叠加和共同作用,另一方面,变电站的选址也要考虑地形对强降水的增幅影响。

关键词： “7·20”暴雨大尺度气象条件变电站防御环境

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