检索结果-内蒙古大学图书馆

光阴似箭，日月如梭。细数步入统计事业的日子，已度过20个春秋。回首我的统计生涯，尽管如烟往事已逐渐沉入历史的河床，却也有一些记忆总在心头浮现，挥之不去。有道是：才下眉头，又上心头!忆往昔，我的统计之路几多感慨在统计征程中，我走过了初为统计员时为统计而统计的迷茫——有法没依，只要按时上报，调查对象报多少就认多少，还用得着执法检查吗？从中感慨调查对象上报数据也有掺加水分之举。走过了不拿起法律武器进行统计的尴尬——执法不严，遇到调查对象迟报、拒报时，

关键词：统计法律大工程护航统计事业执法检查执法不严法律武器统计员

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贵南县近30年大风特征分析

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青海气象 2022年第4期 77-82页

作者：李国玉李悦李荣青海省海南藏族自治州气象局共和813000 青海省民和县气象局民和810800

利用数理统计法,对贵南地区1988-2018年风向、风速记录资料进行统计分析。结果表明:近30a贵南平均大风日数为5.6d,以平均每10a增加0.1d。贵南地区大风日数最多的是春季,其次是冬季,再次是夏季,最少的是秋季,春、夏两季呈现减少趋势,秋... 详细信息

利用数理统计法,对贵南地区1988-2018年风向、风速记录资料进行统计分析。结果表明:近30a贵南平均大风日数为5.6d,以平均每10a增加0.1d。贵南地区大风日数最多的是春季,其次是冬季,再次是夏季,最少的是秋季,春、夏两季呈现减少趋势,秋冬两季呈现增加趋势,四季大风日数变化趋势基本与年大风日数变化趋势一致。贵南月大风日数变化特征十分明显,大风日数主要集中在1-4月,其中近30a内出现大风最多的月份是3月。贵南地区年平均风速呈缓慢递减趋势,近30a贵南县年平均风速为1.73m/s,以平均每10a减小0.18m/s;贵南地区四季平均风速从大到小依次列为春季、夏季、冬季、秋季。且贵南地区春季平均风速最大,冬季平均风速最小。贵南地区全年以东南风和南东南风为主,其次是西北风;四季风向与年风向基本一致。

关键词：大风风向风速贵南

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绥化市一次冷涡背景下的强对流天气成因分析

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农业灾害研究 2023年第11期13卷 222-224页

作者：李莹买永瑞孙亮班秋艳绥化市气象局黑龙江绥化152000 海南藏族自治州气象局青海共和813000

利用常规气象观测资料、区域自动站资料和雷达资料,分析2020年6月28日冷涡背景下绥化市出现的强对流天气成因。结论如下:(1)高层脊前的干冷气流与低层的暖湿气流形成上干下湿不稳定状态,有利于对流的发生;(2)绥化地区低层湿度较大,偏东... 详细信息

利用常规气象观测资料、区域自动站资料和雷达资料,分析2020年6月28日冷涡背景下绥化市出现的强对流天气成因。结论如下:(1)高层脊前的干冷气流与低层的暖湿气流形成上干下湿不稳定状态,有利于对流的发生;(2)绥化地区低层湿度较大,偏东气流加强了水汽输送,有利于风雹天气产生;(3)探空图上有明显的“喇叭口”,对流有效位能、K指数、沙氏指数均指示着大气为不稳定状态,有利于冰雹的发生;(4)地面辐合线造成辐合抬升,触发强对流天气,湿舌前端形成对流系统和冷池,易出现风雹天气;(5)较强的基本反射率对应强降水区,“V”形缺口、垂直液态水含量大值区、高悬的强回波中心是冰雹的特征。

关键词：冷涡强对流中尺度雷达回波

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“气候好”农产品贵德软梨评价指标研究

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中国农学通报 2022年第23期38卷 88-94页

作者：钟存魏鹏张海静青海省贵德县气象局青海贵德811799 青海省海南藏族自治州气象局青海共和813099

为了提高贵德梨果的栽培经济效益,本研究选取贵德名优农产品中取得地理标志的产品贵德软梨,开展了“气候好”农产品气候品质认定,确定了评价指标。采取综合认证方法,考虑影响农产品生长的生态适应性、当年的气候条件、管理水平和当年水... 详细信息

为了提高贵德梨果的栽培经济效益,本研究选取贵德名优农产品中取得地理标志的产品贵德软梨,开展了“气候好”农产品气候品质认定,确定了评价指标。采取综合认证方法,考虑影响农产品生长的生态适应性、当年的气候条件、管理水平和当年水果品质情况所占的比重,赋予不同的权重。并对各项分析打分,得到综合分数来确定。选取2020年贵德县园艺场的软梨进行了认定指标评价,结果表明2020年贵德县园艺场光热资源丰富、水分条件适宜、光热水匹配良好、气候优势明显,有利于优质软梨生产,2020年出产的贵德软梨气候品质等级为“特优”。

关键词： “气候好”农产品贵德软梨评价指标品质

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基于CMA_GFS模式的海南州气温客观预报订正方法研究

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青海科技 2022年第5期29卷 142-147页

作者：买永瑞马丽梁宁张铖玉青海省海南藏族自治州气象局共和813099 青海省气象局西宁810001 海东市气象局平安810600

基于CMA_GFS模式逐3小时温度预报产品和海南州共和、贵德、兴海、贵南、同德五个国家观测站地面观测数据,利用动态滑动双权重订正方法,选取10天、15天、20天3个不同滑动周期,分别对海南地区范围24 h时效内逐3 h气温进行订正,形成三种不... 详细信息

基于CMA_GFS模式逐3小时温度预报产品和海南州共和、贵德、兴海、贵南、同德五个国家观测站地面观测数据,利用动态滑动双权重订正方法,选取10天、15天、20天3个不同滑动周期,分别对海南地区范围24 h时效内逐3 h气温进行订正,形成三种不同动态滑动周期下的气温客观预报订正产品。以2020年7月~2021年12月的预报为训练样本,选取2021年1月~2021年12月的数据对客观订正产品进行检验,结果如下:(1)三种周期的订正产品全年平均准确率均高于CMA_GFS,相对而言08时起报的10天滑动平均产品对海南地区五个站点的预报准确率最高。(2)空间误差结果看出订正产品对贵德站的预报订正效果最佳;三种订正方法中10天滑动平均产品的平均误差最小。(3)08时起报的10天滑动平均产品最优,本地产品对模式逐3 h温度预报有正技巧,其中对贵德站预报订正效果最佳。研究结果可以在气温预报业务中应用,能够进一步提高本地气温预报准确率。

关键词： CMA_GFS 温度预报客观预报订正方法滑动平均

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