(AQI)与气象条件分析转转大师
第 5卷 5期 2013年10月
天气预报技术总结专刊
WEATHER FORECAST REVIEW
Vol.5，No.5 October 2013
2013年1-2月北京地区空气质量指数（AQI ）
与气象条件分析
张建忠1 孙 瑾1 安林昌1 王维和2 王冠岚1 靳军莉3
1 国家气象中心，北京，100081，zhangjz@https://www.docsj.com/doc/dc16405528.html, ；
2 国家卫星气象中心，北京，100081；
3 气象探测中心，北京，100081
摘要：2013年1月1日开始，环保部门公开发布空气质量指数（AQI ）和PM 2.5浓度。本文分析了北京地区1-2
月大气环流背景特征、主要空气污染过程的AQI 、PM 2.5和紫外吸收性气溶胶指数（AAI ）的变化，AQI 与气象 观测要素之间的相关性以及利用总体理查森数(R B )对AQI 的可预报性等内容。得出以下结论：(1)500hPa 北 半球乌拉尔山地区至贝加尔湖地区的高压脊强弱、位置是北京地区是否导致污染物堆积并形成持续性污染 的重要天气背景。(2)AAI 指数在污染状况监测中可以作为参考。(3)AQI 指数与相对湿度、气压有着较好的 相关性，利用相对湿度和气压建立的方程 Y = 6951.32 + 3.1128 X 1–6.79088 X 2对于空气质量指数（AQI ）的 整体变化趋势和平均状态上拟合效果较好；(4)R B 对AQI 预报有着较好的研究价值，1-2月，当总体理查森数 ≥10.63时，大气稳定度高，利于污染持续或发展。
关键词：空气质量指数 气象条件 污染预报 紫外吸收性气溶胶指数 总体理查森数
者为空气质量指数。从环保部门的监测数据统计
引 言
知道，2013年1-2月，以细颗粒物（PM 2.5）为首要 污染物的天数达到了51d 。在这种情况下，大气环 境的背景场以及天气要素的相关性是否还与以前 的研究结果一样，就是本文想要探讨分析的内容。
2013年1-2月，北京地区大气环流稳定导致 雾霾天气频繁。1月共出现5次雾霾天气过程， 分 别 是4-7日、10-14日、16-19日、21-24日、 27-31日，持续时间最长的达5d 。与之相对应， [1]
1 资 料
雾霾天气导致了5次严重的污染天气。中央气象 台和北京气象台先后发布了雾霾预警，其中，13 本文采用的主要数据如下：2013年1-2月 日10时北京市气象台发布史上首个霾橙色预警。 期间NCEP/NCAR 逐日再分析资料，水平分辨率为
2月，大气环流略有调整，但也出现了4次污染过 程，但由于持续时间短、PM 2.5浓度相对较低，污 染程度明显轻于1月份。
2.5°×2.5°；北京市环保局35个观测站空气质 量日报数据；海淀宝联和密云上甸子的PM 2.5逐小 时监测数据；上甸子本站气压、风速和相对湿度
逐小时观测数据；北京南郊观象台的本站气压、 2013年1月1日之前，环保部门正式公布的
污染数据是以可吸入颗粒物（PM 10）为基础的， 风速、相对湿度逐日观测数据。 污染物与气象条件的相关研究多以PM 10为分析对
象
[2-6] 。根据以前学者的研究，PM 10浓度与能见 2 2013年1-2月北京重污染的环流 度、相对湿度、本站气压和风速相关性较好 [5] , 特征
而大气稳定度、风向风速等与雾霾的持续乃至污 染加重是密切相关的 [4,6] 。
从2013年1月 的500hPa 高 度场（图1a ） 来 看，乌拉尔山高压脊偏低偏东，贝加尔湖地区受 弱脊控制，受70 ～80°N低涡影响，高压脊伸 展到60°N附近，与常年同期相比，乌拉尔山附
按照环保部门的环境空气质量指数（AQI ）技 术规定（试行） 和环境空气质量标准 ，AQI 是 [7] [8]
从6项污染物基本项目中选择空气质量分指数最高
52 天气预报技术总结专刊5卷
80°N 70 60 50 40 30 20 10 EQ 80°N
（b）70
（a）
60
50
40
30
20
10
EQ
0 20 40 60 80 100 120 140°E0 20 40 60 80 100 120 140°E
图1 2013年1月500hPa高度场平均分布（a）2月与1月500hPa高度场差值分布（b）（单位：dagpm）
近地区的高度偏低12 ～16个dagpm。乌拉尔山地区高压脊发展偏弱时将不利于引导脊前冷空气的东移南下。与此同时，东北冷涡或低压的强度明显偏弱，这同样不利于北方东路冷空气的东移南下。正是在这种大气环流异常的情况下，冷空气的活动较常年平均偏弱，从而使得华北地区污染物无法扩散导致严重污染。2月份，乌拉尔山空在乌拉尔山地区偏东地区（70 ～90°E）之间有高压脊，形成了阻塞形势[9]
，阻挡或减弱了西北路冷空气东移南下。（2）高压脊最高伸展到60°N附近，极地冷空气无法南下。（3）贝加尔湖地区有间断性高压脊活动导致西伯利亚远东地区的冷空气路径偏东。（4）在850hPa华北西部
有高压脊维持阻挡了西北路和西路冷空气经过北
附近地区的高度场比1月份高了12 ～16dagpm，京，也是污染天气持续的重要天气背景。
贝加尔湖及其以东地区高度场较1月份偏低4～8dagpm（图1右），环流形势调整导致2月份污染天气明显减少。1月份AQI日指数大于150的天数达到了17d，大于2月份的12d。
具体分析1月份5次空气污染过程的北半球
中纬度环流演变情况（见表1），归纳北京出现污染较重的天气环流背景如下：（1）在500hPa高
中小尺度天气系统能短暂影响空气污染程度，但不能彻底结束污染。例如，1月14日夜间有短波槽经过，北京地区出现降水天气，导致北京地区污染程度从14日的5级（重度污染）回落到15-17日的3级（轻度污染），但由于亚欧中高纬度大尺度环流场并未出现调整，北京地区污染程度18日又迅速加重到5级。
表1 2013年1月北京地区5次污染过程北半球中纬度地区环流特征
日期4-7日10-14日16-19日21-24日27-31日
500hPa
两槽夹一脊
一槽一脊一涡
两槽夹一脊
西槽东涡夹一脊
两槽夹一脊
850hPa
40°N附近为平直西风
华北西部有高压脊，偏东部有涡东移
华北西部有高压脊
结束原因（500hPa）
8日横槽转竖，槽底过北京
14日夜间有短波高空槽过北京
40°N有高空槽经过北京
东北冷涡南下，槽底经过北京
贝加尔湖槽东移，槽底过北京贝加尔湖地区有切断高压，华北西部为平直西风
华北西部有高压脊
北京地区污染物主要由三部分组成，最主要的部
分是本地的排放，第二部分是周边地区污染物的
输送，第三部分是污染物的再生。通过比较2013
年1-2月35个空气质量监测站数据可以看出，这
段时间的华北地区大气污染表现出细颗粒污染占
主导的特征，以细颗粒物（PM 2.5）为首要污染物
的天数达到了51d。
3 空气质量指数与 PM2.5浓度、紫外
吸收性气溶胶指数特征
冬季历来是北京地区大雾多发、污染严重的
季节[10-11] 。随着城市化进程的加快，污染物成分
以及源地都有了变化。根据一些学者的研究[12-14] ，
5期
张建忠等：2013 年 1-2 月北京地区空气质量指数（AQI ）与气象条件分析 53
3.1 空气质量指数与PM 2.5浓度
表2 空气质量分指数（IAQI ）与细颗粒物浓度限值
按照环境空气质量指数（AQI ）技术规定
[7]
，
颗粒物（粒径小于等于 空气质量分指数（IAQI ）
2.5μm ）24小时平均( μg?m
-3
)
AQI 是由污染物项目中最大的分指数决定的，当 AQI 大于50时，空气质量分指数（IAQI ）最大的 污染物即为首要污染物。细颗粒物PM 2.5浓度限值 与IAQI 对应关系见表2。
0 50 100 150 200 300 400 500
0 35 75 115 150 250 350 500
我们以1月10-14日污染过程为例，针对AQI 和主要污染物（PM 2.5）分析特征如下。
1月3-10日，大气稳定度的持续偏高为空气 中污染物的累积提供了条件，导致自10日开始， 空气质量指数AQI 持续5d 在250以上，空气质量 等级均为5级。宝联站观测资料显示1月10日下 海淀宝联PM 2.5小时浓度持续维持在500 μg?m -3以 上，11时前后，PM 2.5小时浓度开始下降，18时后 下降至300 μg?m -3。海淀地区日平均空气质量指数 为401。14日，PM 2.5小时浓度下降至200 μg?m -3以 下，海淀地区日平均空气质量指数降到337。这 次过程中有一个特点值得关注，10日下午和12日 中午，城区PM 2.5浓度出现了短时间激增的现象。
上甸子位于郊区，其PM 2.5浓度变化总体趋势 与城区宝联站相似，但值略低，特别是在12日至 13日的时段明显偏低。这反映了北京地区城区与
午PM 2.5浓度开始增加，从15时的88 μg?m
-3
激增 到17时的340 μg?m （图2），当天海淀地区的空 -3
气质量指数24小时均值达到了258。11日，该 地区PM 2.5浓度维持在
200 ～ 450μg?m -3 之间，空
气质量指数24小时均值达到了413，空气质量达 到6级。12日上午，海淀地区PM 2.5浓度出现短暂 下降，13时浓度再次突增至614 μg?m
-3
，17时左
右，市区和近郊区大部的PM 2.5小时浓度值都达到 700μg?m 以上，通州甚至达到950 μg?m -3
-3
，22时， 郊区的污染程度还是有着较为明显的差异。
除北部地区几个子站稍低外，其他监测站数据维 14-15日，北京地区连续两天出现日降水量 不足0.5mm 的雨雪天气过程，污染过程得到缓和。 3.2 空气质量指数与紫外吸收性气溶胶指数
北京地区的污染天气不仅与本地产生的不同
大小的颗粒物有关，而且与周边地区的输送也有 持在700 μg?m
-3
，23时，西直门北、南三环、奥体
中心等监测站点PM 2.5实时浓度突破900μg?m 门北高达993 μg?m -3
，西直
-3 。空气质量指数24小时均值 达到了498，空气质量持续6级严重污染。城区
部分地区的空气质量指数达到了500。13日01时， 关系。有研究学者利用MM5、WRF 等模式进行了局
上甸子 海淀宝联
图2 2013年1月10-14日上甸子和海淀宝联监测站PM 2.5小时浓度变化
54 天气预报技术总结专刊 5卷
地环流的模拟 [15] ，或者通过卫星监测分析污染物
13日，AAI 再次升高至3 ～ 4.5，AQI 维持高值，
为398.5；14日，AAI 明显减弱，AAI 和AQI 指数 都回落到10日水平。FY-3A 卫星紫外吸收性气溶 胶指数（AAI ）和气溶胶浓度是正相关关系，对 于污染物的监测分析有着较好的参考价值。但因 每日气溶胶复合类型会有不同，AAI 增长的幅度 的演变情况 [16]
。采用卫星遥感产品监测分析污染
天气的时空变化是其中一个重要的方法。FY-3A/ TOU 紫外吸收性气溶胶指数（AAI ）产品主要是体 现大气中吸收性气溶胶浓度高低的半定量遥感产 品，AAI 的值为正值，其值越大说明大气颗粒物 越多，并以吸收性的污染类气溶胶颗粒物为主。 并不以固定比例增长，每日变化幅度会不同，所
所以， AAI 高值分布区对应于污染严重的霾天 气区。
以出现了12日AAI 和AQI 有所背离的情况。二者 之间的精确对应关系有待于AAI 指数对于污染物， 特别是细颗粒物的监测效果研究。 3.3 城区空气质量指数明显高于郊区
监测对比分析中还有一个值得关注的现象 是，城区的污染物浓度要高于郊区。这是由于城 区人口密集，人类活动，如汽油燃烧、燃煤供 暖等所形成的人为排放较强。以北京市二环路 以内4个观测站（东城东四、东城天坛、西城官 园、西城万寿西宫,均值376）与远郊区4个观测 站（怀柔镇、平谷镇、密云镇、延庆镇均值294） 10-14日5d 均值比较，空气质量指数24小时均值
2013年1月10-14日，FY-3A 卫星在北京及周 边地区的过境时间在上午9：00-10:30。利用FY- 3A/TOU 紫外吸收性气溶胶指数（AAI ）产品逐日 反演结果，可以清楚地看到北京地区的霾天气整 体变化过程（图3）。10日，北京及周边地区AAI 指数在1 ～ 2.5之间；11日，北京地区AAI 指数 明显升高，自河南河北地区至北京西南方向也出 现一条带状污染物高值区，北京地区指数值升高 至3 ～4之间，AQI 达到了360.7；12日，指数有 所减弱，AAI 高值中心东移，北京地区AAI 指数集
中在2 ～3之间，但当天的AQI 却达到了420.1； 高出27.9%。
50°N 50°N 50°N
40 40 40
30
30
30
100
110
120
130°N
100
110
120
130°N
100
110
120
130°N
50°N 50°N
40 40
30 30 100
110
120
130°N
100
110
120
130°N
图3 2013年1月10-14日紫外吸收性气溶胶指数（AAI ）逐日变化
5期
张建忠等：2013 年 1-2 月北京地区空气质量指数（AQI ）与气象条件分析 55
4 空气质量指数与气象条件的关系
验，均超过 α=0.01的显著性水平，表明空气质量 指数与相对湿度呈明显正相关，与本站气压和风 速呈明显负相关。利用最小二乘法原理，以空气 质量指数（ Y ）为因变量，相对湿度（ X 1）、本站 气压（X 2）和风速（ X 3）为自变量进行多元线性 回归分析，样本长度为1月1日至2月28日，得 到方程（1）：
4.1 空气质量指数与相对湿度、风速、本地气压
利用北京南郊观象台气象数据分析2013年 1-2月期间逐日空气质量指数（AQI ）与气象要素 的相关特征。分别计算AQI 与相对湿度、本站气 压、风速的相关系数为0.67,-0.49,-0.41,经检
Y =7410.44+2.74623 X 1–7.19624 X 2-11.6339 X 3
（1）
对回归方程做显著性检验：构造统计量 对湿度、本站气压的最优回归方程。
为检验回归方程的效果，以相对湿度和本站 气压为自变量，利用方程（2）对1-2月共59天
的空气质量指数（AQI ）进行拟合，并与观测数 据进行对比，如图1所示，拟合效果较好。分析 二者的统计量：平均值均为173.4；观测数据的 均方差是297.92，拟合结果为173.4；观测数据 的最大、最小值分别为420.14、38.3，拟合结果 为297.92、-9.1。由此可见，在空气质量指数
F=
，其中 U =347540，为方程的回归平
方和，Q =276114，为偏差平方和， n =59，为样本 长度，m =3为自变量个数。得到 F =23.08，给定 显著性水平 α=0.01，F 0.01（m ,n -m -1=4.13， F ＞ F 0.01,表明回归方程通过可信度检验，具有显著 意义；复相关系数为0.75，方程的总体回归效果 一般。再逐一对相对湿度、本站气压和风速三个
因子的回归系数做显著性检验：计算统计量分别 （AQI ）的整体变化趋势和平均状态上拟合效果较 为F 1=17.06, F 2=13.53，F 3=0.71，而 F 0.01（1,55） 好，但对极值的拟合能力不足，拟合结果更趋于 =7。可见在 α=0.01时，相对湿度、本站气压这两 个因子的影响是显著的，而风速不显著。
运用逐步回归法，在3个变量中剔除风速， 分别再次对回归方程和系数做显著性检验，在 α=0.01时方程、相对湿度系数、本站气压系数均 具有显著性，重新建立回归方程（2）如下：
平均。
4.2 空气质量指数与总体理查森数
大气稳定度是大气边界层研究中一个极其重 要的参数，在许多污染扩散模式中作为单一参 数来定义大气湍流状态或描述大气扩散能力。 目前存在的大气稳定度分类方法有十几种，综 合考虑湍流热力因子和动力因子作用的稳定度 参数物理意义最明确。参考杨贤为、毕雪岩等人
Y =6951.32+3.1128 X 1-6.79088 X 2
（2）
因此方程（2）为空气质量指数（AQI ）与相
450 400 350 300 250 200 150 100 50 0
观测数据
拟合结果
-50 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59
时间
图4 2013年1月1日-2月28日空气质量指数观测与拟合曲线
56 天气预报技术总结专刊 5卷
空气质量指数
850～1000hPa 总体理查森数
500 30 27 24 21 18 15 12 9 400 300 200 100 0 6 3 0
1-1
1-8
1-15
1-22
1-29
2-5
2-12
2-19
2-26
图5 2013年1-2月AQI 与总体理查森数的变化
的研究，北京地区大气稳定度有着较为明显的季
滞后1d 。选择分析AQI 超过100（轻度污染）、150 度和日变化，不同高度的稳定度区间也有着较大的 （中度污染）、200（重度污染）时与总体理查森数 差异 [11，17-18]
。大气低层的稳定度高不利于低层
的关系，我们发现：前一天和当天的总体理查森
数平均值分别达到了10.63、10.63和10.75。
1月1日-2月28日， 北 京 地 区 共 有10d 出 现雨雪天气，这10d 的总体理查森数最高值为 3.62(表3)，最低值为0.24，平均值为1.58。
通过对1-2月的850 ～ 1000hPa 的总体理查 森数计算，我们进行分级别分析：当总体理查森 数≥10.63时，大气稳定度高，利于污染持续或 发展；当总体理查森数介于3.62 ～ 10.63 之间 时，大气稳定度属于中性，需根据环流背景等 其他因素分析污染发展趋势；当总体理查森数 ≤3.62时，大气稳定度低，不利于污染持续或 发展。
的污染物向上扩散从而积聚于低层，这在一定程 度上有利于雾霾天气的发生和持续维持。
根据本文采用在城市环境中应用较多的稳定 度参数——总体理查森数( R B )进行大气稳定度分 析，通过综合考虑热力动力因素的总体理查森数 诊断边界层高度，公式如下：
(3)
其中 表示第 k 层和最底层之间的大气平均 位温， ， 为平均风速在第 k 层和最低层之 间的差值， Δ 为位温差值， g 为重力加速度， ΔZ k 为垂直距离。
利用NCEP 再分析资料，计算2013年1-2月份 北京地区850hPa ～1000hPa 之间的日平均总体理 查森数，分析如下。
5 小 结
1月份大气稳定度日平均值达到了9.64，高 于2月份日均值8.48。1月份AQI 日指数大于150 的天数达到了17d ，大于2月份的12d 。从总体理 查森数与空气质量指数AQI 趋势变化图上可以看 到：二者呈现出较为明显升降趋势一致性，但是 空气质量指数AQI 有滞后性，要比总体理查森数
通过对2013年1-2月天气背景和主要空气污 染过程的分析，我们发现：
（1）500hPa 乌拉尔山至贝加尔湖地区的高 压脊强弱及其位置是北京地区是否形成持续性污 染的重要天气系统；850hPa 等压面上，华北西部
表3 2013年1-2月北京地区雨雪情况与总体理查森数
1月
2月
日期 降水量（mm ）
R B
14日 ＜0.2 2.68
15日 0.1～0.4 1.69
19日 20日 0.2～2 0.3
30日 31日 2日 0.2～2 1.06
3日 1～3 0.29
5日 0.1～2 0.87
25日 0.1～3 1.02
1～5 0.1～0.4 0.4～0.8
3.09
3.62
0.24
5期张建忠等：2013 年 1-2 月北京地区空气质量指数（AQI）与气象条件分析57
的高压脊是否存在也是预报北京地区的污染物是
否持续堆积直至出现严重污染的一个重要参考系
统。
参考文献
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（3）北京地区的气象观测要素中，相对
湿度、本站气压与AQI有着较好的相关性；
Y=6951.32+3.1128X 1–6.79088X 2对于空气质量指数（AQI）的整体变化趋势和平均状态上拟合效果较好。[6] 隋珂珂,王自发,杨军,等.北京PM10持续污染及与常规气象要素的
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局.2012.
（4）北京地区850hPa至1000hPa之间的总
体理查森数对于AQI有着一定的预报意义。1-2 月，当总体理查森数≥10.63时，大气稳定度高，利于污染持续或发展；当总体理查森数介于3.62 ～10.63之间时，大气稳定度属于中性，需根据环流背景等其他因素分析污染发展趋势；当总体理查森数≤3.62时，大气稳定度低，不利于污染持续或发展。[9] 王喜全,齐彦斌,王自发,等.造成北京PM10重污染的二类典型天气
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鉴于空气质量指数(AQI)2013年1月1日才
正式发布，时间短，本文数据样本仅局限于冬季的 1-2月，所以，有关结论对于空气污染的预报、监测仍需不断积累和检验。今后将进一步
对不同季节的不同程度污染过程进行分析和检验，为污染物的预报和监测提供更为准确的研究思路和指标。[17] 毕雪岩,刘烽,陈辉,等.北京地区大气稳定度垂直分布特征[J].热
带气象学报,2003,19（增刊）:173-179.
[18] 毕雪岩,刘烽,吴兑.几种大气稳定度分类标准计算方法的比较分
析[J].热带气象学报,2005,21（4）：402-409.
环境气象指数
\I CS07.060 A47 DB65 环境气象指数 environmental weather index 新疆维吾尔自治区质量技术监督局 发布
目次 前言................................................................................. II 气象指数 (1) 1 范围 (1) 2 引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 计算方法与等级划分 (2) 4.1紫外线指数 (2) 4.2森林火险天气等级 (3) 4.3 草原火险天气等级 (5) 4.4城市火险天气等级 (8) 4.5 空气污染气象条件 (9) 4.6 地质灾害天气等级 (10) 4.7 体感温度 (12) 4.8 旅行气象指数 (13) 4.9 中暑指数 (13) 4.10 穿衣指数 (14) 4.11 寒冷指数 (15) 4.12 人体舒适度指数 (16)
前言 本标准由新疆维吾尔自治区气象局提出。本标准由气象标准化技术委员会归口。 本标准主要起草单位：新疆维吾尔自治区气象台、新疆维吾尔自治区气象科技服务中心、新疆维吾尔自治区气象局政策法规处。 本标准主要起草人：吴彦、陈春艳、杨静、胡列群。
环境气象指数 1 范围 本标准规定了环境气象指数的术语和定义、计算方法和量级划分。 本标准适用于新疆维吾尔自治区境内发布和描述的环境气象指数。 2 引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准 3.1 环境气象指数environmental weather index 运用数理统计方法，对气温、气压、湿度、风等多种气象要素和地理、天文和季节等其它因素综合进行计算而得出的用来描述人类生存环境和各种活动的、客观量化的气象条件预测指标。3.2 紫外线指数ultraviolet index 衡量某地正午前后到达地面的太阳光线中的紫外线辐射对人体皮肤、眼睛等组织和器官可能的损伤程度的指标。指数确定主要取决于纬度、海拔高度、季节、平流层臭氧、云、地面反照率和大气污染状况等条件。 3.3 森林火险天气等级forest fire-danger weather ratings 综合考虑气温、湿度、降水、连续无雨日数、风力和物候季节等多因子的共同影响后，林区内可燃物潜在发生火灾的危险程度（或易燃程度、蔓延程度）。 3.4 草原火险天气等级grassland fire-danger weather ratings 综合考虑气温、湿度、降水、连续无雨日数、风力和物候季节等多因子的共同影响，草场可燃物潜在发生火灾的危险程度（或易燃程度、蔓延程度）。 3.5 城市火险天气等级urban fire-danger weather ratings 充分考虑湿度、可燃物表面和内部的干燥程度、环境热状况、风力等多因子的共同影响后，城市内一般性可燃物潜在的发生火灾的危险程度。 3.6 空气污染气象条件air pollution meteorological conditions 不考虑城市及周边污染源、大气成分等因素的影响，只单纯从天气角度的变化分析作出空气污染潜势预报指数。 3.7 地质灾害天气等级geological disaster weather ratings 综合考虑地形、地貌等地质结构参数、山区积雪融化情况、降水持续等多因子的共同影响后，山区及其附近地区潜在的发生地质灾害的危险程度。 3.8 体感温度apparent temperature 考虑了气温、湿度、风速、太阳辐射（云量）及着装的多少、色彩等因素后，人体所感觉到的环境温度。 3.9 旅行气象指数travel meteorological index
交通气象条件分析与评价
交通气象条件分析与评价 一、影响交通的基本气象条件分析 1 暴雨 暴雨是指降水强度很大的雨。气象部门为做好暴雨分析和服务，规定24小时降水量达50—100毫米（含50毫米）为暴雨，100—200毫米（含100毫米）为大暴雨，200毫米及以上为特大暴雨。产生暴雨的重要条件是空气中要含有大量水汽，并有较强的上升对流运动。暴雨的发生和大气环流的季节性变化有密切的关系。引起我国的暴雨天气系统主要有低涡、切变线、气旋、热带气旋、锋面、东风波、飑线等。 2 雾 雾是大量微小水滴浮游空中，常呈乳白色，使水平能见度小于1.0km的天气现象。雾和云都是由浮游在空中的小水滴或冰晶组成的水汽凝结物，只是雾生成在大气的近地面层中，而云生成在大气的较高层而已。雾既然是水汽凝结物，因此应从造成水汽凝结的条件中寻找它的成因。大气中水汽达到饱和的原因不外两个。一是由于蒸发，增加了大气中的水汽；另一是由于空气自身的冷却。对于雾来说冷却更重要。当空气中有凝结核时，饱和空气如继续有水汽增加或继续冷却，便会发生凝结。凝结的水滴使水平能见度降低到1千米以内时，雾就形成了。另外，过大的风速和强烈的扰动不利于雾的生成。因此，凡是在有利于空气低层冷却的地区，如果水汽充分，风力微和，大气层结稳定，并有大量的凝结核存在，就容易生成雾。 3 积雪 积雪是覆盖在陆地和海冰表面的雪层。又称雪被或雪盖。地面气象观测规范规定，雪掩盖的面积达到该地可见面积一半以上的称积雪。按积雪保持的时间分为长年存在的永久积雪和冬季形成夏季消融的季节积雪。地球每年被雪覆盖过的面积有115×106～126×106平方
千米，占地表面积的23%积雪对交通的影响很大。 二、各气象条件对交通的影响评价 1 铁路运输 1.1 暴雨影响铁路运输 据20世纪80年代统计，我国主要铁路干线因水害中断铁路运输平均每年达100次以上，居各不利气象条件之首。最严重的1981年超过了200次。因水害造成的列车脱轨颠覆重大事故，统计的8年中共47次，最多的1981年达到了14次。 其中1975年8月河南省发生特大暴雨，3天雨量超过1000毫米的面积达到1460平方千米，造成两个大水库跨坝，南北交通的大动脉京广线被毁达102千米，中断16天后才恢复单线通车。水害所遗留下来的整治工程，直到1984年底才全部完成。 在我国西南山区，由于山高坡陡，暴雨还能引发泥石流。例如1981年7月9日，成昆铁路段降暴雨造成突发性泥石流，把成昆线下游某大桥冲毁。一列游客列车的两台机车及一节行李邮政车、一节客车落入桥下被泥石流冲走，另有两节客车翻在桥台下的山坡上，旅客伤亡270人。 1.2 积雪对铁路运输的影响 在高山上或冬季寒冷多雪地区，积雪封锁铁路交通的事也常发生，雪深超过40厘米。行车速度就被迫降低，70厘米以上就不能行驶了。1984年1月中旬，长江中下游地区降大雪，沪宁铁路被雪覆盖，南京及附近地区雪深超过30厘米，铁路运输被迫中断36小时之久。其实有些情况下也非火车不能在轨道上行驶，主要是湿雪冻雨倾倒电线杆、拉断电线，使铁路指挥系统失灵所致。1983年4月底，黑龙江齐齐哈尔滨地区连降大雪，3天降水量达80毫米—90毫米（折合新雪厚度为80厘米—90厘米），是80年来当地春季最大的雨雪天，导致铁路沿线电线杆被折断、压倒共3000余根，造成停电，通讯中断，铁路一度陷于瘫痪。 2 公路运输
常见疾病与气象条件
常见病与气象医学 什么是气象疾病 气象条件对人类的健康与疾病有着明显的影响。季节、气候、温度与节令的变化， 从而引起疾病的发生或旧病重发，如夏日之中暑，冬令之冻伤，而流行性感冒、心脑血管疾病和风湿性关节炎等发病率也与天气变化有密切的关系。环境太潮湿极易患上结缔组织病、类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮和硬皮病等结缔组织疾病，对人类尤以女青年威胁最大。“水土不服也是一种气象疾病，它是由于环境改变后人体的某些生理机能调不到与其所处气候环境相适应所产生的一系列不适。 什么是气象医学 气象医学是大气科学和医学之间的边缘学科，它涉及到气象学、生物学、地理学、统计学、生态学、生物学、流行病学、环境卫生学、大气物理学和大气化学等多种学科，是一门综合性的边缘学科。医学气象的重要性正在为越来越多的人所认识。 我国对医学和气象问题的认识较早，在二千多年前这门科学便已萌芽。现存最早的一部医籍《内经》，即有对气象医学的论说：“春三月，此为发陈”，明确指出陈旧的疾病，在春天易于复发。“夫百病者，多以旦慧、昼安、夕加、夜甚，何也？歧伯曰：四时之气使然”。经文虽简，但意义深奥。大意是，疾病有其内在的规律，得病后症状呈周期性加重与缓解情况之表现，由于自然环境的周期性变化，导致病情的周期性消长。 气象医学的应用 1．雷雨疗法 研究发现，每场雷雨过后，空气中的气体分子在雷电的作用下，离解出带负电的负氧离子。研究人员还作过测算，雷雨过后，每立方厘米空气中的负氧离子数目可达一万多个，而晴日里的闹市区，负氧离子数目只有几十个。被称作“空气的维生素”的负氧离子，对人体健康非常有利。 所以医学家模拟雷雨的神奇作用，把负氧离子引进了病房。结果发现，当室内空气中的负氧离子与正离子的比例控制在9：1的时候，对气喘、烧伤、溃疡以及其它外伤的治疗有促进作用;可使室内细菌减少，有预防新生儿感染的作用;同时，对过敏性鼻炎、萎缩性胃炎、神经性皮炎、关节痛等病症也有积极的治疗作用。 2．冰雪降温 当患者体温超过38℃时，把冰袋或雪袋放置于头部，再配合冷水或酒精擦身，其降温效果常常比药物还要好。用这样的方法降温，可明显降低脑组织的耗氧量，提高脑细胞对氧的耐受力，能有效地防止高热惊厥。局部冰敷对局部红肿热痛有消炎止痛作用，尤其早期使用，可使疖、痈、局部淋巴管炎、蜂窝组织炎、乳腺炎等疾病的炎症反应减轻，加上药物治疗，病症可以尽早痊愈。 3. 预防传染疾病 很多传染病有明显的的季节和气候特征：如乙脑的年发病率与当年4月份平均气温及当年7月份的降水量呈负相关；疟疾发病人数与各月雨量有正相关的关系。然而由于在未发现病原体以前，往往误认为是天气造成这些疾病的直接原因，而现已查明，病原体、媒介物等都可受季节与天气的影响。 气温、降雨量两个气象因素对同期蚊虫密度的影响，蚊虫密度还受到其它诸多因素如水温、湿度等的影响，可用于蚊虫虫情的预测。一般地说，蚊虫在10℃以下出现滞育，0℃左右失去活动力，-10℃左右体液冻结死亡，10℃以上有吸血活动，25～32℃最适宜生长繁殖；温度太高也不利蚊虫生长，如持续37℃以上数天，蚊虫滋生地的积水会蒸发干，蚊虫无法产卵繁殖后代，造成数量减少，密度降低。了解这些知识后，我们
气象资料的分析与预测问题建模
气象资料的分析与预测建模 摘要：本文建立了用于气象资料的分析与预测的数学模型。经对比该城市与北京的海拔、气候等极为相似，因此，我们以北京的标准气象指数为参照建立模型。 首先针对问题一：对该城市两年来的总体气象进行整体评价，并对该城市气候走势进行中长期预测。我们仿照科学家对环境空气质量综合指数评价的数学模型，以第一年每个月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均风速、最高气压、最高气温、最高相对湿度、最高风速和北京的标准气候指数为参数，通过matlab建立与之相关的方程来确定该城市当月的气象质量指数，按照指数数值的大小分为优、良、差三大类，从而评价每个月的气候质量。运用第二年的数据进行检验模型的正确性：随机选取几个月的气象因素数据，并各自与对应的北京标准气象数据做差，数值越小则气象质量越好，将分析结果与通过权重综合指数法计算得出的结论做比较。跟据建立的气象质量评价数学模型和第一、第二两年数据对比趋势图，对该城市气候进行整体评价和中长期的分析预测。 然后针对问题二：对影响极端天气发生的主要指标，比如：降水、温度等建立监控预报体系的数学模型，并用两年内的累积气象资料进行验证。我们运用多元线性回归分析的数学方法，建立了监控预报最高温度的数学模型。该模型中我们先假设了最高温度的主要影响因素是平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度、降水量等，通过matlab编写程序验证取舍得出平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度是影响降水和温度的主要影响因素；然后，检验多元线性回归方程的拟合优度、相关性；最后，带入两年内的累积气象资料进行验证。 最后我们评价了模型的优缺点，并对模型的不足之处进行了改进。 关键词：权重综合气象质量指数；多元线性回归；正态分布。
气象数据处理方法
(1)复杂地形下气温空间化模拟模型 首先考虑海拔高度、经度、纬度对气温空间分布影响，再进一步考虑坡度、坡向这些微观地形因子对气温空间分布的影响。根据地形调节统计模型，即在考虑微观地形(坡度、坡向)情况下，面辐射与地形存在着函数关系，其实际气温可表示为： T T=T H cosi/cosz (1) 式中，T T为地形调节统计模型模拟的气温；T H为常规统计模型模拟的气温；i为地球面法线与太阳光线之间的角度。其中，T H可根据式(2)求得，i可根据式(3)求得 T H=a0+ a1λ+ a2φ+ a3h (2) 式中，λ为经度，φ为纬度，h为海拔高度，a0为常数，a1、a2、a3为偏回归系数。 cosi=cosαcosz+sinαsinzcos(ф-β) (3) 式中，α为坡度，z为太阳天顶角，ф为太阳方位角，β为坡向。 对于中国的地理位置特点和气温模拟方法，可将太阳天顶角z设为45°，太阳方位角ф设为180°(为正午时间)，所以公式(1)归纳为： T T=T H(cosα-sinαcosβ) (2) “回归分析计算+残差插值”模型构建用于降水数据处理 以2006年4月为例，得到各气象站点4月降水量与经纬度、海拔高度的线性关系式： P=-66.840+4.518*lat-1.324*long+0.001*ele(r2=0.456) (4) 式中：lat为气象站点的经度，long为气象站点的纬度，ele为气象站点的海拔高度，P为月降水。 由DEM提取经度、纬度、坡度、坡向 1.dem栅格转点 2.把Data frame propoties显示单位设置为度分秒 3投影
4生成经纬度 5点转栅格（生成经度）
影响空气质量的气象条件分析
龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/dc16405528.html, 影响空气质量的气象条件分析 作者：梁广秋 来源：《绿色科技》2016年第08期 摘要：针对若干气象条件进行了研究，选取5个代表性城市的三年空气质量状况和与其对应的历史天气条件数据资料，分析了空气质量状况与历史天气条件的关系。结果表明：从数据分析的结果来看，空气质量与天气条件有着密切关系，不同的天气状况，对应不同的空气污染物质的稀释、分散能力。 关键词：大气污染；气象条件；空气污染指数 中图分类号：X51 文献标识码：A 文章编号：16749944（2016）08005204 1 引言 随着城市规模的不断扩大、工业和交通运输业的飞速发展，导致人类生存的大气环境日趋恶化，雾霾天气时有出现，严重危害人类的健康。大气污染已成为全世界最为关注的环境问题之一，评估一个国家、一个城市的现代化水平，环境质量日益成为了一个重要的参考依据[1]。空气污染指数（API）[2]使公众对空气污染水平有相对直观的了解，是依据大气污染物的浓度计算出来的。一般来说，大气质量监测单位会监测几种大气污染物质分别计算对应的指数，然后在指数中选取最大的值为最终的空气污染指数值。不同的地方计算空气污染指数的方法和原则不尽相同。在我国，监测控制的大气污染物质包含：可吸入颗粒物（PM10）、O3、NO2、SO2等[3]。 2 研究现状 我国关于气象条件对空气质量的影响也做过相关的研究，例如孙韧、刘长霞等在海洋性气候对天津市滨海地区空气质量的影响及预报中，统计分析了影响滨海地区天气形势，将天气形势分为不同的区域，得出不同大气形势产生不同的气象条件，从而影响环境空气质量的结论[4]。赵惠芳、杨建东等对晋江市2006年到2007年内的环境监测数据及同一时期气象数据资料研究分析，得出在副热带高压、冷空气和台风等天气形势影响下，大气质量相对较好[5]；在 入海高压后部偏东气流、弱冷空气影响后期等天气形势的作用之下，空气质量轻微污染[6]。 王淑云、节江涛等基于沧州市2002年6月1日到2004年5月31日的环境空气质量及与之对 应的气象资料也做过相关研究。杨义彬也在收集数据的基础上对成都市的空气质量与温度、风速、大气逆温、降水等相关关系作了系统的分析研究。王宏、林长城等将影响福州市的天气条件分为十个等级，并与其对应的空气质量资料结合，分析了不同天气形势对于空气质量的影响[7]，研究结论显示地面倒槽和锋前暖区是最不利于大气污染物质分散的天气型，空气质量相
气象条件对建筑施工的影响分析
气象条件对建筑施工的影响分析 发表时间：2018-06-14T14:20:13.830Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第4期作者：安巍1 孙琪2 韩志鹏3 [导读] 极端天气事件的发生强度和频率也持续增加。因此，必须明确各类典型天气条件对建筑施工的具体影响。 1.黑龙江省气象局机关服务中心黑龙江哈尔滨 150030； 2.黑龙江省气象台黑龙江哈尔滨 150030； 3.黑龙江省气象局机关服务中心黑龙江哈尔滨 150030 摘要：本文主要分析了温度、湿度、降水、大风等天气现象对建筑施工的产生的各类影响及危害，并对各类天气条件下建筑施工适宜度进行了测评，从而阐明建筑施工与气象条件关系紧密，建筑施工行业本身无不受到天气条件的巨大影响。 关键词：天气条件；建筑施工；影响 温度波动、湿度、降水、大风等天气现象的发生往往带有突然性、不确定性。会对室外建筑施工的设备安装、材料储存运输、人员健康安全等方面造成影响，拖延施工进度、影响施工质量，从而导致施工方经济利益受损。伴随着全球气候变化，极端天气事件的发生强度和频率也持续增加。因此，必须明确各类典型天气条件对建筑施工的具体影响。 1.温度对建筑施工的影响 温度是用来表示大气冷热程度的物理量，通常所说的是指距地面1.5米高处所设百叶箱测量的气温。温度是建筑施工中重要影响条件之一。 1.1温度对施工人员的影响 夏季的炎热高温和冬季的寒冷冰冻都会让室外施工人员感到不适，因此温度也是能否提高施工人员工作效率的主要气象因素。根据有关材料显示，人体最适宜的户外活动温度是20℃，睡眠温度是24℃。考虑室外施工阳光、机械运转散热等因素，可确定在施工期间，室外环境温度在16～23℃为最适宜，工人工作效率值最高。 1.2温度对混凝土工程的影响 控制混凝土的最适合温度，是提高混凝土耐久性的一个关键因素，温度与混凝土的水化密不可分。当温度低于4℃时，水化作用变得迟缓，气温低于0℃时，混凝土中的水分发生冻结，水化作用处于停滞。这时混凝土表层温度偏低，内部温度相对较高，形成内外温差，从而产生混凝土内应力，且由于内部水分冻结后体积发生膨胀，极易有裂缝产生。如果混凝土在灌注完成后一昼夜间就遭遇冻结，其自身强度会骤降50%以上。为此，在搅拌过程中加入混凝剂，可以促进凝结硬化过程，提高强度。在灌注工作完成后，采取蓄热法或铺盖草帘对混凝土进行养护，也可以避免因收缩产生的裂缝。 温度过高时，混凝土内水分被大量蒸发，致使砂石的含水量减少，在拌合时适量增加水量，若气温达到30℃以上时，需要添加缓凝剂，以防止高温削弱混凝土抗拉强度，导致混凝土构件出现裂缝。 1.3温度对建筑物外立面装修的影响 在冬季，气温过低会导致水泥灰浆、各类涂料等装修材料的凝固、冻结，降低其凝结力，从而影响整体装修质量。冬季低温及干燥的空气会使涂料、水泥灰浆等表面快速干结，而内层却保持潮湿，开裂、不平整等现象随之产生。此外，有些建筑夏天气温升高后，所安装的板材会膨胀起鼓、变形或错位，也是由于最初建筑施工时，低温环境下板材处于收缩状态所引起的。 1.4温度对土方工程的影响 低温致使冻土产生，会对挖掘、基坑、基槽及管沟的开挖与回填，施工场地的平整等施工开来困难，尤其是施工期地面积水的排除、清理。 2.湿度对建筑施工的影响 湿度是用来表示空气中所包含水汽的多少或者空气潮湿程度的物理量。 混凝土进行养护作业时，最佳的相对湿度为90%。当相对湿度小于90%时，混凝土中水分蒸发速度加快，会影响其强度，需要采取加盖草帘，增加洒水。当相对湿度大于90%则对室内装修中喷浆、粉刷、贴纸产生影响。尤其是对水性涂料施工影响很大，一方面涂料干燥很慢，或不能干燥成膜，另外易造成流坠，泪眼状弊病。 此外，水泥具有很强的吸湿性，长期暴漏在湿度大的空气中，极易受潮，发生变质、形成硬结，导致不能正常使用。 3.降水对建筑施工的影响 地面从大气中获得的水汽凝结物，总称为降水。通常情况下，降水对建筑施工的主要影响表现在混凝土工程施工、土方工程施工、吊装及手脚架安装施工等过程中。并且影响不只局限于降水发生的当日，累计的降水量也是影响工程施工进度的因素。 3.1降水对混凝土工程的影响 混凝土属于结构承载材料，但其属性与钢材。木材等不同，在施工作业时本身并没有强度，必须通过灌注成型并硬化到要求程度后才具备承载能力。绝大多是工程施工中混凝土浇筑都是在室外露天情况下进行，因此降水会改变混凝土的水灰比。有关资料显示：通过对不同含水率混凝土铸件的抗压、劈裂抗拉、环压抗拉三方面强度的测试，得出如下结论： （1）增加混凝土含水率会减小其抗压强度和环抗压强度但对劈裂抗压影响很小； （2）烘干干燥会使混凝土环压抗拉强度大幅下降，但是相应增大其抗压强度和劈裂抗拉强度。 综上所述，降水的发生降低了混凝土的抗压强度。 3.2降水对建筑物外立面装修的影响 当降水量不足10毫米时，对檐涂料、刷胶、屋顶油毡纸铺设和沥青的浇灌产生影响。当降水量达到10～15毫米时，在砌墙工程进行时砂浆水泥会被冲刷流失，影响建筑整体质量。当降水量达到25～50毫米时，会发生坑沟积水，并因混凝土被严重冲刷，导致离析并最总产生施工缝。此外，秋冬季节施工期出现霜降、雪、雾凇等降水，会使道路湿滑，人员行动不便，影响工程运输。 4.风力对建筑施工的影响 在建筑施工过程中，风力大于3级时，钢筋会左右摇摆而无法进行对头焊接工作；风力大于4级时，会使砌墙所用拉线不直，吊线随风晃动，最终导致墙体出现弧度；风力大于5级时，砖瓦及毛坯墙遮盖物容易被掀开吹走。 据统计，风速随地面至高空的高度升高而加大，通常每升高30m，风速约增加2m/s，4级以上的大风天气，施工塔吊就不能转动自如，
大气污染指数与气象参数数学模型
大气污染指数与气象参数数学模型 1.问题重述 大气是指包围在地球外围的空气层，是地球自然环境的重要组成部分之一。人类生活在大气里，洁净大气是人类赖于生存的必要条件。一个人在五个星期内不吃饭或5天内不喝水，尚能维持生命，但超过5分钟不呼吸空气，便会死亡。随着地球上人口的急剧增加，人类经济增长的急速增大，地球上的大气污染日趋严重，其影响也日趋深刻，如由于一些有害气体的大量排放，不仅造成局部地区大气的污染，而且影响到全球性的气候变化。因此，加强大气质量的监测和预报是非常必要。目前对大气质量的监测主要是监测大气中2SO 、2NO 、悬浮颗粒物（主要为PM10）等的浓度，研究表明，城市空气质量好坏与季节及气象条件的关系十分密切。 附件给出城市A 、B 、C 、D 、E 、F 从2003年3月1日至2010年9月14日测量的污染物含量及气象参数的数据。 请运用数学建模的方法对下列问题作出回答： 1.找出各个城市2SO 、2NO 、PM10之间的特点，并将几个城市的空气质量进行排序。 2．对未来一周即2010年9月15日至9月21日各个城市的2SO 、2NO 、PM10以及各气象参数作出预测。 3．分析空气质量与气象参数之间的关系。 4．就空气质量的控制对相关部门提出你的建议。 2.问题分析 本题为生活中的实际问题，层层递进式提出四个问题，分别需要对空气污染 因素以及气象参数进行分析求解。第一问为评价性问题，先从城市内部个污染物特点出发，再到城市之间空气质量进行比较。第二问是预测性问题，通过对给出的数据进行分析，预测各项参数之后的趋势。第三问是寻找关联性问题，要求找出空气质量与气象参数之间的关系。第四问为开放型问题，可通过之前得出的结论或者相关文章及模型提出建议。 2.1 问题1 通过查阅资料，运用已有的API 对各个城市的各项污染指标进行计算，得出各个污染指数API 月平均的折线图，观察，得出各城市各项指标的特点。鉴于求解城市API 时有一定的误差，故选择综合评价模型，对数据进行标准化处理之后，确定动态加权函数，对模型进行求解，排名。检验模型后确定结论的合理性。 2.2 问题2 预测模型主要有灰色预测，时间序列等模型。由所给数据以及问题可知该预测模型为时间序列。随机选取气象参数之一气温（tem ）为例进行分析，先通过SPSS 软件得到其时序图，观察其走势，对其做平稳化处理。然后以最小BIC 为标准，构造模型，进一步应用SPSS 软件求解，得出各项参数，并预测出2010年9月15日至2010年9月21日的数据。其余各城市各污染物浓度以及气象参数应用类似方法进行求解。最后，由于F 城市所提供数据与需要预测日期相隔较
气象数据处理流程
气象数据处理流程1.数据下载 1.1.登录中国气象科学数据共享服务网 1.2.注册用户 1.3.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据 选择所需数据点击预览（本次气象数据为：降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等；地区为：黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古） 下载数据并同时下载文档说明 1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据 为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 （注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数） 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。
2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6 For j = 1 To 30 Windows("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度 由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省（如图），需要对现有数据建模分析，以增加气象数据各点密度。 已有数据10个太阳辐射站点，为了实现回归模型更好拟合效果，将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤：
《大数据云气象》阅读练习及解析答案
大数据云气象 ①我们平时从电视、报纸、网站或手机上获取的看似简单的天气预报，其背后却有着极其庞杂的数据采集和分析作支撑。用现在时髦的话来说，天气预报是经过“云计算”得到的 大数据产品。 ②为了获取精确的气象预报，气象部门历来都会收集大量数据，组成超大的“数据库”。这些数据来自一个庞大的观测网络。目前，全国有 2 000多个地面站、120多个高空探测站、6颗在轨卫星、5万多个自动监测站、600多个农业检测站、300多个雷达站等，逐日逐小时甚至逐分钟对不同地点、不同高度的各种气象要素进行监测。仅在贵州，每天就有85个气象站、3万多个区域自动气象站、7部新一代多普勒天气雷达、2个探空雷达站对贵州境内 的各种气象要素进行实时监测。 ③随着预报业务的不断发展以及大数据、云计算的应用，这些数据变得更加精密，数量也持续增加，气象预报也变得越来越精确。现在，我们已经可以随时随地．．．．通过电脑、手机、 电视、网站等查询天气预报，其精度甚至可以精确到一公里．．．、一小时 ．．．以内。 ④早晨起床后，穿薄的还是厚的衣服？要不要进行晨练？长假期间是否要外出旅游？旅 游时需要带哪些随身物品……如何选择，天气预报会为你提供有效的参考。 ⑤随着各行各业对气象信息的需求越来越大，气象部门还需要针对不同领域、不同行业、不同群体制作相应的气象产品，包括面向社会群体的公众气象服务，面向水利、电力、交通、农业以及其他部门或企业的专业专项服务，以及针对干旱、暴雨、森林火险、雷电等灾害性天气的气象灾害预报预警服务等。 ⑥比如说能源，可以通过分析电力负荷历史加上气象数据进行用电量估算；农业方面， 通过某一地的农耕历史与相关气候信息，就可以指导农户进行农作物种养殖结构调整；还有交通，航班准点率历史加上机场历史天气特征，就可以得到航班延误预测……这些日益丰富 的气象产品构成了气象大数据的重要部分，让我们的生活变得更加丰富、便捷。 ⑦当气象邂逅大数据，气象大数据将大有作为，它必将更大程度地减轻灾害损失，为社会创造更多的财富，为人们带来更加美好的生活。 (1)第②段主要运用了________和________的说明方法，作用是________。 (2)阅读第④⑤⑥段，你认为下面这句话放在其中哪段的开头合适？为什么？ 更精细、更准确、更长时效的天气预报让我们日常生活中的衣食住行变得更加便捷。 答：________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ (3)分析下列句子中加点词语的表达效果。 现在，我们已经可以随时随地 ．．．．通过电脑、手机、电视、网站等查询天气预报，其精度甚 至可以精确到一公里 ．．．以内。 ．．．、一小时 答：________________________________________________________________________
中国气象数据共享数据格式(知识分析)
中国地面资料国际交换站1971-2000年气候标准值数据集 文件名-数据格式对照表 统计项目文件名数据格式表名 累年月平均本站气压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10004.TXT 结果文件附表19累年月平均海平面气压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10005.TXT 结果文件附表20累年月极端最高本站气压及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10201.TXT 结果文件附表21累年月极端最低本站气压及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10202.TXT 结果文件附表22累年月平均最高本站气压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10203.TXT 结果文件附表23累年月平均最低本站气压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10204.TXT 结果文件附表24累年月平均气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12001.TXT 结果文件附表25 SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12201.TXT 结果文件附表26累年月平均气温平均差、标准差和最大正、负 距平 累年月平均最高气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12211.TXT 结果文件附表27累年月平均最低气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12212.TXT 结果文件附表28累年月极端最高气温及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12011.TXT 结果文件附表29累年月极端最低气温及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12012.TXT 结果文件附表30累年月日最高气温顺位及出现日期和1%、5%概 SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12220.TXT 结果文件附表31率界限值 SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12221.TXT 结果文件附表32累年月日最低气温顺位及出现日期和1%、5%概 率界限值 累年月平均气温日较差SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12202.TXT 结果文件附表33累年月最大气温日较差及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12203.TXT 结果文件附表34累年月最小气温日较差及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12204.TXT 结果文件附表35累年月各级气温日较差日数SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04250.TXT 结果文件附表36累年月平均气温分级值SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12222.TXT 结果文件附表37累年月平均最高气温分级值SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12223.TXT 结果文件附表38累年月平均最低气温分级值SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12224.TXT 结果文件附表39累年月日最高气温≤0.0℃日数SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04256.TXT 结果文件附表40累年月日最低气温≥25.0℃日数SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04260B.TXT 结果文件附表41 SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04264.TXT 结果文件附表42累年月（9-4月）最长连续降温日数及止日和降 温值 累年月（9-4月）连续最大降温值及日数和止日SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04265.TXT 结果文件附表43累年月各级日平均气温频率SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04230A.TXT 结果文件附表44累年月最高日平均气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12052.TXT 结果文件附表45累年月最低日平均气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12053.TXT 结果文件附表46累年月各级温湿度出现频率SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04230B.TXT 结果文件附表47累年月平均水汽压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-VAP-13004.TXT 结果文件附表48累年月最大水汽压及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-VAP-13009.TXT 结果文件附表49累年月最小水汽压及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-VAP-13010.TXT 结果文件附表50累年月平均相对湿度SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-RHU-13003.TXT 结果文件附表51
灰霾产生的气象条件分析
灰霾产生的气象条件分析 改革开放以来，由于经济规模迅速扩大和城市化进程加快，大气气溶胶污染日趋严重，由气溶胶污染造成的能见度恶化事件越来越多，我国部分地区灰霾天气迅速增加。作为一种灾害性天气，由灰霾引发的环境效应问题和气候效应问题，引起了科学界、政府部门和社会公众的关注。那么，什么是灰霾？灰霾的主要成分是什么？我们所熟知的风、温、压、湿等气象因子在灰霾形成过程中又扮演了什么样的角色呢？ “灰霾”一词的科学定义最早出现于2002年12月15日在北京召开的“我国区域大气灰霾形成机制及其气候影响和预报预测研讨会”上，由中国气象科学研究院的青年科学家依据国外文献中的“Gray Haze”直译为“灰霾”，用来描述由人类活动增加导致的城市区域近地层大气的气溶胶污染导致能见度恶化现象。在中国气象局《地面气象观测规范》中对“灰霾”有如下定义：“大量极细微的干尘粒等均匀地浮游在空中，使水平能见度小于10公里的空气普遍混浊现象，使远处光亮物体微带黄、红色，使黑暗物体微带蓝色。”而2010年颁布的《中华人民共和国气象行业标准》则给出了更为技术性的判识条件：“当能见度小于10公里，排除了降水、沙尘暴、扬沙、浮尘等天气现象造成的视程障碍，且空气相对湿度小于80%时，即可判识为霾。” 由此可知，灰霾的核心物质是大气中悬浮的气溶胶颗粒。正是由于颗粒物的散射、吸收带来的消光作用，降低了空气能见度，给人造成“雾蒙蒙”之感。颗粒物即总悬浮颗粒物（TSP），按照大小可以分为巨粒子（如降水粒子、云雾粒子、沙尘）、粗粒子（如海盐、土壤尘、火山灰）、细粒子（如硫酸盐、硝酸盐、有机物等）、超细粒子（如碳颗粒）等，其中容易造成灰霾天气的主要是细粒子。细粒子也称为PM2.5，是指环境空气中空气动力学当量直径≤2.5微米的颗粒物，研究表明，我国城市中大量的PM2.5直接或间接地来源于燃烧过程。 我们知道，排入大气中的污染物主要来源于自然排放和人类活动的排放，在一段时期内，无论是自然排放、还是人类活动排放的气溶胶粒子的总量是大致稳定的，那为什么有时出现严重的灰霾天气，有时又是蓝天白云呢？决定性的控制因素就是气象条件。在不同的气象条件下，同一污染源排放所造成的地面污染物浓度可相差几十倍乃至几百倍，这是由于大气对污染物的稀释扩散能力随着气象条件的不同而发生巨大变化的缘故。 那么，影响灰霾形成的主要气象因子有哪些呢？ 一、从大范围看，需要合适的大尺度环流形势。我们知道，大气稳定度和大气对污染物的扩散能力取决于高低空大气环流的配置。通常采用500hPa和地面的天气系统来分类，主要依据500hPa槽所处地理位置、移动速度和方向以及相应的地面高低压系统的配置情况，灰霾天气过程发生时的环流形势可分为中阻塞性、南支槽型和纬向型三种。不论哪种形势，对应在地面上，我国东部均形成高压控制的均压场，水平气压梯度较小，导致地面风速较小，且大气层结稳定，不利于污染物的扩散。 二、从水平风场看，出现气流停滞区，近地面静风或弱风现象增多。随着城市建设的迅速发展，大楼越建越高，增大了地面摩擦系数，使气流经城区时明显减弱。静风现象增多，不利于大气污染物向城区外围扩展稀释，并容易在城区内积累高浓度污染。 三、从热力结构看，边界层存在强逆温现象。通常情况下，在低层大气中，气温是随高度的增加而降低的。逆温层好比一个锅盖覆盖在城市上空，使城市上空出现了高空比低空气温更高的逆温现象。污染物在正常气候条件下，从气温高的低空向气温低的高空扩散，逐渐循环排放到大气中。但是逆温现象下，低空的气温反而更低，导致污染物的停留，不能及时排放出去。 四、从湿度条件看，常伴随强日照和低相对湿度。2010年出台的国家行业标准“QX/T 113-2010, 霾（灰霾）的观测和预报等级”中规定相对湿度在80%以下基本判定为灰霾，而
浅析蓝莓高产的气象温度适宜指标
浅析蓝莓高产的气象温度适宜指标 发表时间：2019-04-23T10:41:15.050Z 来源：《科技研究》2019年1期作者：王娜崔晓宇陈洲刘阳 [导读] 本文利用黑龙江省级示范蓝莓种植基地——哈尔滨阿城区金龙山蓝莓种植基地2015年-2018年蓝莓基地资料 王娜崔晓宇陈洲刘阳 （阿城区气象局黑龙江哈尔滨 150300） 摘要:本文利用黑龙江省级示范蓝莓种植基地——哈尔滨阿城区金龙山蓝莓种植基地2015年-2018年蓝莓基地资料，采用数据分析方法，分析蓝莓产量对气象条件的响应，研究出指导蓝莓高产，降低生产成本，提高经济产出的适宜温度适宜指标。研究结果表明:最适宜蓝莓休眠的温度为-20～8℃，最适宜蓝莓果树开花的温度为≤24℃，最适宜蓝莓果树结果的温度为≤28℃，当气温低于零下20℃，蓝莓树干将会抽条。 关键词:蓝莓；气象条件；适宜温度 引言 蓝莓富含花青素、低糖、低脂肪、抗氧化能力强，具有极高的营养价值、保健价值和经济价值，被誉为“水果皇后”“美瞳之果”，同时被国际粮农组织列为人类五大健康食品之一[1]，蓝莓产品也因此深受国内外市场的欢迎，在我国的发展前景十分广阔[2]?自2000年起，蓝莓在黑龙江?海南?西藏和新疆等气候特殊地区都有种植,遍及全国27个省市?黑龙江省蓝莓产业发展规划(2010-2020)中指出蓝莓产业发展对培育新的经济增长点?发展多种经营?增加产区群众收入?推进林权制度改革,促进林区经济转型等方面具有十分重要的意义?近些年来，黑龙江省蓝莓种植面积迅速扩张，面积约1000hm2,每年新增面积约67hm2。但蓝莓产量总体偏低,亩产多在200～400kg[3]，投入成本与收益不成比例，严重影响了黑龙江省蓝莓产业的发展。如何提供蓝莓产量以获取较高的经济效益，是目前蓝莓产业发展中亟待解决的问题。 蓝莓果树对气候条件的依赖性较高，产量和品质受气象条件影响较大。因此，着力研究蓝莓生长的最适宜气候环境，确定其高产适宜温度指标，对保证蓝莓的优质高产、提高经济效益具有重要意义。 1.研究意义 本文研究分析得出的数据，不仅能帮助阿城区金龙山蓝莓种植基地改进生产对策，提高防灾意识，达到增产增收的效果，更为黑龙江省未来进行种植蓝莓的企业和个人提供科学可靠的理论依据，同时也为政府做农业决策提供依据，以便于大规模种植蓝莓起到辅助作用。 2.资料与数据 气象资料来源于阿城区气象局台站逐日气象资料（2015年—2018年），本地蓝莓产量数据来自《阿城区金龙山蓝莓种植基地统计资料（2015—2018）》。 3气温变化与蓝莓生产分析 3.1 ≥10℃活动积温增加与蓝莓产量关系 从表1可以看出,伴随热量资源的增加，≥10℃积温的变化趋势证明，阿城地区蓝莓生产的热量资源更丰富直接影响了每亩地蓝莓产量的增加，蓝莓生产环境得到了进一步的改善，我们可以得出变化规律与蓝莓产量成正相关的规律。 3.2 气温变化对蓝莓生长期的影响 日平均气温稳定通过8℃是满足蓝莓休眠的热量指标，通过对比阿城区稳定通过8℃的历史变化趋势发现，稳定通过8℃的日期提前，这对延长蓝莓的生育期，选择品种提供了有利条件。 为了用更准确的数字表明温度对水稻生长发育各个时期的影响，我们采取试验的方法来观察温度对蓝莓发芽率的影响。随着温度的升高，种子的萌发率也升高，在℃的时候萌发率达到最高。随后温度接着升高，种子萌发率反而下降。由此可以推断，-5℃是蓝莓发芽的最佳温度。