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1.
对潜在气象风险源的公众支付意愿评估 总被引：2，自引：0，他引：2
以高影响天气事件作为潜在气象风险源,综合应用12121气象电话拨打数据和气象信息,结合条件价值评估方法(CVM),评估社会公众对高影响天气事件发生时的支付意愿(WTP).以西安市为例,分类分析2004-2007年、与公众生活关系密切的高温、热浪、"桑拿天"、小雨、中雨、大到暴雨、雷暴、雪、雾(霾)和连阴雨等10类高影响天气事件,评估其风险超越概率、公众风险关注和支付意愿.结果表明,当降水类、高温类、雷暴和雾(霾)等潜在气象风险源发生时,西安老百姓意愿支付所产生的社会效益年平均值分别约为4973.394万元/年、1174.854万元/年、311.269万元/年和471.637万元/年.结论有利于定量判断公共气象服务的社会影响力. 相似文献
2.
张振宪 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1987,(8)
我区春季天气多变,特别是大风、强降温和大降水、冰雹等,对农牧业生产影响很大.为了提高春季重大天气的预报准确率,做好气象服务工作,我们利用1961-1986年春季(3-5月)共26年的天气图和本地气象资料,进一步统计分析了阿克苏春季大风、强降温、大降水等重大天气过程. 相似文献
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十一运会各赛区气象灾害风险评估 总被引：1，自引：1，他引：0
利用山东省17个比赛城市1971—2007年8—10月的逐日气象资料,用统计方法对各种灾害性天气进行了风险评估。结果表明:十一运会期间有9种气象灾害,不同月份的气象灾害风险有差异,其风险等级由高到低依次为:8月雷电、暴雨、台风、大雾、冰雹、大雨、高温、大风;9月雷电、大雾、大风、暴雨、大雨、连阴雨、台风、高温和冰雹;10月大雨、大雾、大风、连阴雨、暴雨、高温、冰雹、台风。开幕式、闭幕式日发生上述气象灾害的概率很小。评估结果在十一运会气象保障中得到应用。 相似文献
4.
奥运气象服务综合风险管理及评估研究 总被引：2，自引：0，他引：2
进行有效的安全奥运气象服务综合风险管理，风险意识是其必须条件，需要针对问题、规避风险进行优化决策，并采取相应的行动。本文分析了北京奥运期间与气象自然灾害相关的风险特点、风险分析及风险控制手段，提出了高影响高敏感天气对不同比赛阈值的设定，给出了基于气象信息扩散理论的一种定量风险评估思路。 相似文献
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根据1987～2002年烟台市海上重大渔业生产事故资料,以长岛大风为代表,结合其他相关气象资料,统计分析了烟台海域大风、雾、暴雨等天气与海上重大渔业生产事故的关系,并提出了预防对策。 相似文献
6.
河南省冬小麦拔节-抽穗期干旱天气指数保险研究 总被引：3，自引：1，他引：2
利用1971—2014年河南103个台站地面气象逐日观测资料和冬小麦产量资料,选择对产量有明显影响的拔节-抽穗期干旱作为天气指数保险设计的气象灾害类型,分析了河南冬小麦拔节-抽穂期干旱发生基本规律,并开展干旱风险评估。定义降水负距平百分率作为冬小麦干旱天气指数,并利用173组典型灾害样本建立了冬小麦拔节-抽穗期干旱天气指数与减产率的关系模型;在此基础上,初步设计了冬小麦干旱天气指数保险产品,并基于风险评估结果对天气指数产品费率进行修订。结果表明,河南冬小麦干旱程度总体由西南向东北增强;拔节-抽穂期,豫北地区的干旱风险最高;其次是豫西北、豫东和豫中;豫西南和豫南的风险相对较低;基于天气指数模型和历史赔付状况分析,将降水负距平百分率60%作为触发值,并确定了不同干旱天气指数等级的赔付标准;基于干旱风险评估结果修订后的河南各地区的天气指数保险费率在9. 2%～11. 2%,单位面积保费在29. 8～36. 3元·亩~(-1)。 相似文献
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北京雾与霾天气大气液态水含量和相对湿度层结特征分析 总被引：3，自引：0，他引：3
为了研究空气中的水汽层结变化对雾、霾生消的影响,对北京2011年10月至2012年2月雾、霾天气个例中能见度变化和地基微波辐射计观测的相对湿度及液态水含量资料进行分析,结果表明:大气总液态水含量时序图对预报雾、霾没有参考意义,无论是大气总液态水含量数值的大小,还是大气总液态水含量随时间的变化都不能预测雾、霾的生成与消散。但不同时刻大气液态水含量的廓线图对雾、霾天气的预报还是具有指示意义的,因为雾、霾生消前后大气液态水含量层结变化明显。进一步分析不同情况的雾、霾天气发现:雾、霾生消前后均无降水出现和先出大雾后降水的情况,即降水后消散的雾、霾天气,大气相对湿度的变化和液态水含量的变化主要集中在3 km以下;对于先降水后出大雾的情况,整层大气相对湿度的变化都很明显,液态水含量的变化主要在3~7 km之间。由于降水既可以增加近地面的空气湿度,又可以消耗空气中的水汽,因此降水既是大雾形成的有利条件,也是大雾消散的有利条件。有降水出现的大雾天气,有饱和层(空气相对湿度达到或接近100%),无降水出现的重霾天气,则没有饱和层,且整体相对湿度偏低。 相似文献
8.
利用2012—2017年河北省高速公路沿线交通气象站观测资料以及因气象条件造成的高速公路交通事故和封闭管制资料,选取公路交通高影响天气的强度、持续时间、风险区划等级、单项车流量、地形、发生时段等多个因子,运用加权分析法,分别建立雾、路面结冰和强降雨3种气象灾害风险等级预报模型。在此基础上,构建综合3种高影响天气条件下的高速公路通行状况综合风险等级预报模型,并以3种天气条件造成的公路封闭时长为判别指标给出分级标准。经检验,基于3种高影响天气的河北高速公路通行状况综合风险等级预报模型,其产品准确率可达76.7%,能够满足日常交通气象服务需求。 相似文献
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2013年初江苏连续性雾-霾天气的特征分析 总被引：7，自引：1，他引：6
利用FNL资料、污染物颗粒浓度资料以及常规气象资料对2013年1月12—16日江苏地区的连续性雾 霾天气过程的环流形势、地面气象要素特征、大气边界层结构及大气污染状况等进行了分析。结果表明：高空形势变化平稳、中低层的暖平流配合稳定少动的地面气压场为雾 霾天气的发生提供了有利的环流形势;持续变化较小的气压梯度和较低的风速以及相对湿度的增大和PM2.5、PM10的浓度的变化为雾 霾形成和发展提供了条件;雾 霾期间低层都存在不同程度的逆温现象,混合层高度与AQI呈反相关关系,当混合层高度越低,AQI就越高,污染就越严重,能见度就越差;相对湿度的升高和PM2.5在污染物颗粒中的富集,是导致能见度下降和持续污染的首要原因,而强冷空气带来的大风降温是污染物颗粒被快速清除的重要动力机制;影响南京的污染物来源为：黄海、安徽地区、北方污染物的输送和本地的局地污染。 相似文献
10.
强降水极易造成暴雨灾害,尤其是突发性强的短时强降水,动态监测、影响评估和风险预估是灾害防御的重要手段。但目前气象服务业务中,强降水的定量评估和风险预估还是以天为单位,现代气象服务精细化的需求迫切要将时间分辨率提升至小时尺度。本文利用1951—2018年国家气象观测站小时降水观测资料,从小时尺度界定站点、大区域、小区域降水过程的辨识方法。基于改进的降水过程综合强度评估方法,在概率密度分布的基础上,重新划分了极端、特强、强、较强、中等五个等级的降水过程综合强度指数。检验论证显示,基于小时分辨率降水过程的自动提取和评估方法合理,具有可操作性,能够对过程性降水、短时降水过程动态评估和预评估,可实时支撑气象服务业务,提升气象防灾减灾能力,也为后续开展短时强降水影响评估和风险预估建立基础。 相似文献
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基于常规气象观测资料和PM2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明：此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。 相似文献
12.
为了弄清北京地区持续性雾-霾天气过程的演变规律、揭示大雾形成和发展的关键条件,利用常规气象观测资料、高速路自动气象站观测资料和大气成分观测资料分析了2013年1月26~31日雾-霾天气过程的演变特征和有利于大雾形成和发展的天气形势。在此基础上,采用先进的北京快速循环同化中尺度数值预报系统（BJ-RUC v2.0）开展数值模拟,分析大雾形成的水汽、动力和热力条件,得出:模式对1月30日夜间至31日前半夜的雾区模拟较好,但对28日夜间至29日白天（大雾天气伴严重大气污染）雾区的模拟偏差较大。发现近地层的持续性东南风使950 hPa以下湿度增大是大雾形成的关键条件。上层（975~800 hPa）的明显暖平流导致逆温层的加强和维持,使大气层结稳定度增强,是大雾天气发展和维持的重要条件。另外,近地层950 hPa以下为风场辐合、其上层为风场辐散的结构有利于雾的进一步发展。 相似文献
13.
雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:（1）安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。（2）强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。（3）在强浓雾的高发时段（02—08时）,强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。 相似文献
14.
北京市奥运期间气象灾害风险承受与控制能力分析 总被引：4，自引：0，他引：4
针对北京市奥运会期间的7种主要气象灾害(雷电、冰雹、大风、高温、暴雨、大雾和霾灾害),建立了气象灾害风险承受能力与风险控制能力评价的指标体系.经过专家评分,获取7种气象灾害的评价指标所对应的分值.利用层次分析法,计算评价指标的权重系数.最后得到7种气象灾害评价指标的加权平均值作为其风险承受能力与风险控制能力系数.利用灾害模数、经济易损模数、生命易损模数3个指标进行北京市奥运期间18个区县空间易损度区划分析.结果表明:北京市奥运会期间,高温灾害和暴雨灾害的风险承受能力与风险控制能力最弱;雷电灾害和大雾灾害的承受与控制能力中等;冰雹灾害和霾灾害较强;大风灾害最强.易损度空间差异分析表明,城区(东城区、西城区、崇文区和宣武区)、朝阳区和海淀区为高易损性区域;丰台区、石景山区、房山区、昌平区、顺义区和大兴区为中易损性区域;门头沟区、通州区、平谷区、怀柔区、密云县和延庆县为低易损性区域. 相似文献
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奥运期间天津极端天气气候事件背景分析 总被引：5，自引：4，他引：1
利用1951～2006年天津7月下旬至9月上旬的日最高气温、降水量、最大风速和8月扬沙、雾、雷暴和冰雹的观测资料,统计了对足球比赛影响较大的高温、暴雨、大风、雾和雷暴等极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为2008年北京奥运会天津分赛场的足球小组赛提供气候背景服务信息。结果表明:在奥运会期间,天津易出现高温、暴雨、雷暴和雾等不利天气;而大风、扬沙、冰雹的概率相对较小。相对而言,8月中旬至9月上旬,这些不利的极端天气气候事件发生的概率小,对各项赛事的开展较为有利。 相似文献
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Haze-to-fog transformation during a long lasting, low visibility episode was examined using the observations from a comprehensive field campaign conducted in Nanjing, China during 4-9 December 2013. In this episode, haze was transformed into fog and the fog lasted for dozens of hours. The impacts of meteorological factors such as wind, temperature (T) and relative humidity (RH) on haze, transition and fog during this episode were investigated. Results revealed significant differences between haze and fog days, due to their different formation mechanisms. Comparison was made for boundary-layer conditions during hazy days, haze-to-fog days and foggy days. Distributions of wind speed and wind direction as well as synoptic weather conditions around Nanjing had determinative impacts on the occurrences and characteristics of haze and fog. Weakened southerly wind in southern Nanjing resulted in high concentration of pollutants, and haze events occurred frequently during the study period. The wind speed was less than 1 m s-1 in the haze event, which resulted in a stable atmospheric condition and weak dispersion of the pollutants. The height of the temperature inversion was about 400 m during the period. The inversion intensity was weak and the temperature-difference was 4°C km-1 or less in haze, while the inversion was stronger, and temperature-difference was about 6°C km-1, approaching the inversion layer intensity in the fog event. Haze event is strongly influenced by ambient RH. RH values increased, which resulted in haze days evidently increased, suggesting that an increasing fraction of haze events be caused by hygroscopic growth of aerosols, rather than simply by high aerosol loading. When RH was above 90%, haze aerosols started to be transformed from haze to fog. This study calls for more efforts to control emissions to prevent haze events in the region. 相似文献
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江苏省雾霾天气特征分析 总被引：5，自引：4，他引：1
根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。 相似文献
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利用中国国家地面站逐小时气象观测资料、中国环境监测总站空气质量逐时监测数据、ECMWF 0.125°（纬度）×0.125°（经度）再分析资料及青岛市八关山自动站常规要素逐小时数据,对2018年1月15~22日青岛市一次重度污染雾—霾天气过程的特征及其影响因子进行分析。结果表明:PM10为首要污染物,污染过程中青岛市48 h 输入污染源前期主要为北方干冷气团与江淮湿空气在山东半岛北部汇聚堆积,后期则主要包括山东省内局地大气污染物排放。雾—霾期间,500 hPa中高纬地区受乌拉尔山阻塞高压和中西伯利亚冷低压控制,宽广的东亚横槽稳定维持,青岛上空以平直西风气流为主,地面等压线稀疏,风速小;随着横槽转竖,纬向型环流转为经向型,冷空气大举南下,风速急增,降雪发生,雾—霾迅速消散。在静稳的大气环流背景下,当近地逆温层内弱风或持续吹陆风,对流层低层上升和下沉运动较弱,水汽条件较好时,有利于雾—霾维持。综合分析雾—霾各阶段PM2.5浓度和相对湿度与能见度间的关系发现,霾阶段两因子影响力相当;雾阶段能见度主要受相对湿度的影响;静稳条件下PM2.5浓度累积增加是影响雾、霾混合阶段能见度的主要因子。 相似文献
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使用2008~2012年逐日地面观测资料,揭示了安徽不同地区雾、霾、晴空天气气象条件的差异,指出不同地区要根据本地特点建立雾、霾预报指标和预报方法。3类天气差异最大的地面气象要素是能见度和相对湿度。根据3种天气前一日和当日能见度和相对湿度分布特征,全省站点可以分为3类:1)从雾、霾到晴空,能见度递增、相对湿度递减,且差异显著,如合肥站;2)雾、霾天的能见度和相对湿度均很接近,但与晴空天差别较大,如阜阳站;3)能见度在雾、霾天无明显差别,但相对湿度在雾、霾天差异显著,如安庆站。地级市测站雾后即霾的可能性较大(大于50%),县城测站雾后即霾的可能性较低(低于25%)。垂直方向,雾时相对湿度随高度下降很快,850 h Pa中位值已降到20%(安庆)和45%(阜阳)以下,霾时相对湿度随高度下降缓慢,850 h Pa中位值仍在60%左右;另外,霾天边界层中上部风切变较小,雾天和晴空天边界层中上部都存在较大的风切变。 相似文献
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利用重庆主城区沙坪坝站2002~2014年逐日气象观测资料和2009~2011年10月至翌年3月逐时气象观测及污染监测资料,对雾霾天气过程中SO2、NO2和PM10污染物浓度变化及与气温、风和降水等地面气象要素的关系进行分析。结果表明:2009~2011年重庆主城区共出现Ⅰ级至Ⅳ级不同强度的雾霾天气过程共27次,雾霾天气过程中SO2浓度变化为单峰型,峰值出现在中午,白天浓度大于夜间;NO2浓度变化为双峰型,主峰值出现在晚上20时,次峰值出现在中午12时;PM10的日变化幅度较SO2和NO2变幅小,呈双峰双谷型;污染物浓度与气温、相对湿度的相关性比较好,静风条件有利于污染物积累,降水对污染物有较明显的清除作用。 相似文献