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利用1981—2004年气象和雷击火资料，研究内蒙古大兴安岭林区，雷击火分布特征，进而分析该地区雷击火多发的气象原因。结果表明：（1）干旱少雨、地面升温快，并伴随一些天气过程如低压槽、切变线、低涡、冷锋、飑线等是形成强对流“干雷暴”即雷击火的天气背景。（2）雷击火的发生与近年来温度的升高密切相关，尤其是5—7月温度和地温的升高，是引发内蒙古大兴安岭森林雷击火的主要因素之一，（3） 5—7月降水量和相对湿度的逐渐减少，使干旱化程度不断加剧，导致内蒙古大兴安岭地区从1999年以后，雷击火次数呈明显上升的趋势。（4）大风天气对雷击火发生影响较小，但可加速火灾的芟延与危害程度。（5）气候的变干、变暖以及极端气候事件的增多，是导致近年来内蒙古大兴安岭地区雷击火频繁发生的主要气候原因。 相似文献
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对1970-2006年大兴安岭林区森林火灾过火次数与过火面积及其影响因子进行分析.结果表明:春季是大兴安岭林区火灾易发季节,4-6月易引发较大等级的森林火灾;雷击是引起该地区森林火灾的主要原因,雷击火灾多集中在春季和夏季,6月为雷击火多发月;年尺度上,降水量与过火次数呈显著相关,气温与过火面积呈显著相关;月尺度上.气温与过火次数呈显著相关,风速、相对湿度与过火面积呈显著相关;日尺度上,过火次数与最高气温呈显著相关,过火面积与相对湿度呈显著相关;但复相关系数较小,表明对森林火灾的预测不能仅仅选取气象因子,更要考虑火源及可燃物的影响. 相似文献
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对1970—2006年大兴安岭地区森林火灾过火次数与过火面积及其影响因子分析。结果表明：春季是大兴安岭地区火灾易发季节,4—6月易引发较大等级的森林火灾;雷击是引起该地区森林火灾的主要原因,雷击火灾多集中在春季和夏季, 6月份为雷击火多发月;年尺度上,降水量与过火次数显著相关,气温与过火面积显著相关;月尺度上,气温与过火次数显著相关,风速、相对湿度与过火面积显著相关;日尺度上,过火次数与最高气温显著相关,过火面积与相对湿度显著相关;但复相关系数较小,表明对森林火灾的预测不能仅仅选取气象因子,更要考虑火源及可燃物的影响。 相似文献
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小兴安岭伊春林区森林火灾特征及变化规律分析 总被引：3，自引：0，他引：3
基于伊春林区1953～2004年的林火资料,分析研究林区火灾发生特征,结果表明:19532004年,伊春林火发生总次数年际变化呈下降趋势,到90年代下降至最低,近年有所回升.其中重大火灾和特大火灾的次数年际变化不大.伊春森林火灾主要是由人为因素引起的.总火灾面积年际变化,以1978年为界存在明显的两个阶段,1978年以前为森林火灾受害严重阶段,1979以后为森林火灾受害轻微阶段.伊春森林火灾主要发生在4～6月和9～10月份.无论是火灾发生的次数,还是火灾发生面积,峰值均主要发生在12:00～14:00左右. 相似文献
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1森林雷击起火的原因阿尔山市地处我国大兴安岭北麓,森林覆盖率达60%以上。由于雷击引起的火灾占森林火灾总数的24%,雷击火是林业的最主要灾害之一。全球每天发生地对地、云地闪800万次左右,若按雷电均匀分布估算,世界上4·1×106hm2森林就有50万次雷击。据美国西部林区雷击火统计分析表明,每9次雷击就会产生1次雷击火灾,全球每天约有5·5万次雷击森林火灾。雷击火是天然火源,其发生的时间和地点受大气中雷电分布、可燃物状况、气象条件所影响。常规的防火措施是无法减少雷击火灾次数的。雷击火灾通常发生在人迹罕至的地区,成灾后很难及时发… 相似文献
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明确气候变化背景下大兴安岭林区气候干湿状况特征,揭示其对森林火灾的影响,可为该区域森林火灾管理和森林资源保护提供科学依据。基于大兴安岭林区1974—2016年标准化降水指数（SPI）,采用统计分析和对比分析方法,系统研究不同干湿情景对森林火灾发生次数及过火面积的影响,并讨论不同等级干旱对其影响的异同性。结果表明:1974—2016年,年、季尺度上大兴安岭林区气候均呈湿润化趋势。森林火灾发生次数多（少）和过火面积大（小）与气候的干湿状况（等级）基本一致,但森林火灾的发生次数与气候干湿状况相关更为密切。年尺度上,SPI与火灾次数呈负相关,与过火面积的自然对数则呈较弱的负相关;季尺度上,各季节SPI与对应的林火次数和过火面积自然对数均呈显著的负相关,但与过火面积的相关程度差异较大,以春季相关最为显著,秋季次之,夏季则相对较弱;不同季节SPI与年林火次数和过火面积自然对数呈负相关,前一年冬季SPI对当年火灾次数的贡献最大。可见,气候干湿状况对森林火灾的影响存在明显的滞后效应。SPI不仅能较好地反映区域气候的干湿状况,亦能较好地指示森林火灾发生的可能性及发生火灾的过火面积的相对变化情况,可为森林火灾预测和管理提供科学依据。 相似文献
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文章利用内蒙古大兴安岭原始林区2006年气温和相对湿度数据,分析了该林区的气温和相对湿度变化情况。结果表明:2006年内蒙古大兴安岭林区气温的日、年变化曲线呈余弦曲线型,各高度气温的日年变化极值不同,月平均气温最高值出现在7月份,最低值出现在1月份,日、年较差随高度的增加而减小;林区相对湿度的日年变化曲线呈正弦曲线型,日相对湿度最高值出现在04时,为79%,最低值出现在14时,为10%。年相对湿度最高值出现在6月,为81%,最低值出现在5月,为53%。 相似文献
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基于1990—2017年河北石家庄输电线路雷击事故资料,结合输电线路雷击发生前6 h的气象要素数据,利用发生概率、发生频率、线性趋势和波动幅度等统计方法,分析该地区输电线路雷击发生规律以及输电线路雷击发生前6 h内的定时风向、气压、相对湿度、气温和地温变化;通过界定输电线路雷击累计发生频率确定其气象指标,并利用EC数值预报和自动站实况对比,检验2018年8月9日石家庄井陉县输电线路雷击事故等级预报的准确性。结果表明:近来年石家庄输电线路雷击事件呈逐年明显增加趋势,呈现出3个高峰期,主要发生在夏季的午后至次日清晨,其中8月03:00—04:00输电线路雷击事故发生概率最大;当出现偏东风,气压和相对湿度上升,或气温和地表温度下降时,输电线路雷击事故发生次数较多;在6 h内当气压上升0.0~2.0 hPa,空气湿度上升0~14%,气温下降0.0~3.0℃,地表温度下降0.0~6.5℃,定时风向在以东风为中心风向的90°范围内时极易发生输电线路雷击事故;输电线路雷击的发生规律和气象指标在2018年8月9日得到较好的预测检验,对防范雷击事故有一定指导意义。 相似文献
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廊坊市雾的气象条件及预报预警技术 总被引：4，自引：2，他引：2
利用1971-2000年冀中滨海平原区廊坊市雾数据、地面气象数据、冀中东部地区雾资料及国家气象中心历史高空数据、MICAPS数据,归纳了廊坊市雾及浓雾的气候特征,计算、分析了廊坊市雾及浓雾的气象条件与预报流程。结果表明：雾及浓雾是廊坊市秋冬季节最频繁的一类灾害性天气,浓雾越浓,灾害性影响特征越显著;在利于雾及浓雾形成的大气环流形势下,地面偏南偏东的微风小于等于3 m.s^-1、相对湿度大于等于50%、6 h气压差绝对值小于等于3.0 hPa及大气层结稳定,尤其1000-925 hPa存在明显逆温层是廊坊市雾及浓雾预报预警的重要参考指标;利用VB等计算机语言实现雾及浓雾的自动化初步识别;进一步探讨了冀中滨海平原区廊坊市雾及浓雾的预报预警发布技术,为廊坊市雾及浓雾的预报预警及服务提供了科学依据。 相似文献
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A. K. Georgoulias D. K. Papanastasiou D. Melas V. Amiridis G. Alexandri 《Meteorology and Atmospheric Physics》2009,104(1-2):103-111
The atmospheric boundary layer (ABL) is characterized by the turbulence eddies that transport heat, momentum, gaseous constituents and particulate matter from Earth’s surface to the atmosphere and vice versa. Thus, the determination of its height has a great importance in a wide range of applications like air quality forecasting and management. This study aims at estimating the height of the ABL in a suburban environment and at investigating its temporal variation and its relationship with meteorological variables, like temperature and wind. For this purpose, radiosonde data from the suburban area of Thessaloniki, Greece, are analyzed. The data analysis reveals that ABL height is usually below 200 m in the morning hours during all seasons of the year and that is also low when near-surface temperature and wind speed are low too. Additionally, noon ABL height exhibits a strong seasonal variation, reaching higher values during summer than during winter.Very high values of ABL height, of the order of ~3,000 m, are occasionally observed in Thessaloniki during summer. Moreover, sea breeze development during summer is related to a slight reduction of the ABL height. 相似文献
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对我国高空气象观测业务中的平均风计算方法及其存在的问题进行了分析和探讨,提出了完全采用矢量平均风算法来求取高空规定层风的业务流程改进方案;用锡林浩特站和阳江站同球施放的RS92GPS探空仪与L波段雷达-GTS1探空仪的对比观测数据集,对20~200s时间窗口下的各种矢量平均风计算方案及其规定风层计算结果进行了分析比对,提出未来改进的L波段高空气象观测系统可以测试使用时间窗口为30~45s的矢量平均风、使得计算风层达到每150~350m高程一个,以便进一步提高与GPS测风结果的一致性、更好地满足预报服务部门对高空风垂直分辨率的应用需求。 相似文献
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通过对1971-2008年贵州省08:00能见度资料及地面天气图的普查,选取382次区域性辐射大雾天气过程,分析了贵州区域性辐射大雾的时空特征.并利用1999-2008年93次辐射雾08:00地面和高空天气图,进行天气环流条件分析;并进一步利用地面站及高空资料,研究了形成辐射雾的气象条件.研究表明,贵州区域性辐射大雾主要集中在仲秋到隆冬时段,呈现“东多西少”的分布特征,均压场是区域性辐射大雾的地面环流条件,区域性辐射大雾的四种高空环流条件为西北气流、西南气流、副热带高压、平直西风气流.地面风速小、湿度大、夜间辐射降温显著及近地层有逆温、整层“上干下湿”是形成区域性辐射雾的气象条件. 相似文献
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对我国高空气象观测业务规范存在的纰漏和现行业务软件算法对观测秒数据利用率不高,导致计算结果精度不足等问题进行了分析,并就如何扩展应用L波段雷达〖CD*2〗GTS1电子探空仪系统元数据来解决相关问题进行了探讨。结果表明：测风秒数据的最大利用价值在于优化和调整量得风层的计算厚度（时间间隔）,可将L波段系统测风精度提高到与RS92 GPS探空系统同一数量级,基本满足业务部门对高空风的观测精度要求;通过对气球下沉记录处理流程的调整改进可实现相关记录数据段的妥善保存;引入探空和测风秒数据的野值综合判别、自动剔除和拟合补缺算法,可在提高秒数据利用率的同时进一步提升业务系统的智能化、自动化水平。上述新技术、新方法的采用,都须以对现行高空气象观测规范中的相关业务规定进行调整、改进作为前提。 相似文献
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重庆市区雾的天气特征分析及预报方法研究 总被引：5，自引：1，他引：4
分析了重庆市区雾的特点、天气特征及温、湿等气象要素垂直分布特征,利用重庆站的观测资料选取适当的诊断因子,采用动态学习率BP算法的人工神经网络对重庆市区能见度进行了拟合和预报检验。研究表明:55年以来,重庆年雾日数总体呈逐年下降趋势,同时轻雾日数急剧上升,这种变化可能主要与城市热岛效应增强和空气污染状况加重有关;发展成熟的辐射雾大多具有逆温的稳定结构,雾顶上下温度、湿度存在明显跃变特征;神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,对能见度为0~1 km雾的报出率为83%,Ts评分达到69%,平均预报误差为0.384 km。除常规气象要素外,通过M指数、Ri数、凝结核、辐射状况和其他物理量的引入,以及对因子网络输入值的技术处理,明显提高了神经网络对雾尤其浓雾的预报能力,其对能见度在0.4 km以下浓雾预报的Ts评分可达89.5%。模型结果对重庆市区雾的预报具有良好的参考价值。 相似文献
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AMDAR资料在天气预报中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
使用国内的AMDAR资料对几次重大天气过程进行了动力和热力学分析研究。结果表明：飞机在航站上起降时探测的高时空分辨率的AMDAR资料与其它资料结合能够较连续地监视机场附近气象要素的时空变化特征，进而捕捉到一些常规观测资料难于发现的引发冰雹等强对流天气的中尺度天气系统。该资料对稳定性天气大雾的定点分析和预报，较之常规观测资料有更好的业务使用价值。该资料不仅可为制作定点的临近和短时预报提供精细的预报依据，而且可在一定程度上增强对灾害性天气的认知和预见性。 相似文献
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本文利用沙坪坝基本气象站2005~2010年逐日08,20时L波段雷达探空资料,对不同类型雾日期间边界层逆温特征进行分析。结果表明:从季节上来看雾日主要发生在秋冬季节,雾日期间不论是08时还是20时均有多层逆温存在,各类型雾日逆温温差均为08时大于20时,而逆温强度表现为20时大于08时,不论是雾日,轻雾日还是浓雾日,08时逆温层厚度都比20时要厚。总的来说,浓雾日的逆温层各要素都体现逆温特征较为明显的特点,逆温温差越大,逆温层厚度越厚,也就更容易形成浓雾,同时08时的各逆温要素均高于20时,08时逆温特征也更为明显,在这时段也就更容易形成雾。 相似文献