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利用武汉市1994~2006年共13年1464个中暑病例资料和同期逐日气象资料,分别统计逐日中暑人数、日平均中暑人数与气象因子的线性、非线性相关系数,筛选出关键气象因子,建立中暑与多气象因子的非线性模型,制订中暑气象等级标准.结果表明:气温是中暑发生的最关键影响因子,不利气象因子3天或3天以上的累积效应才能导致中暑群发,中暑人数与气象因子呈现非线性关系.建立了日平均中暑人数与前3日平均气温、前3 日平均最小相对湿度的指数模型.将日平均中暑人数划分为5级,并应用该等级标准进行历史样本同代检验和独立样本预报检验,效果较好. 相似文献
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利用2009-2012年北京市467例中暑病例与同期9个气象要素资料和当日及前期1-4 d累积平均气象要素共45个气象因子,采用相关分析法分析北京夏季中暑发病人数与气象因子之间的关系|采用多元线性回归和非线性拟合方法构建了改进的北京中暑气象预报模型,选取拟合优度较好的模型对中暑人数进行回代及预测检验,并与现用模型进行对比。结果表明:气温是引发北京夏季中暑的决定性因子|气温、水汽压、气压及降水的两日累积效应均高于当日效应,表明气象要素的连续累积作用对人体中暑影响较大|建立的中暑预报模型具有较好的历史拟合及预测效果,中暑等级划分较合理,对北京市中暑气象等级预报服务和公众有效防范中暑有实际的指导意义。 相似文献
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利用欧洲气象中心、日本东京和北京气象中心每天发出的各类数值预报产品,建立前期数值预报要素产品与未来天气过程要素的相关关系,并在回归方程中考虑预报因子和预报量之间的非线性关系,经统计发现方程中选入的非线性因子具有较高的相关显性。实践证明,合理利用这些数值预报产品信息,可以进一步提高短期天气预报的准确率。 相似文献
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短期气候预测因子的选取及利用 总被引:3,自引:0,他引:3
短期气候预测是近年来气象科学研究的热点问题,文章就短期气候预测研究中因子选取、因子分析及因子利用等问题进行了初步探讨。文中认为,普查影响短期气候变化的所有因子组成备选因子集是进行短期气候预测的最基础的工作,对备选因子进行合理性、稳定性及代表性分析是预报是否取得成功的最关键问题,而使用先进的统计预报方法则是提高预报准确率的前提条件。另外,还要充分考虑到一些非线性因子的选取及利用,同时还要尽可能地利用数值预报产品作为预报因子。 相似文献
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对冬小麦产量气象统计预报方法的认识与实践 总被引:3,自引:0,他引:3
针对冬小麦产量气象统计预报方法研究中的几个关键问题,在气象产量序列的分离与订正、趋势产量的预测、气象因子的处理等方面进行了探讨,并在淄博市冬小麦产量气象统计预报方法研究中试用,取得了较好的效果。 相似文献
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南京地区中暑天气条件指数研究预报 总被引:4,自引:1,他引:4
本文采用南京地区1988-1997年每年夏季逐日各项气象要素及全市各医院同期重症中暑人数进行统计筛选出热夏年:1988年、1994年、1995年,对这三年中暑期重症中暑病例资料与气象资料进行相关统计分析,找出相关性较好的气象因子,经过方程化筛选,得出气温、湿度、气压、对中暑影响较大。三日滑动平均值为主要预报因子。设计中暑指数数学模式。根据中暑病病理、程度将中暑天气条件分三个等级,给出三个不同的中暑天气条件指数临界值,经过1998年、1999年试报验证,准确率较高,社会效益较好。该指数预测模式基本可行。 相似文献
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利用2010年1月1日—2014年12月31日西安市呼吸系统疾病死亡数据与相应的气象观测数据,选取与呼吸系统疾病有显著相关性的气象因子,采用多元逐步回归方法,建立呼吸系统疾病死亡人数预测模型和呼吸系统疾病气象风险指数等级预报方法,并对预测模型和等级预报进行了检验。结果表明:呼吸系统疾病日死亡人数预测模型准确率在795%以上,呼吸系统疾病气象风险指数等级预报准确率达到98%,预测预报效果较好。将呼吸系统疾病气象风险指数等级预报融入西安公共气象指数预报服务系统,制作呼吸系统疾病气象风险指数等级预报、预警产品,并通过全方位融媒体发布手段开展健康气象预报预警服务。 相似文献