基于人机交互的高质量EL型风自记纸数字化方法及其在吉林省适用性探究     

张一博  余清波  王程程  王艳萍 《吉林气象》2022,29(1):43-48

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2021年夏季中国气候异常特征及主要气象灾害   总被引：1，自引：0，他引：1  

唐懿  蔡雯悦  翟建青  王素萍  刘远  陈逸骁  高歌  王国复 《干旱气象》2022,40(2):179-186

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河北沧州市臭氧质量浓度与气象因子的关系分析     

熊险平  沈瑞珊  索春男  李二杰  张唯 《干旱气象》2022,40(1):108-113

利用2014—2020年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,对沧州市臭氧(O_(3))污染加剧现状及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)沧州地区O_(3)污染呈加剧态势,且O_(3)已上升为该地区首要污染物;O_(3)污染集中出现在5—9月,O_(3)质量浓度日变化呈单峰单谷型,最大浓度出现在16:00前后;(2)5—9月O_(3)日最大8 h平均质量浓度(简称“O_(3)-8 h”)所处时段,平均气温、最高气温、相对湿度、总辐射辐照度与O_(3)质量浓度的相关性较好,本站气压、水汽压和平均风速与O_(3)质量浓度的相关性未通过显著性检验;(3)5—9月O_(3)-8 h时段,当同时满足8 h平均气温高于30.9℃、最高气温高于32.7℃、平均相对湿度低于42.1%、平均总辐射辐照度高于505.8 W·m^(-2)时,出现O_(3)污染的概率达84%;(4)气象因子不是O_(3)小时质量浓度快速增长的充分条件。  相似文献   

基于K-means的广东A级景区避暑旅游舒适度分析     

严敏聪  翁佳烽  林汝城  潘志豪 《广东气象》2022,44(2):46-49

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抖音短视频在气象公共服务中的实践与思考     

陈妍  邓振强  吴礼凤 《广东气象》2022,44(2):57-59

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台风“山竹”的风雨特征及其对广州南站客运枢纽客流输送的影响     

张静  张志坚  周芯玉 《广东气象》2021,(1)

利用广州南站高铁客运枢纽的客流资料和广州市全市的气象监测网观测资料,分析了台风"山竹"影响广州的风雨特征以及其对广州南站客流运输造成的影响,结果表明:(1)台风"山竹"8级以上大风对广州影响持续时间达26 h,覆盖率为74%;10级以上大风影响持续时间达21 h,覆盖率为30%,给广州市造成暴雨到大暴雨降水影响,暴雨以上覆盖率达85.08%;(2)台风"山竹"影响期间,广州南站客运枢纽的区域客流人数较日常减少了70%,且流入、流出的客流量均大幅度下降,造成长时间驻留的客流比例异常增多,驻留超过5 h的客流人数比例最高值达到83.61%;(3)台风"山竹"造成广州南站的列车、客车、出租车当天全部暂停运营,公交车线路调整或停止运营,地铁虽然正常运行,但受台风影响客流也明显减少。  相似文献   

广东天气短信公众号的建设     

陈聪  陈慧  李晓娜  林江 《广东气象》2021,43(4):65-67

为增强天气短信用户黏性和产品吸引力,探索广东天气短信公众号的建设,介绍了公众号主要服务内容,包括品牌logo和名称标识、菜单栏、短信内容卡片式展示等,通过对短信接收数、菜单展示数和菜单点击数等进行分析,结果表明:广东天气短信公众号平均短信接收量为1 701万条/月,月短信接收量随时间整体呈现下降趋势,这与天气短信用户量的下降趋势较为一致;短信平均月打开数为317万次,平均月打开率为18.64%,说明大量用户经常忽略查看天气短信;平均月菜单点击数为39 400次,平均月菜单点击率为1.27%,点击率在5月之后保持平稳状态,说明用户使用菜单形成固定习惯。  相似文献   

2021年1-2月广东省天气气候特点及其影响评述     

饶方成  张柳红  杜尧东  庞古乾 《广东气象》2021,43(2):F0002-F0002,F0003

2021年1—2月,广东省气温偏高、降水偏少、日照偏多,有3次降水过程,冷空气和低能见度天气频繁,气象干旱波动发展。1月上旬冷空气过程对农业、民生、交通、电力影响大,但春节期间天气温暖和煦,旅游市场火爆。  相似文献   

增城气象为农服务现状及发展对策     

陆杰英  张志坚 《广东气象》2021,43(6):65-67

针对增城的气象为农服务方式单一、科普工作覆盖面不够、服务水平存在差距、气象灾害发生时应对措施较为落后、农户对相关的气象知识了解不够等问题,建议拓展气象为农服务的方式,着力提高农业气象灾害预报针对性和精准性,增加农业气象科普次数,切实为推动增城现代化农业发展以及农村经济建设提供科学的支撑.  相似文献   

基于3种模型的石家庄日最大电力负荷变幅预报效果分析     

《干旱气象》2021,39(4)

基于石家庄2017—2019年逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析日最大电力负荷的变化规律,在分析日最大电力负荷变幅与气象因子及空气质量指数(AQI)的相关性基础上,采用逐步回归、多元线性回归和广义相加模型(GAM)分冬季和夏季建立日最大电力负荷变幅预报模型,将2019年冬季和夏季月资料作为预报效果独立检验样本。结果表明:2017—2019年石家庄日最大电力负荷存在明显增长趋势,电力负荷变幅和气象因子及AQI的相关性具有明显的季节性,冬季与日最大电力负荷变幅呈负相关的因子在夏季与日最大电力负荷变幅呈正相关,反之亦然;3种模型中,GAM模型的预报效果最好,且夏季预报效果好于冬季,在业务应用中,夏季可选取含AQI的GAM模型,冬季应选取不含AQI的GAM模型。  相似文献