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991.
选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市两个不同气候区的当地医院上呼吸道感染发病逐日就诊病例数据和同期气象数据，采用随机森林方法和RNN（Recurrent neural network）深度学习方法，通过对两地上呼吸道感染发病特征及其与气象条件关系进行细致研究，分别构建了两地上呼吸道感染发病风险预测模型。研究结果表明：(1)深圳市上呼吸道感染就诊人数峰值每年出现在6-8月期间，谷值出现在1-2月期间，呈现以热不舒适的效应为主；而攀枝花市上呼吸道感染就诊人数峰值则出现在每年11月到次年的1月期间，谷值出现在每年3-7月期间，呈现以冷不舒适效应为主。(2)逐日平均气温的变化对两地上呼吸道感染发病的影响最明显，当日平均气温高于25℃或者低于10℃时，两地上呼吸道感染发病风险明显上升。(3)日平均风速影响次之，它与日平均相对湿度和日平均气温一起，通过对气候舒适度产生影响，进而影响上人群上呼吸道感染发病情况。(4)在对上呼吸道感染与气象要素关联性分析及预测方法优选的基础上，基于RNN深度学习方法构建的两城市上呼吸道感染发病风险预测模型，可为当地相关疾病风险预测及防控提供重要科技支持。 相似文献
992.
深圳地处我国华南沿海季风敏感区,为探究季风等气象和污染要素对其呼吸系统疾病发病的影响和其预测相关就诊风险的可行性,本文利用当地2015-2016年呼吸系统疾病就诊人数资料及同期气象和污染物资料,并运用BP人工神经网络和LSTM网络构建呼吸系统疾病就诊人数预测模型。结果显示:每年九月份开始,冬季风的冷胁迫效应会使相关人群呼吸系统疾病发病人数波动式增加,直至次年冬季风向夏季风转换前的三月份发病人数达到峰值；而夏季风控制期间当地居民呼吸系统疾病发病人数呈波动式减少态势,比峰值期间减少35%；另外,该地不同呼吸系统疾病其主控因素也不相同；对比两种预测模型,总体上LSTM网络预报模型对深圳呼吸系统疾病风险预测准确率更高,可以满足健康气象预报服务业务需求。 相似文献
993.
使用常规观测资料、ERA-Interim再分析资料和卫星资料,以2014年7月8—10日西南涡和高原涡相互作用引发MCC产生大暴雨的天气过程为例,分析了两涡作用导致大暴雨的形成机制。结果表明:相互作用前期,两涡涡心间距较远,在500 hPa高度上两者同处于青海南部的气旋及其向南延伸的低槽前。约24 h后,高原涡东移与西南涡在不同高度上垂直叠加,耦合作用形成,导致四川盆地的大暴雨。利用卫星云图分析两涡作用伴随的MCC特征,发现强降水区与云团黑体亮温的冷中心吻合。西南涡与高原涡相互作用时,对流层低层形成强烈的辐合,垂直上升运动加强,大气流场呈强烈不稳定性,与涡心附近形成的水汽辐合作用结合,促进MCC发展成熟,导致四川盆地大暴雨天气形成。 相似文献
994.
中国夏季风过渡区是全球陆-气相互作用强盛区域之一，也是极端天气灾害频发且易造成严重经济损失的区域，对过渡区陆-气相互作用的进一步认识将有助于提升该区域防灾减灾能力。以近年来中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室为平台开展的夏季风过渡区相关项目群取得的研究成果为基础，对过渡区陆-气相互作用时空分布规律、陆面水分收支对夏季风响应新特征、边界层时空变化特征及发展机制、季风与陆-气相互作用对区域气候影响、陆-气相互作用对作物产量影响以及多因子和多尺度动力学粗糙度参数化方案等方面的新进展进行系统总结，并根据夏季风过渡区陆-气作用研究的发展趋势，提出今后应在侧重加强陆-气交换多循环过程对夏季风年循环响应规律研究基础上，探讨陆-气相互作用对夏季风的多尺度动态响应，建立地表过程和大气边界层关键物理量的气候动力学关系，以改进和提升区域气候模式模拟水平。该工作对推动我国陆-气耦合过程的研究具有重要意义。 相似文献
995.
利用2017—2019年贵州省威宁彝族回族苗族自治县的C波段天气雷达数据,提取了多种与冰雹相关的雷达特征参量,并结合地面降雹记录建立了客观的冰雹样本标记方法。通过支持向量机、决策树和朴素贝叶斯三种机器学习方法,对冰雹高发区贵州省威宁的冰雹天气过程进行建模与评估。评估结果表明,采用机器学习方法可以有效地识别冰雹天气过程。支持向量机和决策树方法的命中率(Probability of Detection,POD)均较高,分别为88.9%和90.5%;临界成功指数(Critical Success Index,CSI)分别为73.1%和70.3%;误报率(False Alarm Rate,FAR)分别为19.6%和24.1%。朴素贝叶斯方法的POD和CSI相对偏低,分别为67.8%、62.8%,但FAR最低,为10.6%。 相似文献
996.
高分辨率的天气雷达数据能揭示探测天气目标的精细结构,对灾害性天气分析和预报预警至关重要。提高天气雷达反射率数据分辨率可以提升现有业务天气雷达对中小尺度强对流灾害性天气的监测和预警能力。本文在不改变雷达硬件的情况下,提出了基于注意力反向投影网络(Attention Back-Projection Network,ABPN)的天气雷达回波超分辨率重建算法用于提高雷达反射率数据分辨率。ABPN通过在深度反向投影网络(Deep Back-Projection Network,DBPN)中加入长短跳跃连接和通道注意力机制,对关键区域精细化重建结构特征。通过对实际天气过程超分辨率重建测试,结果表明,ABPN算法在雷达回波重建质量和主观视觉评估上有明显的优势,特别是在回波细节和天气雷达的边缘结构特征方面。 相似文献
997.
青藏高原积雪监测在地球辐射平衡、全球气候变化和生态环境等方面有重要作用，对气候预测、雪灾预测等具有重要意义。FY-4（风云4号）卫星数据具有高时空分辨率的优势，基于FY-4A（风云4号A星）构建积雪监测方法与模型，不仅拓展了静止卫星应用领域，也丰富了积雪监测应用的手段。FY-4的高时间分辨率为积雪监测的研究提供了分钟级数据，对积雪与云的变化掌握的更为细致，但用于积雪监测的波段，因分辨率不高容易导致错判与漏判。本文基于2020年小时级野外地面雪深观测数据、风云3号D星积雪覆盖产品（FY-3D_SNC）数据，构建了基于归一化积雪指数（Normalized Difference Snow Index，NDSI）的FY-4A卫星积雪判识方法，提出了雪深监测模型与等级划分指标。结果表明：NDSI≥0.20是青藏高原地区FY-4A卫星积雪判识的适用阈值，无论有云或无云条件，其漏判率均低于8.0%。地面站点验证结果表明，积雪判识准确率达83.33%以上。空间范围内直接剔除云区后，积雪判识经混淆矩阵验证准确率在82.48%以上。因此，FY-4A卫星在青藏高原地区具有积雪监测的能力。虽然FY-4A卫星对超过10 cm以上雪深不具备区分能力，但可以较好地识别10 cm以下浅雪雪深，相关系数达到0.745，〖JP3〗通过了0.001显著性水平检验。据此建立的FY-4A卫星0～10 cm雪深等级指标，总体分级精度达到87.50%。FY-4A卫星雪深反演方法在青藏高原地区对0～10 cm浅雪雪深有较好的估算能力。 相似文献
998.
针对2018年4月3-5日东北冷空气回流到京津冀地区造成复杂相态降水过程典型华北回流天气个例，利用ERA5再分析资料和MICAPS地面资料，详细分析了冷空气路径、形态、对降水范围及相态的影响等。分析表明：回流冷空气对京津冀地区的影响，可分为4个阶段，即低层冷舌侵入、沿山堆积扩散、增强维持、变性消散阶段。在低层冷舌侵入阶段，冷空气以冷舌形式经东北、渤海侵入京津冀地区，冷舌在不同高度位置不同；冷舌在垂直方向位于干、湿过渡区，降水粒子经冷舌下方干区蒸发，造成阴天无降水天气。在沿山堆积扩散阶段，低层冷空气遇太行山堆积并向南北以扇形形式扩散，较高层次冷空气西边界扩散至太行山山区；燕山南部、太行山东部存在深厚湿层，且温度较低，出现降雪；距离山脉较近的平原地区出现雨夹雪或雪；距离山脉较远的平原地区无降水。在增强维持阶段，冷空气强度达到最强，范围达到最大；深厚湿层从太行山、燕山向平原扩展，降水范围扩大，降水相态主要取决于近地面温度。在冷空气变性消散阶段，较高层次回暖先于较低层次，冷空气变性消失，降水趋于结束。 相似文献
999.
利用常规观测资料、日本气象厅向日葵8号卫星的相当黑体亮度温度（TBB）资料和NCEP/NCAR再分析资料（FNL），对四川省一次暴雨过程进行了数值模拟及螺旋度诊断分析。结果表明：中高纬度“两脊一槽”环流形势、副热带高压与大陆高压脊叠加形成的“东高西低”形势，为此次暴雨过程提供了有利的背景场条件；四川盆地中多个中尺度云团的发生、发展与暴雨的发生直接相关；中尺度模式（WRF）较好地再现了四川此次暴雨过程；700 hPa垂直螺旋度的正值区可以很好的指示降水落区的位置和移动，垂直螺旋度的高低空配置对揭示对流系统的演变起着至关重要的作用。 相似文献
1000.
本文针对2020年夏季川渝地区的强降水产生的洪涝过程及相应的15次暴雨过程进行了分析，并与川渝地区大旱年同期情况进行了对比。2020年夏季，西太平洋副热带高压（以下简称副高）较气候平均位置偏西、强度偏强，其西伸脊点可达110°E以西；青藏高压东伸、偏强，上下层共同作用使副高稳定维持。中纬度小波动活动频繁，使得冷空气活动往往维持在川渝上空。副高西侧气流与北方偏北风的汇合使川渝地区形成较大的水汽通量辐合区，为暴雨的发生提供十分必要的水汽条件。此外，来自印度的季风气流从印度北部至高原东侧，经由高原南侧向东输送水汽，成为另一支重要的水汽通道。2006年夏季，川渝地区为重要的干旱年，暴雨个例也最少。在这一年，副高偏东，中纬西风带短波槽不活跃，西南季风偏弱，川渝地区水汽辐合较少，这些与2020年形成了鲜明的对比。 相似文献