安徽省气象局

2014年,省气象局在省委、省政府和中国气象局的正确领导下,深入贯彻落实中共十八大和十八届三中、四中全会精神,全面推进气象现代化和深化气象改革工作,努力提升气象服务能力和水平,为美好安徽建设提供有力气象保障。气象现代化工作推进有力。颁布实施了《安徽省气候资源开发利用和保护条例》、《安徽省气象灾害评估管理办法》。成立了气象现代化暨人工影响天气工作领导小组,印发了《加快推进安徽气象现代化的实施方案》,下发了评价办法,将气象防灾减灾纳入目标管理绩效考核;

安徽省冬小麦春霜冻害气象指标的研究

本文根据安徽省12个农业气象观测站冬小麦春霜冻害观测调查数据,针对不同品种(春性和半冬性)冬小麦,全面分析了拔节期前15 d至拔节后20 d的最低气温变化规律,以日最低气温为指标,将春霜冻害等级划分为轻度和重度2个级别,并分时段确定等级。验证结果表明,虽然春霜冻害的发生受地形、土壤等多种因素的影响,但最低气温指标基本能够反映出冬小麦拔节前后不同品种春霜冻害的发生规律,可以在霜冻监测预警业务中应用。用该指标进行霜冻发生风险分析的结果表明,安徽省冬小麦主产区为轻度霜冻频发区、重度霜冻基本不发区,冬小麦春性品种春霜冻高发区比半冬性品种明显偏南,可用于指导冬小麦品种合理布局,减轻春霜冻危害风险。

安徽省突发气象灾害预警信号制作系统

介绍了国内及安徽省预警信号发布制作工作的现状,阐述了安徽省气象台突发气象灾害预警信号制作系统的设计思路、流程结构和主要功能。该系统设计合理,并利用计算机软件编程技术完成人机交互的系统界面,可以方便快捷地生成图文并茂的预警信号发布内容,解决突发气象灾害预警信号制作工作的及时性、一致性、完整性问题。

安徽省雾、霾、晴空天气的气象条件对比分析

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。

基于GIS的安徽省重大农业气象灾害测评系统

以安徽省重大农业气象灾害的气候规律分析及遥感监测方法为基础，利用地理信息系统（ＧＩＳ）技术，设计并建立了省级农业气象灾害测评系统。该系统运用结构化设计原理，根据用户需求及系统建设的基本目标，确定了系统结构及主要功能，以（ＡＲＣ／ＩＮＦＯ）为主要支撑软件，建立了安徽省干旱、洪涝及低温冷害的基本数据库、灾害监测评估模型和应急反应及决策服务系统。

安徽省农业气象灾害定量监测评估研究

介绍了利用遥感和GIS技术定量监测安徽省主要农业气象灾害的方法 ,并对灾害的发生分布规律进行了分析 ,提出了主要农作物灾损率评估方法 。

安徽省公众气象服务效益评估

基于翔实的社会调查数据,分析了公众对气象服务效益的总体评价,利用"支付意愿"调查估算方法,对年付费额、年节省费额以及声讯电话拨打次数进行了分析。结果表明,在经济不发达的安徽省,公众每年愿意支付11.7亿元购买天气预报,气象预报服务每年创造的效益占全省GDP的0.51%左右。分析了接受调查公众的分布情况及对气象服务的满意度和需求,对公众气象服务效用进行了定量评估和分析。

多时间尺度SPI在安徽省气象干旱监测中的适用性研究

基于安徽省81个气象站1961—2017年逐日降水数据及土壤墒情和干旱灾情资料,从诊断干旱日数年际变化、季节演变、空间分布、频率分布、典型干旱过程演变及与土壤墒情、干旱灾情的相关性等方面,研究6种时间尺度SPI在安徽省气象干旱监测效果。结果表明:不同时间尺度SPI在干旱监测中差异明显,6种时间尺度SPI对于干旱日数年际变化、不同等级干旱频率分布具有较好的监测效果,但对于干旱日数季节演变和空间差异性诊断与实况存在偏差;从典型干旱过程诊断来看,时间尺度越短,降水权重越大(例如SPI30、SPI60),SPI监测曲线对降水的响应越敏感,而SPI150、SPI180等时间尺度长的SPI对降水的响应又过于“迟钝”;从与土壤墒情的相关性来看,时间尺度短的SPI30与10 cm表层土壤墒情相关性最好,相关系数达0.91,时间尺度长的SPI180与50 cm深层土壤墒情相关性较好;在各时间尺度SPI与年降水量的负相关及与干旱灾情的正相关方面,相关系数随着时间尺度的增长均先增后减,时间尺度适中的SPI120相关性最好。总体来看,不同时间尺度SPI代表不同含义,针对不同时间尺度的气象干旱应采用不同时间尺度的SPI进行监测评估。

V2软件视频会议系统在安徽省气象部门的建设与应用

随着算机CPU处理能力不断快速增强、网络带宽不断扩充,使得软件视频会议系统发展迅速,以其灵活性和经济型获得了广泛应用。安徽省气象部门根据现状和需求,在原有的视频会议系统的基础上,采用了业界成熟的V2软件视频会议系统。本文介绍了V2软件视频会议系统建设方案和工作模式,并简单介绍该系统在安徽省气象部门天气会商等业务中的应用。

安徽省臭氧污染特征及其气象成因

自2013年起,中国采取了以降低PM2.5质量浓度为首要目标的大气污染防治措施。该措施的实施在颗粒物治理方面已取得显著的成效,但近地层臭氧(O3)污染问题却愈发突出。文中基于多源资料,结合气团后向轨迹分析与多种统计分析研究了2017—2019年安徽省O3污染的时空分布特征、O3污染形成的局地气象条件及输送路径。空间上,安徽省O3-8h超标天数北多南少、东多西少,空间差异显著;淮河以北和沿江东部为2个O3污染高发区,夏半年(4—9月)年均超标天数超过60 d;江南为O3污染低发区,年均超标天数不到10 d。2017—2019年,O3超标率的空间差异缩小。时间上,O3-8h浓度年变化呈双峰型分布,双峰分别位于6月和8月或9月;O3超标天数主要集中在夏半年,夏半年的O3-8h超标天数占全年O3-8h超标天数的95%,6月O3-8h超标率最高;O3浓度日变化为单峰型,谷值、峰值分别在07时和15时。根据4—9月的资料,导致O3-8h超标的局地气象条件为高温、低湿和微风,如日最高气温高于30℃(淮河以北)或28℃(江淮之间和沿江东部)、日最低相对湿度低于60%、风速2~4 m/s有利于O3污染形成。气温和相对湿度对O3-8h超标率的影响与地域有关。O3污染高发区的代表性城市O3输送路径分析结果表明,O3污染与不利的输送条件密切相关,主要输送路径包括东北方向和偏东方向。

安徽省决策气象服务支撑系统的实现与应用

准确、及时、高效的气象信息是地方党政领导和决策指挥部门指挥工农业生产、防汛抗旱和防灾减灾等工作的重要科学依据。以提高决策气象服务中气象资料查询检索与分析能力为目的,研发了安徽省决策气象服务支撑系统。该系统由数据库、数据接入、Web网页客户端和后台数据处理系统等4个部分组成,实现了气象数据快速检索查询与绘图、气候资料极值分析、气象灾害查询以及历史灾害性天气个例资料查询等功能。该系统已业务应用两年,在决策气象服务工作中发挥了重要的支撑作用。

基于GIS技术的安徽省重大农业气象灾害测评系统总体设计

对《基于GIS技术的安徽省重大农业气象灾害测评系统》的总体设计方法作了概要介绍。该系统的建立主要是采用GIS技术，综合气候分析、遥感监测、地理环境影响评判等方法，提高对安徽省干旱、洪涝、低温冻害等重大农业气象灾害实时监测、趋势预测，以及对农业生产影响的分析评价结果的准确性。

安徽省气象超短波通信工程建设

安徽省气象超短波通信网经过几年的建设，已全省网络化。该文介绍了超短波通信网的组建、现状及其应用。

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

对安徽省2021年梅雨期(6月10日—7月10日)6个客观模式和1个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了3个区域模式数值预报(中国气象局中尺度天气数值预报系统“CMA-MESO”、中国气象局上海数值预报模式系统“CMA-SH9”、安徽WRF,3个全球模式数值预报(中国气象局全球同化预报系统“CMA-GFS”、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式“ECMWF”、美国国家环境预报中心全球预报系统“NCEP-GFS”)和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,结果表明:传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高(23.83),ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的(20.12),CMA-SH9次之(19.34);通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。

安徽省气象卫星遥感业务系统软件设计与实现

提出了安徽省气象卫星遥感综合业务系统的总体设计思路，对系统特色及其在业务服务中的应用作了简要的介绍。

安徽省稻米品质综合评价方法研究

为定量化评价稻米品质综合性状,利用安徽省2008—2021年中籼和中粳水稻区域性试验稻米品质资料,根据食用稻品种品质行业标准,以整精米率、垩白度、透明度、碱消值、胶稠度、直链淀粉含量作为稻米品质评价指标,采用分级赋值、线性加权求和等方法以及计算机数值模拟技术,确定中籼和中粳稻米品质各项评价指标权重系数,并构建稻米品质指数(rice quality index,I_(RQ),中籼和中粳稻米品质指数分别用I_(RQ1)和I_(RQ2)表示)以及中籼和中粳稻米品质综合评价方法。结果表明,中籼稻米品质评价指标中整精米率、垩白度、透明度、碱消值、胶稠度、直链淀粉含量权重系数分别为0.20、0.26、0.06、0.22、0.10、0.16,中粳稻米中分别为0.23、0.28、0.10、0.08、0.15、0.16,其中垩白度是影响中籼和中粳稻米品质的主要因素。中籼优质稻米一至三等和普通稻米对应的稻米品质指数阈值分别为:I_(RQ1)≥3.94、3.94>I_(RQ1)≥3.47、3.47>I_(RQ1)≥3.17、I_(RQ1)<3.17,中粳优质稻米一至三等和普通稻米对应的品质指数阈值分别为:I_(RQ2)≥3.82、3.82>I_(RQ2)≥3.33、3.33>I_(RQ2)≥3.04、I_(RQ2)<3.04。经验证,构建的中籼和中粳稻米品质综合评价方法对于安徽省多品种样本检验的准确率分别为81.4%和80.0%,单品种样本检验的准确率分别为85.7%和92.9%;对于其他部分省份多品种样本检验的准确率均在80%以上,该方法可用于不同区域中籼和中粳稻米综合品质的定量化评价。

安徽省霾污染的季节变化特征及其主导气象因子研究

基于1980~2010年期间63个国家级气象站的地面观测资料,对安徽省霾污染的季节变化特征及其相对湿度和风速等主导气象因子进行了研究.结果表明:(1)1995年前,安徽省的霾频次呈现出冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特征;其后季节差异减小,霾天气趋于常年化.(2)近30年来,夏秋季霾频次逐年明显上升(1995年前后增加最明显),春冬季则表现出微弱的增长趋势.(3)霾发生时,四季的风向均表现出高东北风频次、多静风、低偏南风频次的分布特征;夏秋季霾发生时的风速明显减小,48.5%和54.5%的霾发生时的风速(14时)小于2m/s.(4)安徽省大部分区域的霾易生成于高相对湿度(>70%)环境下,但高污染的合肥和蚌埠,约71.2%和68.9%的霾生成于低相对湿度(<70%)下.(5)夏秋季,生成于不同相对湿度下的霾频次逐年显著增加(置信度95%),且发现小风日数(日均风速≤2m/s)显著增加也可能是夏秋霾增加趋势的原因之一.

从安徽省气象条件探讨保健食品-魔芋的开发前景

魔芋是营养丰富的食品,又可药用或作为工业原料.魔芋性喜温凉阴湿,根据定点观测结果,在弱光和漫射光条件下生长健壮,要求气温为20～25℃(≥35℃易发生灼伤)和充足的土壤水分供应.安徽省皖西(大别山)、皖南海拔在1400～1600m以下、500m以上的中低山区,夏季很少高温、雨量充沛,宜于魔芋的生育,开发前景十分广阔.