青海省气象台微信公众号平台推广应用研究

随着互联网电子信息化技术的快速发展,以数字信息技术为代表的新媒体、新兴事务不断涌现,信息化正逐步向智能化方向发展,而微信作为智能手机的新即时通信方式,微信公众号平台推广应用给人们的生活方式带来了巨大变革。本文概述了青海省气象台微信公众号平台推广应用研究的必要性、目的、意义,详细论述了公众号的开发环境、部署信息、关键技术应用等平台技术路线,平台实现的主要研究内容,并介绍了系统后台运行情况。平台应用研究创新气象服务方式,实现气象信息资料的快速推送和查询功能,为公众气象服务又提供了一个新的信息获取渠道,快速将服务产品主动推送给政府决策相关部门及大众用户,及时做出有针对性的决策部署和实施建议,提升基层的服务能力及应急能力,筑牢防灾减灾救灾的人民防线。

青海省气象台短期天气预报评分系统

根据本省各台站天气预报资料和实况资料传输、收集的实际情况,建立了自动化程度较高并且具有人机交互功能的预报评分系统。该系统从2000年下半年开始在青海省气象台试运行,该系统具有评分准确、迅速、操作简单、存储方便、通用性较强等特点,已在全省推广应用。

2022年青海省主要气象灾害分析与对策建议

气象灾害是指大气对人类的生命财产和国民经济建设及国防建设等造成的直接或间接的损害。根据青海省气象灾害分级指标,分析了2022年青海省出现的主要气象灾害及其特点。针对青海省气象灾害多发、地域广的特点,提出了坚持一灾一策、加强科普宣传、增强风险隐患意识的对策建议。

青海省洪涝灾害时空分布和致灾雨量特征

基于2008—2020年青海省的灾情记录,利用灾损指数分析了青海省洪涝灾害的时空分布特征,确定了青海省的洪涝灾害高风险区,同时采用2017—2020年多源融合的CLDAS降水数据,利用机器学习算法建立了洪涝灾害预报模型,确定了致灾雨量阈值,结果表明:(1)青海省洪涝灾害2018年最多,达98次,2014年最少,仅16次,7—8月是洪涝灾害的高风险时段;空间上,基于年平均灾害次数的高风险区为海南州—海西州东部,基于年平均灾损指数的高风险区为海东市—西宁市;(2)利用多种机器学习算法,得到基于CLDAS数据的1、2和24 h雨强是预警灾害的降水因子,海南州—海西州东部1 h或2 h最大雨强达到6.8 mm,或者24 h最大雨强达到11.1 mm,是预警洪涝灾害的降水阈值。海东市—西宁市及邻近地区1 h或2 h最大雨强达到13 mm,或者24 h最大雨强达到18.2 mm,是预警洪涝灾害的降水阈值。

青海省预警信号检验系统设计与实现

文章基于《青海省气象灾害预警信号质量检验办法》,结合2021年新修订的《青海省气象灾害预警信号及防御指南》,通过Python语言开发了一套青海省气象灾害预警信号检验系统,通过预警信号文件解析、实况资料预处理、检验等相关方法最终形成按月、季、年检验的青海省暴雨、暴雪、大风、雷电、寒潮、冰雹预警信号检验报表,检验结果为青海省气象灾害预警信号质量的提高提供了技术支撑和参考。

青海省森林草原气象火险预报预警服务实践

青海省草原火灾月分布特点表现为不对称双峰型,11月达到次峰值,2月达峰值,而森林火灾高峰期在3月。青海省针对森林草原防火的服务内容主要为监测类产品、预报预测类产品和预警产品。在日常林牧业生产中,发生森林草原火灾,会对生态环境产生巨大的破坏,造成巨大损失。

基于优势分析法的青海省境内大风对房屋建筑致灾因子分析

利用青海省2012-2022年间55个地面观测站的风速资料和91例大风灾情数据,以房屋(包括居住房屋及畜棚、帐篷等)为承灾体,依据优势分析法确定致灾因子的影响权重。结果表明:青海省风灾损害房屋事件次数90%以上出现在青南地区,空间分布上总体呈现南多北少的特征,且多发于高海拔地区,果洛州玛多县高达33例。过程期间风速超过17.1 m/s的时间完全优势于过程最大风速和过程平均风速,而过程最大风速总体优势于过程平均风速。导致大风灾害的三个致灾因子中,风速超过17.1 m/s的时间对房屋损害的影响权重最大,为67.16%;过程最大风速次之,为17.91%;过程平均速度最低,为15.22%。分析结果对青海省大风灾害的防御及后续建立风灾影响评估模型可提供一定的参考依据。

近五年青海省东部农业区冰雹统计特征及预警指标分析

针对2016-2020年共5年青海东部农业区致灾冰雹天气的时空分布,选取37个致灾冰雹日进行了雷达产品特征分析、探空物理量参数特征分析,得出以下结论:(1)青海省东部农业区致灾冰雹主要发生在6-9月,其中6-7月为致灾冰雹多发期,占全年冰雹总次数的54.2%。冰雹在一天之内一般都发生在14-20时,占72.6%,其他时段发生冰雹的频率较小。(2)东部农业区致灾冰雹次数最多的区域为湟中、互助和大通,致灾冰雹次数均超过10次,分别为14次、14次和11次,占总致灾次数的41%;乐都、化隆、民和等地发生次数次之。(3)建立了雷达产品特征的预报判别指标:组合反射率因子(CR)预警指标为56 dBZ,垂直积分液态水含量(VIL)预警指标为17 kg/m^(2),回波顶高(ET)预警指标为10 km,质心高度(HT)预警指标为3.9 km,反射率因子大于50 dBZ的高度预警指标为4.5 km。分析结果可为今后类似灾害性天气预报预警提供参考依据。

青海省诺木洪地区气象条件对春小麦生长发育影响的动态分析

对青海省诺木洪地区１４年（１９８０～１９９３年）的春小麦生长发育的观测资料和同期气象资料进行对照分析，指出该地区春小麦生育期内有利和不利气象要素对春小麦发育的影响，通过综合归纳，提出诺木洪地区春小麦稳产高产的气象要素最佳配置模型。

青海省自动气象站资料应用系统

青海省自动气象站资料应用系统具有自动传输、处理、定时删除资料以及根据实时资料对降水、大风、温度等进行报警的功能。同时系统能够实现地面综合要素、地面单要素填图及分析场、单要素或组合要素逐时次及逐日的曲线图、自动站单站或全省各站的资料显示。

青海省2006年公众气象服务效用定量评估

青海省气象局于2006年在全省首次开展了"公众气象服务效益定量评估"工作。根据对全省695份随机抽样的有效调查问卷进行分析,结果表明:社会公众对气象服务总体评价较满意,天气预报基本准确;公众关注的气象信息类型前四项依次为灾害性天气预报警报、天气实况信息、未来0～12h天气预报、未来3d的逐日天气预报;公众获取气象服务的主要渠道依次为电视、手机短信、广播;绝大多数公众收听(看)天气预报的次数为1天1次;较为关注晚上播出的天气预报;提高预报准确率仍是公众需求的首选;青海省2006年的气象服务水平在全省公众中产生的效用,用货币来衡量至少为1.8亿元人民币。

青海省暴雨洪涝气象灾害特征分析及其预报

本文通过对1984-2009年青海省暴雨洪涝气象灾情资料分析,发现青海省暴雨洪涝灾害主要出现在每年的汛期,且6-8月为高发期。暴雨洪涝灾害由大到暴雨造成,具有强度大、突发性强、先兆特征不明显、落区离散、时空分布不均匀等特点;本文总结分析了引发青海省暴雨洪涝灾害发生发展的天气条件,归纳总结了其综合预报指标,并在实际业务工作中得到较好的参考应用。

1984～2017年青海省气象灾害灾情演变

利用青海省1984～2017年气象灾害灾情数据,分析了青海省气象灾害灾情的时空演变特征。结果表明:暴雨洪涝、冰雹、雪灾、干旱、雷电、气象地质灾害、病虫害、霜冻、连阴雨等灾害出现频率较高,影响较重,是青海省主要的气象灾害类型;气象灾害发生频次总体呈现逐年增大态势,因气象灾害造成的直接经济损失和农作物受灾面积也呈逐年增多态势;不同种类的气象灾害在各时段对各地造成的影响及损失各不相同,而且出现频率高的灾种不一定损失最重。根据青海省2008-2017年历年气象灾害造成的总体直接经济损失值,利用气候要素异常变化评价方法初步评估:2008、2017年为青海省气象灾害重灾年;2010年为青海省气象灾害偏重年;2009、2013、2016年为青海省气象灾害正常年;2015年为青海省气象灾害偏轻年;2011、2012、2014年为青海省气象灾害轻灾年。

2017年7月青海省高温干旱决策气象服务剖析

采用青海省2017年6、7月气象观测和干旱灾害资料,分析2017年7月高温干旱灾害特征以及应对的服务情况。此次高温天气强度强、范围广、持续时间长,部分地区高温天气突破历史极值,全省平均无降水日数为历史最长。干旱灾害为历史第三,且发生的时段正值农作物生长的关键期,给农作物带来"高温逼熟"的灾害,严重影响了后期的产量。剖析发现:气象部门要及时、准确地为政府部门服务,首先要有准确的预报预测为基础,其次要加强监测能力建设。

青海省2005年上半年气象灾情综述

2005年上半年，青海省发生的气象灾害主要有雪灾、旱灾、洪灾、雷电、低温冻害、霜冻、雹灾7种类型；由气象等因素诱发的灾害主要有雪崩、山体滑坡2种类型。

青海省2018年汛期降水特征及气象服务分析

本文针对2018年汛期降水特征、主要灾情及影响、气象服务等方面进行了剖析、归纳和总结,以期对进一步做好气象灾害防御气象服务提供借鉴和参考,提高气象灾害防御能力,有效应对气象灾害。

2017年青海省主要气象灾害分布及预警服务分析

结合2017年青海省月气候资料、气象灾情资料及灾害性、关键性、转折性天气时发布的预警信号等资料,对本年度青海省主要气象灾害分布及预警进行了分析研究。结果表明:2017年青海省平均气温偏高,列1961年以来第二高、年平均降水量偏多,时段及空间分布不均,年内极端天气气候事件频发;年内主要气象灾害有暴雨、冰雹及其气象因素诱发的次生灾害、干旱、大风、雪灾、雷电等,其经济损失与近五年相比,呈现明显上升趋势;气象灾害预警服务水平达到了79.2%,准确预警时间提前了44min,为各级政府部门及社会抗灾、救灾、避灾提供了决策依据。

2018年7月1—3日青海省都兰县洪涝灾害气象服务调查评估

2018年7月1-3日青海省出现降水天气过程,造成都兰县多个乡镇出现暴雨洪涝灾害,灾害给当地的民众带来很大的财产损失,共造成经济损失2000多万元。灾害发生后,青海省气象部门第一时间派遣业务人员到现场实地调查灾情,通过调查,了解了受灾情况、致灾原因以及天气预报预警信息发布渠道、接收率和气象服务效益等,从而促使气象部门改进和发展气象服务,更好地为社会提供服务。

2005年青海省主要农作物生育期农业气象条件评述

1主要农业区作物生长期气候概况春季（3-5月）：主要农业区平均气温与历年同期平均值相比，偏高1℃左右；降水量，湟中、互助、门源等地偏少1，2成，其它大部分地区偏多1～4成（图1）。第一场透雨出现的日期比历年同期略有偏晚，雨季出现日期正常。3月下旬、5月中旬出现了几次较大降水天气过程，对春播及作物出苗十分有利。

2015年6月26～30日青海省强降雨天气特征及决策气象服务分析

每年汛期是青海省强降雨天气的多发时期,而暴雨天气过程和局地短时强降雨天气则是造成暴雨洪涝、洪水、山洪、泥石流和滑坡等灾害的主要诱因,往往造成严重经济损失和人员伤亡,影响社会经济发展和人民群众正常的生产生活,强降雨天气过程服务无疑是汛期决策气象服务的重中之重。本文选取2015年汛期青海省发生的一次强降雨天气过程,从降雨特征、主要灾情和影响、决策气象服务特点等方面进行了分析与探讨,以期对进一步做好强降雨等灾害性天气决策气象服务提供借鉴和参考,有效应对气象灾害。