月球空间天气探测与研究进展

稳定的天体地质构造、与地球合适的距离、无稠密大气和全球磁场,使得月球成为日地月空间天气监测和研究的天然优良实验室。回顾了国内外月球空间天气探测和研究进展,梳理了月球空间天气关键科学问题及预报应用问题,提出了建立月球空间天气监测站的构想,明确了监测站具体科学目标,并介绍了监测站三大系统构成及相互关系,包括监测系统、科学研究系统以及建模与预报系统。建立月球空间天气监测站对研究太阳爆发活动、日地月耦合关系以及月球局地环境的变化具有重要的科学意义,也有利于促进月球空间天气建模和预报技术的发展,提升未来月球科研探索任务空间环境保障能力。

基于日光温室黄瓜低温冷害风险的天气指数保险设计

因保温材料及建筑结构参数的差异导致温室内气象条件差异,作物响应小气候差异,以及灾害风险差异等导致保险产品同费率但基差风险不同,针对以上日光温室作物天气指数保险产品设计的难点问题,本文基于天津日光温室黄瓜低温冷害风险,设计天气指数保险产品。从温室小气候条件与温室外气象条件的关系出发,基于自然灾害风险评估理论,综合考虑温室黄瓜低温冷害强度、灾害损失及温室防灾减灾能力,构建黄瓜低温冷害综合风险评估模型,划分黄瓜低温冷害风险分区;结合不同等级致灾指标及黄瓜减产率计算气象理赔指数,根据低温冷害风险区域系数厘定不同风险区保险纯费率;明确不同理赔指数下单位面积黄瓜低温冷害保费及赔付金额,设计日光温室黄瓜低温冷害天气指数保险产品。结果表明:天津日光温室黄瓜低温冷害高风险区主要位于天津北部地区,包括宝坻大部分区域、蓟州区西南部、武清区及北辰区中部地区、滨海新区汉沽西北部及宁河区东南部。黄瓜低温冷害高、中、低风险区的毛费率分别为8.05%、7.21%和6.27%,结合温室生产实际物化成本,黄瓜低温冷害单位面积赔付金额为45000元·hm^(−2)。以2015年11月天津一次典型低温过程为例分析黄瓜低温冷害天气指数保险的理赔情况,该产品可有效解决天津现行设施农业保险仅保棚体及保温材料等设施而不保作物的问题。

多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像检测和恢复的任务。提出基于提示学习的跨层注意力加权图像去噪分支,指导网络利用退化提示重构清晰的图像;模型主干设计基于上下文的残差采样模块,集成卷积注意力机制,综合目标的局部和全局信息;采用可分离大核多尺度特征提取模块,处理网络多尺度特征;引入小目标的专用检测头,增强小目标的检测精度。实验结果表明,在参数量仅为基线模型60%的情况下,该模型的检测精度提高了2.4个百分点,平均精度(mAP)提高了2.04个百分点,模型检测效果优于其他经典模型,具备卓越的性能。

不良天气下山区公路异常驾驶行为风险因素挖掘

异常驾驶行为(如超速、急转弯、急刹车、急加速等)是造成交通事故的主要原因。为探讨异常驾驶行为与道路、驾驶人特征和天气等风险因素的关系,通过驾驶模拟实验采集驾驶人行为与生理数据,并依此识别驾驶人异常驾驶行为,同时采用Apriori关联规则算法,挖掘异常驾驶行为与天气类型、弯道类型、驾驶负荷水平之间的关联,最终得到置信度和提升度排名前25%的因果关联规则共11条。研究结果发现:中高负荷、降雨天气与直线段或大半径连续弯道的耦合容易诱发纵向异常驾驶行为(如超速、急减速、急加速);高负荷、晴天与小半径连续弯道的耦合容易诱发横向异常驾驶行为(如急转弯)。

渭北春玉米出苗-乳熟期干旱天气指数保险定价研究

利用1990−2020年渭北地区23个区县国家气象观测站气象数据、春玉米产量和生育期资料,选择干旱对春玉米产量有明显影响的特定生育期建立干旱指数与减产率关系模型,在此基础上设计渭北地区春玉米干旱天气指数保险产品并开展定价研究,利用干旱危险性评估结果修正保险费率以降低基差风险。结果表明:(1)渭北地区春玉米需水关键期为出苗−乳熟期,该时期干旱指数(I)与减产率(D)呈显著线性关系D=0.383I−3.959(P<0.05)。(2)渭北地区春玉米出苗−乳熟期降水量由西北向东南递减,干旱危险性由西北向东南递增,东南部干旱危险性高于西北部。(3)基于干旱减产率模型和实际保险条例,以干旱指数40%作为赔付触发值,确定了不同干旱天气指数赔付标准,基于干旱危险性评估结果修正后渭北各区县春玉米干旱天气指数保险费率在6.9%~8.9%,保费为每公顷375~480元。本研究结果可为渭北春玉米天气指数保险产品设计、定价和有效降低基差风险提供科学参考依据。

天气学原理课程思政教学探索与改革

为实现全面育人目标,培养高素质大气科学人才,在课程讲授过程中融入思政元素,进行课程思政改革和探索具有重要意义。该文根据兰州大学大气科学学院本科生专业课程天气学原理的课程特点和知识体系,深入挖掘课程中包含的思政元素并融入课堂教学,给出相应的教学设计与案例,探索天气学原理课程思政教学改革,实现知识传授与价值引导有机融合,最终达到“立德树人”的目的。

雨雾天气对路侧激光雷达测试性能的影响研究

随着车路协同与自动驾驶技术的迅猛发展,路侧感知设备在智慧交通系统中的作用越来越重要。但目前对路侧感知设备性能尤其是雨雾等恶劣天气条件下激光雷达(LiDAR)性能变化的研究还不充分。针对该问题,文中通过CARLA(Car Learning to Act)仿真平台模拟复杂道路和天气条件,以定位偏差为适应性指标对路侧激光雷达在雨雾天气下的适应性进行模糊综合评价。结果表明,与晴天相比,路侧激光雷达在中雨和大雨条件下的定位偏差均值分别增长0.70%、1.24%,中雾和浓雾条件下定位偏差均值分别增长0.15%、0.26%,雨天对激光雷达的影响比雾天更显著;总体而言,激光雷达在雨雾天气下具有良好的适应性。

2021年春季塔里木盆地典型沙尘天气过程气溶胶垂直分布及传输

利用2021年4月下旬塔克拉玛干沙漠腹地激光雷达观测资料,结合ERA5再分析资料、HYSPLIT模式和环境监测及气象观测站的数据,分析沙尘气溶胶光学信息的垂直分布特征,对塔里木盆地大范围沙尘天气的产生原因、发展过程、潜在来源和传输路径进行探讨。结果表明:沙漠腹地在4月19日20:00—21日14:00和22日14:00—26日18:00出现了两次强沙尘天气过程,沙尘集中分布在0~5 km高度,0~2 km消光系数>0.3 km^(-1);退偏比>0.6,远高于沙尘气溶胶的判定阈值0.31;两次沙尘天气过程均受高空低槽和地面冷空气共同影响,第一次沙尘天气过程主要由翻越天山的冷空气导致,喀什、和田和阿克苏均出现扬沙天气,和田PM_(10)浓度于22日达到峰值3763μg·m^(-3),沙尘来自盆地西部;第二次沙尘天气主要来源于盆地东北处的冷空气入侵,库尔勒和阿克苏的PM_(10)浓度于25-26日突增至1200μg·m^(-3)以上,沙尘源区位于沙漠腹地、盆地东北部及北部;第二次沙尘天气过程的污染传输高度更高、持续时间更长且影响范围更广。沙漠腹地塔中尘源丰富,沙尘天气期间沙尘气溶胶垂直分布超过4 km,沙尘传输高度显著大于沙尘天气高发区和田和民丰。

考虑人口分布和天气影响的溃坝洪水应急避难选址研究

针对现有选址研究对人口分布差异考虑不充分,以及选址方案难以满足溃坝洪水灾害发生时人口避难需求的问题,可利用土地类型和夜间灯光遥感数据进行人口分布模拟,结合溃坝洪水模拟结果确定受灾人数及分布情况,在筛选合格候选避难场所的基础上,分析量化其在正常天气和极端降雨天气下的有效容量和可达性信息;综合考虑人口转移效率、建设成本、避难场所容量限制等因素构建多目标选址模型,利用NSGA-Ⅱ算法求解得到最终的选址方案。将该方法应用于安徽省合肥市大房郢水库溃坝避难模拟,结果表明:下游35个街道的人口模拟整体平均相对误差为11.16%,拟合精度较高,可真实反映人口的分布情况;正常天气情景筛选得到合格的候选避难场所数量为352个,极端降雨天气下保留的避难场所数量为266个。人口分布和天气因素对避难场所的选择有显著影响。

西北一次强沙尘天气的数值模拟及其诊断

沙尘天气是干旱半干旱地区的主要灾害性天气,强沙尘天气对生命健康和生活生产造成严重损失。本文利用2023年3月18日至23日的国家气象信息中心地面观测数据、MODIS卫星数据及城市空气质量数据,结合后向轨迹模式(HYSPLIT)及大气化学模式WRF-Chem,对中国西北地区一次强沙尘天气的源地及其影响范围进行讨论,并着重分析中间站点张掖强沙尘天气的形成。结果表明:此次影响中国北方大部分地区的沙尘天气呈阶段性起沙,分别在19日、20日、21日于不同区域产生,传播范围与影响区域各异。河西走廊地区沙尘主要源于酒泉市的沙尘源,WRF-Chem模拟显示张掖站的PM_(10)浓度最高,达6966.7μg·m^(-3)。张掖的沙尘事件具有上游输入和本地扬沙的双重来源:一方面,酒泉市附近超过16 m·s^(-1)的近地面强西北风在不稳定层结影响下产生上升运动,将沙尘带至高空并向下游传播,在张掖3~4 km高度处沉降;另一方面,在上游沙尘输入前,张掖低层大气已不稳定,地面大风和风向辐合触发上升运动,扬起本地沙尘,进一步增强沙尘强度。

天气雷达模拟观测系统的设计与应用

中国已建成的业务天气雷达主要采用S和C波段体制。受地球曲率和波束展宽的影响,存在低空盲区和远距离分辨率低等不足。为弥补业务天气雷达观测网的局限,中国正在试点部署一批小型化、扫描策略灵活的X波段天气雷达。基于物理模型和数字仿真技术,设计并构建了一套天气雷达模拟观测系统,用于X波段天气雷达的站网布局和扫描策略的优化与验证研究。该系统以数字高程和数值模式生成的天气过程四维数据作为输入,模拟了对天气雷达探测效果有重要影响的波束传播、地形阻挡和雷达灵敏度等因素。以杭州地区X波段雷达网作为研究对象,开展了针对定量降水估计的扫描策略优化实验。研究结果表明,利用天气雷达模拟观测系统设计的新体扫模式弥补了杭州市S波段雷达低空探测能力的不足,有效地提高杭州地区雷达网的定量降水估测能力。

牧草干旱天气指数保险产品设计与费率厘定:以果洛州为例

根据2003-2017年果洛州年降水量和牧草单产数据,选取降水距平百分率(Precipitation anomaly in percentage,PA)构建干旱指数(DI_(q)),采用Hodrick prescott filter(HP滤波)方法测算牧草趋势产量从而计算减产率(YLR_(q)),利用固定效应模型拟合牧草干旱指数与单产减产率的相关关系,最后构建损失率期望值模型,实现牧草干旱天气指数保险产品的设计,并厘定保险纯费率。结果表明:(1)果洛州牧草干旱致灾危险性呈东南向西北逐渐增加的空间分布特征,其中玛多县为干旱致灾危险性高值区,应重点加强干旱防范;(2)2003−2017年果洛州6个县牧草单产均呈波动上升趋势,其中班玛县牧草单产最高,15a平均单产为11126.67kg·hm^(−2);(3)果洛州牧草干旱指数(DI_(q))与减产率(YLR_(q))呈显著的线性相关关系,即YLR_(q)=0.311DI_(q)+0.035(P<0.050),干旱指数每增加一单位,牧草减产率增加0.311个百分点,当干旱指数为0时,其他因素导致牧草减产3.500%;(4)通过EasyFit软件筛选干旱指数概率分布最优模型,分别给出果洛州6个县牧草干旱指数的4种最优分布函数,即Gen.Pareto模型、Error模型、Johnson SB模型和Gen.Extreme Value模型,且Anderson Darling(A−D)检验统计量均小于0.3。果洛州各县牧草轻旱、中旱、重旱与特旱发生概率分别处于8.750%~30.350%、13.000%~34.530%、0~13.790%和0~0.820%;(5)果洛州牧草干旱天气指数保险产品在100%保障水平下,6个县纯费率在2.259%~3.748%波动,西北部玛多县的纯费率最高,为3.748%,东南部达日县纯费率最低,为2.259%,牧草干旱天气指数保险纯费率呈东南向西北逐渐增大的空间分布格局。根据果洛州牧草空间分布及干旱情况,建议保险纯费率较高的玛多县、玛沁县等地区可作为试点先行县,制定差异化保费财政补贴政策。

极端天气对新型电力系统的影响及应对措施思考

[目的]近年来,受气候变暖等因素影响,全球范围内极端天气事件呈现出频发特征。与此同时,在“碳达峰,碳中和”目标下,风光等波动性新能源高比例并网、电力电子设备大量应用以及交直流特高压远距离输电技术的应用都在不断重塑传统电网的本来特征,更多的电力一次设备裸露在恶劣环境中运行,电力系统受外部极端天气的影响更加严重。[方法]文章首先梳理了近年来典型台风、暴雨和冰雪等极端天气事件对电力系统设备及运行的影响。同时结合典型案例深入探讨了新型电力系统范式下的系统性风险表现。在此基础上,提出针对不同灾害场景的精细化建模、系统风险评估及跨领域协作的应对策略的一些思考与展望。[结果]研究表明,极端天气的冲击加剧了设备故障和系统不稳定的风险,新型电力系统的高比例新能源接入进一步放大了故障传播的影响。[结论]在新型电力系统深入建设和极端天气加剧冲击的双重压力下,电力系统的安全稳定运行依赖于设备风险建模、系统性风险防控及跨领域协作机制的提升。因此,未来研究应聚焦于构建电力系统的多维度联合风险评估。同时,指出强化电力系统与气象系统的深度耦合的必要性,以提高系统的风险预测与动态应对能力,为系统的韧性提升提供科学依据与技术支持。

典型与非典型案例结合在天气预报实验教学中的应用研究

在天气预报实验教学中,为解决学生自主制作天气预报存在眼高手低或无从下手的现状,提出将典型与非典型案例结合的教学方法,从而顺应天气学学科特点和学生的认知规律。以单站地面风的预报为例,探讨相应的教学设计与实践,并从学生反馈收获了初步成效。该方法对天气预报实验教学具有普适性。教学中应重视对非典型天气案例的分析和应用,提高学生对预报参量的识别和判定能力,以此提升学生的岗位实践、自主创新以及团队协作能力。

近43a日喀则沙尘天气的时空变化及相关气象要素特征分析

为改善日喀则生态环境提供科学依据,本文利用日喀则1980-2022年5个国家级地面气象观测站常规资料,采用线性趋势分析方法,分析日喀则沙尘天气的空间分布格局、年代际、年、季、月动态变化趋势及气温、降水量、大风与沙尘天气相关性。结果 表明:日喀则沙尘天气空间分布极其不均匀,有明显的区域性特点,呈自西向东、自北向南方向减少,沙尘天气重灾区是以拉孜和定日为首的西部地区;年代际和年变化呈波动下降态势,分为逐渐增多的前期、显著减少的中期和突变增多的后期三个阶段;月变化规律呈鞍型,以年为周期具有特别明显的月季变化特征,四季基本表现为冬春多、夏秋少,呈“V”型变化,扬沙、浮沉和沙尘暴发生频次各不相同,全年沙尘天气发生频率峰值出现在3月份;沙尘天气与温度和降水量呈负相关,与大风呈正相关。

极端天气情况下变电站应急管理及技术提升措施

针对极端天气情况下变电站运行保障及应急管理,从防灾减灾能力、周边环境、政企联动及风险预判4个方面,深入分析存在问题,并提出强化变电站综合应急能力建设针对性措施,为建设坚强智能化电网提供有力的安全保障。

南宁机场3次辐射雾天气过程分析

利用南宁机场自动观测数据、ERA50.25°×0.25°再分析资料,从环流背景、不稳定层结、水汽条件和冷却条件等方面对2024年1月14日、3月5日和3月30日南宁机场3次辐射雾天气过程进行分析。结果表明,对于辐射雾过程,温度露点差的阶梯式下降、逐小时温度的高下降率、大雾发生期间逐小时温度的持续下降有利于出现能见度的极端低值(200~300 m);较弱的水汽输送条件下,局地的高湿条件(湿层延伸至500 hPa)配合辐射降温及近地层的逆温层仍能促使大雾的发生和维持;正、负速度的转换有利于地表雾区在边界层内混合,进而出现低云;近地层存在较弱但长时间下沉运动时,有利于近低层水汽聚集,容易出现300 m以下的低云且云底高和能见度持续下降,当下沉运动加强且向地面延伸,能见度会出现最低值。

基于ANUSPLIN的黄山毛峰茶叶霜冻害天气指数保险纯费率厘定

基于历史灾情数据细化修订黄山市茶叶霜冻害气象指标,应用ANUSPLIN插值软件,建立基于地形的黄山市茶叶霜冻害指标模型;基于历史气象观测数据,借助地理信息系统,开展黄山市精细化茶叶霜冻害风险评估;以黄山毛峰茶叶为研究对象,综合考虑霜冻害风险评估结果和茶叶经济产出,确定茶叶霜冻害保险区域和可保时段,计算不同时段不同海拔黄山毛峰茶的霜冻害天气指数保险纯费率。结果表明:黄山市茶叶霜冻害辨识阈值为极端最低气温(T_(d))3℃,按间隔1℃划分为2℃<T_(d)≤3℃、1℃<T_(d)≤2℃、0<T_(d)≤1℃、−1℃<T_(d)≤0、−2℃<T_(d)≤−1℃、−3℃<T_(d)≤−2℃和T_(d)≤−3℃共7个霜冻灾害等级,对应茶芽平均损失率分别为5%、15%、25%、35%、50%、70%和90%。黄山市茶叶霜冻害风险地域特征明显,海拔越高霜冻害风险越高,随时间推移,灾害风险表现为波动降低趋势。黄山毛峰茶叶霜冻害天气指数保险区域为海拔400−1000m,可保时段为3月16日−4月15日,极端最低气温达2℃触发赔付。可保时段海拔400−500m、500−600m、600−700m、700−800m、800−900m和900−1000m保险区域内黄山毛峰茶叶霜冻害天气指数保险纯费率分别为1.4%、1.9%、2.7%、3.7%、4.9%和6.4%。3月16日−3月30日、3月21日−4月4日、3月26日−4月9日和3月31日−4月15日4个保险时段保险纯费率分别为1.2%~5.0%、0.9%~3.8%、0.6%~2.2%和0.3%~1.5%。黄山毛峰茶叶霜冻害天气指数保险纯费率随海拔升高呈增加趋势,随时间推迟呈下降趋势。

人工影响天气技术在农业抗旱减灾中的应用与挑战

由于全球气候的持续恶化,农田的干旱状况愈发严峻,这已经给粮食供应以及农作物的种植带来了极其严峻的挑战。近些年来,人工影响天气的技术被视为一种可能的缓和方法。首先,本文阐述了人工影响天气技术的基本原理和方式,并详细解释了其在农业抗旱减灾中的作用机制。其次,对这项技术在农业干旱防控和水利灌溉方面的运用情况进行了研究,同时也揭示了其在实践中遇到的困难,这些困难涵盖了气候条件的约束、技术开销与经济收益等方面的难题。最后,提出了一系列改进策略,包括提升技术的精确性和效率、强化跨领域的研究和技术整合、优化政策援助和法律规定以及提高公众的意识和参与度,是为人工影响天气技术在农业抗旱减灾中的应用提供参考和借鉴。

湖南油茶冻害天气指数保险构建:以辰溪县为例

天气指数保险因其信息透明,赔付便捷,已成为农业气象灾害风险转移的重要手段之一。本研究以湖南辰溪县为例,基于2009-2020年逐日最低气温数据和油茶产量数据,选取油茶开花-幼果形成期(11月-翌年4月)极端最低气温Tc和<0℃负有效积温TT,确定油茶冻害指数并构建指数-灾损模型。采用Anderson-Darling检验获得油茶冻害风险的最优概率分布模型,确定不同减产率对应的纯费率以及赔付标准,利用2022年2月中国太平洋财产保险股份有限公司湖南分公司实际赔付情况进行验证。结果表明:油茶开花-幼果形成期11月-翌年4月<0℃负有效积温TT相较于Tc与油茶减产率的相关性更高,用于表征辰溪县油茶冻害气象指数;油茶冻害风险分布符合位置参数为2.537,尺度参数为0.323,阈值参数为−1.805的3参数对数Logistic分布;当赔付触发条件<0℃负有效积温为2.1~20.8℃·d时,纯费率厘定为0.85%~7.85%,各级减产率对应的赔付标准为3750~48750元·hm^(−2);计算后2022年2月辰溪县各油茶主产乡镇平均赔付额(5000元·hm^(−2))与中国太平洋财产保险股份有限公司湖南分公司实际赔付额(4954元·hm^(−2))基本吻合。在湖南油茶开花-幼果形成期冻害对油茶产量影响基础上设计的油茶冻害天气指数保险,可为湖南建立和完善油茶保险体系提供参考。