中国西南地区寒潮避风港现象与气候康养资源分析

近年来,受全球气候变化大背景的影响,寒潮等极端天气气候事件的发生频次或强度不断增加,加之国家应对人口老龄化各项政策的逐步落实,越来越多的北方老年候鸟人群冬季到我国华南和西南地区进行避寒旅居康养;随着国家全民大健康战略实施力度的加大,此热潮方兴未艾。因此,有针对性地探究我国境内的寒潮避风港现象,既是大气科学的重要科学问题,又是避寒康养的现实需求,具有重要科学价值和民生意义。基于此,本文初步梳理了2022年11月至2023年12月中旬期间,影响我国大范围地区的数次寒潮或强冷空气活动天气过程,东西部比较后,率先发现我国西南地区、特别是川南滇北交汇区具有“寒潮避风港”现象,尤其是攀枝花地区在寒潮天气过程中能够保持气温相对稳定,日均气温变化幅度较小;与周边其他城市相比较,大部分情况下攀枝花地区的气温波动最小,变化幅度也最小。据此本文做了一点成因方面的粗浅探究,初步分析了其避寒康养气候等资源优势与挖掘潜力,其深层次的成因及其避寒康养效应与价值更值得后续深入研究。

气象与健康交叉融合发展及其概念演进

基于健康中国战略实施、应对气候变化和人口老龄化的现实需求,气象与健康交叉融合发展问题倍受关注。从哲学思想和医学理论的引领、生物气象学发展对理论形成的贡献、殊途切入内涵趋同的探索过程等方面就其发展历程进行了梳理与理性提升;另外,就气象与健康交叉学科发展中,尤其是作者团队新探究所提出的部分新概念进行了初步阐释,旨在抛砖引玉、吸引更多同行学者互动,促进此新兴交叉学科发展,更好地服务于全民大健康需求。

基于机器学习的两个代表城市上呼吸道感染与气象要素关系及其发病风险预测研究

选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市2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研究,分别构建了两地上呼吸道感染发病风险预测模型。结果表明:(1)深圳市上呼吸道感染就诊人数峰值出现在6—8月,谷值出现在1—2月,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出现在11月—次年1月,谷值出现在3—7月,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>25℃或者<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,进而影响人群上呼吸道感染发病情况。(4)在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。

人体舒适度与气候康养相关研究及应用进展

随着全球气候变化加剧和极端天气气候事件增多,加之城市化进程不断推进,人口老龄化日趋凸显,民众追求舒适环境进行旅居康养的需求逐年提高,气候康养产业也逐渐成为热门产业。基于人体舒适度,概括了国内外气候量化表征的研究成果,归纳了不同舒适度与人群健康之间的利弊关系。在此基础上对气候康养理念,康养气候资源及其康养效应,以及康养地的适宜性评价进行了梳理,展望了相关学科研究及产业发展动向,旨在促进气象医学发展,为加快实现“健康中国2030”战略目标提供参考依据。

不同气候带城市气温对老年呼吸系统疾病死亡影响及趋利降风险效应研究

基于元江、成都与西安3个不同气候带城市的逐日疾病死亡数据与同期气象数据,采用广义相加模型和分布滞后非线性模型探究了这3座不同气候带城市气温对老年呼吸系统疾病死亡风险的影响,使用归因分值(AFs)量化不同气温段对呼吸系统疾病所造成的健康损失,并定量评估三地之间季节性气候趋利可获得的死亡风险降低效应。结果表明:(1)元江、成都与西安地区气温与老年呼吸系统疾病死亡关系大致呈“W”、反“J”、反“J”型分布。(2)气温对元江老年人群呼吸系统疾病死亡的影响以高温即时性更为突出,成都、西安老年人群则以低温滞后性更为显著。(3)元江、成都与西安由气温造成的AFs分别为9.64%、11.25%和18.26%,其中冷效应对呼吸系统疾病产生的死亡风险更大。将气温进一步细分为4个气温段(极端低温、中等低温、中等高温和极端高温),中等低温造成的超额死亡累计人数最多,这与其发生频次多密切相关。(4)若元江、成都、西安有意愿有条件的老年人群采取候鸟式季节性气候趋利避暑或避寒康养,可在一定程度上降低由当地季节性不适气候所产生的健康风险。

气温对呼吸和循环系统疾病影响及未来变化预估研究综述

随着全球气候变化的加剧,极端天气气候事件对相关人群健康的影响越发凸显。气温是气候变化的主要指标之一,也是影响人体健康关键的气象因素,呼吸和循环系统疾病作为主要的气象敏感性疾病,受气温的影响显著。本文通过梳理国内外气温对呼吸、循环系统疾病影响及未来随气候变化的风险预估等相关研究,探明了气温对诱发呼吸、循环系统疾病乃至死亡的共性和差异;适宜温度有利于降低呼吸、循环系统疾病的发病率,这为气候趋利的候鸟式旅居康养提供了理论依据。未来中国高温天气发生频次增加和强度增强,对老年人群及呼吸、循环系统疾病患者将产生更大影响。因此,候鸟式夏季避暑康养、有效降低其发病风险就显得更为重要。

成都地区新冠肺炎疫情防控对其他呼吸系统疾病发病影响的研究

目的:基于四川省人民医院2018年1月21日至2022年1月20日呼吸系统疾病每日就诊人数以及同期成都温江气象站气象要素和成都地区空气污染数据资料,探讨新冠肺炎疫情防控对呼吸系统疾病就诊人数的影响。方法:以我国新冠肺炎疫情防控措施开始时间2020年1月21日将数据划分为两段,2018年1月21日至2020年1月20日为疫情前,2020年1月21日至2022年1月20日为疫情期间;探究新冠肺炎疫情前和疫情期间,呼吸系统疾病就诊人数变化和气象环境条件变化特征,阐述戴口罩等一系列新冠肺炎疫情防控措施对成都地区呼吸系统疾病发病情况的影响。结果:(1)新冠肺炎疫情防控期间与疫情暴发前相比,成都地区呼吸系统疾病就诊总人数骤降,由672519人次降至416488人次,总降幅达38.1%,其中肺炎就诊人数降幅最大,为48.1%。(2)与疫情前同比,呼吸系统疾病就诊人数在不同时间尺度上(月份和季节)下降幅度有所不同,其中,在月份中2月就诊人数降幅最大(54.9%),9月降幅最小(17.2%);在季节中冬季降幅最大(47.9%),秋季降幅最小(24.6%)。(3)疫情发生前后相比,气象要素变化幅度甚小,可忽略其对呼吸系统疾病发病的影响;而空气质量情况略有改善,其对呼吸系统疾病就诊人数整体贡献率为-5.3%。(4)扣除空气质量改善的贡献之后,成都地区新冠肺炎疫情防控措施使得呼吸系统疾病就诊人数总体减少幅度为32.8%。结论:当地新冠肺炎疫情防控措施得力、成效显著,还为其他呼吸系统疾病防控带来连带效益,其戴口罩等措施较为有效。

贵阳地区气候季节变化对心脑血管发病人数占比的影响研究

利用1961—2020年贵阳市所辖8个地面站点逐日气象观测资料,根据中国气象行业气候季节划分标准(QX/T152—2012)对其进行气候季节划分并分析季节漂移现象,基于“黄金分割率”的人体舒适度计算方法分析贵阳地区人体舒适度等级变化,结合贵阳地区2016—2020年心脑血管疾病发病人数门诊资料就当地气候季节漂移和舒适度等级变化对居民心脑血管疾病发病人数占比影响进行探究。结果表明:(1)贵阳地区春季的起止时间呈提前态势,秋季的起止时间有推迟态势,由此造成当地夏季正逐渐延长,冬季正逐渐缩短,从年代际看,夏季从44 d增加到76 d,冬季从130 d缩短到100 d;春季和秋季在长度上无明显变化,但在时间段上有漂移现象,经计算,春季的起始时间漂移度为16.3%,结束时间漂移度为18.3%,秋季的起始时间漂移度为25.6%,结束时间漂移度为14.6%。(2)贵阳地区夏季心脑血管疾病发病人数日占比为0.24%,冬季发病人数日占比为0.31%,随着气候变暖造成的夏季增长、冬季缩短,对贵阳地区居民心脑血管疾病发病人数占-1.62%;不同舒适域等级日数的改变对心脑血管发病人数占-0.87%,两者均表明,全球变暖所导致的气候季节和舒适度等级变化均对贵阳地区居民心脑血管疾病发病人数占比有降低效应。

变温对阜南地区循环系统疾病的影响

为探究阜南地区循环系统疾病住院人数与变温的关系,选取2013-2016年阜南县逐日循环系统疾病住院人数资料及同期气象要素资料,采用分布滞后非线性模型与广义相加模型,在控制长期趋势、季节趋势和其他混杂因素后,分析变温对循环系统疾病住院人数的影响。研究结果表明:(1)阜南地区循环系统疾病高发期为春季,夏季住院人数最少。(2)日最高/最低气温24 h变温与循环系统疾病住院人数累积暴露-反应关系分别呈“U”型、“J”型分布,变温绝对值越高,相对危险度(RR)越高。正变温对循环系统疾病的影响主要表现为即时效应,负变温表现出一定的滞后性。日最高气温24 h变温为11.6℃滞后3 d后RR达到最大值1.28(95%CI:1.15,1.43),日最低气温24 h变温为10.5℃在滞后1d时,RR达到最大1.45(95%CI:1.20,1.74)。(3)气温升高和降低均能增加阜南地区居民循环系统疾病发病风险,正变温对疾病发病率的影响更强。女性和老年人对变温反应更敏感,在高正变温下患病风险更高。

基于Logistic回归和多指标叠加的短时强降水预报模型

利用2001—2011年中国西北地区东部10个特征站地面常规资料和MICAPS系统特征参数资料,分别运用改进的二元Logistic回归法和综合多指标叠加法,通过短时强降水天气学概念模型识别入型、水汽条件消空、敏感物理参数诊断等方法逐级判别,建立了两种短时强降水预报模型,并运用模型试预报2012年该区域的短时强降水过程。结果表明:两种新建预报模型相比平均气候概率模型试预报效果都有明显提高,而且前者高于后者;其中二元Logistic回归模型试预报TS得分高达46.6%,综合多指标叠加模型试预报TS得分19.6%,而平均气候概率模型试预报TS得分仅9. 7%;除西南气流型两者预报效果相当外,不同概念模型下二元Logistic回归模型试预报效果均优于综合多指标叠加模型。

新疆农作物生长期雹灾的时空分布及危害性评估

冰雹是新疆农作物生长期频繁出现的严重气象灾害。该文利用1951—2017年雹灾出现次数、受灾面积、经济损失3大灾情要素,分析了新疆雹灾的时空分布规律。利用熵权重计算方法构建了评价雹灾危害性的灾损指数,依据伽玛分布对危害性等级进行了划分,并利用气候因子和农作物播种面积解释了雹灾时空变化的原因。新疆雹灾多发于天山两侧及邻近地区,3大灾情要素呈线性增加趋势。雹灾划分为一般、较重、严重、特重4个等级,塔城博州、奎玛流域、昭苏县、阿克苏地区、伽师县是特重灾区。动力抬升、水汽条件、大气层结不稳定是新疆雹灾时空分布的主要影响因子,而雹灾出现次数、农作物播种面积对受灾面积线性增长趋势的贡献率分别为93%和7%。利用水汽压、气团指数、播种面积作为因子,建立了雹灾出现次数偏多、偏少的年景预测模型,模型预测正确率达73%。研究结果可为新疆人工防雹避灾提供依据。

新疆天山山区降雨的微物理结构特征

使用GBPP-100型雨滴谱仪,于2001年6月12日至7月31日在天山北坡的小渠子气象站和牧业气象试验站,对27次降雨过程进行了雨滴谱观测,共获取了4 719个雨滴谱样本。通过观测资料分析新疆中天山山区积状云、层状云、积状-层状混合云降雨的微物理结构特征。观测分析表明,天山山区降雨雨滴的平均直径0. 41~0. 55 mm,以积状云最大,混合云次之,层状云最小。最大平均直径0. 88~1. 12 mm、平均雨强1. 18~2. 78 mm·h^(-1)、平均含水量5. 23~11. 62 g·m^(-3),混合云的这三个特征量均为最大。三类云的雨强与数密度呈正相关。积状云、层状云降雨的雨滴谱服从M-P分布,混合云服从Γ分布。由于山区地形的作用,使云中降雨粒子的生长时间受到限制,天山山区降雨小滴浓度高、尺度小,人工降雨潜力大。

我国华东与西南县域主要气象敏感性疾病变化特征及其医疗费用研究

基于安徽省阜南县和贵州省锦屏县相关医疗机构的住院数据,首先分析两县疾病谱特征,然后从季节和24节气角度,分析两县主要气象敏感性疾病(因天气和气候异常变化而诱发或加重的相关疾病)住院人次和医疗费用的变化特征,确定重点防控时段。结果表明,阜南县和锦屏县人群中住院人次最多的疾病分别是循环和呼吸系统两大类气象敏感性疾病,医疗费用最高的前6位疾病都包含循环、呼吸和消化系统疾病,其三者医疗费用总和分别为两县总医疗费用的44.9%和45.8%,因此,从降低医疗费用的角度来看,加强这3类主要气象敏感性疾病的预防十分重要。此外,3种系统疾病医疗费用呈现出明显的季节变化特征:其中,循环系统疾病的医疗费用在季节转换期间明显高于各季节内,呼吸系统疾病冬春季的医疗费用远高于夏秋季节,消化系统疾病夏季医疗费用最高。此研究结果可为当地相关疾病的适时防控、有效降低医疗费用提供科学依据。

四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系及其预测研究

基于四川雅安城市空气质量预报和大气污染防控的需求以及冬季以颗粒物(PM2.5和PM10)污染为主、夏季以臭氧(O3)污染为主的特点,本文利用雅安市2015-2018年空气污染监测数据以及同期气象观测资料,重点分析雅安市空气污染物PM2.5、PM10和O3浓度变化特征的基础上,利用灰色关联度方法对上述污染物浓度与气象要素的相关关系进行了细致分析;通过BP神经网络进行两者的数学建模,构建了雅安市空气质量短期预报模型,并进行了试预报检验。研究表明:雅安市2015-2017年期间污染物O3、PM2.5、PM10浓度呈上升的趋势,空气质量达标率自2015年的92.7%降低到2017年的82.2%,2018年达标率略有上升为88%,但仍出现了9天中度污染和1天重污染。污染物浓度与气象要素变化相关密切,其中,降雨量和气压与PM2.5和PM10污染关联最大,表明雅安作为四川盆地的"雨城",其降水对颗粒物的湿清除效应是很显著的;而气温和风速与O3污染关联最大,恰好反映了高温和由高温所隐含的强辐射对O3生成的促进作用。由BP神经网络所建立的雅安O3预报模型,其准确度较稳定,各季7天平均相对误差都<19%,并且预报效果排序为夏季>冬季>秋季>春季;由BP神经网络所建立的雅安PM2.5预报模型,其在春季和夏季预测准确度较好,两季7日平均相对误差都<16%,秋季相对误差略高一点,其四季预报准确度排序为夏季>春季>秋季>冬季。此研究结果可为当地空气质量预报业务的开展提供技术支持。

成都冬季PM2.5污染天气形势的客观分型研究

文章利用2013-2018年冬季ERA-interim再分析资料,以及同期空气污染资料、地面常规气象观测资料和探空资料,采用PCT(principal component analysis in T-mode)客观分型方法对成都冬季海平面气压场进行天气分型,并探究冬季以及各月份不同天气型对应的空气污染状况及污染气象参数分布特征,进而从污染气象学的角度揭示重污染潜势天气型的气候特征。结果表明:冬季海平面气压场共对应9种天气类型,其中,6型(准鞍型场型)和9型(冷锋前部型)为2类重污染潜势天气型,冬季对应的PM2.5均值浓度分别为194.3和173.2μg/m3;而1型(川西高压前部型)为清洁天气型,对应的PM2.5均值浓度为73.2μg/m3。重污染潜势天气型对应的边界层结构呈现出稳定能量大、混合层厚度和通风系数均最小的静稳天气特征,其能够反映大气污染潜势。该研究可为盆地地区空气污染潜势预报及大气重污染预报预警的客观化、自动化提供科学依据和技术支持。

2008-2015年北京高速公路道面结冰特征分析

道面结冰是北京地区高速公路交通安全的主要危害因素。利用北京地区2008-2015年28个ROSA交通气象站的结冰数据分析了北京地区高速公路道面结冰的基本特征。结果表明:(1)北京市高速公路道面结冰空间差异显著,不同高速公路结冰特征显著不同,同一高速公路不同路段结冰特征也明显不同,这与高速公路各路段局地气候存在差异有关。(2)道面结冰主要发生在北部和东部高速公路所在路段,以小汤山西桥站、顾家庄桥站、六道口桥站和丁各庄桥站道面结冰灾害最为严重。冬季道面结冰月变化显著,11月和3月,结冰次数较少,结冰持续时间短;12月、1月和2月结冰次数多,结冰持续时间长。(3)持续时间越长的结冰过程结冰次数越少。不同持续时间的结冰过程在各时段的结冰次数和累积结冰时长均存在明显差异,两者在各时刻的演变特征基本相同,峰值均出现在22:00,且在00:00之后呈明显减少趋势。(4)大部分站点慢车道比快车道更容易结冰,少部分站点快、慢车道结冰率近似,有的站点甚至快车道结冰率远高于慢车道。快、慢车道水或覆盖物厚度与交通站点所处位置的局地气象条件密切相关。(5)气温、道面温度和大地温度与水或覆盖物的厚度变化呈反相位,即温度越低,水或覆盖物的厚度越大。这可为北京地区道面结冰预报预警方法的开展提供着眼点和依据。

成都市不同温度段对呼吸和心脑血管疾病死亡影响的归因风险评估

目的评估成都市气温暴露造成的人群死亡归因风险。方法本研究收集成都市2014-2016年人群呼吸和心脑血管疾病逐日死亡资料,以及同期的气象资料和大气污染物资料,利用时间序列分析方法和分布滞后非线性模型,在控制污染物等混杂因素的基础上,探明气温对当地呼吸和心脑血管疾病死亡的影响,并定量估算了由不同温度段造成的归因死亡人数和人群归因分值(AFs)。结果成都市气温对呼吸和心脑血管疾病死亡的累积暴露-反应关系近似呈"L"型,22.2℃为最适温度(MMT),其对应死亡风险最小;经计算,由气温直接造成的呼吸和心脑血管疾病年均超额死亡人数分别为3121例和4043例,对应AFs分别为15.69%和15.81%,其中归因于冷效应(<MMT)的AFs分别为11.52%和13.76%,归因于热效应(≥MMT)的AFs分别为4.17%和2.05%;在此基础上,以2.5th和97.5th温度百分位进一步将气温分成强低温、弱低温、弱高温和强高温四段,发现由弱低温造成呼吸和心脑血管疾病死亡的AFs为10.07%和12.16%。结论气温对人群健康的影响以冷效应为主,而冷效应中以弱低温效应最为凸显。虽然弱低温健康效应的相对危险度(RR)小于强低温,但由于弱低温发生频次高,进而导致其造成的死亡人数最多,在今后的研究中应该加强弱低温不利健康效应的研究。

青藏高原冬春积雪特征及其对我国夏季降水的影响

本文利用国家气象中心提供的逐日地面积雪深度和积雪日数数据,以及NOAA的大气环流再分析资料,通过合成分析等方法,对1961-2013年青藏高原冬春季积雪高原整体、高原东部、高原西部进行了年际和年代际趋势分析,结果表明,青藏高原整体冬、春季积雪的变化趋势一致,雪深呈现“少雪-多雪-少雪-多雪”的变化趋势,积雪日数呈现“少雪-多雪-少雪”的变化趋势。高原东(西)部积雪在20世纪60-70年代均明显增加,20世纪80-90年代均减少,20世纪90年代末东部春季和冬季积雪减少更为显著,而西部地区除了春季积雪日数变化不大,春、冬季积雪雪深和冬季积雪日数均明显增加。其次,对青藏高原东、西部地区多(少)雪年的划分,发现高原东部和西部地区积雪异常年对应的大气环流形势也存在差异。最后,进一步分析了青藏高原不同区域积雪异常年环流形势变化特征及其对我国夏季降水的影响,发现高原东(西)部积雪异常年时我国夏季降水分布存在显著差异,因此,在将高原积雪作为气候预测因子的时候,应当考虑东部和西部积雪异常不同所产生影响的差异。

秦皇岛市气温及其变化对居民死亡风险的影响研究

气温及其变化是影响人群健康特别是死亡的重要环境危险因素。为了揭示气温对秦皇岛市居民死亡人数的影响,基于2014—2020年该市各区、县逐日气象资料和居民死亡资料,采用广义相加模型(GAM)和分布滞后非线性模型(DLNM)研究了气温、气温日较差和24 h变温对非意外死亡、循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡人数的影响。按性别、年龄分层建模,使用相对危险度(Relative Risk,RR)量化了暴露在特定气温变化状态下的死亡风险。采用非参数双变量响应模型分析了气温与变温的协同影响效应。结果显示:(1)秦皇岛市居民非意外死亡、循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡人数全年峰值均出现在最冷的1月,气温对3类死亡人数的影响以冷效应为主且具有滞后效应,而高温具有即时效应。(2)气温日较差与非意外死亡、循环系统疾病死亡的总体暴露反应曲线呈“U”型分布,较大的气温日较差与上述两类死亡存在显著的风险效应,其中循环系统疾病死亡受影响最大,大的气温日较差(19℃)累积3 d相对危险度为1.27,其95%的置信区间(95%CI)为1.15—1.4,而其对呼吸系统疾病死亡的风险效应未通过显著性检验。(3)24 h变温对非意外死亡、循环系统疾病死亡总体影响效应的暴露曲线呈非线性递增趋势,其中正变温呈现显著的风险效应。(4)性别、年龄分组结果显示,女性对气温变化更敏感,男性对气温变化存在一定的滞后效应,老年人群更容易受到气温变化的影响。(5)低温与变温的协同作用加剧了死亡风险。总体上,冬季低温背景与大幅度气温变化相叠加对当地老年居民死亡影响风险最大,应予适时重点预防。

相似预报方法在山西省云量预报中的应用

云是一种常见且非常重要的天气现象,云量预报一直是天气预报业务中的难点之一。本文基于相似预报原理和相似离度判据,利用ERA-Interim再分析资料、T639数值预报产品和1980—2013年山西省109个地面气象观测站云量资料,遴选与云量关系最为紧密的预报因子进行组合,设计了3层嵌套5级过滤的逐步相似过滤方案,对2010—2013年山西省云量进行时效为10 d的回代预报。结果表明:该套方案对山西低云量预报效果优于总云量预报。1～10 d低云量预报误差在1成以内的准确率为71. 6%～74. 4%,其中春、秋、冬季各月的预报误差均小于2成,而夏季6—8月的误差相对略大; 1～10 d总云量的预报误差在3成以内的准确率为54. 9%～62. 8%,大部分月份的预报误差小于3成,但7—9月的误差相对较大。总云量和低云量预报准确率随着预报时间延长而略有减小,这对于山西省云量的短、中期预报具有重要参考价值。