上海市月降尘量与气象因子间关系研究

本文利用上海市1993～2003年月降尘量和同期气象资料，运用统计学方法和图表说明、物理解释相结合的方法，研究了降尘量的年、月际变化，表明：降尘量的年际变化存在明显的下降趋势；降尘量月际变化的高值出现在春、夏季月份，与北方燃煤量大的城市差别较大。同时更为详细地研究了降尘量和气象条件之间的关系，结果表明：风向、风速频率和雨日数是影响降尘量的主要气象因子，而温度、湿度对降尘量没有明显的影响，并简要说明了影响机制，解释了年、月际变化。

上海城市绿地对周边温度场影响范围的初步研究

采用遥感和地理信息系统相结合的方法,研究了上海市城区绿地和温度场分布现状,以及绿地对周边温度场的影响,指出了中巴资源一号卫星热红外通道的热场等值线图能精确细致地反映热场的分布状况。通过选取相对独立的绿地缓冲分析区域,研究温度场中低温百分比和绿地面积的关系,建立和给出绿地对温度场影响距离的拟合公式,从而初步得出绿地对温度场的影响规律。

上海市近15a大气稳定度和混合层厚度的研究

利用了上海市1990-2004年逐日4个时次的气象资料，运用修正的Pasquill稳定度分类方法和国家标准GB／T13201—91规定的混合层厚度的计算方法计算得出了逐日四个时次的稳定度等级和混合层的厚度，分析了各类稳定度频率和混合层厚度的逐年、逐月和不同时次的变化规律。结果表明：云量对该地区大气稳定度的影响较大；风速对该地区混合层厚度影响较大。

基于遥感和GIS的城市颗粒物污染分布研究

根据可吸入颗粒污染物对NOAA卫星可见光和近红外通道大气透过率影响的差异,通过构造卫星差值植被指数IDV,建立了该指数与地面环境监测站的颗粒物污染指数IPM10的相关关系。在卫星污染测值的定量反演基础上,结合绿地分布、绿地统计以及气象等资料,通过GIS多因子要素综合分析,对上海中心城区的颗粒物污染状况进行了动态监测和研究。

近10年我国医疗气象学研究现状及其展望

综述了近10年来国内有关医疗气象的研究,特别是介绍了前人在常见病(循环系统、消化系统和呼吸系统疾病)、传染病以及各种生物性病原(疾病媒介物、寄生虫、真菌、细菌等)与气象条件关系研究,未来气候变化对人体健康的可能影响以及气象部门在医疗气象方面的预报和服务,并对今后医疗气象的研究方向进行了展望。指出应进一步加强医疗与气象两个学科的全国性协作研究,研究各种气象因素对人体生理、病理及精神状态的影响和气候变化对人类健康的影响,加强气象灾害与疾病的关系及灾后防御措施的研究。

上海城市空气质量预报(日报)业务系统探讨

介绍了由上海市城市环境气象研究中心和上海市环境监测中心合作开发研制的上海城市空气质量预报 (日报 )系统的整体框架 ,包括数据资料采集、信息交换、预报制作和产品发布子系统。对用于城市空气污染物指数日常预报服务的五种预测模式和方法及其精度进行了讨论。

衡量上海夏季暑热程度的相对舒适度指数研究

为了改进目前被广泛应用的绝对舒适度指数的局限性,介绍了一种可以用来衡量夏季暑热程度的相对舒适度指数,该指数包含了有些指标没有考虑到的因子,如高温天气的连续天数、云量、有效累积温度等。相对舒适度指数可用于夏季暑热程度与热死亡的关系研究。

热浪对人体健康的影响及其研究方法

由于全球气候变化和城市热岛效应 ,热浪成为世界范围内频繁发生的极端天气事件 ,这使得热浪对人体健康的影响问题成为许多国际机构 ,如世界气象组织 (WMO)、世界卫生组织 (WHO)、联合国环境规划署 (UNEP)和各国气象、环境和流行病等方面科学家关注的焦点。作者介绍近年来世界各地频繁发生的热浪及其原因、热浪对人体健康的影响、热浪研究的指标法、多元回归分析和天气气候分型等多种方法 ,同时也提出防御热浪的一些措施。

上海地区地面风向对空气污染物浓度的影响

利用 2 0 0 0年 6月至 2 0 0 2年 1 2月上海地区空气污染物浓度和地面风向资料 ,统计了月平均污染物浓度随偏西风频率的分布 ,两者具有一致的趋势。首要污染物PM1 0 平均浓度风玫瑰图显示高浓度对应偏西风向的出现 ,各季节均表现出此特性。由于冬、夏半年主导上海地区的天气系统的不同 ,分冬半年和夏半年统计了各污染物浓度日变化随风向日变化的均值和标准差 ,当风向由非西风转为偏西风或连续受偏西风影响时 ,污染物浓度有所上升 ,不同污染物间 ,PM1 0 浓度对地面风向的改变较SO2 和NO2

南京市呼吸道疾病时间序列模型的建立与分析

利用1990～2000年南京市支气管哮喘与感冒逐月就诊人数病例资料和同期国家气象中心资料室的月平均压、温、湿等资料,讨论了2种疾病发病人数的月际和年际变化规律,分别建立了包含气象因子的预报2种疾病逐月就诊人数的条件异方差和动态回归模型.南京地区支气管哮喘就诊人数高峰期出现在春末与秋季,逐年的就诊人数呈现上升趋势,其发病与当月月平均气压、上一个月月平均温度有关.感冒就诊人数高峰期出现在夏秋季,其发病与月平均最低温度和月极端最低温度有关.将模型应用于2种疾病逐月就诊人数的等级预报中,其预报等级准确率分别达75.0%和66.7%,表明此建模方案是可行的,此类模型有一定的使用价值.