大气PM_(2.5)和臭氧复合污染特征及气象成因研究

为了改善空气质量和制定科学的污染防治措施提供合理依据,提出大气PM_(2.5)和臭氧复合污染特征及气象成因分析。探究目标区域概况,设置采样点位置,选取采样设备;根据大气混合层高度和气溶胶辐射情况计算PM_(2.5)浓度和臭氧浓度,根据计算结果,从时间与浓度两方面研究污染特征;通过皮尔逊相关系数公式计算污染浓度与温度、风速与气压之间的相关性,完成气象成因分析。结果表明,复合污染的小时数在逐年下降;此外,温度和风速越高,气压越低,污染物浓度越高。

基层农业气象服务存在的问题及改善措施

通过分析当前基层农业气象服务工作中面临的问题,提出全面提升基层农业气象服务工作质量的相关措施,以期优化我国基层农业气象服务,实现农业可持续发展。

气象灾害预警在数字城市中的对策研究

当前,自然环境发生了巨大变化,这也使得城市建设中越来越关注气象灾害预警。在信息技术发展的推动下,数字城市的建设加快,为了满足数字城市安全运作需求,有必要采取针对性的对策不断改进与完善气象灾害预警系统。文章先简要概述了气象灾害预警的基本内涵,然后对预警有效性的实现进行分析,并提出了数字城市中气象灾害预警的有效策略,以供参考。

气象执法中行政自由裁量权的自我控制

分析了行政自由裁量权滥用的具体特征和气象执法中自由裁量权行使不当的若干表现，探讨了在气象执法中，为防止自由裁量权的滥用，必须加强自我控制及自我控制的手段和措施，主要有对自己的行政行为负责、推崇无起诉和胜诉制度、严格内部行政责任追究制度和对自由裁量实行再裁量，明确了气象执法中合理适度的使用自由裁量对构建和谐社会的现实意义。

菏泽市麦蚜发生量预测模型

以高峰期蚜量为预测对象,冬春季气象要素为预测因子,用主成分分析法建立了菏泽市麦蚜发生量预测模型,经试用效果理想。

区域自动站日常维护和常见故障处理

区域自动气象站是精细化天气预报服务的重要基础,然而仪器设备已运行多年,各配件逐渐老化,故障率也在不断增加,为使区域自动气象站正常运行,对区域自动气象站定时进行维护,解决经常出现的故障,是非常必要的。

霾和雾天气分析

介绍了霾和雾的定义、特点及其对人体的危害,综述了霾和雾天气的研究情况,并对东明县近10年的霾、雾日的变化情况进行了分析,以期引起人们对霾和雾天气的重视,减少其对生产和生活的不利影响。

常见视程障碍现象观测的经验

按照《地面气象观测规范》有关规定,结合日常工作实际,对遇到的常见视程障碍现象进行正确区分,确保气象观测记录记载正确。

1961~2013年山东东明日照时数变化特征及影响因素分析

本文选取东明地面气象观测站1961~2013年日照、云量、降水、相对湿度和雾、轻雾、霾天气现象资料,统计分析了东明日照时数变化特征及影响因素。结果表明:1961~2013年东明年日照时数极显著减少,平均每10年减少109.2小时;夏季和冬季极显著减少,秋季显著减少,春季减少趋势不显著;东明日照时数在1998年发生了由高到低的突变,在1990年代末期以来明显偏少且急剧减少。东明年日照时数与总云量、轻雾日数极显著负相关,与雾日数显著负相关;四季日照时数除夏季与降水量和雾日数、秋季与轻雾日数负相关关系不显著外,其余均与总云量、降水量、降水日数和轻雾日数呈显著负相关。东明春季、夏季和年日照时数主要影响因子为总云量、降水日数和轻雾日数,秋季主要影响因子为总云量、雾和轻雾日数,冬季主要影响因子为总云量、雾日数和降水量。

芦笋种植的气候条件分析及生产建议

从芦笋种植对气候条件的基本要求入手,以种植芦笋大县山东省曹县的有关资料深入分析了对于芦笋生产的有利及不利气象因素。提出了如何趋利避害充分利用气象资源,搞好芦笋种植发展芦笋生产的建议。

谈高层建筑避雷安装接地的施工技术

伴随国民经济快速稳步发展,更多高层建筑也仿如一夜之间涌现在人们面前,为祖国人民提供生活上的便利。同一时间,我国每年各地遭遇雷击高层建筑也为数不少,因而防雷接地已然变成建筑行业与民生重点关注问题。基于此,本文接下来将从防雷接地相关概述入手,分析避雷装置与引下线等技术操作,希望对更多建筑人员能有所启发,同时为确保我国高层建筑安全性与可靠性做出一定贡献。

浅谈声画艺术在电视天气预报节目中的应用

电视天气预报节目中音乐、画面需要艺术性修饰,通过画面音乐的选择、广告背景画面的艺术制作,探讨了提高电视天气预报节目制作水平问题。

基于自适应线性模型的环境数据预测算法

针对环境大数据在智慧城市应用中的实时性和准确性问题,提出一种基于自适应线性模型的环境数据预测算法。根据气象数据的实时变化情况对模型进行训练,自适应调整训练窗口大小,并在训练态与预测态之间动态实时切换,使模型具有较强的适应环境的能力。该算法具有较低的时延和较小的计算开销,可以在传感器节点上直接部署,满足数据预测的实时性需求。在真实环境数据集的基础上构建仿真试验,相比固定窗口模型,该算法数据预测误差降低17.4%以上,环境数据采集能耗降低80%以上,平均时延降低超过50%;相比已有的机器学习算法,训练及预测时间降低37%以上。