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题名1970年~2018年根河市降雪时间变化特征
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作者
郝晨阳
高伟
马秀枝
张茹
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机构
内蒙古农业大学林学院
内蒙古自治区根河市气象局
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出处
《内蒙古科技与经济》
2021年第11期72-73,84,共3页
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文摘
根据1970年~2018年根河市逐日降水和气温气象资料,建立了降雪序列,采用线性趋势法和Mann-Kendall突变分析方法,对根河市降雪量、降雪日数、降雪强度的特征进行了分析,结果表明:根河市降雪量为增加趋势,全年11月的降雪量最大,在1985年有突变;降雪日数为减少趋势,在12月的降雪日数最多,突变发生在1975年~1976年和2013年;降雪强度呈增加趋势,秋季的强度最大,其中1991年有显著突变。
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关键词
根河市
降雪
突变分析
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分类号
P468.0+24
[天文地球—大气科学及气象学]
P468.226
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名基于CUACE分等级的空气质量预报研究
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作者
石霖晟杰
刘姝宁
秦闻通
吴瑕
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机构
内蒙古自治区气象科学研究所
内蒙古自治区包头市气象局
内蒙古自治区根河市气象局
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出处
《科学技术创新》
2024年第3期68-71,共4页
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基金
内蒙古自治区气象局科技项目(nmqxjbgs202304)资助。
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文摘
本文针对2021年6月—2022年7月中国气象局研制的CUACE地面沙尘浓度和空气质量AQI数据进行了相关分析,使用K-means聚类算法将CUACE沙尘浓度按300、1 000、3 000、5 000划分为五层,基于随机森林模型建立了空气质量等级的预报模型,结果表明:CUACE越大,AQI≥300的数据量占比也越大;当CUACE≥5 000时,AQI全部大于300,当5 000>CUACE≥3 000时,AQI出现两级分化,AQI在200—400之间的数据量不超过1%;一至三层的数据中,AQI<100的比例明显增多,分别占86.2%、68%、41.8%;模型整体效果优于CUACE,其中第五层和第四层表现出了更好的预测效果。
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关键词
CUACE
空气质量预报
随机森林
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Keywords
CUACE
air quality forecast
random forest model
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分类号
X51
[环境科学与工程—环境工程]
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