加氢站防雷监管优化和气象服务探索——以北京市延庆区为例

为提升加氢站防雷监管和气象服务工作,总结了北京市延庆区的实践经验,提出了加氢站防雷安全监管融入地方安全监管体系的“4 + 1”模式和融入项目管理的“三专四员”工作法。同时围绕加氢站运维过程中关注的天气现象、气温、风速、风向、湿度和能见度,制作了气象服务专报,在2022年北京冬奥会和冬残奥会期间向延庆区域加氢站提供了专项气象服务。

北京市延庆区葡萄各生育期界定及气象指标研究

选取北京市延庆区固定田块进行田间物候试验,收集、统计物候数据来界定延庆区主栽葡萄的各生育期起止时间,通过历史气象数据建立完善延庆区的葡萄各生育期气象指标体系,以期促进当地葡萄产业的长足发展。

北京市延庆区葡萄品质及气象影响因子研究

选取北京市延庆区固定田块田间物候试验相关数据,对不同品种葡萄的含糖量、含酸量进行比较,评价其品质,并与优质产区的葡萄品质进行对比。同时,对葡萄生育期的气候条件进行分析,阐述其对葡萄品质的影响,以期为当地葡萄产业的长足发展保驾护航。

1960—2018年北京市延庆区气候变化特征分析

利用1960-2018年延庆国家基本气象站气象资料,对气温、降水、日照时数变化特征进行分析。结果表明,1960-2018年延庆区的年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温均呈现上升趋势;年降水量和年日照时数均呈减少趋势。这代表在大的气候变化背景下,延庆也在逐渐变暖、变干,这些变化将影响到植被分布、农业生产、生态环境和人类活动等多个领域。本研究为采取有效的应对措施奠定了理论基础。

北京市延庆地区苹果种植气象条件及灾害分析

本文对北京市延庆区张山营镇的气候条件进行研究,重点对苹果生育期内的温度、降水和日照等3个因子进行统计分析,结果表明,张山营镇气候条件可以满足苹果种植需求。同时,还对苹果种植过程中常见的干旱、低温冻害、冰雹、大风等气象灾害进行分析,并提出了有效应对措施。

北京市延庆区观赏油葵栽培技术

介绍了北京市延庆区观赏油葵栽培技术,包括播种前准备、播种、田间管理、病虫害防治、收获等方面内容,以期为延庆及周边地区的油葵生产者提供参考,为油葵产业的发展提供有力的科技支撑。

基于集成学习算法的冬奥会延庆赛区极大风速预报

高山滑雪运动对风极为敏感,风速尤其是极大风速往往是决定冬奥会赛事顺利进行的关键因素之一。利用2018—2021年1—3月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥会延庆赛区8个关键点位的极大风速观测数据,基于决策树(DT)、随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)三种不同类型的机器学习算法分别构建极大风速客观预报模型。对比评估表明:极大风速预报的最佳预报因子主要集中在不同高度层的风速和风向,个别站还包括垂直速度,若去掉风向因子,绝大多数模型的预报准确率会降低,平均绝对误差会增加;总体上基于决策树基学习器集成学习的GBDT和RF模型要优于单一决策树模型DT,平均绝对误差最低的GBDT模型预报的极大风速误差介于1.56~3.57 m·s^(-1),较DT模型的改善率高达8.7%,同时,GBDT模型对超阈值极大风速的预报也较为优秀;随着预报点位海拔高度升高,各模型的平均绝对误差和准确率分别有增加和降低的趋势;随着预报时效增加,各模型的平均绝对误差表现出一定的周期性日变化特征。将表现优异的GBDT和RF两个模型作为初级学习器,以支持向量机模型作为次级学习器,基于stacking方法构建集成学习模型RGL。结果表明:集成模型对极大风速的预报较单一模型具备一定的改进能力,且以极大风速相对较大的高海拔站改进更为突出,平均绝对误差较单一模型最大可降低0.13 m·s^(-1),准确率最高可提升0.022。相关研究成果有力保障了2022年北京冬(残)奥会顺利进行。

2019年冬季北京海陀山局地环流特征及机理分析

海陀山作为北京冬(残)奥会的主要室外赛场之一,其复杂的地形对风场的精细化预报提出了严峻的挑战,亟需开展加密的风场观测提高对复杂地形下局地环流特征及其影响机理的认识,并为提升赛区精细化预报与服务提供数据支撑。基于2019年度海陀山观测试验,利用加密自动气象站、激光测风雷达、涡动相关仪、云高仪等多源数据,对海陀山风场的水平分布、垂直结构、山谷风转换时间和不同背景风场影响下的局地环流特征进行了统计分析;从地形动力、热力和背景风场三个方面探讨了海陀山局地环流的影响机理。结果表明:弱背景风场下,海陀山局地环流特征显著,以热力驱动的山谷风环流为主导,并叠加了背景气流过山的影响。低海拔(1650 m以下)站点,山风和谷风表现为近乎相反的方向;而在中(1650-1800 m)、高(1800 m以上)海拔的山脊或山峰附近的站点,山风和谷风均以偏西为主。中低海拔站点的谷风明显强于山风,高海拔站点则相反;而在强西北背景风影响下,海陀山局地环流特征消失,整个山谷风向趋于与背景风一致,昼夜风向的差异较小,山谷中风速随海拔高度降低而减小。

影响延庆地区葡萄生长的气象灾害分析

本研究利用北京市延庆国家基本气象站气象资料,结合葡萄种植田间试验与农户调查,对影响葡萄生长的主要气象灾害干旱、冰雹、大风、连阴雨逐一进行概述与分析,并提出简要的防御措施,以期为保障葡萄生长提供科学依据。

赴俄罗斯水文气象与环境监测局访问总结

基于中国气象局代表团与俄罗斯联邦自然资源与生态部所属联邦水文气象与环境监测局（Roshydromet）代表团气象科技合作第9次正式会议纪要，2017年10月2-7日，北京市气象局巡视员刘燕辉率北京市延庆区气象局伍永学、北京市气象台何娜、河北省气象台连志鸾一行4人赴Roshydromet访问交流（图1）。

延庆城区空气质量特征与气象条件关系分析

选取2018和2019年延庆城区环境空气颗粒物(PM10, PM2.5)质量浓度(夏都公园站),并结合同期气象观测数据(延庆站),对延庆城区的空气质量特征与气象条件相关性进行分析。进一步了解延庆空气污染状况、传输特征以及空气质量与气象要素的关系,为建立定量化空气污染气象条件预报模型积累经验,为本地空气污染防治提供科学依据。结果表明:从近两年来看,延庆城区主导风向为东北偏东风,占总风向频率的14.5%,在近地面吹北风时,PM10质量浓度最高,偏东风能够明显增加PM2.5质量浓度,日平均风速处于1.1~2.0米/秒时,颗粒物污染日数占比达到最大值,日平均相对湿度在40%~60%区间时,污染日数占比相对比较集中。能见度随PM2.5增加呈幂指数降低,在80 ≤ RH 2.5质量浓度低于69 μg/m3时,能够大幅提高能见度。

北京野鸭湖湿地观测站PM2.5变化特征及其与气象因素的关系

利用北京野鸭湖湿地观测站2014~2016年PM2.5和同期气象观测资料,分析野鸭湖地区PM2.5的变化特征及气象影响因素。研究结果表明:野鸭湖观测站PM2.5年平均浓度为40 μg?m?3,3年来超标比例下降61.6%。PM2.5污染夏季最轻,春秋次之,冬季最重,各月中PM2.5浓度2月份达到峰值,9月最低。各季PM2.5日变化大致为双峰型,春冬季更为明显。PM2.5日均浓度与相对湿度和气压呈正相关,与气温和风速呈负相关,其中与相对湿度相关性最高;各季略有差别,PM2.5在夏季与气温呈正相关且气压为主导因素,秋季PM2.5与气压显负相关,其余与日浓度表现一致。野鸭湖地区PM2.5浓度受本地源和外来源的共同影响,东北风和东北偏东风易造成PM2.5积累,西南偏西风控制下PM2.5浓度在各季节中达到最低。

延庆地区杏树种植气象灾害分析

本文在通过对杏树生育期观察实验基础上,确定延庆杏树生育期,通过分析历史气象数据找到杏树各生育期的气象指标。对北京市延庆区种植杏的气候条件进行研究,重点对杏生育期内的温度、降水、日照三个因子进行统计分析,结果表明,延庆区气候条件基本可以满足杏种植需求。同时,研究还对杏种植过程中常见的气象灾害进行分析,并提出有效应对措施。

地方气象部门“首违免罚”制度完善与适用

2021年新修订的《行政处罚法》通过立法形式确立“首违免罚”制度规定,体现“处罚与教育相结合”宗旨,有利于进一步优化营商环境。文章根据中国气象局《气象行政处罚裁量权》基准,从行政相对人角度研究关于“首违免罚”制度在气象领域的适用条件及适用范围,针对“首违免罚”在地方实践中不同的裁量标准,提出通过细化规章制度、规范行政处罚流程等方式使地方气象部门在执法中应用“首违免罚”制度更顺畅,为地方市场主体有序经营提供更加严谨的制度保障、健康的运营商环境。

北京北郊清洁区PM_(2.5)和O_3变化特征对比分析

利用北京西北部野鸭湖湿地生态气象站(YYH)、东北部上甸子本底站(SDZ)2014年PM_(2.5)、O_3和同期气象观测资料,对比分析北京北郊清洁地区PM_(2.5)和O_3浓度的变化规律及主要的影响因素。研究结果表明:两站PM_(2.5)年均值,O_3小时均值较为接近。两站PM_(2.5)浓度在重污染月份(2、7、10月)较高,6和12月较低。野鸭湖站O_3浓度高值出现在4月,上甸子站为7月,1月均最低。两站各季PM_(2.5)浓度日变化大致为双峰型,O_3浓度日变化为单峰型,其中野鸭湖站PM_(2.5)双峰型更加显著,O_3浓度变化曲线也比上甸子站更具城市特征。风向对两站PM_(2.5)浓度变化的影响较O_3更明显,野鸭湖地区偏东北风容易造成污染物积累,上甸子污染物主要受来自西南部城区污染的输送。受局地环流影响时上甸子站PM_(2.5)浓度更高,而受明显的天气系统影响时,野鸭湖站由于其特殊的地形,污染物扩散能力较差,PM_(2.5)浓度会明显高于上甸子地区。

2017年7月延庆地区一次强对流天气成因分析

本文采用欧洲中心再分析资料(ERA5)与加密地面观测资料、风廓线雷达和多普勒雷达以及云图资料,分析了2017年7月7日延庆地区一次强对流天气过程,并由此讨论了基层预报预警服务工作的难点。结果表明:1) 此次强对流天气出现前大尺度环境条件有利于对流天气发展,高空受到低涡底部冷空气影响,低层存在切变线和西南急流,地面上受到气旋影响。2) 午后对流不稳定度进一步加强,CAPE达到2000 J/kg,同时0~3 km存在中等到强的垂直风速切变(16~22 m/s),0℃和?20℃高度适宜冰雹发展,中小尺度环境场有利于对流单体发展为超级单体风暴;此外,地面上中尺度辐合线和露点锋是此次强对流发展的重要触发机制。3) 雷达回波结构分析表明,对流单体南下到怀来北部盆地区域时加强发展为超级单体风暴,卫星云图表现出“V”形风雹云的特征,风廓线雷达监测表明超级单体开始影响延庆西部时,延庆城区低层出现强的东南风上升气流。

北京野鸭湖湿地观测站大气颗粒物变化特征

利用北京延庆野鸭湖湿地生态气象观测站2013年PM_(2.5)和PM_(10)连续观测资料,统计分析野鸭湖地区大气颗粒物的变化特征及气象影响因素。研究结果表明:野鸭湖观测站PM_(2.5)和PM_(10)年平均浓度分别为45.7μg/m3和80.2μg/m^3,超标率分别为17.8%和11.4%,以《环境空气质量标准》二级标准统计。PM_(2.5)和PM_(10)均在1月达到峰值,7月出现最低值。各季PM_(2.5)/PM_(10)值在37.8%～69.9%之间,春季以PM_(10)污染为主,冬季以PM_(2.5)为主。各季节PM_(2.5)和PM_(10)日变化中夏季出峰最早,冬季最晚,冬春季PM_(2.5)浓度为双峰型,夏秋季为单峰型;PM_(10)的日变化仅春季与PM_(2.5)略有不同,晚上峰值强度远大于早上。野鸭湖地区颗粒物污染受本地源和外来源的共同影响,东北气流易造成颗粒物积累,而西南气流有利于颗粒物稀释扩散。典型污染过程显示,持续的东北风控制、风速2.0 m/s左右、平均相对湿度在80.0%左右利于颗粒物浓度的增加;而偏西气流和较高温度、较低湿度能共同起到缓解污染的作用。

北京生态涵养区空气负离子浓度分布特征及影响因子

为了阐明各北京生态涵养区之间空气负离子的时空分布特征及影响因子,本文分析研究了北京生态涵养区代表站为期2年的空气负离子浓度数据。结果表明,北京生态涵养区空气负离子分布整体上呈现出西北部优于东南部,夏秋季高于春冬季的特征,在北京各生态涵养区代表站中怀柔区代表站全年平均负离子浓度值最高为1762个•CM−3;除延庆外的其他代表站负离子浓度的日变化曲线呈单峰的形态,峰值出现在上午9时至10时前后;空气负离子浓度受站点周边环境、气象要素及大气气溶胶等因子的影响。北京生态涵养区代表站中负离子浓度与气温、相对湿度呈极显著正相关(P 2.5、PM10的浓度呈极显著负相关(P

延庆地区葡萄种植气候适宜性研究

本研究利用北京延庆国家基本气象站气象资料,结合葡萄生育期气象指标,来进行延庆葡萄种植气候适宜性研究。结果表明:延庆地区葡萄生育期光照时数为1622.9 h,日照百分率为56.8%,光热系数为5.9,各生育期气温均适合葡萄生长,日较差为12.5℃有利于生产优质葡萄,无霜期为189 d,降水量基本可以满足葡萄生长需要,全生育期干燥度为0.8,土壤含水量为60%~75%,各项气候指标均为种植葡萄适宜气候区划范围。

气象服务在农业防灾减灾中的应用

随着技术水平的不断提高,我国的气象预测已经越来越准确,并且逐渐应用在各个行业,为各行各业提供了便利条件,帮助工作更好地开展,尤其是针对农业生产方面,气象服务作出了显著贡献。本文将针对气象服务在农业防灾减灾中的应用进行探讨,并对提高气象服务应用的有效性提出几点建议。