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。

2010~2019年北京市酸雨变化特征分析

选用2010~2019年北京市3个酸雨站(昌平、观象台和上甸子站)的酸雨观测数据,分析北京市酸雨变化特征。结果表明:2010~2019年北京市酸雨频率持续降低,3个观测站酸雨频率分别从41%、39%和53%降低至5%、7%和22%。昌平站酸雨频率下降最多,观象台站次之,表明北京地区局地的降水酸性改变速度较华北区域整体改变速度要快。3个观测站月降水量变化趋势和降水pH值变化趋势存在显著不同。北京地区夏秋两季酸雨污染严重,弱酸雨和强酸雨一般出现在夏季和秋季。北京地区酸雨主要发生在大雨和暴雨的降水过程中,而强酸雨更易出现在大雨以下降水过程中。

北京市气象局"12345"市民热线服务分析与思考

北京市非紧急救助服务系统是以市中心为龙头,区县、市政府部门、公共服务企业分中心为主体,基层单位工作站为支撑,外包服务企业参与、相关市级平台联动的非紧急救助服务系统。北京市气象局作为分中心,承担了“12345”市民服务热线气象相关类问题解决工作。本文详细分析了历年来北京市气象局接受热线服务的工单类别、年度季度变化特征,在深入分析热线服务现状的基础上,提出目前热线存在的问题及一系列改善措施,以便更好地为市民服务提供依据参考。

北京市北部空气花粉类型及浓度变化特征研究

空气花粉被认为是空气污染物之一,可引起人群过敏反应,导致一系列过敏性疾病的发生或加重。但由于不同地区气候条件、植被和植物种类的差异,空气中的植物花粉种类和数量亦有所不同,所以空气花粉研究需要不同区域进行研究。通过对北京市北部2020年3月1日至10月15日的空气花粉监测,分析了空气花粉种类和浓度变化特征。结果显示,2020年北京市北部的花粉季从3月15日至9月5日,共172d,占全年总天数的47.0%。②不同植物花粉传播峰值有差异。③花粉总浓度变化呈双峰型,即3一5月为第一高峰,主要是树木花粉(如柏科、杨属、柳属、榆属);89月为第二高峰,主要是草本花粉(如蒿属、藜/苋科、禾本科)。④春季花粉数量显著高于秋季花粉数量,峰值出现在3月中下旬。

北京市海淀区腹泻疾病气象指数预报研究及应用

基于北京市海淀区2004--2007年夏季（6—9月）疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料，首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性，选取方差贡献较大的要素作为预报因子，然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别，采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型，并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明：（1）腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关，其中，水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。（2）1~4d的预报效果较好，其中1～2d预报结果的完全正确率在40％以上，预报误差≤±1级的准确率可达98％。

北京市夏季日最大电力负荷与气象因子的关系

利用2006—2013年北京市逐日15 min电力负荷资料及北京平原地区6个人工气象观测站(朝阳、海淀、丰台、石景山、观象台、昌平)的气象要素观测资料,分析北京市电力负荷时间和空间的变化特征及其夏季(6—8月)日最大电力负荷与各种气象因子的关系,采用剔除逐日最大电力负荷、历年夏季最大电力负荷极值及历年夏季最大电力负荷平均值的变化趋势项3种方法提取气象负荷并进行对比,进一步研究累积气象因子与夏季气象负荷的相关性。结果表明:2006—2013年北京电力负荷呈逐渐增长的趋势,电力负荷年变化和日变化均呈"双峰型"。北京全市及各区最大电力负荷多数出现在夏季,部分地区最大电力负荷出现在冬季(11月至翌年2月),朝阳和海淀地区夏季最大电力负荷明显高于其他地区。北京市夏季日最大电力负荷与闷热指数及平均气温的相关性最好;气象负荷与气象因子的相关性好于原始负荷,且剔除夏季日最大电力负荷平均值变化趋势项获得的气象负荷优于其他方法;当气象因子累积2 d时,夏季气象负荷对气象因子的变化最敏感。

北京市居民区中蚊虫密度与气象因素关系的研究

本研究对北京市居民区内蚊虫密度与气象因素之间的关系进行了回归分析与预测。基于北京市居民区内蚊虫密度分布规律探索,分析了气象因素与居民区内蚊虫密度关系,并利用多元线性回归方法对于各个区域的居民区蚊虫密度进行了预测。结果表明,受全球气候变暖的影响,北京全市多数居民区都呈现蚊虫密度上升的趋势,少数城区居民区内蚊虫密度表现出下降的趋势。北京不同区域的居民区中,城区平均蚊虫密度依次要高于近郊和远郊。与北京市居民区蚊虫密度呈正相关的气象因素有气温、湿度、降水量,负相关的因素包括风速与气压。通过多元线性回归建模,结果认为运用与蚊虫密度相关的气象因素可以较好地预测部分城区居民区中的蚊虫密度,对于做好北京市居民区的蚊虫密度预测与精准防控工作有着较好的指导作用。

适用于海绵城市规划建设的北京城市副中心降水特征研究

利用气象观测站降水数据,分析了北京城市副中心所在区域日降水的时空变化特征,编制了适用于副中心的短历时暴雨强度公式,最后计算了海绵城市建设的控制目标指标——年径流总量控制率。结果表明:研究区降水量年际变化较大,降水量最多与最少年差值可达684.0 mm,年内降水量分布不均,汛期6—9月降水量(415.3 mm)占全年总降水量的75%。汛期降水量、强度和频次的日变化均为单峰位相,降水量和降水强度位相分布特征一致,主峰值出现在22时,主谷值出现在12时,降水频次主峰值出现在04时,主谷值出现在14时。降水量和强度的多年变化趋势在大部分时刻是一致的,均在凌晨和下午时间段呈增加和变强的特点,在上午、中午和夜间有减少和减弱的特点。空间分布上,北京市副中心北部地区降水量峰值大都出现在夜间,南部地区降水量峰值大都出现在清晨。对比新编暴雨强度公式和现行公式结果,当重现期越大时,新编公式对应的降水强度就越大。新编公式更加适应未来极端降水频发背景下的海绵城市设计和建设,海绵城市建设控制指标——年径流总量控制率为80%和85%时,对应的设计降水量为27.6 mm和33.9 mm。

北京旅游类型多元发展下的气象服务需求综述

基于北京各类旅游景区的发展现状及特色,分析了北京旅游类型多元发展下的气象服务需求。研究表明,对经典景区而言,气象服务需求视主要游览内容不同需分别提供植物观赏期预测、特色景观预报等服务。对各专题类旅游而言,规避灾害性天气及次生灾害是首要需求;其次则需要精细化的短临天气预报和短期气候预测服务;最后需要根据各特色游的主题,提供特色服务,包括改进优化现有气象产品,合理化推荐子项目等。而两类旅游对气象服务需求的差异主要源自两方面:1)旅游组织者应对气象灾害的不同理念及手段;2)受旅游目的性影响的游客风险认知水平的差异。

2017年北京马拉松气象影响分析与服务技术模式创新探讨

北京市气象局基于互联网和大数据融入式气象服务技术,探索开展"互联网+气象+体育"保障服务模式,用智慧气象科技服务于2017年北京马拉松赛事筹备、赛中和赛后保障全程,获得赛事组委会、社会公众和媒体的一致好评。结合气象条件对马拉松的影响,分析此次服务模式的创新之处,总结经验和不足,为类似体育赛事等气象保障提供参考和借鉴。

基于EMD与BP神经网络的北京市采暖季天然气消耗量预测

基于2002—2018年北京市采暖季天然气消耗量和地面常规气象观测资料以及社会统计年度资料,采用经验模态分解、相关分析等方法分析北京地区采暖季天然气消耗量的年际变化特征及影响要素。在此基础上,利用BP神经网络方法构建采暖季天然气消耗量预测模型,并对模型进行评估检验。结果表明:(1)近17 a北京市采暖季天然气消耗量呈现持续增加趋势,经验模态分解方法能够较好地分离出天然气的社会消耗量和气象消耗量,分别反映了天然气消耗量的长期变化趋势和短期波动特征。(2)采暖季天然气的社会消耗量与GDP、集中供热面积和常住人口数量呈显著正相关;气象消耗量与气温和负积温呈显著负相关,而与降水量和持续低温日数呈显著正相关,当采暖季气温明显偏低或出现较强降雪、持续低温等天气过程时,天然气的气象消耗量将大幅增加。(3)北京市采暖季天然气消耗量EMD_BP预测模型具有较好的预测效果,平均相对误差为5.6%,能够准确预测天然气气象消耗量的峰谷变化。

相似离度在北京市道面结冰预报中的初步应用

结冰是影响交通运输安全的不利气象条件中最恶劣的条件之一。尝试将相似性原理中的相似离度方法应用于北京市道面结冰的预报中。选取北京市主要路段的15个ROSA道面气象站时间分辨率为5分钟一次的高时空分辨率观测资料,从2004—2008年的历史资料中挑选出道面结冰的样本,选用气温、路面温度和相对湿度3个因子,采用相似离度方法,通过计算2009年11月至2010年3月(以下简称2009年冬季)各路段监测点上每间隔5分钟的各气象要素与本站历史上出现结冰的样本之间的相似离度,遴选出相似离度最小即最相似的状况,制定出相似离度临界阈值,进而对2009年冬季道面结冰状况(即有无结冰)进行预报,并利用15个ROSA道面气象站2009年冬季出现的实际道面状况对预报效果进行了检验。结果表明,对于15个ROSA道面气象站,总体而言,预报正确率为67.6%。有9个站的预报正确率在61%以上,只有3个站的预报正确率在50%以下。由此可见,相似离度方法在北京市道面结冰的预报初步试验当中取得了比较满意的结果,可推荐在北京市道路交通气象服务系统中进行业务试用。

北京气传花粉浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2012—2020年北京地区每年3月1日至9月30日12个站点的逐日花粉浓度观测资料,分析了花粉浓度的变化特点及其时空分布特征。结果表明:北京地区花粉浓度在春季花粉期(3—5月)和夏秋季花粉期(8—9月)会出现两次峰值。全市平均的春季花粉期花粉浓度峰值是夏秋季的3.3倍;75%站点的花粉浓度在研究期间呈现增加趋势。花粉间歇期(6—7月)花粉浓度较低,花粉浓度的增加趋势也较小。春季花粉期和夏秋季花粉期花粉浓度较高,花粉的增加趋势也更为明显;研究期间日平均气温、日平均相对湿度以及日总降水量与花粉浓度呈负相关关系,日平均风速和日平均气压与花粉浓度呈正相关关系,且该结论在12个区域内表现一致。但将春季花粉期、夏秋季花粉期、受天气影响的典型花粉浓度变化过程中的花粉浓度与气象因素的相关关系分别进行分析,则只有风速、湿度、降水量与花粉浓度呈稳定一致的相关关系,气温、气压与花粉浓度在不同时期内的相关关系较为复杂,甚至会完全相反。

全球变暖背景下北京面临极端天气影响的风险考量

极端天气气候事件是造成全球重大自然灾害的主要根源,并且在近年来有加重的趋势。在我国范围内,近年来极端天气气候事件也呈现增多增强的态势。在全球变暖仍将持续的情景下,随着全球变暖加剧,北京面临的极端天气事件可能会增加,这将给城市和居民带来了诸多风险。本文基于全球变暖背景下出现的极端天气的现状分析,对北京未来可能面临的极端天气的风险性进行思考,并提出相应的对策建议。

基于空气花粉表征的北京地区植物花期物候的区域差异

空气花粉是不同时空纬度下物候学事件的有力佐证之一。利用北京地区2个研究点(怀柔区、石景山区)的伞蓬式花粉采样器采集2020年3月1日—5月31日期间的空气花粉,从空气花粉的角度研究春季开花植物花期物候的区域特征,并探讨开花始期和花期与气温的关系。研究结果表明:(1)怀柔、石景山2个区域的春季空气花粉类型及含量存在一定的区域差异。怀柔区空气花粉分属18个科属,以柏科花粉最多(65%),其次是杨属、松属、榆属和蔷薇科;石景山区空气花粉分属16个科属,虽仍以柏科花粉为主(41%),但含量低于怀柔区,豆科、榆属和木樨科含量次之。(2)2个区域春季主要开花植物的开花始期和花期也存在差异,表现为春季温度更高的石景山区植物开花始期除杨属(晚2 d)外,均早于怀柔区,平均早约7 d。(3)同一区域不同时期随着气温的升高,春季开花植物开花始期、花期呈现明显的提前趋势。这与前人基于植物物候观测的结果基本一致,说明利用空气花粉监测也能很好地反映植物开花物候的时间和状态,可为植物物候学研究提供多学科和多角度的补充与参考。

气溶胶效应对北京一次暴雨过程影响的数值模拟研究

人为气溶胶对夏季强降水有重要影响,但其影响程度和相关机理仍具有极大不确定性。以2020年8月12—13日发生在北京的一次区域性暴雨过程为例,利用耦合了气溶胶-气象相互作用的WRF-Chem模式,基于敏感性试验探究了气溶胶直接效应、间接效应与总效应对此次暴雨过程的影响及机制。结果表明:(1)降水第一阶段(8月12日15∶00—18∶00)(北京时,下同),由于气溶胶对太阳辐射的消光及对云粒子的影响,气溶胶直接效应、间接效应和总效应均使得北京城区小时雨强减少,最大依次减少6 mm·h^(-1)、1 mm·h^(-1)和4 mm·h^(-1)。(2)降水第二阶段(8月12日20∶00—13日04∶00),气溶胶直接和间接效应也均使北京城区小时雨强减少,最大均减少约4 mm·h^(-1),气溶胶总效应对小时雨强影响不大,但使降水时间滞后。总体上,气溶胶直接效应使暖云过程增强、冷云过程减弱,从而减少降水并使第二阶段强降水过程提前;气溶胶间接效应使雨滴的有效半径降低,从而降低碰并过程,减少降水,并推迟第二阶段强降水的发生时间;气溶胶总效应对降水的影响是气溶胶直接和间接效应共同的非线性影响结果,在降水第一阶段以直接效应为主,第二阶段则以间接效应为主。

地势对北京避暑旅游气候舒适度的影响

利用2010~2019年北京6个郊区的52个自动气象观测站的逐小时气象资料,分析了一天中北京郊区避暑旅游舒适度(B)的时间及空间变化特征,并探究了海拔高度对北京郊区适宜开展避暑旅游的时段及区域分布的影响。结果表明:海拔高度对避暑旅游舒适度日变化有明显影响,对最适宜开展避暑旅游的时段及区域有一定判断作用;随着海拔高度升高,北京郊区的B日变化可分为三类,适宜开展避暑旅游的区域海拔高度应高于400米,其中海拔高度高于900米的区域适宜开展避暑旅游时段为09~18时,与公众出游时间重合度更高,且舒适度更高,舒适时段也更长;按行政区划来看,适宜开展避暑旅游的地区主要为延庆、房山、门头沟的西部,以及平谷、密云区的东部。综合来看,海拔高度偏高的区域更适宜开展避暑旅游。

北京地区生活气象指数服务系统建设

生活气象指数把单一的天气预报结论向前延仲至百姓生活对气象需求的各个方面，为人们的日常生活提供了全方位的气象导航，已经为媒体和老百姓所广为接受，已经成为公共气象服务中至关重要的一部分，但是，气象指数的单独开发和零散分布，使得公共气象服务产品越来越丰富的同时，生活气象指数体系也显得越发冗赘，而且各个气象指数不同的操作流程给业务员的日常工作也带来了很大负担。该文提出的北京区域生活气象指数服务系统，利用数据库、网站等计算机技术，实现了北京城区生活气象指数产品的高度集成，规范了气象指数的级别和服务用语，建立了气象指数产品数据库，实现了自动生成指数产品，在很大程度上减轻了业务负担。

“北京气象”手机客户端气象信息GIS快速可视化技术

随着移动互联网和智能手机技术的发展,客户端APP应用是满足便捷、高效、可移动、可定位气象信息服务的重要途径和手段。通过对格点天气、雷达回波、专题图等更新频次高、空间分辨率高、数据量较大的气象信息手机客户端GIS快速可视化关键技术的研究和实践,提出在服务器端应用支撑层部署Surfer专业绘图软件,在客户端数据资源层部署Google预先渲染好的离线栅格瓦片地图,应用支撑层部署开源的OpenLayers WebGIS二次开发组件,在两端应用逻辑层采用数据缓存和分布式存贮技术的手机客户端气象信息GIS快速可视化J2EE技术架构,实现了格点产品、雷达回波、专题图等气象信息GIS快速可视化展示。

北京地区蚊虫密度变化气象预测方法研究

本文利用蚊虫密度监测数据及气象资料,分析了2009—2019年北京市及其14个区的蚊虫密度与气象条件间的关系,并基于多元回归、支持向量机和随机森林3种经典的机器学习回归方法进行了蚊虫密度预测。结果表明:北京地区蚊虫密度呈周期性的波动,各区多年平均值在0.35~2.54只/(灯·h)之间,高峰值集中出现在7月中旬到8月中旬,与北京地区气温最高和降水最集中的时期非常吻合。采用机器学习方法,尝试了4种输入因子方案,并利用均方根误差和平均绝对百分误差两种方法进行预测效果检验,显示蚊虫数据相对较稳定的地区,如平谷、门头沟、大兴、海淀等地,预测效果相对更优。在3种方法中,支持向量机方法对2019年5月下旬的预测效果非常好,而多元回归与随机森林的预测效果则在2019年5—10月整体上表现得更为稳定。