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重庆万盛主要景区避暑旅游气候舒适度分析
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作者 周燕秋 池洪敏 +3 位作者 蔡薇 何佳玥 颜小玲 马玉莲 《安徽农学通报》 2019年第15期152-156,共5页
通过运用重庆主城沙坪坝地区、万盛城区、黑山谷景区、龙鳞石海景区近5年气象数据,计算得到各地的温湿指数THI和风效指数K,在此基础上确定了万盛主要景区综合气候舒适度等级,并与重庆主城进行了对比。结果表明:(1)整个夏季,重庆主城和... 通过运用重庆主城沙坪坝地区、万盛城区、黑山谷景区、龙鳞石海景区近5年气象数据,计算得到各地的温湿指数THI和风效指数K,在此基础上确定了万盛主要景区综合气候舒适度等级,并与重庆主城进行了对比。结果表明:(1)整个夏季,重庆主城和万盛城区的THI值对应人体感觉为不舒适等级,黑山谷景区的人体感觉在舒适等级和较舒适等级之间变化,龙鳞石海为较舒适等级;(2)6、9月黑山谷景区和龙鳞石海景区的风效指数K 值对应人体感觉以暖为主,重庆主城、万盛城区为暖热,7、8月黑山谷景区和龙鳞石海景区为暖热,重庆主城、万盛城区以热为主;(3)整个夏季,重庆主城和万盛城区的综合气候舒适度以极不舒适、不舒适2个等级为主,未出现最舒适等级;龙鳞石海景区各等级均有分布,黑山谷景区未出现极不舒适等级。 展开更多
关键词 万盛 避暑旅游 温湿指数 风效指数 综合气候舒适度
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重庆万盛黑山谷生态旅游气候资源评价 被引量:7
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作者 刘俸霞 何佳玥 +2 位作者 叶钊 夏航 罗阳欢 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第10期68-77,共10页
基于重庆万盛黑山谷的森林、生物、环境及气象等资料,从生态环境及旅游气候资源两个方面,评价了黑山谷的生态旅游气候资源.研究表明:①黑山谷生态环境优良,旅游气候资源丰富;夏无酷暑,冬无严寒,雨量充沛,夜雨较多,罕见大风天气,相对湿度... 基于重庆万盛黑山谷的森林、生物、环境及气象等资料,从生态环境及旅游气候资源两个方面,评价了黑山谷的生态旅游气候资源.研究表明:①黑山谷生态环境优良,旅游气候资源丰富;夏无酷暑,冬无严寒,雨量充沛,夜雨较多,罕见大风天气,相对湿度高.②4月至10月气候最为舒适、最可接受,是开展旅游活动的最佳时期;全年舒适天数235 d,水质优良、负氧离子浓度高、日照充足,是非常适宜的养生之地.③夏季平均气温22.8℃,接近人体感觉最舒适气温,日最高气温t≥35℃的天数年均1 d,仅占全年的0.3%,比附近旅游地范围内高温天气少,是不可多得的避暑胜地.④黑山谷是一个集夏季避暑、春秋赏花和冬季赏雪的休闲养生之地,非常适宜旅游和居住. 展开更多
关键词 黑山谷 生态 旅游 气候 评价
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万盛大气污染特征分析及污染预报模型的建立 被引量:2
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作者 何佳玥 韩余 +1 位作者 陈道劲 贺靖 《四川环境》 2020年第2期65-73,共9页
利用2017年4月1日~2019年3月31日万盛经开区万东北路站点的空气质量日均值监测数据进行分析发现,万盛大气污染具有很强的季节变化特征,冬半年主要污染物为PM 2.5,夏半年主要污染物为O 3,冬半年污染重于夏半年,颗粒物污染重于O 3污染。... 利用2017年4月1日~2019年3月31日万盛经开区万东北路站点的空气质量日均值监测数据进行分析发现,万盛大气污染具有很强的季节变化特征,冬半年主要污染物为PM 2.5,夏半年主要污染物为O 3,冬半年污染重于夏半年,颗粒物污染重于O 3污染。万盛污染以轻度污染为主,仅有冬季会出现中度以上污染天气,其首要污染物均为PM 2.5。利用多元回归模型和差分自回归移动平均模型(ARIMA)建立了万盛PM 2.5、PM 10与O 3的预报模型。通过对模型得出的预报值与实况值的比较来看,预报与实况的变化趋势基本一致,均可以较好的指示未来AQI的变化趋势。多元回归预报模型中,O 3的预报效果要远好于PM 2.5和PM 10;而ARIMA预报模型三者预报效果接近。总体来说,ARIMA(p,d,q)预报模型对颗粒物污染的预报效果要远好于多元回归预报模型,而O 3则两种模型预报效果接近。 展开更多
关键词 大气污染 特征分析 预报模型
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万盛气候条件与茶叶产量的关联性探究
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作者 何佳玥 刘俸霞 刘冬 《南方农业》 2020年第33期199-202,共4页
根据万盛经济技术开发区2009-2018年气象资料和2009-2018年茶叶产量资料,基于SPSS软件对气候因子与茶叶产量开展了关联性探究,从气温、降水等102个气候因子中筛选出8个相关性较高的因子,建立了多元回归模型。利用此模型预测历年茶叶产量... 根据万盛经济技术开发区2009-2018年气象资料和2009-2018年茶叶产量资料,基于SPSS软件对气候因子与茶叶产量开展了关联性探究,从气温、降水等102个气候因子中筛选出8个相关性较高的因子,建立了多元回归模型。利用此模型预测历年茶叶产量,结果发现,茶叶预测产量与实际产量拟合较好,预测精度在91%~100%,平均精度为96%。此模型具有较高的精确度和可用性,可对茶叶产量进行有效预报。 展开更多
关键词 茶叶产量 气候条件 预测模型
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