农业气象灾害对江苏淮北地区冬小麦产量的影响分析

本文用拉朗日插值法推算江苏省淮北地区冬小麦在无农业气象灾害条件下从1960－2000年41年的期望产量，并用用S软件建立气象灾害对冬小麦产量影响的逐步回归模型，分析了各类农业气象灾害对产量的影响。对指导淮北地区有针对性地防御农业气象灾害，降低其对冬小麦产量的 影响有重要的实际意义。     

河北小麦白粉病流行的气象指标研究

以河北省中南部小麦白粉病发生较重的麦区为例,利用白粉病观测资料与区域病情调查资料和气象资料,采用合成分析法、秩和检验法进行了小麦白粉病关键气象影响因子的筛选和预测因子临界值的确定;建立了预测因子指标。基于灾变规律关键时方法,建立了白粉病发生程度的预测指标模型,并对区域小麦白粉病年度发生程度进行了拟合、外延预报。结果表明,10年拟合预报中仅有1年偏差1个等级;2年外延预报结果与实际发生情况完全一致。对1995—2007年,白粉病轻度发生年份的预测准确率为100％,流行年份的预测准确率为83％,模型的总预测准确率达90％以上。     

我国主要农业气象灾害机理与监测研究进展

对我国农业气象灾害机理与监测方面的研究进行了深入系统的回顾与评述,阐述了我国主要农业灾害研究的前沿领域和学术问题,探讨了农业灾害研究的发展趋势.灾害性天气只是农业成灾的外部环境条件(环境胁迫),在这种环境胁迫下,农业生产系统是否最终成灾,还要取决于农业生产系统本身对这种环境胁迫的应对和作用.因此农业灾害机理反映了环境胁迫与农业生产系统的相互作用和相互影响.当前,对农业灾害机理研究不足,农业成灾过程和关键因子认识不深入,农业灾害监测理论与方法不完善,已经成为建立有效的农业灾害监测预警系统、开展灾害时空动态监测,以及国家进行重大防灾减灾决策的瓶颈和障碍.对主要农业灾害机理开展研究以及发展农业灾害理论和监测方法,是国家实现农业发展目标的需要,也是多门相关学科理论与方法发展的需要.     

陕北气象灾害与生态环境治理

通过分析陕北气象灾害与生态环境治理之间的关系发现,陕北干旱,暴雨,冰雹和大风沙尘暴灾害是在天气气候条件同生态环境因素共同作用下产生的,森林,草原,植被能够有效地抵御或减轻气象灾害造成的损失。     

手机移动气象防灾减灾服务系统的设计与实现

应用目前先进的KJAVA技术，研究开发了江西省手机移动气象防灾减灾服务系统，简要介绍了该系统的基本原理、使用环境、信息流程、体系结构和主要功能。该系统投入业务运行以来，已得到各级党政领导和森林防火、防汛指挥、人工增雨等部门的好评，在防灾减灾方面取得了明显的社会经济效益。     

城市小区气象与污染扩散数值模式建立的研究

建立了一个城市小区尺度模式。该模式为三维非静力高分辨，取κ-ε湍流闭合方案。除考虑空气动力学作用外，引入了作为城市特征的街区建筑物布局及其高度、朝向和对短波辐射的遮蔽以及不同地表利用类型等特征影响，用强迫-恢复法计算地面温度，同时加入了污染物平流扩散方程。模式经专门布置的实测资料验证并用其模拟了北京一个小区中的气象条件和污染物扩散特征。结果表明：模式能够较合理的地反映由于建筑物遮蔽造成的温度差异以及不同下垫面上的温度变化；能够较好地模拟实际气象条件下的气象要素场特征和不同建筑物布局和土地利用类型的气象要素场特征，风场与观测比较一致；NOx浓度的模拟基本上反映了小区整体污染物浓度的变化趋势和特征，与观测值有一定的可比性；模式对不同城市小区可有良好的模拟能力。     

北京市三种典型区域大气污染研究

2009年8月至2010年7月,对北京城区、城乡结合部和远郊区3种典型区域大气中的SO。CO、NO。0,浓度和气象因素进行了监测,并分析了其污染特征．结果表明,城区、城乡结合部的SO：、CO、NO。浓度在全年四季都呈双峰型日变化,与人类活动和交通尾气排放特征基本一致,而远郊区没有明显的日变化．SO,、CO、NO。浓度存...     

2008年1月广州大气污染特征及能见度观测研究

利用颗粒物在线观测仪、污染气体在线观测仪、现时天气现象传感器以及自动气象站,于2008年1月对广州大气污染物质量浓度、能见度和气象因子进行了连续观测. 结果发现:ρ(PM_2.5)与ρ(NO₂)日变化趋势基本相似且均呈双峰现象,分别出现在09:00—10:00和19:00—21:00时段;ρ(SO₂)呈单峰现象,出现在08:00—13:00时段. ρ(PM_2.5),ρ(SO₂),ρ(NO₂),ρ(NO)和ρ(O₃)日均值分别为(82.8±66.0),(81.6±80.9),(106.5±67.2),(66.1±57.0)和(25.1±17.0) μg/m3,能见度日均值为(6.8±4.4) km. 能见度与ρ(PM_2.5)和相对湿度呈负相关关系,相关系数均为-0.47. 研究还表明,低边界层高度、小风天气、高水平的污染物质量浓度和相对湿度是导致广州低能见度天气的主要因素.      

西安市空气污染特征及其与气象因子的关系

本文应用西安市2009年12月—2012年12月SO2、NO2和PM10等3种大气污染物监测数据以及同时期的常规气象观测资料,分析了3种污染物的时空分布特征及其与气象因子的关系.结果表明:西安市污染物在季节变化上表现为冷月高、暖月低的分布特征,且不同监测点之间也有细微的差别;3种污染物浓度的变化受多种气象要素变化的影响.