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1981—2020年安徽省不同重现期最大风速和极大风速时空变化特征被引量：4: 1; 作者李丽王业斌 +3 位作者鲁俊王晓东吴萍陶寅《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期662-670,共9页; 分别从质量控制级别、有效数据完整率、是否均一等方面考虑,选取安徽省51个气象站1981—2020年逐日10 min最大风速和2006—2020年逐日极大风速资料,基于最大风速资料应用阵风系数法构建1981—2005年极大风速,得到1981—2020年极大风速... 展开更多; 关键词最大风速极大风速重现期极值Ⅰ型分布安徽省; 在线阅读下载PDF 职称材料

安徽省近55年气候变化及其对气候生产力的影响被引量：13: 2; 作者邱阳阳吴奕霄 +1 位作者熊世为朱浩《江苏农业科学》 2018年第17期290-294,共5页; 利用安徽省68个气象站1961—2015年的温度、降水数据,分析了该地区温度、降水气候因子的时空变化特征,采用Thornthwaite Memorial模型计算气候生产力,并探讨气候变化对气候生产力的影响。结果表明,近55年来安徽省升温趋势显著,升温幅度... 展开更多; 关键词气候变化气候生产力 Thornthwaite Memorial模型安徽省; 在线阅读下载PDF 职称材料

滁州市空气质量与气象要素的关系及其预报方法研究被引量：8: 3; 作者熊世为王曼丽 +3 位作者邓汗青邓学良邱阳阳胡姗姗《湖北农业科学》 2018年第18期34-38,43,共6页; 利用滁州市2015年1月至2017年5月逐日大气污染物数据及对应的气象观测资料,分析滁州市空气污染状况及其与气象要素的关系并建立基于气象要素的空气质量预报模型。结果表明,该地区空气污染物以细颗粒物PM2.5为主,主要出现在冬、春季,其次... 展开更多; 关键词空气质量气象要素预报方法滁州; 在线阅读下载PDF 职称材料

1961~2020年中国两大林区森林火险天气的多尺度特征被引量：9: 4; 作者王文杰钱诚 +2 位作者张宇封小凡张嘉仪《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期559-577,共19页; 近年来,世界各地的极端林火事件已呈现出多发态势。林火作为一种复合型极端事件,它的发生和蔓延与气象条件有着密切联系,在全球变暖的背景下,研究林区森林火险天气的变化特征可以为“碳中和”背景下的森林防火工作提供科学的信息。本文... 展开更多; 关键词森林火灾火险天气森林火险气象指数西南暖干化集合经验模分解多尺度特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名1981—2020年安徽省不同重现期最大风速和极大风速时空变化特征被引量：4: 1; 作者李丽王业斌鲁俊王晓东吴萍陶寅; 机构安徽省气象灾害防御技术中心安徽省农业气象中心国家气候中心; 出处《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期662-670,共9页; 基金国家自然科学基金项目(41801017) 淮河流域气象开放研究基金项目(HRM201809)共同资助; 文摘分别从质量控制级别、有效数据完整率、是否均一等方面考虑,选取安徽省51个气象站1981—2020年逐日10 min最大风速和2006—2020年逐日极大风速资料,基于最大风速资料应用阵风系数法构建1981—2005年极大风速,得到1981—2020年极大风速的长时间序列数据;对风速资料进行拟合适度检验,估算了安徽省不同重现期最大风速和极大风速的时间变化以及空间分布,并对极大风速序列延长前后重现期估算情况进行了对比。结果表明:(1)利用阵风系数法构建的极大风速数据可信,可为因缺少长时间序列的极大风速观测而无法进行50年或者更长重现期估算提供参考;(2)1981—2020年安徽省历年最大风速强度为12.38 m/s,极大风速强度为20.55 m/s,均为皖南低矮山区的风速值较低,沿江西部及江淮之间中部处于相对大值区;(3)30年重现期最大风速为12.09~27.23 m/s,50年为12.64~29.01 m/s,均是石台站最小,桐城站最大;30年重现期的极大风速为23.51~39.56 m/s,50年为24.58~41.93 m/s,均为池州站最小,桐城站最大;(4)短期的观测资料会降低重现期估算结果的可靠性。; 关键词最大风速极大风速重现期极值Ⅰ型分布安徽省; Keywords maximum wind speed extreme wind speed recurrence interval Type-I extreme value distribution Anhui Province; 分类号 P468.026 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名安徽省近55年气候变化及其对气候生产力的影响被引量：13: 2; 作者邱阳阳吴奕霄熊世为朱浩; 机构安徽省气象灾害防御技术中心江苏省气候中心滁州市气象局; 出处《江苏农业科学》 2018年第17期290-294,共5页; 基金公益性行业(气象)科研专项(编号:GYHY201406028) 江苏省气象局青年基金(编号:KQ201805) 教育部长江学者和创新团队发展计划(编号:PCSIRT); 文摘利用安徽省68个气象站1961—2015年的温度、降水数据,分析了该地区温度、降水气候因子的时空变化特征,采用Thornthwaite Memorial模型计算气候生产力,并探讨气候变化对气候生产力的影响。结果表明,近55年来安徽省升温趋势显著,升温幅度为0.02℃/年,且该趋势为突变现象,突变点为1991年,空间上全省温度呈南高北低分布;降水总体呈波动上升趋势,但趋势不显著,降水空间分布差异大,最大相差1 009 mm;气候生产力上升趋势显著,上升幅度为1.5 kg/(hm2·年),且该上升趋势为突变现象,突变点为1995年;气候生产力受气温、降水的双重影响,气候变化有利于气候生产力的提高,未来"暖湿型"的变化趋势使得安徽省气候生产力有较大的上升空间。; 关键词气候变化气候生产力 Thornthwaite Memorial模型安徽省; 分类号 S162.3 [农业科学—农业气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名滁州市空气质量与气象要素的关系及其预报方法研究被引量：8: 3; 作者熊世为王曼丽邓汗青邓学良邱阳阳胡姗姗; 机构滁州市气象局安徽省气候中心安徽省气象科学研究所安徽省气象灾害防御技术中心; 出处《湖北农业科学》 2018年第18期34-38,43,共6页; 基金安徽省公益性研究联动计划项目(1604f0804003) 滁州市农业与社会发展类科技计划指导性项目(201617); 文摘利用滁州市2015年1月至2017年5月逐日大气污染物数据及对应的气象观测资料,分析滁州市空气污染状况及其与气象要素的关系并建立基于气象要素的空气质量预报模型。结果表明,该地区空气污染物以细颗粒物PM2.5为主,主要出现在冬、春季,其次为O_3,主要出现在夏季;该地区出现中度以上污染时,上游西北来向的污染输送起重要作用,风速、降水与空气质量指数(AQI)及各类污染物浓度呈显著负相关,气温与PM10、PM2.5、NO_2、CO呈显著负相关,与O_3呈显著正相关,日照时数和相对湿度与颗粒物PM10、PM2.5浓度呈显著正相关;基于气象要素的预报模型对AQI及PM2.5、PM10和O_3的浓度预测效果优良,能满足日常的业务需求,对NO2的预报效果相对较差,标准化平均误差(NME)超过了30%,且对NO_2浓度有一定程度高估。; 关键词空气质量气象要素预报方法滁州; Keywords air quality meteorological factors prediction method Chuzhou; 分类号 X513 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名1961~2020年中国两大林区森林火险天气的多尺度特征被引量：9: 4; 作者王文杰钱诚张宇封小凡张嘉仪; 机构成都信息工程大学大气科学学院中国科学院大气物理研究所中国科学院东亚区域气候-环境重点实验室中国科学院大学安徽省气象灾害防御技术中心; 出处《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期559-577,共19页; 基金国家重点研发计划项目2018YFC1507701。; 文摘近年来,世界各地的极端林火事件已呈现出多发态势。林火作为一种复合型极端事件,它的发生和蔓延与气象条件有着密切联系,在全球变暖的背景下,研究林区森林火险天气的变化特征可以为“碳中和”背景下的森林防火工作提供科学的信息。本文以逐日森林火险气象指数(FFDI)作为火险天气的度量指标,分析了该指数的适用性及空间分布特征,进而分析了1961~2020年东北和西南两大林区FFDI及相关气象因子的线性变化趋势;最后利用集合经验模分解(EEMD)的方法揭示了两大林区防火期FFDI的多时间尺度演变特征。研究发现:在季节以及年时间尺度上,FFDI的分布具有明显的区域特征,东北地区在春季、秋季处于高值期,而西南地区则集中在春季和冬季,这与两大林区的森林防火期有很好的对应关系。各个季节FFDI呈现显著增长的站点数在10%~20%左右,春季最多(21%)。东北林区FFDI的变化趋势在四季都不显著;但相关气象因子中的日最高气温在四季都呈现显著的变暖趋势,平均风速在四季都呈现显著减弱的趋势。西南林区四季的FFDI都呈现显著(至少是0.1水平下的)增长态势,其中春、冬季防火期的趋势分别为0.09/10 a(P<0.1)和0.05/10 a(P<0.1);夏、秋、冬三个季节显著变暖又显著变干(P<0.05),朝着“暖干化”的气候特征演变。年际变率在两大林区FFDI的演变中贡献超70%;东北春季和秋季防火期FFDI的非线性趋势分别呈先快速上升后减缓和先快速上升后转为下降的趋势;西南春季防火期FFDI的非线性趋势从上个世纪的稳定少变转为21世纪开始呈现快速上升的趋势,冬季防火期FFDI则总体呈稳步上升趋势。因此,西南林区的防火形势正变得愈发地严峻。; 关键词森林火灾火险天气森林火险气象指数西南暖干化集合经验模分解多尺度特征; Keywords Forest fire Fire weather Forest fire danger index Warming and drying in Southwest China Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD) Multi-scale feature; 分类号 P467 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	1981—2020年安徽省不同重现期最大风速和极大风速时空变化特征	李丽王业斌鲁俊王晓东吴萍陶寅	《热带气象学报》 CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	安徽省近55年气候变化及其对气候生产力的影响	邱阳阳吴奕霄熊世为朱浩	《江苏农业科学》	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	滁州市空气质量与气象要素的关系及其预报方法研究	熊世为王曼丽邓汗青邓学良邱阳阳胡姗姗	《湖北农业科学》	2018	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	1961~2020年中国两大林区森林火险天气的多尺度特征	王文杰钱诚张宇封小凡张嘉仪	《气候与环境研究》 CSCD 北大核心	2022	9	在线阅读下载PDF 职称材料