2016—2017年贵州大雾时空分布及气象要素演变分析

利用2016—2017年自动站逐小时观测资料,统计分析了贵州大雾天气的时空分布特征;同时,结合天气图资料分析筛选了锋面大雾个例31 d和辐射大雾个例17 d,对比分析大雾生消过程中风、温、湿等气象要素演变特点。结果表明：(1)贵州大雾在秋末到初春较为频发;一天中夜间02—09时是大雾频发时段,07时达到峰值。(2)贵州自西向东有4个多雾区,分别为西南部区域、中部区域、东部边缘区域和北部局部区域。(3)锋面大雾主要出现在贵州中西部,范围最广时可达20个县站左右,持续时长可达10~13 h,单站可持续60 h以上。辐射大雾以贵州中东部地区出现较多,范围最广时可接近40个县站,远比锋面大雾范围广,持续时间相对较短。(4)大雾期间,10 min平均风速为0~3 m?s-1,相对湿度为97%~100%,温度露点差为0~0.5℃;辐射大雾初期或形成前气温呈下降状态,消散期升温较明显,地气温差呈现由负到正或由低到高的变化趋势,反映出近地层大气由较为稳定的逆温环境向不稳定环境变化的过程;锋面大雾初期的降温和后期的升温现象并不突出,地气温差也没有特定的变化规律,仅有部分个例与锋面大雾情况一致。     

城市环境气象预报服务系统

应用VB6．0编程语言建立环境指数预报制作系统，结合数据库和网页设计技术，实现预报服务自动化。系统界面清晰，可操作性强，只需很短的时间便能完成各项操作，能大大提高预报员的工作效率；网页显示直观、页面效果理想。     

凝冻灾害预警系统

介绍贵州凝冻灾害预警模型建立的思路、确定了凝冻灾害等级划分标准,并对欧洲中心850hPa变温预报及日本降水预报结果进行了初步检验,结果表明将数值预报结果引入凝冻灾害计算模型中基本可行;同时还介绍了凝冻灾害预警系统主要功能,该系统的建立实现了凝冻监测和预报预警自动化。     

贵州夜间降水特征与暴雨预警发布现状分析

基于贵州1961—2019年81个站点逐日20—20时、20—次日08时降水数据,分析贵州省59 a的夜间降水、夜间暴雨时空分布特征和地域变化M-K趋势,总结近4a夜间暴雨预警信号发布现状。结果显示：①贵州省夜雨和夜间暴雨现象显著。夜雨率均值高达62%,5—9月夜间暴雨集中,约占全年的84%,6月为高发期。省西南部降水总量高,夜雨比例高,夜间暴雨比重高,是防灾减灾预警服务中的重点关注区域。②近59 a全省整体上夜间降水量减少,但夜间暴雨出现愈加频繁。未来需多关注遵义(道真、桐梓、湄潭)、黔东南和毕节中、西部地区逐渐增加的夜间降水,增强夜间暴雨监测及服务能力。③贵州省暴雨预警信号发布集中在21时—次日04时,22时发布量最大,致灾严重的大暴雨预警(红色级别)信号82%以上出现在夜间(20—次日08时),服务压力很大,完善预警发布机制有利于推进预警信号服务。因此,较之白天,需更加重视贵州山区的夜间暴雨监测、预警。     

贵阳市供电量与气象要素的关系及其预测

通过对2000—2003年贵阳市供电量与温度、相对湿度、降水、风速、体感温度、日照时数等气象因子的相关分析研究，发现电量与气象因子的变化有明显的季节性差异，其中温度对供电量的影响最直接，湿度、降水、日照等因子的影响是间接性的，而平均风速对供电量无显著影响。     

贵州省暴雨灾害分区预警业务实施探索

从贵州省暴雨灾害时空分布特点、暴雨灾害防御需求和预警发布业务发展规划,分析了在贵州省开展暴雨分区预警业务的必要性。通过分析中国暴雨分区预警业务发展现状,结合贵州省预警发布业务现状和国家突发事件预警信息发布能力提升工程（一期）建设内容,从基础数据准备、业务规范设计、系统建设、预警传播优化四个方面,探讨如何解决开展暴雨分区预警业务的技术短板,全面提升预警精细化发布能力,建立符合贵州省气象防灾减灾需求的暴雨分区预警业务体系。     

基于ISOS软件数据自动化备份的研究与实现

目前,基层气象台站主要使用地面综合观测业务软件（简称ISOS软件）作为业务测报软件,有效存储、保护测报数据是台站的重要工作之一,使用计算机技术备份测报数据成为有效保护手段。因此,针对ISOS测报数据特点,本文利用Python语言和Tkinter等工具包设计不同备份策略,开发人机交互页面的系统对不同的测报数据进行备份。经实验,本文设计的系统可对ISOS测报数据实现自动化备份,有效保护数据安全,系统可用作基层台站的备份工具。     

实现Micaps二次开发的动态链接库技术初探

鉴于micaps系统的特点和对micaps2.0进行二次开发的需求,简要介绍动态链接库技术以及在VC环境进行动态链接库开发的实现方法.     

凝冻灾害预警系统

介绍贵州凝冻灾害预警模型建立的思路、确定了凝冻灾害等级划分标准,并对欧洲中心850hPa变温预报及日本降水预报结果进行了初步检验,结果表明将数值预报结果引入凝冻灾害计算模型中基本可行;同时还介绍了凝冻灾害预警系统主要功能,该系统的建立实现了凝冻监测和预报预警自动化。