应用灰色关联分析法研究气象因子对大气降尘的影响程度

1引言气象因子、大气降尘及其作用影响构成了一个信息不完全的灰色系统，在这个系统中，分析各气象因子对大气降尘的影响，也需采用灰色理论。本文应用灰色理论中关联分析方法研究气象因子对营口市大气降尘的影响程度。其基本思想是将大气降尘作为参考数列时，各气象因子作为比较数列，在各不同时刻将两数列形成的曲线进行比较，得出关联系数，然后将其信息做集中处理，得到关联度，以此评判各气象因子对大气降尘的影响程度。2灰色关联分析法的步骤2．1建立参考数列和比较数列设几（K）为参考数列，X（K）为比较数列，则22数据处理一般采…     

新疆气象灾害对主要作物产量影响的灰色关联分析

利用1978-2014年洪涝、旱灾、风雹灾及低温冷冻四种农业气象灾害受灾面积、同期粮食平均单产及粮食作物单产有关统计数据,采用线性和灰色关联分析方法,对新疆37a的主要农业气象灾害特征及其对主要粮食作物、主要经济作物单产的影响进行分析。新疆农业气象灾害灾情总体呈受灾面积大、成灾率高、波动幅度大的特点。旱灾和雹灾对新疆的粮食生产危害较大,低温冷冻灾害和洪涝灾害其次。从作物种类来看,不同作物与旱灾受灾面积关联度最大,冬小麦、春小麦和玉米与低温冷冻灾害受灾面积的关联度最小,而棉花和甜菜与洪涝灾受灾面积的关联度最小。旱灾和雹灾是影响新疆农业生产的主要气象灾害。     

基于灰色关联分析的新疆棉花产量气象影响因素研究

整理了新疆境内2000—2009年的棉花单产、年降水量、年平均相对湿度、年日照时数以及年平均气温等统计数据,对各因素变化趋势及相关性进行了分析,并应用灰色关联分析方法研究各个气象因素对棉花产量的影响程度。结果表明,年日照时数与棉花单产之间相关性最好,对棉花产量贡献最大,基于日照时数建立的棉花产量预测模型具有良好精度。     

中国基本公共气象服务均等化水平现状——基于多层次灰色关联的实证研究

参考相关文献界定基本气象公共服务均等化内涵,并设计基本公共气象服务均等化水平多层次评价指标体系,对2013年的统计数据整理归纳出10个指标,用因子分析分成3类;由层次分析法构建层次结构关系图,通过专家咨询得出判断矩阵,依据判断矩阵定量计算出准则层和指标层中各因素的相对权重,然后对2013年全国31个省域基本公共气象服务均等化水平应用灰色关联综合评价模型进行实证分析。结果表明:基本公共气象服务均等化水平由西向东阶梯状递增、省域之间差异较大、总体水平偏低;大致可以分成较高、一般、较低3个区域等级;与省域经济、财政收入、综合发展能力正相关。     

气象因子对杭州市区酸雨的影响

利用1996-2010年杭州市区酸雨及环境气象因子观测资料,分析了近15年来气象因子对杭州市区酸雨的影响.结果表明:强降水下的酸雨出现频率较低,而pH低值多出现在连续阴雨的天气;北风及偏北风下的降水pH均值较低,西偏南风下降水pH均值较高;在高压底部型天气下降水pH均值最低(4.51),同时酸雨出现频率高达85.3％;而雷雨天气下pH均值最高(5.11),酸雨出现频率最低(66.5％).由此可知在不同的天气类型下,污染物扩散、稀释和湿沉降情况不同,可能是导致酸雨污染程度不同的主要原因之一.     

灰色气象干涉因子GM（1,1）耦合模型的应用

采用灰色ＧＭ（１，１）模型与气象干涉因子双重筛选逐步回归模型综合构成的灰色气象干涉因子ＧＭ（１，１）耦合模型，对川西阿坝州１９７７－１９９４年牲畜死亡率的时间序列进行了分析，并对当地和相邻的青海果洛州１９９３－１９９４年的牲畜死亡率进行预测检验，取得了令人满意的结果。     

上海市大气降尘污染的地面气象背景特征

对上海市11 a(1993-2003年)的月降尘量和同期气象要素资料分析表明,降尘量的年际变化呈下降趋势、月际变化呈双峰型分布,气象因子是这种分布的主要影响因素;重点运用聚类分析方法将降尘地面气象背景分为A、B、C、D、E 5个类型,不同天气类型对降尘量的影响不同,其中A型最有利于降尘,其气象特征是偏南风频率、3 m/s以上风速频率、蒸发量和气温位居其他各类之首,降水量、雨日数、湿度中等,气压低.冬季,降水与降尘量呈现为一定的正相关关系.     

郑州市气象因子对大气颗粒物浓度的影响研究

基于2015、2016年河南省环境监测中心站获取的郑州市9个监测点颗粒物浓度和逐日气象数据,对气象因素和颗粒物浓度相关性进行了研究。结果表明:郑州市大气颗粒物浓度受季节影响较强,总体呈现冬季高、夏季低的趋势。降水量与大气颗粒物浓度呈现明显的负相关。相对湿度的增高不利于PM_(2. 5)浓度的降低,而PM_(10)的浓度则随着相对湿度的增高有所降低。春夏秋三季的主要风向为东北偏东,当春季风为东南风和西风时,颗粒物浓度最低;当夏季风为东北偏东风时,颗粒物浓度最低;秋季吹东北风时,颗粒物浓度最低。冬季吹西北风(郑州冬季盛行风向)时,大气颗粒物质量浓度最低。     

气象因子对白城地区玉米产量的影响

本文是利用玉米的气候产量与玉米生育期间的积温、土壤重量含水率，建立了玉米气候产量和气象因子之间的回归模式，通过此模式可以计算出玉米产量的预报值。其结果与生产实践基本相符，具有比较好的实用性，可用于生产服务。     

气象因子对哈密市大气可吸入颗粒物浓度的影响分析

采用2007-2008年哈密市气象及环境数据,分析可吸入颗粒物(PM10)对哈密市空气质量的影响以及风速风向、沙尘天气、降水、气温、气压、相对湿度与PM10浓度的相互关系.结果表明:哈密市的首要污染物为可吸入颗粒物.偏西风能够明显增大PM1o浓度.当平均风速＜2.0 m/s时,随着风速的增大PM10浓度逐渐减小;平均风...     

关于对吉林化工基地的气象关联与大气成分监测的思考

化工生产与气象的关联十分广泛，非常密切。对化工行业的气象服务，特别是对化工基地的大气成分实施监测，具有现实的经济意义、深远的社会效益和积极的科研价值。     

深圳市各气象要素对水面蒸发量影响程度的灰色关联分析

根据深圳市1971-2000年E601型蒸发皿蒸发量及相关常规气象观测资料,利用灰色关联度分析法分析了各气象要素对水面蒸发的影响程度,结果表明各气象要素对E601型蒸发皿蒸发量的影响程度,从大到小的排列顺序依次为气温>相时湿度>日照时数>风速.希望从气象因素的角度出发,为区域内水资源的优化调度提供理论参考.     

北京市能源消费与主要气象因子的突变点分析--基于灰色关联理论

采用灰关联分析算法,探寻北京市1980-2010年能源消费与气象因子(平均气温、降水量和日照时数等)时间序列的突变点,并将能源消费与气象因子序列进行趋势分析.结果表明:北京市能源消费序列的突变位置是1993与1997年,气象因子序列的突变位置介于1993-2000年之间;平均气温、日照时数与能源消费序列的突变位置完全相同,也即北京市气象因子与能源消费的关系极其密切.     

气象因子对西安城市用电量的影响研究及中长期系统化预测

城市用电量预测是电力及相关经济部门开展电力供需形势分析的重要依据。本文选取2004—2014年西安市用电量月度数据和气象数据,建立用电量预测的计量经济模型,在此基础上建立西安市用电量业务化系统,初步应用于西安市未来用电量预测。结果表明,气温与西安市用电量之间表现为稳健的正U型非线性关系;西安市用电量需求高峰主要在冬季,但由于春节等因素,工业用电量在2月大幅减少,居民用电量却显著增加;模型对全社会用电量拟合准确,对未来用电量预测准确率高,具有开展中长期预测的适用能力;通过建立西安城市用电量气象业务系统,将未来天气预报或气候预测结果带入业务系统中,可滚动预测未来12个月可能耗电量,可为调节电力分配提供科学参考,提升电力供应的调度管理水平。     

荤尉地区气象要素对水面蒸发量影响程度的灰关联分析

根据新疆尉犁县气象站1995-2004年小型蒸发皿（直径20cm）蒸发量及相关常规气象观测资料，利用灰色关联度分析法分析了各气象要素对水面蒸发的影响程度。结果表明各气象要素对小型蒸发皿（直径20cm）月平均水面蒸发量的影响程度从大到小的排列顺序为气温〉日照时数〉风速〉相对湿度。     

重庆中心城区气象因子对大气污染影响的研究

基于多元线性回归模型,采用主成分分析和通径分析方法,量化研究了2014~2020年重庆市中心城区北碚区空气质量情况以及气象因子对大气污染的影响。结果表明：北碚区空气质量以优良天数为主,且优良天数呈逐年增加趋势,中度和重度污染天数不明显,环境空气质量指数（AQI）、PM_2.5浓度呈逐年下降趋势,8 h臭氧（O₃-8h）浓度呈上升趋势。最高气温和相对湿度对AQI的贡献率最大,均为16%;风速贡献最小,占11%。最低气温和最高气温是影响PM_2.5浓度日变化的主要因子,贡献率分别为31.6%、−12.6%。平均气温和最低气温是影响O₃浓度日变化的主要因子,贡献率分别为63.6%、−36.8%。可见,气温对重庆中心城区大气污染的影响最为显著。     

1999—2008年巴彦诺尔公气象要素对水面蒸发影响的灰色关联分析

利用巴彦诺尔公基准气候站1999—2008年非冻结期(4—10月)E-601B大型蒸发器观测的蒸发量,以及同步观测的常规气象要素,采用灰色关联方法初步探讨温度、风速、日照时数、气压等气象要素对水面蒸发的影响程度。结果表明,气象要素对巴彦诺尔公地区蒸发量影响程度从大到小的排序依次为温度、日照时数、气压和风速。     

气象因子对太原地区空气质量的影响研究

利用2017—2019年太原小店区气象与空气质量指数逐时数据,分析了气象因子对空气质量指数的影响,对易污染月份空气质量进行了深入分析,利用神经网络方法构建了气象因子与空气质量指数的关系模型,并与逐步回归模型进行了对比。结果表明:(1)2017—2019年太原地区空气质量6个等级均出现过,其中,良占比最大,为51.9%;严重污染等级最少,为1.9%。每年8月空气质量最好,1月空气质量最差,11月—次年2月为易污染月份。(2)气温、风速、气压对空气质量指数的影响主要表现为负相关,9月—次年2月呈显著负相关;降水主要表现为负相关;相对湿度对空气质量指数影响较大,8月—次年3月呈显著正相关,6—7月呈显著负相关。(3)易污染月份,太原地区空气质量以良为主,占40.7%;其次为轻度污染,占24.8%;严重污染占4.6%。相对湿度、风速对空气质量影响较大,表现为强相关。(4)神经网络构建的气象因子与空气质量指数的关系模型,与逐步回归分析模型相比,准确率由91%提高到94%。神经网络模型模拟效果更佳,为太原地区治理大气污染提供重要的参考价值。     

气象因子对近地面臭氧污染影响的研究

本文通过对１９９３年春季和春夏之交的O3浓度逐日变化、日变化和气象因子关系的分析，提出了影响O3浓度的主导气象因子和不同情况下形成高浓度O3的主要因子，提出了大风速对逐日变化中O3浓度特高及浓度日变化峰值的重要作用，并指出高温、低湿、小风并不是在所有情况都是促成高浓度O3的因子。另外，雾也可以成为近地面O3浓度增值的因素，主要原因是雾内湍流发展将高浓度O3大量输向下方。     

气象因子对晚稻小农占粒重的影响

对晚稻中熟小农占品种的观测数据分析表明，影响千粒重的外部因素除栽培措施外，气象因子的作用亦相当重要。全生育期的气温日较差大与灌浆期间日照时数多、平均温度低共同作用有利于延长灌浆时间和提高灌浆速度，从而有利于提高千粒重，而不利因素则主要是在水稻减数分裂期及抽穗至乳熟期的大风和暴雨。