近极值广义态密度及其在极端温度天气中的应用

为研究近极端温度天气对产生极端温度天气的指示意义,本文基于平均广义态密度的近似形式,构建了近极值广义态密度的参数,并定义了最概然近极值强度和最大平均广义态密度,运用广义态密度研究了1961-2013年间中国近极端温度天气的聚集现象.结果表明,当南京夏季日最高温度达到33.15℃时,下一时刻产生极端高温天气的概率最大,为33.43%.而冬季出现-2.78℃的近极端低温时,出现极端低温的概率最大,为29.83%.从全国范围来看,夏季在西北地区西部、西南及华南地区,当日最高温度达到距离高温阈值1.0~2.6℃的近极端高温时,最有可能出现极端高温天气.冬季,对于西南地区北部和东部以及华南地区西部,当日最低温度高于低温阈值1.2~3.2℃时,应及时给出极端低温天气的预警.     

节能减排 河南在行动

<正>强台风、沙尘暴、高温干旱、极端降水……全球极端天气频频发作,危害越发严重。究其原因,其中最重要且人类负有不可推卸责任的是,碳基燃料消耗过大而造成的全球气候变暖———极端天气只是能源消耗问题的一个折射而已。因此,推进节能减排迫在眉睫。     

中国2004:拷问狂风暴雨中的都市

今年夏天,我国各地频频出现极端天气,东北北部出现百年大旱,长江中游出现局部洪涝灾害,广东、广西、新疆等地出现极端高温天气.7月1日以来,我国全面进入主汛期,江南、华南部分地区江河水位迅速抬升,许多地区土壤中的水分已经饱和,如再遇强降雨,将增加发生较大洪水的可能性,防汛工作进入关键阶段.     

我们正面临史无前例的极端天气事件

<正>中国政府本着对民族、对人类负责任的态度,从长远发展战略考虑,积极治理和保护生态环境,既要"补上工业文明的课",又要"走好生态文明的路"。今年全球极端天气灾难频发。最近,世界气象组织发表一份公报指出,"我们正面临史无前例的极端天气事件",其中"包括俄罗斯的高温和森林     

科技与节能事业共成长

<正>强台风、沙尘暴,极端天气频频发作,强烈冲击着人们忧郁的眼神。高温干旱、极端降水,危害持续升级,不断拍打人们受伤的心灵。探根溯源,其中最重要且人类负有不可推卸责任的是:碳基燃料消耗过大而造     

气候变暖如何影响天气变化?

本文介绍了气候变暖背景下天气尺度现象的变化,阐述了气候变暖导致极端天气现象变得更为显著且频发,进一步指出这些极端天气现象如高温热浪和极端寒冷、干旱与洪涝等的发生呈不对称性,并存在区域分布差异特征.因此,相关机制研究有助于帮助人类适应环境变化,提高预测和防灾减灾的能力.     

四平市2007年6月高温少雨天气成因分析

20世纪80年代以来,极端天气气候事件频发,由其引发的自然灾害给社会经济和人民生活造成了严重的影响和损失.2007年入夏以来吉林省四平市持续高温少雨,多项纪录创历史极值,直接导致旱情加重.该文从大气环流特征与演变,人类活动等方面进行分析,分析得出造成高温干旱的天气气候成因.     

高温热浪脆弱性与适应性研究进展

 由于全球气候变化和城市热岛效应,高温热浪成为世界范围内夏季频繁发生的极端灾害天气事件,这引起了社会各界的广泛的关注。高温热浪对人类生存、社会经济发展、水资源和生态环境造成严重威胁。本文在气候变化的大背景下,对高温热浪的定义和影响高温热浪脆弱性的主要因素等方面已经开展的研究工作进行了综述,主要包括影响高温热浪危害程度的因子、高温热浪的敏感性和适应能力三个方面。在综述国内外研究进展的基础上,对未来应对高温热浪措施和策略进行了初步探讨,旨在为减轻高温热浪危害,加强适应和应对气候变化背景下的极端事件的研究。     

加拿大森林防火技术

近几十年来,由于气候变化,极端高温、大风天气频繁出现,加之世界范围的人口膨胀,工业化进程加快,森林中人类活动的影响加剧,森林火灾发生的危险性不断提高,防御和控制森林火灾受到各国的普遍重视。为减少森林火灾的危害,许多国家采用了一系列预防和扑救森林火灾的先进手段,避免了特大森林火灾发生,并使一般森林火灾的损失逐年下降。     

基于SSA-BP极端高温天气驾驶疲劳的检测

摘 要：疲劳驾驶是引起道路交通事故的主要因素之一,提高驾驶疲劳检测精度是预防交通事故的有效措施。为研究驾驶员在极端高温天气下驾驶过程中疲劳程度情况,基于生理反馈仪和卡罗林斯卡嗜睡表（Karolinska Sleepiness Scale, KSS）主观疲劳调查方法,采集了本地和外地2类驾驶员在正常天气（35℃以下）、高温天气（35℃~39℃）及极端高温天气（40℃及以上）等3种气温环境下主观疲劳值和生理指标（心电信号与表皮温度）。通过应用皮尔逊相关性分析方法、非参数检验（曼-惠特尼U检验）及配对检验针对各项生理指标进行特征分析。结果表明,在极端高温天气下2类驾驶员主观疲劳值与各项生理指标之间存在相关性;2类驾驶员主观疲劳值和各项生理指标在3种天气下变化存在显著差异;相比于本地驾驶员,在极端天气下外地驾驶员疲劳程度的增加较快。在此基础上,选用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化了BP（Back Propagation ）神经网络预测模型,建立基于SSA-BP驾驶疲劳检测模型,对样本数据进行预测与分类,验证了该模型的有效性。结果表明,标准BP神经网络和SSA-BP疲劳检测精度分别为88.5%、95%,建立的SSA-BP驾驶疲劳检测模型预测效果良好,可为极端高温道路交通安全提供参考与借鉴。