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心脑血管疾病与气象因素关系预测模型的建立与评估

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中国卒中杂志 2024年第6期19卷 632-639页

作者：尚媛媛杜正静陈静怡彭波龙杰琦贵州省生态与农业气象中心贵阳550002 贵州省山地气象科学研究所贵州省气象服务中心

目的探讨心脑血管疾病的发病状况和气象因素之间的关系,运用机器学习方法预测心脑血管疾病发病风险等级,为疾病防控提供科学依据。方法以贵州省疾病预防控制中心提供的心脑血管疾病患者为研究对象,通过相关性分析确定模型的预测因子,分... 详细信息

目的探讨心脑血管疾病的发病状况和气象因素之间的关系,运用机器学习方法预测心脑血管疾病发病风险等级,为疾病防控提供科学依据。方法以贵州省疾病预防控制中心提供的心脑血管疾病患者为研究对象,通过相关性分析确定模型的预测因子,分别基于支持向量机、极端梯度提升、轻量级梯度提升机、随机森林这4种机器学习模型构建心脑血管疾病发病风险的预测模型。将纳入患者以8∶2的比例分为训练集和测试集。训练集用于模型训练和参数优化,测试集用于评价模型效果。主要以准确率来评价各模型的预测效果。结果本研究共纳入60岁以上心脑血管疾病患者16383例,其中女性6507例,且日发病例数表现为不平衡数据,其中诊断类型包括急性心肌梗死、卒中、心绞痛、心源性猝死。日发病例数与气压、气温、湿度3大类26种气象因素存在相关性,与气压、相对湿度呈正相关,与气温呈负相关。采用GridSearchCV函数找出最优权重的配比后,使用机器学习方法构建模型,并通过测试集验证输出模型指标参数。轻量级梯度提升机模型在预测任务中表现最佳,准确率达到85.68%,精确率为82.56%,召回率为85.68%,F1分数为79.56%(均P气象因素,排名第2和第3的是发病前48 h气温和发病前24 h气温,对应INP值分别为62002、43216。结论基于机器学习方法建立的心脑血管疾病发病预测模型具有较高的预测价值,其中轻量级梯度提升机模型的预测效果最好。

关键词：心脑血管疾病气象因素机器学习预测模型

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贵州茶树春季低温灾害气候风险评估与区划

中国农业科技导报 2024年

作者：张波罗阳欢李浪梁恒飞胡家敏贵州省生态与农业气象中心贵州省气候中心贵州省山地气象科学研究所荔波县气象局

春季低温灾害是影响贵州茶树的主要气象灾害之一，开展茶树春季低温灾害风险评估和区划，可为贵州茶产业科学的合理布局、设计低温气象指数保险产品提供技术支撑。基于自然灾害风险理论，利用贵州省1961—2020年84个气象站的逐日平均气... 详细信息

春季低温灾害是影响贵州茶树的主要气象灾害之一，开展茶树春季低温灾害风险评估和区划，可为贵州茶产业科学的合理布局、设计低温气象指数保险产品提供技术支撑。基于自然灾害风险理论，利用贵州省1961—2020年84个气象站的逐日平均气温和日最低气温资料及1999—2017年各地茶树种植面积和产量资料，采用数理统计、信息熵权法、层次分析法和地理信息系统（geographic information system,GIS）空间分析等方法，开展贵州茶树春季低温灾害风险评估与区划。结果表明，致灾危险性指数与地理因子之间关系密切，空间上致灾危险性指数的高值区主要分布在高海拔区域。孕灾环境敏感性指数整体呈现自西向东递减的变化趋势。茶树低温灾害高风险等级面积为9.07×10～5 hm2，约占5.15%；中高风险等级面积为3.16×10～6 hm2，约占17.96%；低风险等级面积为3.49×10～6 hm2，约占19.81%。其中，高风险和中高风险等级主要分布在威宁县、赫章县、纳雍县、大方县、水城区、都匀市西部、雷山县中部、江口县北部、印江县南部、湄潭县、凤冈县西部、正安县西部和东部局地以及务川县西部；低风险区主要分布西南部的北盘江流域、北部的赤水河流域和东南部的都柳江流域等。

关键词：茶树霜冻害倒春寒风险区划贵州

基于累加气候概率的FSS检验方法对多模式短时暴雨预报的评估

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大气科学 2024年第4期48卷 1478-1498页

作者：董美莹邱金晶陈锋吴梦雯陈晔峰邓芳萍浙江省气象科学研究所杭州310008

为深入认识数值天气模式强降水精细化预报性能,本文以短时强降水多发的浙江省2019年5到10月降水为例,采用分数技巧评分(Fractions Skill Score,简称FSS)邻域检验方法,评估了6个业务模式短时降水预报准确性,重点探讨了各模式短时暴雨预... 详细信息

为深入认识数值天气模式强降水精细化预报性能,本文以短时强降水多发的浙江省2019年5到10月降水为例,采用分数技巧评分(Fractions Skill Score,简称FSS)邻域检验方法,评估了6个业务模式短时降水预报准确性,重点探讨了各模式短时暴雨预报能力及天气背景的影响。结果表明:(1)基于站点降水的累加气候概率,确定了短时小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨的预报技巧评分阈值各为0.583、0.522、0.506、0.502和0.500,改进并实现了FSS方法对长时间序列各等级降水预报技巧尺度的综合评估。(2)只有上海中尺度区域数值预报业务系统和浙江中尺度区域数值预报业务系统的暴雨预报平均评分达到预报技巧,相应技巧尺度为159、159和183 km;这3个产品共有约6成预报达到技巧评分,其技巧尺度累积频率从3 km至183 km可增幅近50%,这种尺度选择性评价可为不同尺度下产品应用提供参考。(3)不同天气背景下各模式预报性能差异明显。台风类、梅雨类和弱天气尺度强迫类短时暴雨预报的最优模式分别是欧洲中期天气预报中心全球预报模式、上海中尺度区域数值预报业务系统和浙江中尺度区域数值预报业务系统,各技巧尺度为27、99和135 km,模式产品使用中需分类区别对待。

关键词：分数技巧评分数值天气预报模式短时暴雨评估

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融合EOF分解及CNN-LSTM神经网络的PM预测

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环境科学 2024年

作者：李明明王小兰岳江陈玲汪文雅杨爱琴山西省气象科学研究所

利用2016～2020年太原市地面气象资料和环境空气质量资料，分析了太原市PM2.5浓度的时间和空间的变化特征，运用EOF分解诊断分析方法，对太原市PM2.5浓度时空变化特征进行了研究，同时利用随机森林模型分析了气象因子的重要性，建立基于... 详细信息

利用2016～2020年太原市地面气象资料和环境空气质量资料，分析了太原市PM2.5浓度的时间和空间的变化特征，运用EOF分解诊断分析方法，对太原市PM2.5浓度时空变化特征进行了研究，同时利用随机森林模型分析了气象因子的重要性，建立基于CNN-LSTM神经网络的PM2.5浓度预报模型。结果表明，2016～2020年太原市区PM2.5浓度年均值总体上呈现出逐年减少的趋势，高值主要出现在11月、12月、1月和2月，18:00至翌日的02:00日易出现PM2.5浓度峰值，PM2.5浓度年均值呈现自西北向东南逐渐增加的趋势。PM2.5浓度的EOF分解：模态1特征向量的方差贡献率为49.4%，模态2特征向量的方差贡献率为30.8%，以晋源-巨轮-南寨为界，负值区主要在东南，中心位于东南部的小店，正值区则主要位于西北，其中心位于金胜。PM2.5浓度与相对湿度、露点温度之间显著正相关；与风速、降水量和混合层高度主要表现为负相关，与通风量和自净能力也主要呈现一般负相关，与气温相关性不明显。相对湿度、露点温气压、度和混合层高度在四个季节特征排序中均占较为重要的地位，其次是风速、风向、通风量和自净能力重要程度相对一般。采用CNN-LSTM模型建模，PM2.5浓度预测的R2在春、夏、秋和冬这4个季节分别为0.805、0.826、0.897和0.901，4个季节R2均在0.8以上，在4个季节CNN-LSTM模型的预测残差值均近似于正态分布，模型的绝对误差控制在10μg·m-3以下的预测结果夏季最高达到81.2%，秋季和春季次之，分别为75.9%和62.9%，冬季表现一般，有51.5%预测结果的绝对误差低于10μg·m-3。

关键词：气象特征 EOF分解 PM 浓度 CNN神经网络 LSTM神经网络预测

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贵州省汛期降水特征及强降水过程分型研究

山地气象学报 2024年第1期48卷 46-53页

作者：罗阳欢白慧陈早阳李忠燕李浪贵州省气候中心贵州贵阳550002 贵州省山地气象科学研究所贵州贵阳550002

【目的】为探究贵州省汛期降水的时空分布特征及演变规律。【方法】利用贵州省81个气象观测站1981—2020年汛期降水资料,采用EOF、REOF及交叉小波分析等方法对贵州省汛期降水时空特征进行分析及强降水过程分型研究。【结果】贵州省1981... 详细信息

【目的】为探究贵州省汛期降水的时空分布特征及演变规律。【方法】利用贵州省81个气象观测站1981—2020年汛期降水资料,采用EOF、REOF及交叉小波分析等方法对贵州省汛期降水时空特征进行分析及强降水过程分型研究。【结果】贵州省1981—2020年汛期平均降水量为924.9 mm,降水量在682.7~1194.1 mm,呈显著上升趋势,上升速率为16.94 mm/10 a。贵州汛期降水大体上呈现西南向东北递减的趋势,强降水过程次数及持续天数分布及波动变化与汛期降水基本一致。【结论】贵州省汛期降水分布不均,具有显著的年代际变化。贵州省汛期强降水空间场主要有全省一致型、东西反向型和南北反向型3种典型模态。经REOF方法可将贵州省细分为3个强降水区域,根据环流场分析,又可进一步划分为东部型强降水(Ⅰ型和Ⅲ型)与西部型强降水(Ⅱ型),各类型强降水落区受500 hPa环流分布情况以及850 hPa水汽来源与强度的影响。

关键词：汛期降水时空特征分型贵州省

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赣南脐橙气候品质归一化指数构建

农业工程学报 2024年第7期40卷 335-342页

作者：李翔翔杨爱萍金国花丁美萍杨军江西省农业气象中心南昌330096 江西省气象科学研究所南昌330096 信丰县气象局赣州341600

为建立赣南脐橙综合品质的气候评价方法,该研究基于2008—2011年和2021—2022年赣南脐橙单果质量、维生素C和固酸比等品质因子实测和气象资料,首先通过品质与气象要素的逐旬相关系数动态变化规律,找出关键气象要素及其影响时段;然后基... 详细信息

为建立赣南脐橙综合品质的气候评价方法,该研究基于2008—2011年和2021—2022年赣南脐橙单果质量、维生素C和固酸比等品质因子实测和气象资料,首先通过品质与气象要素的逐旬相关系数动态变化规律,找出关键气象要素及其影响时段;然后基于关键影响时段的气象要素,采用逐步回归法建立各品质因子的气象关系模型,并且结合“最大最小值”归一化法和加权求和法,模拟得到1981—2020年赣南脐橙综合品质指数(composite quality index,CQI);最后,基于综合品质指数与气象要素的相关性,构建赣南脐橙气候品质归一化指数(normalized climate-quality index,NCI)及其等级阈值。结果表明:各品质因子与光温要素相关性分为3个阶段,初夏(6月)和秋季(10—11月)光温充足有利于赣南脐橙品质提升,盛夏(7—8月)晴热高温对营养品质和风味不利;影响赣南脐橙综合品质指数(CQI)的关键气象要素为6月累积日照时数、7月上旬至9月中旬平均最高气温和9月下旬至10月下旬平均最高气温,基于以上要素构建的赣南脐橙气候品质归一化指数NCI≤0.45、0.450.65分别表示为差、较优、优和特优等级;利用2021—2022年宁都县和信丰县品质实测资料进行验证,NCI偏差多在0.07以内。该研究可为柑橘品质的敏感气象要素识别和气候品质评价研究提供一定参考。

关键词：品质气候农业评价模型赣南脐橙

基于气象要素的贵州中东部区域烤烟单叶重模型的比较

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中国农业气象 2024年第9期45卷 1012-1026页

作者：李想夏晓玲刘艳霞刘涛曾莉萍陈丽萍徐健王骏飞伍洲王克敏中国烟草总公司贵州公司贵阳550005 贵州省气象服务中心/贵州新气象科技有限责任公司贵阳550002 贵州省山地气象科学研究所贵阳550002

选取贵州中东部烟叶种植区域2010-2021年47个区(县)气象和烤烟单叶重数据,分析气象要素对烤烟单叶重的影响,运用线性和非线性4种方式基于年尺度4个气象要素(四要素)和旬尺度多个气象要素(多要素)分别建立烤烟单叶重模型,并验证模型的准... 详细信息

选取贵州中东部烟叶种植区域2010-2021年47个区(县)气象和烤烟单叶重数据,分析气象要素对烤烟单叶重的影响,运用线性和非线性4种方式基于年尺度4个气象要素(四要素)和旬尺度多个气象要素(多要素)分别建立烤烟单叶重模型,并验证模型的准确性和稳定性,探究不同模型在贵州中东部区域评估单叶重的优劣。结果表明:(1)贵州中东部烟区近12a下部叶单叶重平均为5.7g,中部叶单叶重平均为9.2g,上部叶单叶重平均为10.8g,下部叶单叶重变幅小于中部叶和上部叶。(2)基于四要素建模,下部叶单叶重BP神经网络算法模型的模拟效果最优,R^(2)为0.26,RMSE为0.84g;中、上两部叶单叶重的随机森林算法模型的模拟效果最优,中部叶R^(2)为0.33,RMSE为1.08g,上部叶R^(2)为0.16,RMSE为1.59g。基于多要素建模,下、上两部叶单叶重的随机森林算法模型的模拟效果最优,下部叶R^(2)为0.22,RMSE为0.85g,上部叶R^(2)为0.16,RMSE为1.57g;中部叶单叶重的BP神经网络算法模型的模拟效果最优,R^(2)为0.18,RMSE为1.14g。(3)基于多要素的逐步回归算法在下部叶的准确率为34.86%,其他算法对同叶位的模拟准确性普遍在70%以上,多要素BP神经网络模型预测下部叶单叶重准确率最高,为86.24%,四要素随机森林模型中部叶单叶重准确率最高,为89.91%;多要素随机森林算法预测上部叶单叶重准确率最高,为84.4%。(4)基于四要素算法模型对贵州中东部2021年单叶重预测,中下部叶单叶重四种算法模型准确率差别不大,上部叶单叶重随机森林算法的准确率最高,为91%,明显高于其余三种算法模型;基于多要素情况下,各模型下、中、上部位平均模拟准确率为81%、74%和85%。(5)在市州维度四要素条件下,下部叶单叶重模拟结果BP神经网络平均准确率为84%;四种算法模型对中部叶模拟结果无显著差异;上部叶模拟结果随机森林算法平均准确率最高,为92%。多要素条件下,下部叶单叶重模拟结果线性回归平均准确率为91%;上部叶单叶重模拟结果线性回归平均准确率最高,为88%。综上,针对贵州中东部平均烟叶单叶重,采用四要素运用BP神经网络和随机森林算法能较好地模拟气象因素对烟叶单叶重的影响,为烟叶生产的调控提供科学依据。

关键词：烤烟单叶重气象要素算法模型 BP神经网络随机森林

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贵阳近百年气候变化及干湿演变

山地气象学报 2024年第4期48卷 56-64页

作者：吴兴洋严小冬支亚京许平吴展云袁顺贵州省气象数据中心贵州贵阳550002 贵州省山地气象科学研究所贵州贵阳550081

【目的】探索近百年来全球变暖背景下贵阳气候干湿演变过程与趋势,为应对气候变化风险提供事实依据。【方法】基于贵阳1921年以来的均一化气温和降水量序列,构建其相较于1921—1950年(早期)气温、降水量平均值的距平和相对距平序列,分... 详细信息

【目的】探索近百年来全球变暖背景下贵阳气候干湿演变过程与趋势,为应对气候变化风险提供事实依据。【方法】基于贵阳1921年以来的均一化气温和降水量序列,构建其相较于1921—1950年(早期)气温、降水量平均值的距平和相对距平序列,分析贵阳近百年气候干湿演变。【结果】1921—2023年,贵阳气温升温趋势显著,通过0.05显著性检验,降水量呈不显著减少趋势。与早期气候相比,近百年来,贵阳气候暖干化明显,偏暖、偏干气候分别为64 a、62 a,其中暖干42 a,暖湿22 a,冷湿19 a,冷干20 a;贵阳经历了冷湿(1921—1936年)到暖湿(1937—1953年),冷湿冷干并存,冷干占优(1954—1986年)到暖干居多(1987—2011年)的气候变化过程,2012年后,气候倾向暖湿化。103 a间,气温出现显著偏差年份占比达到1/5,偏高年份接近1/3,偏低11 a,出现异常偏暖6 a,异常偏冷1 a。降水量没有异常偏差年份,1936年等共6 a降水量偏少,降水量偏多仅有1954年。【结论】贵阳秋冬季气候偏干、偏暖趋势明显,秋季特别突出,偏暖74 a,偏干70 a,夏季是贵阳气候最为稳定的季节,气温、降水变化趋势均不显著。未来,贵阳应在夏季做好储水工作,以应对秋冬季可能发生的极端干暖化气候。

关键词：贵阳气候干湿演变

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针对大范围降温天气的气温预报检验方法

山地气象学报 2024年第4期48卷 1-9页

作者：唐延婧陈蕾杜正静尚媛媛宋丹贵州省气象服务中心贵州贵阳550002 贵州省山地气象科学研究所贵州贵阳550081

【目的】为客观评价大范围降温天气中的气温预报效果。【方法】以传统检验方法为基础,借鉴面向对象的检验方法,构建了以降温范围和中心强度偏差、日气温大误差率为主的降温预报综合检验指标。以2020年6月1日—2021年5月31日期间中国大... 详细信息

【目的】为客观评价大范围降温天气中的气温预报效果。【方法】以传统检验方法为基础,借鉴面向对象的检验方法,构建了以降温范围和中心强度偏差、日气温大误差率为主的降温预报综合检验指标。以2020年6月1日—2021年5月31日期间中国大范围降温日为样本,对ECMWF、NCEP客观模式1~7 d时效的气温预报开展检验。【结果】临近时段各预报场预报的降温日都较可靠,但漏报较多;降温预报偏差综合指数揭示在降温空间分布上,各预报场有降温范围偏小或降温中心偏离的缺陷,ECMWF的降温预报效果优势明显,而NCEP预报效果欠佳,主要因NCEP气温预报偏差大,但其对降温形态的预报具有参考性。对降温预报检验方法开展讨论,发现引入气温变化后的降温预报偏差综合指数结果与传统检验有差异,因此针对降温天气开展检验是有必要的;通过各降温过程比较和典型个例讨论,降温预报综合检验各项指标具有检验意义,所构建的降温预报偏差综合指数能够客观反映大范围降温日的气温、降温预报性能,可用于开展各降温日、各预报的比较。【结论】降温预报时间检验和降温预报综合检验分别关注大范围降温天气下降温预报在时间和空间上的偏差,可拓展应用到不同区域范围。

关键词：降温气温预报检验