摘要：文章主要介绍了基于MICAPS3.2系统框架的人工影响天气业务平台的设计与开发。首先介绍了MICAPS3.2的主要功能、模块设计特点以及主要的系统接口情况。其次介绍了人工影响天气的工作流程、工作内容以及主要产品并指出不同类型的数据在该系统中的交互方法。最后,针对人影工作特点设计菜单和界面布局,完成系统开发设计,并展示了开发完成后人影业务主要产品的例子。

摘要：选取长江中下游的芜湖地区超级水稻生产基地为试验区域,以2019年7月20日−8月9日连续高温日为试验时段,设计基于消费级无人机与便携式多光谱传感器的水稻长势遥感监测系统,并创建数据后处理分析与应用方法,对处于生育敏感期稻株的光谱特征进行研究,建立水稻高温胁迫的反演识别模型。结果表明:稻株植被指数与叶面积指数呈显著的指数关系,相关系数达到0.918,由此建立稻株叶面积指数反演模型,并进一步确定稻株出现高温胁迫的叶面积指数判别条件。利用叶面积指数反演模型和判别条件对实验区域内的水稻进行高温胁迫下的光谱特征提取与分析,结果显示,实验区域内15.3%的水稻受到了持续高温胁迫的影响,与农业部门田间调查事实相符,即实验区域内水稻灌浆率为82.2%。相对于传统人工田间调查和卫星遥感调查的作物长势监测方法,便携式无人机多光谱遥感监测技术具有空间分辨率高、可实时大范围监测、简单易行以及应用成本低等特点,利于普及与推广,在农作物自然灾害监测方面具有应用前景。

摘要：为了适应气象现代化以及重整节约资源,安徽省气象局基于虚拟化技术,开展了气象业务省级资源池设计与应用研究,主要包括服务器与存储资源池、桌面和应用资源池建设,并推进省市县业务整合,"云+端"和移动化改造。本文从云计算的组成及核心技术、虚拟化存储技术、应用虚拟化技术和网络虚拟化技术方面展开关键技术探讨。给出了安徽省气象业务省级资源池总体架构、服务器与存储资源池、虚拟应用与虚拟桌面资源池和资源池调度管理系统的设计方案。通过对传统PC与虚拟桌面系统性能、故障处理可靠性测试进行比较,得出采用虚拟化后资源利用率和维护效率提高,24h功耗和服务器准备周期减少,软件故障维护和软件故障影响业务运行时间减少,不影响硬件故障维护和业务运行。安徽省气象业务资源池建设具有实际的应用价值。

摘要：基于合肥市NO_2浓度逐时监测数据,分析了该地区冬季大气NO_2污染的时空变化特征;并在主要大气污染源调查的基础上,构建了污染源排放清单,利用CALPUFF模型对NO_2浓度的动态变化进行了模拟。结果表明:合肥市大气NO_2浓度除个别点超标外,基本在《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级标准限值内。受主导风向和污染源位置影响,合肥市大气NO_2浓度以东北、西南部较高;浓度日变化呈典型的双峰型分布,早晚出现峰值,午后出现谷值,并且在休息日表现出污染浓度下降、日变化趋缓的"周末效应"。CALPUFF模型对NO_2浓度的空间分布格局总体把握较好,并且对其逐日变化具有比较可靠的模拟能力,模拟值与监测值的相关系数达0.7,模型对工作日的模拟效果略优于休息日。在研究时段内合肥市区面源对大气NO_2污染浓度贡献最为显著。

摘要：为有效防控城市大气环境污染,以CALPUFF模型为核心构建了NO_2剩余大气环境容量定量测算方法。在分析了CALPUFF模型适用性的基础上应用于合肥市,并进行排放源布局优化。结果表明,污染源对控制点的影响主要受距离和风向的影响,距离越近,并且处于主导风向下风向的地区,受源排放的影响越大。由于合肥市主要盛行东风,因此合肥市东部不宜设置污染源,在工业园区规划时应避免;相对来说西南方向新增污染源对合肥市的总体影响较小。目前,调整后合肥市NO_2剩余大气环境容量约为3.58万t/a,并且正在逐年减小。

摘要：采用1961—2010年安徽省辐射观测数据和常规气象要素观测资料,建立了太阳总辐射的气候学计算方法;进而推算了安徽省各地太阳总辐射,并采用趋势分析、突变检验和小波分析等方法研究了其时空变化特征。结果表明:以理论天文辐射为起始值所建立的全省统一公式,能够较好的拟合安徽省月尺度的太阳总辐射值。根据公式推算的安徽省各地太阳总辐射资源的丰富程度以3级为主,空间分布呈北多南少的特征,季节分布为夏多冬少单峰型,但在梅雨期存在波谷。近50年来安徽省各地太阳总辐射量基本呈一致的减少趋势,全省平均下降趋势为每10年减少0.31 MJ·m-2·d-1,近年来辐射下降趋缓。安徽省太阳总辐射在20世纪80年代初存在一次突变现象;近50年总辐射量以准10年和4~6年左右周期振荡较为明显,而20世纪80年代以来年代际振荡信号减弱,并且太阳总辐射气候态以偏少为主。

摘要：基于安徽省来安县区域生态环境气象监测站网数据和卫星遥感数据,选取了能见度、霾频率、温湿适宜频率和植被覆盖度4个因子进行统计分析,从而构建了乡镇区域生态环境的气象评价指标(MEI)。对2015年8月至12月来安县各乡镇的MEI适用性和可靠性进行了试算验证,结果表明MEI能够科学合理地反映各乡镇区域间生态环境质量状况的差异和季节变化差异。本文提出的指标适用于乡镇级及以上的行政区域范围内的霾监测和评估,以及地方社会经济发展对生态环境的影响评估,旨在为乡镇级区域生态环境健康发展提供科学依据。

摘要：采用安徽省2010—2016年ADTD二维闪电定位数据,经质量控制后,利用自然断点法对安徽省雷电易发区域进行了划分,结果表明:(1)安徽省雷电高易发区主要分布在池州市、铜陵市、芜湖市、宣城市中东部地区、滁州市东部、六安市东部、安庆市西部和黄山市部分地区;中等易发区主要分布在淮河以南的滁州市、马鞍山市、安庆市大部分地区、六安市大部分地区、合肥市西部和南部、宣城市西部和南部地区;一般易发区主要分布在沿淮和淮河以北地区的宿州市、淮北市、亳州市、阜阳市、淮南市、蚌埠市大部分地区以及合肥市中东部地区;(2)利用百分位数法将雷电流强度分为1、2、3级,各等级雷电易发区域分布总体一致,大致为"南高北低"特征,但部分地区差异较大。其中1级、2级分布特征相对较为接近;(3)地形因素对雷电活动具有较大的影响,大别山区,皖南山区和皖东丘陵地区较之淮北平原地区的雷电易发等级更高。在淮河以南地区,雷电密度和河网密度分布存在较好的正相关,河网越密集,对应的雷电易发等级越高。但在淮河以北地区,雷电密度和河网以及土壤电导率的分布没有明显关联。

摘要：利用1961—2015年安徽省雷暴日数资料和2010—2015年ADTD系统闪电定位数据,以县级行政区域为基本单位,采用线性和幂两种计算模型分析安徽省年平均云地闪密度N_g与雷暴日数T_d的关系,并与《建筑物防雷设计规范》(GB 50057)公式的计算结果进行对比。结果表明:2010—2015年安徽省雷暴日数与1961—2015年雷暴日数的观测数据无显著性差异,幂模型比线性模型更适用于表征安徽省年平均云地闪密度和雷暴日数的关系。利用雷暴日数据结合规范两种计算公式得到的安徽省各县区年平均云地闪密度与实际观测的云地闪密度存在较大的差异,公式N_g=0.024T_d^(1.3)计算的云地闪密度的样本平均相对误差为31.65%,低于N_g=0.100T_d计算的云地闪密度的样本相对误差44.03%。拟合公式N_g=0.0281T_d^(1.369)计算的安徽省年平均云地闪密度与实际观测的云地闪密度接近,较规范中的两类公式N_g=0.024T_d^(1.3)和N_g=0.100T_d更适用于安徽地区。