几种暴雨预报方法内部一致性的信度评价

采用基于权重Kappa统计值的方法,在剔除了由于偶然性和随机性造成的一致性的基础上,对3种常用暴雨预报方法的预报结果的一致性进行了衡量.结果表明,数值模式预报与综合经验预报的预报结果为“本质的一致性”,说明其预报结果的一致性并不是由于偶然性造成的;衡量结果是清晰的,内部一致性的信度评价是可靠的,避免了来自主观评价的差异,从而有利于提高对不同预报方法预报结果的差异性的认识,对进一步提高暴雨预报的准确度有重要意义.     

徐州市的大雾及其预报方法初探

[目的]探讨徐州市大雾天气的特点及预报方法。[方法]利用1960～2009年徐州地区大雾天气历史资料,对该区大雾的特点以及形成条件进行分析,然后介绍大雾天气的预报方法,最后提出大雾的防灾对策。[结果]徐州一年四季均可能出现大雾,最多的是12月份,占全年的16.4%;6月份最少,占全年的2.2%,且持续时间较短,浓度也不大;冬半年远多于夏半年,10月～次年2月的5个月即占了全年的2/3。大雾的生成时间主要是在后半夜至早晨前后为最多,而午后出现大雾的情况极少,说明徐州市大雾主要以辐射雾为主,纯平流雾较少,而有时也会有平流+辐射混合雾出现。[结论]该研究为徐州市大雾天气的准确预报提供了较为科学的预报方法。     

安徽省霍山县植被覆盖度动态变化及预测

基于1994,2000,2006和2011年4个时期的Landsat TM/ETM+遥感影像数据,应用像元二分模型和CA—Markov模型对安徽省霍山县植被覆盖度的时空变化进行了分析。结果表明,霍山县植被覆盖度总体分布特征是东北部植被覆盖度较小,南部、西北部较大;1994—2011年该县植被覆盖状况呈明显的上升趋势,高植被覆盖度的面积增加了339.91km2,中低植被覆盖度、低植被覆盖度、裸地的面积分别减少了116.15,63.34和20.29km2;CA-Markov模型可较好地预测2020年植被覆盖度的空间分布格局;霍山县植被覆盖状况的改善是人类活动和气候变化共同作用的结果。优化产业结构,防治水土流失是研究区生态环境建设的重点。