熊亚军
- 作品数：40 被引量：605H指数：16
- 供职机构：北京市气象局更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市科技计划项目中国气象局气象新技术推广项目更多>>
- 相关领域：天文地球环境科学与工程电气工程经济管理更多>>
- 城市生态气象监测评估初步研究与实践——以北京为例被引量：3
- 2020年
- 气象条件作为影响生态系统最活跃、最直接的驱动因子,影响着生态系统的质量和人类生存的环境,关系着生态保护和建设的成果,而城市生态系统具有与其他系统不一样的气候特征,目前还未形成一套有关城市的生态气象监测评估方法。基于生态气象学理论,分别从城市气候环境、与气候相关的陆表环境、大气环境、人居环境以及城市高影响天气气候事件等5个方面选择不同的要素和指标开展了城市生态气象监测评估初步研究,并以北京为例,利用2018年国家和区域自动气象站资料、大气成分观测资料、2002—2018年MODIS卫星资料、Landsat及环境一号卫星资料,开展了2018年北京城市生态气象监测评估。监测评估显示,(1)2018年北京城市“热岛”和“干岛”气候特征明显,并在北京二环与五环之间存在一个“冂”形风速低值区。(2)2018年北京陆表生态环境、大气环境、人居环境进一步好转:其中植被覆盖度达61.6%,创2002年以来新高,气象条件贡献率达50%,生态涵养区植被生态质量处于正常偏好的面积比例达93.2%;中心城区陆表温度为2011年以来最低值;重要水源地密云水库、官厅水库水体面积均为2000年以来最大值;气溶胶光学厚度、霾日数、大气静稳指数分别较过去4年平均值下降14%、31%和8%,大气扩散条件偏好,对霾日减少贡献率达21%,外地污染传输对PM2.5贡献达到53%;城市生态冷源较2013年明显增加,城市“热岛”得到缓解。(3)历史罕见的夏季高温闷热、冬季阶段低温、极端强降水以及持续无降水等高影响天气气候事件给城市安全运行和生态环境带来不利影响。综合评估表明2018年北京气象条件总体利于陆表生态环境改善,有利的气候条件提高了生态环境的质量,但城市生态质量仍面临着极端天气气候事件、城市热岛、低风速以及外来大气污染输送等风险。
- 刘勇洪刘勇洪轩春怡李梓铭栾庆祖刘海涛
- 关键词：大气环境人居环境
- 国内高温气候变化事实及其灾害特征研究进展被引量：30
- 2013年
- 高温是一种危害较大的灾害性天气,它的发生发展既与天气尺度的环流系统有关,又与热岛效应、下沉增温及地形等因素存在联系。本文从高温的气候特征、高温与环流的关系及高温灾害的风险评估3个方面,对国内高温气象灾害的相关研究成果进行了简要回顾,较系统地反映了国内高温气象灾害的研究进展。
- 熊亚军于平扈海波
- 北京一次持续雾霾天气过程的气象特征分析
- 2013年1月10日至14日,北京平原地区出现了水平能见度一度在2km以下,以PM2.5为首要污染物,空气质量持续5天维持在重度以上污染水平的雾-霾天气。综合分析雾-霾期间的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连...
- 唐宜西张小玲熊亚军
- 关键词：重污染气象条件污染物输送
- 文献传递
- 基于层次分析模型的北京雷电灾害风险评估被引量：58
- 2010年
- 城市气象灾害风险评估应用研究选用北京地区近10年的雷电监测资料,以区县行政区域为评估单元,利用层次分析模型评估各区县的雷电灾害风险。模型充分考虑了灾害冲击频次和城市社会经济组成结构等因素,拟定以"灾害历史发生频次、人口密度和人均GDP"等作为评估的主要指标,以此建立风险评估方程,划分风险等级。计算得出的风险估算值变化与该地区近10年中实际的雷电灾害发生频次的区县间的变化趋势大体一致。评估结果表明,北京雷电灾害除与自然闪电的空间分布有一定的关联外,还与下垫面易损特征及"承灾体"分布密切相关。评估结果的正确性也说明了评估方法的合理性。
- 扈海波王迎春熊亚军
- 关键词：城市气象灾害风险评估雷电灾害
- 北京市雷电灾害灾情综合评估模式被引量：43
- 2008年
- 在灾情网络分析的基础上,建立了北京市雷电灾害的灾情评估指标体系。通过对体系内的各评估指标进行量化分析,给出灾情评估指标的量纲换算表,进而确定了北京市雷电灾害的灾情综合评估模式,并对评估结果进行了等级划分。通过实例评估发现,此综合评估模式简单易于操作,且评估结果能较好地反映北京市雷电灾害的综合损失。
- 郭虎熊亚军扈海波
- 关键词：雷电灾害
- 基于天气分型的北京地区雷电潜势预报预警系统被引量：16
- 2012年
- 对1997-2006年457个雷暴过程的环流形势进行对比分析,将北京地区的雷暴天气分为东北低涡低槽、贝蒙低涡低槽、西来槽等11种雷暴天气型;利用南郊观象台(54511站)的探空资料计算对流有效位能、抬升指数和相对风暴螺旋度等33个对流参数,通过与北京地区SAFAIR3000获取的闪电定位资料进行统计分析,提取BCAPE、BLI、MDCI、BIC、KNEW和SWISS等6个对流参数作为北京地区潜势预报参数;采用事件概率回归(REEP)方法,利用获取的6个对流参数作为变量,形成了11种雷暴天气型下的潜势预报方法。利用WRF模式的预报场,建立适用于北京地区3～36 h雷电潜势预报系统。个例实验结果表明其具有较好准确性。由于该系统建立过程中使用了高分辨率探测资料和中尺度模式的输出结果,实现了雷电潜势预报由点到面,由粗到细的突破,对北京地区雷电预警预报具有一定的应用价值。
- 熊亚军廖晓农于波魏东吴庆梅
- 关键词：天气分型预报预警
- 北京一次连续重污染过程的气象条件分析
- 对2006年4月7日～10日北京市连续重污染过程,从其天气形势、气象要素、流场、大气稳定度等方面进行分析,发现此次连续重污染过程是一次沙尘先后两次重复影响北京所造成。第一次为内蒙沙源地沙尘随西北气流南下影响北京;第二次是...
- 付宗钰张明英熊亚军时少英
- 关键词：重污染沙尘
- 文献传递
- 北京地区大雾灾害风险评估
- 选用大雾观测资料测算城市地区的雾灾危险性指数，以规则网格作为评估单元，逐网格计算网格区域内的路网密度，以此作为雾灾的空间脆弱性指标，并针对重点设施的分布情况对脆弱性指数进行空间叠加订正;选用网格内的人口密度作为雾灾的易损...
- 扈海波熊亚军张姝丽
- 关键词：大雾天气风险评估
- 文献传递
- KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用被引量：51
- 2015年
- 利用北京地区2013年气象数据以及PM_(2.5)浓度数据与能见度数据进行对比分析,结果发现气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及PM_(2.5)小时浓度这7个要素是影响北京地区霾等级的关键因素。利用气温、地面气压、相对湿度、露点温度、U风、V风分量以及PM_(2.5)浓度作为7个属性特征,以霾等级做为标志量构建训练样本集,结合KNN(KNearest Neighbor)数据挖掘算法构建疆等级预报分类器,并开展霾等级客观识别实验。结果表明K=3时该分类器的分类预报效果最佳,其13个站点的分类准确率高达88.2%。基于该算法构建的KNN模型预报无霾时的漏报概率很小,准确率高达91.8%;预报有轻度霾、中度霾以及重度霾时,空报的概率仅分别为4.7%、1.4%和2.6%。2014年8月29日至9月2日北京地区一次霾天气过程的预报结果表明:南郊观象台、密云和延庆3站的预报准确率分别达到74%、64%和84%,但霾等级的精度方面还有待于进一步提高。
- 熊亚军廖晓农李梓铭张小玲孙兆彬赵秀娟赵普生马小会蒲维维
- 关键词：数据挖掘KNN
- 北京一次持续雾霾天气过程的气象特征分析
- 2013年1月10日至14日,北京平原地区出现了水平能见度一度在2km以下,以PM2.5为首要污染物,空气质量持续5天维持在重度以上污染水平的雾-霾天气。综合分析雾-霾期间的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连...
- 唐宜西张小玲熊亚军
- 关键词：污染物排放水平能见度逆温现象气象特征
- 文献传递
