摘要：为象窝茶产量预估、气象条件影响评估等提供技术支撑,采用新兴县太平镇 2006-2022年气温、降水、相对湿度、日照时数以及象窝茶产量数据,运用数理统计法、通径分析法、多元线性回归方程,筛选出影响茶产量的关键气象因子并建立象窝茶产量预测模型,结果表明:4 月平均气温偏高(偏低),有利于(不利于)春茶生长和提高春茶产量;6-8 月相对湿度偏高(偏低),有利于(不利于)夏茶生长和提高夏茶产量;9-11 月降雨量偏多(偏少),日照时数偏少(偏多),有利于(不利于)秋茶生长和提高秋茶产量.同时当全年气温≥35℃高温日数偏多(偏少)时,也不利于(有利于)茶叶生长.采用多元线性回归方程建立的象窝茶气象产量拟合模型,模型准确率达93%以上.

摘要：为提高海洋作业专业气象服务的能力,选取2019-2020 年茂名沿海北山自动气象站、海上风塔站和浮标站的风速数据,对比分析沿海各站灾害性大风的特征,以及不同天气系统背景下强风阵风系数之间的差异,结果表明:(1)各站的大风日数差异大,浮标站大风日数是海上风塔大风日数的2 倍,而海上风塔大风日数和北山站的相近.(2)各站大风日数 10 月最多,11 月次之,12 月第 3;各站强风日数也是 10 月最多,但排名第2 和第3 的分别为8 和9 月.(3)热带气旋和冷空气都是导致茂名浮标站强风的主要原因,强对流天气引起强风的概率最小;北山站和海上风塔强风主要由热带气旋引发.(4)阵风系数最大出现在海上风塔,其次是北山站,最小出现在浮标站,这跟其下垫面的粗糙度有着密切关系,下垫面越粗糙,阵风系数越大,下垫面越光滑,阵风系数越小.

摘要：为汛期旱涝预报预测提供参考,采用 1973-2022 年汛期广东 86 个国家气象站和NCEP再分析资料,重新计算标准降水蒸散指数(SPEI),并利用经验正交分解(EOF)和Mann-Kandall等方法,对广东汛期旱涝进行分型以及成因进行分析.结果表明:1)广东汛期旱涝空间分布模态主要分为3 种类型:全省一致型、东西型以及南北型.2)近 50 年广东汛期为一致干旱化趋势,尤其 1989-1993年汛期干旱化趋势明显.3)汛期降雨主落区为阳江、江门和汕尾;粤东对偏旱更敏感,而粤北对偏涝更敏感.4)广东汛期旱涝一致型分布可能是受西南季风强度影响,东西型可能与副热带高压、西风槽有关,南北型可能受台风或季风槽等南海低值系统影响.

摘要：为评估检验Pre-storm2.0大气电场仪内置预警算法的准确性,采用2020年5月—2020年8月大气电场观测资料,以及云对地闪电定位资料进行预警命中率(POD)、漏报率(MAR)、空报率(FAR)分析,结果表明:命中率达90％以上,其平均漏报率低于6％,第3级的告警对15 km的预警效果最好,预警命中率达91.3％.该仪器数据可应用于雷电监测预警、以及雷暴日数据统计.

摘要：为探讨西风带龙卷的对流风暴结构与演变特征,采用地面和高空气象观测资料与多普勒天气雷达观测资料,对2014年5月21日西风带天气背景下珠江三角洲产生的龙卷过程进行分析,结果表明:(1)龙卷发生在较强的低层(0～1 km)垂直风切变环境中,具有中等强度的对流有效位能、高K指数以及明显的"上干下湿"不稳定层结等特征.(2)龙卷发生在由降水产生的负变温区一侧,其降水所形成的冷池与地面的暖湿气流相互作用,有利于局地小尺度的气旋性辐合.(3)龙卷是从超级单体中产生,具有清晰的钩状回波和深厚的中气旋特征,存在入流缺口/有界弱回波区.(4)数值模拟发现3支气流辐合边界和超级单体风暴的相互作用,为龙卷风暴的形成提供了有利条件.

摘要：为揭示佛山市温室气体浓度变化规律,利用佛山南海高精度温室气体观测站温室气体浓度数据、大气污染物监测数据及地面气象观测数据,分析了 2023年11月至2024年10月佛山市温室气体二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)浓度的日、月、季节差异,探讨其与气象因子的关系,结果表明:(1)2024年佛山市CO2和CH4年平均浓度高于全球平均浓度,分别为452.8 ×10-6和2 274.6 × 10-9.CO2和CH4的日变化均呈单峰特征,07:00左右出现峰值,16:00-17:00出现谷值;不同季节的CO2和CH4的日变化规律不尽相同.(2)CO2和CH4具有一定的同源性,其他污染物中CO、NO2与CO2和CH4的相关性最大;CO2与PM2.5的相关性明显高于其与PM10的相关性,相反,CH4与PM10的相关性则明显高于其与PM2.5的相关性.(3)气象因子如气温、相对湿度和风速对CO2和CH4浓度有显著影响,其中CO2和CH4浓度与气温、风速呈负相关,与相对湿度呈正相关,尤其夏季的相关性更为明显.

摘要：为提高对连续性冷空气过程的预报能力,利用ERA5再分析数据、地面自动站观测数据和垂直探测数据,分析了 2024年2月下旬广州地区连续两次冷空气过程的差异,结果表明:第1、2次冷空气南下影响广州的速度分别表现为较慢和较快,且广州南、北部的最低气温差异分别为较大和较小.数值模式预报结果与实况发现对比体现出,在第1、2次冷空气过程中,前期下垫面分别为偏暖和偏冷,模式预报冷空气南下的速度比实况分别为快和慢,白天最高气温预报比实况分别为低和高.

摘要：为了解雷电特征,开展科学防雷,利用2015年两次暴雨过程中闪电定位系统的地闪数据,结合天气形势、40个区域自动站的数据,分析两次暴雨过程的地闪特征,结果表明:飑线过境时的两次暴雨过程雷电活动的活跃期都发生在整个过程的后半段时间,以负地闪为主,其中负地闪次数占总地闪次数70％以上,正、负地闪次数的变化在不同的阶段存在一定的差异.地闪次数变化急剧,正地闪和负地闪在各个阶段的变化趋势与总地闪一致,其中负地闪的变化趋势较正地闪急剧.两次暴雨过程的地闪频次空间分布不均,西部、中南部的地闪频次明显比东北部山区大.两次暴雨过程的降水大值区与地闪频次大值区基本一致.

摘要：2025年5-6月,广东省气温、降水和日照均正常.初台"蝴蝶"登陆湛江,造成严重风雨影响.5-6月,广东省共出现9次强降水过程、2次大范围高温过程及2次冷空气过程.频繁强降水对农业、民生、交通及电力造成严重影响,其中粤西及粤北受持续性强降水和上游洪水影响,受灾严重.

摘要：为了解机器学习在海浪预测中的准确性,选取广东茂名浮标站2013年2月至2024年6月逐小时观测数据,应用机器学习方法分析了风速、气温、气压等气象因子对广东近海有效浪高的具体影响,并评估了 10种机器学习模型在预测有效浪高方面的性能特点,结果表明:风速是SWH预测最重要的因子,气温和月份的影响次之;在单因子(风速)和多因子(风速、月份、气温)模型拟合两个实验中,支持向量机回归在两种拟合实验中均表现最佳,特别是在多因子拟合中,预测值的均方根误差约为0.31,相关系数高达0.87,决定系数为0.74,显示出优秀的预测性能;轻量级梯度提升机回归则在预测稳定性方面与SVR相当.

摘要：为探讨台前强对流天气的环境背景,利用MICAPS高空和地面观测资料、雷达反射率因子、台风路径和NCEP FNL再分析资料,分析2007-2022年粤港澳大湾区台前强对流天气的雷达回波特征、环流形势以及部分物理量要素,结果表明:台前强对流天气7-8月出现次数最多,尤其是中午到傍晚时段,主要发生在副热带高压边缘及其环流内,低层受偏南气流或台风外围的偏北气流影响,地面多处于低槽边缘或类均压场.近30％台前飑线40 dBz回波最大长度为200～250 km;超过90％最大回波强度出现在55～65 dBz之间,78％非飑线过程出现在上述区间.雷达回波向西北方向移动最多,台前飑线平均移速32 km·h-1,平均生命史约5.1 h.结合季节变化考虑,t850-500与t925-700和最有利抬升指数对9-10月的台前强对流天气过程具有一定的预报指示性.

摘要：为了提高对台风残涡极端强降水的认识,基于国家自动站和区域自动站降水观测资料、欧洲中心大气再分析资料,对台风"海葵"残涡在广东产生的极端强降水及环境场特征进行分析,结果表明:(1)最强降水时段为7日夜间至8日白天,珠三角地区多个站点的降水量极端性显著,其中深圳东湖街、佛山荷城街12和24 h降水量均突破本市历史极值.(2)残涡北侧的大陆高压、东北侧的深厚冷涡等天气尺度系统稳定维持为极端强降水的发生提供了背景条件;由回流东风和偏南季风构成的东南风急流提供了非常有利的水汽、热力和动力条件.(3)动力和水汽条件的异常特征显著,低层最大动力辐合强度和水汽通量散度标准差倍数高达5σ以上.

摘要：为解决供给与需求不匹配、科技创新能力不足、专业人才缺乏、运行机制不完善等诸多挑战,在总结佛山气象社会服务现代化取得成效的基础上,提出了构建分级分类管理体系、深化需求调研与产品创新、加大科技创新投入、加强人才队伍建设和完善运行机制等具体措施.

摘要：为揭示降雨对城市人流量波动的影响机制,利用实时手机信令和气象数据,以广州天河立交为例,通过运用ARIMA模型计算人流量基准值,并结合K-means聚类方法对降雨等级进行划分,构建了降雨量与人流量波动之间的对应关系,从人流量波动率分析了降雨对人流量波动的影响及其特征,结果表明:降雨天气对早高峰和晚高峰时段的人流量波动有显著影响,在早高峰小时降雨量超过20 mum或晚高峰小时降雨量超过10 mm,人群出现滞留的趋势.

摘要：为提供更科学合理的舒适度服务产品,以海珠区生态基地舒适度站为例,利用深度神经网络和极致梯度提升树等人工智能算法构建了舒适度指数模型,检验结果显示:(1)通用的人体舒适度指数由于考虑太阳辐射特征,相较于生物舒适度仪指数存在显著偏差,且这种偏差具有一致性偏低的特点,尤其在白天时段最为明显.(2)基于风、温、湿等要素构建的深度神经网络和极致梯度提升树舒适度模型相较于人体舒适度指数模型虽有一定程度的改善,但在白天时段,其偏差仍然较大.(3)在深度神经网络舒适度模型中引入了雷达反射率和降水,以及时间因子来表征太阳辐射特征,这一改进显著提升了模型的预测精度,平均绝对误差降低至2.7,相比人体舒适度指数模型降低了 50％,且平均误差分布接近于零均值的准正态分布.

摘要：为探讨人工智能技术在气象行业中的应用,通过模块化方式部署了以deepseek大语言模型为核心的气象知识库,实现了在离线状态下气象科研、办公等场景对话问答功能,效果符合预期.

摘要：为探索气象条件对广州市荔枝霜疫霉病发生的影响,基于2013-2024年荔枝霜疫霉病病果率数据,结合2012-2024年逐日气象数据,对霜疫霉病果率与历史同期气象要素进行灰色关联度分析,选取主要影响因子,采用多变量灰色预测模型GM(1,N)构建预测模型,并结合后验差和小概率误差检验方法进行模型精度检验,结果表明:影响荔枝霜疫霉病发生程度的主要气象要素为降雨量,尤其与上一年冬季降雨量和花果期降雨量关联度较大;灰色GM(1,10)模型在霜疫霉病果率的预报方面表现较好,预测结果与实际情况较为吻合.

摘要：为了解2023年4月21日佛山市顺德区出现的一次冰雹天气过程的微物理过程,通过处理DSG5型激光雨滴谱仪观测数据资料,分析冰雹过程中粒子分布特征,并计算瞬时雨强、雷达反射率因子等微物理量,结果表明:该次冰雹过程的降水粒子主要集中在0.3～3.0 mm粒径档,2～7 m/s速度档.降雹时粒子谱由单峰向双峰结构演变,雨强迅速增大,粒子谱的粒径和速度都出现明显的拓宽,粒子数浓度增大,粒子谱整体向上抬升,雨滴谱仪采样到7 mm以上的降水粒子;降雹时雷达反射率因子出现跃增,强烈的对流运动使得此时产生较多大的降水粒子.该次降雨过程的速度-粒径分布基本出现在经验曲线上方,可能是由冰雹粒子和强烈的下沉气流共同作用所导致.

摘要：为了更好地开展冷空气和低温过程的研究及其影响评估,基于两者的同步特性,提出了一种可操作性强的冷空气低温过程客观识别方法.通过该方法将2020-2022年间识别出的冷空气低温过程与历史资料记录进行对比,结果表明:二者中有87％的过程起止时间差异在1 d以内,其中47％的起止时间完全一致.在广州典型的冷空气低温过程中,持续时间最长和极端最低气温最低的过程主要发生在12和1月;降温幅度最大的过程主要发生在2-4月.

摘要：针对传统气象科普节目形式单一、缺乏沉浸感的问题,探索混合现实(IMR)技术在气象科普领域的创新应用,以提升公众对龙卷风灾害的认知与防御能力.基于虚幻引擎平台,通过三维建模、粒子系统仿真及虚实场景实时交互技术,构建龙卷风生成、发展及破坏场景,结合演播室实景拍摄与虚拟场景动态合成,打造沉浸式的气象科普体验.节目最终呈现了 EF0-EF5级龙卷风动态模拟、街景破坏效果及实时交互,增强了观众的临场感和理解深度.