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田华
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- 所属机构:中国气象局
- 所在地区:北京市
- 研究方向:天文地球
- 发文基金:公益性行业
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- 利用2006年9月2007年3月全国CO中毒病例资料,选取日发病人数为8人以上的CO中毒事件发生日作为样本,对CO中毒的气象条件进行了分析研究.结果表明,微风或者静风、大气层结稳定的气象条件不利于CO气体的扩散,同时,气温变幅较小、气压下降、云量多和气体湿度大也可能间接导致CO中毒事件的发生.用风速、大气稳定度、24h变温、24h变压、总云量和相对湿度作为预报因子,利用阈值加权平均的方法,初步建立了区域性CO中毒气象潜势预报模型.
- 陈辉吴昊赵琳娜王志狄靖月田华
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- 2024年初两次雨雪冰冻天气过程对公路通行影响的对比分析
- 2024年
- 2024年1月31日-2月5日、2月18-25日我国先后出现两次大范围雨雪冰冻天气过程(分别简称0131"过程和"0218"过程),两次过程具有相态复杂、雨雪量大、影响范围广、持续时间长等特点。利用全国2430个国家气象站观测数据以及交通流量和公路阻断信息,对比分析了两次雨雪冰冻天气过程对公路通行的影响;同时,选取降雪量、冻雨、积雪深度、地面温度、地面结冰作为影响公路通行的气象指标,构建冰雪天气指数,探讨冰雪天气强度与公路通行影响的关系。结果表明:两次过程发生于春节前后人口流动高峰期,"0218"过程影响范围更广,造成交通流量的降低幅度总体高于"0131"过程;两次过程中陕西、山西、河南、湖北、湖南以及贵州6省公路通行受积雪或结冰影响严重,路段封闭段次多,但影响程度存在地区差异,其中山西、河南、湖北、湖南"0131"过程影响更重,陕西、贵州"0218"过程影响更重;两次过程中冰雪天气指数强度与公路阻断影响度的变化趋势一致,与交通流量变化率呈反比,反映出冰雪天气指数对于冰雪天气下的公路交通影响研判具有良好指示意义。
- 田华宋建洋郜婧婧赵鲁强李坤玉闫明月
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- 降水引发的西南地区公路损毁风险预报方法被引量：21
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- 降水引发公路沿线滑坡、泥石流及其他灾害频繁发生,已成为引发公路损毁的最重要因子之一.该文利用2007年1月-2013年7月区域（云、贵、川、渝4个地区）公路损毁灾害数据、基础地理信息数据及国家气象中心降水量历史资料,通过对灾害发生频次、降水量等资料的统计分析,初步探讨降水与公路损毁灾害的关系,并重点针对公路损毁的降水影响因子（即前期有效降水和损毁灾害发生当日降水）,开发具有普适性的公路损毁概率密度函数及其概率拟合方程,建立公路损毁灾害概率预报模型;综合公路损毁灾害风险区划信息（即灾害危险性等级）与降水的等级临界阈值（即降水危险性等级）,建立区域公路损毁的危险性分级预警方案,得出综合的西南地区公路损毁风险预报模型,以1～5级划分,分别为灾害发生可能性极小、灾害发生可能性较小、灾害发生可能性中等（注意）、灾害发生可能性较大（预警）、灾害发生可能性极大（警报）.该预报方法结合降水危险性等级及公路损毁灾害危险性等级,明显优于仅考虑阈值降水量的判别方法.
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- 为识别和控制气象条件对交通阻断的影响及程度,运用数据挖掘中的k-means聚类算法和风险管理中的风险矩阵法(RM),构建能够全面反映不同气象条件对交通阻断影响程度的综合评估模型。基于2018年~2019年江苏省42个公路管理处的交通阻断数据进行实证研究发现,在各种气象因素中,雾霾对交通阻断的影响最严重,体现在发生概率高,影响里程数大;降雪(积雪)和结冰的影响次之,产生的严重度中等且发生时间主要集中于全年第一、四季度;降雨(积水)相较于前几种因素影响较小,主要发生在第二、三季度;大风(横风)的影响程度最小,部分高速公路在第三季度还会受到台风天气的影响,尽管发生概率不高,但影响却不容忽视。因此,江苏省气象和交通部门应以此做好事前预防和事后处理工作。
- 崔海蓉费金峰田华周林义
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- 基于机器学习技术的逐时雾事故判别气象模型被引量：3
- 2023年
- 为进一步提高雾天交通安全气象保障精细化能力,以江苏、安徽高速公路雾事故多发路段为例,利用2012—2018年事故信息与气象资料,建立一种基于变量选择和特征提取的逐时雾事故判别支持向量机模型。模型参照递归特征消除思路选择事故发生时间、地理位置、气象环境等重要变量,使用主成分分析提取重要变量的主要特征,并以径向基为核函数、以网络搜索确定最优参数。结果表明:结合重要变量选择和主成分分析的支持向量机混合模型能够成功识别出训练集81.4%和测试集83.0%的事故样本,AUC分数均为0.946;判别效果优于支持向量机单独算法,以及仅基于重要变量选择或主成分分析的支持向量机算法;3个典型实例分析也说明该模型对于阶段性或持续性大雾天气下的交通事故发生有一定判识与警示意义。
- 宋建洋田华郜婧婧王志李蔼恂陈运
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- 降水引发的中国公路损毁灾害时空变化特征被引量：9
- 2018年
- 基于中国干线公路灾情资料分析了降水引发公路损毁灾害的时间与空间分布特征,并对诱发公路损毁灾害的高程、坡度、高程差、断层密度、工程岩组等环境因子及最大小时雨强、强降雨发生频次、强降雨持续时间等降水因子采用信息量法进行了分析对比。结果表明:坡度、强降雨持续时间、高程差、断层密度、强降雨发生频次等因子对公路损毁灾害发生的影响作用最大。依据综合信息量将全国干线公路损毁灾害危险性划分为极高、高、较高、低和极低5个等级。经过检验,采用信息量法划分公路损毁灾害危险性等级能较好地反映公路损毁灾害的潜在空间分布,本文研究结果可以为公路损毁灾害预报预警及工程建设提供参考。
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- 新疆春季融雪型洪水分布特征研究被引量：1
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- 利用2004-2013年灾情和积雪深度资料，采用统计分析方法，分析了近10年新疆春季融雪型洪水的时空分布特征以及与地理气候特征关系。结果表明，伊犁河谷、塔城地区北部、阿勒泰地区为春季融雪型洪水的极易发区，天山北坡为易发区，南疆为低发区；近10年新疆春季融雪型洪水有明显的增加趋势，3月和4月下旬为高发时期，特别是3月中旬；春季融雪型洪水多发生在山麓、山前平原和河谷地带的3—5级水系附近；2月底积雪深度距平百分率可作为春季融雪型洪水预测预报的重要指标。
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