大连市紫外线辐射强度分析和预报方法研究

气象与环境学报

大连市紫外线辐射强度分析和预报方法研究

丛菁;孙立娟 ;蔡冬梅

（大连市气象局，辽宁大连 116001）

收稿日期:2008-11-05 修回日期:2008-02-02 出版日期:2009-06-26 发布日期:2009-06-26

Ultraviolet radiation intensity and its forecast method in Dalian, Liaoning province

CONG Jing; SUN Li-Juan; CAI Dong-mei

(Dalian Meteorological Bureau, Dalian 116001, China)

Received:2008-11-05 Revised:2008-02-02 Online:2009-06-26 Published:2009-06-26

摘要/Abstract

摘要： 利用大连市2007年8月至2008年8月逐日紫外线观测资料，分析了紫外线辐射季、月和日变化特征及其与相关气象要素的关系。结果表明：大连市紫外线辐射强度具有明显的季节变化，夏季最大，春季次之，冬季最小。各季节紫外线辐射强度的日变化同位相，均为正午呈大致对称分布。无论何季节，日照总时数、14时能见度和太阳高度角均为影响大连市紫外线辐射强度的关键因素。同时，详细分析了雾对辐射强度的影响。并运用逐步回归方法，求得各季节紫外线辐射强度的预报方程，实现了预报的定量化。

关键词: 紫外线辐射强度, 气象要素, 变化特征, 预报方程, 预报检验

Abstract: Based on the ultraviolet radiation observation data from August 2007 to August 2008 in Dalian, the seasonal, monthly and daily changes of ultraviolet radiation and the relationships with meteorological factors were analyzed. The results show that the ultraviolet radiation intensity is of seasonal characteristic in Dalian, which is strong in summer, followed in spring and winter. The diurnal variation has the same trend among different seasons, which is an approximately symmetric distribution at noon. The total sunshine duration, fourteen o’clock visibility and solar altitude angle are the important controls on the ultraviolet radiation intensity. At the same time, the effects of fog on ultraviolet radiation intensity were also analyzed. The ultraviolet radiation intensity forecast equations in every season were established by the stepwise regression method.

中图分类号:

P422.6⁺2

丛菁,孙立娟,蔡冬梅. 大连市紫外线辐射强度分析和预报方法研究[J]. 气象与环境学报, doi: .

CONG Jing; SUN Li-Juan; CAI Dong-mei. Ultraviolet radiation intensity and its forecast method in Dalian, Liaoning province[J]. Journal of Meteorology and Environment, doi: .

0
/ / 推荐

导出引用管理器 EndNote|Reference Manager|ProCite|BibTeX|RefWorks

链接本文: http://www.jme1984.net.cn/CN/

http://www.jme1984.net.cn/CN/Y2009/V25/I3/48

[1]	王秀英, 廖留峰, 王俊杰. 基于多元线性回归的滇西南短时强降水预报模型研究[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(2): 15-22.
[2]	张滢滢, 陈明, 陈丽英. 海口市重污染天气潜在源分析研究[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(2): 107-111.
[3]	朱红蕊, 刘赫男, 张洪玲, 尹嫦姣. 哈尔滨市空气质量特征及其与气象要素的关系[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(1): 53-58.
[4]	田磊, 裴琳, 陈宇罡, 夏江江, 汪翔. 1970—2015年蚌埠地区霾日气候资料重建及时空变化特征[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(5): 39-46.
[5]	胡晓, 徐璐, 蒋飞燕, 俞科爱. 宁波地区不同季节不同强度霾天气变化特征[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(5): 31-38.
[6]	赛瀚, 李燕, 刘硕, 全美兰, 孙悦程. 东北区域数值模式产品在天气预报业务中的检验[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(5): 119-127.
[7]	李杨, 赵胡笳, 马雁军, 朱轶明, 李潇潇. 本溪市大气颗粒物变化特征及其与气象要素的关系[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(1): 58-65.
[8]	安娟, 王鹏, 吴振东, 芦晓彤, 卢卓义, 刘春明. 2006-2012年辽阳市PM₁₀时空变化特征[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(6): 52-57.
[9]	陈翔翔, 胡磊, 彭王敏子, 刘波. 1960-2014年南昌市霾天气气象要素及主要大气污染物变化特征[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(5): 114-121.
[10]	朱轶明, 张晋广, 袁健, 张秀艳, 李洋, 张维全, 万绪江, 卢秉红. 盖州市大气能见度与气象条件相关分析[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(4): 55-62.
[11]	牛建龙, 葛广华, 王家强, 彭杰, 王煜东, 郝璐. 1961-2010年塔里木灌区蒸发皿蒸发量变化特征及影响因素分析[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(3): 71-76.
[12]	白雪, 张翠艳, 纪源, 杨桂娟, 张放, 史虹婷, 温舟. 锦州市空气质量变化特征及其与气象条件关系[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(2): 52-58.
[13]	贾建英, 刘一锋, 彭妮, 万信, 梁芸, 王小巍, 申恩青. 基于积分回归法甘肃省冬小麦产量动态预报[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(2): 100-105.
[14]	谢放尖李文青卢宁川喻义勇于忠华. 南京一次暴雪过程大气污染特征分析[J]. 气象与环境学报, 2015, 31(2): 9-14.
[15]	冀翠华,王式功,王敏珍,尚可政. 2001—2012年北京市空气污染指数节气分布及其与气象要素的关系[J]. 气象与环境学报, 2014, 30(6): 108-114.