刘书慧
- 作品数：14 被引量：11H指数：2
- 供职机构：南充市气象局更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- “南充气象”微信公众号的应用和发展
- 2020年
- 近年来随着智能手机的普及和新媒体技术的快速发展,人们获取资讯越来越依赖微信、微博等新媒体平台。为加快推进气象现代化建设,南充市气象局也推出了"南充气象"官方微信公众号,通过借鉴和学习新媒体行业相关经验,与南充市青少年宫、南充市广播电视台等部门开展紧密合作,同时基于微信公众号后台数据进行分析研究,提升了粉丝数量,增强了内容的可读性、趣味性和用户黏性,提升了南充气象微信公众号的影响力,让公众更加关注气象、了解气象。
- 孙雷果王可周子钦刘书慧
- 关键词：气象新媒体
- 过敏性鼻炎与气象要素变化的相关性被引量：5
- 2021年
- 目的研究过敏性鼻炎与气象要素变化的相关性。方法纳入川北医学院附属医院和南充市中心医院2016年6月~2019年5月诊治的过敏性鼻炎患者79948例与南充市气象局同期气象和环境监测资料进行统计和分析,采用非参数检验判别病例数据在不同季节是否有明显差异。根据冷空气的定义,选取日均气温、日均相对湿度、日照时数、日均温变温、日均压变压、日均湿变湿、日均能见度、日均PM10浓度、日降雨量、日极大风力等10类气象要素,将病例资料数据和气象要素分为冷空气组和无冷空气组,分别进行对比分析,并用逐步回归方法分时段建立病例数据方程。结果不同季节过敏性鼻炎日均发病人数中,春季和冬季的差异不明显(P>0.05),夏季和秋季的差异不明显(P>0.05),夏季和春、冬季及冬季和夏、秋季的病例均有明显差异(P<0.05)。有冷空气与无冷空气时,春、冬季及四季总体过敏性鼻炎日均发病人数差异明显(P<0.05),而夏、秋季不明显(P>0.05)。有无冷空气过程10类气象要素对过敏性鼻炎发病影响均有明显差异(P<0.05)。利用逐步回归方法建立了过敏性鼻炎逐日发病人数的气象方程,无冷空气影响时,方程的检验效果尚可(62.4%),冷空气影响时,方程的检验效果较理想(88.0%)。结论夏季和冬、春季及冬季和夏、秋季过敏性鼻炎日均发病人数均各存在明显差异;冷空气以及气象要素的突变对过敏性鼻炎发病人数均有显著影响,通过气象要素变化可预测过敏性鼻炎的发病趋势,对防治过敏性鼻炎具有重要的临床意义。
- 李梦喻望博卢德全刘书慧何顺军冯俊陶佳邹红
- 关键词：过敏性鼻炎气象要素冷空气
- 基于改进麻雀算法的PCC-DBN-LSTM气温预测模型
- 2024年
- 气温预测是气象学中的一个重要研究领域。随着气象精准化发展,迫切需要提升气温预测的精准度。为解决传统气温预测算法效果不佳,并且对于多个站点气象数据时空特征提取能力不足,提出一种基于改进麻雀算法优化的皮尔逊积矩相关系数(PCC)-深度置信网络(DBN)-长短时记忆网络(LSTM)的气温预测模型。首先利用Pearson相关系数对众多的气象参数进行选择,DBN网络对输入的多站点气象数据特征进行提取和降维,LSTM对提取的特征进行建模和预测。由于模型初始化参数众多,提出改进麻雀算法优化DBN-LSTM网络参数,提高模型的预测精度和稳定性。实验表明:所提模型的RMSE为0.527,精度高于单一模型和同类模型。
- 王冬萌文斌李晓燕徐越刘书慧付世军
- 关键词：气温预测
- 基于D-S证据理论的农作物气候品质预测方法研究:以晚熟杂交柑橘春见为例
- 2024年
- 【目的】基于多源气象数据构建果实品质(糖含量等级)预测模型,为科学评价果实气候品质及深入挖掘农产品气候资源提供科学依据。【方法】以晚熟柑橘春见果实为研究对象,利用多源数据融合技术、人工神经网络(BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络)和D-S证据理论,包括气象数据质量控制、特征选取、特征级融合、决策级融合4个步骤,构建基于多源气象数据的果实品质(糖含量等级)预测模型。【结果】春见果实品质预测模型采用BP神经网络预测结果总体准确率为87.50%,平均绝对误差(MAE)为0.150,均方根误差(RMSE)为0.447;RBF神经网络预测结果总体准确率为85.00%,MAE为0.175,RMSE为0.474;Elman神经网络预测结果总体准确率为87.50%,MAE为0.150,RMSE为0.447;D-S证据理论决策融合总体预测准确率达95.20%,分别较BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络提升7.7百分点、10.2百分点和7.7百分点,MAE和RMSE分别为0.040和0.214,均明显降低。【结论】D-S证据理论决策融合后的果实品质预测准确率相比单一神经网络预测更高、误差更小。
- 付世军李梦杨晓兵何震袁佳阳刘书慧徐越卢德全张利平
- 关键词：春见多源数据融合ELMAN神经网络D-S证据理论
- 南充市城区伤亡交通事故的气象概率模型被引量：1
- 2021年
- 为研究气象要素对城区交通安全的影响,选取发生在南充市城区2010年1月至2018年12月期间共3287d的2602起伤亡交通事故作为分析样本,将其分为汛期和非汛期,并分别将气象信息进行因子分析,用因子作为自变量,建立汛期和非汛期的引发伤亡交通事故的概率模型。通过检验可知,非汛期的准确率为77.8%,汛期的准确率为63.8%,降雨因子全年都有影响,对交通安全的影响都是最大的;在汛期里,相对湿度增大容易增大交通安全的风险;高温天气减小伤亡交通事故发生的概率;在非汛期里,风力因子极易影响伤亡交通事故的发生,湿度因子次之,紧接着是能见度因子,日照因子,最后是温度因子。相较于汛期,非汛期的气象要素对伤亡交通事故的影响更加显著。
- 李梦卢德全周子钦孙雷果刘书慧
- 关键词：气象要素交通安全
- 南充市雾的特征分析及辐射雾预警技术方法被引量：2
- 2019年
- 该文利用观测资料对南充市雾的特征进行研究分析,结合实况和预报数据建立南充市辐射雾回归模型。分析发现1980—2014年南充雾日总体呈波动下降趋势,雾日数最多月份集中在1月(全市平均15.9d)、12月(全市平均15.7d);南充本地雾以辐射雾(85.7%)、平流雾(13%)两大类型为主,平流—辐射混合雾仅占1.3%,同时得出区分辐射雾和平流雾的天气概念模型及量化指标;辐射雾通常出现在晴空少云区,天气图上表现为:500hPa南充上游为西北气流或偏西气流、700hPa南充以西风为主、850hPa通常为弱的暖性结构、925hPa以下层面为弱上升运动,以西南风为主;平流雾易出现在500hPa南充上游西北方向甘肃一带以稳定西风带气流为主或有浅槽及南充本地多西南气流、700hPa、850hPa南充附近以偏南风为主。建立南充本地24h辐射雾回归模型,其中700hPa相对湿度贡献率最高、1000hPa相对湿度贡献率次之,通过检验正确率73.8%。
- 刘书慧李梦刘原江
- 关键词：预警技术
- 基于BP神经网络的农田小气候站数据质量控制算法设计
- 2021年
- 【目的】设计基于BP神经网络的农田小气候站数据质量控制算法,为智慧农业发展提供数据支撑。【方法】以四川省温江国家自动气象观测站及农田小气候站2013年的日最高气温数据为资料,采用BP神经网络法构建农田小气候站温度误差补偿模型。【结果】构建的模型对日最高气温数据日变化率特征进行二次误差校正后,数据误差较控制前下降50%,有效提升农田小气候站监测数据的精度。【结论】数据质量达国家气象观测站的精度要求。
- 卢德全刘书慧康健李嘉乐李梦
- 关键词：温度BP神经网络大数据
- 近35年南充大雾特征分析被引量：2
- 2015年
- 利用雾霾统计14∶00法、NCEP再分析资料,对近35年南充大雾天气的时空分布特征及其成因进行了初步分析。结果表明,大雾主要集中在20世纪90年代;就季节而言,大雾天气主要出现在秋冬季;从空间分布来看,雾日主要出现在高坪,浓雾和强浓雾主要出现在仪陇,高坪和仪陇两站的雾日数占全市总雾日数的70%以上。低层湿度较大、风力较小、层结比较稳定的天气形势有利于大雾天气的形成,再加之晴朗少云的夜间辐射冷却(秋冬季)及特殊的地形作用(高坪站沿江的城区地形及仪陇站较高的海拔高度),共同构成了南充大雾天气成因;大雾天气与空气污染有较好的相关性,当连续出现大雾天气时,对应AQI指数和空气污染等级升高。
- 王碧波刘书慧张勇为
- 关键词：大雾浓雾
- 一种环境监测用的降雨量监测装置
- 本实用新型公开了一种环境监测用的降雨量监测装置，涉及水文气象监测技术领域，其技术方案要点是：包括防护箱，所述防护箱的顶部设有收集装置，所述防护箱的底部设有支架，所述防护箱内设有集液筒；所述集液筒的底部设有压力检测装置，所...
- 陈兰谭俊松文川东孙雷果姚朋卢德全刘书慧
- 川东北大气污染与气象要素的相关性分析
- 2023年
- 本文利用2015—2020年川东北5个城市的空气质量监测数据资料和气象资料,对川东北空气质量进行分析,通过算术平均后,统计川东北5个城市日、月、年均空气质量指数与污染物浓度及各项气象要素的关系。结果发现:①南充、广安、达州空气质量整体以良为主,广元、巴中以优为主。重度和严重污染出现的日数较少。中度污染程度天气主要集中在冬季。冬季污染最严重,其次是春季、秋季、夏季。②PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO的浓度从2015-2020年总体呈现下降的趋势,而O3的浓度有升有降,但一直维持在较高浓度。③主要污染物浓度表现为明显的季节变化,PM2.5、PM10、NO2、CO的浓度在冬季最高,夏季最低。而O3的浓度表现相反,表现为夏季最高,冬季最低。SO2的季节变化特征不明显。④PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO的浓度和风速、温度、相对湿度有着明显的负相关性,与气压有着正相关性,但O3的浓度与风速、温度、相对湿度表现为正相关性,与气压为负相关性。六种污染物浓度都与降水有着负相关性。
- 马志段彭南陈志立刘书慧
- 关键词：大气污染气象要素
