一、白城市中暑气象条件预报方法研究（论文文献综述）
孟浩蓉[1]（2021）在《体感温度与手足口病关联的时空异质性及风险预警阈值研究》文中指出研究背景手足口病是我国一个非常重要的公共卫生问题。气象因素与手足口病发病关系密切。以前的研究多关注单一气象因素对手足口病发病的影响,整合不同气象因素的综合指标更能反映气象与手足口病的复杂关系,但相关的研究较少。目的和意义筛选适宜的综合气象指标（体感温度）,评估其与手足口病发病的关联,分析关联的时空异质性,并确定综合气象指标对发病风险进行预警的阈值,为手足口病气象预警提供技术支撑。研究方法收集全国省级月尺度和广东、安徽、吉林三个省市级日尺度的手足口病病例和气象数据,分别拟合几个综合气象指标（体感温度）与手足口病的分布滞后非线性模型,根据赤池信息准则值和残差平方和最小原则,选择最适宜的综合气象指标。利用筛选出的综合气象指标,通过分布滞后非线性模型联合Meta分析两阶段的方法评估其与手足口病的暴露反应关系,通过Meta回归分析暴露反应关系空间异质性的影响因素。然后以随机森林模型确定体感温度对手足口病风险预警的阈值,并比较各风险等级的日均发病数和日均归因发病数以验证阈值设置的合理性。主要结果1.Steadman RG方法计算的体感温度是本研究筛选出的综合气象指标。2.体感温度与手足口病发病总体呈非线性正相关关系。全国层面分析显示两者关系曲线先上升后下降,17.7℃风险最高（RR=2.61,95%CI:2.00～3.42）。内蒙古和东北地区手足口病的风险随体感温度上升明显升高,而华北、华中、西南和西北地区的风险在高峰后下降,华东、华南和青藏地区风险上升到一定高度后趋于平缓。三个省的分析显示,与较低体感温度相比,较高体感温度对手足口病的作用更大,持续时间更长。累积暴露反应曲线表明,总体上手足口病发病风险随体感温度升高而增加;分省看,广东先上升后趋于平缓,安徽先上升后下降,吉林则单调上升。在体感温度与手足口病关联空间异质性的影响因素分析中,发现纳入经纬度、平均气温和平均日照时数时结果异质性最小。不同时间尺度数据的分析结果显示体感温度与手足口病关联的时间异质性不明显。3.广东和吉林手足口病风险等级分为低（广东:≦10.9℃;吉林:≦-2.3℃）、中低（10.9℃～17.9℃;-2.3℃～12.2℃）、中高（17.9℃～24.4℃;12.2℃～23.4℃）和高（>24.4℃;>23.4℃）4个等级,安徽的分为冷效应下的低（≦-3.9℃）、中（-3.9℃～2.0℃）、高（2.0℃～18.9℃）3个等级和热效应下的高（18.9℃～31.9℃）、低（>31.9℃）2个等级。经验证,日均发病和归因发病数多随着风险等级上升而增加,且各等级间发病数的差异有统计学差异（P<0.05）。研究结论体感温度是一个整合气温、相对湿度和风速的综合指标,其升高会增加手足口病发病风险,但这种关联存在空间异质性,异质性可以用所处的地理区域不同和气象条件各异来部分解释。本研究确定的体感温度对手足口病早期预警的阈值经验证预警效果较好。
陈郁,谭超,陈兴书,曾泽,杨学森,罗勇军[2]（2019）在《我国中暑的医学地理特征分析及卫勤保障建议》文中研究指明随着全球气候的不断变化,我国高温天气持续时间有所延长、范围逐渐扩大,中暑成为全国范围内的公共卫生事件;对于部队官兵,中暑也是影响高温训练的重要因素。中暑的发生受当地局部地理环境因素的影响,而大数据的应用能有效提高对中暑的预测能力。本文总结分析了近年来我国14个城市（地区）及军队的中暑发生情况与预警措施研究。在地方城市（地区）中,中暑患者男性显着多于女性,气候以高温高湿为主,发病构成及多发月份在不同地区间存在差异;在部队官兵中,高温高湿环境中短时间从事高强度体力活动时容易出现批量中暑患者。在中暑的天气预警方面,不同地区的预警指标组成也有显着差异。
宣普[3]（2018）在《安徽省高温时空分布特征及其对居民中暑的影响》文中进行了进一步梳理高温是一种常见的灾害性天气,安徽省作为夏季高温灾害频发的省份之一,近年来持续性高温和极端高温天气频率越来越高,给全省社会经济和人民健康带来很大潜在危害。因此,研究安徽省高温时空分布规律和高温对居民中暑事件影响显得尤为重要。本文基于安徽省1987-2016年16个地方气象站点30a的日最高气温≥35℃的气象数据,运用Excel和Fortran软件对高温日数进行提取、统计和绘图,利用线性趋势法、滑动平均法、累积距平法、M-K检验法分析安徽省高温的时间变化特征,并使用ArcGIS插值法对全省高温的空间分布进行研究。同时根据安徽省2010-2016年共计7a的3149例高温中暑病例数据,研究全省范围内高温与中暑时间和中暑程度等相关性,为全省居民预防高温中暑及采取相应措施提供参考,对全省社会经济可持续稳定发展具有重要意义。本文主要研究结果如下:（1）从高温日数年际分布上看,1987-2016年近30a的高温日数变化在5.2-36.9d/a之间,总体呈明显增加趋势,平均增幅为2.37d/10a。一般高温日数变化在5.1-30.4d/a之间,总体呈上升趋势,平均增幅为1.23d/10a。中度高温日数变化在0.1-16.9d/a之间,平均增幅为1.03d/10a。严重高温日数变化在0-0.25d/a,总体年际变化幅度较小,平均增幅为0.1d/10a,尤其在2013年出现极端高值后,近5年来严重高温日数呈增加趋势。高温日数在年代际分布上存在明显的增加趋势,平均幅度31.4d/10a。20世纪80s的高温日数最少,21世纪10s的高温日数最多。（2）从极端高温月际分布看,全省16个气象站点高温日数出现在5-9月,集中于6-8月,其中,皖北地区集中于6-7月,皖中和皖南地区集中于7-8月。全省年极端高温年际变化较大,其中2013年、2003年、1988年均为近30a年来最热年份。（3）安徽省的多年平均高温日数介于12.5-28.5d/a之间。长江以南地区是高温高发地区,皖北地区高温日数相对较少。严重高温日数在全省分布具有不规则性,长江东南部地区的芜湖市和宣城市属于全省高值区,多年平均的严重高温日数均为0.3d/a。高温空间分布与纬度、地形地貌和气候类型以及副热带高气压可能存在关系。纬度愈低,高温发生频率愈高尤其是极端高温,并且高温持续时间越长。（4）安徽省1987-2016年连续最长高温日数自西北向东南递增,高值中心在芜湖市和马鞍山市,其中芜湖市在2013年高达30d。从全省1987-2016年历史极端高温看,全省极端高温介于40.3-42℃,16个气象站点均突破40℃,历史极端高温高值出现在全省东南部,其中马鞍山市高达42℃。（5）安徽省高温日数年代际空间分布上,高温日数在20世纪80s最少,而在21世纪后显着增加。从空间月际变化分布看,全省高温日最早出现在5月,结束最晚在10月,全年81%集中于7-8月,其中7月占52%。皖北地区集中在6-7月,占全年76%;皖中和皖南地区集中于7-8月,均占85%。（6）中暑与夏季持续性高温有密切关系,安徽省2010-2016年中暑人数随高温日数增加而增加。2016年全省多年平均高温日数达24d,中暑人数高达1200例,其中死亡人数达38例。中暑人数随月际高温日数增加而增加,中暑主要发生在5-9月,集中在7-8月,其中7月份是居民中暑高峰期。（7）高温日数与不同中暑程度人数存在相关性且都通过了0.01显着性水平检验,其中,高温日数与轻症中暑人数具有较强相关性,表明高温日数的多少对轻症中暑人数的增减具有很大的影响。年极端高温与不同中暑程度人数也存在相关性,但总体相关程度不及高温日数,其中,年极端高温与轻症中暑人数相关性较强,相关系数为0.561,说明年极端高温程度影响轻症中暑人数变化。
张书余,罗斌[4]（2014）在《国际生物气象学研究的新动态——第十九届国际生物气象学年会综述》文中提出着重介绍国际生物气象学会第十九届年会人类生物气象学研讨的主要内容,包括冷、热极端天气导致人类产生疾病,甚至死亡的统计流行病学及机理,环境气象指数及评估,气象条件与健康及适应,气源性过敏源与过敏性疾病等研究成果。对植物、动物生物气象学代表性报告做了一些介绍,对人类生物气象学发展进行了展望。
陈静,韩军彩,张素果,阎访[5]（2012）在《基于暑热指数的河北省中暑气象等级预报》文中指出高温是河北省主要气象灾害。为有效防御高温,各级气象部门针对高温发布预报预警,然而,高温并不是中暑发生的唯一因素。有时日最高气温虽然达不到35℃以上高温标准,由于相对湿度大,汗液难以蒸发,人们感觉闷热,会更加难受,往往会发生中暑病症,严重时还可致死亡。在吸收国内外中暑相关研究成果的基础上,结合河北省高温中暑病例,确定了河北省可能发生中暑的日最高气温临界指标为30℃,即当日最高气温≥30℃,同时满足一定相对湿度条件时,就可能发生中暑。基于中暑病例与气象条件分析,建立了基于温湿度组合的暑热指数计算公式,暑热指数越大,暑热持续时间越长,越易发生中暑。依据日最高气温、暑热指数及其持续时间将中暑气象等级划分为四级,分别为极易发生中暑、易发生中暑、较易发生中暑、可能发生中暑四个级别,并依据不同等级对人体的影响,确定了不同等级的防范提示建议用语。选择河北省自南向北邯郸、石家庄、保定、张家口四个代表城市,从多地气象条件、中暑病例、分级指标应用等三个方面对指标划分的合理性进行检验。结果表明,随着纬度的增加,相关城市中暑发生的天数呈减少趋势,而且河北北部的张家口与中南部保定、石家庄、邯郸相差明显,这与河北省夏季气候分布特征相一致;中暑病例97%以上发生在极易中暑和易发生中暑级别,这也说明等级划分的合理性;分级指标应用预报准确率达到81.19%。该方法对河北省中暑气象等级预报服务业务开展及公众有效防范中暑具有较好的指导性。
赵振江[6]（2012）在《中国自然灾害社会易损性空间格局》文中研究表明自然灾害社会易损性评价是20世纪中期出现的自然灾害研究新方法，是从社会角度看自然灾害。通过分析自然灾害产生的社会原因和自然灾害背景，认识社会易损性的形成机制和作用过程，来揭示自然灾害潜在带来的损失——社会易损性。“中国自然灾害社会易损性空间格局”评价的目标是从社会承灾体的角度出发，研究人与社会对自然灾害的承受能力和遭到破坏之后的恢复能力。构建灾害社会易损性评价指标体系，分析自然灾害社会易损性在中国的空间分布格局，研究不同区域之间社会易损性程度存在的差异。在理论研究中“中国自然灾害社会易损性空间格局”的研究，综合分析了国内外的专家学者和国际灾害研究组织对灾害易损性研究的重要成就和研究进展；阐述了人地关系失衡与自然灾害关系的相关理论。从人地关系失衡角度分析了社会的易损性产生的原因。人地关系失衡是导致自然灾害暴发、使自然灾害破坏力加重的重要原因之一。在自然灾害的社会易损性评价中，基于自然灾害对人类社会造成的破坏和人类社会对自然灾害的适应能力，建立了自然灾害社会易损性评价指标体系。将社会易损性评价结构分为三个目标层。其中包括，人口易损性、社会结构易损性和社会文化易损性。在状态层中主要有弱势群体指数、人口压力指数、易害职业指数、经济发展指数、社会资本指数、社会组织指数、社会保障指数、社会安全指数、社会文明指数和灾害文化指数构成。并分析了有些指标会增加社会的易损性，一些指标会减小社会的易损程度。在“中国自然灾害社会易损性评价”模型中，选择多要素、多指标复合模型，进行社会易损度的叠加运算。在要素指标筛选中，运用灰色关联度分析和相关性区间估计方法，从构建的32个指标中，选取24个相对重要的指标作为中国自然灾害社会易损性评价指标。在易损性指标权重设置中，通过专家问卷调查法，确定各指标之间的相对重要性；通过层次分析法（AHP）对相关指标的权重进行叠加计算，得到各社会易损性指标的权重值。根据多要素复合模型，进行社会易损性评价结果计算，将原始数据进行消除量纲化处理，并对相应的权重进行叠加，得出综合的区域社会易损度值。在易损度等级划分中，采用ARCGIS自然分割法将社会的易损程度划分为五个等级，并对相应地区进行图形表示，显示社会易损性在中国的空间分布格局和各地区之间存在的差异。结果表明：“中国自然灾害社会易损性在空间格局”在地域上存在明显的差异。北方地区、西南地区和青藏高原地区具有较高的社会易损性，南方地区、东南沿海地区的灾害社会易损性水平相对较低。在经济分区中，中国自然灾害社会易损性，西部和中部经济地带的社会易损性稍大，东部经济地带的社会易损性相对较小。从总体水平看，我国大部分地区是属于中度易损性地区。在地域空间上，社会易损性较高地区主要分布在：矿业城市集中区域；北方农牧交错带；三江平原地区；环渤海经济发展带；山东半岛南部丘陵区；黄土高原区；南方低山丘陵区；西南喀斯特地貌山地、丘陵、盆地区；西部少数民族积聚区。研究表明：65岁以上的老年人口、采矿业从业人员等是重要的易损人群；社会经济发展水平与灾害社会易损性有较高的耦合关系，社会经济越发达则自然灾害社会易损性就越低；社会的受教育水平、社会人口对灾害的感知程度等都是影响社会易损性水平高低的重要因素。另外，人口密度、少数民族比重、对外的开放程度以及自然灾害背景都是影响社会易损性的重要方面。
陈英[7]（2009）在《吉林省旅游气候舒适性评价》文中进行了进一步梳理随着科学技术和经济的发展,人们越来越重视生活质量。外出旅游已成为人们生活中必要的组成部分。气候是影响旅游活动的重要因子。经分析可知,温度、相对湿度和风速是对吉林省旅游影响最大的气候因素。本文选取全省29个站点从建站到2007年的气候资料,通过人体气候舒适指数来衡量全省旅游气候的舒适性,该指数包括风寒（温湿）指数、舒适指数、着装指数。运用ArcGIS软件生成各指数空间分布图,分析各指数空间变化规律,发现全省大部分地区1月～4月和10月～12月是最不舒适的月份,最舒适月份为5～9月,各站点气候舒适期为3～5个月不等。大部分地区舒适期都达到最长为5个月。只有少部分地区,如长白、东岗、靖宇、松江、敦化以及罗子河,舒适期较短,为6、7、8三个月。长白山天池较特殊,没有气候舒适期,但6、7、8月为其气候较舒适期,适宜游客消暑度假。通过计算各地区不舒适期偏离度,可知集安、和龙、珲春、临江、四平等地区偏离度较小,集安偏离度最小,较舒适。长白、东岗、蛟河、靖宇、松江、三岔河、吉林、罗子河等地区各指数偏离度较大,天池偏离度最大,较不舒适。各地区气候表现均为冷偏。为了进一步分析全省夏季旅游气候舒适情况,选取6个代表地区1972～2001年（30年）夏季（6、7、8月）日平均气温、日平均相对湿度和日平均风速等气候资料,借助DPS软件对全省夏季旅游气候舒适度进行模糊综合评判。经分析发现,代表地区的很舒适指数都在0.5以上,不舒适指数均低于0.18,各地区夏季舒适度综合数值（B1+B2+B3）均为0.82左右。比较我国其它省份,吉林省夏季非常适宜游人来此消暑度假。就地区而言,吉林省东部地区比西部地区舒适。论文为吉林省旅游发展规划和游客选择旅游时间提供了科学的依据。
陈辉,黄卓,田华,吴昊[8]（2009）在《高温中暑气象等级评定方法》文中提出在全球气候变化的大背景下,高温热浪天气频繁出现,由其引发的群发性中暑事件不断发生。为了有效预防极端高温天气对人体健康的影响,利用全国358个重点城市1996—2005年逐日地面气象观测资料,通过对气象要素与中暑的相关分析,选择炎热指数为气象指标对引发中暑的气象条件进行了等级划分,同时考虑不同程度高温天气的持续时间确定了高温中暑气象等级,分别为可能发生中暑、较易发生中暑、易发生中暑和极易发生中暑4个等级。利用武汉市1994年和1995年7—8月中暑人数与高温中暑气象等级进行对比分析,结果表明:两者具有较好的对应关系。
张菁,梁红,姜晓艳,杨雨春,陈罡[9]（2008）在《沈阳市夏季不同下垫面温度特征及其在气象服务中的应用》文中研究表明在炎热的夏季里,城市不同下垫面温度变化及其对人体影响的研究,对于人体贴身条件的生态控制来说具有重要的意义。利用2005年6月1日至8月31日沈阳市的3个不同区域、不同下垫面温度的实测记录和沈阳观象台温度、云量资料,分析其相关性,并绘制出点聚图,采用线性回归方法建立了夏季高温预报方程式。并从生物意义上分析了在沈阳城区不同下垫面条件下的"炎热感"与"可能中暑"等问题,提出了关于"炎热感"与"可能中暑"事件发生的预报预警方法,为沈阳市专业气象预报产品的研发提供新的科学依据。就城市高温变化情况及其生物意义的研究,依据生态学原理作了说明,指出了目前尚存在的问题,展望未来发展并提出进一步开展类似研究的建议。
丁淑娟[10]（2008）在《长春城市发展对城市热岛效应的影响及减缓对策研究》文中指出从气象与气候学、城市气候学、自然地理学、城市化环境气象学等科学的观点与理论出发,综合考虑长春市城市发展、社会经济现状,以长春市区为研究对象,从引起城市热岛效应的原因着手,利用灰色关联度分析法、加权综合评价法,建立了长春城市发展强度指标体系,分析了城市发展强度指标与热岛强度的关系并建立模型,在此基础上对长春市区进行了定时、定点观测,分析了温度与不同下垫面的关系,最后依据长春市发展现状,有针对性地提出了减缓长春市热岛效应的对策、措施。本研究以长春市为例对城市发展对热岛效应的影响及减缓对策进行了初步探索。研究结果对于正确认识长春市的城市热岛现状及其主要影响因子,并有针对性地确定、提出减缓长春市热岛效应的对策、措施有指导意义。研究结果表明:（1）影响长春市热岛强度的主要因子有工业生产总值、公共交通实有车辆、年末实有道路面积、工业废气排放量、原煤消耗总量;（2）综合城市发展指数（IUDI）与年热岛强度指数的相关系数为0.89,通过0.01显着性水平检验,二者初具环境库兹涅茨曲线特征;（3）树木对热岛效应的调节能力最好,其次是水域、草地;（4）进行流动观测发现,南湖大路附近出现了三个低气温中心,南湖公园的东北侧出现了高气温中心,高低温中心差值可达1.2℃;（5）提出了长春市热岛效应的缓解对策,为城市规划与建设部门提供了参考依据。
二、白城市中暑气象条件预报方法研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、白城市中暑气象条件预报方法研究（论文提纲范文）
（1）体感温度与手足口病关联的时空异质性及风险预警阈值研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 手足口病及其流行概况 |
| 1.1.2 气象因素与手足口病的关联 |
| 1.1.3 传染病的预警阈值研究 |
| 1.1.4 健康气象指数在疾病防控中的应用 |
| 1.1.5 目前研究存在的不足 |
| 1.2 研究目的和内容 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 第二章 方法学 |
| 2.1 研究设计 |
| 2.1.1 研究类型 |
| 2.1.2 研究地区 |
| 2.2 资料收集 |
| 2.2.1 疾病资料 |
| 2.2.2 气象资料 |
| 2.2.3 空气质量数据 |
| 2.2.4 社会经济、卫生、人口和地理信息资料 |
| 2.3 统计分析 |
| 2.3.1 指标定义 |
| 2.3.2 描述分析 |
| 2.3.3 体感温度与手足口病的关联分析 |
| 2.3.4 模型的敏感性分析 |
| 2.3.5 影响体感温度与手足口病关联空间异质性的因素分析 |
| 2.3.6 预警阈值确定 |
| 2.3.7 分析工具 |
| 2.3.8 质量控制 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 基本描述 |
| 3.1.1 全国手足口病月发病情况 |
| 3.1.2 粤、皖、吉三个省手足口病每日发病情况 |
| 3.2 指标选择 |
| 3.3 体感温度对手足口病发病的影响分析 |
| 3.3.1 基于全国月数据的初步分析 |
| 3.3.2 基于三个省日数据分析体感温度与手足口病发病关系 |
| 3.4 影响体感温度与手足口病关联空间异质性的因素分析 |
| 3.5 预警阈值的确定 |
| 3.5.1 随机森林模型树的棵数和叶节点数的选择 |
| 3.5.2 体感温度用于手足口病发病风险的预警阈值 |
| 3.5.3 体感温度预警阈值的验证 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 手足口病发病和体感温度的分布特征 |
| 4.2 体感温度对手足口病发病的影响 |
| 4.3 体感温度与手足口病关联的时空异质性 |
| 4.4 体感温度对于手足口病发病风险的预警阈值 |
| 4.5 优势、局限性及未来展望 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 英文缩略词对照表 |
| 攻读学位期间成果 |
| 致谢 |
（2）我国中暑的医学地理特征分析及卫勤保障建议（论文提纲范文）
| 1 部分城市 (地区) 中暑发病情况 |
| 2 军队中暑发病情况 |
| 3 中暑发生预警 |
（3）安徽省高温时空分布特征及其对居民中暑的影响（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 文献综述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 高温的概念和类型 |
| 1.2.2 高温的危害 |
| 1.2.3 国内外高温变化趋势的研究 |
| 1.2.4 高温对居民中暑的研究 |
| 1.3 研究意义和内容 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 2 资料来源与研究方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 线性趋势法 |
| 2.2.2 滑动平均法 |
| 2.2.3 累积距平法 |
| 2.2.4 M-K检验法 |
| 2.2.5 相关性检验 |
| 2.2.6 空间插值法 |
| 3 研究区概况 |
| 3.1 自然概况 |
| 3.1.1 地形地貌 |
| 3.1.2 气候条件 |
| 3.1.3 水文特征 |
| 3.2 行政概况 |
| 3.2.1 行政区划 |
| 4 结果分析 |
| 4.1 高温日数的时间变化特征 |
| 4.1.1 高温等级分类 |
| 4.1.2 高温日数的年际变化特征 |
| 4.1.3 高温日数的年代际变化特征 |
| 4.1.4 高温日数的月际变化特征 |
| 4.1.5 各站点高温日数的年际和月际变化特征 |
| 4.1.6 年极端高温的年际变化特征 |
| 4.1.7 本节小结 |
| 4.2 高温日数的空间分布特征 |
| 4.2.1 高温日数的空间分布特征 |
| 4.2.2 一般高温日数的空间分布特征 |
| 4.2.3 中度高温日数的空间分布特征 |
| 4.2.4 严重高温日数的空间分布特征 |
| 4.2.5 连续最长高温日数的空间分布特征 |
| 4.2.6 历史极端高温的空间分布特征 |
| 4.2.7 高温日数的年代际变化特征 |
| 4.2.8 本节小结 |
| 4.3 高温对居民中暑的影响 |
| 4.3.1 高温中暑人数与年际高温日数的关系 |
| 4.3.2 高温中暑人数与月际高温日数的关系 |
| 4.3.3 高温与中暑人数的相关性分析 |
| 4.3.4 本节小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
（6）中国自然灾害社会易损性空间格局（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外自然灾害社会易损性方面的研究 |
| 1.2.2 我国自然灾害社会易损性研究进展 |
| 1.2.3 我国关于自然灾害区划和空间格局的研究 |
| 1.3 研究目标与内容框架 |
| 2 自然灾害社会易损性研究的理论基础 |
| 2.1 自然灾害的基本理论 |
| 2.2 人地关系失衡与自然灾害 |
| 2.2.1 人地关系演进与自然灾害 |
| 2.2.2 从当代人地关系看自然灾害 |
| 2.3 易损性 |
| 2.4 社会易损性 |
| 2.5 自然灾害社会易损性的研究内容及影响因素 |
| 2.5.1 社会人口构成 |
| 2.5.2 社会结构及经济发展 |
| 2.5.3 社会灾害文化 |
| 3 自然灾害社会易损性评价 |
| 3.1 社会易损性评价流程 |
| 3.2 社会易损性评价指标体系的构建 |
| 3.2.1 指标体系建立的目标与原则 |
| 3.2.2 评价指标体系框架 |
| 3.2.3 指标解释 |
| 3.3 社会易损性评价的模型与方法 |
| 3.3.1 社会易损性评价模型 |
| 3.3.2 灰色系统分析法选取指标 |
| 3.3.3 层次分析法(AHP)确定指标权重 |
| 3.3.4 社会易损度的计算 |
| 4 中国自然灾害的自然与社会背景 |
| 4.1 中国自然灾害概况 |
| 4.1.1 中国自然灾害类型多样、强度大、频率高、损失严重 |
| 4.1.2 中国自然灾害灾害链、灾害群多发 |
| 4.2 中国自然灾害发生的自然背景 |
| 4.2.1 地质地貌环境成灾因子 |
| 4.2.2 气象气候环境成灾因子 |
| 4.2.3 水文环境成灾因子 |
| 4.3 中国自然灾害发生的社会背景 |
| 4.3.1 人口驱动因子 |
| 4.3.2 社会结构与经济发展驱动因子 |
| 4.3.3 灾害文化驱动因子 |
| 5 中国自然灾害社会易损性评价 |
| 5.1 指标体系的建立 |
| 5.2 数据基础与处理 |
| 5.3 指标权重的确定 |
| 5.4 社会易损度的计算 |
| 5.5 社会易损度的等级划分 |
| 6 中国自然灾害社会易损性空间格局 |
| 6.1 社会人口易损性空间格局 |
| 6.2 社会结构及经济发展易损性空间格局 |
| 6.3 社会文化易损性空间格局 |
| 6.4 社会综合易损性空间格局 |
| 7 中国自然灾害社会易损性区域分析 |
| 7.1 东部经济地带自然灾害社会易损性区域分析 |
| 7.1.1 典型区域分析——以山东省为例 |
| 7.2 中部经济地带自然灾害社会易损性区域分析 |
| 7.2.1 典型区域分析——以山西省为例 |
| 7.3 西部经济地带自然灾害社会易损性区域分析 |
| 7.3.1 典型区域分析——以云南为例 |
| 7.3.2 典型区域分析——以新疆维吾尔自治区为例 |
| 7.4 结果分析 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 A：1990--2010 年自然灾害损失情况及自然灾害社会易损性指标构成值 |
| 附录 B：自然灾害社会易损性指标建立原始数据 |
| 附录 C：专家咨询问卷 |
| 附录 D: 各指标权重判断矩阵及一致性检验 |
| 附录 E：作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 |
| 致谢 |
（7）吉林省旅游气候舒适性评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 引言 |
| 1.1 国外旅游气候舒适度研究概况 |
| 1.2 国内旅游气候舒适度研究概况 |
| 1.3 研究内容和意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 地貌概况 |
| 2.3 气候概况 |
| 2.3.1 年均温的分布特征 |
| 2.3.2 年平均相对湿度的分布特征 |
| 2.3.3 年平均风速的分布特征 |
| 2.3.4 年均降水量的分布特征 |
| 2.3.5 年日照时数的分布特征 |
| 2.3.6 霜期分布特征 |
| 2.3.7 自然灾害 |
| 2.4 旅游概况 |
| 3 旅游气候舒适度要素分析 |
| 3.1 气候要素对人体的影响 |
| 3.1.1 气温对人体的影响 |
| 3.1.2 湿度对人体的影响 |
| 3.1.3 风速对人体的影响 |
| 3.1.4 日照对人体的影响 |
| 3.1.5 降水对人体的影响 |
| 3.1.6 主要影响要素的确定 |
| 3.2 气候要素对人体的综合影响 |
| 4 吉林省旅游气候舒适度评价方法研究 |
| 4.1 旅游气候舒适度指数 |
| 4.1.1 温湿指数和风寒指数 |
| 4.1.2 舒适度指数 |
| 4.1.3 着装指数 |
| 4.2 各指数的偏离度模型 |
| 4.3 模糊综合评判法 |
| 4.3.1 气候舒适度等级的计算 |
| 4.3.2 单因素模糊评判 |
| 4.3.3 综合模糊评价 |
| 5 旅游气候舒适度的综合评价 |
| 5.1 各指数全年变化时空规律 |
| 5.2 旅游气候舒适期分布 |
| 5.3 各指数的偏离度变化 |
| 5.4 模糊综合评判结果 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 问题与讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）高温中暑气象等级评定方法（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资 料 |
| 1.2 方 法 |
| 2 中暑的定义以及气象诱因分析 |
| 2.1 中暑的定义 |
| 2.2 引发人体中暑的气象因素分析 |
| 2.2.1 温度和相对湿度对中暑的影响 |
| 2.2.2 高温持续时间对中暑的影响 |
| 3 高温中暑气象预报方法 |
| 3.1 高温中暑判别指标的选取 |
| 3.2 炎热指数等级的划分 |
| 3.3 高温中暑气象等级的确定 |
| 4 高温中暑气象预报方法的验证分析 |
| 4.1 高温中暑气象等级与中暑人数的比较 |
| 4.2 高温中暑气象等级与日极端最高气温的比较 |
| 4.3 不同高温中暑气象等级出现天数统计 |
| 5 结果与讨论 |
（9）沈阳市夏季不同下垫面温度特征及其在气象服务中的应用（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 资料与方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 温度平均状况及形成物理机制的分析 |
| 2.1.1 不考虑云量因素时平均温度变化 |
| 2.1.2 考虑云量因素时平均温度变化 |
| 2.1.3 考虑云量时, 不同下垫面温度与观象台气温的差异 |
| 2.2 各观测点14时温度差异及其形成机制 |
| 2.3 市内水泥路面、草坪及背阴处温度预报 |
| 2.4 生物学意义 |
| 2.4.1 温度与人体“炎热感”的分析与综合 |
| 2.4.2 温度与疾病 (以高温与中暑关系为例) 的分析与综合 |
| 2.4.3 在气象预报服务、警报中的应用 |
| 3 讨 论 |
（10）长春城市发展对城市热岛效应的影响及减缓对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 城市热岛效应研究综述 |
| 1.1.1 城市热岛效应概念的提出 |
| 1.1.2 城市热岛效应存在的普遍性 |
| 1.1.3 城市热岛效应的研究概况 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究的内容和意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 2 理论依据与研究方法 |
| 2.1 城市热岛形成的理论依据 |
| 2.2 研究方法、数据来源和技术路线 |
| 2.2.1 研究方法 |
| 2.2.2 数据来源及处理 |
| 2.2.3 技术路线 |
| 3 长春城市化进程与城市热岛效应的初步考证 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 自然环境概况 |
| 3.1.2 社会经济发展概况 |
| 3.2 长春城市化进程 |
| 3.2.1 长春城市化发展水平的时间序列考察 |
| 3.2.2 长春城市化的空间拓展 |
| 3.3 长春市热岛效应的初步考证 |
| 4 长春市热岛效应与长春城市发展强度指标间的定量分析 |
| 4.1 长春市城市发展强度指标体系的建立 |
| 4.1.1 指标选取的原则 |
| 4.1.2 建立城市发展强度指标体系 |
| 4.2 城市热岛效应与城市发展强度指标的相关性分析 |
| 4.2.1 人口数量与城市热岛强度的关系 |
| 4.2.2 工业、生活指标与城市热岛强度的关系 |
| 4.2.3 城市地表参数与城市热岛强度的关系 |
| 4.3 长春市热岛效应的主要影响因子分析 |
| 4.4 长春市热岛效应与城市发展强度指标间关联模型的建立 |
| 5 城市不同下垫面对温度的影响分析 |
| 5.1 定点观测分析 |
| 5.1.1 不同区域环境下的温度变化分析 |
| 5.1.2 同一区域内不同下垫面的温度变化分析 |
| 5.2 流动观测分析 |
| 5.2.1 流动观测的工具及区域 |
| 5.2.2 流动观测结果分析 |
| 6 长春市热岛效应的减缓对策 |
| 6.1 缓解长春市热岛效应的关键措施 |
| 6.1.1 提高城市绿化覆盖率 |
| 6.1.2 改变绿化途径 |
| 6.1.3 扩大人工水面积 |
| 6.1.4 节约能源，提倡绿色生活方式 |
| 6.1.5 采用新型环保建筑材料 |
| 6.2 缓解长春市热岛效应的其他措施 |
| 6.2.1 提倡“三联供” |
| 6.2.2 控制城市人口数量 |
| 6.2.3 人工冷却降温 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 问题与讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、白城市中暑气象条件预报方法研究（论文参考文献）
- [1]体感温度与手足口病关联的时空异质性及风险预警阈值研究[D]. 孟浩蓉. 南方医科大学, 2021
- [2]我国中暑的医学地理特征分析及卫勤保障建议[J]. 陈郁,谭超,陈兴书,曾泽,杨学森,罗勇军. 人民军医, 2019(01)
- [3]安徽省高温时空分布特征及其对居民中暑的影响[D]. 宣普. 安徽农业大学, 2018(02)
- [4]国际生物气象学研究的新动态——第十九届国际生物气象学年会综述[J]. 张书余,罗斌. 气象科技进展, 2014(01)
- [5]基于暑热指数的河北省中暑气象等级预报[A]. 陈静,韩军彩,张素果,阎访. S7 气候环境变化与人体健康, 2012
- [6]中国自然灾害社会易损性空间格局[D]. 赵振江. 重庆师范大学, 2012(02)
- [7]吉林省旅游气候舒适性评价[D]. 陈英. 东北师范大学, 2009(S1)
- [8]高温中暑气象等级评定方法[J]. 陈辉,黄卓,田华,吴昊. 应用气象学报, 2009(04)
- [9]沈阳市夏季不同下垫面温度特征及其在气象服务中的应用[J]. 张菁,梁红,姜晓艳,杨雨春,陈罡. 气象科学, 2008(05)
- [10]长春城市发展对城市热岛效应的影响及减缓对策研究[D]. 丁淑娟. 东北师范大学, 2008(11)