广东省气象业务站点及观测项目情况3年数据分析报告2019版

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气象业务网访问控制设计与实现

183数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 前言气象业务网是为气象行业人员的内部门户网站[1]，为了进一步促进防灾预警工作[2]，气象资料的逐步开放成为趋势[3]，气象业务网作为重要的气象资料产品展示平台[4]，也越来越收到行业外的数据使用者关注，但是气象业务网本身包含的内容并不适合完全对外开放，例如内部的应急通告[5]、未订正的预报数据、内部的决策数据、未经审核的地图等等[6]，如果对外开发将造成公众的误解，甚至严重的会引发严重的公共事件，因此，气象业务网的访问控制成为迫切的需求。

本文采用了Ehcache 作为菜单配置的缓存，作为菜单容器，能有效的提高加载速度，同时避免了用户角色过度导致的内存溢出。

Ehcache 是一种广泛使用的开源Java 分布式缓存。

主要面向通用缓存，Java EE 和轻量级容器。

它具有内存和磁盘存储，缓存加载器，缓存扩展,缓存异常处理程序，一个gzip 缓存servlet 过滤器，支持REST 和SOAP api 等特点。

2 需求设计2.1 页面修改气象业务网访问控制设计与实现黄伟阮惠华乔文文陈晓庆王沛东（广东省气象探测数据中心广东省广州市 510000）在原有的后台管理系统界面上能添加、修改、删除IP 范围，把IP 范围与用户角色绑定；同时，设计用户角色编辑页面，定义用户角色的访问权限，界面原型如图1所示。

针对外部单位，重新设计访问的首页门户，去除部分敏感或与系统管理相关的功能显示，例如：省局知网入口，血缘图，搜索，相关链接等等。

重新布局访问首页。

如图2所示。

2.2 页面菜单显示控制根据IP 范围显示菜单，在业务网中，涉及到菜单显示的相关位置有多个，在权限控制中，每个菜单显示采用一致的加载方法，获得一致的菜单显示，通过测试业务网菜单显示的相关位置，确认系统的有效性，具体相关位置有：头部菜单、头部菜单、综合菜单、一级菜单页、左侧菜单、功能搜索。

2023年气象服务工作总结

2023年气象服务工作总结2023年气象服务工作总结1今年，我局认真贯彻落实市委市政府和上级气象部门的决策部署，深入开展党的群众路线教育实践活动，坚持质量引领、创新驱动，各项工作取得了新成效，广东省气象现代化年度考核评价和广东省省情调查研究中心组织的“政府公共服务公众评价”均名列全省第一。

一、重创新、提质量，气象服务民生成效再上新台阶（一）着力做好各项气象保障服务，防灾减灾效益显著。

面对“入汛早、雨量多、雨强大、初台早、台风多”复杂天气以及城市轨道交通建设等带来的严峻防灾形势，提前部署、靠前服务，报送气象信息快报79期，发布各类预警266次，圆满完成8个台风、13场大范围暴雨等灾害天气以及春运、文博会等20多项重大活动的保障服务，未发生因气象灾害导致的重大人员伤亡和财产损失。

获得市领导批示11次，常务副市长吕锐锋批示：“气象工作令人满意”。

（二）着力创新公共气象服务，惠民成效显著。

推出“深圳气象伴您一路平安回家”京珠北春运现场气象服务，多方式播报天气和分享路况广受好评，市长许勤批示：“很好，多种渠道及时发布气象信息，更好地服务于民”。

创新台风预警信号预发布服务，对涉及停课、停工的台风黄色、橙色和红色预警提前2小时告知，让全社会早知道、早防御。

推出“点对点”城市积涝风险预报和10个旅游景点及分海域精细化气象监测与风浪预报产品，交通主干道气象预报拓展至泛华南15个省，多方位服务公众安全出行和休闲。

高质量提前完成4项市政府民生实事、11项公共服务白皮书任务，2项民事实事获得“南都街坊口碑top10”金奖，公共服务白皮书完成成效好获得“金秤砣”奖。

气象服务标准化试点成果在地铁、港口、旅游等10多个重点行业的防灾应急中广泛应用，“政府引导、企业为主、中介支撑、社会参与”服务模式得到上级主管部门和服务对象高度认可，顺利通过中期评估，并向中国气象局公共气象服务中心、上海市气象局等行业单位介绍经验。

（三）着力解决气象信息“收得快、看得懂、用得上”，取得新突破。

广东省气象局通用数据表格结构..

一、数据库表结构1 T_OTHE_STATION_META_BASIC_TAB台站基本信息Name Code Data Type Primary ForeignKeyMandatoryComment与RAC对应字段数据类型区站号（字符）V01301VARCHAR2(8)FALSEFALSEFALSEIIIII Char(5)经度V06001 NUMBER(10,4) FALSEFALSEFALSEV06001 NUMBER(10,4)纬度V05001 NUMBER(10,4) FALSEFALSEFALSEV05001 NUMBER(10,4)海拔高度V07001 NUMBER(10,4)FALSEFALSEFALSEV07001 NUMBER(10,4)气压表海拔高度V08001 NUMBER(10.2)FALSEFALSEFALSEV08001 NUMBER(10,4)测站类型V02001 Number(1) FALSEFALSEFALSEDTYPE Char(3)区站号（数字）V01300NUMBER(7)FALSEFALSEFALSERCODE NUMBER(6)站网级别V02301 VARCHAR2(20)FALSEFALSEFALSE测站业务，0公报站,A国家站,B区域站,C沿海区域站,D区域梯度观测站,ESTATIONSIGNnumber(10)海岛自动站,F 广州范围热岛观测站,G 浮标站,H 石油平台,I 土壤自动站,J 沿海梯度观测塔,K 能见度站,L 探空站,M 粤港澳合作,N 香港澳门自动站,O 水文站,P, Q,R 气溶胶站点,S 灰霾预报站所属村V_VILLAGEVARCHAR2(30)FALSEFALSEFALSE所属镇V_TOWN VARCHAR2(30)FALSEFALSEFALSE所属县V_COUNTY VARCHAR2(20)FALSEFALSEFALSEPCOUNTYVARCHAR2(20)所属地市V_CITY VARCHAR2(20)FALSEFALSEFALSEPCITY VARCHAR2(20)所属省份V_ PRCODE VARCHAR2(20)FALSEFALSEFALSEPRCODE VARCHAR2(20)站名（中文）VF01015_CNVARCHAR2(30)FALSEFALSEFALSESTANAMEvarchar(64)站址V_ADDRESS VARCHAR2(50)FALSEFALSEFALSE镇代表站标志V_REPRESENT_FLAGCHAR(1) FALSEFALSEFALSEMicaps 使用的区站号（数字）V01300_1NUMBER(7)说明：全省共有1793个正常运行的区域站：包含13个城市热岛站、3个浮标站、19个海岛站、30个区域梯度观测站（即立体气候）、3个石油平台、225个沿海站、6个粤港澳合建站、574个水文站、20个能见度站、不含军地一体站2011-10-21包括视图V_GRMC_STATION_A、V_GRMC_STATION_B、V_GRMC_STATION_C、V_GRMC_STATION_D、V_GRMC_STATION_E、V_GRMC_STATION_F、V_GRMC_STATION_G、V_GRMC_STATION_H、V_GRMC_STATION_I、V_GRMC_STATION_J、V_GRMC_STATION_K、V_GRMC_STATION_L、V_GRMC_STATION_M、V_GRMC_STATION_N、V_GRMC_STATION_O、V_GRMC_STATION_AB、V_GRMC_STATION_SouthR、V_GRMC_STATION_ABO测站业务,0公报站,A国家站,B区域站,C沿海区域站,D区域梯度观测站,E海岛自动站,F广州范围热岛观测站,G浮标站,H石油平台,I土壤自动站,J沿海梯度观测塔,K能见度站,L探空站,M粤港澳合作,N香港澳门自动站,O水文站,P高空站,Q精细化预报,R气溶胶,S灰霾预报站2 T_GRMC_OCEN_ELE浮标站资料序号中文名数据类型字段名单位说明1 DDATETIME DA TE DDATETIME同步使用2 自动站站号Char(5) IIIII3 收到时间Char(12) C_RYMDHM4 收到时间秒NUMBER(2) V_RSS5 入库时间Char(12) C_IYMDHM6 入库时间秒NUMBER(2) V_ISS7 编报年月日CHAR(8) C_CYMD 取自文件名8 编报时分秒CHAR(6) C_CHMS 取自文件名9 资料观测年Char(4) C_OYYYY10 资料观测月Char(2) C_OMM11 资料观测日Char2) C_ODD12 资料观测时分Char(4) V_OHM13 资料观测时间秒Char(2) V_OSS14 资料观测时次Char(2) C_CC15 资料时次年月日Char(8) C_OYMDV05001 度16 纬度NUMBER(10,4)V06001 度17 经度NUMBER(10,4)18 观测平台拔海高度NUMBER(10,4V07001 m)19 海盐传感器距海面深度NUMBER(10,4V09001 m)V09002 m20 波高传感器距海面高度NUMBER(10,4)21 数据类型（BIN或ASC）Char(3) DTYPEV22041 度22 浮标方位NUMBER(10,4)23 海表温度NUMBER(10,4V22042 度)24 海表最高温度NUMBER(10,4V22043 度)V22043_00125 海表最高出现时间NUMBER(10,4)V22044 度26 海表最低温度NUMBER(10,4)V22044_00127 海表最低出现时间NUMBER(10,4)V22062 %28 海水盐度NUMBER(10,4)V22062_001 %29 海水平均盐度NUMBER(10,4)V2300130 海水电导率NUMBER(10,4)31 海水平均电导率NUMBER(10,4)V23001_00132 有效波高NUMBER(10,4)V2300233 有效波高的周期NUMBER(10,4)V23002_00134 平均波高NUMBER(10,4)V2300335 平均波周期NUMBER(10,4)V23003_00136 最大波高NUMBER(10,4)V2300437 最大波高出现时间NUMBER(10,4)V23004_00238 最大波高的周期NUMBER(10,4)V23004_00139 表层海洋面流速NUMBER(10,4)V23005 m40 表层海洋面波向NUMBER(10,4)V23006 度41 海水浊度NUMBER(10,4)V2300742 海水平均浊度NUMBER(10,4)V23007_00143 海水叶绿素浓度NUMBER(10,4)V2300844 海水平均叶绿素浓度NUMBER(10,4)V23008_00145 入库时间date CRTTIME46 记录序号NUMBER(15) KEYID47 同步序号rowid sync_rowid说明：索引字段:C_OYYYY、C_OMM、C_ODD、V_OHM、IIIII；C_OYMD、V_OHM、IIIII。

广东省暴雨高风险区划

第38卷第2期Vol．38No．2水㊀资㊀源㊀保㊀护Water Resources Protection2022年3月Mar.2022㊀㊀基金项目:中国水利水电科学研究院山洪灾害防治项目(SHZH-IWHR-72);江苏省水利科技项目(2018020)作者简介:廖一帆(1987 ),女,博士研究生,主要从事极端降水及水文频率分析研究㊂E-mail:lyifan322@通信作者:林炳章(1944 2020),男,教授,主要从事水文气象研究㊂E-mail:lbz@DOI :10．3880/j.issn．10046933．2022．02．002广东省暴雨高风险区划廖一帆1,林炳章2,丁㊀辉1(1.南京信息工程大学大气科学学院,江苏南京㊀210044;2.南京信息工程大学应用水文气象研究院,江苏南京㊀210044)摘要:运用水文气象地区线性矩频率分析法,选取广东省及周围缓冲区雨量站1h ㊁6h ㊁12h 和24h 年最大降水量资料,计算站点降雨频率估计值,分析暴雨高风险区划㊂结果表明:根据1h ㊁6h ㊁12h 和24h 年最大降水量资料广东省可分别划分为13㊁15㊁16和16个水文气象一致区,大部分一致区的最优分布为广义极值分布和广义正态分布;降雨频率估计值的空间分布态势在相同时段不同重现期下基本一致,而不同时段存在一定差异,1h 暴雨高风险区位于西南部沿海阳江附近,6h ㊁12h 和24h 暴雨高风险区位于阳江㊁珠江三角洲广州到清远和东部沿海陆丰附近区域㊂关键词:暴雨高风险区;地区线性矩频率分析;水文气象一致区;降雨频率估计值;广东省中图分类号:P333．2㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:10046933(2022)02000710High-risk rainstorm zonation of Guangdong Province ʊLIAO Yifan 1,LIN Bingzhang 2,DING Hui 1(1.School of Atmospheric Science ,Nanjing University of Information Science and Technology ,Nanjing 210044,China ;2.Applied Hydrometeorological Research Institute ,Nanjing University of Information Science and Technology ,Nanjing 210044,China )Abstract :Using 1h,6h,12h,and 24h annual maximum rainfall data of Guangdong Province and the buffer zone around it,the hydrometeorological regional L-moments frequency analysis method was used to obtain rainfall quantile estimates,and the high-risk rainstorm areas(HRRAs)of Guangdong Province were investigated.The results show that Guangdong Province was delineated into 13,15,16,and 16hydrometeorological homogeneous regions(HMHRs)for 1h,6h,12h,and 24h annual maximum rainfall data,respectively.The best-fit frequency distributions for most HMHRs were generalized extreme-value and generalized normal distributions.The spatial distributions of rainfall quantiles for the same duration were similar at different return periods,while there were certain differences for different durations.HRRA of 1h data was located near Yangjiang along the southwest coast;HRRAs of 6h,12h,and 24h data were located around Yangjiang,Guangzhou of Pearl River Delta to Qingyuan,and Lufeng on the east coast.Key words :high-risk rainstorm area;regional L-moments frequency analysis;hydrometeorological homogeneous region;rainfall quantile estimates;Guangdong Province㊀㊀近几十年来,我国由暴雨造成的洪涝灾害事件频繁发生,且呈显著加剧的趋势,对人民的生命财产安全造成了严重的威胁[1]㊂广东省是中国大陆最南部的沿海省份,东西北三面连接内陆,南面濒临南海,邻近西太平洋,受西风带天气系统和热带天气系统影响频繁,加上南岭及其他山脉的地形作用,降水量十分充沛,暴雨洪涝成为广东省最主要的气象灾害之一㊂尤其是短历时暴雨所引发的洪涝灾害突发性强,危害性更高㊂由于广东省地形复杂,不同区域受天气系统的影响程度各有差异,使得降水的时空分布不均匀[2],给暴雨洪涝灾害的预警和防范造成一定难度㊂因此,对广东省的暴雨进行频率分析并研究其空间分布特征,有助于防灾减灾工作的开展,减少暴雨洪涝灾害带来的损失㊂过去我国常用的水文频率分析方法是单站㊁单时段㊁单一线型㊁基于常规矩的适线法 ,线型通常选择皮尔逊Ⅲ型曲线[3]㊂然而单站分析需要较长的序列资料,序列长度的不足和观测站点的缺乏很大程度上影响了降雨频率估计值的可靠性[4],而且不能反映空间分布规律;常规矩估计的统计参数具有很大的偏态性,因而得到的降雨频率估计值极不稳定[3]㊂地区线性矩法是Hosking等[5]在线性矩的基础上提出的一种地区频率分析方法㊂美国国家海洋大气管理总署(NOAA)自1991年起在美国开展地区线性矩法在防洪设计标准的应用研究,从1997年起分区分批对全国的暴雨频率图集进行更新,于2006年提出了一套基于次序统计量的线性矩法结合基于水文气象一致区的地区分析法进行暴雨频率分析的完整系统[3,6-7]㊂近年来,国内有不少学者利用降雨资料进行了地区线性矩法的应用研究[8-16],证明了该方法的优越性:线性矩相比常规矩具有良好的估计参数的不偏性和对特大值的稳健性;地区分析法能够充分利用邻近站点的信息,提高降雨频率估计值的准确性,并且能更准确地获得其空间分布㊂暴雨高风险区划是基于水文气象地区线性矩频率分析法得到的一个地区内某一定历时㊁一定频率(重现期)降雨事件中最大雨强的空间分布[12,15]㊂实际上,暴雨高风险区划的概念为定量估算强降雨雨强㊁降雨落区㊁概率三者的关系奠定了理论基础,填补了设计暴雨理论中强降雨雨强空间分布的空白;而现有的暴雨空间分布仅探讨暴雨的点面关系㊂暴雨高风险区划为中小流域洪水尤其是山洪防治㊁预警提供了理论基础㊂关于广东省降雨频率分析的研究,Yang等[17]以珠江流域为研究区,采用地区线性矩法对1d㊁3d㊁5d和7d年最大降水量进行频率分析,并联系气候背景及地形特征,探析流域极端降雨的时空分布规律;黄强等[18]利用广东省年最大日降水量资料,应用地区线性矩法,得到不同流域分区100a或500a 以下重现期可靠性较高的降雨频率估计值㊂这些都是对1d及以上长历时极值降雨的频率分析,而对小时历时降雨的频率分析比较少㊂本文应用水文气象地区线性矩频率分析法以及在此基础上发展的暴雨高风险区划概念和技术,根据1h㊁6h㊁12h和24h年最大降水量资料对广东省进行暴雨高风险区划研究,绘制暴雨高风险区划图并分析其空间分布特征,以期为广东省的防洪规划设计和洪涝灾害早期预警提供参考㊂1㊀资料与方法1．1㊀研究资料广东省陆地面积约17．97万km2,为提高研究区边界处降雨频率估计值的可靠性,本文将研究区广东省向内陆扩大约30~50km的范围作为缓冲区㊂在研究区和缓冲区收集水文雨量站1h㊁6h㊁12h和24h的历史年最大降水量资料㊂经质量控制,去掉明显错误的数据值,舍去不一致的资料序列,最终筛选出资料序列长度在20a及以上的站点用于分析,其中具备1h年最大降水量资料的有202个站点(其中广东省内有92个站点),具备6h㊁12h 和24h年最大降水量资料的有291个站点(其中广东省内有157个站点)㊂研究区及周围的地形和所有站点的分布如图1,可见广东省内站点的空间分布比较均匀,缓冲区站点密度略大于广东省内站点密度㊂站点降水序列范围从1939 2015年,长度不等,平均长度约34a㊂图1㊀广东省及周围缓冲区地形和站点Fig.1㊀Elevation and stations of GuangdongProvince and buffer zone around it1．2㊀研究方法Hosking[19]将线性矩定义为次序统计量线性组合的期望值,并定义了类似于常规矩的统计特征参数:线性矩离差系数C vL㊁线性矩偏态系数C sL和线性矩峰度系数C kL㊂基于水文气象地区线性矩法的暴雨高风险区划研究,以线性矩作为参数估计方法,在水文气象一致区划分的基础上,选择各一致区的最优分布线型,再根据地区分析法推求各站点的降雨频率估计值,并进行时空一致性调整,最终获得不同重现期下降雨的空间分布㊂1．2．1㊀水文气象一致区划分地区分析法的前提是划分水文气象一致区㊂由于不同时段分析的站点不一定完全相同,降雨的分布特征也不相同,一致区的划分应分不同时段进行㊂水文气象一致区的划分和判定主要从以下3个方面进行:a.气象相似性㊂一致区内满足降雨的水汽入流和气象成因一致㊂b.水文相似性㊂一致区内所有站点的统计参数C vL和C sL在一定的容忍度内一致㊂采用基于C vL 计算值的异质性检验指标H1来判断所划分的子区是否为一致性区域[5]㊂当H1<1时,表示该子区为可以接受的一致区㊂同时,利用各站点的C sL对子区进行判别和调整,选出C sL特大值和特小值对应的站点,分别考察删除该站点前后,整个子区站点是否存在100a重现期降雨频率估计值小于实测资料序列中的最大降水量值的不合理情况㊂若删除该站点后,这种不合理情况有较大改善,则需将该雨量站点移至相邻子区分析,否则可以保留㊂c.不和谐性检验㊂检验所划分的子区内是否存在不和谐的站点,若站点的不和谐性指标D i超过一定的临界值,则可认为该站点是不和谐站点㊂D i 具体计算方法和子区内不同站点数对应的临界值可参考Hosking等[5]的研究㊂对不和谐站点进一步检查原数据的可靠性,并考虑将其调整至相邻子区或单独分区㊂如果该站点较大的D i值是由局部极端气象事件所引起的,也可以保留在当前区域㊂1．2．2㊀一致区线型选择选择5种三参数分布线型作为一致区的候选分布线型,根据其尾端形态由厚至薄依次为:广义逻辑分布(GLO)㊁广义极值分布(GEV)㊁广义正态分布(GNO)㊁广义帕累托分布(GPA)和皮尔逊Ⅲ型分布(P-Ⅲ)㊂采用以下3种拟合优度检验方法来选择各一致区的最优分布线型:a.蒙特卡洛模拟检验㊂该检验通过比较一致区内区域平均的线性矩峰度系数与分布函数的线性矩峰度系数之间的差异来考察分布函数拟合的质量㊂检验的统计量Z DIST的具体计算方法可参考Hosking和Wallis的研究[5]㊂若统计量满足Z DISTɤ1．64,认为该分布函数拟合结果是合理可接受的,并且Z DIST越接近于0,认为拟合效果越好㊂b.样本线性矩的均方根误差检验㊂该检验利用一致区内各站点的线性矩峰度系数与分布函数的线性矩峰度系数之间的差值,再根据站点资料序列长度进行加权平均得到的均方根误差(RMSE)来比较分布函数的拟合效果[7],具有最小RMSE的分布函数拟合效果最好㊂c.实测数据检验㊂该检验首先分别计算一致区内各站点不同重现期下的经验频率与候选分布函数理论频率之间的相对误差(RE),取所有站点的RE平均值[7];再将5种候选分布函数在2a㊁5a㊁10a㊁25a和50a重现期的RE平均值从大到小排列,各重现期下的排列序号求和作为相应分布函数的RE分数S RE,S RE越高㊁RE越小,表明该分布函数拟合效果越好㊂最后,综合3种检验方法的结果,确定各一致区拟合效果最佳的分布函数㊂1．2．3㊀降雨频率估计值计算及时空一致性调整a.降雨频率估计值计算㊂根据地区分析法,一致区内各站点的年最大降水量序列可以分解为:反映该区域共有降雨特性的地区分量和反映该站点自身降雨特性的本地分量㊂本地分量一般取各站年最大降水量序列的平均值㊂对一致区内各站点的年最大降水量序列去均值化后,应用线性矩法推求一致区最优分布函数的参数估计值,确定配合数据最佳的无量纲概率分布曲线,此分布曲线在不同频率下的估计值即该一致区的地区分量,或称地区增长因子,则第i站点T j重现期的降雨频率估计值Q Tj可表示为地区增长因子q Tj和年最大降水量序列的平均值x i的叠加 [3]㊂b.时段间一致性调整㊂由于不同时段分布函数的适线是独立进行的,获得的不同时段的降雨频率估计值曲线可能会出现交叉的情况,即从交叉点之后,时段较短的降雨频率估计值比时段较长的降雨频率估计值大,这与实际情况不符㊂本文采用误差分摊的方法[7]调整时段间不一致的降雨频率估计值,其思路为:计算不一致起点前一频率下相邻的较长时段与较短时段降雨频率估计值的比值,将比值大于1的误差部分,按频率步长权重分配到不一致起点之后的各不一致频率点上,加上1作为相应频率下新的比值,乘以原较短时段降雨频率估计值,即得到较长时段调整后的降雨频率估计值,而其他正常的降雨频率估计值部分不改变㊂c.空间一致性调整㊂同理,由于雨量站点资料有限㊁站点分布不均匀,以及各一致区的数据是独立进行分布函数选择和参数化的,可能会造成计算得到的降雨频率估计值在相邻一致区边界处出现不连续㊁梯度较大的现象㊂本文采用往返两次空间平差法[20]来调整降雨频率估计值的空间不一致性,其步骤如下:①构造一个与站点分辨率大致相同的空间网格,采用克里金插值方法,将不规则的站点上的降雨频率估计值插值到规则网格点上;②采用反距离加权插值法,利用规则网格点上的降雨频率估计值反向插值回各站点,即得到站点空间平差校正后的降雨频率估计值㊂2㊀结果与分析2．1㊀水文气象一致区划分首先,根据广东省的地形和气候初步划分水文气象一致区㊂从广东省地形(图1)来看,整体地势从北部山地向南部沿海呈逐步降低趋势㊂北部群山是南岭的组成部分,东部山地由三列东北西南走向的山脉构成,分别为九连山㊁罗浮山和莲花山[1]㊂广东省暴雨的主要成因是锋面类暴雨和台风类暴雨,水汽主要来源于南面的南海[21]㊂通常南岭南侧㊁莲花山东南坡等迎风面降水量较大,而背风面的谷底和内陆盆地降水量较少㊂另外珠江三角洲平原是一个尺度很大的南开喇叭口地形,对气流有辐合抬升作用,使降水量和降雨强度加大[1]㊂综合以上分析,考虑将北部㊁东部和西南部划分不同的一致区,并且喇叭口地形㊁山脉迎风面和背风面之间要进行区分㊂(a)1h㊀㊀(b)6h(c)12h㊀㊀(d)24h图2㊀广东省不同时段年最大降水量序列的C vL 空间分布及水文气象一致区划分示意图Fig.2㊀Hydrometeorological homogeneous regions and distributions of C vL for annualmaximum rainfall data of different durations in Guangdong Province在初步分区的基础上,分不同时段㊁利用各站点的C vL 和C sL 进一步细分和调整㊂图2和图3给出了站点C vL 和C sL 的空间分布,尽可能将C vL 和C sL 接近的站点划分为一个子区,对子区内C sL 特大值和特小值的站点进行考察,并用异质性检验指标H 1检验子区是否满足一致区标准㊂经过多次反复调整,最终确定了各时段水文气象一致区的划分方案,针对1h㊁6h㊁12h 和24h 年最大降水量序列分别划分了13㊁15㊁16和16个一致区(图2中以蓝色实线划分的区域表示)㊂不同时段的分区总体形态上相似,其中存在的差异可能是由于长历时站点数比短历时站点数多,且C vL 和C sL 的梯度较大,因此在一些区域需要更细的划分㊂表1列出了各时段各子区的站点数㊁异质性检验指标H 1值和不和谐指标D i 超过临界值的站点数㊂所有子区H 1<1,表明都可以认为是一致区㊂1h㊁6h 和12h 年最大降水量序列的部分子区存在少数不和谐站点,其中1h 时段的第三个一致区(1h-3区)的大仚站D i 值最高,达4．41(相应的临界值为3)㊂通过对原数据序列分析发现,该站2003年的最大1h 降水量为94．5mm,同时也是该子区所有站点数据序列中的最大值,造成了该站的C vL 和C sL 值较周围站点偏大,所以D i 值偏高㊂但该站序列长度仅为21年,不考虑单独分区,因此还是将其保留在1h-3区㊂其他子区的不和谐站点的D i 值只是略高于临界值,且分区过程中已经将这些站点划入不同的子区进行比较,从中选择了站点不和谐度最小的方案㊂2．2㊀一致区内最优频率分布线型的选择对所划分的一致区,采用蒙特卡洛模拟检验㊁均方根误差检验和实测数据检验,考察5种候选分布线型GLO㊁GEV㊁GNO㊁GPA 和P-Ⅲ的拟合效果㊂以24h 水文气象一致区为例,各一致区3种检验的结果见表2㊂如24h 时段的第一个一致区(24h-1区),3种检验中都是GEV 分布表现最好,因此该一致区的最优分布为GEV㊂又如24h-5区,GEV 分布在蒙特卡洛模拟检验和实测数据检验中表现最好,而RMSE 最小和次小的分布分别为GNO 和GEV,但两者RMSE 相差不大,综合3种检验结果,选取GEV 为该一致区的最优分布㊂对各时段㊁各一致区进行类似的分析,最终可以确定所有一致区的最优(a)1h㊀㊀(b)6h(c)12h㊀㊀(d)24h图3㊀广东省不同时段的年最大降水量序列的C sL空间分布Fig.3㊀Distributions of C sL for annual maximum rainfall data of different durations in Guangdong Province表1㊀广东省各水文气象一致区的站点数及异质性检验和不和谐性检验结果Table1㊀Numbers of stations and results of homogeneity and discordancy tests for hydrometeorologicalhomogeneous regions of Guangdong Province一致区1h一致区信息6h一致区信息12h一致区信息24h一致区信息站点数H1不和谐站点数站点数H1不和谐站点数站点数H1不和谐站点数站点数H1115-1．450210．77012-0．84022-1．26 241-0．59227-1．240250．18022-0．41 320-0．871260．80029-0．97020-0．33 48-1．110250．571210．85136-0．64 55-0．110120．650260．840120．71 610-1．010170．040110．65012-1．42 75-0．160180．19021-0．64022-1．54 812-0．14012-0．72018-0．52016-1．06 913-1．13011-0．18190．37012-0．32 1023-1．181100．04012-0．06012-0．13 1110-1．53026-0．62020-1．23019-1．35 1230-0．9518-0．9708-1．2307-0．92 1310-1．69040-1．03314-0．50015-0．85 148-0．30034-0．691240．43 1530-0．05280．24011-0．93 16230．12029-1．40分布(表3)㊂由表3可以看出,选择作为最优分布最多的是GEV(占60%),其次是GNO(占38%),只有24h-12区选择了GPA㊂2．3㊀降雨频率估计值计算及时空不一致性调整由上一步选择的各时段各一致区的最优分布函数推求的地区增长因子,与相应时段各站点的年最大降水量平均值相乘,即得到各站点在各重现期下的降雨频率估计值(1h㊁6h㊁12h和24h的降雨频率估计值分别表示为Q1h㊁Q6h㊁Q12h和Q24h)㊂图4给出了紫洞站和犁市站各时段降雨频率估计值随重现期变化的曲线㊂可以看出,同一时段,降雨频率估计值随重现期的增加而增加,相同重现期下,降雨频率估计值也随时段的增加而增加,这是符合统计规律的㊂根据前文的分析,此时计算得到的降雨频率估计值会存在时间或空间不一致的问题,因此需要进表2㊀广东省24h水文气象一致区拟合优度检验结果Table2㊀Goodness-of-fit test results for24h hydrometeorological homogeneous regions of Guangdong Province一致区蒙特卡洛模拟检验Z DIST均方根误差检验RMSE/10-5实测数据检验S RE GLO GEV GNO GPA P-ⅢGLO GEV GNO GPA P-ⅢGLO GEV GNO GPA P-Ⅲ1 0．01-0．63 8221614666258949794315．519．017．09．514．0 20．39-1．22 6055525061589851853415．020．518．57．014．03 0．520．33 -0．43750151204946920350157．014．515．515．023．04 1．310．45 -1．23792858075506804357759．015．518．512．020．0 51．59-0．50-0．91 6928585754971054158619．019．016．012．019．0 61．640．13-0．39 -1．386908462748377796620114．017．015．513．015．57 1．27 -0．42869361685565602857809．015．520．512．018．08 -0．07-0．52 -1．46775059956058950768079．516．015．514．020．0 91．150．18-0．64 7105574556037634755013．520．015．513．512．5 100．67-0．50-1．13 914778719273104921220919．019．017．08．511．511 0．44-0．06 -1．137954623961729583656111．514．016．015．018．512 -0．62 11962815476423110641210．514．514．518．017．513 0．750．21 -0．857993571957948096639613．518．020．06．017．514 1．150．54 -0．777725520450378048519713．018．518．08．017．515 0．850．37 -0．596819386935416705395915．019．520．58．012．016 -0．07-1．09 5969425344197905630715．518．518．08．514．5㊀㊀注:粗体标记对应的分布线型为当前检验中拟合相应一致区数据效果最好的分布线型;蒙特卡洛模拟检验结果中表示Z DIST>1．64㊂表3㊀广东省水文气象一致区的最优分布线型Table3㊀Best-fit distributions for hydrometeorological homogeneous regions of Guangdong Province一致区1h6h12h24h1GNO GEV GEV GEV 2GNO GEV GEV GEV 3GNO GEV GEV GNO 4GEV GEV GNO GNO 5GNO GEV GEV GEV 6GNO GEV GEV GEV 7GEV GEV GNO GNO 8GEV GEV GEV GEV 9GEV GEV GEV GEV 10GNO GEV GEV GEV 11GNO GEV GEV GNO 12GNO GNO GNO GPA 13GEV GEV GNO GNO 14GNO GNO GNO 15GNO GNO GNO 16GEV GEV 行时空一致性检验及调整㊂从较短时段到较长时段,依次检查各站点两相邻时段降雨频率估计值的一致性,对站点存在的较长时段比较短时段降雨频率估计值小的异常部分,采用误差分摊的方法进行调整㊂最终对5站的Q12h㊁34站的Q24h进行了调整㊂这里以百候站为例分析时段间一致性调整的过程㊂图5给出了该站调整前后降雨频率估计值曲线的对比,该站缺少1h年最大降水量数据,因此只分析Q6h㊁Q12h和Q24h,曲线数据点上的数值为对应重现期下Q24h和Q12h的比值㊂调整前,Q24h和Q12h曲线在重现期100a到200a之间出现了交叉,从200a到10000a,Q24h小于Q12h,即两者的比值小于1㊂于是㊀㊀㊀㊀㊀(a)紫洞站(b)犁市站图4㊀紫洞站和犁市站降雨频率估计值曲线Fig.4㊀Frequency curves of rainfall quantilesat Zidong and Lishi stations将100a重现期处Q24h和Q12h的比值误差分配到200a 到10000a之间各重现期上,得到新的比值及Q24h㊂调整后,Q24h和Q12h曲线不再交叉,Q24h和Q12h的比值都大于1㊂经过时段间一致性调整后的降雨频率估计值更符合降雨的统计特性,增强了不同时段间降雨频率估计值的可比性㊂(a)调整前(b)调整后图5㊀百候站时段间一致性调整前后的降雨频率估计值曲线Fig.5㊀Frequency curves of rainfall quantiles atBaihou Station before and after consistencyadjustment over durations在时段间调整的基础上,采用往返两次空间平差法调整空间的不一致性㊂根据各时段的站点密度,第一步插值的网格分辨率1h数据取0．33ʎˑ0．33ʎ(约33kmˑ33km),6h㊁12h和24h数据取0．25ʎˑ0．25ʎ(约25kmˑ25km)㊂这里以24h数据的50a重现期为例考察降雨频率估计值空间调整的效果(图6),调整前降雨频率估计值的等值线在部分一致区边缘处会存在梯度突然增大的现象,而调整后,一致区边缘处的梯度有所缓和,但整体上主要的分布形势和大值中心不变㊂2．4㊀暴雨高风险区划图分析将时空一致性调整后各站点在不同时段㊁不同重现期下的降雨频率估计值,通过克里金法空间插值,获得相应的降雨频率估计值的空间分布,即暴雨高风险区划图,其中最大雨强区域为暴雨高风险区㊂图7~10给出了在1h㊁6h㊁12h和24h时段25a㊁50a和100a重现期下的暴雨高风险区划图㊂总体上看,同一时段不同重现期下,降雨频率估计值的空间分布态势基本一致;不同时段相同重现期进行比较,6h㊁12h和24h时段下的降雨频率估计值的空间分布态势较相似,而与短历时1h降雨频率估计值的空间分布存在一定差异㊂所有时段最明显的暴雨高风险区位于广东西南沿海阳江附近(图7~10(a)调整前(b)调整后图6㊀空间一致性调整前后降雨频率估计值分布(单位:mm)Fig.6㊀Contour maps of rainfall quantiles before and after spatial adjustment(unit:mm)中的C1),随着重现期增大,其范围逐渐延伸至西南沿海阳江江门一带㊂6h㊁12h和24h降雨频率估计值的空间分布还呈现出两个较明显的暴雨高风险区,分别位于珠江三角洲广州到北部山区南侧清远附近区域(图8~10中的C2)和东部沿海陆丰附近(图8~10中的C3),且重现期越大,两个区域的范围越大㊁中心值越大㊂不同时段不同重现期下暴雨高风险区中心的降雨频率估计值见表4,可见4个时段C1处中心值都最大,为最主要的暴雨高风险区,6h㊁12h和24h时段下位于C2和C3处的中心值相当,C2处中心值在重现期较小时小于C3处,而随着重现期增大变为大于C3处中心值㊂6h㊁12h 和24h时段下的降雨频率估计值在3个暴雨高风险区的南侧都出现了低值区,分别位于西部的云浮肇庆附近㊁北部的乐昌附近和东部的五华附近㊂这3个暴雨高风险区和3个低值区的位置与广东省的3个多雨中心和3个少雨中心位置相一致,形成的原因与不同地区主要受影响的天气系统不同,以及地形的阻挡㊁辐合抬升作用有关[22-23],表明此暴雨高风险区划图符合广东省降雨的空间分布特征㊂6h㊁12h和24h时段暴雨高风险区C2所在的珠江三角洲区域,在1h时段没有呈现明显的高值中心,说明该区域主要受较长历时暴雨的影响㊂相反,1h(a)25a㊀㊀(b)50a㊀㊀(c)100a图7㊀不同重现期下基于1h年最大降水量序列的广东省暴雨高风险区划图Fig.7㊀High-risk rainstorm areas of Guangdong Province with different return periodsbased on1h annual maximum rainfall data(a)25a㊀㊀(b)50a㊀㊀(c)100a图8㊀不同重现期下基于6h年最大降水量序列的广东省暴雨高风险区划图Fig.8㊀High-risk rainstorm areas of Guangdong Province with different return periodsbased on6h annual maximum rainfall data(a)25a㊀㊀(b)50a㊀㊀(c)100a图9㊀不同重现期下基于12h年最大降水量序列的广东省暴雨高风险区划图Fig.9㊀High-risk rainstorm areas of Guangdong Province with different return periodsbased on12h annual maximum rainfall data(a)25a㊀㊀(b)50a㊀㊀(c)100a图10㊀不同重现期下基于24h年最大降水量序列的广东省暴雨高风险区划图Fig.10㊀High-risk rainstorm areas of Guangdong Province with different return periodsbased on24h annual maximum rainfall data时段雷州半岛在不同重现期的降雨频率估计值都比较高,说明雷州半岛主要受短历时暴雨影响㊂另外,广东东部由于1h 序列所用资料的站点比较稀疏,一些局地分布的变化可能显示不出,无法确定是否存在高风险区㊂由此可以说明,不同区域主要的成灾暴雨历时是不同的[24],实际应用时,应充分调查不同区域历史主要暴雨㊁洪涝灾害事件,得到成灾暴雨的平均历时和平均降水量,在此基础上选择相应设计时段和重现期下的暴雨高风险区划图进行重点分析㊂表4㊀广东省暴雨高风险区中心降雨频率估计值Table 4㊀Rainfall quantiles at centers of high-riskrainstorm areas of Guangdong Province降雨时段/h 暴雨高风险区不同重现期降雨频率估计值/mm 10a25a50a100a200a1C195．6109．9120．6131．1141．56C1255．8310．2353．2397．7444．6C2177．1224．4265．7312．2365．3C3177．7218．4252．6289．8331．112C1316．0383．2436．1490．4547．4C2223．9289．3348．7418．0500．2C3242．8295．5337．1380．4425．924C1381．4459．5520．4582．2647．1C2271．0343．6408．3482．3568．3C3313．9384．0439．0495．8558．13㊀结㊀论a.依据水文气象一致区划分准则,基于1h㊁6h㊁12h 和24h 年最大降水量序列,分别将广东省及其周围缓冲区划分为13㊁15㊁16和16个水文气象一致区;采用3种拟合优度检验方法,确定了各水文气象一致区的最优分布线型,其中GEV 和GNO 是选择最多的两种分布㊂b.根据地区分析法,计算各站点不同时段㊁不同重现期下的降雨频率估计值,并采用误差分摊法和往返两次空间平差法进行时段间和空间的一致性调整,最终获得时间上更符合统计特性㊁空间分布更合理的降雨频率估计值成果㊂c.相同时段降雨频率估计值的空间分布态势在不同重现期下基本一致,而1h 时段与6h㊁12h 和24h 时段的降雨频率估计值空间分布存在一定差异㊂广东省多小时时段最主要的暴雨高风险区位于西南沿海阳江江门区域;6h㊁12h 和24h 时段的第二㊁第三个暴雨高风险区分别位于珠江三角洲广州到北部山区南侧清远附近和东部沿海陆丰附近区域㊂该暴雨高风险区划图符合广东省降雨的空间分布特征,可为防洪规划设计以及洪涝灾害风险早期预警提供参考㊂参考文献:[1]黄国如,罗海婉,卢鑫祥,等.城市洪涝灾害风险分析与区划方法综述[J].水资源保护,2020,36(6):1-6.(HUANG Guoru,LUO Haiwan,LU Xinxiang,et al.Study on risk analysis and zoning method of urban flood disaster[J].Water Resources Protection,2020,36(6):1-6.(in Chinese))[2]郑腾飞,刘显通,万齐林,等.近50年广东省分级降水的时空分布特征及其变化趋势的研究[J].热带气象学报,2017,33(2):212-220.(ZHENG Tengfei,LIU Xiantong,WAN Qilin,et al.The characteristics of precipitation in Guangdong Province over the past 50years:dependence on rainfall intensity [J ].Journal of Tropical Meteorology,2017,33(2):212-220.(in Chinese))[3]林炳章,邵月红,闫桂霞,等.水文气象促进工程水文计算核心课题研究的发展[C]//邓坚.中国水文科技新发展:2012中国水文学术讨论会论文集.南京:河海大学出版社,2012:50-63.[4]BOBÉE B,RASMUSSEN P F.Recent advances in floodfrequency analysis [J].Reviews of Geophysics,1995,33(Sup2):1111-1116.[5]HOSKING J R M,WALLIS J R.Regional frequencyanalysis:an approach based on L-moments [M ].NewYork:Cambridge University Press,2005.[6]LIN B Z,VOGEL J L.A comparison of L-moments withmethod ofmoments [C ]//EngineeringHydrology,Symposium of American Society of Civil Engineers.ASCE,1993:443-448.[7]LIN B Z,BONNIN G M,MARTIN D L,et al.Regionalfrequency studies of annual extreme precipitation in the United States based on regional L-moments analysis[C]//World Environmental and Water Resource Congress 2006:Examining the Confluence of Environmental and Water Concerns.Omaha:ASCE,2006:1-11.[8]梁玉音,刘曙光,钟桂辉,等.线性矩法与常规矩法对太湖流域降雨频率分析的比较研究[J].水文,2013,33(4):16-21.(LIANG Yuyin,LIU Shuguang,ZHONG Guihui,et parison between conventional moments and L-moments in rainfall frequency analysis for TaihuLake Basin [J ].Journal of China Hydrology,2013,33(4):16-21.(in Chinese))[9]吴俊梅,林炳章,邵月红.地区线性矩法在太湖流域暴雨频率分析中的应用[J].水文,2015,35(5):15-22.(WUJunmei,LINBingzhang,SHAOYuehong.Application of regional L-moments analysis method in precipitation frequency analysis for Taihu Lake Basin[J].。

广东省大气超级监测站的建设、维护与数据分析

逐步成为国家与地方科研的支持平台
1. 珠江三角洲区域大气复合污染立体监测网络-863计划 2. PM2.5监测方法适用性测试-环保部专项工作 3. 星-机-地生态环境质量遥感监测系统集成和示范-863计划 4. 珠江三角洲秋季PM2.5重要来源及区域输送特征研究-广东省自然科学基金
5. 氨排放源清单不确定性及其对模拟大气细粒子形成与迁移的影响-国家自然科学基金
内容提要
1. 站点选址与建设 2. 仪器配置与维护 3. 数据分析与提炼 4. 存在问题与挑战
观测验证
开展 3 次加强观测进行验证
• 首层-展示
会议室，多功能室，演示厅，等
• 二层-办公
值班室，办公室，宿舍，等
• 三层-网络支持
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
污染物浓度（ppbv）
1.1 0.9 0.7 0.5 0.3
10时
丁烷异戊二烯苯
12时
14时
16时
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
鹤山超级站气溶胶消光特性观测结果
RH（%）能见度（km） PM10（μg m-3） PM2.5（μg m-3） PM1（μg m-3） BC（μg m-3）最大 OC/EC 比值大气总消光系数（km-1）气溶胶消光系数（km-1）气溶胶光散射系数（km-1）气溶胶吸光系数（km-1） O3*（μg m-3） SO2（μg m-3）
物是主要贡献者 • 总颗粒物表面积浓度和体积浓度中，
积聚模颗粒物是主要贡献者
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
1月 4月 10月
数浓度（cm-3）
数浓度（cm-3）
数浓度（cm-3）

广东省城市全年供气总量基本情况数据分析报告2019版

广东省城市全年供气总量基本情况数据分析报告2019版引言本报告借助数据对广东省城市全年供气总量基本情况进行深度剖析，从人工煤气生产能力，全年人工煤气供气总量，全年天然气供气总量，全年液化石油气供气总量等方面进行阐述，以全面、客观的角度展示广东省城市全年供气总量基本情况真实现状及发展脉络，为需求者制定战略、为投资者投资提供参考和借鉴。

广东省城市全年供气总量基本情况分析报告的数据来源于权威部门如中国国家统计局、重点科研机构及行业协会等，数据以事实为基准，公正，客观、严谨。

广东省城市全年供气总量基本情况数据分析报告旨在全面梳理广东省城市全年供气总量基本情况的真实现状、发展脉络及趋势，相信能够为从业者、投资者和研究者提供有意义的启发和借鉴。

目录第一节广东省城市全年供气总量基本情况现状概况 (1)第二节广东省人工煤气生产能力指标分析 (3)一、广东省人工煤气生产能力现状统计 (3)二、全国人工煤气生产能力现状统计 (3)三、广东省人工煤气生产能力占全国人工煤气生产能力比重统计 (3)四、广东省人工煤气生产能力（2016-2018）统计分析 (4)五、广东省人工煤气生产能力（2017-2018）变动分析 (4)六、全国人工煤气生产能力（2016-2018）统计分析 (5)七、全国人工煤气生产能力（2017-2018）变动分析 (5)八、广东省人工煤气生产能力同全国人工煤气生产能力（2017-2018）变动对比分析 (6)第三节广东省全年人工煤气供气总量指标分析 (7)一、广东省全年人工煤气供气总量现状统计 (7)二、全国全年人工煤气供气总量现状统计分析 (7)三、广东省全年人工煤气供气总量占全国全年人工煤气供气总量比重统计分析 (7)四、广东省全年人工煤气供气总量（2016-2018）统计分析 (8)五、广东省全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动分析 (8)六、全国全年人工煤气供气总量（2016-2018）统计分析 (9)七、全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动分析 (9)八、广东省全年人工煤气供气总量同全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动对比分析 (10)第四节广东省全年天然气供气总量指标分析 (11)一、广东省全年天然气供气总量现状统计 (11)二、全国全年天然气供气总量现状统计分析 (11)三、广东省全年天然气供气总量占全国全年天然气供气总量比重统计分析 (11)四、广东省全年天然气供气总量（2016-2018）统计分析 (12)五、广东省全年天然气供气总量（2017-2018）变动分析 (12)六、全国全年天然气供气总量（2016-2018）统计分析 (13)七、全国全年天然气供气总量（2017-2018）变动分析 (13)八、广东省全年天然气供气总量同全国全年天然气供气总量（2017-2018）变动对比分析14 第五节广东省全年液化石油气供气总量指标分析 (15)一、广东省全年液化石油气供气总量现状统计 (15)二、全国全年液化石油气供气总量现状统计 (15)三、广东省全年液化石油气供气总量占全国全年液化石油气供气总量比重统计 (15)四、广东省全年液化石油气供气总量（2016-2018）统计分析 (16)五、广东省全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动分析 (16)六、全国全年液化石油气供气总量（2016-2018）统计分析 (17)七、全国全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动分析 (17)八、广东省全年液化石油气供气总量同全国全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动对比分析 (18)图表目录表1：广东省城市全年供气总量基本情况现状统计表 (1)表2：广东省人工煤气生产能力现状统计表 (3)表3：全国人工煤气生产能力现状统计表 (3)表4：广东省人工煤气生产能力占全国人工煤气生产能力比重统计表 (3)表5：广东省人工煤气生产能力（2016-2018）统计表 (4)表6：广东省人工煤气生产能力（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全国人工煤气生产能力（2016-2018）统计表 (5)表8：全国人工煤气生产能力（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：广东省人工煤气生产能力同全国人工煤气生产能力（2017-2018）变动对比统计表 (6)表10：广东省全年人工煤气供气总量现状统计表 (7)表11：全国全年人工煤气供气总量现状统计表 (7)表12：广东省全年人工煤气供气总量占全国全年人工煤气供气总量比重统计表 (7)表13：广东省全年人工煤气供气总量（2016-2018）统计表 (8)表14：广东省全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全国全年人工煤气供气总量（2016-2018）统计表 (9)表16：全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：广东省全年人工煤气供气总量同全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）10表17：广东省全年人工煤气供气总量同全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：广东省全年天然气供气总量现状统计表 (11)表19：全国全年天然气供气总量现状统计分析表 (11)表20：广东省全年天然气供气总量占全国全年天然气供气总量比重统计表 (11)表21：广东省全年天然气供气总量（2016-2018）统计表 (12)表22：广东省全年天然气供气总量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全国全年天然气供气总量（2016-2018）统计表 (13)表24：全国全年天然气供气总量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：广东省全年天然气供气总量同全国全年天然气供气总量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)表26：广东省全年液化石油气供气总量现状统计表 (15)表27：全国全年液化石油气供气总量现状统计表 (15)表28：广东省全年液化石油气供气总量占全国全年液化石油气供气总量比重统计表 (15)表29：广东省全年液化石油气供气总量（2016-2018）统计表 (16)表30：广东省全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (16)表31：全国全年液化石油气供气总量（2016-2018）统计表 (17)表32：全国全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (17)表33：广东省全年液化石油气供气总量同全国全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (18)第一节广东省城市全年供气总量基本情况现状概况广东省城市全年供气总量基本情况现状详细情况见下表（2018年）：表1：广东省城市全年供气总量基本情况现状统计表第二节广东省人工煤气生产能力指标分析一、广东省人工煤气生产能力现状统计表2：广东省人工煤气生产能力现状统计表二、全国人工煤气生产能力现状统计表3：全国人工煤气生产能力现状统计表三、广东省人工煤气生产能力占全国人工煤气生产能力比重统计分析表4：广东省人工煤气生产能力占全国人工煤气生产能力比重统计表四、广东省人工煤气生产能力（2016-2018）统计分析表5：广东省人工煤气生产能力（2016-2018）统计表五、广东省人工煤气生产能力（2017-2018）变动分析表6：广东省人工煤气生产能力（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国人工煤气生产能力（2016-2018）统计分析表7：全国人工煤气生产能力（2016-2018）统计表七、全国人工煤气生产能力（2017-2018）变动分析表8：全国人工煤气生产能力（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、广东省人工煤气生产能力同全国人工煤气生产能力（2017-2018）变动对比分析表9：广东省人工煤气生产能力同全国人工煤气生产能力（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第三节广东省全年人工煤气供气总量指标分析一、广东省全年人工煤气供气总量现状统计表10：广东省全年人工煤气供气总量现状统计表二、全国全年人工煤气供气总量现状统计分析表11：全国全年人工煤气供气总量现状统计表三、广东省全年人工煤气供气总量占全国全年人工煤气供气总量比重统计分析表12：广东省全年人工煤气供气总量占全国全年人工煤气供气总量比重统计表指标数量（万立方米）占总值比重四、广东省全年人工煤气供气总量（2016-2018）统计分析表13：广东省全年人工煤气供气总量（2016-2018）统计表五、广东省全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动分析表14：广东省全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国全年人工煤气供气总量（2016-2018）统计分析表15：全国全年人工煤气供气总量（2016-2018）统计表七、全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动分析表16：全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、广东省全年人工煤气供气总量同全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动对比分析表17：广东省全年人工煤气供气总量同全国全年人工煤气供气总量（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第四节广东省全年天然气供气总量指标分析一、广东省全年天然气供气总量现状统计表18：广东省全年天然气供气总量现状统计表二、全国全年天然气供气总量现状统计分析表19：全国全年天然气供气总量现状统计表三、广东省全年天然气供气总量占全国全年天然气供气总量比重统计分析表20：广东省全年天然气供气总量占全国全年天然气供气总量比重统计表四、广东省全年天然气供气总量（2016-2018）统计分析表21：广东省全年天然气供气总量（2016-2018）统计表五、广东省全年天然气供气总量（2017-2018）变动分析表22：广东省全年天然气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国全年天然气供气总量（2016-2018）统计分析表23：全国全年天然气供气总量（2016-2018）统计表七、全国全年天然气供气总量（2017-2018）变动分析表24：全国全年天然气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、广东省全年天然气供气总量同全国全年天然气供气总量（2017-2018）变动对比分析表25：广东省全年天然气供气总量同全国全年天然气供气总量（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第五节广东省全年液化石油气供气总量指标分析一、广东省全年液化石油气供气总量现状统计表26：广东省全年液化石油气供气总量现状统计表二、全国全年液化石油气供气总量现状统计表27：全国全年液化石油气供气总量现状统计表三、广东省全年液化石油气供气总量占全国全年液化石油气供气总量比重统计分析表28：广东省全年液化石油气供气总量占全国全年液化石油气供气总量比重统计表指标数量（吨）占总值比重四、广东省全年液化石油气供气总量（2016-2018）统计分析表29：广东省全年液化石油气供气总量（2016-2018）统计表五、广东省全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动分析表30：广东省全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国全年液化石油气供气总量（2016-2018）统计分析表31：全国全年液化石油气供气总量（2016-2018）统计表七、全国全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动分析表32：全国全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、广东省全年液化石油气供气总量同全国全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动对比分析表33：广东省全年液化石油气供气总量同全国全年液化石油气供气总量（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）。

广东省专业(行业)气象服务调查分析

Ｄｅｅｅｃｍｂｒ
２ｌ０１
广东省专业（业）象服务调查分析行气
欧阳里程。张维，建新，汉明邝孙
（广东省气象台，广东广州５０８）１００
摘
要：１７～１，２０年００月广东省气象台对省内重点行业进行了一次针对天气预报的用途、价格、
７气象预报发布渠道。８％的用户赞成用网站，）３７％的用户赞成使用手机短信，明气象信息的发布与８说
明显提高。
３调查内容：用天气预报的用途、）使关注度、收费价格、满意度或服务质量（总体评价、准确率、及时性）天气、预报需求种类、获取途径、意见和建议等。４调查形式：）实地走访、问卷调查、召开座谈会等。
２调查时间：００年７～）２１９月。
或减少，对改进服务水平更有参考价值。５气象预报的准确度。５％的用户认为气象预报准）７确度有所提高，４的用户认为有明显提高，７的用户２％１％认为预报准确度稳定。最近几年，随着观测设备的更新和完善，预报技术的开发与提高，气象台的预报准确度有
第３３卷第６期２１年ｌ０１２月
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ｏ：０３６／．ｓ．０７—６９．０１０．１ｓ１０２１．６０７
广东气象
ＧｕｎｄｎｔｏｏｏｙａｇｏｇＭｅｅｒ６．
６气象预报及时性。５％的用户认为气象预报发布）８比较及时，２％用户分别认为（常）时和一般。表近０非及

粤西(茂名站)水文气象要素观测分析Ⅱ

高为 4.87 m；次强浪向为 SE 向，其最大有效波高为 4.77 m （图 2b）。全年平均有效波高为 0.84 m，各月平均有效波高差异较小；2.0m 以下的波高出现频率占 98.97%。测点附近海区的波型主要是以风浪和涌浪为主的混合浪，其中风浪占 20.1%，混合浪占 73%，涌浪仅占 7%。
图 1 观测站位布置图。水尺组测点：111°16'49.39"E，21° 25'36.23"N；波浪浮标测点：111°17'24.28"E，21°24'57.17"N
三、观测分析 1．波浪观测分析图 2 为波高、波向玫瑰图。通过分析可知，茂名站常浪向为 SSE 向，其频率为 24.50%；次常浪向为 ESE 向，其频率为 24.46%（图 2a）。强浪向为 SSE 向，其最大有效波
鸥（Kalmaegi）风浪主要参数。（Tmean：最大平均周期，H1/3：最大有效波高，Hmax：最大波高）
台风
时间
波型
波向涌浪风浪
Ｔmean（s） H1/3（m）
Hmax（m）
威马逊
2014 年 7 月 18 日 U/F
S
NE
9.76
4.25
9.52
海鸥（Kalmaegi） 2014 年 9 月 16 日 U/F
S
NE
9.21
4．海流观测分析
4.87
10.95
（a）春季
（b）秋季
图 4 各站位余流图（垂向平均）
根据 2014 年 3 月和 11 月期间进行了全潮观测的海流数据对研究海域的海流进行统计和分析，发现如下基本特征：
第 19 卷第 1 期 2019 年 1 月

深圳市气象局2019年工作总结和2020年工作计划

深圳市气象局2019年工作总结和2020年工作计划2019年，在市委市政府的坚强领导下，我局以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻习近平总书记视察广东、深圳的重要讲话和重要批示指示精神，深入学习贯彻党的十九届四中全会精神，把建设中国特色社会主义先行示范区、打造粤港澳大湾区核心引擎作为气象工作的总要求，深化改革、提质增效，2019年公布的省政府气象现代化考评和公众气象服务满意度连续7年保持全省“双第一”。

现将有关情况报告如下：一、2019年工作情况（一）在保障上见实效，全力做好城市公共安全运行保障服务面对今年“开汛早、暴雨密、短时雨强超强、雷雨大风迅猛”的形势，切实将抓实汛期气象服务保障人民生命财产安全，作为践行“不忘初心，牢记使命”主题教育和创建模范机关的重要抓手，抗击台风“韦帕”“4.11”等4个台风、58个暴雨日，为春节、国庆等重大节日、活动提供高质量保障服务。

落实责任主动做好汛期保障服务。

积极对接改革后有关部门需求，面向“10+1”个区派驻专业气象服务人员，对接需求、研判风险、建立机制、跟进服务、应急演练；以深圳标准重构深汕特别合作区气象保障体系，从基础设施、业务体系、工作机制、人员队伍等方面夯实合作区气象防灾能力；加强基层防灾责任人培训，以预警信号解读、基层气象防灾减灾能力建设指导、气象灾害防御知识为重点，举办气象防灾减灾专题培训40场。

编制印发《深圳市主要气象灾害风险提示》。

总结“4.11”极端强降水工作中的不足，围绕城市运行精细管理和应急处置相关部门需求，贯通气象预警与应急响应两个环节，联合市应急管理局开展气象灾害影响时空分布特征研究，明确各预警信号下分类风险提示及各街道台风、暴雨致灾临界阈值。

气象灾害防御重点单位安全监管。

前移气象安全生产及安全事故防范关口，灾害性天气及时对所有重点监管单位精准预警。

探索“互联网+监管+服务”气象安全监管模式，实现气象安全生产信息管理“一张网、一张图”。

专业气象观测项目可行性研究分析报告

专业气象观测项目可行性研究分析报告报告说明:可行性研究报告作为研究的书面形式，反映的是对行为项目的分析、评判，这种分析和评判应该是建立在客观基础上的科学结论，所以科学性是可行性研究报告的第一特点。

某地地铁在规划时，简单依据公安局的户籍人口数据，设计的地铁运能与实际流量完全不符，造成严重失误，这就是缺乏科学性的教训。

可行性研究报告的科学性首先体现在可行性研究的过程中，即整个过程的每一步部力求客观全面。

其次，科学性体现在分析中，即用正确的理论和依据相关政策来研究问题。

其次是体现在对可行性研究报告的审批过程中，这种审批过程，对科学的决策起到了重要的保证作用。

《专业气象观测项目可行性研究报告》通过对专业气象观测项目的市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等方面的研究，从技术、经济、工程等角度对专业气象观测项目进行调查研究和分析比较，并对专业气象观测项目建成以后可能取得的经济效益和社会环境影响进行科学预测，为专业气象观测项目决策提供公正、可靠、科学的投资咨询意见。

具体而言，本报告体现如下几方面价值:作为筹集资金向银行申请贷款的依据;作为向专业气象观测项目建设所在地政府和规划部门备案的依据;作为建设专业气象观测项目投资决策的依据;作为专业气象观测项目进行工程设计、设备订货、施工准备等基本建设前期工作的依据;作为专业气象观测项目拟采用的新技术、新设备的研制和进行地形、地质及工业性试验的依据;作为环保部门审查专业气象观测项目对环境影响的依据。

泓域企划机构（简称“泓域企划”）成立于2011年，是一家专注于产业规划咨询、项目管理咨询、、商业品牌推广, 并提供全方位解决方案的项目战略咨询及营销策划机构，在全行业中首创了“互联网+咨询策划”的服务模式，通过信息资源整合，可为客户定制提供“行业+项目+产品+品牌”的全案策划方案。

泓域企划是领先的信息咨询服务机构，主要针对企业单位、政府组织和金融机构，在产业研究、投资分析、市场调研等方面提供专业、权威的研究报告、数据产品和解决方案。

乐昌降水情况分析报告

乐昌降水情况分析报告一、引言乐昌市位于广东省北部，地处副热带季风气候区，气候温暖潮湿，降水充沛。

了解该地区降水情况对于农业、水资源管理、环境保护等领域都具有重要意义。

本报告旨在通过对乐昌市过去几年降水数据的分析，了解乐昌市的降水特征，为乐昌市的气候研究和决策提供参考。

二、数据收集和处理本次研究使用的降水数据来自乐昌市气象局的观测站。

数据时间跨度为2016年至2021年。

通过清理和整理数据，筛选出具有完整记录的降水量数据。

我们使用统计学方法对数据进行处理和分析，并利用图表向读者展示分析结果。

三、乐昌市降水量年际变化通过对乐昌市过去几年降水量的统计，我们可以看到乐昌市的年降水量变化较大。

图表1展示了乐昌市2016年至2021年的年降水量变化情况。

从图表中可以看出，乐昌市的年降水量呈现一定的波动性，但总体上呈现出逐年上升的趋势。

四、乐昌市降水季节分布乐昌市的降水主要集中在夏季和秋季，这与其所处副热带季风气候区特征相符。

图表2展示了乐昌市2016年至2021年各个季节的降水分布情况。

从图表中可以看出，夏季（6月-8月）和秋季（9月-11月）是乐昌市的降水高峰期，而冬季（12月-2月）和春季（3月-5月）的降水量相对较低。

五、乐昌市极端降水事件极端降水事件对于农业生产和城市防洪有重要影响。

通过对乐昌市过去几年的极端降水事件进行统计分析，可以更好地了解该地区的降水极端情况。

图表3展示了乐昌市2016年至2021年的极端降水事件数量随时间的变化。

从图表中可以看出，乐昌市的极端降水事件频率有所增加。

六、降水对乐昌市农业的影响乐昌市是一个农业区，降水对于农业生产的影响至关重要。

适量的降水可以提供灌溉水源，促进作物生长。

然而，过多或过少的降水都会对农业生产带来负面影响。

乐昌市的降水特点需要在农业规划和灌溉管理中得到充分考虑。

七、结论和建议通过对乐昌市过去几年降水情况的分析，我们可以得出以下结论和建议：1. 乐昌市的年降水量呈现逐年上升的趋势，需要进一步关注水资源管理和环境保护；2. 乐昌市的降水主要集中在夏季和秋季，需要在农业规划和灌溉管理中充分考虑这一特点；3. 乐昌市的极端降水事件频率有所增加，需要进一步完善城市防洪设施和应急管理措施；4. 乐昌市的降水情况对农业生产有重要影响，需要科学合理地安排灌溉水源。

气象局2018年工作总结和2019年工作计划

气象局2018年工作总结和2019年工作计划一年来，XX县气象局紧紧围绕县委县政府下达的工作任务，重点工作部署和气象现代化建设目标任务，积极开展气象防灾减灾和气象服务工作，为XX经济社会发展贡献部门力量。

现将2018年工作开展情况以及取得的成效和2019年工作打算报告如下：一、2018年工作总结(一)特色工作亮点纷呈1.成功申报2019年XX县国家一般气象站基础设施建设项目。

该项目总投资498万元，资金来源全部由中央财政拨付。

2.推广应用气象信息员手机APP。

为快速提高气象预警信息发布范围和效率，缩短应急响应时间、降低信息共享成本，最大程度减轻气象灾害造成的损失，于9月向乡镇、有关部门推广应用全国智慧气象信息员手机APP。

3.完成"三农项目建设。

2018年"三农项目资金10万元，由中央财政拨付，主要建设目标是建成较完善的桃树农业气象指标体系，目前已完成公开比选并中标。

(二)基础工作有序推进1.综合观测业务。

我局承担的综合观测项目有地面气象观测、土壤观测、区域自动气象站观测，兼有陆太网络GNSS基准站、北斗卫星增强基站的日常维护。

其中地面气象观测项目除地面凝结天气现象、日照、积雪、结冰等需要人工观测外(日照观测即将实现自动化，设备已到位即将安装调试)，大部分观测项目均已实现自动观测并每5分钟的资料传输。

综合观测项目除国家站的观测项目外，另有2个土壤水分站、22个区域自动气象站、1个大陆构造环境监测站(利用卫星观测等多种高科技手段，监测地壳的微小运动，将为地震监测、大地测量、气象预报和地球科学研究等提供基础的科学数据)，业务人员同时承担对这些综合观测业务的运行监控，设备维护，疑误数据处理反馈等。

年内积极反馈处理疑误数据67条，组织开展区域站维修维护60多次，保证了各项观测数据的及时性和准确性，国家站气象数据传输及时率达99.84%。

8月完成国家气象观测站两年一次的仪器检定工作;对4个单要素区域自动站采集器进行升级更换，后期将按阶段依次更换其余站点采集器。

《广东气象》2019年全年总目次

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ⅱ
２０１９年全年总目次
广东短时强降水的时空分布特征蔡晶，李怀宇，钱嘉星，等（５／６）双热带气旋相互作用研究综述杨诗琪，程正泉，龚月婷（１０／６）连平县近５５年寒潮和强冷空气气候的特征分析郑学华，秦荣显，黄旭辉（１４／６）华南前汛期冷空气影响下两次飑线大风过程的对比分析熊英，彭霁霁（１９／６）２０１９年６月１０—１３日河源市连续暴雨过程的诊断分析贺发胜，郑金新，单雪珂，等（２４／６）一次华南低压连续性暴雨过程的诊断分析林锦冰，李燕婷，郑瑶娜（２９／６）２００４—２０１３年惠州市闪电的特征分析黄潮，刘建龙，汤冬平（３４／６）一次持续性梅雨锋暴雨的中尺度对流系统特征分析黄洋，赵康，张丽（３８／６）
２０１９年全年总目次
Ⅰ
《广东气象》２０１９年全年总目次
勇立潮头显担当改革开放再出发推动新时代广东气象工作高质量发展庄旭东（１／１）
天气与气候
河源市秋季暴雨的时空分布和环流特征段海花，侯学源，贺发胜（５／１）１９５４—２０１７年连州市高温热浪的特征阮楚雯，杨砲斌，李少远（１０／１）２０１７年９月一次夏季暴雨天气的特征分析黄元森，高诗妍，林江（１４／１）近３５年来肇庆开汛暴雨的气候特征及环流形势卢素花，李辰俊，李玉环，等（１８／１）粤西北一次冬季暴雨和雨转雨夹雪天气的分析邓福兴，陈梓浩，李少远（２２／１）２０１８年５月佛山市持续性高温天气成因初探郭瑞玲，潘巧英，梁建辉，等（１／２）广东一次强飑线的地面中尺度结构特征分析冼星河，蔡奕萍，张劲梅（５／２）中国东部夏季降水与气温的联合ＥＯＦ分析郑金新，黎洛丝，郑嘉雯，等（９／２）佛山市２０１４年秋季连阴雨天气环流和水汽特征分析王硕甫，何秋蕊，程银琳（１５／２）基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归的肇庆市区雾天气的预报模型陈荣泉，彭端，赖燕冰，等（１９／２）１９５１—２０１８年汕头汛期暴雨变化趋势及与ＥＮＳＯ的关系谢建群，谭飞，翁武坤，等（２４／２）基于Ｍｏｒｌｅｔ小波的四会气温周期分析林汝城，沈碧辉，严敏聪，等（２８／２）１９６２—２０１７年恩平市气温与降水的气候特征郑健超，龙宜宪，权军召，等（３１／２）广东前汛期一次锋前暖区暴雨触发机制分析周兆丁，陈芳丽，曾丹丹，等（１／３）广东“４．２１”飑线过程的中尺度分析陈梓浩，熊翠婵（５／３）佛山市近５０年降雨的时空变化特征雷瑛，李文飞，刘思晨，等（１０／３）１９６５—２０１５年广东省日照时数时空变化特征吴桂明，覃丰阜，林益才，等（１４／３）１９５９—２０１７年开平市日照时数的变化特征及其成因初探崔雪娇，梁潮江（１７／３）韶关市深层地温特征及其在夏季气候预测中的应用黄少忠，赵亮巨，廖慧娟（２１／３）１９６５—２０１７年河源市降水的气候特征分析蔡敷川，黄帅，肖明丽，等（２５／３）厄尔尼诺和拉尼娜事件对江门市气候变化的影响郭喜乐，康伯乾，吴斯敏（１／４）粤东暴雨中心的降水气候统计特征和成因分析陈芳丽，李明华，姜帅，等（６／４）时间序列均生函数模型在降水量预测中的应用李文辉，陈妍，梁嘉雯，等（１１／４）珠三角地区前汛期强对流天气环境的参数分析姜帅，吕锟，曾晓莹，等（１５／４）广东清远一次暖区暴雨过程分析韦翠，张陈娴，黄思源（１９／４）台风“艾云尼”（２０１８０４）引发肇庆地区暴雨的成因分析赵顺怡，吴松杰，刘晓和，等（２３／４）东江中上游流域日照变化特征及其影响因素曾钦文，谢玉仙，殷美祥，等（２７／４）清远地区前汛期雷雨大风和冰雹天气的物理量指标林雪仪，陆德辉，彭窃，等（３１／４）近１０年严重影响云浮地区台风的特征陈海霞，刘景青，黄天，等（３５／４）基于ＥＣＭＷＦ集合预报的一次大范围暴雨敏感因子分析姜帅，张亮，李娇娇，等（１／５）一次雷暴过程的双偏振雷达观测量与闪电频次的关系分析吴少峰，赵琴，郝笑，等（６／５）１８２２号台风“山竹”影响期间深圳大风特征初步分析刘佳，陈元昭，江肶（１１／５）华南冬末春初降水异常及其与海温的关系陈春元（１５／５） “２０１８·８”特大暴雨过程的诊断分析梁洁华，江应宏，陈浩，等（１９／５）１９５３—２０１８年惠阳高温变化特征分析张玫，张亮，郭海波，等（２３／５）风廓线雷达资料在台风“电母”影响过程中的应用施晨晓，戴丽琼，程洪涛，等（２７／５）三水区冷空气特征及对天气要素的影响余锐（３１／５）１９７１—２０１８年高要降水的气候特征杨平，唐白冰，梁茗茵，等（３６／５）斗门前后汛期极端降雨趋势及其差异成因分析钟成文，刘金丽，雷振亮，等（３９／５）２０１８年广东省气候概况陈继奋，刘蔚琴，李文媛（１／６）

广州市(全市)用电基本情况3年数据分析报告2019版

广州市（全市）用电基本情况3年数据分析报告2019版前言本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读广州市用电基本情况现状及趋势。

广州市用电基本情况数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。

广州市用电基本情况数据分析报告深度解读广州市用电基本情况核心指标从全社会用电量，工业用电量，城镇居民生活用电量等不同角度分析并对广州市用电基本情况现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现广州市用电基本情况价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。

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广东省气象业务站点及观测项目情况数据分析报告2019版

广东省气象业务站点及观测项目情况数据分析报告2019版序言本报告从地面观测业务，高空探测业务，自动气象站数量，天气雷达观测业务，农业气象观测站数量等重要因素进行分析，剖析了广东省气象业务站点及观测项目情况现状、趋势变化。

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广东省气象服务中心_企业报告(供应商版)

3.1 主要竞争对手
广东省气象服务中心主要竞争对手有广州乐在信息科技有限公司、中数通信息有限公司、中国移动通信集团广东有限公司。近 1 年共同竞标入围次数分别达到 1 次、1 次、1 次。
本报告于 2023 年 08 月 16 日生成
广州市南沙区气象局
（广州市南沙区气象
1 广州市南沙区气象局气象信息制作台、广州市南沙区突
及发布服务项目结果公告
发事件预警信息发布
中心）
109.8
2023-07-11
广州市黄埔区气象局 2023 年黄埔
2 区气象服务短信发布项目广州市黄埔区气象局
45.0
（CLF0123GZ04QY85）成交结果公
目标单位：广东省气象服务中心
报告时间：
2023-08-16
报告解读：本报告数据来源于各政府采购、公共资源交易中心、企事业单位等网站公开的招标采购项目信息，基于招标采购大数据挖掘分析整理。报告从目标企业的投标业绩表现、竞争能力、竞争对手、服务客户和信用风险 5 个维度对其投标行为全方位分析，为目标企业投标管理、市场拓展和风险预警提供决策参考；为目标企业相关方包括但不限于业主单位、竞争对手、中介机构、金融机构等快速了解目标企业的投标实力、竞争能力、服务能力和风险水平，以辅助其做出与目标企业相关的决策。报告声明：本数据报告基于公开数据整理，各数据指标不代表任何权威观点，报告仅供参考！
近 1 年广东省气象服务中心的中标项目主要分布于气象系统、三防系统行业，项目数量分别达到 3 个、 2 个。其中气象系统、三防系统项目金额较高，分别达到 154.80 万元、45.25 万元。
本报告于 2023 年 08 月 16 日生成
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广东省气象业务站点及观测项目情况数据分析报告主要收集国家政府部门如中国国家统计局及其它权威机构数据，并经过专业统计分析处理及清洗。

数据严谨公正，通过整理及清洗，进行广东省气象业务站点及观测项目情况的分析研究，整个报告覆盖气象站地面观测业务数量，气象站高空探测业务数量，自动气象站数量，气象站天气雷达观测业务数量，农业气象观测站数量，环境气象观测站数量，气象站闪电定位监测业务数量等重要维度。

目录第一节广东省气象业务站点及观测项目情况现状 (1)第二节广东省气象站地面观测业务数量指标分析 (3)一、广东省气象站地面观测业务数量现状统计 (3)二、全国气象站地面观测业务数量现状统计 (3)三、广东省气象站地面观测业务数量占全国气象站地面观测业务数量比重统计 (3)四、广东省气象站地面观测业务数量（2016-2018）统计分析 (4)五、广东省气象站地面观测业务数量（2017-2018）变动分析 (4)六、全国气象站地面观测业务数量（2016-2018）统计分析 (5)七、全国气象站地面观测业务数量（2017-2018）变动分析 (5)八、广东省气象站地面观测业务数量同全国气象站地面观测业务数量（2017-2018）变动对比分析 (6)第三节广东省气象站高空探测业务数量指标分析 (7)一、广东省气象站高空探测业务数量现状统计 (7)二、全国气象站高空探测业务数量现状统计分析 (7)三、广东省气象站高空探测业务数量占全国气象站高空探测业务数量比重统计分析 (7)四、广东省气象站高空探测业务数量（2016-2018）统计分析 (8)五、广东省气象站高空探测业务数量（2017-2018）变动分析 (8)六、全国气象站高空探测业务数量（2016-2018）统计分析 (9)七、全国气象站高空探测业务数量（2017-2018）变动分析 (9)八、广东省气象站高空探测业务数量同全国气象站高空探测业务数量（2017-2018）变动对比分析 (10)第四节广东省自动气象站数量指标分析 (11)一、广东省自动气象站数量现状统计 (11)二、全国自动气象站数量现状统计分析 (11)三、广东省自动气象站数量占全国自动气象站数量比重统计分析 (11)四、广东省自动气象站数量（2016-2018）统计分析 (12)五、广东省自动气象站数量（2017-2018）变动分析 (12)六、全国自动气象站数量（2016-2018）统计分析 (13)七、全国自动气象站数量（2017-2018）变动分析 (13)八、广东省自动气象站数量同全国自动气象站数量（2017-2018）变动对比分析 (14)第五节广东省气象站天气雷达观测业务数量指标分析 (15)一、广东省气象站天气雷达观测业务数量现状统计 (15)二、全国气象站天气雷达观测业务数量现状统计 (15)三、广东省气象站天气雷达观测业务数量占全国气象站天气雷达观测业务数量比重统计15四、广东省气象站天气雷达观测业务数量（2016-2018）统计分析 (16)五、广东省气象站天气雷达观测业务数量（2017-2018）变动分析 (16)六、全国气象站天气雷达观测业务数量（2016-2018）统计分析 (17)七、全国气象站天气雷达观测业务数量（2017-2018）变动分析 (17)八、广东省气象站天气雷达观测业务数量同全国气象站天气雷达观测业务数量（2017-2018）变动对比分析 (18)第六节广东省农业气象观测站数量指标分析 (19)一、广东省农业气象观测站数量现状统计 (19)二、全国农业气象观测站数量现状统计 (19)三、广东省农业气象观测站数量占全国农业气象观测站数量比重统计 (19)四、广东省农业气象观测站数量（2016-2018）统计分析 (20)五、广东省农业气象观测站数量（2017-2018）变动分析 (20)六、全国农业气象观测站数量（2016-2018）统计分析 (21)七、全国农业气象观测站数量（2017-2018）变动分析 (21)八、广东省农业气象观测站数量同全国农业气象观测站数量（2017-2018）变动对比分析22 第七节广东省环境气象观测站数量指标分析 (23)一、广东省环境气象观测站数量现状统计 (23)二、全国环境气象观测站数量现状统计分析 (23)三、广东省环境气象观测站数量占全国环境气象观测站数量比重统计分析 (23)四、广东省环境气象观测站数量（2016-2018）统计分析 (24)五、广东省环境气象观测站数量（2017-2018）变动分析 (24)六、全国环境气象观测站数量（2016-2018）统计分析 (25)七、全国环境气象观测站数量（2017-2018）变动分析 (25)八、广东省环境气象观测站数量同全国环境气象观测站数量（2017-2018）变动对比分析26 第八节广东省气象站闪电定位监测业务数量指标分析 (27)一、广东省气象站闪电定位监测业务数量现状统计 (27)二、全国气象站闪电定位监测业务数量现状统计分析 (27)三、广东省气象站闪电定位监测业务数量占全国气象站闪电定位监测业务数量比重统计分析 (27)四、广东省气象站闪电定位监测业务数量（2016-2018）统计分析 (28)五、广东省气象站闪电定位监测业务数量（2017-2018）变动分析 (28)六、全国气象站闪电定位监测业务数量（2016-2018）统计分析 (29)七、全国气象站闪电定位监测业务数量（2017-2018）变动分析 (29)八、广东省气象站闪电定位监测业务数量同全国气象站闪电定位监测业务数量（2017-2018）变动对比分析 (30)第九节广东省气象站卫星云图接收业务数量指标分析 (31)一、广东省气象站卫星云图接收业务数量现状统计 (31)二、全国气象站卫星云图接收业务数量现状统计 (31)三、广东省气象站卫星云图接收业务数量占全国气象站卫星云图接收业务数量比重统计31四、广东省气象站卫星云图接收业务数量（2016-2018）统计分析 (32)五、广东省气象站卫星云图接收业务数量（2017-2018）变动分析 (32)六、全国气象站卫星云图接收业务数量（2016-2018）统计分析 (33)七、全国气象站卫星云图接收业务数量（2017-2018）变动分析 (33)八、广东省气象站卫星云图接收业务数量同全国气象站卫星云图接收业务数量（2017-2018）变动对比分析 (34)图表目录表1：广东省气象业务站点及观测项目情况现状统计表 (1)表2：广东省气象站地面观测业务数量现状统计表 (3)表3：全国气象站地面观测业务数量现状统计表 (3)表4：广东省气象站地面观测业务数量占全国气象站地面观测业务数量比重统计表 (3)表5：广东省气象站地面观测业务数量（2016-2018）统计表 (4)表6：广东省气象站地面观测业务数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全国气象站地面观测业务数量（2016-2018）统计表 (5)表8：全国气象站地面观测业务数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：广东省气象站地面观测业务数量同全国气象站地面观测业务数量（2017-2018）变动对比统计表 (6)表10：广东省气象站高空探测业务数量现状统计表 (7)表11：全国气象站高空探测业务数量现状统计表 (7)表12：广东省气象站高空探测业务数量占全国气象站高空探测业务数量比重统计表 (7)表13：广东省气象站高空探测业务数量（2016-2018）统计表 (8)表14：广东省气象站高空探测业务数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全国气象站高空探测业务数量（2016-2018）统计表 (9)表16：全国气象站高空探测业务数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：广东省气象站高空探测业务数量同全国气象站高空探测业务数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：广东省自动气象站数量现状统计表 (11)表19：全国自动气象站数量现状统计分析表 (11)表20：广东省自动气象站数量占全国自动气象站数量比重统计表 (11)表21：广东省自动气象站数量（2016-2018）统计表 (12)表22：广东省自动气象站数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全国自动气象站数量（2016-2018）统计表 (13)表24：全国自动气象站数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：广东省自动气象站数量同全国自动气象站数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)表26：广东省气象站天气雷达观测业务数量现状统计表 (15)表27：全国气象站天气雷达观测业务数量现状统计表 (15)表28：广东省气象站天气雷达观测业务数量占全国气象站天气雷达观测业务数量比重统计表 (15)表29：广东省气象站天气雷达观测业务数量（2016-2018）统计表 (16)表30：广东省气象站天气雷达观测业务数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）..16 表31：全国气象站天气雷达观测业务数量（2016-2018）统计表 (17)表32：全国气象站天气雷达观测业务数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (17)表33：广东省气象站天气雷达观测业务数量同全国气象站天气雷达观测业务数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (18)表34：广东省农业气象观测站数量现状统计表 (19)表35：全国农业气象观测站数量现状统计表 (19)表36：广东省农业气象观测站数量占全国农业气象观测站数量比重统计表 (19)表37：广东省农业气象观测站数量（2016-2018）统计表 (20)表38：广东省农业气象观测站数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (20)表39：全国农业气象观测站数量（2016-2018）统计表 (21)表40：全国农业气象观测站数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (21)表41：广东省农业气象观测站数量同全国农业气象观测站数量（2017-2018）变动对比统计表 (22)表42：广东省环境气象观测站数量现状统计表 (23)表43：全国环境气象观测站数量现状统计表 (23)表44：广东省环境气象观测站数量占全国环境气象观测站数量比重统计表 (23)表45：广东省环境气象观测站数量（2016-2018）统计表 (24)表46：广东省环境气象观测站数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (24)表47：全国环境气象观测站数量（2016-2018）统计表 (25)表48：全国环境气象观测站数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (25)表49：广东省环境气象观测站数量同全国环境气象观测站数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）26表49：广东省环境气象观测站数量同全国环境气象观测站数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (26)表50：广东省气象站闪电定位监测业务数量现状统计表 (27)表51：全国气象站闪电定位监测业务数量现状统计分析表 (27)表52：广东省气象站闪电定位监测业务数量占全国气象站闪电定位监测业务数量比重统计表 (27)表53：广东省气象站闪电定位监测业务数量（2016-2018）统计表 (28)表54：广东省气象站闪电定位监测业务数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%）..28 表55：全国气象站闪电定位监测业务数量（2016-2018）统计表 (29)表56：全国气象站闪电定位监测业务数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (29)表57：广东省气象站闪电定位监测业务数量同全国气象站闪电定位监测业务数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (30)表58：广东省气象站卫星云图接收业务数量现状统计表 (31)表59：全国气象站卫星云图接收业务数量现状统计表 (31)表60：广东省气象站卫星云图接收业务数量占全国气象站卫星云图接收业务数量比重统计表 (31)表61：广东省气象站卫星云图接收业务数量（2016-2018）统计表 (32)表62：广东省气象站卫星云图接收业务数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）..32 表63：全国气象站卫星云图接收业务数量（2016-2018）统计表 (33)表64：全国气象站卫星云图接收业务数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (33)表65：广东省气象站卫星云图接收业务数量同全国气象站卫星云图接收业务数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (34)第一节广东省气象业务站点及观测项目情况现状广东省气象业务站点及观测项目情况现状详细情况见下表（2018年）：表1：广东省气象业务站点及观测项目情况现状统计表注：本报告以国家各级统计部门数据为基准，并借助专业统计分析方法得出。