南昌历年天气预报(2017-2019)

春节往年天气预报春节是中国最重要的传统节日之一，也是家人团聚、欢庆新年的时刻。

在春节期间，人们通常会关注天气情况，以便计划出行和活动安排。

本文将为您带来春节往年的天气预报，帮助您了解过去几年春节期间的气候表现。

2018年春节天气预报2018年的春节期间，全国大部分地区的天气状况比较温暖，适合人们外出游玩。

北方地区，如北京、天津等城市多以晴好天气为主，气温在零上几度至十几度之间。

而南方地区，如广州、深圳等城市则较为湿润，气温较为稳定，通常在10摄氏度至20摄氏度之间。

需要注意的是，南方地区有可能出现雨水，因此出门前最好做好防雨准备。

2019年春节天气预报2019年的春节期间，天气状况有一定的变化。

北方地区的天气较为寒冷，降温较为明显。

例如，北京地区的气温通常在零下几度至零上几度之间，且有可能出现降雪的情况。

南方地区的天气相对温暖一些，但也会有阵雨或小雨的出现，建议外出携带雨具，以备不时之需。

2020年春节天气预报2020年的春节期间，全国大部分地区的天气状况整体较为平稳。

北方地区的气温较为寒冷，尤其是东北地区，最低气温可能降至零下十几度。

南方地区的天气相对较暖和，气温一般在10摄氏度至20摄氏度之间，但偶尔也会有阴雨天气出现，需注意保暖和携带雨具。

2021年春节天气预报2021年的春节期间，天气状况较为寒冷。

北方地区的气温普遍较低，尤其是东北和西北地区，需做好保暖措施。

南方地区的气温也较为寒冷，但整体较北方暖和一些。

需注意的是，南方部分地区可能有雨水，建议外出携带雨具，并留意交通状况。

综上所述，过去几年春节期间的天气状况在不同地区存在差异。

北方地区较为寒冷，南方地区相对温暖，但也有可能出现雨水。

因此，大家在春节期间外出活动前，最好详细了解当地的天气预报，以便做出合理的行程安排和穿着选择。

祝愿大家在春节期间，天气晴朗，愉快度过这个重要的节日！。

摘要利用2015—2019年胶州地区自动气象观测站的监测资料,对胶州地区气候进行分析研究。

结果表明:胶州地区年平均气温13.8℃;年平均降水量为535.3mm ,降水从5月开始增多,8月最多;平均风速3.0~5.2m/s ,春季和冬季风速偏大,风向以东南风为主。

对胶州市气候变化特征的分析和研究可为胶州市工农业生产、森林防火、生态建设等工作提供科学依据。

关键词气温;降水;风向风速;气候变化;山东胶州;2015—2019年中图分类号P467文献标识码A 文章编号1007-5739(2021)05-0193-03DOI :10.3969/j.issn.1007-5739.2021.05.081开放科学(资源服务)标识码(OSID ):Climate Change Characteristics of Jiaozhou Area from 2015-2019LIU Zhifeng(Jiaozhou Meteorological Bureau,Jiaozhou Shandong 266300)Abstract Based on the monitoring data of the automatic meteorological observation station in Jiaozhou area from 2015-2019,the climate of Jiaozhou area was analyzed and studied.The results showed that the annual average temperature in Jiaozhou area was 13.8℃;the annual average precipitation was 535.3mm,and the precipitation increased from May,and the maximum precipitation was in August;the average wind speed was 3.0-5.2m/s,the wind speed was high in spring and winter,and the prevailing wind was southeaster.The analysis and study on climate change characteristics of Jiaozhou area could provide scientific basis for industrial and agricultural production,forest fire prevention and ecological construction in Jiaozhou area.Keywords temperature;precipitation;wind direction and wind speed;climate change;Jiaozhou Shandong;2015-20192015—2019年胶州地区气候变化特征分析刘志丰(胶州市气象局,山东胶州266300)随着人类活动和二氧化碳等温室气体的不断增加,全球逐渐出现气候变暖的趋势[1],对全球生态系统和经济社会产生了重大影响[2]。

常州天气预报总结引言本文将对常州市的天气状况进行总结和分析，以便人们更好地了解常州市的天气变化情况。

常州市位于江苏省中部，是一个经济发达的城市，其气候类型属于亚热带季风气候，夏季炎热潮湿，冬季寒冷干燥。

通过对常州市历史天气数据的分析，我们可以了解到常州市的年均降水量、年均气温等关键指标，以及常州市不同季节的气候特点。

常州市的气候特点常州市的气候特点主要表现在以下几个方面： 1. 气温：常州市全年平均气温约为16℃，最高气温出现在夏季，常常超过30℃，最低气温出现在冬季，有时甚至低于0℃。

2. 降水量：常州市的年均降水量约为1000毫米，主要集中在夏季和秋季，尤其是6月至8月的梅雨季节，降水量较多。

3. 季风影响：常州市位于长江三角洲地区，受到东南亚季风的影响较大。

夏季受到暖湿气流的影响，高温多雨，冬季则受到北方寒流的影响，寒冷干燥。

4. 雾霾天气：常州市在冬季容易出现雾霾天气，尤其是每年的12月至次年的2月，空气质量较差。

常州市年度气候指标下表列出了常州市近年来的年均气温和年均降水量指标：年份年均气温(℃) 年均降水量(毫米)2016 16.5 10502017 16.0 9802018 15.8 9602019 16.3 10052020 16.2 1030从上表可以看出，常州市的年均气温在16℃左右波动，年均降水量在1000毫米左右波动，并未出现明显的趋势变化。

由于受季风的影响，常州市的气候变化相对较大。

常州市不同季节的气候特点春季春季是常州市气温回升的季节，气温逐渐回暖，但仍存在较大的温差。

春季降雨量适中，气温适宜，适宜出行和户外活动。

夏季夏季是常州市最热的季节，气温通常在30℃以上，降水量较大，常有雷雨天气。

夏季炎热潮湿，室外活动需注意防暑降温和防雷电。

秋季秋季是常州市气温逐渐降低的季节，气温适宜，降水量逐渐减少。

秋季是常州市的金秋季节，气候宜人，适宜户外旅行和赏秋。

冬季冬季是常州市最冷的季节，气温通常在0℃以下，且常常出现寒潮天气，寒冷干燥。

太原国庆节天气情况
太原的国庆节天气情况可能会有所不同，以下是太原国庆节近年来的气象数据供参考：
- 2019年国庆节（10月1日）：多云，最高气温20°C，最低气温14°C。

- 2018年国庆节（10月1日）：多云，最高气温18°C，最低气温10°C。

- 2017年国庆节（10月1日）：晴天，最高气温25°C，最低气温13°C。

- 2016年国庆节（10月1日）：阵雨，最高气温20°C，最低气温12°C。

根据以上信息可以看出，太原国庆节的天气状况多变，有时会是多云或晴天，有时可能会有阵雨，而气温一般在10°C到25°C之间。

具体的天气情况还需要根据当年的实际预报来确定。

建议在国庆期间及时查看天气预报，做好合适的衣物和行程安排。

主题二世界地理专题04 天气和气候中考命题方向考向一天气考向二气温的变化与分布考向三降水的变化与分布（重点）考向四世界气候类型（重点）考向一天气例1（2022·云南）根据昆明2月18-21日的天气资料完成下面1-2小题。

1．下面对这四天天气的描述，错误的是（）A．这四天都没有降水B．风力最强的是20日C．吹偏南风的时候气温较低D．气温日较差最大的是19日2．这四天中，司机最需要注意交通安全的是（）A．18日B．19日C．20日D．21日例2（2022·山东泰安）《三国演义》中“诸葛亮借东风火烧曹营”的故事，说明天气对军事的影响。

下列天气符号与故事中的“东风”相符合的是（）A．B．C．D．例3（2022·江苏常州）“某日常州市空气污染指数为52”，表明常州市该日空气质量为（）A．中度污染B．轻度污染C．良D．优例4（2022·四川南充）天气与生活息息相关。

依据下图播报2022年儿童节南充的天气状况，播报正确的是（）A．多云转阴，最低气温22°C，最高气温30°C，东南风4级B．阴转多云，平均气温22°C，最高气温30°C，西北风4级C．多云转阴，最低气温22°C，最高气温30°C，东南风2级D．阴转多云，平均气温22°C，最高气温30°C，西北风2级一、天气与气候天气气候概念一个地区短时间内阴晴、风雨、冷热等大气状况，它是时刻变化的某一地区多年的天气平均状况特征短时间的、多变的长时间的、稳定的举例风和日丽、阴云密布四季分明、雨热同期联系两者都是指大气的状况，气候是对长时间天气平均状况的综合描述二、常见天气符号晴阴多云小雨中雨大雨暴雨雨夹雪小雪中雪大雪冰雹雾霜冻雷雨浮尘扬尘沙尘暴台风霾风向指风吹来的方向，用风向标表示。

风的符号由风杆和风尾两部分组成。

每一道风尾表示风力2级，半道风尾表示风力1级，8级风用风旗表示。

2017年南昌6月份天气预告历史* * 2017-6-22722阴12017-6-2302427暴雨日期天气2017-6-1阴2017-6-2多云2017-6-3阵雨2017-6-4大雨2017-6-5大雨2017-6-6阴2017-6-7晴2017-6-8多云2017-6-9多云2017-6-1雷阵雨02017-6-1中雨12017-6-1中雨22017-6-1阵雨32017-6-1中雨42017-6-1中雨52017-6-1多云62017-6-1多云72017-6-1阵雨82017-6-1阵雨92017-6-2雷阵雨0最低最高温度温度242223302427302529232630212521232922312432262933242523242723252621232122232025202821272325272430242722017-6-2大雨27252632017-6-2中雨282342017-6-2中雨252252017-6-2中雨252262017-6-2中雨262172017-6-2大雨25212382017-6-2中雨282392017-6-3大雨29242017年南昌7 月份天气预告历史最低最高日期天气温度温度2017-7-1大雨2428262017-7-2阵雨2428262017-7-3雷阵雨25302017-7-4多云2632292017-7-5晴27342017-7-6晴2735312017-7-7多云27342017-7-8大雨2634302017-7-9雷阵雨2632292017-7-10多云25302017-7-11晴2731292017-7-12晴273531 2017-7-13晴27362017-7-14晴283632 2017-7-15晴29362017-7-16晴28372017-7-17晴293733 2017-7-18晴273531 2017-7-19多云28352017-7-20晴283632 2017-7-21晴28372017-7-22晴303834 2017-7-23晴30392017-7-24晴30392017-7-25晴30392017-7-26晴30392017-7-27晴313935 2017-7-28晴30392017-7-29晴303834 2017-7-30雷阵雨29362017-7-31中雨27322017年南昌8 月份天气预告历史日期天气2017-8-1毛毛雨2017-8-2雷阵雨2017-8-3多云2017-8-4晴2017-8-5晴2017-8-6晴2017-8-7晴2017-8-8多云2017-8-9阵雨2017-8-10阵雨2017-8-11中雨2017-8-12中雨2017-8-13中雨2017-8-14雷阵雨2017-8-15雷阵雨2017-8-16阵雨2017-8-17多云2017-8-18晴2017-8-19晴2017-8-20晴2017-8-21晴* *最低最高温温度度273129273228343128363229362937332938293627333026343026322924322825312826312631263028253329263430283528363228352017-8-22晴283632 2017-8-23多云28352017-8-24晴28352017-8-25多云273531 2017-8-26多云273330 2017-8-27晴273531 2017-8-28晴283632 2017-8-29多云26352017-8-30多云25342017-8-31多云24312017年南昌9 月份天气预告历史最低最高日期天气温度温度2017-9-1多云243228 2017-9-2多云243228 2017-9-3多云253329 2017-9-4多云263430 2017-9-5中雨253329 2017-9-6阴243027 2017-9-7多云24312017-9-8雷阵雨253329 2017-9-9多云263229 2017-9-10中雨2333282017-9-11阴212523 2017-9-12阴232725 2017-9-13晴212925 2017-9-14晴212925 2017-9-15晴22292017-9-16晴223026 2017-9-17晴23302017-9-18多云243228 2017-9-19毛毛雨233328 2017-9-20中雨212724 2017-9-21多云21282017-9-22多云23302017-9-23多云243228 2017-9-24多云25342017-9-25晴273531 2017-9-26晴283632 2017-9-27中雨24332017-9-28阴20252017-9-29多云21282017-9-30晴243228 2017 年南昌 10 月份天气预告历史最低最高日期天气温度温度2017-10-1晴2017-10-2毛毛雨2017-10-3阴2017-10-4阴2017-10-5多云2017-10-6晴2017-10-7晴2017-10-8晴2017-10-9晴2017-10-10多云2017-10-11阴2017-10-12阴2017-10-13阴2017-10-14中雨2017-10-15中雨2017-10-16阴2017-10-17多云2017-10-18阴2017-10-19多云2017-10-20晴2017-10-21晴2017-10-22多云2017-10-23晴253530223319261822201822202026232230262331272433203427192321161917201521181619161716181716201816201816221914231622191422182017-10-24晴1422182017-10-25多云16232017-10-26晴15242017-10-27晴1624202017-10-28晴1424192017-10-29晴11222017-10-30晴10192017-10-31晴1220162017 年南昌 11 月份天气预告历史最低最高日期天气温度温度2017-11-1晴13222017-11-2晴1523192017-11-3晴12252017-11-4晴919142017-11-5晴10192017-11-6阴15222017-11-7多云15222017-11-8晴15242017-11-9毛毛雨16252017-11-10阴1420172017-11-11毛毛雨12192017-11-12阴1418162017-11-13毛毛雨14192017-11-14阴1519172017-11-15阴15202017-11-16毛毛雨16212017-11-17中雨1016132017-11-18多云7119 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2017-12-30雨10172017-12-31多云9162018年南昌1月份天气预告历史最低最高日期天气温度温度2018-1-1阴5122018-1-2阴911102018-1-3毛毛雨7122018-1-4毛毛雨382018-1-5毛毛雨472018-1-6中雨4652018-1-7毛毛雨1532018-1-10多云1102018-1-13阴21062018-1-14阴6132018-1-15多云7162018-1-16多云7162018-1-17多云616112018-1-18多云717122018-1-19多云7162018-1-20毛毛雨8152018-1-21阴71192018-1-22多云61292018-1-23阴6132018-1-24毛毛雨285* * 2018-1-25雨夹雪1322018年南昌2月份天气预告历史最低最高温日期天气温度度2018-2-7多云11162018-2-8阴5122018-2-9阴61082018-2-10阴3962018-2-11晴21272018-2-12晴2132018-2-13晴3162018-2-14阴10192018-2-15毛毛雨9162018-2-16多云2018-2-17阴2018-2-18毛毛雨2018-2-19毛毛雨618121118817710* *2018年南昌3月份天气预告历史2018-2-20阵雨2018-2-21毛毛雨2018-2-22多云2018-2-23毛毛雨2018-2-24阴2018-2-25多云2018-2-26多云2018-2-27中雨2018-2-28晴5858316316812105147171214181692115日期天气2018-3-1毛毛雨2018-3-2中雨2018-3-3多云2018-3-4中雨2018-3-5毛毛雨2018-3-6中雨2018-3-7阴2018-3-8晴2018-3-9晴2018-3-10多云2018-3-11阴2018-3-12阴2018-3-13阵雨2018-3-14毛毛雨2018-3-15毛毛雨2018-3-16多云2018-3-17毛毛雨最低最高温度温度112317 101814 122418 1130912811694128 51510 101814 112116 152319 14231623122418 101412 9202018-3-18中雨10152018-3-19毛毛雨81210 2018-3-20阴7119 2018-3-21晴6152018-3-22晴82014 2018-3-23阴122418 2018-3-24毛毛雨141816 2018-3-25阴121614 2018-3-26晴13222018-3-27晴14252018-3-28阴16272018-3-29多云18252018-3-30多云182823 2018年南昌4月份天气预告历史日期天气最低最高温度温度2018-4-1多云192924 2018-4-2多云19262018-4-3到大雨212925 2018-4-4毛毛雨16252018-4-5中雨111915 2018-4-6多云9182018-4-7晴6172018-4-8晴1122* * 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年南昌 6月份天气预告历史2018-6-30毛毛雨25302018 年南昌 7月份天气预告历史最低温最高温日期天气最低度度日期最高温度天气温度2018-6-1阴20262018-6-2阴21252018-07-012924中雨转毛毛雨2018-6-3多云22282018-07-023226毛毛雨转阴2018-6-4大雨20252018-07-033328多云2018-6-5中雨20242018-07-043528多云2018-07-053528多云转雷阵雨2018-08-053426雷阵雨转多云2018-07-063026大雨转毛毛雨2018-08-063427雷阵雨转多云2018-07-073126毛毛雨2018-08-073628多云2018-07-083326雷阵雨转多云2018-08-083728多云2018-07-093528多云2018-08-093629多云2018-07-103527多云转晴2018-08-103728多云2018-07-113426毛毛雨转中到大雨2018-08-113830多云2018-07-123226毛毛雨转多云2018-08-123830晴2018-07-133527多云2018-08-133328毛毛雨转多云2018-07-143527多云2018-08-143829多云2018-07-153527晴2018-08-153628晴转多云2018-07-163427多云2018-08-163628多云2018-07-173628多云转晴2018-08-173427阴2018-07-183628晴2018-08-183427多云2018-07-193729晴2018-08-193627多云转阵雨2018-07-203729晴2018-08-203628多云2018-07-213729晴转多云2018-08-213527多云转阵雨2018-07-223628多云2018-08-223327多云2018-07-233629阵雨转多云2018-08-233325多云转晴2018-07-243629多云2018-08-243425晴2018-07-253729晴转多云2018-08-253325毛毛雨2018-07-263729多云2018-08-263226毛毛雨转多云2018-07-273729多云2018-08-273427多云2018-07-283729多云2018-08-283426多云2018-07-293729晴2018-08-293427多云2018-07-303729多云2018-08-303025雷阵雨转阵雨2018-07-313628多云2018-08-313025小到中雨转阴2018 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42018-12-1雨81152018-12-1雨转阴71262018-12-1710雨72018-12-169雨82018-12-158雨92018-12-2512毛毛雨2018-12-21013毛毛雨12018-12-21310毛毛雨22018-12-2146多云32018-12-2127多云转毛毛雨42018-12-2149阴转毛毛雨52018-12-2117毛毛雨62018-12-284毛毛雨72018-12-240多云82018-12-230云转雨夹雪92018-12-310中雪转小雪2018-12-331多云转阴12019年南昌1月份天气预告历史日期最高气温℃最低气温℃天气2019-01-0141毛毛雨2019-01-0241多云2019-01-0371毛毛雨2019-01-0475中雨2019-01-0575小到中雨转阴2019-01-06106阴转毛毛雨2019-01-0785阴2019-01-0895毛毛雨2019-01-0964毛毛雨转中雨2019-01-1065毛毛雨转中雨2019-01-1173中雨转毛毛雨2019-01-12105多云转毛毛雨2019-01-13116阴2019-01-1485毛毛雨2019-01-1582毛毛雨2019-01-1631毛毛雨2019-01-17111晴2019-01-18134晴转毛毛雨2019-01-19126阴转毛毛雨2019-01-2084毛毛雨转阴2019-01-21101多云转晴2019-01-22122晴2019-01-23130晴2019-01-24145晴转多云2019-01-25124多云2019-01-26101晴2019-01-27113多云转阴2019-01-28136阴2019-01-29156多云2019-01-30197多云转毛毛雨2019-01-31103多云转晴2019年南昌2月份天气预告历史日期最高气温最低气温天气2019-02-01102晴2019-02-02198多云转毛毛雨2019-02-03188毛毛雨2019-02-04137毛毛雨2019-02-05105毛毛雨转多云2019-02-061711毛毛雨2019-02-07135毛毛雨2019-02-0884毛毛雨2019-02-0953毛毛雨2019-02-1052毛毛雨2019-02-1153毛毛雨2019-02-1295毛毛雨2019-02-1375毛毛雨2019-02-1496毛毛雨2019-02-1586毛毛雨2019-02-1652毛毛雨2019-02-1742中雨转毛毛雨2019-02-1864中雨转毛毛雨2019-02-19126毛毛雨2019-02-2086中雨转毛毛雨2019-02-2186中雨转毛毛雨2019-02-2284阴转多云2019-02-2374毛毛雨2019-02-2485阴2019-02-2584阴2019-02-26125毛毛雨转中雨2019-02-27106毛毛雨2019-02-28108毛毛雨* * 2019年南昌3月份天气预告历史日期最高气温最低气温天气2019-03-0107毛毛雨12019-03-0108中雨转阴22019-03-0136阴转多云32019-03-0158多云转中到大雨42019-03-0174毛毛雨转阴52019-03-0139多云转毛毛雨62019-03-0147阴转毛毛雨72019-03-0107毛毛雨82019-03-097毛毛雨转阴92019-03-1187多云转晴2019-03-1206多云12019-03-1208多云转毛毛雨22019-03-11712毛毛雨32019-03-11811毛毛雨转阴42019-03-12111多云转阴52019-03-11812阴转毛毛雨62019-03-11612毛毛雨72019-03-12011毛毛雨转多云82019-03-11225多云92019-03-21729雷阵雨转毛毛雨2019-03-21121中雨转毛毛雨12019-03-2813毛毛雨转多云22019-03-29多云1632019-03-28毛毛雨1142019-03-2919多云转晴52019-03-213毛毛雨2262019-03-21622中雨72019-03-21420中雨转阴82019-03-213多云2192019-03-31023多云转毛毛雨02019-03-39毛毛雨转多云1512019 年南昌 4月份天气预告历史日期最高气温℃最低气温℃天气2019-04-011911多云转毛毛雨2019-04-021512中雨2019-04-031513中雨转毛毛雨2019-04-041712毛毛雨转多云2019-04-052313晴2019-04-062314毛毛雨转中雨2019-04-072816阴2019-04-082411雨转阴* * 2019-04-091611雨2019-04-101712毛毛雨转中雨2019-04-111611毛毛雨转多云2019-04-122215多云转毛毛雨2019-04-132017毛毛雨转阴2019-04-142214多云2019-04-152216毛毛雨2019-04-162415阴转多云2019-04-172817晴转多云2019-04-182920雷阵雨转中雨2019-04-192521毛毛雨2019-04-202721毛毛雨2019-04-212622中雨转阴2019-04-222722雷阵雨转毛毛雨2019-04-232721毛毛雨转中雨2019-04-242721毛毛雨转中雨2019-04-252821毛毛雨转多云2019-04-262918多云2019-04-272521雷阵雨2019-04-282520雷阵雨转毛毛雨2019-04-292317小到中雨转毛毛雨2019-04-302016阴转多云2019年南昌5月份天气预告历史日期最高气温℃最低气温℃天气2019-05-012516多云转晴2019-05-022415多云转晴2019-05-032718晴转多云2019-05-042517多云2019-05-052621阴2019-05-062216阴2019-05-072015毛毛雨2019-05-082015毛毛雨转多云2019-06-072723大雨2019-05-092316多云2019-06-082723中雨转大雨2019-05-102818多云转晴2019-06-092624大雨转中到大雨2019-05-113020多云转晴2019-06-103223多云2019-05-123121雷阵雨转大雨2019-06-113123多云2019-05-132620毛毛雨转阴2019-06-122824毛毛雨2019-05-142722毛毛雨2019-06-132520毛毛雨转多云2019-05-152723中雨2019-06-142820多云转晴2019-05-162723毛毛雨2019-06-153223晴转多云2019-05-172823毛毛雨转阴2019-06-163224多云2019-05-183123毛毛雨转阵雨2019-06-173024阴2019-05-192721毛毛雨转阴2019-06-183125雷阵雨转毛毛雨2019-05-202516多云2019-06-193226中雨转阴2019-05-212518多云2019-06-203428多云转阴2019-05-222820晴2019-06-213023大雨转中雨2019-05-233122晴转多云2019-06-222723大雨转阴2019-05-243024毛毛雨2019-06-233022多云2019-05-252824中雨2019-06-242623中雨转雷阵雨2019-05-262823中雨转中到大2019-06-252823阴转多云雨2019-06-263224多云2019-05-273020毛毛雨转多云2019-06-273427多云2019-05-282618多云转晴2019-06-283528多云2019-05-292720多云转阴2019-06-293225雷阵雨2019-05-302722阵雨转中雨2019-06-303226毛毛雨转多云2019-05-312722阴转毛毛雨2019 年南昌 6月份天气预告历史日期最高气温最低气温天气2019 年南昌 7月份天气预告历史2019-06-012621毛毛雨转阴日期最高气温℃最低气温℃天气2019-06-023022多云2019-07-013426多云2019-06-033322晴2019-07-023427多云转阴2019-06-043424晴转多云2019-07-033326雷阵雨2019-06-053226多云转阴2019-07-043025中雨转大雨2019-06-063024毛毛雨转大雨2019-07-052825毛毛雨2019-07-063225阵雨转毛毛雨2019-08-063629多云2019-07-072924毛毛雨转中雨2019-08-073629多云2019-07-082824大雨转中到大雨2019-08-083729晴2019-07-092523中雨转毛毛雨2019-08-093628晴转多云2019-07-102923多云2019-08-103528多云2019-07-113225多云2019-08-113628晴2019-07-122924大雨2019-08-123629晴转多云2019-07-132623大雨转毛毛雨2019-08-133729多云转晴2019-07-142924阴转中雨2019-08-143729雷阵雨2019-07-153024毛毛雨2019-08-153528多云2019-07-163226雷阵雨转多云2019-08-163628多云转晴2019-07-173427多云2019-08-173729晴2019-07-183527多云2019-08-183728晴2019-07-193527多云2019-08-193728晴2019-07-203327雷阵雨2019-08-203629晴2019-07-213327雷阵雨2019-08-213728晴2019-07-223327多云2019-08-223728晴2019-07-233427多云2019-08-233729晴2019-07-243628晴2019-08-243628多云2019-07-253728晴2019-08-253629雷阵雨转多云2019-07-263729晴2019-08-263629多云2019-07-273729晴2019-08-273629多云2019-07-283729多云转晴2019-08-283627多云转雷阵雨2019-07-293628多云转晴2019-08-293225阵雨转多云2019-07-303729晴2019-08-303125多云转阴2019-07-313730多云2019-08-313125多云转阴2019年南昌8月份天气预告历史日期最高气温℃最低气温℃天气2019-08-013728晴转多云2019-08-023729晴2019-08-033628晴转多云2019-08-043629晴2019-08-053729晴转多云。

第三单元大气变化的效应第一节常见的天气系统第1课时《常见的天气系统》本节课是选择性必修一第三单元第一节的内容，本节课之前已经在必修一接触过大气的运动，《常见的天气系统》在此基础上内容进行了升华，天气是影响人类活动的重要因素之一，所以本节课也是高中地理的一个重点知识之一。

本节课主要从以下两方面进行了分析：一方面分析了锋。

首先解释了锋的形成，然后重点分析了冷锋、暖锋、准静止锋这几种常见的锋面系统的特点、成因以及对天气和人类活动的影响。

第二方面分析了气旋（低压）和反气旋（高压）。

重点分析了气旋和反气旋的气流运动特征以及对天气的影响。

通过本节的学习，使学生关注天气变化，树立趋利避害、遵循自然规律的观念。

教学目标：1.在简易天气图中识别锋面系统2.运用示意图，分析不同锋面系统的特点3.运用简易天气图，分析锋面系统对天气的影响，解释常见天气现象的成因核心素养：1.区域认知：能够运用锋形成变化规律，认识区域的天气变化特点。

2.综合思维：通过绘制示意图，理解锋的特点及其对天气的影响。

3.地理实践力：通过判读简易天气图，进行天气特点及天气形势分析，能够运用所学知识解释某些天气现象。

4.人地协调观：关注天气变化，树立趋利避害、遵循自然规律的观念。

1.冷锋、暖锋锋面系统的特点。

2.冷锋、暖锋、准静止锋对天气的影响。

教师准备：课件、学案、投影仪等。

学生准备：结合学案课前预习。

【老师】导入：展示课本第50页的课前案例导入【学生】思考、自由回答：华南地区、长江中下游地区、华北地区......【老师】讲述：XX同学回答正确，“黄梅时节家家雨，青草池塘处处蛙”的景象会出现在江淮地区，那么是如何形成的？让我一起学习今天的课程《常见的天气系统》来揭晓答案吧！首先来了解本节课的学习目标。

板书：第一节常见的天气系统展示：教学目标【学生】认真听讲、做笔记【老师】提问：我们生活的地区天气时刻在变化，同学们知道是为什么吗？【学生】思考、自由回答：受天气系统的影响。

地球科学与环境工程河南科技Henan Science and Technology总第811期第17期2023年9月收稿日期：2023-03-29基金项目：眉山市气象局科技计划资助（MSQXKJ202302）。

作者简介：胡超（1987—），男，本科，工程师，研究方向：天气预报。

基于Python 城市历年气象数据可视化分析——以眉山市为例胡超王雪芹赵媛（眉山市气象局，四川眉山620010）摘要：【目的】以眉山市历年气象数据的可视化分析为例，为城市气象研究提供更加准确、可靠的数据支持，为应对城市气候变化和城市规划建设等方面提供科学决策参考。

【方法】利用眉山建站以来64年的日平均气温、日降雨量、日最高气温、日最低气温四个要素资料，基于Python 进行可视化绘制，并进行分析。

【结果】眉山是一座四季分明且气候温和的城市。

极端高温天气和极端低温天气都较少，其中高温天气年平均不到5天，低温天气年平均只有6天。

随着气温上升降雨概率及降雨量均同步上升。

眉山近年来降雨天数有明显的下降趋势，而高温天数则明显上升。

【结论】利用Python 语言处理城市常规气象数据及可视化分析是非常便利的。

关键词：眉山；气象；Python ；数据可视化中图分类号：TP311.56；P409文献标志码：A文章编号：1003-5168（2023）17-0095-05DOI ：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2023.17.020Visualization Analysis of Urban Meteorological Data over the YearsBased on Python—A Case Study of Meishan CityHU ChaoWANG Xueqin ZHAO Yuan(Meishan Meteorological Bureau,Meishan 620010,China)Abstract:[Purposes ]The visualization analysis of meteorological data over the years in Meishan City istaken as an example to provide more accurate and reliable data support for urban meteorological re⁃search,in order to provide some scientific decision-making reference for urban climate change response and urban planning and construction.[Methods ]In this paper,the data of daily mean temperature,daily rainfall,daily maximum temperature and daily minimum temperature in the 64years since the establish⁃ment of Meishan Station were used for visualization based on Python,and these charts were analyzed.[Findings ]Meishan is a city with four distinct seasons and a mild climate.Extreme high temperature and extreme low temperature are rare in Meishan.The annual average of high temperature is less than 5days,while the average of low temperature is only 6days.With the rise of temperature,rainfall probabil⁃ity and rainfall in Meishan increased simultaneously.The number of days of rainfall in Meishan in recent years has an obvious downward trend,while the number of days of high temperature has an obvious in⁃crease.[Conclusions ]It is very convenient to use Python language to process urban routine meteorologi⁃cal data and visualize analysis.Keywords:Meishan;meteorological;Python;data visualization0引言随着计算机技术的进步和发展，如何有效地分析各种海量数据成为重要课题。

专题10天气和天气预报一、选择题1．下图为某地某时高德地图截图，当时的天气状况和空气质量是( )A．狂风暴雨，重度污染B．寒冷多云，轻度污染C．晴朗温暖，空气优良D．阴云密布，严重污染2．天气和气候与人类息息相关，下列诗句中，可以描述林木密集区天气的是（）A．东边日出西边雨，道是无晴却有晴B．二月江南花满枝，他乡寒食远堪悲C．三月东风吹雪消，湖南山色翠如浇D．五月春色归来迟，二月垂杨未挂丝3．下列词语描述气候的是（）①昆明四季如春②明天大风降温③极地终年寒冷④夜来风雨声，花落知多少A．①②④B．①③④C．①③D．②④下图为某日中国东部一条经线附近地区的天气状况示意图。

读图，完成下面小题。

4．40°N附近地区的天气状况是( )A．有微风和沙尘B．出现沙尘暴天气C．晴转多云天气D．小雨转中雨天气5．该日天气状况最可能出现在北京的( )A．春季B．夏季C．秋季D．冬季6．生活在30°N附近的人们，当日( )A．适宜户外运动B．注意添衣保暖C．出行带好雨具D．做好防晒保护下表是山东省临沂市气象台发布的天气预报。

据此回答下面小题。

7．由中雨转小雨的时间点是( )A．星期一B．星期二C．星期三D．星期四8．小明所在班级计划3月4日到临沂市科技馆参观，出行时你会建议他带上( ) A．雨伞B．墨镜C．太阳帽D．防晒霜6月5日是第43个世界环境日，今年中国的主题为“向污染宣战”。

回答下列问题。

9．下图漫画的主题是:（）A．水污染B．过度放牧C．乱砍滥伐D．土壤污染10．我国的耕地资源主要分布在（）A．青藏地区B．东部平原及低缓的丘陵地区C．西北内陆D．北部的高原山地11．日益严重的土壤污染正在威胁着18亿亩耕地红线，据统计，全国耕地重金属污染面积在16%以上。

下列措施中属于合理防治土壤污染的是（）A．工业搬迁后留下的土地不需要修复B．合理使用化肥、农药、农膜等C．工矿企业生产经营活动中的废气、废水、废渣未经处理，直接排放D．污水灌溉农田12．PM2.5是指大气中直径≤2.5微米的颗粒物，富含有毒、有害物质，是导致雾霾天气和空气污染的重要因素。

长期预报
杭州市2017年12月天气预报
一、12月气候概况：
12月份是杭州初冬季节。

在冷气团控制下，气温继续下降，降水量继续减少，月降水量及月雨日在全年各月中都是最少的。

受冷空气影响，12月份大多出现降雪和冰冻天气。

12月份本市月降水量多年平均值为47.2毫米；月降水量在100毫米以上的有8年，其中2002年为194.0毫米，为历年最高值；月降水量在10毫米以下的有3年，分别出现在1973年、1987年、1999年，月降水量分别仅有0.8毫米、0.0毫米、8.0毫米。

12月份本市月平均气温为6.8℃,比11月份降低5.6℃；1968年月平均气温9.5℃，为历年最高值；1967年月平均气温1.7℃，为历年最低值。

12月份极端最高气温26.5℃，出现在1968年；12月份极端最低气温－8.4℃，出现在1991年。

二、12月天气预报：
预计今年12月份本市气温略低，降水量偏少。

其中上旬晴好为主，冷空气活动频繁，注意大风及降温天气；中旬以后开始暖区略有发展，雾霾日数可能增多，并有弱降水。

12月份主要降水过程将出现在：13日～15日，23日～24日，30日～31日。

12月份冷空气主要影响时段为：3日～4日，7日～8日、10日～11日、15日～16日，28日～29日。

杭州市气象台
2017年12月1日。

Forum 论坛2017—2019年北京地区新媒体气象服务满意度调查评估姜江 闵晶晶 乔媛 白帆气象部门有必要长期开展社会调查评估工作，建立有效的公共气象服务满意度调查评估体系，针对性地了解社会群体对气象服务的需求，理清气象服务存在的差距，从用户角度出发进行改进，在科学数据的支撑下提升气象服务满意度，全面提高气象服务水平。

DOI：10.3969/j.issn.2095-1973.2022.06.015气象服务满意度指的是公众对气象服务的反馈和感受，是指公众在接受了气象服务信息或者使用了气象服务产品之后，对其的感知、评价和期望。

早在1994年，世界气象组织（WMO）召开了第二次气象水文效益评估专门会议，会议中就特别提出了气象服务评估的重要价值和具体的研究难度。

原因在于气象信息服务产品有着较强的个人体验属性，导致了气象产品和气象服务的消费市场、尤其是公众的气象服务满意度，与普通商品消费后的满意度存在着很大的差别。

但是公众气象服务满意度不仅能表现出公众对气象服务及气象产品的感知，更能体现出公众对气象服务的期望值，以及公众今后针对气象产品的消费预期。

因此，气象部门更加有必要长期开展社会调查评估工作，建立有效的公共气象服务满意度调查评估体系，以便针对性地了解社会群体对气象服务的需求，理清气象服务存在的差距，从用户角度出发进行改进，全面提高气象服务水平。

但就如何评估气象服务满意度，有研究者运用多指标评价方法建立过公共气象服务满意度调查评估体系；同时也会结合不同地域特点，建立不同的气象服务满意度指数。

无论是何种研究角度，问卷调查都是气象服务满意度调查研究中最普遍和直接的方式。

在问卷分析过程中，研究者多采用层次分析法和专家打分法来建立气象服务满意度模型，用以定量测量用户群或者特定大型活动中的气象信息服务的期望度和满意度。

但是需要指出的是，问卷调查内容如果过于繁杂，难以作为一项长时间序列的统计手段，且会在一定程度上受到问卷进行时的人员接触、天气情况、预报准确率等多方面主观或客观因素的影响。

地球科学与环境工程河南科技Henan Science and Technology总第805期第11期2023年6月收稿日期：2023-03-11基金项目：开封市气象防灾减灾重点实验室基金项目“基于模式产品订正的大风精细化预报研究”；开封市科技研发计划联合基金项目（22LH001）。

作者简介：李姝霞（1964—），女，本科，高级工程师，研究方向：大风等灾害性天气预报。

通信作者：王其英（1974—），女，本科，高级工程师，研究方向：大风等灾害性天气预报。

开封地区近50年大风变化特征及数值预报评估李姝霞1,2王其英1,2刘晓君1,2(1.开封市气象防灾减灾重点实验室，河南开封475004；2.开封市气象局，河南开封475004)摘要：【目的】对开封大风特征进行分析及数值预报评估，有助于大风精准预报与灾害防御。

【方法】利用常规气象资料、国家区域站资料、ECMWF 模式资料和开封地区各测站1971—2020年的逐日风观测资料等，分析了开封大风时空分布特征，并对ECMWF 数值预报进行评估。

【结果】开封地区平均每年大风日数7d ，50年大风分布为西部北部多、东南部少；开封市大风日数年际、年代际呈显著的下降趋势，20世纪80年代、21世纪10年代下降显著，2008—2020年基本维持在0～2d ，大风主要集中在3~4月，风向多为N 到NE 和W 到WNW 区间，春季大风最多，占全年的45.2%，冬季次多，占全年的27%。

【结论】开封地区区域站大风日数多发区与国家观测站有所不同，区域站大风日数总体多于国家观测站大风日数，极端最大风速和极大风速显著大于国家观测站。

ECMWF 模式大风预报存在误差，普遍偏小1.9～4.4m/s ，需要进一步开展模式预报释用研究。

关键词：大风；变化特征；区域站大风；模式评估中图分类号：P425.4+7文献标志码：A 文章编号：1003-5168（2023）11-0098-06DOI ：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2023.11.021Variation Characteristics of Gale in Kaifeng Area in Recent 50Yearsand its Numerical Prediction EvaluationLI Shuxia 1,2WANG Qiying 1,2LIU Xiaojun 1,2(1.Kaifeng Key Laboratory of Meteorological Disaster Prevention and Mitigation,Kaifeng 475004,China;2.Kaifeng Meteorological Bureau,Kaifeng 475004,China)Abstract:[Purposes ]The analysis and numerical prediction evaluation of the characteristics of the Kai⁃feng gale are helpful for accurate gale prediction and disaster prevention.[Methods ]Using Micaps data,national regional station data,ECMWF model data and daily wind observation data of 50years from 1971to 2020at each station in Kaifeng area,the temporal and spatial distribution characteristics of gales in Kaifeng are analyzed,and the ECMWF numerical forecast is evaluated.[Findings ]The results show that the average annual gale days in Kaifeng area are 7days,and the distribution of gales in 50years in the north west is more wide than that in the southeast;The number of gale days in Kaifeng City showed a sig⁃nificant decline trend between years and decades.The decline was significant in the 1980s and the 21st century.From 2008to 2020,the gale was basically maintained at 0~2d.The gale mainly concentrated inMarch and April.The wind direction was mostly N to NE and W to WNW.The gale was the largest inspring,accounting for 45.2%of the year,and more in winter,accounting for 27%of the year.[Conclu⁃sions ]The area with frequent gale days at the regional station in Kaifeng is different from the national ob⁃servatory.The number of gale days at the regional station is generally more than that at the national ob⁃servatory,and the extreme maximum wind speed and maximum wind speed are significantly greater than those at the national observatory.There are errors in the strong wind forecast of the Ecmwf model,which is generally1.9~4.4m/s smaller,so further research on the interpretation of the model forecast is needed. Keywords:gale;change characteristics;strong wind at regional station;mode evaluation0引言大风是开封地区主要的气象灾害之一，春季是大风多发的季节，灾害性大风几乎每年都会出现，对建筑、电力、通信和农业生产均产生严重影响，并造成人员伤亡和严重财产损失。

南昌历年天气预报(2017-2019)
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2018年南昌2月份天气预报历史
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