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海南5A级旅游景区不同客源市场热感压力差异——以三亚南山文化旅游区为例 被引量：2
1
作者 来文立 章杰 +3 位作者 赵志忠 程叶青 李涛 王胜玉 《热带地理》 CSCD 北大核心 2020年第6期1127-1135,共9页
以三亚南山文化旅游区为例,基于1960-2019年全国756个气象站点的逐日气象数据集,采用净等效温度(客观评价)与随机问卷调查(主观感受)相结合的方法,综合比较不同客源市场对该旅游区"热环境"的感知(即热感压力)差异。在此基础上... 以三亚南山文化旅游区为例,基于1960-2019年全国756个气象站点的逐日气象数据集,采用净等效温度(客观评价)与随机问卷调查(主观感受)相结合的方法,综合比较不同客源市场对该旅游区"热环境"的感知(即热感压力)差异。在此基础上,引入"中性状态"偏差理论,细致刻画客源地长/短期"气候记忆"对游客热感压力偏差的影响。结果发现:1)热感压力在性别和年龄上的差异明显;2)随着年龄的增长,高热感压力的比例整体上呈极显著的线性下降趋势;3)热感压力风险的"两极分化"现象说明客源地长期"气候态"与热感压力在空间上相关性较弱;4)同一气候条件下,9 d短期"气候记忆"导致的"中性状态"偏差最为显著。文章细化了气候因素对热带海滨旅游的影响,揭示了短期"气候记忆"才是影响游客热感压力偏差的重要因素,由此建议针对热感压力低风险客源地(Ⅱ类,14个省份)加大对淡季旅游宣传力度,并根据年龄和性别设计旅游产品,从短期的观光型旅游向度假型的中长期旅游转变,为优化当地旅游淡季景区经营管理和营销策略提供重要的实践导向。 展开更多
关键词 热感压力 净等效温度 气候记忆 “中性状态”偏差理论 热带滨海旅游 海南省
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气温的天气和气候记忆性特征分析:以济南和青岛为例 被引量：1
2
作者 刘思宇 董旭光 +1 位作者 周雪松 陈澍 《海洋气象学报》 2022年第2期107-114,共8页
气温的天气和气候记忆性特征分析对于提高气候预测水平具有积极意义。利用济南和青岛1961—2020年逐日、月和年平均气温资料,运用自相关性函数和标准化频率分布分析了上述时间序列的气温记忆性特征和概率分布特征,并利用结构函数法建立... 气温的天气和气候记忆性特征分析对于提高气候预测水平具有积极意义。利用济南和青岛1961—2020年逐日、月和年平均气温资料,运用自相关性函数和标准化频率分布分析了上述时间序列的气温记忆性特征和概率分布特征,并利用结构函数法建立了月、年平均气温距平与日平均气温距平之间的分数阶导数关系。结果表明:(1)济南和青岛的月、年平均气温距平呈现不同程度的记忆性特征,其中年平均气温距平相比于月平均气温距平具有更好的记忆性。(2)济南和青岛的月、年平均气温距平与日平均气温距平之间存在分数阶导数关系,济南和青岛相应的月、年尺度阶数分别为0.529、0.665和0.553、0.791,两地的月尺度阶数相近,但青岛略大,青岛的年尺度阶数大于济南,即青岛月和年平均气温距平的记忆性大于济南。(3)济南和青岛的月和年平均气温距平相比于日平均气温距平有不同程度的长尾特征,长尾特征反映了极值温度发生的概率。 展开更多
关键词 济南 青岛 气候记忆性 分数阶导数
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天气和气候之间的桥梁——分数阶导数 被引量：15
3
作者 刘式达 时少英 +1 位作者 刘式适 梁福明 《气象科技》 2007年第1期15-19,共5页
天气和气候虽然遵从流体力学规律,但是却显示出随机性,研究天气和气候之间的关系必须引入分数阶的导数和积分,从物理上讲不外乎说明天气和气候的随机程度是不相同的。为此提出气候的q(0≤q≤1)阶微商是天气,扩展了Hasselmann的结果。实... 天气和气候虽然遵从流体力学规律,但是却显示出随机性,研究天气和气候之间的关系必须引入分数阶的导数和积分,从物理上讲不外乎说明天气和气候的随机程度是不相同的。为此提出气候的q(0≤q≤1)阶微商是天气,扩展了Hasselmann的结果。实际资料分析表明,气候距平具有长程相关,比天气有更好的记忆性。气候距平的概率密度分布函数有较长的尾巴,较长的尾巴反映了极值气候所发生的频率。 展开更多
关键词 天气和气候 分数阶导数 气候的记忆性
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基于分数阶导数的天气和气候要素时间序列关系分析 被引量：1
4
作者 黄荟羽 张琳 +3 位作者 王若男 宫诏健 李大为 刘利民 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期82-87,共6页
天气和气候要素时间序列特征及关系的研究,对于提高极端天气和极端气候事件影响的认识,以及提高模拟及预报预测极端天气气候事件,都会起到积极的作用。利用沈阳市1951~2010年的日平均气温资料,经处理后得到不同时间尺度(日、月和年)的... 天气和气候要素时间序列特征及关系的研究,对于提高极端天气和极端气候事件影响的认识,以及提高模拟及预报预测极端天气气候事件,都会起到积极的作用。利用沈阳市1951~2010年的日平均气温资料,经处理后得到不同时间尺度(日、月和年)的平均气温距平时间序列,分别代表着平均气温距平的时间序列和气候序列,运用自相关函数和归一化概率密度函数分析了上述时间序列的自相关性和概率密度函数的长尾特征,在此基础上,利用二阶结构函数建立了月、年平均气温距平与日平均气温距平的分数阶导数关系,即气候时间序列和天气时间序列之间的分数阶导数关系。研究结果表明:沈阳日、月、年平均气温距平时间序列分别呈现出无记忆性、短期记忆性和长期记忆性的特征;相比日、月平均气温距平序列,年平均气温距平序列的归一化概率密度函数呈现出明显的长尾特征,意味着气候极端事件发生的概率要大于天气极端事件发生的概率。这些结果表明,月、年平均气温距平序列(气候要素时间序列)与日平均气温距平序列(天气要素时间序列)之间存在着分数阶导数关系,计算出相应的导数阶数分别为0.524和0.83。 展开更多
关键词 天气和气候 分数阶导数 气候的记忆性 极值事件
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