丁麗佳，凌良新，佘元標(biāo)，林 毅

(廣東省潮州市氣象局，廣東 潮州 521000)

基于GIS 的潮州市日照時(shí)數(shù)的時(shí)空分布特征

丁麗佳，凌良新，佘元標(biāo)，林 毅

(廣東省潮州市氣象局，廣東 潮州 521000)

基于潮州市100 m×100 m的高程數(shù)據(jù)和包含周邊10個(gè)氣象站點(diǎn)的日照百分率數(shù)據(jù)，應(yīng)用GIS技術(shù)和回歸統(tǒng)計(jì)模型對(duì)潮州市日照時(shí)數(shù)的空間分布進(jìn)行了模擬、結(jié)果驗(yàn)證和分析。結(jié)果表明，創(chuàng)建的各月和年日照時(shí)數(shù)空間分布模型顯著性水平大多為0.01，研究區(qū)內(nèi)的2個(gè)氣象站的日照時(shí)數(shù)模擬值和實(shí)際值之間具有很好的一致性，誤差百分率在6%以下，模擬結(jié)果有實(shí)用價(jià)值。模擬結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，潮州市的日照時(shí)數(shù)除了受太陽(yáng)高度角影響外，還受天氣氣候等因素的影響，最低和最高月日照時(shí)數(shù)分別出現(xiàn)在2月和7月；海拔、坡度等地形因子對(duì)日照時(shí)數(shù)有明顯影響，最小日照時(shí)數(shù)出現(xiàn)在約1 100～1 200 m海拔高度或坡度70°～75°上，低海拔地勢(shì)平緩地區(qū)日照時(shí)數(shù)明顯偏多。

潮州；日照時(shí)數(shù)；GIS；時(shí)空分布

1 引言

太陽(yáng)光是植物生長(zhǎng)發(fā)育所必須的氣候因子之一。光能資源一般可以通過(guò)太陽(yáng)輻射量、可照時(shí)數(shù)和日照百分率的多少來(lái)衡量[1]。日照時(shí)數(shù)的多少受天文因子、天氣狀況和地形遮蔽等的影響[2]。日照時(shí)數(shù)可分為可照時(shí)數(shù)和實(shí)照時(shí)數(shù)。本文所計(jì)算的日照時(shí)數(shù)是在可照時(shí)數(shù)中扣除云霧遮擋時(shí)間，太陽(yáng)直射光直達(dá)地面的時(shí)數(shù)。

目前，我國(guó)有日照觀測(cè)的氣象觀測(cè)站設(shè)置一般以縣為單位，也即是每個(gè)縣區(qū)基本只有一個(gè)日照觀測(cè)站，由于觀測(cè)站一般選擇在地形開(kāi)闊的地方建站，所得觀測(cè)資料只能反映平原地區(qū)的情況，不能代表整個(gè)區(qū)域內(nèi)的實(shí)際情況，特別是在地形復(fù)雜的區(qū)域。在20世紀(jì)80—90年代，國(guó)內(nèi)有不少學(xué)者對(duì)起伏地形日照時(shí)數(shù)進(jìn)行研究，根據(jù)山地日出日落臨界時(shí)角和可照時(shí)段的判定方法計(jì)算山地可照時(shí)數(shù)，并進(jìn)一步發(fā)展和簡(jiǎn)化了山地可照時(shí)數(shù)推算模型[1-7]。但是限于當(dāng)時(shí)的條件，這些理論方法只能借助于地形小網(wǎng)格進(jìn)行圖解，計(jì)算繁瑣，計(jì)算量大。

21世紀(jì)初，隨著地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)的發(fā)展，特別是數(shù)字高程模型(DEM)的提出，為計(jì)算山地日照時(shí)數(shù)提供了新的研究思路。在國(guó)內(nèi)，不少學(xué)者[8-16]相繼提出和利用DEM 數(shù)據(jù)對(duì)可照時(shí)數(shù)進(jìn)行模擬，他們運(yùn)用起伏地形可照時(shí)間理論模型，利用GIS技術(shù)模擬我國(guó)各地的日照時(shí)數(shù)。這些研究所做的模擬能較為準(zhǔn)確和定量地反映山地日照時(shí)數(shù)時(shí)空分布規(guī)律，因此，在山地資源可持續(xù)利用和生態(tài)環(huán)境恢復(fù)建設(shè)中具有較強(qiáng)的理論與實(shí)踐意義。

潮州市地處廣東省東南部，地形復(fù)雜，地勢(shì)總體北高南低，北部多為山地和高丘陵，南部則為平原，由于南北差異和山區(qū)丘陵的地形作用，各地日照時(shí)數(shù)存在明顯的差異。而潮州區(qū)域內(nèi)有日照要素觀測(cè)的氣象站點(diǎn)只有2個(gè)，不能反映各地實(shí)際日照情況。因此，本文利用潮州市100 m×100 m的DEM數(shù)據(jù)，運(yùn)用ArcGIS的Solar Analyst工具模擬起伏地形條件下的地理可照時(shí)數(shù)，結(jié)合利用潮州及周邊市縣氣象站點(diǎn)的地理信息數(shù)據(jù)和多年的日照百分率資料建立的日照百分率空間分析模型；計(jì)算了潮州市全年各月日照時(shí)數(shù)的空間分布，利用氣象站的實(shí)測(cè)資料對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證，最后，分析了各月實(shí)際日照時(shí)數(shù)的時(shí)間分布特征和年、四季日照時(shí)數(shù)為例的空間分布特征。研究結(jié)果對(duì)于開(kāi)發(fā)利用山地氣候資源、山區(qū)農(nóng)作物的氣候區(qū)劃、種植業(yè)的合理布局和農(nóng)業(yè)資源的可持續(xù)利用等都有著廣泛的指導(dǎo)意義。

2 資料與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

潮州市地處廣東省東南部，位于23.42～24.24°N，116.36～117.19°E之間。屬南亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，溫、光、水資源豐富。海拔高差1 400多米，地貌類(lèi)型復(fù)雜多樣，有山地、丘陵和平原，山地和丘陵約占本區(qū)總面積的65%。地勢(shì)總體北高南低，北部多為山地和高丘陵，南部則為平原。由于南北差異和山區(qū)丘陵的地形作用，形成各具特色的小氣候類(lèi)型。

2.2 資料來(lái)源及處理

采用潮州、梅州、揭陽(yáng)、汕頭4市10個(gè)氣象臺(tái)站的地理信息數(shù)據(jù)和1981—2010年30 a日照資料，潮州市100 m×100 m高程資料和潮州市行政區(qū)圖，資料來(lái)源于潮州市氣象局、梅州市氣象局、揭陽(yáng)市氣象局、汕頭市氣象局和廣東省氣候中心。

使用SPSS17.0軟件進(jìn)行多元回歸分析，建立空間分析模型。在ArcGIS10.0平臺(tái)上，運(yùn)用空間分析模型做網(wǎng)格運(yùn)算，制作潮州日照時(shí)數(shù)分布圖，并進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)。

2.3 計(jì)算方法與模型

本文利用潮州市的高空間分辨率的高程數(shù)據(jù)(圖1)，使用ArcGIS軟件的空間分析模塊(Spatial Analyst)中的Solar Analyst功能函數(shù)， 該功能函數(shù)是以DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)半球視域算法來(lái)計(jì)算日照時(shí)長(zhǎng)。首先從DEM獲取待求柵格地形信息，計(jì)算仰視半球視域，即開(kāi)闊度。然后將特定日期太陽(yáng)運(yùn)行軌跡離散化為n個(gè)時(shí)段。根據(jù)太陽(yáng)視軌道方程計(jì)算每個(gè)時(shí)段的太陽(yáng)高度角和方位角，積分形成1 d的直射太陽(yáng)圖，與視域疊加判斷1 d中可照時(shí)段。本文在計(jì)算每1 d的地理可照時(shí)數(shù)的過(guò)程中，遮蔽范圍半徑取20 km，時(shí)間步長(zhǎng)△T取6 min。然后結(jié)合日照百分率空間分析模型計(jì)算出實(shí)際日照時(shí)數(shù)的空間分布。

圖1 潮州市數(shù)字高程模型

在建立日照百分率空間分析模型中，采用了潮州周邊10個(gè)氣象站的近30 a日照百分率資料及臺(tái)站的地理信息數(shù)據(jù)，使用SPSS17.0軟件進(jìn)行多元回歸分析得到，模型表達(dá)式及相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 30 a平均各月和年日照百分率回歸模型

注：λ、φ分別代表經(jīng)度、緯度。R、F分別為相關(guān)系數(shù)和F值。*、**分別代表通過(guò)0.05、0.01顯著性檢驗(yàn)。

3 計(jì)算結(jié)果和分析

按照上述方法，計(jì)算了潮州市各月的日照時(shí)數(shù)；利用潮州氣象站和饒平氣象站地理位置信息(經(jīng)緯度) ，在上述得到的潮州市1—12月逐月日照時(shí)數(shù)空間分布圖上分別獲取2個(gè)氣象站1—12月逐月日照時(shí)數(shù)的模擬值，分別與2個(gè)氣象站的30 a(1981—2010年)平均逐月日照時(shí)數(shù)資料進(jìn)行對(duì)比(表2)。從表2可以看出：模擬值和實(shí)測(cè)值之間的誤差較小，其中誤差較大的是潮州的1、3、12月和饒平的1、2月，誤差百分率在4%～6%之間，其他月份誤差較小，模擬效果均較好，可以用來(lái)計(jì)算分析。

表2 模型計(jì)算2站點(diǎn)各月日照時(shí)數(shù)的誤差分析 ( 單位：%)

3.1 日照時(shí)數(shù)的時(shí)間分布特征

利用ArcGIS的空間分析模塊，對(duì)潮州市1—12月逐月日照時(shí)數(shù)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到潮州市1—12月逐月平均日照時(shí)數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)間變化(圖2)。由圖2可以看出，在一年之中，2—4月的日照時(shí)數(shù)比較低，且比較接近，其中，2月的日照時(shí)數(shù)是一年之中最低的，約為105 h；7月和8月的日照時(shí)數(shù)較高，其中，7月的日照時(shí)數(shù)是一年之中最高的，約為242 h。同時(shí)，月日照時(shí)數(shù)的變化曲線呈雙峰型，存在7、8月和10月2個(gè)峰區(qū)。從月日照時(shí)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差看，6—8月的標(biāo)準(zhǔn)差較大，其次是9—10、12月，2—4月的標(biāo)準(zhǔn)差較小。可見(jiàn)，潮州市的日照時(shí)數(shù)除了與太陽(yáng)高度角有關(guān)外，還存在其他的影響因素。

圖2 潮州站多年平均各月日照時(shí)數(shù)及其標(biāo)準(zhǔn)差

分析原因，2—4月月日照時(shí)數(shù)較低一方面與太陽(yáng)高度角較低有關(guān)系，另一方面是因?yàn)?—4月潮州由冬季逐漸進(jìn)入春季，陰雨天氣增加，受云霧的遮蔽作用，日照時(shí)間短；7、8月份月日照時(shí)數(shù)大一方面是因?yàn)樘?yáng)高度角較高，另一方面是因?yàn)?、8月份潮州處于后汛期，除臺(tái)風(fēng)影響時(shí)段外，多數(shù)時(shí)間為副熱帶高壓控制，天氣晴朗，日照時(shí)間長(zhǎng)。另外，在10月出現(xiàn)了日照時(shí)數(shù)的次峰值，究其原因，應(yīng)與潮州的天氣氣候有關(guān)。9月份雖然太陽(yáng)高度角較10月份高，但是由于9月潮州仍處于后汛期，臺(tái)風(fēng)等熱帶系統(tǒng)影響頻繁；而10月份潮州汛期結(jié)束，進(jìn)入初秋，晴好天氣增多，從而造成10月日照時(shí)數(shù)多于9月份，出現(xiàn)次峰值的結(jié)果。

3.2 日照時(shí)數(shù)的空間分布特征

以潮州市年日照時(shí)數(shù)、四季日照時(shí)數(shù)的空間分布為例，利用ArcGIS軟件，從海拔高度、坡度和坡向等地形因子對(duì)日照時(shí)數(shù)的影響，量化分析日照時(shí)數(shù)的空間分布特征。

3.2.1 年日照時(shí)數(shù)空間分布特征 由年日照時(shí)數(shù)的空間分布圖(圖3)可以看出，地形對(duì)日照時(shí)數(shù)空間分布的影響非常明顯。與高程數(shù)據(jù)進(jìn)行比較可以看出：平地的年日照時(shí)數(shù)在1 900 h以上，明顯要多于山區(qū)，而且，由于坡度和坡向的影響造成陽(yáng)坡的年日照時(shí)數(shù)明顯要多于陰坡。為了從量化角度進(jìn)一步分析海拔高度、坡度和坡向?qū)δ耆照諘r(shí)數(shù)的確切影響，利用ArcGIS軟件，在分別對(duì)DEM數(shù)據(jù)、坡度和坡向數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的前提下，統(tǒng)計(jì)年日照時(shí)數(shù)所占類(lèi)別的平均值。在3種數(shù)據(jù)的分類(lèi)方面，DEM 數(shù)據(jù)按照每100 m一類(lèi)共分為14類(lèi)。由于坡度大于80°的柵格數(shù)很少，所以，大于坡度80°的柵格合并到75°以上。坡度按照每5°一類(lèi)共分16類(lèi)。坡向按照8方位共分為8類(lèi)。

圖3 潮州市年日照時(shí)數(shù)的空間分布

圖4 潮州市年日照時(shí)數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差隨海拔高度的變化

從圖4看，潮州市年日照時(shí)數(shù)在1 200 m以下隨海拔高度的上升呈下降趨勢(shì)，由1 990 h逐漸下降到1 660 h，隨后，在1 200 m以上，隨著海拔高度的升高年日照時(shí)數(shù)逐漸增加，到1 300 m以上達(dá)到1 770 h?？梢?jiàn)一方面在低海拔地區(qū)，日照時(shí)數(shù)較長(zhǎng)，山區(qū)由于地形的遮擋作用，使得日照時(shí)數(shù)逐漸下降；另一方面潮州市平均海拔高度約200 m，高于1 000 m的山峰只有7座，到了1 200 m以上地形的遮蔽作用趨于下降，日照時(shí)數(shù)也隨著海拔高度的上升而增加。從標(biāo)準(zhǔn)差的變化看，在500 m以下，標(biāo)準(zhǔn)差隨海拔高度的升高而下降，500～1 200 m變化幅度不大，1 200 m以上隨海拔高度的上升標(biāo)準(zhǔn)差明顯下降，說(shuō)明中低海拔地區(qū)地形的遮擋作用更加明顯。

圖5 潮州市年日照時(shí)數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差隨坡度的變化

從圖5可以看出，潮州市年日照時(shí)數(shù)在坡度0°～5°之間是最大的，約為1 980 h；在0°～40°之間隨坡度的上升日照時(shí)數(shù)緩慢下降，在40°只有1 576 h；40°～55°之間日照時(shí)數(shù)隨坡度增加存在一定的波動(dòng)；55°～75°之間年日照時(shí)數(shù)隨坡度的增大先增后減，并在75°達(dá)到最小，約為1 410 h；75°以上又有所增加，達(dá)到1 480 h?？梢?jiàn)，平地和地勢(shì)較平緩的地區(qū)日照時(shí)間較長(zhǎng)，陡坡的日照時(shí)間較短。從標(biāo)準(zhǔn)差的變化看，坡度低于40°的標(biāo)準(zhǔn)差較小，40°～60°標(biāo)準(zhǔn)差隨坡度的增加迅速增加，60°～75°以上保持較大的標(biāo)準(zhǔn)差?？梢?jiàn)，地勢(shì)平緩地區(qū)地形起伏小，空間差異較小，陡坡由于地形起伏，地形遮擋作用大，空間差異也較大。

圖6 潮州市年日照時(shí)數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差隨坡向的變化

由圖6可以看出，潮州市年日照時(shí)數(shù)隨坡向的變化有所不同，各坡向之間的年日照時(shí)數(shù)相差不大，其中南坡的年日照時(shí)數(shù)最大，約為1 950 h；其次是北、西南、東南坡，約為1 850 h；西北和東北坡比較接近，約為1 820 h；西坡約1 800 h；東坡最少，約為1 794 h。從標(biāo)準(zhǔn)差看，南坡的標(biāo)準(zhǔn)差最小，其次是北坡和西北坡，其他坡向標(biāo)準(zhǔn)差較大。這表明南坡、北坡和西北坡受其他地形因素的影響較小，空間差異較??；這也和潮州的地形北高南低有關(guān)，南坡的遮擋作用更小。

3.2.2 四季日照時(shí)數(shù)的空間分布特征 季節(jié)劃分按：春季3—5月，夏季6—9月，秋季10—11月，冬季12月—次年2月?？紤]到各季節(jié)的天數(shù)各不相同，不方便各季節(jié)日照時(shí)數(shù)之間的比較，因此計(jì)算了季節(jié)日平均日照時(shí)數(shù)。結(jié)果顯示，四季日平均日照時(shí)數(shù)的空間分布(圖略)與年日照時(shí)數(shù)空間分布較為接近，同樣顯示平地的日照時(shí)數(shù)明顯多于山區(qū)，陽(yáng)坡的日照時(shí)數(shù)多于陰坡。

從海拔高度、坡度、坡向3個(gè)方面對(duì)四季日照時(shí)數(shù)的空間分布影響進(jìn)行分析。結(jié)果顯示：潮州市四季日照時(shí)數(shù)隨海拔變化(圖7)的趨勢(shì)較為一致，0～100 m是日照時(shí)數(shù)最長(zhǎng)的區(qū)間，在1 200 m以下隨海拔高度的上升呈下降趨勢(shì)，其中100～200 m是下降趨勢(shì)最明顯的區(qū)間，隨后隨著海拔高度的增加日照時(shí)數(shù)緩慢下降；在1 200 m以上，隨著海拔高度的升高年日照時(shí)數(shù)逐漸增加。

圖7 潮州市四季日平均日照時(shí)數(shù)隨海拔高度的變化

圖8 潮州市四季日平均日照時(shí)數(shù)隨坡度的變化

從圖8看，潮州市四季日照時(shí)數(shù)隨坡度的變化并不一致，其中春季與夏季基本一致，秋季與冬季較一致。春季和夏季的變化趨勢(shì)為：在40°以下日照時(shí)數(shù)隨坡度增加而下降，40～50°之間呈上升趨勢(shì)，50°以上呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。秋季和冬季的變化趨勢(shì)為：在45°以下日照時(shí)數(shù)隨坡度增加而下降，45～65°之間呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，65～75°之間呈明顯下降趨勢(shì)，75°以上又有所增加。但是無(wú)論哪個(gè)季節(jié)，在0～5°區(qū)間都是日照時(shí)數(shù)最長(zhǎng)的區(qū)間，70～75°是最小的區(qū)間。

由圖9可以看出，潮州市四季日照時(shí)數(shù)隨坡向變化的趨勢(shì)較為一致，各坡向之間的日照時(shí)數(shù)相差不大，其中南坡的日照時(shí)數(shù)最大；最小除冬季出現(xiàn)在西北坡外，其他季節(jié)均出現(xiàn)在東坡。

從上面的分析結(jié)果可以看出，地形對(duì)潮州市年、四季日照時(shí)數(shù)的影響基本一致，最大日照時(shí)數(shù)均出現(xiàn)在海拔高度0～100 m、坡度0～5°、南坡的區(qū)域內(nèi)；最小日照時(shí)數(shù)出現(xiàn)在海拔高度1 100～1 200 m、坡度70～75°、東坡(冬季除外)的區(qū)域內(nèi)。海拔高度和坡度兩個(gè)因子對(duì)日照時(shí)數(shù)的影響較大，低海拔和低坡度地區(qū)日照時(shí)數(shù)較長(zhǎng)，高海拔和高坡度地區(qū)日照時(shí)數(shù)較?。黄孪?qū)θ照諘r(shí)數(shù)也有一定的影響，但不明顯，日照時(shí)數(shù)最大的坡向與最小的坡向年日照時(shí)數(shù)相差約150 h，分析其原因應(yīng)與潮州市所處的地理位置和氣候有關(guān)。潮州市地處低海拔地區(qū)，可照時(shí)間長(zhǎng)的夏季各坡向的可照時(shí)數(shù)相差不大，可照時(shí)間較短的冬春季各坡向的可照時(shí)數(shù)相差較大，但由于冬末、春季潮州多陰雨，日照百分率較低，使得年的日照時(shí)數(shù)各坡向差異不明顯。

圖9 潮州市四季日平均日照時(shí)數(shù)隨坡向的變化

4 結(jié)論

利用潮州市高空間分辨率的高程數(shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)的日照百分率數(shù)據(jù)，在GIS技術(shù)的支持下對(duì)潮州日照時(shí)數(shù)的空間分布進(jìn)行了模擬和結(jié)果驗(yàn)證及分析，得到以下結(jié)論：

①使用研究區(qū)內(nèi)的兩個(gè)氣象站點(diǎn)進(jìn)行檢驗(yàn)表明，創(chuàng)建的各月和年日照時(shí)數(shù)空間分布模型的模擬值和實(shí)測(cè)值之間具有很好的一致性，模型的顯著性水平大多為0.01，日照模擬值相對(duì)誤差百分率在6%以下，模擬結(jié)果有實(shí)用價(jià)值。

②潮州市的日照時(shí)數(shù)除了受太陽(yáng)高度角影響外，還受天氣氣候等因素的影響。月日照時(shí)數(shù)時(shí)間變化曲線呈雙峰型，2個(gè)峰區(qū)分別出現(xiàn)在7—8月、10月；另外，2月的日照時(shí)數(shù)是一年中的最低；7月最高，是2月的2.4倍。

③地形對(duì)潮州市年、四季日照時(shí)數(shù)的影響基本一致，最大日照時(shí)數(shù)均出現(xiàn)在低海拔高度0～100 m、坡度0°～5°、南坡的區(qū)域內(nèi)；最小日照時(shí)數(shù)出現(xiàn)在海拔高度1 100～1 200 m、坡度70～75°、東坡(冬季除外)的區(qū)域內(nèi)。

④在潮州海拔和坡度是影響日照時(shí)數(shù)較明顯的兩個(gè)地形因子。由于海拔和坡度的不同，日照時(shí)數(shù)的空間差異明顯，其中低海拔地勢(shì)平緩地區(qū)的日照時(shí)數(shù)最大，海拔1 100～200 m地帶日照時(shí)數(shù)最?。黄露葘?duì)日照時(shí)數(shù)的影響在70～75°的地帶為最大；坡向不同對(duì)日照時(shí)數(shù)有一定影響，但差異不太明顯。

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Spatial and temporal distribution characteristics of sunshine hours in Chaozhou city based on GIS

DING Lijia，LING Liangxin，SHE Yuanbiao，LIN Yi

(Chaozhou Meteorological Bureau，Chaozhou 521000)

Based on Chaozhou 100 m×100 m elevation data and percentage of sunshine data which contains 10 nearby weather stations，spatial distribution of Chaozhou sunshine hours was simulated，verified and analyzed by using GIS technology and regression statistical model.The results showed that the created spatial distribution models of each monthly and annual sunshine hours most had a significant level of 0.01，the simulated and actual sunshine hours of the two weather stations in the study area had high coherence because the percentage error between them was below 6 %. And so the simulation results had practical value.The simulation results analysis showed that Chaozhou sunshine hours were affected by not only the solar altitude angle，but also weather-climate and other factors，the minimum and maximum monthly sunshine hours were appeared at February and July respectively.Elevation，slope and other terrain factors had a significant impact on sunshine hours，the minimum sunshine hours were appeared at about 1 100～1200 m altitude or 70°～75°slope and it had more sunshine hours in low elevation and flat area.

Chaozhou，sunshine hours，GIS，temporal and spatial distribution

2014-09-19

丁麗佳(1974—)，女，碩士，高工，主要從事應(yīng)用氣象和天氣預(yù)報(bào)服務(wù)工作。

潮州市科技局項(xiàng)目(2013S02)。

1003-6598(2015)02-0006-05

P466

A