露点温度的简单求法

我们气象台站在求算露点温度时,一般都是先用干、湿球温度和本站气压在气象常用表(第一号)中,查出相应的绝对湿度,再用查得的绝对湿度查出露点温度。 由于发航危报的时间性较强,求露点温度时,要查几次表就比较匆忙。能不能改变这种繁琐的求法,在保证编报的正确性的前提下,用干、湿球温度值直接求得露点温度呢?     

《一号气象常用表》无露点查算表怎么办?

这个问题只要对露点温度的定义弄清楚,就很容易解决。 因为露点温度是指当时空气在气压和水汽含量不变的条件下降低气温,使水汽达饱和时的气温。     

用“差补法”复校气表——1

《气象》1983年第1期登载的《用露点温度查对水汽压极值》一文所介绍的办法,只有在全月各定时观测的露点温度值都不同时才能应用。这是因为用同一个露点可以反查出2—4个不同的水汽压值。例如,水汽压34.8、34.9、35.0对应的露点温度值就都是26.6,此时从露点温度栏中挑取的月最高、月最低值的日期,不一定是月最大、最小水汽压出现的日期。     

关于气象能见度几个问题的思考

在气象工作中观测能见度的根本目的是为了鉴定大气透明度,即气象能见度剔除了光学能见度的其他制约条件,只受大气透明度一个因子的影响。现行《地面气象观测规范》(以下简称《规范》)及其他气象书籍中关于气象能见度的定义意义基本相同。这些定义的核心是:能见度是视力正常的人在当时天气条件下能够看到或辩认目标物的最大距离。尽管《规范》和某     

三峡坝区相对湿度变化特征

根据1992～2001年三峡气象站相对湿度等观测资料,分析了三峡坝区相对湿度的年、月和日变化特征及特殊天气类型的相对湿度变化个例,用气团平移法和数值预报产品订正法求出露点温度、用马格努斯经验公式建立相对湿度与气温和露点温度的定量关系式预报相对湿度,2001年10月～11日试报准确率为92.3%。     

《一号气象常用表》无露点查算表怎么办?

在一次执行紧急的飞行气象保障任务中,某气象员带了一本《一号气象常用表》,但缺了《附录》,不能直接查取露点温度。当时因时间紧迫,电台又等着电报,来不及用公式计     

基于深度学习的气象要素预测方法

针对气象预测内容繁多且影响因素多样的问题,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）的气象预测方法。方法能够对繁杂的气象数据进行自动预处理,提取相应的特征信息。通过神经网络的前向训练、长短时记忆反馈学习,经过多隐藏层地自主训练,对能见度、温度、露点、风速、风向以及压力气象信息实现准确预测。通过实验以及与经典机器学习预测方法的比较,验证了本文方法在气象预测中的有效性,进一步提升了气象预测的准确性,各项预测值的均方检验误差平均值为0.35。      

露点温度计算方法对比研究

本文整理了3种计算露点温度的方法,分别为利用干球温度和相对湿度直接计算,利用干球温度、相对湿度和环境水汽压间接计算,用干球温度、湿球温度和大气压计算,并以长春、西安、武汉和广州地区代表站为例,将前两种计算露点温度方法的结果与实际观测的露点温度进行对比分析。结果表明:露点温度的直接法与间接法均有其优点,当干球温度为0.0—30.0℃且相对湿度为40%—100%时,直接法计算的露点温度与实际观测露点温度的误差主要集中在0.5℃以内,适用于温度高且相对湿度较大的地区;间接法计算的露点温度精度较高,与实际观测露点温度的误差在0.2℃以内,具有一定的推广意义。     

GTS1型数字探空仪和59型探空仪对比观测记录的差异统计分析

利用贵阳高空气象探测站L波段雷达探空系统和701雷达探空系统定时对比探测资料,对各标准等压的高度、温度、露点进行对比分析,分析记录差异特征和原因,并作统计学检验,为高空探测员和气候工作者提供有益参考。     

L波段与59-701探测系统观测数据的对比分析

对济南高空气象观测站2003年7月和青岛高空气象观测站2003年6月L波段与59-701探测系统的观测数据进行对比分析,发现两套探测系统在观测数据上存在着差异,在济南站和青岛站高空探测气象要素的对比差值中,规定等压面的高度差和温度差除几个等压面差值偏大外,大部分一致率较好,但露点温度差值较大.     

甘肃高速公路山区段路面温度特征及其预报模型

利用G30连霍高速甘肃段沿线麦积山隧道、乌鞘岭交通气象监测站的路面温度、气温、露点温度、相对湿度、风速、降水等逐时资料,统计分析了两站不同季节、不同海拔高度下路面温度与气温的差异与联系,讨论了路面温度与其他气象因子的相关关系,基于逐步线性回归方法建立路面温度统计模型,并对模型预报效果进行检验。结果表明:各个季节,甘肃山区高速公路路面温度和气温都是日出后快速升高,日落后逐渐下降,且路面温度的升、降幅度均快于气温。较低海拔站点的路面温度高于高海拔站点,但最高值出现时间、两站温差有所差异。其中,秋、冬季两站路面温差夜间大于白天,而春、夏季则昼夜相差不大。最低、最高路面温度统计模型的预报结果与实况变化趋势接近,但最高路面温度个别日期预报值与观测值偏差较大,在实际业务中应考虑各种实时气象条件及地形条件,对模型结果进行适当订正。     

寒冷地区冬季露点简便查算法

在寒冷地区,当冬季气温降到-10℃以下时,露点温度需用干球温度和毛发表读数查取。这要经过两个步骤,即用毛发表读数在气表—19查出相应的干湿球(订正后)相对湿度,再用干球温度与订正后相对湿度查取露点。在实践中,我站采用了露点简便查算表,只需一个步骤便可完成。露点简便查算表的制作方法简述如下:在冬季气温降到-10℃以前时,把气表—19做好。根据气表—19右下角的小表,查出毛发表相对湿度 r 的范围对应气象常用表1号附录2б表中 r 的范围,表1列出我站所用毛发     

使用AHDM4．1应注意的几个问题

1　关于 3次站 0 2时定时值的输入3次站 0 2时定时值大部分台站采用订正后的自记值代替 ,但在输入数据时 ,风速要进行四舍五入。2　关于 0 2时水气压、相对湿度、露点温度的求算方法 1 :每天按干球温度输入订正后的 0 2时温度自记值或求算出的 0 2时气温值 ,并在其后加“*”;湿球温度输入订正后的 0 2时相对湿度自记值 ,并在其后加“*”;气压输入订正后的 0 2时气压自记值 ,并在其后加“*”。月末在完成“D”文件后 ,执行 AHDM4.1中 YCZF菜单中第一项 [8]计算生成水气压、相对湿度、露点温度。将二者进行比较 ,发现问题可以及时改正。方…     

露点测湿技术优势探究

湿度测量技术繁多,露点测湿技术具有较大的优势,基于露点测湿技术设计的仪器能在全量程内达到较高准确度。本文以《气象仪器观测方法指南》中公布的饱和水汽压计算公式为基础,结合误差传递理论,计算得到不同等级露/霜点温度标准不确定度下的相对湿度标准不确定度,以此探究露点测湿技术在准确度上的优势。结果表明:在-60～60℃的全温度范围内,露点仪相对湿度测量标准不确定度在低温高湿情况下较大;当环境温度和露/霜点测量标准不确定度均为0.1℃时,相对湿度测量标准不确定度最大不超过2.0%,满足《气象仪器观测方法指南》中对湿度标准器标准不确定度最低要求;当环境温度和露/霜点测量标准不确定度分别为0.3℃(0.5℃)和0.1℃时,相对湿度测量标准不确定度最大不超过4.3%(7.0%)。可见低温情况下,露点仪相对湿度测量标准不确定度优势明显。     

自动气象站部分探测要素不正常的处理

自动气象站观测存入的记录中,水汽压、露点、海平面气压是与气温、湿度、气压有关的计算值,当气温、湿度、气压值缺测或不正常时,不能仅考虑用人工观测值代替,还应考虑到其他要素的变化。1错误处理方法定时观测发报时次自动站温度不正常时,在观测发报界面,只在干球温度栏中输入人工补测的干球温度后,直接计算编报,保存后发报。此时报文中露点组错误,并把错误的水汽压、露点存入B文件。自动站湿度不正常时,在定时观测发报界面,干、湿球温度栏中输入人工补测的干、湿球温度值,直接计算编报保存后发报。不仅水汽压、露点错,而且人工观测温度代…     

引入低纬高原复杂地形因子的气象要素精细化估算模型

低纬高原地区的气象要素变化除了受大气环流因子的影响外,高程、坡度、坡向等地理因子的作用不可忽视.以云南省为例,应用云南省125个气象站的降水、温度、露点温度等气象资料,与各站点的经度、纬度、高程、坡向、坡度等地理因子建立关系模型,运用多元回归方法,求得回归系数,代入随机抽取的检验站点的地理因子回归方程式中,得出拟合量,...     

地面气象测报程序系列剖析(五)

七、湿度计算和编报如果露点温度、相对湿度和水汽压为缺测,用120为指示在750行分别存入R、U、E单元,若干球缺测,让温度露点组电码存储单元L$置空.转126行用毛发读数计算相对湿度子程序.126行如条件成立(O<3)表示用干湿球观测,则返回后转向780行,露点温度、水汽压和相对湿度因不能计算,所     

浅谈湿球溶冰

浅谈湿球溶冰￥五常市气象局＠王丽娟浅谈湿球溶冰对气象工作者来说，湿球溶冰是个常识。但湿球溶冰如果不当，将会导致水汽压、相对湿度、露点温度等气象要素不准确，进而影响天气预报的准确性。什么是湿球溶冰不当呢？《规范》中是这样解释的：“若湿球示度不稳定，不论是从零...     

利用气象数值产品探讨辐射雾形成的气象条件

主要从气象数值产品,即气压场、高度场、温度场、涡度场、露点温度差(T—Td)等,来初步探讨分析辐射雾形成的气象条件,以便提高辐射雾的预报准确率,作好气象服务。     

基于气象因子及机器学习回归算法的夏季空调负荷预测

气温、气压、相对湿度等气象因子对夏季用电负荷的影响非常显著。为了定量研究气象因子导致用电负荷的变化,本文将夏季用电负荷与当年4月及9月用电平均值之差定义为夏季空调负荷,并利用2014年1月到2016年12月南京市逐时气温、气压、相对湿度、水汽压、降雨量、风速、露点温度等气象资料,以及逐日逐时用电负荷数据资料,采用多元线性、K近邻法,决策树,bagging回归、随机森林等5种机器学习回归算法进行建模,并对其分别进行参数调优工作,进而得到空调负荷预测结果。结果表明:多元线性回归方法是5种回归算法里效果最差的一种,但通过增加特征量的种类和样本数,可以提高预测精度;随机森林回归算法是5种回归算法里效果最好的一种,较多元线性回归算法减小误差达44%,并且较好描述了空调负荷高值区的极端情况并减少了对于训练数据的过拟合现象。