陕西省农用天气预报服务关键技术及内容

综述了农用天气预报的定义,介绍了陕西省农用天气预报技术流程、指标体系及综合预报模型,并就进一步提升陕西省农用天气预报准确性及提高预报的服务效果进行了探讨,旨在为市、县开展农用天气预报业务提供相关理论与技术参考,实现陕西省农用天气预报业务省、市、县三级联动的全面运行。     

基于遥感资料的陕北黄土高原植被覆盖率时空特征分析

选取黄土高原的典型区域--陕北作为监测区域,以MODIS和TM资料作为主要数据源,从可业务化的角度采用植被指数法进行了植被覆盖率的遥感反演,对4种生态气候区植被覆盖率季相变化特征进行了分析,并对陕北生态环境治理前后植被覆盖率的变化进行了对比,结果表明:生态治理后陕北黄土高原的植被覆盖率绝大多数地区都是正增长,各生态气候区植被覆盖状况都有了不同程度的改善,生态治理效果最明显的区域在陕北南部.     

陕西省干旱监测预测评估业务平台

从实际需求和业务应用着眼,利用MODIS遥感资料和地面加密气象与土壤湿度观测资料,综合气候、植被、水文和地质环境等因素,对陕西省生态农业气候环境进行了区划。建立基于MODIS卫星遥感资料的干旱监测业务化方法和模型,开发了气象干旱和农业干旱预测模型及干旱综合影响评估模型,形成了干旱监测预测评估业务平台,实现了省、市、县干旱监测-预测预警-影响评估的系列化服务。     

陕西省农用天气预报服务关键技术及内容

2009年山西省引进了中国气象科学研究院人影中心的MM5云参数化模式并初步实现了业务化运行,生成的云物理量产品主要有温度场、高度场、水汽场和各种云中水成物粒子的比含水量以及水平和垂直分布状况。该模式的初始场为T213预报场资料,采用10km的分辨率。本文选择了2010年4月19日-21日山西省一次春季层状云降水过程作为分析个例,应用雷达、NCEP水汽场再分析资料,并重点采用该MM5中尺度云参数化模式输出的数据,对山西省春季层状云的宏微观结构特别是云系垂直方向上的微物理结构进行了详细的分析,在此基础上总结出本次春季层状云降水的宏微观结构特征。     

陕西省秋粮年景特征分析系统

基于全省和３３个抽样县（市）的粮食产量及相应的气象资料，利用计算机技术，选用Ｔｕｒｂｏｃ语言和汉字ＤｂａｓｅⅢ进行程序设计，采用统计分析方法，建立了陕西省秋粮年景特征分析系统。思路是通过预测抽样县（市）秋粮年景，再进行综合评判，得出全省的秋粮年景预测结果。     

趋势面的畸变和正规方程组的病态问题

地质变量空间分布规律的数学研究方法中,趋势面分析已在国内地质界有了广泛的应用,积累了不少的经验,取得了大量的很有价值的计算成果。但任何一个方法都不会是完美无缺的。一些算例表明,趋势面的畸变和正规方程组的病态是很值得注意的问题,在有些情况下,它会使计算结果与实际的地质情况相背离。这影响了趋势分析方法的地质效果和应用范围。     

遥感图像处理系统ENVI及其在MODIS数据处理中的应用

介绍了美国遥感图像处理系统ENVI的主要功能,包括数据接口、交互式分析功能、波谱工具、矢量处理功能、及遥感图像处理功能等。并将MODIS影像(HDF数据格式)在NEVI中进行了处理分析,包括数据读入、影像几何校正、监督分类和制图。应用证明,ENVI可以处理最先进的卫星数据格式,在高级遥感图像处理和高光谱影像处理方面具有优势。     

MODIS植被指数及其分县统计分析的实现

MODIS归一化植被指数(NDVI)已引起了广泛的注意,它与NOAA/AVHRR的NDVI既有联系又有区别。利用同一天的NOAA/AVHRR和EOS/MODIS资料,介绍了各县域内平均NDVI的统计方法和计算结果及NDVI与增强植被指数(EVI)的差异。MODIS和AVHRR两种资料得到的NDVI数值虽然有差异,但都能很好地反映植被的空间分布和时间变化。MODIS增强植被指数(EVI)对植被条件的变化更加敏感,使定量分析的精确性提高,具有较好的应用前景。     

MODIS资料在2003渭河洪涝灾害动态监测中的应用

本文通过对MODIS资料中植被、水体、土壤等不同地物的光谱特性进行分析,得出了可用于洪涝监测的通道,并提出了MODIS洪涝监测遥感资料处理流程和水体的量化判识指标。利用上述流程、方法和判识指标对2003年渭河流域发生的近50a来最严重的洪涝灾害的整个发生和发展过程实施了动态监测,制作了MODIS渭河遥感洪涝监测动态变化图像和水情专题图,并估算了淹没面积。为政府和防汛部门科学有效地组织救灾提供了可靠依据。     

陕西省农业气象信息系统

陕西省农业气象信息系统业务平台是从气象要素信息的采集、气象条件的分析评价、农业气象指标查询、陕西省农业种植的布局和生产信息提取、农业气象周年服务计划和未来天气气候预测信息的获取等研制开发的。系统根据需求完成对气象和农业信息自动化处理，实现对气象要素的定性、定量分析。系统在生成数据表格的基础上，形成不同地理信息背景的气象和农业信息图形图像产品，实现农业生产的前期、当前和未来气象信息的全面快速提取和分析，进行有计划有针对性的农业气象服务。