2019年辽宁及内蒙古冻土自动观测及其分钟数据的时间一致性检测

在辽宁省喀左站、辽阳站和内蒙古满洲里站统一安装5种型号冻土自动观测仪进行外场试验,采集2019年3—6月逐分钟冻土数据,采用纵横极值集合法,对采样数据进行时间一致性质量控制,与3站的人工定时数据进行对比分析。根据同期人工观测数据,判断冻土自动观测异常可疑数据和异常数据阈值,分别为5 cm和11 cm,据此开展验证。结果表明: 冻土自动观测仪分钟数据完整率为99.59%;冻土自动观测仪平均冻土层数与人工观测基本一致,符合冻土业务数据分布特性; 5种类型冻土自动观测仪均能较好地反映不同气候区域的冻土的分钟数据变化,冻土自动观测分钟数据质量控制阈值合理可靠。     

基于双波段图像的玉米长势自动观测方法研究

利用一款改装后具有近红外图像拍摄功能的民用相机和同型号未经改装的可见光拍摄像机监测作物的整个生长过程,根据作物和土壤在近红外和可见光图像中的敏感性不同,利用图像处理算法获取作物覆盖度(Ccp),并与人工观测的作物生长特征量进行相关分析。通过在中国气象科学院固城试验站开展的玉米观测试验,基于自动观测玉米图像获取的Ccp与人工观测植株高度(近红外R~2=0.9276,可见光R~2=0.8491)、叶面积指数(近红外R~2=0.9535,可见光R~2=0.8822)、干物质重量(近红外R~2=0.9497,可见光R~2=0.7708)等之间具有很高的相关性,同样表明利用近红外相机获取的玉米图像比可见光相机获取的图像能更好地反映玉米的生长特征。     

基于双目成像云底高度测量方法

采用基线长为60 m的一对数字摄像机,构成双目成像云底高度测量系统,随着数字摄像技术和立体视觉传感器的发展,尤其是双目成像视觉传感器以结构简单、使用方便、测量精度高等诸多优点而被广泛应用。通过直方图均衡化方法对图像进行增强,利用亚像素角点检测器检测角点提高测量精度,并采用归一化互相关方法进行区域相关检测寻找同名点,将外极线约束引入图像匹配过程中进行同名点粗差去除,提高测量准确度;再根据匹配特征点得到相对视差,利用摄影测量原理计算云底高度;建立三维实验室标校场对相机进行内外方位元素标校,利用星星相对位置与相机姿态角的关系对相机进行现场标校,简化标校系统提高测量精度。利用2011年5月1日—6月30日采集的样本,在北京市观象台与维萨拉生产的CL31激光云高仪进行对比试验,并对产生云底高度测量系统误差的可能原因做出具体分析。     

船载毫米波云雷达观测西太平洋云宏观特征对比分析

2017年10月15日至11月15日,利用"科学"号海洋科学综合考察船安装的两种型号云雷达(HT101、HMBKPS)开展西太平洋云观测试验研究。试验期间定时释放探空仪,利用探空仪的出云及入云高度,开展云雷达云高准确性分析;同船安装一台可见光热红外双波段天空成像仪获取天顶图像,分析云雷达数据获取率。试验结果表明:两部云雷达云高数据一致性较好,探测云底高度相关系数为0.997,云顶高度相关系数为0.988;云雷达探测云高准确性高,与基于探空识别的云底高度平均偏差分别为130 m(HT101)、72 m(HMBKPS),云顶高度平均偏差分别为310 m(HT101)、190 m(HMBKPS);受海洋性气候及船体摇摆影响,两部云雷达云数据获取率分别为57.8%(HT101)、68.7%(HMBKPS),漏测主要为卷云和淡积云。     

基于近地面温湿度观测的露霜综合判别技术

为了探讨露霜观测的综合判别技术,2014年在中国气象局大气探测试验基地建立了近地面温湿度观测系统,利用近地面温湿度、自动气象站以及露霜的人工记录和图像自动记录数据,研究露霜综合判别技术。初步确定草温与近地面露点温度之差为露霜形成的主要判别因子。当草温与近地面露点温度差小于某一阈值时发生结露结霜天气现象,且这个阈值与日最低气温有关。资料分析显示,利用综合指标判别露霜得出结果与实测结果对应较好,一致率达到84.5%。近地面温湿度观测对露霜有较好的指示作用。     

一种基于双树复小波的低频融合算法

近年来小波变换在图像处理中得到了广泛的应用,在图像融合中最常用的经典二维离散小波变换,即Mallat算法,不具有位移不变性,容易引入虚假信息,如振铃和混叠现象。为克服这些缺点,将双树复小波变换引入到图像融合中。采用高频取较大值,低频通过像素点匹配规则取值的方法,获得比较清晰的聚焦图像。实验结果数据表明,基于双树复小波的图像融合要优于离散小波融合算法。     

地基双波段测云系统及其对比试验

针对地基测云系统中云在可见光波段与红外波段中表现出的不同特性,用双站数字式云高仪所测云高进行标校,结合地面实时观测天顶红外辐射亮温及地面环境参数,分析地面到云层底大气对红外辐射亮温的影响,从中发现利用天空红外辐射亮温来遥感云底高度的可行性,研发地基双波段测云系统。该系统以对流层大气的垂直温度递减率为理论基础,建立云层底到地面的温度递减梯度参数K,根据递减梯度参数反演天顶方向的云高。该算法不依赖于探空数据,通过实时定标形式得出符合仪器所在地的云底高反演公式。通过与维萨拉激光云高仪CL31进行数据对比分析得出,地基双波段测云系统反演结果具有较高的准确性。     

基于红外实时阈值的全天空云量观测

红外测温传感器在旋转平台控制下定时对全天空进行扫描,拼接全天空红外辐射亮温图像。利用天空中的云点与非云点在红外波段中表现出的不同特性,考虑不同仰角方向天空中云点与非云点的温度差异,结合地面环境参数,实时拟合天顶到水平区间内晴空时刻的温度阈值函数,利用阈值分割方式得出全天空云分布及云量信息。该方法可以有效减少地面环境参数及太阳光照对云图的影响,能够全天实时运行。将利用该方法获取的数据分别与人工观测数据及典型天气条件下可见光测云结果进行对比,结果表明该系统在云量观测方面具有一定的先进性和准确性。     

基于改进双色模型的视程障碍类天气现象识别

针对各种视程障碍类天气现象,在现有双色大气散射模型的基础上,通过对大气散射光方向的修正、对矢量夹角算法的改进以及加入了湿度参数信息,提出了一种改进的双色模型算法,用于识别视程类天气现象.改进算法模型考虑了大气散射光方向的不完全一致性以及景物色度像素值在RGB空间中的三维性,因而具有更高的稳定性.该算法嵌入到视程障碍类天气现象识别系统中并计算出相应的特征值,最后通过经验阈值识别天气现象;通过对算法的改进并对哥伦比亚大学一个季度和甘肃张掖观象台2个月的数据进行处理,结果显示该算法对于雾、霾、扬沙、浮尘及沙尘暴等视程障碍类天气现象具有良好的判别效果,对上述两个地区的总体识别率分别为73.2％、90.5％     

ASC200型地基双波段全天空云量自动观测仪云量比对分析

采用ASC200型地基双波段全天空云量自动观测仪2019年2—5月在中国气象局长沙国家综合气象观测试验基地和上海宝山国家基本气象站的连续观测数据，分别与人工观测云量及器测云量参考标准进行比对，从综合云量、可见光云量及红外云量3方面初步探究其云量观测能力。比对结果显示：该设备长沙站和宝山站综合云量样本与人工云量参考标准差值在±20%以内的样本分别占总量的92.2%和79.4%，长沙站综合云量样本与器测云量参考标准差值在±20%以内的占样本总量的90.5%，差值在±10%以内的占样本总量的86%。结论如下：①ASC200综合云量样本与人工及器测云量参考标准一致性良好；②验证了可见光云量观测系统在雾霾等天气条件下观测能力较弱，红外云量观测系统对卷云的观测能力较弱；③在能见度良好的观测条件下，双波段云量观测系统的云量观测能力优于单一波段云量观测系统。