基于多源数据的北疆春季 霜冻指标检验及其应用

为检验春季霜冻灾害和棉花播种及出苗期间的各温度指标，本文选用北疆1120个气象站和空间分辨率5km×5km的CLDAS多源融合实况数据，对2021年4月北疆春季霜冻灾害性天气中的平均气温、最低气温、最大降温幅度、温度≤0℃和温度≤12℃所有时刻的平均气温和累计小时数在北疆棉花主产区进行检验。利用气象站点数据、结合实地调查验证CLDAS数据在霜冻灾害性天气中的可用性，结果表明：CLDAS数据在均方根误差、气温预报准确率、平均气温和最低气温分布上对比地面气象站数据可信度较高，但在降温幅度、≤0℃分布区域和≤12℃持续时间上局部略有差别，总体来看在没有地面观测站点区域，CLDAS温度数据可代表当地温度，为分区域、分作物、分灾种精细服务到田间地头提供基础保障。     

Google Earth Engine云平台对遥感发展的改变

近年来,随着遥感技术的快速发展,积累了海量的对地观测遥感数据.传统桌面端遥感处理平台(例如ERDAS和ENVI等)无法满足当前遥感大数据的应用需求.作为领先的遥感云计算平台,GEE (Google Earth Engine)的出现改变了传统遥感数据处理和分析模式,为海量数据快速处理与信息挖掘带来了新的契机.截止目前,科...     

基于平均滤波算法的北疆春季日最低气温格点预报产品订正分析

本文选用中国气象局下发的0.05°×0.05°的国家级格点预报指导产品和中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）逐时实况数据资料，使用三种平均滤波方法分别订正北疆地区08时、20时起报的240h内逐24h 最低气温的格点预报指导产品，并分别对比检验订正前后共8种产品的预报效果。检验结果表明: 订正后的预报产品相比原始格点预报指导产品的均方根误差均明显降低，气温预报准确率及稳定性均显著提高。三种订正算法均随着海拔高度越高订正效果越好，且随着预报时效延长订正效果减弱。三种算法中集成订正效果略优。