2008年北京奥运会沈阳极端天气事件气候背景分析

利用1951～2005年沈阳7月下旬至9月上旬的日最高气温、降水量、风和天气现象等观测资料,分别以旬为单位统计了高温、暴雨、大风、大雾和雷暴等对体育竞赛影响较大的极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为2008年北京奥运会足球沈阳分赛场的足球小组赛提供气候背景服务信息。结果表明:7月下旬至9月上旬,沈阳易出现高温、暴雨、大风和雷暴等不利天气,对举办足球比赛等赛事将会产生不利影响;相对而言,8月中旬至9月上旬期间,这些不利天气发生的概率较小,对举办足球比赛等赛事较为有利。     

提高自动站数据准确率的一次成功实验

本文对一次自动站降水量的误差分别从硬件、软件和通讯线路三方面进行了检测,发现该误差是由同一时刻上传数据信息量过大,GPRS网络拥堵导致自动站数据大量丢包或错误编码现象引起的。针对该问题,进行了修改心跳包传输时间的尝试,即在传输实效允许的范围内,把各站点的传输时间拉开,每间隔2s传输一个站点的数据,实现了数据的分批上传,避免造成数据大量拥堵,有效地解决了自动站数据的误差,提高了数据的准确率。     

双分辨率集合卡尔曼滤波同化方案及模拟试验

高分辨率中尺度模式集合卡尔曼滤波实际应用的困难是集合预报会耗费大量的时间。而双分辨率集合卡尔曼滤波是由一组低分辨率样本提供同化所需的背景误差协方差矩阵,这种方法可以减少集合预报的时间。为了检验其有效性,文中利用模拟资料,与标准高分辨率集合卡尔曼滤波方法比较。结果表明：在第一个同化时次,两者对500 hPa水平风场和扰动位温场的分析增量场均与真实增量场的高低值中心位置一致,且结构与真实增量场接近,前者（高分辨率集合卡尔曼滤波）的增量值比后者（双分辨率集合卡尔曼滤波）的增量值更接近真实情况;在连续的预报-同化循环试验中,随着同化次数的增加,两种方法分析变量的均方根误差总体上都是下降的,均表现了很好的同化能力,但后者与前者相比仍存在一定的差距;在相同的运行环境下,后者的运行时间仅是前者的1/6。     

市级信息网络综合监控及预警系统

1区域背景介绍沈阳市辖区内共有装备：常规自动站7套、区域自动站136套（两要素、四要素、六要素）、闪电定位仪2套、大气电场仪5套、土壤水分分析仪4套、能见度仪4套、紫外线观测仪4套、设施农业观测站3套、固态降水观测仪7套、高速公路自动站6套、气象信息电子显示屏130块、音频气象信息预警机1400余台、人工影响天气作业火箭车12台、移动雷达车一台、气象科普设备等。计算机网络部分包括：已经组建独立的气象业务内网、互联网（VPN虚拟专线网）、APN虚拟专线网络;     

农作物气象保障服务平台研究进展与存在的问题

阐述了农业遥感等数据平台系统的国内外研究现状,分析了有关农业遥感大数据服务的多源遥感数据融合、作物类型精准识别、作物产量估产机理研究以及遥感大数据研究面临的技术问题,提出了气象保障大数据的尺度转换和气候变化对农业生产影响中遇到的问题。该平台的建立需要全面整合专家智慧、遥感技术、大数据、服务方式等研究理论和技术,将深刻改变农业遥感应用模式,提升气象服务能力,推动农业、气象等综合信息的广泛应用与产业化发展。     

基于MODIS数据的作物苗期干旱监测方法

针对苗期低植被覆盖情况,在原有的归一化植被指数基础上,增加了土壤调节植被指数,将其与条件温度指数结合,通过与地面实测土壤相对湿度进行相关分析,分别建立作物苗期的干旱监测模型,并与热惯量方法和供水植被指数方法进行对比分析,初步得出辽宁省范围内作物苗期进行大范围干旱遥感监测的最适宜模型为土壤调节植被指数一温度模型.