基于双波段图像的玉米长势自动观测技术研究

基于双波段图像的玉米长势自动观测方法研究     

Ka波段云雷达晴空回波垂直结构及变化特征

利用2017—2019年中国气象局大气探测试验基地Ka波段云雷达资料,结合地面自动气象站、激光云高仪资料,从强度、速度、线性退极化比以及晴空回波高度等方面,分析晴空回波垂直结构和变化特征。基于激光和微波对粒子半径和数密度散射的差异,区分云和晴空回波。结果表明:Ka波段云雷达探测到的晴空回波在边界层主要包含层状湍流回波和点状昆虫回波,且回波顶高在3000 m以内。晴空回波强度和高度具有明显的季节和日变化特征,冬季回波顶高较低,夏季回波顶高较高,与地面气温具有很好的相关性,每年的1,2,11,12月几乎没有晴空回波,而7月和8月回波顶平均高度最高。晴空回波反射率因子为-40~-15 dBZ,其中层状湍流回波反射率因子概率密度峰值处反射率因子为-35 dBZ,点状昆虫回波反射率因子概率密度峰值处反射率因子为-30 dBZ。晴空回波垂直移动速度为-1.5~+0.5 m·s-1,整体呈下沉运动。层状湍流回波线性退极化比较点状昆虫回波稍大,一般为-10~-5 dB,点状昆虫回波线性退极化比一般为-15~-8 dB。     

地基主动式云自动观测设备外场比对试验

对2015年1—5月安装在中国气象局大气探测试验基地的Ka波段毫米波测云仪(HT101)和2种型号激光云高仪(CYY-2B、HY-CL51)进行比对试验。试验期间以L波段业务探空气球的入云和出云高度为云高标准,对测云仪从云体探测率、准确性、天气适应性等方面进行分析,结果表明:(1)毫米波测云仪的云体探测率最高;(2)以探空气球入云高度为标准,毫米波测云仪云底高度探测相对偏差最小;(3)毫米波测云仪有较强的云顶高探测能力;(4)毫米波测云仪天气适应性最强,在多层云、卷云、低能见度条件下HT101探测性能优于CYY-2B、HY-CL51。     

天气现象仪自动化观测资料对比分析

介绍2011年12月至2012年6月在北京市观象台、庐山气象局对目前一些天气现象仪所进行的对比观测试验的过程和结果分析。参与此次为期7个月的对比观测试验仪器有3种类型,每种类型配备3套,分别由3家厂商提供。试验采用人工目测辅助摄像作为参考标准,测试了这些天气现象仪对各种不同天气现象观测的准确性。结果表明:各仪器观测降水现象的数据准确性均大于90%,能够满足业务需求。区分降水强度时,各仪器的降水捕获率在70%以上(雨强大于0.01mm/h);微量降水(雨强小于0.01mm/h)和混合型降水,各仪器降水捕获率相对较低。仪器观测视程障碍现象的数据准确性均大于80%,能够满足业务需求。其他现象由于样本数量相对较少,需要更多进一步试验,并改进算法。     

基于L波段探空的云区边界识别改进算法

利用气象业务中使用的L波段探空数据和毫米波云雷达观测资料,分析探空相对湿度在入云和出云时的变化规律,提出一种基于探空相对湿度阈值与梯度相结合的云区边界识别改进算法,并利用云雷达观测数据对算法识别结果进行验证.利用北京市南郊观象台2019年1—6月层状云样本验证分析,结果表明:改进算法相比相对湿度阈值法,对云区边界识别更...     

基于北京多源资料的云宏观特征判识北大核心CSCD

获取准确的云高及其变化特征,对于揭示天气系统的演变以及改进气候模式具有重要作用。由于不同设备观测云高的不确定性,将锋区要素不连续变化理论引入云高分析中,将云底部、云顶部大气的交界过渡带区域视为云锋区,研究探空、毫米波雷达、风廓线雷达等不同类型设备观测要素在云锋区及云外环境大气的变化特征。对流云和层状云个例研究表明:在云锋区,温湿度及雷达反射率因子随高度的一阶、二阶导数均呈不连续现象(即一阶、二阶导数值在云内外和云锋区表现为不相等),风廓线雷达信噪比垂直梯度也出现突变,因此不同设备观测云高具有较好空间一致性,并得到云底和云顶高度的合理范围和相应判据;相对于层状云,对流云内外温度梯度差异以及云体内反射率因子二阶导数的脉动变化幅度均偏大,因此可作为区分二者的参考指标。     

自动观测与人工观测相对湿度比对分析

为了确定现有相对湿度自动观测与人工观测数据是否具有可比较性以及它们之间的偏差情况,利用全国保留人工观测的8个国家基准气候站2007—2013年的自动与人工观测相对湿度的整点资料进行比对分析,结果表明:自动气象站相对湿度的观测结果系统性低于人工观测结果,且随着相对湿度增加,两者系统偏差增大,系统偏差为-5.69%~-0.1%,标准偏差为2.02%~4.71%;夏季自动观测与人工观测相对湿度的差异最大且与环境风速有关,在低风速下自动观测与人工观测差异较大,随着风速增大,差异逐渐减小;气温对相对湿度观测也有一定影响;两类观测逐小时数据未见明显的时间差异;自动观测与人工观测相对湿度偏差,清晨相对湿度较高时高湿地区台站偏差较大,下午相对湿度低时偏差较小。     

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。     

地基可见光/红外全天空成像仪数据融合

采用60m基线的双站可见光成像仪和扫描式红外成像仪构建地基双波段全天空测云系统,双站可见光成像仪根据双站测距原理准确地获取云底高,通过全方位立体扫描获取全天空可见光云图,扫描式红外成像仪基于大气辐射传输原理测量云底亮温,反演云底高度,通过全方位立体扫描获取全天空红外云图。结合双站可见光成像仪测得云底高,对大气温度垂直递减率进行实时订正,提高扫描式红外成像仪反演云底高精度,达到双波段云底高数据融合目的;基于小波变换多分辨率分析的图像融合技术,对全天空可见光和红外云图进行图像融合,提高能见度低、以及雾、霾等天气条件下云量计算准确度;最终实现昼夜云高、云量同时观测。