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DSC2型称重式降水传感器测雨性能的分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为更有效地利用降雨观测数据,充分发挥新型探测设备建设效益,文章对DS(2型称重降水传感器的测雨性能进行分析评估,选取北京市13个国家级地面气象观测站在2013年4—10月,称重式降水传感器与人工、翻斗观测降雨量的业务观测资料,分析称重与人工和翻斗观测在降雨总量、日降雨量等方面的差异。结果表明:在选取样本中,12个台站的总降雨量误差符合现行业务要求,三种测量在日降雨量等级判断方面基本一致。称重比人工观测的日降雨量平均偏小0.13 mm,日降雨量相关系数为0.9968,对应地,称重比翻斗观测的结果平均偏小0.17 mm,日降雨量相关系数为0.9983。 相似文献
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为提高自动气象站蓄电池的维护效率,本文将预测性维护引入气象保障领域,通过对蓄电池预测性维护的技术要点、测试方案及流程等的介绍,选取3种不同劣化程度的蓄电池依次进行离线状态测试、浮充状态测试以及放电测试,通过数据对比分析初步给出了蓄电池预测性维护监测系统的综合评定。结果表明,在浮充状态下,监测系统电压和内阻的测试精度良好,能够很好地测试出蓄电池在不同健康状况下的电压与内阻值,即对报废电池、具有一定劣化程度电池和新电池的测试数据存在显著差别,在自动气象站蓄电池预测性维护中可利用浮充状态下测得的内阻数据对蓄电池劣化程度进行有效判别。 相似文献
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为掌握称重式降水传感器的液态降水观测性能,推进降水自动化观测进程,按照降水过程强弱,依照北京市观象台2011年春夏季降水观测数据的统计结果,对DSH1型称重式降水传感器与业务用SL3 1型双翻斗雨量传感器进行比较分析。结果表明:以SL3 1型双翻斗雨量传感器为参照,DSH1型称重式降水传感器的观测数据基本可靠,在小雨过程中,两种型号传感器的观测数据有较好一致性;在中雨及大雨过程中,DSH1型称重式传感器与SL3 1型双翻斗雨量传感器还有一定的差异,有待于进一步试验与研究。试验过程中,DSH1型称重式传感器曾有故障出现,仪器可靠性有待提高。 相似文献
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在湿度传感器检定过程中,除露点仪和温湿度箱引起检定结果的不确定度外,检定条件、操作不规范也会给检定结果带来附加误差。本文通过对标准器的各湿度点测得值标准偏差、露点仪工作时的热效应、掠过露点传感器的流量变化、露点仪最佳工作环境等进行了实际测试,结合湿度传感器测试历史资料,进行了综合分析。结果表明:(1)露点仪露点传感器的过流孔正对气流方向时,同温度下露点温度测得值偏高,露点仪测量的相对湿度偏小,否则会偏大。(2)在环境温度为20℃时,露点仪在各个湿度点上的n次测量值的标准偏差(离散性)最小。(3)露点仪的温度传感器在吸入式温湿度箱中,安装于露点传感器前端4cm和后端4cm时,其后端测得值比安装在前端测得值的最大值偏高0.45℃,相对湿度偏高0.5%。(4)各湿度点上的稳定时间(当箱内湿度达到设定值并趋于稳定后)应大于或等于20s时,露点仪和被检湿度传感器采集到的标准值和测量值才真实。 相似文献
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为了更好地使用降水观测数据,对引起称重观测和人工观测的差异原因进行分析,选取北京市15个国家级地面观测站2012年11月—2014年1月称重式降水传感器与人工观测降水量业务资料,探讨称重观测与人工观测累积降水量的差异,并细化为对固态降水和液态降水两种降水类型进行相关性研究。结果表明:称重观测与人工观测日降水量相关系数为0.9990, 88.0%的对比次数中, 两者日降水量差值满足业务要求;在出现固态降水时,称重观测较人工观测降水量偏大,在出现液态降水时,称重观测较人工观测降水量偏小;两者在日降水量等级判断差异较小,小量降水时称重观测的能力较优;防风圈可显著提高称重观测固态降水的捕捉率,而称重观测内筒蒸发对夏季降水测量有一定影响。 相似文献
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选取北京2013~2015年6~9月共362个自动气象站的逐分钟降雨资料进行统计,分析北京夏季短时强降水的特征,并进行蓝色暴雨预警指标的选取。结果表明:1)蓝色暴雨预警降雨样本中的5 min、10 min最大降水量约为其它降雨样本的5倍,而蓝色暴雨预警降雨样本中在达到预警标准后有5 min、10 min的最大雨强也有显著降低;2)资料中有63.0%的蓝色暴雨预警降雨样本达到预警的时间不超过60 min,18:00(北京时间,下同)至01:00的蓝色预警降雨样本占全部蓝色预警降雨样本的60%;3)分钟雨强统计在暴雨蓝色预警中可有较好的提前指示作用,如当5 min降水量达到7.7 mm发出预警,则有关提前时效为16.7 min,HSS评分可达0.503。 相似文献
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本文以华北五省为研究区,基于1960—2014年小时降水数据建立1、2、3、6、12和24 h极端降水序列,对比分析稳态和非稳态假设下极端降水重现期估计的差异。研究表明:1960―2014年华北不同时间极端降水的变化趋势略有不同,时间越短呈上升趋势的站点越多,1~3 h的极端降水呈上升趋势的站点较多,稳态和非稳态假设下的20~100 a一遇重现期平均差异较大,其中,1 h极端降水的显著上升站点中,二者的平均相对误差达30%~43%;而6~24 h极端降水中,呈下降趋势的站点增多,其中,24 h极端降水显著下降站点中,二者的平均相对误差达-43%~-32%;无显著趋势站点,二者的平均相对误差大部分介于-10%~10%。随着重现期增大,二者差异的不确定性区间增大,不同变化趋势站点表现一致。研究发现,华北地区短历时极端降水强度增加,稳态假设下极端降水的重现期会严重低估。因此,选用非稳态假设估计极端降水的重现期,将降低极端降水的灾害风险。 相似文献
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