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1.
利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。  相似文献   
2.
贺音 《陕西气象》2015,(6):38-40
应用.NET技术,针对气象资料业务系统(MDOS)中的国家自动气象站数据,设计开发数据质量统计软件,对数据可用率、错误率、可疑率进行任意时段统计,以方便省、市、县业务人员实时掌握全省站点数据质量状况,也为各级管理部门及时了解各县国家自动气象站气象观测质量状况提供重要依据。  相似文献   
3.
根据1971—2012年陕西省96个气象观测站月降水、气温数据计算出标准化降水蒸散指数SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index),运用经验正交函数分解EOF(empirical orthogonal function)、线性趋势分析及Morlet小波分析等方法,分析了近40a来陕西省干旱时空演变特征、干旱化趋势、变率及周期性特征,结果表明:(1)陕西地区具有整体干旱变化特征一致的特点,总体呈现出干旱化趋势增强的特征,其中西安地区增强最明显,关中及陕北干旱变率最大;(2)干旱呈现明显的区域分布特征,以秦岭为界将陕西省分为秦岭以南和秦岭以北两大区域,两区域干旱呈现南北相反的分布特征,突变分析表明这种相反分布特征在1994年之后加剧;(3)从周期上看,整个陕西地区干旱呈准10a震荡,且关中与陕北地区呈现干旱特征相反的震荡步调。  相似文献   
4.
李亚丽  任芝花  陈高峰  夏巧利  贺音  余鹏 《气象》2015,41(8):1007-1016
利用143个国家基准站2002—2010年自动与人工逐日平行观测资料进行对比分析,评估自动观测与人工观测气温的差异,着重分析两者存在的较大差异及其发生原因,并利用惩罚最大t检验(PMT)方法结合台站元数据中自动观测仪器变化信息,客观评价自动观测对气温序列均一性的影响。结果表明:(1) 51.29%、54.14%、67.18%的自动观测日平均、日最高、日最低气温大于人工观测值,差值在±0.2℃之间的百分率分别为78.8%、63.1%、60.9%,平均对比差值分别为0.05、0.09、0.15℃,标准差为0.14、0.22和0.15℃,各气温要素的差值、绝对差值和标准差随自动观测时间的增长并无明显的增大或减小的趋势,且空间分布各有不同;(2)通过对对比差值、绝对差值、标准差的分类比较、逐步筛选发现,少数台站自动与人工观测值差异较大,对于采集自同一传感器的不同气温要素,平均、最高、最低气温的差值表现也不尽一致。经PMT检验,在平均气温、最高气温和最低气温的绝对差值最大的20个站中分别有35%的台站的月平均气温序列、35%的台站的月平均最高气温序列和25%的台站的月平均最低气温序列由于自动观测仪器变化引起序列的非均一;(3) 分析认为:温度传感器检定更换而导致的仪器示值误差变化会造成自动与人工观测对比差值跳变,而温度传感器或数据采集器等电子元器件的零点漂移会导致自动观测气温严重偏离人工观测值,这两种因素会导致自动与人工观测气温差异偏大,也是自动观测仪器变化导致气温序列产生非均一断点的可能原因。建议加强自动观测数据的监测与质量控制,增加观测仪器检定示值误差订正,并采取硬件、软件补偿等方法,实现温度零点补偿,尽可能地减小或消除仪器误差,提高自动观测资料的准确性。  相似文献   
5.
贺音 《陕西气象》2010,(5):28-29
气象观测数据是认识和预测天气变化、探索气候演变规律、进行科学研究和提供气象服务的基础。在气候资料服务中,需从原始观测数据中,提取某一时间范围内所需气象要素,并经过计算、筛选及格式化,输出新文件以方便用户使用。Microsoft的.NET开发工具C#是微软公司推出的一种语法简洁、类型安全的面向对象的编程语言,  相似文献   
6.
基于陕西99个国家自动气象站和1 884个区域自动气象站逐小时气温数据,采用相关系数、平均误差、均方根误差等指标,评估分析了2020年1—12月CMA-RA陆面(CMA-RA/Land)气温数据与站点气温的相关性及偏差分布特征,并分别按不同区域、不同高度、不同等级气温对CMA-RA/Land气温数据进行评估。结果表明:①CMA-RA/Land气温数据能较好地反映陕西的气温特征,但不同区域有所差异,在陕北的适用性最好,关中次之,陕南较差,沿秦岭山脉一带的误差明显偏高;②CMA-RA/Land气温数据在陕北不存在明显高估或低估,在关中除2—5月外均有所低估,在陕南低估最明显,但3—4月存在高估;③CMA-RA/Land气温数据在1 000~1 499 m海拔范围内与站点气温差异最小,其次为800~999 m,海拔超过1 500 m时差异最大;④CMA-RA/Land气温数据对0 ℃以下气温存在高估,对0 ℃以上气温存在低估,气温在-10~199 ℃时CMA-RA/Land气温与站点气温差异最小;⑤CMA-RA/Land气温数据与国家自动气象站气温的一致性优于区域自动气象站。  相似文献   
7.
贺音  何林 《陕西气象》2017,(2):19-21

陕西省气象信息服务系统以全国综合气象信息共享平台(CIMISS)作为数据源,采用B/S模式开发,实现了气象要素检索下载、温度、降水量曲线绘制、气温色斑图显示等功能。应用实践表明,以CIMISS作为数据源,解决了气象信息数据源不统一的问题,且可为用户提供丰富多样的基础气象数据服务产品。

  相似文献   
8.
由于自动观测与人工观测的原理不同,造成了自动与人工观测数据之间的差异。选取了陕西2014年霾日、雾日、轻雾日的自动、人工观测月平均值以及30a气候月平均值进行对比分析,结果表明:2014年陕西霾日、雾日、轻雾日人工观测与30a平均值相比略有差异,自动观测比人工观测明显偏多,特别是霾日,是人工或30a平均霾日的10~68倍。利用中国气象局2015年发布的相关规定对2014年自动观测霾日进行订正,订正后大部分月份的霾日是人工观测或30a平均值的2~10倍,较未订正前减少了23%~91%,执行该规定使得霾记录基本趋于合理。  相似文献   
9.

根据1971—2012年陕西省96个气象观测站月降水、气温数据计算出标准化降水蒸散指数SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index),运用经验正交函数分解EOF(empirical orthogonal function)、线性趋势分析及Morlet小波分析等方法,分析了近40 a来陕西省干旱时空演变特征、干旱化趋势、变率及周期性特征,结果表明:(1) 陕西地区具有整体干旱变化特征一致的特点,总体呈现出干旱化趋势增强的特征,其中西安地区增强最明显,关中及陕北干旱变率最大;(2)干旱呈现明显的区域分布特征,以秦岭为界将陕西省分为秦岭以南和秦岭以北两大区域,两区域干旱呈现南北相反的分布特征,突变分析表明这种相反分布特征在1994年之后加剧;(3) 从周期上看,整个陕西地区干旱呈准10 a震荡,且关中与陕北地区呈现干旱特征相反的震荡步调。

  相似文献   
10.
日平均计算方法对气温统计值的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了弄清不同日平均计算方法对气温统计值的影响,利用陕西6个基准站的定时气温资料分别进行24次观测与4次观测,以及4次与3次观测值计算所得日平均气温计算值的差异分析,并对1961-2010年的3次、4次、24次计算的年平均气温序列进行均一性的惩罚最大F检验(PMFT).结果表明:24次气温定时值计算的日平均气温均值高于4次值,平均差值为0.13℃,标准差为0.39℃,两者差值在秋季较大.4次比3次日平均气温值平均偏低0.14℃,标准差为0.85℃,一年中,夏季差值最大.不同次数的日平均气温计算方法可引起月、年平均气温值0.2℃甚至以上的升降.24次气温值的使用可以使单站的气温增暖速率提高0.03~0.04℃/10a.但日平均气温计算方法的改变不会造成气温序列的非均一.  相似文献   
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