宁波风廓线雷达数据获取率和降雨预报应用分析

利用2018—2021年宁波市奉化区和余姚市两部6～8 km对流层风廓线雷达实时观测资料,对两部风廓线雷达的数据传输稳定性、探测性能和降雨辅助预报能力进行了统计与对比分析。结果表明,通常情况下宁波两部对流层风廓线雷达运行稳定,故障率低,数据获取率则会因月份、季节、天气条件和降水等级的变化而有所不同。从月份来看,1月、12月数据获取率最差,6月、7月最好;从季节来看,数据获取率按照夏季、秋季、春季和冬季从高到低排序;按晴天、雨天来分,雨天有降水的数据获取率普遍好于晴天无降水;从降水等级(中雨、大雨、暴雨)来看,12 h内,大雨情况下的数据获取率和有效探测高度最好,中雨情况下的数据获取率最差、有效探测高度最低。风廓线雷达对垂直速度的观测资料对降雨预报具有一定的指导意义。     

宁波气象保障业务知识库的设计与实现

介绍了宁波气象保障业务知识库的设计背景及实现技术,详细介绍了知识库设计流程、基本功能和应用场景。系统整合宁波气象保障业务材料,通过提炼与分类,利用图片、文档、视频等多种知识载体搭建了一个包含网页端和手机端的知识共享与交流的平台。通过这种方式,实现知识的有效管理、促进知识流动与应用,有利于促进协作与沟通,从而提高宁波气象保障业务整体水平。     

基于迁移学习和Xception网络的海雾能见度等级估测研究

采用基于Xception卷积神经网络算法构建了一个海雾能见度识别的框架,通过对海雾能见度探测设备同位置摄像头监控图像的采集,将图像样本结合能见度数据进行标签分类,利用迁移学习结合Xception网络进行训练,提取图像能见度特征,构建能见度等级估测模型,实现能见度等级的估测。通过对浙江省宁波市北仑区三山大闸摄像头监控进行图像的采集,抽取万余有效样本进行训练,进行能见度等级识别结果分析,结果显示模型识别精度可达99.36%,验证集准确率可达99.20%。基于Xception算法的海雾能见度等级估测方法如果在数据集健康准确的情况下,能够满足海雾能见度实时性和识别准确率的要求,可以作为未安装能见度探测设备地区的能见度等级辅助监测方法。