基于虚拟化云平台的气象终端集约化管理

气象终端的集约化管理是气象业务系统和气象服务需求发展到一定阶段后的必然趋势和结果。从气象终端管理的现状和需求、虚拟化云平台的技术体现和应用部署中,体现基于虚拟化云平台的气象终端集约化管理的应用特点和实施效果:提供虚拟防护、桌面管理及行为控制等的策略管理和策略服务,提升气象现代化支撑和保障气象用户个性化需求的能力,为气象平台建设、信息共享、应用服务的终端管理提出了全新概念,是集"应用"、"集成"、"运维"、"安全"到"成本控制"的解决方案。     

南平市气象局视频会商系统建设

南平市气象局基于政务网的可视化视频会商系统,将不同型号的省—地和地—县间视频会商系统级联在一起,把省—市会商面向辖区内县市局实时转发,降低会商系统的成本。通过此系统,地区气象台可以与省气象台及下属台站预报员及时的进行充分的天气预报交流,举办电视电话会议和业务培训等。     

不同季节天气条件下风廓线雷达测风精度分析

采用建瓯风廓线雷达(CFL-06)观测资料,分析不同季节天气条件下风廓线雷达的测风精度,同时还选取了永安风廓线雷达(CFL-03)数据进行了对比分析。结果表明,四个季节在探测高度低于4 km时,获得的对称波束水平风分量差值的平均值很小,且小于0.5m·s~(-1),标准差值也比较一致,且小于10 m·s~(-1),探测精度均较好。当探测高度超过4 km后,春、冬两季对称波束水平风分量差值的平均值和标准差值开始增大,在7.1 km高度平均值和标准差值达到最大,分别为9 m·s~(-1)和28 m·s~(-1),夏、秋两季探测精度高于春、冬两季的。在探测高度低于4 km时,不同季节4种方法计算的垂直速度基本一致,以春季大气最为均匀,其次是冬季的,夏、秋两季的最差。在探测高度超过5 km后,春、冬两季4种方法计算的垂直速度偏差增加较快,最大分别为0.9 m·s~(-1)和1.0 m·s~(-1),夏季4种方法计算的垂直速度偏差较小。夏、冬季水平风向和风速测量精度优于春、秋两季的,秋季测量精度最低,水平风速标准差值在0.0～1.5 m·s~(-1)和水平风向标准差值在0～15°范围内所占比例分别只有51.6%和54.0%。总的来说,风向和风速测量精度普遍不高,需要进一步改进算法,减少计算误差,提高探测性能。     

北斗卫星应急通信传输试点建设

根据福建省气象局开展北斗卫星应急通信传输试点工作的部署和要求,在南平市气象局选择3个有代表性的台站建设北斗卫星通信传输终端,分别在南平市气象局和福建省气象信息中心建设北斗卫星通信传输接收系统（中心站）,并部署北斗通信中心站软件和终端软件,进行通信传输试点.利用北斗卫星通信系统传输国家级自动站观测数据、系统校时、文字通信功能均达到项目预期目标.传输率、误码率、时延和稳定性均能满足业务化运行的要求.实现公网运营商电路中断的应急状态下传输自动站观测数据和进行文字通信等,从而为防灾减灾服务.     

闽北烤烟移栽期的预报

用对比分析和相关分析相结合的方法选取预报因子,分析得出移栽日期与前期冷空气活动有关,且冷空气活动存在一定韵律关系。用逐步回归建立的预报方程效果好,且对移栽期特迟和特早有较好的预报能力。     

闽北地质灾害与降水关系分析

闽北是地质灾害的易发区。通过分析闽北地质灾害与降水的关系, 建立了闽北地质灾害与降水的关系模型(有效雨量) , 并应用GIS技术开发了闽北地质灾害气象预警系统。分析结果表明: 闽北地质灾害的发生与近10天的降水均有关系, 与当天大暴雨和近3天降水的关系最为密切, 群发性地质灾害大多在近3天合计雨量≥180 mm或近3天雨量≥100 mm且中4天(或远3天) 有连续性暴雨的情况下出现。降水量(有效雨量) 大小与地质灾害的发生呈指数关系, 出现地质灾害的有效雨量为: 在中南部高易发区为60 mm, 在中北部中易发区为75～80 mm, 在北部低易发区为100 mm。     

闽北烤烟移栽期的预报

用对比分析和相关分析相结合的方法选取预报因子,分析得出移载日期与前期冷空气活动有关,且冷空气活动存在一定韵律关系。用逐步回归建立的预报方程效果好,且对移栽期特迟和特早有较好的预报能力。     

闽北地质灾害的分布特征及其成因分析

通过分析闽北地质灾害与降水特征表明:闽北地质灾害时间分布与降水、尤其是与暴雨的分布一致。其空间分布与地质条件的分布一致,而与年降雨量、3~8月降雨量的分布相反。地质灾害发生数的74.9%均在针叶林及经济林中,95.7%发生在坡度>20°的陡坡处。地质灾害与岩土性质以及岩土结构有一定的关系。当浮土厚度在5m或以上时极易发生地质灾害。因此,闽北地质灾害的发生的主要因素是地质条件,强降雨则是其重要的触发条件,人类活动也是诱发地质灾害的因素之一。文章根据地质条件将闽北的地质灾害按易发程度分为:高易发区、中易发区及低易发区。     

交叉熵神经网络及其在闽北大雨以上降水预报中的应用

基于误差平方和最小化准则的BP神经网络(ANN-MSE)并不适合解决小概率天气事件的预报问题,引进一种改进的以交叉熵函数为目标函数的神经网络方法(ANN-CE),该法是一个三层反向传播神经网络,其输出层只用一个节点.利用2003-2008年的ECMWF预报场资料,把该法用于福建省南平市4-6月部分大雨或以上降水96h预报中,分别用原始因子和PCA降维后的主因子建立了ANN-CE预报模型和ANN-MSE预报模型,用这些模型对2009-2010年独立样本进行了试报.测试结果显示主因子预报模型TS评分比原始因子预报模型高且漏报次数少,其中,主因子ANN-CE预报模型的TS评分和漏报率分别是0.51和0.17,其性能是所有模型中最好且最为稳定的,是一种适合于小概率事件预报的方法.     

福建北部持续性暴雨个例分析

分析了福建省南平市2006年最强一次持续性暴雨期间降水强度和降水区域不同的6月6日和7日的天气形势、大气层结和雷达回波特征.结果表明:天气系统经向度越大,天气系统越明显,层结愈不稳定,降水强度越强.在一定的天气背景下,不同来向雷达回波的合并预示有强降水,暖平流的爆发程度和冷空气入侵情况的不同使降水强度也不同.K指数和SI指数与降水强度较为一致,指数绝对值越大,降水越明显.结合单站探空资料和雷达回波可进一步做好精细化预报.