2009年石家庄暴雪过程降雪雷达估测

介绍了天气形势和采用多普勒雷达资料进行降雪估测的原理,利用雷达与降雪加密观测资料,对2009年11月10—12日石家庄地区暴雪过程采用卡尔曼滤波法进行降雪估测。研究表明：①卡尔曼滤波降雪估测法对石家庄地区的降雪估测效果较好,尤其是对较强降雪（大于等于2 mm/h）的估测。②采用卡尔曼滤波估测法对石家庄地区进行降雪估测,要根据不同的地理特征和雷达反射率因子、回波顶高等特征采用不同的仰角进行降雪估测,与雷达降水估测的仰角选取有一定的差别。因此,充分利用雷达产品与降雪加密观测资料能够估测降雪分布,可以为决策服务提供一定的科学依据。     

CoLM模式地表温度变分同化研究

本文采用变分方法对通用陆面模式 (CoLM) 中的地表温度进行同化.同化伴随约束条件采用CoLM模式中的地表及植被能量平衡方程,调节因子采用裸土及植被蒸发比.采用美国通量网 (AmeriFlux) 中的Bonville站数据对同化方法进行了单点验证,验证结果表明同化后地表温度以及蒸散结果更加接近于实测值.选取中国华北地区对同化方法进行区域验证,结果显示每天仅采用白天一次观测值对地表温度进行同化的方法是有效的.通过对同化前后地表温度误差直方图比较可以发现,在有MODIS观测值的区域,同化后白天地表温度误差大大降低,同时,同化后地表蒸散空间分布图也发生了变化.单点验证以及区域验证结果都表明了变分同化方法是可靠的.变分同化方法可以改进陆面模式模拟结果,对于地表过程研究中的植被生态、水文等研究具有重要意义,同时,陆面模式可以与数值预报模式进行耦合,改进数值预报结果.     

国外海雾预报方法种种

本文对目前采用的各种海雾预报方法进行了介绍和讨论,并用专家系统对北海海雾进行预报.     

X波段天气雷达雨区衰减订正方法分析

文章首先采用标准大气衰减的模型对大气衰减进行订正,使降水测量的误差降低;然后采用降水对X波段电磁波的衰减模型,根据逐库订正原理,对雨区衰减进行订正,使降水测量的误差更加降低。试验结果表明,本方法能较好地恢复反射率强度和强降水的中心位置,具有一定的可行性。     

WGS-84地心坐标系中高空风计算方法

根据高空风探测的基本概念,建立站心坐标系和WGS-84地心坐标系,在两种坐标系中分别对高空风进行计算,并对计算结果进行比较。计算结果表明,对于传统的高空风探测,可仍然采用站心坐标系进行高空风的计算;对于GPS定位测风,可根据位置参数直接采用地心坐标系进行高空风的计算。     

达州市气象部门市、县网络办公自动化系统

达州市气象部门、县远程网络现采用X.25和远程拨号,一是网络速度较慢.二是各县市气象局上传和下载均采用虚盘映射,经常会误删服务器文件,服务器管理功能没有完全发挥.三是费用较高.达州市气象局各科室对各种公文的传递和管理,采用计算机网上邻居进行阅读和管理,很不方便.因此,对该项工作进行了改进,建立了达州市、县气象部门办公自动化网络系统.     

气象卫星云图的多分辨小波分解及人工神经网络降水估计研究

采用多分辨小波分析对卫星图象进行预处理 ,在保留其特征信息的同时 ,减小了数据量 ,改善了神经网络训练过程的收敛性能 ,提高了处理速度。采用这一方法根据 GOES- 8的红外亮温图象和气象雷达资料对巴西圣保罗州中部的降水量估计进行了试验 ,取得了良好的效果。     

叶面积测量试验数据对比分析

以河南主要的粮食作物作为研究对象,采用试验对比的方法,对使用两种型号叶面积仪和手工方格纸方法测得的叶面积数据进行比较分析,并以方格纸法测量的叶面积数据为参考,对两种型号叶面积仪的测量精确度和准确度进行了比较。结果表明：采用不同方法测量的叶面积数据的差异随着作物植株叶面积的增加而增大;采用GStar-Ⅲ型叶面积仪测量的叶面积数据重复性更好,测定结果更为稳定,测量精确度和准确度更高。     

气象卫星云图的多分辨小波分解及人工神经网络降水估计 …

采用多分辨小波分析对卫星图象进行处理,在保留其特征信息的同时,减小了数据量,改善了神经网络训练过程的收敛性能,提高了处理速度,采用这一方法根据ＧＯＥＳ－８的红外亮温图象和气象雷达资料对巴西圣保罗州中部的降水量估计进行了试验,取得了良好的效果。     

变分同化方法反演海气耦合模型参数的研究

采用变分资料同化技术,结合最优控制思想,对一个海气耦合模型的模式参数和强迫项进行了反演。结果表明,采用该方法对模式进行优化,既可以补偿模式参数不准确性给预报带来的误差,又可以对模式参数本身进行修正和估计,为将来在实际应用中改善更复杂的预报模式、提高预报准确率提供了一个可借鉴的思路。     

星载微波辐射计反演洋面非降水云区水汽总量的研究

针对AMSR-E的特点,采用物理统计方法,对洋面非降水云区水汽总量(V)的反演进行了模拟研究,并用实测亮温数据对反演算式进行了初步验证。主要结果有:①为了有效解决亮温随V值增加而趋于饱和的问题,采用多元线性回归方法,研究比较了算式中不同亮温函数形式的效果,结果表明,在反演算式中采用ln(T0-TB)形式有更好的回归和反演效果,但这种形式不太适合于V值偏大的情况;②采用逐步回归方法,对各通道不同亮温函数形式的回归因子进行了比较分析,引进了对因变量作用最显著的6个因子,生成了新的反演算式,并且对应于不同V值均有较好的回归和反演效果;③可以根据V值大小的变化分段采用以上两种方法生成的反演算式,实际反演的结果与业务产品基本符合。     

青云谱机场夏季雷暴预报

首先对青云谱机场1990～2000年产生的雷暴天气与气象资料进行相关分析,找出相关气象因子;然后采用逐步回归方法,对因子进行筛选,建立青云谱机场夏季雷暴预报方程,并对预报效果进行了检验.     

萍乡市供电量与气象因子的关系分析

首先对萍乡市1998～2000年3a来的供电量与气象资料进行相关性分析,找出了各季节的相关气象因子;然后采用逐步回归方法对因子进行筛选,建立了不同季节的供电量预报方程,并对预报效果进行了检验。     

初、边值条件对区域气候模拟的影响

利用区域气候模式(RegCM2)对1998年夏季风气候进行了模拟,并就初、边值条件对模拟结果的影响情况进行了讨论,结果表明:该模式可以较好地模拟出月际尺度的气候变化,但对降水异常的模拟还需作进一步完善.通过在几个季节采用不同初始场进行的数值模拟发现,从春季开始的积分其结果对初始场的敏感性较高,初始场的差别会对后期模拟产生明显影响.相对来说,从冬季开始的积分,其对初始场的依赖性较小,初始场的差别会在积分过程中逐渐减小,因而在利用RegCM2进行区域气候模拟时宜从冬季开始.另外,通过对采用不同侧边界嵌套方案的模拟效果进行简单讨论,发现当采用较少的缓冲区(5圈)时,海绵边界对温度、比湿及位势高度的模拟要比指数松弛及流入流出边界好,降水的模拟也要比其他方案好一些,但对风场的模拟则不如指数松弛方案.     

2010年潮州台风过程雷达估测降水的几种方法对比分析

利用2010年台风过程的雷达资料和自动站雨量资料,采用最优化Z-I关系方法和曲线拟合Z-I关系方法分别得到不同区域的Z-I关系,以及采用雷达OHP产品统计估算方法,在2010年9月20日台风暴雨中进行对比试验,对过程降水误差进行对比分析,得到最优化Z-I关系估测降水的误差最小,能较准确测量潮州地区的降水量,并对雷达估测降水的误差原因进行分析。     

湛江一次降水过程的最佳雨滴谱分析

简述采用滤纸色斑法对一次层积云降水过程进行取样 ,取得 2 9份雨滴谱 ,通过 4种不同方法 ,对这次雨滴谱进行拟合 ,并将所得经验公式进行优化 ,取得本次降水的最佳雨滴谱分布方程     

浅谈智能建筑雷电电磁脉冲的防护

对现代智能建筑的雷电防护这一新出现的课题进行了探讨,阐述了对智能建筑进行雷电防护设计时采用的五大系统。这些系统设计能够有效地抑制雷电电磁脉冲对智能建筑中的微电子设备的危害。     

吉林省单站暴雨特征分析及评估方法

利用吉林省50站1951-2007年逐日降水资料,对暴雨的时空分布规律和气候变化特征进行了分析,对单站暴雨采用等级、序位、异常气候重现期等方法进行了评估.结果表明:吉林省暴雨一般集中出现在7月上旬到8月下旬,且有一半以上的县市暴雨的气候倾向率呈上升的趋势,1980s中期以来,吉林省中东部地区暴雨出现次数处于偏多阶段.对吉林省单站暴雨采用等级、序位、异常气候重现期等方法进行了评估,对2005-2007年吉林省出现的大暴雨进行了试评估.     

一种基于实景图像的低能见度识别算法

为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野,对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。     

一种计算区域内气象要素平均值的方法

采用面积分的原理,提出了一种计算区域内气象要素平均值的新方法,通过对湖南全省温度、降水的平均值计算分析,对计算误差进行了检验。结果表明,采用该计算方法可以减少因气象台站分布不均匀对平均值的影响,计算得到的平均值更能反映实际情况。