应对自动气象站数据缺测的措施

针对自动气象站数据的处理和维护,从工作环境、系统状态、设备应急处理、数据矛盾等方面,提出了减少数据缺测的方法和措施。     

GIS气象数据的管理与表达方法

将气象数据分为离散数据、格网数据和要素数据,在此基础上,建立了气象数据库,包括气象资料信息数据库、社会资料信息库、基础地理数据库和气象空间数据库,并详细分析了气象数据的组织结构、表达和处理方法,最后提出了基于GIS的气象数据管理与表达的处理方法.     

FY-3D/MERSI-Ⅱ数据无缝拼接真彩色影像处理方法

针对我国极轨气象卫星风云三号D星搭载的第二代中分辨率光谱成像仪MERSI-II(Medium Resolution Spectrum Imager-Ⅱ)数据提出一种宽幅真彩色影像图处理方法。该方法通过对MERSI-II的3个250 m分辨率的可见光波段进行大气校正处理以及分段增强实现真彩色合成影像,并基于像素加权融合方法和Wallis匀光方法实现了多轨道数据的无缝拼接处理。应用案例显示通过上述处理方法能够获得高质量的直观易解译的遥感监测影像,并且有效地解决了极轨气象卫星单轨数据扫描幅宽限制的缺陷,该方法有助于在突发事件的应急响应中发挥极轨卫星数据的监测服务作用。     

Hadoop在气象数据密集型处理领域中的应用

气象资料的统计分析计算属于数据密集型计算,目前的处理方式多为单机处理,对大量数据的处理比较慢,难以应对日益增长的数据,对气象资料的研究形成一定的制约。针对数据密集型气象数据的处理,尝试应用Hadoop的MapReduce思想提高计算效率;对Hadoop在处理大量小文件组成的气象数据时的低效率,提出对原始文件进行预处理,将多个小文件整合成能直接用于计算的大文件。试验证明,该方法解决了Hadoop处理大量小文件时的低效率问题,通过与Oracle入库检索的比较,应用Hadoop处理数据密集型气象资料具有实际意义。     

自动气象站数据异常的处理

本文以3个国家级气象观测站正点数据缺测情况处理为基础,详细阐述了形成月报数据过程中正点地面气象要素数据Z文件、地面气象观测数据A文件和分钟观测数据J文件出现异常的原因和处理方法,以及为预防这些文件出错所采取的措施,保证气象资料的完整性和准确性。     

探空雷达对卫星接收信道饱和干扰的处理

通过L波段探空雷达对我国风云三号(FY-3)卫星数据接收处理系统的干扰分析,提出了解决或降低邻频干扰的处理方法,从而使FY-3卫星数据接收处理系统和L波段探空雷达兼容部署,可共同利用电源、机房、网络等资源,建设FY-3卫星数据接收处理系统。     

自动气象站数握异常的处理

本文以3个国家级气象观测站正点数据缺测情况处理为基础,详细阐述了形成月报数据过程中正点地面气象要素数据Z文件、地面气象观测数据A文件和分钟观测数据J文件出现异常的原因和处理方法,以及为预防这些文件出错所采取的措施,保证气象资料的完整性和准确性.     

气象资料收集处理系统

本文介绍了黑龙江省气象数据的接收处理流程,简述了系统接收和处理模块的原则,明确提出了报告和文件的处理方法。     

如何处理自动站定时数据的缺测记录

根据2003版《地面气象观测规范》对自动观测定时数据缺测的记录处理方法的规定、中国气象局下发的补充处理规定,结合多年观测经验和学习体会,将比较零散的自动观测定时数据缺测时的记录处理方法进行了归纳,仅供测报同行参考.     

浅谈自动气象站记录数据的维护、审核和异常情况处理

通过对气象数据采集和日常记录数据的分析,找出自动气象站出现异常数据、缺测数据的原因,提出应对异常数据的审核和处理方法.     

自动气象站浅层地温异常数据分析及处理方法

对一次更换浅层地温传感器后,采集到的浅层地温数据异常进行分析,找出发生异常的原因,提出异常数据判断和处理方法,以期为今后提高异常数据的分析判断和处理能力提供参考。     

自动气象站常见异常数据的处理方法

自动观测数据质量控制是获取高质量观测数据的重要环节,本文使用中国气象局下发的地面气象测报业务系统,从定时观测、数据查算和订正、编发气象报告等环节,通过实例分别介绍自动气象站异常数据的处理方法,以方便测报人员快速、准确处理异常情况,减轻预审员的工作量,促进台站测报质量提高。     

浅析自动站不正常记录的处理方法

阐述了在自动气象站数据维护过程中出现不正常记录的优先处理原则和相应的具体处理方法。     

天气雷达水平仪检测数据误差订正与数学处理方法初探

天气雷达天线座水平度的检测主要使用2种气泡式水平仪来获取数据。由于水平仪在天线座上的实际检测工作环境与水平仪原来的标准检定环境差别较大,所以直接获取的检测数据含有明显的误差成分,这在很大程度上影响到了对天线座水平度的准确检测。针对在水平仪检测数据订正与数学处理方法方面出现的问题,分别提出了对这2种气泡水平仪系统读数误差的确定方法和检测数据的数学处理方法。结果表明:对读数误差的确切分离与对检测数据进行恰当的数学处理,能够明显提高天气雷达天线座水平度检测数据的准确度和可信度。     

浅谈气象数据监控系统的应用

通过介绍气象数据的监控系统,便于台站查找各类气象数据,并简述数据应急处理方法和措施,方便观测员采取措施积极应对,从而能有效减少气象数据缺测。     

地面气象观测报表疑误记录的处理方法

地面气象观测报表疑误记录的处理原则:尊重原始记录、准确判断异常记录,正确修改或订正异常记录;处理方法:人工站记录异常或缺测时,首先考虑自动站数据,其次是考虑人工站自记记录,最后按缺测处理.自动站记录异常或缺测时处理方法:首先考虑正点前后10分钟的分钟数据,其次是考虑人工站记录,然后内插处理(风、降水量除外),最后按缺测...     

随机误差传递的高空气象秒级数据快速校验方法

【目的】为保证气象预报结果的准确性。【方法】提出了考虑随机误差传递的高空气象秒级数据快速校验方法。对高空气象秒级数据进行预处理,包括数据中心化处理、特征点提取。数据中心化的处理方式为实施各组数据的加权平均处理,获得新的数据组作为基准数据;特征点提取使用的处理方法为遍历法,需要遍历全部数据点。考虑数据获取过程中的随机误差传递情况,对预处理后的高空气象秒级数据实施空间一致性检查、内部一致性检查。应用集合经验模态分解EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法与对比源反演CSI(Contrast Source Inversion)算法构建基于CSI-EEMD的高空气象秒级数据快速校验模型,实施数据得到快速校验。【结果】测试结果表明,该方法能够实现4个气象站数据的快速校验,校验结果的均方根误差与平均绝对误差均低于0.1,实现了数据的质量控制。【结论】将该方法应用于气象站数据校验中,可以实现精准度的数据校验,具有一定的实用价值。     

降水条件下风廓线雷达数据质量分析及处理

风廓线雷达是当前获取大气三维风场信息的有效途径,但受其本身探测原理的约束,降水时的观测数据(尤其是边界层风廓线雷达的观测数据)将受到较大影响。为提高降水时边界层风廓线雷达数据的可信度,依据五波束探测和三波束探测原理,结合风廓线雷达功率谱再分析,建立了风廓线雷达数据筛选、填补的重处理方法,通过选取不同降水强度下的从化、潮州、阳江三个边界层风廓线雷达站的观测数据,开展了基于该方法的数据质量评估。研究结果指出:降水时虽能提高风廓线雷达的数据获取率,但风场数据质量并不一定较好(尤其是在特大暴雨时数据质量较差);经过数据重处理后,风廓线雷达的有效数据获取率得到提高,且内陆站点提升的幅度超过沿海站点;降水对2 km以下的观测数据影响较小,对于2 km以上的数据,若降水只是对部分高度造成数据缺失,则经过重处理后数据质量仍可以保持较好,但若连续多个高度数据缺失,则经过数据重处理后也不能较好地提高数据质量。     

风云三号气象卫星汇集软件容错设计和实现

汇集软件是风云三号气象卫星计算机与网络系统的重要组成部分,在实际运行过程中发现汇集数据偶尔会掺杂异常数据,异常数据的出现不仅影响处理后0级数据的正确性,而且影响软件稳定运行,因此进行了简单实用的容错设计采用滑动检测的方式进行异常数据的判识、分类和处理,并在业务系统中加以实现。实际运行效果证明,这种容错方法能够有效的发现和判识多种数据异常,并能分类进行处理,从而显著提高了汇集软件的容错能力。     

自动站数据维护和异常处理之浅析

介绍了自动气象站地面数据的维护及自动站运行过程中较常出现的数据异常等应注意的问题和相应的处理方法。