GMS云图微机显示系统

GMS云图微机显示系统是基于国家气象局卫星气象中心研制的GMS资料展宽微机处理系统之上,将该系统中专用图象板AGC-PLUS和高分辨率大屏幕监视器显示的GMS卫星云图,移植到微机VGA显示卡和普通显示器上显示,并开发了多种图象显示方式软件,为基层气象台站气象服务单位以最低的设备投资共享GMS卫星云图提供了条件。该文中介绍了系统功能和主要技术方法。     

卫星云图实时数字化自动处理系统

介绍在PC/AT微机上开发设计的GMS—LR—FAX卫星云图数字化处理系统,着重讨论数据采样和若干业务化问题。     

GMS展宽云图实时接收和图象处理系统

GMS展宽云图实时接收和图象处理系统由卫星信号接收设备、实时高速数据接口,图象处理三部分组成。系统的主要工作原理:天线接收的卫星信号,通过接收机,解调器和同步器,将GMS展宽数据流送到高速接口板;经数据缓冲后,计算机一边将展宽数据存入硬磁盘,一边对所选的1024×1024 ×8bit窗口中的图象实时地在高分辨屏幕上进行伪彩色显示。     

静止气象卫星图象实时处理方法

本文提出一静止气象卫星图象实时处理方法。在没有计算机的条件下用硬件完成放大、增强、注释、合成和网格地图叠加等，同时还能从传真机得到图象硬拷贝。此方法已在GMS卫星展宽云图接收和处理系统中推广应用。     

卫星面降水估计人工神经网络方法

介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.     

GMS展宽云图处理系统及应用

本文以GMS展宽云图512×512逐点8bety资料为处理对象,研究了图像处理系统。系统包括图形卡图像处理、增强图像、数值化处理及预报应用四个部分。该系统在1993—1994年省台预报中进行了业务应用,给预报决策服务提供了有效信息。     

静止卫星云图在哈密降水天气预报中的应用

以哈密地区气象台引进的华云－GMS卫星云图接收处理系统运用半年多来的若干天气过程为例,结合云图加以分析,从而得出卫星云图应用情况的一些体会及对今后预报工作的展望。     

2002年6月18～20日MCS的特征分析

利用GMS卫星红外云图资料，分析了2002年6月18－20日我省中北部地区连续性暴雨过程中尺度对流系统的活动，并对其发生的环境条件进行了特征分析。结果表明，这次连续性暴雨过程具有明显的中尺度特征。     

黔南“95.6.30”连续性暴雨分析

本文主要应用常规资料、GMS红外云图，从环流形势、影响系统、物理量特征、中尺度云团等方面来对这次95.6.30连续性暴雨过程进行分析。     

内蒙古强沙尘暴天气的卫星云图特征分析

利用GMS卫星云图资料，对影响内蒙古自治区的6例强沙尘暴天气进行了卫星云图分析。总结了强沙尘暴天气相伴随的云型、云系特征，揭示了沙尘暴天气过程中与之相伴随的中尺度云团的发生、发展过程，对于分析和预报强沙尘暴天气具有广泛的应用价值。     

GMS卫星云图盟市应用系统的优化与改进

GMS展宽云图数字资料盟市推广应用系统,是用于处理静止气象卫星云图数据的系统。它采用无损压缩技术,对卫星云图数据进行压缩,通过远程网络传输于各地区台,生成众多的应用功能。系统采用软件编制方法,实现了只有在昂贵外设硬件支持下可能实现的功能,完成了卫星资料的压缩与复原,各种图像的显示、定位、放大、定量计算、动态分析与动画显示及其它功能的开发,在盟市台的应用中,保持了卫星数据的原有分辨率与灰度等级。针对盟市台业务需求,结合卫星气象学、天气学、统计学方法,建立了云图大－暴雨模型,分析了重大降水天气的卫星云图特征,建立了强降水云图可视化模型及功能。系统在我区12个盟市台及所属旗县站运行两年来,业务效益显。随着“9210”、“9401”工程的进行,我们对目前盟市台应用系统进行了较大的优化与改进。     

卫星云图的格式转换

通过程序将GMS云图（PIL格式）转换为TGA格式，并叠加上底图，以便在电视天气预报中显示高质量的云图。     

阿勒泰地区春季寒潮暴风雪气特征分析

通过春季寒潮暴风雪天气的历史天气图和GMS－5卫星云图资料的分析，揭示了阿勒泰地区春季寒潮暴风雪天气的环流特点及云图特征，从中得出春季寒潮暴风雪天气的预报指标。     

用云团强中心附近最大亮温梯度区判别强降水

用1996～2001年5～7月GMS红外云图资料,分析了GMS红外云图云顶温度与对应的地面雨量站的1 h雨量的关系,结果表明云团降水最强的区域既不是出现在云顶温度最低的区域,也不是出现在云顶温度梯度最大的区域,而是出现在云团强中心附近的云顶最大温度梯度区移动方向大约4个像素的地方.同时采用回归分析方法统计了云团最强降水与最低云顶亮温和发展率等因子的关系,然后根据云团强中心附近的最大亮温梯度区的移动来估计云团未来1 h强降水可能的强度与落区.     

GMS卫星展宽数字资料接收和实时图象系统研制

为适应日本GMS卫星云图播发体制的改变，作者研制了GMS卫星展宽数字资料接收和实时图象系统。本文分析了展宽数字资料信息格式的特点，并介绍了研制系统的组成、特点和实验结果。     

用双时次GMS/IR通道数据合成动态云图的研究

数值化动态云图是一种在保留常规云图的基本信息的基础上,增加同窗定量化显示中尺度对流系统（MCS）静态与动态特征功能的新型云图,它比通常的GMS-IR云图具有更多的信息荷载,更丰富的信息内含与更好的实用性。文中提出了以双时次GMS/IR通道数据合成数值化动态云图的技术原理和技术模式。     

多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验

卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础.选用1992~1994年和1997~1998年夏季有典型天气系统的177幅GMS红外云图建立了云系模型库, 云系分类样本3079个, 包含16类云系, 云系分割样本2764个.利用云系分割样本集进行神经网络试验, 训练集为从32幅云图中抽取的484个样本, 测试集为从145幅云图中抽取的2280个样本, 神经网络模型训练正确率达到98.8%, 测试正确率为86.4%.用1997年7月18~21日和1998年6月15~17日的两组卫星云图做自动分割应用试验, 结果经专家判识, 正确率达到90%以上.本文的工作表明:用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的. 卫星云图自动分割系统的输入是GMS红外云图, 输出是分割出的每一个云区, 同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积, 并保留了原始图像数据.在下一步的云系识别过程中, 可以在此基础上进行云系分类识别试验.     

用增强红外云图估计对流降水的方法

本文采用国家气象局卫星气象中心的GMS高分辨增强红外云图,对发生在副热带季风区的中尺度对流云团云顶,接1°×1°经纬度网格平均灰阶面积及其数值与降水率之间进行统计分析,提出了定量估计对流降水率的二元线性回归方程。统计表明,估计值与实际值比较接近。     

喀什地区特强冰雹天气云图特征分析

1998年6月13日－16日，喀什地区先后出现了区域性的强冰雹天气，本文利用GMS5静止气象卫星逐时红外云图资料，给出了这次冰雹天气的中悄度云团特征。     

暴雨中期过程的卫星云图和数值预报形势场的综合分析

本文运用GMS－5卫星云图和ECMWF数值预报形势场,详细分析了“98．7”特大暴雨发生的中期过程,发现将卫星云图与数值预报产品进行了分析,对暴雨中期过程的预报是一个很好的尝试。