基于GIS的气象要素空间分布拟合

根据四川复杂的气候和地形特点，针对不同的气象要素，分别采用最优子集回归分区域建立分布模式，再利用GIS合并方法，GIS三次样条插值方法等方法来拟合四川省的气象要素空间分布，其结果精确、合理，误差小，已在四川省气候资源开发利用和农业气候区划中得到验证和应用。     

深圳市气象灾情信息数据库的设计与应用

介绍运用WEB技术、地理信息系统(GIS)等关键技术设计和构建气象灾情数据库,本着精细化、规范化、GIS化和可拓展化的设计思路,实现了灾情查询和统计对比分析、灾情和对应自动站各气象要素的关联查询、各类灾情分布和对应气象要素图叠加分析,以及试点编制"社区暴雨灾害风险及防御明白卡",使灾情库更好地为2011年在深圳举行的大运会开展相应的防灾减灾气象服务。     

成都市气象要素对电力负荷的影响关系研究

根据四川省电力调度中心提供的成都市2000～2001两年逐时的电力负荷资料,运用相关分析和复相关分析等方法,研究了电力负荷的时间变化特征及与气温、湿度、风、云量的相关关系,得出冬夏两季电力负荷与这些气象要素尤其是气温有较好的相关关系;并通过提取气象电量的方法来建立电力负荷与气象要素初步的预报方程.     

基于最大熵原理的四川省干旱灾害致灾危险性研究

依据最大熵原理推导所得干旱相关气象要素概率分布规律,使用2006~2020年四川省加密自动气象观测站日气温、日降水量数据以及国家气候中心MCI数据,选取其中符合四川省干旱标准的个例,分析其气象要素与实际灾害损失关联度,由此研究其致灾危险性,结果表明干旱灾害致灾危险性指数能正确反映一次干旱过程致灾能力大小,有利于减小干旱灾害风险评估工作难度。      

成都市气象要素对电力负荷的影响关系研究

根据四川省电力调度中心提供的成都市2000～2001两年逐时的电力负荷资料，运用相关分析和复相关分析等方法，研究了电力负荷的时间变化特征及与气温、湿度、风、云量的相关关系，得出冬夏两季电力负荷与这些气象要素尤其是气温有较好的相关关系；并通过提取气象电量的方法来建立电力负荷与气象要素初步的预报方程。     

一次电线积冰个例的数据处理及关联度分析

利用在四川省阿坝、甘孜和雅安布置的3个称重式电线积冰自动观测站2017年2月4—5日观测资料讨论该装置观测数据处理方法并分析所观测气象要素与数据的关联度。结果表明:基于T值的小波滤波方法具有良好的滤波效果,经过小波滤波后原始数据中的干扰量得到了有效抑制和消除,保留了数据变化的特征信息。通过灰色综合关联度分析,气象要素与电线积冰称重数据的关联度大小依次为温度、气压和风速,关联度在0.516~0.632之间;综合风向玫瑰图分析发现,迎风向导线积冰的增长大于顺风向。     

1980—2017年四川省气候变化综合区划北大核心

基于四川省1980—2017年主要气象要素观测资料,运用ArcGIS空间分析法,分别探讨了气温、降水量和极端气候指数的年际空间变化特征;同时建立极端气候指标体系,结合熵权法、模糊综合评价法开展综合极端气候指数区划,最终完成1980—2017年四川省气候变化综合区划。研究表明:1980—2017年四川省极端气候事件的发生率呈上升趋势,从区域分布上大致表现为东高西低;根据四川省气温和降水量变化速率区划、综合极端气候指数区划,将四川省划分为6个气候变化区,其中,川东北地区综合气候变化速率最快。     

GIS技术在决策气象服务系统建设中的应用

该文介绍了基于组件式GIS技术的决策气象服务系统建设的总体框架, 并阐述了系统的建设内容, 主要包括电子地图建设、气象制图输出、实时与历史资料检索、灾情分析、台风预警与损失评估以及参数化制图等功能; 同时对GIS应用于决策气象服务系统的若干关键技术问题进行了深入讨论与分析, 如数据共享与转换、气象要素插值算法、空间信息检索方法、基于插件技术的模型评估方法、三维可视化技术; 最后给出了相关结论, 并指出该系统将为全国综合性决策服务系统提供一个良好的建设思路。     

基于GIS的自动气象站数据系统的研发

依据气象业务需求,以SQLServer、ArcSDE为数据库依托,以Delphi为开发工具,以Arc GISEngine Development Kit 9.2为开发平台设计并实现了基于GIS的自动气象站数据系统。在对自动气象站数据自动采集、规范管理和质量检查的基础上,实现了气象要素的多条件灵活查询、异常天气条件的监测...     

非常规气象要素在紫外线预报中的应用

利用吉林省业务运行的WRF模式,计算了与紫外线指数相关的气温、湿度、云量、风速等常规气象要素和地表向下的短波辐射通量、地面热通量、反照率等非常规气象要素,利用长春市紫外线观测资料,分析了紫外线辐射与常规和非常规气象要素的相关性。基于长春市紫外线观测实况,以常规气象要素、非常规气象要素、混合气象要素为因子,利用相同的统计建模方法,分别建立紫外线预报模型。结果表明:大气短波辐射等非常规气象要素与紫外线指数的相关性,明显高于气温、云量、比湿、风速等常规气象要素;应用非常规气象要素和混合气象要素的紫外线预报方程,显著优于常规气象要素;基于混合气象要素的紫外线预报方程,与基于非常规气象要素的预报方程比较,预报性能差异不大。此外,应用常规气象要素建立的分季节紫外线预报方程,其预报效果明显优于全年预报方程。应用非常规气象要素建立的分季节紫外线预报方程,与全年预报方程相比,预报效果差异不大。