基于数字摄像技术测量气象能见度--双亮度差方法和试验研究

数字摄像技术在地基、空基定量化大气遥感上的应用是一个方兴未艾的研究领域.作者阐述了基于数字摄像技术,利用地平线附近两个不同距离的目标物和其对应水平天空背景亮度差的比值计算白天气象能见度的方法(简称双亮度差方法)及其标准观测条件,该方法能够消除CCD(电荷耦合器件)数字摄像系统暗电流和背景杂散光的影响,可以增大数字摄像能见度观测系统(DPVS)的测量范围,提高测量精度.2002年在合肥骆岗机场进行了DPVS同V(a)is(a)l(a)前向散射仪、透射仪以及目测的对比试验,大量实测数据表明:DPVS和V(a)is(a)l(a)仪器以及目测的一致性相当好,采用双亮度差方法,即使能见度达到基线长度的200倍,DPVS也能给出可信的测量结果.     

对比法测量气象能见度的理论分析

本文从能见度定义出发,提出了一种新型的能见度测量方法——对比法。对比测量法就是以自然水平天空为背景,人工设定一个亮度可调的目标物,用同一测量系统分别测量目标物亮度与天空背景亮度的差异,当该差值小于某设定阈值时,就认为该目标物的视亮度与天空背景亮度相同,根据目标物的实际亮度值就可以计算出大气透过率,进而计算气象能见度。采用检测目标物亮度与天空背景亮度对比确定气象光学距离方法的优点在于：理论上采用能见度定义,满足目标物刚好“可见”条件,实际使用中只需要人工目标物设计成亮度多级重复循环变化,对于接收端仅需要测量亮度差是否达到预先设定值进行判断。只要人工目标物有足够的亮度重复精度,就能保证测量结果的准确性,而检测器实质上是一个差分检测放大系统,这种差分电路对于共模信号都有较好的抑制能力,并且不需要测量绝对光强度,可以降低技术工艺方面要求。本文从理论推导人手,根据实际情况进行了必要的简化,得出对比法的计算公式,最后根据实际天空背景亮度变化情况给出了人工目标物亮度的变化范围。     

夜间能见度的观测方法

大气探测中,夜间能见度的观测,是目前普遍存在问题较大的一个观测项目.本文通过长期对夜间能见度观测,摸索、积累一些经验,并提出一些做好夜间能见度观测的方法和要求.     

能见度人工观测与能见度仪遥测资料的差异

利用番禺区2005年1～12月每天08:00、14:00和20:00时的人工观测资料,对比FD12P前向散射能见度仪测得的能见度(vis)资料,分为vis＜1.0,1.0≤vis≤2.0,2.0＜vis≤5.0,5.0＜vis＜10.0,10.0≤vis≤13.0和vis＞13.0等6种情况,进行相关系数和差值等计算,分析出人工观测和能见度仪测得的能见度资料的差异,并得出FD12P前向散射能见度仪的遥测资料的可用性.     

能见度气象监测数据质量检查方法初探

运用河北省境内103套交通气象监测站逐分钟的能见度气象监测数据,结合气象台站自动站和人工观测资料,探讨了能见度气象监测数据的质量问题和质量检查方法。归纳出3类能见度监测数据的质量问题,提出允许值检查、时间一致性检查、内部一致性检查、空间一致性检查、人为识别法等几种可用于能见度气象监测数据的质量检查方法,同时给出了雾和强降雨造成的低能见度数据质量检查和控制指标。     

融合能见度预报的烟雨景观气象指数研究

利用2021年兰溪市国家站高精度气象资料和大气成分资料对烟雨景观天气进行定义和分析,建立大气能见度预报模型,结合降水强度构建了烟雨景观气象指数等级。结果表明,影响烟雨景观天气的主要因素是大气能见度和降水,其中大气能见度受气象因子和大气成分影响,相对湿度、风速、PM_2.5是影响大气能见度的主要因素,采用Bayesian Regularization算法的神经网络模型能较好地预测烟雨景观天气时的大气能见度。结合大气能见度和降水强度,将烟雨景观气象指数分为5级,分别为极易、较大可能、有可能、较小可能、不易。     

夜间能见度的观测方法

能见度观测是气象观测的一个重要要素,所测得的能见度资料不仅可反映大气层稳定程度,也可作为判定气团性质和研究大气污染的重要因子,还为航空、航海、交通和人们生活提供安全保障。随着气象现代化的迅速发展,气象观测已基本由自动观测取代人工观测,目前只有极少部分气象要素人工观测,而其中云、能、天还是靠人工目测进行。     

基于视频监控的能见度测量

针对目前白天气象能见度观测的手段和方法,提出了利用视频监控进行能见度测量的思路,同时设计基于边缘存量的神经网络能见度检测算法并获得了与前向散射能见度仪相近的测量结果,能有效测量气象能见度值,有助于实现利用分布较广的多点监控视频补充前向散射能见度仪的单点测量,从而可得到格点更为精细的能见度测量结果。     

气象能见度的突变特征及其在预报上的应用

该文讨论了气象能见度的突变特征及其在预报上的应用，研究表明，可用计算中空以上的变温分布和云量变化来诊断气象能见度，而且中空以上的变温的正负转换和槽脊更替对预报气象能见度有一定的意义。     

厦门能见度的准周期性变化

利用厦门机场2000～2002三年白天（08～20时）逐时能见度及相应的相对湿度、风资料，通过统计方法和小波分析，发现厦门能见度有显著的日变化、季节变化、季节内和准两周等不同尺度的变化，并且分析了这几种变化的基本特征。在每天有记录的时刻08～20时，能见度日变化明显，在清晨、傍晚最低，午后最高；能见度存在季节变化，在一年中3～5月能见度最低，这正对应着厦门的雾季，厦门地区的能见度与当地的雾关系密切；能见度还存在显著的季节内（30～60d）变化和准双周（10～20d）变化，这与东亚季风区内的大气振荡有关。     

北京地区大气能见度变化规律及影响因子统计分析

1990～ 2 0 0 0年北京地区大气能见度的统计分析表明 ,大气能见度有明显的年际变化、季节变化和日变化特征。冬、春、秋三季及全年日平均年际变化表现为 2 0世纪 90年代中期能见度较好 ,前期和末期能见度较差 ,2 0 0 0年能见度迅速好转 ;夏季能见度年际变化在 1997年以前与其他季节相反 ,1995年能见度最差。大气能见度与同期地面气象条件和主要污染物浓度的相关性比较表明 ,春、夏、秋三季以空气湿度、PM10 和风速为主要影响因子 ,冬季以PM10 、SO2 、空气湿度和风速为主要影响因子。能见度与相对湿度和空气污染物浓度呈反相关 ,与风速的相关性较为复杂 (有时呈正相关 ,有时呈反相关 ) ;高湿度 (相对湿度 f≥ 80 % )、小风速 (地面风速u≤ 2m·s-1)和雾是造成低能见度的主要气象条件 ;污染物浓度对能见度的影响以冬季最为明显 ,秋季次之 ,夏季最差     

BP模型的原理及其气象应用

结合气象应用简要介绍人工神经元网络ＢＰ模型的原理和方法，对其在气象预测中的应用经验作了评述。     

基于GRU神经网络的雷州半岛近海岸能见度短临预报研究

近海岸大气能见度变化具有复杂的非线性和局地性特征,且近海岸气象观测站少,一直是精细化预报业务的难点。利用GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络,采用广东省湛江市国家基本气象站及其周边上下游观测资料,构建了雷州半岛近海岸能见度1 h时效短临预报的多站GRU模型、单站GRU模型和逐步回归预报模型,并进行了检验评估。结果表明,相比传统的逐步回归方法,GRU神经网络能更好地识别上下游能见度的时空变化特征,多站GRU模型平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)评分均明显好于多元逐步回归模型。模型结构对能见度短临预报效果至关重要,将上下游的气象特征引入到能见度短临预报模型可显著提升预报效果。多站GRU模型在个例检验中较单站GRU模型的MAE、RMSE分别下降了36%和29%,R2提高了30%,表明多站GRU神经网络对能见度预报具有明显优势,为近海岸能见度的精细化短临预报提供了新思路。     

STUDY ON THE VISIBILITY REDUCTION CAUSED BY ATMOSPHERIC HAZE IN GUANGZHOU AREA

In recent years the pollution of aerosol is getting worse and worse in Guangzhou area. The haze weather mainly occurs from October to April of the following year, resulting in visibility deterioration. From the beginning of the 1980's the visibility dramatically deteriorated, obviously increasing haze weather, in which there are three big fluctuations, respectively showing the periods of pollution of dust, sulphate and dust, fine particle from photochemical process and sulphate and dust accompanying the development of economy. The long-term tendency of visibility caused by fog and light fog does not have the tendency due to human activity or economical development and the variation mainly show the inner interannual and interdecadal variation of climate. The deterioration of visibility has close relation to the fine particles in Guangzhou area, with half of PM10 surpassing the limits set by national second graded standard, meanwhile, all values of PM2.5 rise above the day-mean limits of American national standard, indicating very high fine particle concentration. The ratio of PM2.5 to PM10 is also very high, reaching 62% - 69%, especially higher in dry seasons than in rainy seasons.     

南海夏季风撤退期的气候特征I——40年平均

近年来广州地区的气溶胶污染日趋严重,灰霾天气主要出现在10月～次年4月。大气灰霾导致能见度恶化。自1980年代初开始,该地区的能见度急剧恶化,灰霾天气显著增加,其中有3次大的波动,分别代表广州地区经济发展相伴随的粉尘污染、硫酸盐加粉尘污染、光化学过程的细粒子加硫酸盐加粉尘的复合污染时期。雾和轻雾造成的低能见度的长期变化趋势,没有由于人类活动影响或经济发展影响带来的趋势性变化,其波动主要反映了气候波动固有的年际和年代际变化。广州地区能见度的恶化主要与细粒子有关,PM10有一半季均值超过国家二级标准的日均值浓度限值,而PM2.5季均值全部超过美国国家标准的日均值浓度限值,细粒子浓度甚高。另外PM2.5占PM10的比重非常高,可达62%～69%,尤其是旱季比雨季更高。     

深圳356米气象塔观测数据的质量控制方法和空气动力学参数研究

气象高塔数据资料弥足珍贵,对其进行质量控制将为后续科学研究和业务工作的开展提供便利;此外,利用塔基观测资料计算空气动力学参数有助于校正模式空气动力学参数理论值。对2017—2018年深圳356 m气象梯度观测塔共13层的每10 s风速、风向、相对湿度、温度探测资料进行数据质量控制,基于莫宁-奥布霍夫相似理论和数据质量控制后的气象梯度观测塔近地层(10 m、20 m、40 m、50 m和80 m)1分钟平均的风温资料,利用最小二乘法拟合迭代计算了近中性条件下深圳气象梯度观测塔下垫面空气动力学粗糙度(z₀)和零平面位移(d)。结果表明:深圳气象梯度观测塔的气象探测资料数据质量很高,连续两年平均数据缺失率为1.28%,数据错误率为0.01%。近中性边界层条件下,深圳气象梯度观测塔下垫面空气动力学粗糙度均值为0.35 m,零平面位移均值为5.33 m,结果合理可信。研究表明空气动力学参数受下垫面非均匀性、植株柔软性、气流来向、风速等的共同影响。     

城市气象灾害及其影响相关问题研究进展

在全球气候变化和城市化进程加快的背景下,城市气象灾害及其影响越来越突出,呈现和传统气象灾害不一样的特征和演变规律。国内外都非常重视城市气象灾害的研究,强调气候变化的驱动和多学科综合研究是一种趋势。中国城市气象灾害有暴雨、低温冰冻、高温热浪等多种类型,对城市的社会、经济等方面产生了重要影响,因此很多学者十分关注城市气象灾害及其城市经济和社会影响研究。随着新型城市气象灾害潜在风险增加,城市气象灾害引致城市环境的脆弱性和人文社会学科引入城市气象灾害研究,将是城市气象灾害研究中的新兴领域,中国未来城市气象灾害研究也需要引起更多关注。