区域气象观测站降水资料的统计分析方法探讨

区域气象观测站实现了气象要素的定时、定点观测及实时传输与显示.但从气象服务及资料分析来看,降水资料的分析处理要比其它气象要素的处理更为复杂,本文从技术角度探讨了区域气象观测站的降水资料的统计分析方法,并将这些方法应用到了软件开发过程中.     

提高区域气象观测站网运行稳定性的方法

深圳区域气象观测站网运行以来,观测数据传输及时率从2007年的96.6％,提升到2011年的99.9％,区域气象观测站网运行质量达到了较高的水平.保证区域气象观测站网的稳定高效运行,主要有以下几个方法:1)牢固树立质量为本的理念;2)建立了一套有效的运行维护管理方法;3)依靠技术创新解决遇到的问题和提升运行管理能力.     

市级区域气象观测站信息中心应用系统

概述了市级区域气象观测站的组网方案和中心站建设方案。介绍了如何选择和使用不同厂家提供的软件及第3方软件,解决区域气象观测站的资料接收、运行监控、资料上传、质量分析、报表打印等方面的业务问题。同时,根据应用服务需要,开发了实时资料显示查询子系统和雨量自动报警子系统,从而构成了一套完整的市级区域气象观测站信息中心应用系统解决方案。     

中间库法加速区域气象观测站数据检索

为提高区域气象观测站降水资料检索效率,在VB6．0下编程调用T—sql语句,后台定时从区域气象观测站中心数据库提取降水数据,去除原始数据存储库中冗余内容,生成小时、日、月降水中间库表,大大降低数据库体积。在进行长时段累计降水查询时,将查询时段分成5段,分别查询小时、日、月降水中间库表,大大提高检索效率。满足了防汛抗旱部门及时掌握区域气象观测站降水资料的要求,发挥了区域气象观测站的投资效益。     

ZQZ-A 型自动气象观测站维修方法

为了提高自动气象观测站维修效能,利用 ZQZ-A 型自动气象观测站的客户端,观察自动气象观测站故障前的各种采集数据,分析故障原因,查找故障部位。另外,根据客户端各种采集数据信息,排除供电部分自动气象观测站的故障隐患。     

区域自动气象观测站维护与管理

2006年以来安康市气象局建成由中国华云技术开发公司出产的CAWS600-R（T）型温度降水两要素自动气象站182个。经过2～3a的运行,大部分区域站都出现过问题,影响区域站的正常工作及监测资料的传输。本文根据本人及他人工作实践,对区域站在安装、运行过程中的常见简单问题及解决办法进行总结,     

地面气象观测站自动检测系统研究

为了解决目前的计量检定标准设备和方法不适于地面气象观测站仪器,检测的自动化水平及工作效率低等矛盾,研究设计了地面气象观测站自动检测系统,特点是将地面气象观测站的温度、湿度、大气压力、风速风向和降水等传感器和地面气象观测站的数据采集器分开进行性能的自动检测.传感器自动检测系统采用多通道设计,可同时进行多个传感器的自动检测并自动输出检测结果.数据采集器自动检测系统可以对气象台站使用的各种不同的地面气象观测站数据采集器系统进行性能测试.文章所设计的地面气象观测站自动检测系统提高了地面自动观测仪器的检测效率,确保了各台站的地面气象自动观测仪器观测数据的准确可靠.     

船舶自动气象观测站建设与维护

通过近年来对山东烟台船舶及浮标自动气象观测站工作状况的观察。对其当前船舶、浮标自动气象观测站的工作状况及存在的问题进行分析,提出了船舶、浮标自动气象观测站建设及维护过程中需要改进的地方。     

区域气象观测站系统建设现状、问题及应对

本文结合中国气象业务体制改革关于“三站四网”建设要求,初步分析了江西省气象局区域气象观测站系统建设现状、设计布局、数据应用软件开发、应用效益情况等情况,以及与地方（县级）区域、国家站网等业务协调与指导的关系等内容,同时对系统存在的问题进行了分析,并提出采取的措施及整改办法。     

海岛自动气象观测站建设与维护初探

通过近年来对烟台海岛自动气象观测站工作状况的观察,对当前海岛自动气象观测站的工作状况及存在的问题进行分析,提出了海岛自动气象观测站建设及维护过程中应注意的事项。     

Diurnal Variation of Southwest Monsoon Rainfall at Indian Stations

ＤｉｕｒｎａｌＶａｒｉａｔｉｏｎｏｆＳｏｕｔｈｗｅｓｔＭｏｎｓｏｏｎＲａｉｎｆａｌｌａｔＩｎｄｉａｎＳｔａｔｉｏｎｓＪ．Ｍ．Ｐａｔｈａｎ（ＩｎｄｉａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，Ｐａｓｈａｎ，Ｐｕｎｅ－４１１００８，...     

Wind statistics for coastal stations in Cyprus

Summary ?A statistical analysis of wind speed and direction data for five selected meteorological stations at the Cyprus coast, is carried out in this study. Daily, monthly and annual variations of wind speed are established. The Weibull distribution statistics of the sites are also determined. In addition, an attempt is made to find the sea-breeze circulation effects in the same wind data. The wind statistics obtained are expected to serve as a validation test for wind energy applications, mainly along the southeastern coastline. Received April 5, 2001; revised February 13, 2002; accepted March 3, 2002     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

本底污染区域监测站降水化学的一些监测结果

根据世界气象组织倡议建立全球大气本底污染监测站网的我国浙江临安和北京古北口上甸子两个大气本底污染区域监测站,业已开展业务监测。降水化学是监测的内容之一,本文介绍监测的一些结果,并对其降水酸度及化学成分作了对比分析。     

Impact of surface observations on simulation of rainfall over NCR Delhi using regional background error statistics in WRF-3DVAR model

In this study, efforts are made to improve the simulation of heavy rainfall events over National Capital Region (NCR) Delhi during 2010 summer monsoon, using additional observations from automatic weather stations (AWS). Two case studies have been carried out to simulate the relative humidity, wind speed and precipitation over NCR Delhi in 48-h model integrations; one from 00UTC, August 20, 2010, and the other from 00UTC, September 12, 2010. Several AWS installed over NCR Delhi in the recent past provide valuable surface observations, which are assimilated into state-of-the-art weather research and forecasting (WRF) model using the three-dimensional variational data assimilation (3DVAR). The quality of background error statistics (BES) is a key component in successful 3DVAR data assimilation in a mesoscale model. In this study, the domain-dependent regional background error statistics (RBS) are estimated using National Meteorological Center method in the months of August and September 2010 and then compared with the global background error statistics (GBS) in the WRF model. The model simulations are analyzed and validated against AWS and radiosonde observations to quantify the impact of RBS. The root mean square differences in the spatial distributions of precipitation, relative humidity and wind speed at the surface showed significant differences between both the global and regional BES. Similar differences are also observed in the vertical distributions along the latitudinal cross section at 28.5°N. Model-simulated fields are analyzed at five different surface stations and one upper air station located in NCR Delhi. It is found that in 24-h model simulation, the RBS significantly improves the model simulations in case of precipitation, relative humidity and wind speed as compared to GBS.