洛阳机场风的气候特征

文章对影响洛阳机场风向、风速的因素做了阐述。利用机场1989－1998年地面风观测资料对风向、风速、大风的日际和月际变化进行了分析，得出了洛阳机场风向、风速的地方性气候特征和季节性变化规律。     

上海地区地面风向对空气污染物浓度的影响

利用2000年6月至2002年12月上海地区空气污染物浓度和地面风向资料，统计了月平均污染物浓度随偏西风频率的分布，两者具有一致的趋势。首要污染物：PM10平均浓度风玫瑰图显示高浓度对应偏西风向的出现，各季节均表现出此特性。由于冬、夏半年主导上海地区的天气系统的不同，分冬半年和夏半年统计了各污染物浓度日变化随风向日变化的均值和标准差，当风向由非西风转为偏西风或连续受偏西风影响时，污染物浓度有所上升，不同污染物间，PM10浓度对地面风向的改变较SO2和NO2更敏感。     

贵州福泉历史风向风速统计分析

统计分析了贵州福泉自建气象站以来累积的47a风向风速资料,得出福泉47a的风向风速分布及变化特征,风速年、月、日、时的时间分布及最多风向等。     

福州市地面逐时最大风时空分布特征分析

利用2010—2021年福州市地面最大风资料,结合统计和图示法,分析逐时最大风速及对应风向时空分布特征。结果表明：福州市地面逐时最大风速年均值呈减小趋势,静风次数明显增多。月均值呈双峰型,5月最小,10月最大;日变化为单峰型。分风向均值最大为NNE,最小为W。年概率最大风向是NE,最小是W。6—7月主导风向为S,其余月份主导风向为NE。空间分布地域性和季节性明显,高海拔区和沿海南部是风速均值大值分布区,有明显年份突增,且多在中午到傍晚出现。西南地区和罗源湾附近静风占比较高,闽江流域是SW-NW高发区。1月和10—12月风向较一致,2—6月和9月风向较散乱。     

EC9-1型风向传感器反相检查的一种简易方法

EC9-1型风向传感器在自动气象站得到广泛使用,常规检查的方法比较复杂,又费时费力。实际工作中发现风向传感器在出现故障后还能测到数据,根据风向传感器的工作原理,可以利用这部分错误的数据,快速反相检查风向传感器的故障情况。     

阿拉腾敖包风场风能资源分析与评估

选用杭锦旗1977—2006年各年逐月平均风速资料、2006年1—12月逐时风向、成速资料、2006年1一12月阿拉腾敖包测风塔逐时风向、风速资料，采用统计分析方法，对阿拉腾敖包风场风速和风功率密度、风速频率和风能频率分布、风向频率及风能密度方向分布、有效风能时数进行计算分析，得出阿拉腾敖包风场风能资源评价；给出了综合评估意见：该风场10m高度年平均风速5.7m?s^-1年风功率密度为147. 19W?m^－2; 60m高度年平均风速7.3m?s^-1,年风功率密度为336.65W?m^－2; 70m高度年平均风速7.6m.s^-1，年有效风速（3～25m?s^-1)时数为8410小时，年风功率密度为380.45W? m^－270m高度年主导风向为WNW风，春、秋和冬三季主导风向均为W风，因而风向较为稳定。年内春季风速较大，秋、冬季次之，而夏季最小。据初步测算，该风能区风能总储量约为152MW.     

陕西省风速风向时空变化特征

利用陕西1971—2000年风速风向观测资料,分析了陕西风速风向空间分布特征及风速的日变化、月际变化、年际变化特征。结果表明,年平均风速较大的区域主要位于陕北长城沿线、渭北和黄河小北干流沿岸以及峡谷地带;各地盛行风向除受天气系统影响外,还受到地形地貌影响,不同区域主导风向差异甚大,变化复杂;陕北、关中年平均风速整体上呈现减小的趋势,各地减小幅度存在差异;平均风速存在明显的季节变化和日变化,2—6月平均风速较大,其余月份月平均风速较小,白天风速较大,夜间风速较小。     

南阳市主导风向及风速分布

利用南阳市1954～1999年风历史资料，分析了南阳市年、季主导风向及风速的分布情况，并分析了地形对风向风速的影响。     

贵阳市污染风频状况分析

本文利用贵阳１９８１－１９９０年１，４，７，１０月和年的风向，风速资料，计算分析了贵阳市污染风频。结果表明：１．贵阳市静风污染风频较大达２７．２％－４８．５％。对污染物的扩散极为不得；２．１６个方位的污染风频中，最大污染风频１，４，１０月年都是ＮＥ方向为１０．３％－１４．４％〉７月是Ｓ方向达１６．７％〈贵阳市ＮＥ和Ｓ方向都不宜建排放大量污染物质的工厂。     

渤海湾北部沿岸大雾天气特征

对近30年渤海湾北部葫芦岛站出现大雾天气时的气压场进行模糊聚类分析,采用4个客观指标确定了最优分类数,并对各聚类的气压场分布、各聚类大雾频数逐月变化、大雾发生期间风向风速和能见度日变化进行了研究。结果表明,葫芦岛站点出现大雾时气压场可分为4类:冷锋前部型、高压前部型、高压后部型、鞍型场型,冷锋前部型主要发生在春季和夏季,高压前部型和鞍型场型主要发生在冬季和春季,高压后部型全年均可发生,4类中只有鞍型场类年频数趋势系数通过了95%信度检验。在低压冷锋锋面前部型和高压后部型中风速以西南风为主,而高压前部型中受海陆风效应影响,北风风向百分比多于西南风向,鞍型场中西南风百分比多于北风风向。     

敦煌戈壁地区近地层风的变化特征

为了解敦煌戈壁地区近地层风向、风速的变化特征,利用2002-2008年"敦煌试验"在戈壁的微气象观测资料,分析了西北极端干旱的戈壁地区风向、风速的概率分布特点和日变化、年变化、年际变化的特征.结果表明:(1)该地区多为东、西风,威布尔分布能很好地拟合风速频率分布.(2)风向有明显的日变化,白天多为东风,晚上多为南风;风...     

基于分布律规则的风向传感器故障检测算法

风向传感器采用的格雷码编码方式使得风向传感器故障具有一定的“隐蔽性”,而传统故障检测方法需要拆卸风向传感器破坏了气象观测资料的完整性.基于概率分布从数理统计角度建立了码盘式风向传感器的测量数学模型,并在此基础上提出了基于分布律规则的风向传感器故障检测算法,通过VB/SQL/MATLAB混合编程技术实现了图示化的风向传感器故障检测程序,最后进行了故障检测试验.试验结果表明：提出的基于分布律规则的风向传感器故障检测算法能够在不拆卸风向传感器的情况下准确发现和判断出风向传感器单一或组合式故障类型.     

考虑风速日变化的城市主导风向分析——以眉山市为例

利用眉山城市2005-2017年的逐小时风观测资料,从风向频率、风速日变化特征等方面对各风向的通风效果进行了评估,确立了眉山城市的主导风向。结果表明,眉山城市的主导风向东坡区是以北风为中心的北东北风、北风和北西北风,彭山区是以东北风为中心的东东北风、东北风和北东北风;次主导风向东坡区是以北东北风为中心的北风、北东北风和东北风,彭山区是以东东北风为中心的东北风、东东北风和东风。     

EN测风数据处理仪风向故障及排除

例1：龙门县气象局一台新型的EN1-G型EN测风数据处理仪，使用3个月，一次雷雨后，显示器显示出的风向是“77”，也就是说风向部分发生故障。按以往的做法，先判断故障出在室外部分还是室内部分，与传感器连接的二十线插头拔开，用短路导线一头插进插座B2口，另一头分别接触A1至A8八个方向插口(下称短路法)，结果风向仍然全都显示“77”，于是我们判断故障出在EN测风数据处理仪上。     

700百帕川黔切变线南移的判据

川黔切变线南移，结合其它层次上的系统影响，通常是我省出现降水的一个重要因素。本文用有关年、月的历史天气图资料，对关键区内指标站上高度值的变化与切变线的移动关系作了分析，并结合个别站上的风向变化，初步找到了切变线南移影响我省的判据。     

近50年我国风向变化特征

利用我国基本和基准气象台站1956—2005年的一日4次风向和风速资料, 对近50年我国风向变化做了尝试性分析。分析发现:我国大部分地区年最大风向频率呈减小趋势, 其中西北、华南和西南地区最大风向频率减小趋势最为显著, 只有西部个别地区略有增加; 全国大部分地区年最大风向频率对应的风速均呈明显的减小趋势。同时, 年最大风向频率对应的风速减小趋势比年平均风速的减小趋势更为显著, 最大风向频率对应的风速减小是平均风速减小的主导因素; 我国冬季主要盛行的偏北风和夏季主要盛行的偏南风都呈明显的减小趋势。偏北风（冬季）和偏南风（夏季）的减小主要是亚洲冬季风和夏季风减弱造成的。     

SWT—1型声雷达探测系统数据自动采集与处理

本文介绍了我国自行设计的SWT-1型声雷达探测系统软、硬件设计的基本思路。 本文详细介绍了SWT-1型声雷达用户软件,只需主机提传一个启动脉冲就可以实现对探测数据的连续自动采集,实时处理,屏幕三分量风廓线的直方图显示,并打印出全风速与风向廓线,湿度梯度值,层间风速风向切变值以及相应的统计参量。     

自动气象站风向传感器维护检测方法探讨

当前自动气象站使用的风向传感器大多数是格雷码盘式风向传感器,目前河北省新型站有两种型号DZZ4型和DZZ5型,使用的风向传感器输出方式均为格雷码,但两种型号供电方式不同,出现故障时实际检测的错误方位示值也就不同,根据格雷码盘式风向传感器的风向值对应码的编码原理和规律,总结两种型号使用的风向传感器故障时错误方位示值规律,实现风向传感器现场维护时快速检测,方法简单,对于单一格雷码故障判别较方便,更加适合于台站级维护,尤其对于一般现场维修工作人员,在没有检测设备和仪器的情况下判断风向故障点很有效。     

陕西自动与人工观测风对比评估

利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。     

2008年奥运会期间北京城区地面风场的分析

2008年8月8～24日北京奥运会期间,正逢中国24节气中的"立秋"。为探讨风向风速的气候变化规律,把北京城市划分成9个区域,利用9个区域中自动气象站连续监测的逐时最大风向风速数据样本,将360°风向划分为8个方位的风向,统计出该时段北京城市9个区域8个方位风向风速的气候特征:北风频率增大,南风频率减小;最大风速的风向频率日变化呈双峰型;平均最大风速的日变化,夜间维持低谷值,15～17时出现峰值。由此可见,研究"立秋"北京的风场气候特点,对于体育比赛运动、改善生活环境和城市建设等具有科学的指导意义。