青海省最高、最低气温不对称性变化的诊断分析

利用青海省１３个站逐月最高、最低气温资料,分析了月、季、年平均最高、最低气温的变化。结果表明最高、最低气温存在明显不对称变化趋势,尤其是３、４月存在明显的反向变化趋势。同时分析了西宁城市效应对最高、最低气温的影响。     

微电子设备防雷应注意的若干技术问题

近年来,湖北省各地雷击事故时有发生,所造成的经济损失较为严重。如1997年7月8日,武汉市木兰湖度假村电视机、空调、配电设备遭到雷击,直接经济损失500余万元,同时致使1人死亡;1997年7月14日,九真山地面卫星站通讯系统、计算机网络和电源系统被雷击坏,直接经济损失320万元;1998年7月13日,黄陂县石油公司横店油库因雷击起火,损坏1000m~3油罐一个,125t柴油被烧尽。以上雷击事例说明,作为防雷减灾归口管理工作,气象台站要不断壮大防雷技术队伍,加大防雷减灾工     

机器学习在人工增雨效果统计检验中的应用

利用福建省古田人工增雨试验基地2014年1月—2023年1月小时自然降水数据,结合线性拟合、多项式回归和样条回归等多种数学统计方法,开展决策树、支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)3种机器学习方法在估测目标区自然降水中的应用研究。目标区和对比区自然雨量关系模型对比结果表明:以区域平均面雨量为统计变量时,CNN和四项式回归效果相对较好,其中CNN的确定系数为0.516,均方根误差为1.097 mm;对平均面雨量进行六次方根变换后,各模型的精准度大幅提升,CNN表现最优,确定系数为0.658,其次为SVM;为克服目标区和对比区雨量时间序列效应及空间分布不均等问题,以面雨量空间格点数据作为研究对象,采用CNN 3种优化器(自适应矩估计、均方根传递和梯度随机下降)算法进行对比,发现基于自适应矩估计优化器建立目标区和对比区雨量关系模型最优,其降水估测值与实测值更接近,均方根误差最小,为0.61 mm。因此,利用CNN方法能够进一步优化目标区和对比区雨量关系模型,可为定量评估人工增雨效果提供参考。     

河西走廊西部一次极端大风天气过程3次风速波动的动力条件分析

利用自动气象站、高空探测和NCAR/NCEP再分析资料,对2017年5月1-3日河西走廊西部极端大风天气的影响系统、3次风速波动和动力条件等方面进行了分析。结果表明:在阻塞高压发展加强和冷涡的异常南压作用下,冷平流和动量下传是河西走廊西部持续大风形成的关键因素;第一次大风波动主要与地面变压风有关,动量下传在第二、三次大风波动中起重要作用;在高空急流入口区中心及左侧伴生的下沉运动能有效将高空动量下传到500 h Pa,低层不稳定层结发展的动量交换作用和热力、动力条件下所产生的垂直运动使中低空动量下传至近地面;前倾槽所形成的涡度平流上负下正结构极有利于动量下传,垂直方向上涡度平流梯度越大、梯度大值中心越低,越容易引发河西走廊西部近地面极端大风。     

浅谈自动站数据的维护

在业务实践工作中总结了一些关于确保自动站数据资料安全的方法,可以最大限度地确保自动观测的程序、参数设置、数据资料的安全,可供台站维护人员及观测员参考.     

河池地面站自动站与人工资料差值对比分析

通过对河池站2005年全年的气温、湿度、气压、风向、风速、雨量、地温七要素平行观测的月数据进行人工观测资料与自动观测资料对比分析，分析造成自动观测的数据与人工观测的数据差异的原因，得出自动站资料更真实、更具有代表性。     

“降水自记纸数字化处理系统”简介及数字化处理时应注意的问题

1前言降水自记纸是客观记录降水情况的十分宝贵的气象实测资料之一,它对于研究降水特征、尤其是暴雨特征具有参考价值,对农业、城市建设、电讯、交通、水利等国民经济部门,制定防灾减灾策略具有重要作用。由于降水自记纸的图形表现方式和纸张载体的限制,其信息无法得到广泛和深     

湖南省区域气象观测站网建设的做法与启示

自2006年开始,湖南省启动了区域气象观测站网建设,截至2007年9月30日,全省累计建站2107个。通过对湖南区域气象观测站网建设的主要做法和经验进行总结,为兄弟省份开展区域气象观测站网建设提供参考和借鉴。     

新安县自动气象站报文传输质量分析

根据新安县自动站报文传输情况，分析了影响传输质量的因子，并提出提高报文传输质量的措施。     

青海高原干热风的分布特征及其对气候变化的响应

基于青海省56个气象站1961—2010年50年气象资料对干热风的发生日数、空间分布及其变化特征分析表明:青海高原干热风主要分布在柴达木盆地且以小灶火为高发地,其次为东部农业区且以循化为高发地;近50年来干热风日数、强度均呈逐年上升趋势,2001—2010年年平均达到29站次,分别较20世纪60和70年代偏多17和ll站次;近年来平均最高气温的明显升高与相对湿度逐年减小是干热风日数增多的主要原因。