双光谱云图的云分类探讨

依据各类云在红外和可见光波段不同的光谱特性，考察了近百个数字云图样本，在红外－可见光二维光谱特征空间上基本确定了与种类相应的集群分布范围，由此判识出积雨云、薄卷云、厚卷云、中云、低云、沈积云和多层云系等７种主要云类及晴空区。并以１９９０年３月１５日１４时云图为例进一步讨论了诸云类在光谱特征空间上高频数分布区的形状和分布特点。     

基于MODIS资料的太湖蓝藻浓度监测

为反演太湖蓝藻浓度分布,可以根据MODIS卫星资料绘制1、2、6三通道合成图,但该方法只能定性分析太湖蓝藻的分布区域和分布范围,难以定量分析各蓝藻分布区的蓝藻浓度。为了克服这一局限性,本文主要采用MODIS卫星资料中第2、第1波段的反射率比值和第6波段反射率值,运用二维光谱空间函数分割方法,反演出太湖区域蓝藻浓度的分布情况,定量确定各蓝藻分布区域的蓝藻浓度大小。在此基础上再加上实测数据资料的支持,就可建立蓝藻预警系统,对蓝藻的爆发与防治起到未雨绸缪的作用。     

基于AutoIt的海量数据智能刻录系统

对科研单位而言,选择DVD光盘作为雷达、卫星等持续性增长的海量数据的存储器是比较合理的.然而,如果人工校验和刻录保存数据,工作量巨大,过程单调乏味,容易出错.为了解决这个问题,本文利用AutoIt v3脚本语言的优势,实现了智能控制刻录软件完成DVD光盘的刻录;加上参数配置、目录监听、数据校验、数据压缩、短信通知、数据检索、日志记录等辅助模块的设计实现,最终完成了海量数据智能刻录系统(MDIBS).文本介绍了AutoIt在自动化任务编写上的优势及在MDIBS中的应用,论述了MDIBS各模块的设计思想和功能以及核心技术的实现,并以FY-2C数据为例说明了数据校验插件的开发.     

多光谱卫星图象综合处理系统的可视化设计

多光谱卫星图象中蕴涵着丰富的气象信息，在天气监测和预报工作中发挥了重要作用。为使多光谱气象卫星图象更好的为气象工作服务，我们初步开发了多光谱卫星图象综合处理系统(MSISPS)。本文详细地论述了多光谱卫星图象综合处理系统的可视化设计原理、思想和方法以及此系统实现的主要功能。还介绍了位图显示、动画处理、创建新窗口和状态栏利用等关键技术在MSISPS中的应用。与现在的相关的软件相比，MSISPS实现了多光谱卫星图象的云分类分析、降水场分析和湿度场分析的可视化和交互式操作，使气象卫星图象处理的新技术和新方法得到了简便、高效、快捷的应用。     

用一维变分法校正卫星资料反演地球大气湿度场的试验研究

本文采用一维变分法,并将MM5模式的相对湿度6小时预报作为背景信息,对1998年6~7月两种卫星反演地球大气相对湿度资料进行偏差校正试验,以提高其精度.这两种反演资料分别是用统计反演法反演GMS-5静止气象卫星多通道遥感信息得到的GMS反演地球大气湿度,和用同步物理反演法反演NOAA-14极轨卫星的TOVS晴空测值所得的TOVS反演湿度.校正试验结果表明,一维变分法能有效减小两种卫星反演湿度相对于匹配的NCEP/DOE再分析相对湿度的平均偏差和均方根偏差：850~300 hPa GMS反演湿度的绝对平均偏差下降了0.59%~2.87%;各层GMS反演湿度的均方根偏差的减少量为3.26%~7.49%,其中925~400 hPa从11%~14%降为6%~9%,300~200 hPa从20%~24%降为13%~18%;500~300 hPa TOVS反演湿度的绝对平均偏差从7%~13%降至1%~5%;各层TOVS反演湿度的均方根偏差减少了12.61%~15.1%,其中1000~500 hPa从21%~24%降至8%~10%,400~300 hPa从25%~29%降至11%~14%.校正分别使925~400 hPa GMS反演湿度和1000~500 hPa TOVS反演湿度的均方根偏差降至10％以下,达到了WMO对卫星资料反演地球大气湿度垂直分布的可用精度要求.     

卫星反演湿度场及其在暴雨预报中的初步应用分析

文中分别用两套相对湿度初始场方案 ,对 5个暴雨个例进行了预报对比试验 ,探讨了利用GMS- 5卫星图象反演的高分辨率湿度场资料改进初始场 ,以提高暴雨中尺度数值预报水平的可能性。结果表明 :( 1 )引入卫星反演湿度场能较好地反映出实际湿度场的水平中尺度结构 ,尤其是有效地增强了对降水有重要影响的高湿区的分析 ,且与实际探空资料更为接近 ;( 2 )引入卫星反演湿度场资料改进初始场一般会使 2 4 h的降水预报评分有所提高 ,特别是具有使预报前期 ( 0～ 6h)的降水场向观测场逼近的作用 ,但对预报后期 ( 6～ 2 4 h)降水场的影响具有不确定性。     

极轨气象卫星数据Web共享平台的建设

基于国家科技部大力推行的DVB-S系统,依托AutoI、tSQLite、Prototype等开源软件构建了极轨气象卫星W eb共享平台,探讨了其方案设计和技术实现。该平台实现了极轨卫星数据实时处理、自动发布、W eb交互展示和数据共享等功能,有效地拓展了DVB-S数据接收系统的使用价值,为卫星数据的后续开发、成果交流及气象应用创造了有利条件。     

多光谱卫星图像反演云空湿度场方法的改进

利用1998年6～8月GMS图像和分析区内近70个台站的地面和探空资料,在过去工作的基础上,通过引入地面实测湿度场相关资料作新的分析参量,建立了各标准等压面相对湿度统计分析新模型,改进了应用多光谱卫星图像反演三维湿度场的方法.通过比较和检验,证实新模型可有效改进大气湿度场的反演精度,特别是低层湿度场的反演精度.     

多光谱卫星图像降水强度场的分析

文中将单位特征空间归类方法应用于多光谱GMS卫星图像的降水强度场分析 ,该方法可交互式地进行多光谱卫星信息和地面实测降水的协同分析 ,准确划分各强度样本集群的光谱特征空间分布 ,为可靠确定各波段卫星测值与小时降水量之间的统计关系提供了一条可行的途径。为尽量减少分界点附近数据可能造成的不确定性和误差 ,文中首先按模糊集合论的隶属度原则 ,建立了模糊划分公式。按所在降水强度等级 ,通过对多维光谱空间的各单位特征空间内计算和比较晴空、多云 (无雨 )、小雨、中雨、大雨和暴雨 6种情况发生的概率 ,经归一化处理后 ,分别建立相应的降水强度类属矩阵 ,为多光谱卫星图像降水强度场的分析确定了判识依据。就IR1 VIS降水强度类属矩阵而言 ,经 5 0 0余个实测有雨样本的检验 ,其对暴雨、大雨、中雨和小雨等各强度等级有雨样本的实测命中率均在 70 %左右。近 14 0 0个有云样本降水强度等级判识的总准确率为 73.88%。把样本仅分成无雨、中小雨和大、暴雨 3个等级进行分析 ,实测命中率和分析成功率都显著提高 ,总准确率达到 84 .4 9%。IR1 WV ,TIR1-IR2 降水强度类属矩阵 ,各项指标虽然均略低于IR1 VIS降水强度类属矩阵 ,但对无雨、中小雨和大到暴雨的 3个级判识 ,总准确率也能够达到 75 %。