Windows下静止卫星云图处理软件

使用可视化开发工具在微软Windows操作系统下开发了一套针对科研和教学使用的GMS-5静止卫星云图处理软件,它使用方便灵活,基本功能完备,能够完成气象研究中对静止卫星云图处理的基本要求。该软件的主要功能有：云图叠加地图与经纬网格、亮温等值线处理、云图平均、云图数字增强、云图转存为常用格式图像文件等。     

高寒地区井灌水田井水增温技术的探索与实践

高寒地区井灌水稻井水温度低,严重影响水稻生长发育,易形成劣质低产.近年来,黑龙江省通过综合增温措施,使井灌稻产量有了新突破.本文详细介绍了该省在井水增温方面所采取的工程与非工程措施,分析了井灌水稻生产的发展前景,提出了井灌水稻科技攻关的目标.     

台湾地下室上浮实例之处理

地下室结构体上浮现象常见于地下一层或两层之较浅开挖,其发生原因主要是地下水位短期间失去控制。其发生时机常在钢板桩或钢轨桩拔除并停止抽水后,暴雨后亦是发生上浮之另一时机。     

钙镁络合滴定掩蔽剂—乙二胺

<正> 乙二胺具有无毒、稳定、易溶、便宜、掩蔽范围宽、掩蔽能力强等一系列优点。在与三乙醇胺联合使用时,可掩蔽大多数干扰金属离子。可用于一般矿石、有色、黑色和多金属矿石中钙、镁的直接络合滴定。一、乙二胺的主要性质和掩蔽机理1.乙二胺的主要性质乙二胺(Ethylenediamine 缩写为 En)又名二氨基乙烷、乙撑二胺(1.2—Diam-inoethane)。其与水化合称为水合乙二胺(En.hydrote)。它们的分子式分别为H_2NCH_2CH_2NH_ 2和 H_2NCH_2CH_2NH_2·H_2O,主要物理性质如下表。     

强对流天气监测预报预警技术进展

强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。     

CDY-1型导向传感器的测量原理与计算

本文简要论述了CDY-1有线地磁导向仪的导向传感器,利用地球的重力场和地磁场作为参考系,采用惯性器件进行测量的基本测量原理和计算方法。     

基于Γ函数的暖季小时降水概率分布

我国暖季小时降水的气候概率分布特征分析是开展短时强降水概率预报的重要基础工作。本文使用1991—2009年5月1日至9月30日的小时降水资料,采用最大似然估计方法,对用于描述518个观测站点降水分布的Γ函数的形状参数α和尺度参数β进行了估算,对极端α和β分布情况下大于0.1 mm的暖季小时降水的概率密度分布状况及其累积概率密度分布函数进行了分析,并给出了多个站点基于Γ函数的超过给定阈值的降水累积概率的分布。结果表明:α和β之间的相关性高达0.975,其分布与我国的地势分布有很大的关系。Γ分布可以很好地描述小时降水的分布状况,模拟得到的结果具有更好的连续性,揭示了实况降水中不能观测到的极端降水发生的可能性;华南沿海和海南西北部为最容易出现短时强降水的区域,在有降水的情况下,其小时雨量超过10、20和30 mm的累积概率分别达到了8.0%、2.0%和0.7%,另一个常出现极端降水的区域为鲁苏皖交界处,这是强对流预报中值得注意的区域;95%累积概率密度对应的小时降水阈值分布显示,自西北向东南,极端小时降水的阈值不断增大;α与站点海拔高度之间具有很好的指数相关性,其相关系数达到了0.709,表明地形对我国暖季小时降水量的分布具有重要的影响。     

附加历元间约束的滑动窗单频实时精密单点定位算法

针对同时估计电离层延迟导致的单频精密单点定位解算秩亏问题,提出了一种附加历元间约束的多历元递推算法。该算法根据无周跳时前后历元模糊度不变的特性,在每一组多历元联合数据解算时,每颗卫星只设置一个模糊度参数,不需要外部先验信息约束即可解决秩亏问题。另外,本文算法同时考虑了参数及观测值之间的时间相关性,采用附加约束的平方根信息滤波对部分参数进行历元间约束,克服多历元算法的病态性,提高了算法的可靠性。试验采用全球分布的15个IGS跟踪站14 d的数据,静态定位精度优于3 cm,仿动态解约为1.5 dm。与同时估计电离层延迟的单频PPP方法相比,收敛速度提高了24%,与双频无电离层组合PPP的收敛速度基本一致,定位精度提高了30%,高程分量定位精度提高更为明显。     

GRAPES_3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估

利用传统点对点TS评分、邻域法以及对象检验等多种方法,综合评估了GRAPES_3 km模式的对流风暴预报性能,分析了传统检验方法和新型空间检验方法对高分辨率模式评估的适用性和差异性,并同GRAPES_Meso模式的相关结果进行了对比。结果表明:对强对流典型个例的预报评估发现,综合应用多种评估方法能够更全面地评估对流风暴预报,获取模式在对流风暴初生和发展变化过程中的预报性能。使用点对点评分方法,GRAPES_3 km模式对风暴和强风暴的预报都明显优于GRAPES_Meso模式。对于模式不同起报时间的预报,起报时间越新预报效果越好。邻域TS方法考虑了时空偏差,GRAPES_3 km模式20和35 dBz采用时间邻域1 h,空间点对点时预报技巧最高;50 dBz时空偏差较大,时间邻域尺度为3 h技巧最高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_3 km模式对不同阈值的对流风暴预报均能达到最低技巧尺度,而GRAPES_Meso模式对35 dBz以上的对流风暴基本无预报能力。对象检验可以评估对流风暴特征的预报效果,GRAPES_3 km模式的对流风暴个数预报与实况较为一致,但面积预报明显低估。该模式对β中尺度的对流风暴形态、位置等预报较好,对γ中尺度的对流风暴预报尺度偏大、形状偏圆、轴角偏小,对α中尺度的对流风暴预报尺度偏小、形状偏扁、轴角偏大。GRAPES_Meso模式的对流风暴面积、个数、尺度预报较实况均偏小,位置预报偏差较大,形状预报较实况偏圆、轴角偏小。传统点对点TS评分方法和新型空间检验方法对高分辨率模式对流风暴预报的检验结论一致,依然具有一定的参考价值,但新型空间检验方法能够提供更详细的评估信息。     

2018年7月15—17日北京极端强降水过程三类对流风暴及其强降水特征分析

2018年7月15—17日,北京遭遇当年入汛以来最强降水过程。该过程具有持续时间长、累计雨量大、局地雨强强等特点。针对小时降水量阶段性减弱的特征,对该过程不同阶段三类对流风暴及其强降水特点进行了对比分析。结果表明： 16日凌晨副热带高压边缘暖区强降水主要由低质心型对流风暴造成,该时段暖湿层结深厚,垂直风切变较弱;对流系统具有类似热带强降水型风暴特征,加之“列车效应”影响,导致北京密云出现极端强降水;高质心型对流风暴出现在16日至17日凌晨,受高空槽和副热带高压共同影响,中层有干空气侵入,整层垂直风切变较强;对流系统存在悬垂结构特征,但局地性强、移速快,其造成的最大降水量要弱于低质心型对流风暴;混合型对流风暴对应17日高空槽过境的强降水,该时段能量和水汽条件较前期明显减弱;对流风暴的强度和降水量级在三类风暴中最弱。不同类型对流风暴对应的环境条件、结构特征及其移动传播特点决定了该过程不同阶段的降水强度和量级。