基于雷电临近预警技术的主动防雷应用

为了使雷电临近预警技术在雷电灾害防御业务中更好地发挥作用,针对电子系统的雷电灾害特点,在传统被动防雷技术基础上,提出基于雷电临近预警的主动防雷技术,应用雷电临近预警和远程控制等技术,开发以B/S结构为架构的雷电临近预警应用系统。对2013年8月—2014年8月福建省泉州市4个无线电监测站的主动防雷应用效果进行两种方法的预警效果检验。检验结果表明:主动防雷技术是对被动防雷技术的一个较好的完善和补充。采用闪电数量对比分析,4个监测站的有效预警率为69%,采用预报评分方法对比分析,4个监测站的平均准确率为53%,对雷电活动发生较为集中的区域预警效果较好,对雷电活动发生较为零散的区域预警效果有所降低。     

火箭增雨效果雷达回波分析

利用2004年6月12日甘肃省永登县雷达观测对流云的加密资料,选取了2次相似对流云过程分别作为目标云和对比云,探讨了目标云作业前后较对比云雷达回波有关参数的显著变化,并结合地面雨量点观测资料对地面人工增雨作业效果进行了初步分析,结果表明:目标云在降水、生命期特征、回波垂直特征参数变化方面,表现出作业前后较对比云存在明显差异,目标云作业40 m in后地面产生0.6 mm降水,而对比云则从新生发展到减弱消散阶段经历较短的时间(30 m in),地面并无降水产生,从而推断本次人工增雨达到了一定的预计效果。     

TS50全站仪配合多测回测角软件在地铁基坑监测中的应用

TS50全站仪配合徕卡多测回测角软件能够自动瞄准、自动观测,具有高智能、高精度的特点,从而在地铁基坑监测领域得到广泛的应用.文章结合济南市轨道交通R1线前大彦站基坑监测项目实践,对测量方法、数据处理、监测效果等方面进行论述.实际应用表明:基于TS50全站仪的多测回测角软件能提供及时可靠的监测数据,科学指导基坑施工,保证...     

浅谈北京规划市区1:500地形图数字化测绘

地形图为国民经济建设和社会各行各业的发展提供测绘保障,它是城市规划设计、市政工程建设、工业与民用建筑、土地开发利用、防灾减灾等各方面的基础数据之一。本文结合北京城市基础测绘工作,以《BSCS G2000》测图软件为例,简述大比例尺数字化地形图的作业流程,地形要素取舍及检查验收工作。     

小波分析在高边坡水平位移异常值探测中的应用研究

在测量工作中由于仪器误差等因素引起的粗差不可避免,针对粗差会导致数据中出现异常值这一问题^[1],本文以某一高边坡为研究对象,通过小波分析方法,利用MATLAB软件中的小波工具箱对某一高边坡水平位移监测成果进行异常值的探测。研究结果表明：针对某一高边坡的模拟增加粗差,进一步用小波分析方法对异常值探测,通过原始信号的差分信号可以看到剧烈波动点,有效地完成了对水平位移异常值的探测。     

面向土地利用分类的多源遥感数据混合贝叶斯网络分类器

传统的离散型贝叶斯网络分类器是将所有变量视为离散变量,或对连续变量做离散化处理.可是离散化不可避免地存在信息损失,且在多源遥感数据的处理和分析中,连续变量的离散化会导致搜索空间的急剧增加和计算及存储量的极大开销.针对这些问题,开发了一种面向土地利用分类的多源遥感数据混合贝叶斯网络分类器,该分类器首先对问题领域的所有变量...     

1961—2014年广东小时强降水的变化特征

利用1961—2014年广东32个气象观测站逐小时降水资料,采用线性趋势分析、Mann Kendall检验、功率谱分析、计算趋势系数等统计诊断方法,分析了广东小时强降水在年以及前、后汛期的气候特征及变化。结果表明,广东年、前、后汛期多年平均小时强降水的次数、强度、降水量和贡献率的空间分布均呈沿海向内陆递减。近54年来,广东平均小时强降水的次数、强度、降水量和贡献率在年以及前、后汛期的时间尺度上均为显著上升的趋势,与同期广东年暴雨次数和年降水变化不明显有明显差异。广东大部分测站小时强降水量均呈增加的趋势,其中珠三角增加最为显著。近54年来广东年和前汛期小时强降水次数存在3.7年和22年、后汛期存在3年左右的显著周期震荡。广东年和后汛期小时强降水次数在1993—1994年发生增加的突变,前汛期小时强降水次数没有突变发生。     

云迹风反演中高密度示踪云选取技术的研究

云迹风反演中的一项很重要的工作是选取随风移动、变化缓慢的云,即示踪云。文中设计了一种示踪云选取算法,以改善云迹风的质量和密度分布。该算法的特色是反演风的位置并不固定在反演网格的中心位置,而是通过梯度分析的方法使反演风的位置得到优化,再经过积雨云检测和灰度分布均匀程度检验,剔除不适合用来反演的目标物。对用该方法选取的示踪云进行云迹风反演,然后对反演出的云迹风进行环流分析,并与探空风进行比较。结果表明,反演出的云迹风质量好,密度很高,清晰地反映出天气系统的风场结构。     

Python在短临气象预报检验中的应用

基于机器学习方法的短临多气象要素预报系统(Weather Elements Nowcasting based on machine learning,简称WEN)具有高发布频次、高时间分辨率、基于候和时辰的复杂预报模型等特点。应用多维标签数组、机器学习工具、并行计算框架等Python库,以快速计算为目标,建立以预报模型覆盖时间范围为统计检验时间边界的检验子系统,客观给出预报性能,为模型调优效果评估、产品业务化运行提供依据。     

美国NCEP/NCAR全球再分析资料及其初步分析

对美国国家环境预测中心（ＮＣＥＰ）及国家大气研究中心（ＮＣＡＲ）的４０年全球再分析资料在中国应用的可信度进行了初步分析,其中包括温、压、风、湿、降雨量、地面辐射、地面感热、地面蒸发潜热及青藏高原地面热源等。除降水量再分析资料与气候资料的比较属同一时段外,其余均属非同一时段比较。两者基本特征和分布形势一致,再分析资料比较合理。