青藏高原局地因素对近地表层地温的影响

青藏高原近地表层地温既受区域性因素（高度、经度、纬度）控制，同时又受局地因素的影响。观测结果表明，高原稀疏植被地段比裸地地温高，短时期薄层雪盖起降低地温的作用，南坡比北坡地温高2－7℃，黑色沥青路面年平均温度比碎石土天然的年平均地表温度高4．5℃，亦高于其它材料的路面地温。     

自动站地温场维护之我见

对高州站自动与人工观测地面极端温度差异过大的原因分析,得出地温场维护不当,是造成自动站地面温度偏离的主要原因,进而提出自动站地温场日常维护的新措施,供大家参考。     

自动气象站气压传感器自动化检定系统设计与实现

介绍对省、市气象计量检定部门原来配置的气压检定系统进行升级改造,使之成为数字化自动检定系统。计算机为核心开发高精度数据采集器和控制电路,将检定过程中的物理量全部数字化,计算机从标准器及采集器的串行异步口读入数据,实现自动气象站数字气压传感器室内检定过程全自动化,同时保留原系统的检定能力。检定数据传入局域网服务器,实现数据远程处理、打印和共享。软件基于Windows平台,采用VB6．0编写。     

无线输液报警系统设计

提出了一种基于MSP430单片机的能够自动实时监控输液状态的无线报警系统.系统采用OPA2335放大来自称重传感器的模拟信号,经ADS7818转换为数字信号;由MSP430单片机监控输液状态,产生报警信息并通过无线发射系统发出;地址匹配的接收端接收到报警信号后显示报警的地址和床位信息等.系统具有体积小、功耗低、传输距离较远的特点,实用性强、性能稳定,有一定的推广价值.     

青藏高原冬春季地温异常对长江中下游夏季旱涝影响的研究

探讨了青藏高原地温异常对长江中下游地区降水的影响。通过资料分析揭示：长江中下游地区夏季旱涝前期冬春青藏高原各层次的地温距平具有反位相分布和高方差分布的特征，前期冬、春季青藏高原地温的三维结构对长江中下游地区夏季降水异常具有“强信号”指示特征。从地面0cm到地下3．2m的地温距平分布为：涝年高原偏南部为正，中部和北部为负，旱年时则与此相反，高原中部和东南部是反位相最明显的地区。地温距平在近地表变化较快，地温距平的大值区在40cm层到1．6m层之间，1．6m到3．2m层地温距平变化较慢。资料分析表明前期青藏高原不同层次地温异常是后期长江中下游地区降水异常的一个重要原因。资料分析和数值试验都揭示了北半球环流型对青藏高原不同层次地温异常可能产生遥相关波形并形成季尺度低频波，此相关波列的激发和传播可能影响长江中下游地区后期的降水。     

SL3-1型双翻斗雨量传感器标校技巧分析

为了提供准确的雨量要素资料以保障气象服务质量,需要对雨量传感器进行定期标校。以SL3-1型双翻斗雨量传感器的结构原理为基础,结合大量台站工作实践经验,通过对雨量传感器标校过程中不正常情况的处理,总结归纳出一些雨量标校技巧。     

新疆博州1961—2009年霜冻的特征及变化分析

以古尔班通古特沙漠腹地为试验区,利用2009年9-10月3种不同植被覆盖下浅层地温数据,分析了秋季地温的变化特征以及降水和人类活动对地温的影响.结果表明:秋季地温呈现波动的下降过程,梭梭地温降幅达8.1℃,为最大.晴天时,梭梭、苜蓿、麻黄的地温日变化为标准的波形,变化过程明显.而多云天气时的地温白天上升幅度小,甚至下降.其日变化幅度远小于晴天.地温的昼夜变化过程差异明显,白天地温均值高于夜间.此外降水、灌溉使得地温下降,在随后的1～2d后逐步回升,而苜蓿的收割导致地温日变化更加明显.天气状况、降水、灌溉等可以造成地温峰值位相提前或滞后,但谷值的位相却相对稳定在08时前后.     

佛山南海区冬季地温日变化特征分析

采用南海区气象站2010年1、2和12月有冷空气影响和无冷空气影响的天气条件下,对地温资料进行分析,包括地温的日变化及垂直结构的日变化分析。结果发现:在冬季没有冷空气影响的各天气条件下,地面温度及浅层地温均呈正弦曲线变化,只是振幅不同、位相不同、周期不同。浅层地温在有冷空气影响下的阴天或雨天不呈正弦曲线变化。有冷空气影响下的阴天和雨天,地温的日变化特征较相似。在各天气条件下80 cm以下土壤深度的地温日变化很小。在晴天或阴天的天气条件下,40 cm以下的深层地温随深度的增加而升高,但在雨天的情况下,清晨时段深层地温不再随深度的增加而升高,而是在80 cm土壤深度处有一个低值区。     

基于Android手机手势和语音控制的人机交互系统设计

针对普通遥控器控制智能小车的局限性,结合移动互联网的应用,提出了一种新的人机交互智能小车控制系统的研究方案——一种基于Android手机方向（重力）传感器和语音控制的蓝牙小车控制系统.以Android手机作为上位机,包括语音系统、方向（重力）传感器系统,利用蓝牙通信技术与单片机总控制中心、蓝牙模块、电机驱动模块、蜂鸣器和LED模块、避障模块等组成的下位机进行通信,实现对蓝牙智能小车的实时控制.通过实物制作和测试,验证了系统的可操作性和实用性,同时也为智能轮椅、仓库管理等领域的实际应用奠定了一定的技术基础.     

冬小麦田午时冠层温度与气温和地温的关系

基于野外实测数据，分晴日、阴日及不区分阴晴3种情况，研究了湿润与较干冬小麦田午时冠层温度、气温和地温间的定量关系。结果表明:湿润麦田晴日使用气温预测冠温效果最好，基于最终模型估算冠温的平均误差仅1.03℃，标准差为1.26℃。较干麦田晴日与阴日用地温估算冠温效果最佳，基于最终模型估算冠温的平均误差分别为1.64，1.54 ℃；其估算冠温的标准分别为2.05，1.89℃。用本文统计建模法预测结果的误差低于目前用NOAA影像反演冠温时2~3℃的均方根误差。研究结果也说明使用气温和地温预测麦田冠温是切实可行的。这就为冠温数据的获取提供了廉价有效的新方法；同时也使利用遥感影像与地面气象站常规观测资料相结合的方法，在较大的区域范围内进行冬小麦需水预测成为可能。