关于举办第十一届中国卫星导航成就博览会的通知

尊敬的卫星导航及相关领域各单位负责人:中国卫星导航成就博览会(CSNE)创办于2010年,是中国卫星导航年会(CSNC)的重要内容,与导航年会同期举办,已连续成功举办10届,是目前全球最大规模、最具影响力和权威性的卫星导航领域专业展览。展览每届展出面积超出10000m2,10年来累计参观人数超过10万人次,1240家次国内外知名卫星导航相关企业、高校、科研院所悉数亮相,共同在CSNE平台上全面展示前沿技术、高端产品与应用服务。卫星导航产业链上中下游在博览会上实现深度交流与广泛合作,是业界共识的解读卫星导航技术进步、产业风向、政策资讯的重要窗口,是中国卫星畀航珉具权威的国际性交流平台。     

GIS数字产品质量抽样检验方案探讨

针对ＧＩＳ数字产品生产过程,采用“二级检查,一级验收”的检查原则,初步探讨了对数字产品衽帛样检验的基本原理和抽样方案,以ＯＣ曲线分析了传统百分比帛样方法的不足,并提出了对ＧＩＳ数字产品采用挑选型一次极限质量方案作了生产单位的二级检查抽样方案,而采用挑选型一次检后平均不合格品率上限方案作为验收单位的一级验收抽样方案。     

GIS数字图形产品生产的质量过程控制

数字产品的批量采集是ＧＩＳ应用的基础工作,为保证图形数据批量采集的精度和可靠性,本文探讨以质量过程控制的方法应用于数字图形的批量生产过程中,并给出了一些具体方法。     

自动计算热带气旋位置和范围的方法研究

本文以卫星云图的热带气旋云系为研究对象,基于Canny边缘检测、contour轮廓提取等方法,研究了通过图像的形状特征和范围大小对热带气旋云系进行自动识别,得到了较好的效果。这种方法有助于提高热带气旋云系识别的自动化程度,实现热带气旋的自动跟踪,从而为热带气旋的预报提供了便利。     

新一代天气雷达(CINRAD)体扫模式起始仰角探讨

CINRAD所采用的各种体扫模式(VCP)均以仰角0.5°为起始进行扫描,通过分析雷达发射波束宽度、地物杂波对产品影响、雷达测量低仰角回波的重要性等因素,提出了CINRAD在低仰角观测时选取低仰角的原则,以及低仰角观测时应注意的问题.     

2010年西北太平洋与南海热带气旋活动异常的成因分析

利用中国气象局热带气旋（TC）资料、NCEP/NCAR 再分析资料和美国 NOAA 向外长波辐射（OLR）等资料,分析了2010年西北太平洋（WNP）及南海（SCS）热带气旋活动异常的可能成因,讨论了同期大气环流配置和海温外强迫对TC生成和登陆的动力和热力条件的影响。结果表明,2010年生成TC频数明显偏少,生成源地显著偏西,而登陆TC频数与常年持平。导致7～10月TC频数明显偏少的大尺度环境场特征为：副热带高压较常年异常偏强、西伸脊点偏西,季风槽位置异常偏西,弱垂直风切变带位置也较常年偏西且范围偏小,南亚高压异常偏强,贝加尔湖附近对流层低高层均为反气旋距平环流,这些关键环流因子的特征和配置都不利于 TC 在WNP的东部生成。影响TC活动的外强迫场特征为：2010年热带太平洋经历了El Ni?o事件于春末夏初消亡、La Ni?a事件于7月形成的转换;7～10月,WNP海表温度维持正距平,140°E以东为负距平且对流活动受到抑制;暖池次表层海温异常偏暖,对应上空850 hPa为东风距平,有利于季风槽偏西和TC在WNP的西北侧海域生成。WNP海表温度和暖池次表层海温的特征是2010年TC生成频数偏少、生成源地异常偏西的重要外强迫信号。有利于7～10月热带气旋西行和登陆的500 hPa风场特征为：北太平洋为反气旋环流距平,其南侧为东风异常,该东风异常南缘可到25°N,并向西扩展至中国大陆地区;南海和西北太平洋地区15°N以南的低纬也为东风异常;在这样的风场分布型下,TC容易受偏东气流引导西行并登陆我国沿海地区。这是2010年生成TC偏少但登陆TC并不少的重要环流条件。     

碳氢化合物的地下人为堆积对土壤污染的快速评价方法

本文旨在研究探讨无论借助传统方法，还是借助新的热磁法对包气带土壤和土石受到石油产品地下晶体污染地段制图的可能性。指出热磁方法的显著优点，即热磁法的高速度、大范围采用的可能性、经济实用。     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。