物联网在海洋相关领域研究与应用进展

随着科学技术的发展,物联网正成为海洋领域的前沿研究内容之一。在海洋观测领域,利用物联网构建海洋环境立体观测体系,对于研究全球气候变化、海上态势感知、海洋灾害预报等具有重大意义;在海岛生态监测领域,利用海岛生态物联网系统可以实现海岛生态的长期实时监测;在海洋牧场监测领域,利用物联网可以实现海洋牧场的环境、生物等要素的实时监测;在智能船舶领域,利用物联网可以实现船舶自身、港口、物流的信息自动感知。文章探讨了物联网在上述4个领域的研究与应用进展,以期进一步促进物联网在我国海洋信息化中的应用与发展。     

NOAA的海洋遥感

美国国家海洋与大气管理局(NOAA)下属的国家海洋服务处(NOS)对遥感应用有很长的历史，负责对海岸带和海洋环境进行实时监测。美国建议整合海洋观测系统，以便保持其在海洋监测和研究领域中的领先地位。本文简述了该机构利用遥感方法在海岸带及海洋监测和研究中的应用。     

实测大气折射值的新方法

简单评述了现有各种版本的大气折射表所依据的理论基础和编制方法，指出了实测大气折射值、建立随地形而异的实测大气折射模型的必要性和应具备的基本条件；在分析了长期以来不能直接测定大气折射值的原因后，介绍了一种在不同方向精确测定大气折射值和建立观测点大气折射模型的新方法，以及所依赖的观测仪器具备的特性，最后给出了用实测数据建立的本地大气折射模型。     

基于ANUSPLIN的京津冀区域逐日气温格点数据集建立方法研究

为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集(0.01°×0.01°),并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数(Corr)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)等作为评估指标来检验插值精度。结果表明:1) ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征; 2) 4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1℃之内占比为90.59%,MAE为0.46℃,MRE为1.81%; 3)插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。     

点彗台

最新发现 2010年3月下旬至2010年4月上句里发现并命名了9颗彗星,其中有1颗是2002年发现的小行星,本次回归发现彗星特征。     

2021年5月22日青海玛多MS7.4地震总结

系统梳理2021年5月22日青海玛多MS 7.4地震发生前地震活动异常特征、地球物理观测异常以及区域构造情况,结果如下:①玛多MS 7.4地震发生在巴颜喀拉块体内部,发震断层应为昆仑山口—江错断裂;②地震发生前存在地震平静、带状分布等地震活动异常;③存在形变、电磁和流体异常,其中流体异常对于该地震具有一定的短期预测意义...     

Ⅱ型光电等高仪自动观测系统

本文叙述了APPLE－Ⅱ微机控制光电等高仪观测的系统，该系统可以实现自动导星、定位、跟踪与换星。在控制系统中应用了高精度的圆感应同步测角器和简单的恒星时钟卡。该系统的望远镜定位精度达±3″，跟踪精度达±5″。该套设备现在已投入正常使用，对改善观测条件和提高观测质量取得了明显效果。     

潮流旋转中的倒转现象的探讨

潮流的变化性较潮位要复杂得多。尽管人们多年来一直对它进行观测和研究，但潮流中的许多现象至今仍未得到正确的解释。潮流旋转中的“倒转现象”就是其中之一。所谓倒转现象，就是潮流的旋转方向在一段时间里逆着原来的旋转方向(顺时针或逆时针方向)而旋转，然后再恢复到原来的旋转方向。这种现象在海洋里是经常发生的。     

电网负荷特性分析与预测探讨

利用武汉市2013—2018年逐15 min精细化电力负荷数据及武汉市日降水、气温等气象资料,统计分析电力负荷特征指标,探寻电力负荷的构成、变化规律及其与气象因子的关系。研究结果表明: (1) 近年来武汉市电力负荷和日负荷峰谷差屡破新高,夏季高温持续时间和强度大小对空调负荷影响最为显著。电力负荷随季节变化呈现出明显的“双峰双谷”特征。(2) 夏季电力负荷远高于其它三季,冬季次之。四季日变化特征总体呈现“昼高夜低”的分布。(3) 工作日和双休日负荷明显高于节假日,工作日负荷略高于双休日,其中工作日的早高峰负荷最大,而双休日和节假日的晚高峰负荷最大。(4) 气象因子对全社会用电量影响尤为重要。夏季气象敏感负荷与日平均气温的关系最密切,当平均气温高于初始敏感值和强敏感值时,电力负荷随气温上升增幅更加明显。(5) 无论是否出现降水,夏季气象敏感负荷与日平均气温的关系都很密切。无降水天气,负荷与日平均气温相关性最高;有降水发生时,气象敏感负荷与日平均气温的相关性呈下降趋势,总体反映出降水影响气温、气温影响电力负荷的物理过程和机制。