WRF模式模拟飑线的低层温度偏差分析

为了研究WRF （Weather Research and Forecasting）模式模拟飑线的低层温度偏差问题,选取2009年6月14日发生在江苏省北部的一次飑线个例进行分析。通过WRF模式对此次飑线过程的模拟发现,WRF模式模拟的低层日最高气温滞后实际观测2～3 h,且模拟的傍晚低层气温的降温幅度低于实际观测2～3℃。对比试验证实,通过改变边界层参数化方案可以减弱边界层与自由大气的温度交换,进而在一定程度上改善模拟结果,即模拟的飑线强度和低层温度均与实际观测更加相近;在不改变边界层方案的情况下,将地面自动加密观测站数据加入模拟中也可起到相同的作用。     

高原地区基于微波辐射计反演大气廓线的神经网络算法研究

以2007～2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985～58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果.结果表明:晴空条...     

基于ZigBee的四线制PT100温度传感器采集节点设计

文章以STM32芯片为核心处理器,设计了一种基于ZigBee无线网络传输的温度采集节点,该模块采用气象业务中使用的PT100温度传感器进行温度检测,通过ZigBee网络进行数据传输,多个节点通过ZigBee网络组网实现固定区域的多点温度检测。经试验比对,表明该节点的检测最大误差小于0.2℃。     

研究气温变化趋势的新方法——三组耐抗线

针对气象资料难以满足高斯分布的情况,引进了具有耐抗性的三组耐抗线方法,分析了满足不同信度情况下最小二乘回归和三组耐抗线的差异,并用西藏近30 a气温资料进行了检验。结果表明三组耐抗线方法比最小二乘法研究气候变化趋势有明显优势;采用最小二乘法得到的西藏气候变暖估计偏高。     

华南飑线系统对流与层云区闪电起始和通道位置处的云微物理特征

利用广州S波段双偏振雷达观测数据和低频电场探测阵列三维闪电定位数据,分析了2017年5月4日和5月8日华南地区两次飑线过程中闪电起始和通道位置处的雷达偏振参量和降水粒子特征.两次飑线中约80％的闪电起始和通道(统称闪电放电)定位于对流区.对流区闪电放电位置处的雷达反射率(ZH)要比层云区平均大4～5 dBZ,其它偏振参...     

新型观测数据在东莞一次大暴雨过程中的综合应用

利用区域自动站、风廓线雷达及微波辐射计资料,对东莞市2019年6月一次大暴雨作综合分析.结果表明:大暴雨发生在前期高温、高层强辐散形势中,低层有西南风急流,水汽充沛,利于出现强降水,低层浅薄冷空气入侵激发前期不稳定能量,强对流出现;弱冷空气触发的降水,雷雨的偏北出流与西南风对峙形成中尺度辐合线,增城降水造成的冷池驱动导...     

一次模态变异中尺度对流系统的模拟与分析

利用NCEP FNL分析资料及南京多普勒雷达观测,借助WRF模式,对2017年8月19日发生在长江中下游地区的一次中尺度对流系统(MCS)进行模拟和诊断分析。此次MCS组织模态PS(Parallel Stratiform)型和TS(Trailing Stratiform)型共存,开始为带状结构,最后演变为强弓状飑线。气旋切变和低空急流是此次过程的重要影响系统,而午后强烈发展的地面锋触发了此次强对流。在垂直风切变和冷池共同作用下,西侧初始对流发展为PS型模态,东侧发展为TS型模态。由于PS型模态的中低层垂直风切变发生转向,导致其消散。TS型模态附近冷池和垂直风切变相配合,且在后向入流(Rear Inflow Jets,RIJ)作用下发展成为强弓状飑线;RIJ受中低层涡旋对影响而发展增强,其中气旋式涡旋主要由涡度方程中拉伸项决定,而反气旋式涡旋则主要由倾侧项决定。     

主检测深线系统误差的探测与实现

针对海道测量中测深成果系统误差的评价问题,介绍了一种利用主、检测深线测深数据探测系统误差的方法,以实现测深中系统误差的科学评估。     

巴伦支海-喀拉海地区的深水构造模式分析——根据区域测线1—4AR的地球物理调查结果

1995年以来,俄罗斯海上地质勘探公司（SEVMORGEO）同步采集了广角反射／折射剖面（WARRP）、多道地震（MCS）和测深等资料,即测线1—4AR。这些测线穿越整个巴伦支海-喀拉海地区和Paikhoy—Novozemelskiy褶皱带,测线3AR的北部和测线4AR的东南部连接SevemayaZemlya群岛前缘和Taimyr半岛北部,显然为研究北喀拉海地体（板块）的深部构造提供了新资料。     

基于模糊控制的快速循迹智能车的设计与实现

提出基于模糊控制的快速循迹智能车的实现方法.利用转速传感器、线阵CCD、舵机等构成一个闭环控制系统,并采用PI算法控制智能车后轮速度.采用模糊控制算法将线阵CCD返回的误差模糊化,然后按照MAX-MIN规则进行逻辑推理,最后将推理结果反模糊化后以控制舵机转向.实验结果证明了该方法的有效性.